我们经常说产品经理要具备用户思维，但什么是用户思维？产品经理要如何训练自己的用户思维？今天我就写一篇文章来详细说说用户思维。

1、什么是用户思维？

从产品经理的角度来看，用户思维是一种方法和心态，它要求我们把用户放在产品开发的核心，不断关注、理解和满足他们的需求和期望。就像做一道美味的菜肴，我们需要先了解食客的口味，然后根据他们的喜好来选择食材、烹饪方式，以确保最终的菜肴能够满足他们的胃口。用户思维就是在产品开发中，不断与用户互动，收集反馈，理解他们的需求，然后以此为基础，精心设计和改进产品，以创造出对用户有价值的产品，提供出色的用户体验。简而言之，用户思维就是将用户的需求放在首位，以他们的角度来思考和打造产品。

2、用户体系

现在我们对用户思维有了大致的了解。下一个问题是，如何构建用户思维？为此，我们需要找到一个客观的，可以理性描述的东西。而这个东西就是用户体系。

用户体系是一种工具或方法，用于更全面地理解和分类您的用户群体。简单地说，用户体系是一种将不同类型的用户分组、分类和描述的方式，以帮助您更好地满足他们的需求。

用户体系：事实上用户体系是由用户画像、用户标签、用户分层三个部分组成，它们之间的逻辑关系逐层嵌套，逐步明确。

2.1 用户画像

2.1.1 什么是用户画像？

用户画像就是给用户贴标签。

例如你追一个女生，你可以这样给用户贴标签

基本信息：张倩、23岁、成都人、168cm

职业：设计师，月入2万

外在：肤白貌美、前凸后翘、五官精致、长发飘飘、大腿修长

兴趣爱好：喜欢桌球、逛街、看电影、旅游

社交信息：办护照、问云南丽江旅游攻略

知道这些信息，你是不是就可以有目的地投其所好，然后开始你的追求计划!

上面是对一个人的用户画像，产品的用户画像是对一群人的进行贴标签，是对一群人共性特征的提炼。例如你搜索拼多多，就会出现拼多多的用户画像。主要集中在广东、江苏、河南、浙江等省份，年龄主要集中在30-39岁，且以男性居多，那么你要宣传自己的店铺，就要知道自己着重在哪些人群中宣传，这就是用户画像！

2.1.2 用户画像注意事项

1、用户画像建立在真实的数据之上。不论是你自己的数据还是引入外部的数据，比如你的理财产品的注册用户有很多垃圾用户，从其他渠道过来的垃圾用户，都不怎么投资，这个时候你做用户画像的时候就要把这部分人群给去掉。

2、多个用户画像，考虑用户优先级。一般不超过三个以上的用户画像，超过三个用户画像，在产品设计的时候会无所适从，产品设计的时候首先考虑满足首要用户画像，在不冲突的情况下满足次要用户画像，当一个产品非常复杂，在设计某个模块的时候，也要考虑用户画像的优先级，例如，购物网站，某一块是给女性设计的，就要站在女性的视角，从颜色、排版角度要考虑偏女性化，但是另外一个购物板块是给男性用的，可能就需要成熟、大气、稳重一些。

3、用户画像是在不断地修正中。刚开始做产品可能猜你的目标用户是什么样的人群，实际做出来可能有点偏差，然后开始修正，当你的数据更丰富的时候，可能用户画像又需要修正。比如：比如你现在在上海做理财产品，主要目标用户是上海的20-39岁人群，万一那天你的推广集中在杭州，你的用户画像中地域分布可能主要就集中在杭州了。

2.1.3 用户画像的五个维度

每个产品都要结合自己的业务进行用户画像，例如相亲APP可能在意用户的年龄、性别、家庭情况、经济状况（房车）、兴趣爱好、信用状况（防止酒托、骗子之类的），金融类APP可能主要是年龄、收入状况、信用状况等，对于一些其他无关信息身高、体重、星座就不需要了，又不是做模特招聘和直播的。我们主要从人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性进行划分，其他更多的维度可以根据自己的产品需要来定，一般这五个维度能够满足产品设计需求和业务需求。

1、人口属性。主要描述一个人基本信息，姓名、联系方式、年龄、性别、电话号码、邮箱、家庭住址这些。知道这些信息，可以划分用户群，是年轻人、中年人、老年人、以及地域分布主要在啥地方，知道他们的联系方式可以确保你能联系到他们，对你的营销有帮助。

