AI 年代，产品司理能够运用 AI 的才干进行处理、剖析和优化数据，但是 AI 无法替代的是产品司理对体会洞悉的才干。所以，体会洞悉才干对产品司理是十分重要的。那么，怎样取得产品体会洞悉呢？一同来看一下吧。
src=AI 年代，产品司理能够运用 AI 的才干进行处理、剖析和优化数据，AI 无法替代的部分是产品司理对体会洞悉的才干，这依靠于咱们人类所特有的同理心以及关于事务的深刻了解。
这一部分原因来自于企业安排架构自身的问题，产品司理常常被定位成需求接受方，首要对接出售 / 事务 / 客服等内部方针，无法接触到实在的用户，能依靠的只要数据埋点上关于用户行为的监测。
别的，产品司理并没有一个直接有用与用户在运用场景上树立联络的东西，这导致关于用户用的 爽不爽？、 满不满意？、 愿不愿意引荐？ ……这类用户心情和感触知之甚少。
长时刻以往，产品司理关于产品开展的话语权只会越来越小，这类型产品司理也必然会面临 AI 的替代。
当下，产品体会调研在许多公司面临的应战迥然不同，首要表现为以下 4 类常见的窘境。
其次在用户的调研上不知道他们有什么特色？要怎么触达他们？详细问什么内容？怎么去提高回复率？以及怎么运用这些数据进行产品体会的改进？
现状是：用户运用产品的途径越来越多源，非信息化的方法进行反响搜集，很简单构成数据质量上 失真 。
一起，过后回想式的所获取调研数据，用户在填答时其实现已遗忘了大部分线. 无法打通端到端的监测
现状是：公司内部不同部分、不同职工存在极大的数据壁垒，按周期调研耗时长、反响慢。
现状是：用研同学拿到数据后，短少往后面环节推动的原始动力。用户体会成果难以和企业内部的改进机制强联合。
能够主动地继续地与用户发生联络的方法，获取到产品体会洞悉。接下来我就手把手教你经过「产品体会洞悉 -FARS 模型
浩客 XM」用户体会调研东西，进行实践的事例操作，让我们即便在 AI 年代，仍然能够发光发热！二、产品体会洞悉 -FARS 模型
产品体会洞悉 -FARS 模型（ 龙国富原创）为了便于了解，我构思了的「产品体会洞悉
FARS 模型」，是从 事务、用户、体会 三个维度动身，三个维度别离的对应联系是，事务→功用、用户→行为、体会→成果和感触。功用（Feature）：产品的功用场景是什么？
特定场景中运用产品的旅程，并从终究的方针使命成果和感触状况来推论，产品给用户带来的价值（功用价值 & 心情价值）。举个比如。
假定我是某航司小程序的产品司理，最近对产品进行了一轮迭代晋级，需求对产品改进进行体会洞悉。根据FARS 模型，事务上首要能够根据产品功用拟定方案表。接着，在行为上，明晰地知道自己的用户、清晰需求发生的场景。根据「投进用户、显现页面、弹出机遇、弹出战略
然后，找到满意特定条件的用户之后，树立对话联系，弹出「体会调研的问卷」，获取用户的心情和感触，乃至是需求背面的深层原因。
我挑选某航司小程序中「改签或退票」模块进行产品体会洞悉操作演示为例，操作会分红 4 个过程。
我需求在「浩客 XM」进行一些根本的账号注册和运用信息完善。完事之后，进入「运用设置」模块，在 SDK 代码的 Tab 中，获取到「追寻代码」。这个代码是要发给你们技能小伙伴的，只需求粘贴在指定的方位就能够，几分钟的事。
「改签或退票」在产品功用体会调研需求从成果、体会以及未来改进上规划，问项别离是：你以为 xx 航司在改签或退票审阅速度怎么？（十分慢→十分快）
问卷规划好之后，接下来便是要让问卷在方针用户在特定的页面呈现。投进设置：只要经历过「改签或退票」场景的用户才会成为调研方针。在企业视角：场景触发的调研用户关于运用产品的回忆新鲜且实在，根本只要在运用途径上经过某个场景，才会被归入到调研的规模，这样确保是环绕详细场景打开的，一起在数据质量上也具有可信度。
用户挑选了在 2023 年 1 月之后注册的用户，他们在取得「改签或退票」审阅后的成果页上，会触发弹出该问卷。
用户一起满意多个点评、问卷投进规矩时，随机弹出一个。发布投进后更改投进规矩，不重置投进（不对已提交用户投进）。在用户视角：及时（实时）的调研，也会让用户感知到企业关于用户意见的关怀，天然用户积极性高，反响问题也就更挨近现实、更有针对性。
浩克供给的才干能够做十分多的组合，能够根据不同的事务需求，自界说产品体会调研的战略。
实时搜集用户反响，能够从单个用户或全体用户不同视角切入，剖析用户关于产品功用的体会反响。产品司理比较常面临的状况是：开发者 / Boss 对用户心情 / 喜爱 / 感触有疑问时，你能够透过用户实在反响回来的状况，不是我怎样想，而是用户怎样想。
产品体会举动闭环（ 龙国富原创）在收集获取用户体会数据之后，产品司理再把用户的声响进一步转化为产品的问题、技能的问题等等，反响到各个内部事务单元（环节）。
关于不同的环节，其事务方针是不一样的，相应的绩效目标也是如此。把体会数据和运营数据进行横纵面 剖析
再来，是树立职责人准则。例如，针对每一项体会改进，都要清晰其榜首职责人，意图是当该问题发生时任何人都能够敏捷找到职责人，从而为解决问题节约很多的职责推诿时刻。
落地改进后需求进一步界说监测的规模以及目标追寻，与用户体会数据调研构成闭环，更好地构建超卓的用户体会方案。
我以为产品司理作为其间一个要害节点，经过单点切入，能够直观快速让办理者看到成效，给办理者满足的决心在企业内部全面推行体会办理。
比较一上来便是全面体会办理导入的做法，这样部分成功逐渐引导全面体会办理开展的作业，协助团队和 CEO 设定了预期，也防止因为方案开展缓慢而或许发生的急躁心情。
别的，以 货 为中心正向以 人 为中心改变。关于产品司理的未来工作开展而言，抓住了用户的心情，才干真实取得商业上的成功。我是一个人工智能的乐观主义者。当涉及到了解国际和做出决议计划时，人类一定要参加其间。这将有时机，让咱们从头考虑用户体会，使其尽或许有用地传递爱与温暖。
龙国富，大众号：龙国富，人人都是产品司理专栏作家，CxHub 主办人。致力于终身学习和自我提高，共享用户研讨、客户体会、服务科学等范畴资讯，观念和个人见解。
