产品设计体会(1003)用户研究

之前谈到了发现需求的两种途径:调研用户怎么说,数据分析用户怎么做,其实他们可以用一张图来整合。这篇是《赢在用户》的读后感,我的感觉,全书表现层是在讲人物角色(Personas)的创建和应用,实际是在讨论用户研究的话题。用各种用户研究的方法创建Personas,然后加以应用,目的是在设计产品的过程中时刻不忘用户,做到以用户为中心。

大概的看下来,就会发现“用户研究”、“市场研究”、“需求采集”,有很多方法重合,他们都是为产品设计服务的。书中将用户研究的方法从两个维度分类,其实很多老外写的书,全书就说一个二维图,感觉很不错。

定性与定量。定性偏向于了解,而定量偏向于证实,这点我感觉倒也没有分得那么绝对,人们认知事物的过程通常都是从定性到定量的,而了解和证实也是在不断迭代进化的。到底采用哪种研究方法,往往是很实际的取决于资源,老板给你多少时间、人力、经费,因为定量的研究总是需要多得多的资源,如果时间非常少,我们甚至可能取消用户研究,只是查一些二手资料然后自己yy一下用户是怎么想怎么做的,而有了资源以后,我们可能会叫几个用户过来访谈,请咨询公司协助出报告,或者出差做用户调研等等。

用户的说和做。怎么说表现了目标和观点,怎么做反映了行为,用户怎么说和怎么做经常是不一致的。两方面都很重要,我曾经觉得了解到用户怎么做会更真实有用,但后来体会到,只了解做是没办法知道背后原因的,而不知道问题的原因也就意味着没法彻底解决问题,所以必须要听用户怎么说,虽然他说的不一定是真话(并不是用户在骗我们,只是他们自己也没想明白)。

放图,用户研究的常用方法都在图上表达出来了,很多方法都挺有意思的,后面展开来说(如下文有一篇 “需求探针”说的就是“现场调查”的一种)。

最后是几个零散的要点:

Ø 调研的特点是用户样本少,一般是个位数,所以只能做定性研究。调研可以观察用户怎么做(行为),同时听听用户怎么说(目标和观点),知道现象背后的原因(现象可以通过数据分析得到);调查问卷一般只能了解用户怎么说,偏定量,需要较多的样本。

Ø 调查问卷开篇一般放一些简单的不需要思考的问题,很想知道的内容,需要思考的,较敏感的问题一般放在中间,而无聊的题目,比如被访者的人口统计学信息,一般放在调查的最后。

Ø 不管是调研还是调查都需要给用户激励,但有一点错是经常犯的:使用调查的产品作为激励,这样在会更多的吸引对产品感兴趣的用户参与调查,从而引起结果偏差。

产品设计体会(1002)初探数据分析

只要你做的是一个大用户量的产品,互联网的产品往往都有这个特点,那么我们能听到都只能是少部分用户的声音,他们是否代表大多数用户是无从判断的。虽然绝大多数情况下的经验证明,只要在用户的选择上没犯什么低级失误,他们是具有代表性(接受这种假设是一种性价比很高的廉价解决方案),而还有一招就是让数据来说话,看看用户到底是怎么做的,所谓according to the data是最难被驳倒的。

其实原来读研的时候,我做的就是统计分析、数据挖掘相关的课题,但工作以来,深深的体会到,实际的生产和科研是有很大不同的。科学研究很注重“性价比”的性,只要结果好,往往不在乎投入,因为科研的结果不是为了应用(相对而言),而是为了证明实力,同理,很多公司的高端产品也是为了证明实力,并不是为了挣钱或者市场占有率。

而实际生产环境更注重综合的性价比了,所以我们不再需要用独立分量去分析每次运营、每个功能改进所带来的流量变化,不再需要用人工神经网络预测产品将来的用户数,甚至给出A>B结论的时候也不需要做显著性检验,一切的一切需要的只是一种sense,一种对数据的敏感,最商业的敏感。

