需求：正确理解用户需求 x 恰当的需求满足方式 = 产品的成功
怎样算正确理解用户需求？用户需求有两个特性，注定永远无法100%正确理解，无法100%满足。
- 宏观看似一致统一的需求，其实千变万化，从而同一件事情会有无数公司在做，解决无数细分需求点。
- 需求是随时间流动演变的。20岁需要的东西30岁可能厌弃。20岁安卓，30岁苹果。20岁小米，30岁华为三星。
针对1，不100%正确理解，但应该尽量接近正确。需求分得越细，则越逼近真相，如果产品仅服务一个人，不断迭代满足这个人的需求，那么自然会逼近100%满足。但产品不能仅服务一个人。那么，需要这个过程：
- 确定行业目标用户总需求
- 对用户分群
- 分析某类群用户个性需求
- 产品主要功能满足某主要类群用户需求
- 产品次要功能满足次要类群用户需求
以区块链行业为例。
1.1 确定行业目标用户总需求
拍脑袋可知，当前关注区块链行业的，有两大总需求。
- 总需求A: 资产增值需求，设占比90%
- 总需求B：生产需求，寻找创业机会，或从业中寻找生产资料，设占比10%
1.2. 对用户分群
将具有A类总需求的用户，分成了9类型，B类总需求的用户分成4类型。
A类这么划分的原因为，风险偏好和投资的知识门槛是共同影响用户需求的两个关键因素。也可以是其他因素，例如风险偏好+财富水平。
B类划分的原因为，生产职责是影响生产需求的最重要因素。
也可以选择其他因素进行分类。关键在分类之后，就能看出各种产品的定位边界在哪里，对哪些用户群能起作用，事半功倍，对哪些反之。
例如，“价值投资”是一件高知识门槛的事情，需要深入学习，分析理解投资对象。那么“价值投资”适合：A3，A6，A9，而不适合A1，A4，A7。
尤其A7，高风险偏好+低学习能力，推A7用户进行价值投资，丢给他们大量干货深度分析资料，他们不会觉得兴奋。更符合他们口味的是“每日行情分析”，直接告诉他们会涨会跌。这类用户花在盯价格变化的时间远多于研究投资品资料的时间。他们会是交易所的重度用户，狂人行情分析公众号的，而不会是巴比特APP的重度用户。
再比如，对于A1用户，最符合他们口味的是银行理财，房地产，货币基金，股市中的指数基金，币市他们基本不会碰。或者币市中若能推出指数基金模式，也会争取到一部分的这类人。
又如，智能投顾挠到的是A2，A5，A8类学习能力中等人群的痒处。最不能碰到的是A9用户，如李笑来属于A9+B4。我也属于A9，不会信任智能投顾，而更相信自己的知识和眼光，虽然不一定能胜过智投。
当然，不同用户的需求不是绝对不同，会有部分交叉，李笑来也会偶尔看看行情分析，盯一下k线。但每种形态仅有一类最佳用户。创业公司资源有限，需抓住目标用户打透。不然容易出现产品越做越臃肿，啥都有，又因为资源有限，每块都没有做到最好。
以A9类用户为例，我投资EOS之前，在巴比特上，找不到太多有深度的资料。对我最有帮助的是“EOS引力区”的大量文集和统计资料，因为做价值投资需要从各个维度了解投资品，而不仅是价格或者论坛普通小白的吐槽，或开发引导。A9用户会成为引力区的粉丝，却难以成为标榜价值投资的巴比特的粉丝。
再比如，以巴比特的行情功能为例：
其一，行情只搜索得到主流币种，搜索不到全量小币种（例如CTE职业链）。那么A7，A8类用户就没有抓住。假设原因为专注价值投资，放弃非价投者，那么又存在对价值投资者服务不到位的问题。
价投者关心程度 官网>币介绍>市值>价格。而由于价投者对价格的弱需求，其实价投者比较需要的是价格触发提醒功能，而不太关注实时波动。
还有块讯功能存在的问题：
这个功能的特色是“快”，主目标人群是对新闻敏感的投机者，但学习能力较低的A4，A7。那么就需要有直截了当的看多看空投票。
若不是定位给投机者，价投则需要的是更可靠，系统的资讯整理，而不是“快”。
那么问题来了。资源有限的情况下，该做什么样的产品形态，争取哪些用户？
加上用户群占比划分就清楚了。
占比如果有条件可以调研获取准确值，没有可以采用有根据的预设。风险偏好从统计学角度看呈现正态分布。学习能力则呈线性递减分布。
