目录

    献词

    推荐序一 产品思维使人做出高质量的决策

    推荐序二 用产品思维，以最小成本创造最大价值

    自序 新人迫切需要却难以获取的产品思维

    前言 产品思维的关键词及核心因素

    第一部分 认知用户

    第一章 用户画像的正确打开方式

    什么是好的用户画像

    用户画像真实感的价值

    最有效的方法是跟用户见个面

    第二章 先区分后描述，全面认知用户特征

    用户群体是对用户的宏观认知

    建立数据、特征、画像的关联

    从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知如何认知用户的生命周期

    第三章 利用场景判断用户的真实需求

    用户场景是对产品所在外部环境的描述

    考虑使用手机的物理环境

    考虑用户所在的社会场景

    考虑用户的心流

    利用场景判断需求

    第四章 怎样探索用户的心智

    用户心智是用户需求的根源

    社会心智：社会对每个用户的影响

    认知行为心智：认知心理学对用户的影响

    用户常见的认知偏误

    第五章 找到真实有效的需求点

    需求是用户对解决现存问题的需要

    需求不是无边界的

    用户的诉求不等于需求需求的主体是目标用户

    需求有其时空约束

    用户是需求的集合

    需求存在不同层次

    第二部分 创造价值

    第六章 基于用户需求而判断出的用户价值

    用户价值是用户的主观感受

    用户价值受社会心智和认知行为心智的影响

    用户价值的应用

    第七章 核心用户价值就是产品要实现的产品价值

    找到产品的核心价值

    产品价值=(新体验-旧体验)-迁移成本

    产品价值=平均创造的用户价值×覆盖的用户数量

    在短期效果与长期价值之间做权衡

    第八章 用户体验=可用性+易用性+稳定性

    用户体验存在四个维度可用性是用户价值的核心

    易用性是用户达成目标的成本

    稳定性在复杂场景中有更高的要求

    超预期体验并非用户体验的必要组成

    第三部分 产品落地

    第九章 深入场景，探索供给侧的价值

    供给侧画像是认知供给侧的起点

    用供给侧场景来检验供给侧真实程度

    供给侧创新：模式创新与技术创新

    两类商业模式：流量与交易

    第十章 以四个步骤驱动产品迭代

    新体验要做最小成本尝试

    用数据观察结果，做分析识别正误

    分析正误的基础：数据思维

    坚持对的，放弃错的

    第十一章 借鉴科学思维，建立深度认知和决策为什么要有科学思维

    尊重客观规律

    明察约束条件

    抽象有效方法论

    具备批判思维和可证伪精神

    后记献词

    谨以此书献给我的父母

    推荐序一 产品思维使人做出高质量的决策

    滴滴出行产品委员会副主席

    Anya

    刚开始做产品经理的时候，没看过几本专业书籍，独一本

    《点石成金》让我对产品经理的核心能力有了一点抽象的认识。

    好在当时腾讯的产品经理文化对初学者很友好，“一切以用户价

    值为依归”的价值观，落地下来就是从用户中来，到用户中去。

    还有一些对产品经理的硬性要求，比如定期阅读一定的用户反馈

    并部分回复，当面访谈几个用户，了解他们在实际使用产品时发

    现的问题。当时流行一种衡量产品经理核心能力的方法——你能

    多长时间“变成”用户，即能真正无我，体会用户在那个场景下的

    所思、所想、所需。我记得纪录应该是马化腾创造的——5秒

    钟。那个阶段，我认为好的产品经理应该是无我的，能够同

    理“用户”，设身处地地站在“用户”的角度想问题。产品经理同理

    的用户究竟是谁？引用俞军老师对“用户”的定义：用户不是人，是人的某一类需求，是在特定场景下的需求，区分用户的维度是

    千变万化的。从这个定义看，同理的是一个个特定场景下的需

    求。产品经理要多在不同场景下用自己的产品，也是为了积累案

    例库，未来在遇到一个场景的产品决策时，大脑会搜索曾经遇到的类似场景，能够更快地“变成”用户，做出更准确的决策。这么

    推演，就能明白“你能多长时间变成用户”其实是看谁能更好地掌

    握用户模型。

    初来滴滴的一段时间，我有点阶段性“不适应”。一方面，产

    品变了，用户模型差别很大，需要从头学习、建立。另一方面，用户也变多了，之前的产品用户就是用户，只要了解用户有什么

    需求，想办法满足，创造用户价值就行了，而滴滴的用户包括乘

    客和司机，除了要在各种场景下想办法促成交易，创造用户价

    值，还要想如何进行价值分配。因为同时让双方都达到各自最满

    意是不可能的，需要设计如何在司乘之间分配创造出来的产品价

    值。在这样一个交易型产品中，产品经理主要在创造和分配用户

    价值。用户价值是在每一次交易中创造出来的，因为每一次交易

    的达成都是双方的一次选择决策，选择当前更有利于自身的决

    策，而如何分配是要综合供需环境等多重因素的权衡取舍。这段

    产品经历让我明白好的产品经理不仅要有同理心，懂心理学，掌

    握用户模型，也要会设计交易，懂经济学，明白如何在交易中实

    现价值创造和价值分配。俞军老师把产品经理的进阶概括为两个

    阶段：掌握用户模型和掌握交易模型，并把它们比喻为产品经理

    的本科毕业标准和硕士研究生毕业标准。

    刘飞的这本书主要面向产品新人和想了解用户的创业者，讲

    述如何了解用户，做出更高质量的产品决策。全书分为三个部

    分：第一部分“认知用户”讲述如何了解用户，即建立用户模型；

    第二部分“创造价值”核心讲述在了解用户模型的基础上，如何在

    一次产品决策中判断有没有创造用户价值，以及用户价值和产品价值的关系；第三部分“产品落地”则讲述了一些快速验证的方

    法。

    产品经理的核心能力是能够综合所有要素做出高质量的决策

    判断，同时产品经理又是典型的实践型学科，所有的方法以及理

    论认知的升级都是帮助提升产品决策的准确度。实践之前，所有

    的判断都是假设，需要在实践中验证。

    推荐序二 用产品思维，以最小成本创造最

    大价值

    豆瓣商业产品负责人、电商事业部总经理

    王彪

    几年前，我在小米公司任产品经理。那时候，我下班很晚，经常工作到凌晨才回家。睡一觉，起来洗漱一下，我接着去公

    司，不觉得累，恨不得周末也长在公司。现在想起来，我总是沉

    浸于各种产品方案：坐地铁的时候，我会想这个出站口设计得不

    合理，它可以设计成那个样子；几个同事经常帮忙带盒饭，久而

    久之，我就想设计一套类似比特币的虚拟积分系统，保持公平，并激励大家。我在产品岗位的工作习惯，不知不觉内化成了一种

    考虑问题的思维方式。

    近几年，互联网的变化特别大，从线上的社交、内容到线下

    的打车、外卖，再到线上线下融合的新零售，消费互联网之后的

    产业互联网，一波又一波，不断改变我们的生活。在这期间，产品的形式在变，产品经理的工作内容也不断更

    新。然而，对于一家互联网公司，产品在整个业务中的角色并没

    有发生变化。

    以前，产品经理做一个网站，会研究用户的需求，分析他们

    想要什么，想看什么，什么样的产品方案能够更好地满足他们。

    这个网站既是用户的体验场所，也是整家公司赢利的场所。今

    天，这一点也没变。不论是滴滴出行，还是外卖平台，即使有海

    量的用户和几百万服务者，各方诉求交织在一起，它们依然既是

    用户的体验场所，也是整家公司赢利的场所。

    所以，产品扮演的这两个角色，要求产品设计者从公司和用

    户的整体诉求的角度思考问题。

    什么是从公司和用户的整体诉求的角度思考问题呢？说白

    了，就是用最小的成本创造最大的价值。

    如何用最小的成本创造最大的价值呢？就是得懂你的用户，洞察用户的核心需求，把好钢用在刀刃上。

    什么是MVP(最小可行产品)？就是说，如果你真的判断不

    了，没关系。面对未知，你不要闭上眼睛赌，可以扔个石子探探

    路。如果这个石子太小，你听不见声响，如果太大，是种浪费，石子不大不小，则刚刚好，这就是最小可行产品。

    为什么要小步快跑，快速迭代呢？因为错的次数多，对的次

    数少，步子太大怕掉进坑里。只能一个一个MVP试试看，对了就

    留下来，错了就删掉，算是“摸着石头过河”。为什么说产品价值=(新体验-旧体验)-迁移成本？就是说，你要挖别人的墙脚，不是比“她”的现任表现更好就完事了，而要

    让体验的差别足够大，大到“她”愿意为了你，舍弃跟“他”的过往

    (用户数据)，跟好朋友重新解释(邀请好友一起迁移)，下决

    心开始跟你磨合(适应新平台)。你不仅要考虑自己花了多少成

    本，创造了多少价值，也要从用户的角度考虑，“她”的成本和收

    益分别是什么。

    诸如此类，便是纷繁复杂的各类产品背后一些共通的东西，一种产品人的思维方式。

    有一段时间，很多企业的首席执行官都喜欢自称为公司的首

    席产品经理。这是因为很多互联网公司是以产品为导向的，公司

    之间的竞争便是产品之间的竞争，公司的成功需要依靠产品经理

    的思维。中国互联网的发展，更是让很多产品经理的名字变得尽

    人皆知。我们今天提到的很多产品思维，都是这些前辈在一线的

    贴身肉搏中总结出来的经验。比如上面提到的“小步快跑，快速

    迭代”，来自小米早期MIUI每周更新的做法；产品价值公式是传

    奇产品经理俞军的思考结晶。

    时代在变，互联网的领域在变，用户的需求在变，但是产品

    人上下求索，打造优秀产品的精神没变，分享产品思维的热情没

    变。这本书的作者刘飞，从锤子的产品经理，到美甲师的运营，外卖员的运营，滴滴司机的运营，经历过很多产品的起伏，现在

    又加入了俞军的团队，不同视角的切换和时间的沉淀，让他对产

    品的理解更立体。在这本书中，刘飞对于产品前辈的思维方式提

    出了自己的理解，既有理论的解释，也有案例分析，“我和老张的讨论”“小作业”这种有趣的形式，能够让人从实际应用的角度理

    解这些经典的产品思维。

    经典之所以成为经典，是因为它们经过了时间的洗礼和沉

    淀。我相信，在未来，还会有更多优秀的产品人总结出下一个互

    联网时代的新思维。祝愿大家都能有机会成为下一个时代的新产

    品思维布道者。

    自序 新人迫切需要却难以获取的产品思维

    时光匆匆，距我的上本书《从点子到产品》完成过去了两年

    半的时间。在《从点子到产品》里，我讲的都是产品经理基本的

    工作方法论，从怎么分析需求到怎么写文档通俗地做了一遍论

    述。坦白说，在两年半的时间里能获得的增量经验显然不能支撑

    一本讲述进阶方法论的新书，因此如你所见，我的这本新书只集

    中关注产品思维这一对产品经理和互联网创业者来说最重要的话

    题。

    《从点子到产品》当然也覆盖了如何认知用户、判断价值以

    及培养产品思维，只是没有展开，相对而言，内容深度就会略浅

    一些。出版之后，不少朋友在网上或私下找我的密集讨论都集中

    在用户需求和产品价值上。这让我意识到，在产品经理职业日渐

    成熟的今天，其余的产品经理工作技能都容易习得，而产品思维

    延伸出的思考技能、认知方法、科学观念等，成为新人更迫切需

    要却很难在公开渠道获取的知识。

    对于产品经理来说，或者对于培养产品思维最重要的，是做好的项目并加入好的团队。幸运的是，我能够有机会在近几年最

    主要的线上线下结合的两大业务(外卖、出行)中学习和总结。

    比起刚毕业做手机软件，或者自己创业，这三年的项目经历让我

    感觉如获至宝，像在一个广阔的试验场中，体会自己的用户和产

    品方法论，有机会快速迭代，并且马上得到验证。我身边的同

    事，大都是经过考验的行业专家，我可以借鉴他们的思考成果，学习他们的工作方法。能够跟优秀的人共事，至少可以让你的成

    长增速三倍。

    因此回头来看，本书的内容，也是站在不少巨人的肩膀上，做的一些微小的工作。不管是过去的经济学大师，还是互联网行

    业的实干家，都对我理解和总结产品思维提供了不少输入。能够

    成书，必须感谢他们。

    产品设计是实践学科，产品思维也一定源于实践。实践的主

    体是人，于是在总结方法论时就免不了有主观成分，我呈现的也

    只是自己现阶段的思考。产品思维不会是一家之言，它受时空条

    件约束，没有人能总结出真理一样的经验。对于任何产品工作者

    来说，获取足够多的别人的知识和别人的经验，再就自己当下面

    临的境况做分析和拆解，总结出属于自己的产品思维，才是最有

    价值的。

    希望本书能够帮你开个头。

    前言 产品思维的关键词及核心因素

    产品思维的关键词：用户与迭代有个说法是，只要能说出“需求”和“供给”这两个词，一只鹦

    鹉也能成为经济学家。这算是种有趣的调侃：一方面点明了需求

    和供给是经济学最基础的概念，支撑和衍生了几乎所有与经济学

    相关的逻辑；另一方面也表明了，最简单的需求和供给的概念，要完全搞清楚其实并不容易。

    类似地，我也一直认为，只要能说出“用户”和“迭代”这两个

    词，一只鹦鹉也能成为产品专家。这两个概念都是互联网从业者

    的老生常谈，可惜真的深入理解它们并且能够将它们运用到实践

    中的人，少之又少。

    用户延伸出来的问题是，我们如何认知用户，以及如何为用

    户创造价值。我们要能够知道哪些是用户需要的、符合用户预期

    的，哪些是用户喜欢的、用户讨厌的，然后判断如何提供真正有

    价值的功能或者服务。

    迭代延伸出来的问题是，我们要去尝试、检验和摸索，基于

    科学的方法和思维优化更新我们的产品。

    用户的认知分两个层面，第一个层面是微观的。这包括用户

    画像、用户场景和用户心智。我们要说得出来用户是什么样的

    人，性别、年龄、籍贯、文化程度、生活和工作状况，等等。基

    于这些基础特征，再做进一步推断，他会遇到什么样的场景，以

    及在这个场景下，他会如何考虑问题。

    第二个层面是宏观的，需要对用户群体进行拆解分层。大多

    数产品都可以从各种不同维度区分用户：对于社交产品来说，有流量用户和付费用户；对于电商产品来说，有喜爱游戏和二次元

    的宅男用户，以及喜爱健身和运动的男性用户。从产品的生命周

    期来看，用户也是可以拆分的，同一个用户会经历接触产品、注

    册产品、新手、老用户、流失等不同的阶段，在不同的阶段，他

    们的产品需求和预期都是有天壤之别的。

    当我们能从不同的维度拆分出不同的用户后，我们可以做一

    些基本的评判，例如，哪些用户是我们的核心用户，以及他们的

    需求是什么。接下来，我们就可以有针对性地关注用户价值。

    用户价值是用户的主观感受，是用户认为产品或服务能否解

    决问题的主观想法。我们不仅要创造逻辑上能够帮助用户解决问

    题的产品和服务，还要确保用户了解和认可我们的产品和服务的

    价值。

    从用户视角看到的用户价值，从产品设计的视角看，是不同

    的，这就引出了产品价值。需要关注的第一个问题是，用户价值

    的存在并不等于产品价值就存在，这可以用俞军老师的价值公式

    来解释：产品价值=(新价值-旧价值)-迁移成本。另外，我

    们还要考虑个体价值与产品群体价值的关系，我经常使用这个公

    式：产品价值=平均创造的用户价值×覆盖的用户量。

    在实现用户价值的过程中，我们要关注用户体验，用户体验

    并非只是炫酷的视觉效果，而是让用户使用体验的整体感受更

    好。用户体验最重要的事情在于做出分层，区分哪些是可用性，哪些是易用性，哪些又是用户的稳定性诉求。对用户不同程度的

    体验需求，我们要区分满足，而不是“事无巨细地进行极致体验”。正因为如此，超预期体验并非互联网产品必不可少的构成

    部分，要在具体情况下判断是否需要。

    迭代是执行的概括，是认知用户和判断如何创造价值后的步

    骤。在产品执行中，核心是要有迭代思维与相较更基础的科学思

    维。

    迭代思维的核心思想可以一言以蔽之：在实践中学习。如果

    只有用户思维而不考虑迭代思维，可能会陷入产品经理个人主义

    的设计思路。没有人天生就是产品决策专家，不可能做出永远正

    确的决策，因此我们大多数情况下依然需要具备对产品和用户的

    敬畏心，依赖大量的用户反馈和数据调研来做出更好的判断，持

    续优化产品。在优化产品的过程中，还可以借鉴成熟的科学方法

    去研究用户和产品，逐步总结出自己的方法论。

    以上所述就是我理解的产品思维，本书基于这些内容展开。

    互联网如何影响产品思维

    如果把产品思维定义为研究用户，创造价值，以及迭代优化

    的理念，那么实际上它从人类文明出现商业之后就一直存在。我

    们可以看到身边使用的各种物品，绝大多数都是在人类文明中逐

    步进化而来的，它们都凝结了过去产品设计者的智慧，以及他们

    想帮助人们解决问题的思考。在《设计心理学1：日常的设计》

    (唐纳德·诺曼著)一书中，作者提到我们在生活中会接触两万多

    种发明物品，它们已经润物细无声地融入我们的生活，且经过时

    间的洗礼，比起最初的形态有了不少变化。为什么在互联网时代，产品思维被更加频繁地提及呢？这涉

    及以下4个关键变化。

    第一，产品触达成本骤降。

    传统行业的产品要触达用户，成本是非常高的。例如王老吉

    这样的饮料消费品，货运和经销成本都很高。单说货运成本，在

    一、二线城市还好，但要想让许多四、五线的县城、乡镇甚至村

    落的人能喝上王老吉，就需要四通八达的运输线。如果货运基础

