用户研究方法有哪些

今天是0.01打卡第47天最近围绕交互设计和用户研究给小伙伴们做了几次分享，从写PPT到内部分享，我觉得收获最大的应该是我自己了。这就好像是：我从书上或者别人那里听到一个知识点，当时看懂了是一个层面，事后会用了又是一个层面，会用并把它写出来或者讲出来，又是一个层面，这其实就是一个刻意练习的过程。产品经理为什么要掌握用户研究的技能产品经理需要了解用户的工作、痛点、期望才能针对性的寻找到契合的产品解决方案。那在了解用户的过程中，掌握一些基本的用户研究方法和套路还是会起到事半功倍的效果的。虽然在《启示录》里是有提到交互设计来负责用户研究，而在有些成熟的互联网公司，一般都有独立的ued团队，有专业的用研团队来做用户研究。但是现实中大部分中小型公司的产品经理们，是没有这么好的待遇的，什么都要自己来。所以在这里我们就不纠结用户研究到底是哪个岗位来负责执行的问题，不同的公司有不同的分工和岗位要求，但是技多不压身，产品经理本来就是个需要横向发展的岗位，凡事能自己搞定的尽量不要老是求助于别人，把人情用在刀刃上，当然个人魅力极强的人除外。产品经理常用的用户研究方法用户研究分为定性和定量，定性更偏重于研究特定用户的行为和动机，是偏感性的，多以文字型的描述为主；定量是建立在一定的数据基础上，有数据支撑，偏理性，但会缺乏同理心。但实际应用中，一般都是相互结合使用，常用的研究方法有以下几种：情绪板调研，这个是视觉设计阶段常用的，视觉是个很感性的东西，比如之前我们针对高端用户群体做一个旅游产品，那怎么体现高端，我们会先去发散一些关键词，最终确定3个左右的关键词，然后根据关键词去找图片，邀请用户来选出大家普遍都觉得符合关键字的图片，基于这些图片，我们来定义设计风格，提取设计元素；用户画像persona，结合用户访谈得出用户的基础信息，社会信息，行为信息，心理消费信息等；从而将一个任务抽象出来一个虚拟的任务画像，来指导设计；眼动实验需要机器设备的，他会抓取用户瞳孔，抓取用户的浏览轨迹，通过实验室，我们可以观察到用户的表情，行为，来为后期的设计提供依据，模拟用户同理心；VOC即客户之声（Voice of the Customer），其实很喜欢一句话“客户投诉是最好的礼物“。之前携程很重视这块，有专职人员每周统计整理用户反馈，将有价值的共性较高的反馈到产品和设计团队。用户研究方法在项目周期中的应用用户研究贯穿于整个项目周期中，直接上图：这里重点说下灰度发布，就是AB两套线上方案，一部分用户看到A版，一部分用户看到B版。其实灰度发布分2大类，一种是运维层面的，为了减轻大量客户访问造成的服务器压力，但大部分时候用于A/B测试，特别是toC端的产品，发布的一些功能先给小部分用户看到，观察数据情况和用户反馈，然后持续的扩大流量，是一种快速验证方案快速试错的方法。写完这篇我自己都觉得太虚，太空泛，毕竟基本的方法大家都知道，只是从知道到会用，还有很长的路要走，一起慢慢练习吧，下一节给大家分享卡片分类法的使用，敬请期待~~。

当你需要关于自己产品的用户体验数据时，然而，你却不知道从哪里获取？那么首先，你需要选择正确的研究方法。接下来，我们来看看这些当下最流行的定量研究方法。许多用户体验专家倾向于采用定性的研究方法，原因在于他们认为：定性的研究方法要比定量的研究方法更容易操作和节约成本。其实，他们忽略了与定量分析联系紧密的大样本量以及数据统计的巨大前景。如果你也是这样认为的，那你也就错了！定量的研究方法是任何有经验的UX研究人员必须掌握的重要技能。定量用户研究的方法允许你做以下事情：用一个数值来表示你产品的可用性。数值有时比质量检测的结果和视频更有说服力（特别是当你试图说服像高管这样的人）时。比较不同的设计（比如，你的产品的新旧版本，或者是你的产品与竞争对手的产品相比），并且确定你观察到的差异是否具有统计学意义，而不是随机的。改进用户体验权衡决策。比如，如果预期的设计改进成本很高，那么它值得做吗？如果你已经想到这种改变会提高可用性，那么定量研究方法可以帮助你验证重新设计是否值得。将用户体验的改进与企业目标以及关键绩效指标结合起来（从而证明你的投资回报并且证明你的用户体验团队存在的价值）。这篇文章可以让你清楚的知道，用户研究的第一步是：确定要使用哪种定量的研究方法。接下来，我们将会给大家介绍一些当下最流行的定量研究方法：定量可用性测试（基本测试）网站分析（或APP分析）A/B测试或者多变量测试卡片分类法树状测试调研或者问卷调查聚类定性评价满意度调研眼动测试以上每种方法都会产生有价值的定量数据，但是这些方法在收集的数据类型以及所需的资源和工作量方面差别很大。一、九种定量用户研究方法概述本文列出了这些方法最常见的示例，并对每种方法的成本和难度进行了评估。与其它任何研究方法一样，这些方法中的每一种都可以适用各种不同的需求。根据具体情况，你的成本和困难可能与我们的粗略估计有所不同。此外，你应该意识到，这些方法中的每一种都需要不同的最小样本量来确定统计的意义。1.定量可用性测试（基本测试）：用途：随着时间的推移跟踪可用性；与竞争对手比较。成本：中等收集难度：中等分析难度：中等方法类型：行为（用户做了什么？）使用的情境：基于任务尽管不常用，但是，定量可用性测试（有时也称为可用性基准测试）与定性可用性测试其实非常相似：两种方法都要求用户使用产品去执行实际的任务。两者的主要区别在于：定性可用性测试优先考虑如何观察用户行为，比如，识别可用性问题。相比之下，定量可用性测试的重点则是收集数据指标，比如任务时间或者成功率。一旦你收集了相对较大的样本量（大约35个或者更多），你就可以使用它们来跟踪产品的可用性，或者将其与竞争对手产品的可用性进行比较。如果在产品的迭代过程中，你一直追踪着一些产品的可用性指标，那么你就可以创建一张类似这样的趋势图。这种类型的信息可以帮助你持续关注产品的用户体验，并确保它随着时间的推移而逐步改进。你所选择的可用性测试的类型（现场测试、远程引导测试或远程无引导测试）将对成本产生影响，并且难以与此方法相关联。由于定量和定性可用性研究的目标不同，测试的结构和进行的任务也需要有所不同。2.网站分析（或者APP分析）：用途：发现问题或确定问题的轻重缓急；监测性能。成本：低收集难度：低分析难度：高方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场分析数据，描述了用户使用线上产品的各种操作行为，比如，他们去了哪里，点击了什么，使用了什么功能，他们从哪里来以及到哪里去。这些信息可以帮助你做各种各样的用户体验活动。特别是，它可以帮助你监测各种内容、UI或产品功能，并识别哪些不能正常运行。