How to Write an MRD That Ensures Your Product Meets User Expectations

MRD（Market Requirements Document）是一份用來描述目標市場需求的文件，它的主要目的是確保產品符合市場需求，解決使用者的痛點。這份文件通常在產品開發的早期階段撰寫，幫助團隊建立清晰的市場方向，避免後續產品設計與開發偏離真正的使用者需求。

1.什麼是市場需求文檔（MRD）？ MRD的核心作用

定義市場需求：明確使用者的需求與問題，確保產品開發方向正確。
分析競爭環境：調查競品與市場趨勢，找到產品的市場定位與競爭優勢。
指導產品決策：幫助產品團隊與商業決策者制定合理的開發與行銷策略。

2. 為什麼MRD很重要？

市場需求文檔（MRD）就像產品的「指南針」，確保團隊知道該往哪個方向走。如果沒有MRD，可能會發生以下問題：

產品沒人要：如果不先了解市場需求，可能做出大家根本不需要的產品。
浪費時間和資源：開發了很多功能，但卻沒有解決使用者真正的問題。
錯失機會：競爭對手早一步推出更符合市場的產品，導致自己跟不上。

MRD的好處

讓產品更符合市場需求：清楚知道使用者需要什麼，減少猜測。
避免走偏方向：開發團隊、行銷團隊、業務部門都能有一致的目標。
提升競爭力：透過市場分析，找到產品的優勢，讓它更有吸引力。

3. MRD包含哪些核心內容？

市場需求文檔（MRD）的主要目標是清楚定義市場需求，確保產品符合使用者期待。一份完整的MRD通常包含以下幾個重要部分：

1. 目標市場分析

這個產品要賣給誰？
市場規模有多大？
目前市場有哪些趨勢？

2. 使用者需求

使用者有哪些痛點？
產品可以幫助他們解決什麼問題？
使用者的行為模式是什麼？

3. 競爭環境

市場上有沒有類似的產品？
競爭對手的優勢和弱點是什麼？
產品如何區隔自己，找到差異化？

4. 產品定位

產品的核心價值是什麼？
它跟其他產品有什麼不同？
為什麼使用者會選擇這個產品？

5. 市場進入策略

產品該如何推廣？（行銷、廣告、社群媒體等）
該用什麼通路銷售？（線上電商、門市、代理商等）
如何定價？（高端市場、平價市場？）

這些內容的構成，是市場需求文檔（MRD）的核心，幫助團隊在產品開發初期釐清市場需求，確保產品方向正確。如果 MRD 撰寫得完整、清楚，不僅能避免開發出市場不需要的產品，還能提升競爭力，讓產品更有機會成功進入市場。

4. 如何撰寫MRD？

撰寫 MRD 時，你可以依照以下基本步驟來進行：

1. 確定市場需求

分析市場現狀：研究行業趨勢、競爭環境，了解市場的發展方向。
訪談目標使用者：收集使用者的需求與痛點，確認產品是否有市場價值。

2. 定義目標客群

使用者特徵：年齡、職業、使用習慣等。
核心需求：使用者希望產品解決哪些問題？

3. 競爭分析

市場上是否已有類似產品？
競品的優勢與缺點是什麼？
我們的產品如何區隔競品，找到自身價值？

4. 產品定位

產品的核心價值是什麼？
它與其他產品有什麼不同？
為什麼使用者會選擇這款產品？

5. 訂定市場策略

行銷與推廣：如何吸引使用者？（廣告、社群媒體、內容行銷等）
銷售通路：在哪裡販售？（線上、門市、代理商等）
定價策略：產品該如何定價？

撰寫 MRD 不需要過於複雜，重點是清楚描述市場需求，讓團隊可以按照市場期待來開發產品。只要按照這些步驟，MRD 就能成為產品開發的重要指南，確保團隊有明確的方向，不會浪費時間與資源在錯誤的決策上。

5. MRD的常見錯誤與注意事項

市場需求文檔（MRD）是產品開發的重要指南，但如果撰寫過程不夠嚴謹，可能會導致產品方向偏差或決策失誤。這裡整理了幾個常見的錯誤，以及如何避免它們：

常見錯誤

沒有深入了解市場需求
- 只靠猜測或主觀判斷，沒有實際進行市場調研或使用者訪談。
- 解決方法：透過問卷調查、訪談使用者、分析市場趨勢來確保數據的可靠性。
忽略競爭分析
- 沒有調查競品，導致產品與市場上的其他方案沒有差異化。
- 解決方法：分析競爭對手的優勢與缺點，找出自身產品的獨特價值。
需求過於模糊，沒有具體數據支持
- 需求描述太空泛，例如「我們希望產品受歡迎」但沒有詳細數據或可衡量的指標。
- 解決方法：提供具體數據，如市場規模、使用者需求調研結果、競品分析報告等。
忽略市場進入策略（Go-To-Market Strategy）
- 只專注於產品功能，沒有思考如何吸引使用者、推廣產品或建立銷售通路。
- 解決方法：在 MRD 中規劃行銷、銷售與定價策略，確保產品能夠順利推向市場。
需求變更頻繁，缺乏穩定性
- 在沒有足夠市場數據支持的情況下頻繁更改需求，導致產品規劃混亂。
- 解決方法：在需求變更前，確認是否有足夠的市場數據支持，並與團隊充分溝通。

