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浙江大学MIX²团队
[ 产品需求报告
PRODUCT REQUIREMENT ]
吃豆
——美食发现、记录与分享的移动应用
4. 设计流程 Design Process Overview
产品策略
设计原则
Product Strategy
Design Principle
设计交付成果
• 框定问题 Framing the Problem Final Design
• 行业分析 Industry Analysis
• 竞品分析 Competitive Analysis
• 需求分析 Requirement Analysis 用户研究
• 产品定位 Product Positioning
User
原型&测试
• 产品愿景 Product Visioning Research Prototyping & Testing
• 研究计划 Research Planning
• 研究方法 Research Methods • 故事板 Story Board
• 结构化数据 Data Structuring • 任务流结构 Task Flow Structure
• 数据分析 Data Analyzing • 纸面原型 Paper Prototype
• 概念模型 Conceptual Models • 保真原型 Fidelity prototype
• 用户角色 Personas • 交互原型 Interactive Prototype
• 可用性测试 Usability Testing
• 迭代设计 Iterative design
6. 框定问题 Framing the Problem “问题即机会”。发散性探究问题的可能性，再收敛到具体问题上寻求突破口。
民以食为天。我们的选题方向是“吃”。
关于吃，我们有很多设想——
7. 行业分析 Industry Analysis 分别从餐饮业和移动互联网现状进行分析，发现机会和风险。
一、餐饮业现状 Preference
2010年全国餐饮收入达17648亿元，增长18.1%，占社会消费品零售总额的11.24%，对社会消费品零售总额增长 易观国际·易观数据
的贡献率为11.1%，拉动社会消费品零售总额增长2个百分点，对消费品市场起到了较大的拉动作用，持续成为消费
搜数网——餐饮行业
品市场的⼀一大亮点。
二、移动互联网
2010年中国国内移动互联网市场规模达到637亿元，较2009年上涨
64.2%。除去流量费之外，移动互联网服务收入达到342亿元。预计
2011年移动互联网娱乐应用仍将保持稳定且高速的增长，占全年市场规
模的份额也将进⼀一步提高，至2012年突破6亿，超过互联网用户数。
三、移动服务在餐饮业中的应用
社会经济的发展，生活水平的提高，生活方式的改变，餐饮业竞争的加 餐饮企 顾客
剧，使得完全依赖于手工操作的餐饮企业管理和日常运转已经不能适应日
业
益变化的发展潮流。移动服务可以为顾客提供更便捷的就餐服务。以LBS 服务提
为基础的应用将大大提高信息推送的效率和准确率。 供商
8. 产品市场 Product & Market 大量搜集产品市场资料，分析市场发展趋势。
Preference
标签：LBS 标签：移动社区
UCDChina
在2010年底到2011年国内互联网的热点当之无愧应属于 移动社区面临的困难： • 对“消费分享社区”的感受小结
LBS， checkin类LBS服务商层出不穷，到目前为止整个相 • 非完整对话 • 显性内容决定论
关应用以及用户数仍持续地增长, 而且速度也算是惊人。与 相对与互联网社会性站点的多联系性，移动这 • LBS的第二波浪潮
此同时，业内对单⼀一签到类LBS的前景质疑也从未断绝，很 种点对点的方式使得人们不能同时看到整个对
多应用也开始在其他方向寻求差异化突破，如AR技术、与 话，而是被分片破碎的。 2011年5月UCD杭州书友会：移动社
团购、优惠券等形式结合，相信不久的将来, 地理位置服务 • 不同步性vs 可同步性 区网络
的应用会更加成熟更加多元化。 信息的不同步是网络的表现，而同步性是移动
知乎
的特有属性。移动属于即时的信息推送，其目 • 国内的 LBS 服务你更偏爱哪家？为
- 不再只是「签到」 的在于能够立即给予回应，因此它表现出对个 什么？
