需求的類型可以分為四種，逐壹進行排查，確認Idea是不是偽需求；
進壹步確認需求的屬性，是否有做的價值；
測量市場大小，壹定要吃最大的那壹塊；
驗證商業模式，確保有良好的變現空間；
辨識需求類型
分類是認知的壹個過程，感覺自己的思想很混沌，幫助從朦朧的大腦中解脫出來。產品經理在工作中頻繁提及滿足用戶需求，但沒有花足夠的時間進行思考。通過對需求的分類，依次辨識需求的類型，如果是偽需求盡快放棄掉：
1. 顯在需求
用戶很清楚自己的問題，並正在使用同類競爭產品或自己摸索了壹套解決的方案。通過兩個例子說明：
例子1：
妳最近在想要買個學區房，小孩又在焦急地等待上學。可壹直沒時間去線下中介了解房源情況，自己晚上回家上網，使用已存在的產品 ”搜房xx” 解決了這個問題，在北京尋覓到了壹個新家。
例子2：
妳是壹位在高校上課的講師，每次課後都要布置作業，學生挨個地把作業拷到妳的電腦上太慢又麻煩。於是妳想到了通過郵件方式發送妳，雖然遇到了問題但自己摸索到了壹套解決方案。
2.掩蓋需求
用戶自己知道真實的需要，但不希望直接告訴別人內在的想法。
例子1：
妳最近做了壹筆投資賺了很多錢，總是希望買點什麽犒勞自己。於是和老婆壹起到寶馬4S店提了壹輛7系列，前壹天老婆還在家抱怨這車過於高調，但虛榮心戰勝了壹切，有錢就該選購與身份匹配的品牌。很快上班遇到了同事，閑聊到買選寶馬的原因，妳毫不猶豫的回答『主要是這車性能好，駕駛特別舒服』。
3.潛在需求
用戶對自己的需要不能夠明確地肯定和具體地說出，往往這種需求用戶表現出不平、不滿、焦慮和抱怨上。
例子1：妳剛搬了家，下午打理好房間，到小區超市買包香煙。壹問沒有，邊搖頭邊抱怨去離家10分鐘的大超市購買。
4.偽需求
妳的產品上線後，用戶並不買帳。這類問題歸因於采集需求方式不正確：
(1) 別把自己的需求看做用戶的需求，走出去多和真正的用戶溝通。
例子1：看書的時候老是忘記時間，因此妳琢磨在書簽上增加時鐘的功能，方便看書的時候也可以看時間。結果可想而知，推出這款產品，大部分人不會購買，因為這是個人需求，不是用戶的需求。
(2) 糾正溝通方式。
別問用戶『妳覺得這個需求怎麽樣？』，只要是在某方面得到提升的產品，用戶通常的回答是『挺好的』。用戶不會對產品向著真、善、美改進而不支持，但是產品推出後，是否購買就另當別論了。要找到讓用戶願意掏錢購買的需求，應多問用戶客觀的歷史情況，『曾經是否遇到類似的問題？遇到了問題，是通過競品，還是自己的方式解決？如果都沒有，那這個問題是否帶來了苦惱，程度有多大？』（倘若妳去調研需求，用戶反饋妳這個需求很不錯，但用戶遇到類似問題沒有使用競品，也沒有尋求解決方式，更加沒有頭疼。建議還是多考慮再動手做，很可能是偽需求）
例子1：妳很高興，因為想到了個好的Idea 讓自行車可以模塊化，安裝可拆卸的馬達、電瓶等，極大的提高了自行車的速度和適應環境性。妳找來很多用戶，問『大家覺得這模塊化的自行車怎麽樣？這個需求好嘛？』用戶聽了妳的壹陣描述後『的確不錯，功能也多，速度快』。然後帶上壹幫工程師苦幹3個月，把成品交給用戶讓他掏錢時，他表示不需要，因為沒這個需求。
(3) 問題的解決方案應該由產品經理提出，而不是用戶。
新入行的產品經理，有習慣去問用戶覺得應該怎麽做，結果本末倒置。妳才是產品的專家，用戶提出問題，妳根據方方面面地深度思考提出合理的方案與他們探討，試問壹個用戶在短暫的幾分鐘提出的方案可靠程度有多高？
例子1:找到用戶詢問『想要什麽樣的電腦？』，用戶思考了壹會，給出方案『要快的，因為我要玩遊戲；顯示效果要不錯，這樣才能聲臨其境，其它方面就沒太多要求了』。妳很快推出了自己的產品，因為性能要求很高，所以筆記本比較厚重不美觀，用戶仍然不願意掏錢。
確認需求的屬性
