产品思维：从新手到资深产品人

这是一篇关于产品思维：从新手到资深产品人的思维导图，主要内容包括：前言 产品思维的关键词及核心因素，第一部分 认知用户，第二部分 创造价值，第三部分 落地。

产品思维：从新手到资深产品人

• 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
    • 用户：延伸出如何认知用户以及如何为用户创造价值，需要明确用户的需求、预期、喜好与厌恶，进而判断如何提供有价值的功能或服务。
    • 迭代：延伸出要通过尝试、检验和摸索，基于科学的方法和思维优化更新产品。
    • 用户的认知
      • 微观层面：包括用户画像、用户场景和用户心智。需明确用户的基本特征，基于此推断其遇到的场景及在该场景下的思考方式。
      • 宏观层面：需要对用户群体进行拆解分层。大多数产品可从不同维度区分用户，且同一用户在产品生命周期的不同阶段需求和预期差异极大。
    • 用户价值：是用户的主观感受，即用户认为产品或服务能否解决问题的主观想法。不仅要创造能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其价值。
    • 产品价值
      • 需关注用户价值与产品价值的关系，可通过俞军老师的价值公式理解：产品价值=（新价值-旧价值）-迁移成本。
      • 还需考虑个体价值与产品群体价值的关系，公式为：产品价值=平均创造的用户价值×覆盖的用户量。
    • 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。需对用户体验进行分层，区分可用性、易用性和稳定性诉求，而非“事无巨细地进行极致体验”，超预期体验并非互联网产品必不可少的构成部分。
    • 迭代思维：核心思想是在实践中学习。若只有用户思维而不考虑迭代思维，可能陷入产品经理个人主义的设计思路。需依赖大量用户反馈和数据调研来持续优化产品，并借鉴科学方法总结方法论。
  • 互联网如何影响产品思维
    • 产品触达成本骤降
      • 传统行业产品触达用户成本高，依赖基础设施，商品多样性随城市发达程度降低而逐级降低。
      • 互联网产品触达用户的基础设施相对简单，只需移动互联网和智能手机，触达成本可降至最低甚至归零，且社会化营销成本相对传统营销降低，利于“自传播”。
    • 认知用户质的飞跃
      • 互联网产品能翔实记录用户行为，大数据作为认知用户的手段，在数量（可获取全量用户数据）、质量（用户行为数据比调研和访谈更真实）、时效（数据能即时快速获取）上都优于传统方式。
    • 个性化体验成为可能
      • 传统产品多为标准化产品，难以满足个性化需求。
      • 互联网产品原则上可为每个用户提供完全不同的产品体验，推荐算法及相关功能的出现实现了这一变革。
    • 生产方式彻底改变
      • 传统产品因是实体，存在巨大成本。
      • 互联网产品载体成本低，制作和维护成本大幅降低，使得快速迭代成为可能，能根据用户大数据快速生产更符合需求的新产品。
• 第一部分 认知用户
  • 第一章 用户画像的正确打开方式
    • 错误的用户描述
      • 做校园金融产品，认为用户是所有已成年的大学生。
      • 做某手机系统里的便笺工具，认为用户就是用该手机系统的人。
      • 做国民级产品，认为用户不分男女老少，所有中国人民都是用户。
      • 做VR眼镜的RPG游戏，认为用户还不存在，要发掘用户。
      • 做微信小游戏，认为特别简单易操作，谁都能成为用户。
    • 什么是好的用户画像
      • 仅包含基本的性别、年龄、籍贯和职业的用户描述不够，无法形成感性认知，不能解决真正的用户认知问题。
      • 好的用户画像应具有真实感，能让一个有血有肉的形象跃然眼前，包含用户的生活工作环境、心理状态、认知能力等信息，例如：
        • 25岁的媒体公司白领小慧，河北人，在上海工作，单身，收入尚可，注重生活品质，有特定的消费和娱乐习惯。
        • 23岁在杭州工作的外卖员李东，来自浙江海边农村，高中文凭，经历丰富，勤恳机灵，有特定的生活和消费习惯。
        • 48岁的北京下岗大叔建设，中专文凭，家庭情况特定，有特定的生活习惯和消费观念。
    • 用户画像真实感的价值
      • 是产品决策的试金石，在设计产品时，可将具体真实的用户角色放入产品空间，发现种种问题。
      • 能帮助与他人解释用户，让大家脑海中都有这样一个用户来辅助做判断。例如，根据美甲用户的居住环境可判断上门美甲的可行性，根据外卖配送员和快车司机的年龄等特征可设计不同的接单功能。
    • 最有效的方法是跟用户见个面
      • 网上的用户画像模板和示例过于教条，真实感难以从标准模板获得，有60条特征描述的用户画像虽比简单描述有效，但遇到特征之外的问题时容易失效。
      • 获得用户画像的有效方法是与用户见面聊天，且见面和聊天地点最好在用户真实的生活或工作环境，若不合适，可选择其平时常去的餐馆或公园等。在这些场景下，用户更放松，能聊到更多经历和真实感受，所得信息作为用户画像远比教条的模板有意义。
  • 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