LBS的市场将会不断地进化。 提供地理位置应用相关的公 人隐私的侵扰。 • 你们用的最多的 LBS 应用是什么？
司必须开拓新的发展领域, 提供除了「签到」以外的功能, • 标准化 如果产业环境成熟，应该从什么角度
投资 LBS 市场？
最重要是要能满足主流的需求。 移动环境有不同的设备、操作平台。因此，标 • 移动互联网时代的杀手级应用是什
准化是将“社会”转嫁到移动上的阻碍。 么？
- 结合更吸引人的优惠 • 匿名性 • 2011 年是否会成为 LBS 的 Check-
移动用户与互联网用户相比相比无法匿名，他 In 之死年？
- 社会化关系的推荐机制及搜索引擎 们很容易被识别。而这种无法匿名性将潜在地
LBS除了利用签到的功能让用户告知自己的社交圈自己的所 阻碍网络社会的传播发展。
在位置外, 另外⼀一个必须加强的元素便是互动及对话, 适时
适地表达自己的想法等。对地理位置的应用产品来说, 社会
化关系的互动会是基本的功能。
9. 竞品分析 Competitive Analysis 国内外优秀移动互联网在餐饮服务方面提供的应用案例。
第⼀一轮竞品分析
收集与我们选题——餐饮相关的现有产品，包括直接竞争者和潜在竞争者。分析这些产品解决了用户哪些问题和产品核心价值。从而宏观了
解这个市场的规模和机会缺口。
Urbanspoon Pair It! yelp
这是⼀一个指导“去哪里吃”的免费小软件，当 这个应用采用⼀一个全新的方式来配对酒和菜 Yelp提供移动服务帮助使用者搜索吃喝玩乐
选择你所在的位置后，它会以老虎机的形式 肴，为使用者提供专业的搭配建议、菜谱和 的地方。该应用提供店家的详细地址、电
显示具体城市、菜别和店名，甚至可以通过 提示。使用者可以摇晃手机来进行重新配 话、平均消费等，并允许查看活跃社区中的
摇晃的形式随机选择餐馆。 对。 其他人对该地点的评论。
10. 竞品分析 Competitive Analysis 国内外优秀移动互联网在餐饮服务方面提供的应用案例。
第⼀一轮竞品分析
收集与我们选题——餐饮相关的现有产品，包括直接竞争者和潜在竞争者。分析这些产品解决了用户哪些问题和产品核心价值。从而宏观了
解这个市场的规模和机会缺口。
Poynt OpenTable 大众点评
Poynt让用户找到附近的企业、电影院、零 OpenTable是为餐饮行业提供订餐、餐桌 大众点评可以根据关键词搜索商户；还可
售商、餐馆等，甚至可以购买电影票或晚餐 管理和客户管理软件。该系统使订餐和餐 通过GPS自动搜索附近的美食、休闲娱乐
的预定、交友。 Poynt集成通讯录、地图、 桌管理全自动化。 等。可查看商户地址、简介、推荐菜等，
电话、GPS、罗盘和加速计。 以及网友点评。
11. 竞品分析 Competitive Analysis 国内外优秀移动互联网在餐饮服务方面提供的应用案例。
应用 区域 解决问题 功能 产品定位 亮点
发现餐馆，
海外 去哪儿吃 发现 用摇晃的形式随机选择餐馆
评价，查看好友喜欢的餐馆
搜索酒和食品，添加个性标注，
海外 菜谱搭配 搭配菜谱 菜谱的快速搭配
菜谱和酒的快速搭配
搜索附近餐饮并可以缩小搜索范围，添加商户照片 推荐
海外 搜索餐饮信息 陌生人发布的信息的参考作用
评论，查商户联系方式
发现周围的地 发现周围的地点，购买电影票， 利用增强现实显示对周围环境的实
海外 发现
点 预订晚餐，交友 时视图标签搜索结果
订餐和餐桌管 指定用餐日期时间和人数，选择附近的符合要求的 订餐
海外 以用餐信息推荐餐厅
理 餐馆，管理最喜欢的餐馆
中国 搜索附近商户 搜索商户，GPS搜索附近商户，点评商户，签到， 推荐 Yelp的本土版，添加中国本土特色
信息 团购，优惠券
总结
在海外，有大量成功的餐饮类应用，他们大多数功能简单，锁定在⼀一个问题上提供解决方案。因而衍生出众多不同形式的app，他们利用产
品定位上的差异，把握住各自的市场而并存。
在国内，餐饮类的应用几家独大，比如大众点评。其业务范围几乎覆盖了所有方面——推荐、点评、签到、团购、优惠券等。在这样的环境
下，其他小众应用想从它手中争夺相同市场比较困难。
12. 用户研究 User Research
研究方法的选择
初步用户研究
初步用户研究我们采用的方法是现场观察。跑了杭州和北京的几个有代表性的地点，对该地点的人群行为 用户研究的方法众多，IDEO
