产品思维(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：刘飞

出版社：中信出版集团股份有限公司

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产品思维试读：

谨以此书献给我的父母推荐序一产品思维使人做出高质量的决策滴滴出行产品委员会副主席Anya

刚开始做产品经理的时候，没看过几本专业书籍，独一本《点石成金》让我对产品经理的核心能力有了一点抽象的认识。好在当时腾讯的产品经理文化对初学者很友好，“一切以用户价值为依归”的价值观，落地下来就是从用户中来，到用户中去。还有一些对产品经理的硬性要求，比如定期阅读一定的用户反馈并部分回复，当面访谈几个用户，了解他们在实际使用产品时发现的问题。当时流行一种衡量产品经理核心能力的方法——你能多长时间“变成”用户，即能真正无我，体会用户在那个场景下的所思、所想、所需。我记得纪录应该是马化腾创造的——5秒钟。那个阶段，我认为好的产品经理应该是无我的，能够同理“用户”，设身处地地站在“用户”的角度想问题。产品经理同理的用户究竟是谁？引用俞军老师对“用户”的定义：用户不是人，是人的某一类需求，是在特定场景下的需求，区分用户的维度是千变万化的。从这个定义看，同理的是一个个特定场景下的需求。产品经理要多在不同场景下用自己的产品，也是为了积累案例库，未来在遇到一个场景的产品决策时，大脑会搜索曾经遇到的类似场景，能够更快地“变成”用户，做出更准确的决策。这么推演，就能明白“你能多长时间变成用户”其实是看谁能更好地掌握用户模型。

初来滴滴的一段时间，我有点阶段性“不适应”。一方面，产品变了，用户模型差别很大，需要从头学习、建立。另一方面，用户也变多了，之前的产品用户就是用户，只要了解用户有什么需求，想办法满足，创造用户价值就行了，而滴滴的用户包括乘客和司机，除了要在各种场景下想办法促成交易，创造用户价值，还要想如何进行价值分配。因为同时让双方都达到各自最满意是不可能的，需要设计如何在司乘之间分配创造出来的产品价值。在这样一个交易型产品中，产品经理主要在创造和分配用户价值。用户价值是在每一次交易中创造出来的，因为每一次交易的达成都是双方的一次选择决策，选择当前更有利于自身的决策，而如何分配是要综合供需环境等多重因素的权衡取舍。这段产品经历让我明白好的产品经理不仅要有同理心，懂心理学，掌握用户模型，也要会设计交易，懂经济学，明白如何在交易中实现价值创造和价值分配。俞军老师把产品经理的进阶概括为两个阶段：掌握用户模型和掌握交易模型，并把它们比喻为产品经理的本科毕业标准和硕士研究生毕业标准。

刘飞的这本书主要面向产品新人和想了解用户的创业者，讲述如何了解用户，做出更高质量的产品决策。全书分为三个部分：第一部分“认知用户”讲述如何了解用户，即建立用户模型；第二部分“创造价值”核心讲述在了解用户模型的基础上，如何在一次产品决策中判断有没有创造用户价值，以及用户价值和产品价值的关系；第三部分“产品落地”则讲述了一些快速验证的方法。

产品经理的核心能力是能够综合所有要素做出高质量的决策判断，同时产品经理又是典型的实践型学科，所有的方法以及理论认知的升级都是帮助提升产品决策的准确度。实践之前，所有的判断都是假设，需要在实践中验证。推荐序二用产品思维，以最小成本创造最大价值豆瓣商业产品负责人、电商事业部总经理王彪

几年前，我在小米公司任产品经理。那时候，我下班很晚，经常工作到凌晨才回家。睡一觉，起来洗漱一下，我接着去公司，不觉得累，恨不得周末也长在公司。现在想起来，我总是沉浸于各种产品方案：坐地铁的时候，我会想这个出站口设计得不合理，它可以设计成那个样子；几个同事经常帮忙带盒饭，久而久之，我就想设计一套类似比特币的虚拟积分系统，保持公平，并激励大家。我在产品岗位的工作习惯，不知不觉内化成了一种考虑问题的思维方式。

近几年，互联网的变化特别大，从线上的社交、内容到线下的打车、外卖，再到线上线下融合的新零售，消费互联网之后的产业互联网，一波又一波，不断改变我们的生活。

在这期间，产品的形式在变，产品经理的工作内容也不断更新。然而，对于一家互联网公司，产品在整个业务中的角色并没有发生变化。

以前，产品经理做一个网站，会研究用户的需求，分析他们想要什么，想看什么，什么样的产品方案能够更好地满足他们。这个网站既是用户的体验场所，也是整家公司赢利的场所。今天，这一点也没变。不论是滴滴出行，还是外卖平台，即使有海量的用户和几百万服务者，各方诉求交织在一起，它们依然既是用户的体验场所，也是整家公司赢利的场所。

所以，产品扮演的这两个角色，要求产品设计者从公司和用户的整体诉求的角度思考问题。

什么是从公司和用户的整体诉求的角度思考问题呢？说白了，就是用最小的成本创造最大的价值。

如何用最小的成本创造最大的价值呢？就是得懂你的用户，洞察用户的核心需求，把好钢用在刀刃上。

什么是MVP（最小可行产品）？就是说，如果你真的判断不了，没关系。面对未知，你不要闭上眼睛赌，可以扔个石子探探路。如果这个石子太小，你听不见声响，如果太大，是种浪费，石子不大不小，则刚刚好，这就是最小可行产品。

为什么要小步快跑，快速迭代呢？因为错的次数多，对的次数少，步子太大怕掉进坑里。只能一个一个MVP试试看，对了就留下来，错了就删掉，算是“摸着石头过河”。

为什么说产品价值=（新体验-旧体验）-迁移成本？就是说，你要挖别人的墙脚，不是比“她”的现任表现更好就完事了，而要让体验的差别足够大，大到“她”愿意为了你，舍弃跟“他”的过往（用户数据），跟好朋友重新解释（邀请好友一起迁移），下决心开始跟你磨合（适应新平台）。你不仅要考虑自己花了多少成本，创造了多少价值，也要从用户的角度考虑，“她”的成本和收益分别是什么。

诸如此类，便是纷繁复杂的各类产品背后一些共通的东西，一种产品人的思维方式。

有一段时间，很多企业的首席执行官都喜欢自称为公司的首席产品经理。这是因为很多互联网公司是以产品为导向的，公司之间的竞争便是产品之间的竞争，公司的成功需要依靠产品经理的思维。中国互联网的发展，更是让很多产品经理的名字变得尽人皆知。我们今天提到的很多产品思维，都是这些前辈在一线的贴身肉搏中总结出来的经验。比如上面提到的“小步快跑，快速迭代”，来自小米早期MIUI每周更新的做法；产品价值公式是传奇产品经理俞军的思考结晶。

