你是不是也遇到过这种尴尬？团队花几个月设计新品，上市后用户却一脸懵：“这功能我用不上啊！”——去年我帮朋友优化智能浴室柜项目时就翻车了，直到研究了CKC那套用户调研方法，才恍然大悟：原来不是产品不好，而是我们根本没搞懂用户要什么！
CKC在设计那款“火焰壁炉浴室柜”时，发现传统行业最大的坑是供方思维：供应商只管零件标准化，品牌方拼款式和供应链，没人从用户洗澡的完整动线去思考。他们怎么破局的？举个真实例子：通过还原用户在卫浴空间的行动轨迹，发现“淋浴后穿冰冷衣物”是高频痛点，这才诞生了双层滑轨+暖衣托盘的设计——上层加热毛巾衣物，下层收纳洗漱品，弯腰就能拿到。你看，需求不是靠问卷里一句“你想要什么？”问出来的，得钻进用户的生活场景里找！
根据我的实践，CKC这套方法核心就三步：
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动线还原比问卷更靠谱
与其让用户打分“对暖风功能是否满意”，不如观察他们怎么用浴室：多少人会在淋浴前把衣服堆在暖气片上？多少人因为转身碰倒瓶罐烦躁？这些细节问卷里压根不会提，但CKC用“用户旅程故事板”全挖出来了。我个人觉得，这比大数据调研更接地气。 -
用跨界思维解行业难题
最让我拍大腿的是他们的技术迁移术！浴室柜暖衣模块的灵感，居然是从“镜柜除雾”和“暖菜板”扒来的——把除雾膜的加热原理平铺到托盘，再嵌进抽屉导轨。这操作既避开了定制零件的成本黑洞（浴室柜塑料件开模贵到肉疼），又让用户一秒get价值：“这不就是卫浴版暖菜板嘛！” -
给需求排座次：AHP不是摆设
面对收集到的几十个需求点子，CKC用AHP层次分析法给需求排序。比如“收纳分区”和“氛围灯光”哪个优先？他们让经销商、安装师傅、用户代表一起打分，再结合市场数据加权——结果小户型用户把“分区收纳”投到第一，而别墅客户更爱“火焰壁炉”。你看，少听老板画饼，多让数据说话！
当然啦，这套方法也有局限。比如动线还原对快消品可能用力过猛，但如果你在做家居、家电或需要场景沉浸感的产品，真的很值得一试。至少下次设计会，当同事嚷嚷“加个蓝牙音箱”时，你能甩出一句：“且慢，先告诉我用户洗澡时到底会不会用手机放歌？”
工具再炫酷，核心还是回归用户本身。毕竟CKC能靠浴室柜破圈，不是因为技术多牛，而是他们读懂了：在湿漉漉的浴室里，暖烘烘的衣物比智能镜更治愈人心。