【分享笔记】前腾讯高级用研:人人都会用户研究(上篇)




分享嘉宾:陈珊珊

分享笔记:

大家下午好,来的同学比我想象的多一点。我是一个很懒的人,虽然我很喜欢讲话,但是我不太喜欢去陌生人很多的场合讲话,胆子又很小。因为我回上海大概半年的时间,上一次在这么多陌生人面前讲大概是上海最冷的一天,我深刻的记得,我说这么冷的一天大家能来听我讲课,我感觉大家这个感情非常深。结果第二次讲的时候是上海最热的一天,这个跨度也比较大,所以我感觉也感受到跟各位非常有诚意,也是一种缘份。

先简单自我介绍一下,我叫三爪,我的真名叫陈姗姗,大家可以叫我三爪。我是去年10月份刚刚回到上海,在过去的5年时间里都一直在腾讯深圳做用户研究的工作。然后因为我以前是在上海上学,总觉得有一种力量要把我召唤回来,所以我又回来了。

跟以前的工作不太一样的是,现在我可能不是专业的去做用户研究这个角色,而是更多的去做产品规划跟数据运营,然后是希望能够把用户研究这件事情从一个专业的角度带到融入到整个团队的决策里面。

其实我现在做的工作的方向,是跟以前不太一样的点。以前我们在腾讯的体系里面,非常讲究专业,那你是做产品经理,你专业在产品,你是做运营你专业在运营,你做设计专业在设计,我做研究专业在研究。站在我的专业的出发点,为其他的各位同学提供关于研究这个事情最专业的角度和最专业的技术。现在我的视角会有点改变,我觉得可能我们并不是那么需要一个非常专业的做研究的人,做用户研究的人,而是应该在这个产品的整个流程、环节里的每一个人都应该有用户研究的能力。

所以我今天讲的这个题目叫做人人都会用户研究。

 

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今天跟大家简单的讲关于用户研究的一点点基础知识,主要是第一件事情,解释一下说为什么在互联网这个行业里面,我们这么重视用户研究这个角色,为什么我们一直强调说,我们要去做用户研究,它的价值是什么。第二点是说,做用户研究我们一般会遵从什么样的流程什么样的方式去做。中间这个部分,我框在一起的其实是偏专业一些的,就是在做用户研究的时候,我们怎么选择一些研究方法,在具体执行的时候可能会有什么样的技术。我尽量会从人人都会做用户研究这个角度上去讲一些事情。然后最后会介绍一个案例,最后其实是一块,一个案例来解释一下在整个流程里面可以做一些什么样的事情,我们怎么去做。

 

 

一、为什么要做用户研究
1.1 用户研究价值的两个前提

用户研究的价值是基于两个前提,第一个前提是说,我们的用户有非常多种不同的类型,千人千面,这很好理解。就比如现在,我跟人人是同事,我们现在是做阅读的产品,那阅读的产品有很多不同的类型,有人喜欢看这种,有人喜欢看那种。有人喜欢在手机上看,有人喜欢在电脑上看。用户是有很多不同的类型的。第二个大的假设是,每个人对用户的理解是不一样的。

 

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这张图有人在笑,应该是有人看过。这张图简单的解释一下,它说的是一个什么呢?说的是,最后这张图,可能是我们的用户心里真正想要的一个东西,就是右下角这张图。那在整个开发流程里面,每一个不同的角色都会在这个基础上加上自己的理解。比如说卖的人就会把它描述成是一个游乐场,然后做的人,开发人员可能以为是这样的,设计师以为是这样的,项目经理以为是这样的,然后产品经理以为是这样的,然后市场人员觉得是这样子的,等等。

 

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每个人对于同样的诉求的理解,可能会产生很多不一样的方式,那其实原因是,在我们整个产品的开发迭代的过程里面的每一个角色,产品经理、运营、老板、设计师、程序员、测试、客户、推广、编辑等等,其实没有任何一个人能够真正的代表用户。我在这里常常会遇到一个问题,第一是老板常常觉得自己可以代表用户,我经常被老板鱼肉,老板就会说,你不懂,我是一个老用户,我特别希望有这样一个东西,你得听我的,我代表了用户的心声。但这个时候就应该跟老板讲,老板你只是其中一部分用户,这个部分的用户占比,可能只有1%。

