一张图，读懂《产品思维》
2020-11-24 17:48:17 15 举报AI智能生成
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产品相关，干货
作者其他创作
大纲/内容
《产品思维》
认知用户
原因
用户是一切产品的源头
用户不是理性人
用户画像的正确打开方式
核心
用户是谁
用户在哪
什么是好的用户画像
定义
解释用户是怎样的人
除了性别、年龄、籍贯、职业外，构建真实感
根据用户画像的特征与描述，推测他们工作生活环境
描述心理状态
认知能力
最有效的方法
与用户见面，比如滴滴设计的时候，在司机中午聚餐的小餐馆调研、访谈
案例
年轻有活力的白领、外来务工的小伙子、下岗大叔
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
区分真实用户、潜在用户、核心用户、边缘用户，建立对用户完整性描述
建立数据与用户画像的关联
方法
基于产品特性寻找相关数据
社区类产品
用户参加群组，贴的标签
出行类产品
出发地与目的地判断
建立数据、特征、画像的关联
赋予数据特征标识
根据用户数据的特征标识，聚焦用户人群，构建人群画像
加入高收入信用卡交流
特征
高收入特征的聚集，聚焦用户
聚焦
建模的过程
P=αA+βB
用户画像与用户特征的应用
判断当前用户潜在需求
寻找潜在用户
梳理用户不同需求
用单一用户群体到用户群体矩阵的多视角认知
产品萌芽时，寻找潜在用户群体特征，判断当下用户核心特征
寻找用户属性，为推广活动，功能和服务做判断
发展到一定规模后，产品为用户提供更丰富的功能和服务
人群划分
规模更大后，推广个性化服务阶段
多个维度拆分不同群体，形成特征与用户画像多维度矩阵体系
如何认知用户生命周期
随着用户与平台关系的转变，用户认知和行为出现较大变化
不同生命周期，用户需求不同
真实用户与潜在用户
真实用户
持续使用产品的用户
Aha moment
注册用户完成了一系列操作后，真正留在了平台上，出现有规律行为
潜在用户
还没有使用，但是有需求使用的用户
案例：Facebook
国籍、年龄、居住地有一定条件的非真实用户人群
有了7个好友的注册用户人群
威胁：真实用户转变为潜在用户
因为某种需求未得到满足，对产品丧失信任
潜在用户、新用户、老用户与流失用户
新用户
预期不稳定，对产品认知较少，很大不确定性
关注诉求，使之成为老用户
老用户
持续使用产品，产生商业价值
威胁：老用户离开产品，成为流失用户
注册但没有7个好友的用户人群
有了7个好友的用户人群
流失用户
连续半个月没有登陆过的用户人群
解决方式
运用激励手段，注册成为新用户
通过功能，快速为用户带来实用价值
确保持续使用产品
分析流失原因，解决其问题
人群转化通路
普通用户与付费用户转化
普通用户
付费用户
核心老用户转化：过渡期用户
次新用户
衰退用户
陷阱
对于生命周期的划分仅仅基于对用户的认知，而不是源于数据聚类、已有的数据方法
划分生命周期，不是用户视角，只是平台视角
利用场景判断用户真实需求
用户场景是对产品所在外部环境的描述
到现场去
用户场景分析
考虑产品使用的外部环境
判断用户
判断外部环境
整体考虑需求，才有可能是真需求
考虑使用手机的物理环境
大多数互联网产品载体为：手机、电脑
任何场所有可能使用手机
考虑不算舒适的使用场景
开车
需求：屏幕抖动
解决方式：视觉效果调整，字体放大，可操作范围放大
紧急处理情况
需求：求助客服或报警
解决方式：降低操作路径与步骤
考虑外部环境变化
信号不好，如何操作？
阅读APP，夜间模式
考虑用户所在的社会场景
用户不仅仅是物理环境世界的理性人，也是社会环境中的社会人
社会场景
让用户尴尬
有些功能会发出声音，在某些场景下不合适
考虑用户心流
用户在特定心理场景中的状态
游客在旅游景点的消费
心流：我正在旅游
心理账户
现实中客观等价的支出或收益在心理上划分到不同的账户中
判断每天、每月花多少钱，在什么事情上
利用场景判断需求
案例：娱乐产品
场景：用户虽然需要娱乐，但是不是不分时间、地点、场合
解决方案：工作时间以外的休闲时间
怎样探索用户心智
用户心智是用户需求的根源
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，认知基础就是用户心智