      • 用户群体特征的重点：并非“描述”，更多是“区分”，帮助区分真实用户、潜在用户、核心用户、边缘用户。
      • 与用户画像的关系：用户群体特征用于划清用户边界，用户画像则用于对边界内的用户进行深入认知，理解其心理和场景，二者结合，先“区分”后“描述”，才能全面认知用户。
      • 用户数据的作用：用户数据是认知用户的核心手段，但用户资料和行为数据多为冰冷数字，需建立数据与用户画像的关联，这是认知用户的核心能力。
    • 基于产品特性寻找相关数据
      • 数据获取的限制：每个产品获取数据的限制条件不同，收集不同人群数据的手段差异大，需基于产品特征和认知判断建立客观数据与画像描述的关系。
      • 示例
        • 社区类产品：可通过用户参加的群组、给自己贴的标签判断用户特征，如参加“高端信用卡交流”群组的用户可能收入水平高。
        • 出行类产品：可从出发地和目的地间接判断用户特征，如出发地为高档小区、目的地为高档会所的用户可能收入水平高。
      • 不同平台的数据优势：电商和支付平台因能获取用户生活消费的商品和服务数据，能更完整地描述用户，而缺乏用户体系的平台则难以深入认知用户。
    • 建立数据、特征、画像的关联
      • 赋予数据特征标识：给冷冰冰的数字赋予特征标识，聚焦用户人群，每个人群对应一个画像。
      • 建模过程：通过分析用户行为特征，结合调研确认用户是否符合预期特征，建立模型公式计算用户属于某类人群的可能性，同时判断统计学上的置信度。
      • 简化方法：若没有条件建模，可用粗糙的加减法做判断，根据用户具有的特征数量划分群体，再针对性发掘每个群体的用户画像并做需求分析。
      • 目的：打通可量化数据、用户特征与用户群体画像的通路，从数据中分辨人群，进行有效划分。
    • 用户画像与用户特征的应用
      • 案例1：创业小团队做P2P金融产品，考虑增加VIP套餐服务，通过分析用户购买理财产品的行为数据，发现用户多为毕业三年内的职场新人，理财保守，收入不高，该服务吸引力有限。
      • 案例2：从零开始做VIP理财顾问产品，通过分析判断目标用户为三四十岁的中年人、中产阶级，在一线城市高新技术或金融行业工作等，据此打造产品核心竞争力。
      • 案例3：P2P金融产品发展到一定规模后，通过分析存量用户，发现部分用户倾向更高风险或更灵活周期的产品，据此提供相应产品，再根据用户特征分层，做定向推荐和调整。
      • 总结：在不同应用场景下，先对用户群体用群体特征抽象识别，再用具体用户画像认知，抽象的特征和群体标识与目的相关。
    • 从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知
      • 产品萌芽阶段：寻找潜在用户的群体特征和核心用户的特征，多为单一维度，如上门美甲的用户多为25岁左右有一定消费能力的都市女性，需典型用户画像辅助决策。
      • 发展到一定规模：需做人群划分，如不同年龄、居住地区的用户需求不同，针对性拆分可提升服务质量。
      • 用户规模更大或能提供个性化服务阶段：从多个维度拆分用户群体，形成特征与用户画像的多维矩阵体系，在做判断时可快速定位不同群体，提高决策收益。
    • 如何认知用户的生命周期
      • 划分依据：用户与平台关系转变时，认知和行为会有较大变化，需求也会变化，据此划分生命周期阶段。
      • 常见划分类型
        • 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：注册但未达到“顿悟时刻”（如脸书用户未拥有7个好友）的用户人群。
        • 老用户：达到“顿悟时刻”且半个月内有登录行为的用户人群。
        • 流失用户：连续半个月没有登录过的用户人群。
      • 转化关系及应对措施
        • 潜在用户→新用户：通过老用户推荐、大范围宣传等吸引注册。
        • 新用户→老用户：帮助其快速达到“顿悟时刻”，如绑定社交工具推荐好友。
        • 老用户→持续使用：提供更多内容和玩法，培养习惯，给予长期权益。
        • 流失用户→回归：挖掘流失原因，定向解决问题。
      • 其他划分维度：如普通用户和付费用户的转化，适用于互联网游戏等产品。
      • 注意陷阱
        • 划分应源于对用户的认知，看用户群体是否存在明显边界，不可盲目复用其他产品的方法。
        • 划分是平台视角，需根据每类用户的需求推断该做什么，不能舍本逐末，用粗暴方式做转化。
  • 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
      • 用户场景分析需考虑产品使用的外部环境，不仅要对用户有判断，还要对外部环境有判断，只有综合考虑这些，才能找到最真实的需求。
      • 举例：外卖配送产品中，订单播报声音设置为强制最高音量、连续播放4次且不可手动打断，在办公室测试时觉得困扰，但实际外卖员在嘈杂的街道或饭店环境中，这样的设置能避免错过订单，体现了场景分析的重要性，也印证了“到现场去”这一产品设计原则。
    • 考虑使用手机的物理环境
      • 电脑使用环境相对固定，较易判断；手机使用环境任意，需重点关注。
      • 正常舒适环境（如客厅、卧室、办公室）下，光线和操作难度无问题，无需特殊考虑。
