參加過很多次用戶訪談，但作為用戶參加，還是第一次。這次有趣的換位思考促使我反思，目前的用戶調(diào)研普遍存在哪些誤區(qū)?如何以用戶為中心，卻又不唯用戶為中心?

　　誤區(qū)1：通過問答創(chuàng)建用戶畫像

　　Alan Cooper提出了Persona這一概念，是真實用戶的虛擬代表。通過調(diào)研去了解用戶，從每種類型中抽取出典型特征，來形成用戶畫像。

　　理論是沒錯的，但在具體執(zhí)行中，用戶調(diào)研太急于為用戶分類與貼標簽。比如說：“請用幾個詞來描述你生活中重要的人、事、物”，從這個問題的答案得到的用戶特征很容易片面而不準確。因為人有許多面，不同時間場合會表現(xiàn)出不同的自我描述，同時自我認知未必是準確的。

　　那么該如何創(chuàng)建用戶畫像呢?我認為比較恰當?shù)淖龇ㄊ鞘孪日{(diào)研。以社交閱讀產(chǎn)品為例，通過用戶賬號可得知個人資料、加入時間、活躍程度、興趣點、圖書列表及購買情況、社交網(wǎng)絡(luò)等。還可以通過用戶的微博、博客等了解更多用戶的信息與興趣。事先做好用戶畫像的功課能提高訪談的起點，有所側(cè)重的提問，而不是對用戶一無所知誤區(qū)2：調(diào)查用戶行為而非心理

　　在調(diào)研中，我被頻頻提問這樣的問題：“在你的這幾個閱讀來源中，書、Reader、雜志分別占的比例是多少?”、“你使用這幾款閱讀產(chǎn)品的頻率比例是多少?”、“你獲知并購買書籍的這幾個渠道占比分別是多少?”。以前作為提問者不覺得這樣有什么問題，今天一一回答才發(fā)現(xiàn)，給出的數(shù)字那真是拍腦袋。一是因為使用過程中沒有具體統(tǒng)計過時間、頻率，只能大概估算;二是因為普通用戶只關(guān)注使用體驗，對統(tǒng)計數(shù)字不敏感，就拿閱讀產(chǎn)品的使用頻率比例來說吧，并不是以產(chǎn)品為維度的，而是以內(nèi)容為維度的，最近在讀什么書決定了最近使用哪款產(chǎn)品。所以呢，最好不問過于量化的問題，如果要量化，用戶數(shù)據(jù)和用戶日志更能誠實準確的反應(yīng)用戶行為。

　　用戶調(diào)研比起數(shù)據(jù)，更能反映的不是用戶行為，而是用戶心理，是用戶在做出行為之前的一系列目的、動機、需求、感受、體驗，更需要的不是做統(tǒng)計，而是引導(dǎo)用戶講故事。我認為這樣一些問題有助于引導(dǎo)用戶講故事并挖掘其心理： 用戶是如何知曉并到達產(chǎn)品的?

　　用戶會如何向別人形容產(chǎn)品特點?(自問：用戶的形容與產(chǎn)品定位相符么?)對于用戶哪些功能是must have哪些是nice to have?

　　用戶在什么情況下“想起并找到”該產(chǎn)品?

　　用戶感知到的與競品的明顯差異是什么?

　　誤區(qū)3：混淆個性與共性

　　一個用戶的特征和想法是個性，不能代表全體用戶。但一位心理學家說過，越是個人的，越是普遍的。用戶調(diào)研，正是一門挖掘個體之共性的藝術(shù)。

　　舉例來說，我在調(diào)研中提到，找一本書時我會先到字節(jié)社找，找不到才去該閱讀產(chǎn)品里面找，因為字節(jié)社的書可以復(fù)制文字做筆記很方便。這其實就透露了兩個用戶心理痛點：做筆記、資源全。對于產(chǎn)品來說，大部分用戶的must have是共性，如果不能滿足這個需求用戶就會轉(zhuǎn)而使用其他產(chǎn)品了;nice to have是個性，這里面的需求是多種多樣的了，能滿足更好，不能的話也能湊合用。

　　分辨用戶的個性與共性，能讓調(diào)研結(jié)果不僅僅是一家之言，也能發(fā)掘用戶的共同特征與普遍現(xiàn)象，從而作為產(chǎn)品決策的有力依據(jù)。

　　最后，如果我設(shè)計這款社交閱讀產(chǎn)品的問題來調(diào)研自己，我會這么問：

　　1、我注意到你的閱讀列表中有19本書，其中8本購買，11本試讀。能否介紹一下每本書分別是如何發(fā)現(xiàn)的?(搜索、逛書店、社交推薦、微信賬號推薦、參加活動等等)2、和競品相比，你使用這款產(chǎn)品的原因是什么?競品有哪些特點讓你印象深刻，該產(chǎn)品和競品分別有哪些不足?

　　3、你會向朋友推薦這款產(chǎn)品么?如果會的話，會如何形容?

　　4、你在什么情況下，想起并使用這款產(chǎn)品?

　　5、演示或描述計劃中的新功能，觀察哪個最讓用戶感到興奮。

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本文來源： 淘寶賣家用戶調(diào)研的三大誤區(qū)