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今年4月有數(shù)據(jù)說，互聯(lián)網(wǎng)最緊缺的技術(shù)崗位是前端，最緊缺的非技術(shù)崗位是用研。很有意思的兩個現(xiàn)象。

我們認為，用研這個崗位正在發(fā)生變化。目前形勢下，用研已經(jīng)從“設(shè)計用研”，走到了“產(chǎn)品用研”。研究用戶也是研究消費者，用研最終是為了達成產(chǎn)品商業(yè)成功的目標，而不僅僅是保證體驗。當然用戶體驗和商業(yè)成功之間的關(guān)系，是另外的話題。

用研崗位是一種專業(yè)分工，對這個崗位的界定，目前業(yè)內(nèi)并沒有達成共識。以后“國際體驗設(shè)計大會”還會不會愉快地跟用研一起玩耍，我不知道。不過設(shè)計源自洞察，用研的核心是洞察，友誼的小船不會說翻就翻的。而定量技術(shù)的發(fā)展，為用研提供了更多工具/方法論。

“找用戶聊天”、“做個問卷”、“搗騰一下數(shù)據(jù)”、“搜集資料”這些事情的專業(yè)性在哪里？外行看熱鬧，內(nèi)行看門道。用戶研究專業(yè)性的價值在于逼近真實、減少誤差。

這話怎么說呢？人文社科的套路不是客觀準確的“1+1=2”，對人的探索永無止境。為了盡量探知并量化衡量人的態(tài)度和意愿，為了預測人的行為，為了盡量減小測量誤差，社會學、心理學等學科便產(chǎn)生出了很多方法。（這里想要吶喊一聲，心理學碩士在北大拿的是理學碩士學位，是實驗和統(tǒng)計搭建的體系。心理學人也常說自己是搞統(tǒng)計的，就怕被各種誤解……）方法各有利弊，都是為了盡可能接近“真相”。

眼花繚亂的方法，歸根結(jié)底可分為定性和定量兩大類。如果去網(wǎng)上搜一下用戶/消費者/市場研究方法，能找到一大堆，本文不想寫成枯燥的方法論，我就盡量找現(xiàn)實中的栗子來說明“逼近真實，減少誤差”。

問法引導性帶來巨大差異

某網(wǎng)上理財產(chǎn)品的功能需求調(diào)研中，羅列了一堆功能，讓用戶用李克特五點量表對各功能的需求度進行打分，用戶紛紛給“安全教育”打5分，即表示非常需要這項功能。但同樣是這堆功能，讓用戶以“你最需要的兩項功能是……？你比較需要的兩項功能是……？”進行迫選時，“安全教育”功能墊底，被認為是最不需要的。這就是問法差異帶來的不同結(jié)果，看起來矛盾，其實合理，讀者盆友可以自己分析一下。在這個場景里，后一種問法的測量精度更高。

訪談

深度訪談可以算是一種“終極”定性研究方法，跟其它素材相結(jié)合，能衍生出很多變種。

說下訪談中“傾聽”這個要點，當用戶說1+1=3的時候，沒有受過訓練的人會下意識地去糾正用戶，說服他1+1=2，其實沒必要這么做，還請克制糾正別人錯誤的沖動，想想做訪談的目的是什么。此時正確的姿勢是去探索用戶為什么會認為“1+1=3”，產(chǎn)品是否存在機會點。如果把訪談做成了給用戶上課，哈哈，開心就好~

上述情況容易被覺察到，因為1+1=3很顯然不符合客觀事實。訪談中更需要警惕的是“觀點的平等性”，用戶的觀點和自己的觀點應該放在平等的地位去分析思考，而不是自己的觀點經(jīng)過了推理分析就是優(yōu)于用戶的。張五常教授在談論思考的方法時，談到的第一個要點就是觀點的平等性。大家可以在日常生活中留意一下，雙方爭論時，是不是都覺得自己有理，很難接受別人的觀點。別緊張，這是正常的本能反應，否則認知失調(diào)大腦會很痛苦。維護自己觀點的極端例子是有夫妻因為討論學術(shù)問題離婚了……離婚了……

經(jīng)過刻意訓練從這種本能模式里走出來，在做用戶訪談時會更理性客觀，但同時你還得跟用戶“共情”，能深刻理解他的立場和故事，在理性和感性之間游走。

再簡單說一種訪談的變種方法，投影技法，也叫投射法。針對難以直接詢問的話題，利用引導材料讓用戶解釋別人的做法，以此來側(cè)面了解用戶的動機、態(tài)度、情感。這么做，只是為了盡量逼近真實而已。還有，某些調(diào)研會隱藏掉訪談者的真實身份，避免社會贊許效應，這也是為了盡量逼近真實。

定量用研方法

問卷是最經(jīng)典的定量方法，除了問卷現(xiàn)在還有海量的用戶行為數(shù)據(jù)可供分析挖掘，甚至建立預測模型。

利用用戶行為數(shù)據(jù)對問卷數(shù)據(jù)進行清洗，可以進一步減小測量誤差；問卷數(shù)據(jù)結(jié)合行為數(shù)據(jù)一起進行分析，為洞察用戶提供更多的信息緯度?；ヂ?lián)網(wǎng)公司里兩者結(jié)合使用的做法已經(jīng)成為“標配”。

除了運用統(tǒng)計分析技術(shù)來洞察用戶，這幾年得益于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，對用戶行為的研究可以“黑箱操作”了。即讓算法自動尋找變量間關(guān)系，研究者關(guān)注預測的結(jié)果，中間變量之間的關(guān)系可以是個“黑箱”。

既然可以這么方便地“黑箱操作”，是不是把所有變量扔進去跑一跑，就能出來想要的模型？沒那么簡單，對業(yè)務的理解、對用戶心理的把握、變量的選擇、算法的選擇等都影響到模型效果。選擇變量這件事本身就是一種洞察，這一步?jīng)]做好，模型可能搭不起來。

我們現(xiàn)在做的預測模型是基于實際應用場景“定制”的，對業(yè)務和用戶的深度理解指導了整個建模過程，因而效果較好。還得感謝大數(shù)據(jù)，為研究“人”提供了更多的角度和方法。

所以，用戶研究不僅僅是用戶體驗研究，也不僅僅是定性研究，更不只是找用戶來聊聊天！

本文僅拋磚引玉，希望能引發(fā)不同觀點之間的碰撞。有興趣請關(guān)注，不僅有用研干貨，還有戰(zhàn)略和商業(yè)分析內(nèi)容。

作者：韓曉燕，網(wǎng)易杭州研究院，產(chǎn)品發(fā)展部（微信公眾號“用鹽有點咸”）用戶研究經(jīng)理

本文由 @韓曉燕 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。