第3章 用户
3.1 用户概述
工作岗位不同导致每个人观察用户的视角不同，对用户的理解也不相同。如图3-1所示，在很多项目会议中各个岗位的同事经常会互相争论，不认同其他同事对用户的看法，都会尽可能说服对方认可自己对用户的理解。
图3-1 项目会中大家因对用户有自己的认知而相互争论
出现这样的情况不能讲谁对谁错，因为感性认识里对与错的界限往往并不明显。也许大家都没错，换个角度站在别人的立场上看也许对方的观点是对的。
本节将以产品经理的专业视角去解读我们面对的用户群体。
用户从宏观讲，就是准备享受或者已经享受我们服务、购买我们产品的群体。所谓群体，其中必然包含各种各样的差异，从外表可拆分为人口属性差异，从职业角度可拆分为蓝领、白领、金领，从收入角度可拆分为低收入、中产和高产。
解读角度不同，对用户群体的定义也不一样，并且复杂性体现在任何一种商业形态上。在工作中应该如何把复杂的用户群体归类定义，从而能让公司精准地为每一类细分用户群体提供最恰当合适的服务和产品？这是每个产品经理都会遇到的问题。
首先从梳理公司内部核心资源开始，包括技术团队和资金实力，要明确这些核心资源能生产什么样的产品或服务。比如：公司有优质的教师资源，可以提供专业的基础教育服务；公司有工作经验丰富和理论体系完善的岗位人才，能提供系统的职业培训服务；公司核心由匠人组成，能设计和制作某一类生活用品；等等。这些产品属性都可以去一一对应细分用户群体的精准目标。
因此“用户目标”就是我们用来拆分群体做细分用户建模的第一个参考对象。我们先从“细分用户群体建模”开始讲起。
3.1.1 细分用户群体建模的定义和意义
细分用户群体建模是产品经理必备的重要技能之一，它的定义如下。
细分用户群体：指在公司面对的复杂用户人群中，通过某种相同属性去关联某一类群体。
建模：顾名思义就是建立模型。
细分用户群体建模：指通过梳理复杂人群所具有的相同属性去关联归类某一类群体，然后把这类群体具有的共性特征给标签化、拟人化、故事化，从而达到在团队中能快速以一个模型去认知一类用户群体的目的。
细分用户群体建模即根据目标人群真实特征进行勾勒。每个用户模型都能代表一个群体。虚拟人物就是这类群体用户研究的概括性叙述，这些描绘使得用户研究栩栩如生。在互联网公司，细分用户模型是贯穿在项目整个流程中的，并不是开发新项目才做用户模型，而老项目或者迭代项目就可以忽视。同时细分用户模型也不是仅仅给老板看或者产品经理知道就可以，它需要深入到所有公司员工的内心，让所有人知道自己在为谁服务，为谁开发产品。只有把能代表某一类细分用户群体的精准模型时时刻刻深入到每个人心中，贯穿到整个项目流程的每个环节，发力点才能准确，开发出来的产品才能精准，成功概率才会更大。
细分用户群体建模的意义有以下几个方面。
（1）能让团队成员更加专注。我们不可能建立一个适应所有人的网站，成功的商业模式通常只针对特定的某一个细分用户群体。
（2）精准的用户模型能引起团队成员共鸣。你不是你的用户，同时由于对自己网站过于熟悉，本能地就会基于自己的想法做决策，经常会出现“我认为……”“我觉得……”等感性思维，所以用户模型能帮助团队成员从用户角度考虑问题，促进意见统一，使大家达成一致，如图3-2所示。
（3）提高效率，避免很多不必要的重复沟通和扯皮。
（4）决策层面将更加具有精准性。
图3-2 细分用户模型的构建有助于统一对所服务用户群体的认知
如图3-3所示为细分用户模型在项目各阶段的应用，细分用户群体建模是产品经理必备的重要技能之一。
图3-3 细分用户模型在项目各阶段的应用
3.1.2 细分用户建模快速使团队成员内部达成统一认知的原因
人的大脑本能地会对人物的故事情节产生反应，并会被故事情节所带领产生“情节惯性思维”，从而产生理解，进而产生共鸣，并且会无意识地以故事主角身份进行重述和归纳，这就是为何一定要在团队中梳理形象鲜明的细分用户模型的原因。因为这个模型可以在众多团队成员的脑海中形成这种“情节惯性思维”，从而引导团队各个部门承担不同职责的成员，在参与项目的不同维度中能为同一个目标去奋斗发力。
