互联网对产品思维的四大影响

• 产品触达成本骤降：移动互联网与智能设备普及
• 认知用户质的飞跃：用户行为数据
• 个性化体验成为可能：数智化服务
• 生产方式彻底改变：数字化形态，可快速迭代

摘要

作者刘飞从认知用户、创造价值、产品落地三个方面介绍了产品生命周期背后的思考，并提倡读者应借鉴科学思维，建立深度认知和决策。作为技术人，通过产品思维可以挖掘产品经理的需求背后的思考，关注用户价值，坚持对的放弃错的，实现产品价值的最大化。不过书中对产品运营带来的产品思维影响上涉略较少，后续还需填补这块的空缺

大纲

1 认知用户

1.1 用户模型

1.1.1 微观

分析用户是什么样的人，包括性别、年龄、文化程度、生活和工作状态等等

• 用户画像：真实用户的虚拟代表。了解用户是什么样的人，最有效的方法是跟用户见个面
• 用户心智：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
    • 核心影响：物质或经济资源、社会资源、文化资源影响
    • 决定因素：生活方式、消费心理、文化程度、价值观
    • 特点：社会心智是相对固定的，很难通过外力改变，很受社交圈影响
    • 应用：判断用户特征、判断用户成本、建立产品认知
  • 行为认知心智：认知心理学和行为经济学对用户的影响
  • 认知和判断用户心智
    • 获取足够完善的用户画像和用户场景
    • 了解普遍存在的认知偏误
    • 要有极强的同理心，分析拆解用户表达的内容，对用户行为背后对心理决策逻辑做共情猜测
    • 用科学论证的精神反复校验

1.1.2 宏观

• 先区分后描述，基于产品特性寻找相关数据，使用用户特征对用户群体进行发掘和区分，再用更具体的用户画像做用户认知和判断
• 从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知
• 用户生命周期：潜在用户、新用户、次新用户、老用户、衰退用户、流失用户、普通用户、付费用户、低频用户、高频用户
  • 生命周期的划分只源于对用户的认知，看用户群体本身是否存在明显边界
  • 生命周期划分只是平台视角而非用户视角，应根据每类群体的特征研究其诉求

1.2 探索真实有效的需求

1.2.1 通过场景判断用户真实需求

场景是需求的限制条件，决定了需求的适用范围

• 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

1.2.2 确定需求的七条原则

• 需求是用户对解决现存问题的需要

• 需求不是无边界的，超过一定边界收益会骤降

• 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：我们所关注的需求处于用户心智的位置及比重

• 需求存在不同层次，深层次的需求持久永恒

  需求层次分析

2 创造价值

2.1 用户价值

用户价值是用户的主观感受，是用户使用产品或服务时主观判断能否帮助自己解决特定问题（用户视角）
用户价值还包含用户能带来的商业价值（平台视角）

• 用户需求和用户价值是一体两面，一个关注问题，一个解决问题
• 用户价值受社会心智和认知行为心智影响

2.2 产品价值

核心用户价值就是产品要实现的产品价值（产品视角）

• 产品核心价值要点
  • 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
  • 自己有经验或者资源优势
• 市场环境：产品价值 =（新体验-旧体验）- 迁移成本
• 平台视角：产品价值 = 平均创造的用户价值 * 覆盖的用户数量

2.3 用户体验

在实现用户价值过程中用户的主观感受，狭义上的用户体验是指网页设计、界面设计和交互设计，广义的用户体验不仅包括人机交互，还包括在整个产品呈现过程中的所有用户感知

• 用户体验最重要的事是分层，用户体验 = 可用性 + 易用性 + 稳定性
  • 可用性：让用户可以达成预期目的
  • 易用性：让用户达成目的的成本降低、效率提升
  • 稳定性：降低不可用、不易用的概率
  • 超预期：让用户有超过原本预期的感受（体验更好和持续惊喜）
• 重要程度：可用性 > 可用性的稳定性 > 易用性 > 易用性的稳定性 > 超预期
• 四个原则
  • 始终优先满足可用性
  • 基于体验差酌情提升易用性
  • 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

