能否相信客户的话?
我们能相信客户的判断吗?我们该怎样分辨客户的需求呢?面对客户各种各样相互矛盾的建议,我们该怎么做呢?
(1)你想要,拿钱来。客户的期望总是比能交付的要多。区分需要与想要的一个方法是:客户愿意付钱的是其真正需要的,否则就不是。
(2)多关注已知的真实行为。少关注客户说什么,多关注客户的行为。很多时候,客户对自己说的话既没有认真思考,更不用付出代价。
(3)时刻记住项目是一个业务过程。客户买了一个电钻,是因为他缺一个电钻吗?不是,是因为他想在家里的墙上打一个洞。那客户真的想要一个洞吗?不是,是因为他想在墙上钉一个钉子。那客户真的是想要在墙上钉一个钉子吗?不是,他只是想挂一幅画。而想要挂一幅画,客户只需要一个粘钩就可以了。客户最初想要一个电钻,但是你用一个粘钩就解决了问题。这就告诉我们,遇到问题以后不要仅仅解决问题的本身,还要去解决问题所在环境。再强调一下,项目是一个业务过程,而不是技术过程。
背景知识:什么是业务过程?
项目的目的不是技术上的实现,而是解决业务需求,满足客户的实际业务目标。
业务过程聚焦于价值创造链条的完整性,以客户需求金字塔为驱动。如图表所示,客户需求呈金字塔结构:表面需求(电钻)→功能需求(打洞)→使用场景(挂画)→情感需求(美化空间)→核心价值(提升生活品质)。技术过程往往停留在前两个层级,而业务过程需要穿透至金字塔底层,挖掘真正的价值锚点。(锚点是一个多领域通用的概念,核心含义是通过特定参照点实现定位或引导。)
如何挖掘客户真实的需求,而不是停留在表面?(需求挖掘的方法论)
面对客户所说的“想要一匹跑得更快的马”这个问题,我们从开始就不要盯着马本身提问,而是应该去问客户业务问题。这些问题可以是:你要马干什么呀?想解决什么问题呀?你要的这匹马要在什么情况下使用呢?使用时会遇到什么困难呀?总之,围绕使用的背景、环境、目的等业务问题进行提问,而不是围绕“对马详细描述”的技术问题进行提问。
在需求挖掘过程中,通过系统化的"洋葱式提问法",我们可以穿透客户表面的技术诉求,直达核心业务价值。除了背景、环境、目的之外,建议从以下维度构建问题体系(附具体问法模板):
一、利益相关者网络
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协同对象
"除了您之外,还有哪些人会参与/影响这个方案的使用?"
(例:采购更快的马是否需要马夫配合?是否涉及其他部门的审批?) -
服务对象
"最终受益者是谁?他们如何评价成功?"
(若马用于运输物资,收货方对时效性的具体要求是什么)
二、价值流动路径
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使用流程
"能否描述完整的使用过程?各环节的输入输出是什么?"
(绘制客户业务流程图,识别"需要更快马匹"所处的环节) -
价值断点
"当前哪个环节让您最不满意?造成的直接损失是什么?"
(马速慢导致交货延迟,每次损失多少客户订单)
三、动态需求分层
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成功标准
"您如何判断这个方案是否真正解决问题?有哪些量化指标?"
(是否接受其他能达到"日运输量200kg"的替代方案) -
替代方案
"如果完全抛开现有方案,您认为理想的解决状态是什么?"
(终极目标可能是"确保货物准时到达",而非"提升马速")
四、系统约束条件
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隐性限制
"哪些事情是绝对不能做的?有没有行业特殊规范?"
(牧场周边是否有禁行区域,是否需要夜间运输许可) -
情感驱动
"这个需求背后是否存在某些情感诉求?"
(是否需要通过优质马匹提升企业形象)
五、演化可能性
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未来扩展
"三年后这个方案需要支持哪些新场景?"
(是否考虑未来运输量翻倍或路线延长) -
风险预期
"您最担心哪些意外情况会破坏方案效果?"
(极端天气对马匹的影响是否在可承受范围内)
六、决策机制(关键常被忽视)
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决策链
"这个方案的最终决策需要考虑哪些人的意见?"
(财务部门是否关注马匹养护成本,法务是否担心运输责任) -
验证路径
"您需要什么样的证据才会确信新方案有效?"
(是否需要试点三个月的对比数据)
进阶工具组合:
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需求洋葱模型:
表象需求(更快的马)→ 功能需求(运输提速)→ 情感需求(企业形象)→ 系统需求(供应链可靠性) -
5WHY追问法:
连续追问5次"为什么需要这个"(例:为什么需要更快的马→为什么要在午时前送达→为什么客户要求此时段...) -
用户故事地图:
通过"作为__角色__,我需要__功能__,以便__价值__"的句式,重构需求场景
需求验证问题模板:
"如果我提供__(创新方案),它能帮助您实现(核心目标),同时避免(当前痛点),但需要改变(既有流程)__,您认为这可能吗?"
(例:如果用蒸汽机车代替马匹,虽改变运输方式但能确保日运量提升5倍)
通过这种结构化的问题矩阵,我们不仅能发现客户未明说的需求,更能预测其尚未意识到的需求。数据显示,系统化提问可使需求识别完整度从43%提升至79%(来源:PMI 2023需求管理报告)。关键在于建立"问题树"而非孤立提问,每个问题都应服务于构建完整的业务价值图谱。