2.5.2 问题一：用户是谁？
这个问题看起来很简单，但大多数人的回答都不及格。
模糊回答 vs 具体回答
| ❌ 模糊（不及格） | ✅ 具体（及格） |
|---|---|
| 想学英语的人 | 28岁外企员工，英语中等，想提升口语用于工作会议 |
| 喜欢记账的人 | 刚毕业的年轻人，月薪8k-15k，想知道钱花哪了 |
| 需要专注的人 | 在家办公的自由职业者，容易被短视频分散注意力 |
| 老年人 | 62岁的妈妈，会用微信发语音，其他App用得少 |
为什么要这么具体
三个原因：
1. 你无法为"所有人"设计
"想学英语的人"可以是8岁小学生、28岁白领、58岁退休教师。他们的需求完全不同。试图满足所有人，结果是谁都不满意。
2. 具体的用户画像能指导设计决策
当你面临"要不要加这个功能"的选择时，问自己："小王（你的具体用户）需要这个吗？"答案会清晰很多。
3. AI 也需要具体的用户信息
当你告诉 AI "帮我做一个英语学习App"，AI 会做一个泛泛的产品。当你告诉 AI "帮我做一个给外企员工用的英语口语练习工具，主要场景是准备工作会议"，AI 的产出会精准得多。
不同场景下"用户"的变体
"用户是谁"这个问题，在不同场景下有不同的含义：
| 场景 | "用户"指的是谁 | 举例 |
|---|---|---|
| 做产品/工具 | 使用这个产品的人 | 用待办清单App的职场人 |
| 做数据分析 | 看这份分析报告的人 | 需要决策的部门总监 |
| 写自动化脚本 | 受益于这个脚本的人 | 每周被Excel汇总折磨的自己 |
| 给家人做工具 | 实际使用的家人 | 62岁需要吃药提醒的妈妈 |
注意：用户可以是别人，也可以是自己。
当用户是自己时怎么回答
很多人做个人工具时会说："用户就是我自己啊，还需要回答吗？"
需要。而且要更具体。
不是"我自己"，而是"在什么情境下的我自己"：
| ❌ 模糊 | ✅ 具体 |
|---|---|
| 我自己 | 每周五下午需要汇总5个部门Excel的我 |
| 我自己 | 早上通勤时想听英语但找不到合适内容的我 |
| 我自己 | 月底看账单一脸懵、不知道钱花哪了的我 |
这种具体描述能帮你聚焦到真正的使用场景，避免做出一个"理论上有用、实际上不用"的东西。
检验方法：微信测试法
问自己两个问题：
1. 你能给这个用户起个名字吗？
- 能（"小王，28岁产品经理"）→ 说明足够具体
- 不能（"想学英语的人"）→ 说明太模糊
2. 如果要给这个用户发一条微信，你会怎么称呼TA？
- 能具体称呼（"王哥"、"妈"、"老板"）→ 说明你心里有一个真实的人
- 只能泛泛称呼（"亲爱的用户"）→ 说明你还没想清楚
常见误区
误区一：把用户群体当用户个体
"年轻人"不是用户，"25岁在上海工作的产品经理小王"才是用户。
群体是统计概念，个体才能指导设计。
误区二：描述人口属性而非使用场景
"28岁女性"不如"每天通勤1小时、想利用这段时间学点东西的上班族"有用。
年龄性别只是标签，使用场景才能指导功能。
误区三：用户≠付费者
做给老板看的数据报告，用户是老板，不是你自己。做给妈妈用的吃药提醒，用户是妈妈，不是你。
搞清楚谁真正在用，才能做出他们真正需要的东西。
快速自检
在进入下一个问题之前，确认你能完成这个填空：
我的用户是 [一个具体的人/角色描述]，
TA 在 [什么场景/情境] 下会用到我做的东西。如果填不出来，回到 2.4 节的三维用户画像工具，做一个更系统的分析。