编辑导语：MECE分析法，也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并解决问题的方法。本文作者为我们介绍了在工作中如何应用MECE，教你学会带着MECE思维做产品。
相信很多做产品的童鞋在平时的工作中会遇到不少诸如以下的问题：
拿着PPT去汇报某个产品规划A，却被老板挑战说，我觉得做B更有价值，你为什么不去做？老板拿着某个竞品来钉你，说竞品的这个功能/业务很好，为什么我们不做？在产品设计的过程中与合作方（研发、运营、业务等）就某个设计的方向大家各持己见，每个方案都有优缺点，谁都不能说服谁，陷入僵局；某个已经上线的产品方案拿去开复盘会，被质疑产品的某些细节设计没有考虑到，导致数据不够好。为什么自己觉得非常自信的产品方案总是会被别人挑刺？很多时候不是方案本身有问题，而是你需要更全面地去思考和表达。在这里学姐要介绍一个被互联网大厂推行的方法论—MECE，掌握之后以上很多问题就能迎刃而解了。
MECE，是MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive的缩写，意思是“相互独立，完全穷尽”，也可以翻译为“不重不漏”，是一种帮助你思考更有逻辑性、更完善，从而解决问题的方法论。
最早麦肯锡的一位大佬在「金字塔原理」里面提出（这本书也推荐产品经理们一看），用来帮助咨询公司的大大们去写PPT忽悠（误）客户爸爸的。
产品要掌握的方法论有很多，但MECE我觉得是最基础的一个，如果产品/业务在规划、执行的时候没有做到“不重不漏”，即使是产品做成功了，很多时候也只是靠着运气或者直觉，这种成功很难长久。
下面学姐就从浅入深来介绍MECE究竟要怎么应用在工作中，初阶的产品经理可以先看第一部分，介绍MECE方法在产品中的应用；中阶的产品经理可以看第二部分，怎么样判断一个业务是否值得投入、该投入多少，做完整的业务分层。
一、带着MECE思维做产品
先从产品规划和执行讲起，一个完整的需求从产生到最终的落地，有这么三个比较重要的阶段，用户分层–需求取舍/排优先级–完善需求：
1.用户分层
用户分层是需求产生的第一步，也是基础中的基础，关于用户分层、STP等如果详细展开的话可以再额外写一篇文章，为了避免有些童鞋没有接触过，先简单介绍下什么是用户分层、为什么要做用户分层。
用户分层，即把用户根据一个或者几个不同的维度去切分成不同的小组，即使再小的平台，其用户的需求也会是千姿百态的，我们不能简单粗暴地认为平台上只存在某一种类型的用户，但也不可能去花很大的力气满足每个用户非常个性化的需求。
因此我们就需要对平台的用户特性做一些总结，抽象出几种不同类型的用户，再去深挖TA们的需求。但如果用户分层不严谨，不能做到不重不漏，就没有意义了，下面总结几种常见的符合MECE的用户分层：
1）根据用户画像的核心维度
一个好的用户分层，一定是可以让产品经理对用户的有一个非常直观的印象，选取维度的时候要切记要选核心的维度，从而对后续设计产品能起到指导意义。
比如在交易平台，比较核心的维度一般有用户的消费水平（因为每个城市物价不一样，个人比较喜欢用恩格尔系数这样比较标准化的指标），和其他会影响用户消费的维度，比如婚姻、工作等等。
举个例子：我们可以先把点外卖所有的用户简单根据是否上班（这是一个完全做到不重不漏的分层，为了描述方便下文简化成学生、白领）去分层，由于大部分学生有时间没有钱，会对优惠更敏感，而大部分白领有钱没时间，会对送达时间更有要求。
那么如果我们调研下来认为外卖用户更多是没有时间烧菜也不想吃食堂的白领，就会把更多的研发人力投于配送算法优化而不是完善优惠券系统，这也就是为什么靠做大学外卖起家的饿了么，虽然之前在狂砸优惠券，市占被美团反超的原因。
有些童鞋可能会疑惑，即使是有工作的白领，虽然可能比学生稍微富点，但还是有不少打工人想要一些优惠，那么我们可以再从另外这个维度进行分层，把外卖用户分为对优惠敏感、对优惠不敏感的，对于那些对优惠不那么敏感的用户，不需要优惠就会下单，平台就没有必要在他们身上投更多的钱。
