致互聯網創業者：請別把自己當作典型使用者

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今天在看Vision Mobile最新一期的移動開發者報告時，一個資料挺令我驚訝的——只有24%的開發者會進行市場調研，越來越多的開發者選擇相信自己的判斷，「遠離使用者」似乎正在成為這個快時代下產品決策的主旋律。

我先說兩個故事。

2009年3月，Google首席視覺設計師Doug Bowman宣佈從Google離職，並撰寫了Goodbye,Google一文抨擊了Google資料主導產品設計的流程，其中談到了一個案例—— Google對41種藍色進行了測試，最後根據回饋資料選擇了其中的一種，而不允許設計師根據自己的判斷去做選擇，Doug Bowman認為這種方法十分的僵化。 後來我和創新工廠使用者體驗總監吳卓浩對此問題進行過交流，作為Doug Bowman在Google曾經的同事，他表示，對於這個案例，他更認同Google的做法——Google的產品服務的是數以億計的使用者， 他們在不同的環境下使用著不同的螢幕、作業系統和瀏覽器，Doug Bowman眼中最好藍色效果對於他們中許多人而言並不使用，只用通過測試資料，才能找到最普遍合適的顏色。

第二個故事也是關於Google的，前段時間，Google宣佈即將關閉Google Reader後，一部人聲稱Google精神缺失，開始「拋棄使用者」，原因是他還是Google Reader的重度消費者。 但實際上結果恰恰相反，應該說是由於大部分使用者拋棄了Google Reader才導致Google的這一決定：在Google宣佈這一決定後，許多使用者選擇將RSS源導入其他的產品之中，美味愛讀就將導入的資料進行了對比，發現有約 83% 的源頭自 2010 年就已經不再更新，甚至已經有約 24% 的源頭永久失效。 那些人們所留戀、經過精心整理的 RSS 清單，已是一個巨大而荒涼的墳場——這才導致了Google對Google Reader痛下殺手。

從上面兩個故事中我們可以看出，使用者調研在產品設計中依然佔有十分重要的地位，因為一個互聯網從業者，幾乎永遠無法變成一個通用領域的典型使用者。

例如他們在說自己在移動端從來不用瀏覽器進行某些操作時，沒看到通過移動瀏覽器閱讀新聞的使用者比例已經超過移動應用，而使用搜尋引擎進入網頁的比例一直在80%以上;再例如，他們說自己已經好幾年不看電視時， 就把2012年單年出貨量已破5000萬的智慧電視市場拋在了腦後......

當然，這並不意味著資料是驅動產品的唯一標準，只不過它能從一個相對客觀的角度為你的產品設計提供參考，實際上，我們應該從定性和定量兩個角度進行考量。

先說定性，我認為這種方式非常適合用在產品初期，尤其是對那些沒有足夠的使用者量去進行資料調研的團隊而言。 最簡單的方式就是選取少量你產品的目標使用者，讓他們來使用產品或進行調查問答，觀察他們的反映、聽取他們的回饋。 需要注意的是，任何問題都應該是簡潔、細化和可答的。

而在定量分析中，除了市場資料外，在產品設計時最常使用到的是A/B測試和1/100測試。 A/B測試就是將一個產品的兩個或幾個並行方案分別部署給不同的使用者，根據他們的回饋來決定最好的那一個。 在A/B測試中，每個方案之間只能存在一個單一的變數，否則無法進行判斷，其中包括時間上的一致性——幾個方案需要同時進行。 1/100測試則是將產品的另一個版本部署給少部分使用者使用(往往是核心最核心的使用者)，再根據回饋反覆運算並擴散開來，相較于A/B測試，1/100測試的反覆運算速度更快，也更適合初創團隊使用，不過從效果上來看A/B測試還是更為直觀。

可以看出，無論是A/B測試還是1/100測試，都需要較大的使用者量作為基礎，對初創公司而言，這似乎有些困難，不過好在現在有各種大型的測試平臺能夠説明你實現這一點。 當然，除了測試外，現在也有很多的統計平臺和分析平臺能夠為你的產品提供資料參考。 而對於如何把握和衡量定性與定量之間的平衡的問題，我在之後將會邀請一些創業者分享詳細的案例來闡述，也歡迎各位參與討論。

最後，我想說明的是，別把自己當作典型使用者並不等於你需要那些典型使用者去告訴你怎麼做，而是根據他們的回饋決定你去怎麼做，就像可用性專家Jakob Nielsen說的那樣——Don’t listen to users，watch users work。

注：圖片來自網路