3.A/B测试或者多变量测试：用途：对比两种设计方案成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：现场虽然，你可以使用分析指标来监控产品的性能（如上所述），但你也可以创建一些实验，来检测不同的UI设计，然后，通过A/B测试或多变量测试来改变这些指标。在A/B测试中，团队需要创建同一界面的两个不同的最新版本，然后将每个版本展示给不同的用户，用来确定哪个版本的性能更好。例如，你可以创建同一个操作按钮标签的两个版本：“获得定价”或“学习更多”。然后，你就可以跟踪统计两个版本中按钮的点击次数。多变量测试的操作方式也是类似的，但是，它与A/B测试不同的是：多变量测试需要同时测试多个不同的设计元素（例如，测试可能涉及不同的按钮标签、排版和页面上的位置）。这两个基于分析的实验，对于决定同一个设计的不同变体非常有用，并且可以结束团队关于哪个版本最好的争论。A/B测试是将网站流量（用户）拆分为两部分：一部分导入到A方案，另一部分则导入到B方案。这种方法的一个主要缺点是：它经常会被滥用。有些团队没有尽可能长时间地运行测试，收集不到足够的样本，就匆忙的下了结论，这样的结论往往失败的风险很大。4.卡片分类法：用途：确定信息架构的标签和结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：态度（用户说了什么？）使用情境：不使用产品在卡片分类研究中，参与者会拿到一些内容项（有时是写在索引卡上的），并要求以一种对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标注。这个测试既可以亲自进行，也可以使用物理卡片或者使用类似于OptimalSort这样的卡片排序平台进行远程测试。当卡片排序测试是亲自进行时，用户对物理卡片进行排序和分类，每张卡片都包含了它所代表的内容的描述。这个方法可以让你有机会了解用户的心理模型。他们使用什么术语？他们是如何将这些概念组合在一起的？对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析，可以帮助确定哪种分类方法对大多数用户来说是可以理解的。5.树状测试：用途：评估信息架构的层次结构成本：低收集难度：低分析难度：中方法类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务而不是使用产品在树状测试中，会让参与者尝试使用网站的分类结构来完成任务。这种方法本质上是一种评估界面信息架构的方法，通过这种方法可以将界面上的其它信息区分开来。例如，假设你的产品是一个宠物用品网站，而这是它顶层的层次结构。网站信息层次结构的显示可能看起来是这样的，树状测试要求参与者在这样的层次结构中找到一个特定的条目（例如，项圈），他们首先看到的只是顶层的分类（例如，狗狗、猫咪、小鸟等）。一旦他们做出一个选择（例如，狗狗），就会看到自己选择相应选项的子类别。你可以要求你的参与者在一个任务中找到狗项圈。对树状测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项的正确路径，以及可以确定有多少参与者选择了错误的类别。这种方法有助于确定界面信息架构的结构、文案以及放置的位置是否符合用户的心理预期。6.调研或者问卷调查：用途：收集调研用户的态度和行为信息成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度（用户说了什么）使用情境：任何问卷调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在不同的环境中进行测试，比如，在一个实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行简短的拦截调查。调研时可以同时获得定量和定性的数据，比如评分、多项选择题中的答案的比例，再加上开放式问题的答案。你甚至可以把对调查的定性回答转化为数字数据(参见下面的代码质量评论部分)。像这样的语义差别等级量表，每个单选按钮代表一个数值。被调研的用户可以选择：1.容易使用；5.难以使用；或选择介于两者之间的选项。对这个问题的平均回答来衡量你的应用程序在使用上的难易程度。你可以创建自己的自定义问卷，也可以使用其它已经建好的问卷模版（例如，系统可用性量表或网络推广者评分）。问卷的一个优点是：可以经常将你的调研结果与行业或竞争者的分数进行比较，看看你做得怎么样。即使你创建了自己的自定义问卷，也可以随时间的推移对自己产品平均分数进行追踪，来监控产品的改进情况。7.聚类定性评价：用途：确定定性数据中的重要主题成本：低分析难度：中收集难度：中分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：任何这种技术不是数据收集的方法，而是定性数据的分析方法，它包括根据共同主题对定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察结果进行分组。如果你进行了大量的观察，你就可以计算出一个特定主题被提及的实际数量。例如，假设你做了一个日记本研究，让参与者在他们的日常生活中，每周都要报告他们使用产品的时间，目的是理解他们使用产品的背景，你可以算一下用户在工作、家中或外出的时候使用产品的比例。这种方法可以识别特定主题或情况的流行程度或频率，例如，用户抱怨的频率或UI问题。这种方法可以很好地从大量的定性信息中挖掘数值数据，但它可能耗时会非常长。8.满意度调研：用途：确定与你的产品或品牌相关的属性成本：低分析难度：低收集难度：低分析类型：态度（用户说了什么？）使用情境：基于任务定量可用性测试试图使用量化的方式来衡量产品的质量，比如：审美情趣、品牌实力、语气等。这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但这些方法通常会首先让参与者接触到产品（通过向他们展示静态图片或者要求他们使用现场产品或原型）。然后，要求用户通过从描述性的词语列表中选择一个来描述当前设计。如果你获取自身目标用户的样本量足够大，那么整体趋势就会显示出来。例如，你可能会有84%的受访者将此设计描述为“最新”。9.眼动研究：用途：确定哪些UI元素是分散注意力的、可发现的或可找到的成本：高分析难度：高收集难度：高分析类型：行为（用户做了什么？）使用情境：基于任务眼球追踪研究需要特殊设备来追踪用户的眼睛注意力轨迹，因为他们在界面间移动。当许多参与者（30个或更多）在同一个界面上执行相同的任务时，有意义的趋势就会出现，你可以清楚地看出页面的哪些元素会吸引用户的注意力。眼动跟踪可以帮助你确定哪些界面和内容元素需要强调或者弱化，从而使用户能够轻松的实现他们的目标。