1、问卷调查
1982年，为了应对百事可乐的挑战，可口可乐公司计划调整口味试试。
但是这件事太大了，管理层不敢拍脑袋，于是他们做了2000份问卷调查。
问卷里调查了用户是否愿意试试新的饮料口味，如果可口可乐变得更加的柔和，你会买账么？
结果88%的人选择会去尝试新口味。
1985年，大量的新口味可口可乐投放市场。但是让人万万没想到的是，几乎全美国人都抵制新口味，每天有1500个电话和成袋的信件投诉到公司，想要回到原来的口味。
管理层很纳闷哈，不是说好会尝试的么？怎么不按常理出牌呢。
于是他们又做了一份问卷调查，不过这次结果反过来了，超过60%的人拒绝新口味，想要回到原来的口味。
你看，其实用户自己也不知道自己想要什么，只有真正面对了，才会出现真正的“需求”。
所以，想要设计一份好的问卷调查，需要尽可能的还原样本，并尽可能的用客观无引导的问题来进行。
问卷调查，是一次沟通的过程，想要获得价值信息，就得设置谈话对象，谈话内容，谈话的场景。
谈话的对象，必须要同等比例匹配，而且数据要足够大。原来的用户是男女1:2，城市乡村1:2，老人和小孩1:2，那么你的样本也要如此，而且选一家三口肯定不可取，数据要大。
谈话的内容，首先必须要客观不引导，比如要明确定义到可识别，“经常”“如果”“是否”等等这些词，都不够客观，容易产生沟通偏离。
谈话的场景，也就是背景，不能先前置结果，也不能引导结果，更不同更换逻辑本身，要用探寻的局限问题去获取答案。
当然就算设计的再完美，数据的误差依然存在的，所以需要用户的面对面访谈。
2、用户访谈
当年，Sony准备推出一款非常复古的音箱Boomboex，它复古的外观有黄色和黑色两个颜色。
公司准备下半年进行市场主推，但是不确定主推那个颜色好。于是产品经理经过仔细筛选，选了一组潜在的消费者，进行了面对面的访谈。
这次会议做了很多的深入调查，而且着重的在颜色上听取了用户的意见，他们一致的认为应该推出黄色。
会议以后，产品经理为了对这些参与调查的人表示感谢，表示他们可以在黄色和黑色中选择一个作为回报。
结果每个人拿走的都是黑色的音箱。
用户访谈，是比问卷调查更加深入的沟通过程，但是你依然无法确定用户想要的是什么。
钻头和墙洞的故事，大家都不陌生，你以为人家要的是一个钻头，其实人家想要在墙上出现一个洞，如果你在问为什么，人家说想要挂一幅画，其实现在有适合墙壁的强力挂钩比洞更好。
用户想要的，用户真的需求的，完全是不一样的，福特用户访谈也做过，但是人家说想要一辆更快的马车而已，而不是更快的达到目的的。
你问一个人最喜欢干什么？大部分人说环球旅游，我也想啊，大家都想啊，但是真的有多少人能实现呢？大部分时间我们都在上班和下班的路上而已。
所以，对于用户访谈，要多问why，比如5W追问法。
或者，不要问，直接观察对方做了什么，这就是可用性测试。
3、可用性测试
一问一答未必出真相，毕竟说话的时候飘到哪里谁也控制不了。
有一句话叫什么来着，嘴里说着不要不要，身体还很诚实的么？！
多少份问卷调查和用户访谈，都不如用户实实在在的选择来的真相。
可用性测试，就是一个非常有用的测试：寻找一批典型用户，然后让他们使用产品，记录下一切产品使用过程+使用者的表情。
比如你开发了一个APP，想要知道设计的体验如何，于是可以找一群人使用他，然后记录下使用者的使用过程：页面的操作过程+同步使用者的表情。
当然，这里非常重要的是典型用户寻找，你开发一个极客产品，却找小朋友来试用，那肯定就不对味了。
所以最好找使用过你上个版本的用户，或者使用过你竞争对手产品的用户。
那么找几个呢？用户访谈一样么？不不不，其实只要5-8个就够了，对于行为来说，多余8个就产生不要信息增量了，边际产出很小了。
找到用户以后怎么办呢？自然是设计一个典型任务：不能太多，但是要覆盖用户遇到的场景。
然后就让他们用起来吧，你只要观察就行。
时刻关注表情，比如迷茫的时候肯定是逻辑和操作出问题了，皱眉头肯定是体验不好了，惊讶也许是产品给予了超预期的反馈。
这些行为数据，则是优化产品的最直接的反馈。
根据这些反馈改进产品，这应该是快速迭代方法论里，最省成本的方式了。
4、数据分析
前面三者的用户调查，最后统计出来的都是数据。
除了这些数据，还有市场数据，竞品数据，典型用户的行为数据，根据这些数据，就能得出一个相对来说非常可观的结果了。
我们说的话容易飘，容易偏见，我们的行为容易被诱导，容易被特定场景和个例所带偏，但是数据最诚实了。
排除清洗数据，和选择数据维度的误差，只要数据逻辑正确，那么数据就是真相。
所有的决策，当你的经验和直觉尚未达到一定地步的时候，相信数据总没错的。
除非你足够懂人心，足够懂你所在行业，所开发产品的典型用户的心理，你才可以用主观去做出各种假设。甚至用主观去做决策。
在数据时代来临之前，大部分的营销大咖，产品经理都是靠这种对于人性的敏感来创造奇迹的。
但是数据时代来临以后，不说一下子取代他们，但是也可以对各种假设做出验证了。
基于用户理解做出各种假设尝试，然后用数据去验证，最后实施，这能大大的提高产品经理和运营经理的项目成功率。
那么用在用户调研里面的数据分析，主要是哪方面的呢？当然是用户的行为数据。
比如用户在你的竞争对手那里的行为数据。
比如用户在搜索引擎里面的行为数据。
比如用户在整体环境下的统计大数据。
再比如用户在使用你的产品时候的行为数据。
再比如用户在参与你的活动时候的行为数据。
这些数据一方面可以分析问题，一可以预测未来。
当然用的最多的，不管是对于产品还是运营，依然是——验证假设。
——5商
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