      • 需关注的不舒适环境：
        • 开车时：屏幕抖动，手机放置位置远，需调整视觉效果，如字体更大、可操作范围更大。
        • 紧急情况：如紧急求助或报警，操作需极其方便，避免因操作路径长、步骤多或按钮不明显导致错失良机，例如iPhone的紧急求助功能。
        • 信号不好的地方：需考虑离线操作，避免因网络问题影响使用，如部分银行App在无网络时因加载广告无法进入。
        • 光线变化：许多App提供夜间模式，适应不同光线环境，提升用户舒适度。
    • 考虑用户所在的社会场景
      • 用户是社会人，其使用产品的社会场景对需求有重要影响，较难认知。
      • 社会场景示例：
        • “让用户尴尬”的场景：如“老板键”功能，用于在工作时快速藏匿敏感内容；某些操作动作（如举起手机、摇动手机）在社交场合可能让他人不适；语音助手在有他人在场时使用尴尬，导致其应用场景局限。
        • 社会场景中，他人的看法和交互影响会深刻影响用户对产品的诉求。
    • 考虑用户的心流
      • 心流指用户在特定心理场景下的状态，受外部物理和社会环境影响。
      • 举例：
        • 上门美甲项目中，部分美甲用户将美甲视为“逛街”心流的一部分，脱离该场景后，上门美甲对其吸引力下降。
        • 旅游景点游客愿意高价消费，因“旅游”心流提高了其对消费的心理阈值。
        • 心理账户概念：人们会将收入和支出分门别类编码，不同账户的重要程度和额度不同，影响消费决策，如演唱会门票丢失和现金丢失对是否继续看演唱会的影响不同。
      • 把握用户心理状态变化是高阶场景判断，能帮助捕捉用户动态需求，体现“用户需求是动态的”。
    • 利用场景判断需求
      • 场景是需求的限制条件，决定需求的适用范围，脱离场景无法判断需求描述的对错。
      • 示例：
        • “用户需要娱乐”：需在用户休闲时间，否则消息触达效果差。
        • “用户都喜欢便宜”：不同场景下对价格认知差异大，如沙漠中口渴的人对水的价值认知极高。
        • “用户愿意花200元买狂鼠皮肤”：需考虑场景，如作为礼物或满足社交荣誉感时可能愿意。
        • “用户会买一卷用不上的卫生纸”：可能源于“凑单”场景，为满足满减运费条件。
      • 产品设计者需具备寻找消费者使用商品各种场景的能力，如同推销行业“推销梳子给和尚”所考察的能力。
  • 第四章 怎样探索用户的心智
    • 用户心智是用户需求的根源
      • 用户在具体场景下对某件事的认知反馈背后的基础是用户心智，它是用户需求的根源。
      • 可以将对用户的核心判断看作一个函数：想法=F(x,y,z...)，若知道用户的思维逻辑（函数F），输入当下的感知和场景等参数，就能得到用户认知结果。
      • 认知用户的价值不仅在于知道用户当下的想法，更在于了解其心智函数F，这是产品从业者的核心竞争力。
      • 面试中，基础问题是“用户是谁”“用户在哪儿”，更难的是“假如发生xx，你认为用户会怎么样”，这考验对用户的认知深度。
    • 探索用户心智的难点
      • 无法将用户心智具象成清晰的代码或表述，因为它是社会问题，涉及人类意识，而人工智能目前最难理解人类意识。
      • 同理心是认识用户心智的必要能力，不仅是简单切换为用户视角，更难的是切换为与自己差异大的用户视角，需要大量时间体验、思考和总结。
      • 每个人的心智成熟过程受社会环境影响，与生活状态、教育、日常接触的人等有关，深究心智需了解其过往和形成过程，好的用户画像有重要意义。
    • 社会心智：社会对每个用户的影响
      • 社会学家乔恩·威特认为“我们所处的地位决定了我们是谁”，一个人的社会位置、经济程度、文化程度、价值观等塑造了其认知和心智。
      • 影响一个人的社会塑造因素主要是社会地位和社会资源，包括：
        • 物质或经济资源：个人拥有的财产或资产，影响生活环境、消费习惯、文化程度和价值观等。
        • 社会资源：个人的社交网络及在社交中的影响力，影响消费习惯和价值认知。
        • 文化资源：个人的文化程度、知识储备、价值观等，影响对产品价值的理解和判断维度。
      • 这三种资源相互影响但未必完全重合，共同作用于人的生活方式、消费心理、文化程度和价值观，最终决定社会心智。
      • 社会心智的特点：
        • 相对固定，不会频繁变化，但存在因生活重大变化而调整的可能。
        • 很难用外力改变，形成过程漫长，且在生活环境和影响要素不变时缺乏改变诱因。
        • 很受社交圈影响，受所处社会环境、朋友、影视剧等因素影响。
      • 社会心智的应用：
        • 判断用户特征，在数据分析和特征分析遇到瓶颈时，可从心智差异入手。
        • 判断用户成本，扭转用户心智需要成本，不同心智的扭转成本不同。
        • 通过影响社会心智建立产品认知，如定位理论让产品与特定概念关联，互联网产品可通过多个触点让用户形成完整心智感受。
    • 认知行为心智：认知心理学对用户的影响
      • 引入认知心理学和行为经济学，核心假设是人类大脑思考有多个系统，即丹尼尔·卡尼曼提出的系统1和系统2：
        • 系统1：无意识的、快速的思维方式。
