原文首发于同名公众号。
《产品思维》的作者刘飞，在业内的争议比较大，但不影响本书的价值。作者通过认知用户、创造价值、产品落地对产品思维进行的阐述，结构严谨，内容详实。正如梁宁老师说的，产品思维是每个人底层思维，所有感兴趣的人都可以阅读，并不局限于产品经理，或有志于成为产品经理的人。
认知用户
商业规律、市场机会的背后是用户诉求和用户心理，这要求我们对用户有足够深的认知。
用户是谁？
先通过对用户的微观描述具备初步的认知（用户画像），然后从宏观层面去观察用户群体（用户群体及特征），看看他们有哪些共同特征，能够如何抽象。
我们先来看这句描述：我们是做办公室无人货架，在办公室里摆放零食柜，所有的白领都是我们的客户。
乍一看没问题，但办公室无人货架面向的用户真的是所有的白领吗？如果这个白领在减肥，根本不吃零食呢？或者是急需用钱，不舍得花钱呢？最终会在无人货架上消费的，会产生吃零食喝饮料的需求，一定会自带一些特征。
我们接下来来看这句描述：男，31岁，汕头人，产品经理。已经有了基本的特征，但并不能有感性的认识，但我们不能知道他的收入水平，喜好什么零食等等。
我们继续来看这一个描述：Allen，男生，31岁，老家汕头，在深圳做产品经理，目前单身，租在福田区，爱白嫖，平时也会网购零食到办公室吃，喜欢买便宜的东西，生活没什么追求。
这样典型的用户画像，能让我们在脑海中对用户有个真实的印象，在做决策的时候可以帮助我们，同时在向他人描述我们的用户的时候，能够有一个具象的人。
比起教条的套用用户画像模板，跟真实的用户在他们工作和生活的状态下见面聊一聊更为完整而有效。
但是，用户画像太过于具象，而产品形态只有一种，我们就需要使用用户群体及特征来对用户进行“区分”，比如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。先根据用户群体及特征划分用户边界，再通过对边界内用户的画像描述，实现对用户的深入认知。
为此，我们需要借助数据的力量，这需要认知用户时的一个核心能力——建立数据与用户画像的关联。
假如我们要建立一个“有钱人，收入水平高”的画像，需要什么数据呢？最理想的情况当然是通过查看银行账户有多少钱来判断他是不是有钱人，但这不现实。不同的平台有不同的数据来支撑：
- 社区类产品：参加了“高端信用卡交流”或者“私立幼儿园交流”群组的用户
- 出行类产品：出发地往往是高档小区的，目的地经常是高档会所的
但单一的特征置信度可能不够，需要多个特征来聚焦，这就是建模的过程。而如何判断哪些特征与高收入相关呢？最科学的方法是做实地调研，通过搜集一定数量的用户的行为特征，然后用可靠的调研方法确认这些用户是否真的是我们认为的高收入用户，并建立模型。
可能你也注意到了，如果一个产品既是社区类，又是出行类，那它就有更多的用户特征来判断用户是否属于高收入。这也是为什么那么多公司提供的服务越多越多的原因，更多的用户特征能够对用户有更多的认知。
具体在应用中，举一个例子（纯属虚构，如有误请指出）：
假如我们现在打算提供一个vip月卡的服务，经过测算，该服务售价30元，购物享9.5折。如果单纯来看没什么问题，许多类似的产品也有相关的服务。但如果99%的用户月消费不超过500元，那这项服务对这些用户来说是没有价值的，除非用户想当散财童子。
现实中我们可以通过一些试验性的调研看看大家的接受度，但仅从用户特征来看，几乎就可以给这个服务判死刑了。
用户是如何做决策的？
用户在做决策时有两个重要的约束条件，外部环境和他们内心的想法，分别对应用户场景和用户心智。
什么是用户场景？用户场景是外部环境对用户决策的影响，是需求的限制条件，决定了需求的适用范围。
用户是在实际场景中使用产品的，因此不仅要考虑用户本身，对外部环境也要兼顾。怎么去理解呢？
