# 概念速查表

这本表把全书 20 章出现的高频术语各用一句话说清，供随时查阅。

## 用户与需求

| 术语 | 一句话解释 |
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| JTBD（Jobs to be Done） | 用户「雇佣」产品去完成某项任务，关注他要达成的进步而非产品本身。 |
| 真需求 / 伪需求 | 真需求对应真实、可复现的任务，伪需求只是表面诉求，换个场景就不成立。 |
| 用户画像（Persona） | 基于调研刻画出的典型用户原型，代表一类人的目标、行为与处境。 |
| 心智模型 | 用户对事物如何运作的既有理解，界面若与之不符就容易出错。 |
| 认知负荷 | 用户理解和使用产品时需要动用的脑力总量，越高越容易放弃。 |
| 双系统思维 | 人脑有快而直觉的系统一和慢而理性的系统二，多数决策由系统一完成。 |
| 损失厌恶 | 同样大小的损失带来的痛苦大于等量收益的快乐，人因此更怕失去。 |
| 锚定效应 | 人做判断时会过度依赖最先接触到的参照数字或信息。 |
| 默认效应 | 多数人会接受预设选项而不去修改，默认值即是最强的引导。 |
| 习惯回路 | 习惯由触发、行为、奖励三步循环形成，重复后变成自动动作。 |
| 峰终定律 | 人对一段体验的记忆由最强烈的瞬间和结尾决定，而非平均感受。 |
| 社会证明 | 人在不确定时倾向跟随他人的行为，比如看销量和评价做选择。 |
| 用户旅程地图 | 把用户从认知到使用的全过程与各阶段情绪画在同一张图上。 |
| 同理心地图 | 用「所说、所做、所想、所感」四个象限梳理用户当下的状态。 |
| 需求层次（马斯洛） | 把人的需求从生理、安全到自我实现分成由低到高的若干层级。 |
| Kano 模型 | 把需求分为基本型、期望型、兴奋型等，不同类型的投入回报不同。 |
| 用户分群 | 按目标或行为把用户划成若干组，避免用一套方案对待所有人。 |
| 痛点 | 用户在完成任务过程中遇到的阻碍、成本或不满，是需求的直接来源。 |
| 用户故事（User Story） | 用「作为某类用户，我想……以便……」句式表述需求的简短描述。 |
| 场景与上下文 | 用户使用产品的具体时间、地点、设备与目的，决定需求的具体形态。 |

## 数据与指标

| 术语 | 一句话解释 |
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| 北极星指标（North Star Metric） | 产品当前阶段最该盯的单一指标，同时反映用户价值与长期方向。 |
| 指标体系分层 | 把指标按北极星、结果指标、过程指标分层，下层用来解释上层的变化。 |
| OMTM（唯一重要指标） | 某个阶段只挑一个最重要的指标驱动决策，其余仅作参考。 |
| 漏斗分析（Funnel Analysis） | 把有先后的流程拆成步骤，看每一步进入与流失的人数。 |
| 留存曲线（Retention Curve） | 按注册后第 N 天是否回访画出的曲线，反映产品留住用户的能力。 |
| 同期群分析（Cohort Analysis） | 按加入时间或渠道分组，逐组比较同一阶段表现，避免新老混算。 |
| 归因（Attribution） | 把一次转化的功劳分配给用户接触过的多个渠道，不同分法结论不同。 |
| Goodhart 定律 | 当一个指标变成目标，它就不再是好指标，因为人会为达标而做弊。 |
| 埋点 | 为采集数据在代码中设置的记录点，口径统一才能保证指标可用。 |
| AARRR | 获取、激活、留存、收入、推荐五个环节，按用户旅程组织增长指标。 |
| HEART | 愉悦、参与、接受、留存、任务成功五个维度，从体验角度组织指标。 |
| A/B 测试 | 把用户随机分成对照组和实验组，比较单一改动带来的差异。 |
| 统计显著 | 实验结果不太可能由随机波动造成，通常用 P 值等来判断。 |
| 辛普森悖论 | 分组看是一致趋势，合并后却相反，源于各组样本权重不同。 |
| 幸存者偏差 | 只看到存活下来的样本，忽略已经消失的，导致结论被高估。 |
| 回归均值 | 极端表现之后往往向平均值靠拢，可能是波动而非干预奏效。 |
| 基准率（Base Rate） | 某事件在总体中本来就有的发生概率，是判断先验的起点。 |
| 贝叶斯更新 | 先有一个先验判断，再根据新证据按比例修正为后验判断。 |
| 相关与因果 | 两个量一起变化不等于一个导致另一个，需排除共同原因和反向因果。 |
| 先行指标与滞后指标 | 先行指标先于结果变动、可提前干预，滞后指标反映最终结果。 |