公式
想法=F（x，y，z...）
F：心智函数，xyz：参数
探索用户心智的难点
无法形成心智函数手册
无法掌控人的意识与心智
一个人之所以成为现在的样子，和他从小的生活状态、接受的教育、日常接触的人有很大关系
了解心智，就要了解这些人的过往
社会心智：社会对某个用户的影响
塑造一个人的因素
物质或经济资源
拥有的财产或者资产
社会资源
认识谁，他的社交网络，社交影响力
文化资源
文化程度，知道哪些事情，是否有自己的价值观和想法
影响
生活方式
过去，当下，未来
消费心理
受生活方式、价值观影响
文化程度
学历，家庭教育，成年后受到的教育
消费观
经济来源、社会资源、文化资源影响一个人的生活方式、消费心理、文化程度
特点
相对固定的
很难用外力改变的
受社交圈影响
应用
判断用户特征
案例：出行平台
高收入用户：更好的服务
低收入用户：更低的价格
判断用户成本
案例：不愿意为高端服务付费的人
免费体验，扭转心智
建立产品认知
互联网产品是持续、长效的服务
每个触点，让用户感知完整的心智感受
足够垂直领域
A产品=安全
B产品=送餐快
认知行为心智：认知心理学对用户的影响
人类大脑：能不思考，就不思考
系统1
无意识的、快速的思维方式
系统2
注意力集中，做复杂的运算
用户常见的认知偏误
损失厌恶
当人面对同样量级的收益和损失时，会觉得损失更加难受
损失带来的负效用为收益正效用的2-2.5倍
框架效应
面对一个问题，在使用不同描述后，人们会选择乍听之下比较有利或者顺耳的描述
在吸引用户选择一套你有预设倾向方案时，选择用更顺耳的说法来表达
锚定效应
当人们需要对某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起始值，起始值像锚一样制约着估测值
价格
管理用户预期
送餐：预计30分钟送到，最终25分钟送到
注意力偏误
产品文字写的在清晰，也有发现不了的情况
产品的本质是工具，用工具实现我们的目的
设计原则
主线流程以外的信息和功能，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
一个人如果认为某个观点和判断很重要，会主观上把很多无关信息作为支持这个观点的论据
证实偏见
有了一个假设后，会偏好能够验证假设的信息，而不是否定假设的信息
逆火效应
当假设被相反的信息否定后，更加深信自己原本的假设
概率思维和0、1思维
95%概率不会出问题的产品，不见得是好产品
用户只有正确、错误的选项
知识的诅咒
知道的越多，越做的不好
峰终定律
高峰与结束时的两个感觉，是未来最容易让人回忆起来的体验
关注产品的峰值体验
宜家效应
对用户花费时间和精力的产品，在削弱导致他们贬值的事情时，要谨慎
案例：用户仅仅需要做打卡的产品，忽然要流程复杂化，提供现金奖励
间隔效应
有间隔的重复有助于加深记忆，提高学习效果
延迟效应
延迟时间越长，越有利于学习记忆
对于用户心智的建议
获取足够用户画像和用户场景
对普遍存在的认知偏误有些了解
拥有同理心，分析拆解用户表达的内容，对用户行为背后的心理决策逻辑做共情猜测
要用科学论证的精神反复检验
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
用户
了解真正的用户在哪里，他们是谁
现存
并非想象中的所有需求用户都买账
需求不是创造出来的
用户也不是创造出来的
只要用户还没有遇到这些问题，还没有面临解决问题的窘境，就不会买单
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
先满足哪个需求，要视问题大小而定
需要解决的
发现用户的主观问题与客观问题
需求不是无边界的
解决当下的问题
用户体验边界
超过满意的边界，用户满意度不会一点不变，但是会变化很小
无限制满足用户需求的价值会变小
案例：外卖平台
餐品完善程度和送达时间
用户的诉求不等于需求
人们不知道他们想要什么，直到你把产品提供给他们
人们通常无法表达自己的需求
人们所表达的需求通常是不准确的
用户在使用产品时才能验证自己的需求
需求的主体是目标用户
清楚考虑需求主体
不需要考虑所有用户需求，而是找出目标用户
需求有其时空约束
