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【用戶體驗(yàn)專欄】袁博士講用戶體驗(yàn)體系 第三講：用戶需求分析

袁博士講用戶體驗(yàn)體系 第三講

用戶需求分析

馬斯洛把人的需求分為五個(gè)層級(jí)：生理、安全、愛和社交、尊重和實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值。

這些需求，除了最高端的價(jià)值實(shí)現(xiàn)之外，都和產(chǎn)品關(guān)聯(lián)，并通過產(chǎn)品的支撐獲到滿足。

談及需求，就會(huì)想到馬斯洛關(guān)于動(dòng)機(jī)的理論。

他認(rèn)為，人總是在不斷追尋新的需求，除了短暫的時(shí)間外，很少能達(dá)到滿足的狀態(tài)。

一個(gè)需求被滿足之后，馬上就會(huì)出現(xiàn)另一個(gè)新的需求，并不斷迭代，這種狀態(tài)貫穿了人的一生。

馬斯洛把人的需求分為五個(gè)層級(jí)：生理、安全、愛和社交、尊重和實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值。

這些需求，除了最高端的價(jià)值實(shí)現(xiàn)之外，都和產(chǎn)品關(guān)聯(lián)，并通過產(chǎn)品的支撐獲到滿足。

廚房產(chǎn)品滿足食物烹飪的需求；兒童手機(jī)滿足安全的需求；微信滿足社交的需求；LV 包滿足尊重的需求。

人類需求推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，洞察用戶需求是產(chǎn)品創(chuàng)新的源泉。

弄清楚用戶真實(shí)的需求，是用戶研究的本質(zhì)所在。

目前號(hào)稱智能化的電子門鎖堆砌了各種技術(shù)：數(shù)字密碼、芯片、聲音、虹膜、手機(jī)遙控等。

但卻沒有了解用戶真正的動(dòng)機(jī)和需求。

用戶首要關(guān)注的，其實(shí)并不是家里沒人時(shí)的財(cái)產(chǎn)安全，由于微信和支付寶的普及，大部分人的家里沒有多少現(xiàn)金；而是家里有人的時(shí)候，尤其老人和孩子在家時(shí)候的人身安全。

所以，作為安全產(chǎn)品，智能電子門鎖的功能外延，甚至形態(tài)都應(yīng)該發(fā)生根本改變，才能切實(shí)滿足用戶對(duì)于安全的訴求。

用戶是以結(jié)果為導(dǎo)向來看待產(chǎn)品。

他們需要的不是一個(gè)手提鉆，而是木板上的孔。

就像大家經(jīng)常例舉的馬車和汽車的故事（真實(shí)性不確定），用戶真正需要的，是一個(gè)快速、方便、舒適的交通工具，馬車和汽車只是一個(gè)表象而已。

伊颯爾公司曾就熱水器進(jìn)行過創(chuàng)新研究，單從產(chǎn)品層面，熱水器創(chuàng)新的要點(diǎn)不外乎幾個(gè)方面：水質(zhì)優(yōu)化、節(jié)能（水/電）、操控方便、設(shè)計(jì)美觀等。

但是，本質(zhì)上用戶需要的不是一個(gè)熱水器，而是洗澡后，身體干凈、干燥的這個(gè)結(jié)果。

如果單單基于熱水器進(jìn)行思考，就無法解決嬰幼兒洗澡時(shí)的痛點(diǎn)。

需求產(chǎn)生和需求滿足是相對(duì)性匹配，超越需求太多，就無法實(shí)現(xiàn)。

中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)劇變的速度太快，人的現(xiàn)代化嚴(yán)重滯后。

