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在对产品的创新点进行头脑风暴时，思维倒是发散，可容易没有条理，且深度不足，本文尝试解决上述问题。本文以介绍创新方法为主，输入法仅用于举例。作者并非输入法产品经理，行文中若有对输入法产品理解偏差之处，请读者包涵。

1. 本创新方法的底层逻辑

一般来说，新做一款产品，它的功能往往是根据核心需求来定的。但是产品上线之后，去拓展哪些功能，有时需要头脑风暴，去想尽可能多的创新点，然后进行筛选。

例如，一款手机输入法App上线后，能满足基本的打字需求，现在为使产品体验更好，要加什么新功能呢？纠错？语音？图文转换？翻译？……可拓展的功能太多了，太杂了，太乱了，一时半会也想不好。

其实，在头脑风暴进行产品创新时，也是有方法的。

在讲方法之前，我们先思考一下创新的本质。

创新有两种：

• 一种是0-1的创新，也就是从无到有；
• 另一种是1-100的创新，也就是衍生、借鉴型的创新。

其实平时生活中，更多的创新还是第二种，例如圆珠笔与涂改液，出水的原理相似，不定就是谁借鉴的谁。

把某一功能借鉴到不同场景中去应用，这是人类文明发展的基础之一，也是人区别于动物的智能之一。

老祖宗鲁班被锯齿状的草割破，他灵机一动发明了锯，用来锯木头。这就是借鉴了草叶自我保护的功能，将其迁移到锯木头的场景。其实早时人类大部分基础工具的发明，刀、锯、锤、罐等，大都借鉴于自然界。

总结来说，功能与场景不是一一对应的关系。功能A可以应用到场景a，也可以应用到场景b。同样，场景a可以采用功能A，也可以采用功能B。也就是说，如果把某一类产品中的功能和场景统统列举出来，打乱，重新进行排列组合，就可能“碰撞”出一些新奇的方案来。

2. 本创新方法在手机输入法的应用

现以手机输入法为例，试试这套方法。

第一步：拆解现有方案

把输入法产品中现的方案进行拆解，拆为功能和场景。

例如：“在用户输入拼音后，根据云端词库推送候选字词”，这个方案的应用场景为“候选项较多，输入效率低”，功能核心概括为“云端词库/大数据”。之所以将功能提炼，是因为简练的功能描述在与其他场景组合时，已足够进行脑暴发散。

在调研搜狗、百度、讯飞等主流输入法后，将现有产品的方案按上述方法一一拆解，从而得到诸多场景和诸多功能，当然，场景和功能也可以抛开现有产品进行自由联想。例如，下图是作者列举的一些场景。

第二步：构建表格

把整理出来的功能和场景分别作为纵轴和横轴，做一个表格，也就是“功能-场景”矩阵。

如下图（仅展示部分）：

其中打对钩的格子，代表是现有产品已有的方案。例如纵轴“用户输入历史/习惯”横轴“人名难输”对应的格子（上图画红〇处），指的是输入过的人名，输入法会记住，再输该人名时会直接蹦出来，某种程度上能解决人名难输的问题。

第三步：遍历格子，脑暴创新点

经过第二步，已将现有方案都打上√，那未打√的格子，就是潜在的创新方案。所以可以按从上到下、从左到右的顺序，遍历所有的潜在方案，找出可能有创新性和可行性的所有方案。

见下图，以第一列为例，针对“重码率高，候选词多/效率低”的场景，现有方案一般是根据云端词库调整候选词排序，以及记录用户的输入历史，调整排序。

我们根据本表格进行拓展，发现还可以根据用户个人信息（年龄、职业等）调整排序，根据用户预置的词库（例如医学词库、王者荣耀词库）调整排序，甚至根据所在文本的上下文或调整排序，根据用户正在使用的软件/网页调整排序。

