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用戶調研其實是一件很專業的事情，但不少同學都是半路出家，總是做了只感動自己，結果沒什么用。這篇文章，作者總結的調研中的5個誤區，可千萬別犯了。

“自嗨”是營銷推廣中常見的一大窘境，無論是過去的傳統廣告或者線下促銷活動，還是互聯網線上運營活動，大部分市場營銷人員都經歷過這樣的尷尬。當然，也有不少產品的誕生也是出于自嗨，而后不被市場接受，迅速消亡。

早期，廣告媒介還依賴印刷媒介，如：報紙、雜志階段，廣告的效果反饋是相對比較滯后的；就算到了后續的廣播媒介和電視媒介時代，廣告效果好壞，廣告主也是無法即時感知到的，大部分廣告主只能通過購買第三方廣告監管機構的數據來分析廣告效果?？赡芤彩且驗樾Ч臏笮裕瑢е潞芏喾桨傅摹白脏恕睂傩詻]有被及時暴露，長此以往，自嗨，好像成了一個常態化的“現象”，而不是“問題”。

到后來，“用戶研究”和“市場研究”開始出現在大眾視野。但是真的可以聘請專業的用戶研究團隊的大廠畢竟是少數，大部分中小企業還是處于“空有用戶研究意識，無法落地研究用戶”的狀態。“自嗨”現象依舊普遍。

到互聯網蓬勃發展的階段，越來越多的企業開始在內部搭建用戶研究團隊。慢慢地用戶研究開始常態化，同時也變得越來越“形式化”。所以你常常會看到：為什么做了用戶調研，按照調研結論來設計產品或者方案，依然“自嗨”！

再往后，可能運營和產品經理就需要具備用戶調研的技能，過程中，不少小伙伴會把【用戶研究】和【用戶調研】畫等號，所以“自嗨”現象并未得到有效改善。用戶研究其實是個大話題，我們放到下次聊，今天聊一聊【用戶調研】——一個被高頻提及，但是又充滿陷阱的話題?？纯次覀兪窃趺丛谡{研過程中，一遍一遍的走進誤區的。

用戶調研的場景很多，為了方便分享，我們先假設一個場景：一個SaaS類產品，剛上線，出現用戶新增困難，且出被轉化用戶逐漸流失的現象。需要通過用戶調研，輔助定位問題。

常見誤區一：找錯調研畫像或者遺漏關鍵調研畫像

可能會出現一種情況，產品經理或者推廣運營會請用戶運營/社群運營，幫忙尋找調研用戶。從直接和用戶打交道的運營伙伴視角來看，會覺得平時活躍的高價值用戶，是更愿意給平臺交流的用戶，于是會把更愿意互動的高價值用戶做為調研對象。

當然，我們是可以找高價值用戶調研，他們從知道產品，到深度使用的完整鏈路是如何轉化的，這個可以幫助我們沉淀成功經驗。

但是，一定不能漏掉的就是那群流失用戶和從一開始就不愿意使用產品的目標用戶。只有真正撬動大部分目標用戶的轉化，并留住那些進入產品的用戶持續使用，才是我們創造并上線一款產品的初心。

常見誤區二：調研過程中設置太多引導式/單選型提問

比如直接問用戶“請問您覺得這款產品有哪些吸引你的地方？”、“請問您覺得這個產品的字體及大小/頁面配色/icon設計美觀嗎？”…… 這些問題全都是誤區式提問。

第一個問題的誤區是：直接假設了是因為產品好，所以用戶才使用，且該提問在引導用戶說出產品好的地方。設想：萬一這個產品是領導強制使用的呢？SaaS類產品通常存在存在一種情況【使用者可能并不是決策者】，那當前這種提問方式引導用戶給出的答案，可能和實際情況大相徑庭。

第二個提問的誤區在于：拋開人的審美本身是主觀的這件事不論，提問者直接假設了字體/配色/icon等元素是決定產品使用的關鍵因素，且提問是選擇型提問，即用戶只需回答美觀/不美觀，該問題就可以被終結。很多時候，產品的交互設計是否存在問題，是可以通過觀察用戶操作行為來得結論的。但是當你把細節拎出來，用一些比較專業的文字向用戶提問，而恰巧這可能是用戶不擅長的部分，在面對自己不擅長的問題面前，可能就想通過正面回復快點結束這個話題。

常見誤區三：以偏概全式定位問題點

這個誤區很好理解，字面意思。我們日常運營的用戶量級可能是十萬、百萬甚至千萬級，可能會因為單個用戶的反饋去定位問題，或者給問題定性。

比如用戶反饋產品卡頓，有沒有一種可能，不是產品性能問題，是用戶所在場景存在網絡問題？這就需要我們有一定體量的調研量才能支撐我們定位問題。所以和用戶打交道的過程中，時刻提醒“每一個用戶聲音都很重要，但別把單個用戶聲音等同于所有用戶”。

常見誤區四：把現象等同于問題

這個誤區，可能會被大部分人忽略?！艾F象”，即能夠被人看到、聽到、聞到、摸到感覺到的一切；“問題”，即要求回答或解釋的題目，或需要研究討論并加以解決的矛盾。如果從名詞解釋來看不夠直觀，那咱們來舉個例子：

“我看到100個用戶在使用競品”，這是現象，這個階段可以引發反思，但不能得出任何結論。因為當前現象下，用戶存在至少2種情況，一是只使用競品，二是同時使用競品和我們的產品，另外還可能存在階段性使用等細分情況。所以它只能稱之為現象陳述。

“我發現100個用戶在使用我們的產品期間，因出現無法登錄賬號情況超過3次，陸續從我們的產品流失，而后開始使用競品”。這就是一個問題了，需要分別通過用戶調研和產品問題排查兩條線，去定位用戶流失根因，以及選擇競品的決策原因，同步預判使用召回的可能性。

常見誤區五：主觀地給出結論

造成大家走進這個誤區的因素較多，你走進前面任何一個誤區，都容易得出主觀性結論。

比如當你問一個深度使用功能的用戶：“了解到您一直堅持使用我們的產品，能請您說說我們的產品好在哪里嗎？” 當這個引導性問題問過后，你再想問用戶“對產品有什么優化建議”的時候，大概率得到的回復就是“很好，沒有需要改變的”。所以這個時候你如果得出“產品是被用戶認可的，暫時沒有需要優化的地方”的結論，這大概率就是一個極度主觀的結論。

當然，如果再調研過程中，盡可能避開前4個誤區，那第5個誤區，也比較容易避開了。