受物理环境、社会环境，用户心流和心智影响
关注用户画像和心智，认知偏误
用户是需求的集合
了解我们正在关注的需求，处于用户心智什么位置，占多大比重
如何看待用户和需求，决定如何认知竞争对手，占据用户心智
悖论：投资圈只关注市场规模，用户数量，不关注这些用户对于产品的价值
用使用时长衡量用户质量
产品用户总在线时长=产品覆盖的用户数量*每个用户平均使用时长
需求存在不同层次
找到最适合当下关注的层次
深层次的需求更为永恒
对于某个工具的诉求，对于人性的欲望
创造价值
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
经济学解释
不存在人，就不存在价值；价值是人判断出的使用价值
产品角度
需求的主体是不同用户，在不同时空下有约束条件
用户需求变幻无常
反例：决定论
基石假设
劳动创造价值
反证
劳动一定能创造价值么？成本更高的劳动是否一定创造更高价值？
案例：知识付费
前提：讲师不见得是每个领域最顶尖的专家
用户价值判断标准
能否轻松、有效地获得知识和经验✔️
老师是不是很厉害❌
产品课程和专栏
将产品思维运用到工作和生活中
结合自身产品案例，进行迭代
用户价值影响因素
社会心智
案例：支付宝
基本情况：用户发现手机收到大量短信验证码，支付宝绑定的网银余额不翼而飞
调查结果：警方、保险公司均无法确定是被盗还是本人操作
解决方式：支付宝先行全额赔偿
原因：构建支付宝可信赖的公众形象
用户对支付宝的信赖源于它是否安全
先行赔付体现了支付宝为用户解决问题的决心
认知行为心智
用户会跟随商家引导，形成对商业价值有一定偏误的认知
用户价值的应用
用户需求是否得到满足，即用户问题是否得到解决
我们认为的“产品价值”未必是“用户价值”
用户价值的重要度排序决定了需求的排序
案例：手机网游
产品价值
游戏模式丰富、角色更多、时间更久
用户价值
上下班碎片化时间，5分钟快节奏的游戏
案例：搜索引擎
用户需求
搜索信息
核心用户价值
搜索到更准确的信息
案例：电商平台
用户价值：买到想要的、好品质的东西
购物、支付效率
是不是能找到想要的东西？
搜索、筛选、分类
如何判断商品的质量？
评价、排序体系
能不能发现想要的东西？
导购、推荐
到货能不能比较快？
发货速度、快递速度
到货会不会出问题？
拣货错误率、快递服务
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
关注场景和领域，实现全链路价值
不是用户需要什么，我们就要满足什么
要点
符合用户价值
对应的旧体验较差，有空间
覆盖用户够多（市场够大）
简单明了
好的创业项目和商业模式，永远用一句话讲清楚
案例：滴滴一下，马上出发
自己有经验或资源优势
是否有能力实现，比别人实现的更好
产品价值=（新体验-旧体验）-迁移成本
产品决策者致命错误
忽视旧体验
新旧体验差别不大
案例：音乐领域新平台
核心功能
音乐培训学校信息，课程电子化，演唱会，音乐周边活动
贩卖乐器的电商平台
悖论：未考虑用户旧体验与迁移成本
豆瓣、微信群、大众点评的功能已基本满足用户需求
机会点：做出更好的产品
希望渺茫
识别了错误的旧体验
案例：滴滴出行尝试做行程中的小游戏
背景
约车功能流程单一，无法为用户提供娱乐服务
悖论：用户不会一直盯着APP的行程页面，而是打开微信、抖音等等
机会点：用行程中的娱乐产品对抗微信、抖音等旧体验
绝无可能
忽视迁移成本
案例：社交产品
很难被颠覆（微信）
熟人关系链，迁移成本过高
如何提高迁移成本？
积分、会员制
产品价值=平均创造的用户价值*覆盖的用户数量
只关注用户价值，未考虑覆盖的用户数量
只关注覆盖的用户数量，认为覆盖用户少的产品价值低
案例：日历
功能：任务列表里提供更丰富的标记、筛选、备注
目标用户：白领、知识工作者
悖论：买手机的用户群体中，白领、知识工作者占比很少
解决方法：关注更大用户的需求
在短期效果与长期价值之间做权衡
决策者能否意识到用户价值
案例：公司以盈利为目的
短期效果：通过营销和运营手段策划活动、工具、内容、策略
吸引用户参与，完成KPI
悖论：用户只会吃一次亏，绝不会上第二次当
解决方案
法治
建立长期用户价值关注指标，不单纯追求GMV（成交总额）、订单量
参考用户满意度、留存率
人治
