深刻的用户洞察，是混沌信息中的灯塔，指引我们在开放无边界的信息中找到适合的方向。

文章大纲如下：

一、为什么了解用户

作为一个产品经理，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户或客户。这里的用户在B端部分场景下也指代客户，本文均用“用户”一词涵盖。基于对用户的深刻洞察，才能谈价值发现，产品规划，产品设计，上线运营等。

在对用户感知弱的情况下，很多公司使用A/B测试来让用户选择。在做小的功能性需求时，或许可以使用A/B测试。即便使用A/B测试，也是在A/B中找到相对解，而这个相对解，不一定是解决用户场景的最优解。只有对用户的深刻洞察，才会更大概率，更有效直接地找到“优解”。

另外，在涉及到方向性问题的时候，在混沌的信息中，在开放的无边界的信息中，找到适合的方向，这本身不是A/B测试能搞定的事情，对用户的深刻洞察是混沌信息中的灯塔。

二、需要了解到什么度

我们要知道用户的问题、痛点、渴望，以及他们的想法。如果是商业产品，我们需要知道用户是如何使用的，如何决定购买的。

那么对用户的了解和洞察应该到什么度呢？

至少在你们公司，你应该是你们公司用户的专家，即其他人想要了解用户对某些场景或问题的看法时，如果想到咨询一个人的话，第一个想到的是你，那么你就是你们公司的用户专家。可以不断的问自己一个问题“自己是否可以称为用户专家，是否足够的洞察用户”，这需要时间的积累，在实践中回答这个问题，并不断的通过实践给出一个肯定的答案。

任何一个产品经理，都应该致力于成为你的产品和行业的无可争议的专家，并慷慨的分享知识，通过分享加深对用户的理解，如果能得到一些异意的反馈就更好了。

三、怎么衡量了解的度

怎么衡量自己对用户的了解？

最简单直接的方法是假设验证法，即给定一个场景，给出你对用户的判断，然后以实际结果验证你的判断。不断的实践来提高对用户判断的准确度。

当给出任何场景，你对用户的判断八九不离十，知道用户是否存在这个问题？多少用户存在这个问题？用户当前是怎么解决这个问题的？是否值得做？做了之后用户是否能从原来的习惯中迁移过来？

能把前三个问题回答清楚，就很不错了。回答后面的问题，除了对用户的洞察，还需要对商业的理解，这个另外一个话题。

四、哪些人需要了解

只要产品经理足够洞察用户，那么就能做好产品吗？就能高效的做出有质量的产品吗？

答案是否定的。首先，一个人的思路是有限的，认知也受背景和知识结构的影响。其次，产品的构建是个team work，运营、设计和开发同学对用户的认知非常影响对需求理解和对产品的热爱。再者，其他利益相关者，如市场、销售等，也需要对用户有一定的洞察。

因产品经理最终对产品负责，那么就有义务和责任提升产品团队对用户的感知，以促成传教士般的团队。如果一个团队中，只有产品经理是关心用户，关心产品的，那么大概率不会做出多么优秀的产品。

五、洞察用户时常犯错误

洞察用户时，容易犯的N个错误：

1）以偏概全，因自己或周边人经常遇到某些场景，就以为绝大多数人会遇到类似场景，很感性的认知。举例：你朋友圈的热点可能真的只是你朋友圈的热点，在你父母那，在你高中同学那，在别的行业的大学同学那，甚至同行业同事那里，大家的热点都是有差异的。

2）常识性错误，比如我们知道一般老板会查看下属工作情况，老板也更关心公司的业绩统计数据，然后我们就可能认为下属资料和业绩统计分析会有较高的用户重合度，其实不一定，因为查看下属资料这个大概率是管理员做，但统计分析这种业务员也可以查看，甚至是老板指派专人管理。

3）过于相信数据，比如AI技术可以实现一些功能的自动化，我们通过自动化的开关来判定用户有没有使用，也通过用户对自动化数据的修改来判断用户是否真的将自动化使用起来。但数据表现都很好，不代表用户满意，用户可能只是不知道你给他自动做来那么多事情，甚至知道了，也觉得数据是错的，但选择忽略而已，需要更多的从用户真实的反馈中得到。

4）静态的看待用户的行为，无论我们做用户访谈，还是用户调研，得出的数据和内容是基于当时用户状态及对产品的了解，而用户在产品或服务使用的过程中，是会随时间的变化而变化的。比如对于C端用户勋章挑战类的功能，刚开始可能用户比较喜欢，参与度较高，但随着参与次数的提升，部分用户会有疲劳感，这在产品的设计中，就要考虑随时间周期变化的用户的反馈。

六、提升用户洞察力

1. 定性分析

1）用户访谈，包括现场访谈，电话访谈，视频访谈等

这是很基础的方法，这里就不老生常谈了。用户访谈的关键是避免诱导用户，并需要知道“霍桑效应”可能会使得访谈结果有一定偏差。

“霍桑效应”就是当人们在意识到自己正在被关注或者观察的时候，会刻意去改变一些行为或者是言语表达的效应。能现场访谈，就现场访谈，现场访谈可以观测到用户环境、行为和表情，可以提供更多的信息。

现场访谈包括邀约式访谈和到访式访谈。

• 邀约式访谈即约用户到非用户所在环境进行访谈，这种访谈方式的优点是可以一天中约多个用户进行访谈，缺点是缺少了用户所在的真实环境。
• 到访式访谈即到用户的工作地点或生活地点进行访谈，对于B端的产品，到客户工作地点访谈可以观测到用户工作的环境，工作的设备，公司的情况，这本身就会增加对客户的感知。

