AI赋能企业业务分析新范式
概述
在人工智能驱动生产力的时代，我们致力于将生成式AI深度融入业务分析流程。这项创新旨在自动化生成用户画像、客户旅程图和开发故事卡。AI解决方案能够快速精准地完成复杂任务，显著提升分析效率与准确性。
挑战
传统的业务分析流程依赖人工操作，环节复杂且耗时。业务分析师需要从业务需求中花费大量时间识别目标用户群体、创建用户画像、梳理客户旅程图，并将其转化为开发故事卡。人工操作不仅容易产生偏差，更会影响整个产品开发流程的效率，导致开发人员接收的需求信息质量参差不齐。我们面临的挑战在于，如何通过AI自动化解决这些问题，同时确保各环节之间的顺畅衔接。
研究结论
通过对业务分析师、产品经理、开发人员及测试人员进行深度访谈与工作流观察，我们发现：
业务分析师 - 在分析过程中常被重复性、低价值任务所困，影响了其对高层级决策的专注度。
产品经理 - 需以全局视角把控业务分析的进度与方向，却常因人工操作导致的时间延迟而无法快速调整策略。
开发人员 - 高度依赖业务分析的输出质量，当需求描述不清或存在偏差时，开发效率显著下降，导致返工与进度延误。
测试人员 - 需具备充分的业务背景，全程参与以确保关键需求无遗漏、无偏差，保障最终交付质量。
图为从用户研究中发现的机会点
用户画像
Emily Johnson (产品业务分析师)
Emily的核心目标是提升业务分析工作的效率与质量。她需要准确收集业务需求，确保软件项目符合业务目标并满足用户期望。她面临的挑战主要集中在信息获取与优先级判定上，需要跨部门紧密协作以保证需求的全面性与准确性。同时，技术局限性也影响她在业务需求与技术可行性之间的平衡。AI工具的机遇在于自动化并简化复杂业务需求的提取过程，帮助她更高效地开展工作。
Alexandra Chen (产品技术架构师)
Alexandra的核心期待在于快速理解复杂业务需求，并将其转化为高质量的技术方案。他面临的挑战主要在于业务需求的复杂性与技术、业务之间的沟通壁垒，尤其是在确保技术可行性的同时满足业务需求。通过AI生成的业务分析文档，技术方案得以更清晰、精准地呈现，从而提升开发效率与产品质量。
Nathan Patel (产品测试员)
Nathan的核心关注点在于生成更全面、更细致的基于业务的测试用例，以确保产品质量。他的挑战主要体现在时间压力与质量、开发速度之间的平衡上。他需要在有限时间内完成测试任务，同时保障产品按时发布且符合用户需求。AI可以帮助内森更快、更准确地理解业务需求，从而提高测试效率与覆盖率。
各角色均面临独特的挑战，而AI解决方案的机遇在于：通过简化流程、提升信息准确性、促进跨部门协作，帮助他们更高效地达成目标。
图为3个关键用户画像的分析面板
核心业务流程 - 产品业务分析师的工作流程
发现阶段：业务分析师负责发掘业务需求与机会，并明确需求范围（图中黄色部分标记为AI可提升的环节之一）。
定义阶段：分析师依据优先级生成用户旅程图，并构建用户故事地图（同样标记为AI可优化的环节）。
交付阶段：自动生成用户故事卡，进行知识管理与反馈闭环，最终有效交付业务价值。
该AI工具通过自动化用户旅程生成与知识管理，帮助业务分析师更高效地完成任务，并为产品开发提供高质量的用户故事卡，推动全流程的协作与优化。
图为Domini AI的价值讲述和核心流程
解决方案
Domini AI解决方案通过自动生成用户画像、客户旅程图和开发故事卡，显著减少了业务分析师在重复性任务上的工作量。产品经理可通过系统实时查看业务分析的进展与内容，并随时提出建议与调整。开发人员则得益于更精准、更高质量的故事卡，确保开发需求清晰传达。整个产品不仅提升了分析效率，也提高了开发质量，最终实现了产品全流程的高效协同。
设计
设计方案旨在通过数据可视化看板为用户提供全局概览，帮助其掌握整个组织的业务分析状况。这包括展示不同业务分析的所处阶段、近期受关注或高流量的业务领域，并支持快速跳转至用户近期访问过的业务模块。
在初始阶段，我们可以看到所有业务分析单元的列表，方便人们筛选和查找所需内容，并清晰地看到每个业务分析单元所处的阶段。
在需求沟通阶段，我们通过与AI聊天机器人互动来确认并聚焦需求，同时为后续的用户分类工作做好准备。
在用户路径阶段，AI会先帮忙生成用户画像，并根据业务需求中的场景与用户特征构建初步用户旅程。业务分析师可通过可视化呈现清晰查看这些内容，并在必要时进行修改与调整。
