这篇文章，可以让自己看需求的时候更系统些，埋头干活的时候，也抬头看看地图产品的整体发展，保持敏感度。
对于C端的产品，需求一定来自用户（包括：老板以为用户已经存在的和将来会存在的需求），我粗暴的将需求分为两大类：
一种是在特定人群中一直存在的需求 ，只是在不同的技术阶段通过不同的方式来解决，当互联网出现了就通过互联网的方式来解决——如顺风车出现之前，一直有各种顺风车qq群，没有qq之前，有原始的在路边搭便车的方式。
另一种是在已有的产品形态上生长出来的需求 ，让产品更高效、更丰富、更个性化。其中缺失属性的需求，用户会表达出来，我们通过用户反馈和客服就能获知。
而惊喜属性的需求，用户一般不会表达，需要我们去挖掘，然后有选择性的放大，工作中绝大部分需求都是这一类的。
所以产品汪是需要些敏感度的，有些大佬的分享会强调洞察人性、社会本质之类的，那个是高阶操作，不适合我这种一线产品。
对于第二类需求的挖掘，我总结了三个具体的方法：
一、关注与地图产品相关的外部环境
1. 关注政府、企业、各类组织，在地理信息方面的动作
地图的本质是物理世界的映射，各类地理信息的变化都可能给地图创造机会 。
2018年，高德和百度相继透出了“便民信息”（如下图），一方面是POI的基础信息建设进入稳定阶段，有精力做深度信息的事情了；另一方面是政府有了更加开放的合作态度，从2016年国务院印发《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》，到2018年的《深化“互联网+政务服务”推进政务服务“一网、一门、一次”改革实施方案的通知》，都在促进政务服务建立网络化的数据，并且鼓励向两微一端以及更多的平台延伸，提供多样性、多渠道、便利化服务。
增加便民信息在地图内只是很小的一个功能点，用户也不会主动说：要是地图里能查看办事流程就好了，但是当用户查看地点时发现地图里有这些信息，就会有惊喜感。
但办事毕竟是低频行为，高德和百度的重点还是放在了景区信息的接入上，这也与地图的使用场景更契合。
2017年，高德地图在主图增加了旅游功能入口，icon是马踏飞燕的形象。
为什么选了这么一个表意不明确的icon呢？因为是国家旅游局滴logo，由此可知，相互合作的原因比较重。
除了地点信息，天气信息也天然的与地图相契合，两家地图也在不断的将天气信息整合进来，2019年百度地图联合国家气象信息中心、气象服务商Kuweather共同推出国内首个路面气象导航功能，辅助用户决策。
如果进一步拓展思路，智慧城市的概念正热，也有很多实验室在研究城市规划的课题，越来越多的民众也希望知道城市规划的情况，如：城市交通的发展情况、绿化植被的建设、水系的规划、垃圾场的建设等。
目前地图主要是定期发布拥堵报告、迁徙报告，是不是也可以探索城市规划的课题，连接城市的规划者和建设者。
2. 互联网的大浪潮，尤其是与出行相关的浪潮
手机地图是互联网产品，很容易受互联网浪潮的影响，毕竟浪潮就意味着流量红利，意味这盈利的可能，谁都怕被甩下。把时间线放长，从年的窗口来看就非常明显了。
大家都把2014年定为O2O元年 ，2014年的时候高德百度都在重点布局O2O，毕竟生活服务和LBS结合在一起还是有很大想象空间的。从2015年的更新来看，两家地图都在做O2O相关的接入（如下图），当时百度地图的定位就是连接人与服务的入口。
直到2015年高德战略调整逆势砍掉了O2O业务，2016年才转向基础业务建设，也正是从2016年开始，高德反超了百度地图，成为NO.1，佩服高德的果断。
2016年是共享单车的元年， 2017年地图马上作出了应对，增加了单车的入口，并借势优化了骑行导航。当然有新增也有撤退，2018年共享单车收缩，高德在2019年将单车的入口下掉了。
人工智能浪潮正大，2018年百度提出“人工智能地图”的概念，除后端引擎算法的应用外，产品形态上，智能语音（“小度，小度”）和AR应用（包括“步行AR导航”“AR周边探索”及“AR导游”）最明显，高德在2019年也马上推出了智能语音助手“你好，小德”。
