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誤區1： 不尊重行業規則

接觸過用戶研究的人可能會知道，很多用戶研究里的用戶招募條件里都會有“6個月內沒有參加過同類產品的市場研究活動”這條。但據我跟很多較年輕的從業人員聊起來時，發現很多人并不理解這條規則的含義。因此，有一些從業者出于種種原因隨意地打破這條規則。但這條規則對于研究而言，意義重大。因為受訪者在接受過訪問（無論是定性還是定量）之后，他對于產品和品牌的認知都會受到這次活動的影響，比如某些品牌因為被提及而被強化認知。某些對產品的使用行為也可能會因為訪談內容而產生改變。6個月是讓受訪者的認知與行為隨著時間的流逝而回歸正常的最小時間。除此之外，還有一些其它的規則，但其處境也類似。雖然凡規則必有例外，但它們至少不應該被遺忘和忽視。

誤區2：不注重樣本量和樣本的代表性

用戶的行為會受到很多因素的影響。因此，對于企業來說，尋找到的研究樣本要具有典型性或者說代表性。這就涉及到一個如何消除其它因素影響的問題。因為畢竟產品是給一群人用的，而并非只是為受訪對象定制。具有一定比例的樣本量并在所考慮過的影響因素中合理分布就是解決方法之一。舉個例子來說，我們已知性別會影響用戶行為，但我們并不打算針對男女各出一款產品。因此，我們需要研究男女間的產品使用行為共性，而非差異。那么，我們需要在男和女兩個區域內都有樣本分布嗎？答案是肯定的。無論是定性還是定量，設計樣本方案時需要涵蓋男性和女性，即使你只是打算關注共性的部分。可以設想，如果你的樣本里沒有女性，你怎么知道哪些是男女共性？哪些是男女差異呢？

誤區3：不按規范解讀數據

很多人不清楚樣本量的意義，也就不會解讀數據結果。比如只訪問了10個用戶，也敢說90%的用戶喜歡。但實際上這種樣本量，比例是沒有任何意義的?，F在精益開發的理念深入人心，大家習慣于進行小樣本的用戶測試。進行用戶測試是沒有問題的，但象上面那樣解讀數據是有很大問題的。即使樣本量達到具有統計意義的最小樣本量30個（一說50個），有27個用戶說喜歡，你也不能說90%的用戶喜歡。在這種樣本量下，統計精度非常之低，你只能定性地解讀定量結果。30個用戶里有27個用戶喜歡只能說明喜歡的用戶比不喜歡的多。

誤區4：把所有的問題放在一次項目（或訪談）里解決

很多客戶覺得好不容易請到用戶來一次，那非得多問幾個問題不可。于是我經?？吹竭@樣的一幕：在兩個半小時過去之后，

• 主持人問：“你對這個問題的看法是？”
• 一群受訪者立刻回答：“跟他說的差不多。”
• 主持人不甘心：“有哪些不一樣的呢？”
• 答曰：“其實沒有了?！?/li>

無論是哪種訪問方式，都有其有效時間。即使是象座談會這種受訪者心理預期時間會比較長一點的，兩個小時之后的訪問質量也是急劇下降。因此，在設定項目目標時，一定要合理，切忌貪多。如果實在是有很多內容需要在用戶研究項目中來解決，嘗試把它們細分后分成不同的階段的項目目標或選擇多種研究方法的組合來解決各自最有針對性的內容。

誤區5：分不清不同用戶類型的研究價值

也有很多人一提到用戶研究，就覺得要訪問的用戶是自己產品的典型用戶。其實不然，隨著項目目的的不同，有很多種不同類型的用戶可供選擇。比如先導用戶，即在產品的導入期就購買或使用產品的人。他們這么早就使用某個新產品，多數在對老產品的使用都有比較強烈的痛點或對新產品的癢點有比較強烈的共鳴。對用研人員來說，這群人的行為和意見對于產品隨后的開發更新與運營推廣有著異常重要的價值。有些人比較早使用，但也會比較早放棄，這種用戶叫流失用戶。對他們的研究意義也很重要，非常有助于確定產品的功能或使用體驗是否合理。極端用戶是指會在某些極端條件下使用產品或服務的人，有些人會把它跟極客搞混，其實它們并不是同一個概念。紀錄片《objective》中有個例子，設計師需要設計修剪樹枝的剪刀。他們并沒有研究普通用戶是如何使用剪刀的，而是研究有關節炎的人會在使用普通的剪刀中碰到哪些問題。如果這把設計出來的剪刀連有關節炎的人都可以使用，那對于普通人來說，就根本不是問題了。除了提到的這些，還有很多種其它的用戶類型，可以在研究方案的設計中斟酌使用。這里不一一贅述。