眼球追踪软件可以使用聚合的凝视数据（用户在这里查看界面，用绿点表示）来创建各种可视化效果。进行眼球追踪研究的一个主要障碍是高度专业化、价格昂贵和不稳定的设备，这些设备需要大量的培训才能使用。二、选择一种方法（九种方法概况表）上表提供了上面讨论的研究方法的概况。三、从你的研究问题开始1.当你要确定使用哪种定量研究的方法时：首先，你得先确定你要研究的问题：你想知道什么？以上方法中有一些非常适合一般性的研究问题。例如：我们产品的可用性是如何随着时间变化的?和竞争对手相比，我们做得怎么样?我们的哪些问题对于产品的影响最大？我们该如何确定其优先级?对于这些类型的问题，你可能需要使用：定量的可用性测试、web分析或调查问卷。2.当你有一个想要回答的具体问题时：以上方法中也会有好的方法来研究以下这些问题。例如：我们应该如何调整我们的全球导航分类？我们的大多数用户怎么看待我们的视觉设计？在dashboard中，我们应该使用这两种设计方案中的哪一种呢？对于这些研究问题，你可能需要使用：A/B测试，卡片分类，树状测试，编码定性评论法，满意度调研，或眼球追踪。然而，在这些建议的方法中有一些不可控的因素。例如，由于安全或者技术原因，你的公司可能不会选择A/B测试的方法。如果是这样的话，你能做的就是发起一个面对面的可用性研究来对比两个原型。然而，这并不是定量可用性测试的典型应用，所以我在这里就不讨论它了。四、考虑研究成本在研究问题之后，选择研究方法的第二大影响因素是成本。这些方法在成本上的差异很大程度上取决于你如何实现该研究。你使用的工具，要求的参与者数量，以及研究人员花费的时间都将影响最终的成本。更复杂的是，许多团队的研究预算也有很大差异。再者，这里的成本估计是相对的。预算相对较低的团队可能需要依靠数据收集分析的方法，比如，使用远程可用性测试、在线卡片排序平台（如OptimalSort）、A/B测试以及网站分析（或APP分析）的方法。根据经验，面对面的方法（比如面对面的可用性测试，面对面的卡片排序）往往成本比较高，因为它们需要很多的研究人员和时间成本。此外，他们还要求外出和租赁专业设备。眼动测试应该是这里列出的最昂贵的方法了，只有那些拥有大量预算和专门的用研团队才会使用它。这张图显示了本文中讨论的定量研究方法的位置，即它们适合于研究问题（一般到特定）的不同维度级别。五、总结一旦你选择了一个方法，就要去了解和学习！结束之后，确保你能够按照你想要的方式和计划进行研究，并保证能得到对自身有用的结果。要注意的是：你不能只收集数据指标，不做任何统计分析就开始做决定。仅仅收集5个用户的评级响应是不够的，要取一个平均值，然后再继续。对于这里讨论的每种方法，都有不同的建议最小样本量。为了获得可靠的数据和确定统计的意义，你可能需要收集数据点的数量需要达到最小样本量才行。如果不这样做，就不能保证你的发现或者结论是正确的。不管你使用哪种方法，一定要把握好需要你研究相关统计学概念的时间，以及获取正确的最小样本量的成本。你要相信，这并不像表面看起来那么困难，而你最终获取的定量数据一定是有价值的。原文作者：Kate Meyer原文链接：s/quantitative-user-research-methods/译文校对：不器#专栏作家#熊猫小生，，人人都是产品经理专栏作家。高级交互设计师，UED负责人。关注互联网C端产品设计相关，擅长移动端产品交互设计，前沿设计风格探索，设计流程优化和管理，欢迎交流~本文翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图由译者提供

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

用户调研是产品人在做产品必须走的第一步。很多时候用户自己也说不清楚自己需要什么，只有在面对真实的产品已经场景时，通过使用才能对产品进行反馈。艾老思自媒体专栏作家艾永亮在《腾讯之道：我们应该向腾讯学什么？》书籍中在产品维度深度解剖腾讯视如何比用户更懂用户，总结出腾讯最有效的三步法用户研究方法论。1，成为用户2，了解用户3，超越用户一，成为用户这是企业的产品想要获得成功最首要条件，但现实上太多的产品（这里的产品包括了互联网的产品以及项目，公司，服务等）都是老板拍脑袋做出来的，然后用过千万种营销方法，商业模式去推广，最终生存下来的寥寥无几。想要成为产品的用户第一步就是使用自己的产品，如果连自己都不使用，那么如何能发现的产品的问题，如何做优化做迭代。很多的产品经理（不单指互联网的产品经理，包括产品的策划者决策者）都是把产品按照自己的想象做出来，然后把自己的想法强加到用户身上，说这就是用户需要的什么什么功能，忽略了用户的真实需求，最终导致了产品走向终点。这里一个最简单的案例便是高铁以及火车的购票系统，用户是需要用这个产品去购票，但是产品经理却为了防止黄牛党刷票的初衷设计了一系列的各种验证，各种奇葩的图片找验证码。活生生变成了防刷软件，而不是便捷的购票软件。为什么别人还是继续用，不得不啊，尽管系统经常崩，输入各种各样的验证码，变成了极其不流畅的体验。所以你会看到很多第三方的软件遭热捧，几步就完成了，剩下来的就交给第三方平台帮我们购买了。很多的产品人都很容易忘记一开始的初衷，把产品做的离用户越来越远。成为用户就是为了让产品人忘记自己的人生，抛弃自己的专业知识重新审视自己的产品，通过频繁使用产品成为忠实用户来为产品出谋划策，找到用户最真实的痛点，通过优化迭代去满足用户的需求。二，了解用户成为用户是首要条件，但是如果不能了解到用户群体，那么看到的问题，提出的问题都涉及个人色彩，最终的产品还是逃脱个人化的本质，艾老思认为想要了解用户主要有两个方面。1，秒变小白微信张小龙曾在一次分享中这样解释，那就是瞬间变成白痴级用户的速度，乔布斯在一秒内可以让自己变成“白痴”用户，马化腾需要三秒，自己需要五秒。腾讯很多员工在入职的第一天都会被安排到客服部门去接听用户咨询热线，就是为了让他们知道他们以后所要服务的用户是一个怎样的群体，他们会遇到什么问题，他们是以怎样的角度看产品。腾讯的客服经常会听到用户超级“小白”的问题，如我要点哪里，怎么改头像，怎么改名称，哪里改密码，我要点哪里等问题。产品经理总会以“最优”的做法去做产品，但却忘了这个产品并不是为产品经理自己定制，而是为了用户。只有用小白的角度重新审视自己的产品才能做出真正解决问题的产品，让用户用的爽，用的明白，用的简单。2，挖掘用户需求说到这里，艾老思不得不再重申一下传统的问卷方式，很多人都喜欢用问卷来挖掘用户的需求，问卷的设置都是各种暗示性的问题，驱使用户做预示的答案。问卷只能作为验证需求的方式，并不是用来挖掘需求的。绝大多数的情况下，用户都会有意无意把真实的想法隐藏起来，反馈给你的都不是真实的想法。