做产品这些年，我见过太多团队在用户分析上走弯路。花大量时间做调研，功能上线后数据却不见起色。问题往往出在一个根本认知上：我们理解的"用户"，可能从一开始就定义错了。今天想和大家聊聊用户定义这件事，分享一些在实践中验证过的方法。

用户到底是什么

用户这个词，我们每天都在用，但真正理解它含义的人并不多。

很多人做用户分析时，习惯把人当成完整的个体来研究。

年龄、收入、兴趣爱好，把这些属性罗列一遍，就以为读懂了用户。

我们在实践中发现，这种思路其实是有局限性的。

用户和人，其实是两个不同的概念。

人是完整的、复杂的，有着多维度的需求和情感。

而用户只是人在特定场景下的一个片段。同一人在不同场景下，可能成为完全不同的用户。

举个例子：张三在购买纸巾时，会在低价秒杀区反复比价，这个场景下他是价格敏感型用户。但过年给长辈准备礼物时，他会主动浏览高价保健品，此时他又成了高价值追求用户。人还是那个人，但用户身份已经变了。

用户是需要由产品经理主动定义的。

简单来说，就是希望产品服务谁，谁就是你的用户。这个定义过程，需要结合具体的人群特征，比如 20-25 岁、一线城市、价格敏感等条件。

C 端和 B 端用户的本质差异

做产品方向选择时，C 端和 B 端的区别是绕不开的话题。

理解这两类用户的差异，能帮助我们更好地定位产品策略。

• C 端用户通常指终端消费者，是产品直接服务的个体。他们的需求多受个人偏好、场景情绪等因素影响。比如购买耳机、使用音乐 App 这类行为，往往带有较强的感性成分。
• C 端产品需要关注人性、情感和行为影响。很多成功案例都利用了这一点，比如电商平台的秒杀功能，本质上是激发用户的感性消费冲动。时间紧迫感、稀缺性提示，都是在影响用户的情绪决策。
• B 端用户则指企业或组织用户，包括企业内部员工、合作伙伴或商户。这类用户的需求更注重逻辑性、效率提升和业务流程优化。决策过程往往更加理性，需要考虑多方利益平衡。
• B 端产品关注事理、逻辑和系统效率。后台系统设计时需要降低耦合性，确保各模块能够独立运作又相互协同。这类产品成功的关键，在于能否真正提升组织的工作效率。

选择 C 端还是 B 端方向，需要匹配个人技能与兴趣。

擅长洞察人性、理解情感驱动的产品经理，可能更适合 C 端。

而逻辑思维强、喜欢研究业务流程的，B 端可能是更好的选择。

如何正确定义用户

定义用户是产品工作的起点，但很多人在这一步就偏离了方向。

我们来看下三个关键方法。

以场景为核心定义用户

用户身份由具体场景和条件决定，而不是简单以人划分。

前面提到的张三案例就很典型。

同一个人，在买纸巾和买礼品两个场景下，呈现出完全不同的用户特征。

如果产品只按”张三”这个人的属性来设计功能，很可能两边都不讨好。

在实际操作中，我们建议先梳理产品涉及的核心场景。

每个场景对应一类用户特征，再基于这些特征设计差异化方案。

这样比笼统地定义”目标用户”要精准得多。

通过用户画像与行为倾向解读用户

用户画像本质是用户属性的集合，比如年龄、收入、居住城市等。这些属性本身没有价值，价值在于它们能推测用户的行为倾向。

举个例子：一线城市高收入用户，因为朋友多为工作关系，对生活化拼团分享往往呈消极倾向。这个洞察来自对用户属性与行为关联的分析。

行为倾向才是产品方案的设计依据。

我们需要分析用户属性与行为的关联，比如低收入属性导致省钱倾向，高收入属性导致品质追求倾向。只有找到这种关联，功能设计才有方向。

区分使用产品的人与想要服务的人

这里有个容易混淆的点。

使用产品的人是结果导向，指已经发生行为的用户。

想要服务的人是策略导向，是产品经理主动选择的目标。

产品经理应优先服务后者，并基于业务目标筛选需求。比如业务目标是订单增长，那就应该筛选能促进下单的用户需求，而不是所有用户反馈都照单全收。

这个区分能帮助我们在资源有限时做出更明智的取舍。

毕竟，试图满足所有人的产品，最后往往谁也满足不好。

用户思维的实践应用

理解了用户定义，接下来要看如何落地。

用户思维的核心是以场景化人群为中心，通过深入研究驱动产品设计。

从完整人转向场景化片段

设计时需锁定用户在特定场景下的状态，而非试图满足其所有需求。

这个转变看似简单，实操中却容易走偏。

电商平台的不合理退货功能就是个很好的例子。

表面看这个功能服务的是退货用户，实则针对所有购物用户的消费顾虑场景。降低购买决策的心理门槛，最终提升的是整体转化率。

我们在设计功能时，不妨多问一句：这个功能解决的是哪个场景下的什么问题？答案越具体，功能越容易见效。

通过用户属性行为倾向分析验证功能有效性

这里有一个可复用的分析框架，建议大家收藏。

第一步，定义功能目标用户，这是产品用户的子集。

第二步，定义关键行为，比如拼团功能的分享行为。

第三步，提取用户属性，如一线城市、工作型朋友等。

第四步，分析属性与行为的关联。

只有用户属性对关键行为呈积极影响时，功能才可能成功。如果分析发现目标用户对关键行为呈消极倾向，那就要重新考虑方案了。

这个方法能帮我们避免拍脑袋决策。功能上线前做一次这样的分析，能减少很多无效迭代。

以目标为导向筛选需求，避免堆砌功能

需求真实来源是产品目标，而非用户直接反馈。

用户需求 = 达成产品目标的方法。

产品目标才是真正的“需求”，而用户需求是实现它的“手段”。

用户反馈往往是碎片化的、表面的。他们说自己想要什么功能，但未必会说清楚这能否解决他想解决的问题。

目标结构分析法是个实用工具。将产品目标拆解为子目标，比如曝光量、转化率等，再寻找匹配的用户需求方案。这样筛选出来的需求，才能支撑业务目标的实现。

利用多用户视角平衡体验

复杂产品往往涉及多角色需求，需要兼顾各方体验。

单一视角的设计，很容易顾此失彼。

电商软件的例子很说明问题。

给常在低价区下单的用户推荐专属拼团活动，给常在高价区下单的用户推荐高价新品。

同样的产品，面对不同用户呈现不同的内容，体现的是差异化设计思维。

政务系统也是类似逻辑。

一线业务科室需要按不同业务场景细分的数据分析页面，高层领导汇报会议需要业务数据汇总大屏。

角色不同，场景不同，页面设计自然要有区分。

持续研究用户，积累深度认知

产品经理的核心竞争力，是对特定人群的深度研究。

这个能力需要时间积累，无法速成。

即使工作中接触用户有限，也需用个人时间主动研究。

了解用户的过去，熟悉用户的现在，推测用户的未来。

通过这样的研究路径，构建完整的用户认知。

深度认知能帮助我们挖掘高价值需求。

表面需求谁都能看到，但真正驱动用户行为的深层动机，需要持续研究才能发现。

写在最后

用户分析这件事，说难也难，说简单也简单。

难在需要持续投入时间去研究，简单在方法论其实并不复杂。

• 用户是需要由产品经理主动定义的。
• 把用户视为场景中的片段，而不是完整的人。
• 产品目标才是真正的“需求”，而用户需求是实现它的“手段”。

系统研究用户的属性与行为，设计出能有效影响用户行为的产品方案，实现商业/产品目标。