誤區6：使用研究方法的時候喜歡趕時髦

就象總有人喜歡搞些概念出來新瓶裝舊酒一樣，研究方法中的各種時髦概念也不少。比如最近很流行人類學的研究方法。據說某些人把設計思維也跟人類學的研究方法包裝在一起。似乎只要一提設計或創新，就得使用人類學的研究方法。這實在是讓人無語。研究方法只是工具，就如同畫家手中的筆或沙。有人用筆畫畫，也有人用沙畫畫。從沒聽說要做好用戶研究，只能規定用某類方法。在我看來，只要可以幫助客戶得到合理的研究結論，一切研究方法都可以酌情使用。

每種研究方法都有其利弊。用研人員不能清楚地認識這些，也就不能很好地把它們在實際情況中靈活使用。聯系上面提到的誤區3，采用小樣本的定性方式，你就不能指望得到驗證類的結果。小樣本的定性更多地可以用于探索，比如了解用戶具體的行為、探明行為背后的原因、提示事物間的聯系等。如果要驗證，還是要采用定量。一般而言，越是在產品開發的前端，越是需要采用定性的方法進行探索并尋求靈感；越是在產品開發的后端，越是需要大樣本的定量以確定產品推向市場后不至于承擔巨大的失敗風險。

誤區7：把用戶當做專家

把用戶當專家的典型訪談場景就是以問用戶的觀點為主，并要求用戶解釋。這種訪談方式默認用戶對于所使用的產品有著異常清晰的認知，嚴密的論述邏輯，強大的歸納能力和有條不紊的表述?？墒乾F實完全不是這樣。用戶對于他生活中所使用的絕大部分產品更象傻瓜而不是專家。他們懶惰而且無耐性，所以不會深入了解他們生活中的大部分產品。他們有常識而無知識，所以他們提供的解決方案大半是信口開河。他們健忘而且無記性，所以經常前言不搭后語。他們感性直覺優先，理性居后，所以很多行為根本就沒有深入思考，只是興之所至而已。對于用戶的研究，一定要以事實為主，盡可能地挖掘行為和場景的細節。所以好的訪談，在業外人看來通常平淡無奇，問的貌似都是一些家常里短的事兒。這些問題通常都不需要用戶有太多的思考、歸納、演繹等。在收集到足夠的細節時再逐步詢問用戶的觀點與態度，這會是比較好的一種做法。

誤區8：把自己的問題當做用戶的問題

可能大家知道或當過這樣的直男癌。如果某男不知如何取悅某女，情急之下脫口而出：“我如何才能讓你喜歡我？”在用戶研究中，這種研究員也不少。這本來是某男的問題，跟某女其實并沒有什么關系（某女對他亦有較強好感除外）。在用戶研究中，如何讓用戶喜歡某款產品，其實是企業或研究員的問題，用戶直接用腳投票就好了?？墒悄惴且谘芯恐袉栍脩?，基本上會得到一些比較禮貌然并卵的回答。本來嘛，用戶為什么要挖空心思幫你讓自己喜歡你？所以在進行用研之前，不要滿腦子都是自己的產品。想想用戶的問題是什么。這才是他們所真正關心的東西。

誤區9：把用戶研究與營銷推廣混為一談

自從小米模式成功之后，就再也不能愉快地做用研了。好多人跑過來問我能不能象小米那樣搞個社區，既做營銷又做用研。大家是如此真心地想這么做，我也不得不仔仔細細地思考了一下這個問題。我的結論是，恐怕不行哦。用戶研究和營銷推廣根本就是兩回事兒。小米最初是找了一幫意見領袖，這些意見領袖多數也是極客。小米對他們的意見和反饋高度重視并不斷據此改進產品。所以這幫意見領袖也不遺余力地幫助宣傳。說到這里，大家應該明白，這是一次營銷活動，并不是用戶研究。收集意見領袖的反饋意見、哪怕是收集用戶的反饋意見。這不是用戶研究。用戶研究的概念所包含的范疇要遠大于收集使用反饋。用戶研究的目的是客觀地發現用戶在產品或服務中的痛點以及創新機會，而營銷推廣的目的是要說服用戶接受你的產品和服務。這是兩個完全不同的方向。

誤區10：帶著強烈的觀點進行用戶研究

很多企業也很重視用戶研究，經常在有用研項目的時候派出很多企業人員陪同訪問用戶。但實效并不顯著。這通常是由于很多企業人員往往已經帶有強烈的主觀意見。這樣他們在訪問用戶時往往只愿意聽到自己想聽的東西。這樣的結果是去到用戶家里實際上跟沒去也啥分別。從這個角度來說，也應該給所有的用研人員提個醒，研究之前當然應該有假設。但在進入實地階段時，一定要忘掉所有的假設，不帶任何主觀偏見地去了解用戶，向他們學習，才是正確的做法。

說了這么多，也是希望用戶研究能借著目前的東風能真正深入人心，幫助企業能更好地進行產品開發與決策。而不是象之前的很多行業一樣，一旦迎來大發展的機遇，就因為濫做一氣而迅速消亡。以前的以消費者為中心/以顧客為中心到現在的以人為本、以用戶為中心，無非都是希望利人達己。利人首先需要知人。而要知人，必要忘我。所謂知易行難，與大家共勉！