在日常工作和生活中，我们常常会把各种复杂的数据标签与认知综合在一个名词下去交流，以期最快达成共识，从而节省沟通时间去做更重要的事情。在原始社会，原始人在恶劣生存环境中会面对各种各样的生存危机，因此不会花很长时间去讨论面对的是危险还是食物，是该逃跑还是向前探索。为了生存，往往一个简单的音调或者眼神、动作，就足以让族群里的人快速做出反应。现代人类也继承了原始人的特点，我们在生活中常常会把具有复杂含义的事物给标签化，从而应用在日常生活中，以达到节省沟通时间、快速达成共识，然后付诸于行动的效果。
比如，我们要做一个公益活动——服务孤寡老人。那么“孤寡老人”这个名词就包含了一个个关键数据标签。例如：年纪70岁以上；没有子女；生活自理有障碍；等等。在日常生活中我们还经常会说“今天咱们去动物园吧”“明天咱们去吃粤菜”“后天618，我要凌晨起来抢单”，其中“动物园”“粤菜”“618”都是各种数据标签的综合体，我们早已无意识地在生活各个层面学会了用模型指代某个汇总了各样数据标签的事物。
但为什么在互联网产品项目中我们却总是忽视这些，反而去说“我认为用户是这样的”“我认为用户是那样的”？如果一个团队没有建立起完整的细分用户模型，需求一定抓得不精准，团队的奋斗目标也一定不清晰甚至会有偏差，搭建的产品也一定不是用户迫切需要的。
如今传统商业经营者已经下意识地把细分用户模型的概念运用到了商业活动中。比如对传统服装店地址的选择，经营者要考虑人流量，也要根据所经营的商品属性去选择店面地址。如图3-4所示，卖寿衣的会把店面位置选择在医院附近，经营时尚品牌服装的就会把店面选择在城市中心商场。虽然都是卖服装，但是面对的细分用户群体却有天壤之别。
图3-4 用户群体不同导致服装店选址有天壤之别
另外我们也要注意一点，用户和你所想的是不一样的。互联网产品的特性是我们和用户隔着一个电脑屏幕，不能直接和用户交流。我们只能隔着屏幕通过设计的页面、规划的架构、梳理的流程来进行沟通。只有建立成功的用户体验，才能实现商业价值。
如图3-5所示，用户与网站的交互过程类似一种对话或谈判的形式。对话的开始是用户带着某个特定的目的访问你的网站。例如，具有精准目标的用户，他想“买一台电视”“购买电影票”或者“享受音乐”，而没有精准目标的用户，可能只是为了消耗无聊的时间，他们把你的网站作为中间媒介，通过流程逻辑快速满足自己上网的心理诉求，然后企业在这个过程中完成商业价值的挖掘和转换。
如果你的网站或App提供了让用户快速满足需求的便捷流程，那这个网站或App就是富有成效并且具有极高商业价值的。
同时产品经理也要明白，你竭尽所能为之服务的用户，其观点和你有巨大差异。我们每天埋头在自己的项目、网站上钻研业务，努力规划并实现自认为能够影响公司收入的功能，努力想让用户停留在平台上更多时间以浏览更多内容。我们自己彻头彻尾地理解自己网站里面的每一个流程，但是我们的用户可能恰恰和我们的想法是相反的。
心理学指出，人在交流中会无意识地想要缩短时间，期望快速与他人达成共识，以便有更多时间投入到行动中，而这一特点在互联网用户身上表现更甚。他们没有兴趣也不关心你精心制作的导航系统如何工作，那些网站上我们为之骄傲的闪光点，用户也很少会停下来欣赏，有时甚至会觉得那是交流过程中的干扰项。
这就是为什么互联网用户跳出率高的节点基本都流程卡顿、内容信息拖沓不准确。
图3-5 用户和平台交互过程
3.1.3 细分用户建模方法综述和应用注意事项
细分用户建模方法包括以下几种。
（1）通过用户访谈，获悉用户想在网站完成什么目标、是什么激发了用户访问的兴趣、网站有什么遗漏以及是否有更好的服务用户的机会等信息。
（2）通过可用性测试显示，在现有架构上，哪些因素是影响用户完成他们目标的障碍。
（3）通过网上投放调查问卷，以统计学的方式去验证已经发现的与用户目标、行为、观点有关的结果是否准确。
（4）通过数据分析、流量分析、转化率分析等去研究用户在网站的行为逻辑。
假设在用户调研层面已经做了上面四步，我们该如何把研究结果应用起来呢？