时代在变，互联网的领域在变，用户的需求在变，但是产品人上下求索，打造优秀产品的精神没变，分享产品思维的热情没变。这本书的作者刘飞，从锤子的产品经理，到美甲师的运营，外卖员的运营，滴滴司机的运营，经历过很多产品的起伏，现在又加入了俞军的团队，不同视角的切换和时间的沉淀，让他对产品的理解更立体。在这本书中，刘飞对于产品前辈的思维方式提出了自己的理解，既有理论的解释，也有案例分析，“我和老张的讨论”“小作业”这种有趣的形式，能够让人从实际应用的角度理解这些经典的产品思维。

经典之所以成为经典，是因为它们经过了时间的洗礼和沉淀。我相信，在未来，还会有更多优秀的产品人总结出下一个互联网时代的新思维。祝愿大家都能有机会成为下一个时代的新产品思维布道者。自序新人迫切需要却难以获取的产品思维

时光匆匆，距我的上本书《从点子到产品》完成过去了两年半的时间。在《从点子到产品》里，我讲的都是产品经理基本的工作方法论，从怎么分析需求到怎么写文档通俗地做了一遍论述。坦白说，在两年半的时间里能获得的增量经验显然不能支撑一本讲述进阶方法论的新书，因此如你所见，我的这本新书只集中关注产品思维这一对产品经理和互联网创业者来说最重要的话题。《从点子到产品》当然也覆盖了如何认知用户、判断价值以及培养产品思维，只是没有展开，相对而言，内容深度就会略浅一些。出版之后，不少朋友在网上或私下找我的密集讨论都集中在用户需求和产品价值上。这让我意识到，在产品经理职业日渐成熟的今天，其余的产品经理工作技能都容易习得，而产品思维延伸出的思考技能、认知方法、科学观念等，成为新人更迫切需要却很难在公开渠道获取的知识。

对于产品经理来说，或者对于培养产品思维最重要的，是做好的项目并加入好的团队。幸运的是，我能够有机会在近几年最主要的线上线下结合的两大业务（外卖、出行）中学习和总结。比起刚毕业做手机软件，或者自己创业，这三年的项目经历让我感觉如获至宝，像在一个广阔的试验场中，体会自己的用户和产品方法论，有机会快速迭代，并且马上得到验证。我身边的同事，大都是经过考验的行业专家，我可以借鉴他们的思考成果，学习他们的工作方法。能够跟优秀的人共事，至少可以让你的成长增速三倍。

因此回头来看，本书的内容，也是站在不少巨人的肩膀上，做的一些微小的工作。不管是过去的经济学大师，还是互联网行业的实干家，都对我理解和总结产品思维提供了不少输入。能够成书，必须感谢他们。

产品设计是实践学科，产品思维也一定源于实践。实践的主体是人，于是在总结方法论时就免不了有主观成分，我呈现的也只是自己现阶段的思考。产品思维不会是一家之言，它受时空条件约束，没有人能总结出真理一样的经验。对于任何产品工作者来说，获取足够多的别人的知识和别人的经验，再就自己当下面临的境况做分析和拆解，总结出属于自己的产品思维，才是最有价值的。

希望本书能够帮你开个头。前言产品思维的关键词及核心因素产品思维的关键词：用户与迭代

有个说法是，只要能说出“需求”和“供给”这两个词，一只鹦鹉也能成为经济学家。这算是种有趣的调侃：一方面点明了需求和供给是经济学最基础的概念，支撑和衍生了几乎所有与经济学相关的逻辑；另一方面也表明了，最简单的需求和供给的概念，要完全搞清楚其实并不容易。

类似地，我也一直认为，只要能说出“用户”和“迭代”这两个词，一只鹦鹉也能成为产品专家。这两个概念都是互联网从业者的老生常谈，可惜真的深入理解它们并且能够将它们运用到实践中的人，少之又少。

用户延伸出来的问题是，我们如何认知用户，以及如何为用户创造价值。我们要能够知道哪些是用户需要的、符合用户预期的，哪些是用户喜欢的、用户讨厌的，然后判断如何提供真正有价值的功能或者服务。

迭代延伸出来的问题是，我们要去尝试、检验和摸索，基于科学的方法和思维优化更新我们的产品。

用户的认知分两个层面，第一个层面是微观的。这包括用户画像、用户场景和用户心智。我们要说得出来用户是什么样的人，性别、年龄、籍贯、文化程度、生活和工作状况，等等。基于这些基础特征，再做进一步推断，他会遇到什么样的场景，以及在这个场景下，他会如何考虑问题。

第二个层面是宏观的，需要对用户群体进行拆解分层。大多数产品都可以从各种不同维度区分用户：对于社交产品来说，有流量用户和付费用户；对于电商产品来说，有喜爱游戏和二次元的宅男用户，以及喜爱健身和运动的男性用户。从产品的生命周期来看，用户也是可以拆分的，同一个用户会经历接触产品、注册产品、新手、老用户、流失等不同的阶段，在不同的阶段，他们的产品需求和预期都是有天壤之别的。

当我们能从不同的维度拆分出不同的用户后，我们可以做一些基本的评判，例如，哪些用户是我们的核心用户，以及他们的需求是什么。接下来，我们就可以有针对性地关注用户价值。

用户价值是用户的主观感受，是用户认为产品或服务能否解决问题的主观想法。我们不仅要创造逻辑上能够帮助用户解决问题的产品和服务，还要确保用户了解和认可我们的产品和服务的价值。

从用户视角看到的用户价值，从产品设计的视角看，是不同的，这就引出了产品价值。需要关注的第一个问题是，用户价值的存在并不等于产品价值就存在，这可以用俞军老师的价值公式来解释：产品价值=（新价值－旧价值）－迁移成本。另外，我们还要考虑个体价值与产品群体价值的关系，我经常使用这个公式：产品价值=平均创造的用户价值×覆盖的用户量。

在实现用户价值的过程中，我们要关注用户体验，用户体验并非只是炫酷的视觉效果，而是让用户使用体验的整体感受更好。用户体验最重要的事情在于做出分层，区分哪些是可用性，哪些是易用性，哪些又是用户的稳定性诉求。对用户不同程度的体验需求，我们要区分满足，而不是“事无巨细地进行极致体验”。正因为如此，超预期体验并非互联网产品必不可少的构成部分，要在具体情况下判断是否需要。