正常情况下，我们绝不可能会购买用不上的东西，但如果我们是在电商平台购物，结算时为了凑满减，那可能就会顺手加上去。我们的需求不是这个东西本身的价值，而是“凑满减”这个满减。这也是我家里有一堆蒜头的原因。
结合外部的物理环境（如上网设备）、社会环境（坐高铁），以及内部的用户心理状态（心流），我们才能够判断用户完整的场景，找到最真实的需求。
我曾在冯大辉在视频号直播中，听过张小龙讲起了关于拍一拍的事情。有很多用户跟他反馈说要将拍一拍做成可配置，但实际的情况是，因为某些老旧的机型，用户在点击个人头像是时反应比较慢，导致多点了几次，触发了拍一拍，所以微信的解决方案是支持撤回拍一拍。
什么是用户心智？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。作者通过社会心智和认知行为心智两方面分别论述。
物质或经济资源、社会资源和文化资源影响一个人的生活方式、消费心理、文化程度以及价值观，而这些又决定了一个人的社会心智。社会心智是相对固定的，很难用外力改变，但很受社交圈影响。
理解用户的社会心智可以判断用户特征，如如高收入跟享受更好的服务有正相关，但如果用户出生贫寒，已形成节俭的消费心智，则不需要高端的服务，同时也能判断用户成本，10年前大家习惯用盗版，没什么会花钱买正版，但今天花钱买正版已是大部分人的习惯。通过影响用户的社会心智来建立产品认知，“怕上火喝王老吉”就是很好的例子，买的不是王老吉，是降火。
社会心智是外部因素对我们的心智的影响，内在的基因也会影响我们的心智，也就是认知行为心智，包括认知心理学和行为经济学。最核心的理论来源于卡尼曼·丹尼尔的著作《思考，快与慢》，人类大脑系统1和系统2思维方式的不同：
- 系统1是无意识的、快速的思维方式；
- 系统2则需要注意力集中，做复杂的运算；
- 我们通常倾向于用系统1思考，遇到麻烦，系统2再出面解决。
由于系统2思考缺失而导致的“不理性”的思考方式，我们称之为认知偏误。常见的认知偏误有：损失厌恶、框架效应、锚定效应等等，了解这些认知偏误，才能更好地理解自己，理解用户。
什么是用户需求？
知道用户是谁，也了解用户是如何做决策的，接下来就是找到用户需求。
作者对产品领域的需求是这样的定义的：用户对解决现存问题的需要。需求有其时空限制，且存在边界的，超过边界之后边际效用会骤降。用户是需求的集合，需求的主体是目标用户，但用户的诉求并不等于需求，需求也存在层次，深层次的需求持久永恒。
创造价值
有了用户需求，下一步就是提供解决方案，也就是定义产品。定义产品的过程也就是创造价值的过程，包括用户价值、产品价值和用户体验。
用户价值
用户价值的定义是，用户使用产品时主观判断能否帮助自己解决特定问题。因此，用户价值是因人而异，千变万化的。也正因为用户价值是用户的主观感受，一定会受社会心智和认知行为心智的影响。
黑珍珠刚被发现时被认为毫无美感和价值，当商人们利用“锚定效应”，把它跟稀世珍宝放在一起后，开始闪闪发光，价值连城。
产品价值
产品价值指的是从产品设计视角关注的用户价值，本质上也是用户价值。企业关注用户价值的同时，也会选择自己关注的场景和领域，也就是“不是用户需要什么，我们就都要满足他们”。产品价值有两条公式：
- 在市场环境看：产品价值=（新体验－旧体验）－迁移成本
- 在平台视角看：产品价值=平均创造的用户价值×覆盖的用户数量
通过公式一，我们可以判断新产品在市场中是否具有价值：
其一，市场上是否已经有现成的产品，新产品的体验是否优于现有产品的体验？
其二，新产品的体验确实很棒，也已经超越了现有的产品，但覆盖不了用户的迁移成本，那用户也不会接受新产品。
这给我们的启示是，如果我们要挑战现有的产品，一方面是要提高我们产品的体验，另一方面也要努力降低用户的迁移成本。音乐软件的歌单迁移功能，就极大的降低了用户的迁移成本，而积分和会员体系则提高了用户的迁移成本。
