產品設計，就是解決特定用戶在具體場景下的需求。

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前些日子，看見知識星球吳魯加老師在「產品黨」關于場景的帖子，深有感觸。

場景一詞絕對是互聯(lián)網產品的核心體現，我們希望將自己置身于用戶的使用場景，所謂同理心和共情能力便是如此。有時候我們習慣了某種流程或是功能，并不會覺得哪里出現了問題，當我們習以為常的時候，問題很可能就被掩蓋了。

吳老師提出，場景思考的核心因素無外乎以下幾點：

人，在某個環(huán)境里，被某個時機觸動，產生了目標，開始做動作，經歷了一系列的 UI （交互界面），完成了任務，最終滿意/失望/無感地完成了一次體驗過程。

從定義來看，我們必須考慮以下因素：

1. 是誰：對用戶行為特征的直覺性描述，比如說，一個匆匆趕地鐵的職場人
2. 環(huán)境：考慮空間、設備等物理環(huán)境，考慮工具、金錢等約束條件，考慮人與環(huán)境的關系，比如說，在人潮擁擠的地鐵車廂
3. 動機：促使用戶產生目標的事件，更加動態(tài)，比如說，看見別人用手機聽課，自己卻在浪費時間
4. 目標：用戶希望達成什么目標，比如說，希望利用通勤時間學習幾門在線課程
5. 動作：用戶開始的一個行為，比如說，打開得到，開始搜索
6. 交互：和軟件或是硬件產生的互動，比如說，得到上搜索出來了梁寧老師的《產品思維 30 講》大師課的課程介紹與試讀文章
7. 任務：完成一系列操作達成目標，比如說，思考性價比后，付費購買，通過看文章或是聽音頻，學習了產品思維
8. 感受：用戶交互過程中產生的情緒，比如說，聽音頻單倍速太慢，很費時間，因而不爽，切換 1.5 倍速學完之后卻很愉悅

在描述場景時，應當全面考慮，然后抽取核心。

以上的用戶故事就是：

一個匆匆趕地鐵的職場人，在人潮擁擠的地鐵車廂，看見別人用手機聽課，自己卻在浪費時間，心里焦慮，希望利用通勤時間學習幾門在線課程，他打開得到，開始搜索，得到上搜索出來了梁寧老師的《產品思維 30 講》大師課的課程介紹與試讀文章，思考性價比后，付費購買，通過看文章或是聽音頻，學習了產品思維，不過聽音頻單倍速太慢，很費時間，切換 1.5 倍速學完之后卻很愉悅，覺得自己收獲了很多。

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場景的作用到底是什么？

我們先從頭開始：產品設計，就是解決特定用戶在具體場景下的需求。

《產品手記》專欄的二爺曾說：

場景是需求的靈魂，一定要從用戶場景出發(fā)，在產品設計中把不同的用戶類型和場景盡可能隔開，或者有所取舍。

對于產品人來說，場景能夠形成用戶故事，并且從用戶角度定義第一印象，同時通過發(fā)掘問題，產生全新的產品與商業(yè)價值。

理解了場景，也就很大程度上理解了產品。

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那么，我們如何拆解場景？

從需求提出到分析，我們的步驟就是從用戶、場景和問題出發(fā)，對于場景我們也有了更深的理解，以及如何發(fā)現問題并在實踐中反饋解決。

在我看來，最好的辦法就是在腦海里把所有功能流程過一遍，充分地把自己代入，比如用戶是在什么環(huán)境下產生的需求，并且想象自己的操作過程，同時考慮到細節(jié)和異常情況。再參考上述的八大核心因素，考慮用戶的情緒以及所處的環(huán)境和終端，一步一步進行拆解。

在拆解過程中，你會發(fā)現各種各樣的問題，同時你也能夠產生一堆解決方案，此時，你再通過判斷、試驗、反饋不斷迭代，找到最終的解決方案。

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下面我選取了最近熱門的幣乎社區(qū)作為案例。

幣乎（bihu.com）是區(qū)塊鏈垂直社區(qū)，單篇文章最高收益過萬，每天有超過 2000 篇文章發(fā)表。目前共有超過 35 萬用戶參與社區(qū)建設，優(yōu)秀內容由用戶持有的 KEY 點贊評選而來，越是早期發(fā)現優(yōu)秀帖子，點贊獲得的獎勵越高。促使「內容貢獻」與「收益獲得」相匹配，實現激勵相容。

