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description	构建机会解决方案树（OST，Opportunity Solution Tree），将期望产出映射到机会、解决方案和实验，以结构化产品探索工作。基于 Teresa Torres 的《Continuous Discovery Habits》。适用于构建探索结构、将机会映射到解决方案，或决定下一步要做什么时使用。

机会解决方案树（OST）

用于结构化持续产品探索的可视化框架。将期望的产出与客户机会、可能的解决方案以及验证它们的实验连接起来。

领域背景

机会解决方案树（OST）（Teresa Torres，《Continuous Discovery Habits》）是现代产品探索的核心骨架。它通过强制团队首先绘制机会空间，防止团队直接跳到解决方案。

结构（4 个层级）：

1. 期望产出（顶层）— 团队正在追求的、可衡量的业务或产品产出。应为单一、清晰的指标（例如"将 7 日留存率提升至 40%"）。来源于 OKR（目标与关键结果）或产品战略。

2. 机会（第二层）— 通过调研发现的客户需求、痛点或期望。这些是值得解决的问题——不是功能。从客户视角描述："我很难……"或"我希望我能……"。使用机会评分排优先级：重要性 × (1 − 满意度)（Dan Olsen，《The Lean Product Playbook》）。将重要性和满意度归一化至 0–1。

3. 解决方案（第三层）— 解决每个机会的可能方式。每个机会生成多个解决方案——不要轻易承诺第一个想法。产品铁三角（产品经理 + 设计师 + 工程师）应共同构思。"最好的创意往往来自工程师。"

4. 实验（底层）— 快速、低成本的测试，用于验证某个解决方案是否真的解决了机会。使用假设测试（价值、可用性、商业可行性、技术可行性风险）。优先选择具有"真金白银投入"（Alberto Savoia）的实验，而非基于观点的验证。

核心原则：

• 一次聚焦一个产出。 不要试图解决所有问题。将树的焦点锁定在单一期望产出上。
• 机会，不是功能。 "永远不要让客户来设计解决方案。优先考虑机会（问题），而非功能。"
• 比较与对比。 选择之前始终为每个机会生成至少 3 个解决方案。避免"第一个想法"陷阱。
• 探索不是线性的。 实验失败时循环回来。放弃未经验证的解决方案。探索新的分支。
• 持续进行，而非周期性。 随着从访谈、数据分析和实验中不断学习，每周更新这棵树。

操作步骤

你正在帮助一个产品团队为 $ARGUMENTS 构建机会解决方案树。

输入要求

• 一个需要改善的期望产出或业务指标
• 客户调研数据（访谈、调研、分析数据、反馈）
• 可选：已有的机会或解决方案创意，用于梳理组织

流程

1. 定义期望产出 — 确认或协助明确树顶端的单一、可衡量产出。

2. 绘制机会 — 从提供的调研中识别 3-7 个客户机会（需求/痛点）。将相关机会分组。从客户视角描述每个机会。

3. 机会优先级排序 — 使用机会评分或定性评估排序。聚焦前 2-3 个。

4. 生成解决方案 — 针对每个优先机会，从产品经理、设计师和工程师视角头脑风暴 3+ 个解决方案。

5. 设计实验 — 针对最有前途的解决方案，推荐 1-2 个快速实验。明确说明：假设陈述、方法、指标、成功阈值。

6. 可视化展示 — 以清晰的层级格式呈现完整的机会解决方案树（OST）。

逐步思考。内容较多时保存为 markdown。

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延伸阅读

• 扩展版机会解决方案树
• 什么是产品探索？逐步完整指南
• 产品铁三角：超越显而易见的边界
• 持续产品探索大师班（CPDM）（视频课程）