2、信用属性。主要描述用户收入情况、支付能力、以及信用情况。银行有余钱、芝麻信用分高的人一般有能力进行理财而且信用比较好，这些有利于了解信用情况，定位目标用户，客户职业、收入、资产、负债、学历、信用评分、芝麻信用分都属于信用信息。

3、消费特征。主要描述用户的消费习惯和消费偏好，用于寻找高频和高价值的用户，一个经常买买买的人，也是一个比较有财力，愿意花钱的人。为了方便筛选用户可以直接将客户定位为某些消费特征人群。例如一个人经常旅游，那么你就可以向他推销旅行险，一个人刚买车，你就可以将他的车抵押向他放贷等，如果你的客户是经常买奶粉，你可以在你的产品上做个积分商城，商城里面的产品有奶粉。

4、兴趣爱好。用于描述客户有哪方面的兴趣爱好。例如你的用户经常去看一些戏剧啥的，听交响乐。那么他有可能是中产阶级，比较有钱，你可以好好维护吗，这里要说明的一点就是兴趣爱好和消费特征可能部分有重复，区别在于数据来源不同，消费特征来源于已有的消费记录，但是我买来的东西不一定是自己用，但是兴趣爱好代表本人真实的兴趣。例如户外运动爱好者、旅游爱好者、电影爱好者、健身爱好者、奢侈品爱好者。掌握这些信息可以方便你做运营，比如客户是电影爱好者，那么你就可以做一个活动说投资送电影票。至于这些数据怎么获取，可以通过社交信息和地理位置信息来获取。经常去电影区是电影爱好者，经常去健身房是健身爱好者...

5、社交信息。用于描述用户在社交媒体的评论，这些信息往往代表用户内心的真实想法和需求，具有时效性高，转化率高的特点。例如用户询问房屋贷款哪家多？你就可以向他推荐贷款，如果企业及时了解到这些信息，可以有效地进行推广。

2.2 用户标签

2.2.1 什么是用户标签

用户标签就像是一种标记或标识，用于帮助我们更好地了解和分类不同的用户。想象一下，当你在社交媒体上关注了一些喜欢篮球的用户，并关注了一些喜欢美食的用户，你可以给这些用户分别贴上"篮球爱好者"和"美食爱好者"的标签。这些标签帮助你更容易地识别和区分不同兴趣或特点的用户。

在数字世界中，用户标签是一种用于描述用户特征、兴趣、行为或属性的方式。这些标签可以包括用户的年龄、性别、地理位置、购买历史、喜好、行业、兴趣爱好等等。通过给用户添加标签，我们可以更好地了解他们，以便个性化地提供内容、产品或服务，满足他们的需求。

用户标签有助于组织和管理用户数据，以便在营销、个性化推荐、社交网络等领域中更精确地定位和满足用户。简而言之，用户标签就是用来描述和分类用户的标记，以帮助我们更好地理解和互动用户。

