以用户为中心（揭示用户研究的方法、技巧和底层逻辑）

以用户为中心揭示用户研究的方法、技巧和底层逻辑目录\hPart1鸟瞰用户研究\h第一章理解用户研究\h用户研究是什么\h输入：反馈视角——反馈促进改进的加速\h分析：模型视角——模型是对世界的简化\h输出：风险视角——研究其实是在降低不确定性\h用户研究价值的3个层次\h辨证视角——基于研究的决策是什么\h本章小结\h第二章剖析用户研究关键要素\h用户研究的两种类型\h用户研究的5种基本工具\h用户研究的3个核心关键词\h用户研究的5个分析维度\h用户研究的9个问题\h本章小结\h第三章在企业内做用户研究\h企业为什么看不见用户的问题与需求\h理想的用户研究体系模型\h企业如何选择合适的研究方法\h紧密结合业务生命周期进行用户研究\h搭建用户研究的组织与资源分配机制\h打造客户为先的文化——让企业客观认识外部世界\h本章小结\hPart2用户研究进阶之路\h第四章用户研究的行为准则\h用户是主角\h聚焦事实\h追踪细节\h接受不确定性\h过程重于结果\h保持反省\h学会妥协\h本章小结\h第五章成为卓越的用户研究者\h深入现场\h塑造洞察力\h提升格局\h现场、洞察力、格局的关系\h能力与素质\h用户研究专业的生命力\h用户研究者的成长路径\h专业成长的3个模型\h成为用户研究专家——无用才有大用\h本章小结\h第六章在生活中磨炼\h用临床医学思维去思考用户研究\h用户研究应该学一点表演\h发现用户的B故事\h纪录片中关于用户研究的辨证认识\h生活的练习\h运用用户研究解决研究者自身的问题\h本章小结\hPart3用户研究技巧拾珠\h第七章用户深访的技巧\h基于需求的访谈提纲\h访谈问题设计\h访谈问题设计进阶\h如何让问题持续深入地问下去\h5Why分析法没告诉你的秘密\h如何询问令人尴尬的问题\h问题可以引导，但不要诱导\h在焦点小组用好便利贴\h本章小结\h第八章数据分析的技巧\h数据分析的5层知识\h数据分析的关键技巧\h实验\hAB测试的错误打开方式\h把数据变成洞察\h尽信数不如无数\h本章小结\h第九章其他研究执行的技巧\h用户研究在观察什么\h案例研究的3个诀窍\h趋势预测\h关注两类特殊的用户\h如何搜索、汇总和分类信息\h运用联系图进行概念梳理\h用户研究的东西方思维\h用户研究中的整合思维\h用户研究团队的交流与管理\h本章小结Part1鸟瞰用户研究提到用户研究，相信很多人并不陌生，调研、访谈、问卷、洞察、客户之声……这些都属于用户研究的工作范畴。不仅是企业，甚至政府、学校、医院等组织也经常会进行这方面的研究。然而，日常谈论用户研究时，大家会更多地谈论怎么做用户研究——如何保证样本质量，如何约访，如何设计访谈提纲等，很少会讨论到底什么是用户研究，以及为什么要做用户研究。似乎这些问题都是理所当然的，不需要提。在这一部分，我会带着大家深入思考用户研究的本质，跳出具体使用方法，从理论和认知层面拆解用户研究，帮助大家重新建立关于用户研究的元认知。老鹰在天空俯瞰时，能够看到更广阔的大地。站在一个更宏观的视角理解用户研究，探究它的关键要素，认识它在企业中的作用和定位，能够帮助大家看清用户研究和其他因素之间的联系，找到其价值定位，从而更有效地运用相关方法。这一部分总结的用户研究核心方法，像一棵大树的根，后面两个部分则像大树的枝与叶。如果能够把握住根本，就更容易理解细节。大家读完全书以后，如果能够回头重读第一部分的内容，也许会对后面两部分内容有新的理解。第一章理解用户研究因为足够复杂，所以需要从更多的视角观察。用户研究是什么大概10年前，我过年回家，走亲访友时少不了接受长辈的“灵魂拷问”：什么时候要小孩？（如果还没有结婚，问题则是“有对象了吗？”如果有对象了，于是会问“什么时候结婚？”）做什么工作的？一个月挣多少钱？第一个问题和第三个问题涉及个人生活，我一般都会“嘿嘿”带过，对第二个问题，一开始我都很认真回答：“我是做用研的。”“啥是用研？”“就是用户研究工程师。”每当我说出这句话的时候，长辈们会礼貌地看着我，但是不知道该接什么，气氛一下就变得很尴尬了。为了缓和这种氛围，我只好继续解释：“我是做用户数据分析的。”——还是很尴尬。“我是做市场调研的。”——眼神还有点茫然。“我是在街上找人答问卷的。”——长辈们释然了。从此以后，我彻底掌握了这个技巧，直到一次同学聚会再次被问起这个问题的时候，我习惯性地回答：“我是让用户填问卷的。”结果同学回了我一句：“哦，你是做用研的啊！”这几年，用户研究慢慢变成了一种“显学”，它虽然还是一个相对新的领域，但是了解它的人越来越多了。人们对这个职业的理解，第一印象估计是“发问卷”；了解稍微深入一点的，可能知道需要做数据分析和统计；如果你是相关从业者，那么你对“可用性测试”“深度访谈”“共创工作坊”“眼动”“脑电”这些词汇，一定不会感到陌生。市场上有很多讲如何进行用户研究的书籍，网络上也有很多这方面的自媒体文章，本书后面章节也会提及一些方法和技巧，不过在介绍这些内容之前，我想先跟大家讨论一个更基本的问题：“什么是用户研究？”用户研究的定义业内有很多对用户研究的定义，我只谈谈个人的理解。用户研究指聚焦于需求者、产品业务属性及用户环境，通过研究需求者的感知、认知、决策和行动，发现需求的驱动因素和阻碍因素，并通过满足需求实现价值创造，最终使企业效益增长。下面详细地拆解一下这个定义，我将这个定义总结归纳为用户研究的“4321”。用户研究研究的是需求者的4个方面——感知、认知、决策和行动。如图1-1所示，它们是人理解世界、改变世界的4个环节。图1-1人如何理解和改变世界首先说一下感知。人们需要通过感受器官接收外界的信息，这是一个信息输入的过程。在这个过程中，用研人员研究需求者是如何感知的，感知的方式是什么，这种感知方式是否有什么局限。比如，一个人的眼睛最远只能看到几十米以外的地方，如果企业将广告安排在人眼看不到的地方，这个广告的信息就不会进入人眼的感受体系内。这个例子比较极端，大家可能会觉得没有这么笨的企业。但在现实生活中，很多企业都在抢夺人们的注意力，每时每刻都有无数的信息在轰炸大家的眼睛，怎样才能让个人真正接收到企业传递的信息？这就是用户研究需要深入的领域。最常见的错误，就是企业总是想把更多的信息传递出去——它们觉得花同样的钱，传递的信息越多，投入产出比就越高。但企业忽略了人们的感受局限，关键信息淹没于海量信息中，导致人们真正接收到的是不重要甚至错误的信息，有效信息反而变少。信息被感知后，其次就是要理解人们是如何认识这些信息的，包括用户如何判断价值，如何对信息进行分类等。比如，人们把土豆看成主食还是蔬菜？竞技游戏应该归为体育还是娱乐？智能手机到底是电脑的随身化还是手机的电脑化？显然，对这些问题，不同人有不同的理解，有些问题可能会逐渐达成共识，有些则一直存在分歧。用户研究就是要理解这种认知的多样性，并不断发掘用户的新认知。再次，基于认知，用户研究还需要了解人们的决策过程——哪些因素影响了人们的决策，决策的过程是如何完成的。比如，对人们的决策产生影响的除了有意识的因素，还可能存在很多无意识因素。这些无意识因素绕过了人类的理智决策，通过潜意识对决策造成影响，这就需要使用用户研究方法对这些人们自己都不知道的因素进行研究分析。再比如，人们在决策过程中，哪些决策要深思熟虑，做到最优化决策；哪些决策只是轻松拍板，结果差不多就够了；这两种决策机制下，决策环节有哪些不同，也是用户研究持续探索的内容。最后是行动，行动是人们对外界刺激的最终行为体现。在这个阶段，用户研究需要知道人们的行动过程是如何进行的，行动的局限在哪里。比如，在对超市卖场的研究中，会观察人们的行动路线；在人机工学研究中，会研究手机重量对人类手持行为的影响等。这些行动中，哪些是人们主动自发的，哪些是在接收到环境刺激后的应激行为，哪些是通过互动产生的交互行为，什么因素在影响人们的行动，什么因素在诱导人们的行动，都是用户研究探索的课题。