選擇理由再簡單不過，一方面為了深入了解幣乎規(guī)則與各種使用場景，用戶在幣乎上的核心動作和功能是什么？他們在使用產品時可能遇到的問題是什么？這也算是我對于幣乎社區(qū)盡綿薄之力。

如果一個產品或是工具對你很重要，你要想盡一切辦法花時間研究。

另一方面則是倒逼自己刻意練習專業(yè)技能，大量的重復練習并不可怕，相反，這些練習將讓我們重新審視自己的能力與思考方式。作為一個產品人，專業(yè)技能是立身之本，需求分析更是重中之重。

我相信幣乎團隊早就已經有很多想法或是優(yōu)化方案，一個多月的時間幣乎也不斷給我們驚喜，認真聽取了很多用戶的反饋。我希望貢獻自己的一份力量，若是能夠有所幫助，真的不勝榮幸。

請注意，以下的分析過程僅供參考，關鍵在于理解邏輯和框架。

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5.1 拆解產品中的使用場景

當我們想到一個產品時，我們首先思考利益相關者，不只是用戶，然后想清楚這個產品的使用場景。以下就是我大致羅列的所有場景，這里面當然有重復，但每一類用戶的核心訴求卻不同。

圖片：幣乎場景分析（MindNode）

5.2 歸納整理場景

從上述場景來看，我們先進行第一輪的篩選和評估，在這些場景中現階段最重要的是什么？

我的判斷依據就是以前提到的三個維度：

• 一是用戶量與使用頻率：優(yōu)先解決大用戶量的高頻需求，這是基礎體驗；
• 二是開發(fā)難度與實踐效果：優(yōu)先做難度不大、效果明顯的事情，這是圍繞產品核心功能衍生的需求；
• 三是緊迫性以及商業(yè)價值：優(yōu)先做能夠為公司帶來長遠價值的事情。

通過了解很多朋友的幣乎文章以及個人體驗后，我發(fā)現核心的幾大場景就是：點贊場景、留言評論場景、分享場景、創(chuàng)作文章場景、充值提現場景。

這些是我們能夠感知到的產品價值和功能，也是目前集中討論的話題，由于幣乎社區(qū)的特殊點贊與收益機制，這使得我們不得不將重心放在平衡收益與閱讀體驗上。

5.3 單個場景分析

（1）點贊場景

一個區(qū)塊鏈小白聽說不用寫文章，只要點贊好文章可以獲得收入，馬上登錄網頁端，通過實名認證。平臺默認推薦熱門文章，他不是很懂內容，但是看到熱門文章的收益都上千了，隨意點擊了一篇文章，滑到最后點贊，看見左邊的收益增加了，他又點贊了幾篇文章，看見評論也能點贊，然后開心地查看賬戶，發(fā)現 Key 并沒有增加，反而能量消耗了。后來看到規(guī)則或是向朋友請教，才知道 7 天后才結算。

全部問題：

1. 幣乎文章點贊和傳統(tǒng)的文章點贊有什么區(qū)別？看見文章他是否能最快了解規(guī)則？
2. 點贊熱門文章的收益是否最大？他剛進來隨大流，把能量都用掉了，收益卻并沒有增加多少。如何讓他了解能量的價值？
3. 如何防止機器人點贊？
4. 熱門榜單的用戶他都不認識，也不知道給誰點贊。如何快速找到他認識的朋友或是大 V？
5. 他發(fā)現熱門文章質量不過關，都不想點贊，如何減少不達標的文章？
6. 文章和評論點贊的區(qū)別在哪里？如果只有固定的能量贊，評論區(qū)如何建設？