 

 

另外一个误解就是很多人觉得,理解用户是产品经理的职责,产品经理负责懂用户就好了。我一个做市场的要懂用户干什么?不用。我一个做开发的,安静的码代码就好了,不用知道用户是什么。这是不对的。是因为产品经理他不一定真的懂,他跟你讲的也不一定真的对。所以其实这个环节里的每一个人都应该懂一点用户,不是说很懂,略懂就行了。

 

 

1.2 用户研究要解决的五个问题

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用户研究其实解决什么问题?我这边大概列了五条,就是用户研究对于让团队里的每一个人对用户产生统一的有认同的清晰的认识的这个目标上来说,有五个点。

 

第一个点是说,大家都能够认同说我们的用户类型有哪些,哪些是我们有价值的用户类型。刚刚前面这个老师,我有在后面听一下,讲了很多社区运营的干货,我听了一下,其实有很多的部分也都是讲的是针对不同的用户类型,我们会采用不同的运营的方式。前提是你得知道有什么样的用户类型,对不对?

 

第二个部分是用户的概念模型,所谓用户的概念模型,举一个最简单的例子,之前我们在腾讯的时候做了一个很炫酷的交互方式,是在QQ上做的。我们当时整个团队都非常激动,因为可能是一个创新性的,从交互设计师到产品经理到开发人员,大家都觉得很high,我设计出来了,然后我还做出来了,实现了,用户肯定会被我们surprise到。结果我们当时就请了一些用户来内测,很多用户都不知道怎么用。这是因为,你是久居在这个行业里面的人,其实你的脑子跟普通用户,举个最简单的例子,你跟你妈,你跟你爸,你跟你大姨大伯,你表姐表妹,你在考虑用一个产品的时候,你的思维方式和你的逻辑流程肯定是不一样的。所以用户研究能帮助我们看说,不同类型的用户在面临问题的时候,他是用什么样的模式去解决这个问题,他们的心路历程是什么样的。

 

第三个是使用场景,它能帮助我们理解。我们的用户,不是在真空中使用的,也不像我们在公司里在偏实验的环境里使用这个产品。他是在一个真实的环境里面,比如说他的网络状况可能很糟糕,周围的环境可能很嘈杂等等,环境很重要。

 

第四个是用户的动机跟目标,不同的用户在不同的情况下,都可能有不同的动机和不同的目的。这件事情很难懂,因为用户的动机往往是很深层次的,往深了讲,说穿了,人的动机就那一两个。你在笑什么?不就那么一两个嘛。以前有说推动互联网发展的两大动力,大家知道是什么吗?性和无聊。说穿了,可能就那么一两个动机。用户可能在不同的场景下,在面临不同的目标的时候,他会展现出不同的动机和需要解决的问题。这也是我们需要去真实了解跟理清楚的。

 

最后一个是用户在整个流程里面处于一种什么样的角色。这个我经常会举一个,以前我们在微信的时候我们会做儿童的产品。我们会发现,做儿童的产品的时候,决策链非常复杂。它的终端使用者是儿童,可是花钱购买和决定他能不能用的,以及他能消耗什么内容的人,是他的爸妈。所以在整个过程里面需要考虑的东西会非常非常多。

 

 

1.3 用户研究的两个价值

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所以总的来说,用户研究有很多人就去讲它有多么多么的价值,其实没有,核心就是两个价值,第一个价值是什么?第一个价值是弥合我们的用户跟产品设计开发人员之间的真实的差距。以免出现,我以为我给你铺了一条特别好的路,其实你根本就不稀罕这样的情况。

 

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第二个用户研究的价值是,帮助我们在做决策之前,降低做出错误决策的风险。为什么这么说?我们的产品也好,开发也好,运营也好,市场人员也好,甚至是老板也好,可能分分钟都在做很多很多的决定,我每天都要被各种人拉各种群说,这里需要产品经理,拍一下我们到底是做成这样还是做成那样。我经常会说,没头没尾的就让我拍一下,我都不知道为什么。那做出错误的决定之后,谁来背这个锅呢?当然是拍的人背这个锅了。那你每天都在背锅的日子里面去生存,肯定会觉得不开心。

 