要说明的是，在这里我一直避免使用“用户”这个词，而是使用“需求者”“人们”这样的描述，主要有3个原因：第一，用户研究的对象不仅局限于自己产品的用户，竞争对手产品的用户及潜在用户也会被纳入用户研究的体系中，这些人对于企业来说，还算不上纯粹的用户。第二，用户研究的范围不仅是个人的认知世界模型，还会研究组织——比如一个家庭或一家企业——的认知世界模型。由于整个用户研究的对象范畴比较广，单纯地使用“用户”这个词会让大家将其理解为一个具体的个人。第三，关于用户本身，业界也有一些不同的理解，比如互联网产品经理“大神”俞军老师，认为用户并不是具体的人，而是某种需求的集合。这些不同的理解会造成大家对“用户”这个词的认知存在差异，所以在这里我使用了“需求者”“人们”这样的词语来描述。用户研究中的“3”，指的是用户研究包含3个维度——需求者自身、产品业务属性及用户环境。这3个维度一方面是对用户产生影响的3个来源，另一方面也是企业根据自身条件选择进入市场的决策维度。人们是否购买或使用某项产品或服务，无非是由其自身的需求情况、业务对其需求的满足程度，以及当时所处的特定场景决定的。在线下大卖场的研究中，“人、货、场”是一个通用的研究框架。互联网企业在研究用户需求的时候经常问的3个问题也是“用户是谁”“在什么场景下使用”“提供的差异化的产品服务是什么”。这3个维度正好为用户建立了一个满足需求的“最小可用世界”。在这个微缩的模型世界里理解前面提到的感受、认知、决策和行动，对企业来说是最有针对性也是效率最高的行为。除此之外，这3个维度也是企业选择市场的一个主要标准。企业可以根据自身的能力，选择生产特定品类的产品，这是产品研发；也可以选择为特定需求属性的需求者提供服务，这是营销推广；甚至可以只聚焦某一个特定的环境，这是渠道建设。这种聚焦和差异化，可以帮助企业更好地发挥本身的能力优势。用户研究中的“2”，是指用户研究需要洞察的两方面内容——驱动因素和阻碍因素。驱动因素可以理解为人们未被满足，但又希望能够得到满足的需求。阻碍因素则是指人们获得需求的障碍。比如：口渴是人们喝水的驱动因素；水不够干净，喝了可能会造成腹泻，则是影响人们喝水的阻碍因素。喝水这个行为本身很难被影响，企业只能通过影响这些驱动因素或阻碍因素，才能最终影响人们喝水的行为。这也是用户研究洞察这两个方面内容的原因。在对驱动因素和阻碍因素的研究中，用户研究还要关注解决人们需求的方案本身，同样会产生的次生驱动因素和阻碍因素。就好像生病时，先要有方案来治疗疾病，但是这个治疗方案本身可能也存在风险，所以在疾病可以控制时，我们就需要关注治疗方案的风险。当一种解决方案变成一种习惯行为时，这种行为的驱动和阻碍因素也会凸显出来。比如，喝瓶装纯净水可以解决人们担心的水不干净的问题，但同时纯净水又可能造成人们电解质紊乱、微量元素流失等问题，所以企业开发出矿泉水、功能饮料。但是有些人觉得矿泉水、功能饮料不好喝，作为应对，企业又生产出各种甜味饮料。由于甜味饮料糖分含量高，容易造成健康问题，所以企业开始研究低糖或代糖饮料……通过这种“打补丁”的方式，企业不断用新的解决方案解决前一个解决方案衍生出的问题，同时新的解决方案又产生了新的问题，而企业就在不断解决新问题的过程中建立优势，占据市场，得到进化。在对驱动因素和阻碍因素的研究中，用户研究还会反向思考，找到那些不具备驱动的因素，并将其从产品中剔除，降低成本和价格，使产品更具竞争力。现在，很多城市出现了一种只提供理发服务的摊位。这些摊位剔除了普通理发店提供的洗发、染发、烫发等增值服务，其实是找到了那些对人们来说被过度满足的需求，并且将这些所谓的驱动因素都剔除了。虽然这些服务对于部分人来说的确是驱动因素，但是对于很多只想理发的用户来说意义并不大。而剔除这些因素以后，由于成本下降引起的价格下降，对一些用户来说才是真正的驱动因素。用户研究的“1”，指的是用户研究的最终目的——满足需求，创造价值，实现企业增长。企业为什么需要用户研究？我们来看一下企业存在的目的。抽象地说，我认为企业的目的就是“为用户创造价值，并在市场上运用交换的形式让企业长期价值实现最大化”。通俗一点，就是通过“满足用户需求，最大化地赚钱”。在整个过程中，无论是为用户创造价值也好，满足用户需求也罢，其实都隐含着一个前提——谁来定义企业是否为用户创造了价值或者满足了用户需求？显然，这个决定权在用户。无论企业自己觉得为用户创造了多少价值，如果用户不认可，那么企业为用户创造的价值就是零。这就意味着企业需要了解用户认为什么东西对他来说是有价值的，这也是企业需要用户研究的最根本原因。一个完整的研究，总是包含3个步骤——输入、分析和输出。这3个步骤形成了一个认识世界、改变世界的闭环（图1-2）。图1-2研究工作的概念模型用户研究中，这3个步骤常常会被描述为获取用户信息，提炼用户洞察，转化用户满足方案。如果说前文的“4321”定义了什么是用户研究，那么这3个步骤则是在描述如何进行用户研究。从这3个环节出发，就会形成3个认识用户研究的不同视角。虽然每一个视角都只是描述了用户研究的一个方面，但把它们整合在一起来看，就能够对用户研究有一个相对完整和深入的理解。用户研究中，输入、分析、输出3个环节对应的分别是反馈视角、模型视角和风险视角。下面我们就从这3个视角来审视和理解用户研究。输入：反馈视角——反馈促进改进的加速如果让用户心里想一个1～1000之间的整数，假设用户不提示任何信息，理论上你最多猜1000次才能猜中；但是如果用户每次告诉你，你猜的数字比他想的大还是小，那么最多只需要10次，你就能猜中。这就是反馈的价值。反馈是个人理解外界对其态度的唯一方法，也是判断自身行为正确性的重要手段。用户反馈就是企业的输入，企业可以根据这些输入进行优化改进，迅速试错迭代，降低错误成本。我们可以从4个方面来评价反馈的质量。反馈的维度通常我们说到反馈，脑海里浮现的画面通常是——“同志，我想向你反映几个问题”。不过这并不全面，因为反馈不仅局限于通过用户访谈让用户回答问题，或者是接收用户投诉等。用户的反馈包含用户对产品或服务所有的行为和判断，不仅包含主动反馈，还包括很多被动反馈——用户使用后产生的数据，对于企业来说就是一种反馈。企业和用户之间任何一个触点都意味着一个反馈维度，为了获取用户不同维度的反馈，需要不同渠道和方法的支持：·和用户面对面的时候，可以进行访谈；·建立了电话热线，可以接受用户的投诉和咨询；·使用了自动收款机，可以搜集用户的购买数据；·使用了移动互联网及更多的传感器，可以获得更多用户生活行为信息。而这些新的反馈，正是来源于技术的不断创新。可以设想一下，未来我们还能获得更多的反馈维度：·通过随身携带的设备，随时获取用户的行为；·通过语音分析技术，记录用户每一句话的内容和语调；·通过生物电技术，知道用户的情绪和感觉；·通过脑电技术、神经科学技术，了解用户潜意识的产生过程……当然，这里面存在个人隐私保护问题，但是这些技术的实现无疑可以增加反馈的维度，帮助企业更全面地刻画每一个用户的画像。新的反馈维度意味着新的商业机会。虽然每一个反馈维度都有其自身的缺陷和不足，只能从单一层次去认识和理解用户，但是，综合这些维度的认识和理解，企业仍然可以设计产品、组织运营和推广活动，为自己创造机会。不过，在任何一个维度上持续深入探索，都是一个边际收益递减的过程——探索时间越长，获得的价值就越低。如果一家企业以前从来没有做过用户访谈，那么刚开始做访谈时，它会有不少的发现和收获；但是时间长了，访谈能够带来的收获没有一开始那么大了。比如，为什么现在数据分析这么热？这是因为以前企业没有这么好的渠道和技术拿到用户的行为数据，而IT（信息技术）的发展帮助企业实现了对用户行为的有效搜集。如果按行业来看，数据分析起步比较早的互联网行业早已经把它作为一种标配，所以用数据分析指导业务发展所得来的红利已经被它们吃得差不多了。为了让数据分析创造更多的价值，互联网企业往往要不断地增加新的数据埋点，以获取新的用户反馈细节。与此相反，传统企业现在正可以抓住这个机遇。