2.4 总结

• 用户价值是我们要为用户解决问题，产品价值是我们可以为多少人解决问题，用户体验是我们解决问题的过程中，用户是否有正面的感受

3 产品落地

3.1 三个核心逻辑

• 供给侧能力
  钱怎么花？团队有谁、分工如何？产品和服务实现节奏？用户和市场增长的预期如何？
  • 分类
    • 单向提供功能和服务的产品
    • 多方撮合的平台型产品
  • 供给侧画像：需要获取什么样的用户、需要创造什么样的价值，再考量什么样的供给侧能够完成这样的逻辑，最终获取对应的供给侧角色和资源
  • 供给侧场景核验供给侧真实程度
  • 供给侧创新：模式创新、技术创新
• 迭代思维（循环以下四个步骤）
  • 步骤一：判断最重要的体验差
  • 步骤二：新体验的最小成本尝试（MVP）：不能过于简陋和变形，导致无法验证判断的正误；成本最小化完成尝试的方案；尝试前要确定预期和判断标准
  • 步骤三：用数据观察结果，做分析识别正误：用户反馈和行为数据
  • 步骤四：坚持对的放弃错的：设置清晰的退出机制、塑造无压力的试错环境、由第三方来做中立的判断
• 科学思维：社会科学理论，贯穿整个产品生命周期。产品人应借鉴科学思维，建立深度认知和决策
  • 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

3.2 商业模式

核心因素：要有一定的规模效应；或者在一定阀值后，边际收益逐步增加，边际成本逐步降低，否则得不偿失

• 流量模式：商业模式通常是广告，其次是基于流量做商业变现的转化（付费）
• 交易模式：平台型、自营型

参考文献

《产品思维：从新手到资深产品人》

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附：行为心智偏误与数据思维

行为心智偏误

1. 厌恶损失：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
   你当前持有1000元现金，请在此基础上做出选择：（大多数选B）
A、50%的概率将持有的现金增加至2000元
B、100%的概率将持有的现金增加至1500元

   你当前持有2000元现金，请在此基础上做出选择：（大多数选B）
A、50%的概率损失1000元
B、100%的概率损失500元

2. 框架效应：损失较大时强调收益，损失较小时强调损失
   某地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：（大多数选A）
A、拯救200人
B、1/3的可能性拯救600人，2/3的可能性一个人也救不了

   某地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：（大多数选B）
A、400人会死
B、2/3的可能性600人会死，1/3的可能性一个人都不会死

3. 锚定效应：一旦建立初始锚定认知，后面的认知会基于这个初始参考物来做判断
   乌克兰有几亿人口？
乌克兰有几百万人口？

4. 注意力偏误：黑猩猩现象，用户忽略大段小字体文字的用户协议

5. 主观验证、证实偏见、逆火效应，证实偏见：偏好能够验证假设的信息；逆火效应：当假设被相反信息否定后反而更加深信原本的假设

6. 概率思维与0/1思维：对平台是概率问题对用户来说是0和1的区别

7. 知识的诅咒：知道得越多越容易做不好

8. 峰终定律：用户未来最容易回想起高峰与结束时的体验，不论正向或逆向

9. 宜家效应：用户往往高估自己劳动带来的价值

10. 间隔效应和延迟效应：有间隔的重复利于记忆和学习；比起短期多次重复接触，长期少次接触更有利于记忆和学习

数据分析十条

1. 分析师的核心能力是思辨
2. 对讲话负责，保持中立
3. 论据充分，论证严谨，观点简明
4. 数据先于观点，而不是观点先于数据
5. 不要把问题复杂化，也不要惧怕复杂度
6. 分析什么问题比用什么方法更重要
7. 好的分析师给别人输入，而不只是帮别人输出
8. 分析本身没有价值，除非洞见改变了其它东西
9. 基于问题收集数据而不只是基于数据来问问题
10. 不是所有问题都可以分析出来，以开放心态采纳其它观点

数据分析认知偏误

1. 样本选择偏误：抽样的方法不严格随机
2. 选择性偏误：样本选择受用户主观选择影响，样本非随机导致得到偏误的结论，较隐晦且难被发现
3. 幸存者偏误：只看到筛选的结果而无视晒选过程中的关键因素（只观察幸存者的行为和听信幸存者的理论）
4. 基本归因错误：考察某些行为或后果的原因时高估个人因素，低估场景和环境影响的双重倾向
5. 回归谬误：没有考虑随机起落的正常波动现象（随机现象或外界影响），造成不准确的因果推论
6. 社会期望偏误：在做用户调研时被调查者更可能选择符合社会期望的答案
7. 受试者期望效应：用户会有自己的目的性和预期，所以不选择更真实的答案