现实中我们往往跳过了仔细分析调研获取的数据、评判出轻重缓急的级别、找出最优最有价值的内容等步骤，就一头扎进细节里去，结果最终被细节所累。另外，切记不要错误地把调研获取到的数据当作唯一真理。对数据不加处理、放任取用是可怕的，谨记原始数据是没有操作价值的。
在实施数据分析的时候要注意下面三点。
（1）关注全面而不是只关注片面。仅知道有36%的用户在某个特定的页面上放弃了注册是远远不够的，还需要把它和其他信息放在一起综合分析，分析内容包括：哪些用户正在离开网站，他们为什么会这样做，有什么办法能够改变这个情况，等等。
（2）结果可以迅速共享。产品经理做出来的细分用户模型必须是一个简练的、易于记忆的报告，这样才能快速把结果深入到每个团队成员心里，让每个成员都能在工作中应用到。
（3）可实施性。用户调研的结果只有在可以实现的时候才是有用的。仅仅知道30%的用户在30～45岁对网站规划没有太大影响，知道由于不能提供某个功能，网站用户会流失30%才是最有意义的信息。
基于细分用户研究成果进行决策要注意以下四点。
（1）根据需求决定网站功能。网站提供什么功能，不是老板或者董事会决定的，而是由用户需求决定的，所以根据用户调研梳理出来的需求，确定优先级别、定义网站功能和内容是最根本的准则。
（2）流程逻辑设计。互联网产品本质是中介，功能和架构是节点，逻辑流程是通路，一头连着商品或服务，另一头连着用户。如何快速把用户引导到商品端，既完成用户目标又达成商业价值转化，考验的是产品经理对于功能节点和流程逻辑的设计能力。
规划产品的功能和内容的目的是让用户找到他们所需要的。如果网站架构、导航、搜索等没有如目标用户期望的那样工作，用户就会流失。
（3）网站展示内容。网站展示内容包括文字、图片、视频等一系列有助于和用户沟通，传达经营者想要向用户表达的内容。这里注意要使用目标用户群体接受的交流和行为方式。
（4）视觉。视觉是项目的后置环节，却是用户最先感受到的，因此它也是相当重要的一个部分。要使用目标用户所能接受的、喜欢的样式去展示我们想要表达的内容。这里指的视觉包括色彩设计和版式设计。
3.1.4 细分用户建模方法概述
你真正想了解的内容是什么？这是产品经理应该考虑的第一个问题，同时其答案决定你应该采用哪种研究方法，因为特定的研究方法是为发现特定的信息而量身定做的。如图3-6所示为细分用户建模方法四象限基础方法。
图3-6 细分用户建模方法四象限基础方法
1．定性细分用户建模法
首先我们看两个概念：定性研究和定量研究。
定性研究即从小规模（5～15人）的样本中发现问题的方法，用户访谈和可用性测试都属于定性研究。定性研究的结果会因为数据量少而偏差比较大，但是可以根据结果在数据中进行下一步的测试和验证。
如图3-7所示，定性研究在于从小范围的用户样本中，从用户目标、观点、行为三个维度去做一对一访谈，将具有相同目标、行为、观点的信息进行汇集和分析，并整理提炼出能界定某类细分用户群体的共同属性点。
这里要强调一点，定性分析的前提是基于已有经验先圈定一个大概符合我们目标用户的群体，并从中挑选5～15个用户样本进行定性研究，去验证我们判断的正确与否。如果分析结果和我们基于经验圈定的目标用户群体不相符，就需要重新选定访谈用户进行定性研究。
图3-7 定性细分用户建模方法漏斗模型
具体操作步骤如下。
（1）基于经验圈定一个用户群体并从中寻找5～15名用户作为研究对象。
（2）进行一对一访谈。这里有几点要注意一下，最好有单独进行访谈的空间，尽可能地减少用户相互之间的干扰，避免从众心理使调查结果出现偏差。
（3）用定性研究的数据求证基于经验的细分用户群体正确性。细分群体的基础维度是用户的“目标”“观点”“行为”。这个过程就是回顾用户的访谈笔记或者录音，然后基于目标将用户群体细分。
（4）为求证后的细分用户群体创建一个用户模型。当为用户“目标”、“行为”和“观点”加入更多细节后，细分类型的用户群体就会发展成为一个用户模型，而在赋予他们姓名、年龄、照片等人口特征的信息和场景等更多资料以后，每一个细分用户模型会变得栩栩如生，像一个真实的人。
优点：成本低廉，时间快，需要的专业人员少。
