每天捡一片树叶，在上面写些字，夹在笔记本里，这是2020年的第32片落叶
| 书名 | 每个人的商学院 （第1册）商业基础 |
| 作者 | 刘润 |
| 字数 | 944千字 |
| 出版社 | 中信出版 |
| 阅读日期 | 2020.03.13 |
| 阅读章节 | Part One 商业的起点 / 第二章 用户需求 |
| 阅读时间 | 1个番茄 |
R（阅读片段） ：
- 可用性测试：用最便宜、最快的方式纠正错误
- 数据分析：行为痕迹，把用户的秘密告诉你
I（用自己的话重述知识）：
- 产品对用户而言，最直接，也是最先被显现出来的就是可用性问题，而不是质量，因为质量问题可能需要加上时间因素才能被发现，而好不好用却是用户拿到这个产品后第一时间就会暴露出来的。
- 用户写出来的和说出来的都是自己“想要”的东西，而不是它们真正”需要”的东西，但用户的“行为数据”是不会说谎的，量化用户行为就是数据分析。
每个人的商学院.jpg
A1（描述自己的相关经验）：
- 在软件行业，我们经常会听到人说易用性测试，这也就是可用性测试，一些产品型公司，还会有专门的用户体验部门。我们都是在产品推向市场之前，找一些忠实客户或重度客户，来体验一下产品，然后跟他们访谈，让他们填一些调查问卷，来获取他们的使用反馈，观察并分析出其中的“可用性”问题，修复它们。
- 我们以前在做APP时，经常会在一些关键性页面设置埋点，目的也就是收集用户触发这些埋点的数据，从而分析哪些功能是用户经常会用到的，哪些基本没人用到，从而避免自己坐在那里想象着，某个功能肯定是用户使用最多的，其实从数据中可以很真实的反映出来。
A2（以后我怎么应用）：
- 本书教了四个步骤：
（1）挑选有代表性的用户：找出你产品的目标客户群体，挑选不同场景或年龄样本的用户
（2）设计针对性的重要任务：主要功能是什么？升级版本的重点是什么？针对这些设计任务脚本
（3）明确“可用性问题”的界限：不要把功能性bug和用户体验问题混淆在一起，这是常犯的问题
（4）解决这些问题：界定清楚“可用性问题”之后，没有比快速 fix 它们更重要的了 - 书中给了几个方法去利用数据分析挖掘用户真正的需求：
（1）分析搜索数据：搜索引擎记录下来的搜索关键词，肯定是用户最最真实的需求，因为只有产生了诉求，需要找什么，我们才会去百度或Google
（2）分析统计数据：在已知某个需求肯定是会有用户的时候，我们需要进一步知道这类用户到底有多少，就需要用到统计数据了
（3）分析行为数据：通过对一些统计数据的分析，我们会很容易发现在某些看上去没有什么特别变化的数据背后，用户的行为其实是发生了很大的变化，这种变化往往意味着：那儿有需求！
我是秋之川，一个跨界寻求变化的个人成长践行者