怎么减少这个问题?我们会发生错误决策的原因是,我们大部分的决策都需要发生在很早期,就是开始动手做之前我就要决定说做A还是做B,做成这个样子还是做成那个样子。但是在决策的时候往往是整个团队甚至你个人你的项目,甚至是老板,对于这件事情支持量最少的时候。所以我们往往是需要在支持最少的时候做出最重要的抉择。所以它的风险是相当高的。用户研究解决什么问题?它让我们可以通过研究的方式,在最快的时间里刻意提升我们对这件事情的知识。刻意提升,有点拔苗助长,我快速的补充自己,然后让我能够在比较短的时间里面对这件事情有一个丰富的认识,然后帮助我们去做出一个决策。就比如说,举个最简单的例子,我不知道你们是怎么去运作的,我们每周都会开这个产品的评审会,评审会上就经常会出现撕逼的情况。产品经理说我要做一个功能A,我觉得这个功能A怎么怎么厉害,它能给用户带来什么,让用户解决什么问题。然后我觉得它会给我的留存率带来什么样的提升,给我的付费转化率带来什么样的提升。这个故事画得很好,然后设计师会先PK一轮,我觉得不是这样的,我觉得是怎样怎样的。然后技术人员也会PK一轮,我觉得这个不现实,会有什么什么样的问题。其实它的背后的原因是,你没有提出一个让所有人都认可并且相信并且觉得是合理的这样一个证据来做出这个决策。这个证据和这个理由从哪里来?从用户身上来,从数据身上来。

 

 

二、用户研究的一般流程
2.1 用户研究需要考量的四个维度

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一般来说,我们做用户研究的时候,会从一些不同的维度来考量,我们要选择什么样的方法去做这样的研究。这里面主要有四个维度可以考量这件事情。

 

  1. 第一个维度是我们要研究的是用户的态度还是用户的行为。
  2. 第二个是我们想要的是一个定性的研究还是一个定量的研究。

我不知道大家,可能有很多同学不太理解什么叫定性什么叫定量,举个最简单的例子,以前我其实是一个很喜欢定性研究的人,因为我是学社会学和心理学出身的。我很擅长跟人聊天,很擅长从跟人聊天的过程里面发掘出他背后小的点。然后我会把这些点传递给老板。老板往往会说,你这个问题很好,但是有多少人呢?占比有多少?分数是多少?老板很喜欢从定量的角度去挑战定性的东西。现在有一个趋势就是,定性研究越来越没有说服力,因为常常会在样本量上被挑战。定量研究就很简单,我有多少个人,有多少百分比,然后给我提供多少的量。跟数字有关的,然后精确的这些都是定量的研究。

 

第三个是使用环境,有自然环境,就是在真实的使用环境下去做研究。也有实验室的环境,也有是脱离产品的环境。其实随着互联网、移动互联网的发展,基本上我们会希望以后的研究都能够在自然环境下面去做。为什么这么说?以前我们在PC时代经常是邀请一个用户来坐在的电脑面前,然后我给他安装好我的使用包,然后他在我的电脑上操作一系列的流程,然后会发现一些问题。

 

可是,实际投入使用的时候会有更多我们原来在实验室里面没有发生的问题。现在这个问题在手机上会更明显,因为手机的使用环境会非常非常复杂。所以我们现在只能提高研究的成本,我以前邀请你来,现在不了,我去你家,我跟着你走,你用手机,你一天24小时都用,我一天24小时都跟着你。我希望看到说,你什么时候掏出手机打开什么app做了什么样的事情,然后产生什么样的结果,导致你发生了什么样的改变。所以这个是一个大的趋势,就是研究会希望越来越多的在真实的自然环境下去做。

 

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最后一个维度是时间的维度,也就是我们的研究跟随着整个研发流程,其实有很多选择。这是研究方法的一张大表,这张表里面信息量其实很大。大家可以这样看一下,就是纵轴越往上是用来研究行为的一些研究方法,越往下是用来研究态度的一些研究方法。

 

横轴越往左是定性的研究方法,越往右是定量的研究方法。然后它的使用环境是通过图标的样式来标识。可以看一下,现在我们非常喜欢定量的研究。有一个佐证,比如说互联网公司最喜欢做的是什么?可用性测试和AB test,在右边,数据挖掘数据分析在右边,然后问卷调查、问卷访问这些也在右边。其实偏定性的,往这边看,焦点小组对话访谈也用得很多,像人类学人种学的现场调查这个就基本上用得很少。

