还不知道怎么读懂用户？直接来抄，学会这14种方法，爆火不是问题

AI科技 2025年09月30日 03:40 2 aa

前言

在产品管理领域，“以用户为中心”并非抽象理念，而是需依托系统性方法落地的实践体系。

对于产品一号位而言，精准理解用户需求不仅需要共情能力，更依赖可复用、可协同的认知框架，从需求感知到价值判断，再到决策落地，每一步都需科学方法支撑。

当产品进入精细化迭代阶段，仅靠定性判断难以平衡需求优先级与资源投入，此时需借助多维度量化模型，综合评估需求的用户价值、商业价值与实现成本。

其中，RICE模型由Intercom联合创始人DesTraynor于2015年提出，核心是通过影响范围（Reach）、影响程度（Impact）、信心（Confidence）、投入工作量（Effort）四个维度量化需求优先级，计算公式为RICE得分=（Reach×Impact×Confidence）/Effort，得分越高优先级越高。

以健身APP新增“社交分享功能”为例，若APP月活10000人、预计7000人使用（Reach赋值7），功能预计提升用户使用时长30%（Impact赋值8），80%同类APP添加该功能后用户粘性提升（Confidence赋值8），开发需400人工小时（Effort赋值4），最终得分（7×8×8）/4=112，若高于其他需求即可优先推进。该模型关键在于团队内部统一各维度评分依据，避免主观判断偏差。

价值复杂性矩阵是20世纪后期广泛应用于商业决策的基础量化工具，核心从用户/商业价值与实现复杂性两个维度，将需求划分为四个象限。

高价值-低复杂性（优先落地）、高价值-高复杂性（谨慎评估）、低价值-低复杂性（资源允许时推进）、低价值-高复杂性（尽量规避）。以智能音箱新增“语音快速切歌功能”为例，该功能能减少用户手动操作、用户价值高，且仅需在现有语音识别系统中添加指令逻辑、技术难度低，属于“高价值-低复杂性”象限，应优先开发。

其优势在于直观易懂，适合快速筛选需求，但需结合企业阶段评估，初创产品更倾向“高价值-低复杂性”需求，成熟产品可投入资源攻克“高价值-高复杂性”需求。

Pugh矩阵由斯坦福大学教授StevenP.Pugh于1980年代提出，又称“普氏矩阵”，核心通过“基准方案+多维度对比”筛选最优方案。

操作时先确定基准方案（如现有产品功能），再将其他方案与基准对比，从成本、性能等维度用“+（优于）、-（劣于）、=（等于）”标记。

以电动牙刷新品设计为例，若以“传统旋转式刷头”为基准，方案A“声波震动刷头”清洁效率优（+）但成本高（-），方案B“磁吸式充电”便利性优（+）但兼容性差（-）。

若企业目标是“提升差异化”则选方案A，目标是“优化体验”则选方案B，其价值在于结构化对比，避免单一维度决策，适合多方案并行评估场景。

KANO模型由日本学者狩野纪昭于1984年提出，将用户需求划分为基本型（M）、期望型（O）、兴奋型（A）、无差异型（I）、反向型（R）五类，核心通过“双向问卷”识别需求类型。操作分三步：一是设计问卷，针对每个需求设计一对问题（如“手机有/无高清屏幕，您的感受是？”），选项均为“非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢”。

二是统计结果，通过对照表判断需求类型（如“有功能时理应如此、无功能时很不喜欢”为基本型）。三是应用结果，优先级排序为“满足基本型→优化期望型→创造兴奋型→忽略无差异型→规避反向型”。

以手机“高清屏幕”功能为例，若统计结果中50%为无差异型、25%为期望型，则无需优先投入，可将资源转向基本型需求（如续航）。该模型需确保问卷样本量充足，反映目标用户整体态度。

随着自然语言处理、大数据、人工智能技术发展，用户需求分析逐渐从“人工量化”转向“技术赋能”，三种前沿方法可挖掘隐性、动态需求。

情感分析起源于20世纪90年代，依托自然语言处理技术，通过“文本预处理→情感词匹配→语法分析”判断用户文本（如评论）的情感倾向（正面、负面、中性），核心价值是批量处理非结构化数据，快速定位用户痛点与满意点。

以智能手表为例，团队爬取电商、社交平台评论后发现，“续航强”正面情感占比80%，“操作复杂”负面情感占比75%，可优先推进续航优化与操作简化，关键在于结合行业语料优化情感词库，避免专业术语误判。

大数据分析依托云计算技术，通过“数据采集→清洗→建模分析”，从海量结构化（如用户行为数据）与非结构化（如图片）数据中挖掘关联规律，核心是用数据验证假设而非依赖经验。

以智能音箱为例，采集用户“使用时间段、指令类型”等数据后发现，早晨7-9点“查询天气、播放新闻”指令占比60%，晚上8-10点“播放音乐、控制智能家居”指令占比70%，可据此优化策略，早晨提升天气、新闻响应速度，晚上加强音乐推荐与智能家居控制稳定性。

其优势在于动态跟踪用户行为变化，及时调整产品方向，但需注意数据隐私保护。

人工智能与机器学习在需求分析中的应用，核心是通过算法自动学习用户行为模式、预测未来需求，流程为“数据收集→预处理→模型训练→需求预测”。

以智能空调为例，通过传感器采集“季节、时间段、设定温度”等数据，用监督学习算法训练模型后发现，夏季22-6点用户常设26-28℃并开睡眠模式，冬季6-8点习惯预热至20℃，空调可据此自动调整参数，将隐性需求转化为主动服务。

该方法关键在于数据质量，需建立完善的数据校验机制，避免缺失或异常数据影响预测准确性。

结语

14种方法，覆盖“定性判断”到“定量评估”、“传统模型”到“技术驱动”全场景，数据需求较低的方法适合产品初创期，数据需求较高的模型适合精细化迭代期，前沿技术方法适合成熟产品创新探索。

对产品一号位而言，掌握方法并非终点，更需思考：如何在市场变化中调整方法应用场景？如何平衡数据分析客观性与产品直觉灵活性？如何通过需求评估预见未来趋势？

用户需求是动态过程，只有将方法与场景结合、数据与洞察融合，才能真正实现“以用户为中心”的产品驱动，打造兼具用户价值与商业价值的产品。

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