        • 系统2：需要注意力集中，做复杂运算。
        • 人们通常倾向用系统1思考，遇到麻烦时系统2出面解决，这是大脑进化过程中减少能量损耗的功能，可能导致认知偏误。
    • 用户常见的认知偏误
      • 损失厌恶：人面对同等收益和损失时，觉得损失更难忍受，损失带来的负效用是收益正效用的2~2.5倍，电商优惠券营销常用此原理。
      • 框架效应：面对同一问题，不同描述会让人选择更有利或顺耳的选项，基于损失厌恶，可通过不同表述引导用户选择。
      • 锚定效应：初始锚定认知会影响后续判断，常应用于价格、功能、质量等方面，如产品定价时用其他产品作为锚定物突出性价比。
      • 注意力偏误：用户在使用产品时，只关注与目标相关的信息，对无关信息关注不足，如“看不见的黑猩猩现象”“用户协议现象”。
      • 主观验证、证实偏见和逆火效应：
        • 主观验证：人会将无关信息作为支持自己观点的论据。
        • 证实偏见：倾向接受验证自己假设的信息，忽视否定信息。
        • 逆火效应：假设被相反信息否定后，反而更深信原有假设。
      • 概率思维与0/1思维：产品设计者用概率思维，而用户对体验只有0和1（成功或失败）的判断，需关注失败后果。
      • 知识的诅咒：知道越多，越难从不懂的视角看问题，产品设计者需意识到自己“全知”而用户认知不足，需频繁与用户沟通。
      • 峰终定律：用户对产品的评价源于高峰（正向或负向）和结束时的体验，如打车时的等待时间、行程纠纷或良好服务会影响用户印象。
      • 宜家效应：人会高估自己劳动带来的价值，如用户通过游戏获得的奖品会更珍视，产品调整用户劳动所得权益时需谨慎。
      • 间隔效应和延迟效应：有间隔的重复接触比无间隔的学习效果好，长延迟时间的少次接触比短延迟的多次接触记忆效果好，适用于复杂业务的用户学习策略。
    • 几条关于用户心智的建议
      • 获取足够完善的用户画像和用户场景，帮助建立用户心智认知模型。
      • 了解普遍存在的认知偏误，理解用户“非理性”要素，避免表面猜测。
      • 具备极强的同理心，分析用户表达内容，共情猜测其行为背后的心理决策逻辑。
      • 用科学论证的精神反复检验，不盲目相信理论，需结合自身产品用户发掘其心智法则。
  • 第五章 找到真实有效的需求点
    • 对需求认知的常见误区
      • 通过与亲戚朋友头脑风暴得出所谓的“痛点”，认为是真实用户需求。
      • 想出婚恋配对方法，仅通过询问他人得到认可就认为能解决问题，未经过验证。
      • 收集上百个用户使用手机的意见和抱怨并总结，据此认为做出的手机能在市场上成功。
    • 认知需求的七条原则
    • 需求是用户对解决现存问题的需要
      • 定义拆解：
        • “用户”：需明确真正的用户群体，从目标用户处获取需求并抽象，避免以偏概全。
        • “现存”：需求是解决当下的问题，而非未来的想象，即使产品炫酷，若不能解决当前需求也会被淘汰，如苹果牛顿产品因无法解决用户提升效率的需求而失败。
        • “问题”：问题不分大小和场景，需先判断是否为问题，再区分严重程度，如打车难是痛点，车上有水是痒点。
        • “需要解决的”：并非所有问题都需要解决，需考虑用户主观是否需要，如经济能力有限的上班族可能暂时不需要豪华家庭影院来放松。
      • 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，乔布斯设计iPhone是因为洞察到用户在功能机时代无法解决的问题（如快速获取信息、移动办公等）。
    • 需求不是无边界的
      • 需求满足超过一定边界后，用户的边际收益会骤降甚至为零，这个边界可称为“用户体验边界”。
      • 举例：
        • 搜索引擎：前10篇准确结果即可满足需求，再多结果意义不大；准确率达到一定程度后，再提升的价值很小。
        • 外卖平台：3-5种汉堡店可满足用户对汉堡的需求，200家则无意义；送达时间从40分钟到20分钟的价值远大于从20分钟到10分钟。
    • 用户的诉求不等于需求
      • 乔布斯的话“人们不知道他们想要什么，直到你把产品拿给他们”包含三层含义：
        • 人们通常无法表达自己的需求，因多数人不擅长抽象问题。
        • 人们表达的需求经常不准确，往往给出解决方案而非背后的需求（如“更快的马”背后是“更快的交通工具”）。
        • 用户在使用产品时才能验证自己的需求，调研结果与实际使用情况可能有很大差异。
      • 产品经理的核心价值是认知用户真实想法，甚至比用户自己更清楚，可通过行业经验、同理心或市场测试验证需求。
      • 误读：认为用户不知道需求就无需认知用户需求，这是错误的，如诺基亚和摩托罗拉因忽视用户对手机娱乐、社交属性的需求而衰落。
    • 需求的主体是目标用户
      • 两层含义：明确需求的主体；无需考虑所有用户的需求，只需关注目标用户。
      • 反例：老板按自己的需求设计产品，导致产品成为专属定制版，不适合大众用户；小公司过度满足所有用户反馈，导致产品平庸。
      • 产品经理需时刻记住需求是“xxx的需求”，避免将自己的喜好融入产品设计。
