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榮耀標識相信啤酒和尿布這樣的雞湯，你的產品必死
啤酒和尿布故事，飽讀創業雞湯的各位不可能沒聽過，沒聽過的就看下面這段引用。
在美國有嬰兒的家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親前去超市購買尿布。父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現啤酒與尿布這兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物；而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」故事的由來。
然而仔細一想我突然覺得這個故事有點腦殘，理由我下面說，我想如果沃爾瑪如果真的腦殘到這樣擺放商品的話，那估計活不到今天，于是搜尋了一下這個啤酒和尿布的真相。
于是我搜到了這篇文章《Beer and Nappies — A Data Mining Urban Legend》，某外國蛋疼人士追根溯源搜索了所有關于啤酒和尿布的資料，證實了這個玩意其實是用來舉例而非事實的心靈雞湯。
這個雞湯其實毫無邏輯可言
ok，那么，這個和創業者有什么關系呢？其實是有的。盡管絕大部分創業者的產品用戶數量少得可憐并不足以支撐他們做數據分析，但是他們還是會按照「啤酒和尿布」式的心靈雞湯思維去思考如何改進自己的產品，然后進入萬劫不復的大坑。
我們來分析一下這個心靈雞湯的邏輯。首先，根據數據分析，發現兩種產品的關聯，接著進行合理的猜測，描繪出用戶圖譜，最后，根據得到的用戶圖譜揣摩用戶的想法，近而做出改進。呵呵，是不是和很多創業雞湯的內容很相似。
但是這樣的思考模式其實存在兩個潛在的坑：
一、你所描繪的圖譜一定不是你的全部用戶的圖譜，甚至不是絕大部分用戶的圖譜，這意味著，你可能會方便一小部分人，然后坑了另外一大群人。
二、你很難根據用戶圖譜這樣的東西去推理如何改進你的產品，或者增加新的功能。想要通過用戶是誰近而得出用戶需要什么，本身就是一個難度很高的過程。
我們就以啤酒和尿布為例子，如果超市真的這么做了，會造成怎么樣的后果。先說第一點，年輕父親有多喜歡啤酒這個事情我不想討論，我想討論的是需要買啤酒的人不僅僅是年輕父親，還有剛剛成年可以喝酒的人，這群人對于啤酒的熱衷程度可能遠高于父親，當他們在超市找了半天啤酒才在尿布旁邊發現自己想要的飲品會是怎么樣的一個心情，我覺得只有日過狗的人才知道。
再說說第二點，絕大部分年輕父親是買了啤酒和尿布才能讓你們這群閑的蛋疼沒事干的「大數據專家」發現這個所謂的關聯，也就是說，其實現有模式已經很好的滿足了他們的需求，說不定人家本來有很熟悉的逛超市路線，就這樣被你打亂了。
當然，有機智的同學會說，我們可以搞個年輕父親專柜啊，這樣不影響原本的柜臺排布。且不說哪來的空地讓你搞這樣的專柜，你搞了這樣的專柜之后，讓家庭主婦們怎么想，讓其他大叔大媽們怎么樣，穆斯林們會不會想要清真專柜，什么？你不給？boom，我要炸了你的超市。然后你創業失敗了。
這些我都懂，但我就是會犯錯
搜一搜和互聯網有關的用戶圖譜的心靈雞湯你就會發現，不少人都有類似的思維，然后不停的踩各種各樣的坑。
犯了第一點錯誤的人可能比較少，倒不是因為決策者思維清晰，而是因為絕大部分創業公司沒有足夠多的程序員去專門為一部分用戶折騰這么多亂七八糟的功能，就好像絕大部分超市沒有足夠多的位置去搞年輕父親專柜，主婦專柜，老年人專柜，哦，對了，還有清真專柜。
各種各樣的 CRM 系統已經證明當程序員足夠的情況下，在決策者腦殘地指揮下做出來各種各樣的大而全的系統是多么的恐怖。
犯第二個錯誤的人可是相當的多。盡管產品經理的祖師爺喬布斯老爺子早就說過用戶都是傻逼不知道自己想要什么除非你給到他面前，但是還是有無數的創業者們前赴后繼用自己的鮮血證明其實傻逼的不是用戶而是根據用戶圖譜來更新功能的自己。
呵呵，你可能覺得我是在危言聳聽，并沒有人會這么二逼，我就是沒事找事寫一篇文章騙稿費，那你就大錯特錯了，我是拿固定工資的，并沒有稿費可以騙，哦不，這不是重點，重點是我所指出的問題并不是危言聳聽，很多失敗的創業者都犯下過類似的錯誤。
智能家居就有一堆?。‰S便搜搜什么《十大最沒想象力的智能家居》就可以看到一大堆根據自己臆想的用戶需求搞出來的產品了。還有三星在 CES 上面發布的可以播放 BGM，帶屏幕可以循環播放家庭成員留言的「智能冰箱」，這些有人會買才有鬼的產品都說明他們在按照用戶圖譜臆想需求。《一個 7 次失敗的創業者心聲：謝謝你 資本寒冬》文章中的創業者可以說是七次都犯了相同的錯誤，而這個創業者居然還不知道自己到底錯在哪里。
這些錯誤的深層次原因是創業者再根據用戶圖譜來試圖描繪出一個功能的時候，產生了一些錯位。而這些錯位，幾乎是不可避免的，因為人類做不到真正的互相理解。
