用户的产品心智，本质上是用户对产品的认知和判断 —— “你是谁”、“你能解决什么问题”、“你值不值得用”、“你是否比其他产品更好”。英国华威大学营销学教授Peter Doyle提出的价值驱动理论（Value-Driven Marketing）中指出，用户对产品的感知主要围绕四个维度构建：
- 功能性价值（Functional Value）：能否有效满足实际需求/能否有效解决问题？
- 经济性价值（Financial Value）：是否具备成本优势？
- 社交性价值（Social Value）：能否构建身份认同与群体归属？
- 心理性价值（Psychological Value）：能否满足情感需求？
对于像酷家乐这类的工具型产品，用户的价值评估呈现显著的工具理性倾向，相比情感或社交属性，用户更关注工具的任务完成能力或功能实现情况。基于此，本文对用户产品心智的探讨将围绕其功能性价值展开，涵盖三个核心维度，分别是产品相关度、产品独占性、及产品渗透度。
1. 产品相关度
工具型产品的首要任务是高效、稳定地帮助用户完成工作，如果产品的核心功能不匹配需求或无法顺畅执行任务，就不会在用户心智中形成长期且正面的产品印象。
例：酷家乐工具是否可以帮助我在用户谈单过程中迅速渲染出一张高质量的室内设计效果图？
- 这款工具是否能帮助我高效地完成特定任务？
- 其功能是否精准匹配我的需求？
- 体验是否稳定、顺畅，能够让我长期依赖？
2. 产品独占性
工具型产品往往面临同质化竞争，产品之间在基本功能上可能相差无几，因此，技术壁垒、创新性、和卓越体验成为占据用户心智的关键。
例：是否率先实现AI自动出图、是否有独特的交互设计、是否有更强的生态拓展和适配性？
- 产品相比竞品有什么独特优势？
- 是否提供了行业首创或更智能的解决方案？
- 在技术、体验、效率上是否有明显的壁垒？
3. 产品渗透度
一个工具的市场占有率和行业认可度都会影响用户的价值感知，尤其是协作型工作，当团队或行业内大部分人都在使用同一个工具时，切换到其他工具可能会带来额外成本，因此主流产品往往会形成强大的网络效应。
例：当地近七成装修公司都使用xxx作为工具、学校设计项目中组员都使用xxx出图。
- 这个产品在行业中是否广泛使用？
- 我的同事、同行是否都在用它？
- 选择这个产品是否能提升我的职业竞争力？
在探讨研究方法之前，我们先一起来看看为什么了解用户的产品心智至关重要。
1. 预期校准：管理隐性承诺并定位错位预期
产品心智 ≠ 产品客观特性，即便产品并未承诺某项功能，但用户在长期的信息接触和市场氛围中，也会对产品形成某种期望，企业需要及时捕捉并管理此类错位预期，以降低用户落差感。
比如用户购买洗衣凝珠时，通常会预期它具备 “衣物清香、清洁除菌、防止串色” 这三个核心能力。假设某品牌的洗衣凝珠仅支持清香和除菌，且前期从未宣传过能防止串色，但用户在使用后可能仍然会觉得体验被削弱，甚至产生负面评价，从而流失。
2. 用户筛选：并非所有用户都适合你的产品
研究用户产品心智的另一个关键作用是识别Poor-Fit用户，优化资源配置。
Poor-Fit用户指的是产品与他们的需求匹配度较低的用户，这类用户往往会频繁向客服反馈问题或投诉，导致运营成本倒挂。此外，产研团队可能因Poor-Fit用户的需求，错误地调整功能，导致产品定位滑坡，损害目标用户的体验。
3. 竞争制图：心智战场的地理测绘
企业常开展的竞品分析多关注产品功能、技术参数、价格体系等客观指标，但用户的认知往往不会与这些客观对比完全契合。因此，构建心智地图有助于找到认知突破点，优化市场策略。
比如一款产品即使具备最先进的功能，若用户未能感知其独特价值，仍可能选择竞品，如果能定位薄弱认知区域，针对性重塑用户认知，便可放大产品优势，占据用户心智的一席之地。
本框架基于前文提及的产品相关度、产品渗透度、产品独占性三大核心维度，结合用户显性认知与NPS净推荐值，构建用户产品心智立体模型。
1. 用户显性认知
在未进行任何价值提示或选项引导的情况下，通过开放性提问让用户分享当下的对产品最直观、最本能的看法，这些反馈往往代表着最容易被调用的心智内容，也就是主导或显性心智。常见提问方式包括：
“您对xxx的印象如何？/ 在您眼中，xxx是一个怎样的产品？/ 如果用几个词形容xxx，您会选哪些？”
此类问题通常放置于问卷最前，避免用户的回答受到其它问题的暗示。收集到的结果常以词频分析、主题建模等方式呈现，有时也可结合情感分析进行正面、中性、负面分类。
