第三步：从原因再次出发——真正做出靠谱的需求分析
　　分析到这里，对于需求的来龙去脉都有了清晰的了解。针对本案例，后给出的功能列表包括：
　　1）可按小时/日/月查看销量，从关注数据的变动来考虑，则数据的展示方式不直接用表格，而选用折线图。
　　2）需要满足对数据更细纬度的交叉查询。
　　综合以上的分析，可以得出，只是直接的数据展示是不能满足需求的，而需要对数据进行交叉查询，例如可以查询到：
　　在产品A-级别1的销量中，各种年限的占比分别是多少，而每种年限中各种用户类型的占比是多少。
　　在产品A的销量中，哪种用户多，而每种用户类型更偏好什么产品的什么级别、什么年限。
　　3）具体化不确切选项。
　　在前面所要展示的数据中，有两个数据是无法确切定义的，即销量与用户注册时间（N天前）。
　　销量：怎么定义销量，销量是总销售额，还是总成交用户数，还是订单数？一般KPI会以直接的数据来衡量，所以确定为总销售额。后考虑除了总销售额，还应关注成交用户数来确定人均消费，因此把成交用户数也纳入数据项。
　　用户注册时间（N天前）：N怎么定义，根据用户可能消费的节点，定义为6个时间段：1周（1～7天）、1月（8～30天）、3个月（31～90天）、6个月（91～180天）、1年（181～360天）、一年以上。
　　4）扩展的需求
　　负责人想要知道用户类型及偏好，同时公司还有其他产品，那么可以获取到哪些产品拥有多少比例的共同用户，从而使用户角色拥有更丰满的数据，为多条产品线一起营销提供可能性，更可能有在将来挖掘出新的产品机会。
　　总结分析
　　在这个案例中，重要的是认清现象和原因的不同，不要只看表面上提出的需求，而是要深入分析，这个需求提出的原因是什么，再从原因出发，绝不能在列举了各种现象之后停止思考。
　　这更让我想起一个知名的讨论，讨论的主题是“产品需要创造需求还是迎合需求？在汽车出现之前，如果你问用户需要什么，他会回答需要一匹更快的马。”现在再来看这个主题，用户回答需要一匹更快的马，只是现象，而根本的原因是对速度的要求。柯南说：真相只有一个！
　　做产品也是如此，在解决问题时，要注意分析这是现象还是原因，不要浅尝辄止，要深挖，努力发现事实的真相，问题的本质，做出靠谱的需求分析。