對需求類型進行了分類，識別出不能做的偽需求。現在要進壹步探討需求屬性，了解其中的價值到底有多大。安全、通訊、天氣、吃飯、結婚、飛機票等各類需求，有些需求花時間做了，卻上線後使用率低。因此在初期要找到最肥最大的那個點去做，檢查自己需求的屬性，是否滿足強需求、頻繁性的需求，並且處在馬斯洛理論的哪個層次（越底層的需求需要滿足的量可能越大，而越高層的需求得到滿足後產生的價值可能越高）：
強需求和弱需求，沒有就不行，就像人要喝水；沒有對我影響不大，例如了解天氣狀況。
頻繁需求和非頻繁需求，發生率高，就像人天天要吃飯；發生率低，人的死亡。
馬斯洛理論，把需求分成生理需求、安全需求、愛和歸屬感、尊重和自我實現五類，依次由較低層次到較高層次排列。在自我實現需求之後，還有自我超越，但通常不作為馬斯洛需求層次理論中必要的層次，大多數會將自我超越合並至自我實現需求當中。
假如壹個人同時缺乏食物、安全、愛和尊重，通常對食物的需求量是最強烈的，其它需要則顯得不那麽重要。此時人的意識幾乎全被饑餓所占據，所有能量都被用來獲取食物。在這種極端情況下，人生的全部意義就是吃，其它什麽都不重要。只有當人從生理需要的控制下解放出來時，才可能出現更高級的、社會化程度更高的需要如安全的需要。
度量市場大小
市場決定產品的天花板，因此在判斷了需求的真偽和屬性後，妳還需要提前估算市場。市場容量預測直接決定公司或投資人是不是要對該產品進行創新實驗和投資。很多產品經理忽略掉這點，判斷了是剛需、頻繁性需求（例如：同性戀群體的需求），就直接進入開發和銷售，最終造成產品始終不溫不火。通過收集資料，結構化估算可以快速得到相應結果：
1.收集資料
數據的來源可能會讓有些產品經理頭疼，下面我列出了常用的獲取方式：
公司內部來源，產品部門、運營部門、管理層、內部數據運營組
企鵝智酷、IT桔子、艾瑞咨詢、DCCI互聯網數據中心、Alexa
搜索國外同行業的官網及行業信息訂閱（市場競爭可能不大，但盈利模式和功能定義用戶群體具有壹定前瞻性和市場趨勢導向性）
關註競爭對方的官方論壇及招聘信息、公司的財報發布的信息
行業媒體平臺（虎嗅、36Kr）、相關論壇與QQ群
直接詢問對方的產品、客服咨詢、技術問答
2.數據分析
如果已經搜集到所有的數據，恭喜妳太棒了。但很多時候部分緯度數據缺少，還需要自己進壹步估算。通過有序的步驟可以保證估算的質量，不會出現量級離譜的結果：
明確估算的目標，要清晰的寫出妳想獲取的數據名稱，防止最後充滿了歧義。例子1：妳需要了解整個『中國區域眼鏡每年能賺多少錢？』，首先明確下是盈利，還是總收入？
獲取相應數據，通過上面給出的來源方式，進行搜集盡量多的相關數據。數據1：北京大學中國健康發展研究中心教授李玲在該中心舉辦的研討會上發布了《國民健康視覺報告》。我國5歲以上總人口中，近視和遠視的患病人數大約5億，其中近視的總患病人數在4.5億左右。數據2：平均眼鏡客單價在400元，更換速度為1.5年。
構思方程式，把妳已經收集到的相關的數據寫出來，並構思出壹個可能的方程式。[中國近視人數] * [眼鏡客單價] / [更換壹次的年限]
考慮邊緣化問題，停下來思考有沒有其他的影響因素沒考慮，進壹步完善方程式得到更精確的數據。仔細思考，不壹定近視人群都會配眼鏡，後來根據數據發現 50%左右的人會戴眼鏡，因此需要優化：[中國近視人數] * [近視後配眼鏡的比例] * [眼鏡客單價] / [更換壹次的年限]
計算結果，把已經知道的數據帶入方程式中計算，壹步步來慢壹點。（ 4.5億 * 50% * 400元 ）/ 1.5 = 600 億
復查，對已經計算的過程進行review，別因為壹個不小心，讓最終的結果相差很大。
關於空白市場 產品經理往往會對壹塊尚未開發過的市場充滿激動，以至於還沒來的及深入了解過就開始動手，害怕他人搶走。要註意沒有人遊泳的水域，不壹定是藍海也有可能是臭水溝，多思考幾個為什麽（有什麽壁壘？還是賺不了錢？這個市場太小，別人看不上？），防止壹旦進入研發階段，市場受阻帶來的成本就高了。