从占比分布来看，要在资产增值需求方向做到业内第一，抓住A4，A5，A6的用户，则抓住73.2%的占有率。
而巴比特APP目前的最大特色是全面，抓得最好的是B1-4类用户的需求，总占比10%。可能是源于巴比特从服务极客，创业者起家，长期听这类用户的需求反馈迭代而发展成如今形态。但这样的形态也导致巴比特没有抓住多少这轮牛市里新涌进来的A类用户。从非小号和巴比特的搜索指数热度对比上可以明显看出。
1.非小号核心功能之一报价机器人打的是“极致便利的报价”。满足了A类下的A1，3，4，5，7，8类近84%的需求
2.核心功能之二，交易平台排行榜，打的是所有A类用户的刚需：了解交易平台是否靠谱。
可以说非小号打透了主流用户群的主需求点，从而获得最大的牛市用户红利。
后来其又推出资讯聚合+币种资料聚合，针对高学习能力者进行了拓展服务。进行更多竞品对比的话，也会发现巴比特擅长的B类用户也部分被抢夺了。
从数据可看出：
- 竞品明显增长而巴比特用户不增长，说明牛市带来的新用户（既有A类也有B类）巴比特都没有抢到。
- 金色财经，币世界这类主打新闻而非行情的竞品同样没抓住A类主需求，即交易需求（交易需求第一价格，第二平台），从而被非小号远远甩开。
牛市才进场的用户必然以低学习能力的投机者为主。虽然巴比特倡导价投，但先有量，后沉淀质才是可靠的打法，否则容易被后来者单点突破拿到海量用户后，裹挟更大的资本，资源，逐步取代。
接着还得问一个重要的问题：巴比特该转而服务投机者吗？
我不这么认为。原因两点。
- 随着牛市终结，关注实时价格的投机者大幅减少
- A类用户的本质需求，不是价格，而是怎么赚到钱。
所以非小号打法的红利期已过，不可复制。牛市不在了，用户想资产增值的需求依然在。用户的需求和现实之间的矛盾不再是消息是不是够迅速实时，能在哪里买。而是不知道如何资产增值。那么，满足这个需求，两类办法：
- 教用户做，提供内容和工具等
- 替用户做，做出承诺，给出实际效果
先说教用户做，即提供内容。目前巴比特提供的内容，到满足A类用户需求之间有一道鸿沟。
再看B类。
生产素材的要求是新，准确，全面。现状和需求贴合。
A类里，对于高学习能力的A3，6，9来说，能自行加工生产出步骤2，并且他们享受加工的过程。但不管牛市熊市，总是中低学习能力的用户占多数（80+%）。他们不会，没有时间，没有动力，没有能力去加工出步骤2。
那么平台需要做的是，“对内容进一步加工，使学习门槛进一步降低。越低的门槛，覆盖越多的用户。”
使呈现的内容尽量贴近用户的最终目标。
具体而言，内容必须围绕“有助于帮助用户决定买什么”来建设。例如：
也可以说，目前巴比特最大的问题就是服务好了B端，没有服务好C端。离B端的需求更近，离C端的直接需求过远。
另外，以我个人经验，15年投资失败到一年后成功建立起自己的持续盈利投资体系，给我最大帮助的就是这样的内容结构，让我既有比较好的全局观又能针对品种深入挖掘。
而可能会有人说巴比特是想宣导价值投资来教C端用户赚钱。不能说没有用，但还是需要记住上文论述的，不够贴合A1，2，4，5，7，8的需求。
互联网产品就是这样，不够体贴，有竞品出来用户就跑。何况价值投资也非盈利的唯一方式。长线投资或者量化交易也都能可靠盈利。
而一个内容为主的平台，不应该强推用户应该用什么方式盈利，否则就做窄了。
- 教用户做，提供内容和工具等
- 替用户做，做出承诺，给出实际效果
第一类教用户做的过程里，应该告诉用户所有的可能，因为用户的多样性，需求的多样性，接受偏好有多样性。
只有第二类替用户做时，才有必要选择自己擅长的方式。
那么，教用户做的内容，怎样才能做出深度和广度？
- PGC
- UGC，培养大V。把A3，6，9培养成大V，增加内容的深度和长尾。
1PGC容易，有钱有人就能做。而且PGC有局限性。因为一家公司的文化基因有局限性，注定不会有太大的深度和长尾。难的是2。
问题1：大V为什么要在你这个平台写，不自己开公众号？
