在產(chǎn)品定義過程中，如果把落腳點(diǎn)僅僅放在特征目錄和配置表這一層，對(duì)于用戶體驗(yàn)管理基本沒有太大幫助。因?yàn)樘卣髂夸浕緦?duì)應(yīng)的是各項(xiàng)固定指標(biāo)的排序問題，配置管理判斷的主要還是有無(wú)問題，缺乏對(duì)細(xì)節(jié)的梳理，更加談不上體驗(yàn)管理?，F(xiàn)如今汽車的再定義過程不僅僅是增加車輛的配置和功能，更加重要的是重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品的使用方式和使用流程，這些內(nèi)容需要更加細(xì)致的工具體系。

按照之前SoCar很多文章講過的，如今智能車變革落到使用端，本質(zhì)上就是車輛使用場(chǎng)景的拓展。如果對(duì)這些使用場(chǎng)景做進(jìn)一步規(guī)范化的定義，大致可以分為三層，首先是使用用途的增加，其次是解決用戶具體問題的拓展，再次是應(yīng)對(duì)各種隨機(jī)發(fā)生的復(fù)雜事件。這些都屬于使用場(chǎng)景的范疇。顯然，車輛的使用用途越廣，能夠幫助用戶解決的問題越多，可以處理的復(fù)雜情況越豐富，車輛的能力也就越強(qiáng)。

以上這些都是從需求角度出發(fā)對(duì)車輛可能需要具備的功能做出的梳理。在這個(gè)過程中用戶是一切問題的起點(diǎn)。不同的用戶，對(duì)應(yīng)著不同的生活方式和用車方式，也自然對(duì)應(yīng)著不同的車輛用途和具體用車要求。此外，由于不同用戶擁有差異性的認(rèn)知邏輯和認(rèn)知能力，因此即便相似的車輛用途，不同用戶的具體需求也會(huì)不同。以上兩個(gè)方面共同確定了用戶對(duì)車輛的期待，這也是我們?cè)诠芾碛脩趔w驗(yàn)時(shí)設(shè)置車輛主題，有選擇性地迎合用戶預(yù)期的出發(fā)點(diǎn)。

在確定目標(biāo)用戶之后，場(chǎng)景則是界定用戶需求的關(guān)鍵。如果脫離了使用場(chǎng)景，用戶需求也就缺乏合理的界定標(biāo)準(zhǔn)。比如用戶如果需要舒適的座椅，但是車輛在行駛狀態(tài)下和靜止?fàn)顟B(tài)下用戶對(duì)舒適性的需求是截然不同的。即便都是行駛狀態(tài)，激烈行駛和平穩(wěn)駕駛，長(zhǎng)途行駛和短途乘坐也是不同的。靜止?fàn)顟B(tài)中，車上短暫的娛樂體驗(yàn)場(chǎng)景和車上小憩場(chǎng)景對(duì)座椅的要求同樣也是不同的。這也是現(xiàn)如今特征目錄越來越不好用的原因之一。

如果用戶明確了，使用場(chǎng)景也確定了，在同一個(gè)場(chǎng)景下用戶的需求也就有了邊界。這個(gè)時(shí)候具體的用戶需求仍可劃分為多個(gè)不同層級(jí)的具體需求。這些層次類似于馬斯洛的模型，只是結(jié)合用車場(chǎng)景可以分得更細(xì)。目前SoCar把這些需求劃分為十個(gè)層級(jí)，包含從安全用車、便捷用車、舒適用車到社交認(rèn)同等等。到了這一層級(jí)，我們基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶需求的標(biāo)準(zhǔn)化，也就是每一個(gè)最小顆粒度場(chǎng)景下的某一具體層級(jí)的用戶需求都可以被描述出來。這相當(dāng)于有具體含義的最小顆粒度的用戶需求。在SoCar的邏輯體系里，這一層對(duì)應(yīng)的就是每一個(gè)產(chǎn)品功能。也就是說，function對(duì)應(yīng)的是有具體含義的最小顆粒度的用戶需求。相當(dāng)于到了這一層，我們可以將用戶需求進(jìn)行足夠的標(biāo)準(zhǔn)化。接下來要做的就是從產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)層思考如何響應(yīng)上述需求的問題。

由于智能車時(shí)代，在軟件的作用下，同一個(gè)硬件可以呈現(xiàn)出越來越多樣化的狀態(tài)，也就可以支撐越來越多的功能。因此在思考產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)問題時(shí)，我們可以把產(chǎn)品可以支撐的各種服務(wù)充分標(biāo)準(zhǔn)化，形成一組結(jié)構(gòu)化的服務(wù)清單，即原子級(jí)服務(wù)。這些相當(dāng)于產(chǎn)品端響應(yīng)用戶需求的各種資源。此外原子級(jí)服務(wù)都需要依托于各種硬件或軟件，這些組件才是構(gòu)成車輛的基本單位。再向下沉一層，則是這些組件依托的具體平臺(tái)或者架構(gòu)。

綜合上述，我們可以把智能車的產(chǎn)品定義分為7個(gè)層次，分別從用戶端梳理各種需求或者用戶意圖，以及從產(chǎn)品端思考如何承接這些需求的問題。

優(yōu)秀的智能車一定是可以通過有限的資源承接更加豐富的用戶需求，讓用戶在各種不同場(chǎng)景中獲得更加的使用體驗(yàn)。因此這里的關(guān)鍵問題包括以下幾個(gè)：

1、 究竟需要面向哪些用戶？

2、 需要滿足哪些用戶需求，重點(diǎn)聚焦哪些場(chǎng)景？

3、 產(chǎn)品需要哪些原子級(jí)服務(wù)作為基礎(chǔ)資源？

4、 如何在各種場(chǎng)景中組織、調(diào)用這些原子級(jí)服務(wù)？

5、 什么樣的架構(gòu)能夠支撐車企的產(chǎn)品組合，讓產(chǎn)品組合可以支撐足夠的原子級(jí)服務(wù)，并且將這些資源使用充分？

對(duì)于上述問題，擁有一個(gè)確定的分析框架只是前提，更加關(guān)鍵的是在這個(gè)框架下持續(xù)思考、積累和迭代各種解決方案的有關(guān)案例，不斷摸索和優(yōu)化。

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