人的需求呈幾何級(jí)放大，但是滿足需求的能力卻是按部就班，所以我們就會(huì)看到各色焦慮人群，以及販賣焦慮的小商販。

這是另外一個(gè)問題了。

用戶需求是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)力和技術(shù)路線的方向指引。

作為社會(huì)分工，基礎(chǔ)性技術(shù)研究一般由國(guó)家承擔(dān)，這方面德國(guó)值得借鑒：馬普研究所 Max Planck Institute 聚焦于科學(xué)研究; 弗勞恩霍夫研究協(xié)會(huì) Fraunhofer Society 則致力于面向工業(yè)的應(yīng)用技術(shù)研究。

企業(yè)的技術(shù)開發(fā)則在產(chǎn)品的應(yīng)用層面，考慮的是如何把用戶的需求轉(zhuǎn)化成為形態(tài)化的產(chǎn)品。

2008年，伊颯爾公司通過用戶研究，定義了一個(gè)全新形態(tài)的洗衣機(jī)——上下滾筒洗衣機(jī)，來真正解決衣物，尤其是內(nèi)衣/外衣交叉污染的問題。

其實(shí)那個(gè)時(shí)候一些用戶已經(jīng)知道，用一臺(tái)洗衣機(jī)，即使衣物分類，也會(huì)有內(nèi)壁的污垢積存，從而造成內(nèi)衣的污染。

上下滾筒的方案技術(shù)實(shí)現(xiàn)破費(fèi)周折，用了大概五六年的時(shí)間才解決了一系列的難題，最終產(chǎn)品驚艷上市。

企業(yè)在解決技術(shù)難關(guān)的同時(shí)，也構(gòu)筑起了專利護(hù)城河，從而保持住了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

1. 用戶需求挖掘

需求挖掘，或者需求搜集，是用戶研究的苦力活。

溯源傳統(tǒng)，從歷史學(xué)的文獻(xiàn)法 Literature Method 到社會(huì)學(xué)的實(shí)證研究 Empirical Research ；從人類學(xué)的田野調(diào)查 Field Study 到心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)研究 Experimental Research ；從定量 Quantitative 到定性 Qualitative ；直至基于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)研究。

這些途徑不同、技術(shù)各異的研究方法論，為我們提供了搜集用戶需求的便利工具。

囿于預(yù)算，用戶研究的樣本量一般都不會(huì)太大。

定性的一些方法論，比如焦點(diǎn)小組 Focus Group ，情景訪談 Contextual Interview 會(huì)經(jīng)常被用來進(jìn)行用戶需求挖掘；而樣本量稍大（不少于 30個(gè)）的定量研究，則用來對(duì)需求進(jìn)行驗(yàn)證。

非常重要的是，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，一定要基于某特定的目標(biāo)群體，這樣才會(huì)有研究意義。

比如大學(xué)畢業(yè)5年，在北京工作，年平均收入為14萬，但這個(gè)年均收入?yún)s不是北京市的職工平均工資。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)理論上講，樣本量越大當(dāng)然越好，但是，實(shí)際的項(xiàng)目往往要考慮投入的邊際效應(yīng)。

伊颯爾研究經(jīng)驗(yàn)顯示，基于某特定目標(biāo)群體的焦點(diǎn)小組，一個(gè)城市做兩個(gè)足矣，第一個(gè)就可以挖掘出60% 以上的用戶需求，第二個(gè)會(huì)新增 10-15%。

我們不要幻想得到用戶的所有需求。

只有國(guó)家有力量去進(jìn)行普查。

對(duì)大型企業(yè)，我們建議建立動(dòng)態(tài)的用戶研究數(shù)據(jù)庫(kù)，可進(jìn)行基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)查詢，為產(chǎn)品經(jīng)理提供用戶輪廓 User Profile 和產(chǎn)品功能假設(shè)，等項(xiàng)目確定（立項(xiàng)）之后，再進(jìn)行用戶需求的細(xì)化和驗(yàn)證。

用戶研究是一個(gè)連續(xù)的過程。

人群和需求總是在發(fā)生變化，連貫性才能進(jìn)行推理，比較才能找出差異。

我們既可以用一個(gè)目標(biāo)群體的年齡作為一個(gè)縱軸來研究：他們大學(xué)期間使用什么手機(jī)、電腦；畢業(yè)之后使用什么信用卡、手機(jī)；結(jié)婚之后買什么汽車、家電。

