机会解决方案树（Opportunity Solution Tree）— 从干系人需求到 POC 选择的产品发现技能

技能概述

机会解决方案树（OST）技能通过两阶段交互引导产品经理完成产品发现：从干系人请求中提取可衡量的目标结果，发散出 3 个客户问题机会并为每个机会映射 3 个解决方案，再用可行性、影响力、市场契合度三维度打分选出最佳 POC 并配好验证实验——确保团队先解决对的问题，再动手做方案。

适用场景

1. 干系人指定了具体功能，想先退回问题本身——例如销售提出"竞品有移动端 App 我们也要有一个"，用这个技能把功能请求重构为客户问题，再判断什么方案真正能驱动业务结果。
2. 需要向领导层解释方案取舍依据——当你从三个备选方案中选了一个时，输出打分表和推荐理由，说明为什么选它、备选何时启动、哪个暂不推荐。
3. 为新产品领域启动探索——目标还比较模糊（如"提升转化率"），需要从目标结果出发，快速搭建一张机会地图和解决方案树作为探索起点。

核心功能

1. 提取目标结果（Desired Outcome）——从模糊的干系人请求中提炼具体、可衡量的业务或产品指标（如"把试用转付费率从 15% 提到 25%"），提供营收增长、留存、获客、效率四类方向供快速选择，并确认这个目标为什么重要。
2. 生成机会地图与解决方案树——围绕目标结果发散 3 个机会（客户问题，而非伪装成问题的方案），每个机会再展开 3 个带假设的解决方案，共 9 个方案节点；全程遵循"先发散后收敛"，明确避免"功能工厂"式的方案优先思维。
3. POC 打分选择与实验定义——按可行性（1-5）、影响力（1-5）、市场契合度（1-5）给各方案打分，推荐最佳验证起点和备选路线；并为选定 POC 配套实验设计：A/B 测试、原型可用性测试或人工管家式测试，输出包含假设句式、参与用户、时长和成功标准的完整实验计划。

常见问题

什么是机会解决方案树（OST）？

OST 是 Teresa Torres 在《持续探索习惯》（Continuous Discovery Habits）中提出的可视化框架，把四层内容连成一棵树：顶层的期望结果 → 中层的客户问题机会 → 下层的解决方案 → 底层的验证实验。它的价值在于强迫团队从业务目标出发、先发散问题再做方案、且每个方案都必须有对应的实验，而不是"觉得对就直接建"。

干系人已经明确指定了要做的功能，还能用这个技能吗？

能用，而且这正是它最典型的用法。技能不会否定干系人的请求，而是把请求作为起点倒推：先问"这个功能想撬动什么指标"，再发散是否有其他机会和方案能更好地达到同一目标。需要注意：如果干系人强烈坚持特定方案且不容讨论，应先解决对齐问题，探索才有意义。

这个技能的边界是什么，哪些情况不适合用？

它不是路线图生成器，输出的是带实验的发现计划而非排期。三类情况不适合：问题已被验证（应直接进入方案测试）、纯技术债或 Bug 修复（无需探索）、以及要严格限定在 3 个机会 × 3 个方案的小范围内避免无限发散——OST 是随实验学习持续演进的活文档，不是一次性练习。