避免這些錯誤，可以讓 MRD 更具參考價值，確保產品符合市場需求並提升競爭力。撰寫 MRD 時，務必要根據市場調研、競爭分析與目標客群需求來做決策，而不是憑直覺或假設。

6. MRD 與其他文件的關係：PRD、BRD、SRD

在產品開發中，MRD 並不是唯一的需求文件。它比較偏向回答「市場需要什麼、為什麼要做」，後續還需要不同文件，把市場語言逐步轉成商業決策、產品功能與技術規格。

MRD與其他文件的關係（PRD、BRD、SRD） 在產品開發過程中，除了市場需求文檔（MRD），還有其他幾種常見的文件，如產品需求文檔（PRD）、商業需求文檔（BRD）和系統需求文檔（SRD）。了解它們之間的關係，可以幫助團隊更有效地規劃產品開發。

文件	全名	核心問題	主要使用者
MRD	Market Requirements Document	市場與使用者需要什麼？為什麼值得做？	產品、行銷、商業團隊、管理者
BRD	Business Requirements Document	這件事如何帶來商業價值？成本、風險與目標是什麼？	商業、管理、財務、產品團隊
PRD	Product Requirements Document	產品要做哪些功能？使用者如何使用？	產品、設計、工程、測試團隊
SRD	System Requirements Document	系統需要如何實作、整合與運作？	工程、架構、DevOps、資安團隊

可以用一個簡單流程理解它們…

當然，不是每一個團隊都需要寫得這麼完整。新創公司、小型產品團隊或早期 MVP，可能會把 MRD、BRD 與部分 PRD 放在同一份文件中。

重點不是文件名稱，是要把幾個關鍵問題說清楚…

這是不是一個真實存在的問題？
是誰有這個問題？
他們現在如何解決？
為什麼現有解法不夠好？
我們要做什麼？
我們為什麼有機會做得更好？
做完後，要如何證明它真的有效？

有了AI…MRD 可以怎麼升級？

AI 讓市場研究與文件整理的速度快很多…但要驗證…別忘

以前要花好幾天整理的競品資料、評論、訪談逐字稿、產業報告與使用者回饋，現在可以先由 AI 幫忙摘要、分類、比較與建立初稿。

但這不代表 MRD 可以更快地「假設市場需求」，反而因為 AI 讓產出變快，團隊更需要避免一個風險：

用 AI 很快寫出一份看起來很專業的 MRD，然後誤以為市場已經被驗證。
AI 最適合做的是加速研究、整理證據、找出盲點與協助產生假設；它不應取代真實使用者與真實市場。

讓AI幫幫忙…

把 AI 當成研究助理，不是市場真相機器

AI 可以協助做很多前期工作，例如：

整理產業趨勢與公開報告
收集競品功能與定位資訊
分析 App Store、社群平台、論壇與電商評論
將使用者訪談逐字稿分類
找出重複出現的抱怨、需求與關鍵字
將大量回饋整理成初步的使用者痛點地圖
協助產生訪談問題、問卷題目與假設清單

但 AI 整理出來的內容，仍然要回到原始資料確認，(很重要AI不負責任的…)
AI 說「使用者最在意價格」，你需要再看…

這個結論來自多少份回饋？
這些回饋來自哪些使用者？
他們是在抱怨價格太高，還是產品價值不足？
價格真的是不購買的主因，還是只是最容易被說出口的理由？
是否有行為數據或付費測試可以支持？

AI 可以幫你找到線索，但不能直接替你的決定。

在 MRD 裡區分「事實、洞察、假設」

傳統 MRD 很容易把不同性質的內容混在一起，讓人分不清楚哪些已被證明、哪些只是推理(之前唬你比較嚴重…)。AI 時代更應該明確標示每一項內容的證據等級。

項目	內容	類型	證據來源	信心程度
使用者痛點	小型電商賣家難以快速產生商品文案	洞察	12 位訪談、86 則評論	中
解決方案	AI 一鍵生成多平台商品文案	假設	團隊推論	低
市場趨勢	電商賣家正在增加使用生成式 AI 工具	事實／待查核	產業報告、公開數據	中
願付價格	每月願意支付 299 元	待驗證假設	初步問卷	低

