在近期的一次產品評審會上，團隊成員就產品流程優化方案展開了激烈討論。同事A依賴用戶行為數據優化方案，卻遭遇復雜性挑戰；同事B則從設計角度提出精簡建議。作者指出，優化產品需關注個體用戶視角與真實場景，而非籠統大盤數據。小紅書的搜索流程設計作為成功案例，展示了如何貼合用戶心理預期。產品人需警惕通病，深入用戶場景，以個體視角形成規模數據為參考。

這段時間，整個項目組都投入在某個專項項目中，評審和版本迭代的頻率也很高。而在近期的評審會上，發生了一起激烈的爭辯，也讓我意識到大多數產品人身上的通病，覺得挺有意義的，借此分享給大家。

同事A最近在做產品流程上的優化，通過結合用戶的行為數據優化產品使用流程。從他方案的講解過程中，我得知他主要是通過以往的認知、定性分析以及大盤的用戶行為數據這三個方面為產品優化提供了方向。

問題在于主流程上存在諸多分支，因此用戶行為數據較為分散，而在他的方案上基本上將所有操作選項全部集成在流程中，看起來非常復雜無序且用戶不便于理解。

而同事B則認為這完全是設計問題，從設計的角度提了很多建議，覺得方案還可以更精簡一點。

我聽完后覺得大家都沒有講到重點，且遺漏了很重要的部分。其實任何場景下，單個用戶有且僅有一種行為，而產品則是所有用戶當下的行為合集。

比如打開微信，有的人是回消息，有的人是刷朋友圈，有的人是付款，任意兩種行為都不可能同時發生在同一個用戶身上。而同事A的方案則更像是把回復消息、刷朋友圈、付款所有的入口放在了一個頁面。

而造成這樣問題的原因，是沒有把用戶當成單獨的個體，只是看到了用戶行為的合集，同時沒有深入了解過用戶場景。在微信上回消息的人挺多的，很重要！刷朋友圈的人也挺多的，也很重要！付款的人更多，更重要！

一旦這樣就看不到活生生的用戶個體，也看不到用戶的真實場景，自然做不了取舍，也錯過了產品的核心價值。

這也是大多數產品人的通病，我明明了解了用戶使用場景（定性分析），也結合了數據分析（籠統的大盤數據），但上線的版本為什么沒有效果。

用戶行為分析場景中，個體的用戶視角尤為重要，體驗和場景也往往需要從個體視角出發。企圖用群體表面現象數據去代替個體場景，往往是偷懶和不專業的表現。

其實想要否定同事A的方案只需要問問他口中那些定性分析的用戶，后續的行為特征到底是什么樣的，他所設計的方案就完全找不到立足點。

而小紅書的搜索流程設計，就比較貼合場景且符合用戶的心理預期。小紅書上比較常見的搜索結果主要有三類：

• 一是常規的圖片/視頻筆記。
• 二是重置搜索的【大家都在搜】。
• 三是筆記內容下的熱門評論。

【大家都在搜】基本每隔2-3屏后就會出現，本質上是在不斷的幫助用戶調整搜索結果，也避免用戶在單一的搜索結果中因找不到想要的內容而產生負面情緒。

而筆記的熱門評論能被搜索到，大概率是評論本身內容的價值以及參考了用戶的瀏覽行為。這樣的流程設計，最大限度的優化了結果展現，也縮短了優質評論內容的曝光流程。

如果光看用戶流量的走向，大概率筆記詳情頁的內容和評論會旗鼓相當，而如果因此無腦給予評論區域曝光度，則會造成完全相反的體驗流程。

說到底，大盤數據反映不了用戶行為，想要深入了解用戶場景，個體視角形成的規模數據才有參考價值。