导语 用研是业务和用户之间的桥梁，但用户的语言和业务的语言是不同的；专业的用户研究需要将业务思考的问题转化为用户可以接受、或者从用户视角出发可以理解的问题，让用户表达出在用户视角有意义的观点，再由我们自己转换为对业务有意义的洞察。这个过程就要求我们在用研过程中，从逻辑、视角、体验和表达上进行转换，进入用户的生活中，从用户视角提问，让用户能回答、好回答、愿意真诚回答、且答出来对业务有意义。
笔者有一次去餐厅吃饭，边上一桌有个小女孩，她在喝汤，喝了一口大叫：“妈妈，这汤真烫！”
妈妈问了一句：“有多烫？”
小女孩就张开双臂，看似在比划一个很大的东西：“有这么烫！”
为什么要提这件事呢？其实这一小段对话和表演揭示了人类生活中一个常见的、但很少被大家思考的问题：人类很难精准表达和丈量自己的感受。比如“烫”这个感觉，中文就没有“烫度”这个东西。即使对成年人来说，想要表达烫，也只能用“好烫”、“很烫”、“太烫了”、或者“啊啊啊啦啦啦呼呼呼”的方式来表达。我们很难精准地度量到底有多烫，或者说出“这是50度烫”、“70度烫”、“100度烫”这样的数值，在不是特别极端的状态下，他人也很难根据我们的表现量化我们的感受。更何况还有“我觉得烫/辣/疼/难吃，你觉得不烫/不辣/不疼/好吃”的人与人之间的差异。因此，体验的度量是一个非常有技术含量事情，这也是用户研究和心理学研究中的核心问题。
有了这个铺垫，再来考虑一下本文的标题：“你有多爱我？”为什么不是一个好问题？有过实际感情生活经验的人大概都知道，这是一个很难回答的问题，它究竟难在哪，我们从专业研究的角度做个技术分析：
1、爱的程度无法使用工具测量
用仪器测量是我们常见的度量方式，熟练的测量者也可以用肉眼观察和计数，但“爱”是一种你脑中时有时无的情感，它无法被丈量和观察。汗腺分泌、瞳孔大小、心跳频率等生理反应，又离“爱”这个主观的、相对高级的认知有一定距离——看到美女帅哥会心跳加速，但不代表我爱 TA。所以首先，我们排除了客观测量方式。
（即使有了这么专业的脑电设备，我们依然说不清爱）
2、主观量表太容易造假——信度低
“从1分到10分打个分”是我们常见的体验度量方式，但具体在“你有多爱我”这里也是很难应用的。比如我对女朋友说“10分”，这意味着我的感情体验是完美的，但从哲学上讲，大多数人在有限的人生和体验很难参悟什么是“完美的爱情”，可能我们一辈子也不会懂，这个10分就显得过于自信、不够公允或普世；同时10分也意味着我认为当前的感情没有任何问题需要解决，两个人没有需要进步和改变的事情，这在绝大多数感情中也不符合实际情况，因此10分显然也不是个真诚的回答。但是如果我回答8分，那么显然就会有个后续问题——“剩下的2分去哪了？”或者更令人尴尬的“你为什么还有2分不够爱我？”这就意味着接下来会围绕“8分的意义是什么”产生更多沟通、解释、甚至冲突和对抗。为了避免麻烦，回答者有强烈的动机回答10分。
这也是我们在很多体验量表中发现用户回答10分的比例畸高的原因。用户懒得想、怕麻烦。
3、评分的意义需要通过对比参照来解读
在实际用研中，如果我们让用户打分，多数情况下我们还需要再让用户去打几个别的分数，比如打分支付宝的同时最好再评价一下微信支付和云闪付，这样数据之间有个对比和参照，否则孤零零放一个8分，谁也不清楚它是高是低，是做得好还是不好（这里也可以和历史得分比较）。这也就是说，在丈量一个体验时，我们往往是有个基准值的，好与不好，我们会基于自己丰富的生活经验进行对比。在大规模的统计对比中，排除掉个体之间的随机差异，如果微信支付的体验得分就是比支付宝高1分，那我们可以说微信支付体验的确好。虽然我们仍然说不清楚8分或9分到底有什么意义，但我们知道“我比你高”，这就是个可喜可贺的结果。
