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学习思考，寻找自我。
大家好，我是满肚子鸡汤的吴大爷，一个天天在键盘上敲打心灵，喜欢给人讲知识讲故事的男人。
做互联网产品以后，我慢慢发现一个挺有意思的现象。
用户嘴上说的和用户真正做的，经常不是一回事。
你问他：“这个功能怎么样？”
他说：“挺好的。”
“以后会不会用？”
“会啊。”
然后产品上线，
数据告诉你，他一次都没点过。
还有一种情况，
你设计了一套自认为非常顺畅的注册流程，内部所有人测试都觉得没问题。
真正的用户进来以后
第一步，下一步；
第二步，下一步；
第三步……
突然不动了。
然后他没有按照你设计好的流程继续，
而是点击浏览器的“后退”。
他不会写一份用户体验报告告诉你：
“贵公司的第三步交互设计增加了我的认知负担，因此我决定终止转化。”
他只是走了，
互联网软件第一次让开发者拥有了一种过去很难拥有的能力。
不仅能够听用户说什么，还可以看用户到底做了什么。
保罗·格雷厄姆在《黑客与画家》里讲到，
他会研究用户的点击行为，并由此发现某个在线试用环节存在问题。
今天看，这简直是互联网产品经理的基本操作。
埋点、漏斗、留存、转化率、点击率、路径分析……
已经普通得不能再普通，
但放回互联网软件刚刚兴起的时候，
这其实意味着一场非常深刻的变化。
开发者和用户之间的距离，被第一次大幅缩短了。
后来的整个互联网商业世界，
很大程度上都是从这里长出来的。
一、以前做软件，很难知道用户到底怎么用
桌面软件时代，软件卖出去以后，它就进入了用户自己的电脑。
但用户到底怎么使用，很多时候只能猜。
他最常用哪个功能？
哪个按钮从来不点？
操作到哪一步最容易放弃？
一个复杂功能，用户是真的喜欢，还是只是嘴上觉得“挺专业”？
这些东西很难持续观察。
最直接的方法，
无非就是用户调查，客服电话，测试用户，销售反馈。
这些当然有用，
但它们有一个共同问题，表达会失真。
人未必知道自己为什么做一个选择；
也未必愿意承认自己的真实动机。
你问一个用户：“为什么没有买？”
他说：“最近比较忙。”
真实原因可能只是贵。
你问：“为什么卸载？”
他说：“暂时用不上。”
实际可能是太难用了。
行为数据的价值就在这里。
有时候不需要问，看就行。
用户在哪里停留；
在哪里退出；
什么功能每天都打开；
什么功能发布半年没人碰。
行为本身，就是反馈。
二、互联网真正厉害的地方，是第一次让产品形成了闭环
互联网软件有一个特别重要的进化过程。
以前是：
开发软件——发布软件——卖给用户。
到了互联网软件时代，开始变成：
开发——发布——用户使用——获得反馈——修改——再发布。
于是产品不再是一件“交付完成”的东西，
开始变成一个持续生长的系统。
这也是为什么格雷厄姆说关注用户不仅有助于优化程序，也有助于指导设计。
如果只是修Bug，那叫优化。
但当你开始观察用户行为以后，
它甚至会反过来告诉你下一步到底应该做什么。
以前设计产品，很容易变成：“我觉得用户应该这样用。”
现在可以慢慢变成：“用户实际上是这样用的。”
前者是想象，后者是现实。
所以互联网时代真正优秀的产品团队，
往往不是最会“猜用户”的人，
而是最会建立反馈系统的人。
三、用户点击“后退”，其实是在给你投反对票
我很喜欢格雷厄姆观察“后退按钮”这个例子。
因为它特别朴素，
用户没有骂你，没有投诉，
甚至没有留下任何文字。
但他的行为已经非常明确，我不想继续了。
这其实是产品世界里特别值得警惕的一件事。
大多数用户不满意的时候，并不会告诉你，他们只是离开。
餐厅不好吃，未必有人找老板理论；
一个App难用，大多数人也不会发邮件教育产品经理；
文章写得无聊，读者不会专门告诉作者：
他直接关掉。
所以很多企业会犯一个错误：“我们也没收到多少投诉啊。”
但没有投诉，不等于没有问题。
有时候意味着用户连投诉的兴趣都没有。