回答問題 1：如何最快時間了解規(guī)則？

a）第一次點贊時彈出規(guī)則說明，便于了解點贊規(guī)則

b）注冊成功默認關注官方賬號，從官方文章中尋找

c）進入首頁，規(guī)則置頂，而不是熱門文章

回答問題 2：如何了解能量價值？

a）點贊時增加消耗值顯示與預估收益顯示，根據幣乎點贊分配規(guī)則，越早點贊收益越高，最好劃分幾層分級，若是點贊數超過某個值，則提示此時點贊的預估收益，讓用戶慎重決定，同時鼓勵發(fā)現更多好文章

b）點贊后提示用戶，感謝支持原創(chuàng)內容，目前能量你還可以發(fā)現 XX 篇好文章

回答問題 3：如何防止機器人點贊？

a）找出已注冊的機器人用戶，建立用戶畫像，通過用戶特征分層鑒別：

首先進行個體分析（短時間內關注了很多用戶；在線時間很長；點贊和留言非?？?；評論基本無內容）

然后進行關鍵行為分析，轉化為數據指標，例如，短時間關注了很多用戶，解讀為注冊后 10 分鐘內關注了超過 500 名用戶

再進行驗證，找出機器人用戶的關鍵特征，最后制定解決方案，是封號處理還是禁言

b）實名認證門檻提高，上傳身份證與手持身份證信息等實名信息回答問題

c）舉報機器人增加信用分或是其他貢獻獎勵

回答問題 4：如何快速找到他認識的朋友或是大 V？

a）增加全局搜索功能，這一方面幣乎榜已經做了，雙方可以合作，搜索用戶、文章或是主題

b）在文章分享 H5 頁面上增加更多操作，例如關注作者，避免用戶流失

c）個人主頁增加搜索功能，可搜索關注用戶和文章

回答問題 5：如何減少不達標的文章？

a）點踩的權重增加，目前的計算規(guī)則，點踩和點贊的權重一樣，對文章收益影響太少

b）點踩或是舉報后實時告知用戶后續(xù)進度，形成良性互動

c）增加閱讀量和點贊比，更為合理地衡量文章質量

回答問題 6：評論區(qū)如何建設？如何增加評論區(qū)的價值？

a）評論區(qū)增加額外能量，目前一天 100 能量點贊文章消耗較快，評論基本處于無人關注，額外能量只能用于點贊評論

b）評論區(qū)參考微信公眾號，由作者篩選顯示，一方面凈化環(huán)境，另一方面增加作者與讀者互動

c）個人和關注者的留言優(yōu)先顯示，而后根據點贊數和評論時間排序

（2）創(chuàng)作場景

一位深耕傳統(tǒng)行業(yè)的寫作者，寫了幾個月，一直沒有多少贊賞，關注寥寥無幾，在其他社群了解到幣乎社區(qū)，希望提高寫作收益與關注度，搜索幣乎，發(fā)現很多大 V 都在熱門榜，而且一篇文章最高收益過萬，他躍躍欲試，成功注冊后，打開網頁版開始寫文章，他想直接從以前的平臺遷移過來，發(fā)現效果一般，就 Word 復制粘貼，簡單排版后推送在項目分析主題下，文章短時間吸引了很多關注和收益，他馬上再轉發(fā)到朋友圈讓大家來點贊。

全部問題：

1. 文章類型太多，選擇錯誤主題可能影響曝光，如何讓作者發(fā)布在最合適的主題下？
2. 以前寫了很多文章，一篇一篇排版太慢，如何提升寫作者的創(chuàng)作效率？
3. 他想把文章分享出去，發(fā)現摘要文字錯誤，很尷尬，如何避免這種情況？
4. 手機環(huán)境下打開，只能看到當前文章，不支持跳轉或是關注作者，用戶在未下載 App 的情況下容易流失
5. 寫文章時他是否了解規(guī)則？什么樣的文章才是好文章？
6. 平臺如何保護原創(chuàng)文章作者利益？