2.2.2 二者的区别

用户画像和用户标签的区别主要在于以下几点：

1. 数据来源：用户画像需要分析大量的用户数据，包括用户的个人信息、行为数据等多方面的信息。而用户标签只需要对用户的某些行为或属性进行分类得出。

2. 描述维度：用户画像可以描述用户的多个方面，如年龄、性别、教育程度、职业、收入等。而用户标签通常只描述用户的某一个或几个方面，如兴趣、行为习惯等。

3. 应用场景：用户画像通常在市场营销等领域被广泛应用，而用户标签则在电商推荐、社交网络等领域更加常见。

综上所述，用户画像和用户标签虽然都是用于描述用户特征和行为的概念，但它们在数据来源、描述维度和应用场景等方面存在着明显的区别。

2.3 用户分层

用户分层是将用户根据共同特征或行为划分成不同组别的策略。这帮助企业更好地理解、管理和满足不同用户的需求。以下是一些常见的用户分层方法：

1. 地理位置分层：根据用户的地理位置，将他们分为不同地区或城市的群体，以针对地理差异进行定向营销。

2. 行为分层：根据用户的在线行为，如购买历史或点击链接，将他们分为不同行为群体，以提供个性化推荐。

3. 兴趣分层：根据用户的兴趣和爱好，将他们分为不同兴趣群体，以提供相关内容或产品建议。

4. 消费者分层：根据用户的消费习惯或购买力，将他们分为不同消费者类型，以满足购物需求。

5. 年龄和性别分层：根据用户的年龄和性别，将他们分成不同群体，以适应不同年龄和性别的需求。

6. 价值分层：根据用户对产品或服务的价值，将他们分成高、中、低价值客户，以重点关注高价值客户。

7. 周期性分层：根据用户行为的周期性，如季节性购物，将他们分为不同周期性群体，以满足不同需求。

8. 忠诚度分层：根据用户的忠诚度，将他们分成忠诚、一次性或潜在客户，以采取相应的客户维护策略。

这些方法帮助企业更好地理解用户，制定更有针对性的营销和服务策略，提高用户满意度和业务成功。

3、用户调研

构建丰富的用户体系前提是我们要掌握足够多的用户信息，这些信息用户不会主动给我们，需要我们产品经理通过各种手段去获取。

这里提供一些常见的用户调研方式：用户访谈、问卷调查、可用性测试、数据分析等。

3.1 用户访谈

概念：用户访谈是一种定性研究方法，通过与用户进行深入的面对面或远程交谈，以了解他们的经验、观点、需求和行为。用户访谈的目的是深入探索用户的想法和体验，以便获取有关产品或服务的详细见解。在访谈过程中，研究人员会提出开放性的问题，鼓励用户自由表达，以获得深刻的见解。

适用场景：

• 需求探索：当你想要了解用户的需求、期望和问题时，用户访谈可以帮助你深入探索并获取详细的信息。

• 产品优化：当产品已经存在但需要改进时，用户访谈可以帮助你了解用户对现有功能的使用情况、满意度以及潜在的改进点。

• 用户体验改进：用户访谈可以揭示用户在使用产品时的体验，帮助你发现用户可能遇到的问题和痛点。

• 目标用户定义：用户访谈可以帮助你界定目标用户，了解他们的特点、行为和需求。

注意事项：

1. 制定清晰的目标：确定你希望从访谈中获得什么信息，以便有针对性地设计问题。

2. 采样多样性：选择一组多样性的用户代表进行访谈，以覆盖不同的用户群体和使用情境。

3. 保持开放性：在访谈中提出开放性问题，鼓励用户自由表达，避免引导性问题。

4. 积极倾听：仔细倾听用户的回答，不要打断他们，以便真正理解他们的观点。

5. 避免偏见：尽量避免在问题中暗示你期望的答案，以保持用户的独立观点。

6. 保护隐私：在访谈中处理用户的个人信息和隐私，确保符合相关法律法规。

7. 记录和整理：记录访谈内容并整理成可分析的数据，可以使用笔记、录音或专业的访谈工具。

8. 分析和解释：对访谈数据进行分析，提取共性和见解，将其转化为对产品设计和改进的有用建议。

用户访谈是一种深入了解用户需求和体验的重要方法，可以帮助互联网产品团队更好地满足用户期望，优化产品设计，并增加用户满意度。

3.2 问卷调查

概念：问卷调查是一种定量研究方法，通过向目标用户群体发放调查问卷，收集他们的意见、看法、行为和反馈。问卷通常包含一系列预定义的问题，可以涵盖多个方面，如用户需求、满意度、偏好、行为模式等。问卷调查的目的是收集大规模数据，从中分析趋势、关联性和统计信息。

适用场景：

1. 大规模数据收集：当你需要从大量用户那里收集信息时，问卷调查是一种高效的方式，可以获取广泛的观点。

2. 市场研究：用于了解目标市场的特点、用户需求和竞争情况。

3. 用户满意度评估：通过收集用户的反馈，了解他们对产品或服务的满意度和不满意的因素。

4. 需求分析：帮助确定用户的需求、期望和优先级，为产品开发提供指导。

5. 功能优先级：收集用户对不同功能的重要性评价，指导功能开发和优化。

注意事项：

1. 问题设计：设计明确、清晰、无歧义的问题，避免引导性和双重否定问题。

2. 问题顺序：将问题按逻辑顺序排列，从一般到具体，以确保调查流程自然。

3. 避免主观偏见：在问题中避免表达个人观点，以保持中立性，避免引导用户答案。

4. 多样性：选择不同类型的问题，包括单选、多选、开放性问题等，以获取丰富的数据。

5. 预测试：在正式发布之前，进行问卷预测试，以发现问题并进行改进。

6. 样本选择：确保样本具有代表性，能够代表目标用户群体的特征和需求。

7. 隐私和保密：在问卷中说明数据保密政策，保护用户的隐私权益。

8. 分析和解释：对收集到的数据进行统计分析，提取有用的信息，解释结果并得出结论。

问卷调查可以提供大量的数量化数据，帮助互联网产品团队了解用户需求和意见。然而，它可能无法深入理解用户背后的动机和情感，因此在实际应用中，可以结合其他定性研究方法，如用户访谈和观察，以获取更全面的洞察。