迭代是执行的概括，是认知用户和判断如何创造价值后的步骤。在产品执行中，核心是要有迭代思维与相较更基础的科学思维。

迭代思维的核心思想可以一言以蔽之：在实践中学习。如果只有用户思维而不考虑迭代思维，可能会陷入产品经理个人主义的设计思路。没有人天生就是产品决策专家，不可能做出永远正确的决策，因此我们大多数情况下依然需要具备对产品和用户的敬畏心，依赖大量的用户反馈和数据调研来做出更好的判断，持续优化产品。在优化产品的过程中，还可以借鉴成熟的科学方法去研究用户和产品，逐步总结出自己的方法论。

以上所述就是我理解的产品思维，本书基于这些内容展开。互联网如何影响产品思维

如果把产品思维定义为研究用户，创造价值，以及迭代优化的理念，那么实际上它从人类文明出现商业之后就一直存在。我们可以看到身边使用的各种物品，绝大多数都是在人类文明中逐步进化而来的，它们都凝结了过去产品设计者的智慧，以及他们想帮助人们解决问题的思考。在《设计心理学1：日常的设计》（唐纳德·诺曼著）一书中，作者提到我们在生活中会接触两万多种发明物品，它们已经润物细无声地融入我们的生活，且经过时间的洗礼，比起最初的形态有了不少变化。

为什么在互联网时代，产品思维被更加频繁地提及呢？这涉及以下4个关键变化。

第一，产品触达成本骤降。

传统行业的产品要触达用户，成本是非常高的。例如王老吉这样的饮料消费品，货运和经销成本都很高。单说货运成本，在一、二线城市还好，但要想让许多四、五线的县城、乡镇甚至村落的人能喝上王老吉，就需要四通八达的运输线。如果货运基础设施比较差，比如路面根本无法行车，或者根本找不到合适的货运服务商，那就真的无能为力了。

所以，这种运输线作为一种基础设施，是王老吉这样的产品是否能送到用户手中的关键。在传统行业里，绝大多数产品，对基础设施的要求都比较高，商品的多样性会随着城市的发达程度降低而逐级降低。在偏僻的村子里，不会有知名品牌的专卖店，也很难买到多种多样的汽水饮料。

对于互联网产品来说，产品的触达也需要基础设施，不过相对来说就简单多了，只要有移动互联网和智能手机就够了。中国移动在2017年宣布4G网络的国内人群覆盖率已达到99%，也就是说，这些人只要有手机，哪怕不是最新款的、最高级的，也能从网络上随意获取互联网产品。

这是互联网产品与传统行业产品最重要的区别之一，会将大量的纯线上互联网产品的触达成本降至最低，甚至归零。2018年初，突然风靡中国的游戏产品《旅行青蛙》，是日本的一个小型游戏工作室制作的。它原本对中国市场没有什么预期，甚至这个游戏在中国火爆了相当长一段时间后也没有发布中文版，但由于产品本身对中国用户的吸引力，以及触达用户的成本极低，这款游戏在中国的下载量（截至2018年2月）占所有下载量的95%。

我们可以想象《旅行青蛙》这样的产品是几个外国小伙子在车库里用便宜的电脑做出来的，但我们无法想象王老吉也是几个外国小伙子在车库里研制生产的。哪怕生产出来，想要让几千万人喝到，也不是短短几个月甚至短短几年能做到的。

产品触达边际成本骤降的价值就是给用户思维提供了一片广袤的土壤，让真正了解用户的产品、体现用户价值的产品能够在竞争环境中脱颖而出。“是金子总会发光的”这句话描述互联网产品更合适。在《定位》和过去的许多品牌营销的理念中，除了用户心智，自然也会强调产品价值，但在过去用户心智的影响会远大于产品本身的品质的意义。产品实体触达的成本降低就是让产品本身的价值重新成为品牌成功的核心因子，由于触达成本降低了，用户横向对比的成本也降低了。

这同时给企业带来了一个附加价值，就是基于社会化的营销的成本相对于传统营销降低了。许多互联网从业者会把社会化营销的传播形式称为“自传播”，这种传播形式的特点是，在大多数情况下，第一次反射之后，再次的反射和发光，边际成本几乎为零，这也是口碑传播相对于传统的阅读广告和点击广告的优势所在，也是互联网带来的新价值。这同样可以用《旅行青蛙》作为佐证。它是日本一个小工作室的产品，在中国没有花过一毛钱的营销成本，仅凭着大量的好评、用户的口口相传，就占据下载排行榜的头把交椅，引起了国内广泛的关注。在这中间，有恶搞的图片和动画，有详细技术流的攻略和教程，有从文化角度的解构和分析……这些基于游戏的二次创作，都成为它自传播的燃料。

第二，认知用户质的飞跃。

同样是做商场，淘宝跟沃尔玛比，对用户的认知程度是一样的吗？同样是做社交工具，微信和电话比，对用户的认知程度是一样的吗？在用户行为可以翔实地记录在产品中之后，对用户的认知能力已经发生翻天覆地的改变。作为电商平台，不仅可以知道用户购买了哪些东西，还可以知道用户看了哪些东西，关注了哪些东西，有哪些是反复看了但没买的，有哪些是反复买了看都不看的…… 这些代表的都是用户真实的想法。在传统行业，这些信息是绝对无法获取的。

大数据的概念被热炒了很多年，其实它最大的价值就是作为认知用户的手段。从数量上说，但凡是使用过产品的用户，他的行为数据我们就可以获取。理论上讲，我们可以有全量的用户数据。全量的用户数据，在传统行业还在用样本调研来证明某些课题的时代，是不可想象的。从质量上说，用户调研和访谈的真实程度，跟用户行为数据相比，不言自明。从时效上说，用户的数据能够即时快速获取。因此，大数据意味着我们可以在数量、质量和时效上，都碾轧式地优于过去像调查问卷、咨询分析报告那样的认知用户的方式。

第三，个性化体验成为可能。

对于用户来说，过去的产品往往都是标准化的产品。可口可乐没有办法为每个用户定制不同糖分、碳酸度和热量的饮料，只能提供相对普遍的几类产品来满足大众的需求。

不过由于互联网产品的特性，原则上我们可以为每个用户提供完全不同的产品体验。推荐算法及配套的推荐功能的出现是一次大变革。如今，我们掏出手机打开淘宝，看到的首页、出现在你面前的每幅海报和商品，都是为我们每个人准备的，不存在完全相同的另一个首页。今日头条、抖音等内容产品更是如此，每篇文章的推送都是基于个人的喜好和需求。

在这样的新变化下，我们做产品就有了更高的要求：了解不同用户的需求并做进一步抽象，让不同用户的不同需求都尽可能用个性化的方式得到满足。

第四，生产方式彻底改变。

生产方式的改变主要源于生产成本的降低。

传统产品的承载形态是实体，因此存在巨大的成本。我曾经在手机公司工作过，也接触过许多硬件公司，深刻感受过硬件设计生产的成本之高。而互联网产品的载体则变成了网页（电脑和手机）、App（应用程序）以及小程序。前面也提到了，支撑这些产品形态运作的基础设施，是几乎人手一部的智能手机和无处不在、日渐便宜的移动网络。除了触达成本降低了，它们的制作成本和维护成本也大幅降低了。

