一句老话说：早一步是先驱，早两步是先烈
下半年社区团购突然火热，大佬们纷纷下场入局。前两年多少先烈倒下，大佬下场前兴盛优选、十荟团、每日优鲜等也还苦苦焦灼，更别说盒马生鲜、钱大妈、谊品生鲜之类的生鲜电商，这个战场一时火热无量。
回想2020年3月份，疫情管控，旅游业全部瘫痪，一时间一众旅行公司涌入生鲜电商，切的用户群是以传统线下旅游分发渠道辐射的客群。
对比目前的美团优选、橙心优选、兴盛优选、十荟团、每日优鲜之类，都没有实体，而是和社区商户结合作为自提点。
这个点上做一个预测：
①新型社区团购，大众用户更多作为薅羊毛心态？
②品类的广度很难达到社区生鲜实体的体验感？
③即时获得，是生活场景中社区用户需求的
④社区团购方向会是品质优选类？供应链的优势
如果优惠，社区用户就薅羊毛，假如一直薅羊毛一直补贴把社区实体干掉了，资本家会不会涨价，然后两头挤压？
如果会，那还有个前提，资本这场战争提升的是仓储、物流、配送效率，并没有提升和改变农副鲜生产力结构，社区用户的天然即时需求仍然存在，那自然还会催生灵活多样的触达渠道。
说需求分析像是需求管理的催化剂，从用户需求到产品需求的过滤器。需要经历透过现象看本质的过程，iamsujie提出了典型的Y模型，找到用户的本质诉求然后形成产品功能。
从问题到解决方案，其实是解构和建构的过程，解构用户（打的够散，看到真实世界） 建构产品（极具收敛进行产品提炼）。
每个城市大概都有个叫富人区的地方，在重庆的渝北区被本地人叫做富人区，印象中那里的人口密度要小得多、道路也宽敞、房屋也稀疏，还有个典型特点就是别墅盘数量多。
之前旅游团队做数据分析，地域*客单价纬度数据的呈现也说明了这个问题，重庆主城9区+区县，按照区域划分渝北区的客单价果然第一☝️
#数据分析# 也是用户研究的一种方法，信息化的进程让现在人们越来越多的行为、生活中越来越多的对象被数字化了，数据的大量产生为数据挖掘、人工智能提供了更多可能性。我们的起居、出行、沟通、消费、偏好等映射到不同的载体上面，再与关联动作的数据叠加，展开到时间线、空间，会得出充满想象的结果…不过数字化存在对真实世界信息的压缩，所以数据分析之后相对应的还会有辅助真实世界验证。
在活动运营中同样有数据分析的部分，活动运营会基于已有信息作出战术方向部署，然后提取相应数据进行分析佐证推论，尝试分析解释，修正下一次活动运营。
既然数据后续也会用到，就应该在产品设计中尽可能早地做好数据预留采集点，建筑中有小工会专门做“预留”各种管线，然后才会有大家看到的混凝土搅拌车过去浇筑混凝土。同样是产品，又是一样的味道。差别在于工程的预留会构成产品的使用实体，互联网产品的数据预留点用来帮助策略和产品优化 #ispiik小站#
大概4年前和深圳同天下Boss Sky（很重要的一位亦师亦友的前辈，可惜后面由于所在团队的缘故，没能顺利与之合作并且中间产生了一些疏远，真是人在江湖身不由己…代表产品是旅游批发组团系统-小强ERP、知识社区-小强学院、旅游地接系统-OTAS）在成都第一次碰面，当时聊到旅游交易系统集团化场景中的数据中心化问题，我们勾勒了如图这个低保证的图片，我拿来作为后来给boss的演示
很熟悉的味道：尽可能早的低成本的可用性测试进行验证，这就是个纸面demo。有时自己也会随性的画一些线框，甚至在excel上面呈现低保真原型，或者在原型工具上面贴一些控件
一句话就是：通过demo或者产品➕人物 地点 事件 产生 结论 分析，促进产品改进或者创新
再说#用户研究# ，接触到的大多传统中小民企基本是没有的，因为大多人根本没搞清楚客户和用户的区别、也没搞清楚用户个体和用户群的区别。
【常见的误区就是】：
1、产品是为用户设计的，但是却不断的问客户我们的产品该如何改进，客户能代表用户吗？不能。客户只会让自己利益最大化
2、接触一些用户，了解到了用户感人肺腑的需求，将其以为是产品用户群的需求。个体不等于产品典型用户，典型用户是用户群，你接触的可能根本不是典型用户，方向不偏才怪
