不得不说,甲方大厂凭借行业领先的地位和不错的盈利能力,用户研究团队一般都极其豪华,应届毕业新人清一色的985或者海外名校,社招也基本都是有乙方知名市场研究公司和甲方大厂背书。


这样一支花重金打造的专业用户研究团队,在用户研究能力方面那自然也是一流的,很多成立时间较长的用户研究团队更是在某一个行业沉淀了成熟而先进的用户研究方法论体系,比如腾讯和网易游戏用研方法论。


今天就带大家揭秘这些大厂是如何做用户研究的。


一、大厂的用户研究工作流程


大厂的用户研究团队做用研项目有着非常标准的工作流程,通常来说包括需求沟通和理解-研究设计-项目执行与管理-数据回收与处理-报告撰写-汇报落地这六个环节。



1. 需求沟通和理解


一般来说业务侧会先告诉你我这边有个什么需求,然后负责支撑该业务模块的用户研究同学就会和业务侧约个需求沟通会,在沟通会上了解需求提出的前因后果。


这个环节最关键的是把握两个目标:一个是业务目标,也叫商业目标,这个项目做完能解决什么业务问题,带来什么商业价值,例如帮助产品重新定位、实现用户增长、减少用户流失等等;一个是研究目标,为了达成商业目标需要研究哪些内容,例如用户画像、用户购买和使用行为、用户体验口碑等等,这两个目标不能搞混。


需求沟通和理解其实是一件很难的事情,背后考验用户研究人员对于行业的理解力、业务的熟悉度,要有商业敏感度,不能为了研究而研究。


在完成需求沟通后,大厂用户研究人员会有个评估,这个需求是否合理是否有价值,时间排期是否允许,如果没问题,会让业务侧正式发个需求邮件出来,然后用户研究团队的领导和业务团队最高负责人审批,审批通过就可以启动项目。


2. 研究方案设计


在正确解读需求的基础上,围绕两个目标研究人员开始设计研究方案。


其中包括采用什么研究方法,是定量问卷调研、定性深访、焦点小组座谈会还是其他,有的项目还需要结合大数据和第三方数据的案头研究;研究框架和内容是什么,例如一个产品上市前可行性的研究,至少要包括产品价值判断(市场空间和细分品类发展趋势等)和用户需求挖掘两个大的模块;项目执行计划,包括明确输出物是什么,合理的时间节点,所需要的资源支持,供应商的选择等。


在这个环节,除了研究方案还有两个重要的输出物,那就是问卷和访谈大纲,如果说研究方案是顶层设计,那么问卷和访谈大纲就是实操手册。


针对不同类型的需求,现在的大厂都已经沉淀了一套成熟的研究方案,很多时候都是常规项目,研究方案、问卷、访谈大纲都有过往资料的参考,这就是做标准化的好处。


输出研究方案、问卷、访谈大纲后,大厂用户研究人员会和业务侧再次沟通,以确认没有偏离业务侧需求和目标,确认无误会在需求邮件基础上回复,用研团队和业务侧团队领导进行二次审核。


3. 项目执行与管理


这里分两种情况:一种情况是没有外部供应商,整个项目执行都是内部用户研究人员完成,通常以纯定量研究项目居多,而且仅限于内部用户研究;一种情况是采用外部供应商资源,一般来说都是需要用到他们的用户Pannel库或者招募线下用户的资源与能力。


不采用外部供应商的内部用户研究项目,问卷调研执行的流程是用户研究人员在问卷平台进行问卷编程(这个问卷平台有讲究,都是要本地化部署的,防止用户数据泄露),然后通过内部的用户管理系统进行用户标签的选择,通过内部营销系统用短信触达自己的用户;定性深访、焦点小组座谈会的流程是发招募问卷,然后对用户进行线上访谈或者线下访谈(例如邀请用户来公司或者去拜访用户)


采用外部供应商的用户研究项目,供应商会帮助做项目时间的把控、样本质量的把控等工作,内部用户研究人员会轻松很多,但也要做样本和数据的核查,防止供应商作假。


4. 数据回收与处理


无论是定量问卷调研得到的数据还是定性深访、座谈会得到的用户反馈,首先都会有一个清洗的过程,把不合格的样本甄别掉,把极端值去掉,然后就是出数据表Table和深访小结、座谈会小结。


不采用外部供应商的情况下,出数据表Table,目前都是用户研究人员自己在出,但大多数和乙方市场研究公司的数据DP比不了,这也是为数不多大厂用户研究人员的短板,涉及到一些高阶的建模分析,更是捉襟见肘。


深访小结、座谈会小结一开始是有总结有观点的,现在的大趋势是变成了一个信息摘要。我以前的团队一开始用word来进行总结,后来干脆改成Excel,把不同用户的访谈关键内容信息放在一起,变成了一个信息查询检索的工具。


5. 报告撰写


大厂的用户研究团队在最终的报告产出时间花费方面普遍比中小厂要充裕,他们可以花一两个星期甚至一两个月来写报告修改报告,不断精细打磨,这是中小厂做不到的。


当然,一些小的临时需求他们也会敏捷处理。


大厂的用户研究报告普遍偏长,全面又有深度,一方面是经过了长时间多轮次的精细打磨的成果,另一方面是有能力整合多方面的资源,例如购买的第三方平台数据、内部大数据、战略团队/商业分析团队的支持,无论是报告的内容还是排版都无可挑剔,甚至已经出现了碾压外部专业市场研究公司的趋势。