如果产品真的做得很糟糕，直接就卸载或者丢掉了，用户根本就不会反馈给你，另外的一大部门是选择沉默，凑活着用就行了吧。腾讯著名的“千百十”法则，要求每一个产品经理每周至少看一千篇关于产品的帖子或者新闻，一百个博客，十个用户调查，这比传统的400电话要使用很多。挖掘完需求之后并不是就完成了这个阶段，及时的解决问题也不够，只有深入分析真伪需求，洞察一切问题背后的深层次需求，通过蛛丝马迹去获取用户的懂点，掌握用户的使用习惯，使用行为及心理变化，从根本上解决问题才是产品制胜之道。三，超越用户在还是马车盛行的时代，你问用户需要什么，他们回答是一辆更快的马车，如果我们都是与用户同行，那就是引入更优质的马，造更好的轮子，永远都不会有汽车的出现。有先见之明的福特让“马车”更快更舒适，汽车就这样传奇般的诞生了。汽车是人类史上跨时代的发明，它让人类重新定义了代步工具，更给人类生活带来从未有过的便捷。《乔布斯传》中提到“消费者并不知道自己需要什么，直到我们拿出自己的产品，他们就发现，这是我要的东西”也是同理。但是这有一个前提，你已经对旧一代的产品相当的熟悉，属于产品创新的阶段，而不是在完全不熟悉的情况之下就用颠覆性的做法祈求引领行业。用户不知道现在的科技可以做什么，他们不会去想完全没有出现过的东西，超越用户是在洞察用户需求，满足用户的需求的前提下，运用新的技术，新的商业模式对原有产品进行创新让产品更好地解决用户的需求。

阅读提示：本文来自宇见新书《洞察力：让营销从此直指人心》，本书教大家快速掌握消费者研究与用户洞察的方式方法。在百家号的前三篇文章中，我们从SDi提出的“洞察四维”出发，依次为大家介绍了：如何进行用户认知洞察？如何进行用户行为洞察？以及开展需求洞察所应该关心的——宇见｜被天天挂在嘴边的“用户需求”究竟是什么？接下来本文将进入“用户需求洞察”的下半部分，和大家探讨开展需求洞察的5种有效方法。———————（接前文）既然真正的用户需求，无法通过直接询问来获得，那么在实际工作中，什么才是用户需求洞察的正确方法呢？下面我们来依次揭晓答案。首先，回到“价值感知线”的逻辑当中，在消费者的前意识阶段（感知线下方），由于需求意识稀薄，导致在用户洞察中，以“你有哪些需求”、“你的需求是什么”为切入点的任何提问都不可能是好问题。这时，从“用户痛点”和“麻烦”入手往往才是明智的选择，因为此时虽然用户的需求意识是稀薄、模糊的，但“问题意识”却有可能是丰富、清晰的。这些问题意识经过合理的“翻译”，就有可能转化成有价值的需求信息，这就是我们开展需求洞察的第一种思路。比如，以宠物食品为例，如果你直接问消费者她们的需求，她们能说的大概就是“营养”、“包装方便”、“价格便宜”这类感知线上方的品类常识；但是如果你请她们回忆，在使用宠物食品过程中遇到过哪些麻烦和困扰，那就是把问题下沉到了价值感知线下方，消费者可能就会开始抱怨宠物食品糟糕的气味，或者宠物食品容易打翻和打翻后的清扫困难等等。乔布斯为什么会对市场调查持否定态度？我想其中一个重要原因，就是很多调查中充斥着大量无意义的提问，根本无助于我们理解需求。在这里，并不是用户调查本身有错，而是调查的思路与方法常常错到离谱。比如，让我们来看看这条在餐饮行业问卷中很常见的问题：请问以下几方面，哪一项是您选择一家餐厅时最为看重的因素？A.性价比 B.整体环境 C.服务态度 D.菜品特色 E.会员权益 这样的直接询问，究竟能带来什么有价值的信息呢？一方面，这些价值感知线上方的常识，基本上都是一家餐厅必须做好的方面；另一方面，由于用户对“服务”、“环境”、“有特色”的理解千差万别，就算知道了呼声最高的是“服务好”或者“有特色”，对于如何提升服务，怎么做才算“有特色”恐怕仍然是一头雾水。最后，就算其中某项几乎没有人选，看上去似乎一点儿也不重要，但也不意味着品牌在这个方面就不能创造出全新价值。所以这类提问，往往只是在浪费企业的洞察资源和用户的宝贵时间。对于用户需求，现在我们知道了更好的办法是倒转180度，反过来从用户痛点入手，同时要避免“环境好”、“服务好”这类笼统的问法；另外，还要注意不要把少数人的痛点当成大多数人的需求。在现实中如何同时做到这三点？我还是用《洞察力》一书中所写的，社区面包店香榭丽舍的案子来举例。在该项目中，除了消费观察，我们还用到了焦点小组和调查问卷的洞察方式。在焦点小组中，我们先请用户谈了她们在社区面包店消费时遇到过的一系列麻烦。在第二步，我们把这些痛点“翻译”成包含细节的需求描述，例如把“下班后经常买不到最新鲜的面包”改成“在我去购买时总能提供新鲜出炉的面包”，然后通过调查问卷去印证是不是用户最希望实现的优化项。通过请用户为这些选项分别打分，我们就知道了用户对不同项目的需求程度。知道了哪些更有共鸣，而哪些相对小众，这样就能为客户设计出主次分明的优化建议了。需求洞察的第二个方法，是了解用户不消费、不使用产品（品牌）的原因。这方面的工作，恰恰是很多洞察项目中的盲区，因为常规的营销调研，一般都会强调要了解顾客的“购买理由”；但是从另外一个角度来看，SDi认为，探讨人们为什么“不买你，不用你”也同样重要。而且，这些信息往往会比顾客解释他们的购买原因更加可信。这是因为，在日常的消费行为中，要顾客说清楚自己为什么消费是困难的，这其中有很多潜意识因素连顾客自己也不了解；但是与此相比，要顾客解释自己为什么不消费却是相对容易的。因此，了解用户不消费、不使用的原因，也就让我们有了依据去判断用户“尚未”从既有品牌（品类）中获得的满足，同时还能为我们识别出某些制约品牌成长的关键隐匿因素。例如，在香榭丽舍项目中，除了问用户为什么会经常光顾面包店，我们还特别询问了那些从不去面包店的人为什么不去的原因。比如有人就谈到，家人抵触吃“隔夜”的食物，与买回来的面包可能会放到第二天相比，她们更喜欢用新鲜食材来亲手制作早餐。这会让人想到如果社区面包店能提供一些高品质的烘焙原料（如面粉），再创造一些家庭手工烘焙的内容和体验，就有可能激发出新的需求。关于如何通过这方面的研究，找出制约了品牌成长的关键因素，这里还有一个知名流媒体平台Netflix（奈飞）的经典案例。大家知道，Netflix早年从互联网DVD租赁业务起家。2001年，当率先进入这一领域的该品牌斩获到50万用户时，他们发现，尽管对一个新公司来说这个成绩已经很好，但是由于老牌巨头和创业公司也纷纷盯上了这一市场，因此想要继续生存，就必须用最快的速度实现用户增长。为此，管理层从研究用户数据开始，很快，他们发现了一个奇怪的数字，那就是该品牌在旧金山湾区的渗透率（2.6%）是全美最高的，没有其它任何一个地区能够达到相似水平。究竟是什么造就了旧金山湾区的高渗透率呢？ 对此，品牌管理层莫衷一是。