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借助共情力为用户研究“降噪”

姚云骐 网易UEDC 2022-11-10


不论是在互联网行业还是传统行业,不论对象被称为用户需求还是VOC (Voice of the Customer),所有公司都在试图聆听用户/消费者的声音,但其在传递过程中会产生许多噪声。如何分辨和减弱噪声?本文将从噪声的三个来源(用户参与调研的动机、表达意愿、表达真实性),通过案例一一分析,如何用好“共情力”这个工具来实现“降噪”,希望能为正在与用户打交道的同学们提供一点小小的参考。


在保证抽样方式、样本配额等合理的前提下,噪声的可能来源有:



我们可以用共情力来一一理解这些噪声来源,并找到“降噪”的方式。共情力是什么?通俗地说,就是换位思考。需要注意的是,噪声是不能完全消除的,但可以被尽可能地减弱。



用户参与调研的动机


站在用户的角度想一想:我为什么来参加调研?


如果用户的动机可能对其态度产生负面影响(如纯粹薅羊毛、探听竞品情报等),那就需要考虑放弃这个样本。在定性调研中,一般可以在用户筛选阶段完成这一操作,结合用户的背景和表达,判断其动机;定量调研相对较难控制,可以设置一些筛选条件,比如在问卷中设置筛选题和陷阱题,剔除填答不认真和前后矛盾的用户。


【例】某产品迭代优化,需邀请用户到公司进行面对面深度访谈。通过问卷了解用户基本情况、并电话沟通之后,调研人员发现,有一位学生用户小王符合各项条件,但很可能是为了职业发展而报名调研活动:小王计划进入互联网行业工作,希望到互联网大厂内部参观,在报名过程中表现得非常积极,甚至填写了多份报名问卷,并且在回答问题时,有迎合调研人员的迹象。


利用共情力进行分析,小王可能揣测调研目的,有意使自己符合报名要求,在调研过程中也可能会抱有“面试”心态,有意修饰自己的回答。评估后决定不邀请小王参加调研。



用户表达的意愿


站在用户的角度想一想:我为什么愿意向调研人员表达?可能是本身性格外向、愿意交流,可能是受到调研奖励的激励,可能是对调研主题感兴趣,可能是希望自己喜欢的产品做得更好……


如此看来,愿意表达的用户能够提供更多信息,且他们本身很可能是产品的潜在用户/重度用户。我们需要注意,对于不愿意表达的用户,应当尽量剔除(一般在定性调研的用户筛选阶段完成);对于特别愿意表达的用户,应当适当控制其“声量”(对定性与定量调研均适用)。


【例1】访谈邀约用户时,发现一位用户较为内向、不善言辞,对于开放性问题(如:请描述一下您最近一次网购的经历)回答过于简短,评估认为不适合将该用户作为访谈对象。


【例2】做可用性测试时,发现一位用户表达意愿特别强烈,容易发散、侃侃而谈,此时可以礼貌地打断用户,适时将话题拉回到任务本身,减少无效信息收集(噪声)。


【例3】在APP内部资源位投放问卷,填写问卷的一般多为产品活跃用户,数据分析结果中活跃用户的声量较大。这种情况下我们需明确,声量大的用户群是否为调研的主要目标用户。如果此次调研希望接收各个用户群的声音,则需要减弱过大的声量,并增强过小的声量,一般来说有两种方法:样本加权和多渠道触达。


如果各细分用户群的样本量均能够保证较小的统计误差,则可以按照产品实际用户群比例分布进行加权处理。如某在线学习APP开展需求调研,在域内投放问卷,总样本量为2000,新老用户各占30%(N=600)和70%(N=1400),样本量均能保证在95%的置信区间内抽样误差在5%以下,因此按照产品总体实际新老用户比例(40%和60%)对样本数据进行加权,得到更能代表总体情况的分析结论。


样本加权处理方法


如果该在线学习APP还希望调研潜在用户的需求,则需要寻求域外投放渠道,如借助母公司其他兄弟产品的资源,或与样本服务供应商合作。



用户表达的真实性


即使用户非常配合调研,仍可能产生不真实的调研数据。有人说,真人秀永远都是“秀”,只要有镜头的地方,就没有完全的真实。同样的,用户研究也不可能百分百还原用户的行为和想法,只有尽可能地接近。


站在用户的角度想一想:我该怎么向调研人员表达?首先,我要知道你在说什么;其次,我要知道我能说什么;最后,我要评估我说了之后,你会怎么想。因此,常见的不真实有以下几种:


第一,用户对调研人员提出的问题可能存在理解偏差(我不知道你在说什么)。


这在面对面和电话调研中比较容易解决,因为调研人员可以及时发现用户理解不到位的地方,并做出解释,但在线上调研中就比较麻烦了。例如,用户如果误解了在线问卷中的问题,就会产生不真实的回答,发出噪声,而调研人员也无从发现这一误会。因此,调研人员需要掌握一些在问卷中与用户沟通的技巧,比如编辑简练的问卷说明和题干,合理利用加粗、标红等文字格式,以及设置问题时层层深入


【例】某产品计划开发一个查询商品版本的功能,希望通过问卷了解用户的需求强度。产品团队在生活中观察到很多人在购物前会关注化妆品、电子设备等商品的版本问题,因此萌生了这一想法。


在小红书上搜索“神仙水版本”与“Switch版本”

 

然而用户在填答问卷时,并没有关于“查版本”的概念和场景预设,如果直接看到“您平时查询商品版本的频率如何”这样的问题,估计是一脸懵逼的。我们可以按照认知、场景、频率层层深入地去询问:


  • 您是否关注过同一款商品有不同的版本,如新旧版本(2018版/2019版)、不同地区版本(如日版/港版)等?(唤起用户对于商品版本的印象)

  • 您通过什么方式了解商品的版本信息?选项包括:网购时的商品详情页、商品包装、百度搜索、线下专柜咨询等。(此时用户脑中已经浮现出了平时查版本的场景)

  • 您查询商品版本信息的频率如何?


