Patent Due Diligence

從 0 到 1 打造專利數據視覺化工具,協助企業在併購交易中有效評估風險與決策

角色

Product Designer

時程

Sep. 2018 - Jun. 2019

專案概述

透過深入的使用者研究、協作工作坊及數據驗證,我成功影響並將專利盡職調查產品的策略定位從廣泛角色調整為聚焦「買方市場」,從零到一打造出更精準有效的產品方向。

  • 我的角色: Product Designer
    (主導使用者研究、產品策略轉型與團隊共識建立)

  • 專案時間: Sep. 2018 - Jun. 2019

  • 團隊: 1 位設計師 (我), 2 位產品經理, 4 位工程師

Background

本專案為我加入公司後的第一個產品開發案。初期,產品設計並未深入參與到策略層級或範圍層的規劃,且產品經理對目標受眾的理解較為廣泛,將TA鎖定在專利交易情境中的所有角色(買方、賣方、仲介)

什麼是
Patent Due Diligence
(專利盡職調查)?

Patent Due Diligence (盡職調查) 是在簽訂合約或達成交易前的「身家調查」。InQuartik 的產品主要針對專利盡職調查情境,涉及公司投資併購、專利交易買賣。這個領域存在其獨特痛點:

  • 無形資產評估難: 專利作為無形資產,其真實價值難以準確評估。

  • 標準化耗時: 專利資料缺乏標準化,需耗時費力才能規整以供分析。

  • 領域知識門檻高: 不同領域的專業知識差異巨大,非該領域專家難以辨認專利品質。

在如此複雜的背景下,如何定義產品價值成為一大挑戰。

我的疑惑
與挑戰

我對產品經理將目標受眾鎖定在專利交易情境中的所有角色(買方、賣方、仲介)感到疑惑。直覺上,這些角色的需求、行為模式與對「資訊透明度」的渴望可能截然不同,這可能導致產品功能分散且無法滿足核心需求

核心挑戰

"如何在產品初期階段,透過系統性的使用者研究,回溯並影響產品的策略與範圍層,修正產品定位,確保產品方向符合真實用戶需求與商業潛力,並成功與產品經理達成共識"

My Approach

作為專案中唯一的產品設計師,我意識到產品方向需要更精準的用戶洞察與策略調整。我主導了一系列研究與協作流程:

協作共創:
策略性工作坊與用戶故事提煉

目的

為了解答我對目標受眾的疑惑,並更深入理解用戶真實痛點與工作流程,我規劃並引導了一系列與內部專家(如業務、法務)和產品團隊共同參與的工作坊

過程與產出

透過專家用戶工作坊,我們成功地從專家口中獲取了關鍵 insights,並將這些洞察轉化為具體的 User Journey Map 和 User Stories。這些用戶故事成為我們理解用戶需求和定義功能的重要基礎,也是我後續設計數據報表、驗證產品方向的起點

洞察驗證與數據轉化:
從用戶故事到數據報表

設計思考過程

為了驗證這些 User Stories 的優先級與實際影響,並有效地向團隊及利害關係人溝通,我意識到需要將定性洞察轉化為可衡量且具說服力的數據。我開始思考如何設計數據報表,讓複雜的專利數據及其背後的用戶故事能夠被直觀理解並驅動決策。

Design process

我的數據視覺化設計階段與思考

01. WHY (目的性)

每一個數據圖表的選擇,都旨在直接回應特定的 User Story 或待驗證的產品假設。我的目標是將抽象的用戶需求,轉化為具體的、可量化的證據,以支持我的策略建議。

01. WHY (目的性)

每一個數據圖表的選擇,都旨在直接回應特定的 User Story 或待驗證的產品假設。我的目標是將抽象的用戶需求,轉化為具體的、可量化的證據,以支持我的策略建議。

01. WHY (目的性)

每一個數據圖表的選擇,都旨在直接回應特定的 User Story 或待驗證的產品假設。我的目標是將抽象的用戶需求,轉化為具體的、可量化的證據,以支持我的策略建議。

