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致互聯網創業者:請別把自己當作典型用戶

9.35.55

今天在看Vision Mobile最新一期的移動開發者報告時,一個數據挺令我驚訝的——只有24%的開發者會進行市場調研,越來越多的開發者選擇相信自己的判斷,“遠離用戶”似乎正在成為這個快時代下產品決策的主旋律。

我先說兩個故事。

2009年3月,Google首席視覺設計師Doug Bowman宣布從Google離職,并撰寫了Goodbye,Google一文抨擊了Google數據主導產品設計的流程,其中談到了一個案例——Google對41種藍色進行了,最后根據反饋數據選擇了其中的一種,而不允許設計師根據自己的判斷去做選擇,Doug Bowman認為這種方法十分的僵化。后來我和創新工場用戶體驗總監吳卓浩對此問題進行過交流,作為Doug Bowman在Google曾經的同事,他表示,對于這個案例,他更認同Google的做法——Google的產品服務的是數以億計的用戶,他們在不同的環境下使用著不同的屏幕、操作系統和瀏覽器,Doug Bowman眼中最好藍色效果對于他們中許多人而言并不使用,只用通過測試數據,才能找到最普遍合適的顏色。

第二個故事也是關于Google的,前段時間,Google宣布即將關閉Google Reader后,一部人聲稱Google精神缺失,開始“拋棄用戶”,原因是他還是Google Reader的重度使用者。但實際上結果恰恰相反,應該說是由于大部分用戶拋棄了Google Reader才導致Google的這一決定:在Google宣布這一決定后,許多用戶選擇將RSS源導入其他的產品之中,美味愛讀就將導入的數據進行了對比,發現有約 83% 的源頭自 2010 年就已經不再更新,甚至已經有約 24% 的源頭永久失效。那些人們所留戀、經過精心整理的 RSS 列表,已是一個巨大而荒涼的墳場——這才導致了Google對Google Reader痛下殺手。

google_reader_announcement_sadness

從上面兩個故事中我們可以看出,用戶調研在產品設計中依然占有十分重要的地位,因為一個互聯網從業者,幾乎永遠無法變成一個通用領域的典型用戶。

例如他們在說自己在移動端從來不用瀏覽器進行某些操作時,沒看到通過移動瀏覽器閱讀新聞的用戶比例已經超過移動應用,而使用搜索引擎進入網頁的比例一直在80%以上;再例如,他們說自己已經好幾年不看電視時,就把2012年單年出貨量已破5000萬的智能電視市場拋在了腦后……

當然,這并不意味著數據是驅動產品的唯一標準,只不過它能從一個相對客觀的角度為你的產品設計提供參考,實際上,我們應該從定性和定量兩個角度進行考量。

先說定性,我認為這種方式非常適合用在產品初期,尤其是對那些沒有足夠的用戶量去進行數據調研的團隊而言。最簡單的方式就是選取少量你產品的目標用戶,讓他們來使用產品或進行調查問答,觀察他們的反映、聽取他們的反饋。需要注意的是,任何問題都應該是簡潔、細化和可答的。

而在定量分析中,除了市場數據外,在產品設計時最常使用到的是A/B測試和1/100測試。A/B測試就是將一個產品的兩個或幾個并行方案分別部署給不同的用戶,根據他們的反饋來決定最好的那一個。在A/B測試中,每個方案之間只能存在一個單一的變量,否則無法進行判斷,其中包括時間上的一致性——幾個方案需要同時進行。1/100測試則是將產品的另一個版本部署給少部分用戶使用(往往是核心最核心的用戶),再根據反饋迭代并擴散開來,相較于A/B測試,1/100測試的迭代速度更快,也更適合初創團隊使用,不過從效果上來看A/B測試還是更為直觀。

AB-Testing

可以看出,無論是A/B測試還是1/100測試,都需要較大的用戶量作為基礎,對初創公司而言,這似乎有些困難,不過好在現在有各種大型的測試平臺能夠幫助你實現這一點。當然,除了測試外,現在也有很多的統計平臺和分析平臺能夠為你的產品提供數據參考。而對于如何把握和衡量定性與定量之間的平衡的問題,我在之后將會邀請一些者分享詳細的案例來闡述,也歡迎各位參與討論。

最后,我想說明的是,別把自己當作典型用戶并不等于你需要那些典型用戶去告訴你怎么做,而是根據他們的反饋決定你去怎么做,就像可用性專家Jakob?Nielsen說的那樣——Don’t listen to users,watch users work。

?注:圖片來自網絡

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