有人说，这是因为公司总部就在湾区，员工经常跟人说起奈飞（但当时奈飞的员工还很少，不太可能有这么大的口碑影响力）；也有人说，这是因为湾区聚集了大批科技人才，他们更乐意选择网络服务（但在美国其它一些地区，也同样具备这一条件）；还有人认为是因为湾区比较富裕，富人更愿意在这类娱乐服务上消费（话虽如此，但纽约、波士顿也有很多富人，为什么这些城市对奈飞兴趣缺缺呢？）最后，公司CEO决定用调查来终止这场争论。奈飞发布了对全美的调查问卷，结果来自湾区的数据显示，与其它地区相比，这里有且仅有的唯一不同，就是用户反映他们收到影片的速度很快。原来，所有管理者都没察觉到的真正差异是，因为邮寄DVD的配送中心就在湾区，这里的用户从退还上部到拿到下一部的时间还不到48小时，而相比之下，那些住在巴尔的摩和西雅图的客户，则要等上4到5天，而等他们真正拿到手的时候，看电影的兴致早已过去了。基于这个洞察，奈飞在一年内新开了多家配送中心，每个新增配送中心的地区，注册用户就立刻翻番，一个接一个城市就像打开了需求阀门；截至2010年，奈飞累计建成了56个配送中心，而此时的用户规模已经突飞猛进到了2000万。需求洞察的第三个思路，是关注用户的“非正常产品使用行为”。在现实中，并不是所有用户都会以营销人预期的方式来看待、使用产品，一个经典例子是艾禾美的小苏打粉，该产品可长期用于烘焙、洗浴和清洁牙齿。上世纪70年代，当品牌的管理者发现有顾客会将产品用于清除冰箱异味，公司敏锐地把握住机会，通过积极传播，令这样使用苏打粉的家庭在14个月内从1%上升到了57%，从而让一个逐渐沉睡的品牌又重新焕发了青春。能否将一种原本看起来，与品牌并不相关的其它需求“嫁接”到你的品牌上，是我们进行需求洞察的第四种思路。这是什么意思呢？简单来说，就是去了解消费者从来没有意识到，你的产品“竟然还有这种价值”的可能性。比如，男士剃须有两种选择，手动剃须和电动剃须，又称为湿剃和干剃。在过去，这两种剃须方式的代表品牌，都在试图从不同角度来宣称自己更好。有时是从“剃须更干净”、“更舒适”的功能角度；有时是从标榜“事业有成”、“不断突破”的“成功人士”意识形态角度。对此，吉列剃须刀与别不同地做过一个“手动比电动剃须更性感”的传播案例，就使用了这种“需求嫁接技术”。具体来说，该传播转换了视角，并不是站在男性的角度来告诉你，手动剃须如何如何好，而是站在女性角度来告诉你——“在女性眼中，手动剃须才是更有男人味、更性感的剃须方式”，结果收到了很好的传播效果。又比如，南孚电池做过一个广告，宣传其电池“经久耐用”，虽然这在同类型产品的广告中并不新颖，但这支广告传递信息的角度却与众不同：广告首先展现了一家人其乐融融，孩子玩着各种玩具的场景，跟着没一会儿，玩具相继没电了，孩子流露出失落的神情，此时文案出——“电池不耐用，玩玩具经常被打断，孩子容易分心，影响其专注力。”这个广告巧就巧在创造了一种看待产品的新观点，将“玩玩具被打断”这种鸡毛蒜皮的小事，指向了“影响孩子的专注力”这个所有家庭都关心的头等大事，从而更有效地激活了目标顾客的需求意识。现在如果我们反推，类似创意是如何产生的呢？那就是营销人要多关注消费者的生活方式，从一种更宏观的角度来思考，目标消费者想要“变得更好”的意识有哪些？此时，我们要做的是从一个新的角度，在品牌和消费者的典型欲望之间建立起某种连接。要知道在很多时候，并不是我们的产品缺少什么价值，而是我们不知道该建立何种连接。比如，子女都有买东西孝敬长辈的需求，而脑白金的成功，恰恰在于它在保健品品类中第一个站出来匹配了这一需求，建立了此种连接。由需求嫁接技术，我们现在可以很自然地过渡到需求洞察的第五种，也可能是最重要的一种方法，那就是洞察用户的情感与意识形态需求。同样，这也是传统市场调研的盲区，所有教科书都会教导我们了解消费者的功能需求，仿佛用户对品牌的感性价值毫不在意一样，然而现实刚好相反，人们的消费行为中包含着丰富的情感动因。比如，一位女性可能会因为价值主张的共鸣而喜欢耐克，在她的意识形态当中，品牌象征了“不甘平庸”的生活态度。但在调研中，她或许只会谈及跑步体验这类“更容易说清楚”的内容。拙劣的市调很少触及人们的意识形态。在我们这个星球上，存在着两类典型的成功企业：一类是像谷歌、特斯拉、Facebook这类凭借新技术、新产品、创新了功能价值的企业；还有一类则是像无印良品、星巴克、MINI这类意识形态创新公司，他们的成功，应该更多地归因于提出了某种价值观，倡导了某种生活方式，通过持续引领人们的意识形态，而在几近红海的商业世界中四海制霸。而《洞察力》的写作目的之一，正是要引导那些并不具有技术创新优势的品牌，通过意识形态创新成为后者。要做到这一点，我们就必须学会洞察人们的意识形态需求。在这个方面，与洞察产品功能痛点一样，营销人首先要关注的是顾客意识形态中的困扰。比如，在我做另一个定位于购物中心，以年轻女性为目标客群的高端烘焙品牌——“本味初品”的案子时，我们就在用户洞察的过程中，与目标顾客探讨了未来的购物中心应该更多地融入哪类设计风格，以及顾客在日常生活中经常会遇到哪些负面情绪的话题。有些问题从表面上看，似乎与新创品牌的任务并无直接关联，但其实这些调研正是为了考虑，新品牌应该如何通过有针对性的门店设计、产品与内容，来弥合顾客的内心矛盾，从而更好地满足到她们的情感与意识形态需求。洞察消费者的意识形态需求，有一个十分重要的思维前提，那就是我们要理解品牌为顾客提供的“营销供给物”（Marketing offerings）并非只有产品，还包括了可以满足其内心需求的感性体验。知道了这一点，营销人就应该对自己市场中，不同品牌针对人们情感需求所做的情感表达更加敏感。比如，在白酒市场，江小白就很好地做到了这一点。江小白并没有研发出更好的白酒，它只是将自己从标榜“历史悠久”、“经典不衰”、“真情岁月”的圆桌酒文化中拉了出来，通过“青春小酒”的形象和“简单纯粹”的生活方式主张脱颖而出。这个例子反映出，洞察顾客的意识形态需求，就要先了解目标市场中占据主流的情感表达，因为新的感性需求，往往就隐藏在消费者对主流表达的厌倦背后。消费者的意识形态需求，还常常会隐藏在新兴的亚文化当中，它可能会在时下火爆的电影、电视剧里，也可能会出现在小说、流行音乐甚至网络热点当中。比如，前两年朋友圈里有一篇文章，作者基于自己的生活感悟，表达了对那种“终日无所事事，以谈论养生度日”的生活状态的反思，主张过一种更有力度的“无龄感”生活，一时间引发了广泛热议。实际上从这篇文章的传播效果来看，它已经向我们传递了某种意识形态需求的强烈信号。与洞察用户的功能需求不同，意识形态需求洞察通常都不会太“具体”，对此你不必担心偏离了方向；相反，一味就事论事地谈论产品本身，反而容易局限住我们的思维，令营销人看不见一些更宏观的东西。用户的情感与意识形态需求不在别处，它总是隐藏在人们的意识深处，这意味着我们应该通过用户洞察，努力揭示出人们的某些深层感受，因为这里常常蕴含着品牌创新的重要契机。————————到目前为止，用户洞察的4个内容维度已向大家介绍完前3个，在“认知”、“行为”、“需求”之外，最后还剩下非常关键的“感知方式洞察”，感兴趣的小伙伴可以在《洞察力：让营销从此直指人心》纸质书中找到答案。本文来自宇见新书——《洞察力：让营销从此直指人心》，如无授权，婉谢转载。大家可在各大电商平台搜索书名购书。

