好用不复杂的场景构建方法：别再堆正确的废话了
别从定义出发，从「具体的冲突」出发
很多人学场景构建，第一反应就是先找用户画像，填年龄、收入、职业，凑出一个「标准用户」，再套上一个「通用场景」。哦对了，现在很多AI生成的场景，更是清一色这个路数。
你要问他用户遇到了什么麻烦，他只会跟你说「用户有节能需求」「用户想要便捷体验」。说了等于没说。
认知心理学早有研究，早在1997年奈瑟的场景认知实验就证明，人类对场景的记忆和感知，核心是冲突——没有冲突的场景，根本留不下印象，更不可能催生真实的行为动机。
举个例子。
你做雨伞，别写「下雨天用户出门需要打伞」。这是正确的废话。
你要写：「台风天赶去上班，撑着旧伞走了五分钟，伞骨被风吹折了一半，半边身子全湿，手里还拎着刚买的热早餐，腾不出手换伞，路边的店都还没开门。」
看到没？冲突一下子就出来了。你的产品要解决什么问题，一眼就能看到。
台风天出行折伞冲突场景实拍图
不过话说回来，找冲突不是让你编故事，更不是把所有可能的情况都堆上去。你只要抓最痛的那一个。
真的，就一个就够。多了反而乱。
做三层信息嵌套，别堆一堆无用细节
很多人构建场景，容易走两个极端。要么太干，只有一句「用户手机没电要充电」，要么太湿，什么用户今天穿什么颜色的袜子都写上去，看着热闹，没用。
我自己用了快五年的方法，就是三层信息嵌套，不管是做营销方案，还是做产品设计，甚至写内容画分镜都能用。
第一层，环境基底。只用一句话说清楚时间地点核心环境元素，别啰嗦。比如「梅雨季，周一早八点，上海人民广场地铁站2号口」，够了。不用写「地铁站的墙面是白色的，瓷砖缝里有一点点黑」，这种细节没人在乎。
第二层，行为动线加情绪变化。顺着时间线写，用户这一刻先做什么，情绪是什么。比如「挤了三站地铁出来，后背已经汗湿，手里拎着电脑包和给同事带的咖啡，要掏地铁卡出去的时候，工牌从口袋滑出来，掉进了门口的积水坑里」。你看，不用多写，动作和情绪都出来了。
第三层，潜在需求缺口。这是整个场景的魂，就是用户没说出口，但是真的需要的东西。比如这个例子里，用户的需求不是「捡工牌」，是「我腾不开两只手，能不能不用放下东西就能捡起来？别把咖啡撒了，别耽误我赶九点的打卡」。
场景构建三层信息拆分示例图
这个方法真的简单，你拿到任何一个需求，照着套三层，五分钟就能出来一个扎实的场景，比你瞎写一天都有用。
用「反常识偏差」验证你的场景是不是真的
用「反常识偏差」验证你的场景是不是真的
就算你按上面两步做好了，也别直接用。你得验一验，这个场景是不是你自己脑补出来的。
我常用的验证方法，就是找反常识偏差。说白了就是，你问问自己：大家都觉得是对的这个场景，哪里不对？
之前共享无人货架大火的时候，所有人都认可的场景是「办公室用户懒得下楼买零食，想要伸手就能拿」，听起来对不对？太合理了对吧？结果最后死了一大片。为什么？
真实场景根本不是这样。你想想你上班摸鱼的时候，是不是就想借着买水买零食下楼走两分钟，跟别的部门的熟人聊两句？真没人愿意在公司前台拿了就回工位，那跟没摸鱼有什么区别？
这个就是反常识偏差。你不去找，就会掉坑里。
现在很多AI生成的场景，之所以不好用，就是因为AI训练的数据都是大家写烂了的通用场景，它只会给你输出最符合大众认知的内容，根本不会找偏差。所以你构建完场景，一定要自己过一遍这个环节。
怎么找？也简单。抽半天时间，去你要做的那个场景里待着。就待着，看真实的用户到底在做什么。你会发现，至少有一半你脑补的内容，都是错的。
就说去年，我一个做母婴产品的客户，原本做的场景是「宝妈给娃冲夜奶，嫌开灯晃眼睛」，想要做个低亮度的喂奶小夜灯。结果去三个不同的用户家里蹲了三天，发现真实的冲突是「冲完奶要把夜灯关掉，摸半天找不到开关，娃本来快睡着了又被亮醒」，你看，偏差一下子就出来了，产品方向整个都调了，最后上市卖得比预期好三倍。
对吧？真实的场景永远在一线，不在会议室的PPT里，也不在AI的训练库里。场景构建本质上，就是帮你把用户的麻烦，原原本本摆到桌面上，你盯着那个麻烦看，答案自己就会冒出来。