产品设计方法论：深度理解用户才能做出好产品

瑞瑞女士 2023-07-29 08:54:59

一个简单的前提是，优秀的产品能帮助人们提升效率甚至生产力，人们乐于在生活中不断使用这款产品；而产品也就能够获得商业上的成功，产品设计者对应获得金钱或者成就感。

想要设计出深受用户欢迎的好产品，就必须深度理解用户，协助用户完成目标需求。

本文第一章、第二章能够回答产品设计中最重要的问题：用户的真实需求是什么，如何才算满足用户需求？第三章则通过“人物建模”工具，高效准确地定位用户目标。

一、识别用户目标，发现核心需求

我们常会问自己，用户需求是什么？用户有什么痛点？

其实用户需求本质就是用户目标，即“用户想要得到什么样的结果”，在用户目标导向的产品设计中，过程越少越好，协助用户得到他想要的结果是第一位的。

用户目标常与我们的猜测不同。我们可能认为：运营对后台提出优化方案，是想要解决运营不高效的问题，但其实运营高效是老板的目标。

运营本身的目的可能很复杂，比如“减少重复操作，多点摸鱼时间”，或者“把注意力交给最值得做的地方，其他一笔带过”，再或者“我要在这里彰显出人工运营对比算法的优越性”等等。这些信息甚至运营自己也没意识到。

产品设计需求的复杂之处就在于人性本身复杂，人的思考结果是由多种因素决定的。

如果你只满足了运营表面的某个具体需求，如“这里做自动填充而不是人工输入”。没能触及到需求本质“这里的信息重复度又高又不重要”。但不能触及到运营的目标结果“我不想对这里做任何运营”和用户的目标结果“这里的信息对我没什么用”。

你就会陷入疲于奔命之中，总是在不停地满足零碎的需求，却始终无法满足对方的真实目标。

如果只关注用户所表达的他现在想要什么，但没有关注用户的最终目标。这样依靠零散的需求堆砌出来产品，往往臃肿繁复，看似完成用户的所有需求，却依然无法解决用户目标，最终成为一个由技术零件堆砌而成的，有着八条腿六只手却依然无法站立拿取物品的的机器人。

1. 认识目标与任务的关系

如上文所说，产品设计忌讳片面解决用户诉求，很容易造成需求堆砌，浪费生产力。

用户所表达的需求，其实往往只是一个小任务，用户目标结果不等于用户当前任务，目标是对最终结果的预期，而用户当前任务，只是达成目标结果的一个步骤，或者一组连续的步骤。

举个例子：当我们给孩子布置了一份家庭作业：

孩子的目标结果：完成全部作业；
孩子的任务：语文作业任务，数学作业任务和英语作业任务；
孩子的动作：坐在桌子前写作业；
孩子的具体操作：写30个英文单词，计算30道加法题，抄写3首古诗。

此时孩子对你说：“妈妈我语文作业写不完了，你能帮我写吗？”你作为家长，要满足孩子的什么需求呢？
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用户所强调的痛点是目标被分解后的具体任务

孩子的目标结果是完成作业，此时他面对着语文作业写不完（任务a未达成）的问题。

如果帮他做完语文作业（解决任务），或者帮他找到字数比较少的古诗文来抄写（改善具体操作），都只是解决了当前问题，并没有直接解决他想得到的目标结果，次日孩子很有可能会写不完数学作业（任务b未达成），还要继续帮助他解决任务b吗？

我们需要做的是，从各类因素中找到导致孩子完不成全部作业（目标结果）的原因，是作业太多（目标因素），还是时间太少（时空因素），还是孩子途中贪玩或者受到干扰（动作因素）？

只有解决这个影响到了目标结果的“原因”，才能真正去思考协助达成用户目标的方法，避免无效堆砌。

2. 从目标结果逆推解决方案

有很多产品设计是从0到1的过程，但我更喜欢称这种过程叫做“从1到0”，即从用户目标结果逆向推导出任务，好处是能避免受到技术现状束缚，更有效，或更具有创意的解决用户目标。

做产品设计时过分依赖于现有技术能力，提出一套绕开技术限制的产品设计方案，就永远都突破不了技术限制，陷入低效循环陷阱中。

通过用户目标来看问题，就可以用新技术去消除不相关的任务，更有效的完成用户目标。

举例子来说：在过去，搭建一套内容平台产品需要内容展示前台和内容运营后台两部分，运营在后台审核-管理-推荐内容到前台。

而在“算法推荐流”诞生后，内容运营后台就变得鸡肋，智能审核+算法推荐的模式，彻底替代了人工运营后台；精准击中用户喜好的算法，能帮助用户挖掘到他最喜欢的内容，并且像一个永远不知道疲惫的运营一样不断精进对用户的理解。

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绕开传统分区推荐内容的形式，寻求新技术精细化分发内容，获得市场竞争力