    设施比较差，比如路面根本无法行车，或者根本找不到合适的货

    运服务商，那就真的无能为力了。

    所以，这种运输线作为一种基础设施，是王老吉这样的产品

    是否能送到用户手中的关键。在传统行业里，绝大多数产品，对

    基础设施的要求都比较高，商品的多样性会随着城市的发达程度

    降低而逐级降低。在偏僻的村子里，不会有知名品牌的专卖店，也很难买到多种多样的汽水饮料。

    对于互联网产品来说，产品的触达也需要基础设施，不过相

    对来说就简单多了，只要有移动互联网和智能手机就够了。中国

    移动在2017年宣布4G网络的国内人群覆盖率已达到99%，也就是

    说，这些人只要有手机，哪怕不是最新款的、最高级的，也能从

    网络上随意获取互联网产品。

    这是互联网产品与传统行业产品最重要的区别之一，会将大

    量的纯线上互联网产品的触达成本降至最低，甚至归零。2018年

    初，突然风靡中国的游戏产品《旅行青蛙》，是日本的一个小型游戏工作室制作的。它原本对中国市场没有什么预期，甚至这个

    游戏在中国火爆了相当长一段时间后也没有发布中文版，但由于

    产品本身对中国用户的吸引力，以及触达用户的成本极低，这款

    游戏在中国的下载量(截至2018年2月)占所有下载量的95%。

    我们可以想象《旅行青蛙》这样的产品是几个外国小伙子在

    车库里用便宜的电脑做出来的，但我们无法想象王老吉也是几个

    外国小伙子在车库里研制生产的。哪怕生产出来，想要让几千万

    人喝到，也不是短短几个月甚至短短几年能做到的。

    产品触达边际成本骤降的价值就是给用户思维提供了一片广

    袤的土壤，让真正了解用户的产品、体现用户价值的产品能够在

    竞争环境中脱颖而出。“是金子总会发光的”这句话描述互联网产

    品更合适。在《定位》和过去的许多品牌营销的理念中，除了用

    户心智，自然也会强调产品价值，但在过去用户心智的影响会远

    大于产品本身的品质的意义。产品实体触达的成本降低就是让产

    品本身的价值重新成为品牌成功的核心因子，由于触达成本降低

    了，用户横向对比的成本也降低了。

    这同时给企业带来了一个附加价值，就是基于社会化的营销

    的成本相对于传统营销降低了。许多互联网从业者会把社会化营

    销的传播形式称为“自传播”，这种传播形式的特点是，在大多数

    情况下，第一次反射之后，再次的反射和发光，边际成本几乎为

    零，这也是口碑传播相对于传统的阅读广告和的头把交椅，引起了国内广泛的关注。在这中间，有恶搞的

    图片和动画，有详细技术流的攻略和教程，有从文化角度的解构

    和分析……这些基于游戏的二次创作，都成为它自传播的燃料。

    第二，认知用户质的飞跃。

    同样是做商场，淘宝跟沃尔玛比，对用户的认知程度是一样

    的吗？同样是做社交工具，微信和电话比，对用户的认知程度是

    一样的吗？在用户行为可以翔实地记录在产品中之后，对用户的

    认知能力已经发生翻天覆地的改变。作为电商平台，不仅可以知

    道用户购买了哪些东西，还可以知道用户看了哪些东西，关注了

    哪些东西，有哪些是反复看了但没买的，有哪些是反复买了看都

    不看的……这些代表的都是用户真实的想法。在传统行业，这些

    信息是绝对无法获取的。

    大数据的概念被热炒了很多年，其实它最大的价值就是作为

    认知用户的手段。从数量上说，但凡是使用过产品的用户，他的

    行为数据我们就可以获取。理论上讲，我们可以有全量的用户数

    据。全量的用户数据，在传统行业还在用样本调研来证明某些课

    题的时代，是不可想象的。从质量上说，用户调研和访谈的真实

    程度，跟用户行为数据相比，不言自明。从时效上说，用户的数

    据能够即时快速获取。因此，大数据意味着我们可以在数量、质

    量和时效上，都碾轧式地优于过去像调查问卷、咨询分析报告那

    样的认知用户的方式。

    第三，个性化体验成为可能。对于用户来说，过去的产品往往都是标准化的产品。可口可

    乐没有办法为每个用户定制不同糖分、碳酸度和热量的饮料，只

    能提供相对普遍的几类产品来满足大众的需求。

    不过由于互联网产品的特性，原则上我们可以为每个用户提

    供完全不同的产品体验。推荐算法及配套的推荐功能的出现是一

    次大变革。如今，我们掏出手机打开淘宝，看到的首页、出现在

    你面前的每幅海报和商品，都是为我们每个人准备的，不存在完

    全相同的另一个首页。今日头条、抖音等内容产品更是如此，每

    篇文章的推送都是基于个人的喜好和需求。

    在这样的新变化下，我们做产品就有了更高的要求：了解不

    同用户的需求并做进一步抽象，让不同用户的不同需求都尽可能

    用个性化的方式得到满足。

    第四，生产方式彻底改变。

    生产方式的改变主要源于生产成本的降低。

    传统产品的承载形态是实体，因此存在巨大的成本。我曾经

    在手机公司工作过，也接触过许多硬件公司，深刻感受过硬件设

    计生产的成本之高。而互联网产品的载体则变成了网页(电脑和

    手机)、App(应用程序)以及小程序。前面也提到了，支撑这

    些产品形态运作的基础设施，是几乎人手一部的智能手机和无处

    不在、日渐便宜的移动网络。除了触达成本降低了，它们的制作

    成本和维护成本也大幅降低了。

    成本降低的结果就是，快速迭代成为可能。互联网产品能够获取到更有时效性、更真实、更全面的用户

    大数据。企业通过它们产生一些洞见，就可以快速生产一版更符

    合用户需求的新产品，快速提供给用户。

    2017年底，两类产品的出现颠覆了我对产品生产迭代速度的

    认知。一类是“吃鸡”游戏。在“吃鸡”风靡全球后，国内主要的手

    机游戏厂商快速跟进，从设计到研发，有的仅仅半个月就迅速上

    线，快速抢占市场。另一类是直播答题类产品，在《冲顶大会》

    出现后仅一个多星期，几乎所有的直播产品也都上线了答题功

    能，功能和内容的健全程度令人震惊。这种新的打法，在传统行

    业中是根本无法实现的。

    总的来说，这四个关键因素使产品思维的价值在如今的时代

    有了质的变化。只要你所在的公司正在经历这些因素的影响，那

    么产品思维就迟早会成为你必须掌握的能力。

    第一部分 认知用户

    产品经理和创业者的存在价值是洞察商业规律、市场机会背

    后的用户诉求和用户心理，这要求我们对用户有足够深的认知。

    这种认知是动态的、深入的、差异的。认知用户的基础是用户画

    像，之后通过用户场景和用户心智对用户决策判断进行约束，最

    终才能找到用户的真正需求。

    用户是一切产品的源头

    用户是什么样的人？这是本书讨论的话题的源头。其实道理一直很简单，既然我们做的是产品，既然秉承的是所谓的产品思

    维，那么谁会用我们的产品，怎么用我们的产品，就代表了我们

    的产品会做成什么样子。如果没有按照用户的意愿去做产品，能

    不能成功？概率上肯定是可以的，但没有人希望自己的产品是靠

    运气成功吧？

    可惜的是，在笔者多年的面试经历中，遇到的产品经理求职

    者，少说也有一半，夸张点说可能有34的人，根本不知道自己

    的用户是谁，说不出他们的特征。他们称不上具有用户思维，的

    确都是按照惯性来做产品迭代，只是所幸他们所在的公司已经具

    备用户规模，已经有了价值存在，在这个基础上，对螺丝钉来说

    只负责运转良好就可以，不必强求对用户有多么突出的洞察。

    许多人会说自己也了解用户，知道用户是谁或者在哪里，不

    过聊了几句之后便发现，他们对于用户的认知非常粗浅，这种粗

    浅的认知其实对判断产品用途不大。

    用户不是理性人

    记得初中时学习物理，我们总假设研究对象是一个质点，没

    有任何形状和体积，这样能够方便我们做物理分析。可是现实的

    物理世界则是纷繁复杂的，要进行计算，考虑的外部因素太多

    了。

    同样，传统经济学总是假设人都是理性人，都是一个个没有

    任何情感和特殊诉求的理性个体，这样让市场分析、商业分析变

    得简单、可量化。可现实的经济社会复杂得多，每个人都有不同的心理状态，也有不同的社会场景，结果就是许多基于理性人的

    经济分析常常失效。近几年的诺贝尔经济学奖频繁颁给行为经济

    学家或者心理学家，预示对人的心理的认知已成为经济分析的一

    部分。

    如果用户也是简单的理性人会怎么样？我们可能只需要做简

    单的数据分析就可以了，看大家的问题在哪里，所有的流程体验

    都用标准化的方法去解决，不用考虑个体的认知。

    而现实世界是物理世界和人的心理世界的组合，我们不能不

    考虑每个人的认知，并且想办法抽象出社会因素和心理因素的影

    响。产品经理和创业者的存在价值，不仅是洞察商业规律，洞察

    市场机会，更重要的是洞察这背后的用户诉求和用户心理。这要

    求我们对用户有足够深的认知，这种认知不是静态的、表面的、平庸的，而是动态的、深入的、个性的。

    不敢说对用户有足够的认知，就一定可以做出成功的产品，但不了解用户，是一定不会做出成功的产品的。

    如何认知用户

    认知用户的基础，当然是众所周知的用户画像。我们要先通

    过对用户的微观描述具备初步的认知，然后从宏观层面去观察用

    户群体，看看他们有哪些共同特征，能够如何抽象。

    接下来，要关注的就是两个重要的约束条件，即用户场景和

    用户心智，也就是外部环境如何影响用户做决策，他们内心的想

    法又会如何影响决策。最后，我们会回到用户需求，讲述基于以上认知，在判断用

    户需求时还需要注意的一些问题。

    第一章 用户画像的正确打开方式

    什么是错误的用户描述？我们先看以下几个描述：

    ● 我做的是校园金融产品，这个产品提供分期付款服务，我的用户是所有已成年的大学生；

    ● 我做的是××手机系统里的便笺工具，我的用户就是用

    ××手机系统的人；

    ● 我做的是国民级的产品，我的用户不分男女老少，中国

    人民都是我的用户；

    ● 我做的是VR(虚拟现实)眼镜的RPG(角色扮演游戏)，我的用户还不存在，我要发掘我的用户；

    ● 我做的是微信小游戏，特别简单易操作，谁都能成为我

    的用户。

    乍一听，它们似乎都没有什么问题，许多创业者和产品经理

    也一直用这种思路理解用户，但实际上，它们都是错的。

    校园金融产品面向的用户真的是所有成年的大学生吗？如果

    这个大学生家庭富足，根本不需要分期付款呢？如果这个大学生

    特别节约，也没有消费欲呢？最终使用这个产品的大学生，会产生分期付款的需求，一定会自带一些特征。

    根据手机系统的用户来做系统内的便笺工具这没有问题，但

    并不是所有使用该手机系统的用户都是便笺工具的用户。比如老

    年人，都已经退休了，每天就是出门遛遛鸟，回家看看剧，让他

    们用便笺做什么？或者那些有更多样的记录需求的商务人士，是

    不是已经有更强大的记录工具了，并不需要一个简单的标签？那

    么到底谁会使用系统便笺？

    国民级的产品覆盖的用户非常广，不过依然可以抽象出共同

    特征。他们至少都有智能手机，也有移动网络。作为中国人，他

    们有一些共同的心理认同，也有很多忌讳。如果完全把用户当作

    数字，反而不可能做出国民级的产品。QQ和淘宝当年大胜MSN

    和eBay(亿贝)，靠的就是对国内用户的认知，要没有这些认

    知，是不可能在本土化上有那么多经典举措的。

    以VR眼镜为载体的RPG也许的确是很新潮的游戏，之前没出

    现过，但是没有一个产品的用户是凭空出现的，你希望什么样的

    人成为你的用户？是青少年，还是成年人？是过去个人电脑游戏

    的玩家，还是主机游戏的玩家？对这些没有认知，就会变成我之

    前提到的用侥幸心理做产品，碰运气，看能不能碰到用户。

    同理，微信小游戏也许很简单，可以老少咸宜，但是许多细

    节设计依然要考虑用户的认知情况。他们是不是能搞懂游戏里的

    文案？是不是能知道操作的含义？当你需要分享功能来扩大游戏

    的传播时，你的用户是否有足够多的朋友或者社交关系来提供传

    播渠道？这些认知用户的描述都是有问题的，我们都应该知道我们的

    用户到底是谁、究竟在哪里。这个“到底是谁”“究竟在哪里”，其

    实就是用户画像想要解答的问题。

    什么是好的用户画像

    什么才是好的用户画像？

    我们先看看下面这些单个典型用户的画像是不是好的用户画

    像。

    ● 美甲用户：女，31岁，北京人，服装店老板。

    ● 外卖用户：男，24岁，福建人，互联网公司工程师。

    ● 滴滴用户：男，54岁，河北人，滴滴快车司机。

    已经有了基本的性别、年龄、籍贯和职业，是否就能描绘我

    们的用户呢？不能否认，的确能有一些简单的概念，大概知道每

    种用户的典型特征，但这些特征是保留在数据层面的，根本没办

    法有感性的认知。

    例如，我们要开展上门美甲业务了，面向的美甲用户的典型

    代表就是这个服装店老板，但我们想象不出，她的收入怎么样，对美甲的要求高不高，对智能手机的熟悉程度如何，居住环境和

    工作环境怎么样，是否适合做美甲，等等。

    所以这个所谓的用户画像充其量只能够帮我们定位到这个

    人，未必能帮我们解决真正的用户认知问题。我们再来聊几个典型的用户。

    第一个是媒体公司的白领小慧，女生，25岁，老家是河北，来上海读书，本科毕业后工作。毕业刚几年，还是单身，不过朋

    友挺多的，大都是以前的同学。有了一定的收入，对生活品质也

    有了一些要求，刚搬到一居室的新家，房租不便宜，占工资的一

    多半，还自己做了很多装饰，买了很多小家具。平时的工作朝九

    晚五，晚上回家会看美剧。周末跟朋友出去逛街，吃东西，偶尔

    会去酒吧。喜欢用黄油相机和美图秀秀来拍照，修图，也会用

    keep(自由运动场)和Instagram(照片墙)来发健身和吃东西的

    照片。购物基本都是在淘宝和京东，比较擅长研究各种信用卡和

    优惠券的使用技巧。

    说完这些，是不是跟“河北人，25岁，白领”的感知完全不

    同？你甚至可以大致想象出一个穿着职业装，对形象十分在意，生活窘迫却充满活力的年轻女生站在面前了。

    第二个是在杭州工作的小伙子李东，从浙江海边的农村来，23岁，高中文凭。学历虽然不高，但是愿意折腾，在工地上搬过

    砖，当作餐厅服务员，做过保安，也摆摊做过生意。最近刚找了

    一份送外卖的工作，因为勤恳又机灵，当上了组长，接下来希望

    能争取当上公司在西湖区的主管。他跟老乡们住在比较偏远的郊

    区，群租房，平时没事儿就一起打牌，或者联机玩《王者荣

    耀》。许多吃穿用品都是从淘宝或者拼多多买的。

    跟前面讲的白领相比，应该能够感觉到两人工作和生活的巨

    大差异。要是简单去讲都是20多岁的年轻人，我们根本感受不到这层差异。

    第三个是下岗的大叔建设，北京人，中专文凭，48岁，家里

    有刚读大学的女儿和开小服装店的老婆。原本是工人，工厂倒闭

    后就自己打些零工，现在也有相对稳定的收入了。平时喜欢遛鸟

    逛街，跟邻居们下棋、打牌。偶尔也会在电视、手机上看一些国

    产剧或者球赛。女儿还没有财务独立，所以日常生活里会格外省

    吃俭用，极少下馆子或者去娱乐场所。周末有时候会开车载着老

    婆去郊区的水库玩。

    读完这三则用户画像，是不是感受到了三个更真实可信的有

    血有肉的形象？年轻有活力的白领女生、外来务工的小伙子、下

    岗大叔，是不是都跃然眼前了？

    我之所以能够描述这三则用户画像，不是因为他们是我想象

    出来的虚无缥缈的几个人。他们是我基于之前从业过的三个产品

    总结出来的典型用户画像：25岁的白领是上门美甲产品的典型用

    户，她一个月会做两次指甲，也能够接受上门服务；23岁的小伙

    子是点我达的配送员，正在想尽办法成为点我达的正式员工；48

    岁的大叔是滴滴快车司机，平时虽然辛苦些，但收入远比当初在

    工厂的工资高。

    有了这样的用户画像，我们就能让一个有真实感的用户停留

    在我们的脑海中，在需要判断的时候让这个有真实感的用户帮助

    我们。同时我们也能够跟别人解释我们的用户是什么样的人，让

    大家脑海中都能够有这样一个用户来帮助我们做判断。用户画像真实感的价值

    为什么这种有真实感的用户画像是好的呢？因为我们在设计

    产品的时候有许多判断需要经过用户检验，用户画像就是第一

    关。

    用户画像的种种特征和描述，延伸出来的是用户生活工作的

    环境，是他们日常的心理状态，也有他们的认知能力等。

    比如，如果我们发现有一类美甲用户，大都住在群租房，并

    且居住环境比较差、面积小，那上门美甲的感受就会很差，因为

    没有合适的位置提供给美甲师，占用公共空间也容易引发矛盾。

    或者美甲用户是全职太太，家境阔绰，也有大把大把的闲余时

    间，根本不需要上门服务来节省时间，需要的是高端美甲店的高

    品质服务，那她们也同样不在上门美甲的用户范畴内。

    再比如，我们发现大部分外卖配送员都是年轻人，对智能手

    机已经非常熟悉了，而大部分快车司机都是中老年人，对智能手

    机的熟悉程度有限，而且还有视力下降的问题，那么我们在做类

    似的接单功能的时候，要考虑的就完全不同了，要让司机的接单

    流程和界面布局更加谨慎且易于学习。

    用户画像可以说是几乎所有产品决策的试金石，一旦把这个

    具体真实的用户角色扔到我们搭建的产品空间里去，就能发现种

    种问题。

    最有效的方法是跟用户见个面你看到这里，也许就会想伸手要一个东西了：“给我个模

    板，我现在就去整理我的用户的用户画像。”

