44. 20150415-穿过表象看本质

最后更新于:2022-04-01 06:13:00

# 穿过表象看本质 第十六课里,Emmett Shear 分享如何做好用户调查 (User Interview),本质上来看,就是在说“如何做出一个用户真正需要的产品”,以用户反馈作为产品开发的驱动力。 某种意义上,这节课是 Paul 的一个观点([精通你的用户](http://zhibimo.com/read/xiaolai/growth/becoming-the-expert-of-your-own-users.html))的详细论述。 Shear 的观点和大多数成功的产品经理一样,第一步就是“最好做[自己就是用户的产品](http://zhibimo.com/read/xiaolai/growth/should-you-better-start-from-solving-your-own-problems.html)”,因为这样从一开始就起码有一个真实用户。 由于“自己”只不过是一个人,所以肯定不够,于是要想尽一切办法跟更多的用户打交道,不仅要与更多的用户打交道,更关键的点在于“要跟更多的关键用户打交道”。 其实这并不是什么“高级技巧”:一切的思考质量都来自于思考者是否能够做到“穿过表象看到实质”。 Shear 举的例子是,在 Twitch 这个平台上,关键用户是那些直播者,那些自己玩游戏给别人看的人。这些用户相对于那些只看不玩的人对 Twitch 来说更重要。 而接下来,Shear 关于如何向用户提问的若干“技巧”,无非都是同样的思考模式。(比如不要采取“单刀直入式的提问”……) 解决问题、探寻问题,都绝不能仅仅流于表面。崔健的《像一把刀子》里面有这样一句歌词: > “这时我的心就像一把刀子,它要穿过你的喉咙去吻你的肺……” 解决问题的时候,我们就要用这样的态度,往往要穿过问题的喉咙去探它的肺才可以找到答案——像一把刀子。 我喜欢崔健的这个[类比](http://zhibimo.com/read/xiaolai/growth/why-they-are-deft-at-making-analogies.html)。绝大多数人确实不是一把刀子,更不可能是一把锋利的刀子。只有少数人,好像有那火眼金睛,能够一下子抓住问题的本质,这是一种需要长期自我训练才能获得、才能打磨的能力。 说来说去,迂回和旁敲侧击,是做好用户调查的关键。 ![](https://docs.gechiui.com/gc-content/uploads/sites/kancloud/2015-12-22_5679090556faa.jpg) 在这一点上,那些经常阅读心理学书籍的人可能更有体会——为了获得真实的、有价值的反馈,心理学家们费尽心机地设计各种问题。最近最好玩的一个例子是 Arthur Aron 的一篇[论文](http://psp.sagepub.com/content/23/4/363.full.pdf+html),后来被[纽约时报报道](http://www.nytimes.com/2015/01/11/fashion/modern-love-to-fall-in-love-with-anyone-do-this.html):"*To Fall in Love With Anyone, Do This*"。Arthur Arron 设计了36个问题,任何两个条件差不多的人(哪怕是陌生人),在认真共同回答完这些问题之后,最后再对视4分钟,就会彼此坠入爱河……仔细阅读那36个问题,再仔细揣摩这些问题的作用,你就会明白这些问题设计的多么精巧。 在下一节课里(第十七课),我们可以看到更多的“深入提问”的例子: > We ask a lot of questions. We just ask different ones. We don't ask them specific things about, do you want this or do you want that. We ask them: how do they behave? How do they live? A great example is the iPod. If you said to somebody, "If you could put a thousand songs in your pocket and take them anywhere," that's cool. Not, "Do you want a digital portable music player?" 而“重新定义”自己的行为,某种意义上也是一种“穿过表象看透实质”的例子(同样来自下一课): > We think of ourselves as an experiences company. 以及: > Data is great, understanding is better.
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