提高大家对于产品的意识
了解产品，了解产品的核心价值
不做破坏产品核心价值的事情
用户体验=可用性+易用性+稳定性
用户体验的四个维度
可用性：是用户价值的核心
定义：让用户可以达成的预期目的
存在问题
学生订单量减少，冬天更为明显
不允许外卖员进入学校送餐
招募学生骑手完成最后一公里
案例：补贴大战的悖论
基本情况
节日期间，各个平台打价格战
订单量提升
大多数订单无法按时到达，用户体验变差
易用性：是用户达成目标的成本
定义：让用户达成目的的成本降低、效率提升
用户体验地图
真实触点
需要用户所有真实的触点，无论线上还是线下
触点间关联
需要触点间明确关联，最好是状态机
遭遇的问题和主观感受
需要了解每个触点用户遭遇的问题和主观感受
稳定性：在复杂场景中有更高要求
定义：降低不可用、不易用的概率
成本：降低异常发生后的解决成本
概率：降低异常发生的概率
体验层次
可用性>可用的稳定性>易用性>易用性的稳定性
超预期：并非用户体验的必要构成
体验比用户原来使用的产品好
使用产品的用户持续获得惊喜
悖论
让用户过于关注超预期体验，而不区分可用性和易用性
破坏用户体验的稳定性
始终优先满足可用性
基于体验差的酌情提升易用性
降低严重异常的概率以及发生异常后的用户成本
只考虑永久性的超预期体验
产品落地
产品思维
核心逻辑
供给侧能力
迭代思维
钱怎么花
团队有谁、分工如何
产品和服务的实现节奏怎样
用户和市场增长的预期如何
深入场景，探索供给侧价值
提供单向功能（独立品牌）
核心：关注自身功能体验、服务品质
案例：百度搜索、微信、腾讯视频、爱奇艺
多方撮合（平台类）
核心：赋能B端用户，使其具备功能体验、服务品质
案例：淘宝、微信公众平台、滴滴、美团
演进：独立品牌特性
用户关注平台品牌背书
平台须对B端服务质量把关、背书
困境
供给侧非自营、管控能力差、B端分散窘境
供给侧画像是认知供给侧的起点
先决条件：用户画像、用户价值
获取怎样的用户
创造哪些价值
什么样的供给侧能完成
获取供给侧角色和资源
核心：我们通过什么方式，需要什么条件，满足用户价值？
案例：外卖配送产品
供给侧用户价值
为消费者提供良好的配送服务
以获得收入为核心
外卖员画像：大城市务工的年轻人
年龄较大，无太多积蓄，买车差点火候，电瓶车（摩托车）可承受
快速学习复杂拼单配送操作流程
具有学习意识、服务意识
与当地人相比，收入对其更有吸引力
案例：内容社区
内容创作者的特征
豆瓣、微博、知乎截然不同
预期收益
实际收入、影响力、社交机会
物质奖励
精神激励
用户画像
作者端
读者端
消费者微观视角
点餐、下单支付、等待上门、收货
供给侧逻辑
商务拓展（餐品多样性、完善性）
产品技术（流程可用性、易用性）
骑手（配送、服务质量）
技术、运营、市场（骑手招募、管理、流程等）
市场（宣传、品牌建设）
运营（用户生命周期维护）
产品、技术、运营、商务拓展、市场等人员，对应为用户在哪个阶段、哪类体验负责
角色定位、用户画像
消费者宏观视角
接触平台、成为用户、活跃留存、流失
用供给侧场景检验供给侧真实程度
供给侧场景：判断供给侧是否存在真实场景下的逻辑疏漏
案例：主题聊天室
供给侧
需求
论坛、社区门槛较高，陌生人难以融入
年轻人渴望遇到志同道合的伙伴
主题聊天室：用户随机加入，立刻参与讨论
逻辑疏漏
场景
加入聊天室时间是随机的，用户无法快速加入主题，融入聊天
内容
不见得每个聊天室都有优质内容输出者，导致无法获取有效信息
审核
一旦给优质内容输出者好处，可能会导致大量用户谎报专业能力
竞品
知乎、虎扑等内容社区
内容质量✅
获取信息✅
用户认证体系✅
供给侧创新：模式创新与技术创新
用户视角
价值差
体验差
企业视角
成本差：能否用更高效的手段达成同样质量的体验
案例：微信
用户体验没有太大改变，成本大大缩减
行业价格大幅下滑，用户价格体验大幅提升（用户用更少的钱，获得了同样的价值）
模式创新
应用场景
新要素进入市场，对旧要素进行改造
从成本和体验上，达成最佳效果
核心：天时地利与人和
案例：互联网新要素带来的模式创新
新要素：互联网、移动互联网、移动支付
信息获取：百度、头条、订阅号、微博
通信社交：微信，QQ
购物消费：淘宝，拼多多，盒马
生活服务：58同城，团购，外卖
视频娱乐：优酷土豆，抖音快手
机会