    • 需求有其时空约束
      • 需求并非一成不变，受物理环境、社会环境、用户心流和心智的影响，需考察需求在约束条件下的合理性。
      • 举例：人们有玩游戏的需求，但工作时不会有；有看文艺片的需求，但心情不好时可能没有。
    • 用户是需求的集合
      • 用户的需求是多样的，产品满足的只是其中一部分，需了解产品覆盖的需求在用户心智中的位置和比重。
      • 衡量用户质量的标准：用户总在线时长=用户数量×平均使用时长，反映产品对用户需求的覆盖度。
      • 举例：微信覆盖社交、信息资讯、消费等多种需求，用户依赖度高；而手电筒工具仅满足单一需求，价值较低。
      • 产品需认识到自身占据的是用户心理账户中的部分时间，覆盖的是部分需求，竞争对手可能来自不同领域（如抖音挤占朋友圈、游戏的使用时间）。
    • 需求存在不同层次
      • 需求有表面和深层之分，需找到适合当下关注的层次，深层需求更持久永恒。
      • 举例：
        • 健身的表面需求可能是减脂、增肌，深层需求可能是社交、健康、娱乐等。
        • “用抖音看短视频”的表面需求背后是“打发时间”，这一深层需求古今皆然，只是满足方式不同。
      • 对需求的拆解需多问“为什么”，理解需求背后的原因，才能准确把握用户需求。
• 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
      • 用户价值的定义是用户使用产品时主观判断能否帮助自己解决特定问题，其核心是用户的主观感受，而非客观逻辑推断的结果。
      • 举例：沙漠中的一杯水和卧室里的一杯水，构成元素和量相同，但价值不同；同样的外卖服务，对加班到半夜的上班族和清闲的退休大叔，价值完全不同。
      • 用户价值具有变化性，受时间、用户认知等因素影响。例如20年前用户对低画质游戏的接受度高于现在，因为用户锚定的价值标准已发生巨大变化。
      • 批判“成本决定论”：劳动或成本高低不一定决定价值。例如博士毕业生做的椅子未必比木匠做的椅子更值钱；知识付费产品中，用户更关注“能否轻松有效获得知识”，而非导师是否是最顶尖专家。
      • 知识付费产品会刻意制造“价值感”，将枯燥知识转化为生活工具，满足用户“快速学习”“对自己有帮助”的主观感受，而非追求教材式的严谨。
    • 用户价值受社会心智和认知行为心智的影响
      • 用户价值作为主观感受，必然受社会心智和认知行为心智影响。
      • 社会心智影响的例子：2018年支付宝对用户账户被盗案例进行全额赔付，原因是用户对支付产品的信任源于安全感，这是社会心智中对“支付安全”的高预期。用户对安全的认知是“是非题”，而非量化比较，即使支付宝异常率低于传统金融企业，用户仍对安全有零容忍要求。
      • 类似地，网约车行业即使安全事故率低于出租车，乘客和司机仍对安全零容忍，这种高预期受社会心智影响，企业无法通过宣传改变，只能依据用户预期完善产品。
    • 用户价值的应用
      • 判断能否实现用户价值，需看用户需求（问题）是否得到满足，需结合所有约束条件判断用户需求和用户价值。
      • 产品实现用户价值的方法可能创新，但需符合用户真实需求。例如某手机网游原本是5分钟快速对战，若改为更复杂、耗时更长的模式，可能不符合用户碎片化时间的需求，导致用户流失。
      • 分析常见产品的核心用户价值：
        • 搜索引擎：核心用户价值是搜索到更准确的信息（搜索准确率）。
        • 电商平台：核心用户价值包括找到想要的东西、判断商品质量、购物支付效率，延展还包括发现想要的东西、到货速度、到货质量等。
      • 用户价值的应用包括将核心需求转化为业务目标，以及根据用户价值的重要度排序来决定需求排序。
  • 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
      • 产品价值是从企业视角关注的用户价值，核心用户价值通常就是要实现的产品价值。例如搜索引擎的核心价值是建立搜索准确率的壁垒，电商平台的核心价值是完成顺畅购物的全体验。
      • 企业需选择关注的目标用户的目标需求或价值，不必满足用户的所有需求，与“不需要考虑所有用户的需求”逻辑一致。例如综合电商平台外，有专注导购或垂直品类的电商产品。
      • 产品的核心价值需符合以下要点：
        • 符合用户价值：这是基础，产品价值需以用户价值为前提。
        • 对应的旧体验较差，有空间：存在改进的可能性，与旧有方式相比有提升空间。
        • 覆盖用户够多（市场够大）：能满足足够数量用户的需求，具有市场潜力。
        • 简单明了：便于用户理解和认知，用户难以记住复杂描述的产品价值。例如优步“点击按钮，搭车就走”、滴滴“滴滴一下，马上出发”，均突出核心价值。
        • 自己有经验或资源优势：有能力实现该价值，且能比他人做得更好。
    • 产品价值公式：产品价值 = (新体验 - 旧体验) - 迁移成本
      • 该公式由俞军提出，用于判断产品的相对价值，新体验与旧体验指用户体验或用户价值（主观感受），迁移成本是用户切换产品的成本。
      • 例子1：Windows 10的更新：新功能对多数用户感知弱（新旧体验差小），且升级成本高（迁移成本大），导致产品价值可能为负，用户升级意愿低。