3.3 数据分析

概念：数据分析是一种基于收集的用户行为和交互数据，通过统计学和分析方法来识别模式、趋势和关联性的方法。在互联网产品中，数据分析可以帮助团队深入了解用户如何使用产品、他们的行为模式、偏好，以及哪些功能受欢迎等。数据分析的目的是从大量数据中提取有意义的信息，以指导产品优化、决策制定和战略规划。

适用场景：

1. 用户行为分析：跟踪用户在产品中的行为，如页面访问、点击、购买等，以了解他们的使用模式和偏好。

2. 转化率优化：分析用户在购买流程中的转化率，找出潜在的瓶颈和改进机会。

3. 用户流失分析：识别用户流失的原因和模式，帮助改善用户留存率。

4. 功能使用率：检查不同功能的使用频率和方式，指导功能改进和优化。

5. A/B 测试分析：评估不同设计或功能变化对用户行为的影响，以确定哪种变化更有效。

注意事项：

1. 数据质量：确保数据的准确性和完整性，处理缺失或错误的数据。

2. 目标定义：确定分析的目标和问题，以便集中精力在关键指标和问题上。

3. 合适的工具：选择适合的数据分析工具和技术，如数据可视化工具、统计软件等。

4. 数据隐私：遵循隐私法规，确保用户数据的安全和保密。

5. 数据解释：分析结果需要进行合理解释，避免错误的假设或错误的结论。

6. 长期观察：数据分析可能需要长期观察趋势和模式，不要仅仅依赖短期数据。

7. 综合方法：数据分析通常与其他研究方法结合使用，如定性研究，以获得更全面的洞察。

数据分析是一种强大的工具，可以为互联网产品团队提供实际的用户行为和趋势数据，指导产品决策和优化。然而，数据分析也需要适当的技术知识和经验，以确保有效地分析和解释数据。

3.4 可用性测试

可用性测试是一种评估产品或系统用户界面的方法，以确保它们易于使用、有效和用户友好。这项测试通常涉及让真实用户完成一系列任务，以便评估他们在使用产品或系统时的体验。

适应场景：可用性测试适用于各种产品和系统，包括网站、移动应用、软件界面、电子设备等。以下是一些适用场景：

1. 网站和应用程序设计：在开发网站或应用程序之前，通过可用性测试来确保用户界面设计是直观的、易于导航的。

2. 产品改进：对于现有产品或系统，可用性测试可以帮助发现用户可能遇到的问题，并提供改进建议。

3. 移动应用：对于移动应用，可用性测试有助于确定用户在小屏幕上的交互体验是否良好。

4. 电子设备：对于任何类型的电子设备，可用性测试可以确保物理和软件界面易于操作。

注意事项：在进行可用性测试时需要注意以下事项：

1. 选择合适的参与者：选择具有典型用户特征的测试参与者，以确保测试结果反映了真实用户的需求。

2. 定义明确的任务：确保测试任务清晰而明确，以便测试参与者能够轻松理解和完成任务。

3. 记录用户反馈：记录参与者的反馈、观察和行为，以便后续分析。

4. 定量和定性数据：结合定量数据（如任务完成时间）和定性数据（如用户反馈）来获得更全面的评估。

5. 迭代改进：根据测试结果进行界面或系统的改进，并重复测试以验证改进效果。

6. 细化测试场景：将测试场景尽量细化，以模拟真实使用情境，包括潜在的困难情况。

7. 多样性参与者：如果可能，考虑不同年龄、背景和技能水平的参与者，以涵盖更广泛的用户群体。

通过可用性测试，产品或系统的设计团队可以更好地了解用户需求，提高产品的用户体验，减少用户遇到的问题，从而提高产品的质量和成功度。

4、总结

用只要我们掌握了构建用户体系的方法，在实践中反复锻炼，久而久之，我们就可以锻炼出自己的用户思维。

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