用户调研方法论:无限接近真相的方法

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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编辑导语:很多产品经理往往将精力重点放在了开发和设计上,从而忽略了需求分析这个过程。对于产品来说,用户的需求和行为是极其重要的,在没有进行严谨而准确的用户调研的情况下,盲目的去设计产品,反而容易南辕北辙,抓不住用户的胃口。本文作者从这个问题出发,为我们详细地分析了产品经理应该如何做好用户调研。



我们通常总说战略永远大于战术,什么是战略?什么是战术?

——战略是做什么、不做什么的问题;而战术是怎么做的问题。所以做什么、不做什么和做多做少的问题,永远要比怎么做更重要。

但是现在有些产品却本末倒置了,把10%的时间花在了需求分析上,把90%的时间花在交互设计上。

很多人认为需求分析,就是一群人关在会议室里拍脑门,这其实犯了代表性偏见的错误,以为自己所感受到的就是这个世界的全貌,正确的需求分析离不开用户调研。

虽然有些组织规模比较大的企业,会单独设立用研岗位。但是我常常认为用户调研工作不应该由专人来做,至少产品经理应该参与到用研工作中来。

原因之一,是因为用研的重要性;另一个原因,是对于用户的理解要从行为、动作、眼神、语言等等方面去感受,通过用研人员的转述,产品经理就丢失了了解用户的一手资料。

什么是调研?

调研分为调查和研究,调研是要在收集的信息基础上,分析数据提炼出有价值的信息;再从这些信息中提炼洞察,最后辅助决策的,这才是调研的完整链条。

所以调研的本质不是收集数据或是分析数据,而是回答决策者的问题,为决策提供依据。因为正确决策的基础,就是充分且完备的信息环境。

一、转化问题、设定目标

提出一个正确的问题,是做出正确决策的开始。

大多数时候我们提出的问题都是一个终局问题,就是我们想要的结果,比如想要用户增长、想要提高销售额、想要提高利润率。这种抽象的问题,没有解决问题的抓手,只有把问题具象化,问题才可以调研,才能找到解决问题的切入点。

1. 明确自身的角色

设定目标的第一步是要明确自身的角色,我们在整个价值网络里是什么样的位置,准备提供什么价值,这次行动的目标是什么?

比如我是一个为线下教育机构提供线上服务的提供商,那么我的价值当然是为中小机构赋能,这次准备做一次产品升级来帮助线下机构抵御线上教育的冲击。

2. 分析行业特点

然后要正确认识到整个行业的特点,行业的特点决定了进一步拆解问题的方向。

比如我们的目标是帮助线下机构抵御线上教育的冲击,那么就要调研清楚线上教育对用户的吸引力在哪里,线下教育还有什么优势?不同年龄段的学生有哪些学习需求?家长如何挑选教育机构?

当然这里拆解的问题都还是假设,我们在实际调研时随时要准备推翻。

3. 分析企业基因

除了行业的特点,还要正确论坛在网络营销作用认识企业的特点,这可能进一步收拢调研的方向。

比如我们准备调研在线教育用户选择产品时考虑的因素,但其实每个年龄段教育产品的差异是很大的,如果我们的企业是专做早教的,那当然没有必要浪费资源去调研K12的用户。

当然我们有时也可以故意在调研的时候发散一些,先不局限调研的方向,随时看看有没有没有被市场满足的机会可以进入。

4. 赛道周期

最后还要看一下产品和赛道所处在的周期,比如说现在启蒙教育处在一个快速增长的阶段:那么这个时候的拉新就要着重考虑如何快速渗透市场、吃掉市场份额;着重调研用户会不会选择竞品、因为哪些原因。

通过这几步,就可以把原来看似无从下手的问题拆解成可调研、可行动的问题,为调研和接下来的决策设定好目标。

就拿上面提到的例子来说:假如我是一个为线下教育机构提供线上服务的提供商,准备做一次产品升级来帮助线下机构抵御线上教育的冲击,那么我就能拆解出这样几个问题:

  1. 哪些因素是线上教育的优势,哪些因素是线下机构的优势?
  2. 不同规模的机构需要哪些能力?
  3. 现在线下课堂有哪些教学体验上的不足?
  4. 不同年龄段的学生有哪些学习需求?
  5. 家长会如何挑选教育机构?