真正值得看的，是行为。
有多少人进来？
多少人继续？
多少人在某一步消失？
多少人第二天还回来？
这些数字背后，其实都是用户在用行动回答。
四、今天所谓“大数据”，本质上就是把这种观察能力无限放大
从一个用户点击“后退”，继续往后推，
就到了我们今天特别熟悉的大数据世界。
早期互联网公司能够知道你点击了哪个页面。
今天的平台能够知道的东西多得多。
你点过什么；
在哪里停留；
看了几秒；
什么时候退出；
什么内容看第二遍；
买过什么；
搜索过什么；
从哪里来；
下一步去了哪里。
当这些行为累积到足够大的规模以后，
数据就不只是帮助企业理解产品，还帮助企业理解人。
这也是为什么数据越来越值钱。
单独一个点击，没有多少价值，
但上亿人的几十亿次行为放在一起，就可以慢慢发现规律。
什么样的人喜欢什么？
什么价格更容易成交？
什么时候推送效果最好？
什么内容更容易让人继续停留？
过去企业研究消费者，需要问卷、访谈、焦点小组。
今天很多时候，用户每点一下屏幕，就已经在回答问题。
问题是你可能根本不知道自己正在回答。
五、“关注用户”和“监视用户”，中间其实没有那么远
技术发展到这里，事情就开始复杂了。
从产品角度看数据当然非常有价值。
我知道用户在哪里卡住，就可以优化流程；
知道用户喜欢什么，就可以减少无关内容；
知道他常买什么，就能让搜索和推荐更准确。
这些确实改善了体验，
但同样一套能力，再往前一步，
就可能变成怎样让用户多停留十分钟？
怎样提高冲动消费概率？
什么标题最容易制造焦虑？
什么内容能够让一个人不断刷下去？
什么时候涨一点价格，他最不容易察觉？
这时候，“理解用户”已经开始出现另一张脸。
我越懂你，就越有能力帮助你，
但同样也越有能力影响你。
这就是互联网时代最有意思，也最危险的一条边界。
技术本身并不会自动告诉公司：
应该停在哪里。
只会不断告诉你还能优化。
点击率还能更高；
使用时长还能增加；
转化率还能提升；
客单价还能提高。
但是对公司的数字越来越好，
不一定意味着用户的生活越来越好。
六、软件商业模式也变了：从“买一套”，变成“持续付费”
互联网软件还有另外一个巨大的变化，收费方式。
传统桌面软件比较像买商品。
花一笔钱；
获得一份软件；
安装到电脑；
理论上，它属于你。
互联网软件则天然更像一种持续服务。
服务器一直运行；
产品一直维护；
功能持续更新；
数据持续保存。
格雷厄姆很早就认为订阅制是互联网软件非常好的收费模式。
他把它类比成“订报纸”。
这在今天已经完全不陌生了。
会员按月付费；
软件按年付费；
云存储按容量付费；
企业服务按照席位、使用量收费。
我们已经从：“这个软件多少钱？”
越来越走向：“这个软件一个月多少钱？”
变化看起来只是支付方式，
背后其实是整个商业关系发生了改变。
以前的交易更接近卖完结束，
现在则是持续服务，持续收费。
于是企业和用户之间的关系也被拉长了。
七、订阅制最大的优势，不只是公司能持续赚钱
很多人看到订阅制，
第一反应是企业真聪明，以前收一次钱，现在可以每个月收。
当然，从商业角度看，持续收入确实非常有吸引力。
但订阅制还有另一面，
它把企业和用户的利益重新绑到了一起。
一次性软件的逻辑，可能是东西卖出去以后，交易基本完成。
而订阅模式下，如果软件长期不好用，用户会取消。
所以企业必须持续维护、升级和创造价值。
这是一种约束，
你不能只在卖出去的那一刻让用户满意，
还得不断证明自己值得继续收费。
从这个角度看，订阅制反而可能让产品更重视长期关系。
问题同样存在，当所有软件都开始订阅以后，
用户也会产生另一种疲惫。
这个每月20元；
那个每月30元；
再加几个会员。
单看都不贵，
加起来却越来越多。
于是商业世界又会开始寻找新的平衡。
这也是互联网商业很有意思的地方，
从来没有一种模式会永久解决所有问题。
一种模式解决了旧矛盾，很快又会制造新的矛盾。
八、“免费”并不是没有商业模式，而是换了一个人付钱