    网上流传着很多用户画像模板，也有很多用户画像示例。在

    许多国外的专业院校里，也有很多成熟的方法论。形形色色的用

    户画像，涉及很多属性和特征，有的同学就仿照它们通过调研或

    者访谈做出了自己的用户画像。

    对我来说，这些都太过于教条了。

    前面提到，我认为用户画像的关键在于真实，真实是难以来

    自标准模板的。可以说，有60条特征描述的用户画像，会比“31

    岁，北京人，女”更有效、更好用，但是当遇到这些特征之外需

    要判断的问题时，也许就容易失效了。

    比如，住房面积这种统计在常规的模板里几乎不会出现，我

    们在遇到判断上文所述美甲用户的环境是否舒适时要用到这个。

    如果对用户有足够的认知，那其实可以从这些用户比较拮据的经

    济状况推断出他们住的是群租房，而离市中心比较近的群租房都

    不便宜，所以租住面积应该很小。这种抽象和推演的认知，模板

    是解决不了的。

    那该怎么去获得用户画像呢？特别简单，去跟用户见个面，跟他聊聊天。见面和聊天不要安排在公司，如果用类似麦肯锡咨

    询的标准方法去访谈，这和填写问卷没什么两样。

    要聊的话，就去他真实的生活或者工作环境。如果不合适，哪怕去他平时经常去的餐馆或者公园也可以。比如作为美甲产品的设计者，我跟我的用户在咖啡厅聊过

    天，也跟美甲师一起上门在用户家中聊过天，后者的收获显然是

    更大的。在家里，用户也会更加放松，可以聊到她的很多经历，以及她在真实场景中才会有的感受。

    再比如作为滴滴司机产品的设计者，我们在办公室里跟司机

    谈，司机会拘谨，但在司机们中午聚餐的小餐馆里，在大家闲谈

    的时候参与进去，得到的信息量就大得多了，能够使访谈更加完

    整和有效。

    所以，不妨就去找到几个典型用户，在他们工作和生活的状

    态下聊一聊，然后记录主要的聊天内容。这份信息作为用户画

    像，远比一个教条的模板有意义。

    我和老张的讨论[1]

    老张：你觉得用户画像是必需的吗？我觉得你说的用户画像

    要基于复杂业务形态的产品才更有价值。

    刘飞：我前面已论证了，不管什么样的产品都要认知用户，用户画像需要抽象。

    老张：举个例子，我就是想做一个天气工具，也不涉及用户

    的收入水平、居住情况、兴趣爱好等，用户就是来看天气而已，干吗要对用户有那么深的认知呢？

    刘飞：这的确跟产品占据用户心智的程度有关系。如果滴滴

    司机端对于大叔来说代表着收入来源，那大叔对这个产品的认知和需求就全然不同，我们也需要对大叔有特别深入的认知，用户

    画像要特别详尽。如果看天气的工具对于大叔来说就是10秒钟完

    成的一件事，占据的心智是极小的一块，那我们对他的认知确实

    不需要多复杂。

    老张：感觉都不是很复杂，其实特别简单的工具压根儿不需

    要用户画像吧？甚至可以说“正常人类”这样的用户画像是不是

    就够了？

    刘飞：也未必。比如天气工具，我们要进行商业化的一个途

    径是售卖皮肤插件，谁会买？大叔肯定不会买，他没有购买虚拟

    物品的习惯；过得比较糙的男生估计也不会买；可能就是小女生

    会买，那么这些小女生在什么情况下会买？这背后代表的依然是

    她们的生活状态、收入情况等。

    老张：那我还是要说，对于许多产品，用户画像在刚开始可

    以不需要那么深入，随着产品复杂度的提升，或者出现新的需求

    和场景，产品经理才需要继续优化和丰富用户画像。

    刘飞：这么说也可以。我也说过用户画像是产品决策的试金

    石，刚开始可能简单一些，直到试不出来的时候，就要考虑这块

    试金石是不是需要再打磨了。

    老张：还有个问题，就是有没有替代用户画像的方法？比如

    你说的试金石的功效，我是不是也可以直接做一个产品出来，做

    用户可用性测试。

    刘飞：也可以，本质其实就是效率高低的问题。比如我们既然能够获取用户画像，并且在前期方案阶段就能做出相对精准的

    判断，那后续命中率就高得多，成本也会很低。但我们前期全靠

    猜测，最终都用可用性实验，或者AB实验去做，那就相当于把

    宝全都押在碰运气上了。

    老张：好，最后一个关键问题，我们该怎么判断谁是我们的

    典型用户呢？比如做美甲产品，用户五花八门，好像除了都是女

    性，别的都找不出更好的特征，遇到这种问题该怎么办？

    刘飞：这是个好问题。当产品用户规模还比较小的时候，比

    如我之前刚创业的时候，是可以随机走访一些人的，多聊几个基

    本就有大概的判断了，她们有很多共性，可以找到最具有代表性

    的用户。但当用户规模特别大的时候，比如已经有十万、百万甚

    至千万用户的时候，就不能这么去了解用户了，要用一些统计学

    上的判断，然后确定比较典型的用户。这涉及用户群体特征的理

    念，就是接下来我们要探讨的。

    小作业

    (试着阅读下列文字，回答问题)

    我们的核心就是五环内的人理解不了的。

    黄铮

    ——拼多多创始人

    试着描述五环内人群的用户画像和五环外人群的用户画像。

    第二章 先区分后描述，全面认知用户特征

    用户群体是对用户的宏观认知

    不管是沪漂白领，还是杭州务工的小伙子，他们都过于具

    象。在分析用户认知、用户心智的时候，具象的确能够让我们有

    足够深的洞察，不过具象也意味着损失了普适性。外卖配送员肯

    定不仅有23岁的小伙子，还有22岁、24岁的小伙子，也不仅有高

    中文凭，也有初中文凭或专科文凭。这些特征排列组合出来的上

    百万人群，才是真实的用户群体。他们是活生生的人，有不同的

    生活经历，也有不同的想法。可是我们的产品却只能有一种形

    态，这时候怎么做判断呢？

    这就是用户画像的一个必要补充了——用户群体及其特征。

    虽然有时候很多人也把这些称为画像，但实际上用户群体特征的

    重点并不是“描述”，更多的是“区分”。用户群体及特征能帮我们

    区分哪些是我们的真实用户，哪些是潜在用户，哪些是我们的核

    心用户，哪些是边缘用户。不需要有太深的了解(也不可能)，我们就能根据用户群体及特征判断出到底哪些人是美甲师小慧，哪些人是外卖员李东，哪些人是司机建设，这是根据特征划清界