所以我们看到的美团外卖下单页上，平台的红包不是默认选中的（商户的红包是商户补贴的，平台没有成本，商户的红包默认选中是因为商户更希望用户能点自己家的外卖，和平台的诉求不同），需要用户手动选择下才能使用红包，就是为了把对优惠不敏感的用户做分层，降低不必要的成本。
2）根据用户本次打开的使用场景/目的
除了根据用户的画像去做分层，即使是同一个用户，每次打开同一个App的场景/目的都可能是不同的。比如淘宝的上半部分是搜索和金刚位，下半部分是个性化推荐，前者是为了满足有明确目的用户，后者是为了目的不明确的“闲逛”用户而设计的。
同样，我们可以把进入大众点评首页的用户（不考虑去其他几个tab的）分为三层，明确自己想找哪家店、不确定想找哪家店但明确自己想去某类店（比如美食、酒店、电影院等）、不确定自己想找哪一类店的，使用首页上的搜索框大概率是第一、第二层用户，使用金刚位的大概率是第二层，使用下方信息流推荐的大概率是第三层用户。
所以你会发现信息流上方切换的选项卡前面几项都不是按照类目去分的，因为大部分找类目的用户都被搜索栏和金刚位分流走了。
之前的例子都是单一维度的用户分层，我们也可以抽象出多个维度来做用户分层，如果要设计一个让用户在线上找酒吧的功能，我们可以先分析用户喝酒的场景，可以在家喝或出门喝，推测出用户出门喝酒更多地是为了社交而不是单纯喝酒，而社交又可以分为熟人社交和陌生人社交；再根据不同酒吧人均消费也差异较大的现状，把对用户去酒吧的场景分为四层，正好可以对应四种不同类型的商户（下图）。
这样分析下来我们就会发现，如果要设计一个线上找酒吧的功能，首先我们需要针对不同酒吧做一个细分的二级类目，然后再针对二级类目来调研和设计产品来满足用户在不同场景下的需求。
3）根据供给的情况
前面介绍的两种都是从用户角度出发，对双边或者多边平台来说，对供给进行分层也非常有必要。可以根据供给本身的情况来分层，这和前文提到的对用户分类是类似的概念，比如很多互联网公司都会根据公司的规模来给客户分头腰尾，对他们不同的定价和不同的产品策略。
也可以根据供需关系来分层，比如KTV、打车会有潮汐现象，供需关系随时间变化非常剧烈，我们可以考虑在供不应求时增加供给、提升供给的价格、提升供给的工作效率；在供大于求时考虑拉动需求、优惠促销；在供需平衡时更多考虑供需匹配的效率（当然不是说另外两种场景完全不考虑供需匹配了）。
由于供给的情况每个公司可能会差异比较大，在这里仅选取两种相对通用的来讲。
2.用户分层后，对需求进行取舍/排优先级
有了一个符合MECE的用户分层，针对不同层用户的需求要怎么排优先级？需求冲突的时候要怎么取舍？下面学姐根据业务发展阶段，简单介绍几个原则：
1）在业务发展初期/研发人力有限的情况下，永远考虑核心需求
相信大家上学的时候都学过马克思主义主要矛盾、次要矛盾和矛盾的主要方面、次要方面。那么做需求也是类似的，永远优先做核心用户的核心需求，再做核心用户的非核心需求，最后做非核心用户的需求，后者和前者冲突的时候优先选择前者，避免因小失大。
比如在顺风车这个业务场景下，会存在部分车主是因为达不到快车的注册门槛而来顺风车专职接单的黑车司机，但顺风车的核心车主肯定是非专职、顺路接单的车主，这两者的需求完全相左，顺路接单的车主只会发布路线后等待匹配到合适的乘客，而黑车司机会去主动找附近的乘客接单。
如果根据黑车司机的习惯去设计“附近乘客”的入口，就完全违悖顺风车的初衷了。
平台可以允许部分专职接单的司机存在（毕竟这两者也很难严格区分出来）甚至贡献小部分订单，但绝不能宣兵夺主为黑车司机设计产品功能，把黑车司机的需求置于顺路车主之上，这也是为什么交通监管部门约谈某些顺风车平台，要求其下线“附近乘客”入口的原因。
2）在业务发展中后期/研发人力相对充足的情况下，平衡核心和非核心需求
我们可以先来思考这几个问题：为什么