理解用户，靠算法还是人性？

随着数据和算法在用户理解中的重要性上升，传统产品经理的角色正在发生变化。Google和Facebook等大型科技公司中，产品经理的角色已经从直接理解用户转变为设计和管理实验来验证假设。用研团队的作用增强，产品经理与用研的比例接近1:1，专业用研方法多样化。尽管问卷使用减少，但访谈和日志观察等传统用研方法仍然重要，特别是在制定产品大方向和可用性测试时。

由于大型产品的用户量巨大，传统的访谈和问卷方法的可靠性受到质疑，决策者更倾向于相信数据驱动的结果。用研部门趋向于开展不需要工程团队参与的大规模定量实验。问卷调查仍然有其位置，但更多地与产品上下文和实验设置相结合来解释用户行为。

产品团队理解用户的必要性并未降低，只是方法和手段有所变化。对于数据较少的初创公司，传统产品经理的角色仍然关键。随着行业发展和算法技术的成熟，产品经理应对的策略包括数据的有无、行业变化的快慢、领域的新旧、市场的有效性、产品类型、决策的主观客观性、影响的长短、决策的重要性和频繁程度。这些维度可以进一步分为三组，分别关注快速变化的早期领域、难以数据化的产品和基于人性的重大判断。

尽管算法在某些方面可能占据优势，但人类的洞察和决策仍然至关重要，特别是在新业务和重要决策中。最终，产品经理需要学会与数据中台和算法共生，以发现和满足用户价值。

文中作者苏杰是前阿里产品经理，现为创业者服务业务工作，并提供产品创新独立咨询。