任何项目或产品的评判标准,都是要看,产品最终满足用户或需求方,需求的程度。不管你的产品设计的有多精美,产品包含多少强大的功能,如果没有清晰而详细的了解过你的目标用户、需求限制、或企业的组织目标,那么你的项目或产品成功的机会都会不大。

而作为产品制造者的我们,该如何去清晰而详细的了解用户目标、需求限制、市场机会和行业容量哪?我们唯一的方式就是调研。

今天,疯癫将带领大家了解市场上常用的调研方法,并详细的,分析各种方发的优缺点,帮助大家找合适自己产品的调研方法。

首先我们先来说说,最常见的,也是应用最为广泛的,定量型研究方法。

故名思意,定量研究方法,是指确定事物某方面量的,规定性的科学研究方法,就是将问题与现象用数量来表示,进而去分析、考验、解释,从而获得意义的研究方法和过程。简单的来说,就是通过大量的确定数据来研究。

定量研究法的常见形式有三种,调查法、观察法和文献法。其中调查法是我们在收集基础用户意愿时,最常用的方法,即用户调查问卷。

调查问卷又称调查表,或询问表,是以问题的形式,系统的记载调查内容的一种印件。问卷可以是表格的形式、卡片的形式,或簿记的形式。而设计问卷,是询问调查的关键。完美的调查问卷,必须具备两个功能,即能将问题传达给被问的人、和使被问者乐于回答。要完成这两个功能,设计问卷时应当遵循一定的原则和程序,运用一定的技巧。

那么,我们就来说说,调查问卷的设计原则。我个人认为主要有以下五点:

第一点,有明确的主题。根据主题,从实际出发拟题,问题目的明确,重点突出,没有可有可无的问题。

第二点,结构合理、逻辑性强。问题的排列应有一定的逻辑顺序,符合应答者的思维程序。一般是先易后难、先简后繁、先具体后抽象。

第三点,通俗易懂。问卷应使应答者一目了然,并愿意如实回答。问卷中语气要亲切,符合应答者的理解能力和认识能力,避免使用专业术语。对敏感性问题,应采取一定的技巧调查,使问卷具有合理性和可答性,避免主观性和暗示性,以免答案失真。

第四点,控制问卷的长度。回答问卷的时间控制在 20 分钟左右,问卷中既不浪费一个问句,也不遗漏一个问句。

第五点,便于资料的校验、整理和统计。

铭记了上述 5 条原则,我们便可以设计出一个优秀的调查问卷,并获取到一定数量的用户调查意愿。但即便有了一定程度上可参考的数据,我们依然很难准的将用户需求、用户真实行为、商业变现方式、产品体验等问题研究彻底。这是因为,用户给我们的信息是含有一定虚假性的。例如,曾经有一个调查问卷,询问喜欢购买可乐的用户,百事可乐和可口可乐那个更好喝,选择百事可乐的用户占了总用户的 70%,但真实生活绝大多数人却都购买了可口可乐。

因此我们需要一个新的研究方法帮助我们理解用户行为模式,产品使用体验、用户心理决策模型等,这个新的调研方法就是定性研究法。

在定性研究法中,最常见并且效果最好的方法是访谈法,访谈法(interview)又称晤谈法,是指通过访问者和受访者(用户),面对面地交谈,来了解受访者的心理和行为的,研究方法。

因为访谈法收集的信息资料,是通过访问者与受访者,面对面直接交谈方式实现的,所以它具有较好的灵活性和适应性。访谈法适用于用户心理模型的调查,用户操作行为的调查,用户潜在意愿的调查等诸多个性化调查中。

它能很好的,帮助我们理解产品现有的用户,和潜在用户的行为、态度和能力;能够帮助我们快速验证待设计产品功能、用户使用场景的真实需求程度;能够帮助我们快速找到已有产品的用户体验缺陷。

既然用户访谈的调研效果这么好,那么我该如何设计并进行访谈哪?

第一步:设计访谈提纲,找到标准的目标用户。

第二步:邀请到目标用户,然后将根据提纲进行恰当提问。

第三步:准确捕捉用户回答的语言信息和动作信息,并及时收集。

第四步:根据用户的反馈信息做出适当的回应和延伸。

第五步:仔细观看和揣摩访谈记录,得出相应的结论。

在访谈中我们需要注意一点,我们是数据采集者。因此在访谈中,采访者(访员)需要以「倾听」为主。即在态度层面上,访谈者应该是「积极关注的听」,而不应该是「表面的或消极的听」;在情感层面上,访谈者要「有感情的听」和「共情的听」,避免「无感情的听」;在认知层面上,要随时将受访者所说的话或信息,迅速纳入自己的认知结构中,并加以理解和同化,必要时还要与对方进行对话,与对方进行平等交流,共同建构新的认识和意义。(访谈注意点借鉴百度百科)

当然,即便是这么优秀的访谈法也会有它的缺点,相对于调查问卷来说,虽然访谈法的效果更好,收集的数据也更加真实有效,但其采集数据的时间成本却是调查问卷的几百倍或上千倍,因为,采集数量较少,也使得它的数据更为局限,物料人员的投入更加昂贵。

因此,我们常见的作法是将访谈法和调查问卷法进行配合使用,当我们有效的收集到用户访谈中获得的用户情感数据和用户行为数据后,我们在配合用户调查问卷的量化数据进行共同分析,这时我们才能获得到更为真实的用户需求意愿,能够更好的设计我们的商业化变现模型。

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