這些產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)因素是什么？其變遷的趨勢(shì)是什么？也可以限定一個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行橫向研究，比較使用手機(jī)拍照功能的三個(gè)目標(biāo)群體：在校大學(xué)生、畢業(yè)后到結(jié)婚前、孩子0-3歲。

我們會(huì)得到很多有意思的發(fā)現(xiàn)，這些發(fā)現(xiàn)會(huì)直接指導(dǎo)產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

用戶需求的信息絕大部分是通過語言形式呈現(xiàn)。

依據(jù)信息的信度，逐次分為文字、口述聲音、表情和肢體。

文字的信度最低，因?yàn)榭梢员恍薷摹?/p>

口述聲音比文字的信度要高。

表情和肢體的信度最好。

所以，在研究的過程中，除了文字和聲音資料的搜集之外，還要觀察用戶的表情，判斷其表述的信息是否真實(shí)。

我們把用戶意識(shí)到的，能夠用語言表述出來的需求稱為顯需求 Overt Requirement ，比如我想要一個(gè)紅色的汽車；用戶沒有意識(shí)到的需求為潛需求或者隱需求 Implicit Requirement 。

我們?cè)谘芯恐薪?jīng)常遇到，用戶不知道想要什么，但是你給他看了一個(gè)設(shè)計(jì)，他會(huì)恍然大悟地說，我要的就是這個(gè)。

其實(shí)，用戶需求三分之二都匿于語言能力之外，通過對(duì)其心智模型Mental Model 的研究，可以幫助我們更好地獲悉真實(shí)的需求。

研究方法本身沒有好壞之分，根據(jù)產(chǎn)品屬性和目標(biāo)群體特征，選擇合適的就行。

比如，我們很難把一些時(shí)間緊張、事務(wù)忙碌的人聚集在一起做焦點(diǎn)小組；也很難約一些高收入人群進(jìn)行入戶訪談。

那么就要做一些變通，以達(dá)到相對(duì)理想的結(jié)果為宜。

隨著網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，人的痕跡越來越多地留在了虛擬空間：圍繞購(gòu)物、評(píng)論、討論等內(nèi)容，以文本、圖片、聲音和視頻為主的數(shù)據(jù)信息，正在以幾何級(jí)爆炸般增長(zhǎng)，給我們提供了挖掘用戶需求的新礦山。

但是這些大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的表象，一般比較難以進(jìn)行邏輯分析，我們可以把用戶的評(píng)論歸類，但是無法依據(jù)目標(biāo)群體的維度給其打上人群的標(biāo)簽。

所以，大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù) Small Data（ Martin Lindstrom，2016）要結(jié)合起來使用，可以基于小數(shù)據(jù)得到的目標(biāo)群體人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征所匹配的外顯信息，在數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行類比對(duì)照，清洗掉一些荒蕪無用的信息，更準(zhǔn)確地為目標(biāo)人群進(jìn)行標(biāo)注。

伊颯爾公司曾做過寶馬 X5 的用戶研究，所獲得的線下信息和線上數(shù)據(jù)有明顯差異。

究其原因，是寶馬車主很少在網(wǎng)上發(fā)表評(píng)論，而網(wǎng)上評(píng)論最多的是一些汽車技術(shù)的愛好者，但是這些人（年輕、低收入）又不是寶馬的用戶，因此這類人的評(píng)價(jià)就不能成為可使用的數(shù)據(jù)信息。

技術(shù)的快速發(fā)展，用戶需求挖掘的工具和方法越來越多。

數(shù)據(jù)-信息-需求的排列呈漏斗狀，需要經(jīng)過不斷清洗、過濾和篩選，才能最終成為有用的資料。

需求挖掘的對(duì)象，一個(gè)是痛點(diǎn) Pain point ，指目前正在使用的產(chǎn)品，功能或者操作的不便之處；另一個(gè)是期望 Expectation ，用戶對(duì)于產(chǎn)品的新的功能，甚或一個(gè)新形態(tài)的希冀。