关于AR的应用，在步行导航中确实非常实用，解决了看不懂平面地图的难点，推测今年高德会在AR上有所动作，毕竟Google map的AR导航也在今年的I/O大会上正式面向大众了。
从速度来看，百度跟趋势的速度非常快，不论是O2O化、免费使用、顺风车、人工智能等，都比高德快一步。但是，从用户量来看，跟趋势这件事，“快”并不是关键因素，“时机”更重要，但是怎么判断入场时机，还在上下求索。
3. 关注与手机硬件、技术相关的技术更新
对于手机最明显的一点变化是：屏幕变大了。
就在今年，高德和百度不约而同的开始尝试新的屏幕布局，抛开其他的原因和评价，这两个测试版本的共同点是把搜索框下移了。他们在解决由于屏幕变大带来的操作困难，顶部不再是方便的操作热区了，地图会有较多的单手操作场景，因此对地图的影响比较明显。
搜索框下移，不只会影响到主图的布局，进而会影响到后续页面的动作流，需要系统的工程去改动。
可以遇见的手机的下一个趋势是折叠屏（当然是否会成为主流机还需要市场验证），因此折叠屏的手机，地图该如何布局是下一个命题。
4. 关注国内外直接竞品、垂类竞品的动作
产品在平时工作中一定会关注竞品的的动作，知己知彼，一旦竞品在功能上粘住了用户，再挽回的成本就非常高了。
经常会有人对比高德和百度两家地图的体验，其实两家地图在功能上差异挺小的，很少有你有的功能我没有的情况。除去大的环境共同作用外，也从侧面印证了相互参考的事实，如百度上线了“智行”功能（对比多种出行方式的功能），高德也马上跟进“易行”。
国外的竞品也要及时关注，重要性毋庸多言。最近Google地图上线了“隐身”模式，用户可以方便的管理自己Google 账户的所有信息，如：历史位置信息、浏览器信息、语音助手的信息等。Google map在2018年格外强调个性化的战略，加大了对用户数据的收集和分析，这势必会引起隐私的问题，所以“隐身”模式情理之中。
那国内地图会不会做呢？
我推测大概率不会做“隐身模式”，一方面高德和百度在个性化推荐上做的很轻，暂时还没有大张旗鼓的搜集数据；其次国内对于隐私的事情敏感度也更低，这个事情不会是高优事项。
但是，这个动作提醒我们，地图需专注账户管理的优化，因为越来越多的用户在登陆模式下使用地图，并且涉及到交易流程（在地图内打车、购票等），用户会需要更多的控制感和安全感。
对于国外竞品的动作照搬很少，分析国内外的环境差异本土化落地，这个才是大工程。 2018年Google map 推出通勤功能，国内两大厂以掩耳不及盗铃之势迅速落地，百度地图在原有形态上增加了我国特色的限行场景。
此外也偶尔关注一下垂类竞品的动作，不过地图行业的门槛太高了，横空出世的产品迅速抢占市场的可能性很小， 关注垂类地图主要是为了拓展思路 。
比如：从Annie的数据上来看，2019年1月开始，导航类产品免费榜里，第三名的是ParkMobile , 该app帮助用户查找车位、缴费、预约车位等。可见在米国停车的需求愈演愈烈了，顺势可以关注一下国内停车的需求和市场。
二、关注用户说的做的
1. 一定要听听用户说什么（非常重要，但还是会被忽略掉）
地图，一款C端的国民级产品，接触真实用户的机会也很多，调研的方法很多，正式的非正式的，关键是要用对方法。
调研基本上分定性和定量两类，挖掘需求大部分是从定性调研开始，这也是产品经理使用最多的方法。不是所有的功能都要调研，有些功能逻辑推导即可，但是一个新的产品形态，一定要做调研， 当然不是要听用户的，而是听听用户说什么。
2017年，高德地图推出了一个新功能：“智能规划周边运动路线”，该功能的灵感来自于哪里我无意猜测，只是觉得这样的功能在设计之初，如果听听真实跑步用户的想法，可能会有不同的结果。
和周围的跑步朋友/同事沟通一下，很快就发现：用户日常的户外锻炼，大部分是在公园、小区、校园等固定范围跑，无需公里数规划。即使想去陌生的地方跑步（如搬家、出差），道路情况才是首要考虑条件，而非一定要跑个固定公里数的圈。
那跑步用户想要什么呢？去哪里挖跑步用户的需求呢？
