直觉，就是把自己变成一个真正的典型用户，让自己置身于大量真实用户的真实场景下，长此以往就可以获得对目标用户的洞察力，凭借这样的直觉可以做出更多正确的决策。
这种做产品的方式，是很多早期产品经理所确信的，可以称为古典派产品论。古典不代表过时，在很多场景下依旧非常适用。
操作方法有：与用户直接沟通、查看用户反馈以及日常生活中的观察，偏定性分析，但更重要的是感触用户认知，了解用户使用产品时的心理状态变化和一些预设的想法观念。
但这里存在一些问题，首先自己很难真正成为典型用户，比如你是男性，产品的目标用户是女性，此时就很难使用同理心做产品，因此直觉存在局限性。其次，直觉的准确性难以衡量，在做决策时面临巨大的风险，无法对风险有效管控。
数据，则是根据用户的属性特征和行为数据，使用算法建立模型，讲究数据驱动，即以数据支撑决策，并以数据验证假设。
这种产品方法，如今很多产品经理都在讲，可以称为现代派产品论，典型代表就是字节跳动，旗下已经有多款成功的产品，如今日头条、抖音、西瓜视频、懂车帝等。
微信一直在做信息流，但没有采用市面上常用的个性化推荐算法（基于物品的协同过滤），推出的“看一看”是基于社交关系链的推荐，可以说是充满了古典主义产品的色彩。
那到底是使用直觉做产品还是基于数据驱动产品呢？
其实这并不是非此即彼、不是必须二选一的，没有谁更胜一筹，这两种方法适用于不同的产品阶段和场景，可以结合起来使用。
在产品初创期或者做新的产品模块，由于缺少数据，此时需要依靠产品经理的经验，凭借直觉去确定产品方向。
因为此时你不知道产品是否会得到目标用户认可和接受，也不知道自己所设计的产品方案是否是最优的，只有上线后才能获得数据去评估。
当然，这里不代表在设计产品方案前不去寻找数据支撑自己的想法。若新的业务和现有的业务有相关性，那么还是可以分析现有的数据，得到一些一些线索的；若新的业务完全和现有业务没有直接关联，那么可以搜寻一些行业数据，并做一些定性调研。
当产品发展到一定阶段，积累了一定数据后，很多产品决策就可以数据驱动了，搭建数据指标监控体系，依据数据验证假设，确定迭代方向，此时数据能发挥最大价值。
直觉也好，数据也好，本质都是为了更了解用户，并做出更好的决策。直觉是从主观的角度去观察用户，而数据是从客观的角度去分析用户。
但这里数据还存在一个问题，就是失真，会丧失很多细节和个体的差异性，而去感触真实的用户，会看到很多数据之外的东西。
这里我就遇到了一个很有趣的事情：有天早上去上班，路边一个大妈在开一辆共享单车，扫了好几次码，我从旁边走过时，她着急地问我为啥打不开共享单车，一直提示说有问题，她把手机递给我一看，原来是点击解锁后有一个提醒弹窗，提示用户要停在指定区域，只要再次点击确定就开锁了。可大妈一直以为出了什么问题，她也看不懂这个弹窗是什么意思，就直接点返回重新扫码了，所以大妈就一直卡在这里。
我想，要是这家共享单车的产品或者运营看转化数据，他们一定搞不懂为啥这个弹窗这里会存在流失，也许他们会把问题归结为是不是指定的停车区域太小了，而想不到现实中会存在这样的大妈，误以为这是错误提示而导致了流失。
最近我再使用这家共享单车时，发现原来的提示弹窗已经改为解锁成功页面中的底部提示了。可是原来流失的用户还会回来吗？
从这个例子就可以看到，用数据分析用户群体特征，会忽略个体，离真实的个体用户变远，而用直觉去感知单个用户，会发现更多的特征，所以直觉与数据结合使用才能更好认知用户。