      • 例子2：微信的更新：新功能（如红包、小视频）带来明显的新旧体验差，且升级成本低（迁移成本小），产品价值为正，用户升级意愿高。
      • 产品决策者常犯的错误：
        • 忽视旧体验：如某音乐平台试图覆盖培训、课程、活动、电商等全链路，却忽视大众点评、微信群等已能满足用户需求，新旧体验差小。
        • 忽视迁移成本：如熟人社交产品难以撼动微信，因用户迁移关系链的成本极高。
    • 产品价值公式：产品价值 = 平均创造的用户价值 × 覆盖的用户数量
      • 产品价值不仅取决于单个用户的价值，还取决于覆盖的用户数量。
      • 常见问题：
        • 只关注用户价值，忽视覆盖数量：如为少数上班族优化日历的复杂功能，而多数用户不需要，整体产品价值低。
        • 只关注覆盖数量，忽视高价值需求：如日历功能中，少数用户有任务丢失风险（虽覆盖少但影响致命），解决该问题的产品价值大。
        • 类似案例：支付宝的安全问题、网约车的安全问题，虽发生概率低，但影响大，需优先解决。
    • 在短期效果与长期价值之间做权衡
      • 企业易因追求短期效果（如KPI、盈利指标）而忽视长期用户价值。例如为吸引按摩师加入，初期提供高收入，后期削减至行业平均水平，可能降低按摩师对平台的信任。
      • 追求短期效果的手段（如价格折扣、优惠券）可能损害长期价值，如用“小红点”推送广告，会降低用户对该功能的信任。
      • 权衡方法：
        • 法治：确立长期用户价值指标（如用户满意度、留存率），而非仅关注GMV、订单量。
        • 人治：提高团队对产品核心价值的认知，不做破坏核心价值的事，及时同步价值破坏案例。
      • 企业需在商业目的与用户价值间权衡，既不能忽视盈利，也不能得罪用户。
  • 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
      • 用户体验是贯穿用户使用产品全生命周期的所有感受，涵盖多个方面，但需进行层次区分，避免泛化处理。
      • 用户体验可拆解为四个维度：
        • 可用性：让用户可以达成预期目的，是核心用户价值的体验。
        • 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。
      • 四个维度的边界未必严格清晰，部分情况下存在交叉，如异常过多可能影响可用性或易用性。
    • 可用性是用户价值的核心
      • 可用性指用户能够达成预期目的，是用户体验的基础，也是核心用户价值的体现。
      • 举例：电话订餐、微信订餐、外卖平台订餐等方式，虽便捷度不同，但均能让用户订到餐，具备可用性；若外卖平台没有用户想吃的餐厅，或因客观原因（如高校不让外卖员进入）导致用户无法取餐，则产品丧失可用性。
      • 确保可用性需覆盖绝大多数场景：如阅读工具在无网络时提供预加载功能，外卖平台解决高校配送最后一公里问题等，这些对特定用户而言是可用与不可用的区别。
      • 忽视可用性可能导致核心价值丢失：如外卖平台在补贴活动中因运力不足导致大量订单超时或取消，虽达成短期业务目标，但破坏了可用性，对用户体验伤害致命。
      • 优先级原则：任何场景下，需先确保可用性，这是用户体验的前提。
    • 易用性是用户达成目标的成本
      • 易用性不影响用户达成目标，仅影响达成目标的成本及用户对成本的感受，核心是“降低用户成本”。
      • 举例：12306网站虽体验差，但订票功能可用（具备可用性），需优化的是易用性；“图解电影”降低用户看电影的时间成本，电商平台接入快递实时状态降低用户查询成本。
      • 易用性排序：不同方式的成本不同，用户倾向于选择成本低的方式。如订外卖的成本从高到低可能为：电话订餐→代购订餐→微信订餐→公众号订餐→外卖平台订餐。
      • 建设易用性的方法：梳理用户体验地图，需满足三个核心要求：
        • 真实触点：包含所有线上线下触点，及产品外相关触点（如市场活动的注册链接）。
        • 触点间关联：明确触点间的状态变化，体现用户的连贯体验。
        • 用户问题和感受：标记每个触点的问题严重程度，横向对比以确定优化优先级。
    • 稳定性在复杂场景中有更高的要求
      • 稳定性类似计算机领域的“鲁棒性”，指用户在各种场景下能否无异常地完成任务。
      • 复杂场景（如网约车、外卖）对稳定性要求更高：异常发生概率高（如堵车、导航不准、司机爽约），且解决成本高，因此稳定性至关重要。
      • 提升稳定性需关注两点：
        • 降低异常发生的概率：如优化GPS准确性、加强司机管控。
        • 降低异常发生后的解决成本：如司机爽约后快速转派订单，支付宝通过全额赔付降低安全异常对用户的影响。
        • 稳定性对可用性影响重大：用户多为“0/1思维”，即使异常概率低，若造成严重影响（如金融安全、人身安全），可能导致用户彻底放弃产品。
        • 稳定性对易用性的影响：易用性功能异常可能增加用户成本，甚至降低可用性，需重点解决。
      • 体验层次优先级：可用性＞可用性的稳定性＞易用性＞易用性的稳定性。
    • 超预期体验并非用户体验的必要组成
      • 超预期体验的两种定义：