比如，对于某行业领域SaaS的产品，拜访客户的时候就可以发现，很多客户在郊区，公司环境一般，电脑设备就是普通的windows电脑，业务员的穿着也可以判断他们的收入情况，这样就会知道为什么他们会反馈产品卡顿，而自己没有遇到过类似的问题（互联网公司的设备比传统公司还是要好很多）。观测他们工作时的电脑屏幕，可以大概知道他们是怎么工作的，怎么操作产品的，怎么配合自家产品与其他应用一起使用的。

2）观测法

即观测用户在特定环境或场景下的行为，观测用户的选择或操作。观测法分为：有感知观测和无感知观测。

• 有感知观测时，主要是避免干扰用户，让用户按照他自然的行为选择或操作，如果在观测过程中，用户遇到障碍想要询问，不要直接引导用户下一步操作，而是以“鹦鹉”的方式询问用户的意图和问题。如用户操作原型产品的时候，眼睛上下找东西，然后向你求助，你可以问“您是想找什么操作吗“，以这种询问的方式，以确定用户的意图和问题，而不要直接引导用户怎么操作。在有感知观测时，同样也存在”霍桑效应”情况，比如你让用户尝试操作界面，用户知道自己被观测，他会表现的比正常环境下更努力的学习操作。
• 无感知观测，即在用户不知道的情况下，观测用户选择或行为，通常通过摄像头记录用户在一定环境下的操作。

3）追踪法

即构建可被自己追踪的用户群，基于每次的产品迭代，给出自己的预判，并追踪用户的行为，这样可以通过一个一个的个体用户，基于时间、基于产品迭代、基于用户对产品的使用，对产品使用及情感的变化。基于一个一个的个体画像，可以结合用户调研和数据分析，来推断，是否可以从个体推出一个群体。通过数据分析和用户调研的群体行为数据，有时候不容易分析出用户的真实场景。

4）参照法

通过竞品分析，识别竞品提供的服务及面向的用户群体，分析自家产品与竞品提供服务的本质差异，进一步理解自家产品的用户群体与竞品用户群体的差异。通过行业分析和竞品分析构建用户全景图，找到自家用户在全景图中的当前坐标，及目标坐标。

举例，A公司为企业提供广义CRM服务，面向的企业行业类型不限，大小规模不限，而B公司也是提供的广义CRM服务，但面向的是外贸行业，且主要是中小外贸企业。

假如你的公司也是提供CRM服务的，那么在需要CRM服务的用户全景中，你的用户当前的位置在哪里，对应坐标的用户群体与其他群体有什么差异？通过参照分析，可以更好的洞察自家用户。

2. 定量分析

（1）用户调研

基础方法不赘述，这里关键是问卷设计的合理性，分发渠道的选择，目标人群的选择，不要诱导用户。参考数据，而不能全信数据。用户的回答和其现实场景中的行为可能会有偏差，比如：你问用户喜欢什么颜色的手机？用户可能选的五花八门，但真实情况买的时候，可能绝大多数用户买的都是黑，金，银色，这就是回答和现实的差异。

（2）数据分析

通过埋点数据，客观的分析用户属性、时空数据、用户行为之间的关系，对用户进行分群，探索用户流失的原因，留存的原因，活跃用户的共性等。

数据分析是产品经理的基本功，这里需要对数据的有效性进行基本的判断，因为有时因为埋点、技术架构等原因，数据有误也是有可能的，这时需要产品经理基于业务有自己的判断。更需要产品经理挖掘数据背后用户的使用场景，数据表层所传达是基础信息，埋藏在信息之后的用户分群，用户使用场景才是产品经理真正需要关注的。

数据分析本身就是一个专门的课题，这里不再赘述。

（3）抽样用户真实数据分析

如果可以得到用户授权查看其真实使用产品的数据，可以分类抽样用户，看下用户在真实使用产品的时候，是怎么使用的。比如用户是怎么使用系统中的日程的，怎么用系统进行客户管理的，通过抽样5-10个真实用户的真实产品使用数据，结合数据分析，会让你对用户使用场景有更全面的了解。甚至你会发现用户对产品的使用超出了你的想象，通过他自己的使用方式达成了系统中本不支持的功能，这些可能是你的需求来源。

（4）工单分析

工单是指用户反馈建议、问题的一种方式，工单分析是B端产品的基础，是了解用户需求和场景的基本渠道。

工单分析包括3类：以时间为维度分析不同时间下用户所关注的内容；以特性为维度分析用户对于不同特性的关注度；针对特殊场景的工单，对工单场景进行明确，并加以衍生，来分析场景是否具有通用化，是否潜藏的用户普遍具有的问题。

七、制定计划并执行

首先，选择用户洞察方法，根据公司业务特征和用户群特征，及自己的时空情况，选择适合自己的用户洞察方法，多数情况下，多种方法共用以互相补充。

其次，制定适合自己的持续洞察用户的计划，包括什么周期执行什么行为。比如，每天进行半小时的工单分析，每周现场拜访1个客户，每月进行一次数据分析，每季度进行一次用户调研；

再者，制定场景分析时的用户分析步骤，为了更合理的分析一个场景或需求，需要进行哪些用户分析，以及他们的依次顺序是怎么样的。

基于SaaS产品的特性规划，一般用户分析的步骤是：整体数据分析》工单分析》真实数据分析》客户访谈/调研，在每一步的分析之后都会形成一定的假设、疑问和结论，带着这些假设、疑问和结论，在下一个环节分析中可以得到佐证或解惑，并补足前步分析的局限性。

最后，执行自己制定的用户洞察实施方案，然后根据实践优化迭代适合公司业务及自己时空安排的用户洞察方案。

作者：Sunny；微信号公众号：yaoyao202001，前华为C端产品经理，曾担任AI领域创业公司COO，现SaaS领域产品经理，5年互联网产品设计经验。

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