## 商业与财务

| 术语 | 一句话解释 |
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| LTV / CAC | 用户终身价值与获客成本之比，衡量获客投入是否划算。 |
| 单位经济（Unit Economics） | 单个用户或单笔订单的收入与成本是否为正。 |
| 回本周期（Payback Period） | 从单个用户身上收回获客成本所需要的时间。 |
| 毛利率 | 收入减去直接成本后占收入的比例，反映业务本身的赚钱能力。 |
| 边际成本 | 每多生产或服务一个单位所增加的成本，决定规模扩张的经济性。 |
| 现金流 | 一定时期内实际收入与支出的现金，决定企业能否活下去。 |
| 账期 | 从交付到收到货款之间的时间差，账期越长占用的资金越多。 |
| ROI（投资回报率） | 净收益与投入之比，衡量一笔投入的产出效率。 |
| 商业模式画布 | 用九宫格梳理客户、价值、渠道、收入与成本等商业要素。 |
| 网络效应 | 用户越多，产品对每个用户的价值越大，形成自我强化的增长。 |
| 双边市场 | 平台连接两类互相依赖的用户群，一方的增长带动另一方。 |
| 规模效应 | 规模扩大后单位成本下降、效率提升，形成成本优势。 |
| 平台经济 | 以连接供需双方、撮合交易为主的商业模式，价值来自网络。 |
| 获客成本（CAC） | 获取一个新用户平均花费的营销与销售费用。 |
| 固定成本与可变成本 | 固定成本不随业务量变化，可变成本随业务量增减。 |
| 盈亏平衡点 | 收入刚好等于总成本、不赚不赔时的业务量或规模。 |
| 贡献毛利 | 单笔收入扣除可变成本后的余额，用来覆盖固定成本和利润。 |
| ARR / MRR | 年度或月度经常性收入，衡量订阅类业务的稳定收入规模。 |
| GMV | 一段时间内平台成交的商品总额，不等于平台自身的收入。 |
| 飞轮效应 | 多个环节互相推动、越转越快的增长循环，一旦启动会自我加速。 |

## 技术与 AI

| 术语 | 一句话解释 |
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| token | 大模型处理文本的最小单位，字数、成本与上下文限制都以它计。 |
| 上下文窗口（Context Window） | 模型一次能读取的最大 token 数，超出部分会被截断。 |
| 提示工程（Prompt Engineering） | 通过设计指令、示例和格式来引导模型输出更符合预期。 |
| 温度（Temperature） | 控制模型输出随机性的参数，越低越稳定，越高越发散。 |
| RAG（检索增强生成） | 先检索外部资料再让模型据此作答，以补充事实、减少幻觉。 |
| 微调（Fine-tuning） | 用领域数据继续训练预训练模型，使其更贴合特定任务。 |
| Agent（智能体） | 由模型自主规划、调用工具并多步执行以完成目标的程序。 |
| 工具调用（Function Calling） | 模型按需调用外部函数或接口来获取数据、执行动作。 |
| 幻觉（Hallucination） | 模型生成看似合理却与事实不符的内容，需要外部校验。 |
| LLM-as-judge | 用一个模型按标准给另一个模型的输出打分，用于自动化评估。 |
| SLA / SLO | 服务等级协议是对外的承诺标准，服务等级目标是内部设定的量化目标。 |
| API（应用程序接口） | 系统之间约定的调用入口，规定请求方式与返回数据格式。 |
| 缓存（Cache） | 把常用数据暂存在更快的存储里，减少重复计算与请求耗时。 |
| 消息队列 | 用队列在系统之间异步传递消息，起到削峰、解耦与可靠投递的作用。 |
| 技术债 | 为快速上线而采取的将就方案，日后需要额外成本来偿还。 |
| Serverless | 不需要管理服务器、按调用量计费的运行方式，弹性好但受平台约束。 |
| Embedding（向量表示） | 把文本等转成高维向量，使语义相近的内容在空间中彼此靠近。 |
| 向量数据库 | 专门存储和检索向量、支持相似度搜索的数据库，常用于 RAG。 |
| 多模态 | 模型能同时处理文本、图像、音频等多种类型的输入或输出。 |
| 推理成本 | 模型每次生成结果所消耗的算力与费用，直接影响产品定价与体验。 |

