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干产品经理这行，最头疼的可能就是猜用户心思了。

以前做需求分析，基本靠老经验，用户说想要A，你给了A，结果人家实际需要的是B。

数据呢？等你拿到手，市场早就变了，这滞后性简直能急死人。

场景还原更是离谱，你以为用户在办公室用你的APP，结果人家可能蹲在地铁站，信号时好时坏。

不是产品经理不努力，是传统方法太局限。

经验这东西，有时候就是个坑。

老员工说“我当年就是这么做的”，结果目前的用户早就不是当年的用户了。

数据滞后就更别提了，上个月的用户行为，这个月参考价值能有多少？场景还原偏差更是家常便饭，你脑补的用户场景，和真实情况差着十万八千里。

AI这东西出来，算是给产品经理松了口气。

以前是“经验驱动”，拍脑袋做决策，目前是“数据+算法”一起使劲，相当于给你配了个超级计算器，还带显微镜功能。

它能把用户的行为数据串起来，像拼图一样拼出完整的场景，你不用再瞎猜了。

AI怎么改变需求分析的游戏规则

AI不是来抢饭碗的，是给你搭个梯子，让你看得更远。

传统分析像在黑屋子里摸大象，摸到腿说像柱子，摸到耳朵说像扇子。

AI呢？它能把屋里的灯打开，让你看清整头大象，还能告知你大象刚才怎么走的，下一步可能往哪走。

效率提升这块，真是肉眼可见。

以前画个用户旅程图，团队得开好几次会，改十几次稿，没三天搞不定。

目前用AI，把数据丢进去，两小时就能生成初稿，你再人工修修补补，半天搞定。

这时间省下来，干点啥不好？

深度也不一样了，以前用户说“我想减肥”，你就给个运动打卡功能。

AI能挖得更深，看看用户说这话时在哪，当时在干嘛，是不是刚吃完火锅有罪恶感，还是刷到了别人的马甲线视频。

说不定人家真正的需求是“想在同事面前秀身材”，而不是单纯减肥。

四步走实战

第一步，先让AI帮你找场景。

你得告知AI你要啥，列如用户画像标签、核心功能、竞品哪里做得不好。

把这些“种子”丢给ChatGPT这类工具，再结合百度指数看看哪些场景用户讨论得多，AI就能给你生成一堆场景假设。

我见过一个教育APP，用这招挖出了“家长陪孩子写作业时情绪崩溃”的场景，之前谁也没想到。

场景挖出来了，就得拆解开看。

用户是谁，在什么环境下，为啥要做这个行为，有啥痛点。

AI能帮你建个关联矩阵，把这些要素串起来。

更狠的是，目前还能结合智能手环的心率数据，看看用户做某个行为时是不是真生气了。

有个健康APP就靠这个发现，深夜用冥想功能的用户，不是睡不着，是被同事气到了，想平复心情。

然后是画用户旅程图，以前手绘，一条路径画半天。

AI能自动提取用户的行为序列，列如用户打开APP→点首页banner→加购物车→放弃支付→退出。

把这些节点标出来，障碍点一目了然。

支付宝老年版就是这么优化的，AI发现老人总由于字体太小退出去，直接把字体调大，用户留存一下就上来了。

最后一步，把需求变成功能，还得验证好不好用。

AI能帮你评估每个方案的成本、用户价值、技术风险，排个优先级。

你不用瞎试，AI能先模拟一下，列如某电商APP用AI预演结账流程，发现少了个“代金券自动勾选”按钮，加上后结账率立马涨了12%。

当然，AI也不是万能的。

你得带着批判性思维用它。

算出来的结果，找30个真实用户聊聊，看看他们的实际行为对不对得上。

历史数据也得翻出来，近半年的用户轨迹和AI分析的匹配吗？我之前见过一个社交产品，完全靠AI推荐，结果用户天天刷到重复内容，最后都跑光了。

不同行业用起来也不一样。

银行的AI客服能听出用户说“理财咨询”时，语气里的犹豫，知道人家实则怕亏本，想要“安全感”，医疗APP用AI还原慢病患者的生活场景，准确率能到89%，比人工调研准多了。

后来AI还会更厉害，结合眼动仪看用户盯着屏幕哪里，面部识别看用户是不是真笑了。

但欧盟都出法案限制了，用户数据不能瞎用，这根弦得绷紧。

说到底，AI就是个增强工具，不是决策替代者。

产品经理后来得会两件事，一是怎么跟AI说话，也就是写提示词，二是怎么验证AI的结果，别被带沟里。

行业也得快点搭个伦理框架，数据隐私得保护好，算法也得透明点，别搞得神神秘秘的。

产品经理的核心竞争力从来不是会不会用工具，是懂不懂用户。

AI把数据理清楚了，你就能腾出时间去琢磨用户的真实感受。

这才是AI真正的价值让机器做机器擅长的事，让人做人擅长的事。

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