Method Cards 就提供了51种
进行观察，和简单的数据记录，发现可挖掘的需求点。 研究方法，如何从这些方法中选
择适合自己产品的用户研究方
法，我们从以下几个角度进行考
虑：
地点1 北京南锣鼓巷、中关村
1. 研究目的：初步用研我们希
望建立感性的认识，发现问
题。
2. 条件约束：在时间、经济等
众多客观条件的制约下，我
们放弃了成本较高和对专业
度要求较高的研究方法，比
如焦点小组。
3. 结果的指导意义：有些研究
方法因为其采样的范围或者
其他客观因素影响，得到的
结果片面并且浅层次。因为
这个原因我们放弃了问卷调
查。
13. 用户研究 User Research
地点2 杭州外婆家餐饮——印象城餐饮娱乐中心、湖滨商圈
拿号排队：等候的人很多，在门口站着坐着，也可以在里面的等候休息区坐会
在门口的沙发上等候，很多人会翻阅杂志或者玩手机消磨等候时间
广播会用童声喊“XX号，外婆喊你吃饭啦”。喊到号码的会被服务员领到座位，看完菜单后服务员会来点菜。
15. 需求分析 Requirement Analysis 这是⼀一个从发散到收敛的过程。
第⼀一阶段需求分析
针对第⼀一轮竞品分析和初步用研的结果，缩小选题范围，确定几个突破点作为产品可能的方向进行深入研究。
基于用户观察的头脑风暴 “吃”这个需求的各方面影响要素
需求层级：生理需求 健康需求 社交、体验、文化、享乐需求
• 不同人群有不同的侧重点，从使用智能手机的年轻人出发比较容易突破。
• 不需要面面俱到，关注不同的需求点可以得到不同的产品。
16. 需求分析 Requirement Analysis 这是⼀一个从发散到收敛的过程。
观察总结出点餐的传统流程
觉得某下店看 听说某店不错，想去 ⼄乙类型
甲类型 走在路上四处 上去不错，走 吃，特地赶过去 有目的性
无目的性 看看 过去
①在哪家吃？
运气好？
否 是
③排队等待的时间？
等不住了，放弃
换⼀一家 人太多，要拿号 进去入座翻菜单
（服务员在旁边等待）
②吃什么？
排队等待
觉得口味不合，想换⼀一家，厚着脸皮逃出来 翻了十分钟菜单后
菜上得太慢，服务员忘记
等上菜 点菜
了，摔东西走人… 顾客：有什么推荐嘛？
发呆玩手机
服务员：XXX还不错
吃饭
总有喜欢和不喜欢的菜，
很多人喜欢拍食物
④用户用餐反馈的有效利用？
离开，感想…
A：这家店还不错哦，可以介绍给朋友们
结账买单 B：烂透了，服务不好，又不好吃，以后别来了
C：还不错但有点小贵，以后XXX的时候再考虑来
17. 需求分析 Requirement Analysis 这是⼀一个从发散到收敛的过程。
我们想解决②吃什么？的问题，因此我们对产品提出了初步设想——
感兴趣的研究方向：
1. 基于口味的美食推荐
2. 基于美食的社区
• 分享美食，记录口味，记录生活
• 每个食物在不同的人不同的时间看来都是不同的，吃这道菜时有
怎样的心情（每杯咖啡都有自己的故事）
• 吃的意义除了口味之外，美味背后的故事也很重要
• 什么不好吃并不重要，重要的是什么好吃（所以用⼀一维评价模
式，以某种方式标出哪些喜欢，对不是特别喜欢的不做表态）
• 美食地图，吃遍大江南北，记录每个人的美食足迹
18. 竞品分析 Competitive Analysis
Preference
第二轮竞品分析
国外互联网餐饮模式和国内相似者
在确定了研究方向的基础上有针对性地选择最具有竞争性和研究价值的三个产品进行深入分析——大众点
评、Foodspotting、美食达人。它们的发展现状是怎么样的，成功或者失败的根本原因是什么。 大众点评网分析报告
大众点评网“慢吞吞”爬出200%的
增长
大众点评
截至2011年第⼀一季度，大众点评网已覆盖全国2000多个城市，商户数量超过100万家，
每月活跃用户数超过3000万，点评数近2000万条，每月总浏览量超过4亿。
大众点评制定了四个盈利方向，关键词(竞价排名)、优惠券、团购和移动互联网;如果如
愿，大众点评网以后可能成为概念极为炫目的包含Yelp、Groupon及Foursquare等三大
模式的综合性平台。
现在，大众点评网有将近40%的登录是在手机终端上完成的，而明年用手机客户端登录的
会员数目将超过2000万。
总结：大众点评的成功很大程度上得益于对点评质量的管理。它用很大的成本投入来鼓励