除了订阅，还有一套后来在互联网世界里更加庞大的模式，
免费。
乍看起来，免费和订阅完全相反。
一个收钱，一个不收。
但免费产品并不是不要收入。
只是收入来自别的地方。
广告、增值服务、交易佣金、企业客户、虚拟商品。
所以“免费”真正改变的是使用产品的人，
不一定是直接付钱的人。
因为一旦用户不是客户，产品优化的目标就可能发生变化。
举个最简单的例子：
如果用户直接订阅一个工具，
企业最重要的问题是怎样让用户觉得它值得续费？
但如果用户免费使用，广告主付钱，
企业同时要考虑怎样让广告主获得更多价值？
于是产品开始面对多个目标，
用户体验、使用时长、广告效果、商业收入，
这些目标并不总是一致。
这也是为什么很多互联网产品做到后面，
会出现一个很微妙的问题。
最早非常好用，
后来越来越“商业化”。
不是产品经理突然变坏了，
而是公司的收入结构在改变产品目标。
九、真正理解一个产品，要先搞清楚：谁在付钱？
我觉得这是判断互联网产品特别好用的一个问题。
谁是用户，谁是客户？
两者可能是同一个人，也可能不是。
如果你付订阅费，
你既是用户，也是客户。
如果你免费使用一个广告支持的平台，
你当然是用户；
但真正给平台收入的人，可能是广告主。
这不是说免费模式天然有问题，
而是不同商业模式，会塑造不同的产品行为。
如果不知道钱怎么进来，就很难真正理解一个产品为什么这样设计。
为什么这里不断推荐？
为什么那个入口特别显眼？
为什么有些功能免费，有些收费？
为什么平台希望你多停留一会儿？
很多看似是“产品设计”的问题，
最后其实都能追到商业模式。
所以商业模式不只是一个创业者融资时写在PPT里的东西。
它会一点一点长进产品里，
最后甚至长进用户的行为里。
十、当企业越来越了解你，价格也可能开始变得“不一样”
格雷厄姆还讲到了商业中的“价格歧视”。
这个词听上去很负面，
但在经济学和商业讨论中，它有一个比较明确的含义。
企业针对不同客户或者不同条件，采用不同价格，以尽可能提高收益。
我们生活里其实也经常看到不同形式的差异定价：
不同时间价格不同；
不同套餐价格不同；
学生票、儿童票和普通票不同；
不同客户获得不同折扣。
它们都说明一个很基本的问题，
同一样东西，不一定必须卖给所有人同一个价格。
互联网和数据能力出现以后，这件事情又多了一层可能性。
企业越来越了解不同用户以后，就更容易判断。
谁更加价格敏感；
谁更加急迫；
谁愿意支付更多。
这时候，差异化定价的颗粒度就有可能越来越细。
这里今天中文互联网经常说的“大数据杀熟”。
但两者不能简单划等号。
书中这一部分讲的是更广义的差异化定价和利润最大化逻辑；
而今天人们批评的“大数据杀熟”，往往还包含利用用户画像、信息不对称等因素，
对特定用户作出不透明、不公平差别待遇的担忧。
真正值得关注的，是背后的那个方向。
数据越丰富，企业就越有能力针对“你这个具体的人”采取不同策略。
产品如此，推荐如此，价格也可能如此。
十一、互联网最大的力量，也是它最危险的地方：千人千面
工业时代特别擅长做一件事，标准化。
同一瓶饮料；
同一台电视；
同一份报纸；
同一个价格。
互联网时代则不断走向另一个方向，个性化。
你和我打开同一个App，看到的首页可能完全不同。
你看到体育；
我看到商业；
另一个人全是娱乐八卦。
广告不同；
商品推荐不同；
内容排序不同。
未来甚至连产品本身，都可能变得越来越不同。
这当然很方便。
但有一个问题值得持续追问。
当每个人看到的世界越来越不同，我们还有多少共同的现实？
这和我前面写过的信息茧房，其实是同一个问题的延伸。
个性化最初解决的是信息太多，我帮你找到真正需要的。
继续往前走，就可能变成我越来越只让你看到“你喜欢看的”。
再往前一步，我甚至能够设计你下一步最可能做什么。
技术每进一步，边界问题就会更明显。
十二、关注用户的最高境界，不应该是“让用户多点一下”