    限。要对边界内的用户有深入认知，需要深入他的心坎和生活状

    态，理解他的心理和场景。只有这样，才能做出好的判断，这还

    要借助用户画像。

    先“区分”后“描述”，我们对用户的认知才全面。既然要做更具备完整性的判断，用户数据就经常是核心手段

    了。大部分产品的用户资料和用户行为数据都是冷冰冰的数字，无法提供特别准确的诸如哪个人究竟是什么样的这种判断。这就

    引出了我们在认知用户时的一个核心能力——建立数据与用户画

    像的关联。

    基于产品特性寻找相关数据

    先看以下这几个用户群体画像的简要描述：

    ● 用户是有钱人，收入水平高；

    ● 用户经常出差，是商务人士；

    ● 用户喜欢二次元，是个宅男。

    我们应该用什么数据建立这个画像呢？如果不考虑限制条

    件，当然是通过看看他的银行账户有多少钱来判断他是不是有钱

    人，看看他的差旅记录来判断他是不是经常出差，看看他平时娱

    乐的时候会不会看动漫来判断他是不是二次元爱好者。

    这没有意义。每个产品都有自己获取数据的限制条件，要收

    集不同人群的数据，手段自然差别很大。建立客观数据与画像描

    述之间的关系，要基于产品的特征和我们的认知判断。

    如果我们做社区类产品，那么可以参照用户参加的群组以及

    给自己贴的标签：参加了“高端信用卡交流”或者“私立幼儿园交

    流”群组的用户，很有可能是收入水平高的人群；参加了“携程里程积分兑换经验”或者“各地酒店推荐”群组的用户，很有可能是经

    常出差的人；参加了“新番动画推荐”或者“手办海购交流”群组的

    用户，很有可能是二次元爱好者。

    如果我们做出行类产品，那么就可以从出发地和目的地做一

    些间接的判断：出发地往往是高档小区的，目的地经常是高档会

    所的，用户很有可能是收入水平高的人群；出发地经常不在同一

    个城市而且是酒店的，用户很有可能是差旅人群；目的地偶尔在

    漫展的，用户很有可能是二次元爱好者(不容易判断，毕竟宅男

    的出行数据原本就很少)。

    从这里，你其实也能感知到，为什么人们总说作为电商平台

    和支付平台的阿里有最完整的行为数据乃至最完整的人群画像，那是因为根据生活消费的商品和服务，几乎能够推断一个人全部

    的特征，而越是习惯网上购物的用户，衣食住行都用同一个支付

    手段的用户，就越能够被电商和支付平台完整描述。

    对于高收入人群，我们通过他是否加入了“高端信用卡交

    流”群组或者是否从高档小区出发来判断，是比较间接的，数据

    的准确度会由于以下原因降低：

    ● 召回率低，并非所有高收入用户都会加入群组或住高档

    小区；

    ● 频次低，高收入群体大都有私家车，用出行产品打车的

    频次原本就很低；

    ● 现实场景有误差，加入群组可能是帮别人查东西，出发地为高档小区也可能是为方便打车，但实际住在别处。

    假如是通过平时的各种消费习惯判断呢？甚至通过理财习惯

    和账户余额判断呢？准确率显然会高出好几倍。

    更不用说二次元宅男这种用户群体画像了。宅男平时点外卖

    的消费，充值有版权动漫的会员，在淘宝上买周边等，全都记录

    在平台上，获取到的行为数据十分完整，且具有很高的准确度。

    百度在几年前开始走下坡路，大家在讨论时经常会提到百度

    的产品缺乏用户体系。为什么缺乏用户体系就不能解决用户问题

    呢？难道不是只要提供功能和服务，满足用户需求，就可以吸引

    用户使用吗？这个逻辑肯定没有问题，问题是要提供更好的功能

    和服务就势必需要对用户有更好的认知，但百度连用户是谁都不

    知道，只面对茫茫的数字和行为数据，不知道数据背后的用户是

    什么样的人。这种认知就低了很多层次，在做更多业务拓展，创

    造更多用户价值的路径上根本迈不开腿(当然，百度缺乏用户体

    系导致的问题还有很多，这只是其中一例)。

    建立数据、特征、画像的关联

    具体来说，数据跟画像之间应该怎么建立关联呢？这需要我

    们赋予冷冰冰的数字一个所谓的特征标识，这些特征聚焦的就是

    用户人群，每个人群都有一个画像。

    比如，我们看到有许多加入群组的行为数据，这些数据意味

    着什么呢？单看数据没有任何意义，我们要看有哪些群组能够赋

    予特征含义。对于“加入高端信用卡交流”这个行为来说，我们就可以赋予其“高收入”的特征含义。许多“高收入”特征的聚集，就

    能够聚焦一些用户。

    所谓聚焦往往就是建模的过程。“高收入用户”可能需要一个

    模型公式来计算，我们分析一个最简化的情况。一个用户是不是

    高收入用户的可能性为P=αA+βB：A是他在“高端信用卡交流”群

    组的行为特征，在就是1，不在就是0；B也类似，是他在“私立幼

    儿园交流”群组的行为特征。我们不能直接做加法，还要判断这

    两个特征与高收入用户的关联度有多大。

    最科学的方法是做实地调研，我们可以搜集1 000个用户的行

    为特征，然后用可靠的调研方法确认这1 000个用户是否真的是我

    们认为的高收入用户。用这个做模型，最后就能得到α和β的值。

    与此同时，我们也有了统计学上的置信度的判断，即假如我们得

    到了一些用户的P值，我们认为他们很有可能是高收入用户，并

    判断出这个概率到底是100%，还是80%。

    建模是最有效的方法，不过并非每个团队都有这么好的资源

    做建模。如果没有条件做建模，我们也不需要对特征和用户的关

    联准确度有太高要求，只需用比较粗糙的加减法做判断就可以。

    加入两个群组的用户比加入一个群组的用户更有可能是高收

    入用户，当然这不是很确定的判断。A是用户在“高端信用卡交

    流”群组的行为特征，B是用户在“私立幼儿园交流”群组的行为特

    征，可以根据A+B的值为特征把用户划分成三个群体——2，1，0。我们可以针对性地发掘每个群体的用户画像，并做定向的研

    究和需求分析。不管用什么方式，我们打通了可量化数据、用户特征与用户

    群体画像的一个通路。这个通路可能比较简单，也可能比较复

    杂，但都能够让我们从数据里分辨人群，进行有效的人群划分。

    用户画像与用户特征的应用

    前面提到，我们要利用用户特征来做用户群体的发掘和区

    分，再用更具体的用户画像做用户认知和判断。我们不妨举几个

    例子。

    案例1

    我们是一个创业小团队，正在做一个P2P(个人对个人)金

    融产品。平台上已经有了一定量的用户，他们购买了我们的理财

    产品。我们正在考虑要不要增加VIP(贵宾)套餐服务，定位高

    价值用户，定向提供理财顾问服务。我们会请许多专家，提供很

    多额外的分析工具，让这些用户享受高端服务，赢利方式就是

    VIP年费。

    单拿这个服务来看，肯定是没有什么问题的。“许多类似的

    产品都有这样的服务。”也许老板就会这么跟你说。但这不能成

    为我们就一定要提供VIP套餐服务的理由，我们还是要看看我们

    的用户是什么样的。

    可以先统计下当前用户购买理财产品的行为数据，看看大部

    分买的额度有多大。其实，额度背后代表的是这些用户的收入水

    平和对理财的态度。比如粗暴一点假设，我们看用户的行为，过

    去99%的用户都是奔着投资5万元，锁定期6个月，年化收益率5%的产品去的。这些行为代表什么呢？从生活经验判断，对年化收

    益率要求不高，对流动性也要求不高，对安全性要求比较高的

    人，应该都是普通的上班族。这些人在理财方面非常保守，而且

    还比较年轻，理财额度并不高。

    具体的验证可以通过访谈和调研来完成。假如结果显示，这

    些用户群体基本都是毕业三年内的职场新人，理财行为非常保

    守，收入并不高，这时回过头来看，这个VIP套餐服务的吸引力

    就特别有限了。我们可以做一些试验性的调研看看大家的接受度

    (我们会在后文讲述如何做类似的迭代实验)，但仅从用户特征

    来看，几乎就可以给这个创意判死刑了。

    老板也许会说：“我们可以用新的服务吸引新的用户啊!”这

    就超出本次讨论的范畴了。我们要判断的是“当下我们的产品的

    用户会喜欢哪些功能服务”，而不是“我们应该做什么事情吸引更

    多全新的用户”。后者实际上跟做一个新产品没有区别，对用户

    特征的分析要关注的就不是存量用户，而是全新的潜在用户了。

    这个例子讲述的是通过特征来认知存量用户，从而判断产品

    应该往哪个方向优化。假如老板坚持要做全新的产品，而且一定

    要做VIP理财顾问呢？

    案例2

    VIP理财顾问这个产品是从零开始的，我们没有任何用户数

    据，只能先做一个分析：我们的用户是谁？他们在哪儿？

    要想先假设这个VIP理财顾问的用户画像，就需要对金融理财行业有一定的认知，或者对理财用户有一定的认知。不论是分

    析从业经验，还是分析通过搜集行业数据得到的结论，都需要一

    些初步输入，才能做判断。

    假设我们初步判断，会接受VIP理财顾问的用户，应该是三

    四十岁的中年人，那么接下来我们就要有针对性地获取这些人的

    特征。

    我们需要找到这样的人来获取特征，他们可能在某些方面已

    经体现出了需要VIP理财顾问的特征(比如已经在使用某些理财

    顾问的服务，或者购买了许多风险很低、收益也很低的理财产品

    等)。简单的方式是，我们定向找到一些类似的人，做深度访谈

    和了解，看他们具体的工作是什么，生活状态和各种社会属性如

    何。比较耗费资源的方法是，我们通过一些公开或非公开的渠道

    得到某些同类产品的用户信息。

    最终得到的结论可能是，目标用户是三四十岁的中年人，是

    中产阶级群体，在一线城市高新技术或者金融行业工作者居多，有较高的收入，但工作繁忙，无暇关注和打理自己的财产。他们

    通常居住在中高档小区，大部分有车，小部分有房，大部分结

    婚，小部分已经有孩子，等等。

    有了这些特征，基本就可以定向做许多事情了。比如，如果

    他们中从事互联网和金融行业的人居多，文化程度也高，比较信

    任知名品牌的产品、有光鲜履历的顾问，那么我们的这个顾问产

    品就应该往精英化的方向发展，寻求互联网巨头或者金融巨头的

    背书，寻找背景非常硬的金融出身的顾问，这样产品的核心竞争力就被打造出来了。

    案例1提到的是如何判断当前用户的潜在需求，案例2提到的

    是如何寻找潜在用户，接下来说说如何梳理当前用户的不同需

    求。

    案例3

    我们现在依然做P2P金融产品，不过已经发展到了一定规

    模，需要研究功能上还有哪些可以优化的地方。

    经过分析发现，现在的产品形态都比较单一，几乎都是收益

    率为4%~6%、半年锁定期的理财产品A，因此用户群体也比较单

    一。在此基础上，应该有优化的空间。

    于是我们可以做一些尝试。原则上，任何尝试都可以做，不

    过还是要考虑成本问题(同样，后文会详细展开这种迭代思

    路)。我们做了一些存量用户分析，发现有10%的用户倾向于更

    高的风险，有30%的用户倾向于更灵活的周期。

    接下来就可以试探性地提供一些类似的产品，比如收益率能

    上浮到10%，但风险更高的产品B，以及30天锁定期，但收益更

    低的产品C，然后看用户数据的反馈。结果可能是，有15%的用

    户转移到了产品B，有40%的用户转移到了产品C。我们继续做用

    户特征分析，发现产品B和产品C的用户在年龄、收入和工作类型

    方面的确有很大不同，比如产品B的用户年龄比较小，从事互联

    网工作，因此有冒险精神，而产品C的用户工作闲暇时间较多，因此希望理财的自由度更高。这样就可以通过这些间接特征，将用户分层为A、B、C三类

    产品的目标用户，后续在新用户注册时一旦做了标签定义就可以

    做定向推荐。在存量用户的特征发生变化时(比如升职加薪，从

    A变成C)，也可以依据用户的特征变化来做产品推荐和调整。

    这三个例子都是在不同的应用场景下，对用户群体先用群体

    特征进行抽象识别，再用更具体的用户画像来认知的一个过程。

    可以看到，需要抽象的特征、最终抽象出的群体标识，都跟我们

    的目的息息相关。

    从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知

    从上面的例子可以看出，用户群体在不同阶段需要做不同区

    分。在产品刚刚萌芽时，更多的是寻找潜在用户的群体特征，以

    及判断当下核心用户的特征。对于这种单一用户的群体特征，可

    能是指向性很明显的一个维度，例如上门美甲的用户，就是25岁

    左右有一定消费能力的都市女性。这需要典型的用户画像，就像

    前文所述的河北女孩。这样我们就能够通过特征快速寻找我们所

    需的属性，不管是在做运营活动时要选取地点(目标用户工作和

    居住的聚集地)，还是在做功能和服务时要做判断，都能够有一

    些参考，可以专门满足这些用户群体的需求。

    在逐步发展到一定规模后，就有能力提供更丰富的功能和服

    务了，这时，就需要做人群划分。比如25岁的女性与30岁的女性

    在许多层面的认知和需求就不太一样，她们需要的样式有差别，对服务品质的要求有差别，对智能手机的使用方式也可能有差

    别，都应区分对待。住在市区和住在郊区的用户，也有不同，住在市区的用户比较集中，提供服务的成本和难度小一些，而住在

    郊区的用户比较分散，合理进行订单分派就比较困难。能够有针

    对性地做不同人群的拆分，原本让大家都体验到的60分服务也许

    就会变成80分。

    到用户规模更大或者有能力提供更个性化服务的阶段，就不

    仅仅需要分几类用户群体去提取特征了，可能需要从每个维度都

    拆分出不同的群体。这样就形成了特征与用户画像的多维矩阵体

    系，在做任何一个判断时，需要观察某一个或多个特定的维度，以便迅速定位不同的群体。

    比如，一家美甲店最近要做一轮线下活动，请了几位晕染能

    力特别强的美甲师，要跟静安区的某个商场合作。店家同时希望

    美甲用户有比较强的扩散能力，可以辐射尽量多的用户。那么我

    们就可以定义这样几个特征：平时喜欢做晕染的美甲样式，居住

    在静安区附近，年龄不大，从事互联网或者媒体工作，用这些特

    征快速定位一些用户，把她们作为目标群体定向推荐这个活动，最终的收益显然会比随机邀请用户高得多。

    如何认知用户的生命周期

    用户人群的划分有多个维度，最常见的是用户生命周期阶段

    的划分方法。我们不妨以此为例，探讨应该如何拆分用户群体，以及能用这些拆分的结论做什么。

    生命周期源于随着用户跟平台关系的转变，用户的认知和行

    为均会出现较大的变化，在不同的生命周期阶段，他们的需求也会变化。

    如果只能有两类用户，我们应该怎么划分用户群体呢？有的

    朋友可能说，应该是“新用户”和“老用户”。其实不然，对于绝大

    多数产品来说，我们要判断的最重要的应该是“潜在用户”和“真实

    用户”。他们之间是有转化关系的：

    首先，我们要识别哪些是真实用户。这非常简单，他们都在

    使用产品，所有注册产品用户都可被称为真实用户。这是最简单

    的方法，不过要深究起来，不同的产品也有很大的差异。比如，对于许多社交产品来说，注册往往只代表第一步，这时候用户

    在“潜在用户”和“真实用户”之间徘徊，直到他们完成了一些操

    作，代表他们真正留在了平台上，出现有规律的行为后，才能算

    真实用户。这在硅谷被称为“Aha moment”(顿悟时刻)，比如脸书就认

    为用户有了7个好友就是过了这道坎儿，很有可能成为真实用

    户。对于脸书来说，真实用户就是拥有7个好友的用户。

    那么接下来，我们再看潜在用户。是不是所有并非真实用户

    的人，全是潜在用户？这种区分方法也过于偷懒了。我们仍然以

    脸书为例，能够使用脸书的人，在国籍(哪些国家开放注册)、年龄(排除低龄儿童和高龄老人)、居住地(网络畅通的地区)

    等方面，是有明确特征的，依照这些特征，可以聚焦许多尚未成

    为真实用户的人，他们就是所谓的潜在用户。

    我们已经有了以下这种划分了：

    潜在用户：国籍、年龄、居住地有一定条件的非真实用户人

    群；

    真实用户：有了7个好友的注册用户人群。

    他们之间会有一个转化通路，就是注册步骤和拥有7个好友

    的步骤，潜在用户就能够成为真实用户。这需要我们做更多的努

    力，让潜在用户了解我们的产品，愿意注册，并且有耐心加7个

    好友。

    不过，真实用户会不会又变回潜在用户？也有可能。他们会

    因为各种原因(社交需求没有得到满足，对产品丧失了信任等)

    离开产品，重新变成等待转化的潜在用户。

    那么完整的通路就是：这是最简单的划分，接下来我们需要再把新用户的概念提出

    来。为什么要先区分新老用户？因为新老用户的认知和需求差别

    非常大。对于新用户来说，他们的预期还不稳定，对产品的认知

    还比较少，有很大的不确定性，这时需要关注他们的各种诉求，让他们能够成为老用户。对于老用户来说，需求已经转变了，未

    必要做太多预期上的管理、功能上的介绍等，更多的是让老用户

    持续留在产品上，产生更多的商业价值。

    我们再划分用户类别，可能会变成这样：他们的定义应该是：

    ● 潜在用户：国籍、年龄、居住地有一定条件的从未注册

    的用户人群；

    ● 新用户：注册但没有7个好友的用户人群；

    ● 老用户：有了7个好友的用户人群。

    如前文所述，老用户也会离开产品，成为流失用户。我们对

    流失用户也有个定义，就是长期不使用产品的人群，比如连续半

    个月都没有登录过的人。

    于是现在人群划分就是：

    ● 潜在用户：在国籍、年龄、居住地等方面适合的从未注册的用户人群；

    ● 新用户：注册但没有7个好友的用户人群；

    ● 老用户：有了7个好友的用户人群，半个月内有登录行

    为；

    ● 流失用户：连续半个月没有登录过的用户人群。

    在人群转化的每一步，我们都可以做一些事情。

    对于潜在用户，我们要努力做些什么，让他们能够注册成为

    新用户，比如，鼓励老用户将产品推荐给新用户，或者做大范围

    的宣传，让更多的人听说和了解产品，愿意尝试下载并注册。

    对于新用户，我们要让他们快速获得7个好友，比如，绑定其他社交工具(如微信、QQ、WhatsApp)，或者获取通讯录的

    好友信息，或者推荐一些类似的新用户。

    对于老用户，我们要确保他们会持续使用产品，比如，确保

    用户更多的社交沟通在平台里发生，提供更多有意思的内容和玩

    法，让用户养成习惯，或者给用户一些长期权益，让他们难以离

    开。

    对于流失用户，我们要想办法让他们回归，比如，挖掘用户

    流失的原因，然后定向解决他们的问题。

    这样，我们的工作就更加精准，而不是一直盲目地优化，不

    关注每种人群到底需要什么。

    这应该是大多数产品需要做到的生命周期划分的程度。实际

    上，在此之上，还有更多可以细化拆分的维度。比如，互联网产

    品的用户未必都是付费用户，因此存在普通用户和付费用户的互

    相转化关系，这样就存在一个人群转化通路：新用户会成为普通用户，普通用户会成为付费用户，付费用

    户也会退化为普通用户。同时，普通用户和付费用户也都可能流

    失。这是互联网游戏常见的区分方法，现在绝大多数网络游戏都

    是免费注册和使用的，但大量的装备、礼品、皮肤、宝箱等附加

    商品都要额外付费。如何让普通用户转化为付费用户，让支出并

    不多的用户转化为愿意高额支出的用户，是此类产品的产品负责

    人和运营负责人关心的事。

    脸书和国内知名的社交产品陌陌是此类产品的典型，在它们

    的产品团队结构中，有负责获取新用户的产品团队，有负责主站

    核心用户的产品团队，以及负责付费商业化方向的产品团队。大

    家各司其职，满足自己面对的用户需求。

    在核心的老用户群体里，按照生命周期的边界，也可以划分出过渡期的多种类型的用户，比如介于新用户和老用户之间

    的“次新用户”，以及介于老用户和流失用户之间的“衰退用户”。

    这些用户之间的转化关系未必这么简单，任意两种类型的用

    户之间都有转化的可能性，都要进行观察和拆解。对于每种用户

    群体，究竟应该做哪些事情，都会因为用户群体拆分的颗粒度更

    精确而变得更准确。

    最后，简单说一下生命周期划分需要注意的几个陷阱。

    用户生命周期的划分是为了区别不同的人群，对这些人群做

    需求分析，然后提供精准的功能或服务。但有的初学者一旦学到了生命周期这个方法，就忙不迭地将其运用到工作中，忘了划分

    生命周期的初衷。

    在运用生命周期做决策的过程中，会有两个陷阱。第一个陷

    阱是，生命周期的划分不是源于数据聚类，不是源于已有的方法

    论，而只源于对用户的认知。

    生命周期的划分方法，是要看用户群体本身是否存在明显的

    边界。有的老用户群体原本就是泾渭分明的，比如作为网络游戏

    的非付费用户和付费用户，他们的需求和心智差别很大，在行为

    数据上的体现也很明显，前者从来就不会付费，后者会有规律地

    付费。前面提到的脸书的7个好友的顿悟时刻也是如此，一旦有

    了7个好友，用户往往就很可能会留下来。而且不管是网络游

    戏，还是脸书，用户的转化都可能有多个层次和阶段，网游的付

    费用户也依据付费的程度有不同的分层，脸书的用户也有低频用

    户、高频用户、付费用户的区别。

    有的用户群体就未必是泾渭分明的，很难找到类似的拐点。

    比如共享单车的通勤用户群体，可能很难找到能够转化成为另一

    种用户的顿悟时刻，用户的需求是十分固定的，缺乏弹性。作为

    一个每天骑车两次的上班族，无论用什么办法来刺激，他们也都

    只会每天使用两次。如果硬要学其他的产品也给共享单车的用户

    分出个三六九等，那肯定是没有意义的。

    对自己用户的充分认知是划分生命周期的重要前提，不要觉

    得所有的生命周期方法都是可复用的。第二个陷阱是，生命周期这种划分方法是平台视角的，不是

    用户视角的。在划分出人群后，该做什么，依然要根据每类用户

    的需求来推断。

    依据生命周期划分用户之后，要根据每类群体的特征研究他

    们的诉求，不能舍本逐末，用简单粗暴的营销甚至砸钱的方法做

    转化，要更多地通过让用户需求得到满足、认可产品价值的方式

    做转化。

    有的产品负责人对用户有了生命周期的认知后，可能会深陷

    平台视角，觉得“新用户应该怎样怎样”“老用户应该怎样怎样”，而不是“新用户希望怎样怎样”“老用户希望怎样怎样”。比如成为

    老用户需要7个好友，那么对于新用户来说，就是想尽办法让他

    们加上这7个好友，不管是硬塞给新用户并不喜欢的朋友也好，发奖励让新用户随便加几个朋友也好……这都会让这一步的转化

    价值大大降低，最终老用户的质量也飞速下降。

    我所经历和接触过的许多公司都存在这种问题。当然这个问

    题不仅存在于用户生命周期设计和运营之中，还存在于整个产品

    设计和运营的各个阶段。只要陷入“为了转化而转化”的思路，就很容易做出疯狂补贴和唯KPI(关键绩效指标)论的决策。

    所以始终铭记，“用户生命周期是为了更好地认知用户和创

    造价值”比“用户生命周期是为了更好地做用户转化”更重要。

    我和老张的讨论

    老张：识别用户群体的特征，看起来比较理想。大部分产品

    很难有能力搜集这么多用户特征。像上次聊的，我就是要做一个

    天气预报的工具，用户怎么会愿意提供性别、收入之类的信息

    呢？

    刘飞：这确实是一个问题，我们都会遇到这种边界的限制。

    电商产品、支付产品和资讯产品的确能建立极佳的数据平台，毕

    竟从消费什么商品和什么内容推断个人属性特别容易，其他的很

    多产品就相对困难得多。

    不过话说回来，我们还是要看最终目的：我们为什么要做特

    征分析和群体分析？像你说的天气工具，假如只是看看天气这一

    个极普遍的需求点，区分群体的意义并没有那么大。

    如果说要做天气工具的优化，可以基于设定的优化方向来做

    定向研究。比如，发现一线城市的用户人群比较关注雾霾指数，那么可以做雾霾相关信息的优化；发现有的小姑娘希望有个性化

    的定制皮肤，也可以做皮肤商店，探索商业模式。不过这些都像

    之前讲用户画像一样，并不需要太复杂、太精确的特征分析，可

    以根据实际情况进行调整。老张：所以其实用户画像和用户特征分析，都是有适用范围

    的。

    刘飞：那当然了。我一直强调的理念就是，所有这些产品上

    的方法论，肯定都有自己的适用范围，一味地拿通用的方法论不

    做区分地用到自己的产品里，一定是吃力不讨好的。

    老张：那再说说用户生命周期，貌似从运营嘴里听到的比从

    产品经理嘴里听到的要多。

    刘飞：是的。过去，一旦提到用户生命周期，就会讲用户生

    命周期运营，因为当时大家的认知还比较简单，获取用户、沉淀

    用户、让用户付费等，用的几乎都是运营手段，不管是做奖励活

    动，还是做营销宣传。

    而互联网产品已经逐步进入深水区，做产品也不只是当年做

    做表面用户体验那样，已经更多地涉入业务。就像我提到的，通

    过创造价值，让用户认可并转化，远比用许多粗暴的运营手段让

    用户转化有价值。

    老张：能举个具体的例子吗？比如你在滴滴是做司机方向

    的，新司机向老司机转化，除了用奖励补贴让他们更多地接单，还有哪些手段呢？

    刘飞：滴滴的用户拆分没那么简单，我们就拿一个颗粒度更

    小的转化说吧，怎么让一个刚注册的司机迈出第一步，愿意接第

    一单，成为“首单司机”。运营的手段可能是，对于首单有奖励，比如在注册后的半个

    月内，完成第一单就奖励20元钱。这是一种吸引，不过会消耗成

    本。产品的手段是什么呢？我们要先分析在这一步转化过程中，用户的心理和场景。

    我们通过调研、访谈和一些间接信息了解到，许多刚注册的

    司机，有三个常见的没有接第一单的场景。第一个，他们不太会

    操作，担心接到订单不会处理。第二个，心理门槛特别高，从来

    没有做过服务行业，想到要接送一个陌生人，就会比较焦虑；第

    三个，感觉订单的收入并不高，觉得不太划算。

    对于前两种新司机，当然做好功能说明和接单指引会有一定

    效果，但毕竟接单流程不是单纯线上体验，涉及许多线下场景，我们没有办法只在线上让司机体验到真实的流程。那么有没有低

    成本的方法，让司机快速学习和体验一次接单呢？其实是有降低

    门槛的方法的，比如我们可以给新司机相对容易的订单，订单距

    离很短，不会去偏僻的地方，甚至让司机选择自己比较熟悉的区

    域。在真实接单过程中，再给新人足够的引导，这样效果就会好

    很多。

    对于第三种司机，还要进行更精细的拆分。可能对于部分司

    机，我们能提供的订单收入远低于他们的预期，那这些用户就很

    难成为目标用户。哪怕现在用高额奖励的方法把他们吸引来，未

    来也迟早会流失。而的确有一部分司机的预期并不高，但他们对

    订单收入情况一知半解，我们需要让他们有更直观的感知，比如

    详细说明订单计费方法，或者讲一些具体实例，比如怎样接单就

    能够赚到多少钱等。另外，可能这些司机对接单的熟悉程度不太高，那我们也可以做一些接单攻略或者接单计划这样的指引，让

    司机快速学会接单，能够让收入符合自己的预期，等等。

    小作业

    (试着阅读下列文字，回答问题)