6. 汇报落地


初版报告出来后就会和业务一线有个初步沟通汇报,基于他们的意见进行修改,然后二次沟通确认无误再向上汇报。


随着汇报层级的上升,每一次的汇报都会带来报告调整的可能,甚至是报告框架的推倒重来。


完成最终汇报后,同样是发正式邮件形成项目的闭环。


对了,他们还会对项目的落地情况进行跟踪,比如提的十条建议里最终采纳了多少,采纳的那些最终落地在产品上有哪些体现。


二、大厂的用户研究方法论


大厂的用户研究团队非常注重研究方法的多样性和标准化建设。 


在研究方法的多样性方面,除了传统主流的问卷调研、深访、焦点小组座谈会,还会开发和应用很多新的研究方法。


偏前沿的眼动追踪(Eye Tracking)、脑神经科学研究是真的有在用;在线社群、用户日志、用户众测等非主流的方法也使用得比较频繁。


标准化建设方面,包括项目流程标准化、问卷标准化、项目标准化。


项目流程标准化涉及研究立项、定量+定性研究、数据处理、项目产出等各个环节的标准化操作手册。


问卷标准化会帮助在调研项目基础上不断积累标准化问题库,比如人口属性题的标准化、购买驱动问题的标准化等。


项目标准化会沉淀包括用户画像研究、产品创新研究、用户满意度/NPS评估在内的众多项目经验,归纳总结出共性,以提升常规用研项目效率和标准化。


大厂的用户研究已经形成了覆盖产品全生命周期的解决方案。


  • 市场探索:市场进入可行性研究、市场趋势研究与消费者洞察等;


  • 产品创新:品类创新机会研究、价格及产品创新组合策略研究等;


  • 上市前准备:概念测试、产品测试、价格测试、模拟购买研究等;


  • 上市后复盘:产品战胜战败原因分析、满意度及NPS研究、营销效果评估等。



更重要的是,由于大厂的用户研究团队成立时间普遍更长,凭借深厚的项目经验积累,再通过项目的不断迭代和复盘,已经形成了针对特定行业命题的成熟解法


拿腾讯来说,在游戏领域的用户研究方面,针对经典IP如何改成爆款手游的命题,他们有一套TTRT方法论,具体来说就是目标用户定位(Target)、产品测试(Test)、产品定位校准(Retarget)、产品测试(Test)


图源:腾讯游戏学堂,腾讯互动娱乐市场与用研总监郑宇的分享


同样的,网易游戏用户体验中心,他们把用户研究和游戏开发相结合,摸索出一套从用户到竞品到数据再到交互不同命题的标准化解法。



三、大厂的用户研究组织建设与管理


现在大厂的用户研究团队组织架构有一个大的趋势,就是整合行业/商业分析、大数据、用户研究为一体构建一个综合能力的中台智囊团,通常被称为市场与用户研究部。


而中小企业很多都是一只腿走路的瘸子,在组织归属上也是要么隶属于设计、要么隶属于品牌、要么隶属于大数据部门,用户研究的地位不高。


大厂的用户研究团队构建注重梯队,金字塔的下层是校招新人,985名校起步,门槛很高;中层骨干有部分是成长起来的校招生,但更多的还是社招从别的公司挖过来的,也都基本要学历有学历,要大厂背书有背书;金字塔的顶端是总监或者高级总监,一般都在公司和团队里有5年以上的时间,属于团队的老人,社招空降的管理人员比较罕见。


大厂用户研究团队的管理者一般都是专业用户研究背景出身,很少野路子或者其他部门的领导兼任,这一点也和中小企业有较大的区别。


大厂用户研究团队有一套成熟的能力模型和人才评估机制,用来对人员分级和晋升,下面这套评估体系很多大厂都在用,可以参考。



在绩效考核方面,大厂用户研究团队其实也没办法做到客观量化,虽然给出了很多维度指标,并且赋予了不同的权重。


例如工作成果质量权重60%,团队沟通与协作20%,组织影响力20%等等,不同的职级权重还不一样,但是无论什么职级工作成果质量的权重都是最高的。


而且在评估工作质量时,通常并不是看做的项目多少,而是项目的质量与在业务侧的影响,尤其是对业务侧管理层的影响。


大厂用户研究团队的规模少的几十人,大的上千人(真的有上千人),能做到对业务一对一甚至多对一的支持,这在中小企业是无法想象的。


腾讯、网易有成百上千款游戏产品,现在基本上都是一个用户研究人员对接一个游戏产品;而有的大厂没那么多产品,比如手机厂,核心产品就那么几款,那么就是好几个人一起服务一个产品。


都说一个人无法赚到认知以外的钱,对于企业同样适用。


这些大厂愿意花费如此高昂的代价就是因为深知用户洞察(认知)带来的商业价值,很多中小企业还在那里凭借商业直觉和做业务的手感决策,依赖试错,导致差距越拉越大。


强者恒强,弱者恒弱。


本文来自微信公众号:Peron用户研究(ID:LongRuiGuanTong),作者:佩龙Peron