在项目管理、产品规划、需求分析乃至于个人的人生目标设定中，有一个基本的SMART五项原则。
它诞生于 1981 年，由美国管理学者 George T. Doran 在一篇题为《There’s a S.M.A.R.T. Way to Write Management Goals and Objectives》的短文中首次提出。初衷很简单：解决目标模糊、无法执行的问题。
这五条看似朴素的原则，却成为此后数十年全球企业制定 OKR、KPI 1、产品需求乃至个人计划的底层逻辑。它不炫技，不复杂，但极其有效——因为它把”愿望”变成了”行动指令”。
在AI时代，需求的精确性尤其需要重视，SMART也对应的显得更加重要。
1 SMART原则的五个维度
SMART 代表五个关键属性：
- S（Specific）具体：目标必须清晰明确，而非笼统宽泛
- M（Measurable）可衡量：有量化标准，能判断是否达成
- A（Achievable）可达成：在资源和能力范围内，具有现实可行性
- R（Relevant）相关：与更高层级的目标或业务重点紧密关联
- T（Time-bound）有时限：有明确的时间节点或周期
2 需求管理的历史困境
在软件开发的历史长河中，需求管理 2经历了从严格到灵活的钟摆摆动。
80年代的软件开发现场，程序员们面对比字典还厚的需求文档 3逐字辩论。需求文档像法律条文，每次修改都需要委员会签字盖章。开发团队常常困惑于”用户友好”的具体含义，“快速响应”究竟是0.5秒还是2秒。
后来，敏捷开发兴起。便利贴墙取代文档柜，站会代替评审 4会，“可工作的软件胜过详尽的文档”成为新教条。需求变得简洁：“让用户点三下就能完成支付。”
然而，无论是详尽的文档还是简洁的便利贴，都面临同一个核心问题：如何将模糊的业务意图转化为可执行的具体行动？
然而AI的介入，使得编码更容易但对需求更严格。实践中更要求需求更清晰，更明确。似乎钟摆又向另一个方向摆动。
下面我们来详细探讨一下SMART原则在需求分析实践中的应用。
2.1 S (Specific) 具体化：给需求划定边界
某头部电商平台接到”提升复购率”的需求。传统做法可能会产生一个涵盖会员等级、积分兑换、个性化推荐、社交裂变的庞大方案，但缺乏明确的边界和重点。
如果我们应用SMART来分析会怎样呢？ 可能的优化就是，将”提升复购率”具体化为： - 仅针对服装类目的用户 - 专注于首次购买后30天内的复购行为 - 不涉及新用户获取，只优化存量用户转化
注意，这里的”具体”指的是需求的范围和重点，而不是实现的细节。这里使用”仅限于…“句式明确范围； 排除不相关的场景和用户群体；避免使用”优化”“提升”等模糊词汇。
2.2 M (Measurable) 可衡量：用数据替代形容词
某出行平台要求”优化退改签体验”。
稍微分析下就知道这个目标是无法明确检验的，无法判断改进程度，也难以验收成果。
那按照SMART原则，我们可以将”优化退改签体验”具体化为：
- 退改签操作完成时间：从平均180秒降至90秒
- 用户满意度评分：从3.2分提升至4.0分
- 客服咨询转接率：从50%降至20%
这里需要注意的是，首先要建立基线值：现状是什么水平，然后设定目标值：期望达到什么程度；接下来就是明确计算口径：如何统计和测量；以及确定数据来源：从哪里获取验证数据。
2.3 A（Achievable）可达成：锚定现实约束
某金融App团队设计”实时风控系统”，初步的要求中有一项是必须达到毫秒级响应，但经过深入的评估后，现有架构只能支持秒级处理。 结果导致整体方案被打回，项目要重新规划预算。
如果我们应用SMART原则来规划需求会怎样呢？ 可能的优化就是：