        • 体验比用户原来使用的产品好（符合新旧体验差逻辑，合理）。
        • 用户持续获得惊喜（易被误读，存在弊端）。
      • 第二种定义的弊端：
        • 忽视基础体验：过度关注超预期，可能忽略可用性和易用性，如理财工具未优化转账功能（可用性），却优先做视觉改版（易用性）。
        • 破坏体验稳定性：间歇性惊喜会让用户锚定“有惊喜”为正常体验，无惊喜时则视为差体验。如坚果品牌间歇性赠送赠品，可能导致用户对无赠品的情况不满。
      • 用户体验四原则：
        • 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及发生异常后的用户成本。
        • 只考虑永久性的超预期体验。
• 第三部分 落地
  • 第九章 深入场景，探索供给侧的价值
    • 供给侧的两种类型
      • 供给侧根据产品类型分为两种情况：
        • 独立品牌产品：单向提供功能和服务，供给侧是制造产品和提供服务的团队及资源。例如百度搜索（提供搜索服务）、微信（提供通信功能）、腾讯视频（提供视频娱乐服务）。
        • 平台类产品：多方撮合，供给侧包括平台自身团队、资源及非狭义用户之外的用户（如商家、服务者）。例如淘宝（撮合商家和消费者）、滴滴出行（撮合司机和乘客）、美团外卖（撮合商家、骑手和消费者）。
      • 平台类产品的演进：逐渐具备独立品牌产品特性，需为供给侧的服务品质把关，承担品牌背书责任。例如用户买到假货会指责平台管控不严，平台需对供给侧质量负责。
    • 供给侧画像是认知供给侧的起点
      • 供给侧画像以用户画像和用户价值为前提，需根据目标用户和要创造的价值，倒推所需的供给侧角色和资源。
      • 平台类产品的供给侧画像推演：
        • 网约车平台：司机包括全职和兼职，需考虑服务标准化要求，如残疾人司机可能因服务场景限制无法成为供给侧。
        • 外卖配送产品：外卖员多为大城市务工年轻人，因他们能承受电瓶车成本、学习操作流程、对收入敏感。
        • 内容社区：需明确创作者画像（如微博、知乎创作者差异）及他们的收益预期（收入、影响力、精神奖励等）。
      • 供给侧角色的广泛性：不仅包括第三方（如司机、骑手），还包括内部团队（产品、技术、运营等）和资源（人脉、资金等），需明确各角色对用户体验的责任。
      • 核心逻辑：用户价值决定供给侧价值，需根据核心用户价值的优先级，确定关键供给侧角色。例如外卖平台初期优先拓展合作餐厅（保障餐品多样性），后期重点建设配送团队（保障准时率）。
    • 用供给侧场景检验供给侧真实程度
      • 供给侧场景可检验供给侧逻辑的真实性，暴露潜在漏洞。例如一个随机匹配主题聊天室的创意，在真实场景中存在诸多问题：新用户融入门槛高、缺乏优质内容输出者、难以保障输出者活跃、内容无法沉淀等。
      • 供给侧场景的要求：需梳理清楚黑盒中所有角色、资源的流转过程，确保无模棱两可或不确定的节点，避免推进中出现问题。
    • 供给侧创新：模式创新与技术创新
      • 模式创新：源于新要素进入市场，改造旧模式，在成本和体验上达成优势。例如互联网、移动支付等新要素催生了网约车、抖音等产品，通过新的用户体验方式制造体验差。
      • 技术创新：在现有要素下，利用现有能力提升供给侧效率、降低成本。包括算法、硬件、运营辅助等技术，例如人工智能在调度分单、智能营销中的应用。
      • 趋势：新要素密集出现的机会减少，未来技术创新是更常见的创业形态，尤其在供给侧价值创造方面仍有较大空间。
    • 两类商业模式：流量与交易
      • 流量模式：传统纯线上产品常见，核心是通过流量实现商业变现，多依赖广告。例如百度搜索、今日头条（广告变现）；豆瓣（将流量导流至自有产品）、QQ（通过增值服务变现）。
      • 交易模式：分为平台型和自营型。
        • 自营型：类似传统企业，把控供给环节，利润来自售卖差价。例如网易严选、小米。
        • 平台型：涉及多方利益，本质是赚取中间差价。例如滴滴出行、美团外卖。
      • 核心要素：互联网产品的商业模式需具备规模效应，超过阈值后边际收益增加、边际成本降低。例如外卖平台模式可在全国复用，而K-12教育平台因地域差异大，难以形成规模效应。
  • 第十章 以四个步骤驱动产品迭代
    • 迭代思维的四个步骤
      • 迭代思维的运转逻辑通过以下四个步骤循环往复：
      • 判断最重要的体验差：在体验差最大化的指导下，确定核心优化方向。
        • 从0到1的产品：需优先判断产品核心价值和用户核心体验（可用性），例如生活服务类产品需确保服务能完成闭环（外卖平台可订到外卖、出行平台可打到车）。
        • 成熟产品：需聚焦最重要的用户体验优化方向，例如美团外卖、滴滴出行需减少异常场景（送餐超时、接驾过远等）。
      • 新体验的最小成本尝试：以最低成本验证方案有效性，需满足三个要点：
        • 不能过于简陋或变形，否则无法验证判断正误（如验证外卖平台餐品多样性，可接受线下流程，但需确保用户能订到多样餐品；若验证线上支付便捷性，则线下流程无意义）。
        • 在有效验证基础上实现成本最小化（避免为MVP而MVP，多数错误是“做多了”而非“做少了”）。