 

这个方法有很多,其实我做了这么久的研究,这里面的方法也就用到50%撑死了。有很多其实不是很常用。刚才讲的是三个维度,这个是最后一个维度,跟着我们整个研发流程的迭代,我们的研究可以做些什么样的事情。

 

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举个最简单的例子,比如说我一个产品,首先是产品规划期,规划期可以做什么?我想了解一下竞品,现在大家都很流行,分析一下竞品。我发现现在产品经理竞品分析都做得很好。然后市场状况,整个市场大盘子是什么样,接下来看一下我们的目标人群可能是什么样的。有了整体的规划之后,我又开始做了。
有Demo之后,我就会做一些可用性测试,低保真的、高保真的,然后风格的定位等等。我们Demo期过了之后会有一个β版本的发布,发布之前会做一些版本的可用性测试。然后邀请一些用户来,甚至是做演动的方式,然后版本发布之前我们会根据用户的几轮反馈做几次快速的迭代。正式版本发布之后,会做一些常规的满意度的监控,然后数据的表现的分析,然后用户口碑的监控,然后到版本迭代的循环里面会去看说,品牌的一些情况,流失用户的情况,然后用户对新功能的诉求等等。

 

这个环不是说一定是这五个环节,也不是说这五个环节一定只能做这些事情。做用户研究一个大的标准是,第一越早越好,肯定是我要做这个项目之前,尽快的尽早的介入到整个项目里面,尽早的了解所有的东西,然后开始讲我用户研究能够通过研究的方式解决什么样的问题。

 

第二个是越轻越好,就是说我不要每次都小,我要搞一个大的,一次性解决很多问题。然后跟整个项目组的人讲一遍,然后显得我好像做了很厉害的事情。其实不用,也是跟着整个项目去敏捷的迭代一些东西就可以了。越早越好越轻越好。

 

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刚刚讲的研究方法,其实常用的研究方法不过二三,这是我们在腾讯有统计过,我们整个腾讯里面最常用的一些研究方法,问卷调研占到50%左右,然后访谈跟焦点小组占到20%。可以看到这也是定量研究比较受欢迎的一个方向。而且现在外面做这个问卷平台的非常非常多,门槛也非常低,表单也设计得非常好,我有看到很多在创业的朋友,他们时不时都会拿一些问卷来说能不能帮我优化一下这个问卷,我要做一下用户调研。我说你们现在非常厉害,都会自己做用户调研了。

 

其实研究方法有很多,它背后对应的是,当我们面临一个问题的时候,我需要能够知道,虽然我不专业,但是我需要有一个基本的判断,这个问题用什么样的研究方法去做是最合适的,最有效的,然后不容易被别人挑战。我可以举几个例子。

 

2.2 不同的问题需要采用不同的研究方法

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第一个例子是,我想知道微信的用户使用附近的人的比例是什么样,用什么样的方式去解决?有人知道吗?感觉好像很为难。我自己回答一下,用后台数据的方式去研究,比如说我想知道某一个功能或者是某一个功能给我整体数据带来的变化等等,这些都是需要产品通过埋点也好,业务上报也好,能够把我们自己的一套数据做健全,然后很多的问题可以通过自己的后台的数据去解决。

 

 

第二个,用户在哪些场景下会使用微信支付。一般来说涉及场景、动机、原因、目标这些,我们会往往通过访谈的方式,因为访谈是一个具有深度的研究方法,它需要的是我对于一个用户的行为的背后的一些挖掘,所以我需要跟他深入的聊天我才能懂。比如我们现在遇到了一个问题,我想知道这个问题为什么,我们会想用一些用户访谈的方式解决这个问题。访谈我觉得门槛比较高的是,可能对于BAT以外的公司来说,要有自己的渠道去邀约用户,一对一的或者当面的形式去聊比较困难。我了解到有很多,比如说可以通过QQ群、电话,然后一些在社群里面邀一些种子用户,然后组织线上的讨论等等,这些形式来解决这个问题,其实相对来说成本还是低的。

 

 