需求挖掘的最終目的是為了找到一個(gè)解決方案。

2. 用戶需求分類

從事過調(diào)查的人都知道，每次研究都會(huì)得到大量的資料，網(wǎng)絡(luò)扒出的數(shù)據(jù)更是浩如瀚海，這些用戶需求企業(yè)也不可能全部采納。

所以資料的分類是一項(xiàng)重要的工作。

分類或者邏輯歸類是一門學(xué)問，比如圖書館的書，按科目分類；動(dòng)物學(xué)的分類就更詳盡了。

用戶需求分類可以從不同的維度來劃分，常用的是卡諾模型 Kano Model，根據(jù)對(duì)用戶滿意的影響，把需求分為五類：必備、期望、興奮、無差異和反向。

比如汽車，安全、省油、環(huán)保等是必備和無差異需求；導(dǎo)航、座椅加熱通風(fēng)、時(shí)尚設(shè)計(jì)等是期望需求。

沃爾沃把副駕駛的位置變成一個(gè)可以休憩/工作的小空間，則是滿足了興奮型需求。

最近馬斯克發(fā)布的特斯拉電動(dòng)皮卡，其立異的造型設(shè)計(jì)，魅力四溢，徹底征服了全球吃瓜群眾。

滿足興奮型需求是產(chǎn)品差異化競(jìng)爭(zhēng)的有效途徑。

需求分析的重要結(jié)果，就是要在紙堆里找出用戶的興奮型需求并轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的一部分，從而刺激用戶選購(gòu)該產(chǎn)品的欲望。

另外，卡諾模型也提出了 “反向需求”這一概念，值得很多中國(guó)企業(yè)思考。

很多人認(rèn)為，用戶花同樣的錢，給他的功能越多越好。

這是經(jīng)濟(jì)匱乏時(shí)代的思維定式。

冗余的功能反而會(huì)導(dǎo)致用戶的反感。

比如微波爐，一堆功能按鍵令人無所適從，其實(shí)用戶需要的只是加熱食物而已。

企業(yè)要盡量避免產(chǎn)品功能的復(fù)雜化，刪除一些雞肋功能，以方便用戶的操作使用。

“偽需求”也是一個(gè)需求類別，指企業(yè)沒有真正搜集和分析用戶需求，想當(dāng)然臆造出來的需求。

“偽”字可拆成人為。

我們經(jīng)常聽到一些企業(yè)在網(wǎng)上暢想萬物互聯(lián)的智能生活情景：手環(huán)的震動(dòng)把你從睡夢(mèng)中喚醒，這時(shí)窗簾自動(dòng)徐徐拉開，清晨的陽光溫暖地灑在床上………。

但是實(shí)際上我們?cè)隗@醒的那幾分鐘里，最想要的不是陽光，而是閉上眼睛再朦朧一會(huì)。

“偽需求”創(chuàng)造了很多無用的功能，造成極大的浪費(fèi)。

比如，我至今也想不明白為什么冷柜要裝一個(gè) WiFi 模塊和手機(jī)互聯(lián)互通。

目前智能產(chǎn)品領(lǐng)域充斥了大量的基于“偽需求”所定義的產(chǎn)品功能，多為營(yíng)銷噱頭。

基于馬斯洛的理論，也可以把需求分為功能型 Function 需求和符號(hào)型 Symbol 需求。

前者可以轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的基本屬性，支持用戶完成任務(wù)達(dá)成目標(biāo)，比如導(dǎo)航、買票、訂車等；后者指滿足面子和自尊的需求。

二者相互依附，奔馳汽車是符號(hào)依附于功能；LV 包則是功能依附于符號(hào)。

此外，還有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類，基于邏輯學(xué)的分類，這里不詳盡贅述。