    2018年8月8日，阿里在广州的年度盛典上公布了88VIP会员

    计划，打通了阿里巴巴旗下的天猫超市、天猫国际，以及优酷、饿了么、虾米、淘票票在内的多个会员体系。也就是说，阿里将

    这些生活业务集体打包，消费者一次购买，即可成为以上所有服

    务的会员。

    ——36氪

    试着论述打通会员体系在认知用户群体方面的价值。

    第三章 利用场景判断用户的真实需求

    用户场景是对产品所在外部环境的描述

    在点我达做外卖配送产品时，我们遇到过这样一件事。平时

    工作日，产品经理、程序员和设计师都在反复测试外卖配送的流

    程，其中的一个步骤是，接到订单后有一句特别嘹亮清晰的播报

    声音：“您有新的外卖订单，请注意查收。”这个播报声音在手机

    中是强制最高音量，连续播放4次，并且不可手动打断。这个声

    音在办公室里此起彼伏，从不间断，对想安心工作的同事来说不

    胜其扰。于是产品经理跟设计师讨论这个强制功能的必要性。是不是

    至少可以手动打断，或者可以手动降低播放音量？看起来，用户

    体验至少是没有折损的，似乎没有太大问题。

    有人提出，还是要去现场看一看。大家穿上配送员制服，骑

    上电瓶车，去跑了几单，很快就达成了共识：维持原状是更佳的

    做法。

    实际的场景跟办公室的环境差别巨大，同事们是坐在安静舒

    适的办公桌前，手机平放在桌子上，而外卖员是在嘈杂的街道

    上，大多数情况是在路上或者在饭店里走动。如果声音可以调

    低，或者不是连续播放4次，或者可以打断，那么外卖员就很可

    能错过订单，或者因为走动的时候误触打断播报，这样造成的损

    失对用户来说是巨大的(取餐晚点和送餐晚点，都要面临惩

    罚)，而声音比较吵，在外卖员的日常环境中并不重要，甚至不

    存在。

    这件事让我记忆犹新，也让我深刻理解了“到现场去”这个做

    产品的经典座右铭。

    什么是用户场景分析呢？这就是典型的用户场景分析：考虑

    到产品使用的外部环境，不仅对用户有判断，对外部环境也要有

    判断。整体考虑到的需求，才可能是最真实的需求。

    考虑使用手机的物理环境

    外部环境包含很多方面，最重要的自然就是产品载体的物理

    环境。对大多数互联网产品来说，产品载体是电脑和手机。电脑位于固定场所，如家中、办公室或者网吧，相对来说容易判断。

    手机则位于任意场所，除非极特殊的无法携带手机的情况，对于用户来说，任何场所都可能使用手机，那对于使用手机的场

    景判断，就显得尤为重要。

    在正常舒适的环境中，大多数场景并不需要特殊考虑。比如

    用户在客厅、卧室使用手机，或者在办公室使用手机。这时不管

    是光线，还是用户的操作难度，都不存在问题。

    需要考虑的是一些不算舒适的环境。例如，在开车时，手机

    的物理环境就发生了变化。屏幕会抖动，且手机往往会挂在或放

    在远处，许多平时手持手机容易完成的操作这时就变得很难，这

    就要求对整体视觉效果进行调整，字体要更大，可操作范围也要

    更大。

    再比如，一些需要紧急处理的情况。像紧急求助客服甚至报

    警的操作，对于用户遭遇的场景来说就要极其方便。此时，用户

    可能遇到了很棘手的情况，操作路径比较长，步骤比较多，或者

    点击按钮不明显等，都会让用户错失良机。

    iPhone的紧急求助是连续点击5次休眠唤醒按钮(也就是我

    们常说的电源键)即可唤醒，对于用户来说，哪怕看不到屏幕，哪怕在口袋里操作，也能够轻易完成。同时，连续点按5次的操

    作也很难误触。这就是一个很好的考虑场景的功能。

    另外，手机的外部环境也是随时变化的，大多数情况不受外

    部影响，但作为产品设计者更要注意的是异常场景。比如，用户在信号不好的地方，是否要提供方便的离线状态下的操作？我曾

    经用过一个国内银行的App产品，开屏有广告动画。这个广告是

    需要在线加载的，有网络的环境下一切正常，但是在没有网络的

    环境中就会始终停留在这个开屏界面，根本无法进入App。我只

    是想看看自己的账户余额，这个余额是缓存的，离线应该也可以

    看到。

    如今许多需要长期阅读和观看的App都提供了夜间模式，这

    也是考虑到外部环境光线的变化，让用户更舒适的一例。

    考虑用户所在的社会场景

    我在前文提到过，用户不是只存在于物理世界的理性人，还

    是在社会环境中的社会人。对于容易判断的物理环境有了解并不

    难，难的是对用户使用产品的社会场景有一定认知。

    什么是社会场景？

    “让用户尴尬”就是一类常见的场景。比如之前网上热议过

    的“老板键”功能，就是让电脑的所有当前界面瞬间消失，切换成

    桌面或者已经设定好的软件界面。这是有的用户在工作时开小差

    或者看一些敏感内容时，担心被老板或者其他同事看到，当他们

    出现时快速藏匿某些内容的场景。这种场景就是典型的社会场

    景。操作上跟前文所述的紧急危险场景类似，用户需要快速方便

    地触发功能，但这纯粹是因为人的社会属性决定的场景，与客观

    环境的舒适度没有任何关系。

    “让用户尴尬”的场景还有很多，有的功能操作本身会让用户做出某些动作，或者发出声音，在许多场景下都不太合适。比如

    有的操作是让用户举起手机，这会让用户对面的人感到不适，这

    太像拍照动作；有的操作让用户摇动手机，在一些场合也很奇

    怪，如今微信、支付宝这样的国民应用，需要摇动手机时也提供

    了点按的方式来触发操作。语音助手至今都没有流行起来，应用

    场景局限在设置闹钟，搜通讯录这种特定需求的原因，也正是大

    多数有别人在的场合下，用户对着手机讲话有些奇怪，这跟物理

    环境无关，安静的场合下语音识别准确率非常高，但越安静的地

    方用语音助手反而越尴尬。

    受社会因素影响的场合有很多，在独处之外，每个人无时无

    刻不在与各种人打交道。这些人会怎么看待我们，以及与他们交

    互对我们产生的影响，都会深刻影响我们当下对产品的诉求。

    考虑用户的心流

    客观环境和社会环境是外部因素，用户的心理状态会受这些

    外部因素影响而变化。用户心理状态的变化，是我们设计产品时

    更需要重点关注的课题，我们把用户在特定心理场景下的状态，称为心流。

    我当初参与上门美甲项目时有一个很深的感触，许多美甲店

    开在商场里，之所以愿意付高昂的店租费用，是因为有一类美甲

    用户总会来。这类美甲用户与那种每个月会固定美甲两次的用户

    不同，她们对美甲的诉求不像理发一样是规律的日常项目，而是

    将美甲视为“逛街”心流的一部分。商场中的餐厅、饮品店、服装店、超市、娱乐设施，以及美

    甲店，它们构成了一个整体。商场中的大部分人，在这个场景中

    已经有了“逛街”心流，每次逛街，要逛几个服装店，要吃顿饭，要做一次美甲，都成了相对固定的项目，她们的心理状态是“娱

    乐”“休闲”，而非目的性很强的“要吃到什么”“要买什么”“要做什

    么美甲样式”。正因为有“逛街”这样的场景，才让用户对这些项目

    有了关联度和诉求。脱离开这个场景，也许用户压根儿就没有强

    烈的诉求了。也正因为如此，上门美甲对于这些人来说，就是企

    图硬生生拆走其中的一项，对用户来说是有极大的转移成本的。

    有时我们会疑惑，为什么旅游景点的游客总是愿意大手大脚

    地花钱。哪怕同样的饮料、同样的食物、同样是义乌生产的纪念

    品，游客都毫不在意，愿意用几倍甚至十几倍的价格购买。除

    了“不能白来一趟”的心理外，更多的正是“我正在旅游”这个心流

    决定的。既然已经支出了高昂的出行和住宿费用，既然已经在这

    样的状态下了，那何必再纠结这点小钱，出来玩就是要开心

    的……在这种心态下，游客对大多数消费的心理阈值就潜移默化

    地提高了，需求会随着场景的变化而变化。

    说到这里，值得一提的是理查德·塞勒(2017年诺贝尔经济学

    奖得主)早在1980年就提出的心理账户，如今已经是经济学中的

    重要概念。心理账户指的是，哪怕都是同样面值的收入和支出，在一个人的心中，它们都被分门别类做了编码，重要程度和账户

    的额度截然不同。

    下面这个经典的例子许多读者应该耳熟能详了，试看以下两

    个场景：● A. 今晚你打算看一场票价200元的演唱会，在出发前发

    现丢了200元现金，这时你还会不会打算去看？

    ● B. 今晚你打算看一场票价200元的演唱会，在出发前发

    现门票丢了，再买一张还是需要200元，这时你还会不会打算去

    看？

    大多数人都会在A场景下选择仍然要去看，B场景下则选择

    不去看了。虽然实际损失都是200元，但在心理账户里，B场景是

    在这场演唱会上花了400元，算下来就不值得了。

    用户的心理账户会判断每天或者每月花多少钱在什么事情

    上，哪怕不是特别具体清晰。回到前面的例子，一笔做美甲的钱

    放在“周末去逛街”的大的心理账户里和放在“要做美甲”的小的心

    理账户里，能取出的钱是不同的；一笔在北京吃烤鸭的钱放

    在“旅游花费”这一大的心理账户里和放在“想吃顿好吃的”这一小

    的心理账户里，显然也不同。道理是类似的。

    这种对用户心理状态变化的把握，可谓最高阶的一种场景判

    断。场景判断能够帮助我们更精确地捕捉用户随时会变化的需

    求。这也就是我说“用户需求是动态的”的原因。

    结合外部的物理环境、社会环境，以及内部的用户心理状

    态，我们就能够判断用户完整的场景。在这个场景下，用户会怎

    么想，会有什么问题，就代表用户有什么样的需求。

    利用场景判断需求场景是需求的限制条件，决定了需求的适用范围。

    我们先来看下面几个描述：

    ● 用户需要娱乐；

    ● 用户都喜欢便宜；

    ● 用户愿意花200元买一个狂鼠(《守望先锋》的游戏角

    色)的皮肤；

    ● 用户会买一卷用不上的卫生纸。

    这些描述是对的还是错的？可以说它们都是对的，因为这些

    描述都会在一些情况下生效；也可以说是错的，因为这些描述又

    会在一些情况下无法生效。

    脱离场景去说，根本无从判断对错。不做区分地把这些描述

    当作指导产品设计的原则，无视实际场景，很容易做错判断。

    用户的确需要娱乐，但用户不是不分时间、地点、场合地需

    要娱乐，需要娱乐的场景要在用户的心理账户(这里指的是时间

    账户)里属于工作之外的休闲时间。比如，我们要做娱乐类的产

    品或者做游戏产品的推荐，给用户手机上发一个消息通知，如果

    不分场景很可能会赶上用户正工作、开会或有重要事情处理的时

    间，消息触达的效果就会极差，用户可能只会瞥一眼。我们可以

    通过用户调研或者数据分析的结论，结合前文提到的对用户的认

    知，判断什么时机触发消息更合适。用户都喜欢便宜吗？当然。但是就像旅游中的消费一样，用

    户在不同场景中对价格的认知差异会非常大。经济学上经典的例

    子是，水对于普通人来说没什么价值，价格也很低，而对于沙漠

    中口渴的人来说，则是珍贵无比的，这个人也许愿意花掉一半的

    财富来换一杯水。对于价格的认知是一个非常大的课题，我们再

    论述一下。

    用户愿意花200元买一个狂鼠的皮肤吗？这个描述已经有了

    一些限定条件，不过仍然没有说明场景。大多数情况下，多数玩

    家也许不愿意为一个游戏角色的皮肤花这么多钱，但是如果心理

    账户从“自己的游戏娱乐”转化为其他账户呢？比如，这个皮肤是

    送给特别喜欢狂鼠的女朋友的，那这个心理账户就变成了“给女

    朋友的礼物”，额度也许就有所提升；又或者，用狂鼠已经出神

    入化的玩家，希望在游戏中显得更酷、更有范儿，这个心理账户

    就变成“社交荣誉感”，额度也会发生变化。这两个特殊的场景，用户的心理就会发生变化。

    用户会买一卷用不上的卫生纸？这句描述看起来很无厘头，用户为什么要买用不上的卫生纸呢？在多数场景下也许不会生

    效，可我们总能找到有效的场景，比如，用户在电商网站把一批

    商品放进购物车，在结算的时候发现没有到满减运费的条件，就

    差5块钱，而运费是8块钱，于是放了5块钱的卫生纸进来，就省

    了3块钱，哪怕未来不会用这卷卫生纸。这个需求并非源于卫生

    纸本身的价值，而源于“凑单”的场景。

    在推销行业里最经典的问题是“如何推销梳子给和尚”，无非

    就是考察推销员寻找消费者使用商品的各种场景的能力。对于产品设计者来说，这个能力同样重要。

    我和老张的讨论

    老张：用户场景应该是外部条件吧？你后面讲的用户心理状

    态的变化和心理账户，怎么看都像用户心理分析。是不是本章叫

    用户心理比较合适？

    刘飞：叫用户心理也没错，不过本章强调的还是用户随着外

    部世界的变化，一些临时状态的变化，强调的是“场景影响”的

    部分。在研究这一块的用户心理时，我们关注的是外部，比如用

    户是不是被老板批评了，情绪不太好，是不是在跟女朋友约会，所以情绪高涨，又或者用户是不是在旅行，用户是不是在逛街。

    我们要先看哪些外部环境在影响用户的心理认知。

    而用户心理关注的是内部的用户心智，外部的环境影响施加

    到用户心智上，才产生各种各样的用户认知。同样被老板批评，承受能力强和承受能力弱的人的情绪就不同；同样是在旅行中消

    费，有不同心理账户的用户对消费的认知也不同。

    本章我们以外部因素切入，下文我们会探讨用户固有的心

    智。

    老张：另一个问题，好像之前也问过类似的，所有的产品都

    需要判断用户场景吗？

    刘飞：这个问题以后可以不用问了，我早就讲过，所有这些

    产品上的方法论，肯定都有自己的适用范围。产品差异太大了，用户差异也很大，根本没有一成不变的标准方法。

    不过可以补充的是，判断用户场景有一个极佳的效用——可

    以作为产品主打的品牌形象。被讲烂了的“收礼就收脑白

    金”和“怕上火喝王老吉”的经典营销案例就是让产品的场景深

    深植入用户心智，用户的心理账户是“给长辈送礼”和“吃东西

    败火”要比“买保健品”和“喝饮料”更具价值。

    如果产品在用户场景上定位清晰，是非常容易宣传和推广

    的。这样不仅可以单向获取用户心理账户来满足需求，还可以反

    向影响用户心智。

    小作业

    (试着阅读下列文字，回答问题)

    抖音短视频和西瓜视频都是用不同的场景满足不同用户的场

    景需求，所以它们的用户群不一样，场景也不一样，对今日头条

    是很好的补充。

    ——钛媒体

    《对话今日头条新任CEO陈林》

    抖音和西瓜同样都是短视频，为什么说它们满足了不同的

    用户场景？

    第四章 怎样探索用户的心智用户心智是用户需求的根源

    在用户场景中，用户的心理状态会有各式各样的变化，这些

    变化的根源就是用户心智。如果说用户是产品的根源，那么用户

    心智就是用户需求的根源，用户所做的每一个行为背后都是他们

    在具体场景下，认知某件事后的反馈，这个认知的基础是用户心

    智。

    我们知道编程语言里最常见的就是函数，函数的内容可大可

    小、可长可短，最简单的函数比如加法，就是

    F(x,y)=x+y

    有了这个函数，每次输入x和y的值，就会得到它们的和。真

    实工程里的函数复杂得多，它们能够解决各式各样的问题。我们

    把一个问题的固定解法封装起来，下次再使用时，只需要简单输

    入，答案就会计算出来，不用每次都反复处理其中的逻辑关系。

    对于用户的核心判断，也是这样一个函数：

    想法=F(x,y,z...)