互联网行业天生就是基于虚拟技术的，用户行为数据更容易获得；而传统行业如果想获得用户的行为数据，就要有更多的技术支持。随着互联网和传感器技术在传统行业不断渗透，以前无法系统获得的用户的衣食住行等信息，已经开始有了面向企业的新反馈渠道，这些都将为传统企业创造新的商业机会。知道用户每天的出行规律，就能够预测用户的用车诉求；知道用户每天的饮食习惯，就能提前推送明天的饮食；知道用户冰箱里的存货，就能预知用户接下来的购买时机，组织备货……传统行业刚开始引入数据分析这种新的用户反馈的维度，一定会创造出巨大的价值，这也是我们把“互联网+”改为“+互联网”的原因。从更长期的角度来看，等到传统行业数字化改造成功之后，数据分析的作用就会逐步降低，但是现阶段仍是数据分析的黄金时机。反馈的广度反馈的广度指的是在反馈信息的内容方面，反馈信息越多样，反馈广度越大。举个例子，进行用户访谈时，如果设计的问题只问“遇到了什么问题”，那么这次访谈有可能会忽略用户觉得值得点赞的功能，同时也有可能忽略对比竞品来说用户觉得企业做得不足的地方，造成反馈广度不足。如果用一个词来说明反馈的广度，最合适的应该是“多样性”。多样性主要体现在以下几个方面：★内容多样性如果对用户进行访谈，那么设计的问题应该囊括更多针对用户不同维度的内容，例如用户的人口属性、行为习惯、决策判断等。如果要进行用户行为数据的采集，采集的内容应该尽可能地覆盖用户使用产品的全生命周期。在日常业务运营中，企业常常会发现由于前期规划的数据采集点不够全面，需要不断再次埋点开发。这就属于典型的反馈广度不足。★用户多样性用户的多样性不是更多的用户数量，而是面向更多样的用户类型。反馈不是同一个故事讲100遍，而是100个故事各讲一遍。只有不同类型的用户，才能带来不同类型的故事。如果只关注主流用户，可能会忽略极端用户或潮流用户的需求；如果只关注本品的用户，可能会忽略竞品用户的需求；如果只关注购买者，就有可能忽略使用者的需求；如果只关注现有用户，就有可能忽略潜在用户的需求……但有时候，不同的反馈渠道往往只会吸引特定用户的反馈——典型的场景就是客服电话接到的往往是咨询和投诉，不能完整了解各类用户。尤其是那些遇到问题就直接“用脚投票”的用户，企业是无法通过客服电话获得他们的反馈的。在实操过程中，重点是找到平衡：一方面要认识到用户反馈的信息可能还不够完善，另一方面不要因为这种不完善就因噎废食、裹足不前。不要奢望在获得绝对完整信息的基础上进行决策，事实上，很多决策只能基于部分可能真实的信息，选择概率最高的机会。★产品服务多样性除了获得自身产品的反馈，是否能够拿到竞品的反馈，甚至潜在替代品的反馈？如果企业的眼睛只盯着自己的产品或直接竞品，那么颠覆性产品随时可能从不知道什么地方钻出来，给予其致命一击。产品服务多样性还意味着需要关注一些与企业产品完全无关的用户反馈。例如，海底捞的门厅服务也许对银行就有借鉴意义，那么了解那些体验过海底捞门厅服务的用户反馈，对于银行来说就是获取完全无关的用户反馈。显然，这种多样性往往能够嫁接出充满想象力和创造力的新体验、新业务，让企业赢得竞争优势。但是，这里也有一个悖论。这么多企业，这么多产品，多样性如果要穷尽所有企业和产品，是不可能的任务。事实上，企业也不可能穷尽探索多样性，只能在投入产出比最高的情况下获取尽量多样的用户反馈——常用的做法是在关注本品和直接竞品的基础上，定期进行潜在替代品的扫描；对于与企业无关的跨品类行业，更多则是在企业遇到问题或转型的时候扫描业内的最佳实践，再进一步获取相应的用户反馈。对于企业来说，最大的难度在于企业是否意识到了获得产品服务多样性反馈的价值，并且有意识地去获取更多样的反馈。★场景多样性环境对用户的影响是毋庸置疑的。时间和空间构造的场景对用户会有显著的影响，这意味着用户在不同的场景下给予的反馈是不一样的。反馈不同，并不意味着用户在撒谎，因为它们确实是用户在当时场景下的真实反馈。比如，在早晚高峰和平峰期，网约车司机获得的满意度会有显著差异，这就是典型的场景多样性导致的反馈不同。因此，在获取用户反馈时，可以尽量让用户处于不同场景下，以获取更多样的用户反馈；即使条件不允许，也要有意识地帮助用户唤醒不同的场景感受，以获得不同场景下的反馈。反馈的速度反馈速度指的是企业推出一种策略后，用户对这种策略的反馈信息回到企业的速度。反馈速度越快，也就意味着迭代的速度越快，对于企业来说，因错误造成的损失成本就会越少。影响反馈速度的一共有3个环节：★用户感知环节在这个环节，用户可以感知到业务行为变化的过程。比如，新品牌从发布到传播，最后到用户知晓，是一个比较长的周期。而且由于传播的速度不一致，不同的人群感知到的时间周期也是不一样的。有时，整个反馈链条上没有明显的感知环节，这时候企业常常是在测试用户下意识的行为。比如，当互联网企业研究网页上不同颜色和字体引起的转化率变化时，会在用户正常使用过程中针对不同用户推送不同颜色的字体。所见即所得，企业只需要根据不同用户组对颜色和字体的行为差异，就能够获得相应的反馈。用户感知时间无限趋近于零。★用户反馈环节这个环节是用户将信息反馈给企业的过程。比如，用户知道了某产品，就直接去商场购买，这时用户的购买信息就会通过销售数据反馈到企业。但是如果企业想了解用户对这个产品的态度或认知，还需要通过用户访谈或问卷调研获得反馈。一般来说，购买信息的反馈速度会高于品牌喜好度的反馈速度。互联网技术的确大大提高了用户反馈环节的速度。通过在线调研工具，用研人员几乎能够在用户完成问卷的同时就完成数据搭建。笔者曾经搭建过企业的NPS（净推荐值）调研系统，这个系统能够做到问卷发放和回收的完全自动化，从投放到最终数据呈现全闭环，只要24个小时企业就能够看到最新的用户态度数据。以前用研人员每次调研都需要捧着一大沓问卷一个个录入，调研周期最快也要1个月左右。★反馈转化环节这个环节是企业将用户的反馈转化成企业改善行动，对产品进行优化迭代，并将其再次推向市场的过程。其中包含用研人员对反馈的分析和洞察，企业内部对反馈形成共识，制定基于反馈的应对措施及行动等。最关键的环节是反馈信息在内部的有效传递。企业经常会出现反馈信息进入企业后，由于部门职责界定不清楚导致传递链路断掉的情况。比如，渠道部门获得了各门店的销售情况，这些数据中可能包含着发现潜在用户群体的机会，但是渠道部门并不负责新客户开发，所以这些反馈最终并不能传递到合适的人手中。反馈的准确度最后一个需要关注的是反馈的准确度，它表示用户反馈是否真实反映了其想法和状态。在用户研究中，常常会遇到这样的问题：用户说的就是真的吗？用户是否会撒谎？用户是否真的做了？对用户的行为是否准确记录下来了，是否有遗漏？这些问题其实都是在确认用户研究获得的反馈是否准确。关于反馈的准确度，要说明两点：首先，用户研究涉及很多方法、技巧，研究方法也有很多评估标准，例如抽样标准、信效度评估等，这些都是从研究方法层面尽可能保证反馈的准确度。其次，除了研究方法，反馈的准确度还依赖用户本身，但用户说的就是真的吗？用户有意或无意的错误反馈可能出于以下几种情况：第一，用户自己不愿意说出真实的想法，撒谎了；第二，用户说出了自己的想法，但表达却不够准确，造成了意义的混淆，引发误解；第三，用户存在无意识的行为，自以为真实、准确，但实际却是错的。不过，对反馈准确度也要辨证地看，人类认识世界本身就不可能绝对准确，企业也不需要绝对精确，在决策时有足够准确的反馈来辅助就可以了。用户研究并不是在研究用户，而是在获取用户的反馈。仔细感受一下这两种表达方式细微的差异。研究用户，主动方是企业，用户变成了样本，等待着被研究。对于这种表述，企业有一种高高在上的优越感。而获取用户的反馈，则意味着用户是主动方，用户有表达和不表达的权利，企业则变成了被动的接受方，需要倾听用户的心声，用户和企业的关系出现了反转。分析：模型视角——模型是对世界的简化模型是什么作为一个研究人员，不管是哪个领域的，都会接触到“模型”这个词。