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          1. 做10年用户体验,你也不一定能明白这9个道理

            不懂技术怎么做产品?15天在线学习,补齐产品经理必备技术知识,再也不被开发忽悠。了解一下>

            最近,不管是初创企业和成熟企业都对研究热情备增。企业欣然接受这一观点:富有意义的创新,需要把客户作为复杂生命体来理解。反复听过不少错误和模棱两可的说法被反复提起。因此,为了帮助大家,在这里介绍一份简单易学的纠正理解偏差的小清单,希望能够广泛传播。

            (我很有信?#27169;?#22240;为研究表明:读者?#19981;都?#21333;易学的清单。)

            一、适应不舒适的感觉

            “我只知道一件事,就是我一无所知。”——苏格拉底(Socrates)

            我们在重视回答和害怕提问的环境中长大——在学校里,我们因为回答正?#33539;?#24471;到奖励;在工作中,我们因为提出好的点子而得到奖励。

            难怪很多人会找理由避免做研究,特别是定性研究,因为显得无知所产生的焦虑会在心中滋长。定量的东西至少有标准化测?#36816;?#24102;来的熟悉感,令人舒适。保持研究型思维模式意味着要认识到偏差无处不在,确定性只是一种错觉,任何答案的有效期都是短暂的。

            因此,从长远来看,好的问题更有价值得多。只有你承认自?#22909;?#26377;答案,才能问出好问题—也才会了解更多。

            二、先提问,再做原型

            “如果我们只测试开瓶器,可能永远不会意识到客户更?#19981;?#34746;旋盖的瓶子。”——维克多·隆巴?#24076;╒ictor Lombardi),《设计败道:来自著名用户体验案例的教训》(Why We Fail)

            我们理所当然会急于制作原型,测试原型。原型就是答案,可触可摸,即使只是纸上的草图。这样做很舒服,比只是问问题舒服多了,即便这无异于烧钱。对于任何想要立?#22270;?#24433;地证明自?#26477;?#20540;的人来说,只问问题,就像那只洗棉花糖的浣熊一样,事与愿违。

            太早制作原型的风险在于:这会把资源投入去回答一个无人问及的问题,同?#34987;?#24573;略了机会成本。测试原型可以帮助你优化好点子,但不会告诉你是否在解决恰当的问题。并且,也很容易将原型的亮点误以为是点子的质量。不论如何,研究报告中的亮点也容易被误认为是具有价值的洞察。

            提出恰当的问题,不会让不好的点子得到保留和维护,反而会帮助你更快地将它们识别和清除,你只需要有足够强大的内心去?#24403;?#38169;误。

            (如果你正在想:“嘿!这对?#19994;?#22242;队会有帮助?#20445;?#25105;们会非常乐意去你的办公室呆一天,确定你是否准备和Mule Design Studio合作。)

            三、了解目标

            除非你事先知道做某项研究的动机,否则提问就是浪费时间。你必须公开发?#27169;?#20320;的动机不是“为了证明自己是正确的”。这是每个人内心隐藏的目标。参看第一点。

            通常,出于对研究的一腔热情,团队往往会在目标不明确、不一致时就开始跟客户对话。

            然后,他们会感觉花了宝贵的时间,但却不知道怎么去应用自己了解到的东西来提供解决方案,因而没有什么可供展示的。

            于是,就有了这样的说法:“我们去年做了研究,但却是浪费时间。”于是,?#21482;?#21040;了建立原型和测试原型的舒适圈。?#21482;?#32773;,他们对听到的内容有不同的理解,结果又因谁对谁错更加争论不休。

            在大公司、大机构中,有时大家都有心照不宣的目标:“表现出我们在尽力做研究,不过还是让产品负责人做他想做的事吧。”这听起来可能有点嘲讽意味,但通过跟许多在资金充足的研究部门的资深研究者交谈,我了解到:尽管他们撰写的报告相当精彩,但对决策的影响却为零。