用户创造高质量的点评，升级用户评价系统，目的是建立起庞大的用户社区。同时，长期
积累的商家资源成为了他最大的优势和收入贡献者。
大众点评在移动终端上有先天优势，但是用户体验和效率上还有很多需要改进的地方。
19. 竞品分析 Competitive Analysis
Preference
Foodspotting
http://www.foodspotting.com/
Foodspotting是基于地理位置的美食发现工具，结合餐厅菜单与菜色的评论与LBS地理位
http://meishidaren.com/
置的功能，让食客在每个餐厅现场就可以实时更新和分享心得和照片，信息向所有人开
放。2009年9月开始开发，11月内测；2010年1月推出网站。创立之初获75万美元天使 home.action
投资，2011年1月首次融资300万美元；截至2011年5月，注册用户90万；
2011年3月SXSW音乐互动节两个最受欢迎应用之⼀一（另⼀一为Instagram）。 蓝驰300万美元投资美食发现工
具Foodspotting
总结： Foodspotting是⼀一个极为成功的UGC例子。它与yelp之争就好像中国的美食达人
（⼀一款国内应用，理念和模式借鉴自foodspotting）和大众点评之间的关系。它最吸引人 访Foodspotting
的地方在于，用户可以跟随其他用户的脚步，或追随不同的地点、食物的分类等等。这种
引导最核心的就是视觉方面，所以需要照片作为支撑。另外，因为它的小规模和即时上
传，用户几乎不用担心它的内容被操控，用作商业贩卖。
美食达人
中国版Foodspotting。
总结： 中国版Foodspotting为什么发展没有那么迅速？原因可能是中国的移动互联网大
环境还不够完善，产品还是缺乏对中国市场的研究分析。但是根本问题还是在用户粘度方
面做的不够。
20. 竞品分析 Competitive Analysis
问题和机会⼀一
我们发现，这⼀一类应用都可以将用户可操作行为分成两个有明显特征的阶段：餐前和餐后。
Before eat After eat
点餐/推荐（系统用户） 就餐反馈评价（用户系统）
大众点评 寻找附近的分类餐馆 给餐馆打分，评论
Foodspotting
发现附近的美食 给喜欢的食物拍照（与所在位置相关联）并上传
（美食达人）
国内现有的应用主要关注的是推荐菜/餐厅，也就是集中在餐前的部分，由系统向用户推送信息；而就餐后的反馈很薄弱。
这就引发了第⼀一个问题：向用户推送的信息如何生成？
信息的来源有两种：商家和用户。
• 大众点评的模式最初由商家提供信息，积累到⼀一定程度带动用户信息爆发式增长，形成信息平台。这种模式的缺点是进入门槛高，
启动慢，并不适合小产品小应用。
• 另⼀一种是由用户生成内容（UGC）。我们认为，餐前与餐后两部分是⼀一个信息循环的过程。只有当用户源源不断地提供内容，才是
推动整个信息循环的动力。因此，我们需要关注的第⼀一个问题就是“如何让用户生成信息？”。
21. 竞品分析 Competitive Analysis
“如何让用户生成信息？”的方法有很多种，包括内生动力和外生动力。
内生动力是我们需要挖掘的方向。
内生动力 • 成就感：通过丰富美食地图来达成自己吃遍XX的梦想。
外生动力
荣誉感
物质奖励 • 分享的乐趣：把自己的经历分享给亲朋好友，Show Off。
成就感
……
分享的乐趣 • 荣誉感：更多的人来关注你作为美食达人的丰富经历。
……
这就引发了第二个问题：信息分享到何处？
问题和机会二
在美食关系外，还存在另外⼀一条关系——人与人之间的关系，也就是社区。
社区类型
大众点评依靠线上网站建立起商家和用户共存的社区平台。用户在社区中有完善的个人评价体系，可以通
大众点评 过我的部落、我的参与、我的主题、讨论区等个人管理系统来建立长期的身份管理。并发布商户评论来对
社区进行内容贡献。移动客户端直接通过用户认证来进入社区。
Foodspotting
没有自己的社区，可以将照片同步到其他社区进行分享。但是在本应用内无法看到其他用户的分享。
（美食达人）
22. 竞品分析 Competitive Analysis
社区内的信息流：
大众点评 Foodspotting
商家A
用户C
照片/评论
商家C
用户A
平 同步到其他社区
照片/评论
台 用户B facebook/twitter..