二、提出假设

既然有了要调研的问题,接下来要做的就是提出假设。因为无论何时我们做的决策都是在信息有限的情况下进行的,我们想了解的问题有无数种可能,我们没法一一验证,所以只能先提出假设。

提出假设后,我们就可以有方向地去验证,节省很多成本。

1. 假设基于事实

好的假设不是凭空想象的,而是基于一些事实的。

事实并不是用户的态度,或者用户告诉你的,因为我们都听过用户喜欢“说谎”,其实并不是用户真的想说谎,很大程度是用户也无法准确表达自己的需求或者说压根不知道自己的需求。

事实是用户真实的行为,这些行为可以是可量化的用户使用数据,这就是我们经常说的大数据;也可以做深访,直接观察用户的使用行为。像这类调研往往可以发现很多用户隐秘的需求,即使样本量很少也有价值。

这种沉浸在用户真实的使用场景中的信息,我们是无法通过数据、问卷调查来获得的。

比如说我们想提前假设线下课堂有哪些教学体验上的不足,就可以去走访一些线下机构的教学现场,这时候我们观察到低年龄端的学生注意力往往不集中,就可以提出一个假设:目前线下教育机构的教学方式相对枯燥,学生不感兴趣。

还要注意的是,我们说假设要基于用户事实,这个用户样本怎么挑选也是很重要的。如果挑选了错误的样本,我们可能得出完全不同的答案。

这个样本的挑选,也得基于自身的目标。

如果我们的问题是提高现有用户的复购率,那么样本可以是对于收入贡献比最高的用户群;如果我们的问题是准备拓展新市场,那么样本也可以是准备做增量的用户群。

2. 假设多于事实

我们了解到用户的事实之后,还不能完全做到提出一个好的假设,好的假设一定是在发散之后再收敛的,其实就是一纵一横的思考。

首先,是纵向不断思考用户的本质需求。

好的假设要基于事实不断挖掘背后的本质需求,也就是常说的5why法挖掘问题的本质。

我们常说的一个例子:用户要的不是一辆更快的马车,而是能够更快的到达目的地。我们首先要纵向挖掘用户需求,并看看对于这个本质需求有没有更好的解决办法。

然后,还要横向挖掘用户需求,看看基于我们拿到到事实,能不能推演出其他还没有被发现的需求?

比如:我们发现小朋友在课堂上注意力不集中,除了要做到教学的趣味性,那是不是也可以说明小朋友们的精力很充沛、无处发泄。那么我作为一个教育机构,能不能同时开设跆拳道的课程,让小朋友们充分发挥他们的活力?

最后还要注意,我们提出的假设一定要在我们的成本范围之内(当然可以先不管成本大胆假设,最后再做收敛),同时提出的假设一定是可以支持决策的,否则这个假设没有意义。

比如说我们提出的假设是,最近收入锐减是因为经济周期下行,那么这个假设是没有任何意义的,因为我们解决不了。

总结来说就是回答几个问题:

  1. 我们的目标是什么?
  2. 我们有哪些用户事实?
  3. 基于事实能得到哪些假设?
  4. 检视这些假设有没有说不通的地方?
  5. 除了这些假设还有没有其他可能?

三、需求调研

真实的需求往往是被隐藏起来的,这些需求不是靠挖掘出来的,而是还原出来的;也就是说不是刨根问底向用户问出来的,而是从用户的体验中感受出来的。通常是这些隐性需求决定了用户的选择。

我们买一杯奶茶,买的可能不是奶茶,而是向往的生活品质;我们买一件衣服,可能买的不是衣服,而是文化符号。

在这个商业高度发达的时代,我们能看见的显性需求基本都被过度满足了,功能性需求已经不再是用户考虑最多的因素,我们更多的在为隐藏起来的情感需求付费。

你说这个时代还有多少人会为了买车而买车呢,我更多是为了购买一份身份认同,在购买一个成功的形象、潮流的形象、甚至是好丈夫的形象。表面上我们的需求是买车,可是背后真正的需求是获得一个形象符号。

1. 从场景中还原需求

首先需求得从场景中还原,很多人有一个误区:认为用户调研不就是问问题吗,这有什么难的?

