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深刻的用戶洞察，是混沌信息中的燈塔，指引我們在開放無邊界的信息中找到適合的方向。

文章大綱如下：

一、為什么了解用戶

作為一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，需要掌握的技能有很多，而其中最基本and最重要的就是了解你的用戶或客戶。這里的用戶在B端部分場景下也指代客戶，本文均用“用戶”一詞涵蓋。基于對用戶的深刻洞察，才能談價(jià)值發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品規(guī)劃，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，上線運(yùn)營等。

在對用戶感知弱的情況下，很多公司使用A/B測試來讓用戶選擇。在做小的功能性需求時(shí)，或許可以使用A/B測試。即便使用A/B測試，也是在A/B中找到相對解，而這個(gè)相對解，不一定是解決用戶場景的最優(yōu)解。只有對用戶的深刻洞察，才會更大概率，更有效直接地找到“優(yōu)解”。

另外，在涉及到方向性問題的時(shí)候，在混沌的信息中，在開放的無邊界的信息中，找到適合的方向，這本身不是A/B測試能搞定的事情，對用戶的深刻洞察是混沌信息中的燈塔。

二、需要了解到什么度

我們要知道用戶的問題、痛點(diǎn)、渴望，以及他們的想法。如果是商業(yè)產(chǎn)品，我們需要知道用戶是如何使用的，如何決定購買的。

那么對用戶的了解和洞察應(yīng)該到什么度呢？

至少在你們公司，你應(yīng)該是你們公司用戶的專家，即其他人想要了解用戶對某些場景或問題的看法時(shí)，如果想到咨詢一個(gè)人的話，第一個(gè)想到的是你，那么你就是你們公司的用戶專家?？梢圆粩嗟膯栕约阂粋€(gè)問題“自己是否可以稱為用戶專家，是否足夠的洞察用戶”，這需要時(shí)間的積累，在實(shí)踐中回答這個(gè)問題，并不斷的通過實(shí)踐給出一個(gè)肯定的答案。

任何一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理，都應(yīng)該致力于成為你的產(chǎn)品和行業(yè)的無可爭議的專家，并慷慨的分享知識，通過分享加深對用戶的理解，如果能得到一些異意的反饋就更好了。

三、怎么衡量了解的度

怎么衡量自己對用戶的了解？

最簡單直接的方法是假設(shè)驗(yàn)證法，即給定一個(gè)場景，給出你對用戶的判斷，然后以實(shí)際結(jié)果驗(yàn)證你的判斷。不斷的實(shí)踐來提高對用戶判斷的準(zhǔn)確度。

當(dāng)給出任何場景，你對用戶的判斷八九不離十，知道用戶是否存在這個(gè)問題？多少用戶存在這個(gè)問題？用戶當(dāng)前是怎么解決這個(gè)問題的？是否值得做？做了之后用戶是否能從原來的習(xí)慣中遷移過來？

能把前三個(gè)問題回答清楚，就很不錯(cuò)了?；卮鸷竺娴膯栴}，除了對用戶的洞察，還需要對商業(yè)的理解，這個(gè)另外一個(gè)話題。

四、哪些人需要了解

只要產(chǎn)品經(jīng)理足夠洞察用戶，那么就能做好產(chǎn)品嗎？就能高效的做出有質(zhì)量的產(chǎn)品嗎？

答案是否定的。首先，一個(gè)人的思路是有限的，認(rèn)知也受背景和知識結(jié)構(gòu)的影響。其次，產(chǎn)品的構(gòu)建是個(gè)team work，運(yùn)營、設(shè)計(jì)和開發(fā)同學(xué)對用戶的認(rèn)知非常影響對需求理解和對產(chǎn)品的熱愛。再者，其他利益相關(guān)者，如市場、銷售等，也需要對用戶有一定的洞察。

因產(chǎn)品經(jīng)理最終對產(chǎn)品負(fù)責(zé)，那么就有義務(wù)和責(zé)任提升產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對用戶的感知，以促成傳教士般的團(tuán)隊(duì)。如果一個(gè)團(tuán)隊(duì)中，只有產(chǎn)品經(jīng)理是關(guān)心用戶，關(guān)心產(chǎn)品的，那么大概率不會做出多么優(yōu)秀的產(chǎn)品。