    如果我们知道用户有哪些思维逻辑，并且把它们封装成函

    数，就可以把一些用户当下的感知和场景，作为参数，比如x、y、z等通通输入这个函数，得到一个用户认知结果。对于产品经

    理和创业者来说，认知用户的价值，不仅仅是每次都知道用户当

    下的想法是什么，更重要的是知道用户的心智函数(F)是什

    么。F是对用户的深入理解，可以帮助我们在条件有限的情况下快速准确地判断用户，这是产品从业者的核心竞争力。

    在面试时，基础的问题是“用户是谁”“用户在哪儿”。答出这

    两个问题并不难，难的是我会接着问：“假如发生××，你认为用

    户会怎么样？”此时，对用户认知度不够的产品经理往往会语塞

    了。

    探索用户心智的难点

    既然用户心智这么重要，为什么不把所谓的用户心智函数整

    理成清晰的手册给大家使用呢？照这个方法做的话，百度应该出

    一份“搜索用户心智函数”，淘宝应该出一份“电商用户心智函

    数”。有了这些指导手册，哪怕特别初级的产品经理，也能够做

    好用户判断。

    可惜现实条件很复杂，我们无法将用户心智具象成一行行富

    有逻辑的代码，甚至很难清晰地将其表述出来。原因很简单，用

    户心智是社会问题，有人类意识的参与。

    人工智能目前最难理解的认知就是人类意识。我是计算机硕

    士毕业的，读研期间研究的就是机器翻译课题。如今准确率最

    高、效果最好的机器翻译器都是以统计概率模型为基础实现的，换言之，看似聪明的机器翻译，也只是存有无数语言翻译资料的

    笨拙大脑，在认知每个词代表什么意思、语法结构是什么等方面

    几乎是白痴。包括震惊世人的围棋机器人阿尔法狗

    (AlphaGo)，也只是能够快速且精准地计算正确的概率，而不

    是真正理解了围棋的规则和战术。假设这个函数真能够清晰表述，里面也肯定会有大量的基于

    意识的描述，比如高兴这样的情绪、正义感这样的价值判断等。

    这给我们判断用户的心智模型造成了不小的困难，也说明我们要

    认识用户的心智，一定绕不开“同理心”这样原本就是人类才有的

    能力。

    同理心指的并非是简单地“切换为用户视角”的能力，这个能

    力其实比较简单。比如我们每个人都是许多产品的用户，我们在

    认知这些产品的时候有各式各样的想法，但要说清楚这些想法，其实并不难，难的在于，你能够切换为跟你差异比较大的用户的

    视角。你如果是男人，是否能切换到女人的视角？你如果是高收

    入用户，能否切换到低收入用户的视角？这种难度是陡然提升

    的。我经历过的每个产品，用户都是不太容易换位思考的，尤其

    像美甲消费者这种用户，我花了许多时间体验、思考和总结她们

    的心智，仅去美甲店和美容院的次数，都会让身边的人惊讶。

    读社会学和心理学的书就能知道，每个人的心智成熟过程无

    不受社会环境的影响。一个人之所以成为现在的样子，跟他从小

    的生活状态、接受的教育、日常接触的人都有莫大关系。因此如

    果我们要深究每个人的心智，当然就要深究这些人的过往，研究

    他们的心智形成过程。说到这里，大家或许就能体会到好的用户

    画像对我们认知用户的意义了。

    接下来，我们借助社会科学大师们的智慧，开始正式探索用

    户心智，我将从社会心智和认知行为心智两方面分别论述。

    社会心智：社会对每个用户的影响社会学家乔恩·威特的《社会学的邀请》，已经成为社会学的

    入门经典，这本书从社会学角度展开论述了我们之所以成为我们

    的缘由。与我们惯常所想象的不同，造就我们的并不是我们自

    己，或者严格来说，并不完全是我们自己。每个人都认为自己是

    独立的个体，并独立于所处的世界。我们相信自己能对影响我们

    的东西加以控制，也能精心挑选我们最喜欢的东西，而放弃其他

    东西。从社会学的视角来看，这些是极不真实的想法。我们其实

    是生活在虚幻之中。

    乔恩·威特用一句掷地有声的话说：“我们所处的地位决定了

    我们是谁。”对于一个人，他在社会中的位置，他的经济程度，他的文化程度，他的价值观……这些塑造了他的认知和心智。如

    果你不清楚这些背后的缘故，只是有了他的用户画像，就像只是

    能解释星象，却不能一窥宇宙的奥秘。

    在社会学中，影响一个人的塑造因素，主要是社会地位和社

    会资源。它们包括哪些因素呢？

    一是物质或经济资源，即一个人拥有的财产或者资产。简单

    来说，穷人和富人在许多事情上的判断和认知差异很大，且不讲

    道德和价值观层面的差别，由于贫富差异带来的外部影响依然很

    大，从生活环境、消费习惯到文化程度和价值观，都受物质资源

    影响。

    二是社会资源，即一个人认识谁，他的社交网络，以及在社

    交中的影响力。一方面是他是否有能力影响别人，另一方面就是

    别人对他能施加多大的影响力。比如一个人要是物质条件充裕，但极容易受他人影响，那他的消费习惯和价值认知，就更容易偏

    向自己社交圈子的常见情况；反之，则会更有自己的主意。

    三是文化资源，即一个人的文化程度，知道哪些事情，是否

    有自己的价值观和想法。知识的多寡决定了一个人能否理解产品

    的价值，或者从什么维度理解产品的价值。一个文科生和一个理

    科生，哪怕都受过良好的文化教育，在认知一个产品的价值时，也会有不同的判断。价值观往往都是在从小到大的耳濡目染中形

    成的，受学校和家庭教育影响，也会受所在的社区(大院)、邻

    居、亲朋好友的影响。

    这三个核心资源，相互影响但未必完全重合。我们可以说，一个经济状况比较不错的家庭更容易有较高的社会地位，也有较

    高的文化程度。其实，也存在许多例外：由于拆迁导致的一夜暴

    富，这样的家庭经济实力可能很强，但在社会资源和文化资源

    上，未必能够快速跟上；有的知识分子家庭，经济情况普普通

    通，但父母都是高才生，作为孩子可能就有非常不错的文化资

    源，哪怕经济资源和社会资源比较弱。

    三个资源相互影响，最终施加到一个人的方方面面。在把他们当作用户认知的时候，我们要关注的，是他对于各种事物的认

    知程度，以及核心价值观，重点包括但不限于以下几个方面。

    ● 生活方式。用户当下的生活方式、预期的生活方式，以

    及过去的生活方式。一个人通常要花很长时间才会习惯全新的生

    活方式，旧有的生活习惯会延续很久。大的生活变量也会造成剧

    烈的影响，比如一个大学生毕业进入职场，或者一个青年刚刚成

    为父亲，这种生活方式的巨变会引起许多连锁反应。

    ● 消费心理。消费心理被不同的生活方式影响，也由价值

    观决定。我们可以大致猜想到收入高的群体消费意愿也强，但受

    不同环境影响，也有例外：西二旗的程序员虽然收入也很高，但

    囿于生活方式和价值观，消费意愿很弱。经常有人说，西二旗的

    程序员是每个月拿着50 000元的工资，花着5 000元的钱。

    ● 文化程度。与文化程度直接相关的是学历，同时也有家

    庭教育和成年后受到的教育。文化程度一方面代表的是知识和信

    息的存量，它们会影响用户怎么认知产品，怎么理解产品的每一

    个功能甚至每一句文案；另一方面代表的是逻辑判断的方法，受

    过逻辑训练的理科生能更好地分析客观价值，而其他人往往会侧

    重感性认知。

    ● 价值观。经济资源、社会资源和文化资源会影响一个人

    的生活方式、消费心理和文化程度，这些要素综合起来，就塑造

    了一个人的价值观，也就是认知所有事物的价值判断方法。西二

    旗的程序员每个月只花5 000元钱，穿比较质朴的衣服，不是因

    为他们缺乏认知或者不知道怎么消费，本质上是他们认为在穿着打扮上费心思和时间并不值得。反过来看，大多数互联网从业者

    在购买游戏机、电子数码设备以及虚拟电子商品的时候都更舍得

    花钱，他们更认可这类娱乐方式为生活带来的价值。这在另外一

    些人看来也同样很难理解。

    这些影响因素最终决定了一个人的社会心智。每个人的社会

    心智都有不少差别，没有完全一模一样的社会心智。这些心智中

    又有不少有迹可循的要素，像刚刚提到的西二旗的互联网从业者

    就有不少共同点，而同是小山村里出来的互联网从业者和从小生

    长在一线城市的互联网从业者也有一些不同。多个维度切分，我

    们更能寻找到每一批甚至每一个用户的心理诉求。

    社会学家(以及经济学家)就如同研究社会和人的侦探，他

    们试图抽丝剥茧，找到构成社会和人的真相。社会心智的探寻与

    社会学密不可分，本书只是浅尝辄止。在《社会学的邀请》中，还有许多探讨社会模式的内容让我受益匪浅，比如对家庭的分

    析，对制度家庭、伙伴家庭、新型家庭、后现代家庭的论述，让

    我对一个人背后的家庭生活这一要素有了新的认知。

    接下来，我们讨论一下社会心智的特点。

    社会心智的特点

    在研究分析社会心智时，要特别注意用户社会心智的几个特

    点。第一，社会心智是相对固定的。

    社会心智不会像前文提到的工作中和旅游中的心态那样经常

    变化，对于一个用户来说，他的心智是相对固定的。比如我的朋

    友老张，他在周末要跟家人共度时光，这在他的生活方式中是不

    可或缺的重要组成部分。他的这个习惯坚持到现在，除了要出差

    之类的特殊情况，不会经常变化。

    为什么要强调相对固定呢？因为每个人的生活中都存在巨大

    变化的可能性。如今，老张会跟家人共度周末时光，但总有一

    天，他的儿子会长大成人，那时候他也许就会调整周末的生活方

    式；或者有一天他成了公司的重要角色，比如某个部门的负责

    人，也许就没有办法保证享受每个周末的家庭时光了。

    第二，社会心智是很难用外力改变的。

    社会心智的形成过程很漫长，价值观的塑造不是一朝一夕的

    事，要改变十分困难。另外，只要生活环境和影响社会心智的要

    素不发生大的变化，一个人的社会心智也没有改变的诱因。比如老张跟家人过周末这个心智，是他从小耳濡目染看到自

    己的父母的行为，受到的关于家庭生活的教育，以及日常接触的

    许多影视剧和综艺节目在家庭生活价值观方面的宣导共同塑造

    的。只要不出现大的变数，老张依然会继续受父母影响，继续被

    身边的朋友和影视剧、综艺节目影响，持续巩固自己的价值观。

    我们若是做一个知识付费产品，给老张推荐一些周末的职场

    课程，会不会让他变成一个特别追求职场成就的人？几乎不可

    能，因为他的心智不会因为一个陌生的产品发生改变，而会更受

    刚刚提到的要素影响。

    第三，社会心智很受社交圈影响。

    就如前文所述，社会心智很受自己所处的社会环境影响。比

    如，如今的大多数年轻人远离故乡，往往都是独立生活，与家庭

    的连接并没有那么多。尤其是在一、二线城市的年轻人，工作繁

    重，很少有在线下与朋友聚会和交流的机会，平时的社交关系往

    往都在网上的社区，心智就很容易受此影响。

    许多人的消费观念，在过去会被电视广告影响，如今则经常

    被朋友圈刷屏的文章、网络综艺和直播文化影响，因为这些也是

    身边的朋友和同事共同喜好的内容。如果能够基于这些新的观念

    来设计产品，自然就会更受这些人欢迎。

    另外，容易受社交圈影响并不代表都是受同样的社交圈影

    响。哪怕同样的社区工具，在不同人的社交圈里内容差异也非常

    大。比如转发文章和朋友圈文章，在长辈的微信里就是截然不同的画风，这还是会受身边环境和已有价值观影响的。

    社会心智的应用

    社会心智究竟可以怎么使用呢？我们不妨举几个例子。

    第一，理解用户的社会心智可以判断用户特征。

    用户心智是用户表现出来的行为的根据，因此在遇到数据分

    析、特征分析瓶颈的时候，可以试着判断用户在心智上的差异。

    比如，我们做的是出行平台，区分出了两批用户，一部分是

    高收入用户，一部分是低收入用户。对于高收入用户，我们希望

    用比较高级的专车服务来满足他们，但试验结果是，总有一些用

    户完全无法打动，他们还是在用更便宜的出行服务。这时，该怎

    么区分他们呢？高收入与享受更好的服务是相关联的，这没有疑问，不过考

    虑到用户心智，会发现有类用户，就是这个认知之外的存在。我

    们在接触这些用户后发现，他们有的是在农村或者乡镇长大的，从小家境比较贫寒，直到现在消费心智也没有太多改变，依然极

    其节约，他们对出行的消费心智就是能够快速到达目的地就可以

    了，不需要多高端的服务，那样过于浪费。

    第二，理解用户的社会心智可以判断用户成本。

    前面已经提到，用户心智是很难扭转的，不过依然可以扭

    转，只是成本问题罢了。当前消费者的心理认知也一直在变化。

    10年前，大家对于游戏和软件没有什么版权意识，大都是从网上

    下载免费的或者买盗版的来用；10年后，大家已经有了很好的版

    权意识，花钱在网上看电影，玩游戏，这在过去看起来很不可思

    议。这就仰赖于这些年年轻人消费能力的提升和全社会对于“购

    买正版可以帮助行业更好地发展”这一点的认知，“买正版的虚拟

    产品”已经深入年轻人的心智。

    买正版也许是要倾全社会之力去改造的用户心智，成本当然

    会比较高。我们面临的许多用户心智，未必是非常难扭转的。

    比如，前文提到的在出行方面不愿意接受高端服务的那些

    人，心智上不愿意尝试，但也许我们想办法让他们免费体验几

    次，他们就能够感受到高端出行服务的优势，会慢慢扭转心智。

    这个“免费体验几次”的成本，就是扭转用户心智，让用户成为真

    正目标用户的成本。第三，通过影响用户的社会心智来建立产品认知。

    用户对一件事物的认知未必是一成不变的，虽然让他们改变

    心智的成本很高，但不代表用户心智是难以改变的。

    在传统的营销领域，定位是一种经典理论，即要深入到用户

    的心智，让他想到某件事就联想到我们的产品，或者想到我们的

    产品就能联想到某个概念，比如“怕上火喝王老吉”和“收礼就收脑

    白金”就是典型的案例。当然，定位理论在互联网的生态里遭遇

    了许多挑战，受到了许多质疑，我们只截取这中间有价值的一部

    分参考，其他内容不在本书的讨论范围，就不展开论述了。

    互联网产品大都是持续、长效的服务，尤其像打车、外卖等

    O2O(线上到线下)服务，有许多触点，而并非只有购买消费这

    一个触点。我们要试图在每个触点，让用户感知完整的心智感

    受。

    比如，网约车出行平台就会遭遇许多心智感知问题。作为乘

    客，主打智能出行和大数据出行的网约车平台，如果没有体现出

    这些高新技术在打车上的优势，那么他们就感知不到快车比起出

    租车的优势。假如我们有一个新的功能，可以预测乘客打到车的

    时间，出错率非常低，我们要不要上线呢？还是谨慎为好，因为

    哪怕1%的出错率，覆盖的乘客数都不是小数目，每次出错都会对

    用户心智造成负面影响，乘客会失去信任，对“网约车=高科技=

    高准确率”的心智是一个损害。虽然出错率是1%，但在用户心智

    里却会扩大好几倍甚至几十倍，这种负面感受的积累后果不堪设

    想。在某个足够垂直的领域，一旦用户有“A产品=安全”或者“B产

    品=送餐快”的心智认知，那攻破用户心智对你来说是产品运营目

    标，对竞争对手而言就变成了重重难关。

    认知行为心智：认知心理学对用户的影响

    引入社会学，我们讨论了用户社会心智的形成，社会的要素

    让每个人都成为独一无二的思维个体。这是外部因素如何影响我

    们的心智的理论。还有另外一个维度，就是看我们内在的基因会

    如何影响我们的心智。

    这里我们要引入的，就是认知心理学和行为经济学了，它们

    的构建基础甚至在生物学层面。在心智方面，有一个核心假设是

    这样的：我们的大脑思考有多个系统。

    这个听起来有点玄乎的理论假设，可不是什么地摊文学、民

    间科学的结论，它源于诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的理

    论。他的经典著作《思考，快与慢》的核心主线就是论述人类大

    脑系统1和系统2思维方式的不同。

    要简单描述系统1和系统2的区别，记住这三句话就可以了：

    ● 系统1是无意识的、快速的思维方式；

    ● 系统2则需要注意力集中，做复杂的运算；

    ● 我们通常倾向于用系统1思考，遇到麻烦，系统2再出面

    解决。这是人类大脑在进化过程中减少能量损耗、保护大脑的一种

    功能，在遇到复杂的认知推理或者需要做自我控制的任务时，血

    糖会下降。这种功能造成的结果就是，我们懒得对许多乍一看能

    有判断的事情做进一步思考，倾向于快速得出结论。比如，我们

    听到“非洲人”就会联想到“穷、黑人”，听到“明星出轨”就会联想

    到“道德败坏、品行低劣”等。做简单判断未必准确，但很少出

    错，一旦出错，我们可以用系统2的思考及时修正。

    对于以下几个命题，你可以做一次逻辑推理，看看这个事实

    和客观分析后的结论是否一致：

    ● 如果股票代码比较朗朗上口，股票的回报率就会更高。

    ● 不管是来自哪里的格言，只要是简单句而不是复杂句，就更让人信服。

    ● 在葡萄酒价值的预测和医疗判断中，机器的判断比人的

    判断更准确。

    ● 哈定当选美国总统，是因为他更符合总统应该有的相貌

    特征。

    ● 美国小型企业能生存5年以上的概率是35%，但81%的创始

    人认为他们的胜算超过70%，甚至有33%的人认为失败概率为零。

    ● 90%的司机相信自己的车技高于平均水平。

    ● 宣传海啸的画面很生动，所以会让游客大大高估发生海啸的可能性。

    这些命题都是书中列举的真实案例，会有这样的结果，就是

    因为每个人都存在两套思考系统。由于系统2思考缺失而导致

    的“不理性”的思考方式，我们称之为认知偏误。

    虽然认知偏误听起来不是个好词，但在许多问题上快速思考

    的确能够节约成本。更重要的是，从另一个视角看，作为产品设

    计者，我们服务的是用户，既然用户天然存在认知偏误，那么我

    们就没必要从是非的价值观上做判断，而要深入理解用户的认知

    偏误，这是每个产品经理和设计者的必修课。

    接下来，就从我印象最深刻的一些认知偏误入手，讨论在认

    知用户和产品设计方面要关注的地方。

    用户常见的认知偏误

    损失厌恶

    电商网站的优惠券营销方式已经与当初实体店例如肯德基等

    餐厅的优惠券方式有很大的不同。在过去，优惠券往往是难以获

    得的，我犹记得很多年前能拿到一张肯德基的优惠券，可以兴奋

    很久。如今，电商平台的优惠券，却像毫不值钱的废纸一样，随

    意发放，每个人手里都有不少用不完的优惠券。

    这是不是意味着平台和商家变得更友好了，购物变得更实惠

    了呢？当然不是，优惠券对于平台和商家的价值发生了转变。优

    惠券成了很重要的营销工具，它的核心目的是让原本犹豫甚至没有消费意愿的消费者也来购买商品。

    这个目的的达成，依靠的就是损失厌恶(loss aversion)。通

    过发放大量的优惠券，然后反复提醒消费者：“要是再不赶快使

    用，你就损失了一大笔钱!”

    损失规避损失厌恶，由阿莫斯·特沃斯基与丹尼尔·卡尼曼提

    出，指的是当人面对同样量级的收益和损失时，会觉得损失更加

    难以忍受。科学家实验的结果是：损失带来的负效用为收益正效

    用的2~2.5倍。

    丹尼尔·卡尼曼的实验如下。

    第一组实验：被实验团体先行持有1 000单位的现金。在此

    基础上做出选择。

    A. 50%的概率将持有的现金增加至2 000。

    B. 100%的概率将持有的现金增加至1 500。此实验中，被实

    验团体中16%的人选择了A，84%选择了B。

    第二组实验：同实验团体先行持有2 000单位的现金。在此

    基础上做出选择。

    C. 50%的概率损失1 000单位现金。

    D. 100%的概率损失500单位现金。此实验中，同实验团体中

    69%的人选择了C，31%选择了D。损失厌恶可以运用的领域非常多，在设置用户权益、做用户

    运营等方面还有许多可以借鉴的地方。了解了这个认知偏误，我

    们就知道，“赠送给你一张200元额度的优惠券”和“不领取优惠券

    将损失200元的优惠额度”，用户会对后者的表述方式更敏感，更

    容易受其影响。

    说句题外话，原本由优惠券树立的价格歧视机制(肯德基通

    过发行难以获得的优惠券来筛选对价格敏感的消费者，他们会拿

    优惠券来购物；而价格不敏感的消费者会直接购买)，在电商平

    台新的营销体系里照样存在，我们在“双11”面临的诸多根本搞不

    清楚的庞大优惠规则和机制，其实也是在筛选对价格敏感和不敏

    感的消费者。

    框架效应

    众所周知，要做一个好的金融理财产品，如何向用户表达清

    楚理财收益是最重要的工作之一。哪怕在不说谎的前提下，也有

    许多花样来表达逻辑上其实相同的一件事。

    接下来要说的是框架效应(framing effect)，也是由阿莫斯·

    特沃斯基与丹尼尔·卡尼曼提出的。面对同一个问题，在使用不同

    的描述后，人们会选择乍听之下比较有利或者更顺耳的描述。框

    架效应的基础正是损失厌恶。

    下面有一个经典案例。

    情形一：美国即将爆发一种不寻常的疾病，预计疾病会侵袭

    600人。设想你有权在两个治疗方案中做选择。方案A：你能拯救200人。

    方案B：13的可能性拯救600人，23的可能性一个人也救不

    了。

    情形二：美国即将爆发一种不寻常的疾病，预计疾病会侵袭

    600人。设想你有权在两个治疗方案中做选择。

    方案A：400人会死。

    方案B：23的可能性600人会死，13的可能性一个人都不会

    死。

    大多数人会在情形一中选择A，在情形二中选择B，但实际

    上你会发现，两个情形中的方案是一模一样的。

    框架效应可以运用的地方也有许多。比如，在吸引用户选择

    一套你有预设倾向的方案时，就可以用更加顺耳的说法来表达。

    在损失会比较大的时候，强调收益，在损失比较小的时候，强调

    损失，可以让用户更认同。当然，这里提到的只是如何描述同样

    的事情，而是否要隐瞒一些不利于用户的信息，就不是框架效应

    要解决的问题了，这是由产品设计者的价值观决定的。

    另外，我们了解了框架效应后，也要识破许多数据分析上的

    漏洞。一些精明又熟悉数据的分析师会给我们呈现更加有利的一

    面，如果不能摒弃我们自身作为人类固有的一些非理性偏见，就

    很可能被精心设计的数据结论误导。锚定效应

    一个电饭煲商家有三款产品，它们的价格分别是130元、440

    元和390元，具备的功能数量是3、9和8。上架一段时间后，销量

    分别是1 200、890和200 000。如果你是一个理性的卖家，会怎么

    看待这件事？是不是应该把A和B下架，并停止生产，节省生产

    新型号产品的额外成本？

    我们不妨先想想假如自己是消费者，会发生什么。

    我们是对电饭煲没有太多概念的消费者，听说这个品牌很不

    错，于是来选择一款。当先看到型号A时，我们会想：这个比起

    另外两个有点太便宜了吧，功能也少了很多，看来质量肯定很

    差，于是很快就不考虑A了。

    型号B和型号C看似功能差别不大，C比B只是少了一个功

    能，但价格好像还差不少。我们仔细阅读了C缺少的那个功能简

    介，感觉也没有太大用途，没必要为了这个鸡肋功能多花50元，于是我们把注意力放在了C上。

    C比A功能强大，比B物美价廉，那还等什么呢？下单呗。

    这样模仿一遍，可能你也会有感触了：A和B的销量很小，并不重要，它们就是放在C的旁边，作为一个重要的锚定物的。

    A用来锚定C的质量好，B用来锚定C物美价廉。最终用户在卖家

    的这种锚定路径影响下，购买了C，反而会觉得这是自己充满理

    性的决策。整个过程中，对C的8个功能是否值390元，你其实想

    得很少。这就是运用广泛的锚定效应(anchoring effect)，同样是由

    阿莫斯·特沃斯基与丹尼尔·卡尼曼进行观察，并加以理论化的。

    可锚定的通常都是价格，有时还会有例子中提到的功能、质量

    等。总之，一旦你建立了初始锚定认知，后面的认知就会基于这

    个初始参考物来做判断。

    有几个非常简单的例子，可以说明锚定效应的威力。

    ● 测试对象在5秒内计算1×2×3×4×5×6×7×8或

    8×7×6×5×4×3×2×1。由于测试对象没有足够的时间计算，所以只能尝试估计答案。由小数字开始的测试对象估计是512，由大数字开始的测试对象估计是2 250(正确答案是40 320)。