回答問題 1：如何讓作者發(fā)布在最合適的主題下？

a）系統(tǒng)自動抓取和分析文章內容，可在推送前加上推薦主題或者推薦指數，便于作者選擇

b）發(fā)布主題時，提供作者更多的主題選擇次數，例如三次，增加文章曝光，但是與點贊收益相關，因而增加曝光目前會擠占其他用戶的生存空間

c）平臺可根據該主題的文章數量、關注人數或是活躍用戶數來動態(tài)平衡收益，例如文章相對較少，關注人數不多，那么作者和其他用戶看見這個主題的文章點贊收益權重也更高，那么關注度也會上升，最終達到每個主題的動態(tài)收益平衡

d）作者可對自己的擅長領域打標簽，在個人資料中填寫，系統(tǒng)將自動通過標簽來判斷，并且推薦相關主題

回答問題 2：如何提升寫作者的創(chuàng)作效率？

a）平臺提供從已發(fā)布文章鏈接或是 Word 直接導入的方式，減少寫作者的重復勞動

b）作者可填寫其他內容創(chuàng)作平臺主頁，系統(tǒng)自動抓住以往文章并分類

c）平臺提供文章模版，作者可簡化排版流程，一鍵轉換模版

d）平臺提供定時發(fā)送功能，解決定時發(fā)文與外出情況

回答問題 3：如何避免分享文章錯誤？

a）提供自定義摘要功能，類似微信公眾號后臺，如果出現錯誤，可重新編輯摘要

b）生成圖片分享，用戶可選擇文章重點內容或是自定義內容生成圖片，保存相冊或是直接轉發(fā)至社交平臺，類似知識星球

回答問題 4：用戶在未下載 App 的情況下容易流失

a）手機 H5 頁面支持跳轉至移動端首頁，可查看更多文章或是了解作者相關信息，這樣能夠持續(xù)瀏覽，增加對作者的理解

b）增加收藏文章功能，先微信登錄，后續(xù)通過賬號體系打通，可保留優(yōu)質文章信息，增加用戶對文章的瀏覽

c）支持主題、點贊、踩和查看網頁端原文，讓用戶更多操作。

回答問題 5：如何了解好文章標準？

a）在加入幣乎社區(qū)時，增加用戶協(xié)議一步，而不是默認勾選，讓用戶建議平臺規(guī)則與制度的清晰認知，并且產生使命感，另外，網頁段的用戶協(xié)議頁面目前未適配

b）網頁端創(chuàng)作文章時提供寫作參考標準，可快速了解幣乎發(fā)文的規(guī)則以及適用領域，可彈窗提示或是懸浮在頁面

c）除了推薦板塊，還可加入被踩板塊，既然是去中心化的嘗試，讓用戶一眼就能分辨哪些是好文、哪些是水文，而這些排序的標準就是用戶點贊或是點踩的次數

d）在文章詳情頁下方的預估收益、點贊、點踩這三項可有懸浮提示文字，特別是收益，很多人不了解是人民幣還是 KEY 的數量

回答問題 6：平臺如何保護原創(chuàng)文章作者利益？

a）建立社區(qū)原創(chuàng)文章庫，或者數字內容簽名，例如 Press.One，如果抄襲已經發(fā)表的文章，點贊收益為負，或是封號處理

b）發(fā)表文章時加上原創(chuàng)承諾，如有抄襲，將作者所有收益分配給點贊者和舉報者

c）增加社區(qū)貢獻榜，舉報或是提供線索者能夠得到額外收益，類似初期的摩拜獵人

d）增加信用分，若是長期被舉報，封號處理

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以上就是我對于幣乎創(chuàng)作和點贊評論場景的全部思考。

梁寧老師說：產品能力就是訓練一個人：判斷信息，抓住要點、整合有限資源，把自己的價值打包成一個產品向世界交付，并且獲得回報。

我想，這真的是我們的底層思維能力和認知框架。

當然，任何建議或功能迭代都應當在一個統(tǒng)一的理念下完成，從而邏輯自洽。產品理念和原則一旦確定，此后的所有功能設計都應以此為標準，在發(fā)生爭議或是討論時不能忘記最初的目標以及希望解決的問題。

感謝你有耐心看完這篇文章，想要做好任何一件事都要持續(xù)付出，不忘初心，方得始終。

希望你能夠有所啟發(fā)。

作者：劉禎（公眾號「聽天由己」），現在互聯(lián)網體育領域創(chuàng)業(yè)，擔任產品經理。

本文由 @劉禎 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來源于網絡