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睡眠助眠器产品需求文档
一、背景分析
在生活节奏越来越快的当下，越来越多的人过着相当不健康的生活方式，也许有人会关注自己在白天的健康状况，但是占据全天时间1/3的睡眠时间却缺乏有效的监控，甚至有些疾病会在你监管不到的阴暗角落里悄悄埋下种子。
然而，现如今的生活让更多人睡眠上收到的困扰其实是失眠。换言之，就是不能在短时间内快速进入睡眠状态。
所以，针对这个情况，我想开发出一款硬件和软件相结合的设备，并且使它兼具助眠和睡眠检测的功能。
二、用户定位
考虑到APP的使用和与硬件设施的结合，用户是否能够尽快接受并熟练使用科技产品，并且了解软件的数据反馈，我们将这款APP的用户人群定位为生活节奏相对较快，同时学习和工作压力较大的大学生和青年工作人群。
他们有着良好的教育水平，重视身体健康状况，大多数学习能力较强，可以对监测反馈的数据有较为清晰全面的认识，也可以及时上网查找资料或者就医。
三、目标用户调研
我们对目标用户进行了针对性的调研。调研的问题分为四个方面：
1.用户睡眠周期基本状况
我们从用户的睡觉时间、睡眠时长两方面进行调研，结果显示60%以上的用户会在晚上11点到12点之间睡觉，甚至还有用户会在12点之后才开始入睡；大多数的用户夜间睡眠时长在7~8小时之间。
结果概述：用户睡眠时间普遍过晚，但睡眠时长基本合理。
2.用户睡眠上的困难及原因
结果显示40%以上的用户有入睡困难的问题，30分钟都不足以入睡，正常人群的平均入睡时间其实只需7分钟左右。
有40%以上的用户反应有夜间多梦的情况，感觉整晚都在做梦，时间久了会造成白天无精打采，影响正常的工作和学习。
原因调查结果显示出70%以上的用户难以入眠的因为为睡眠环境不够理想，容易受到声音光线等环境因素的干扰。
结果概述：近一半用户有入睡困难的问题，另有近一半用户有夜间多梦的症状，影响白天的工作和学习（两者有交叠）。70%以上用户难以入睡是因为睡眠环境不理想。
3.用户比较关注的睡眠指标
这项调研采取用户排序和自定义补充的方式进行，根据用户的关注度优先级从大到小进行排序，结果为睡眠周期和时长、生理数据（心率和体温等）、动作数据（翻来覆去和惊醒）、声音数据（说梦话和打呼噜）等。

4.用户的迫切需求
调研中发现许多用户的需求与缩短入睡时间有关，用户同时希望得到直接可靠的数据对自己的睡眠情况以及身体状况有直观的了解和判断，多数用户表示自己正值青春，对自己的身体健康状况并不是特别担心，且希望有方法能够使自己快速入眠，这样就可以让自己保持健康。
结果概述：用户表示十分希望能够缩短入眠时间。
四、需求分析
针对在调研中发现的问题进行一一的深度发掘和分析，对需求进行可行性和实用性分析之后给出一个较为妥帖的解决方式，并在APP中进行优先呈现。
1.入睡较晚
针对用户睡觉时间普遍较晚这个问题，我们后续又进行了重点访谈，从访谈中得出用户睡眠普遍较晚的原因大多数竟然是在玩手机不愿意入睡，也有接近1/3是在学习或者工作不能早睡。
对这个问题我们决定采用先在一段时间的监控分析后对用户的身体状况做一个了解，然后根据用户的监测报告给出建议的睡眠时间，然后在用户允许的情况下，在即将到达睡眠时间的半个小时前进行手环震动的提醒。
同时在一个小时前先在手机APP上进行通知栏的提醒，此时用户可以选择忽略此提醒（到时间铃声会响起）和直接关闭今日的睡眠提醒。
2.入睡困难
用户反应的入睡困难的问题，我们根据助眠已有的原则和方式，在参考了同类软件之后决定采取声学助眠——即通过播放舒缓轻柔的音乐达到助眠的目的，当仪器监测到用户已经入睡就会关闭音乐以及科学的助眠建议，通过睡前运动或其他方式达到助眠的目的。
3.夜间多梦
另一个问题是夜间多梦，但是目前家用检测仪器并无法通过技术手段解决这一问题。
所以我们采用社交的方式给出建议，用户可以在社交广场查看专业人士给出的睡眠小贴士解决问题，也可以在广场查看类似动态或者发动态求助，让有过类似成功经验的人士帮助用户解决这一问题。
4.报告数据难以理解
首先根据调研内容的第三板块对数据的优先级进行了排序，在功能选择界面和调研报告中根据优先级进行数据呈现的排序，但是如果某一项指标的数据日如果有严重问题，就会进行优先呈现，以便用户更快的发现自己的问题。
同时在调研中，发现用户对监测指标的数据并没有清晰的概念，即用户不知道数据的多少代表正常或是不正常。
针对这一问题，我们在数据定量分析呈现的基础上增加了定性分析，以正常和不正常（与正常数据段进行对比给出不正常的原因）进行直观的反馈，同时与同龄段平均人群的数据进行对比，使用户可以更加了解自身的某一指标在人群中的情况。
除了呈现数据之外，当然要给