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史蒂芬說：用戶需求分析是產品經理的核心能力。用戶需求分析的方法技能有哪些？如何從小白成長為大牛？我們來探究需求分析背后隱藏的門檻。

為什么用戶需求分析會變成這兩種門派呢：

由于國情，在互聯網發展起來之前的軟件產業（也包括目前的軟件產業）的用戶以企業級客戶，專業用戶為主（直接面向消費級終端用戶較少），而成本主要是技術投入，所以在考慮用戶需求時，主要是如何盡可能用低成本去滿足。而這時期的產品經理，更是以系統結構師、系統分析師轉化或者兼職，都是技術出身。不管目前大家對張小龍、雷軍、周鴻祎的互聯網產品理念多么推崇，但是當年他們入行都是以程序員的身份，并有長時間技術生涯。

?互聯網行業不同與軟件，由于產品直接面向消費級終端用戶（網民），門檻降低。又因為行業發展的紅利，其入門起薪要高出別行業一大截。再加上喬布斯的成功，其重設計、體驗的產品理念和做到極致的追求，與其非技術出身的背景。這些原因都讓非技術背景的人才在07、08年以后大量的涌入互聯網產品經理的行列。

對互聯網企業來說，由于技術逐步平臺化和服務化，成本降低?；ヂ摼W產品需要創新，快速迭代，在“試錯”中摸索。所以樂于吸納各類背景的人才，甚至年輕化人才，希望其五花八門的創意中碰巧出現一個世界級的應用。而這些各類背景，年輕化的人才，也開始充分利用自己的優勢，形成軟派。而技術出身、或者從技術研發轉型的產品設計人員，更加保守且注重邏輯思維邏輯化，在用戶需求分析時喜歡運用特長、發揮優勢，用數據說話，以他們為主慢慢形成了硬派。

事實上，沒有誰的用戶需求分析思路會是純軟或者純硬，有的是3分軟7分硬，有的2分硬8分軟，巧妙融合，如果這樣深入下去，踏實探索，并無大礙。但是由于行業風氣浮躁，大家更多的是浮在水面，導致不管軟還是硬，都是卡在不同層級的門檻之前，不得深入。

軟派技能的門檻

我們先來研究下軟派技能的門檻，按照水平遞進我們分成以下三類：

1.一級門檻：把自己當用戶。

喜歡把自己當用戶或者把自己臆想成一部分用戶群體，把自己的需求或者臆想出來的需求無限放大，盲目樂觀。具體的說是：當我們遇到了一些需求沒法得到滿足，就會覺得有大量的用戶肯定也有類似的需求；或者因為和一個朋友聊天忽然發現了需求，就認定朋友這類人群有類似的大量的需求存在；再或者自己直接臆想出來一個裝逼需求，除了裝逼以外沒有任何用處。

剛剛到這個行業的產品設計人員或多或少的都會被這個門檻擋住。有時候明白用戶是一個分析對象而并不是自己，不像說起來那么容易：真正的去了解用戶，搜集相關的信息，把自己變成空白，再變成用戶，客觀的思考；再變成空白，切換成自己，理性的分析。

2.二級門檻：有色眼鏡局限。

跨過第一級，已經掌握如果利用問卷調查、目標用戶訪談、或者相關的深度調研來分析用戶需求。但是這時候，我們一般會被自己的有色眼鏡（自己的意識形態、生活的水準、成長的背景、階級定位等等）所局限，無法真正了解用戶需求的本質。說的直接點，就是由于我們和我們的用戶群體根本不是一類人，就沒法深入的去把握用戶的需求，總是被自己的觀點所誤導。一般水平的專業分析人員或多或少的都會被這個門檻擋住。比如一個從15歲身邊就是一堆倒貼mm的高富帥，真的能了解那些急需解放右手的渴望么？比如一路貧困剛剛畢業才吃了第一頓必勝客幾乎都睡在公司的產品新人，想做一款高爾夫社交應用，不管多深入的約談潛在目標用戶，能真正了解他們對社交的真正心理么？再比如一個從來不看籃球不打籃球的文藝青年，能明白天天刷NBA論壇的高中生NBA對他們意味著怎么樣的精神寄托？

3.三級門檻：非體系談心理。

接下來是第三級的門檻：真正（注意是真正，只會說的不算是跨越^_^）跨越第二級，已經懂得用戶心理的微妙把握和對于人性的利用了。但是這時候，我們一般做不到建立起完整的對心理學、社會行為學的知識體系結構，所以構成不了一個對用戶心理、行為的體系化的認知。所謂的單方氣死名醫，但是卻無法代替名醫。名醫明白如何去平衡身體的各種機能而不是頭疼醫頭腳疼醫腳。

同理，當我們沒有體系化的對用戶心理、行為進行認知，只能利用這個群體的部分心理訴求的時候，對這個用戶群體的需求的了解，并不能算平衡，依據此需求設計的產品，一般會呈現火一時但是不長久的狀態。

