| 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>
 |