利害關係人真正需要什麼？揭開需求面紗的技巧
從顧問視角解析：為什麼 PM 常抓不到真需求？李經理的供應鏈專案現場紀錄
在繁忙的台北週一早上，李經理踏進會議室時，桌上堆滿的需求清單彷彿正等待他的判決。 客戶是一家醫療器材公司，期望透過 AI 自動化 改善供應鏈。但李經理心裡很清楚：利害關係人所說的需求，往往不等於真正需要解決的問題。
身為擁有十五年以上經驗的專案顧問，他比誰都明白：專案之所以失敗， 常常不是因為技術不夠好，而是從第一天開始，就追錯方向。
1. 表面需求 ≠ 真需求：錯在一開始就問錯題目
多數 PM 都曾有過這種經驗：花數月打造出客戶要求的功能，最後卻換來一句 「這不是我要的」。
李經理過去也掉進過同樣的陷阱。當年，他的團隊完全依據需求書打造系統， 但正式呈現時，客戶卻反應與期待落差巨大。
「我們按照你的需求做的啊！」 這句話通常代表：真需求被漏掉了。
真需求往往被業務包裝、被語言模糊、被政治力扭曲。 而 PM 若沒有辨識能力，就會一路錯下去。
不要急著問「你想要什麼？」，而應先問：「你現在最想解決的，是哪個現象？」 把語言從「功能」轉向「痛點」，真需求才會浮現。
2. 傾聽不是聽字面，而是聽意圖
會議中，利害關係人常會避開不想面對的問題，也可能不願意直接講出真正的痛點。 李經理會觀察語氣、停頓、閃爍其詞的細節，因為那裡往往藏著真正的阻力。
在這次的供應鏈專案中，有位部門主管堅持加入某項自動化功能， 聽起來合理，但李經理敏銳察覺問題不在功能，而是該主管正承受某 KPI 壓力。
真需求與其說是「技術需求」，不如說是「心理需求＋政治現實」。
有效傾聽不是等待對方講完，而是追問： 「你之所以想這麼做，是因為什麼困難？」 這句話可以打開所有原本不願透露的訊息。
3. 小步快跑：避免一次做滿卻一次做錯
李經理始終堅持「小步快跑」的原則，尤其是在 AI 自動化 專案中更是如此。
AI 專案不確定性高，如果一次交付過大範圍的功能， 風險反而比傳統專案更高。
「這禮拜要交？能不能完成不知道，但我可以讓你看到下一步。」
這句話不是敷衍，而是一種策略：用短迭代降低不確定性， 用快速驗證增加利害關係人信任。
永遠不要一次承諾全部成果。 專案永遠是「逐步揭露風險」，不是「一次走到終點」。
4. 數據是尋找真需求的捷徑
真需求不只藏在訪談裡，也藏在數據裡。
李經理會要求團隊先收集： ─ 流程耗時 ─ 人員動線 ─ 錯誤率 ─ 使用者行為
在一次討論中，客戶強調需要 AI 來「提升效率」， 但數據卻顯示效率問題根本不在技術，而在組織流程。
不要只聽利害關係人口中的痛點， 要看流程實際的痛點。 真需求永遠是「數據 × 人性」的交集。
5. 需求視覺化：讓模糊的期待變成可以協商的現實
李經理習慣使用 Google Sheet 或簡易可視化工具， 將需求分類為：
- 必須解決（關鍵影響）
- 應該解決（提升價值）
- 可以之後再說（不影響 KPI）
這個動作的目的不是整理，而是「協商」。
因為只要大家看到同一張圖，就比較不會雞同鴨講。
結語：真正的需求永遠不是被聽到，而是被挖出來的
李經理常說：「需求分析沒有公式，但有一種態度。」
真需求通常被包裝、被誤解，甚至被政治力扭曲。 一位成熟的 PM，靠的不是文件，而是洞察力。
在 專案管理 與 AI 自動化 的時代， 能看見表象背後的真實，才是讓專案不偏航的關鍵能力。
對所有 PM 而言，辨識真需求不是技能，而是一場持續不斷的修煉。
專案基本功上還想再加強 ?
若你覺得這篇內容偏策略、偏政治，而你在專案基本功（需求拆解、風險管理、WBS、時程控管）上還想再加強， 建議先把基礎打穩，再來吸收這些進階技術，你會更快看懂。
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