- 复用现有风控引擎，不重建底层架构
- 利用现有数据源，避免新建实时计算集群
- 在现有人力配置下完成，不依赖外部团队支持
- 符合现行法规要求，无需等待政策变化
这样子我们就能在可以实现的情况下，保持项目的需求完成，以及项目的成本控制和进度管理。
这里面需要注意的几个核心好点：1.要评估技术债务和系统现状， 2. 要明确资源边界（人力、时间、预算），3. 考虑合规和安全约束，4. 识别关键依赖和风险点
2.4 R（Relevant） 相关性：对齐业务目标
某本地生活平台的多个需求同时进行：商家入驻流程优化、用户推荐算法升级、客服系统改造。各个项目都声称重要，但缺乏优先级 5判断标准。
如果我们应用SMART原则来评估需求的相关性会怎样呢？ 可能的优化就是将需求与核心业务指标关联：
- 商家入驻优化：直接影响Q3商家数量增长20%的目标
- 推荐算法升级：支撑用户日活跃度提升15%
- 客服系统改造：降低运营成本，贡献年度降本增效目标
这里面要注意比较重点就是与公司的目标对其，明确的说是要与公司的OKR对齐。 其次是要量化影响，评估需求对收入、成本、用户体验等方面的贡献。然后是建立优先级排序机制，确保资源集中在最相关的需求上。最后要避免”看起来很酷但无关紧要”的功能。
2.5 T（Time-bound）有时限：设定执行节奏
某社交App的”元宇宙社交功能”项目启动半年，仍在概念验证阶段，没有明确的里程碑和交付节点。
如果应用SMART原则来制定执行计划会怎样呢？ 可能的优化就是：
- MVP版本：8月30日前完成核心功能
- 灰度测试：9月15日开始小范围验证
- 全量上线：10月1日前覆盖所有用户
- 效果评估：11月15日完成数据分析和优化建议
这里最重要的核心就是要设定具体的时间节点，而非”尽快”或”年底前”。 这可以帮助团队更好地管理时间和资源，确保项目按计划进行。此外，还要建立里程碑检查机制，定期评估进展和调整计划。 预留缓冲时间应对风险，避免因不可预见的问题导致延期。 最后要倒推关键路径和依赖关系，确保各项任务按时完成。
3 客服系统案例说明
某航空公司一直面临客服系统的繁忙问题，客服人员每天都超时的工作但问题解决率一直上不去。为减少投诉，主管领导根据IT部门的意见，提出了用新技术提升客服效率的需求。
显然这一需求是非常原始简陋，无法实施的。 需求分析人员可以怎么做呢，那就是利用SMART原则将其重新规划设计，比如：
| 原则 | 描述 |
|---|---|
| 具体化（S） | 第一期仅针对机票退改签咨询场景，不涉及其他客服业务 |
| 可衡量（M） | 人工处理时长：从180秒降至90秒; 自动化处理率：从50%提升至80%; 用户满意度：NPS从65分提升至70分 |
| 可达成（A） | 复用现有意图识别模型（准确率92%）; 仅新增10个退改签子场景的训练语料; 不进行端到端系统重构 |
| 相关性（R） | 支撑公司年度NPS提升5分的目标，客服效率是关键影响因素 |
| 有时限（T） | Q2结束前完成需求设计和技术方案; Q3结束前完成开发和测试; 国庆节前正式上线，应对出行高峰 |
经过上述的分析和重新整理设计后，这个需求基本就可以进入下一阶段了。
4 AI时代的SMART
AI时代的需求格外的重要，因为需求的质量直接影响到AI生成代码的可用性。 这对如何做好需求的分析和编写，提出了更高的要求。由此SMART也显得更加的有用。
这主要体现在两个方面：一个是我们如何编写和提供高质量的需求给AI，让他根据我们的精确的需求生成代码；另一个方面就是作为规划设计人员，有时也要要求AI帮我们梳理需求规划，那么要如何指挥AI生成精确确定的需求规格说明。 这两个方面，都可以基于SMART原则来提升需求质量 6。
