用户认知——真的了解用户吗？

SiegZhong 2023-07-27 17:00:10

产品设计脱离不了用户认知，我们是否真的了解用户呢？用户是什么样的人？他们有什么属性特征？我们能满足他们什么需求？

这些其实是个大课题，但总体来讲，产品为用户而生，用户怎么用产品，什么场景下使用，这些都决定了我们的产品要怎么去设计，因此认知用户是产品设计中最重要的一步。

产品经理，产品经理网站

一、走进用户和使用场景

无论目前你负责的产品是从0-1还是1-N，在领导给了一个问题让你去解决时，你把这个问题先放到一边，先思考是什么样的用户会来使用我们的产品。

举个例子，当你听到老板说最近热线渠道上老是有客户抱怨没有人工入口，我们不是做了那么多引导了吗？你去定位并解决下这个问题。

这时候有两种做法：

你先找到反馈这个声音的用户的轨迹；
判断用户轨迹发现他来电是中午12点左右，中午属于话务时间较繁忙的时段，这时会播放人工话务繁忙的话术；
根据语义解析的意图得出用户的问题属于比较紧急的业务，
用户投诉意愿上升；
造成问题的原因-中午时段人工话务繁忙；
得出结论：需在中午增加坐席人力投入；

从以上的做法来看，问题是得到了解决，但是老板会给这个方案打50分甚至是30分，为什么？

因为这个方案你只解决了一个问题，却让公司的人力成本上升了一个层级。

现在让我们来换个思路，先来思考什么样的客户会来反馈人工难。

我们很容易可以划分出一部分特殊人群：老年人，还有其他自助解决不了问题的人。

此时我们再去看用户轨迹，按照刚刚的步骤再走一遍直至第5步：

先找到反馈…
造成问题的原因-中午时段人工话务繁忙
分析定位该用户使用过其他自助渠道；
确定目标客户是老年人客群；
得出结论：需在中午时段增加人工坐席的投入；针对多次使用过自助的用户/老年人客户需要有对应的绿色通道-直入人工/预判业务；

当我们拿着第二种方案给领导汇报时，领导可能会打80分，剩下20分可能扣在你增加了公司人力成本。

为什么第二种会比第一种好呢？因为第一种只解决了一个问题而第二个是解决了三个转人工难的问题，如老年人对热线渠道的机器人使用存在一定障碍、多次使用自助后来电的用户，繁忙时段来电的用户。

其实方案二也许还可以再改进，如针对重复来电的用户也可以直入绿色通道等，但在这里就不展开。

举上面的例子是想说明，在我们分析问题前，我们可以多思考用户画像和用户群体，以及使用我们产品的场景，这对我们问题的分析和制定方案是有一定的帮助，至少能针对性的解决不同类型的用户问题。

二、从用户场景和用户分群去认知用户

认知用户可以从感性和理性两方面入手，理性我们可以通过数据分析可以判断出用户偏好什么，习惯什么样的产品，这能让我们抽象出直接的结论，如我们能从数据分布看出年龄对美妆产品是主要的影响因素。

而感性的认知，我们就得构建用户画像，可以从用户属性特征，用户场景和心智出发；用户画像除了能帮助我们设计个性化或者千人千面的策略外，还有利于我们预测未来用户的行为轨迹，如内心对科技感兴趣的用户，大多会接受新技术尝鲜等。

为什么我们要从两方面认识用户呢？

因为只有理性的认知，产品就是一个冰冷冷的需求载体，如果不能附加一些感性元素，用户就不会对产品产生依赖感知；如大部分用户的认知中，红色感知为警惕而蓝色感知为轻松，产品设计需要遵循这样的认知，网易云正是抓住了年轻人晚上容易产生忧郁的特征，才收获了大多数年轻人使用，也就有了“网抑云”的调侃。

但用户认知其实不是一件简单的事情，产品人其实很容易就会走进“自以为是”的陷阱中，以为自己就是代表了用户的声音。

举个例子，像现在的外卖配送员每当收到一个订单时，应用app都会播报：“您有新的订单信息，请注意查收”，这个播报声音很大且不支持打断，有时还会重复播报几遍，在类似办公室这样的安静场景下，体验上绝对是很差的；但当你真的深入到用户的场景中去，你会发现这才是真的为用户负责的功能设计；因为外卖配送员一般都是在外边跑动，场景相对吵杂，一旦配送员没听到播报，很容易就漏单，这样带来的后果往往很严重，如罚款或者差评等。