如果是经济学家，会接触到供需模型；如果是运营专家，掌握AARRR（acquisition、activation、retention、revenue、referra的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节）增长模型是基本功；如果是网络架构师，要知道OSI（开放式系统互连）的7层模型；如果是程序员，要学习机器学习的模型；如果是体验设计师，要懂得用户体验5要素模型；如果是设计师，要会3D建模……在工作中，模型是大家绕不开的一个词。一提到它，大家常常会想到的是数据、图表、流程图等，会觉得特别“高大上”，而且仿佛有了模型，事情的科学性就毋庸置疑了。那么，模型到底是什么？芒格对模型的定义是：任何能够帮人们更好地理解现实世界的人造框架，都是模型。我更愿意将其称为“合适”模型的定义。事实上，人类历史上发明了很多“不合适”的模型，并不能更好地帮人们理解现实世界。因此，我基于芒格对模型的定义，将其修改为：任何理解现实世界的人造框架，都是模型。模型是人们对世界的简化认识，是对复杂世界的抽象映射。同时，模型也是思维方式的外在体现，是理论认识和真实世界的桥梁。举个例子，线性增长模型表现出人们对世界的理解是稳定和连续的变化——去年销量50万元，今年销量60万元，明年销量70万元。底层的思维方式是认为过去会对未来有一定影响，未来会按照一个稳定、不变的增量变化。如果换成指数增长模型，那么底层的思考模式虽然还是认为过去会对未来有一定影响，但是未来会基于过去以一个稳定的速度增长。如果再增加随机模型，底层思考模式则颠覆了“过去对未来有一定影响”的逻辑。模型的作用一方面，模型通过对现实的简化，将看起来纷繁复杂的事物高度抽象，提炼出核心信息，只留下必要的因素和关系，让世界变得简单，帮助人们思维聚焦；另一方面，模型的简化过程中，剔除哪些信息，保留哪些信息，依靠模型设计者的思考和判断，而这本身就是在选择一种视角和思维框架，这种选择反映了设计者观察事物和看待世界的视角。设想一下，如果没有供需模型，那么经济学家在面对复杂的市场现状时，应该如何理解产品是什么，价格是什么，产品的销量和价格之间的关系是什么？即使这个经济学家聪明绝顶，能够想清楚其中的关键，那么他又如何把这个关键发现告诉大家？不知道你是否有过这样的经历？当你在解决一件从来没有接触过的事时，一开始脑子里可能会涌现出无数的信息，但是这些信息这里冒出来一个，那里冒出来一个，让你无法看清问题。这时，如果你把想到的各种纷繁的信息都写出来，归纳、连接、组织，就能逐步看清事情的全貌，把问题想清楚。其实，这时候你做的事情就是建立一个模型。当你准备把这件事情跟大家说清楚的时候，在白板上唰唰几笔画出一个流程图，大家一下子就能理解你想表达的内容了。这时，可能有人会不同意你的流程图，又画出自己的流程图，也就是他心中的模型。在有模型前，双方可能会互相争论，谁也说服不了谁。但是基于两个模型，双方可以迅速找到差异，发现分歧点，探讨分歧发生的原因，进而快速达成共识。最后，在原来模型的基础上，你吸收了他人模型的优点，对自己的模型进行了修改和完善。如果没有模型，新的知识很难进入你的认知体系，而模型将新的知识和原有的知识体系进行衔接，完成了你吸收新知识、升级认知的过程。这就是模型的作用。总的来说，模型的作用包括以下4点：·降低人们思考问题、整理现状的难度；·降低人们解释问题、说明情况的难度；·降低人们相互交流、达成共识的难度；·降低人们理解问题、吸收知识的难度。构建模型的主要方法一般来说，建立模型有3种方法：★简化法简化法是最常用的方法，基于现实的情况抽象最关键的要素和关系，搭建模型。经济学的供需模型，就是将市场上形形色色的买家和卖家高度抽象为供给方和需求方，再将价格和销量作为自变量和因变量，形成解释市场运作机制的模型。在用户研究中，可以基于用户购买，抽象得到影响用户购买最关键的因素和流程，构建用户购买行为模型。★类比法通过类比找到合适的类比物，对目标物和类比物的共同点进行抽象，形成模型。比如，自然界的动物生存和商场上的企业生存可以作为类比物，于是根据自然界的生态系统可以抽象得到商业生态模型，从而建立商业上的企业竞争、共生、合作等规则逻辑，形成商业模型。★超现实法这种方法一般用于不可能的超现实场景，模型设计者设想处于这种超现实场景下的运作关系和结构，形成模型。比如，争论光是波还是粒子的时候，光的粒子说就是一种超现实模型，波动学说的支持者就会发出挑战——如果光是粒子，为什么两束光对射的时候，光不会被反弹回来？基于模型视角的用户研究用户研究的洞察，其实就是企业建立关于用户的认知模型。当人们说“我们的目标用户是大学生”的时候，其实就是在构建一个用户模型，这个模型的设计蓝本是大学生。在这个过程中，人们基于对大学生的印象来搭建认知模型——年轻，有活力，探索性强，刚刚生活独立，有一定的收入但并不富裕，兴趣广泛，更愿意为了兴趣而花钱……显然，这样的用户角色描述并不能完全体现大学生这个群体，甚至每个人都可以在大学生中找出与上述描述完全相反的用户。但是，这并不妨碍企业运用用户模型制定和实施相应的策略。奥勒留在《沉思录》中说：我们听到的一切都是一个观点，不是事实；我们看见的一切都是一个视角，不是真相。所有用户研究的成果都是对世界认识的简化，这种简化会导致研究成果一定是对用户的一种不完整的解释，其他人一定能挑出用户研究结论与事实不符合的地方。正如统计学家乔治·伯克斯那句关于模型的名言所说，所有模型都是错误的，只是有些模型恰好是有用的。对同一用户群体使用不同的研究视角可以建立不同的模型，但并不能说哪个模型正确或哪个模型错误，只能说使用哪个模型在解决当前问题时更合适。了解用户研究的模型视角的建立过程后，用研人员就不应该争论谁的模型是正确的，谁的模型是错误的，而应该结合多种模型认知，帮助自己更深刻地理解用户群体的复杂性，建立更全面的认知。从模型角度来衡量用户研究，重点还是要看每一个用户研究项目的目的是什么，审视建立的模型中是否充分包含了实现这个目的所需要的关键要素和关系，以及模型针对这些要素和关系的解释对最终的研究目的是否有所帮助。面对一项用户研究成果尽可能保持中立，既不要全盘接受，也不要全盘否认。首先要将这项成果看成一个模型；其次要思考这个模型在什么情况下成立，又会受到哪些环境和条件的制约，还可能忽略了哪些视角；最后要思考如何将这项研究成果嫁接到你的知识体系里面去，帮助你完善认知。微信之父张小龙在一次内部演讲中，最后一句话是“我所说的，都是错的”。很多人会觉得张小龙在故弄玄虚，但如果从模型视角来看就很容易理解了——那次演讲的内容都是张小龙对世界的理解和认识，是他建立的模型，并且只能说在当时是适用的。张小龙知道，在未来的某个时间或某个特定场景下，他的模型一定会变得不适用，被新的模型所替代。这也是张小龙在告诫大家对待模型的态度——在理解、接受的同时，去质疑，去挑战。美国小说家菲茨杰拉德曾说：“检验一流智力的标准，就是在头脑中同时存在两种截然相反的想法时，仍能保持行动能力。”大概这句话说的就是这种模型思维吧！输出：风险视角——研究其实是在降低不确定性企业从本质上来说是一个商业组织，其核心作用就是为社会创造价值，并从中获得相应的利润。如图1-3所示，商业组织为社会提供的价值可以分为两部分：第一部分是企业为生产所获取的价值，如资源、人力等。这部分价值通过在市场上交易获得，并最终以产品或服务的形式又转移出去。第二部分是企业为社会创造的价值增值。这部分是企业通过合理组合获取的资源和人力，为满足用户需求，最终形成的产品或服务。企业提供给用户的总价值与企业生产所获取价值的差值，就是企业为社会创造的价值增值。这部分价值增值又可以拆分为两部分：企业的利润回报和用户的价值剩余。图1-3企业是如何创造价值的什么叫作价值剩余？简单地理解，就是用户实际付的钱和用户最高能支付的钱的差值。比如说你会花10元钱理发，但为什么不自己理发呢？因为对你来说，学习理发要花时间和精力，自己理发也要花更多的时间，你希望把这些时间和精力用在别的地方。