例如：用户正在浏览有关王者荣耀的文章或正在使用王者荣耀App，输入法检测到后，在用户输入内容时即优选推送王者荣耀词库的词。

根据用户预置的词库调整排序，是PC端输入法常见的方案，但在手机输入法上应用较少，因此也属于手机输入法可拓展的方向。

将上述可拓展方案标为黄色，遍历完整个表格后，即得到下图样式的表格。

提得一提的是，在进行遍历脑暴时，暂不考虑可行性、合理性、成本、需求优先级等，先粗筛出来，后续再对这些方案进行详细评估。如果在粗筛时考虑太多， 会不利于创新。

第四步：整理脑暴方案

现在可将脑暴之后的方案列出来，也就是将上述表格的黄色部分整理出来。

列举部分方案如下：

（1）针对“人名难输”的场景，除导入手机通讯录外，可尝试导入QQ、微信等的通讯录。（后续需评估技术可行性）

（2）针对地址、邮箱、电话等特殊格式内容重复输入的场景，可以考虑检测到这类内容自动入库，例如将用户常输入的“安慧里小区XX号楼XX单元XXX”入库后，打anhuili，上述地址即出现在候选区。

（3）针对输入时容易打错，尤其是输入一长句，输完发现前部错了。

如果还未上屏，可以考虑根据用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等调整候选词排序。例如“xixieshy”，明显是输错的，按默认推送为“吸血时候”，但若采用“王者荣耀”词库，应优先推送“吸血书”。

如果已经上屏了，发现长句前部输错了，例如“北京欢迎你”输成了“背景欢迎你”。可以考虑根据用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等智能检测“背景”为疑似错误，在“背景”加下划线提示，并可点击“背景”手选其他候选项，例如“北京”“北境”等替换之。

还可以考虑删除类的功能，例如长按删除键快速删除刚上屏的整句话“背景欢迎你”，或者用手指涂抹“背景”即删除“背景”二字，并将光标留在在处用于输入替换词，这样解决光标难以定位的问题。或者引入PC端常见的撤销功能。

（4）针对语音输入/图文转换准确率低的问题，可以采用跟文本输入一样的动态库，该动态库与用户信息、用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等有关。之后，例如，用户常输入的“吸血术”入库后，用户朗读xixieshu时，优先采用“吸血术”而非“吸血树”。

也可以引入与文本处理相似的快速全删、快速定位及删除、撤销等功能。疑似转化不准确处还可加下划线提示，进一步地，点击该处手选其他候选项功能。例如，“给我来棵吸血术”，吸血术疑似不准确，可手动选择“吸血书”“吸血树”等。

此外，可引入准确度评估的功能，例如检测到语音/图片不清晰时，预估转化准确率低于85%时，提示建议用户重新朗读/拍照。

（5）针对游戏中的横屏键盘很不方便，可以手动/自动调整键盘的样式，例如调窄一点，或者可设置为极简模式，仅包含输入语音键及其他功能键，无字母键，悬浮于屏侧。

（6）针对表情难找、文字自动配的表情不喜欢等问题，也是可以从用户的个性信息出发，包括用户信息、用户习惯、用户设置的偏爱表情类型等，给出更精准的推送。

总结以上，不难发现，很多功能是具有普适性的，例如从用户的个性信息出发，包括用户信息、用户习惯、用户预设的库等，给出更精准的推送；以及下划线、提示语、手选候选项等等提错、补错功能.还有对键盘样式的自动/手动设置。上述方案可以应用于许多场景和需求，因此在脑暴时可以重点挖掘。

3. 本创新方法的局限和不足

一方面是创新性可能会不够，因为基本上还是现有功能的拓展应用，并没有完全超出现有技术，你能想到的拓展方案，可能竞争对手也已经想到了。

另一方面，很多功能是复杂的，是包含两个甚至多个功能点的。如果这样列举可以列举出千万个功能。本文的处理是仅摘取核心功能点，可能会遗漏功能信息。

此外，目前来看本方法更适合输入法这样的工具类产品，至于电商、新闻、社交类App，是否适用本方法，有待于进一步验证。

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