产品经理每天费劲心理做的产品，以及每天无数次提到的用户分别是什么？他们之间的关联如何？本文将为大家分析什么是用户，用户有什么特点属性，什么是用户价值以及如何研究用户。一、什么是用户？用户不是自然人，而是需求的集合从产品经理的角度来看，用户不是自然人，而是需求的集合。由于不同产品满足不同用户不同场景下的需求，当某个产品完全满足某个用户在某个场景下的某类需求，那么就可以说此用户是该产品的一个用户。举个例子，如何一个人每天用来玩抖音和快手的总时间是2个小时，花费在每个APP上的时间分别为1个小时，则抖音和快手分别获得半个用户。从需求的几个来看，一个自然人可以是成百上千种产品的成百上千个用户。也可以是一个公司多个产品的多个用户。产品经理是研究人的，可以从四个维度去研究：生物的人，社会的人，认知的人和情境的人。二、用户有哪些属性？用户有异质性、情境性、可塑性、自利性和有限理性这五个属性。异质性是说用户的特点千差万别，几乎很难找到两个完全一样的用户。因为用户的偏好、认知、所拥有的资源不一样，所以不能把一个用户统一成一个单一的用户画像；情境性是指在不同的情境下，要不干湖的行为不同。比如用户在早高峰和晚高峰，一个人和两个人打车行为是不一样的。如何覆盖更多的用户场景，也是产品经理需要考虑的地方；可塑性是指用户是可变的，在某种程度上也是可教育的，比如苹果开启了智能手机的浪潮，淘宝改变了我们的购物方式等；自利性是指用户是自私的，追求个人的总效用最大化；有限理性是指用户虽然追求理性，但是他的能力是有限的。比如耳机爱好狂热者对新出的耳机趋之若鹜，女孩们总是热爱口红。三、如何理解用户的行为？产品经理对用户的研究，核心是对用户行为（需求）的研究。在理解用户的定义后如何理解用户的行为呢？首先在行为发生之前，用户会通过有个情境的刺激，这个情境的刺激会调用偏好和认知函数，产生一个助管期望效用，促使用户产生相应的行为，既追逐这个预期的效用。而这个行为会产生某个结果，这个结果又会成为经验，影响偏好和认知函数，从而可能对用户的下一次行为产生影响。关于上图，说明如下：（1）在产品研究的范围内，我们可以认为用户约等于“偏好和认知的函数”。偏好是主观的，是用户对事物（是什么）和事物的效用（对我有没有用，有多少用）的综合认知结果。偏好同时受先天遗传因素和后天社会经验的影响。（2）但是偏好不会让用户行为体现一致性，不同情境可能使得相同偏好表现出不同行为。即同样的用户，面对同样的选项，在不同情境下的选择结果可能是不同的。（3）在不同情境下的用户偏好会塑造用户的期望效用，塑造的过程大概会经过感知、解读、选择集合、模拟推演、价值判断五个阶段。在一次“期望效用”的塑造中，有些过程可能会被跳过（直接由大脑系统1的本能、习惯、直觉做出决策），这个期望效用的塑造过程会受到各种认知偏误的影响。（4）期望效用影响用户的行为和选择，促成了用户的行为。（5）用户的实际使用体验会形成经验，反馈给用户的偏好，对其进行修正或强化，形成新的偏好。快速促成用户行为的方式就是选择合适的用户，如果选择了偏好和认知很合适的人群，那么就不用很特殊的情境设计就能促成这些用户的行为。四、如何理解用户的价值？产品的用户价值带有主观属性，是由买方的主观效用评价来定义的。用户价值具备认知依存，情境依存和经验反馈演化三个特性。认知依存是指用户的认知决定了他的偏好，喜欢茶还是喜欢咖啡，喜欢存钱还是消费。情境依存的意思是，有情境（场景）才有用户，脱离场景就没有用户。用户价值也具有经验反演化的特性，是变化的。具体到产品里面，我们可以用一个公式来衡量用户价值：用户价值 = 新体验-旧体验-替换成本 提升用户价值的三种方式：让新体验最大化，让旧体验最小化和降低替换成本。三者互相影响，要让用户价值最大化，必须互相均衡。举个例子：在B端产品，用户更新新软件的难度比C端要高的多，就是替换成本和旧体验在作祟。五、如何研究用户？做产品经理日复一日需要重复做得事情就是：了解用户，研究用户。产品经理将对用户需求的理解与大脑中的商业创意连接起来，创造出具有用户价值和商业价值的产品，因此了解用户是重中之重。1. 用户研究的方法常规的用户研究方法可以分为定性研究和定量研究两类，具体的用户研究方法可以分为以下几种：深入访谈：找典型目标用户聊天。它是产品经理了解用户的最佳途径，做访谈需要与用户交流，最重要的就是要有共情、共鸣、共话题。提前深入了解你的产品以及你的用户群体是必要的。用用户的语言去交流。焦点小组：由一名主持人和一组用户（通常不超过八人）在一个主题下进行的访谈。这种方法的优势是可以一次性拿到更多类型的用户信息，但是我们需要注意成员之间的相互影响。问卷调查：问卷调查需要注意设置问卷的技巧和经验，结合具体情景，自仔细设置问题。调查的结果是为获得解决方案获得了一种途径，但不是解决方案本身。问卷调查的大纲，题目的设计，题目的顺序和文案都是产品经理需要考虑的。可用性测试：让一群具有代表性的用户对产品进行典型操作，同时观察员和开发人员在一旁观察，聆听，做记录。可以发现产品本身存在的一些问题。留置研究：通过把待测试的产品放在用户家里或其它自然的使用环境里，让用户按自己的习惯方式使用产品，然后进行回访，了解用户对产品的评价。以上这些方法都是为了形成用户画像，让产品经理脑海里对目标用户有非常具象和清晰的认识，进而回答以下问题：谁是目标用户？用户会怎样使用产品？用户能想明白怎样使用产品吗？障碍在哪里？用户为什么选用你的产品？用户喜欢产品的哪些特点？用户希望如何改进产品，增加哪些功能？2. 划分用户群划分用户群直接产生的作用就是能更好地理解产品的目标用户和市场竞争情况，包括有哪几类用户群？这些用户群的特点是什么？用户群数量大致是多少？竞争对手们覆盖了哪些用户群？哪个细分领域是市场空白？而哪个细分领域又是长期目标的必争之地？产品从起步到成熟的竞争策略是什么？先做哪个用户群，再做哪个用户群？传统用户研究方法中的用户画像，最终会产出不同用户群的典型特征。快速划分用户群的流程如下：通过定性访谈，分析出划分用户群的因子，因子可以按照基本人口属性和垂直领域分为两类。利用因子划分用户群通过问卷调查来验证如果问卷得出的结论与用户群划分不相符，那你至少在产品开发之前就发现了这个问题。在明确产品目标用户和定位前，走再多的弯路都是值得的。3. 洞察用户心理，培养同理心用户研究的思路和方法，可以用于产品经理日常工作中大部分的功能设计、系统设计工作。产品经理还需要更进一步具备同理心，洞察心理和人性。洞察用户的心理可以满足用户深层次的需求。还可以满足深层次的需求能够带来更好的用户黏性，因为用户会感觉产品懂他，会有情绪上的波动，用户与产品的关系就会超越一般的App，用户对产品的依赖就会变强。如何具备同理心，洞察心理和人性？培养同理心，我们需要坚持不懈地观察各种用户、与他们聊天，来锻炼自己体察别人感觉的能力。设身处地地想，站在目标用户的角度去理解、感受他们的想法。发展多方面的兴趣，兴趣广泛地了解用户。本文由 @haoxinguo 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