假设把这些时间和精力用在别的地方可以挣到30元钱，那么20元的差价就是你的价值剩余。10元钱中，如果理发店成本为8元，那么理发店为生产所获取的价值就是8元，而剩下的2元就是理发店的利润回报。所以，企业为社会提供的总价值就是企业获取的价值、企业的利润回报，以及用户的价值剩余这三部分的总和。可以把企业简单地理解成一台价值加工转化的机器，机器的入口是各种资源、资本和人工，通过企业的转换，形成满足特定需求的产品或服务。当这些产品或服务被消费的时候，企业创造的价值增值就得到了体现，企业就可以从价值增值中分得属于自己的利润回报。当然，企业也可以将获得的利润回报再次投入获取资源的过程中，这就形成了企业不断扩大规模、加大生产、做大做强的循环（图1-4）。图1-4价值创造的正反馈循环如果企业能够持续产生收益并不断分配利润，那么企业就变成了“一只不断下金蛋的鸡”。但在现实中，企业还要面对两方面的冲击：第一个冲击来自环境的影响。企业面临的环境常常会变化，最直接的影响就是用户。用户是否愿意购买，对于企业来说是一个未知数——也许愿意，也许不愿意；也许现在愿意，未来不愿意；也许有些用户愿意，有些不愿意。这种未知就是不确定性，对于企业来说就是风险。这里所说的风险并不意味着企业绝对会亏钱，更多的是代表企业对未来收益不可控的程度。比如，没有风险的时候，企业每年都能够赚200万元。但当出现不确定性的时候，有可能上一年行情特别好，企业赚了600万元，但是今年行情却特别差，企业反而亏损了200万元。虽然平均下来好像还是每年都能赚200万元，但这种情况下，企业很难规划未来的生产计划——去年赚了600万元，企业会觉得今年行情还会这么好，于是加大投入，扩大生产，结果发现今年却卖不动了，产品都砸在了手里，资金链断裂。这种情况一旦发生，那企业可能就等不到行情复苏的时候了。除了环境的不确定性，企业还会面对另外一个冲击，那就是竞争。面对各式各样的竞争对手，企业如何在激烈的市场竞争中存活下来？最关键的一点就是获得超额收益。而要获得超额收益的唯一方法，就是企业能够建立自身的核心竞争优势。企业的核心竞争优势有很多，比如说能够获取独特的资源、技术，或拥有超强的组织学习能力。可以设想一下，只要时间足够长，这个拥有超额收益机会的企业就会变得足够大、足够强，从而在市场上获得更多的份额，在竞争中脱颖而出。但是现实是残酷的。在市场竞争中，当某家企业拥有超额收益的时候，就会引发其他企业的模仿和追逐。企业很难长期保持超额收益，随着竞争对手的加入，超额收益会不断衰减直至为零。因此，企业必须不断地寻找并建立自己的核心竞争优势，维持住自身的超额收益（图1-5）。图1-5价值创造如何受到外部的影响企业如何规避市场环境的不确定性，并在市场上建立自己的竞争优势呢？这时候研究工作就应该登场了。企业内部的两种工作企业内部的工作可以分为两大类。第一类叫作执行类工作。这类工作的目的就是让企业这台加工转化机器能够运转起来。如果进一步细分，执行类工作可以再分为保障资源供给、确保企业机器运转，以及保持产品的市场消化等子工作。保障资源供给的工作主要包含人力、财务等资源型工作，以及采购、运输等供应链相关的工作；确保企业机器的运转包括产品设计、制造、运营等模块；保持产品的市场消化则包含营销、推广、渠道、品牌、客服等相关的工作。在这些工作的基础之上，执行类工作还应该包括相应的管控工作，例如法务、质量等部门就负责这一类工作。第二类工作就是研究类工作。研究工作的目的就是指导企业这台机器应该如何运转。一般可以分为两个方面，一个是以企业能够更高效地运转为目的，另一个则是为了让企业能够更好地适应环境。研究企业如何更高效运转，主要方式就是研究如何提高资源的利用效率，比如企业内部的预算管理、人员管理、流程优化、组织设计等。而面向市场、面向未来的研究，则属于让企业更好适应环境的研究工作，比如战略规划、用户研究、行业研究等。打一个比方，如果把企业当作一个人，企业的执行工作就好像这个人的身体，企业的研究工作就是人的大脑。大脑可以帮助身体以更好、更高效的方式去行动和适应环境。对于企业来说，存在多种多样的研究内容，不仅有用户研究，还包括前面提到的行业研究、竞品研究、数据分析、战略规划、商业模式设计等工作。图1-6企业如何应对外部影响但是从本质上来说，所有研究工作的目的都是相同的——通过研究，降低企业所面对的不确定性，持续帮助企业赢得稳定的超额收益（图1-6）。研究工作的内容是更准确地描述世界，通过这种描述将未知变成已知，从无序中发现规律。在没有发现新知、掌握规律之前，企业的行为就是撞大运，这时候行为和结果之间缺乏必然的联系，不确定性比较高。而当规律被发现后，企业就能剔除不符合规律的行为，按照规律行动，最终行为和结果之间就能够体现出因果关系，从而保证产出更确定。在规律没有被掌握之前企业多余的行动所产生的资源浪费和负面结果，也会因为掌握规律得以避免和消除，这种节省也会帮助企业获取超额收益。比如在预算研究中，如果通过模型的设计更精准地计算每一件产品所需要的时间、资源和人力投入，就能降低生产过程中的不确定性，保证每一批次产品以稳定的资源投入获得产出，也能够避免因为资源投入不够精准而造成的浪费。假设有这么一家企业，原来每生产1000个产品需要投入1万～2万元，花费10～20天。通过预算模型优化，梳理出成本结构，找到引起成本波动的原因及成本浪费的关键因素，企业就能够将投入成本变成1万～1.2万元，时间变为10～12天。在这里，企业通过预算研究将波动从1万元降低到2000元，获得更稳定的收益，并将平均成本从1.5万元降低到1.1万元，获得了超越行业的超额收益。除此之外，研究也可以降低企业面对外部环境时的不确定性。用户研究就是一种最常用的方法。通过研究用户的行为、态度和购买及使用习惯，企业能够从不了解用户（高不确定性）逐步变得更了解用户（低不确定性），从而使企业为用户设计的策略更有效、更精准，进而获得超额收益。假设市场上有一批企业是互相竞争的关系。企业每年有50%的可能性赚钱，有50%的可能性亏钱，赚钱的时候能够赚10%，亏钱的时候也是亏10%，那么这些企业其实是不赚不赔的。当然有些企业运气好，能够连续赚好几年，也有些企业可能会连续亏好几年，但是不管怎么说，只要企业都不破产，在足够长的时间内，这些企业赚的钱都接近零。假设其中有一家企业通过研究找到了一个窍门，发现当用户出现某种特征时，企业就一定会亏钱，所以每当市场的用户出现这个特征时，这家企业就立刻止损，结果只有这家企业亏钱的时候只亏5%。显然，只要时间足够长，这家企业赚钱的时候赚10%，亏钱的时候只亏5%，虽然每年还是只有50%的可能赚钱，50%的可能亏钱，但是平均下来仍然有每年2.5%的收益，相对其他收益为零的企业来说，就有了超额收益。通过研究认识到内部世界（企业）和外部世界（市场）的运作规律，并运用规律降低企业的不确定性，这就是研究工作的价值和意义。如果说执行工作是正确地做事的话，那研究工作就是帮助企业去做正确的事情。研究之间存在潜在的竞争关系从最终结果来看，所有研究工作都是通过不断认识客观世界持续为企业降低风险，这意味着各类研究之间其实存在着竞争关系。毕竟企业投入研究的资源是有限的，所以哪种研究的投入产出比高，企业就会选择进行哪种研究。在互联网行业从事用户研究的人，有时候会觉得企业不重视自己的工作。管理者不理解用户研究工作，愿意给数据分析大量资源，却不愿意在用户研究上进行资源投入。其实，做用户研究的人应该理解，你的工作和数据分析工作之间本来就存在竞争关系，要想拿到更多的资源，就需要证明你的投入产出比是超过数据分析的，至少在某些研究方向上是数据分析无法比拟的。这里稍微扩展一下，讲一讲为什么在互联网行业中企业会更容易接受数据分析而不是用户研究。这里的用户研究主要指的是通过传统的访谈、问卷等方法进行的用户研究。这是因为互联网企业本质上是一个以信息流为核心的企业，在运营过程中，会自然而然地产生大量的信息数据。互联网企业为了保证业务运转，就必须把这些数据存储下来，因此这些存储成本属于企业运营必须要支出的成本。