做好的標準

1. 全面探索不同服務類型：
   • 高標準：好的服務分析應涵蓋多種類型的服務，包括直接競爭者、相似領域的產品，甚至是不同行業中的創新解決方案。這樣的分析能為產品設計帶來更多靈感和創新點
   • 多角度比較：對各類服務進行全面分析，包括功能、用戶體驗、技術實現和市場定位等方面。這有助於發現不同服務中的成功因素，並將這些因素轉化為有價值的設計概念
2. 深度理解服務的關鍵成功因素：
   • 挖掘成功要素：好的服務分析能夠辨識出不同服務中關鍵的成功要素，例如特定功能的設計巧妙、用戶體驗流暢、行銷策略高效等。這些要素應被清晰地記錄下來，並成為產品設計的參考基礎
   • 適應性強：所擷取的解決方案應能夠適應當前產品的需求和用戶情境，並具有實際的應用價值
3. 基於數據和用戶反饋驗證：
   • 數據驅動的選擇：擷取的解決方案應該基於數據分析和用戶反饋的支持，而非僅僅依賴個人經驗或主觀判斷。這樣可以確保解決方案的可行性和效果
   • 可行性測試：在將解決方案應用於產品設計前，應進行小規模的驗證和測試，以確保其在實際場景中的可行性和有效性

做差的標準

1. 視角單一或狹隘：
   • 低標準：探索僅局限於少數相似產品或服務，未能涵蓋不同領域或行業的創新解決方案。這會限制設計思維的廣度，無法帶來足夠的創新靈感
   • 缺乏多樣性：分析僅集中在某一種服務形式上，忽略了其他可能具有價值的服務模式，導致分析的全面性和深度不足
2. 缺乏深入分析或理解：
   • 表面化理解：對不同服務的分析僅停留在表面，未深入挖掘其成功或失敗的原因。例如，只模仿一個功能，而不理解其背後的用戶需求和商業目標
   • 未能提取可應用的解決方案：如果分析的結果無法轉化為具體的設計建議或可行的方案，那麼這樣的探索對實際設計幫助不大
3. 缺乏數據驗證或實用性不足：
   • 未經數據驗證：如果所擷取的解決方案未經用戶反饋或數據分析的驗證，那麼其可行性和有效性可能會受到質疑
   • 無法指導設計決策：如果分析的結論過於籠統，無法為具體設計提供清晰的方向或改進建議，那麼這樣的分析是無效的

改善建議

• 擴大探索範圍，包括跨領域的服務分析，以獲取更多創新解決方案
• 加強深度分析，深入了解成功的核心要素並進行適應性的篩選和應用
• 引入數據驗證，在應用前對解決方案進行小規模測試，確保其在真實場景中的可行性和效果