对目标用户开展系统的产品调研，也是直接获取用户反馈的一种直接、有效的方法。在大公司，产品调研的工作是以用户调研人员为主导，产品经理和产品运营人员配合的形式进行的；在小公司，这项工作则通常由产品经理和产品运营人员自主完成。常见的调研方式有：（1）与用户的面对面访问调研人员营造了轻松的交流氛围，与用户进行了面对面的访问（您可以降低查找周围同事和朋友的标准），向用户询问自己想知道的产品相关情况。（2）观察用户的实际操作。调研人员邀请用户使用该产品并完成指定的操作任务。在此过程中，将观察用户的实际产品使用情况，并详细记录用户在使用过程中遇到的问题。当然，如果您想避免由于调研者在身边而给用户带来不必要的心理压力，调研者还可以让用户独立完成操作任务而不会受到任何干扰，并且调研者可以在用户的计算机上进行预定义。安装监视软件以观察用户的实际操作。此方法通常用于产品可用性测试中，以评估产品可用性并帮助产品人员发现产品中的问题。（3）让用户填写问卷。问卷通常是电子版本。调查人员可以使用某些软件来快速制作此类调查表。前两种调研方法的成本很高，因此调研范围不能太大，只能用于定性调研。而第三种调研方法没有这个问题，可以用于定量调研。尽管定性调查的样本量并不大，但是可用性大师Jakob Nielsen对可用性测试中理想测试对象数的调研表明，只有5个用户可以找到所有产品问题的85％，而15个用户可以找到几乎所有问题。因此，定性调研在帮助我们获得直接反馈信息方面仍然非常有效，例如“当用户使用我们的视频站点时，许多人认为视频播放不流畅。”产品经理可以基于此结论直接改进产品，也可以使用此信息来完成定量调查问卷，从而使定量调查更具针对性和参考性，最终得出更广泛，更深入的结论，例如“用户在使用我们的视频网站时，有60％的人认为视频播放不流畅。”

编辑导读：在设计师工作的过程中，需要一定的数据采集来帮助执行和复盘。尤其是在进入用户体验阶段之后，对原始数据的采集变得尤为重要。观察法就是其中的一种采集方式，指研究者根据一定的研究目的用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，从而获得资料。在设计时不仅仅是在开始时需要进行数据采集，在设计中、设计后更是需要进行一定的数据采集来帮助设计的执行和复盘。设计进入用户体验阶段后，对原始数据的采集变得尤为重要，手段可以更加的多元化，更注重定性的深入了解用户。一、什么是观察法？观察法，是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，从而获得资料的一种方法。1. 观察设在调研初期，对创新更有价值在传统的设计调研中，我们通常会使用问卷调查，将一份十几个问题的问卷，在网上、在群里一放，收集上来的结果也就成为了我们初期的设计依据。那么，公司的业务需求、用户需求真的能被达成吗？我们在远程问卷调研的时候，无法知道，用户是否真的在使用了产品去回答的问卷调查；也无法知道，用户的使用场景、用户的操作逻辑、用户操作时的心态，以及遇到困难时的状态。因此，以问卷调查为开始的设计，有诸多局限性和未知性。2. 设计的产出必然来源于人们的日常生活、工作等设计师必须要从使用者的生活、工作、习惯、爱好、环境等开始，发现问题、寻找设计切入点，产生创新。这个过程也同样可以使用在改版项目上。因此，研究者在对调研的对象了解不深，或者还不知道问题的核心，又或者需要找寻新的突破口，所以设计师需要保持像一张白纸一样，深入使用者的生活、工作、环境中体验人们的日常生活与思想境界，通过记录人的生活的方方面面，来展示不同文化如何满足人的普遍的基本需求，才可能会发现未来的创新点（这就是著名的田野调查法）。二、用观察法要做好的事情1. 布景在通常情况下，研究者需要使用者真实的生活坏境中去观察比较。比如，设计电商APP的人，可以去普通的便利店、中型超市、大型超市、进口超市观察他们整一个购物流程。那么有的产品无法进行实地观察，比如，只是一个简单的功能按钮或者页面布局时，真实的环境会因为有太多影响因素而无法知晓使用者的决策是基于哪个因素决定的。布景分为：自然布景、人为布景。自然布景：使用者的真实环境优点：可以更好的了解他们的生活习惯，比人为布景能更好的激发使用者的出现的自然行为。缺点：耗费人力、物力、时间成本过高人为布景：通常在实验室内、会议室优点：对于变量条件可以更好的控制、节约人力、物力、时间的成本缺点：无法因为偶然、突发事件观察到使用者的决策2. 记录在进行观察时，将所有的操作步骤进行编号、编码，设计好一个框架，使研究者按照这个框架去进行观察。比如，观察用户使用一款电商APP时，研究者记录编号顺序，并对完成的时间进行数据化。通过记录数据，一款电商APP的使用，用户会先进行搜索商品占据了多少人，用户先查看首页的有多少人等等。并且还能记录用户对流程的理解，是否能秒懂，还是需要考虑、理解后才能懂。不能理解的占据多少人等等。全程研究员都不能参与回答使用者的问题，以及暗示性操作。举个例子：3. 人员在一个布景内，研究者、访谈者、记录者一定是要心慈面善、慈眉善目、 和蔼可亲、温良恭俭让。总之就是要面善的人。不然你得到数据将会存在很大偏差或者并不能顺利进行下去。三、观察法的使用步骤1. 明确研究方向明确研究的主题一般包含几个方面：场景内、研究的对象、什么环境、平时的生活习惯、研究的问题，或者某一个特定的情景条件。2. 观察前的准备确定好研究的方向后，就需要将观察具体化和指标化。1）观察对象观察什么人对研究非常重要。在观察准备阶段需要明确好目标人物。比如研究“潮牌的电商APP”为例。不同年龄、不同地域、不同的文化背景对潮牌的需求和理解都会很不相同。从市场的了解来看，相对的来说“潮牌电商APP”可能主要的使用人群是生活在1线、2线的大城市、即年龄18-35岁、学历高中以上、家庭硬、有着固定的月薪、没有贷款的压力、从事办公室职业的工作为主的使用者。因为所有的设计都必须要围绕着使用者的需求而进行。2）观察的方式观察方式分为2个结构：结构化观察、非结构化观察。