    ● 一款新饮料，在超市里被摆放到可口可乐和百事可乐中

    间，哪怕价格很高，也能被消费者接受。反之，如果把它跟价格

    很低的饮料摆在一起，哪怕也很便宜、性价比超群，也很难被消

    费者接受。

    ● 询问“乌克兰人口有两亿吗”的答案，平均值是1.75

    亿。询问“乌克兰人口有500万吗”的答案，平均值是1 000万。

    锚定效应的运用极其广泛，不仅可以用在价格方面，还可以

    用来管理用户的预期。例如，你的产品提供送餐服务，如果你刚

    开始告诉用户预计30分钟送到，而25分钟就送到了，跟你告诉用

    户预计20分钟送到，结果25分钟才送到，用户的感知差别会非常

    大。在后一种情况里，用户会很不满意，哪怕你反复强调是预计

    的时间，并不是承诺的时间，也没有用。用户会把最开始得到的信息作为固定的锚点，你后面的任何行为，都会基于这个锚点被

    用户评价。

    网约车行业里，司机对平台的抱怨由来已久，其中最不满的

    因素是收入太低。然而对比网约车司机与出租车司机、货车司机

    的平均时薪，会发现他们在司机群体中已经位居前列。如今抱怨

    的问题，更多还是补贴大战的遗留问题。在之前高补贴拉司机的

    大环境里，网约车司机已经对平台收入有了极高的预期(甚至许

    多白领都下海做司机)，当整体市场回归正常之后，自然就不能

    接受当下的收入了。

    在用户认知价值的过程中，锚定效应是最关键的因素。后面

    论述用户价值时，会详细展开。

    注意力偏误

    做过一段产品后，我认识到，哪怕你在产品上的文字说明写

    得再清晰，用户总有发现不了的情况。这倒不是某些用户比较懒

    惰，我们每个人都是这样的，产品本质上还是工具，我们的目标

    很清晰，就是用工具实现我们的目的。在这个过程中，许多次要

    因素对我们都不重要，我们也根本关注不到，这就是注意力偏误

    (attentional bias)。

    我们要用淘宝购买一个确定型号的键盘，打开App后，我们

    第一时间就要找搜索栏，然后输入型号，从结果列表里选择我们

    最喜欢的。这个过程中，我们通常不关心App一共有几个TAB页

    (标签页)，也不关心首页上摆放了哪些东西。对于无关信息的不关注程度，其实超乎我们的想象。认知心理学把这个现象称

    为“看不见的黑猩猩现象”，指的是当测试对象观看一个主要内容

    是几个白衣工作人员传球并计数传球次数时，大部分人居然没有

    看到一只黑猩猩从工作人员背后经过(国内也有网友做了类似的

    实验，视频供参考：

    https:www.bilibili.comvideoav33469294)。

    滴滴司机经常会遇到一个问题：当决定回家时，由于上一单

    的终点在闹市区，因此结束订单时，很容易被派一个新订单，导

    致没有办法回家。实际上，在结束上一单的结束页面左下方，有

    一个很明显的“休息”按钮。也就是说，司机在上一单结束时不想

    接单是完全可以人工操作的。这个功能，绝大多数司机在我们反

    复宣传和提醒之后，居然还是不知道。甚至之前连我身边的一些

    同事都并不知道这个功能，还来质问我为什么体验特别差。回顾

    反思，主要原因还是司机每天都接很多订单，每次的操作流程就

    是点击那个最明显的橙色按钮进入下一步。就像刚刚提到的“黑

    猩猩现象”，他们只关注橙色按钮在哪儿，然后就点击了，其他

    信息就变成了“黑猩猩”，导致他们哪怕每天都在使用司机端，却

    不知道存在一个“休息”按钮。

    另外一个很典型的“黑猩猩现象”，在互联网时代我觉得可以

    称为“用户协议现象”。我们在注册每个App时都会有一个同意协

    议的过程，有的是阻断式的，要求我们必须阅读才能进入下一

    步，还有的只是勾选，是否阅读是可选的。不过不管是否阻断，几乎没有人看用户协议。这种大段的文字，用户都是视而不见

    的，因为对用户来说，它并不是当下关注的重点。“用户协议现象”延伸出的问题是，用户对大段文字、字体比

    较小的描述，也往往视而不见。在做一个订单量千万级的平台产

    品之前，我根本不敢想象，很多人打客服电话咨询App上写得清

    清楚楚的内容。至于用户为什么还是要打客服电话询问，的确有

    一些是懒得翻手机，但绝大多数都是压根儿不知道产品上有这个

    问题的答案。

    当意识到这个问题后，我在做决策时，几乎不会考虑“用户

    认真阅读小字”这种场景，如果依赖这种场景做功能，结果肯定

    会引发各种异常，用户会大量投诉。于是，要么就是重要信息突

    出显示，要么就是更重要的信息阻断式显示，小字只能给有仔细

    计算和研究需求的用户作为辅助了。

    结合“黑猩猩现象”，我总结了几条设计原则：

    ● 主线流程之外的信息和功能，要默认用户不了解；

    ● 大段的文字和小字体的文字，也要默认用户不会阅读；

    ● 有重要的流程步骤、信息传递，就需要更突出，或者阻

    断式提醒。

    主观验证、证实偏见和逆火效应

    在做了美甲师、外卖骑手和司机群体的产品之后，我觉得最

    有趣的一件事，就是会收集到许多坊间传闻。这些传闻在我们看

    来很荒谬，但在人们的口口相传里，非常斩钉截铁。比如能不能接到更多的订单，是他们最关心的事情。关于怎

    么接到订单的传闻就有以下这些：

    ● 如果没有订单，反复开关蓝牙，就能接到订单；

    ● 如果没有订单，就打客服电话骂客服，骂完就有了订

    单；

    ● 如果没有订单，就重启一下App，然后就能有订单。

    他们在知道我是产品经理之后，甚至会偶尔打电话或发微

    信，让我派单。还有许多关于平台策略的传闻，有时听起来跟各

    朝各代那些逸闻野史一样传奇，这是为什么呢？

    第一，前面提到的这些用户的确很少了解科技产品的原理，并不熟悉派单系统是如何运作的，于是会有许多猜想，这些猜想

    是符合他们的“个性心智”的，受环境影响。第二，他们主观上会

    做一个假设，这是我们倾向于用系统1来思考问题导致的，这个

    假设会偏向一种简单的可以解决的逻辑。第三，就引出我们本节

    要讨论的问题了：用户在有了主观判断后，收集的各种信息，都

    会经过处理补充进这个判断，这会加重和坐实自己之前的判断。

    这时，可能会发生以下三个偏误。

    第一，主观验证(subjective validation)。一个人如果认为某

    个观点或者判断特别重要，会主观上把许多无关的信息作为支持

    这一观点的论据。主观验证经常和星座与一系列心理测试联系在一起，当你认

    定测试结果会对自己有帮助，或者比较相信“专家”和“科学”给的

    结论时，就会潜移默化地将这些实际上未必有关联的信息附加到

    自己身上。

    如果外卖骑手或者司机认为系统派单与开关蓝牙相关，就会

    主观上对与蓝牙相关的信息非常敏感。身边一旦有关于蓝牙的只

    言片语，哪怕不是特别相关，也会在他们心中加重对自己观点的

    支持。

    第二，证实偏见(confirmation bias)。当有了一个假设后，我们会偏好能够验证假设的信息，而不是那些否定假设的信息。

    当外卖骑手或者司机听说，有人通过开关蓝牙来接单并不起

    作用时，他们不会认为这个就否定了自己的假设，而是认为操作

    方法可能有误，甚至这是条假信息。从另一个视角看，也由于外

    卖骑手或者司机需要更多比较确信的假设来让自己在接不到单时

    有事可做，可以尝试解决办法，因此也更偏向相信假设信息。

    第三，逆火效应(backfire effect)。这是一种更严重的证实

    偏见，即当假设被相反的信息否定后，我们反而更加深信自己原

    本的假设。

    人的思考方式里有根深蒂固的叛逆性，尤其在缺乏自我批判

    的习惯时，会对外部反对自己想法的声音持有敌意，对方越是急

    切说服你，你越是认为他说的是假的。

    外卖骑手或者司机听到其他用户、客服或者平台官方提供的证实他们的猜想是错误的信息后，有不少人反而会觉得“他们都

    是不清楚真相的”或者“官方的辟谣肯定心里有鬼”，继而更加深信

    自己的猜测是正确的。

    这些偏见会导致当我们想扭转用户的固定心智(包括观点、判断、假设等)时，要传递信息非常困难。意识到这些困难，并

    且设法解决，也是作为产品经理和设计者要考虑的。假定用户会

    全盘接受所有的信息，或者假定用户很容易被说服，都是有问题

    的。

    概率思维与01思维

    假设我们产品的一个功能，有95%的概率不会出问题，这是

    一个好功能吗？在一些限定条件下，我们会认为这是一个好功

    能，比如是预测消费者即将买什么商品的功能，或者判断用户病

    症的通用逻辑，准确率已经非常高了。

    但是对于用户来说，这是一个好功能吗？未必。因为对于用

    户来说，他并不是从整个平台视角理解产品的，而且关键在于，他遭遇到的并不存在95%这个数字，对于他来说，只有0和1，只

    有正确和错误。

    因此这要看01思维在用户使用产品时，会是怎样的需求和场

    景。更重要的是，一旦失败，造成的后果如何。比如我们是一个

    搜索引擎平台，提供医疗广告信息，那么对于一些患重大疾病的

    用户，我们平台的广告就是决定他们生死的因素，不能儿戏。这

    时候，概率视角下哪怕我们做到99%的准确性也不一定够，因为用户如果以亿计数，1%的用户就意味着几百万人可能会受错误的

    广告误导。如果我们是一个即时通信工具，发送信息失败的概率

    可能是1%，失败之后我们可以重新发送，这种成本就是相对可接

    受的。

    这是我基于一系列关于概率的认知偏误总结出的。严格来

    说，这些不能算是用户或者我们的认知偏误，应该说是我们与用

    户视角认知有很大不同，不能单纯拿我们的概率思维逻辑来认知

    用户的心智。曾经服务过美甲师群体、外卖员群体和司机群体的

    我，对此印象深刻，用户在我们的数据库里，是一个个数字，但

    每次我们施加的影响，落在他们身上，都是有关他们能不能很好

    地在平台上通过劳动获取收入的重要问题，从细枝末节的文案到

    一个核心的策略变化，背后影响的都是几百万甚至上千万个家

    庭。

    要牢记：我们做功能时用的是概率思维，而对用户来说，只

    是0和1的关系。

    知识的诅咒

    在概率思维与01思维背后，还有一个波及范围更大的偏误，也就是知识的诅咒(curse of knowledge)，这个像是从《哈利·波

    特》里走出的名词，其实很好地形容了偏误的要点：知道得越

    多，反而越容易做不好。

    这个偏误来自斯坦福大学心理学博士论文中的一个实验：把

    测试对象分成两组，给A组的学生一个清单，都是一些大家耳熟能详的儿歌。A组学生要做的事情就是拍桌子，在桌子上把这个

    节奏给打出来，然后让B组的测试对象猜他们敲打的节奏到底是

    什么歌。对于B组的测试对象来说，这个猜的过程并不容易，120

    首歌，B组仅猜出了3首。从概率上来说，只有2.5%，但A组的学

    生认为B组能猜中一半，也就是50%。

    这个实验非常精确地描述了知识的诅咒现象：我们了解的知

    识越多，就越会丧失在不了解的视角看问题的能力。在产品决策

    中，避免这个现象至关重要。

    前面的注意力偏误引起的问题，就是一个典型例子。用户由

    于注意力偏误并没有了解到在订单结束页面其实是可以停止接单

    (收车)的，但我们设计产品的时候以为所有用户都已经知道这

    个功能了，假设用户跟我们一样，对产品非常了解。当我们看到

    数据显示许多司机经常取消订单时，不会意识到是司机并不知道

    有在结束订单时休息的功能，他们着急回家，只好取消订单，而

    会认为出现了其他问题，这样最终的推理决策都会有问题。

    在产品方面，我们作为产品经理可谓“全知”的存在。虽然我

    们知道产品的各种细节、存在什么功能、有哪些策略，但我们做

    任何功能，都要假设用户的信息是缺失的和不完整的，而且缺失

    和不完整的部分也经常不一样。这其实极其困难，困难到真的会

    觉得像诅咒一般痛苦。有时用户缺失的信息让人震惊：有很多司

    机并不知道每天有什么奖励活动，不知道在平台上可以购买保

    险；有很多乘客其实也不知道可以买优惠套餐出行，这样更加便

    宜；等等。在真正发现问题之前，我们还会下意识地以为这些司

    机和乘客对活动和策略不满意。摆脱知识的诅咒的第一步，就是先意识到自己是“全知”的，而用户的认知程度参差不齐。有许多产品经理认为，只要同理心

    足够强，那么用户想什么就都知道了。同理心当然非常重要，但

    要真正认识到用户的想法，要体验他们的视角，并不是仅有同理

    心就能搞定，用户会从什么视角认知，在摆脱知识的诅咒之前，很难意识到。这就只能依靠频繁地与用户沟通，获取用户的想法

    来保障了。

    峰终定律

    峰终定律(peak-end rule)也是丹尼尔·卡尼曼提出的经典理

    论，经常运用在服务业。这个定律的核心结论是：高峰(不管是

    正向，还是负向)时与结束时的两个感觉，是未来最容易让人回

    忆起的体验。

    映射到产品和用户，也就是说，不管整体流程如何，用户使

    用产品后对产品评价优劣，往往源自他在最高峰期间的体验如

    何，以及在结束时的体验如何。

    我们拿打车出行为例，整个过程有很多与产品的触点，主要

    的有输入地址、叫车、等车、上车、行程中、下车、支付。在这

    些过程中，最高峰的体验如果是冬天寒冷气温下等待时间太久，那么这就会形成用户的固有印象。又或者在车上与司机发生一些

    纠纷和不愉快，也会让用户留下很差的印象。当然如果碰到一个

    很不错的司机，服务体验很好，乘客也会留下很不错的印象。这

    些印象作为峰值体验，与下车时和支付时的结束体验，会抹除其

    他体验记忆，最终形成用户的固有印象。可想而知，在出行中如果有比较坏的体验，会比内容资讯、娱乐这些产品更容易让用户

    印象深刻，而一旦服务有疏漏，最终用户的峰终体验就会很差，对出行服务的印象自然会很差。

    宜家效应

    用户在判断价值时，会受一些特定要素影响，做出未必理性

    的价值判断。前文提到的锚定效应是一种，而宜家效应是另外一

    种，它会让人高估自己劳动带来的价值。

    宜家效应(IKEA effect)是由一位行为经济学家、《怪诞行

    为学》的作者丹·艾瑞里提出的。听名字就能判断出，这指的是宜

    家家居生产的那些常见的需要用户自己组装的产品。

    “高估自己劳动所得”在许多产品和营销策略中会有不少帮

    助，例如，通过完成一些小游戏让用户感觉到“这些奖品是我自

    己赢得的”，于是特别珍视。如果奖品是优惠券，那用户会更倾

    向于在截止日期之前用掉，因为他们会高估奖品的价值。

    另外，宜家效应还能提醒我们：对于用户花费时间和精力得

    到的权益或者虚拟物品，在做削弱它们或者导致它们贬值的事情

    时，要特别谨慎。比如在产品内有个会员体系，用户通过简单的

    打卡和完成任务来升级，这时要做调整，取消会员权益，哪怕是

    权益并不多，哪怕可以补偿一些现金，用户也会强烈反对，因为

    在他们的认知里，付出了这么多的劳动不能白费，哪怕换算下来

    实际的价值并不高。

    间隔效应和延迟效应一个网络游戏的产品设计者在新版本里加入了新的战斗机

    制，这个机制略有一些复杂，需要玩家去学习。对于这个学习策

    略，设计者提出了以下几种方案(假设分阶段学习不影响游戏体

    验)，你觉得哪种方案的效果会最好？

    ● 给出一次性完整的教程，要求用户一次学完，早学完早

    省心；

    ● 给出阶段性的教程，不过要在三天内集中学习；

    ● 给出阶段性的教程，不过可以用10天时间慢慢学习。

    在这个例子中，可以运用两个心理学效应。一个是间隔效应

    (spacing effect)，即比起无间隔的重复接触，有间隔的重复接

    触会有更好的记忆和学习效果。这个效应大家应该不陌生，我们

    从小到大的应试教育，都是间歇性地记忆、做测试，而不是一股

    脑儿学完。另一个效应是延迟效应(lag effect)，即比起短延迟

    时间的多次重复接触，长延迟时间的少次接触有较好的记忆与学

    习效果。也就是说，延迟时间更长，更有利于学习记忆。

    这类考虑在复杂业务的产品中很常见，例如我之前负责过的

    外卖骑手和司机方向的产品，它们有许多服务规则和接单流程需

    要用户学习，用哪种学习教育策略，至关重要。

    几条关于用户心智的建议

    认知偏误作为行为经济学、认知心理学的核心概念，成为我

    们认识用户心智最重要的钥匙，结合外部要素影响的社会心智，最终影响了每个人看待世界和如何行动的方式和方法。

    提到认知偏误，还要提到一本书——《超越智商》。这本书