成本降低的结果就是，快速迭代成为可能。

互联网产品能够获取到更有时效性、更真实、更全面的用户大数据。企业通过它们产生一些洞见，就可以快速生产一版更符合用户需求的新产品，快速提供给用户。

2017年底，两类产品的出现颠覆了我对产品生产迭代速度的认知。一类是“吃鸡”游戏。在“吃鸡”风靡全球后，国内主要的手机游戏厂商快速跟进，从设计到研发，有的仅仅半个月就迅速上线，快速抢占市场。另一类是直播答题类产品，在《冲顶大会》出现后仅一个多星期，几乎所有的直播产品也都上线了答题功能，功能和内容的健全程度令人震惊。这种新的打法，在传统行业中是根本无法实现的。

总的来说，这四个关键因素使产品思维的价值在如今的时代有了质的变化。只要你所在的公司正在经历这些因素的影响，那么产品思维就迟早会成为你必须掌握的能力。

产品经理和创业者的存在价值是洞察商业规律、市场机会背后的用户诉求和用户心理，这要求我们对用户有足够深的认知。这种认知是动态的、深入的、差异的。认知用户的基础是用户画像，之后通过用户场景和用户心智对用户决策判断进行约束，最终才能找到用户的真正需求。用户是一切产品的源头

用户是什么样的人？这是本书讨论的话题的源头。其实道理一直很简单，既然我们做的是产品，既然秉承的是所谓的产品思维，那么谁会用我们的产品，怎么用我们的产品，就代表了我们的产品会做成什么样子。如果没有按照用户的意愿去做产品，能不能成功？概率上肯定是可以的，但没有人希望自己的产品是靠运气成功吧？

可惜的是，在笔者多年的面试经历中，遇到的产品经理求职者，少说也有一半，夸张点说可能有3/4的人，根本不知道自己的用户是谁，说不出他们的特征。他们称不上具有用户思维，的确都是按照惯性来做产品迭代，只是所幸他们所在的公司已经具备用户规模，已经有了价值存在，在这个基础上，对螺丝钉来说只负责运转良好就可以，不必强求对用户有多么突出的洞察。

许多人会说自己也了解用户，知道用户是谁或者在哪里，不过聊了几句之后便发现，他们对于用户的认知非常粗浅，这种粗浅的认知其实对判断产品用途不大。用户不是理性人

记得初中时学习物理，我们总假设研究对象是一个质点，没有任何形状和体积，这样能够方便我们做物理分析。可是现实的物理世界则是纷繁复杂的，要进行计算，考虑的外部因素太多了。

同样，传统经济学总是假设人都是理性人，都是一个个没有任何情感和特殊诉求的理性个体，这样让市场分析、商业分析变得简单、可量化。可现实的经济社会复杂得多，每个人都有不同的心理状态，也有不同的社会场景，结果就是许多基于理性人的经济分析常常失效。近几年的诺贝尔经济学奖频繁颁给行为经济学家或者心理学家，预示对人的心理的认知已成为经济分析的一部分。

如果用户也是简单的理性人会怎么样？我们可能只需要做简单的数据分析就可以了，看大家的问题在哪里，所有的流程体验都用标准化的方法去解决，不用考虑个体的认知。

而现实世界是物理世界和人的心理世界的组合，我们不能不考虑每个人的认知，并且想办法抽象出社会因素和心理因素的影响。产品经理和创业者的存在价值，不仅是洞察商业规律，洞察市场机会，更重要的是洞察这背后的用户诉求和用户心理。这要求我们对用户有足够深的认知，这种认知不是静态的、表面的、平庸的，而是动态的、深入的、个性的。

不敢说对用户有足够的认知，就一定可以做出成功的产品，但不了解用户，是一定不会做出成功的产品的。如何认知用户

认知用户的基础，当然是众所周知的用户画像。我们要先通过对用户的微观描述具备初步的认知，然后从宏观层面去观察用户群体，看看他们有哪些共同特征，能够如何抽象。

接下来，要关注的就是两个重要的约束条件，即用户场景和用户心智，也就是外部环境如何影响用户做决策，他们内心的想法又会如何影响决策。

最后，我们会回到用户需求，讲述基于以上认知，在判断用户需求时还需要注意的一些问题。第一章用户画像的正确打开方式

什么是错误的用户描述？我们先看以下几个描述：● 我做的是校园金融产品，这个产品提供分期付款服务，我的用户是所有已成年的大学生；● 我做的是××手机系统里的便笺工具，我的用户就是用××手机系统的人；● 我做的是国民级的产品，我的用户不分男女老少，中国人民都是我的用户；● 我做的是VR（虚拟现实）眼镜的RPG（角色扮演游戏），我的用户还不存在，我要发掘我的用户；● 我做的是微信小游戏，特别简单易操作，谁都能成为我的用户。

乍一听，它们似乎都没有什么问题，许多创业者和产品经理也一直用这种思路理解用户，但实际上，它们都是错的。

校园金融产品面向的用户真的是所有成年的大学生吗？如果这个大学生家庭富足，根本不需要分期付款呢？如果这个大学生特别节约，也没有消费欲呢？最终使用这个产品的大学生，会产生分期付款的需求，一定会自带一些特征。

根据手机系统的用户来做系统内的便笺工具这没有问题，但并不是所有使用该手机系统的用户都是便笺工具的用户。比如老年人，都已经退休了，每天就是出门遛遛鸟，回家看看剧，让他们用便笺做什么？或者那些有更多样的记录需求的商务人士，是不是已经有更强大的记录工具了，并不需要一个简单的标签？那么到底谁会使用系统便笺？

国民级的产品覆盖的用户非常广，不过依然可以抽象出共同特征。他们至少都有智能手机，也有移动网络。作为中国人，他们有一些共同的心理认同，也有很多忌讳。如果完全把用户当作数字，反而不可能做出国民级的产品。QQ和淘宝当年大胜MSN和eBay（亿贝），靠的就是对国内用户的认知，要没有这些认知，是不可能在本土化上有那么多经典举措的。

以VR眼镜为载体的RPG也许的确是很新潮的游戏，之前没出现过，但是没有一个产品的用户是凭空出现的，你希望什么样的人成为你的用户？是青少年，还是成年人？是过去个人电脑游戏的玩家，还是主机游戏的玩家？对这些没有认知，就会变成我之前提到的用侥幸心理做产品，碰运气，看能不能碰到用户。

