| 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277278279280281282283284285286287288289290291292293294295296297298299300301302303304305306307308309310311312313314 | 
							- <!-- 
 
-  请帮我用html,美观的样式,梳理和表达大家作业中的共性问题:
 
- 共性问题
 
- # 挖需求环节
 
- 现状:直接结合AI进行产业宏观层面内部外部的问题(经济、政策、技术)
 
- 问题:缺少可聚焦到具体业务场景、关注目的、用户画像的用户故事和用户需求卡片。需要多采集真实的用户反馈还有相关岗位员工的反馈。
 
- 注意:只客观记录不主观过滤,搜集后分析工作交给AI。
 
- # 立产品环节
 
- 现状:通过问题给出了很多立产品的思路和选择
 
- 问题:没有聚焦到某一个具体的功能模块
 
- 注意:根据高重复、高价值、高发散的理论,进一步聚焦功能模块。
 
- # 拆单点环节
 
- 现状:谈了针对需求和产品中问题的拆解与尝试,并且总结了尝试的效果和经验。
 
- 问题:缺少结合AI工具,重新验证服务流程。
 
- 注意:借助AI工具,来进行初步验证,并思考下一步的改进策略。
 
- 可以适当补充。
 
-  -->
 
- <!DOCTYPE html>
 
- <html lang="zh-CN">
 
- <head>
 
-     <meta charset="UTF-8">
 
-     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
 
-     <title>作业共性问题分析报告</title>
 
-     <style>
 
-         :root {
 
-             --primary-color: #4361ee;
 
-             --secondary-color: #3f37c9;
 
-             --accent-color: #4895ef;
 
-             --light-color: #f8f9fa;
 
-             --dark-color: #212529;
 
-             --success-color: #4cc9f0;
 
-             --warning-color: #f72585;
 
-         }
 
-         
 
-         body {
 
-             font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
 
-             line-height: 1.6;
 
-             color: var(--dark-color);
 
-             background-color: #f5f7ff;
 
-             margin: 0;
 
-             padding: 20px;
 
-         }
 
-         
 
-         .container {
 
-             max-width: 1000px;
 
-             margin: 0 auto;
 
-             background-color: white;
 
-             border-radius: 10px;
 
-             box-shadow: 0 5px 15px rgba(0,0,0,0.1);
 
-             padding: 30px;
 
-         }
 
-         
 
-         h1 {
 
-             color: var(--primary-color);
 
-             text-align: center;
 
-             margin-bottom: 30px;
 
-             font-size: 2.5rem;
 
-             border-bottom: 2px solid var(--accent-color);
 
-             padding-bottom: 10px;
 
-         }
 
-         
 
-         h2 {
 
-             color: var(--secondary-color);
 
-             margin-top: 30px;
 
-             font-size: 1.8rem;
 
-             position: relative;
 
-             padding-left: 15px;
 
-         }
 
-         
 
-         h2:before {
 
-             content: "";
 
-             position: absolute;
 
-             left: 0;
 
-             top: 10px;
 
-             height: 20px;
 
-             width: 5px;
 
-             background-color: var(--accent-color);
 
-             border-radius: 3px;
 
-         }
 
-         
 
-         .section {
 
-             margin-bottom: 40px;
 
-             padding: 20px;
 
-             border-radius: 8px;
 
-             background-color: var(--light-color);
 
-             transition: transform 0.3s ease;
 
-         }
 
-         
 
-         .section:hover {
 
-             transform: translateY(-5px);
 
-             box-shadow: 0 10px 20px rgba(0,0,0,0.1);
 
-         }
 
-         
 
-         .status, .problem, .suggestion {
 
-             padding: 15px;
 
-             margin: 15px 0;
 
-             border-left: 4px solid;
 
-             border-radius: 0 5px 5px 0;
 
-         }
 
-         
 
-         .status {
 
-             background-color: rgba(67, 97, 238, 0.1);
 
-             border-color: var(--primary-color);
 
-         }
 
-         
 
-         .problem {
 
-             background-color: rgba(247, 37, 133, 0.1);
 
-             border-color: var(--warning-color);
 
-         }
 
-         
 
-         .suggestion {
 
-             background-color: rgba(76, 201, 240, 0.1);
 
-             border-color: var(--success-color);
 
-         }
 
-         
 
-         .label {
 
-             display: inline-block;
 
-             padding: 3px 10px;
 
-             border-radius: 20px;
 
-             font-size: 0.8rem;
 
-             font-weight: bold;
 
-             margin-bottom: 10px;
 
-             text-transform: uppercase;
 
-         }
 
-         
 
-         .status .label {
 
-             background-color: var(--primary-color);
 
-             color: white;
 
-         }
 
-         
 
-         .problem .label {
 
-             background-color: var(--warning-color);
 
-             color: white;
 
-         }
 
-         
 
-         .suggestion .label {
 
-             background-color: var(--success-color);
 
-             color: white;
 
-         }
 
-         
 
-         ul {
 
-             padding-left: 20px;
 
-         }
 
-         
 
-         li {
 
-             margin-bottom: 8px;
 
-         }
 
-         
 
-         .highlight {
 
-             background-color: #fffacd;
 
-             padding: 2px 5px;
 
-             border-radius: 3px;
 
-             font-weight: 500;
 
-         }
 
-         
 
-         .additional {
 
-             background-color: #f0f8ff;
 
-             padding: 15px;
 
-             border-radius: 5px;
 
-             margin-top: 20px;
 
-             border: 1px dashed var(--accent-color);
 