这样的问题在向用户收集信息的同时,也在向用户传递信息,帮助用户理解调研人员在说什么。这里的小技巧是:如果一开始难以组织问题,可以先找内部同事做个简短的面对面访谈,看看用口语如何表达问题、对方的反馈如何,梳理用户理解问题所需要的信息,再整理成书面语言,并拆分为多道问卷题目。


第二,用户对自身的理解不够充分(我不知道我能说什么)。


在日常生活中,用户并不会去仔细思索自己每一个行为背后的原因,但产品团队和调研人员要做的,就是挖掘用户的深层需求。这里比较常用的一个技巧是“5 Why分析法”,也就是“多追问几个为什么”。


【例】某电商购物APP商品详情页可用性测试


调研人员:刚才您浏览了一个粉底的商品详情页,您觉得页面上有不满意的地方吗?

用户:这个商品特点的介绍有点杂乱,内容太多了。(如果只听到这里,我们会认为问题出在商品介绍太多了。)

调研人员:这边五点介绍,您觉得哪些是多余的呢(为什么觉得内容多)?

用户:我刚才看下来只注意到了“无惧大油田”“强大持妆力”两点,其他都不太想看。

调研人员:为什么比较关注这两点呢?

用户:因为我自己是油皮嘛,比较关心控油持妆,如果这个粉底是滋润型的话,肯定就不适合我了(适用肤质是用户首要关注的信息)。

调研人员:为什么您觉得其他三点介绍没有用呢?

用户:这边介绍说有“防晒值”,粉底本身就不是用来防晒的呀(防晒值是粉底的附加价值,重要性较弱)。还有两点是“轻薄服帖”“贴合亚洲人肤色”……这两点好像是有用的,我刚才都没注意到(现有呈现方式下,有价值的信息易被遗漏)。


追问之下我们发现,商品介绍的问题其实在于信息缺乏合理分类。信息按照用户关注度从高到低排序为:适用肤质、商品主打特点、商品附加值,建议按顺序、分模块展示信息点。


第三,用户受到外界因素的影响(我希望你觉得我很厉害/友好/有钱/有趣...)。


一般来说,调研过程中,用户处于“被观察者”的位置,“观察者”的存在可能对用户产生影响。


当一位用户面对一屋子的调研人员,可能会产生紧张的情绪,表达时有所顾虑。


解决方法:适当控制参与调研的人数,当项目相关人员较多时,可以通过录音或文字纪要还原调研情况,事后同步给未到场的同学;有条件的情况下,可以使用带单向玻璃的观察室。


调研中,用户可能会产生“被考察”的感觉,顾虑回答的“正确性”,会努力展现出自身积极的一面。


解决方法:


  1. 在调研前进行暖场,向用户说明,调研中所有问题针对的均是产品本身,而不是用户,且回答没有对错之分,让用户放松下来。

  2. 拉近调研人员与用户之间的距离,营造一种“朋友间随意聊聊天”的氛围,不必说明在场相关人员的职能以及调研的目的:第一,用户未必能理解;第二,了解调研目的之后,用户回答的真实性会受到影响;第三,用户的内心OS可能会是“这个APP是你们做的,当面挑刺好像很不给面子”“你们都是专业的,我发表意见岂不是班门弄斧”,从而隐藏了一部分真实的声音。

  3. 在提问时注意措辞,如:



不论是出于对产品的喜爱,还是受到奖品的激励,参与调研的用户通常会向调研人员表示友好,而这种“友好”也可能成为噪声。如果问用户:假如我们出了一款xxxx的产品,您会愿意使用吗?很多用户都会回答:愿意尝试。这种情况在面对面调研时尤其突出。


解决方法:参考一个原则,多问过去的经历,少问未来的假设如果想了解用户的产品使用意愿或付费意愿,可以从其过去使用竞品的经历中进行推测。



写在最后


总结一下降噪的要点:在筛选用户时,判断用户参与调研的动机;在执行调研时,根据用户的表达意愿,对其声量进行调节,并从提出问题、追加问题、控制外界干扰三个方面入手,增强用户表达的真实性。


本文来自工作过程中的一些思考和总结,也吸收了前辈的经验,希望能输出一些技巧,帮助相关岗位的同学更好地挖掘用户需求。但是,共情力根本上是一种能力,想要达到更好的“降噪”效果,还需要不断修炼,在实践中体察。并且,除了与用户共情之外,也需要与团队共情、与产品共情,这些还有待进一步总结。欢迎同学们补充和指正。



 撰文 ✎ 姚云骐 
图片 ✎ 原创


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