几点建议，教你找到隐性的用户诉求

大多数时候，用户诉求都是表面且抽象的，所以就需要我们认识到隐形的用户诉求是什么，以及如何突破各种阻碍因素找到隐性的用户需求。

什么是隐性的用户诉求

你是一个用户产品，日常的工作中，你需要定期关注用户真实的反馈。

通常你遇到的问题分为三类：

• 第一类是来自小众的技术流或者专业级资深用户的建议，类似冯大辉老师吐槽微信公众号改版不够给力，可能是由于过于真实，部分声音已经被“消失”了。
• 第二类是来自普通用户的寻求答案型的bug反馈，类似某个功能不可用如何解决、找不到各种入口之类。
• 第三类属于无目的性的对话型表达。大多数公司其实缺少正常的和用户对话沟通的渠道，很多用户**把反馈到对话使用，或者是一个新的投诉渠道使用。

真正能带来建设性意见的只有第一类，绝大多数的用户反馈，并不是真正可以知道产品的洞察，或者真正的痛点。

因为99%的用户，并不知道自己想要什么，或者即使知道自己想要什么，也不**准确表达“真正的需求”。

那么什么才是用户真正的需求？

我们可以用**金圈法则来“提炼”用户的需求。

**金圈法则是西蒙斯涅克在《从为什么开始》中提出的一种思维方法。他用三个同心圆来描述人的思维模式，**金圈从外到内依次是：做什么（what）、怎么做（how）以及为什么（why）。

• 做什么：我要从A达到B。A是这样这样，B是这样这样。
• 怎么做：我要A达到B，并且我知道A到B的路径。
• 为什么：我为什么要从A到B，我得到B能获得什么。

用户通常的表达方式都是“从A到B”：我想要一个和某个APP一样的功能。很多产品在工作中，其实也是这样的思路：手淘有内容，我们也要有内容。想得更多的，**继续考虑，怎么才能做成手淘那样？我要引入内容，要运营内容。

但是这两层，都没有回答最核心的问题：为什么需要这个功能？这个功能对我有什么作用？那么，实现这个作用，是不是还有别的路径呢？

如果没有想清楚“为什么”这一层，只是单纯的“补功能”，最终的结果只可能是一个平庸的产品。

数据冰山下的用户全貌

在需求摸不准的情况下，很多人的思路**转向“数据导向”。Data can talk. 但是更多情况下数据**掩盖很多关键事实。

我们先来看这样的场景：

产品新功能或者是新策略准备全量上线前，一般**通过AB测试来评估新功能或新策略的优劣。具体做法就是从全量的流量中抽取出两份小流量，分别走不同的分支，通过对比两份流量下各个指标的差异，来判定新功能或新策略的优劣。

那么，哪些因素**阻碍数据表达正确的事实呢？

第一，数据本身的均衡度

一般情况下，数据都**有一定的分布规律。比如，最常见的，正态分布。但是具体到不同的产品，分布的情况**有变化。在进行数据分析前，建议先了解考察目标的分布情况。假设你的用户呈28分布，20%的用户贡献80%的KPI，那么，你设计新功能前，一定要预估新功能对核心用户的影响。

假设有人说，新功能或新策略将某个数据指标提升了XX%。不要轻易下结论，不妨看看该指标原有的分布，以及小流量切分的策略。

第二，流量切分的随机度与均匀度

在第一点中，我们提到了流量切分的策略，这也是产品经理最容易遇到的陷阱。很多产品经理**忽视这一点，或者**认为切流量是研发的工作，产品不需要参与。但是，产品数据表现不好，或者与产品预期相差过大，产品经理一定脱不了干系。

我们先来科普下产品经理需要知道的有关流量切分的技术知识。

1. 小流量实验即抽样，是指按照某种随机化方法，对线上的流量进行切分。
2. 最简单的切分策略是单层流量切分。流量切分需要按照一定的规则打散。比如，电商一般按照cookie打散，也可以按照用户pin打散。
3. 一般情况下，单层流量切分是不够的。因为一段时间内一个平台一定**有多个实验。单层流量切分的话，一个请求只能命中一种策略。为了解决多个实验耦合的问题，可以采用多层流量切分的策略。

对于产品经理而言，了解流量切分策略的目的在于：

• 第一，认识到在切分的均匀度**影响最终的实验结果；
• 第二，如果新旧方案的差距在极小范围内，这种情况下不能形成明显的优势。对于结果要存疑。

第三，幸存者偏差

对于产品经理而言，能看到的用户反馈主要来自于留存的用户。但是比留存用户更重要的是，流失的用户。最怕的就是消费者用脚投票，产品怎么死的都不知道。

所以，加入上线了一个新功能或者新策略，相对指标提高了，但是绝对指标下降了，一定要逐层定位问题，引流渠道？转化渠道？点击率？转化率？客单价？不能单独指标判断。

挖掘用户的隐性需求

回到最初的问题上，表层分析+ 数据导向，本质上是用有偏的数据来验证表面的结论。所以，很多产品看上去一直有产出，一直在更新，但关键指标还是停滞不前，和竞品亦步亦趋，差距也恒定不变。

因为再科学的平庸依然是平庸。

问题出在哪里？还是对用户需求的挖掘不够深入，没有找到用户的“隐性需求”。

举个例子，某电商平台提高免配送门槛之后，用户各种投诉反馈，通常的做法是“解释”：解释为什么我们要提高配送门槛？——因为成本越来越高，我们要减少亏损。但是，用户**理解公司的苦衷吗？并不**。用户关心的点是：无法买得划算了，得想着凑单了。然后产品开始优化凑单的功能去了。

但是因为高门槛而流失的用户呢？你可以说，这不是平台的核心用户。平台的核心用户买的更多了，更满意了。

电商行业因为高门槛流失的用户，最终流向了更接地气的拼多多，结果市场的故事变成了，那部分看起来忠实的用户，其实并没有那么buy in消费升级的故事。用户的粘性，并不代表用户对平台的忠诚（这一点和品牌很不一样），用户没有其他的更好的选择，只能选择你的时候，并不代表是你做得好。一旦市场上有更好更省的选择，这部分用户**被快速吃掉。

收敛到“用户对高配送门槛的投诉”这个问题上，在这个点，用户想要的是什么？这部分用户有什么样的显著的特征?是否可以用别的产品形态或者功能来承接这部分用户呢？

产品要有换位思考的思维和情景意识。试着把你想象成产品对面的那个用户：他的画像是什么？什么年龄？职业？城市？平均收入？生活模式？在这样的语境下，他需要什么。试着画一张“心图”，尽量填充用户的细节，越清楚的刻画用户，你才能知道用户真正的诉求。

#专栏作家#

时雨，人人都是产品经理专栏作家。电商出身，专注零售行业。

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议

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