笔记下用户需求解读的一些想法，是这周和小伙伴分享数据解读时延伸到一个话题。
有数据和需求采集分析的基础上，通常会有三个隐性阻塞所在：
- 数据和情感的割裂；测试分析中可能存在的障碍，以量化指标的一刀切。像留存率、付费率等是用户历史行为的反应，直接解读难以从中捕捉玩家未说的情感诉求，同样的数据指标下，产生指标的过程以及用户的情感反馈会有很大的差异，因此通常数据是定量，反馈定性，两者需耦合无法脱离引用。
- 既有经验的束缚；项目分析中会触发的陷阱，项目结果好的设计会积累或是带来很好的经验，需要留意的是，过往的认知容易形成经验茧房，从而限制了感受到用户体验需求的变迁的敏感度。竞品分析中也是很容易踩进去，直接学习复用友商可行的设计风险很大，其有着其背后复杂的逻辑链路，且用户也一直被新游戏洗刷着，结合用户、时间、市场等因素归因其逻辑链路会是更科学的方法。
- 自我投射的陷阱；设计实现中的迷雾。是在做自己的设计表达，还是在给用户建立体验。或是自我实现的热情模糊了用户是谁的概念，或是把硬核玩家的的期待错位成大众需求等。设计者自我实现的热情是焰火，它不可或缺，是夜晚中的明灯；用户需求是探测射灯，能指出方向，两者结合方能驱散迷雾触达彼岸。
脱离隐性障碍，可从同一维度向多维的立体解读方式：
- 需求背后的诉求层级。用以更好的解读出用户显性反馈背后的表达偏差。主要从“行为-动机-心智”三个分层，在最显性的行动层中归纳出行为规律性，再逆推其动机的可能性，以及解析用户心智模型。比如卡牌游戏老是被吐槽逼氪，设计视角来看，付费坑浅，福利给得很多，但玩家行为上主要追英雄，其他系统很弱；竞品视角来看主要的英雄定价比友商便宜，主要是其他养成上花钱；用户视角来看，就想养英雄，还有些其他养成不追不行，追吧成本又高不氪又慢。于是福利错位产生了心智认知的偏差，而如果单纯从用户表层反馈处理，很容易错误选择优化方向。
- 需求缺口的逻辑分层。基于马斯洛需求层级的演绎，共有：基础需求，期望需求，兴奋需求，无感/逆向需求，这四种。基础需求（功能、数值、手感、性能等，达及格线等），这些的缺乏或是障碍必然引起用户需求问题。期望需求，比如在既定类型中出现的更优的体验，用户会认为有是好的，不具备则无法产生正向情感。兴奋需求，比如在既定类型中出现的意想不到又有好体验的内容，这几年各种玩法融合或是在内容体验上的升维，很多是在期望需求走向兴奋需求的路径上，让用户产生打破常规的体验感知引起兴奋提升项目本身的吸引力，比如黑神话悟空，它的场景取自实景、最终战斗大圣残躯抢酒等超过用户类型认知的设计表达，直接引爆了兴奋需求，毕竟像魂系的游戏，再好的美术和再有操作的战斗等都是基础需求和期望需求。第四个“无感/逆向需求”，容易在迭代的过程中踩坑，并不是所有新增或优化的功能都能提升用户的体验满意度，甚至有一些还会损害用户体验（比如挑战其习惯）。
- 需求体验内容的层级。咱们熟悉的“硬装”、“软装”分层方式，硬装（游戏底盘核心循环/数值框架）保障基础体验。软装（美术音效等视觉反馈/内容展示与传达等塑造的情感仪式感）决定沉浸深度。它用以定位体验障碍层级所在，是产品迭代的利器。比如我们可能收到战斗物料的反馈，缺乏层级的划分情况下，容易出现解读后停留在战斗系统这么大块上而难以下手。而软硬分层的方式可以帮助我们拆分，比如先看硬装层面，其战斗核心循环是否完整，其战斗策略维度是否达标。再从软装层面，其技能特效的视觉和战斗的仪式感是否有存在缺陷。拆分层级定位会更有具象的优化操作和对比脉络。
像当前已深度进入存量竞争的阶段，卷资源卷技术并非合适的方向，从“流量逻辑”到“技术资源逻辑”再回归到“用户逻辑”，用户是唯一不变的原点，是走出策略同质化的路径，也是壁垒所在。