2. 产品心智核心三维度
产品相关度
A. 产品心智/价值主张分析
在用户自发表达之外，需进一步判断用户对产品侧预设的核心价值主张的认同情况（通常以多选或量表形式呈现），尤其是那些未被主动提及的“弱心智”或“潜在心智”。
调研中，价值主张的设计需贴合产品的真实情况与目标用户的核心痛点，以工具类产品为例，可参考以下具体语句：
- “该工具可快速上手，无需学习复杂操作”
- “该工具性价比高，能以合理成本满足专业需求”
- “该工具智能化程度高，无需过多手动操作”
另外，由于用户的价值感知往往与其产品使用程度密切相关，建议可从下述三个方面对用户进行分群，判断价值感知差异：
- 时长：使用多久了？→ 识别新用户与老用户
- 频率：使用频率？→ 识别高频用户与低频用户
- 宽度：使用过哪些功能模块？→ 识别用户功能认知与使用广度
举一个例子：数据显示深度用户普遍认同某项核心价值，将其视为产品的“Aha Moment”，并因此持续使用，但轻度用户对该价值的感知却偏弱，这个差异可视为产品价值传递的问题信号，需引起注意。
B. 产品使用场景/完成任务 – MOT分析
然而，价值主张仍停留在较为抽象的层面，需进一步落地到产品支持的关键任务或使用场景中，并结合MOT（Moment of Truth）关键时刻分析，衡量用户在“预期”与“实际体验”之间的差距（Gap），定位断层点。
- 高吻合度（>80%）：用户实际体验符合或超出预期，该场景是产品的核心优势。
- 中吻合度（50%-80%）：部分用户体验符合预期，但仍有改进空间，可能涉及功能优化或用户教育。
- 低吻合度（<50%）：说明预期与实际体验差距大，可能存在用户认知误差、功能缺失或交互障碍，需重点关注。
吻合度的基准阈值（Benchmark）需结合产品类型、行业特性与目标用户群体特征灵活调整，不可一概而论。定位到断点后，需进一步拆解问题颗粒度，例如：某产品调研数据显示“AI生成数字人视频”这项任务的预期错配较为严重，则需深入分析是 “模型质量”、“口型同步”、 “语音自然度” 、还是其它方面出了问题。
产品渗透度
产品在用户心智中的渗透并非一次性完成，而是分阶段深化的过程，可通过三级产品建设金字塔模型，对产品在用户心智中的位置进行评估：
- “我听说过这个产品”（整体认知度/认知层） → 用户心智的入口，决定用户初始选择池
- “我尝试过这个产品” （曾经使用过/体验层）→ 用户认知到行动的转化
- “这是我最常用的产品” （最经常使用/依赖层）→ 用户已经形成依赖，产品在用户心智中占据稳固地位
对比各阶段的渗透率和转化情况，可识别用户心智流失点，以上图为例：
产品A在认知度与尝试率层面高于产品B，但转化为长期高频使用者的比例明显偏低。此时研究需聚焦用户前几次使用产品后形成的核心判断，例如：核心价值是否在早期使用中被清晰感知、实际使用场景与用户真实需求是否匹配、关键功能是否达到用户的基础预期（稳定性、效率、结果质量）？
产品B的认知度与尝试率相对较低，但一旦被尝试，较高比例用户会转化为高频使用者。此时研究重点则在于当前哪些用户或场景更容易成功感知产品价值、这些用户形成“这是一个好产品”判断的关键触发点是什么、该心智路径是否具备可复制性等。
产品独占性
该维度聚焦产品在用户心中所占据的独特价值位置，即产品的核心竞争优势和壁垒。
通过对比本品与竞品在用户心智上的相对定位，可以划分出三种心智区域：
- 防御区：已经建立起心智优势的区域
- 机会区：同类型产品心智表现均不佳的区域
- 警戒区：明显低于竞品心智表现的区域
2. NPS净推荐值
前述各维度更多回答“用户的产品心智是什么、哪里出了问题、为什么”，而NPS则承担“心智总账”角色，反映用户整体判断后的外显结果，即用户是否愿意为产品背书。
注：NPS作为行业通用指标，已有成熟的分析方法与应用体系，本文不再赘述。
- 产品心智并非静态指标，而是随产品迭代、市场环境与用户经验不断演化的动态认知结构，因此，对用户产品心智的研究不应止步于一次性诊断。
- 文中涉及的案例、数据及图示均为方法说明目的下的示意性构建，相关内容均经过二次加工与适度抽象，不代表任何真实产品或实际调研结论。
- 本文所提出的用户产品心智研究框架，旨在提供一种分析视角与结构化思路，而非可直接套用的标准模板。在实际应用中，研究者仍需结合具体研究目标、产品类型、用户结构与市场阶段，进行相应调整。