正是因为有这样的理解,才会闹出不断追问用户到底需要什么的笑话。

我们简单直接的去问用户想要什么或者有什么建议,都只能得到用户合乎逻辑的回答——因为用户自己也说不清自己要什么或者应付你一个显而易见的回答,这不是我们要的结果。

这样的调研方法都是假设用户清楚的知道自己想要什么,有什么感受,但事实不是这样的。

我们不要问用户要什么和为什么,而要多问问用户场景、行为、过程、感受,他在什么时候、什么背景、什么情况做了什么样的事,内心是什么样的感受。

你要从用户的表达中,把自己带入他的场景中,感受他的感受,还原出需求。在调研的过程中,动作和情绪是两条非常重要的线索,用户的真实需求就体现在,某个节点完成某个动作,产生了什么情绪。

就拿上面提到的例子来说,如果我想调查清楚一个家长是如何挑选早教机构的,那么我会怎样提问呢?

问动机:“当初是因为什么想给宝贝报英语早教课呢?”他可能会说,“是因为看到有朋友家的孩子小小年纪就能说英语了,自己的孩子还什么都不会”。

那继续问:“那当初是怎么挑选机构的呢,会考虑哪些条件?”他可能说,“主要是看老师发音还有教学方法如何,还会考虑价格,一般会让孩子试着上一节课看看”。

问情绪:“那让宝贝去上课的时候,期望他能学到什么呢?”他可能说,“主要就是希望他能提前感受英语的环境”。

问场景:“什么时候会因为宝贝的学习成果感到开心呢?”,“家庭聚会上,孩子能用英语简单表达,感觉特别自豪”。

好,那我们会发现,让孩子学英语不是家长的真正需求,他的真正需求是因为孩子产生的自豪和优越感。

2. 映射法

如果用户无法表达出自己内心的感受怎么办呢,可以采用映射法。映射法就是把用户不想说或者说不出来的感受,嫁接到另一个人身上或者一个场景里去还原出来,常用的方法有第三人称、绘画、联想、归类、填空。

  • 第三人称:就是就是把一个人说不出的需求嫁接到另一个人的场景中还原出来,比如说我们经常会把难以启齿的事情用这样的方式说出来,我有个人他怎么样;
  • 绘画:就是让用户把自己使用产品的过程和感受用画图的方式展示出来,这种方式往往可以直接把用户心里抽象的感受表达出来;
  • 联想:就是让用户把产品和某种大家都熟悉的事物做一个类比。

这些方法的共同点都是帮助用户把模糊说不清的想法,对应到一种双方拥有共同感受的东西上。比如说很多本来使用快手的用户,在接触到抖音之后就只使用抖音,而且往往自己也说不出来原因。



这个时候我就提供给用户几张图片:一张是躺在柔软的床上看起来很舒适的图片、一张是站在地铁前等待的图片、一张是坐在书桌前的图片、一张一个年轻人看起来精力充沛的图片。

让用户尝试把图片和这两个产品关联起来,发现这些选择了抖音的用户大概率关联了看起来很舒适的图片。在有了一个初步猜测下,继续了解用户的使用场景和感受,我发现用户在使用抖音时更有安全感。

这种安全感可能源于抖音快进快出的体验,一段十几秒且信息密度很高的视频+只要上滑一下就有源源不断的内容,让用户永远都不用担心自己的时间被浪费了,甚至即使想退出抖音也像着了魔一样不停滑向下一个视频。

3. 观察场景

但有时候用户自己都不知道,自己想要什么,这个时候需要的是沉浸到用户的使用场景当中去观察。

我们说的同理心就是与用户建立情感共鸣,这是需要我们浸入到用户的生活中去,观察用户真实生活中的行为、习惯、表情、动作、感受,与用户建立情感共鸣。

这种浸入式的观察是非常感性的,就是要把用户看成一个鲜活的人,和他们浸泡在一起,去掉自我,感受用户的感受。

本质上隐性需求的背后是用户的情感诉求,所以我们在挖掘用户需求时,终极目标是和用户建立情感共鸣。

故事与数据:

我还想谈谈我对于数据和用户故事的看法,虽然我们今天都在谈大数据、数据驱动,但是数据是有局限性的。抛开对个体用户感性的理解,单单看数据,很容易得到错误的结论。

1)数据是没有同理心的

我们可以通过数据对用户的行为选择做一个总结,但是却不能知道行为背后的用户心理、感受、情感,而这些才是真正让我们理解用户需求的因素。

我们说的同理心就是与用户建立情感共鸣,这是需要我们浸入到用户的生活中去,观察用户真实生活中的行为、习惯、表情、动作、感受,与用户建立情感共鸣。

世界上不存在一个叫用户的人,也不存在一个叫用户的群体,只有无数人的具有异质性、情境性、可塑性、自利性、有限理性的行为。

所以不可能存在一个群体具有统一的意识,产品需要理解的用户不是一个具体的群体,而是每一个鲜活的个体。

因此不可能有一个决策可以做到兼顾群体,考虑集体中每一个人的意愿,只能从个体在具体场景下的心理和行为出发,做出决策。



任何以一个模糊抽象的群体画像或者是以对一个个体抽象刻板的认知去研究用户都是不严谨的,产品经理必须要从无数场景下差异化的个体样本出发,来抽象出用户模型。

2)我们说一个决策的质量是建立在信息完备的基础上的,尝试用数据来理解用户行为的做法本身就是片面的

前面我们就经常说用户是复杂的,不同用户的偏好不同,相同用户在不同场景下偏好可能也不同,单单通过几个零散的数据就想做决策,何尝不是一种信息截断呢。

而且数据是可以解释的,同样一段数据,不同的人可能有不同的看法。

随便举个例子:最近产品的用户量有增长,运营肯定觉得是自己的运营活动做得好、产品觉得是最近的功能更新吸引了用户、市场部门会觉得是自己推广起到了作用。但是很有可能,只是某个市场因素微妙的变化导致的结果——比如用户需求发生改变了。

数据真的能告诉我们,用户是因为什么选择了我们吗?

但是我是不是在说数据不重要呢?

当然不是!

我坚决的认同数据的重要性,在绝大多数时候,我们的决策都要依靠数据,但是数据绝不能离开对个体用户充分的理解和感性的认知。

还得说一句,挖掘需求的方式和方法是多种多样的,方式上可以是用户访谈、座谈会、深访、观察用户使用过程。

方法上可以是完全开放式的,在完全没有方向的时候先尽量搜集信息;可以是半开放式的,有了确定的目标之后去挖掘用户需求;也可是验证,已经有了假设,去寻求用户的验证,当然也要随时准备推翻。

所有的方法和流程都是工具,产品经理不应该被工具限制,要根据自身情况灵活使用。

4. 定量调研

刚刚说的这些方法都是定性调研,定性调研是为了尽可能收集需求。

收集完需求之后,因为我们的资源是有限的,不可能所有的事情都做,也不可能所有的事情都同时做,所以需要决定哪些不做,哪些先做。

这个时候就要用到定量调研的方法,比如问卷调查,寻求用户验证,给需求排出优先级。

四、用户细分

做完需求分析,如果要继续进行运营活动或者做用户增长,那还需要继续找到我们的目标用户。

首先要明白一点,用户细分不是给用户打上标签或是做用户画像。因为用户细分是去切分需求,而不是切分人,就像俞军老师说的,用户是需求的集合。

我们是在拆分好了不同的需求,然后再去看符合哪些特征的人通常有这些需求,才产生了用户画像。也就是说用户画像是用户细分的结果,如果先去做用户画像,以此来细分用户,恰恰是屁股决定脑袋了。

用户细分可以从3个维度去切分需求,根据我们要解决的问题是什么,可以决定不同的维度。

1. 做产品,回到使用场景中去

做产品时的用户细分,是为了找到没有被满足的机会。

产品的需求要从场景中原还,可以通过定性的方式先找到用户需求,这里还可以借用用户体验地图发散用户可能存在的需求;然后再用定量的方式,比如问卷调查,来验证需求,给需求排优先级。

最后,还可以用工作坊的方式规划一份产品蓝图。

2. 做品牌,回到购买场景中去

做品牌时的用户细分,是为了品牌传播和影响消费决策。如果我们的目标是为了做品牌,那就要回到用户的购买场景中,看看用户在做购买决策的时候要考虑哪些需求,包含功能需求和情感需求。