问题2：巴比特也有大V专栏，也有论坛UGC，为何没有火？
大V的需求，其实也不统一。
顶级大V自带流量。平台要做的是跪求这些用户，或者买断这些用户，给他们比微信打赏更好的变现方式，否则他们自然会去微信开公众号。
普通大V的存在也必不可少，保证有足够多的可读内容，提高用户回访率。而他们的需求是抱团取暖，平台能给他们导流，让他们升级成顶级大V。这类人最容易笼络。搞定顶级大V，且给出一套好的流量分配机制，这些人就会聚集过来。
偶尔写的用户，则保证了内容的长尾性。顶级和普通大V通常是用套路在生产。而某些高手则很少写。那么平台要做的是利用荣誉感激活他们。例如征集大赛。
目前巴比特并没有针对顶级和普通大V做满足，UGC的架子自然搭建不起来。
另外，其实平台自己的PGC，不应以直接产出内容为导向，而应产出标准。领工资的人产出的内容，数量上或许能胜过UGC，质量，深度，用户贴合度上必然无法干过自负盈亏的UGC。
什么标准呢？可能有这些方向可以发力：
- 行业的估值标准。在股市里，PE，现金流等是做价值投资的有效标准，区块链行业却以信仰估值，那必定导致投机者和庄家盛行。平台应该去采集链上交易量，社交媒体用户量等数据，推动它们成为评价项目的标准指标。虽然这样估值无法真正准确化，但估值本质就是个相对概念，只要有了行业都统一的标准，就可以进行有效的比较，让行业里的优质项目得到更好的估值评价，减少价格投机产生的劣币驱逐效应。
何况数据采集本身就可以是一门大生意。参考股票市场的彭博数据，Wind数据。
- 项目的评级标准。有数据之后，加上专业编辑，就可以做好项目评级。如此，也有利于便利化UGC用户的创造。更长远来看，各类资产通过比原上链后，评级必然是资产交易的根基。
3.行情指数标准。大盘指数，行业指数。也是这个新兴行业必然出现的金矿。完善之后，进而可以推出指数型投资品，降低投资风险，覆盖低风险偏好的人群。
标准制定需要组织机构的大资本大势能进行完善和推广。内容生产需要个体的深耕细挖。让适合的对象做适合的事情。
另外，倡导价值投资是很好，价值投资能让用户和行业共赢，但前提是要有稳定可靠的数据标准，是价投的底层逻辑。
例如股市中价值投资的高估低估标准：
虽然由于行业还在早期，很多区块链企业没有盈利，但标准的制定也需要漫长的时间和企业共同成长，筛选，完善，从现在开始积累各个维度的数据正好。
比原链成为资产上链的基础设施，巴比特则应该成为资产评级的基础设施。
除了文章类内容，智能投顾也是教用户的办法之一。但那是一个独立产品，暂不展开。
回到上文看内容之外满足用户需求的另一部分：
- 教用户做，提供内容和工具等
- 替用户做，做出承诺，给出实际效果
关于2，替用户做，有没有必要？有必要，因为宏观上来看，是一个大趋势。公司需要着眼于用户需求细节的同时也做符合大趋势的事情，否则就会诺基亚。
加上上文量化交易的图，可知资本市场走向成熟的过程，必然是一个去散户化+去人性化的过程。虽然目前中国炒股炒币以散户为主，但这是未来几十年不可逆的大趋势。原因在于投资具有高知识密度+反人性两个特点。
1.高知识密度，专业必然胜过业余，机构胜过个体
2.反人性，机构比个体更优，机器又进一步去除人性
替用户做，会和教形成互补，承接教的模式无法覆盖的人，进一步把用户留在平台。
同时，替用户做，也覆盖了一批高能力高资本但没有时间的高端用户群。（如果以时间和资本为维度对用户进行细分，还能找出不少遗漏人群）
但替用户做，也未必只有量化一条路。投资有一半是数学问题，一半是艺术。平台不直接介入交易，也可以让有能力的A9用户走到前台，创建组合，同时通过对接交易所API等工具，让其他用户自动跟投。
虽然这个页面看着容易鼓励投机，但可以引入更多内容和数据，来往价值投资引导。比如更长的数据周期，或者回报稳定率指标，只有价值投资才能长期稳定盈利。
需求与定位总结
运营打法考虑了下不写。原因两条：
1.我不够专业。
2.打法随大环境变而改变，且随合作方或者竞争对手改变而剧烈变化。即使在此进行严谨论证，也未必可行。
完结。
