百木园
用研（用户研究）有两只抓手，一只是“用户体验”，另外一只就是“用户洞察”。
今天想跟大家来聊聊用户洞察。在我看来做用户洞察比做用户体验更有挑战性，因为用户体验研究有相对成熟、标准化的方法以及流程体系，更加清晰的产出成果与落地价值；而做用户洞察在方法论上相对无规可循，需要具体对待，最终的产出落地价值也难以清晰评估，这就导致用户洞察类研究项目质量参差不齐，缺乏一个好坏的评估标准。
要做好用户洞察，我们需要打破既有的认知，重新理解“用户洞察”，在这个基础上，再去持续探索如何做好。
以下是基于个人既往项目经验的复盘分享，供参考。
一、如何理解用户洞察价值
1. 用户洞察价值“相对论”
这里首先提一个观点，那就是用户洞察价值是一个相对的概念。
用户洞察价值是相对于现有的认知水平决定的，而且是业务/需求方的认知水平。有价值的用户洞察一定是突破了业务/需求方现有的认知水平，刷新了其存量信息区域，通俗来讲就是给业务/需求方带来信息增量，这是做用户洞察所要秉承的最重要的原则。
我们很多时候做了一个用户洞察类项目，刷新了自己的认知，获得了信息增量，但是这些信息在业务/需求方那里是已知的话，就不算是有价值的用户洞察，那只能是自嗨。
所以，我们平时一定要多与业务/需求方进行沟通，同时时刻关注业务的动态，不断加深对业务的理解，保持信息同步。
2. 用户洞察价值“动态论”
其次，“用户洞察”价值是一个动态的，变化的概念。
原本单纯依靠经验，业务/需求方的知识/信息积累是缓慢的，滞后的，更像是一种“随意发现”的状态，但借助用户洞察，通过“刻意发现”，业务/需求方的知识/信息的积累更加迅速，更加提前，认知曲线被改变了。
从“随意发现”向“刻意发现”的迁移，就是用户洞察的价值，但观察发现，“随意发现”认知曲线和“刻意发现”认知曲线曲率是不同的，由此不同时期形成的“Gap”也就是增量信息空间大小是不同的。
总体来说，在业务/产品生命周期的早中期，业务/需求方的“随意发现”认知曲线爬坡较慢，用户洞察能带来的信息增量更加高效，更有价值；随着业务/产品生命周期的成熟，业务/需求方的“随意发现”认知曲线也迅速爬坡，用户洞察能带来的信息增量减少，赋能作用减弱。
3. 用户洞察价值“向量论”
我们都知道向量有两种重要的属性：方向和长度。人对一件事物的认知好比向量，同时有方向和长度。
比如，“消费市场价值：少女>儿童>少妇>老人>狗>男人”这样一个认知就是有方向的，少女的消费价值高于男人而不是男人的消费价值高于少女，同时这样一个认知也是有长度的，在少女和男人之间还有儿童、少妇、老人和狗。
如果业务/需求方对一件事物的现有认知是初始向量A，用户洞察带来的信息是向量B，方向相同，夹角为零，长度稍长，那么意味着只是在业务/需求方既有的认知方向下提供了更多信息细节（长度），用户洞察的价值是有限的。
如果用户洞察带来的信息是向量C，与初始向量A存在一定夹角，长度也更长，这意味着拓展了业务/需求方的认知视角同时带来了更多信息细节，用户洞察的价值开始凸显。
如果用户洞察带来的信息是向量D，与初始向量A方向相反，夹角呈现180度，也就是负向量，这个时候意味着完全颠覆了业务/需求方现有的认知，这才是用户洞察的真正价值所在。
我们在做用户洞察时，尤其要注意那些与现有认知/常识相悖的发现，排除极端个例和数据错误的情况，往往会有惊喜。
《洞察力的秘密》（美国，加里·克莱因）一书就记载了一个经典案例。霍乱病在最开始业界普遍认为是由恶劣的空气传播造成的，直到一个叫斯诺的人发现了一系列的相反的证据，他发现，就算都在呼吸恶劣的空气，有的人患上了霍乱，但有的人却安然无恙。斯诺进一步研究，最终发现霍乱的致病源是被污染的水源。
4. 用户洞察价值“分层论”
用户洞察带来的信息增量价值，从最终业务落地的角度来看，可以分为战略、战术、应用三个层面。
战略层面的用户洞察主要着眼于发现行业大盘人群的趋势和变化，多服务于决策者，比如“用户地图”类基础研究专项。