但在“你有多爱我”这个场景中，你该拿谁对比呢？如果我是第一次谈恋爱，当自身没有一个很好的参照物时，只能通过对比闺蜜和朋友讲述的故事，网上大家写出来秀出来的经历，电视剧里王子和公主的美梦或者渣女渣男之间的事故，等等，这会造成很多参照物偏差，因为往往你对比的是极端案例和一些典型的、戏剧性的、偶然发生的案例，比如因为“别人都xxxx，你为什么不xxxx”而争吵，这里的“别人都xxxx”往往是缺乏统计依据的。
那么如果我谈了好几次恋爱了，我会将现任与前任做个系统性对比打分吗？我这样打分是想对现任做什么呢？勉励她改正缺点不要走前任的老路？我一定是疯了！当着现任的面与前任作对比，在实际情况下不可能客观，只可能说些好听的，那这就又回到了问题2，打分的信度低。同理，也不可能和“我妈”作对比——经典的“我和你妈掉水里你先救谁”问题。
总而言之，在大多数情况下（考虑到大多数人的沟通能力），在“你有多爱我”的场景下通过对比参照来回答问题都不是个好方法。
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4、选取哪个数据进行分析，对解决业务当前问题有意义？
做业务分析时，可以收集和统计的数据（广义上的）有很多，做调研前往往需要判断，业务关切的问题需要通过哪种数据来了解。是进行埋点搜集用户的行为数据？还是做访谈/问卷调查搜集用户的主观态度？如果一项数据是连续的，决策依据应该是平均数、众数、Max、Min、初始值、当下值、方差、一阶导数……？这些是需要结合业务具体问题，或者业务的价值观，在策划研究之前就想清楚的。如果一个问题通过埋点或者 A/B test 或者可用性测试就能解决，那么或许根本就不需要问用户问题搜集主观回答。
如前文所述，爱是一种时有时无、时高时低的感觉，吵架的时候感受很糟糕，这是体验的最低值，很多人在这个节点下就分手了，这就是用体验最低值做决策；但也有很多人吵架分手第二天就复合了，这可能就是考虑到平时的均值、众数、或者最高值还不错，做长期决策不应该过分依赖最低值；也有些关系的建立，是平时对这人没感觉，突然发生一件事对他好感大增，这可能就是最高值在起作用。这些例子说明，用研在帮助业务决策时，需要搞清楚业务的价值观和决策点，业务看重什么样的用户体验。了解业务的价值观和决策点，才能决定我们去衡量什么数值、在什么地方/时间去衡量、做怎样的统计分析。而当业务仅仅问出“用户体验怎么样”时，我们实际上并不知道业务想解决什么问题，该用怎么样的方式去测量用户体验。
所以，在“你有多爱我”这个场景中，我们需要问的问题是，当问出“你有多爱我”时，你想要解决什么问题？
这里我们要先谈一下用户研究的意义。作为用户研究员，一线业务常常会提出“我想做一个用户洞察”或者“能不能做个用户画像”这种比较模糊的需求，这时我们常常会问业务到底遇到了什么具体的业务问题，是产品设计上遇到了问题、运营活动没有达到预期、还是有了新产品方案不知道用户接受不接受/喜欢不喜欢？有的时候会发现一些业务并没有想明白自己的问题在哪，为了做用研而做用研，这个我们是不提倡的。我理解的用户研究，是为了解决一个业务问题，通过设计一个用户与我们共同参与的研究工程，了解用户在一些具体情境下的想法和行为，最终为业务决策提供用户侧的依据。
这里有几个重点：
1. 要有业务问题，研究要有目标，要有的放矢；
2. 用户的产出取决于研究员的能力和经验，不同人做研究会有不同的解读；
3. 研究是一个工程，需要有系统性的设计，需要投入资源，需要好用的工具，需要数据，会存在误差，会存在理论上可行但实际上做不到的工程难题，会需要不同干系人之间的妥协；
4. 用户的想法和行为包括他们的预期、认知、感受、态度、情绪、反映反馈、解决方案、习惯养成等，他们大多是主观的，用户自身也不能完全理解，需要我们通过工程设计去构建和解读；
5. 业务决策要重视用户侧的依据，如果这个业务该怎么做完全不需要考虑用户，那么也没有必要做用研。
那么，当我们面对“你有多爱我”时，明知这不是一个好问题，该怎么调整为一个合适的问题呢？换句话说，“你有多爱我”背后有怎样的业务问题呢？以下举几个典型例子，以及通过用研应对的方案。