缺点：没有量化数据，结论会有偏差。
2．经过定量验证的定性细分用户建模方法
经定量验证的定性研究是用大量数据求证定性研究结果的准确性。网站数据分析和调查问卷都属于这个范畴。这两种方法是用户研究的根本。
用户说了什么很重要，因为其揭示了用户的“目标”“观点”。目标演变为网站功能，触发了用户和网站之间将要进行的对话。用户做了什么同样重要，因为其揭示了用户的“行为”。行为演变为流程逻辑，决定用户和网站之间如何友好、快捷地进行对话。
具体操作步骤如图3-8所示。
图3-8 经过定量验证的定性细分用户建模方法漏斗模型
（1）基于经验圈定一个用户群体并从中寻找5～15名用户作为研究对象。
（2）进行一对一访谈。
（3）在定性研究的基础上细分用户群体并为细分用户群体创建一个用户模型。
（4）进行一次大范围的调查问卷，例如，其中一个问题是“为什么用户会访问网站？”并给出若干选项：a.因为有产品专业知识；b.因为可以在线学习；c.因为可以认识很多圈内朋友；……再比如问用户，“把网站的某种功能如‘在线学习’或内容‘产品知识’看得很重要吗？”
最终用量的数据分析求证定性的细分用户群体模型准确性。如果数据支持，那这个模型将是稳定的并可供项目使用。如果量的数据偏差值大，不足以支持定性的模型，那么就需要寻找新的用户群体重新进行定性的研究。
优点：量化的证据可以保证模型准确性。
缺点：成本相应高，额外工作多。
最后提一下可用性测试。在已经上线的项目做用户调研的时候，需要加入可用性测试，它可以让我们更加直观地感受用户的真实使用场景。这个信息会比用户描述使用感受更加精准。可用性测试可以使用已上线的新功能，也可以使用还在测试阶段的产品功能。
需要注意的是，我们需要给用户一个明确的目标，如“请用新功能，快速购买一件运动衣”或“请用新功能，快速进行投诉”。目标越清晰，我们越容易获得精准的用户使用感受，无论对优化产品还是做细分用户都大有裨益。还需要注意，在项目中经常遇到用户在做可用性测试时费了很大力气才完成一项任务，然后他们评价这个任务很简单，用户这样做可能是出于某种原因刻意隐藏了自己的真实感受。因此，我们需要保证对用户的言行有清楚的认知和理解，以免在调研中出现偏差。
在图3-9所示的细分用户建模方法四象限中添加自己想要使用的方法。因为每种方法之间会有很多交叉点，所以我们在做用户调研的时候，先停下来想一想自己到底想得到什么结果，之后再确定使用什么样的方法去做用户调研。
图3-9 细分用户建模方法四象限叠加方法
3．定量细分用户建模方法
通过调查问卷或量化表让用户做选择，从而沉淀归纳用户在使用过程中产生的大量数据样本，并将它们按照目标、行为、观点归纳为可以衡量的维度，作为用户细分的依据。另一个需要收集的数据维度是通过埋点获取用户的使用行为数据，并将这些数据和投放的调查问卷进行逻辑关联一起分析。
定量研究的前提是首先进行定性的假设和研究，这部分和定性研究方法一致，从而归纳总结出形成细分选项的假说。定量分析进行到这里，与定性研究立刻确定“细分用户模型”结果不同的是，还要继续梳理，明确有可能用于各种细分用户的方式。我们可以称之为“用户定量分析候选项列表”。
对于每一个可能的候选细分选项，需要在调查问卷中提出特定的针对性问题，比如“您浏览网站主要目的是学习新知识吗？”或“在网站结交的朋友对你工作有多大帮助？结交好友是促使你每天登陆网站的主要原因吗？”并结合网站数据进行综合分析。
如图3-10所示，在定量细分方法中，统计算法的工程师会根据用户调研目标设计一套算法，基于算法会自然发生具有共同特性的聚类数据，并试着用不同的方式进行细分用户。这个过程不断迭代，寻找一个在数学意义上可描述的模型。
这部分内容属于统计工程师的工作，本书仅做简单讲解。
图3-10 定量细分用户建模方法漏斗模型
优点：人与技术完美结合，可以检查出更多变量，结果可靠。
缺点：耗费人力大，时间周期长。这类统计分析是一个反复连续的过程，每一步都会使用上一步的访谈、假设、调查问卷、聚类分析，需要配备专业的统计工程师、技术开发人员。一个周期在三个月以上，成本高。