-         }
 
-         
 
-         .additional h3 {
 
-             color: var(--accent-color);
 
-             margin-top: 0;
 
-         }
 
-         
 
-         @media (max-width: 768px) {
 
-             .container {
 
-                 padding: 15px;
 
-             }
 
-             
 
-             h1 {
 
-                 font-size: 1.8rem;
 
-             }
 
-             
 
-             h2 {
 
-                 font-size: 1.4rem;
 
-             }
 
-         }
 
-     </style>
 
- </head>
 
- <body>
 
-     <div class="container">
 
-         <h1>作业共性问题分析报告</h1>
 
-         
 
-         <div class="section">
 
-             <h2>1. 挖需求环节</h2>
 
-             
 
-             <div class="status">
 
-                 <span class="label">现状</span>
 
-                 <p>同学们能够直接结合AI进行产业宏观层面分析,包括经济、政策、技术等内部外部问题。</p>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="problem">
 
-                 <span class="label">问题</span>
 
-                 <p>缺少可聚焦到具体业务场景、关注目的、用户画像的用户故事和用户需求卡片。需要多采集真实的用户反馈还有相关岗位员工的反馈。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>需求分析过于宏观,缺乏具体用户场景</li>
 
-                     <li>用户画像模糊,缺乏具体特征描述</li>
 
-                     <li>缺少真实用户反馈的一手资料</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="suggestion">
 
-                 <span class="label">建议</span>
 
-                 <p>只客观记录不主观过滤,搜集后分析工作交给AI。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>使用<span class="highlight">用户访谈模板</span>收集真实反馈</li>
 
-                     <li>创建<span class="highlight">用户旅程地图</span>识别痛点</li>
 
-                     <li>采用<span class="highlight">5W1H方法</span>细化需求场景</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="additional">
 
-                 <h3>补充建议</h3>
 
-                 <p>可以考虑使用以下工具辅助需求挖掘:</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li><strong>用户画像模板:</strong> 包含人口统计、行为模式、目标与痛点等维度</li>
 
-                     <li><strong>需求优先级矩阵:</strong> 根据影响力和实施难度对需求进行排序</li>
 
-                     <li><strong>AI辅助分析:</strong> 将原始用户反馈输入AI进行自动分类和主题提取</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-         </div>
 
-         
 
-         <div class="section">
 
-             <h2>2. 立产品环节</h2>
 
-             
 
-             <div class="status">
 
-                 <span class="label">现状</span>
 
-                 <p>通过问题分析给出了很多立产品的思路和选择方向。</p>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="problem">
 
-                 <span class="label">问题</span>
 
-                 <p>没有聚焦到某一个具体的功能模块,产品定位较为宽泛。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>产品范围过大,难以深入</li>
 
-                     <li>功能点分散,缺乏核心聚焦</li>
 
-                     <li>价值主张不够明确具体</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="suggestion">
 
-                 <span class="label">建议</span>
 
-                 <p>根据<span class="highlight">高重复、高价值、高发散</span>的理论,进一步聚焦功能模块。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>使用<span class="highlight">KANO模型</span>分析功能优先级</li>
 
-                     <li>采用<span class="highlight">MVP原则</span>确定最小可行产品</li>
 
-                     <li>通过<span class="highlight">功能矩阵</span>评估各模块价值</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="additional">
 
-                 <h3>补充建议</h3>
 
-                 <p>产品聚焦的具体方法:</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li><strong>价值主张画布:</strong> 明确产品为客户创造的价值</li>
 
-                     <li><strong>功能优先级投票:</strong> 团队成员对功能重要性进行评分</li>
 
-                     <li><strong>竞品功能分析:</strong> 研究市场上同类产品的功能结构</li>
 
-                     <li><strong>用户场景测试:</strong> 针对不同功能模块设计测试场景</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-         </div>
 
-         
 
-         <div class="section">
 
-             <h2>3. 拆单点环节</h2>
 
-             
 
-             <div class="status">
 
-                 <span class="label">现状</span>
 
-                 <p>能够针对需求和产品中的问题进行拆解与尝试,并且总结了尝试的效果和经验。</p>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="problem">
 
-                 <span class="label">问题</span>
 
-                 <p>缺少结合AI工具,重新验证服务流程,迭代改进不足。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>验证方法传统,未充分利用AI能力</li>
 
-                     <li>流程优化缺乏数据支撑</li>
 
-                     <li>改进策略系统性不足</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="suggestion">
 
-                 <span class="label">建议</span>
 
-                 <p>借助AI工具,来进行初步验证,并思考下一步的改进策略。</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li>使用<span class="highlight">AI模拟用户</span>测试服务流程</li>
 
-                     <li>通过<span class="highlight">数据分析</span>识别流程瓶颈</li>
 
-                     <li>建立<span class="highlight">持续改进机制</span>迭代优化</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-             
 
-             <div class="additional">
 
-                 <h3>补充建议</h3>
 
-                 <p>AI辅助拆解单点问题的具体应用:</p>
 
-                 <ul>
 
-                     <li><strong>流程挖掘:</strong> 使用AI分析现有流程日志发现优化点</li>
 
-                     <li><strong>A/B测试:</strong> 通过AI快速生成并测试多个解决方案</li>
 
-                     <li><strong>预测分析:</strong> 预测不同改进方案的可能效果</li>
 
-                     <li><strong>自动化报告:</strong> AI自动生成流程分析报告和改进建议</li>
 
-                 </ul>
 
-             </div>
 
-         </div>
 
-     </div>
 
- </body>
 
- </html>
 
 
  |