同理，微信小游戏也许很简单，可以老少咸宜，但是许多细节设计依然要考虑用户的认知情况。他们是不是能搞懂游戏里的文案？是不是能知道操作的含义？当你需要分享功能来扩大游戏的传播时，你的用户是否有足够多的朋友或者社交关系来提供传播渠道？

这些认知用户的描述都是有问题的，我们都应该知道我们的用户到底是谁、究竟在哪里。这个“到底是谁”“究竟在哪里”，其实就是用户画像想要解答的问题。什么是好的用户画像

什么才是好的用户画像？

我们先看看下面这些单个典型用户的画像是不是好的用户画像。● 美甲用户：女，31岁，北京人，服装店老板。● 外卖用户：男，24岁，福建人，互联网公司工程师。● 滴滴用户：男，54岁，河北人，滴滴快车司机。

已经有了基本的性别、年龄、籍贯和职业，是否就能描绘我们的用户呢？不能否认，的确能有一些简单的概念，大概知道每种用户的典型特征，但这些特征是保留在数据层面的，根本没办法有感性的认知。

例如，我们要开展上门美甲业务了，面向的美甲用户的典型代表就是这个服装店老板，但我们想象不出，她的收入怎么样，对美甲的要求高不高，对智能手机的熟悉程度如何，居住环境和工作环境怎么样，是否适合做美甲，等等。

所以这个所谓的用户画像充其量只能够帮我们定位到这个人，未必能帮我们解决真正的用户认知问题。

我们再来聊几个典型的用户。

第一个是媒体公司的白领小慧，女生，25岁，老家是河北，来上海读书，本科毕业后工作。毕业刚几年，还是单身，不过朋友挺多的，大都是以前的同学。有了一定的收入，对生活品质也有了一些要求，刚搬到一居室的新家，房租不便宜，占工资的一多半，还自己做了很多装饰，买了很多小家具。平时的工作朝九晚五，晚上回家会看美剧。周末跟朋友出去逛街，吃东西，偶尔会去酒吧。喜欢用黄油相机和美图秀秀来拍照，修图，也会用keep（自由运动场）和Instagram（照片墙）来发健身和吃东西的照片。购物基本都是在淘宝和京东，比较擅长研究各种信用卡和优惠券的使用技巧。

说完这些，是不是跟“河北人，25岁，白领”的感知完全不同？你甚至可以大致想象出一个穿着职业装，对形象十分在意，生活窘迫却充满活力的年轻女生站在面前了。

第二个是在杭州工作的小伙子李东，从浙江海边的农村来，23岁，高中文凭。学历虽然不高，但是愿意折腾，在工地上搬过砖，当作餐厅服务员，做过保安，也摆摊做过生意。最近刚找了一份送外卖的工作，因为勤恳又机灵，当上了组长，接下来希望能争取当上公司在西湖区的主管。他跟老乡们住在比较偏远的郊区，群租房，平时没事儿就一起打牌，或者联机玩《王者荣耀》。许多吃穿用品都是从淘宝或者拼多多买的。

跟前面讲的白领相比，应该能够感觉到两人工作和生活的巨大差异。要是简单去讲都是20多岁的年轻人，我们根本感受不到这层差异。

第三个是下岗的大叔建设，北京人，中专文凭，48岁，家里有刚读大学的女儿和开小服装店的老婆。原本是工人，工厂倒闭后就自己打些零工，现在也有相对稳定的收入了。平时喜欢遛鸟逛街，跟邻居们下棋、打牌。偶尔也会在电视、手机上看一些国产剧或者球赛。女儿还没有财务独立，所以日常生活里会格外省吃俭用，极少下馆子或者去娱乐场所。周末有时候会开车载着老婆去郊区的水库玩。

读完这三则用户画像，是不是感受到了三个更真实可信的有血有肉的形象？年轻有活力的白领女生、外来务工的小伙子、下岗大叔，是不是都跃然眼前了？

我之所以能够描述这三则用户画像，不是因为他们是我想象出来的虚无缥缈的几个人。他们是我基于之前从业过的三个产品总结出来的典型用户画像：25岁的白领是上门美甲产品的典型用户，她一个月会做两次指甲，也能够接受上门服务；23岁的小伙子是点我达的配送员，正在想尽办法成为点我达的正式员工；48岁的大叔是滴滴快车司机，平时虽然辛苦些，但收入远比当初在工厂的工资高。

有了这样的用户画像，我们就能让一个有真实感的用户停留在我们的脑海中，在需要判断的时候让这个有真实感的用户帮助我们。同时我们也能够跟别人解释我们的用户是什么样的人，让大家脑海中都能够有这样一个用户来帮助我们做判断。用户画像真实感的价值

为什么这种有真实感的用户画像是好的呢？因为我们在设计产品的时候有许多判断需要经过用户检验，用户画像就是第一关。

用户画像的种种特征和描述，延伸出来的是用户生活工作的环境，是他们日常的心理状态，也有他们的认知能力等。

比如，如果我们发现有一类美甲用户，大都住在群租房，并且居住环境比较差、面积小，那上门美甲的感受就会很差，因为没有合适的位置提供给美甲师，占用公共空间也容易引发矛盾。或者美甲用户是全职太太，家境阔绰，也有大把大把的闲余时间，根本不需要上门服务来节省时间，需要的是高端美甲店的高品质服务，那她们也同样不在上门美甲的用户范畴内。

再比如，我们发现大部分外卖配送员都是年轻人，对智能手机已经非常熟悉了，而大部分快车司机都是中老年人，对智能手机的熟悉程度有限，而且还有视力下降的问题，那么我们在做类似的接单功能的时候，要考虑的就完全不同了，要让司机的接单流程和界面布局更加谨慎且易于学习。

用户画像可以说是几乎所有产品决策的试金石，一旦把这个具体真实的用户角色扔到我们搭建的产品空间里去，就能发现种种问题。最有效的方法是跟用户见个面

你看到这里，也许就会想伸手要一个东西了：“给我个模板，我现在就去整理我的用户的用户画像。”

网上流传着很多用户画像模板，也有很多用户画像示例。在许多国外的专业院校里，也有很多成熟的方法论。形形色色的用户画像，涉及很多属性和特征，有的同学就仿照它们通过调研或者访谈做出了自己的用户画像。

对我来说，这些都太过于教条了。

前面提到，我认为用户画像的关键在于真实，真实是难以来自标准模板的。可以说，有60条特征描述的用户画像，会比“31岁，北京人，女”更有效、更好用，但是当遇到这些特征之外需要判断的问题时，也许就容易失效了。

