在创业公司和技术的世界里,我们永远都在与过时作斗争。我们一直致力于创造下一个改变游戏规则的产品,下一个 Uber 或 Airbnb。我已经无数次从创业公司的创始人那里听到过这样的话。
然而,令人吃惊的是,许多拥有大量工程人才和大量风险投资的公司在产品开发中惨遭失败。通常,这些灾难可以归因于对用户本身的误解,而这种洞察力在用户访谈艺术中最为有效。
掌握这项技能的能力不仅仅是简历上的一行——它是将用户的世界与产品结构缝合在一起的无形线索。这正是产品价值工作的开始,价值工程的技能变得至关重要。
价值工程——是我作为经济学家的科学兴趣领域,也是未来几年的研究课题。
调查和分析可能会提供对用户行为的粗略了解,但它们缺乏一对一互动所带来的深度和细微差别。将数据视为一片广阔森林的鸟瞰图;它向您展示了广阔的范围,但没有展示树木的个体类型、树叶的变化或其中存在的独特生态系统。
另一方面,用户访谈就像是穿越森林,近距离观察,可以提供不可替代的见解。你不仅可以了解那里有哪些类型的树木,还可以了解它们为什么生长在那里,它们如何与其他元素相互作用,以及哪些情况可能导致森林火灾。
那么,是什么让用户访谈如此有价值呢?
它们位于设计与同理心的交汇处,是一张印有路标的路线图,指引你找到用户真正想要的东西。同理心设计不仅仅是一个流行词;它是对用户的一种尊重。想象一下你是一名考古学家,正在挖掘一个古遗址。你移除的每一层都会发现文物——过去生活的物理回响。
同样,用户访谈可以揭开层层普遍的假设和统计数据的面纱,揭示个人真正的需求、愿望和挫折。
这不仅仅是有益的,更是降低风险的本质。
产品领域到处都是基于不可靠的假设而构建的功能和整个产品的残骸。在投入大量资源之前验证或否定假设的能力与假设本身一样重要。
尤其是在 2024 年,风险投资者对风险实验的资金投入越来越少,并要求对其投资回报提供更多保证。事实上,在这样的环境下,假设检验对初创公司创始人来说变得更加有价值。
在准备用户访谈时,您可能会想编写每个问题的脚本来控制每个变量。这种冲动虽然可以理解,但可能会限制您的思考。
僵硬的脚本可能会提供结构,但也会阻碍自发性和创造力——这两个因素往往是突破性见解所必需的。因此,你的准备工作不应该是束缚,而应该是一个框架。它应该能提供方向感,但又能为计划外的弯路留出足够的自由。
这类似于爵士乐的即兴演奏:音乐家知道调性和拍号,但奇迹发生在这些限制之间的自发互动中。这同样适用于用户访谈。
您的问题奠定了基础,但用户的回答才是剧本。有时,就像爵士音乐家演奏出他们从未想过的音符一样,您可能会偶然发现如此深刻的见解,以至于它改变了整个产品战略的方向。
在这里,我可以推荐一本非常有用的书,名为“妈妈测试:如何与顾客交谈并了解当每个人都在对你撒谎时你的生意是否是个好主意”,作者是罗布·菲茨帕特里克(Rob Fitzpatrick) 。
实际的访谈是在研究的科学严谨性和治疗过程的共情参与之间取得平衡。你需要让用户感到足够舒适,能够分享诚实的意见,同时保持足够的冷静来观察模式和异常。
像“五个为什么”这样的技巧在这里非常有用。当用户表达偏好或痛点时,连续问五次“为什么?”可以发掘更深层次、不太明显的动机或问题。
但这种技术不仅仅是为了找到单个用户反应的根源;它还要挖掘层层社会、文化和心理土壤,找到人类行为的基石。
这里收集到的见解不仅仅是插入电子表格的数据点;它们是一个更大谜题的线索——这个谜题一旦解开,就会揭示用户的面貌。实际的面试是一个舞台,和任何熟练的表演者一样,PM 必须掌握融洽的艺术。
您获取的信息的质量与您建立的舒适度和信任度成正比。面试是一个动态的实体,实时发展,而您的任务就是掌控这个有机体。您的问题必须在开放式和具体性之间摇摆不定,形成一种节奏,引导对话自然地从定性数据转向定量数据,然后再转向定性数据。
此外,记录此过程的机制绝不能听之任之。无论您使用专用转录服务还是高级机器学习算法进行自然语言处理,目标都是绝对忠实于口语。您收集的数据是您做出产品决策的原材料;此处引入的任何杂质或错误都会在后续过程中被放大。
最后,面试后阶段——分析和实施——是奇迹发生的地方。
原始响应和指标是您的黄金,而您的分析会将它们转化为黄金:可付诸行动的见解。先进的工具可以帮助您做到这一点,但人为因素(您的解读视角)仍然至关重要。
这一阶段既是一门艺术,也是一门科学,不仅需要分析能力,还需要创造性直觉。它要求不仅要看到树木,还要看到森林——不仅要了解个体反应,还要了解总体模式。
这种综合并非孤军奋战。它需要跨学科的方法,涉及价值工程师、设计师、营销人员,有时甚至顾问。每个人都从不同的角度看待数据,而综合图景往往比任何单一视角都更能说明问题。
掌握用户访谈不是一项可选技能;它是有效的产品管理和价值工程的基石。
随着技术的进步,我们甚至可能会看到人工智能驱动的工具在面试期间提供实时情绪分析,将实践提升到一个全新的水平。
但无论工具多么先进,基本技能保持不变:理解、同情和向用户学习的能力。