商家B
用户E 用户F 照片/评论
用户D
建立自己的垂直社区还是借用已经成熟的社区？
• 重新建立社区需要投入大量的成本，并且导致整个体系过大，为用户设置了进入门槛和学习成本。目前国内众多网站动辄建立自己
的社区，然而不考虑用户的经历是有限的，要把用户从别的社区拉到自己的社区的转移成本是否承担的起？
• 作为定位在小众用户并且轻量级应用的产品，我们认为借用已经成熟的社区是⼀一个比较理想的办法，既避免了重新建立社区的风
险，同时也满足了分享的需求。那么如何利用好成熟社区这个资源？是不是照搬foodspotting模式？
23. 竞品分析 Competitive Analysis
我们设想的信息流：
不同于foodspotting的单向信息流，我们希望信息流动是双向的。即同步出去信息，然
照片/评论 后跟踪信息，将信息在社区上得到的评论和表态再反馈回我们的产品。
这样做的原因有以下几点考虑：
同步到其他社区 1. 成熟社区有大量用户基础，可以得到的反馈信息远远超过应用本身产生的信息，收
照片/评论
人人/点点/微博.. 集这些信息作为数据基础，对算法推荐有很大帮助。
2. 利用社区的人际关系网来预设单向关注，可以建立起产品内部的关系网。
照片/评论
3. 信息形成⼀一个良性循环体系，与社区和我们的产品来说都是双赢。我们相信，这也
将成为未来app发展的趋势。
如何建立社区？
• 我们希望目标用户通过在美食上的兴趣建立起关系。因此，选择现有的成熟社区通过美食标签把其中以美食建立起的人际关系导入
我们的graph。在我们的社区中，关注的对象更可能是志同道合、具有相同口味和品位的“同类”。
反馈得到的信息用于何处？
• 统计热度。每⼀一次评论和转发都作为关注度累加到菜品热度上。作为推荐的依据之⼀一。
• 获得评论。评论越多不能代表菜越好吃，也许有其他的影响因素；但是多评论的菜品为用户提供了更多的判断依据，依然是有价值
的内容。
24. 用户研究 User Research
深度用户研究
采用的方法是用户访谈和专家咨询。针对我们的需求点和核心问题，我们邀请了用户和专家来进行深入访
谈。了解用户的痛点在哪里，有什么可能的解决方案。
访谈
时间：5月22日
地点：贝塔咖啡馆·杭州
我们在UCD书友会上与移动互联网的用户以及在移动互联网行业资深的从业人
员阐述了我们产品的初步概念。从用户需求和产品核心价值方面进行深入的交
流讨论。
时间：6月20日
地点：创新工场·北京
我们把项目带到了创新工场。与布丁团队的产品经理，也是我们本次比赛的指
导老师交流产品概念。作为同类产品，布丁在产品上有很多成功的经验，也为
我们产品的突破口找到了新的启发。
25. 需求分析 Requirement Analysis
第二阶段需求分析
定义目标用户、产生用户角色和用例描述。
目标用户
使用iPhone的年轻人。
我们这里只用了两个限定状语：“使用iPhone”和“年轻”。IPhone使用人群从经济水平、生活理念、认知层次等方面均有⼀一定特点，这些条
件也帮助我们框定了使用者特征。另⼀一个条件是“年轻人”，对目标用户的年龄进行细分，我们希望赢得18-30岁的喜欢猎奇、愿意分享的
年轻⼀一代。
之所以把目标用户框定在⼀一个比较小的范围之内，我们希望通过市场细分来提炼需求、简化产品形态功能，把有限的资源集中在⼀一个问题
上寻找解决方案。
用户角色
我们将目标用户主要分成两个群体：学生和年轻上班族。通过写下⼀一些我们认为典型用户应有的特征，并给他们起个名字来创建⼀一个快速
且粗糙的用户角色。
这种方式并不是很科学，但即使是如此也可以帮助我们以用户为中心的方式来思考问题。
26. 需求分析 Requirement Analysis
“在杭州总有很多小角落里的美食店，喜欢走走逛逛，发现和享受美食是⼀一种生活方式。”
浙江杭州人，喜欢清淡而精致的食物。