可以去论坛上看用户交流的话题，或者在百度上直接搜“跑步路线”，看看联想出来的问题。
从百度上的问题来看，用户需求集中在两个：自定义形状的路线，跑步路况好的路线，和固定公里数的圈完全不沾边。
2. 语义分析时还原用户的痛点和需求
做语义分析时，不论用户是吐槽、表达期待、给出建议、甚至是提出具体的功能想法，都还原到用户的痛点和需求。
有时候打车顺便和司机师傅聊天，司机说想要个“一键返航”的功能，我用户反馈里检索了一下这个词，还不少。
用户为什么想要该功能呢？
——和用户详细聊过之后就会找到最主要的原因：有时候地图规划出的路线并不是用户心中最理想的，用户按照自己的方式/别人带领的方式走了某条路之后，返航的时候就希望地图一键原路返航。
继续往下剖析，地图为什么没有规划出最理想的路线呢？
除去数据问题外，有比较大一部分原因是用户个性化的需求（比如用户不一定要走最近的但是要走大路），也就是说不能依靠调整路线算法解决，那么就做个“一键返航”功能？非也，用户的核心需求是保留自己的自定义路线。
因此，给用户一个“路线收藏”功能更合适，而正好有司机用过凯立德的一键返航功能，就用这个功能来表达了，一键返航只是特殊场景的应用，可以在导航结束页增加路线收藏的按钮。
3. 观察用户行为时，关注用户的前后行为和同时行为
平时也可以留意用户使用自己app时的行为，除了观察那些不符合预期的行为外，也可以同时注意用户在使用自家app时同时还在使用什么app，或者在使用自家app的前后，又使用了什么app。
观察前后行为是常规方式，为了发现向上下游场景扩充的机会 ，比如：发现用户先打开停车软件找到停车场之后再导航，就可以去挖掘寻找停车地点的需求了。
观察同时行为不只是为了探索场景，也为了方便用户的操作 。
现在很多功能都分布在不同的app内，用户需要在多个app间切换并不方便，如果可以整合更棒了，即使不能整合如果可以相互跳转也是好的。
比如：
这些都是地图的机会点。
三、关注数据
作为产品，最不陌生的就是看数据，数据会反应出用户的真实行为，可以通过行为数据来优化产品形态，如：交互流程，页面布局等。
常规的是看访问量、看埋点数据，漏斗数据，此外也可以查看前后连贯的行为流数据和停留时间数据。
1. 行为流数据
相对与埋点数据，行为流更容易找到行为之间的继承关系，结论更明确。
比如：之前看一个票务预定功能的漏斗，并没有发现问题，但是仔细查看行为流时发现，有一部分用户在点击了“去付款”之后又点击了“取消”，之后又点击了“去付款”。带着好奇心进一步挖掘，原来是在付款的界面没有票务信息，用户只好又返回上一页重新确定了一下票务信息。
2. 跳出率/停留时长
当页面主要是操作行为的时候，跳出率更有效，当页面主要是信息展示功能的时候，停留时长更有效，大部分的页面是混合的，需两个指标混合看。
在高德地图的主页上有个“常去地点”的功能（主要是操作行为），和定位按钮长的很像，我经常会分不清这两个按钮。如果想要验证该按钮是否存在误操作问题，就可以使用跳出率的数据，如果用户是误触进来的，数据上会看到有很高的跳出率，既大量的用户进入该页面不做任何操作就关闭了。
停留时长没有绝对标准，越长越好还是越短越好完全取决于页面的功能。
比如分析数据如果发现用户在导航规划结果页面的停留时间很长，超过了预期，但是没有其他操作。那我们就可以进一步去探索原因，用户为什么要留在这个页面？
以下是三种假设：
路线信息看不懂或不直观，用户停留在这个页面用大量的时间在选择路线，那页面的信息层级需要调整。
用户不愿意进入导航页面，导航页面有些信息不如规划页面好用，那说明导航页面还有提高的空间，做进一步改进。
部分用户习惯用规划页面出行。那可以就这部分用户的进行挖掘，判断是否有人群偏好或特殊场景需求，进而针对人群/场景做个性化处理。
看数据的情况千千万万种，仅归纳了自己遇到的情况，督促自己多观察、多提假设、多调研。
只是发现需求还远远不够，抓到用户的真实需求后，还需要大量的精力去演绎功能，分析可行性。这才是最难的，文章写的很浅，继续求索。