战术和应用层面的洞察差别在于业务/需求方能否根据提供的信息直接进行产品的设计或者改进迭代。例如通过调研发现，音乐APP的用户最看重版权资源，而某云恰恰在这块做得不好，也就是说版权资源是一个重要度高但满意度低的指标，那么某云未来需要优先扩充版权资源就是一个战术层面的用户洞察，具体扩充哪些方面的版权资源，是华语还是欧美，是周杰伦还是王力宏，这是应用层面的用户洞察。
我们很多的用户洞察研究项目止步于战术层面到不了应用层面，于是一些业务/需求方提出了所谓的“用研无用论”。为了避免这种情况，一方面在需求沟通时双方要达成一致，明确最后的用户洞察产出在哪一个层面，管理好预期；另一方面，做用户洞察时要努力多往前走一步，多走的这一小步，或许就能带来用户洞察价值提升的一大步。
二、用户洞察包括哪些方面？
那么，有价值的用户洞察能带来哪些信息增量呢？
在我看来，用户洞察是建立在用户画像洞察，用户认知洞察，用户行为洞察三角基础上的以用户需求洞察为导向的洞察范式。
1. 用户画像洞察
用户洞察的起点和原点，也即了解目标用户群体是怎样一群人，通过对目标用户群体特征的把握来间接获取用户需求信息的一种方式。
从目标用户的总体基本概况着手，包括人口学、社会属性、行为数据表现等，这里对应有个英文词是User profile，即用户档案，偏向于标签类的画像；再往深就是对目标人群的生活方式、价值观、动机等进行挖掘描摹，并通过人群的细分及丰富可以得到User persona,就是更加接近现实生活中真实的个人的一种画像。
现在抖音电商发展得如火如荼，越来越多商家入驻平台直播带货。平台会提供数据信息服务，包括用户性别、年龄等数据，这里面其实就涉及User profile，根据User profile商家可以及时调整自己的产品、运营策略。
汽车领域是最早基于User persona来进行广告营销的领域之一。奥迪的典型用户画像是领导者，所以“突破科技，启迪未来”更多代表的是这群人不断突破进取的精神追求；奔驰的典型用户画像是精英人士，所以“The Best or Nothing”背后代表的是这群人对对生活品质的极致追求。
一篇名叫《如何做好用户洞察，让产品设计深入人心？》（@汪仔2798）的文章提到一个根据用户特征来推导用户需求进而帮助设计产品的案例。豆浆机的用户，大多是四五十岁的女性，通过观察发现这些用户的衣着一定会有花，去正式场合会戴亮晶晶的首饰，她们更多通过装饰性花纹、亮亮的物件来彰显自己的身份、价值，也就是信奉“钱要花在看得见的地方”，这给产品的启发就是设计产品时要有一些花纹纹路，不能太素，另外最好加一些电镀件，亮亮的。
用户画像洞察适用的场景贯穿整个业务产品生命周期，是最常见的一类洞察项目。
2. 用户认知洞察
简单来说就是了解用户如何看待你的品牌和产品，以及如何看待你的品牌&产品所在的品类，有时候甚至还包括如何看待跨赛道的替代者/潜在竞争者。之所以要做这方面的洞察是因为我们的业务/需求方并不总是了解用户眼中的自己，二者的认知存在不一致，而用户认知洞察最重要的就是找到这种不一致以及不一致背后的原因。
《洞察力：让营销直指人心》（宇见）记录了一个线上高考社区运营成绩提升的案例。一开始在业务/需求方看来，这个线上高考社区的价值在于提供一些备考资料，组织大家交流经验和互相鼓励，后来经过调研发现，用户不只是把这里当做“备战地”，而且是派遣郁闷的“小广场”，因此如何满足用户疏导情绪、派遣压力的需求就是一个很有价值的洞察。这是一个典型的通过产品认知差异挖掘带来推导用户需求的案例。
易车研究院发布了一份自动驾驶用户认知洞察报告(2021版) 显示，车企追求的自动驾驶与用户眼中的自动驾驶，并不是一回事。调研发现，中国有将近一半的用户，不知道自动驾驶的分级标准（L0为无自动驾驶功能，L1、L2以辅助驾驶为主，L3、L4、L5以高级和完全自动驾驶为主），在用具体文字描述的调研中，有过半中国用户认为自动驾驶需要人工干预。
