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机会解决方案树

领域背景

机会解决方案树（Teresa Torres，《Continuous Discovery Habits》）是现代产品探索的支柱。它通过要求团队先绘制机会空间，避免团队过早跳到解决方案。

结构（4 个层级）：

1. 期望成果（顶层）——你希望实现的、可衡量的业务或产品成果。应当是一个明确、单一的指标（例如，“将 7 天留存率提高到 40%”）。该指标来自你的 OKR 或产品战略。

2. 机会（第二层）——通过调研发现的客户需求、痛点或愿望。从客户的角度表述：“我很难……”或“我希望能……”。使用机会得分：重要性 ×（1 − 满意度）（Dan Olsen）进行优先级排序。

3. 解决方案（第三层）——解决每个机会的可能方式。针对每个机会提出多个解决方案，不要只选第一个想法。产品三人组（PM + Designer + Engineer）应共同构思。

4. 实验（底层）——快速、低成本地测试解决方案是否能解决该机会。使用假设测试（价值、可用性、可行性、技术可行性）。

关键原则：

• 一次聚焦一个成果——不要试图解决所有问题
• 关注机会，而非功能——绝不要让客户设计解决方案
• 进行比较和对照——每个机会至少提出 3 个解决方案
• 探索不是线性的——如果实验失败，就返回前面的步骤
• 持续进行，而非定期开展——每周更新树

输入要求

• 一个期望实现的成果或待改进的业务指标
• 客户调研数据（访谈、问卷、分析数据、反馈）
• 可选：待整理的现有机会或解决方案想法

内容简介

使用机会解决方案树（OST）将业务成果与推动该成果的客户机会联系起来，然后比较解决方案和测试。该树促使你将需求与想法区分开来，并确保探索与交付紧密相关。

适用场景

• 围绕客户机会构建探索
• 将客户需求与可衡量的成果联系起来
• 比较针对同一机会的多个解决方案
• 让持续探索与路线图保持一致
• 与利益相关者共同明确优先事项

不适用场景

• 你没有开展客户调研
• 解决方案已经确定
• 工作属于没有实际选择空间的通用需求
• 你只需要快速做出一次性决策

核心结构

• 成果：你负责实现的业务结果
• 机会：尚未满足的客户需求、痛点或愿望
• 解决方案：针对一个机会的多个想法
• 实验：用于验证风险最高假设的测试

流程

按照以下分步流程构建并使用机会解决方案树：

步骤 1：定义期望成果

• 确认或协助表述树顶端的单一、可衡量成果
• 明确具体（例如，“将 7 天留存率提高到 40%”，而不是“改善留存率”）
• 将其与 OKR 或产品战略联系起来

步骤 2：梳理机会

• 根据客户调研，识别 3-7 个客户机会（需求／痛点／愿望）
• 从客户的角度表述每个机会（“我很难……”“我希望能……”）
• 将相关机会归纳为主题
• 避免将伪装成机会的解决方案（例如，“需要一个仪表板” → “难以了解业绩表现”）

步骤 3：确定机会的优先级

• 使用机会得分（重要性 × [1 − 满意度]）或定性评估
• 聚焦排名靠前的 2-3 个机会
• 考虑：对成果的影响、发生频率、痛点强度

步骤 4：提出解决方案

• 针对每个优先级较高的机会，构思 3 个或更多解决方案
• 纳入 PM、Designer 和 Engineer（产品三人组）的视角
• 避免落入“第一个想法”陷阱——先比较和对照，再做选择

第 5 步：设计实验

• 针对最有希望的解决方案，建议 1–2 个快速实验
• 明确：假设、方法、指标、成功阈值
• 相比基于观点的验证，优先选择能让参与者「亲自承担利害」的实验（Alberto Savoia）

第 6 步：可视化这棵树

• 以清晰的层级结构呈现完整的 OST
• 使用缩进、项目符号或可视化工具
• 让利益相关者能够轻松浏览并理解

第 7 步：每周迭代

• 每周根据访谈、分析和实验中的新发现，回顾这棵树
• 淘汰未通过验证的解决方案
• 发现新的机会时，探索新的分支

延伸阅读

• 扩展版机会解决方案树
• 什么是产品探索？终极指南
• 产品三人组：超越显而易见
• 持续产品探索大师班
• Teresa Torres 著《持续探索习惯》（书籍）