平时在学校里上课，⼀一般都在食堂就餐，课程较多学业也还算努力，几乎把几个食堂所有有特色⼀一点的菜色都吃遍
了，觉得食堂的口味还可以。有时会跟同 学在学校后街和附近的⼀一些小餐馆点餐，通常是因为同学聚会。偶尔也会和
朋友结伴去离学校三站路的印象城逛逛，在稍微高档⼀一点的餐馆改善伙食，顺便 去沃尔玛买点新鲜水果。
周末喜欢和同学朋友逛街，沿着西湖走走，或者在武林路和南宋御街上逛逛小店，吃点美食和甜点。⼀一般都是路过某
⼀一家觉得氛围不错就会走进去，也会看 ⼀一些市场杂志上的个性小店推荐。偶尔也会特意跑很远的路去⼀一家很有特色的
餐厅，比如位于西湖边山林里的绿茶餐厅以及更远⼀一点地点很是偏僻的马灯部 落青年旅社。遇到喜欢的小店就会推荐
给朋友或者下次⼀一起去。
她觉得“民以食为天”这句话虽然很土，但确实很有道理。吃对于现代生活不仅仅是⼀一项生理需求，更多的是代表了⼀一种
生活态度。
在美食之外，她还喜欢与朋友⼀一起看电影。喜欢摄影但觉得单反太重，所以经常用iphone拍照，觉得用手机拍照非常
方便，有很多图片滤镜的应用拍 出来也很好看。作为⼀一个恋物者，几乎什么都会拍，特别是吃饭的时候会在动筷子前
拍下吃的东西，以及吃东西时候同学的表情。认为随手拍照记录生活也 是很有爱的事情。
使用手机：iphone 4
使用电脑品牌：Sony
性格：开朗活泼
兴趣：拍照、美食、电影、听音乐、逛街
月开支：1500左右
李萌 Persona A 动机和目标：
女，20， • 喜欢发现和尝试有特色的餐饮和小店，然后推荐给朋友
浙江杭州 • 喜欢用手机拍照记录生活中的点点滴滴
浙江大学经济学院本科大二 • 喜欢美好的事务，崇尚随意简单有爱的生活
27. 需求分析 Requirement Analysis
“大都市的生活节奏很快，希望日常饮食能够更方便快捷，也希望周末能够有时间放松心情，吃到不同的美食。”
四川成都人，来自崇尚美食的天府之国。
2008年毕业于北京某大学，现在北京某知名互联网企业从事架构开发工作。公司位于海淀区中关村附近，周边有清
华、北大、人大等全国著名学府和较 多IT企业。公司里80后年轻职员较多，大家工作都很努力，平时⼀一般早上10点上
班，通常会工作到晚上9点，偶尔系统维护和升级时会通宵工作。
公司⼀一周工作5天，员工在300人左右。有中餐提供，但早晚餐得自行解决。通常早上出门的时候在楼下的面包房买切
片吐司，18点左右会和几个同事 ⼀一起外出找⼀一家干净卫生的小餐馆吃晚饭，会根据店面装修氛围，同事推荐和距离远
近程度来选择，⼀一般会选择视野可及且还不错的地方。每天会去不同的店尝试，但周边的餐饮店不是很多，也有很多
店不太符合口味，有几家喜欢的店但觉得有点远，走路过去不方便。
不过由于每天换餐馆尝鲜，也并不会太在意⼀一定要选择最佳的餐馆，但是不满意的会告诉其他同事。大家⼀一般各自点
套餐，在等餐和吃饭的时候会聊聊生活和工作，有时也会⼀一起聚餐点菜吃，通常大家⼀一起点。⼀一般用餐在半小时至⼀一
小时，然后回公司继续晚上的工作。
周末不上班的时候会和朋友去打打台球，也会陪女朋友看看电影，再找⼀一家有特色、氛围优雅的餐馆共进晚餐。不太
在意价格，而是享受生活。
使用手机：iphone 4
使用电脑品牌：IBM
性格：随和
月开支：房租3000，生活开支4000
陈耀 Persona B 动机和目标：
• 工作日希望方便实惠的就餐地点，适合大家在⼀一起边吃边聊
男，26 • 平时不需要选择最佳的餐馆，满意即可
北京 • 周末希望休闲的生活，陪女朋友吃不同的美食，放松心情
某互联网企业工程师
28. 需求分析 Requirement Analysis
用例
我们模拟了几个使用情况，将目标用户置于特定的场景中去想象他们使用路径、需求，并发现用户可能遇到的困难和解决方案。
我们尝试用其他的研究方法去挖掘需求，最后用例给予了我们最大的帮助。它让我们有机会深入思考产品的突破点。
Case1. 用户 A工作累了，拿出iPhone随便逛逛，进入我们的应用。