比如，住房面积这种统计在常规的模板里几乎不会出现，我们在遇到判断上文所述美甲用户的环境是否舒适时要用到这个。如果对用户有足够的认知，那其实可以从这些用户比较拮据的经济状况推断出他们住的是群租房，而离市中心比较近的群租房都不便宜，所以租住面积应该很小。这种抽象和推演的认知，模板是解决不了的。

那该怎么去获得用户画像呢？特别简单，去跟用户见个面，跟他聊聊天。见面和聊天不要安排在公司，如果用类似麦肯锡咨询的标准方法去访谈，这和填写问卷没什么两样。

要聊的话，就去他真实的生活或者工作环境。如果不合适，哪怕去他平时经常去的餐馆或者公园也可以。

比如作为美甲产品的设计者，我跟我的用户在咖啡厅聊过天，也跟美甲师一起上门在用户家中聊过天，后者的收获显然是更大的。在家里，用户也会更加放松，可以聊到她的很多经历，以及她在真实场景中才会有的感受。

再比如作为滴滴司机产品的设计者，我们在办公室里跟司机谈，司机会拘谨，但在司机们中午聚餐的小餐馆里，在大家闲谈的时候参与进去，得到的信息量就大得多了，能够使访谈更加完整和有效。

所以，不妨就去找到几个典型用户，在他们工作和生活的状态下聊一聊，然后记录主要的聊天内容。这份信息作为用户画像，远比一个教条的模板有意义。我和老张的讨论老张：你觉得用户画像是必需的吗？我觉得你说的用户画像要基于复杂业务形态的产品才更有价值。刘飞：我前面已论证了，不管什么样的产品都要认知用户，用户画像需要抽象。老张：举个例子，我就是想做一个天气工具，也不涉及用户的收入水平、居住情况、兴趣爱好等，用户就是来看天气而已，干吗要对用户有那么深的认知呢？刘飞：这的确跟产品占据用户心智的程度有关系。如果滴滴司机端对于大叔来说代表着收入来源，那大叔对这个产品的认知和需求就全然不同，我们也需要对大叔有特别深入的认知，用户画像要特别详尽。如果看天气的工具对于大叔来说就是10秒钟完成的一件事，占据的心智是极小的一块，那我们对他的认知确实不需要多复杂。老张：感觉都不是很复杂，其实特别简单的工具压根儿不需要用户画像吧？甚至可以说“正常人类”这样的用户画像是不是就够了？刘飞：也未必。比如天气工具，我们要进行商业化的一个途径是售卖皮肤插件，谁会买？大叔肯定不会买，他没有购买虚拟物品的习惯；过得比较糙的男生估计也不会买；可能就是小女生会买，那么这些小女生在什么情况下会买？这背后代表的依然是她们的生活状态、收入情况等。老张：那我还是要说，对于许多产品，用户画像在刚开始可以不需要那么深入，随着产品复杂度的提升，或者出现新的需求和场景，产品经理才需要继续优化和丰富用户画像。刘飞：这么说也可以。我也说过用户画像是产品决策的试金石，刚开始可能简单一些，直到试不出来的时候，就要考虑这块试金石是不是需要再打磨了。老张：还有个问题，就是有没有替代用户画像的方法？比如你说的试金石的功效，我是不是也可以直接做一个产品出来，做用户可用性测试。刘飞：也可以，本质其实就是效率高低的问题。比如我们既然能够获取用户画像，并且在前期方案阶段就能做出相对精准的判断，那后续命中率就高得多，成本也会很低。但我们前期全靠猜测，最终都用可用性实验，或者A/B实验去做，那就相当于把宝全都押在碰运气上了。老张：好，最后一个关键问题，我们该怎么判断谁是我们的典型用户呢？比如做美甲产品，用户五花八门，好像除了都是女性，别的都找不出更好的特征，遇到这种问题该怎么办？刘飞：这是个好问题。当产品用户规模还比较小的时候，比如我之前刚创业的时候，是可以随机走访一些人的，多聊几个基本就有大概的判断了，她们有很多共性，可以找到最具有代表性的用户。但当用户规模特别大的时候，比如已经有十万、百万甚至千万用户的时候，就不能这么去了解用户了，要用一些统计学上的判断，然后确定比较典型的用户。这涉及用户群体特征的理念，就是接下来我们要探讨的。小作业（试着阅读下列文字，回答问题）

我们的核心就是五环内的人理解不了的。黄铮——拼多多创始人

试着描述五环内人群的用户画像和五环外人群的用户画像。第二章先区分后描述，全面认知用户特征用户群体是对用户的宏观认知

不管是沪漂白领，还是杭州务工的小伙子，他们都过于具象。在分析用户认知、用户心智的时候，具象的确能够让我们有足够深的洞察，不过具象也意味着损失了普适性。外卖配送员肯定不仅有23岁的小伙子，还有22岁、24岁的小伙子，也不仅有高中文凭，也有初中文凭或专科文凭。这些特征排列组合出来的上百万人群，才是真实的用户群体。他们是活生生的人，有不同的生活经历，也有不同的想法。可是我们的产品却只能有一种形态，这时候怎么做判断呢？

这就是用户画像的一个必要补充了——用户群体及其特征。虽然有时候很多人也把这些称为画像，但实际上用户群体特征的重点并不是“描述”，更多的是“区分”。用户群体及特征能帮我们区分哪些是我们的真实用户，哪些是潜在用户，哪些是我们的核心用户，哪些是边缘用户。不需要有太深的了解（也不可能），我们就能根据用户群体及特征判断出到底哪些人是美甲师小慧，哪些人是外卖员李东，哪些人是司机建设，这是根据特征划清界限。要对边界内的用户有深入认知，需要深入他的心坎和生活状态，理解他的心理和场景。只有这样，才能做出好的判断，这还要借助用户画像。

先“区分”后“描述”，我们对用户的认知才全面。

既然要做更具备完整性的判断，用户数据就经常是核心手段了。大部分产品的用户资料和用户行为数据都是冷冰冰的数字，无法提供特别准确的诸如哪个人究竟是什么样的这种判断。这就引出了我们在认知用户时的一个核心能力——建立数据与用户画像的关联。基于产品特性寻找相关数据

先看以下这几个用户群体画像的简要描述：● 用户是有钱人，收入水平高；● 用户经常出差，是商务人士；● 用户喜欢二次元，是个宅男。

我们应该用什么数据建立这个画像呢？如果不考虑限制条件，当然是通过看看他的银行账户有多少钱来判断他是不是有钱人，看看他的差旅记录来判断他是不是经常出差，看看他平时娱乐的时候会不会看动漫来判断他是不是二次元爱好者。

