产品经理如何撰写文档?关于产品需求文档的几个要点

关于产品需求文档的几个要点，希望对你的产品方案有帮助。

「 起 」

产品需求文档（以下简称 PRD）作为产品设计过程的交付物，在一个需求的产生到实现过程中扮演着非常重要的角色。往往初级产品设计师的核心工作之一就是进行功能设计并产出靠谱的PRD。从实际的产出结果来看，一般产品设计师（以下简称PM）能够很好地完成功能的主流程设计，但是总会在一些容易忽略但是又十分重要的细节上Miss掉，导致在技术评审或开发过程中被challenge比较多。

那么如果在做功能设计的过程中可以带上一张半开卷考试用的CheatinSheet，这张A4大小的纸上应该提供哪些信息才可以帮助到PM完成一份高质量的PRD呢？以下是我个人的一点总结，主要面向初级产品设计师。

「 边界问题之空值、极大值、极小值 」

第一类问题我把它叫做边界问题，顾名思义就是很多极端情况是否有仔细考虑过。最明显的就是空值、极大值和极小值。一般空值是指某个字段或区域一般是有内容展示，但是针对新用户或部分极端情况，该字段或区域为空，这个时候需要做一些小的设计方案。一般空态的设计是需要告知用户当前该区域为空，同时引导用户去做和这个场景相关的操作。比如购物车为空时，告知用户购物车为空，同时下方推荐一些商品可以让用户加入购物车。

图1 天猫购物车在“空值”下的效果

而极大和极小值经常在价格、标题等元素上需要考虑，比如价格最大支持几位数，最小是1分钱还是免费。标题则经常会听到“一行截断”或“两行截断”的说法，意思就是为标题最大提供几行展示，每行需要估算展现多少字符。一般来说，标题的最大展示字符尽量要小于标题设置时对标题的长度要求，这样就不会有截断的问题。而标题在展现一行或两行时，标题下的内容是否要接上或者即使不超过一行也把第二行留出来，这些相关点的设计都是需要考量的。

「 边界问题之版本控制、端控制 」

我们知道，现在的互联网产品往往会在不同端呈现，比如PC客户端、PC网页端、移动网页端、移动客户端，移动客户端还分iOS和android。那么如果你所参与的产品确实有多端情况时，则在设计一个功能时是需要考虑不同端的特点做差异化设计。

比如商品详情页在PC网页端上的设计，由于PC的空间比较大，因此很多内容可以平铺出来，但是在移动客户端由于屏幕很小，需要通过Tab切换（商品、详情、评价等）或者引导到二级页面（领取优惠券）的方式，把一些次重要信息相对藏起来。这里的经验和技巧很多，需要产品设计师多熟悉、多操练不同端的设计，一定沉淀后才能做到在不同端上自由切换而版本控制则是在移动客户端上非常重要的一个议题。当一个新的版本上线的时候，往往需要考虑四种情况。把新用户、老用户和新版本、老版本做交叉匹配，刚好得出四种情况。

图2 版本控制示意图

往往新用户、新版本是最容易的，反正都是新的，自然很多东西不用考虑之前的情况。但是老用户在新版本上，就需要考虑很多情况。

一般来说，新增一个功能对于老用户来说也是没问题的，因为老用户也没接触过，所以可以当新用户处理。但修改一个功能时，则需要非常谨慎地去看待老用户的兼容问题。比如某个健身应用需要用户选择自己的身份，学生、白领、老人等等。

如果某个需求是在新版本上删除某个角色时，则需要考虑这些选择了这个身份的老用户该怎么处理，是映射到一个新的角色上，还是让这部分用户再选一次，这就需要有设计和考量。同样，针对新用户在老版本上，一般是需要保留老版本已有功能的正常运行，如果实在不能向下兼容或者因为某个重要新增功能，希望用户尽快到新应用上，那么需要相对强的提醒引导用户升级，直到老版本比例足够低的时候，才可以考虑放弃老版本的服务提供。

「 边界问题之异常处理、状态处理 」

异常处理一般来说，PM还是会非常重视的。比如购物车商品减到零时是否要弹窗提示用户把商品从购物车去掉，亦或者用户输入的密码不合规范，需要提醒用户调整。这些很多异常情况，PM是需要把自己放空，通过很多非正常交互流程去模拟和梳理的。比如完成一个不可逆的流程（购买流程），此时用户想点返回了，哪一步是可以到上一步，哪一步到不了上一步，这些就是设计的细节。

而状态处理也是PM经常会忽视的一个问题，比如一个商品在上架前、上架后、限时优惠、库存充足、库存紧张、售空等不同状态下，该如何设计。又比如一门直播课，用户有游客、登录两种状态，对于课程有报名和非报名两种情况，对于课程本身还有上课前、上课时和上课后三种状态，那么这三类状态的交叉组合就会出现很多情况需要去分析和设计。因此，这里的学问也是很大的，值得好好研究。

「 遗漏问题之数据统计 」

第二类问题我把它叫遗漏问题，最容易被忽视的是数据统计。数据统计的目标和需求满足的方向是一致的，这个功能解决了什么问题，那么通过数据怎么证明PM提供的方案可以解决。

关于数据统计需要提取的指标及对比实验，这里可以单写一篇了，所以在此不做赘述。但比较核心的是几个原则：

一是单一变量，尽量保证实验不受其他因素影响；

二是足够大的基数，基数不够大，数据的可信度不高，受随机行为的影响会比较大，一般建议实验组和对照组各不少于2000人的访问；

三是既要看短目标，也要兼顾长目标，短目标是指和这个实验直接相关的指标，长目标是我们考量用户健康度的核心指标。比如在教育领域，通过优化课程详情页去吸引用户下单，从短目标来看是监控订单转化，而从长目标是去看“续费率”，单看订单能保证当下数据OK，兼顾续费率才能保证未来半年甚至更长时间数据能够健康合理增长。

「 遗漏问题之相关消息机制 」

初级PM很容易忘记自己有这项武器，这项武器要慎重使用，但用好了会省下不少麻烦，这就是消息机制。我把这里的消息定义为泛消息类型，包括引导图、Push、短信、邮件等形式。那么怎䛠素影响；

二是足够大的基数，基数不够大，数据的可信度不高，受随机行为的影响会比较大，一般建议实验组和对照组各不少于2000人的访问；

三是既要看短目标，也要兼顾长目标，短目标是指和这个实验直接相关的指标，长目标是我们考量用户健康度的核心指标。比如在教育领域，通过优化课程详情页去吸引用户下单，从短目标来看是监控订单转化，而从长目标是去看“续费率”，单看订单能保证当下数据OK，兼顾续费率才能保证未来半年甚至更长时间数据能够健康合理增长。