用户都不知道自己要什么,为什么还要做用户调研?
编辑导语:相信不少人会有这样的疑问:用户都不知道自己想要什么,为什么我们还要去做用户调研,这不浪费时间吗?作者从三个方面解析了这个问题,希望能够解开你的疑惑。
一、10年前的故事
如果10年前,团队同学问“用户都不知道自己要什么,那为什么要做用户调研?”,渔歌内心肯定很想以迅雷不及掩耳和恼羞成怒的姿势,把这家伙喷得一无是处、无地自容,因为这个问题触犯了做业务和产品的底线。
实际上,10年前发生过类似的事情,只是没有喷,非常克制。
当时,团队有位被特招进来的高级人才,被放到渔歌团队。这位气宇轩昂、才高八斗、满满自信的才子,入职一周后就自告奋勇出了一套产品方案。但方案被团队一否再否,来回拉锯一周。在给了团队希望的方案后,这位哥们依然油盐不进。
而后,哥们直接找业务沟通方案。再然后,业务带着哥们来找渔歌,业务夸哥们是天之骄子,效率棒棒,方案优秀。很巧,这位业务负责人也刚入职1周。
而后,渔歌问了业务几个问题,业务一招都没接住。然后,渔歌让哥们打开团队给的方案,业务看完方案后,目瞪口呆,开始浮夸式吹捧:比如产品团队卧火藏龙,业务没想到的问题,产品都想到了,方案可以解决未来1-2年的问题,方案好太多之类。
业务离开后,渔歌和新入职的哥们恳谈:
- 为什么这么排斥团队的建议?
- 为什么不做一些用户调研?
- 为什么坚持自己的方案无懈可击?
当时哥们感觉被点了炮仗,义愤填膺。他的回答,渔歌至今都记忆犹新:“难道我比你们笨?为什么我的方案就不行?这些用户都什么学历?难道用户比我聪明?他们的需求我用人之常情想想就知道了,做什么用户调研?”
一连串的问号背后,是满满的自信,也是满满的委屈。所有的经历都不枉费。
二、10年后的故事
十年后,有位大佬跟渔歌闲聊,他的团队在产品价值论证上分成了两种路线:
路线1:认为 需求源于客户 。业务、产品都没有客户专业,没有客户懂,所以需要大量用户研究,并和客户共创。
路线2:认为产品价值要自己论证。因为 用户不可信 ,用户都不知道自己要什么,用户只需要验证产品价值即可。
两种路线导致团队撕裂。这位大佬和渔歌都在2B深水区。
渔歌看到大佬煞费心神的整理思路、方法,想让团队走到一股绳上,忽然觉得十年前的这段经历挺好的,让我能稍微理解下大佬的痛苦,也知道这不是个例。
三、思考
做为一个曾经的过来人,现在的局外人,渔歌坚定不移走路线1,也就是从用户中来,到用户中去,这是2B业务和产品的唯一出路。
对于路线2,自己论证价值和调研用户不冲突,用户调研是价值论证的一种有效方式。在成熟领域,可以用专家法更快速识别价值,但依然免不了要做用户调研,而且前提是真的是业内专家,不是假冒伪劣。另一方面,没有用户调研的价值论证本身也不成立。
同时,路线2认为立意不成立,“用户不知道自己要什么,我怎么能信用户?”这跟十年前哥们的反问:“我比用户聪明,我为什么要做用户调研?”这两者本质是一样的。
第一,的确大部分用户不知道问题是什么,不知道自己要什么,更不知道怎么解决问题。
但这不代表我们就比用户聪明,而是因为用户看到的是片段、局部的信息,用户是局内人,而我们看到的是全局信息,我们是局外人。这是我们所处的位置和得到的训练模式不一样导致的,不是谁比谁聪明的问题。
第二,在2B领域,我们的卖点就是我们能从局部、片段的信息中,管窥蠡测,用我们的专业能力和职业态度,去发现问题,并找到解决办法。
这是我们的价值,我们的饭碗。如果嫌弃饭碗不香,就换碗饭吃。
哪怕在2C领域里,也少有客户告诉我们,客户的痛点是什么,他要什么。苹果手机出来之前,难道有人跟乔布斯说我要智能手机,有大屏幕,有强大的拍照功能,要APP下载吗?不会的。
这些需求天然存在,只是需要火眼金睛去挖掘,去识别“有哪些需求,哪些需求可以产品化、规模化”。
第三,如果客户都已经能告诉我们,他的需求是什么,要怎么办,那这个商业机会早就不存在了。
市场机会之所以还在,就是因为需求是模糊的,需求没有被发现、被识别、被解决。
在2B的业务领域,离开用户就是无源之水,但这不代表没有用户寸步难行,也不代表唯用户是从。渔歌欣赏那些“ 从用户中来,到用户中去,还能超越用户 ”的互联网人。
最近看电视剧“觉醒年代”,看到大钊先生在各地调研,在农村养牛、犁地,大年三十给工人送菜,一起包饺子;看到润之先生在煤矿一待就几个月,和煤矿工人一起浑身黑炭的样子,内心很震撼。
没有和用户的浸泡,哪来“用户画像的典范——中国社会各阶级的分析”这样经典的分析。
作为创业者,如果没有和用户泡在一起,不管是2C还是2B,都是伪创业者。更何况2B这种用户角色多,业务门槛高的业务。
不从用户中来,只用自己的人之常情去思考,对于这种思维,只能说“够豪横!”
#专栏作家#
西湖渔歌,微信公众号:西湖渔歌,人人都是产品经理专栏作家,2019年度作者。11年经验的某大厂产品经理,专注产品和大数据。
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