要意识到,用户怎么说怎么做是不同的,其实用户的语言不如行为更能反应出他的真实需求,比如用户说在搜索客户的时候应该加一个按交易额搜索,也许只是他某次特殊的需要使然,但我们通过用户行为的数据分析可以发现,这个功能上了之后只有1/10000的人用,这就是我们被用户的说法骗了,但数据永远不会骗我们。

问题在于,手头经常是有枪没子弹的状况,其实数据分析的方法很多,但很多时候苦于拿不到数据,这是我们需要考虑的,在产品设计的时候就要把用户数据提取的需求加进去,这也是一类非功能需求,这样才能做到产品的可持续发展。

产品设计体会(1001)初探用户需求

我们回到20077月,这是里程碑意义的第一篇,机缘巧合,团队要求写周报,我想就写自己产品设计的体会吧。

628网店版2.0上线,这是第一个我主导的付费产品,之后的三周我基本天天都会在淘宝论坛上泡不少时间,所以这次就说说从用户处收集需求的几点体会。

第一,要听用户的意见,但不要照着做。

有的用户会对一个功能提出意见,会抱怨,但没有说希望怎么做,所以我们也没法照着做。而更危险的一种,用户在提意见的同时还说你们应该做成什么样子,这个时候作为PD一定要头脑清醒了,用户提的解决方案往往是站在自己的立场上的考虑的,比如快递单打印用户会提出要添加一个他经常用的小快递公司。更有甚者,用户给出做法的时候根本没有经过大脑(一般来说并没有恶意,呵呵)。就算他给出的解决方案合理,也要再深挖用户内心根本的需求,比如用户描述“新增非支付宝交易的时候必须要选择用户不合理,希望能自己填写客户”。这里更深层的需求就可能是他需要把线下客户也管理起来,所以我们或许更应该做一个新增线下客户的功能,而不是在新增非支付宝交易的时候让用户可以自己填写客户姓名。

我们是产品设计师,最终怎么做应该我们决定。

第二,试图满足所有用户的需求是一个灾难。

听到问题就想解决,一开始的出发点都是好的,公司的价值观也提到了客户第一,但n第一同时出现在面前的时候,总还是要评估出一个第一中的第一。和用户接触多了以后就会发现,他们的需求实在太多了,而且有些需求互相都是矛盾的,所以根本做不到听到什么声音就做什么功能。这就有了后来的优先级评估,需求管理,以后再谈这个话题。

既然不能满足所有人,那么我们应该更照顾那一部分?

第三,我们到底应该关注核心用户还是大多数用户?

我这里的核心用户是指的最活跃的一小部分人,任何一个产品总会有这样一个短头,而大多数用户就是那个长尾,在资源无限的时候,可以同时满足这两部分人,但一个产品的功能有限,开发时间、人力有限,所以只能挑出我们优先要满足的一批了。实际一点,和产品的商业目标结合起来考虑吧,说白了就是看KPIKey Performance Indicators)是什么。既然网店版的目标是5万活跃,1.5万付费,而不是销售额,那么从一开始就注定了我们更要关注的是大多数用户的利益。这并不是说核心用户不重要,而是处于产品的不同阶段,我们的目标自然不同。

第四,再说用户另一个特点:沉默的大多数与骑墙的大多数。

好像是长尾理论里说到沉默的大多数跳出来的总是很少数,而且往往是非典型的用户,那么就不能保证这批用户代表的是最广大用户的想法。比如淘宝id****的用户,他多次提到我们的产品进销存做的不专业,而中小企业版的进销存就很好,明显他就不是我们的目标用户,从一个侧面也证明了公司产品线的划分是英明神武的。

而骑墙的大多数说的就是一种心理因素了,其实大多数人是很没有主见的,尤其在网络这样一个不用负责任的环境下,所以常见的情况就是开始跳出来的那几个人的观点引导了群体的观点,随机的初始值决定了结果,这个时候只有你单独和跟风者交流的时候,才发现他根本不是那么想的。

要满足大多数的需求却只能听到少部分的声音,那我们应该怎么办,我想只能靠更专业的用户交流(涉及用户研究的很多话题)、清醒的头脑和数据分析了。