一、需求分析阶段的核心目标
　　1. 明确业务定位
　　 - 确定系统服务对象（餐饮企业、供应商、配送方等）及核心价值（如降本增效、供应链透明化、损耗控制）。
　　 - 区分B端（餐饮商家）与C端（如有）需求差异，例如B端更关注批量采购、账期管理，C端可能侧重配送时效与商品多样性。
　　
　　2. 识别关键用户角色
　　 - 餐饮商家：采购效率、商品质量、价格稳定性、订单追踪。
　　 - 供应商：订单管理、库存同步、结算周期、物流对接。
　　 - 平台运营方：数据分析、风控管理、供应商评估、营销工具。
　　 - 配送团队：路线优化、签收确认、异常处理。
　　
　　3. 梳理业务场景与痛点
　　 - 采购场景：非标品定价、缺货预警、紧急补货。
　　 - 供应链场景：冷链物流监控、批次管理、损耗追溯。
　　 - 财务场景：对账自动化、账期灵活配置、发票管理。
　　
　　 二、需求分析的关键步骤
　　 1. 用户调研与访谈
　　- 定量调研：通过问卷收集用户对功能优先级、操作习惯的反馈（如NPS评分）。
　　- 定性访谈：与典型用户（如连锁餐厅采购总监、中小商户老板）深度沟通，挖掘隐性需求（如“希望系统能自动推荐替代品当某商品缺货”）。
　　- 竞品分析：研究美团快驴、宋小菜等平台的功能差异，提炼差异化需求（如美菜可强化“源头直采”的溯源功能）。
　　
　　 2. 业务流程建模
　　- 采购流程：
　　 ```mermaid
　　 graph TD
　　 A[商家下单] --> B{系统校验库存}
　　 B -->|库存充足| C[生成采购单]
　　 B -->|库存不足| D[触发供应商补货]
　　 C --> E[分配配送任务]
　　 E --> F[冷链运输]
　　 F --> G[商家签收]
　　 ```
　　- 供应链流程：
　　 - 供应商入驻审核 → 商品上架 → 价格动态调整（基于市场行情） → 库存同步。
　　
　　 3. 功能需求拆解
　　- 核心模块：
　　 - 采购管理：智能推荐（基于历史订单）、批量下单、订单状态实时追踪。
　　 - 供应链协同：供应商门户（接单、发货通知）、库存预警、质量检测报告上传。
　　 - 物流管理：路线优化算法、冷链温度监控、异常事件上报（如交通延误）。
　　 - 数据分析：采购成本分析、供应商绩效看板、损耗率统计。
　　- 非功能需求：
　　 - 性能：支持高并发（如餐饮高峰期订单激增）。
　　 - 安全：支付数据加密、供应商资质审核。
　　 - 兼容性：多终端适配（PC、APP、小程序）。
　　
　　 4. 需求优先级排序
　　- MVP（最小可行产品）：优先实现采购下单、供应商接单、基础物流跟踪，快速验证商业模式。
　　- 进阶需求：AI预测补货（基于历史数据）、动态定价（根据市场波动）、区块链溯源。
　　
　　 三、需求验证与迭代
　　1. 原型设计
　　 - 使用Axure/Figma制作高保真原型，模拟用户操作流程（如从下单到收货的全链路）。
　　 - 邀请目标用户进行可用性测试，记录操作痛点（如“查找商品分类太复杂”）。
　　
　　2. 需求文档（PRD）
　　 - 明确功能描述、输入输出、边界条件（如“单次采购金额超过1万元需人工审核”）。
　　 - 定义数据字典（如商品状态：待采购、已发货、已签收）。
　　
　　3. 敏捷迭代
　　 - 按2周为周期进行需求评审与开发排期，优先实现高价值低难度的功能。
　　 - 通过A/B测试验证新功能效果（如两种推荐算法的转化率对比）。
　　
　　 四、行业特性融入需求分析
　　1. 生鲜非标品管理
　　 - 需求：支持按重量、规格灵活定价，记录商品批次与保质期。
　　 - 技术：引入图像识别技术自动分类商品（如区分“带土胡萝卜”与“洗净胡萝卜”）。
　　
　　2. 冷链物流监控
　　 - 需求：实时显示运输温度，超温自动报警。
　　 - 硬件：集成IoT温度传感器，数据同步至系统后台。
　　
　　3. 损耗控制
　　 - 需求：记录退货原因（如腐烂、错发），生成损耗报告。
　　 - 流程：设置退货审批链路（商家申请→平台审核→供应商确认）。
　　
　　 五、风险与应对
　　- 需求变更：建立变更控制委员会（CCB），评估变更对进度、成本的影响。
　　- 供应商配合度：在需求阶段明确接口规范（如EDI数据交换格式），减少后期集成成本。
　　- 数据准确性：设计双校验机制（如系统自动比对采购单与送货单数量）。
　　
　　 六、案例参考
　　- 美团快驴：通过需求分析发现中小商户对“一键补货”需求强烈，开发智能补货模型，减少人工操作。
　　- 盒马鲜生：在需求阶段聚焦“30分钟达”场景，倒推系统需支持实时库存更新与动态路线规划。
　　
　　 总结
　　美菜生鲜系统的需求分析需以“业务价值驱动”为核心，通过深度用户调研、流程建模与风险预判，构建覆盖采购、供应链、物流、财务的全链路解决方案。最终目标是通过数字化手段解决生鲜行业“高损耗、低效率”的痛点，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。