第三个是,如果我们想知道用户对于产品的满意程度,一般我们会用问卷调查的形式,因为问卷调查其实是一个介于中间的方法,为什么大家喜欢用这个方法?是因为第一它的成本非常低,现在的问卷平台又不收钱,然后我想问什么问题都可以往里面塞,定量的、定性的、态度的、行为的。然后我可以挂在自己的banner上,挂在自己产品的任何一个运营位,我就可以了解我自己产品的用户。所以相对来说它非常快,我挂出去两天就可以收集大概几百份问卷,然后就可以分析用户有什么样的偏好等等。

 

 

问卷的问题就是,第一就是样本还是比较受限制,比如说大家想象一下,以前我们在腾讯是通过什么做问卷?就是有一个小弹窗,Tips,会弹出腾讯新闻那种。如果你用QQ音乐,可能会给QQ音乐用户弹一个,欢迎您参与QQ音乐的用户调查,然后点进去之后让你去回答。就我们的经验来说,样本会偏在什么地方呢?首先大家想一下,什么样的人会比较喜欢填问卷?无聊的人?我误导了你们。比较闲的,比较闲的人一般是什么特点?比如说学生,然后比如说整天都开着电脑没事干挂着QQ的,公务员之类的。然后再比如说,他可能是个体商户,然后自己在家里开小店的这种。以前是这样,现在因为PCQQ本身用的人也少了。

 

 

第二个是不同的群体本身答题的意愿是不一样的。比如说男生跟女生,大家觉得哪种人更愿意答题?错了,男生更愿意答题,年龄小的更愿意答题。还有一个问题就是,对你觉得你挺好的,和对你没有什么看法的人不愿意答,愿意答的往往是一门心思想骂你的人。已经积了一肚子火,好不容易你弹一个窗问我说有什么满意和不满意,我可劲儿的填可劲儿的骂。一般来说,这种渠道收集来的用户是有一点点偏的。比如说有很多的产品可能希望通过这样的方式去知道我的用户的占比是什么样,最后会发现说,收回来的问卷里面学生占比非常高,男生用户占比非常高。其实背后是这个逻辑,就是这群人相对来说更愿意填一些。

 

 

还有一些我们会通过刺激手段,让他更愿意填,比如我会给他发一些钱,发一些礼品或者什么的,那这样用户就更填了。

 

 

第四个问题是用户在使用微信视频聊天的时候会遇到哪些问题。这个涉及到操作的、使用的,这些一般都用可用性测试。可用性测试是任务式的,我们的目标是发现在整个产品的流程里面,体验上有什么样的问题。比如说用户会不会想到点这个按钮,他知不知道这个功能在这里,这就通过腾讯测试去发现。它是最原始的,最原生的关于用户体验这件事情的研究方法的祖宗。

 

 

最后是,我们希望知道用户对这个产品未来还增加什么样的功能,其实这个我们是不适合去问用户的。我们有很多的产品经理常常会说,我下一个版本要规划一些功能,但是我现在还不知道说,我应该规划一些什么东西,我们能不能做一次研究,问问用户说他想要什么,然后从他要的这个池子里面挑一些觉得不错的给他做。这是一个办法,我不能说这种方法不对。但是核心是你作为一个产品经理本身,你应该对自己每一个阶段应该有什么样的目标,是有一个长远的规划的。

 

在这个规划下面可能细节的,你再去看什么样的用户需求是有价值的,这是第一点。第二点是,用户的需求都是个性化和不理智的,比如说只要涉及到钱的,想也不用想,用户肯定会说,别收我钱。再加一点,给我打个折呗。这从产品的角度上,不可能用户需要什么你就满足他什么。所以总的来说,在不同的问题上,我们会选择不同的合适的研究方法去解决这个问题。

 

 

2.3 常用研究方法利弊比较

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常用的一些方法其实都各有利弊,我挑几个常用的,比如说问卷,刚刚我说的,它适用于我们要一些量化的数据去补充我们的用户的后台的行为。它的优点是样本很大,速度很快,成本很低。它的缺点是,我们其实大部分只能问选择题。而做问卷的话千万不要问为什么,就问他你要A还是B,你要这个还是那个。就给他选项让他选。如果你问他为什么、怎么样、好不好之类的,用户都不会走心填的,非常不走心。

 