5G时代的流量新机会
技术创新
核心要素比较稳定的阶段
工程技术、算法等技术
市场运营、项目管理等技术
能否利用现有能力，让供给侧更高效、更低成本的运作方式
案例：产业互联网
技术：B端供给侧改革
两类商业模式：流量与交易（商业价值）
产生规模效应
模式类型
流量模式
侧重互联网产品
百度搜索，今日头条，微信
商业模式
模式1
广告
需要找到更好的广告主，提供更精确服务
千人千面
模式2
方式
流量变现
本质
通过广告引流，导给平台内产品
案例：豆瓣社区倒流给豆瓣电影日历
分类
产品类型
主产品
商业化产品
产品经理技能要求
探索用户在哪里更愿意付费，以什么形式付费
交易模式
侧重传统行业的互联网改造
淘宝，滴滴，饿了么
平台型
涉及多方利益关系
自营型
网易严选，小米优品
交易链所有环节由企业掌控
以四个步骤驱动产品迭代
判断最重要的体验差
找到最重要的体验差以及该做什么
新体验的最小成本尝试：验证新体验的方案，判断是否奏效
不能过于简陋和变形，导致无法验证判断的正误
MVP测试
存在问题：做多了——警惕大而全的产品项目和运营项目
案例：多抓鱼
我们今天上新了，快来挑挑你喜欢的书
在这个基础上，成本最小化完成尝试的方案
灰度试验
目标
选定一部分特殊用户或随机选定，试验产品
查看有效性和存在的异常问题
A/B试验
测试最优方案，看看哪个效果更好、问题更少
同时测试两种方案
尝试前要确定预期和判断标准
用户对产品功能的反馈
调研结论
业务效果
用户增长、留存
数据统计分析
用数据观察结果，分析、识别正误
原则
如果有明确的行为数据，首要考虑行为数据
用户反馈
行为数据
局限
只能告知是什么，无法告知为什么
先观察用户基础行为数据
MVP测试中对用户的影响
是否在使用
如何使用
对数据做拆解
查看背后的原因
注意
正误与预期有差异，没有绝对的标准
如果预期20%，仅仅提升了5%
分析问题，进行优化
分析正误的基础：数据思维
分析原则
分析师的核心能力是思辨
对讲真话负责，保持中立
论据充分，论证严谨，观点简明
数据先于观点
不要把问题复杂化，也不要惧怕复杂度
分析问题是什么，比用什么方法更重要
好的分析师给别人输入，而不只是帮别人输出
分析没有什么价值，除非洞见改变了什么其他的东西
如果可能，基于问题收集数据，而不只是基于数据来问问题
不是所有问题都可以分析出答案，以开放的心态接纳其他的观点
数据偏误
样本选择偏误
抽样方法没有随机性
选择性偏误
结果会受选择、数据获取过程影响
幸存者偏误
只看到了筛选结果而无视筛选过程中的关键因素
基本归因错误
高估了某些行为或后果的个人因素，而低估了场景、环境的影响
回归谬误
没有考虑随机起落的正常波动现象，造成不准确的因果推论
社会期望偏误
相比于真实答案，调查者有可能回答符合社会期望的答案
受试者期望效应
用户会有自己的目的性和预期，而不选择更真实的答案
坚持对的，放弃错的
人性的弱点，辛苦做了很多事，不愿意承认方案不行
后果
越错越错，恶性循环，导致无法为用户提供更好的功能和服务
解决方法
确保在预期时，就设置清晰的退出机制
塑造无压力的试错环境
由第三方做中立的判断
借鉴科学思维，建立深度认知和决策
为什么要有科学思维
产品思维的方法论支撑源于社会科学的理论
产品决策者研究用户、产品、行业与经济学家、心理学家、社会学家研究人和社会一脉相承
优秀的企业家，首先是优秀的用户专家和产品专家
好的产品人，有自洽的方法论体系，快速研究行业、洞察用户和产品
抓住别人看不到的用户价值和行为模式
搭建产品模型，创造价值
深度认知和决策能力
尊重客观规律
关注市场和用户的客观规律
认知偏误
认为足够努力，就能成功
以客观、中立的心态作一个旁观者、学习者
用更合适的姿态面对这个社会，这个社会上的人
明确约束条件
不存在纯粹的理性人
每个人都有自己的人生经历和思考方式
所有判断与决策都要考虑自己和自己产品的约束条件
用户场景
用户心智
异常体验
抽象有效的方法论
总结出自己的产品方法论，解决和避免未来发生的问题
方法论模型要经过实践验证
具备批判性思维和可证伪精神
更好地做产品迭代
更客观认知自己的决策和判断
清楚地认知他人做出的决策和判断
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