    的作者基思·斯坦诺维奇其实是系统1和系统2理论的首创者，不过

    丹尼尔·卡尼曼把他的理论发扬光大，建立了更成体系的学术理

    论。这本书从更基础和更专业的视角论述了大脑思维的差异，深

    入理解了这本书，也就掌握了认知行为心智更基础的形成背景和

    要素，能对认知行为心智有更深入的理解。

    同时，也推荐阅读维基百科的“认知偏误列表”，这里有一份

    国内的复制版本供参考

    (https:www.jianshu.comp57c30f211734)。

    最后简单提一下，基于上述的用户心智，我们应该怎么更好

    地认知和判断呢？我有以下几条建议。● 获取足够完善的用户画像和用户场景。用户画像和用户

    场景不仅可以直接拿来为我们的产品决策做参考，也可以帮助我

    们更好地认知用户的心智是什么样的，建立对自己用户心智的认

    知模型。

    ● 要对普遍存在的认知偏误有些了解。认知偏误有不少是

    根植在我们作为生物的基因中的，理解这些“非理性”要素，才

    能让我们从表面的猜测中抽身出来。就像上文提到的例子，我们

    倘若一味责怪有的用户不去阅读小字，或者有的用户不主动理解

    我们，这是没有意义的。清楚他们背后的动机，再做判断，然后

    把握用户，才能更有效。

    ● 要有极强的同理心。除了整合客观信息，有时候产品经

    理和设计者还要对用户表达的内容做分析拆解，对用户行为背后

    的心理决策逻辑做共情猜测，才能知道真相。人是复杂的动物，言语背后是想法，想法背后又是复杂的意识，没有同理心很难捕

    获对方内心的想法。

    ● 要用科学论证的精神反复检验。哪怕是诺贝尔经济学奖

    得主的理论，也不会是四海皆准的，或者说所有科学理论都是有

    可证伪的特征的，也有诸多适用范围和约束条件，不能盲目相

    信。每个人负责的产品都有不同的用户，这些用户身上的心智法

    则是怎样的，他们的F函数是什么，需要我们自己去发掘。发掘

    的工具就是科学方法论，这一点我们在本书最后讨论。

    我和老张的讨论老张：感觉用户心智其实就是用户画像，只不过描述的是一

    些固有的心理和价值观等。

    刘飞：没错，这么讲也可以。不过用户心智是更深层次的发

    掘，去探索用户一些言行背后更本质的原因。越本质的东西通常

    越准确，也越有复用性。比如有许多用户心智的通用特点，就是

    我经历了很多用户群体才感知到的，像概率思维和01思维。

    老张：那么问题来了，道理我都懂，可是假如我要成为一个

    认知用户心智的专家，就要读很多书，让自己变成社会学专家和

    认知心理专家吗？你总结的这些认知偏误只是常见的，要全部掌

    握得花些日子吧？费那么大劲儿，最终用得上吗？

    刘飞：问得很好。用户心智的认知，我在本章给出的关键还

    是理念，不是完整的方法论。我试图告诉读者，用户处于社会环

    境中，存在社会心智，我们要把他们当成社会中的节点。另外，用户还存在许多认知方面的偏误，我们要时刻警惕。当有了这种

    意识之后，需要建立的是初步的知识框架，就是“我的用户通常

    有怎样的社会心智和认知行为心智”，而不是大而全的“全人类

    通常有怎样的社会心智和认知行为心智”，后者是科学家研究

    的，我们要学习理解的是前者。另外，不清楚用户心智未必就完

    全无法做用户认知，粗浅的、表面的认知也能帮我们做产品决

    策。用户心智可以让决策更加准确，这属于锦上添花，而非雪中

    送炭，因此肯定不是成为产品经理或者设计师、决策者的必要条

    件。

    只是，产品决策者在一个产品乃至一个企业中的价值，会通过决策能力体现，能够认知用户到什么程度，也间接决定了产品

    决策者的层次和水平。

    小作业

    (试着阅读下列文字，回答问题)

    其实，印度可能是和中国最相似的一个大市场。为什么这么

    说呢？你看中国和印度有非常多的相似点，两国都是文明古国，历史极其悠久，人口众多，历史上又都被西方人侵略；目前，两

    国都不够发达，相对没有那么富有，对西方的文化和生活都有一

    定向往。在这个大背景之下，两国市场的很多消费者心理可能是

    类似的，比如年轻人多，竞争就业压力大，小朋友的教育都受到

    极度重视，课业负担重，国民心理缺乏安全感等。这些东西反映

    到互联网的产品设计上也会有相似的体现。

    ——小米印度产品负责人齐云飞

    职人社《探秘印度互联网》

    在社会心智层面，中国人和印度人有哪些相似的地方？又

    有哪些不同的地方？

    第五章 找到真实有效的需求点

    对于许多产品经理和创业者来说，都是言产品必提需求。前

    文我也提到过，产品思维的核心就是用户和迭代，而用户思维的

    主要目的就是认知用户，以充分了解他的需求，弄清楚产品的价值，从而有效地做出受欢迎的产品。我们探讨了这么多用户画

    像、群体、场景、心智，无非就是要对用户需求有更深的认知，而对用户需求的理解则是认知用户的最后一步。

    其实有不少人对于用户需求的理解十分粗浅，令人咋舌。我

    在咨询平台接受许多创业者或者想创业的行外人咨询，他们对需

    求的理解通常都有许多常识性的误解。

    有朋友说，他想出了一个精彩的点子。我问点子是怎么得出

    来的，他说是跟身边的亲戚朋友花了一个下午头脑风暴想到的，认为这个点子是人们的一个痛点，是真实的用户需求。

    有朋友说，他想到了一个非常有效的婚恋配对方法，能解决

    许多人的问题。我问这个方法有没有经过验证，他的回答是，他

    问过许多人，这些人都认为这个方法能解决自己找不到对象的问

    题。

    有朋友说，他搜集了上百个用户在使用手机过程中的意见和

    抱怨，于是做了总结。依据这样的一个清单做出来的手机，肯定

    能在市场上所向披靡。

    这些例子都存在哪些对需求认知的问题呢？先不给出答案。

    我们先探讨下需求到底是什么，以及需要遵从哪些原则。

    我总结了7条原则，我们逐一讲解。需求是用户对解决现存问题的需要

    第一条原则要点题，就是需求的定义。需求的定义在网上有

    很多，人们从很多维度理解需求。比如，有人把需求称作“痛

    点”“痒点”等，这种主观感性的词语不利于我们理解需求，会让大

    量初学者误会需求。有人会把需求与社会学、心理学的需求挂

    钩，用马斯洛需求理论来定义需求，这也会剑走偏锋，强调不了

    重点。社会学科的需求理论是用来帮助我们理解用户和需求的，但很难定义在产品领域到底什么是需求。

    我对产品领域里需求的定义是这样的：用户对解决现存问题的需要。

    假如我们在进行一场辩论赛，第一步当然就是拆解题目了。

    题目里的每个词语，都需要做简单注释。

    首先是“用户”，在前文的第一个例子中，拿七大姑八大姨作

    为用户的人还有很多，他们并没有意识到产品面对的用户人群差

    异非常大，在亲戚朋友中获取的信息通常都是有失偏颇的(以及

    会考虑到不打击你的积极性，违心表达)。了解真正的用户在哪

    里，他们是谁，特别重要，这个在前文花了不少篇幅强调过。我

    们的需求只能源于我们想获得的这些用户，同时我们也要对这些

    用户需求进行抽象。这样的需求才有价值。我们会在第四个原则

    中展开论述。

    其次是“现存”。这里要着重提醒，并非是想象中的所有需求

    都有可能被用户买账，我们做的不是50年后的产品，不是100年

    后的产品，更不是科幻故事里的产品，再炫酷，再有趣，不能解

    决现在的需求，也没有意义。

    有朋友会说，那乔布斯开创的智能手机时代呢？对iPhone的

    需求可不是现存的，对移动互联网的需求也不是现存的，它们怎

    么就能让用户买账呢？

    这是个非常好的问题，有这种想法本质上仍然是对需求的定

    义理解不足。我们提到了需求是“需要解决的问题”，而不是“某一

    个产品”。在这个问题中，用户需要的并不是“某一个产品”，比如

    智能手机，用户需要的是“解决我的问题”。这个问题包括快速获取和分享信息、移动办公、碎片时间的娱乐……这些问题在功能

    机时代无法得到有效解决，但iPhone能够有效解决。这是乔布斯

    对用户需求的现状有了天才般认知后设计出的产品，恰恰不是凭

    借对未来的想象创造的产品。

    我们经常说，需求不是创造出来的，用户要解决的问题也不

    是创造出来的，就是这个道理。有不少人认为“用户应该×××”“他

    们需要×××”，它们在可预见的未来内有可能发生，但只要用户还

    没有遇到这些问题，还没有面临解决问题的境况，用户就不需要

    这个产品，最后，这个产品难逃被淘汰的命运。

    苹果的另一款产品牛顿就是如此，同样出自苹果的手笔，这

    款在目前来看仍然很优质的产品在当时就没有满足用户的需求，从糟糕的手写识别到很慢的数据传输速度，最终无法解决用户提

    升效率的需求，成为苹果历史上最失败的产品之一。

    再次是“问题”。问题不分大小，不分场景，只要是用户需要

    解决的问题，就是需求。这里就可以运用“痛点”“痒点”或者马斯

    洛模型等作为参考，它们可以协助我们定义问题的大小，即严重

    程度。

    平时要出门，打不到车是痛点，需要更高效的约车平台，这

    是痛点，而打到车之后口渴，需要车上有一瓶水，这是痒点。先

    满足哪个需求，再满足哪个需求，要视问题大小而定。先区分是

    不是问题，再区分是多大的问题。

    最后是“需要解决的”。有许多问题并不需要解决，有的源于我们对用户认知的不足，比如我们认为凡是胖子都应该减肥，但

    肯定有许多胖子会觉得这不是他们的问题；又或者我们发现单身

    青年特别多，于是就觉得婚恋产品肯定有市场，却没发现越来越

    多的人觉得单身挺好的，成了不婚主义者。这些都属于我们强加

    给用户的需求，不是真实需求。

    一些问题源于用户个人能力所限，也会认为暂时不需要解

    决。比如还在攒钱还房贷、平时工作很辛苦的上班族，他会有娱

    乐需求吗？他是不是也需要一个豪华家庭影院来放松？存在需要

    放松这个问题，不过对于他来说，是不是当前就要解决，可能就

    不确定了。由于经济能力所限，他可能会觉得这是10年后要考虑

    解决的问题，现在将就一点，玩玩手机就可以了，这时家庭影院

    就不是他的需求。

    对于用户来说，我们发现他们的问题，并不难，但问题是客

    观的，需要解决是主观的。我们只看到了问题，却不考察用户是

    否需要解决问题，同样会偏离真相。怎么获取用户的主观想法

    呢？当然要借用我们前文所说的用户心智，我们要看他是什么样

    的人、在过着什么样的生活。

    如此，理解了“用户对解决现存问题的需要”这句话，想必就

    能更准确地判断到底什么是我们需要关注的用户需求了。

    需求不是无边界的

    需求是当下要解决的问题，不是随时都需要解决的问题，与

    此同时，需求也不是无限制需要满足的。超过一定的边界后，用户的边际收益会骤降，甚至降到零(也就是没有意义了)。

    试想我们在使用搜索引擎寻找关于某个人的资讯，只要准确

    度够的话，可能前10篇新闻就能满足我们了。这时候搜索引擎具

    体是搜出100篇，还是10 000篇对我们的意义不大。或者从另一个

    维度看，准确率能够做到足够高，比如首页的点击率都已经到

    99%了，再提升准确率的价值，无非就是看用户点同一页上面的

    还是下面的一个网址，体验差别很小。

    对于外卖平台而言，用户最关心的是餐品完善程度和送达时

    间。对于前者来说，假如用户喜欢吃汉堡，那么3~5种汉堡店也

    许就能满足这方面的需求了，提供200家汉堡店根本没有意义；

    对于后者来说，用户满意的送达时间如果是20分钟，那么从40分

    钟做到20分钟和从20分钟做到10分钟，对用户的价值显然是不同

    的。

    绝大多数情况下，越过这个满意的边界，用户的满意度不会

    一点儿都不变，但变化程度会非常小。无限制地满足用户需求的

    价值会变小，我们可以称这个边界点为“用户体验边界”。关于这

    一点，我们在下文的“用户体验”部分会详细论述。

    用户的诉求不等于需求

    国内产品领域被误解最多的一句话应该是“人人都是产品经

    理”，而排第二名的可能就是乔布斯的那句“人们不知道他们想要

    什么，直到你把产品拿给他们”。

    这句话本身的含义价值极大，它讲的道理有三个：我们先不讲被误解的部分，先分析一下这三个道理。

    人们通常无法表达自己的需求，是由于并非每个人都是抽象

    问题的专家，但大多数人的需求和“要解决的问题”都是需要抽象

    和梳理的。例如，“用户需要的不是马，而是更快的交通工具”，所以需求是交通工具。

    大多数人在没有掌握或者没有刻意使用抽象和分析能力时，对于许多事情的认知都是很粗浅的。比如对于搜索引擎的使用体

    验，我们在平时不会总结搜索体验究竟如何定义，若是问一些用

    户如何定义搜索引擎体验，他们也许会说界面更好看、信息排版

    更舒适等。这时候如果刻意做抽象，才能意识到用户会在翻了许多页之

    后仍然没有找到想要的结果而烦躁，因此前几页的点击量就代表

    是否能更快速、准确地找到结果，这是需求和体验的抽象。让用

    户来回答，是强人所难。国外某成人网站在定义视频质量时，用

    的是播放该视频时离开网站的用户数量，这被许多人称为天才式

    的产品设计。你也不妨站在认知用户的专家的视角，想一想这是

    为什么。

    反过来说，这就是“人们表达出来的需求经常是不准确的”的

    原因。人们其实无法准确表达在真正使用产品时的需求，往往都

    是直接给出一个解决方案，而这不是他们背后的需求，比如用户

    不会要求“更快的交通工具”，而会要求“更快的马”。

    我做后台产品，在与运营同事对接时，经常会收到一些需

    求，比如“在某个界面增加一个筛选项”或者“做一个导出Excel的

    功能”。他们有时会直接把产品方案画个八九不离十，提供给

    我。这倒不是要打击运营同事的积极性或者认为他们越俎代庖，但是他们作为运营后台的用户，通常给出的建议都是直觉上的解

    决方案，而不是背后的需求。这些解决方案一般都会缺乏梳理分

    析，未必是最好的实现方法，甚至未必有效。比如，单纯增加一

    个筛选项很简单，可是如果筛选项变多，在做选择的时候效率就

    会降低。这时，可能额外增加一个独立的界面效率会更高，这是

    他们无法判断的。

    当我们做用户调研时，用户难以像在实际场景里那样切身体

    会和推理出准确的结论，大部分原因就是前文提到的认知偏见，用户不是完全理性的人。比如我们问“假如产品增加某功能，您觉得好不好”，用户会根据“这是不是好事”来评判，很少会认为这

    个功能不好。但产品真正上线后，这个功能会覆盖多少真实场

    景，用户有多大的概率会认可这个功能，跟调研结果的差别会很

    大。

    所以这是认知用户的专家存在的意义，也是产品经理的一个

    核心价值。产品经理始终是离用户最近的人，他们能了解用户真

    实的想法，甚至比用户自己更清楚。

    怎么验证用户不知道自己想要什么呢？唯一的验证方法就是

    让用户使用产品。本章开始提到的例子里，跟亲朋好友收集的需

    求很可能是伪需求。我遇到过许多朋友的实例，就是产品真的生

    产出来了，原本承诺会使用的亲朋好友只是礼貌性地试用了一

    下，很少有能坚持下去的。

    产品经理或者设计者要判断用户需求，只有两种方法：要么

    是特别有经验且足够自信，也有极高的天赋，用行业经验和同理

    心捕捉用户需求，比如乔布斯、张小龙这样的产品界大佬；要么

    只能投入市场测试用户使用产品的情况。坦白说，大多数人并不

    具备较高的天赋，有不少人也不具备很成熟的行业经验，因此更

    需要用投入市场的方式快速验证，这也是迭代思维的价值，我会

    在后文展开论述。

    实际上，很多人不仅以为“用户知道自己想要什么”，也以为

    自己知道用户需要什么，结果把产品做得非常完善和冗杂，其实

    在真实需求上没有打动用户，结局惨淡。2013—2015年，是国内

    创业最火爆的时期，大量的创业者都在犯这样的错误，没有脚踏实地验证用户的需求，而是听信了用户调研报告或者自己的主观

    臆断。

    以上是“人们不知道他们想要什么，直到你把产品拿给他

    们”的解读。那么许多人会怎么误解这句话呢？他们认为这句话

    的核心含义是：既然用户自己都不知道自己的需求，那就不需要

    认知用户需求了。

    在这些人的理解里，需求全都是猜想出来的，碰巧被用户特

    别喜欢，于是就成了风口，产品就成功了。汽车是猜想出的，飞

    机是猜想出的，QQ是猜想出的，淘宝是猜想出的，全凭创业者

    一个精彩的创意再加上极佳的运气……

    这是一种很有代表性的误 ......