访谈的话比较适合了解用户的态度、场景、动机,然后它的优点是比较直接,我跟你面对面,或者是通过电话的形式,我有什么问题就直接抛出来问你。会比较深入,一个好的访谈员是有能力一直把你祖宗十八代都挖出来的。
我记得最尴尬的一次就是我们当时在研究QQ的用户关系链,在2013年的时候QQ就开始意识到这个问题,我们的关系链很多很多,但是被激活的关系链其实是很有限的。我们希望通过访谈了解,每一个人的关系链是怎么形成的怎么维护的怎么冷却的怎么僵化的,最后怎么能被激活,用这样的路径去帮助产品,如果我们希望用户重新回归到QQ这个平台上,激活他的关系链的话,我们可以做一些什么样的事情。

 

当时我们整了一个很大的项目,然后就有很多很多的产品经理跟设计师参与到我们这个项目里面。我们当时邀请了不同阶层的不同背景的不同性别的不同收入的,大概有二十几个用户,然后每周会约一个周末,或者是一个周末加一个下午的时间,去外面的咖啡店约他们去聊,很随意的聊。就是聊怎么交朋友,你的圈子是什么样子的,你是怎么维护这个圈子的,圈子有多少人。这个简直就是一个,你知道,挖祖宗十八代的一个访谈。

 

然后聊到最后,我们在二十几个人里面一共挖出了三个婚外情,就觉得非常非常的尴尬。然后其实可以发现,访谈这件事情是,如果你的访谈技巧足够的话,用户到后面会非常信任你,然后会愿意跟你讲很多走心的内容。所以这个方法相对来说能够补充很多我们在其他方法上接收不到走心内容的缺陷。

 

但是用得不好呢,它的缺点就是成本相对比较高,我们如果访谈一个用户的话,大家猜一下会给多少钱?你们别告诉我你们以为是免费的,比如说我邀请你今天来跟我访谈一下,然后我希望你在某一个话题上收集一下你的意见,你觉得我给你多少钱合适?一个小时,目前是两百到五百不等,看是什么类型的用户。如果说像我刚刚说的,我要跟着他一天,或者说我要去到他家里,或者我们要用其他更加舒适一点的方式的话,可能就更贵了。比如我要去他家里,我要至少给他一千五到两千的样子,然后还很难招到这样有愿意的人。所以相对来说它的成本是比较高的。

 

第二个,其实对访谈员的要求会比较高,跟大家分享一下,我们做用户研究这个行业,我刚才没有细说,大家有没有注意到我是什么专业的?对,我有很多以前的同事都是学心理学的,或者是社会学的,或者是人类学的,或者是学新闻媒体方面的。就是我们会非常的喜欢这种有研究能力有研究精神并且愿意与人交往,然后有研究的专业能力,能够从正常的聊天里面挖掘出一些有价值的东西的这样的特质。这个其实是可以培养的,怎么培养呢?

 

我以前在腾讯上课的时候常常会讲,就是说在座的任何一个同学如果愿意,你可以花八千块钱左右去报一个二级心理咨询师的班。上海,我原来在上海学的,这个班出来之后,基本上你跟人聊天的技巧会上一个质的提升。

 

技巧其实我不妨告诉你们,就是两个,撩妹的时候可以试一下。第一个就是说,不管他说什么,你听进去没有,就跟他说对,你说的很对,我觉得很有道理。不是任何场合都适合这个技巧,有的时候人家可能不喜欢你这样,我是说访谈的时候。

 

第二个就是就是复述别人的话。比如向对方说,我总结一下,你刚才说到一个什么什么样的事情,我理解是这个样子的,是不是这样?比如说他说我的工作是做市场的,那我会说,你刚才说你是做市场的,那你平时的工作是做这些这些这些,是这样吗?这两个技巧,大家可以尝试一下,如果你用这样的方式去跟人沟通会有什么不样的地方。会让人觉得,第一你很认同他,你很赞成他,第二你在时刻的给他反馈。因为有时候我可能一整天做访谈,到后面我已经精神涣散了,我根本听不进去他在讲什么,但是我一直保持微笑说,是的,我觉得你说的很有道理,嗯,对我们很有帮助。其实他会觉得你一直在focus在他身上,然后你在听他的一些话。

 

