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在騰訊的產(chǎn)品能力模型中，用戶畫像是在產(chǎn)品設(shè)計(jì)之前的，也就是：需要先理解用戶，再分析需求，最后才形成產(chǎn)品。這就是所謂的用戶導(dǎo)向的設(shè)計(jì)。這篇文章，我們來(lái)學(xué)習(xí)一下，如何通過(guò)三個(gè)步驟，理解用戶的行為。

今天分享的是騰訊產(chǎn)品能力模型的用戶理解，在能力模型中它排在了產(chǎn)品設(shè)計(jì)之前。

這個(gè)順序也很好理解，先理解用戶，再分析需求，最后才形成產(chǎn)品。這也是古典產(chǎn)品時(shí)期，得到無(wú)數(shù)產(chǎn)品人認(rèn)可的原因：用戶導(dǎo)向。而在不久的以前還有專門負(fù)責(zé)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)的部門。

產(chǎn)品本就是用戶需求和企業(yè)需求的橋梁，產(chǎn)品經(jīng)理也是貫穿“想法->需求->產(chǎn)品完整生命周期的人。

P7及以下，主要負(fù)責(zé)收集用戶需求，并且識(shí)別其合理性，在指導(dǎo)下完成產(chǎn)品優(yōu)化

P8-P9，要求掌握進(jìn)階的方法(如核心需求識(shí)別&量化、用戶群歸類&量化、需求金字塔模型等)，能獨(dú)立完成復(fù)雜場(chǎng)景的用戶需求分析((如分析不同用戶群的核心需求場(chǎng)景)。

并能識(shí)別當(dāng)下的關(guān)鍵需求，對(duì)優(yōu)先級(jí)排序，指導(dǎo)產(chǎn)品或功能定位，以及相應(yīng)的產(chǎn)品規(guī)劃工作。

P10及以上，能夠?qū)μ囟I(yè)務(wù)領(lǐng)域的用戶需求歸因有更深刻的理解，結(jié)合市場(chǎng)競(jìng)品分析，并識(shí)別高價(jià)值潛在需求與機(jī)會(huì)，發(fā)現(xiàn)并深入挖掘出差異化產(chǎn)品特性。

能夠牢牢抓住用戶核心需求的演變與進(jìn)化，在市場(chǎng)環(huán)境、技術(shù)條件不斷變化情況下，不斷夯實(shí)產(chǎn)品基礎(chǔ)體驗(yàn)，提升用戶粘性。

了解用戶和交朋友并沒有區(qū)別，隨著認(rèn)識(shí)一個(gè)人的時(shí)間越長(zhǎng)，你越發(fā)了解ta的價(jià)值觀、行事風(fēng)格、興趣愛好，也會(huì)在相處的過(guò)程中逐漸的尋找到2個(gè)人最合適的模式再往后產(chǎn)生感情、依賴。

而做產(chǎn)品，則是把這個(gè)1對(duì)1的過(guò)程，變成了1對(duì)多，從1個(gè)用戶變成了1個(gè)群體。

隨著使用小紅會(huì)的時(shí)間越長(zhǎng)，ta越發(fā)的了解你不同時(shí)間段想要閱讀的筆記類型，并且根據(jù)你的點(diǎn)擊、瀏覽、互動(dòng)行為進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)ta越能夠滿足你的需求，你也慢慢的離不開ta，活躍、留存也隨之提升。

今天也嘗試和朋友們描述理性理解用戶的過(guò)程，算法只是把理解用戶的行為規(guī)?；?。

一、用戶數(shù)據(jù)化

理解用戶的方式有2種:感性和理性，但感性往往只適合天才，擁有超強(qiáng)的同理心或者ta恰巧就代表了某一類人。而后者則是大部分人使用的方式，也能作為感性的輔助。

用戶數(shù)據(jù)化的過(guò)程是收集信息的過(guò)程，沒有數(shù)據(jù)就沒有發(fā)言權(quán)。

1)收集的方式

在區(qū)分定性和定量，而數(shù)據(jù)化則是定量的方式，例如數(shù)據(jù)上報(bào)、用戶調(diào)研。

2)收集的維度

基于我們想要了解用戶的原因，圈定理解用戶可能需要的數(shù)據(jù)，例如想了解交易行為要收集的是交易相關(guān)的數(shù)據(jù)

3)收集的結(jié)果

一般而言，這一步所獲得的數(shù)據(jù)是無(wú)法直接使用的，需要進(jìn)行加工

二、用戶標(biāo)簽化

數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，是比較容易模糊的概念、

我的好朋友阿翹今天吃了10個(gè)雞蛋，是1個(gè)事實(shí)，是1條每天都會(huì)產(chǎn)生的記錄。記錄沒有意義有規(guī)律的記錄，提取出標(biāo)簽才有價(jià)值。

“吃雞蛋”+“吃10個(gè)”+“每天”=雞蛋狂魔;

“早餐”+“吃10個(gè)蛋”=>今天早餐吃很多；

為什么說(shuō)標(biāo)簽的只是更有價(jià)值呢?因?yàn)樗€不夠全面，沒辦法幫助了解這個(gè)人。

簡(jiǎn)單的說(shuō)光這個(gè)數(shù)據(jù)我已經(jīng)可以大概率推斷他是“地獄壯漢”了，但是我并不知道他是純粹喜歡吃雞蛋，還是喜歡健身，還是健身練的很強(qiáng)壯。

這也是為什么我們要對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行組合，形成我們的用戶模型。

三、用戶模型化

模型，是標(biāo)簽的組合。

結(jié)合上面4張圖，我們可以思考為什么ta能夠推斷對(duì)方是都市白領(lǐng)或者精致媽媽?

接下來(lái)我們舉個(gè)例子加深理解。

“高頻吃高蛋白食物+高頻健身”推斷他愛好健身，結(jié)合身體標(biāo)簽的體脂率推測(cè)ta正在增肌，再結(jié)合ta的健身時(shí)段都在上班時(shí)間和職位、收入，推測(cè)已經(jīng)財(cái)富自由，是一個(gè)打工皇帝。

標(biāo)簽越多，模型越聚焦，用戶的需求也越發(fā)的明確，用戶需要的事往往就是他常做的事。當(dāng)常做的事不做了，那說(shuō)明需求變化了，或者沒有滿足。

但模型只是起點(diǎn)，我們要時(shí)刻考量這個(gè)模型背后的用戶基數(shù)、用戶價(jià)值、運(yùn)營(yíng)策略。

基數(shù)小，說(shuō)明需求受眾少，那大概率不需要過(guò)多關(guān)注。但如果小基數(shù)的用戶群創(chuàng)造大規(guī)模的商業(yè)價(jià)值，那就很值得付出了。而如果擁有了這個(gè)用戶模型，沒有落地的措施，那其實(shí)也都是無(wú)用功。