需求 打发时间，看看朋友最近都吃了些什么好吃的；
Nice to have 如果有好的发现，顺便计划⼀一下周末和女朋友⼀一起去吃；
Pain point 如果我在应用中的朋友最近没有活动怎么办？
Solution 无法从好友动态中获得新鲜推荐的时候，用户可以从“发现”中选择“同城”来获得系统给予的推荐。这个推荐是
在分析热度的基础上加入对个性化的算法推荐。也就是说，你永远可以通过这个应用来发现新的美食，无论是
周边还是同城范围。
Pain point 有什么信息可以帮助我发现美食？
Solution 图片。这是最重要的信息。如果你被图片吸引，还可以进入图片详情页去查看其他人的感受和评论，这些评论
有些是从同步到的社区中返回的。
Pain point 发现了美食怎么样做标记？
Solution 可以将想吃的美食添加到我的地图里，下次打开我的地图可以直观地知道它的位置，并查看详情。去过之后，
用户可以把想吃图标点亮成已吃图标，并发布我的感受。
29. 需求分析 Requirement Analysis
Case2. 周末，用户B和朋友⼀一起去南锣鼓巷玩，准备找⼀一家特色小店吃午饭
需求 需要推荐附近的美食；如果我曾经标记过周围的美食，那么告诉我他们藏在哪里；
Nice to have 记录和分享我的这次美食之旅
Pain point 不知道周围有哪些好吃的
Solution 根据用户的地理位置，系统向用户推荐周围的美食——特色菜。推荐依据来自菜品的综合热度以及用户之前的
美食经历。
Pain point 听说过某⼀一家特色菜，却忘记了在哪里，具体叫什么？
Solution 如果用户曾经把这个菜加入到你的美食地图里，那它便永远待在那里等待点亮。打开我的地图，用户可以直观
地看到附近有没有曾经标记过的想去吃的美食。如果有，用户可以大致确定它的方位，并查看详细信息。
Pain point 享受美食的同时，无处记录和分享这⼀一时刻
Solution 随时拍下美食的图片，可以添加评论、分享到用户所在的任何社区。从此你的美食地图又点亮⼀一个新标识。
30. 产品定位 Product Positioning
我们曾经设想过许多产品概念，在不断质疑和需求验证中探索最合适的解决方案。以下是产品定位的发展过程：
方向 针对问题 概念设想 产品方案 难以解决的问题
• 需要与商家合作
排队、点餐、等菜流程分开 利用手机上LBS和触摸的优点， 在排队等待或者进入餐馆等待时利用手机
• 手机流量与使用体验难以平衡
移动点餐系统 的时间浪费，减少服务员的 优化某个餐馆的点餐流程和体 完成点餐，在传统菜单的基础上可以提供
• 如果用户在点餐后突然变卦，会导致店家损
工作成本 验 更多信息
失，若引入支付功能又会过于复杂
利用AR技术，将餐馆、菜单信 • 需要与商家合作
在街道真实场景上叠加餐馆信息与餐厅菜
富体验餐饮推荐 去哪家吃？吃什么？ 息与真实场景结合进行个性化 • AR技术应用的局限
单，交互式操作
餐饮推荐分享 • 手机流量与使用体验难以平衡
• 需要与商家合作提供菜单
“与你喜欢的菜不期而遇” 类似豆瓣电台的个人口味喜好算法推荐， • 算法推荐的可信度
个人口味 LBS+菜的个性化推荐，以及以 以摇晃手机为切换方式选择去哪⼀一家。然 •
吃什么？ 菜比歌有更高的成本，推荐不准确对于用户心
菜谱“电台” 口味推荐和健康搭配为基础的 后将菜单的菜色依照口味推荐度排序，可
理的影响更大
点餐方式 以自动过滤掉禁忌食物，提高点餐效率。 • 如何让用户决定的过程不那么困难
针对美食和场景的餐 什么情景，吃什么？ 基于餐馆的特色菜，结合场 在不同情景下推荐周边不同的特色菜。 • 就餐后的反馈评价方式，怎样让这个模式转起
馆推荐 我就要吃这个，去哪儿？ 合、目的等情景进行餐饮推荐 也可以搜索某⼀一菜品，根据热度推荐 来
给喜欢的食物或吃饭的场景拍照上传，添