1. 没有具体的业务需求，只是想听一点浪漫的话。
应对方案：说浪漫的话。
注意这里考验的是你的语文能力/讲故事的能力，和实际业务情况无关。很多人可以通过高超的语文能力通过“你有多爱我”的难关，但语文能力和爱不爱、是不是渣男没有关系，用专业词汇讲叫“调研没有效度”，但它很多时候可以令人满意。
这种研究其实做起来最简单、最省事，它也不会提出什么新的问题，于是大家在互相吹捧中各自走上了人生巅峰。
2. 真的关心用户体验，想知道你在这段感情中是否开心。
两个人的感情是很私人的事，很多事只发生在你们二人的观察和交互中，外人说不清楚，或者偶尔只观察一两个节点也是搞不清楚的，真实的长期的情况是怎样的，只有你们自己知道。因此，想要搞清楚用户长期的真实体验，只能频繁观察和埋点，总结数据，不断确认用户意图。具体在爱情上，你需要长期观察对方在具体场景中是否开心、与你的交互频率、主动向你提出需求的频率、接受你合理不合理需求时的态度和反应，等等……这些事，在没有一个全知全能的“老天爷”的情况下，只能你们自己通过长期观察来总结和互相改进了。
在实际工作中，用户研究员虽然没法和用户一直生活在一起，但可以尽可能地走到用户的生活场景中，这样也能部分还原他在场景中的一些真实感受，进行换位思考。但同时，用户研究员的能力和精力都是有限的，我们只能在短时间内进入某个具体且有限的场景，了解用户的所作所为所思所想，而很难完全还原一个用户的全部生活和行为逻辑。这也就要求，研究之前一定要确定具体的研究场景是什么、具体的问题到底是什么。毕竟，你解决朋友感情问题的方式，不能是完全代替TA成为男朋友/女朋友，对吧？
3. 做业务长期规划——“我们有没有未来？”
首先需要明白的是，“爱不爱”和“有没有未来”是两个问题。如果关心有没有未来，就应该去问与未来决策相关的问题，比如“你现在有哪些计划？”、“你做了哪些准备？”、“你感到有哪些困难？”、“你父母怎么看待我们两个人？”等等。“你有多爱我”和未来虽然有一些关系，但不直接。
另外需要明确的是，用户对于未来的预期，是基于当下的体验和态度的，因此我们也只能通过用户当下的体验和态度，来推测用户未来的行为（也因此上面举例的问题都是关于当下的可以观察和知晓的事，而很少直接问未来）。如果你直接问用户未来会不会继续使用产品，用户多半还是会说些你爱听的。
4. 希望了解竞争态势（用户对竞品的心智态度如何）
直接询问大概率无法达到真实可信的结果。就算用户真诚回答“我和她什么都没有”，你的怀疑可能也无法打消。此时应求助中立第三方进行观察和调研。
5. 某个新产品/运营活动似乎未达预期，是什么原因？（比如“上次给TA买的礼物TA好像没什么反应，是不是不爱我了？”）
针对这项新产品/运营活动的用户认知和体验有针对性地调研，就事论事，不要大而化之。比如“上次给你买的护手霜，有用到吗？”
6. 用户行为异常，希望了解异常原因
建议及时、直接地还原当时场景，通过开放问题，了解用户的生活故事和行为逻辑。
开放问题是指，问：“今天你说了XXXX，当时是什么意思？”
而不是问“今天你说了XXXX，是不是对我有意见，不爱我了？”
尽量不要用你的行为逻辑去套用户的行为逻辑，人和人是不同的。
（将每次用户访谈当做大开眼界的机会，而不是验证自己的逻辑和猜想，这样会比较有收获）
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以上就是一个用户研究员在帮助业务解决实际问题时会用到的一些破题思路，这些思路可以应用到很多场景，小到问卷设计、大到人群洞察的研究计划设计都可以参考，希望对大家了解用户体验和用户研究有所帮助。当然，用户研究是非常具体且细致的工作，本文也只是简单介绍了一些原则性的思路，如果你真的需要很专业的研究，还是要把专业的事交给专业的人来做。
顺便说，当你真的遇到 “你有多爱我” 这个问题时，建议先说浪漫的话，然后再分析业务问题。
本篇文章来源于微信公众号: 腾讯CDC体验设计