        • 尝试前明确预期和判断标准（无标准则迭代流于形式）。
        • 常见试验方法：灰度试验（小范围用户先行测试）、A/B试验（同时投放两套方案对比效果），需结合业务目标设定统计学意义上的有效标准。
      • 观察结果，识别正误：通过用户反馈和行为数据判断结果，原则如下：
        • 优先依赖行为数据（相对客观、可量化），但数据非万能，需结合用户反馈探究原因（如功能数据差可能是提示不明显或用户认为无用，需针对性改进）。
        • 数据先行：观测用户基础行为（是否使用、使用路径），形成推论假设；再通过用户调研（定量或定性）验证假设，明确背后原因。
        • 正误判断基于实验前的预期，无绝对标准，需分析偏差原因（如预期提升20%，实际仅5%，需排查优化空间或路径问题）。
      • 坚持对的，放弃错的：基于结果调整策略，核心是心态问题：
        • 常见困境：易坚持对的，但难放弃错的，易陷入无效优化循环（如方案效果差却反复调整，不承认方向错误）。
        • 解决方法：
          • 设置清晰退出机制：实验前达成共识，未达预期则暂停该方向。
          • 塑造无压力试错环境：减少错误带来的压力，避免为证明有效而扭曲数据。
          • 第三方中立判断：由数据分析师等中立角色客观评估，尤其适合初阶决策者。
    • 分析正误的基础：数据思维
      • 数据分析师的核心价值是通过数据发现问题并提供洞见，而非仅统计数据。
      • 常见数据分析认知偏误：
        • 样本选择偏误：抽样非随机（如仅调查苹果用户），或仅关注使用新功能的用户反馈。
        • 选择性偏误：结果受样本选择影响（如认为关注某公众号的新人产品经理更成功，实际是其本身更积极获取信息）。
        • 幸存者偏误：仅观察成功案例（如某公司成功归因于某策略，忽视执行相同策略却失败的公司）。
        • 基本归因错误：高估个人因素，低估环境影响（如司机操作失误可能因车内使用场景复杂，而非能力差）。
        • 回归谬误：将随机波动归因于特定行为（如感冒自愈归功于药物）。
        • 社会期望偏误：用户选择符合社会预期的答案（如传统环境中同性恋隐瞒性取向）。
        • 受试者期望效应：用户因目的或预期隐瞒真实想法（如不希望商品涨价而谎称不会购买）。
  • 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
      • 产品决策的方法论支撑源于社会科学理论，产品决策者研究用户、产品、行业的方式，与经济学家、心理学家、社会学家研究人和社会一脉相承，本质是在试验场上做实验的社会科学家，需要自治的方法论体系和快速学习能力。
      • 优秀的企业家首先应是出色的用户专家和产品专家，这需要深度认知和决策能力，而非依赖工具或既有方法论。因为适用于某一行业、阶段的产品手段，未必适用于其他场景，需自我迭代和成长。
      • 这种洞察能力与学者研究社会课题类似：发掘规律和原因，应用于新事物；同时方法论需随约束条件变化，存在偏误，需适时调整。因此，社会科学家能为企业提供战略建议。
    • 尊重客观规律
      • 无论是“顺势而为”还是“市场改变我们”，都强调关注市场和用户的客观规律，与实事求是一致。
      • 产品决策者易陷入主观臆断：如创业者认为拼命就能感动用户，产品经理认为教育用户就能改变其行为，运营者坚持无效方案等待起效。
      • 正确姿态应是客观中立的旁观者和学习者，冷静分析用户的思考与行为规律（受多种约束条件影响），避免主观臆断。
      • 研究社会、市场、人群的难度高于自然科学（缺乏量化实验室环境，证伪难），需克服自身批评思考能力和数据分析能力的局限，追求客观规律。
    • 明察约束条件
      • 科学研究为简化问题会将现实模型化（如物理中的“质点”假设），但真实世界复杂，需考虑多种变量。社会科学中，“理性人”假设不成立，因每个人有独特经历和思考方式。
      • 需避免基本归因错误和回归谬误，认识到结果是多种变量作用的产物，人的行为只是其中一个自变量。
      • 所有决策和判断需考虑约束条件：用户画像、场景、心智、异常体验、供给逻辑、认知偏误等均影响产品结果。观察产品时，避免简化分析（如归因大公司成功于单一原因），需洞察背后的客观环境和约束条件，不盲信通用结论。
    • 抽象有效方法论
      • 若无法总结产品方法论，科学思维的价值会大打折扣。需建立相对成体系的方法论模型，并像产品一样不断迭代，逐步接近真相。
      • 本书即为作者的方法论模型，经实践验证和修正，如通过司机端产品体验深化对用户价值和体验的认知，通过数据分析错误学习统计学偏误，补充迭代思维。
      • 方法论需经实践验证：社会科学存在诸多约束条件，互联网用户和产品是新鲜研究对象，现有理论有限，需针对自身用户、行业、产品做具体分析，更具实际价值。
    • 具备批判思维和可证伪精神
      • 批判思维是迭代思维的基础，没有批判思维，无法做好迭代（可能坚持错误决策）。
      • 可证伪精神是科学的核心，也是产品决策者必备素质：任何产品决策、用户认知判断都应可被证伪。
      • 可证伪精神的价值：客观认知自身和他人的决策（当下正确未必未来正确，此约束条件下正确未必彼约束条件下正确），避免固执己见。