这没有意义。每个产品都有自己获取数据的限制条件，要收集不同人群的数据，手段自然差别很大。建立客观数据与画像描述之间的关系，要基于产品的特征和我们的认知判断。

如果我们做社区类产品，那么可以参照用户参加的群组以及给自己贴的标签：参加了“高端信用卡交流”或者“私立幼儿园交流”群组的用户，很有可能是收入水平高的人群；参加了“携程里程积分兑换经验”或者“各地酒店推荐”群组的用户，很有可能是经常出差的人；参加了“新番动画推荐”或者“手办海购交流”群组的用户，很有可能是二次元爱好者。

如果我们做出行类产品，那么就可以从出发地和目的地做一些间接的判断：出发地往往是高档小区的，目的地经常是高档会所的，用户很有可能是收入水平高的人群；出发地经常不在同一个城市而且是酒店的，用户很有可能是差旅人群；目的地偶尔在漫展的，用户很有可能是二次元爱好者（不容易判断，毕竟宅男的出行数据原本就很少）。

从这里，你其实也能感知到，为什么人们总说作为电商平台和支付平台的阿里有最完整的行为数据乃至最完整的人群画像，那是因为根据生活消费的商品和服务，几乎能够推断一个人全部的特征，而越是习惯网上购物的用户，衣食住行都用同一个支付手段的用户，就越能够被电商和支付平台完整描述。

对于高收入人群，我们通过他是否加入了“高端信用卡交流”群组或者是否从高档小区出发来判断，是比较间接的，数据的准确度会由于以下原因降低：● 召回率低，并非所有高收入用户都会加入群组或住高档小区；● 频次低，高收入群体大都有私家车，用出行产品打车的频次原本就很低；● 现实场景有误差，加入群组可能是帮别人查东西，出发地为高档小区也可能是为方便打车，但实际住在别处。

假如是通过平时的各种消费习惯判断呢？甚至通过理财习惯和账户余额判断呢？准确率显然会高出好几倍。

更不用说二次元宅男这种用户群体画像了。宅男平时点外卖的消费，充值有版权动漫的会员，在淘宝上买周边等，全都记录在平台上，获取到的行为数据十分完整，且具有很高的准确度。

百度在几年前开始走下坡路，大家在讨论时经常会提到百度的产品缺乏用户体系。为什么缺乏用户体系就不能解决用户问题呢？难道不是只要提供功能和服务，满足用户需求，就可以吸引用户使用吗？这个逻辑肯定没有问题，问题是要提供更好的功能和服务就势必需要对用户有更好的认知，但百度连用户是谁都不知道，只面对茫茫的数字和行为数据，不知道数据背后的用户是什么样的人。这种认知就低了很多层次，在做更多业务拓展，创造更多用户价值的路径上根本迈不开腿（当然，百度缺乏用户体系导致的问题还有很多，这只是其中一例）。建立数据、特征、画像的关联

具体来说，数据跟画像之间应该怎么建立关联呢？这需要我们赋予冷冰冰的数字一个所谓的特征标识，这些特征聚焦的就是用户人群，每个人群都有一个画像。

比如，我们看到有许多加入群组的行为数据，这些数据意味着什么呢？单看数据没有任何意义，我们要看有哪些群组能够赋予特征含义。对于“加入高端信用卡交流”这个行为来说，我们就可以赋予其“高收入”的特征含义。许多“高收入”特征的聚集，就能够聚焦一些用户。

所谓聚焦往往就是建模的过程。“高收入用户”可能需要一个模型公式来计算，我们分析一个最简化的情况。一个用户是不是高收入用户的可能性为P=αA+βB：A是他在“高端信用卡交流”群组的行为特征，在就是1，不在就是0；B也类似，是他在“私立幼儿园交流”群组的行为特征。我们不能直接做加法，还要判断这两个特征与高收入用户的关联度有多大。

最科学的方法是做实地调研，我们可以搜集1 000个用户的行为特征，然后用可靠的调研方法确认这1 000个用户是否真的是我们认为的高收入用户。用这个做模型，最后就能得到α和β的值。与此同时，我们也有了统计学上的置信度的判断，即假如我们得到了一些用户的P值，我们认为他们很有可能是高收入用户，并判断出这个概率到底是100%，还是80%。

建模是最有效的方法，不过并非每个团队都有这么好的资源做建模。如果没有条件做建模，我们也不需要对特征和用户的关联准确度有太高要求，只需用比较粗糙的加减法做判断就可以。

加入两个群组的用户比加入一个群组的用户更有可能是高收入用户，当然这不是很确定的判断。A是用户在“高端信用卡交流”群组的行为特征，B是用户在“私立幼儿园交流”群组的行为特征，可以根据A+B的值为特征把用户划分成三个群体——2，1，0。我们可以针对性地发掘每个群体的用户画像，并做定向的研究和需求分析。

不管用什么方式，我们打通了可量化数据、用户特征与用户群体画像的一个通路。这个通路可能比较简单，也可能比较复杂，但都能够让我们从数据里分辨人群，进行有效的人群划分。用户画像与用户特征的应用

前面提到，我们要利用用户特征来做用户群体的发掘和区分，再用更具体的用户画像做用户认知和判断。我们不妨举几个例子。

案例1

我们是一个创业小团队，正在做一个P2P（个人对个人）金融产品。平台上已经有了一定量的用户，他们购买了我们的理财产品。我们正在考虑要不要增加VIP（贵宾）套餐服务，定位高价值用户，定向提供理财顾问服务。我们会请许多专家，提供很多额外的分析工具，让这些用户享受高端服务，赢利方式就是VIP年费。

单拿这个服务来看，肯定是没有什么问题的。“许多类似的产品都有这样的服务。”也许老板就会这么跟你说。但这不能成为我们就一定要提供VIP套餐服务的理由，我们还是要看看我们的用户是什么样的。

可以先统计下当前用户购买理财产品的行为数据，看看大部分买的额度有多大。其实，额度背后代表的是这些用户的收入水平和对理财的态度。比如粗暴一点假设，我们看用户的行为，过去99%的用户都是奔着投资5万元，锁定期6个月，年化收益率5%的产品去的。这些行为代表什么呢？从生活经验判断，对年化收益率要求不高，对流动性也要求不高，对安全性要求比较高的人，应该都是普通的上班族。这些人在理财方面非常保守，而且还比较年轻，理财额度并不高。

具体的验证可以通过访谈和调研来完成。假如结果显示，这些用户群体基本都是毕业三年内的职场新人，理财行为非常保守，收入并不高，这时回过头来看，这个VIP套餐服务的吸引力就特别有限了。我们可以做一些试验性的调研看看大家的接受度（我们会在后文讲述如何做类似的迭代实验），但仅从用户特征来看，几乎就可以给这个创意判死刑了。