02. WHAT (資訊組成)

針對專家用戶訪談中如何解讀專利數據及其背後目的,我將核心 User Story 拆解為可量化的資訊組成(例如:數量、國家、年度等關鍵指標)。

02. WHAT (資訊組成)

針對專家用戶訪談中如何解讀專利數據及其背後目的,我將核心 User Story 拆解為可量化的資訊組成(例如:數量、國家、年度等關鍵指標)。

02. WHAT (資訊組成)

針對專家用戶訪談中如何解讀專利數據及其背後目的,我將核心 User Story 拆解為可量化的資訊組成(例如:數量、國家、年度等關鍵指標)。

03. WHICH (用戶關注點)

深入分析在特定 User Story 下,用戶最需要關注的是什麼?是數據的脈絡、趨勢,還是數量比較?這決定了報表的呈現重點。

03. WHICH (用戶關注點)

深入分析在特定 User Story 下,用戶最需要關注的是什麼?是數據的脈絡、趨勢,還是數量比較?這決定了報表的呈現重點。

03. WHICH (用戶關注點)

深入分析在特定 User Story 下,用戶最需要關注的是什麼?是數據的脈絡、趨勢,還是數量比較?這決定了報表的呈現重點。

04. HOW (圖表選擇)

根據 User Story 的目標和數據類型,我選擇了最能清晰傳達信息、支持決策的數據圖表類型,例如使用熱力圖呈現用戶操作模式,或用長條圖比較不同維度的數據。

04. HOW (圖表選擇)

根據 User Story 的目標和數據類型,我選擇了最能清晰傳達信息、支持決策的數據圖表類型,例如使用熱力圖呈現用戶操作模式,或用長條圖比較不同維度的數據。

04. HOW (圖表選擇)

根據 User Story 的目標和數據類型,我選擇了最能清晰傳達信息、支持決策的數據圖表類型,例如使用熱力圖呈現用戶操作模式,或用長條圖比較不同維度的數據。

綜合使用者研究:
介面驗證與目標受眾洞察

在產品原型階段,我們有兩個介面版本(A/B 版)在考慮中。為了解答我對產品TA的疑惑,並驗證介面設計的有效性,我設計並執行了一系列深入的使用者研究。

研究方法

易用性測試 (Usability Testing)

評估不同介面版本的操作流暢度與用戶體驗

認知走查 (Cognitive Walkthrough)

從用戶視角評估介面引導性與任務完成路徑

專家用戶訪談 (Expert User Interviews)

針對我最初疑惑的買方、賣方、仲介三類用戶進行深度訪談,深入理解他們對專利資訊透明度、交易流程和工具使用的真實需求與偏好

基於研究成果的介面決策

以用戶對於「高掌握度」的操作為準則,我透過**「資訊可解釋性」及「介面易操作性」這兩個向度來評估使用者研究成果(包括 A/B 測試、可用性測試及用戶訪談),最終決議開發更符合用戶預期行為的B 版介面。

用戶訪談關鍵洞察

賣家

高度重視專利資訊保密性,傾向內部決策,不追求平台資訊透明。

仲介

需求強烈聚焦於「快速產出高質量銷售簡報」,強調數據的組織與視覺化,而非單純的資訊查詢

買家

對專利資訊的全面性與易於分析有強烈需求,願意透過平台進行大量數據的篩選與比較

解決方案與產品策略轉型

溝通與說服團隊,將TA鎖定在買方市場

我以透過工作坊提煉的用戶故事洞察、數據報表以及一系列使用者研究的實證結果為依據,清晰且具體地向產品經理和團隊闡述了為什麼原先鎖定所有角色是低效且高成本的決策。我的論點依據包括:

賣方與買方的需求衝突

賣方傾向內部系統決策,不願平台資訊過於透明;仲介更需要將數據轉化為行銷簡報,而非單純的數據透明度。這與 SaaS 產品開放資訊的本質相悖

開發維護成本考量

維護多角色且需求差異巨大的功能,將帶來巨大的開發和維護成本,資源分散且效益不彰

開發維護成本考量

維護多角色且需求差異巨大的功能,將帶來巨大的開發和維護成本,資源分散且效益不彰

開發維護成本考量

維護多角色且需求差異巨大的功能,將帶來巨大的開發和維護成本,資源分散且效益不彰

SaaS 產品間的市場定位

SaaS產品間的市場定位

專注於買方市場,能讓產品在競爭激烈的 SaaS 領域中找到更精準且具差異化的定位,避免資源浪費

Final Decision

聚焦「買方市場」

我成功說服了PM和團隊,將產品核心目標用戶鎖定在「專利買方」,
並將產品核心價值調整為:
協助買方高效進行專利盡職調查,提供全面且易於分析的專利資訊

Strategic Shift

產品方向從「管理」轉向「交易支援」

從原先可能側重於專利管理,轉向更符合買方實際需求,聚焦於
協助買方高效篩選、分析專利資料,以利投資決策

專案成效與影響力

產品定位更加明確

產品定位更加明確

產品定位更加明確

初步驗證方向正確性

初步驗證方向正確性

初步驗證方向正確性

提升設計在產品策略的影響力

提升設計在產品策略的影響力

提升設計在產品策略的影響力

建立數據驅動的決策文化

建立數據驅動的決策文化

建立數據驅動的決策文化

達成跨團隊的共識與目標方向

達成跨團隊的共識與目標方向

達成跨團隊的共識與目標方向

經驗反思

這個專案讓我深刻體會到,在產品開發初期,深入參與策略層的規劃至關重要。設計師應積極運用使用者研究、工作坊協作與數據視覺化等方法,不僅是視覺與互動的呈現者,更是產品方向的關鍵引導者。

這次經驗不僅培養了我從「零」開始探索產品機會的能力,也強化了我透過數據與洞察來影響利害關係人並推動產品策略的能力。

我學會了如何將用戶的真實痛點轉化為數據,並用數據證明設計與策略的價值。這為我未來在更廣闊的產品策略和創新領域發揮影響力,奠定了堅實基礎。

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