這做法可以防止團隊把「AI 幫忙推論出的答案」誤當成「已經被市場證明的事實」。

從 Persona 升級成「可驗證的使用者分群」

傳統人物誌是這樣…

小花，29 歲，行銷人員，喜歡使用社群媒體，希望提升工作效率，這種描述常常太像想像出來的人。

在 AI 時代，可以讓 Persona 更接近可驗證的市場分群。除了年齡、職業與背景，也要加入：

他在哪一個情境下遇到問題？
問題發生的頻率有多高？
不解決的成本是什麼？
他目前用什麼替代方案？
他是否已經為解決方案付費？
誰是使用者？誰是決策者？誰是付費者？
什麼事件會讓他願意更換工具？

例如…
每週需要上架 30 件以上商品的小型電商賣家，在缺乏專職文案人員的情況下，必須自行撰寫多平台商品描述。目前主要用 ChatGPT、模板或外包處理，但仍需花大量時間修改語氣與格式。若工具能減少重複工作、符合平台規範，且價格低於外包成本，可能有付費意願。

這樣的描述，才比較能直接連到產品功能、定價、通路與驗證方式。

競品分析不只看功能，也要看使用者抱怨什麼

AI 很適合協助快速建立競品功能表，但功能表通常只能回答：

別人做了什麼？

可以思考…

使用者為什麼仍然不滿意？

因此，AI 時代的競品分析可以多加入「負評分析」與「替代方案分析」。除了比較價格、功能與定位，也可以研究…

使用者最常抱怨什麼？
他們在哪個流程放棄使用？
哪些功能看起來很多，但實際使用率很低？
使用者如何繞過產品限制？
他們是否用 Excel、Notion、人工流程、外包或其他工具替代？
哪些人根本沒有選擇競品，而是選擇「不處理」？

競品不只是同類產品，使用者目前用來解決問題的一切方式，都是競品。

加入「需求驗證計畫」，不要只寫市場結論

市場有需求…
我們接下來打算如何證明或推翻這個需求？

可以在文件最後新增一個驗證表：

要驗證的假設	驗證方式	成功標準	目前結果
目標使用者真的有此痛點	深度訪談 15 人	至少 10 人將問題列為高頻痛點	進行中
使用者願意嘗試解法	Landing Page／Demo	100 位目標使用者中，20% 願意留下聯絡方式	未驗證
使用者願意付費	預售、試用轉付費、價格訪談	至少 5 位願意付費或簽試點	未驗證
解法真的能節省時間	MVP 實測	平均作業時間降低 30%	未驗證

這種做法能讓 MRD 從一份靜態文件，變成持續更新的市場學習紀錄。

用 MVP、試點與付費確認，而不是只看問卷

問卷可以幫助理解方向，但使用者說「我會用」，不等於他真的會用；使用者說「我願意付費」，也不等於他真的會刷卡。

市場需求最有力的證據，通常來自真實行為，例如：

願意花時間接受訪談
願意留下聯絡方式
願意試用產品
願意持續使用
願意推薦給其他人
願意預約 Demo
願意簽試點合作
願意付款

在資源有限的情況下，也不必一開始就把產品做完。

可以先做一頁式網頁、互動原型、簡易 Demo、手動服務，甚至用 No-Code 工具或人工方式完成第一批使用者的需求。

這類方式常被稱為 Concierge MVP：產品看起來像自動化服務，但早期其實由人手動完成部分流程。

重點不是假裝產品已經完成，而是用最低成本確認：使用者是否真的在意這個問題，以及是否願意為解法付出時間或金錢。

我也試過讓AI…

我之前有建立台美股的他用記憶回我… 有機會在分享那次噗嚨共團隊…哈

它承認了。那不是三個真實受訪者，而是它根據展會主軸與既有產業資訊，模擬出來的「人物對話」。

AI 是適合協助我們快速形成假設，也很會把假設說得合理、完整，甚至像真的做過市場研究。

但模擬訪談，不是使用者訪談。
整理趨勢，不是市場驗證。
看起來合理的洞察，也不是付費意願。

把 AI 用在 MRD 上沒有問題。它可以幫忙整理訪談逐字稿、分析評論、研究競品、提出問題、找出可能被忽略的假設，甚至協助設計 MVP 驗證方式。

記得真實世界帶回數位雙生裡。

找真實的人聊。
看真實的使用行為。
做真實的測試。
確認是否有人願意留下資料、持續使用、推薦，或直接付錢。

真實回饋搭配 AI 的模擬，而是讓模擬不只建立在既有資料、產業趨勢與合理推論上。

AI 的問題不一定是答錯知識，而是它可能把數位雙生的情境、角色設定、既有產業資訊與合理推論混在一起，生成一份很像第一手採訪的報告。內容提到的 CoWoS、液冷、Agentic AI、Physical AI 或人形機器人趨勢，未必全錯；但「合理的市場判斷」不等於「真的找三個人訪談後得到的見聞」。AI 可以協助模擬、整理與推演，但使用者必須知道哪些是資料、哪些是推論、哪些只是角色扮演的產物。

每一次訪談、每一次測試、每一個使用者離開或付費的原因，都可以成為新的訊號，回頭校正你的數位雙生、更新市場假設，也讓下一次的分析更接近真實。