五、洞察用戶時(shí)常犯錯(cuò)誤

洞察用戶時(shí)，容易犯的N個(gè)錯(cuò)誤：

1）以偏概全，因自己或周邊人經(jīng)常遇到某些場景，就以為絕大多數(shù)人會遇到類似場景，很感性的認(rèn)知。舉例：你朋友圈的熱點(diǎn)可能真的只是你朋友圈的熱點(diǎn)，在你父母那，在你高中同學(xué)那，在別的行業(yè)的大學(xué)同學(xué)那，甚至同行業(yè)同事那里，大家的熱點(diǎn)都是有差異的。

2）常識性錯(cuò)誤，比如我們知道一般老板會查看下屬工作情況，老板也更關(guān)心公司的業(yè)績統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后我們就可能認(rèn)為下屬資料和業(yè)績統(tǒng)計(jì)分析會有較高的用戶重合度，其實(shí)不一定，因?yàn)椴榭聪聦儋Y料這個(gè)大概率是管理員做，但統(tǒng)計(jì)分析這種業(yè)務(wù)員也可以查看，甚至是老板指派專人管理。

3）過于相信數(shù)據(jù)，比如AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)一些功能的自動化，我們通過自動化的開關(guān)來判定用戶有沒有使用，也通過用戶對自動化數(shù)據(jù)的修改來判斷用戶是否真的將自動化使用起來。但數(shù)據(jù)表現(xiàn)都很好，不代表用戶滿意，用戶可能只是不知道你給他自動做來那么多事情，甚至知道了，也覺得數(shù)據(jù)是錯(cuò)的，但選擇忽略而已，需要更多的從用戶真實(shí)的反饋中得到。

4）靜態(tài)的看待用戶的行為，無論我們做用戶訪談，還是用戶調(diào)研，得出的數(shù)據(jù)和內(nèi)容是基于當(dāng)時(shí)用戶狀態(tài)及對產(chǎn)品的了解，而用戶在產(chǎn)品或服務(wù)使用的過程中，是會隨時(shí)間的變化而變化的。比如對于C端用戶勛章挑戰(zhàn)類的功能，剛開始可能用戶比較喜歡，參與度較高，但隨著參與次數(shù)的提升，部分用戶會有疲勞感，這在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)中，就要考慮隨時(shí)間周期變化的用戶的反饋。

六、提升用戶洞察力

1. 定性分析

1）用戶訪談，包括現(xiàn)場訪談，電話訪談，視頻訪談等

這是很基礎(chǔ)的方法，這里就不老生常談了。用戶訪談的關(guān)鍵是避免誘導(dǎo)用戶，并需要知道“霍桑效應(yīng)”可能會使得訪談結(jié)果有一定偏差。

“霍桑效應(yīng)”就是當(dāng)人們在意識到自己正在被關(guān)注或者觀察的時(shí)候，會刻意去改變一些行為或者是言語表達(dá)的效應(yīng)。能現(xiàn)場訪談，就現(xiàn)場訪談，現(xiàn)場訪談可以觀測到用戶環(huán)境、行為和表情，可以提供更多的信息。

現(xiàn)場訪談包括邀約式訪談和到訪式訪談。

• 邀約式訪談即約用戶到非用戶所在環(huán)境進(jìn)行訪談，這種訪談方式的優(yōu)點(diǎn)是可以一天中約多個(gè)用戶進(jìn)行訪談，缺點(diǎn)是缺少了用戶所在的真實(shí)環(huán)境。
• 到訪式訪談即到用戶的工作地點(diǎn)或生活地點(diǎn)進(jìn)行訪談，對于B端的產(chǎn)品，到客戶工作地點(diǎn)訪談可以觀測到用戶工作的環(huán)境，工作的設(shè)備，公司的情況，這本身就會增加對客戶的感知。