而品牌最大的价值是情感价值,所以需要着重看用户的情感需求。

3. 做用户,回到心里场景中去

做用户时的用户细分,是为了维系用户,那就要理解用户行为背后的心理。要去看用户的情绪动向,哪些点让用户的心理产生变化。

其实做这3类细分有一个共同点:都是先通过定性研究(用户画像、体验地图等工具)先理清用户和产品或品牌的关系,细分用户需求;再通过定量分析,给这些细分需求排序。

五、产品规划

在需求调研之后,我们大概了解了用户真实的想法,接下来就是将需求转化为产品的过程,这中间还有一道鸿沟。我们有两种方式,可以提高跨越这道鸿沟的概率。

1. 信息环境

《论大战略》这本书是耶鲁名课“大战略”的精华浓缩,凝聚了美国著名战略研究专家约翰刘易斯20年的战略研究成果。作者在书中明确指出,要做出正确的战略,要保证充分且正确的信息环境。

我认为做产品更需要这样的信息环境,这里的信息环境包括两块:

一是人:参与产品规划的成员越多元,信息的集聚效应越明显。

比如:开发成员可以提前指出技术上的可行性或者创新的解决方案,市场成员可以提前假设产品在营销上的可行性,运营成员可以提前规划产品如何推广。

二是感知:参与者一定要充分的浸淫在对于用户和需求的感知中,沉浸到用户故事和场景里去,才能感性的去理解一个鲜活的用户。

在这种信息环境下,每一个产品设计的参与者可以最大程度与用户建立情感连结,有时好的创意就是这样产生的。

2. 工作坊

工作坊这种方法想必大家都听过,其实工作坊不是简单的发散到收敛的过程,其实工作坊的精髓在于信息环境。当我们在上一步提供了完备的信息环境,那么工作坊的顺利展开其实是水到渠成的事情。

首先将调研时收集来的需求场景分类,可以是是按使用场景分类,也可以是按购买场景分类。这几个分类需要完全独立,然后在不同的分类上穷举可能存在的机会。

这时我们的需求池可能积累了很多需求,我们不可能全都做,需要一些过滤器筛选出我们最有可能做的需求。

可以纵向深挖一下需求的价值,想象这个需求会让用户产生什么样的情绪,预测一下用户是否会买账,基本可以排除大部分不靠谱的cctv社会与法频道cc需求。

可以用竞品调研看看市场上别人有没有做这个需求,思考一下为什么不做,是不是技术不可行或者这种需求的土壤还没形成;通过问卷等方式提前看看用户的反应,是否真的有这个需求。

这就是一个从发散到收敛的过程,决定做什么不做什么。

最后剩下这些需求我们依然不可能全做,要知道资源永远都是有限的,我们需要规划产品蓝图。

我们希望提供的能完美解决用户问题的产品是最终的方案,但是从起点到最终方案可能需要经历很多次的迭代。我们心里永远规划着最终方案,但是第一步要做的是找到一个破局点。

这个破局点要足够高频、用户基数大、我们有能力做好,这一步是决定做多做少的问题。

最后想说一句:文章里提到的所有方法都是工具,工具应该是被人利用的,而不是把人限制住的。产品经理应该根据目标不同,自由的选择工具。

一般的人手里拿着锤子,看什么都像钉子;厉害的人眼里盯着钉子,看什么都像锤子。用户调研是一门实践性很强的技能,光学方法是不够的,一定要亲手实践才能真正学会。

限于篇幅,还有如何问出正确的问题,怎样了解行业、赛道的特点,如何具体做用户细分等问题没有讨论,大家都可以分享一下自己的实践。

ps:行业的最新动态一般可以通过行业内领先企业或深耕于某行业的社交媒体了解到,互联网的大部分数据可以通过艾瑞、199IT这样的数据咨询网站获取,一般国家相关单位会有最权威的行业统计数据。腾讯游戏学院会经常分享一些用研实例,都非常有价值。

 

作者:帅得翻皮水,公众号:阿祖的产品杂谈

本文由 @帅得翻皮水 于,未经作者许可,

题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

用户调研方法论:无限接近真相的方法

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关键词:2年, 初级, 用户调研,

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