通过目标结果倒推的方法分析，如今日头条，抖音这类的内容平台想要解决“用户要看偏好内容”的目标结果，逆向推导出“给用户推荐偏好内容”的任务，再去结合最新的技术解决方案，实现算法推荐流，减少任务的同时达成了用户目标结果，获得高价值的商业反馈。

而过去很多内容平台只想完成“给用户推荐好内容”的任务，结合市场现状和技术现状采取了运营人工推荐方式，对待用户目标的精细化程度不够深，最终被推荐流产品狙击。

通过用户目标看问题，可以利用新技术消除不相关的任务，或者用高性价比替代性价比不高的任务，更先进的技术发展让一些任务和活动毫无必要。

3. 满足用户在不同场景下的目标

我们常常要求产品的“易用性”，要有足够低的使用门槛，但这未必是用户最重要的目标。

比如一些工具性质的产品，学习操作后会带来更大的效价值，人们依然愿意为了价值（目标）而跟随教程不断加深对产品的学习。过度遵循与用户目标不符的设计原则，是无法设计出用户满意的产品的。

而用户目标往往依赖于具体的场景：谁在什么场景里做些什么？为了什么？

以客服系统为例，用户在投诉情景下，最关心的不是投诉方式易于掌握，也不是接待客服态度体贴，而是想快速解决问题；所以在设计中首要考虑的是如何提升客服人员的解决问题能力，比如能让客服快速定位到解决方案的方案库，提升与关联业务人员/技术人员的即时沟通等等。

换一个场景，如果产品是协助手部有障碍的人士完成文字输入，那么很明显，便于用户使用，便于掌握就是一个非常重要的目标。

优秀的产品设计能让用户在各类场景下，都更有效率地完成目标。

二、接近用户预期的呈现方案，更好满足用户需求

人们在使用产品时，不用考虑产品实现的复杂机制和工作原理，更不能以此去考量用户，粗鲁地把用户划分为“懂得使用的用户”和“很难学会的用户”；就像是大多数中国人都能熟练使用筷子吃饭一样，大多数用户也能心领神会地去使用产品，产品学习难度高并不是用户的问题。

而降低产品学习难度的重要方法，就是做接近用户预期的呈现方案。

在产品设计中有三类模型，分别是实现模型，用户预期模型和产品呈现模型：

实现模型：当产品设计按照基础代码逻辑结构（或者说是原理）去实现的方案。
用户预期模型：用户对这款产品工作原理的理解。往往和实现模型区别较大，但用户会遵循心理预期去使用产品。
呈现效果模型：产品最终成品效果，越接近用户预期，用户就越好理解、越会运用产品。

我们以短信来举例子。

短信的用户预期模型：信息文字从我的手机上，迅速发送到朋友手机上，短信发送失败则意味着短信没从我的手机发送出去。

短信的实现模型：“发送短信时由用户在终端设备上编辑，并用2进制储存，当发送时将其调制为额定的信号加载在载波上发送出去，然后转发塔台（基站）收到信号，通过线路送到当地的ISP机房，机房中服务器进行第一次缓冲，然后查询你发来的数据中的内容；如果号码是同一个塔台覆盖范围的，则直接再次回发，如果不是，那么则转到指定的塔台后（包括外省）再转发出去，当别人的手机收到信号并且解码后，他也会给塔台发送一个确认信号；这个信号被最终回传，并且返回信号给转发塔台，塔台再转发信号给你，确认发送成功，如果到一定时间后还没有信号回来，那么确认发送失败。”

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短信简略的实现模型

短信的呈现效果模型非常接近短信的用户预期，纵使需要缴费，也被广为使用。

想要通过产品实现技术的便捷运用，就必须要考虑以一个简单，容易理解的方式去设计产品。如果能通过实现模型设计出一款易用易上手产品，也就不存在产品设计这个步骤。

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三个模型的关系

优秀的产品设计会尽可能使呈现效果贴近用户预期。因为呈现效果越是趋近于用户预期，用户就会感觉产品越容易使用和理解；相反的呈现效果越是趋近于代码逻辑，用户的学习成本和使用能力就越低。

三、用户目标导向的研究方法

前两个章节中，重点阐述“什么是用户目标，如何寻找到？”以及“要如何满足用户目标”这两个问题。重点强调“用户目标认知”，而这一章则会重点描述“找到用户目标的方法”。

我们已经知道了“任务”与“用户目标”的区别，多数用户研究方法不能提供关于“用户目标”的信息，只是提供一些“任务”层次信息，任务层次信息能协助我们考虑产品具体布局和展示方案；却不能帮助我们去定义产品是什么，能够做什么，甚至有很多产品定位，是人们基于对用户和产品一些模糊的把握，而拍脑袋决定下来的。

这个章节会重点描述如何通过“人物模型”来研究用户，帮助你识别产品的关键用户，深刻理解用户目标，最终有理有据地明确产品设计方案和产品目标定位。

1. 从项目画像开始

了解用户之前，你要先研究清楚你的项目，以下信息可以拟为一份行动清单防止疏漏，同时也要做好有条理的记录和分析，制作出项目画像，这会有便于你顺利的开展接下来的人物建模工作。