而公式二，则可以帮助我们判断需求的优先级。简单地通过用户价值判断是片面的，考虑覆盖用户数量才能更全面的考虑。
用户体验
用户体验是在实现用户价值过程中用户的主观感受，影响的范畴比用户价值更大。包括四个维度：
可用性：让用户达成预期目的，通常也是核心用户价值的体验，是用户价值的核心，也是用户体验的基础。
易用性：不会影响用户达成目标，只影响用户达成目标的成本和对成本的感受。提高易用性，就是降低用户成本。
稳定性：用户在各种场景下，是否能无异常地完成任务。在纯线上的互联网场景出现异常的概率不高，但对于O2O的场景，则出现异常的概率大大的增加。场景越复杂的业务，对稳定性的要求越高。我们不仅要降低异常发生的概率，还要降低异常后的解决成本。
超预期：超预期体验并非用户体验的必要组成，因此不能为了提供超预期体验，降低前三者，那会得不偿失。建议只考虑永久性的超预期体验。
产品落地
完成了认知用户和做用户价值判断，我们发现“现在市场上缺少一款这样的产品给用户”，但这并不代表着“我去做这款产品就一定能够成功”，还需要认知行业和做供给侧逻辑判断。当然，以上还都只是基于逻辑的判断，是否符合真实世界的逻辑，没有人能提前准确预测，这中间的不确定性，就要靠迭代思维来弥补。
供给侧逻辑
我们把用户定义为狭义上的产品和服务的最终使用者，那供给侧通常分为两种情况：
- 独立品牌产品：单向提供功能和服务的产品，如百度搜索、微信、腾讯视频等，供给侧就是如何制造产品和提供服务的团队及资源。
- 平台类产品：多方撮合的平台型产品，如淘宝、美团、滴滴等，供给侧就不仅包括平台本身所需的团队和资源，还包括撮合的非狭义用户之外的用户，比如商家或者服务者。当前的用户心智是平台型产品需要为供给侧的质量做出品牌背书，这对平台型产品提出了更高的监管要求。
与认知用户类似，我们可以通过供给侧画像和供给侧场景来认知供给侧：
- 供给侧画像是认知供给侧的起点，供给侧画像回答的就是一个问题：我们知道了用户价值，需要什么条件，要做什么才能实现它？
- 供给侧场景也能帮助我们更好地判断供给侧是否存在真实场景下的逻辑疏漏。
从用户视角看，我们在创造价值差或者体验差，而从企业视角看，我们在创造成本差，即能否用更高效的手段达成同样质量的体验。主要依靠的是两种：模式创新和技术创新，模式创新依赖新要素进入市场，可遇而不可求，而技术创新是比较常见的创业形态包括算法技术、硬件技术，甚至辅佐运营市场的技术、项目管理的技术等。
企业不是做慈善，商业价值也是讨论供给侧是不可避免的问题，从最粗略的角度可分为流量模式和交易模式，其中交易模式分为平台型和自营型。不管是流量模式还是交易模式，互联网产品的商业模式有个核心因素——要有一定的规模效应，或者在一定的阈值后，边际收益逐步增加，边际成本逐步降低，否则就会得不偿失。
迭代思维
迭代思维跟《底层逻辑：看清这个世界的底牌》中的解题思路：“假设—验证—结论—调整”是一致的，都是比较常见的方法：
在产品实践中的迭代思维，有两点需要注意的地方：
其一，新体验的最小成本尝试，在产品中常用的是MVP（即最简可行产品），这个度比较难把控。像我之前参与的考拉团餐项目（可以简单的理解为跟外卖类似的项目），MVP版本中除了闭环流程，还包含优惠券，毕竟如果没有优惠券，比较难将用户从外卖平台吸引过来。另外在此阶段也要定义好预期及判断标准，做好数据收集准备工作。
其二，观察的结果通常是用户反馈和行为数据，进行用户行为数据分析的是非理性的人，因而避免不了会有认知偏误。另外，做迭代的也是非理性人，结果可能会影响个人业绩，导致强行扭曲结果的情况。
从认知用户，到创造价值，再到产品落地，所使用的是科学的方法，包括经济学、行为学和社会学等，这也要求我们在做产品、做商业的过程中，都要秉承科学的价值观和方法论。