4.1 从需求撰写到需求架构
AI时代的需求工程师角色 7正在转变：
- 不再花费80%时间撰写文档，而是设计需求生成的结构化模板
- 不再逐行检查内容，而是建立自动化的质量检查规则
- 专注于定义约束和边界，让AI在框架内发挥创造力
5 SMART的常见误区与反模式
5.1 过度量化的陷阱
需要特别注意的是，SMART原则是基于真实的需求的基础上的。而不是基于SMART来创造需求。切不可为了完成SMART的某个条件，硬塞一些指标和数据。
比如为了让所有需求”可衡量”，将用户体验指标细化到极致：页面加载时间精确到毫秒、按钮点击热力图精确到像素。结果团队花费大量时间收集数据，却忽略了用户的真实感受。
有几个指导方针可以帮我们识别过渡设计的陷阱 8：1. 是否为了量化而量化，而忽略了定性反馈？ 2. 指标是否过于复杂，执行成本超过收益？3. 数据收集成为目的，而非手段，是否对齐业务目标？
我们也可以定期的在过程中审核和检查我们的指标，避免指标泛滥。
5.2 时间压力下的妥协
某金融App在监管要求下必须3个月内上线新功能，团队为了满足时限要求，将”可达成”标准一降再降，最终交付了一个功能残缺的版本。
这其实是一个产品开发过程中的常见问题。产品研发团队总是乐观的估计项目的完成时间，并且奇怪的是，即便研发人员经验丰富，且十分清楚常常会过于估计乐观，但项目实施结果仍然会超出预期。
这个问题现实中很难解决。不过如果分析人员能够准确评估项目的风险和影响，产品规划做好风险缓冲机制，是可以有效的改进这一问题的。
一些推荐注意的重点： 1. 严格建立起MVP和完整版本的分层交付，2. 预留20%的时间缓冲， 3. 要明确质量底线，建立不可妥协的标准。
除了上述容易出现的问题之外，还特别需求注意一个需求的易变性。 因为需求是不断变化的，就算需求本身没变，环境也总是变化的，所以我们需要定期的评估和调整我们的SMART条件。 尤其是一些重大事件发生时，比如：市场环境重大变化；技术架构调整；资源配置变动；竞争格局改变，等等等等。
因此SMART条件需要持续验证和调整。尤其是外部依赖和约束条件需要定期的审查。 而技术可行性则需要深度验证，才能确定是否可行。
这里再举个具体的例子：
比方说有这么一个SMART格式的需求：
- S：基于AI的单车调度优化
- M：调度效率提升30%
- A：利用现有IoT数据
- R：降低运营成本
- T：6个月内上线
由于缺乏深入的审查和评估，实际执行却发现问题多多：
- 忽略了天气、节假日等外部变量
- 调度效率的计算口径存在争议
- AI模型训练数据质量不足
- 与现有调度人员的工作流程冲突
6 SMART检查工具与模板
为了方便分析师们更好更快的应用SMART原则，srs.pub提供一份模板和验证规则，供大家参考。
6.1 需求评估矩阵
| 维度 | 检查项 | 评分(1-5) | 备注 |
|---|---|---|---|
| S-具体性 | 边界清晰，无歧义 | ||
| M-可衡量 | 有量化标准和基线 | ||
| A-可达成 | 资源和能力匹配 | ||
| R-相关性 | 与业务目标对齐 | ||
| T-时限性 | 时间节点明确 |
6.2 自动化验证规则
需求描述检查：
- 包含具体数值 ✓
- 明确时间节点 ✓
- 定义成功标准 ✓
- 识别关键约束 ✓
- 关联业务目标 ✓7 在无限可能中选择有限行动
SMART原则之所以能够穿越40年依然有效，正因为它解决了一个永恒的问题：如何将愿景转化为行动。
无论是传统的需求管理，还是AI辅助的内容生成，核心挑战都是在无限的可能性中做出有限而正确的选择。SMART提供了一种将模糊意图翻译为具体行动的语言。