            承认这个事实,是阻止它发生的第一步。

            完美绝佳的起点,是把你的目标设置成:“我们需要确定水准,快速理解他人的观点。”不要在事后任意添?#24736;?#20182;目标。

            只有当你确定了目标,才知道自己需要了解什么,而在你选择怎么回答之前,你必须知道自己的问题是什么。

            四、在重大问题上达成一致

            “从本质上讲,所有商业活动都是在人的行为上下赌注。”——《“厚”数据的力量》(The Power of ‘Thick’ Data),《华尔街日报》

            问题的质量决定了结果的用处。

            提出错误的问题跟用原型解决错误的问题如出一辙,它们都会给你一些你不想要的东西。从优先级最高的问题开始,确定这类问题的办法是:如果你在这些问题上的假设搞错了或忽略了,风险会最大。

            最重要的研究问题是:你想要知道什么,而不是你在访谈中要问什么。

            事实?#24076;?#30452;接抛出你的研究问题往往是最糟糕的方式。人们往往不知道或者不愿承认他们真实的行为,但人人都很擅长编造答案。

            设计研究总是和用户研究混淆,回答高优先级研究问题的方式多种多样,跟有代表性的用户对话只是其中一种。你所需要知道的,并非都是与用户相关。

            通常,最关键的问题是:“基于证据,我们对客户、竞争、内部能力真正了解些什么?”问法各有不同。这可能是一个非常难以完全诚实作答的问题,但又得在短时间内回答。

            五、时间和金钱永远是够用的

            当研究被定义为设计之外的一种工作,人们就很容易把收集证据当作额外负担,找理由不做。

            通常,团队必须获得权威人士的许可,才能进行研究工作。提问本质上是对权威的挑战,如果你曾经和一位不同意为百万美元项目开展定性研究的领导合作,那么问?#39318;?#24049;,这位领导购买一辆价值5万美元的汽?#30331;?#20250;不会自己做做研究?

            口头上提出反对意见,心里面往往是害怕自己的主意被破?#25285;?#34987;证明错误,或者不那么行之有效。

            如果你的目标和高优先级问题明?#20998;?#30333;,不管时间和预算如何,你都可以了解到一些有用的信息,?#28909;紓?#22312;线研究,午餐时间外出观察,测试其他产品的可用性,发挥创意。

            只要不是做调查就?#23567;?/p>

            六、不要指望数据能改变想法

            “当一个人要靠着对某件事的不理解来拿薪水?#20445;?#35201;让他理解这件事是很困难的。”—厄普顿·?#37327;死常║pton Sinclair)

            即使研究已经证明了这一点,但训练有素的专业研究者还是往往很难接受。如果你习惯和重视?#25345;?#29305;定数据类型的同事一起工作,那你可能很难去说服那些不假思索就否定这种观点的人。而且,可能会因为数据不足而让某人觉得自己的专业能力受到了侮辱。

            收集证据的全部意义在于:基于证据做出决定。

            如果这些证据破?#25285;?#25110;者反驳了决策者所信奉的想法,他们就会找理由去否定或忽视这些证据。这也是定性研究者在一些工程师驱动的组织中处境艰难的核心原因。即使问题需要的是更具描述性的答案,熟悉且擅长数字的人却想要用数字表达的答案。

            因此,在尝试用数据去影响决策之前,你必须了解你的同事和领导的个人特点和他们所处的环境,了解他们是怎么做决定的。

            七、接受混乱带来的不完美

            “我们善变,愚蠢,?#19988;?#21147;差,且有自?#19968;?#28781;的天?#22330;!薄?#33487;珊·柯林斯(Suzanne Collins),?#37117;?#39295;游戏:嘲笑鸟》( Mockingjay)

            人类的生活是混?#19994;摹?/p>

            人类如果没有遇到问题,就不需要产品和服务,我们也就不会有工作。在真实、混?#19994;?#19990;界中为人们?#39029;?#35299;决问题的最佳途径需要一些时间,并在一定程度上放开控制。虽然有必要采取一种合乎道德的、足够严格的方法,但并不存在绝对纯净的定性环?#22330;?#26126;确的目标和好的问题可以承受各种不可预知的情况的考验。

            人们希望开展舒适有序、显得专业的活动,这导致他们不恰当地使用焦点小组、可用性实验室、眼球追踪、调查和光鲜的报告?#30830;?#24335;。但其实,不那么正式的研究可能会更加有效。

