用户思维 | 形成你的用户体系

“用户思维”是产品经理常用的一种思维方式，是大多数时候解决问题的有效方法。但每个人对其的理解都不同，大家在描述用户思维时往往只能描述成很抽象的东西。

本系列的目标就是用可解释的语言来阐述什么是用户思维。

一、什么是用户思维

1. 什么是思维

在聊用户思维之前，我想先聊聊“思维”。

什么是“思维”？思维是一种思考框架，会在我们思考问题时引导我们的思路，帮忙我们处理问题输入，然后输出结论。

如下图所示：

2. 什么是用户思维

那么什么是“用户思维”？

用户思维是众多思维中的一种，它的核心是从用户出发，通过分析用户体系来辅助我们思考，从而做出最佳的决策。

参考下图：

用户思维是最大的特点是依赖于用户，以用户作为思考切入点。因此，我们只能在有用户参与的问题上使用用户思维。正如我们不可能用用户思维来思考数学题目，或者编程逻辑一样。

同时，用户思维本质上是为了更加有针对性地解决用户的问题。这一点很容易理解，我们对某个用户分析了半天，其实就是希望可以做出更适合这个用户的决策。

二、用户体系

现在我们对用户思维有了大致的了解。下一个问题是，如何构建用户思维？为此，我们需要找到了一个客观的，可以理性描述的东西。而这个东西就是用户体系。

用户体系是我们对用户的各种信息，进行归类、总结后形成的逻辑化呈现。它可以让我们直观地对一个本来充满各种复杂因素的用户进行描述。

1. 用户体系的组成

事实上用户体系是由用户画像、用户标签、用户分层三个部分组成，它们之间的逻辑关系逐层嵌套，逐步明确。

1）用户画像

用户画像是指将一个个具体的用户虚拟化，抽象出来的一种用户形象。对用户的各种形象的一个感性的描述。

举个例子，当我们在路上遇到一个人，我们只能简单通过外表对这个人进行描述。但如果持续观察他的行为，我们就可以通过一个个场景逐渐具体地描述这个人。

正如我们在描述我们的用户画像时，我们通常会用场景来进行描述：他经常浏览与其他30岁左右的男性喜欢浏览的内容，同时消费水平基本中产，定位经常出现在互联网创业园，晚上在线时间一般在12点过后。

由此我们可以描述出这么一个画像：他可能是一个30岁左右，在互联网公司上班，年薪在30万左右的人。他有一些兴趣爱好，可能喜欢看抖音，习惯晚睡。

这就是用户画像，不难发现，本质上我们是在尝试用抽象的语音描述一个具体的用户。

2）用户标签

用户标签是进一步将用户的感性画像做了更加理性的梳理，把它标签化，把它格式化。还是以上方的用户举例，我们可以得到关于他的部分标签：

• 性别：男
• 年龄：30岁左右
• 兴趣：短视频
• 习惯：熬夜

可以看到用户标签跟用户画像不同，它把用户的抽象描述变成一种结构化的脑图，更具有逻辑。

通常来说，用户标签可以分为两类：

• 客观标签：如年龄，性别，城市等
• 非客观标签：如年收入、消费习惯等可以通过数据推算出来的结论

3）用户分层

用户分层是在我们获得结构化数据之后的基础上，根据不同的用户需求，把用户分成不同的层级。目的是为了对不同的用户采用不同的策略。

这里最常用的一种分层方式是金字塔分层。也就是在同一个场景下，根据用户需求优先级的高低作分层。

最常见的就是用户的活跃度，我们可以根据团队的指标把用户分为非活跃用户、活跃用户、核心用户等。在后续运营时，可以针对不同层级的用户采用不同的使用引导。

三、用户调研

是否能构建足够丰富的用户体系，就取决于我们能否获得足够充足的用户信息。这些信息用户不会主动给我们，常常需要产品经理通过各种手段获得。

常见的用户调研方式有：用户访谈、调查问卷、可用性测试、AB测试。

1. 用户访谈

用户访谈适合针对用户量比较少，或者只选取一小部分典型用户的场景。访谈需要做得非常深入，甚至可能长达两个小时以上。因为访谈过程中，我们可以根据实际情况，针对问题进行延伸。

同时，用户访谈非常适合无产品化的用户调研。也就是当产品还处于创意阶段，尚未实际开发之前，通过用户访谈验证自己的想法是否成立。

2. 问卷调查

可以通过问卷获得数据是很少的。正如大家一般也不会在 APP 上填过问卷一样。但不代表问卷就没有用处。在针对一个特殊群体进行高效的测试时，问卷调查的效率就会很高。

比如我们做了一款针对盲人的一款触摸式的产品，就可以到一个盲人的学校，让大家在固定的时间里填写问卷。这样我们就可以快速地获得大量有用的信息。

3. 可用性测试

可用性测试是指通过观察用户的行为，对其进行定性判断。当我们上线了一个产品中的一个核心板块，但我们确实对它没有太大的把握，我们就可以用可用性测试去深入去研究。

在互联网公司中最常见的作法是，直接让一个团队以外的同事来使用自己的软件，然后我们在身边观察他在使用时的行为。在操作完成之后，再访问他的感受。

如我们给自己的APP上线了换皮肤的功能，我们就可以让他尝试替换皮肤，然后观察他第一反应会如何操作，从而判断自己的设计是否合理。

4. AB测试

AB测试在大厂中十分常用，因为数据直观且说服力强。AB测试是指用对照的方式给两个不同的用户群上线不同的功能版本，然后通过数据直观地观察用户对两个版本的反应情况。

一般来说AB测试要求我们有一定量的用户数，才能得到有参考价值的数据。比如我们有100万个用户，就可以随机选20万的用户进行AB测试，给10万用户上A版本，另外10万用户上B版本。

不难发现，虽然AB测试效果显著，但它的要求是很高。首先你要有一定量的用户，其次，你的团队需要能支持两个版本运营或开发工作。

四、总结

今天主要跟大家讲了用户思维的基本概念，让大家对用户思维有了基本认识，大家可以从这个角度，思考一下该如何建立自己的用户思维。

其次，我们讲了什么是用户体系，以及如何获得构建用户体系的数据。希望大家可以结合自己的实际工作，进一步完善自己相关的技能。

本文作者 @Gavin

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