传统旅游批发一直比较痛苦，中间隔一层终端门店，总感觉距离真实用户差了点距离。且不说鸡和蛋的问题，假定已有的产品也具备了相应的用户，至少应该采用活动运营的思路，去找数据佐证推断，产品设计上曾做了这个思路（未来的旅游产品中可以形成如图1的信息闭环），可惜现在还未实现。这个也是旅游行业太多参与方导致的现状，但是从产品的低耦合角度去看这种产品模块，或许有新的空间。#ispiik小站#
淘宝 我的快递那里，之前是菜鸟驿站。
今年前面上线了 支持还没有到达驿站 就点击提交取件，给个缓存池 不必要非得临场操作 导致终端体验要崩溃
最近又上新 大数据上线 可以看👀驿站每天的高峰时段曲线 错峰取件。
这个点上驿站成了稀缺资源，反而用户的时间宽松，挤压一下用户。
驿站获得了更灵活的人力强度分配，稀释了人流，提高了人流有效性和体验。之前说驿站干掉不少小便利店🏪那进一步 驿站的坪效还能提升了
产品是什么？
是人与世界的交互方式。假设这个交互方式有趣有的玩儿，那得给用户价值、给创作者价值。
没有价值的东西用户不买单，创作者也得玩儿完。为什么没有价值啊？你的东西在用户那里不work呀，抖音上有很过个搞发明的号，看了下有个“大酱有想法（爱发明）”300多万粉丝，为不work的产品提供了充足的案例，有兴趣可以观摩（这里产品但从视频里的发明物）
don‘t make me think是小马哥很推崇的一句话，腾讯出产品经理，足以看出在产品范畴里，这句话的分量。
用户没有错，即便有错，也是我们选错了用户
看到阿里旺旺的反垃圾系统产品案例，前期是关键词+手工处理，直到2011年才上线真正的反垃圾系统，分为3个溢出池：
最底一级的——【离线系统】天为单位的对历史数据智能学习、抓取、比对识别，处理掉这个时间维度的异常并向未来世界提供宝贵的特征库，解决大部分准确性和覆盖率
中间级的——【准实时系统】小时为单位对天累积数据进行上面动作，站在正在发生的维度，提供在线系统的参考值，面向未来时间实现可能的支撑
表层级的——【在线系统】实时的对消息进行基于底层系统的特征值比对识别
这个产品设计的拆分，处理主体：id、动作和消息，然后需要比对特征库，一个问题拆分城3个问题解决，将准确性、覆盖率、及时性综合实现。
思路非常巧妙，试想如果不进行拆分，那意味着随时对历史数据累积跑批，然后处理特征值，实时消息即时比对，资源估计被吃的够呛。
这可是类似于微积分的模式了，而一分三，则像是对一条曲线覆盖面积求解时候，采用直方的模式进行划分计算，不用大量的积分动作、同时划分清晰、数量可观，在满足需求的精度范围就可以收工。其实上面那个反垃圾系统最小可控时间单位是小时。
产品是建立真实世界的虚拟世界映射，能够将现实的东西数字化的呈现，无疑是消除了巨大的信息 不对称。
之前关于线上消费时候有个切身感受：
少年时期生活的环境，没有今天很多的mall也没有很多专卖店连锁店，那时候的体会就是买卖要看买家和卖家的沟通水平，能砍价的能忽悠的能周旋的，这些才是影响买卖质量的因素（价格拿的好不好、货拿的好不好），你不晓得自己是不是比别人买的贵买的差。
但是线上购物很大程度我可以不用砍价，特别是垂直类的B2C，不担心货品，同样的以前的线下购物需要将眼前商品和自己的知识库比对，线上购物则是眼前商品和所有同类商品比对，参照的信息坐标更全面了。
拥有了更广阔的信息，更优质的体验，这就是我个人购物选大店，垂直类B2C消费倾向的原因，极大降低了决策成本。
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回到人们对于世界的理解，我们对抽象出来的东西感到内心确定性的满足，但本质上抽象也意味着信息丢失，就像《三体》地球往事中所说，质子从低维向高维还原的过程中存在的信息丢失一样。我们面对抽象的信息同时意味着信息缺失造成的不对称，比如：我说5分钟后见面，这是个极具抽象的概念，背后有大量的经验经历知识作为基础，距离是多少？交通工具是什么？平均速度？加速度？阻力?干扰因素？
你对背后的信息一无所知，这就是不对称，更何况当你面对一个对背后信息一无所知达成的既定状态结果 根据结果去推断未来行为的时候。内心又会充满不确定感。
复杂的心里路程！落到产品设计中，好了，对于这个标的，给与feature和rule回应吧。