所以我现在重新看“关注用户”这四个字，会觉得它比想象中复杂得多。
最浅的一层关注是用户点了什么？
更深一点，为什么点？
再深一点，他到底想完成什么？
但我觉得还应该继续问，
这个产品最终让用户变得更好了吗？
这个问题很难量化。
用户每天多刷20分钟，对DAU和使用时长来说可能是好消息。
但这20分钟，对用户本人是什么？
可能是娱乐，可能是获得信息，
也可能只是无意识地消耗掉了。
电商把转化率做得越来越高，对公司当然很好。
但一个人因此买了大量本来不需要的东西，又该怎么评价？
这也是互联网商业走到今天以后，不能只用增长思维回答的问题。
过去技术能力不够，我们关注的是能不能做到？
现在很多事情已经能够做到。
下一步应该问该不该做到这么极致？
十三、真正好的用户洞察，是帮他解决问题，而不是利用他的弱点
了解用户有两条路。
第一条：找到他的真实需求。
第二条：找到他的人性弱点。
它们短期都可能提高商业数据，
但长期结果完全不同。
一个产品发现用户觉得报销流程麻烦，于是把十步缩成三步，
这是解决问题。
另一个产品发现用户在愤怒的时候停留时间更长，于是不断推送更愤怒的内容，
这也是“懂用户”。
但显然不是一回事，
所以真正好的商业，不应该只问：“我怎样才能让用户采取我想要的行动？”
还应该问：“我帮助用户实现了什么他真正想实现的东西？”
这个区别特别细，
却决定了一个产品最后会变成工具，还是陷阱。
十四、这给做产品的人留下了一个非常实用的方法
如果把这部分内容落到日常工作，我觉得可以形成一个简单的用户观察框架。
1、用户说了什么？
这是最直接的反馈。
投诉、建议、访谈，都要听，
但不要停在这里。
2、用户实际上做了什么？
看行为。
他说喜欢，不代表真用；
他说价格不重要，付款时可能马上离开。
行为通常比语言更诚实。
3、他在哪一步停下来？
尤其关注退出、返回、重复操作、放弃，联系客服。
这些地方往往就是产品设计的问题入口。
4、他为什么这样做？
不要看到一个数据变化，就急着得出结论。
行为是结果，
原因还需要继续验证。
5、优化以后，到底对谁更好？
这是最容易被遗漏的一步。
指标更好了；
收入更高了；
用户使用更久了。
但对用户本身更好吗？
如果答案始终是否定的，这种增长大概率不会没有代价。
结语：数据不会替你决定什么叫“好产品”
《黑客与画家》成书的时候，互联网软件能够追踪用户点击行为，
本身就是一种非常先进的能力。
到了今天，这种能力已经发展到了当时难以想象的程度。
我们已经可以构建复杂的用户画像；
预测消费行为；
推荐内容；
做个性化服务；
不断优化转化路径。
从技术角度看，这是巨大的进步。
但越往后走，我反而觉得，有一个东西技术无法替我们回答。
什么叫真正的“关注用户”？
是让他点击更多？
买得更多？
停留更久？
每个月继续订阅？
这些当然都是商业指标，
但如果只剩这些，用户就很容易从一个“人”，变成后台数据库里的一个数字。
真正的用户不是UV，不是点击率，不是转化率，也不是ARPU。
屏幕背后站着的是一个真实的人，
他有欲望，有冲动，有弱点，也有真正想解决的问题。
所以数据最好的用途，不应该只是越来越精准地利用这些弱点。
而应该帮助我们越来越准确地理解他到底需要什么。
这可能才是格雷厄姆所说“关注用户”真正值得留下来的东西。
互联网让开发者第一次能够前所未有地接近用户。
但接近之后怎么做，仍然是人的选择。
看见用户在哪里停下来，
可以想办法让他继续点下一步；
也可以停下来问一句：
是不是我们这里本来就设计错了？
知道一个人愿意付多少钱，
可以想办法把他的支付意愿榨到极致；
也可以重新思考：
我们到底创造了多少值得他付费的价值？
技术能够让我们越来越懂用户，
但一个真正成熟的商业世界，
最终考验的可能不是我们能从用户身上知道多少。
而是知道这么多以后，我们准备拿它来做什么。
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