越過這三級門檻，就掌握了一流的軟派用戶分析技能。其實只要沉下心去鉆壓，踏實的學習，一點都不難。就怕跟著互聯網行業的浮躁這風：最近經常看到一些科技媒體上95后少年在談自己創業的產品如果利用人性。說句不好聽的話，等真正成了人，熟悉了性，再談人性吧。

硬派技能的門檻

接下來我們再看，硬派用戶需求分析技能的三個門檻，也是按照水平級別遞進：

1.一級門檻：數據都是事實。

不知道什么時候開始，“用數據說話”就已經成為互聯網公司的核心方法論，也成為了硬派用戶的核心理念。但是數據是一把雙刃劍，不怕不懂數據，就怕自以為很懂數據卻又不深入，從而得到錯誤的數據結果。我們用實際的情況舉一個例子吧。TOMsInsight的數據分析團隊在國慶長假期間監控了2789個微信號的朋友圈中435092好友在朋友圈中分享數據的變化情況如下：

沒有跨越第一級門檻的硬派技能分析人員就開始下結論了：假期期間大家更喜歡分享信息。但是我們再看一下，如果僅僅監控其中的北上廣深四個一線城市的169809個用戶，結果如下：

我們例子中的數據由于方法局限也不能代表什么結論，但是換一個角度，就出現了完全不同的結果。數據有很多維度的視角，僅僅從少數的視角維度就得出結論，利大于弊。

2.二級門檻：有數據無觀點。

跨越了第一階段的硬派的分析技能，就可以全方位的用數據描述用戶需求了：年齡、地域分布、用什么手機、手機系統、訪問什么網站、上網時長、時間段分布……等等等。數據做的非常專業，各種算法分析、各種數據建模，排除干擾噪點等等。能做到這種水準的一般都技術背景深厚，又沉迷于此，卻遇到新的門檻：把數據做的大而全，但是卻毫無任何客觀的觀點，在數據抓取分析過程中沒有主心骨或者太有傾向性。

說個可能對大家有啟發的故事：二戰時期美國軍工公司曾對傷回戰機進行全方位的數據分析，得出一些需要修改設計的結論，而進一步優化，此項目被軍方叫停，因為顯而易見的錯誤：那些真正的重傷飛機都完全毀掉消失，這些傷回飛機的分析再透徹，又能多客觀呢？另外一個例子幾乎是所有學過數據挖掘在校都聽過的案例，啤酒與尿布：美國超市數據分析發現買啤酒的人總是買尿布。好吧，如果這是一個發現，又有什么用呢？為什么我們從來就沒見過啤酒和尿布在一起賣的超市呢？當然，美國也沒有。

3.三級門檻：數據描述一切。

跨過前面兩個階段，就已經能成為優秀的硬派需求分析師，可以在互聯網巨頭混個不錯的職位獨當一面了。但是這時候反而會遇到新的誤區，喜歡用數據描述一切。比如最近火熱的大數據在一定程度上就推波助瀾此道。過于詳細的數據其實也就失去了意義，失去了用戶需求的真正核心價值。分析是過程，而不是結果；數據是方法，而不是目的。

有些需求是永遠無法用數據去描述清楚，也無法用數據去論證。我們需要在數據中找到一個平衡點，用來支撐我們繼續探索的道路，但是不是用數據描述出來這個道路。勞民傷財，也沒有任何意義。

軟派和硬派，各有其優勢和局限。兩者有效的結合在一起，形成合力，更能準確的把握用戶需求。兩方面技能都跨過這三個門檻，就能成為用戶需求分析領域的高手了（或配合成高手團隊）。

給我們的啟示

這篇分析報告以后，TOMsInsight團隊內部起了爭論，卻是一個無聊的論點：在中國互聯網環境下，軟派硬派誰應該主導。這個爭論過于復雜以至于最終也沒有什么結果，但是有一個公認的結論也希望能給大家一些啟示：

有時候我們試圖去抓住一部分人群的需求，我們努力的去分析：用戶心理畫像、大數據建模，抽絲剝繭去尋找真相，但是真相卻離我們越來越遠。反而是我們自己聰明反被聰明誤：一部三國，耗費了羅貫中一生，流傳至今，記錄了多少經典的戰略戰術？一副象棋，楚河漢界細算得失，街頭巷尾，成就了多少民間豪杰，讓大家都過上一把將軍癮，而且其樂無窮。

這其實也是用戶需求的兩個極端：一種是精神世界的滿足，正如莫言所說“文學的最大的用處，也許就是它沒有用處”；另一種是平衡之美，用創新的工具來重新構建我們的社會關系和人與萬物的和諧。

而信息技術的精髓，對世界萬物包括需求的抽象。當我們處于互聯網前沿創新的時候，也許我們需要始終記得，我們是在抽象這個世界，而不是去描述這個世界。

來源：（http://zaodula.com）