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通過表層數據挖掘產品問題是每個運營人的必修課，在互聯網行業里，不管你是PM還是專職運營人，大家對數據的認知越來越深入。

從統計學的角度來看，數據是建模（虛擬模型）的基礎。我們可以簡單地把用戶心理模型理解為一種運動變化，即各種各樣的產品行為變量x1、x2……xn組合后形成的固定的（穩定的）結果F(x)——用戶心理模型。那么反過來，我們研發產品時，若想要用戶的某種行為結果，就可以對應這一特征做出相應（因變量）的設計。

數學家說，人類可以用皮尺測量自己的身高；物理學家告訴我們，人類可以用萬有引力測量出地球的質量。但是運營工作大多是經驗性的，再加上不同產品有不同的特性和場景，很多運營理論是很難復制到具體工作中的。那么，我們能不能像科學家那樣，拋棄經驗把我們的用戶心理規范化、科學化呢？

經驗不是科學，所以需要一個系統性的東西來研究這些問題，讓我們找到的答案能超越個人經驗。通過一種可以反復證偽的工具——模型（Construct）來實現。

但一個模型就是一個抽象的概念，它不能直接測量，只能被建立。模型不是創造出來的，就像溫度，人類沒有創造溫度，但它真實存在。所以用戶心理也是一個真實存在的事物，它只是難以度量。而建立模型，將難以度量的概念轉化為可測的數據，才能指導我們做出高效的運營決策。

那么問題來了：我們怎么得到我們想要的模型呢？可參考下圖：

我們以測量用戶對新產品滿意度為例

第一步：：問題提出

如何建立模型，來測量用戶的滿意程度？

第二步：數據準備

這是轉化模型的關鍵一步（和溫度計不同，我們沒有滿意計，我們必須把這個抽象概念轉化成具體的事物，以方便研究。）第一次建模時，建議大家盡可能地多收集數據，因為拿到的數據越多越全，對下一步數據分析越有用。

第三步：分析數據

我們可以把數據分析的過程理解是對概念的轉化，即一個量度。比如：我們測貧困時，收入就是一個轉化概念；還有第一步提到的滿意度也是對用戶心理的一個轉化概念。因此觸發次數/時常、回訪比率、活躍比率等等都可以成為我們產品運營模型的轉化概念。

• 網站轉換率(Conversions Rates)、
• 回訪者比率(Repeat Visitor Share)
• 忠實訪問者指數(Committed Visitor Index)

……

走完這一步，數據已經從無所謂的標桿變成了具有行為判斷價值的參照物。我們找到了真正有用的轉化數據后，就可以去生成模型了——根據產品定位，建立基礎的用戶模型（Persona）：性別比例、年紀分層、收入分層、地域劃分、情感階段、以及不同場景下的用戶行為路徑和路徑中相關內容、關鍵詞頻次等等，得到相關模型。

有朋友反映我的文章太長了，讀起來費勁。所以，今天我們就先挖到這，剩下的三個部分咱們猴年春節回來繼續挖~~

最后附三個我私人的建模原則，分享給大家：

1. 把用戶視為你研究的搭檔，而非研究對象
2. 尊重數據：保護用戶的隱私（符合道德的，經過深思熟慮收集的樣本）
3. 科學運用我們的工具.：測量、轉化、好的產品設計

作者：南國夢

公眾號：烏合之眾

ID：shehuixinlixue（社會心理學全拼）