            将证据纳入设计决策,本身就是一个增强了解的过程。你永远不会?#19994;?#27491;确的答案并解决问题。如果过程行之有效,你就会在做决策时信心备增。

            八、致力于合作

            每个从事相同工作的人面对的都是相同的?#36136;担?#20570;出产品决策的人需要对信息完全知情。如果知识只存在于一个人的头脑中(除非你在伦敦,而那个人是你的出租车司机),那么知识本身有多好并不重要。

            一组人制作报告,而另一组人收到报告后置若罔闻,便是没有合作的研究。如果这样工作,即使是最用心的团队也会让知识溜走。而如果合作中缺乏证据,则意味着每个人都心照不宣地默?#24076;?#32988;出的是个人偏好。这两?#22336;?#27861;都不是最有效的。

            最有效的方法,是:让产品开发人员直接参与提问和回答。这样做也很有趣,?#36842;?#36825;一点的方法有多种,依具体公司或机构而定。

            提?#20351;?#38190;在于?#33322;?#31435;一个共享的决策框架,?#21592;?#20570;出更快更好的决策。

            我曾经就此召开了一场研讨会,它带来了改变。

            九、?#19994;?#32416;正你的偏差的伙伴

            “我们可能对显而易见的事情视而不见,也可能对自己的盲?#28212;?#32780;不见。”——丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman),?《思考,快与慢》(Thinking Fast and Slow

            你做了一些工作,?#19994;?#20102;一些答案,现在你需要确定它们的意义。

            在解释研究结果?#20445;?#21512;作变得尤为重要。每个人都被偏差所困扰,而?#26131;?#24049;还无从察觉。我们所看到的是最符合我们现有信念的。因此,我们必须参考外部标准(包括预先设定的目标和问题),一起工作,互相检查。

            这与你有多聪明或消息多灵通无关。一旦你接受了这一点,只要你在一个心理上有安全感和相互尊重的团队中工作,识别出偏差就会是一场有趣的游戏。

            维基百科(https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cognitive_biases)提供了不错的认知偏差清单,可以和认知偏差图(?Cognitive Bias Codex?)一起打印出来贴在墙上。

            也许,这就叫正确的设计。

            总之,当我们在讨论设计研究?#20445;导?#19978;是在讨论基于证据的设计。创作、批评和探究都是设计过程中不可分割的一部分,将它们分裂开来,就会因无知、自负或恐惧而错上加错。

            设计是一种价值的转换,在?#36842;?#20219;何产出之前,你必须先问问人们:真正需要什么?看重什么?

            问问:你希望从中得到什么样的商业价值回报?

            只要你采取道德的方法,诚实对待你的所见所闻,朝着富有价值的目标前进。那么,你所提出的问题和你?#19994;?#31572;案的方式都无关紧要。正确的方法并非只有一种,正确的答案也并非只有一个。享受不确定性吧!它永无止?#22330;?/p>

             

            内容原创作者:Erika Hall,翻译:邱?#26576;?/p>

            译文地址:http://uxren.cn/?p=61600

            本文由@黑眼镜的猫 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

            题图来自Unsplash, 基于CC0协议

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            1. 虽然翻译可能有些不是特别顺畅,但是文章真的有干货,而且是特别抽象的干货,有文中提过的类似项目经历的同学一定可以理解到。

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            2. 有些文字的表达确实有点看不懂,其实道理都很简单,很多都包含在芒格的人类误判心理学里

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            3. 特别是定性研究,因为显得无知所产生的焦虑会在心中滋长。
              定量的东西至少有标准化测?#36816;?#24102;来的熟悉感,令人舒适。
              保持研究型思维模式意味着要认识到偏差无处不在,确定性只是一种错觉,任何答案的有效期都是短暂的。
              由此,想到了量子力学的“不确定性原理”。哈哈。。。

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            4. 个人感觉可?#26434;?#21270;一下文字,在表达方面有些云里雾里,不太容易理解~

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            5. ?#27492;?#24456;虚 却是很实在的干货

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            6. 学习了~受教~谢谢分享

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            7. 黄金圈法则~分析版本~个人理解~

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            8. 难得的优质文章,以至于为某个论点深思了一下午

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              1. 也让我陷入深深的思考

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