在这基础之上，互联网企业只要增加分析数据的工作，就可以实现基于数据的深入研究，对于互联网企业来说再投入的资源很少。由于边际投入低，所以数据分析这种研究方式在互联网企业的投入产出比是非常高的。与之相反，传统企业传递的是实物，在运营过程中，数据并不会自然产生。如需要获取数据，就必须支付额外的成本来搜集、记录和存储，这部分支出在传统企业里是全部计入数据分析的成本中的。这样一比较就会发现，由于不同企业运营过程中需要的基础能力不一样，不同研究方法的边际成本投入就会存在巨大的差异。互联网企业数据分析的边际成本低，使管理者更偏爱数据分析一些。不过，随着数字化技术对传统企业持续渗透和改造，可以预见，未来传统企业的数据分析需求会出现明显的增长，我们也会在后面进行讨论这个趋势。只能降低不确定性，不能消除不确定性对于企业来说，最理想的状态就是彻底消除不确定性。在金融行业里面，有一个名词描述这种行为——对冲套利。对冲是指通过投资或购买与标的资产收益波动负相关的某种资产或衍生产品，来冲销标的资产潜在的风险损失。对冲套利就是运用对冲的方法来获取利润的交易行为。举个例子：假设在市场上，橘子每涨价1元钱，苹果就会降价1元钱；反之，橘子每降价1元钱，苹果就会涨价1元钱，那么橘子和苹果就是收益波动负相关的两类产品。这时候，如果同时买入1000斤橘子和1000斤苹果，那么不管橘子和苹果的价格如何变化，这1000斤橘子加1000斤苹果的价格总和是不变的，也就是你的资产不会受到市场上价格波动的影响。这就是对冲。有人可能会说，这样也赚不了钱啊！我们再举个例子：某企业可以生产A、B两种产品，当A产品销售情况不好，会亏10%的时候，B产品能够赚20%；当A产品销售情况好，会赚20%的时候，B产品却会亏10%。这时候企业最好的选择就是每年都生产一半的A产品和一半的B产品，这样A产品亏钱的时候B产品赚钱，B产品亏钱的时候A产品赚钱，最后每年企业都会有收益，即0.5×20%+0.5×（-10%）=5%，这5%的收益就是企业的对冲收益。但是，上述讨论的只是理论模型，在现实世界里是不可能完全消除不确定性的，企业只能不断降低不确定性。一家企业是否能成功，有太多的影响因素，企业不可能控制所有的变量。当我们事后再去复盘的时候，常常会将结果看成一种必然，但它其实只是很多种可能性之一而已，甚至很多成功的企业创始人都说，他们的成功依赖运气，如果再来一次，也不一定能够成功。可以设想一下，如果有种商业模式能够彻底消除不确定性，并且还能获得收益，那么理论上会有无数的玩家进入这个商业模式中，最后其收益一定不断下降，直至为零。不管是用户研究还是其他研究，只要是研究工作，都是在帮助企业降低不确定性。虽然不确定性不能彻底消除，但它的确是可以通过研究而不断降低的。企业持续和竞争对手之间保持这种不确定性的概率差，就是其不断成功的关键。当一种模式有70%成功概率时，企业杀进去了，这时候可以称赞它们有胆量、有魄力；但如果这种模式只有10%的成功概率，企业还杀进去，就成了鲁莽和投机。研究工作就是帮助企业将成功概率从10%提升到70%。所以，判断一个用户研究项目是否成功，最核心的标准就是该项目能否帮助企业更深入地认识用户，并为企业下一步决策提供依据。这个依据不可能100%正确，但一定要比竞争对手正确的概率高，才算是成功。用户研究价值的3个层次前面介绍了用户研究的反馈视角、模型视角和风险视角，通过这3个视角从不同的流程环节去认识用户研究。如果跳出流程环节这个维度，从用户研究结果的价值维度看，用户研究大体可以分为以下3个层次：最基础的层次是“描述与说明”。这个层次的研究目的主要是准确、清晰地说清楚现状“是什么”。在这基础之上的研究层次是“原因与机制”。这个层次的研究目的是弄清楚导致这种现象的原因是什么，存在哪些影响因素，这些影响之间互相如何演变和碰撞，内部变化的机制是什么。这其实是在研究“为什么”。最高层次的研究是“预测与评估”。这个层次研究的目的是预测未来会发生什么，发展趋势会如何变化，或者是某一行为会导致什么样的后果。研究的重点是“会如何”。研究的3个层次是一套整体的理念，本质上就是通过对现实（过去）的分析找到底层的运转规律，最终推测未来的变化走势，铺设一条从现在到未来的发现之路。因此，这个研究的过程常常会是逆向推导的过程，先基于预测和评估假设目标，然后猜测原因和机制，而证据则要在对现实世界的描述和说明中寻找。对应用户研究工作，这3个层次分别是：看见、洞见、预见。通过看见用户的行为、态度，洞见用户的内心需求、动机，最终预见用户未来的消费趋势。下面对这3个层次逐一进行介绍。看见看见的价值在于是否能够准确描述。就好像素描，准确地将世界绘制下来，是看见最核心的工作。不管如何描述，我们都是在建立一个认识世界的简化模型，因此所谓准确描述，更重要的是保留下描述世界最重要的信息。所谓最重要的信息，也没有什么绝对的标准。信息是否重要取决于两个维度，一个是这些信息是否对研究目的有帮助，另一个则是这些信息有多少是只有你看到的。如果信息已经是共识，那么对研究产生的增值就很少；相反，如果这个信息是你的独特认知，那么价值就不言而喻。基于看见的不同方式，大体上又会分为两种模式：定量和定性。定量研究强调用数字和图表描述看见的内容。比如在100个经过货架的顾客中，有多少个顾客停下来看了一眼货架上的商品，又有多少顾客最终将商品放入了自己的购物车中。如果更细致一点，还可以统计每一个顾客停留的时间，对每一件商品的注意时间等。定性研究强调用文字、图片、影像描述看见的内容。同样是这100个经过货架的顾客，定性研究可能只会挑选其中2～3个顾客，更仔细和深入地观察他们的购买行为，不仅记录定量研究中那些基本数据，还涉及顾客行为的细微之处。比如，顾客是如何看到货架上的商品的，他们的目光如何在各种商品中搜寻，他们是怎么把商品取下来的，拿在手中会阅读什么信息，阅读过程中有什么想法，表情是什么样子的，等等。造成定量和定性研究这种认知差异的底层原因，源于人们看世界的方法差异。如果把每一个顾客完整的信息流想象成一条线，那么定性研究是尽可能将某一个顾客的线给描绘出来，而定量研究获得的是很多顾客在这条线上某些关键点的信息（图1-7）。它们一个注重深度，一个则更注重研究的广度。图1-7定性研究和定量研究获取用户信息的差异定性研究模型假设人性的底层是一致的，研究透了某几个人，就能对所有人都有清晰的认知。而定量研究模型假设在一个顾客的信息流中，只有有限的信息是关键的。如果获得了多个顾客信息流上的这些有限信息，就足以充分理解顾客的行为了。显然，这两种方式都不能完整地看到顾客的细节，所以需要根据研究目的选择相对更有效的研究方式，甚至有时两种方法配合才能更好地达到看见的目的。这两种方式并不是绝对对立和冲突的。如果定量研究能够在顾客的信息流上不断细化需要的信息点，或者定性研究能够对更多的顾客进行追踪，最终这两种方法本质上是殊途同归的。当然，这会大大增加研究成本，有突破性的研究技术和方法来辅助才能实现。定性研究和定量研究就是看世界的不同视角。如果企业一直使用一种方法进行用户研究，其实可以尝试换一种，用新的角度重新看世界。视角的改变有可能带来不一样的认知，这就是洞见的产生。洞见洞见是看见的升级，是在看见的基础上寻找规律、建立模型的过程。福尔摩斯在指导华生的时候有过一段经典的对话：福尔摩斯：“你经常看到从下面大厅到这间房子的台阶吧？”华生：“经常看到。”福尔摩斯：“多少次了？”华生：“嗯，不少于几百次吧。”福尔摩斯：“那么，有多少级台阶？”华生：“多少级台阶？我不知道！”福尔摩斯：“那就对啦！因为你没有观察，你只是在看嘛。我知道有17级台阶，因为我不但在看，而且在观察。”洞见相对看见而言，存在两点差异：1．为什么有些人看不见？2．为什么有些人没有总结出规律或原因？第一个问题的关键在于找到看事情的新角度。就像前面定性、定量之争一样，定性方法和定量方法就是两只不同的眼睛。如果只用一只眼睛看，就会存在遗漏，对一些细节视而不见。