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用户研究:如何解读数据?解读“人”!

[导读]一提到“数据”,可能经常会想到“数字”、“图表”、“模型”、“方程”等容易让人怯步的词语。其实“数据”的真正意义,是躲在背后的那些“人”。

用户研究:如何解读数据?解读“人”!

本文作者为腾讯CDC用户研究员风凌

一提到“数据”,可能经常会想到“数字”、“图表”、“模型”、“方程”等容易让人怯步的词语。其实“数据”的真正意义,是躲在背后的那些“人”。

在营销学中,市场的根本在于需求,需求由人而生。因此,我们不应该就数字而数字,就算法而算法,应该自始自终关注“人”,市场研究则更是如此。

有人也许会说,“人”可不好说,有时说谎,有时偏私,真真假假。但,不是有种更简单的想法吗?我们自己本身就是“人”。作为市场研究者,大可不必将自己完完全全剥离在“人”这个概念以外,顶着看似客观的立场,作困兽之斗。

这个时候,也许有人会质疑,如果加入更多自己的想法,你的研究还客观吗?

没错,作为市场研究者,必须客观地看待事实,呈现事实。但事实是什么,如果总把自己孤立在另一边,恐怕这个所谓的事实,也不过是披着云雾的谜团。

在这里,我必须强调,事实的重要性,正是为了看清事实,我们必须“有方法”地在某些情况下,将自己看成是同一边的“人”,某些情况下,将自己独立为另一边的旁观者。

这个“方法”,正是这篇文章试图总结的东西。

1. 在用户没有表达任何观点,或,还不清楚用户的观点之前,不要有任何想法。

我们不妨恶俗地将自己比喻成“蛔虫”,主人都还没有想法,就算你是肚子里的蛔虫,也不可能会知道些什么。

所以,我们需要开放式问卷,引诱我们的主人试着讲他们的想法,哪怕只是一点点。这就是所谓的定性阶段。

2. 拿着用户的文字反馈,尝试读懂这个“人”,而不是这些“字”。

当问卷回收了,我们“看到”主人们用“文字”写下来的话。这就有两个问题:

一是,开放式问卷数量很多,意味着主人很多,口味各不相同;

二是,文字的运用可能基于主人们的不同背景或个性有所不同(写的不同),而由于有自己的背景,我们“看”的方式与主人们的表达方式也有所不同(看的不同),结果必然导致信息传递的缺失(最形象的比喻是,接力比划游戏,结果往往啼笑皆非)。

这个时候,我们作为同一边的“人”,可以出现了。

看着那些留在卷面上的文字,试想一下,那个“你”到底想说什么?这个时候仿佛可以读懂些什么。但必须说明,这个时候的“你”只能是文字背后可能的那个人,而不应该有任何你的自我存在影响着判断。

举个简单的例子,有两个玩家同时说,你的游戏太耗钱了。请好好看看他们的等级,他们的角色,他们的收入/职业等背景信息,你可能会发现一位是中级,一位是高级,一位是肉盾,一位是魔法师,一位是学生,一位是蓝领。

我们试着代入,如果你是中级肉盾,在这个游戏中会面临怎样的情境?因为游戏规则,你常常与高级玩家PK,结果是PK时常常输掉(挫败感过强),归根到底是因为你的角色只是中级,然后会想“如果我练到高级了,就不怕跟高级玩家PK。”最终,频繁花钱练级,花了钱,却发现永远不可能追上高级,那时正好有个问卷弹出来,你毫不犹豫地说“这个游戏太耗钱了”。

另一个角色,如果你是高级魔法师,因为你等级高,攻击力强,很多人组你打副本,副本对你而言很简单,但手机端的页面总是复杂而庞大,一晚下来,流量用了一半。第三晚开始,队友喊你,你就得用套餐外流量去参与同盟军。两个礼拜之后,月结日发现话费用了100块在超出的流量上,这时你收到一个问卷,你义愤填膺地说“这个游戏太耗钱了”。

上面的例子是想说明,当你读懂了文字背后的那个人,你会发现前者的“耗钱”根源很可能是玩法的成就感缺失,后者的“耗钱”根源很可能是页面的联网响应,二者讲的可能完全不是同一回事。

3. 倾听着用户的话语,与其跟他说话,不如听懂他的话。

有人可能会细心地看到,上面我用了“可能”下结论,说白了,这种代入只是“猜”,你没有任何证据证明这个假设是对的。

没错,不记得哪位名家讲过“大胆假设,小心求证”。如果说前面是如何用“代入”来大胆假设,后面则是如何用“代入”来小心求证。

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