然后如果你无心去进一步分析的时候,你把他说的话重复一遍,然后用你的话再理解一遍,一方面让他知道说,你听了,还自己理解了。第二个你是跟他确认,有一个确认的过程,确认你理解的是不是对的,以便说如果你要接下去基于这个问题发问的话,你的前提是对的。其实我们当时考那个二级心理咨询师的时候,面谈的时候只要这两点是对的一定能通过,因为老师会看点,就是这两点有没有踩到,踩到了就pass。还是挺有意思的。

 

 

2.4 后台数据分析

再讲一下后台数据分析。后台数据分析比较适用于有埋点的用户的行为分析跟有上报的用户特征分析。这有什么区别?就是比如说,我们有很多产品,我不知道可能小一点的创业公司是怎么运作的,我不太清楚。我刚过来这边的时候,我觉得很惊讶的就是,可能很多我认为很有价值的去追踪用户行为的一些点甚至都没有上报。大家都只知道说我每天有多少用户来,然后有多少用户花钱了,给我带来多少收入。剩下到每个页面有多少用户到,点了什么功能,到这个功能之后又到了什么功能,然后停留多长时间,明天有没有再来,这些都没有办法去check,是因为我们没有check的能力。因为没有埋点上报的话,这些都没有。所以埋点上报是有数据的第一步。

 

第二是有上报用户的特征分析。以前我在腾讯的时候根本没有这个问题,就比如说我们握着QQ号,QQ号相对来说我已经知道你是什么年龄、什么性别、什么学历,大概是什么收入,有什么样的兴趣爱好,你们不会不知道吧?你们不会不知道腾讯知道吧?这也不是什么秘密,反正就是QQ号其实有这么多年的经营,有这么多的产品在用,有这么多地方去收集用户的信息和用户的行为,其实通过用户上报也好,模型去弥补这样的方式也好,其实是对于整个用户本身的特征是有很明确的分析和定位的。但是我换了一个工作之后就发现,这件事情对于一个普通的公司来说太困难了,我只有用户的手机号,或者只有用户的一个号码,我没有办法强迫用户去填他的其他任何信息。

 

很多时候,我们只能拍脑袋或者是说,我们能不能通过问卷的形式去补充这一块。但是相对来说,这一块和大公司相比是很缺的。那它的优点就是,样本量很大,我们所谓的大数据分析其实不存在样本的问题了,如果我有全量用户,是全量用户去看的,信度会比较高。基本上后台数据上报不准确的话,我也就是没话可说了。你跟我说今天有一百个人用,我就信了。结果你说因为我上报的不对,其实今天只有50个人用,那我真的没办法去验证,我不信你还能信谁呢?

 

它的缺点就是无法得到数据背后的原因。后台数据分析的一个重要的点就是,我们能看到今天这样涨了明天那样跌了,后天又这样跌了再后天又这样跌了,心里喜忧参半,但是我不知道到底发生了什么样的事情。所以这也是为什么常常数据分析需要匹配一些其他的研究方法一起来用的一个重要的原因。

 

 

2.5 关于埋点

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这个是埋点,加这一页是因为以前每次去讲的时候都会有人问我,埋点怎么埋?到底要埋多少点?埋到什么颗粒度才足够?我不知道这件事情跟在座的各位关系有多大,但简单讲一讲。数据监控核心是以产品目标为导向的,比如说我的长期目标是我的收入,我的DAU,我的转化率。

 

那我的数据首先要满足说,我能够监控到收入,DAU,转化率,这些是优先级最高要有的。那我的短期目标是我上了一个新功能,我要知道这个新功能怎么样。或者是我上了一个运营活动,我要知道这个运营活动的效果怎么样。那我需要在这些活动上增加上报跟埋点,这是我短期之内要解决的目标,而不是说,上来我先把所有的点先埋一遍,那开发也够呛。

 

所以埋点是以能够发现问题并且提供可以解决问题的数据为标准的,就比如说我知道我们现在要上一个新的功能了,这个功能是以前没有的,那我肯定是需要对这个新功能进行一个埋点上报的工作。或者是说以前有一个功能,现在我要对这个功能进行升级,以前没有数据,那我先要把以前的数据补上。然后有了新功能以后,新的数据也要有,这样才有一个前后的对比。

 

 

 

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