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第四章 怎样探索用户的心智（第1页）

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第四章

怎样探索用户的心智

用户心智是用户需求的根源

在用户场景中，用户的心理状态会有各式各样的变化，这些变化的根源就是用户心智。

如果说用户是产品的根源，那么用户心智就是用户需求的根源，用户所做的每一个行为背后都是他们在具体场景下，认知某件事后的反馈，这个认知的基础是用户心智。

我们知道编程语言里最常见的就是函数，函数的内容可大可小、可长可短，最简单的函数比如加法，就是

F（x，y）=x+y

有了这个函数，每次输入x和y的值，就会得到它们的和。

真实工程里的函数复杂得多，它们能够解决各式各样的问题。

我们把一个问题的固定解法封装起来，下次再使用时，只需要简单输入，答案就会计算出来，不用每次都反复处理其中的逻辑关系。

对于用户的核心判断，也是这样一个函数：

想法=F（x，y，z...）

如果我们知道用户有哪些思维逻辑，并且把它们封装成函数，就可以把一些用户当下的感知和场景，作为参数，比如x、y、z等通通输入这个函数，得到一个用户认知结果。

对于产品经理和创业者来说，认知用户的价值，不仅仅是每次都知道用户当下的想法是什么，更重要的是知道用户的心智函数（F）是什么。

F是对用户的深入理解，可以帮助我们在条件有限的情况下快速准确地判断用户，这是产品从业者的核心竞争力。

在面试时，基础的问题是“用户是谁”

“用户在哪儿”

。

答出这两个问题并不难，难的是我会接着问：“假如发生××，你认为用户会怎么样？”

此时，对用户认知度不够的产品经理往往会语塞了。

探索用户心智的难点

既然用户心智这么重要，为什么不把所谓的用户心智函数整理成清晰的手册给大家使用呢？照这个方法做的话，百度应该出一份“搜索用户心智函数”

，淘宝应该出一份“电商用户心智函数”

。

有了这些指导手册，哪怕特别初级的产品经理，也能够做好用户判断。

可惜现实条件很复杂，我们无法将用户心智具象成一行行富有逻辑的代码，甚至很难清晰地将其表述出来。

原因很简单，用户心智是社会问题，有人类意识的参与。

人工智能目前最难理解的认知就是人类意识。

我是计算机硕士毕业的，读研期间研究的就是机器翻译课题。

如今准确率最高、效果最好的机器翻译器都是以统计概率模型为基础实现的，换言之，看似聪明的机器翻译，也只是存有无数语言翻译资料的笨拙大脑，在认知每个词代表什么意思、语法结构是什么等方面几乎是白痴。

包括震惊世人的围棋机器人阿尔法狗（AlphaGo），也只是能够快速且精准地计算正确的概率，而不是真正理解了围棋的规则和战术。

假设这个函数真能够清晰表述，里面也肯定会有大量的基于意识的描述，比如高兴这样的情绪、正义感这样的价值判断等。

这给我们判断用户的心智模型造成了不小的困难，也说明我们要认识用户的心智，一定绕不开“同理心”

这样原本就是人类才有的能力。

同理心指的并非是简单地“切换为用户视角”

的能力，这个能力其实比较简单。