就拿回家自動播放背景音樂來說，你問 10 個人這樣的功能是不是很好，他肯定會說，「哎喲，不錯，這個屌?！谷缓竽憔妥隽?，你就死了，為什么？
因為當你問用戶你想不想要 music 的時候，用戶會腦補一個場景，在這個場景里面他化身為午夜的 DJ，所有人都在感受他的 music，全然不管自己住的是出租屋，只有 10 平米。
然而作為創業者，不可能了解用戶的方方面面。你做出來了那個可以檢測到他回家之后自動播放 BGM 的系統之后，也許原本說要買的那些用戶都不買了，為什么，因為他們自己思考之后發現自己住的是出租屋，或者樓下的老太太怕吵，或者是自己家小孩在高考，情況多種多樣，創業者總不能每次在做用戶訪談的時候把人家祖宗十八代都問個遍吧？
想要通過用戶是誰近而得出用戶需要什么，本身就是一個難度很高的過程，創業者去踩這樣的坑，毫無疑問就是讓自己本來已經風雨飄搖的創業之路變的更加不確定。
除了聚焦場景，我們別無他法
那么，一個合理的需求應該怎么樣產生呢？當然是聚焦于用戶在做什么，而不是用戶是誰。打個比方說，餓了么會關系自己的用戶是學生還是白領嗎，它有做過非常針對性的為學生服務的功能或者是為白領服務的功能嗎？并沒有。它把精力放在了哪里，放在了訂外賣這個核心需求的流程優化上面。自建外送團隊來提高外送效率，更新菜單界面以支持口味選擇，提供外送進度實時監控的服務，這些都是餓了么的努力。
用戶是誰，是不太重要的，用戶在做什么，才是最重要的。
因為你知道了用戶在干嘛，你就知道了一個場景，這個場景下，用戶做這件事情是為了什么，有沒有更好地解決方法。
理論上來說，一個好的解決方案，是可以為所有有正常行為的人服務的。不包括年紀特別大的或者殘疾人。打個比方說，如果你的賣菜 APP 做得足夠好，不論是年輕少婦還是高齡大媽都應該會喜歡你的 APP，只要他們需要買菜。
如果說你發現你的 APP 大爺用戶很少，但是大媽用戶很多，你接下來需要怎么改進？當然是繼續把賣菜這個功能做得更好，你如果做了什么搜一下附近的廣場舞，那用你的 APP 買菜的年輕少婦們怎么辦，你難不成再幫忙做一個婚外情功能？
只有聚焦用戶在做什么——買菜，針對這個場景進行細致入微的優化，才有可能達到最佳的效果。
所以，啤酒與尿布不靠譜的地方在于，它引導人們去關注用戶是誰，是年輕的父親，而不是關注用戶在干什么，在購物。
所以現實生活中，超市們的優化方向往往是把超市整理的井井有條，分門別類十分清晰，讓用戶可以快速的找到自己想要的商品，同時合理控制超市內的通道的大小，保證暢通。
同時，超市會非常忌諱隨意修改商品排布的位置，連鎖商店甚至會力求每一個門店都有類似的布局。此外，他們還提供了免費停車，免費班車等服務，其核心目的就只有一個，那就是為購物這個核心需求服務。
合理的布局讓消費者能夠更輕松的購物，免費班車可以讓他們買了很多商品的時候也能夠很輕松地帶回家，毫無疑問，幾乎所有的努力，都在圍繞購物這個核心流程和它的上下游部分展開的。
我知道肯定有人會覺得我這文章寫的特別蛋疼，大家都懂的道理為什么寫這么一長串。其實道理都懂，但是能真正做到的又有幾個？而且你看到的好像絕大部分公司，包括超市也沒有犯啤酒和尿布這樣的錯誤。那是因為絕大部分犯錯誤的公司都死了，所以你看到的大部分公司做的都是正確的事情。還記得我上文提到的「十大最沒想象力的智能家居」嗎？最近就有一個特別吊炸天的曾經獲得中國最具有價值 500 強的企業被這個行業給拖死了。
為什么智能家居總是被說沒卵用，還不是因為大部分產品都沒有一個明確的場景可以讓用戶感受到實實在在的方便？
創業者們應該明白，人與人之間是不可能做到真正的互相理解的，否則這個世界早就實現世界和平人類大同了，只要中東還在天天爆炸，你就不應該拿著用戶圖譜說事。我們所能做的是尋求基于某一個行為的帕累托最優解，既然是基于行為，自然要考察用戶場景。
所以，其實死亡的陷阱在我們每一個創業者的周圍，如果不想踩坑，那就應該好好閱讀一下本文，以及土法創業公眾號的其他文章。當然，沒腦子的人看了這些文章坑還是照踩不誤。
最后，分享一個大殺器，如果你關注了土法創業的微信號或者作者微博，有機會獲得一把「換位思考槍」，你只要用這把槍對著用戶的腦門打一槍，你就可以知道他的需求是什么了，還在等什么趕緊來關注吧。
本文作者@首席變態官戈弋 首發于新媒體：土法創業（微信號：tufachuangye）-土法創業，走向世界！
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我個人覺得存在邏輯錯誤，超市把啤酒和尿布放在一起和把超市本身做好，本身并不存在任何矛盾，可以同步進行。在關注超市本身的環境服務等不斷優化的前提下，對重點目標客戶做這樣的分析，精準營銷，也是非常有價值的。
我沒有實踐過，所以不能說啤酒和尿布一定有這樣的相關性，但是最具說服力的是銷售數據，作者如果那么堅決地批判和反駁它，最好的辦法是用數據說話。
作者簡直就是段子手啊 希望下次能把成功案例列的明顯些