第二个问题的关键在于找到普遍解释。虽然看见了，但是无法找到底层规律，那么缺乏的就是看穿本质的能力。提升这种一眼看穿本质的能力，需要深厚的理论、经验和知识储备，也需要持续深入的有效思考去排除一些不可能的解释，逐步逼近真相。举一个关于儿童读物的例子。传统的儿童读物一般都基于内容进行分类，例如知识类、生活习惯类、启蒙类、文学类等。为提高儿童读物的市场竞争力，出版社一般会从内容的角度出发，比如画面精美程度、故事本身的趣味性、内容的易理解程度，以及对孩子的教育意义等。所有的出版社都在这些维度竞争，导致儿童读物存在严重同质化现象。但出版社对儿童读物的理解，其实是从父母的角度去看的——为孩子提供最适合其年龄阶段的知识，给予好的教育。如果换一个视角，从孩子的角度去看儿童读物，就会有不一样的认知。孩子在日常生活中最关注一件事情——玩耍，孩子的判断标准常常也只有一个——好不好玩。可以看到这样一种情况，很多儿童读物被家长买回家后，孩子不爱看，因为觉得不好玩。关于儿童读物的研究思路，建议从让孩子与书籍玩耍的角度出发，思索“如何让书籍变成一种玩具”，甚至可以发明很多新的“书籍玩具”。例如，像乐高一样可以组合故事情节的书，像磁性白板一样可以自己加入故事情节的书。这种思考还有更多的视角，比如从个人阅读转变为集体阅读，从影响阅读行为转变为影响内在思考。这些视角可能会衍生出很多创意。比如，一本书可以先不写完，而是让孩子基于故事内容自己补充完整并上传到平台，最终出版社选择最好的故事出版；并且，一个故事可以有各式各样的结局。孩子不仅能提高写作的积极性，还能获得自己的第一笔稿费。这是否可以帮助出版社打开思路，进入一片新的蓝海呢？预见如果说洞见是在建立模型，那么预见就是更上一层楼。预见的本质是在模型的基础上加入时间要素，实现了模型推演，基于模型规律去推测未来。预见相对洞见来说，难度的提升主要表现为以下几个方面：第一，洞见是预见的基础，洞见的质量会决定预见的效果。为了高质量的预见，首先要保证洞见的质量。洞见的质量取决于独特的视角，是你相对其他人的差异化认知，这样预见才会和其他人产生差异，创造价值。如果你的洞见和大家是一致的，比如，大家都知道地球自转，所以每个人都能预见到太阳明天会从东方升起。虽然这也是一个预见，但是其价值非常小。其次，洞见的质量还取决于洞见本身的影响力。如果你的洞见是关乎社会运行的理论，那么你所做的预见可能对全社会产生巨大影响。相反，如果你的洞见是发现爱人加班的时候就不回微信，虽然你能通过这个规律预见爱人今天加班，但影响可能就是你少做几个菜而已。第二，即使洞见的质量很高，预见的效果也不一定好。预见相对洞见而言，在两个方面更进一步。首先，世界的未来其实受到很多因素的互相影响，所以准确的预见需要考虑到多种规律相互影响的结果。在研究中，常常会看到一个预测模型因为忽略了某些因素的影响造成预测不准确的情况。为什么天气预报难以做到准确，就是因为影响天气的因素太多。虽然有预测天气的模型，科学家对天气的变化也有很深刻的洞见，但是某个因素的微小变动，就有可能导致天气出现巨大的变化，因此预测天气仍然是一个艰巨的挑战。其次，即使在研究中没有忽略最主要的因素，也会经常发生两种相互对立的因素互相碰撞的情况，最终结果根据哪种力量影响更大而决定，但是这种影响却经常难以量化。比如，相关机构在分析2020年疫情对经济的影响时，一方面疫情导致供需侧萎缩，引起经济下滑；但是另一方面各国政府都在“开闸放水”“直升机撒钱”，刺激经济，所以很难判断到底短期内经济会出现刺激性繁荣还是走向萧条。所以，历史上经常会出现政府过度刺激导致短期繁荣，却为长期经济发展埋下隐患的情况。第三，预见本身在现实中还需要考虑时间维度的影响，时机非常重要，尤其是对周期性的规律。所有人都知道“天下大势，分久必合，合久必分”，但是还得知道“什么时候分，什么时候合”。过晚则布局完成，机会窗口关闭；过早则容易独自前行，成为“先烈”。时间点的预测非常困难，因为这种转变往往需要一根导火索，而这根导火索通常只是一个随机发生的事件。“一战”的导火索是萨拉热窝事件中斐迪南大公夫妇被刺杀，虽然在这之前欧洲早就已经是一个炸药桶，历史学家也分析认为“一战”的爆发是历史的必然，但是在当时谁能够准确地预测到这次刺杀事件，并且预测到“一战”会因为一次刺杀事件而爆发呢？第四，面对复杂环境时，预见常常看不到各因素之间的互相影响。复杂环境其实就是一个复杂系统。在复杂系统中，各种要素之间有太多的牵连，人们很难说清楚复杂系统中一个要素的变化可能产生的所有影响，一种短期有效的行为可能会随着时间的推移变成一种长期损害的行为。比如在美国，亚洲鲤鱼在河道泛滥，引发了本土物种危机。有人提议，是否可以通过让人们多吃亚洲鲤鱼的方式来控制它的泛滥？为了让人们更愿意食用亚洲鲤鱼，甚至有商家把它的名字改成了更具时尚意味的“银鳍鱼”。然而，最终结果真的会像大家预测的那样，控制住亚洲鲤鱼的泛滥吗？我个人其实是持悲观态度的——那些倡议者可能忽略了这个策略的第二层影响。当人们真的开始大量食用“银鳍鱼”的时候，商家发现有利可图，可能不只是捕捞“银鳍鱼”，甚至会进一步在河道里养殖。类似的例子在印度早就发生过——当英国殖民者通过奖励的方式鼓励大家捕捉老鼠时，奖励越发越多，但老鼠却不见少，因为大家都开始养老鼠去领奖励了。除了人性的影响，预见本身也会造成预见实现或消失——这就是预见的自我实现和自我消解。当世界预见到“全球变暖”，促使大家真正地开始注意环保和碳排放时，反而可能会造成预见的“全球变暖”不会发生。这个预见到底是准确的还是错误的呢？3个层次的关系看见、洞见、预见这3个层次的难度是逐层递增的。看见的难度相对较低，准确度也比较高，而预见的难度相对最高，同样准确度也是最低的，洞见则处于两者之间。但从价值创造的角度来看，顺序则正好相反，洞见比看见的价值高，预见比洞见的价值高。我们以股市为例，来说明这3个层次的价值差异：股市本质是一个预测系统。要想预测一只股票的涨跌，首先需要看见——了解这只股票的基本信息，比如经营状况、用户规模、市场竞争等，这些信息就是影响股价最重要的因素。当然，看见的这些信息并不能帮助决策。其次，需要洞见。你要有独特的洞察，对行业建立一套新的判断模型，而这个模型要与常规认识不同。比如对于某个行业，你可能会发现用市场增长率比用市盈率更能准确评估企业的内在价值，那么你对企业的评价标准就会有新的认识。这些洞见帮助你更好地理解股市，你可以依据这些洞见采取行动。最后则是需要预见。虽然你有独特的洞见，但是如果这种独特的洞察对企业的影响并不大，你也可能会因为忽略了更强大的因素而导致投资失败。比如，你看到了市场增长率的增长，但是没有看到现金流的变化，而你所关注的企业有可能在最终成功前因为资金链断裂而功亏一篑。即使趋势对了，那什么时候买或卖？未来的确可期，但是如果这个未来是30年后，你是否有足够长的时间去守候和等待呢？看见仅仅是事实的表达，是记录下来就能够看到的。一般情况下，只要测量足够客观准确，不出现选择性偏见，看见事实的准确性还是有保障的。洞见需要看到现象背后的规律，要基于已经看见的事实建立假设，并用事实进行假设验证。预见则需要大量洞见交互影响，同时还要加上一点点的运气，因为世界的演化往往存在着概率和随机性。虽然看见的层次最低，但看见是洞见和预见的基础。如果没有看见，那就不用考虑洞见和预见；如果缺乏洞见，那预见也往往是一个笑话。地基如果没打好，层次越高只会摔得越疼。辨证视角——基于研究的决策是什么知道看见、洞见和预见3个层次后，我们仍然只是在理解世界。要真正通过研究去影响世界，最终产生效果，还缺少一个环节——形成方案与策略。这个阶段，从前面的“是什么”“为什么”“会如何”的研究阶段上升到“该如何”“怎么办”的环节。ABC理论某皮鞋公司的两个销售员被派往太平洋某小岛寻找销路。一周后，甲向公司报告：“在这里一双鞋也不会卖出去，因为这里的人从来不穿鞋。”乙却向公司报告：“我找到了一个巨大的皮鞋市场，我们的鞋销路会非常好，因为这里的人从来不穿鞋。”