老板也许会说：“我们可以用新的服务吸引新的用户啊！”这就超出本次讨论的范畴了。我们要判断的是“当下我们的产品的用户会喜欢哪些功能/服务”，而不是“我们应该做什么事情吸引更多全新的用户”。后者实际上跟做一个新产品没有区别，对用户特征的分析要关注的就不是存量用户，而是全新的潜在用户了。

这个例子讲述的是通过特征来认知存量用户，从而判断产品应该往哪个方向优化。假如老板坚持要做全新的产品，而且一定要做VIP理财顾问呢？

案例2

VIP理财顾问这个产品是从零开始的，我们没有任何用户数据，只能先做一个分析：我们的用户是谁？他们在哪儿？

要想先假设这个VIP理财顾问的用户画像，就需要对金融理财行业有一定的认知，或者对理财用户有一定的认知。不论是分析从业经验，还是分析通过搜集行业数据得到的结论，都需要一些初步输入，才能做判断。

假设我们初步判断，会接受VIP理财顾问的用户，应该是三四十岁的中年人，那么接下来我们就要有针对性地获取这些人的特征。

我们需要找到这样的人来获取特征，他们可能在某些方面已经体现出了需要VIP理财顾问的特征（比如已经在使用某些理财顾问的服务，或者购买了许多风险很低、收益也很低的理财产品等）。简单的方式是，我们定向找到一些类似的人，做深度访谈和了解，看他们具体的工作是什么，生活状态和各种社会属性如何。比较耗费资源的方法是，我们通过一些公开或非公开的渠道得到某些同类产品的用户信息。

最终得到的结论可能是，目标用户是三四十岁的中年人，是中产阶级群体，在一线城市高新技术或者金融行业工作者居多，有较高的收入，但工作繁忙，无暇关注和打理自己的财产。他们通常居住在中高档小区，大部分有车，小部分有房，大部分结婚，小部分已经有孩子，等等。

有了这些特征，基本就可以定向做许多事情了。比如，如果他们中从事互联网和金融行业的人居多，文化程度也高，比较信任知名品牌的产品、有光鲜履历的顾问，那么我们的这个顾问产品就应该往精英化的方向发展，寻求互联网巨头或者金融巨头的背书，寻找背景非常硬的金融出身的顾问，这样产品的核心竞争力就被打造出来了。

案例1提到的是如何判断当前用户的潜在需求，案例2提到的是如何寻找潜在用户，接下来说说如何梳理当前用户的不同需求。

案例3

我们现在依然做P2P金融产品，不过已经发展到了一定规模，需要研究功能上还有哪些可以优化的地方。

经过分析发现，现在的产品形态都比较单一，几乎都是收益率为4%~6%、半年锁定期的理财产品A，因此用户群体也比较单一。在此基础上，应该有优化的空间。

于是我们可以做一些尝试。原则上，任何尝试都可以做，不过还是要考虑成本问题（同样，后文会详细展开这种迭代思路）。我们做了一些存量用户分析，发现有10%的用户倾向于更高的风险，有30%的用户倾向于更灵活的周期。

接下来就可以试探性地提供一些类似的产品，比如收益率能上浮到10%，但风险更高的产品B，以及30天锁定期，但收益更低的产品C，然后看用户数据的反馈。结果可能是，有15%的用户转移到了产品B，有40%的用户转移到了产品C。我们继续做用户特征分析，发现产品B和产品C的用户在年龄、收入和工作类型方面的确有很大不同，比如产品B的用户年龄比较小，从事互联网工作，因此有冒险精神，而产品C的用户工作闲暇时间较多，因此希望理财的自由度更高。

这样就可以通过这些间接特征，将用户分层为A、B、C三类产品的目标用户，后续在新用户注册时一旦做了标签定义就可以做定向推荐。在存量用户的特征发生变化时（比如升职加薪，从A变成C），也可以依据用户的特征变化来做产品推荐和调整。

这三个例子都是在不同的应用场景下，对用户群体先用群体特征进行抽象识别，再用更具体的用户画像来认知的一个过程。可以看到，需要抽象的特征、最终抽象出的群体标识，都跟我们的目的息息相关。从单一用户群体到用户群体矩阵多视角认知

从上面的例子可以看出，用户群体在不同阶段需要做不同区分。在产品刚刚萌芽时，更多的是寻找潜在用户的群体特征，以及判断当下核心用户的特征。对于这种单一用户的群体特征，可能是指向性很明显的一个维度，例如上门美甲的用户，就是25岁左右有一定消费能力的都市女性。这需要典型的用户画像，就像前文所述的河北女孩。这样我们就能够通过特征快速寻找我们所需的属性，不管是在做运营活动时要选取地点（目标用户工作和居住的聚集地），还是在做功能和服务时要做判断，都能够有一些参考，可以专门满足这些用户群体的需求。

在逐步发展到一定规模后，就有能力提供更丰富的功能和服务了，这时，就需要做人群划分。比如25岁的女性与30岁的女性在许多层面的认知和需求就不太一样，她们需要的样式有差别，对服务品质的要求有差别，对智能手机的使用方式也可能有差别，都应区分对待。住在市区和住在郊区的用户，也有不同，住在市区的用户比较集中，提供服务的成本和难度小一些，而住在郊区的用户比较分散，合理进行订单分派就比较困难。能够有针对性地做不同人群的拆分，原本让大家都体验到的60分服务也许就会变成80分。

到用户规模更大或者有能力提供更个性化服务的阶段，就不仅仅需要分几类用户群体去提取特征了，可能需要从每个维度都拆分出不同的群体。这样就形成了特征与用户画像的多维矩阵体系，在做任何一个判断时，需要观察某一个或多个特定的维度，以便迅速定位不同的群体。

比如，一家美甲店最近要做一轮线下活动，请了几位晕染能力特别强的美甲师，要跟静安区的某个商场合作。店家同时希望美甲用户有比较强的扩散能力，可以辐射尽量多的用户。那么我们就可以定义这样几个特征：平时喜欢做晕染的美甲样式，居住在静安区附近，年龄不大，从事互联网或者媒体工作，用这些特征快速定位一些用户，把她们作为目标群体定向推荐这个活动，最终的收益显然会比随机邀请用户高得多。如何认知用户的生命周期

用户人群的划分有多个维度，最常见的是用户生命周期阶段的划分方法。我们不妨以此为例，探讨应该如何拆分用户群体，以及能用这些拆分的结论做什么。

生命周期源于随着用户跟平台关系的转变，用户的认知和行为均会出现较大的变化，在不同的生命周期阶段，他们的需求也会变化。

如果只能有两类用户，我们应该怎么划分用户群体呢？有的朋友可能说，应该是“新用户”和“老用户”。其实不然，对于绝大多数产品来说，我们要判断的最重要的应该是“潜在用户”和“真实用户”。他们之间是有转化关系的：

试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]

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