但SMART不是万能公式。它需要与团队协作、组织文化、技术约束相结合，需要在执行过程中持续调整和优化。真正的智慧在于知道何时严格遵循SMART，何时灵活调整。
清晰的边界不是限制创造力，而是为创造力提供可落地的轨道。正如画家需要画布的边界才能创作，开发团队也需要明确的需求边界才能释放技术潜能。
在这个信息过载的时代，真正的效率不来自”更多选项”，而来自”更少干扰”。SMART原则帮助我们在复杂的业务环境中保持专注，在技术快速发展的背景下保持理性。
清晰，才是高效的起点。
8 SMART原则的变体版本
随着SMART原则在各个领域的广泛渗透与实践，为了更好地适配不同场景的特殊需求，一系列变体版本应运而生，它们在原有核心框架基础上进行延伸或调整，让目标设定更具针对性和实用性。
8.1 SMARTER原则
这一版本在经典SMART原则的基础上，新增了两个关键维度，进一步完善了目标管理的闭环。其中，E代表评估（Evaluate），核心是要求在目标推进过程中定期开展进展复盘与效果评估，及时掌握目标落地的实际情况；R则代表重新调整（Readjust），强调根据评估得出的结果，灵活优化目标本身及对应的执行策略，确保目标始终贴合实际需求。该原则尤其适用于长期项目和需要持续迭代改进的场景，能有效规避因环境变化或执行偏差导致的目标脱节问题。
8.2 SMART-ER原则
作为另一种常见的扩展版本，SMART-ER原则对新增维度的侧重点与SMARTER有所不同。这里的E指激励性（Exciting），倡导目标设定需具备足够的吸引力，能够激发团队成员的内在动力与积极性，而非单纯的任务下达；R则是可审查（Reviewed），要求建立常态化的定期审查机制，对目标执行过程进行全程把控，及时发现问题、解决问题。整体而言，该原则更加强调目标的激励作用与持续监控能力，助力团队在高效执行中保持热情。
8.3 SMARTTA原则
此版本专为团队协作场景优化设计，在SMART基础上补充了两个适配协作需求的维度。T即可追踪（Trackable），确保目标执行的每一个环节都能被清晰追踪，让团队成员明确各自进度与整体进展；A为达成共识（Agreed），核心是要求团队内部及相关协作方对目标形成统一认知，避免因理解偏差产生协作内耗。无论是跨部门协作项目，还是复杂的团队联动任务，SMARTTA原则都能有效提升协作效率与目标一致性。
8.4 CLEAR原则
CLEAR原则可作为SMART原则的简化替代方案，其维度设定更贴合特定价值导向的场景。具体来看，C代表挑战性（Challenging），主张目标需设定在适度超出当前能力的范围，既能避免过于轻松导致的动力不足，也能防止难度过高引发挫败感；L是合规性（Legal），要求目标必须符合相关法律法规及行业规范，杜绝违规风险；E为环境友好（Environmentally sound），强调在目标设定与执行中充分考虑对环境的影响，践行可持续理念；A即适当性（Appropriate），确保目标与组织文化、发展战略 9相匹配，融入整体发展框架；R则是记录性（Recorded），要求对目标内容、执行过程及结果进行明确记录与归档，形成完整的文档留存。
8.5 选择建议
不同变体版本的适用场景各有侧重，可根据实际需求灵活选择。标准SMART原则通用性最强，适用于大多数常规的需求分析与目标设定场景；SMARTER原则凭借评估与调整的闭环设计，更适合长期战略项目，能应对长期执行中的动态变化；SMARTTA原则聚焦协作效率与共识达成，是复杂团队协作及跨部门项目的理想选择；而CLEAR原则则更适用于注重合规性、可持续发展，且强调目标与组织文化契合的组织，为其提供更具价值导向的目标设定框架。