同样的研究结果，为什么会产生不同的判断和决策依据？有人会说，这是由于研究的深度还不够，需要进一步研究人们不穿鞋的原因。事实上，不管多么有深度的研究，最终总会遇到判断与选择的问题。从本质上说，这是不同人对世界的认识不一致而产生的。笔者曾经在一次用户研究中调研某产品的用户满意度，80%的现有用户对公司的产品满意，相对竞争对手而言高了20%。但是在汇报时老板提出，虽然80%的用户喜欢，但是还有20%的用户不喜欢公司的产品。在公司的市场体量下，这意味着仍然有几百万用户一边使用公司的产品，一边在骂着公司，所以公司应该考虑如何去改变那20%用户的态度。美国心理学家埃利斯创建了情绪ABC理论。该理论认为，激发事件（activatingevent）只是引发情绪和行为后果（consequence）的间接原因，而直接原因则是个体对激发事件的认知和评价所产生的信念（belief）。例如在会议上，你的提案受到了很多质疑，这种质疑就是激发事件，而你对这种质疑可能会有两种态度：第一种态度，你认为大家都不理解你的提案，都不希望提案通过，不想让你获得功劳；第二种态度，你认为大家都在积极地给提案出主意，让提案变得更好。显然，同样的事情，会由于这两种态度导致你截然不同的做法。如果以第一种态度来行动，你会不停辩解，持续反驳，不断对抗大家的质疑；如果变成了第二种态度，你会仔细倾听，吸取对方合理的建议，不断完善自己的提案。面对同一件事情，当你基于不同的态度去思考时，你的认识就会不同。认知不同，就会使行为发生变化。面对市场，改变还是顺应这个问题本身并没有标准答案。我们可以举出那些通过改变创造历史的产品，比如iPhone定义了智能手机；但我们同样可以举出那些折戟沉沙的创新产品，比如摩托罗拉的铱星系统最终惨淡收场，号称经历了几十万次测试的新可口可乐在上市几周后就不得不让传统口味的可口可乐回归。我们可以看到那些因坚守而获得的成功，屠呦呦团队坚持了几十年，终于因发现青蒿素而获得诺贝尔奖。我们也可以找到那些因不愿放弃而最终走向消亡的行业。几年前，我见过一个还在走街串巷给人磨剪刀的匠人，我的确看到了他的坚持，但是我却看不到这个行业未来的希望。当我们回看历史或者以上帝视角来审视时，总会为这些事情找到顺应历史的必然性，或者不合时宜、不知变通的原因。但是，就在当下，谁又能够说清楚未来会如何呢？未知的市场究竟是一个金矿，还是一个前人已经踩过无数次的坑？即使这真的是一个坑，是不是就意味着绝对没有机会呢？在iPhone之前，苹果公司也曾经推出过类似iPhone的掌上电脑——牛顿，谁能想到同样的概念20年前会失败，20年后却获得超级成功？人们记住的往往是那些成功的例子。相比守成的人，人们更容易记住那些突破规则、创造未来的人。因此，才会有人说“优秀的领导能够把人们带到他们想去的地方，卓越的领导则能够把人们带到他们应该去但是没想过要去的地方”。我们可以反过来想一下，当人们到达他们没想过要去的地方，如果发现这不是他们应该去的地方，会不会把他们的领导痛揍一顿呢？有一段祈祷文是这样说的：给我平静，去接受我不能改变的；给我勇气，去改变我所能改变的；给我智慧，去分辨这两者的区别。这段话正好体现了研究的价值和局限。研究告诉大家现状是什么样的，底层逻辑是什么，可能的发展趋势是什么，帮助大家降低不确定性。但是，研究不能直接给出绝对正确的方向。路该怎么走，最终还是离不开人的信念。本章小结本章聚焦的核心问题就是“什么是用户研究”，以及“用户研究有什么价值”。首先，本章通过“4321”介绍了用户研究的主要工作内容：通过研究需求者的感知、认知、决策和行动，聚焦需求者、产品业务属性及用户环境，发现需求的驱动因素和阻碍因素，并通过满足需求实现价值创造，最终带来企业业务增长。在这基础上，从研究的本质出发，将用户研究拆解为输入、分析和输出3个环节，并且分别从反馈视角、模型视角和风险视角来认识研究工作，阐述了研究内含的前提条件和假设，以及能够带给企业的意义。随后，本章进一步将研究的结果分成了3个层次，从最简单的看见到需要分析的洞见，再到需要推测的预见，逐一分析。这3个层次的研究价值不断递增，研究难度也不断递增。最后本章则解释了研究和行动之间的关系。研究只是在进行解释，最终是否行动还是基于信念。第二章剖析用户研究关键要素千变万化不离其宗，深刻理解不变的关键要素才知如何变通。用户研究的两种类型基于研究目的，用户研究大致可以分为两类：探索型研究和验证型研究。探索型研究是寻找新领域的研究，研究之前无法确认研究是否能达到预设目标，研究的方向是发散的，最终研究结果是帮助企业发现全新的领域。比如，用户还有新的需求吗？是否还有新的潜在市场？用户是如何评价本品和竞品的？验证型研究是指研究之前有明确的假设、清晰的研究方向，且最终研究结果的目标是证实或者证伪假设。比如，用户是否有节省时间的需求？用户对某项服务是否满意？用户更喜欢本品还是竞品？简单来说，探索型研究是在研究未知的未知，这种情况下并没有确切的问题，所以探索型研究的问题大多是开放式的。而验证型研究是研究已知的未知，也就是已经知道确切的问题，只是还不知道正确的答案。相对来说，验证型研究的问题是封闭式的，是在一个既定框架中进行有解回答。我们可以通过一个例子来说明探索型研究和验证型研究的差异。比如，在研究用户购买行为时，我们知道有一些因素会影响用户的购买，比如产品的包装、产品的功效、产品的价格、卖场的位置等，除了这些因素，是否还有某些因素我们没有注意到，但同样会在某种场景下对某些用户的购买行为产生影响？找到这些我们没有注意的因素，这种研究就是探索型研究。因为是探索，所以并不确保有确定的结果。结果很有可能就是什么都没有发现，这就好像狩猎一样，如果猎人狩猎的目的只是寻找一种全新的食材，那他很有可能会空手而归。同样还是研究购买行为，如果在已知的包装、功效、价格等因素中，研究到底哪个因素对用户的影响最大，对产品的销量有多少影响，这种影响在过去几个月的变化是怎样的，这些都属于验证型研究的领域。相对探索型研究有可能面对“没有任何收获”的风险，验证型研究最终总会有一个结论，无非就是这个结论有时候并不符合委托方的预期罢了。探索型研究最重要的是建立框架探索型研究考虑的是如何建立研究的整体框架，以及研究的范畴应该圈定在什么领域。研究范畴过于集中，整体框架涵盖的范围不够大，视野受到局限，就会看不见框架之外的内容；研究范畴过于宽泛，虽然看到的东西很多，但是由于需要关注的内容太多，研究反而可能因不够深入而没有洞见。假设有一个课题，研究超市里的产品如何才能吸引用户，下面来讨论一下探索型研究如何建立框架：第一层框架可以仅围绕产品本身来建立，包含产品的质量、包装、价格、品牌等几个维度，通过和竞品进行对标，或者通过对以上要素进行用户测试来了解其选择依据，进而对产品进行优化和迭代，持续推出新的产品。第二层框架则可以放大，围绕用户购买的场景建立“人、货、场”的分析框架。在这种场景下，不同用户的行为特征、用户入场后的动线、现场货架的摆放、用户进入超市后携带的物品等，都会被纳入研究范畴。除了第一层框架中货的因素，这里还会纳入人及环境的影响。第三层框架，可以考虑加入更多的用户行为——除了“买”，用户是否还有逛、玩、休闲等行为。第四层框架则会继续放大，这时候空间和时间将再次扩大。不仅需要研究用户在超市这个场景下的行为，还要围绕着用户购买前后的行为进行扩展，变成“超市前、超市中、超市后”3个阶段。在每一个阶段，不同的原因可能会导致用户不同的行为。例如，“下班后去超市买菜，回家做饭”和“孩子在商场参加活动，家长无聊逛超市”这两种场景中，用户的行为和需求就会有显著的差异。第五层框架，可以考虑将线上线下的影响结合起来。除了前面提到的线下的用户研究，围绕线上用户心智如何建立，也可以进一步扩大研究范畴。第六层框架，可以考虑用户从超市购物回去以后，在使用、放置、储存等环节可能会存在什么需求。根据不同的研究范畴，用户研究中可以把框架不断放大。框架过大，虽然能对用户有更全面的了解，却