如果是改良性的设计项目，在研究者对研究对象、产品、情景等几个方面都比较了解情况下，结构化的观察会提供更集中、更量化的数据分析。那么以创新为目标的项目，非结构的访谈更为适合。可以引发访谈对象的一起思考。比如：在电商APP中，您最希望有个什么功能？而不是，在电商APP中，您觉得商品对比的功能怎么样？3. 观察的信息整理框架PEPTFM框架P代表People，即被观察者。E代表Environment，指被观察者所在的环境。P代表Proct，指被观察者使用的产品T代表Time，指被观察者使用功能的时间/路径操作时间。F代表Feedback，指被观察者在事件中，得到的反馈。M代表Memorable，指被观察者在事件中，令他难忘的是什么（优缺点）。4. 观察的信息整理观察记录的材料要即时的加以整理和分析。对观察的结果进行分析、如卡片分类法、树测试（能够在信息层次结构中找到该项目的正确路径，以及有多少参与者选择了错误的类别）等。本文由 @交互思维铺子 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

编辑导语：用户研究，是产品出生的必备前提。如果没有详细严谨的用户研究，就不会有成功的产品。产品经理对用户需求的把握程度，与其行业深度、职业阅历有很大的关系。只有当产品经理把自己当成用户去设计一款产品时，才能迎合用户的需求，才能设计出市场需要的产品，才能成功。什么是用户研究呢？我理解的，用户研究是产品设计的第一步，是帮助我们认知用户的一种方法，来指导我们设计产品、优化产品。一、用户研究的几个维度我们先来看一张图，这张图能够帮助你如何在适当情况下进行用户分析。来看横坐标是定性和定量两个维度，怎么理解呢？其实就是为了明确，你研究的是什么？是要明确用户问题还是判断用户问题？通俗的讲：定量意思就是用户有没有这个问题，我知道用户的问题是啥，但我不确定有多少用户都有这个问题。而定性是用户的问题什么？也就是我知道用户有问题，但具体是什么问题我不知道，这两个维度的不同就导致了需要根据用户分析的目的去选择不同用户分析的工具。再看纵坐标，上面是观点，下面是行为。怎么理解呢？就是用户表达出来的和表现出来的分别是什么？用户说：“我觉得你们的产品不好用”，对于这样抽象的回答，主观上的回答，是用户的观点。而用户在使用产品的过程中，发生了闪退，给了产品差评，那这算是行为。行为是用户直接反馈的，是最真实的表现，但是行为不够具象。比如：一家饭店门口没人来，这个是用户的行为，用户不愿意来，但是呢，行为是不能让你清楚的知道，用户为什么不来，是因为口味不好？环境不好？这是很就需要观点这个维度来判断了，通过去分析用户的观点，来判断具体的问题是什么，但是在需求分析中我们都知道，用户的问题肯定是有欺骗性的，他说是因为口味不好不来，但真实情况下可能并不是。当两个维度交叉，就构成了用户分析的四个维度。而这四个维度中，又有不同的工具，来供大家根据用户分析的目的有选择的，分别是我们熟悉的：问卷、数据、现场调研和访谈。比如：一个用户在使用微信支付过程中反馈遇到了问题，但我确实不知道用户遇到了什么问题，这样的调研该用什么方法呢？这个目的是确定用户问题，对吧，那就是定性的维度，那么这时候根据你要确定的内容，选择是用访谈呢还是现场测试让用户重新操作一遍——这就是定性。定性的方法不能锁定群体，因为支付环节中遇到的这个问题可能是个体问题。只有这一个用户发生，所以还需要进一步通过定量去验证，这时候就需要用到数据或问卷了。比如说数据，没错，数据也是用户分析的工具，可能和你理解的不太一致，但事实上数据都是用户行为的体现，对不对？在数据分析中我们最常见的数据漏斗，其作用就是分析用户的行为产生数据上的影响，如果某个节点出现数据异常，大概率说明大量用户在某个步骤发生了问题。数据是从定量的角度，确定了用户行为的用户分析方式。所以，遇到类似“转账用户，使用微信支付的时候出现了问题，来投诉了”客服就可以通过数据的角度，去确定用户是在那个环节发生了什么，导致出现了问题。确定具体在那个环节，从而完成用户分析，到底是个性问题还是群体问题。数据能够客观的表现出用户的行为，但也不是全能的，他是不能非常具体的表现出用户的真实问题是啥的，只能知道问题在那个环节出问题了，而不知道这个问题是什么。另外，对于用户的感受这种主观性的感受，是不能够验证的，比如用户感觉体验不好，但实际上数据中并不能客观的体现这种不好，这时候就需要产品经理来应用其他的方式来分析。相较于数据，另一个定量的工具问卷，是可以帮助我们进一步确认具体问题是什么的。通过大量的用户问卷，让同一类型的用户给出一些结论，再通过这些结论来判断用户的真实想法，这是问卷的使用场景。以上就是四种不同的用户分析的使用常见。客观来看，产品经理对于一个需求，即需要从定性的角度确定问题，同时也需要从定量的角度去验证问题。也需要从行为和观点两方面来去聚焦用户的问题。这样出来的结果，才是最真实的维度，从而使你的需求分析更准确。二、用户研究怎么用？那么用户研究具体怎么用呢，我们从几个场景分别来看一下：1. 场景一：从0设计一款产品，了解目标用户当我们从0开始设计一款产品时，这个时候，我们的产品/功能还没有上线，所以这个时候去观察用户行为的方式是不太合适的。所以在这种场景下，更多的是我们通过问卷调研或者用户调研（用户访谈）去找到目标用户，以及去了解他们的真实需求。2. 场景二：产品优化，发现新的需求点产品优化，去挖掘一些新的需求点，这个是我们产品工作中比较常见的场景了。在这个场景下呢，我们进行用户研究的用户一般是老用户居多了。所以这个时候，由于老用户对产品的存在主观印象，所以问卷调研这种不可控的关键收集就不太建议使用了。不能过多的去听取用户想要什么，而是更多的去看看，用户做了什么？这里我们就要去分析用户的行为，通过数据分析用户的真实态度。那么用户调研为什么可以用呢，首先用户调研1v1的场景比较多，相对于问卷，我们可以认为的去引导用户说出真实的想法。再者，当我们通过数据分析用户的行为之后，也需要通过真实的用户调研来验证数据分析的结论。3. 场景三：深入挖掘用户遇到的问题我知道用户遇到了问题，但是不知道具体是什么样的问题，怎么产生的？场景是什么样的？这个时候呢，我们就应该从定性的角度去分析用户了。用户调研可以直接跟用户当面沟通，通过用户的直接描述，去了解实际场景中用户遇到的问题。那么，当用户描述比较困难时，或者通过用户描述也无法非常清晰的判断他们所遇到的问题时怎么办呢？这个时候，可以让用户来一次真实的现场测试，我们直接观察用户真实的使用场景，帮助我们更直观的理解和分析用户遇到的问题。本文由 @kiwi 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议