用户认知，是要到用户的生活场景，了解用户在这环境下的真实声音，不要一味的在办公室头脑风暴，对产品进行主观色彩性的功能设计，这即是对产品的不负责，也是对用户的不负责。

三、用户认知如何开展

那么我们要怎么开展用户认知呢？笔者认为最重要的就是制作用户画像，不断补充用户特征和进行客群划分。

但如果是做一个全新的app产品，我们没有用户行为数据，这时候其实是不太好制定用户画像。

这时候我们就需要自己先以经验给用户拟定一些特征，如：

美甲用户：一般为女性，都市白领，网络达人；
金融用户：教育程度高，收入中等以上，固定职业；
二次元用户：线上消费，宅，爱好动漫；

但这部分的用户画像其实是不够全面，我们能从中获得的启发很少，怎样才是一个好的用户画像呢？我这里认为的一个完整的画像是即能帮助你找到真实的用户又能代表一类人；

上面三个维度的标准虽然能帮你找到一类人，但颗粒度太泛，对落地产品设计帮助不大；如上面的金融用户偏好什么类型的基金产品，高风险还是低风险，收益偏好是30%还是50%，这些根据上面的用户特性我们是得不出结论的，因为这些是需要根据用户的收入，家庭状况和消费观念相关，这就是为什么基金类等产品都会要求你填写投资风险偏好的原因之一。

补充用户画像的最快速的方法是走进用户的生活，在用户的生活环境下直接与用户聊天，没有比面对面更直接快捷的方式去了解一个人，你可以通过用户的表情、言行举止，去全面挖掘用户特征，用户的言论会体现他的认知，用户的行为会体现他体验产品的习惯，用户的表情代表他对交互的偏好。

这部分工作其实很难由产品经理亲自开展，因为这很考验人的观察力和主持技巧，所以可以委托市场访谈类的公司去帮助你认知用户；他们会有专门的团队协助你，包含但不限于定位目标客户、用户招募、用户访谈到报告制定等工作。

但若没有这部分的预算和渠道，产品经理也可以从身边的人开始了解，确定了身边某个好友是自己的目标客户后，邀请他出来一起聊天的同时，进一步了解他对相关产品的声音，这是一个方案；另外也可以自己亲自去线下采访你的真实用户，但不要透露个人的信息，譬如以学生的身份做市场调研的工作邀请用户面谈，这也是个可行方案。

产品经理开展用户访谈一个前提是确定你的重点用户和具体问题，你随机抽取的用户虽然能提供信息给你；但如果你问题够具体，你的目标客户选取得够好，这样访谈的效果往往事半功倍；一般访谈前，我们可以先考虑下目前我们的产品处于什么状态，目前属于增长期或者成熟期，然后按照你的问题聚焦到某个用户群体中。

问题的提前设置可以聚焦整个访谈过程，如果漫无目的或者太泛的问题容易被用户的情感带着走，以至于我们会无法了解到关键信息，导致工作效率低下；这里可以给读者一个建议，按照用户使用场景的生命周期去考虑你的访谈问题侧重点，然后以使用前-使用中-使用后这样顺序去设置你的对应问题；

基于上面两点，举一个例子来说，如目前团队为了给基金应用增加一个VIP套餐服务，面向高端客群，定期提供理财服务，那我们要怎么去设计这个产品服务呢？

这是一个产品服务设计的问题，这时候就需要开展用户访谈，在这个问题上，你的客群其实比较明确，就是面向高价值用户，那么如何筛选出这部分用户？

可以抽取过往的用户数据，找出投资过5万以上且锁定期为6个月的产品用户出来，这部分用户收入水平相对较好且较为稳定，属于你的高价值用户；然后看看是否有共同的属性特征，基于这些特征去设置你的问题，一般这类客户对基金的转化率会比较关注，不太在意锁定期的长短，所以你的问题侧重点就可以放到转化率的数据去开展；

然后在与用户面谈时，关注和记录用户的反馈信息，特别是感性的信息；人都是复杂的动物，言语背后是想法，想法背后是复杂的意识，意识随用户的认知变化而变化；这也是为什么当面与用户沟通是必须的，我们听到的用户声音有时并不代表他的真实诉求，要结合行为表现，表情特征等综合判断。

另外还要有一个前提是“生活”而非“任务”，为了科学准确性，与用户访谈时尽量不要让用户有负重感；以聊天的形式开展，并以用户有真实诉求为前提去体验产品，这样面谈的效果是最好的；像你现在负责打车app的用户访谈，那就先和用户打车去咖啡馆，期间注意观察用户的操作行为和表情变化。