比如，對于某行業(yè)領(lǐng)域SaaS的產(chǎn)品，拜訪客戶的時(shí)候就可以發(fā)現(xiàn)，很多客戶在郊區(qū)，公司環(huán)境一般，電腦設(shè)備就是普通的windows電腦，業(yè)務(wù)員的穿著也可以判斷他們的收入情況，這樣就會知道為什么他們會反饋產(chǎn)品卡頓，而自己沒有遇到過類似的問題（互聯(lián)網(wǎng)公司的設(shè)備比傳統(tǒng)公司還是要好很多）。觀測他們工作時(shí)的電腦屏幕，可以大概知道他們是怎么工作的，怎么操作產(chǎn)品的，怎么配合自家產(chǎn)品與其他應(yīng)用一起使用的。

2）觀測法

即觀測用戶在特定環(huán)境或場景下的行為，觀測用戶的選擇或操作。觀測法分為：有感知觀測和無感知觀測。

• 有感知觀測時(shí)，主要是避免干擾用戶，讓用戶按照他自然的行為選擇或操作，如果在觀測過程中，用戶遇到障礙想要詢問，不要直接引導(dǎo)用戶下一步操作，而是以“鸚鵡”的方式詢問用戶的意圖和問題。如用戶操作原型產(chǎn)品的時(shí)候，眼睛上下找東西，然后向你求助，你可以問“您是想找什么操作嗎“，以這種詢問的方式，以確定用戶的意圖和問題，而不要直接引導(dǎo)用戶怎么操作。在有感知觀測時(shí)，同樣也存在”霍桑效應(yīng)”情況，比如你讓用戶嘗試操作界面，用戶知道自己被觀測，他會表現(xiàn)的比正常環(huán)境下更努力的學(xué)習(xí)操作。
• 無感知觀測，即在用戶不知道的情況下，觀測用戶選擇或行為，通常通過攝像頭記錄用戶在一定環(huán)境下的操作。

3）追蹤法

即構(gòu)建可被自己追蹤的用戶群，基于每次的產(chǎn)品迭代，給出自己的預(yù)判，并追蹤用戶的行為，這樣可以通過一個(gè)一個(gè)的個(gè)體用戶，基于時(shí)間、基于產(chǎn)品迭代、基于用戶對產(chǎn)品的使用，對產(chǎn)品使用及情感的變化。基于一個(gè)一個(gè)的個(gè)體畫像，可以結(jié)合用戶調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，來推斷，是否可以從個(gè)體推出一個(gè)群體。通過數(shù)據(jù)分析和用戶調(diào)研的群體行為數(shù)據(jù)，有時(shí)候不容易分析出用戶的真實(shí)場景。

4）參照法

通過競品分析，識別競品提供的服務(wù)及面向的用戶群體，分析自家產(chǎn)品與競品提供服務(wù)的本質(zhì)差異，進(jìn)一步理解自家產(chǎn)品的用戶群體與競品用戶群體的差異。通過行業(yè)分析和競品分析構(gòu)建用戶全景圖，找到自家用戶在全景圖中的當(dāng)前坐標(biāo)，及目標(biāo)坐標(biāo)。

舉例，A公司為企業(yè)提供廣義CRM服務(wù)，面向的企業(yè)行業(yè)類型不限，大小規(guī)模不限，而B公司也是提供的廣義CRM服務(wù)，但面向的是外貿(mào)行業(yè)，且主要是中小外貿(mào)企業(yè)。

假如你的公司也是提供CRM服務(wù)的，那么在需要CRM服務(wù)的用戶全景中，你的用戶當(dāng)前的位置在哪里，對應(yīng)坐標(biāo)的用戶群體與其他群體有什么差異？通過參照分析，可以更好的洞察自家用戶。

2. 定量分析

（1）用戶調(diào)研

基礎(chǔ)方法不贅述，這里關(guān)鍵是問卷設(shè)計(jì)的合理性，分發(fā)渠道的選擇，目標(biāo)人群的選擇，不要誘導(dǎo)用戶。參考數(shù)據(jù)，而不能全信數(shù)據(jù)。用戶的回答和其現(xiàn)實(shí)場景中的行為可能會有偏差，比如：你問用戶喜歡什么顏色的手機(jī)？用戶可能選的五花八門，但真實(shí)情況買的時(shí)候，可能絕大多數(shù)用戶買的都是黑，金，銀色，這就是回答和現(xiàn)實(shí)的差異。

