产品从0到1和从1到N:一场与用户的“共谋
你可知每天用的产品已背离创造者初心?微信、抖音、福特汽车皆是如此。本文将拆解产品从 0 到 N 演变的谜题,分析其两种“出生证明”及“用户意志”的影响。

你有没有想过,你每天使用的产品,可能早已背离了它创造者的初心?
- 微信最初只是想替代短信
- 抖音的初衷并非记录美好生活
- 而那个改变了世界的福特汽车,最初……竟然是一款“赛车”
这就像一个奇妙的悖论:我们倾尽心血,从0到1塑造一个产品,赋予它灵魂和使命。但当它走向市场,从1到N开始生长时,却常常会走上一条我们未曾设想的道路,最终长成另一番模样。
那么,到底是什么,在暗中决定了产品的最终形态?今天,我想来拆解这个从0到N的演变谜题。
一、 从0到1:产品的两种“出生证明”
产品的诞生,通常源于两种强大的原始动力。以前我固执地认为,所有产品都始于一个待解决的“问题”,但后来我发现,还有一种力量同样强大——那就是对技术的极致追求,我把产品区分成场景驱动型和技术驱动型。
1. 场景驱动:为解决一个“情绪”而生
这类产品始于一个我们耳熟能详的词:“痛点”或“爽点”。但剥开表象,需求的本质,是一种情绪。
- 痛点,是愤怒和恐惧。(“为什么这么慢!我受够了!”)
- 爽点,是长期不满足。(“要是能再方便一点就好了……”)
就像那句经典的用户名言:“我要一匹更快的马!”其背后汹涌的情绪是:“我无法忍受现在这么慢的速度!”
这时,真正的产品机会不是去养马,而是去造汽车。
注:这个精妙的“情绪理论”,源自梁宁老师的《产品思维三十讲》
基于这种被验证的“情绪”,一个场景驱动型产品需要走过三步:
- 第一步:问题验证——确认这不止是一个人的烦恼,而是一群人的共同情绪。
- 第二步:方案验证——你的“汽车”蓝图,真的能平息他们的“慢之怒火”吗?
- 第三步:MVP闭环——用最小的成本,跑通一个完整流程。
一个经典案例:滴滴的“对讲机”MVP
最初的滴滴,不需要开发复杂的App。他们用几台对讲机模拟:乘客用A对讲机喊“我要打车”,司机们用B对讲机抢单,最快响应的司机接上乘客,最后现金支付。一个改变出行行业的巨头,最初的核心就是如此简单——验证需求和方案是否成立。
走完这三步,一个从0到1的产品才算是真正落地。
2. 技术驱动:为创造一个“时代”而生
然而,并非所有伟大的产品都始于一个明确的“问题”。有些,诞生于实验室里一道灵光,源于技术极客的偏执与热爱。
这背后,是时代的局限性。用户无法想象出他们从未见过的东西。
回到“更快的马”的例子,亨利·福特制造出汽车,看似完美解决了用户的痛点。但历史告诉我们,福特的第一家汽车公司因为他只顾埋头造车、不懂销售而倒闭了。他首先是一个痴迷机械的发明家,汽车,是他技术理想的结晶。——资料来源:亨利·福特百度百科
从这个角度看,今天我们所处的时代,大模型、人形机器人,无疑都是技术驱动的产物。它们的特点是一旦技术成熟,便会撕开一个全新的入口,开启一个崭新的时代。
我很期待AI和机器人会带来什么样的变化,我们或许就是局中人。
二、 从1到N:产品演变的“用户意志”
当产品成功上岸,从1走到N时,决定其演变路径的核心力量,悄然发生了转移。
答案就是:用户心智。
产品是什么,从来不是由产品经理在文档里定义的,而是由成千上万的用户,用他们的每一次点击、每一次分享、每一个使用场景,共同“投票”决定的。
案例一:福特汽车的“变形记”
福特最早推出的,是性能强悍的“赛车”。通过赢得比赛,它在大众心智中建立了“福特=强劲、可靠”的认知。正是基于这个认知基础,福特才顺势推出了划时代的T型车,将自己从“赛场猛兽”成功转型为“家庭伙伴”。
案例二:微博的“角色革命”
要理解微博,先分清两个概念:
- 社交网络:核心是“我”和我的朋友。(如微信朋友圈)
- 社交媒体:核心是“我们”和公众关注的信息。(如今日头条)
微博诞生时,更偏向于一个社交网络,希望连接熟人。但用户是如何使用它的?明星在这里发布动态,企业在这里发布公告,媒体在这里传播新闻……无数用户的行为,共同将它推向了“中国最大的公共舆论广场”这个位置,彻底重塑了它的产品定位。
总结:与不确定性共舞
所以,到底是什么决定了产品?
- 在0到1阶段,是创始团队的“初心”——要么是解决用户情绪的洞察力,要么是改变世界的技术理想。
- 在1到N阶段,是广大用户的“集体心智”——他们用自己的行为,为产品重新书写了定义。
产品的成长,充满了不确定性。这正是一件产品最有魅力的地方:它不是一个静态的代码结晶,而是一个不断生长、适应、演化的生命体。
作为创造者,我们最大的智慧或许在于:怀揣一颗从0到1的坚定初心,同时保持开放,谦卑地倾听用户从1到N给出的答案。就好像这篇文章我最初只是想说”用户心智决定产品定位“这一个观点。
本文由 @Aumiku 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载
题图来自AI生成
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