利用LBS和拍照功能，由用户产
吃不仅仅是吃，挖掘吃背后 加评论或此时的心情，生成个人空间或者 •
美食社区 生内容的美食个人空间和分享 社区的内容运营
的故事和意义 分享至社区。用户也可以查看周围有哪些
社区
美食和哪些故事
借用已有社区来做餐点推荐， 用过美食地图来记录自己的美食历程，分
• 如何将口味这个因素数据化，通过算法来优化
社区式美食推荐 发现美食与美食背后的故事 通过口味相投的人来发现潜在 享到已有社区。系统根据用户上传的图片
推荐
的口味喜好 和关注的人来向用户推荐美食
31. 产品愿景 Product Visioning
⼀一句话描述我们的产品？
这是⼀一款记录美食经历、分享美食体验，并向用户个性化推荐菜品的应用。
产品解决了什么问题？
我们希望用户使用本应用来发现美食。解决“吃什么”的烦恼。让用户和美食不期而遇。
与其他餐饮类应用比，我们产品的核心竞争力是什么？
1、本产借助其他已成熟的社区来获得关系网，分享并收集信息保持信息流循环，在保持产品本身轻量级的同时获
得尽可能多的内容。
2、因为每个人在口味上存在差异，本产品通过用户自己生成的信息来进行个性化算法推荐。让推送给用户的信息
更有价值，提高“不期而遇”的命中率。
3、利用吃豆游戏化场景类比，建立个人美食地图和积分体系，通过此用户激励方式增加用户粘性。
4、打造产品气质，针对目标用户和细分市场最专注的服务。
可能遇到的困难？
个性推荐的算法机制如何优化；从其他社区导入的关系网是否能和我们的产品形态相匹配。
39. 启发式评估 Heuristic Evaluation
项目 评分1 评分2 评分3 评分4 评分5 平均
1、产品架构是否清晰
产品结构清晰，没有不必要的层级 9 10 9 10 9 9.4
在完成高保真原型之后，我们邀请了5位在用户体验及用户界面领域
能快速了解产品有几个主要页面 9 8 10 10 9 9.2 有多年从业经验的设计师对“吃豆”的界面设计进行构架、流程、控
所有主要部分都能够通过首页访问 10 10 10 10 10 10 件、信息四个纬度的启发式评估。
清晰的指示了当前的位置 9 9 8 9 8 8.6
根据评估时的反馈和评估后对数据的分析，我们又对界面及流程进
9.3
2、产品流程是否清晰 行了迭代设计，优化了产品流程和信息传达的有效性。
明确产品有几个主要的任务流程 7 8 7 8 9 7.8
架构
每个任务流程清晰，没有太多分支 6 8 7 7 8 7.2
任务流程符合用户操作流程 8 9 9 8 7 8.2
用户可以取消正在执行操作 9 8 8 9 9 8.6
操作成功或失败都有明确的反馈 8 9 7 9 8 8.2
在每个层级，都可以找到回到上⼀一级的方法 8 8 8 9 8 8.2
预防出错，如出错要帮助用户从错误中恢复过来 8 7 7 8 9 7.8
复杂的交互是否有很好的引导和帮助 7 8 8 7 8 7.6
7.95
3、控件使用是否准确
控件使用准确性 9 8 7 9 8 8.2
控件的复用 9 9 8 9 8 8.6 信息 流程
控件的状态 8 8 9 8 9 8.4
焦点状态的准确使用 9 9 9 9 9 9
8.55
4、信息传达是否到位
布局清晰 7 8 9 8 9 8.2
文案简洁 8 9 8 9 9 8.6
没有术语 8 9 9 9 9 8.8
合理排版 8 9 9 9 9 8.8
标签和内容的从属关系 9 9 8 9 8 8.6
8.6
控件 39
![2011UXD用户体验设计大赛
浙江大学MIX²团队
[ 产品需求报告
PRODUCT REQUIREMENT ]
吃豆
——美食发现、记录与分享的移动应用](https://image.slidesharecdn.com/random-110906045123-phpapp01/85/uxd-product-requirement-report-1-320.jpg)