（2）數(shù)據(jù)分析

通過埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，客觀的分析用戶屬性、時(shí)空數(shù)據(jù)、用戶行為之間的關(guān)系，對用戶進(jìn)行分群，探索用戶流失的原因，留存的原因，活躍用戶的共性等。

數(shù)據(jù)分析是產(chǎn)品經(jīng)理的基本功，這里需要對數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行基本的判斷，因?yàn)橛袝r(shí)因?yàn)槁顸c(diǎn)、技術(shù)架構(gòu)等原因，數(shù)據(jù)有誤也是有可能的，這時(shí)需要產(chǎn)品經(jīng)理基于業(yè)務(wù)有自己的判斷。更需要產(chǎn)品經(jīng)理挖掘數(shù)據(jù)背后用戶的使用場景，數(shù)據(jù)表層所傳達(dá)是基礎(chǔ)信息，埋藏在信息之后的用戶分群，用戶使用場景才是產(chǎn)品經(jīng)理真正需要關(guān)注的。

數(shù)據(jù)分析本身就是一個(gè)專門的課題，這里不再贅述。

（3）抽樣用戶真實(shí)數(shù)據(jù)分析

如果可以得到用戶授權(quán)查看其真實(shí)使用產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，可以分類抽樣用戶，看下用戶在真實(shí)使用產(chǎn)品的時(shí)候，是怎么使用的。比如用戶是怎么使用系統(tǒng)中的日程的，怎么用系統(tǒng)進(jìn)行客戶管理的，通過抽樣5-10個(gè)真實(shí)用戶的真實(shí)產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)分析，會讓你對用戶使用場景有更全面的了解。甚至你會發(fā)現(xiàn)用戶對產(chǎn)品的使用超出了你的想象，通過他自己的使用方式達(dá)成了系統(tǒng)中本不支持的功能，這些可能是你的需求來源。

（4）工單分析

工單是指用戶反饋建議、問題的一種方式，工單分析是B端產(chǎn)品的基礎(chǔ)，是了解用戶需求和場景的基本渠道。

工單分析包括3類：以時(shí)間為維度分析不同時(shí)間下用戶所關(guān)注的內(nèi)容；以特性為維度分析用戶對于不同特性的關(guān)注度；針對特殊場景的工單，對工單場景進(jìn)行明確，并加以衍生，來分析場景是否具有通用化，是否潛藏的用戶普遍具有的問題。

七、制定計(jì)劃并執(zhí)行

首先，選擇用戶洞察方法，根據(jù)公司業(yè)務(wù)特征和用戶群特征，及自己的時(shí)空情況，選擇適合自己的用戶洞察方法，多數(shù)情況下，多種方法共用以互相補(bǔ)充。

其次，制定適合自己的持續(xù)洞察用戶的計(jì)劃，包括什么周期執(zhí)行什么行為。比如，每天進(jìn)行半小時(shí)的工單分析，每周現(xiàn)場拜訪1個(gè)客戶，每月進(jìn)行一次數(shù)據(jù)分析，每季度進(jìn)行一次用戶調(diào)研；

再者，制定場景分析時(shí)的用戶分析步驟，為了更合理的分析一個(gè)場景或需求，需要進(jìn)行哪些用戶分析，以及他們的依次順序是怎么樣的。

基于SaaS產(chǎn)品的特性規(guī)劃，一般用戶分析的步驟是：整體數(shù)據(jù)分析》工單分析》真實(shí)數(shù)據(jù)分析》客戶訪談/調(diào)研，在每一步的分析之后都會形成一定的假設(shè)、疑問和結(jié)論，帶著這些假設(shè)、疑問和結(jié)論，在下一個(gè)環(huán)節(jié)分析中可以得到佐證或解惑，并補(bǔ)足前步分析的局限性。

最后，執(zhí)行自己制定的用戶洞察實(shí)施方案，然后根據(jù)實(shí)踐優(yōu)化迭代適合公司業(yè)務(wù)及自己時(shí)空安排的用戶洞察方案。

作者：Sunny；微信號公眾號：yaoyao202001，前華為C端產(chǎn)品經(jīng)理，曾擔(dān)任AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司COO，現(xiàn)SaaS領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理，5年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

本文由 @Sunny 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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