用户调研方法虽多，但用户反馈的信息有可能是假数据

2020-12-16 14:10:28 阅读（159） 评论（0）

内容不高，但我相信很多人都遇到过这样的问题，很容易写下来，错了，也请各种大神包容纠正，因为这些是他们自己遇到的，有些点需要仔细验证。用户研究的几种方法：当然，在用户研究开始之前，我们应该做好用户定位：我们的用户分为什么年龄，收入水平，等等，事实上，也就是用户肖像。做好这些工作后，我们经常开始采取以下方法进行有针对性的用户研究。问卷调查焦点组相关人士访问现场观察二手资料竞争产品研究可能会想到这么多，如果还有其他方法，欢迎大家一起谈谈。列出这些研究方法，似乎合理，非常科学的方法，但仔细考虑，会发现问题：问题：用户反馈信息可能是假数据我们做用户研究，挖掘用户的基本需求，当然，我们想让用户说真实的想法，也可以说没有大脑思考，最基本的客观事实，没有任何外部因素的影响和干扰，反馈信息不掺杂任何主观意识。然而，我们获得的用户反馈数据往往是不真实的。为什么会导致这个结果？这需要从收集反馈信息的过程中找到根源。让我们换个角度思考，从用户的角度思考。为什么我要花时间为你填写问卷，或者和你谈谈这方面的一些需求？用户往往不愿意这样做，所以我们通常用的方法是分发一些小礼物，或抽奖等好处。中国有句老话:吃人嘴短，拿人手短。中国有句老话:吃人嘴短，拿人手短。当用户获得好处时，反馈信息往往是偏好的一个方面。例如：在我们的登录页面上，这个登录按钮是否在第一时间引起了您的注意？当用户在做出决定之前需要考虑这样的问题时，他们往往会反馈相对有利的消息。事实上，在这个过程中，反馈信息已经扭曲。还有另外两个问题，接下来我们来谈谈其他几个原因。原因一:对于中国人来说，群体影响导致的假数据也可以说是面子问题的因素。回顾研究现场，一群好朋友或好同事，遇到你的研究问题，人们得到了好处，基本上给了积极的意见，你尴尬地给其他另类的意见吗？假如你给了，人家肯定会说你这个人怎么样？经过一番思想斗争，你也就范了，随大流吧。原因二：研究问题的设置，导致头脑风暴后数据失真，或数据分析后，往往有一些确定的问题，是问题，一个典型的问题是：问题本身定位，容易误导用户做出错误的选择，这个选择往往是自己大脑思考后的结论。原因三:认知水平参差不齐，往往没有严格定义研究中的问题或选项的描述；不同的用户对这个问题有不同的认知，所以研究可能与实际情况相差甚远。例如，让公司的30个男人评估一个女人是否漂亮。张三评论说没关系；事实上，他觉得这个女人的胸部相对较大，是他最喜欢的类型；李四会评论说它不好看，因为他觉得这个女人的腿不够好看，不是iPhone6的腿；但王五可能会说它太漂亮了，她的腰是A4腰，小腰，非常性感；事实上，我们研究的目的是考虑这个女人是否美丽，但研究对象太重视某一方面，消除其他因素。原因四:将预设的研究场景强加给研究对象时，在收集信息之前，需要预设一个场景或条件。原因4：当将预设的研究场景强加给研究对象时，在收集信息之前，需要预设一个场景或条件。然后从各个角度进行研究，以交叉验证预设场景是否正确。理论上讲，这是一种更传统的方法是合理的。但实际上很少有人去做「交叉验证」只做了这个环节「预设场景」，相当于将研究设计师的主观意志强加给用户。例如：研究问题是这样写的：如果你出去玩，你首先想到的是哪个出租车软件：滴滴神州优步的例子是将位置因素强加给研究对象。归根结底，用户肖像仍然做得不好。如果研究对象被允许选择，人们可能会外出时使用私家车，而不是出租车，此时，人们可能会根据自己的感受写一个选项。可以想象，这样的结果，一定有很多不准确性。说了这么多，总结一下:用户研究的最终目的是挖掘用户最真实的需求。说了这么多，总结一下：用户研究的最终目的是挖掘用户最真实的需求。为了获得这一需求，我们必须在研究前做大量的准备工作，否则，我们的后续工作可能等于0，那么我们应该做什么呢？以下几点：用户分类：根据不同的维度对用户进行分类，理想情况是分类越细越好。用户分析：充分了解我们的每一类用户，最好做一个非常详细的用户肖像，或者越详细越好。问题设置：仔细考虑每个研究问题的正确性，是否有隐藏的指导意义，是否符合此类用户类型。对于不同类别的用户，在同一类别、不同研究场景下的用户，应设置问题。想了这么多，就写这么多吧，欢迎指正沟通。

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