目前特斯拉、小鹏等相关车企，都在不遗余力推销各自的FSD、 X-PiLOT等高级自动驾驶功能，但从调研看，这些大而全的高级自动驾驶功能并不是中国用户的核心关注点，仅位列2021年自动驾驶关注榜第八，相对靠后。因此，深耕高级辅助驾驶，跟上中国用户的“慢节奏”，是这个品类认知洞察带来的落地价值。
用户认知洞察通常适用于业务/产品定位不清或者发展遇到困境/瓶颈的时候。
3. 用户行为洞察
主要通过用户的产品使用行为习惯，以及反映用户生活方式相关的行为洞察来间接推导用户真实需求的方式。
和用户认知洞察一样，业务/需求方并不总是了解用户的产品使用场景，使用用途等，努力去挖掘那些尚不为业务/需求方所知的，“奇怪的”使用行为是获得真实需求信息的关键。
举一个耳熟能详的海尔地瓜洗衣机的案例。海尔的维修人员发现一个用户的洗衣机老坏，原来这个用户拿海尔洗衣机来洗地瓜，泥土太多沉入了洗衣机的底部把出水管的地方堵塞了，维修人员直接把洗衣机的出水管扩大基本就没问题了，这事儿被海尔公司知道了，就推出了一款地瓜洗衣机，不仅可以洗地瓜还可以洗蔬菜等多种农产品。
《创新者的解答》（克莱顿·克里斯坦森）也有一个经典案例。一家快餐连锁企业想要提高奶昔销量，通过观察和记录消费者的消费行为，发现有将近一半奶昔是在清晨卖掉的，并且顾客通常只购买一杯奶昔，而且多半是打包带走。经过进一步调研发现，那些清晨购买奶昔的顾客是为了通勤路上打发无聊时间，他们并不饿，也就是说一杯奶昔的真实身份是通勤伴侣而不是早餐。
“今过年过节不收礼，要收只收脑白金。”就这一句广告词，响彻大江南北，脑白金作为保健品持续畅销了二十多年。如今回过头来看，它的成功其实也是建立在对中国子女过年买礼物孝敬父母、亲戚长辈这一生活方式行为的深度洞察基础上的。
4. 用户需求洞察
与用户画像洞察、认知洞察、行为洞察不同的是，真正的用户需求无法通过直接询问获得，但凡是通过直接询问得到的，要么是品类/产品常识，要么是失真的，因为很多时候用户对自己的需求并不清楚，“需求是在感知到品牌/产品/服务价值后被激发而变得清晰的”（《洞察力：让营销直指人心》（宇见））。
比如我以前不怎么爱吃苹果，并不是因为觉得苹果不好吃，而是因为嫌吃苹果要剥皮很麻烦，直到最近刷抖音刷到一个水果自动剥皮机的玩意儿，类似我们小时候上学的铅笔转笔刀，我顿时眼前一亮，这就是我需要的东西，果断下单购买，体验很不错，吃苹果的频率明显提高了很多。
虽然用户需求无法通过直接询问获得，但是可以通过用户画像、认知、行为的洞察来间接推导，具体参考上述案例。
如果一定要通过询问，《洞察力：让营销直指人心》（宇见）给出了两种方法：
（1）从“用户痛点”和“麻烦”入手。用户可能无法直接说清楚自己需要什么，但“问题意识”可能是丰富明确的，经过合理“翻译”，就能转化成有价值的需求信息。
还是以吃苹果为例，我之前可能并没意识到我需要一个水果自动剥皮机，我压根不知道有这类东西存在，但我清楚的知道我的痛点在于吃苹果剥皮很麻烦，反过来我的需求应该就是能提供水果自动剥皮解决方案的产品。
（2）了解用户不消费、不使用产品/品牌/服务的原因。这是因为用户对于自己为什么消费某产品/品牌/服务的原因可能是困难的，其中有很多潜意识因素连用户自己也不了解，但是与此相比，说清楚自己不消费、不使用却容易得多。
参考资料：
[1]宇见.洞察力：让营销直指人心[M].电子工业出版社，2018
[2]加里·克莱因（Gary Klein）.洞察力的秘密[M].中信出版社，2014
[3]克莱顿·克里斯坦森，雷纳.创新者的解答[M].中信出版社，2010
[4]汪仔2798.如何做好用户洞察，让产品设计深入人心？[R].人人都是产品经理，2021
[5]周丽君，高英，吕一星，蒋若薇.自动驾驶用户认识洞察[R].易车研究院，2021
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来源：http://www.woshipm.com/user-research/5380691.html
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