## 设计与体验

| 术语 | 一句话解释 |
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| 信息架构（IA） | 对内容与功能进行组织、分类和命名的结构，决定用户能否找到东西。 |
| 导航深度 | 从入口到达目标页面需要经过的层级数，越深越容易迷路。 |
| 状态设计（空态 / 加载态 / 错误态） | 对无数据、加载中和出错等情形给出明确的界面反馈。 |
| 可用性（Usability） | 用户在特定场景下使用产品完成目标的效率、准确与满意程度。 |
| Fitts 定律 | 目标越大、越近，点击越快；常用操作应做得大而近。 |
| Hick 定律 | 选项越多，做决定的时间越长；选择过多会拖慢用户。 |
| 无障碍（WCAG） | 让残障用户也能使用产品的规范，涵盖可感知、可操作等要求。 |
| 一致性（Consistency） | 相同元素在相同情境下保持相同的样式与行为，降低学习成本。 |
| 视觉层级 | 通过大小、颜色、间距等区分信息重要性，引导用户的注意力顺序。 |
| 渐进式披露 | 先只展示必要信息，等用户需要时再逐层展开更多细节。 |
| 设计系统（组件库） | 统一的可复用组件与规范集合，保证界面一致并提高效率。 |
| 线框图（Wireframe） | 只画结构与布局、不含视觉细节的低保真草图。 |
| 高保真原型 | 接近最终效果的交互原型，用于验证体验和对外演示。 |
| 可用性测试 | 让真实用户操作并观察其表现，从中发现界面存在的问题。 |
| 启发式评估 | 由专家依据通用可用性原则检查界面，成本低但依赖经验。 |
| 卡片分类 | 让用户把内容卡片分组，据此推断符合其心智的信息分类。 |
| 微交互 | 按钮反馈、动效等小范围交互细节，用来提示状态、增强反馈。 |
| 响应式设计 | 同一套界面能适配不同屏幕尺寸与设备，自动调整布局。 |
| 容错设计 | 允许用户犯错并能轻松撤销或恢复，而不必从头再来。 |
| 认知走查 | 逐步模拟用户操作的每一步，检查是否会困惑或找不到下一步。 |

## 流程与协作

| 术语 | 一句话解释 |
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| MECE | 相互独立、完全穷尽，把问题拆成不重叠又不遗漏的若干部分。 |
| 金字塔原理 | 结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进的结构化表达方法。 |
| PRD（产品需求文档） | 描述产品需求与方案的核心文档，说明做什么以及为什么做。 |
| DoD（完成的定义） | 团队约定的「一项工作算完成」所需同时满足的标准清单。 |
| 关键路径（Critical Path） | 决定项目最短工期的那条最长任务链，延迟它就会拖延整体。 |
| 需求变更 | 项目进行中对需求的修改，需要评估影响并履行变更流程。 |
| 事故复盘 | 事后不追责地还原事故经过、找出根因并给出改进措施。 |
| MVP（最小可行产品） | 用最小成本验证核心假设的第一版产品，用于尽早获取反馈。 |
| 灰度发布 | 先向小比例用户放开新版本，观察无异常后再逐步扩大范围。 |
| 敏捷开发 | 以短周期迭代、持续交付和快速响应变化为核心的开发方法。 |
| Scrum | 一种敏捷框架，由产品负责人、Scrum Master 和开发团队按固定节奏推进。 |
| 看板（Kanban） | 把任务可视化并限制在制品数量，用来发现和疏通瓶颈。 |
| 迭代（Sprint） | 固定时长的开发周期，结束时产出一个可用的增量。 |
| 里程碑 | 项目中的关键时间点或阶段成果，用于检查进度与对齐预期。 |
| 需求评审 | 开发前由相关方共同确认需求的范围、可行性与一致理解。 |
| 优先级排序（RICE） | 按触达、影响、信心和成本给需求打分，排出相对顺序。 |
| 干系人管理 | 识别受项目影响的各方，并持续沟通其期望与利益。 |
| RACI | 用负责、批准、咨询、知会四种角色明确每项任务的分工。 |
| 5 Whys（五问法） | 对问题连续追问为什么，逐层逼近根本原因。 |
| 风险登记 | 把已识别的风险、影响与应对措施记录并持续跟踪的清单。 |