第一步、了解项目本身，详细地回答（但不限于）这几个问题：

目标：项目目标是什么，你要为哪几个重要指标而努力？
进程：项目的时间进度是怎样的，有哪些里程碑？
资源：财务限制有哪些，有哪些资源可以调用？

第二步、多维度了解现状（包括但不限于）：

背景：项目的发起基于什么样的市场条件、公司战略、技术条件？
竞对：有什么竞争对手，对方的优劣势是什么？
推广：对这个项目有什么营销推广计划吗？
产品定位：公司目前的产品线是怎样的，项目在这些产品线中的定位如何？
技术基础：有哪些相关技术是可以考虑使用的？

第三步、对项目利益相关的人（发起者、参与者、行业专家、技术专家等）做深入的访谈（包括但不限于）：

产品前景：对产品未来较为长远的规划和定位是怎样的？
风险：多方所认为的项目风险都有哪些？
限制：项目的边界在哪里，什么是不能做的？
机遇：项目的长板在哪里，发挥什么优势或者有什么有利条件？
后勤：有哪些人、事、物可以作为后勤支持？
用户：目标用户是谁？

2. 完成用户人物建模

目标导向产品设计与用户研究难解难分，需要我们捕捉用户所想，研究用户行为，沉浸在用户的世界和视角中，为用户考虑。在这个诉求上，“人物建模”是非常好用的产品设计分析工具。

第一步，要完成对用户（目标用户/潜在用户）的访谈和观察，（包括但不限于了解以下问题）：

行为：用户完整的一组行为是什么样的？
态度：用户如何看待产品所在的行业和技术发展？
能力：用户的受教育水平/学习能力等···
动机：用户使用这类产品的原因？
场景：用户会在什么样的场景使用产品或某些具体功能？
工具：什么样的工具是用户在辅助运用的，用户喜欢用什么工具解决问题？
挑战：用户认为很难解决的问题是什么？

以上都是你的初期发现，可以通过定性/定量调研的方式寻找答案，并认真记录下来。

*注意：在选择和分组人群时，尽量保证用户的社会多元性，不要限制于一家公司、一个家庭。

第二步，建立人物模型：

1）角色分组：根据角色的区域、年龄、职业、性别、兴趣等（贴合项目的方式），将调研用户划分为不同的角色小组。

2）寻找变量：把每个角色身上的一些显著行为列出来，形成变量对比，行为变量（包括但不限于）如下类型：

活动——用户做什么，频次如何，工作量如何？
态度——用户如何看待产品所在的行业和技术发展？
能力——用户的受教育水平/学习能力等···
动机——用户使用这类产品的原因？
技能——用户与产品/技术领域内相关的一些技能··

3）制作人群行为坐标轴：通过变量可以发现各类角色分布位置，分布图（包括但不限于）横轴、xy象限等。

4）找到行为模型：当一个角色被标注在4-6-8个不同的变量上时，能够代表一个角色的行为模型，在这些行为中间你能发现一些逻辑或因果关系。

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人群行为坐标轴示例图，你能发现一些人群的行为因果联系

5）综合人物特征，阐明人物目标：为一类具有明确特征的角色虚拟一个姓名，既能代表人群印象，也能提升其他人对这类人群的鲜明感受。同时通过重要行为模型分析出这类人群3～5个最终目标。例如根据图9，B组-中等学历的王小明的最终目标可能包括提升此类产品免费功能的使用效果等。

6）检查缺漏：此时你会发现，一些行为坐标轴上缺少某类角色，那么就需要你找到这类角色进行调研；或者一些角色在行为坐标轴上发生了完全重合，那么你可能需要剔除掉一个角色，保证各类角色至少有一个行为不能重合。

人物模型优先级排序：

主要人物模型：一个界面只有一个主要人物模型，界面为主要人物模型而做，但不排斥为其他人物服务。
次要人物模型：与主要人物模型的需求重合度很高，但有一些额外的特殊需求。
补充人物模型：利益相关者，比如家长于动画片，非主要人物但利益相关。
客户人物模型：主要存在于B端产品，面向客户而不是终端用户。
接受服务的人物模型：非产品用户却受到产品的直接影响，比如牙医使用带有可视化屏幕的探头为病人服务，病人并非产品的使用者，却因此感受到更好的服务。
负面人物模型：一个虚拟用户角色，可能是技术专家、黑产犯罪、羊毛党等，能帮助产品完善安全网；也有可能是产品根本不会触及的那类用户，用以提醒团队不要越过产品服务边界。

真实的用户背景：你可以为一个角色提供一个完整的角色背景，包含姓名、照片等信息.

*注意:不能出现不精确数字，如身高在170-190之间，或这个人有1.5个孩子，这都会破坏真实性。