下面这篇文章笔者以炒菜机器人为例，说明推导过程，介绍关于可计算的用户体验模型的相关内容，对此感兴趣的同学进来看看吧！

对一个新的产品形态进行用户需求分析时，如何才能回答终极问题“用户会不会够买你的产品？”是通过市场调研还是逻辑推导？本文尝试建立一种可计算的用户体验模型，结合初步市调的结果，逻辑推导该产品的目标客群、使用场景以及购买意愿。

之前在某大厂工作时，产品leader不注重市场调研，而是着力于对产品逻辑的思考，因为用研部门通常没有足够的资源去做专业的市场调研，导致调研结果偏离事实，误导产品设计。没有经常走到用户中去，而执着于个人逻辑，固然也会导致逻辑推论沦为歪歪。但折中之后，以“逻辑推理为主导，用户调研为参考”的方式去做用户需求分析，易落地、且有效。

用户需求分析的基本逻辑是什么？“用户价值=新体验-旧体验-替换成本”，俞军老师的这个公式可作为第一性原理，来解释“你的产品能给用户带来什么价值”。不管是问卷调研、用户深访，还是竞品的用户评价分析、品类的舆情分析，亦或是产品概念测试、种子用户测试，仔细想想，这些术法是不是都是为了丰富这个公式的内涵。

我们希望用户需求分析的结论指向最终的拷问：“用户会不会买你的产品？”。利用前述的公式，难以给出明确的答案，因为新旧体验与替换成本不是同一维度的数据，难以比较。“用户体验”不能够脱离“成本效率”，理性用户在做购买决策时考虑ROI（Return on Investment），即新体验的ROI高于旧体验的ROI，才会购买；基于此想法，我尝试建立一种可量化、可计算的用户体验模型，方便从逻辑上推导目标用户特征、核心场景、以及购买意愿等。

这个模型的基础是：

newROI – oldROI > 0

 即： (newR/newI)-(oldR/oldI)>0，或者(newI/newR)-(oldI/oldR)<0

其中，new Investment与负体验及替换成本相关。

一、炒菜机器人

下面以我之前做的家用炒菜机器人为例，说明推导过程，中间有些项目细节不宜多说。

1. 从之前的用户调研和逻辑思考中，抽象出适用于该品类的模型参数

• f (Frequency): 用户的烹饪频率
• N (Number): 每顿的炒菜数量
• Q (Quality): 每个菜的质量
• Icook(Intensity of cook): 炒单个菜的劳动强度
• Iclean(Intensity of clean): 洗锅及擦洗机器的劳动强度
• Price: 产品售价

2. 计算每次烹饪的投入Investment、产出Return

旧产出：oldR = f*N*Q

旧投入：oldI = f*(Icook*N+Iclean）

新产出：newR = f’*N*Q’

新投入：newI = f’*(I’cook*N+I’clean)+Price

以上的oldROI指旧体验传统人工炒菜或者点外卖（Icook及Iclean为0）等，newROI指新体验炒菜机器人炒菜；投入I包含了烹饪过程的人工、以及烹饪之后的清洁等，产出R包含了不同数量和质量的菜品等。

3. 计算ROI

1/oldROI = f*(Icook*N+Iclean)/(f*N*Q)=Icook/Q+Iclean/(N*Q)

1/newROI = [f’*(I’cook*N+I’clean)+Price]/(f’*N*Q)=I’cook/Q’+I’clean/N*Q’+Price/(f’*N*Q’)

新体验优于旧体验，则：1/newROI-1/oldROI <0，即：

    (I’cook/Q’-Icook/Q)+(I’clean/Q’-Iclean/Q)/N +Price/(f’*N*Q’)<0

4. 通过上述关系式，推导不同用户类型的用户特征、使用场景、以及价格敏感度。

A. 用户精通厨艺、炒得比机器好吃（Q'<Q）

对味道要求较高的场景（与家人共进晚餐、周末犒劳自己，等等），炒菜机难以达到这些厨艺达人平常所炒的味道Q；很多达人享受做菜的过程，传统的洗切配游刃有余，擅长炒锅、蒸箱、炖锅同时烹饪以便节省时间，而炒菜机便捷性I’cook对他们不太有吸引了、有时反而成为厨艺发挥的障碍，设备清洁I’clean等负体验更成了槽点。所以，对于这类用户，(I’cook/Q’-Icook/Q)的值较大，(I’clean/Q’-Iclean/Q)也较大，与之对应的付费意愿很低，不是目标用户。

B. 用户厨艺一般、与炒菜机相当（Q’=Q）

此时，公式可简化为： (I’cook-Icook)+(I’clean-Iclean)/N +Price/(f’*N) < 0

对于单顿炒菜数量N少（比如：独居）、炒菜频次f低（比如：晚上8点之后到家）的用户，要求更便捷的炒菜体验I’cook、更少的负体验（清洁I’clean等）、更低的售价Price，不是目标用户。

C. 用户不会做饭、或者厨艺入门、不如炒菜机（Q’>Q）

(I’cook/Q’-Icook/Q) 数值较小，用户对负体验（清洁I’clean等）的要求不会太苛刻，对价格Price相对不敏感；尤其是单顿炒菜数量N多（比如：已婚家庭），有意愿提升炒菜频率f'(比如：带午饭去公司）的用户，付费意愿Price高，是目标用户。

D. 用户早上做饭带去公司（炒菜机Q’>外卖Q）

用户访谈时我们发现一个有趣的使用场景，很多用户觉得晚上炒菜、第二天带公司不健康，非常希望能够一边洗漱一边自动炒好菜（机器可自动投料、自动翻炒），即使是精通厨艺的用户也不再强求炒菜机做出的味道要达到自己的水准。此时，炒菜机新体验的Q’对比的是过夜菜/外卖的Q。

对于关系式(I’cook/Q’-Icook/Q)+(I’clean/Q’-Iclean/Q)/N +Price/(f’*N*Q’)<0，虽然点外卖时Icook=0以及Iclean=0，但如果公司周边外卖及食堂的菜品质量Q很差，那么炒菜机菜品质量Q’被放大，所以早上做午饭是重要的使用场景。

5. 总结目标用户、核心场景

结合前述的推导，我们的目标用户是厨艺不佳但有条件做饭的家庭用户，重要场景除了晚餐，还有早上做午饭带公司。

这样的推导需要多次循环，结合用户深访等市场调研，完善用户体验模型的ROI参数、丰富其内涵。