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  • 网易云音乐产品负责人:如何做好用户研究的?(上)

    adinnet/2017-12-13 10:27/用户研究

    做了七年产品经理,我每天仍在做的一件事是什么?

    那就是日复一日、年复一年的了解用户。互联网让所有的产品、品牌与用户的距离都史无前例的近了,这让懂得用户需求的公司飞速发展,而让与用户脱轨的公司迅速被淘汰。产品经理将对用户需求的理解与大脑中的商业创意连接起来,创造出具有用户价值和商业价值的产品,因此了解用户是重中之重。

    这个时代变化速度飞快,不断有新的文化、群体出现,仅仅一两年自己可能就要落伍。我在网易校园招聘与应届毕业生交流时,常有强烈的代沟感,他们中间流行什么?他们怎么理解互联网?这些疑问萦绕在头,迫使我去深入理解他们的想法。虽然很残酷,但这个行业永远都是年轻人的世界,优秀创业者的年龄越来越小,所以我们除了每天持续的了解用户,哪里还有别的办法?

    电子音乐为什么快速的流行起来了?

    在网易云音乐里的的电子音乐评论区里,经常可以看到「抖腿党、滚键盘党」,似乎已经形成了一种亚文化。此外,还有「tobu神教、A神」等等看不明白的词,电子乐粉丝们在对它们顶礼膜拜。作为一个快30岁的产品经理,如何才能理解粉丝们的行为?

    生于80年代的我,在初中时开始接触流行音乐,开始对香港的明星着迷:Beyond、张国荣、陈奕迅……他们是80后们共同的喜好。进入高中之后,在女朋友的影响下开始接触摇滚、金属,对欧美音乐的喜欢一发不可收拾,至今更爱的乐队Guns N’ Roses、Nightwish就是在那时候着迷。之后音乐口味就固定下来,很少再去尝试别的风格。

    在去研究电子音乐粉丝之前,我和很多人一样,把电子和DJ、土嗨联系在了一起,本能的讨厌那种在迪厅里旋律很low、歌词更low的音乐。这是人的天性,天生的自我防御机制。但网易云音乐用户热爱分享的特性,让我发现电子音乐的流行速度越来越快,电子歌单播放量常常轻松破十万,歌单下面的讨论也很热烈。

    电子音乐的达人格外活跃,平均每天使用频次远高于整体用户平均水平。我感觉有必要去研究他们,电子很可能像80年代的摇滚一样,影响一代人。

    为了让自己更了解这群关键的用户,我没有让公司的用研团队来支持,而是自己去开展用户研究。我观察粉丝们在电子乐下面的评论,开始了解什么是EDM、House。还发现了电子乐的流行,和竞技游戏视频以及直播有很大的关系,这和当年网吧的CS让很多人认识了Nightwish、网游的帮战指挥战让很多人知道了张杰的《着魔》类似。我和电子达人们聊了很多天,问他们是从什么时候开始接触电子音乐?怎么接触到的?为什么会喜欢上?平时哪里去找好听的电子音乐?和同好们在哪里交流等等。由此发现:

    • 电子粉丝们是很鄙视土嗨的,首当其冲是「电音之王」王绎龙。

    • 电子粉丝们非常关注全球百大DJ排行榜,在中国更著名的电子艺人有Avicii、Tiësto、Tobu等。

    • 在中国的流行是从一个个小圈子开始的,都是年轻人,很多游戏群体是更初传播开始的种子用户。

    • 更高阶的用户,会将电子音乐、太空和科幻电影联系在一起,他们会更偏爱带一些迷幻的风格。

    • 更加硬核的玩家,开始集合在一起成为普及、创作电子音乐的团体。

    • 中国第一首电子音乐,其实是86版西游记的主题曲。向许镜清老先生致敬。

    这是在2014年下半年网易云音乐从意见领袖走向大众用户时期,我对电子音乐粉丝做的研究。尽管当时在各个音乐排行榜上,Top 10里看不见电子乐,但我们仍根据研究结果判断电子乐是未来。我们不遗余力的鼓励电子音乐达人们做歌单、做电台、在首页上进行推广、和国内的电子音乐推广团体进行合作,并将电子风格排到了仅次于流行、摇滚、民谣之后。于是,国内的电子音乐爱好者大部分都来到了网易云音乐,在这里形成了一个很好的社区氛围,电子风格相关的歌单、评论、达人数量,都成为国内音乐平台更多的,而那时,网易云音乐才刚上线一年半。

    当2015年《Fade》在国内突然火起来的时候,我知道我们的判断是正确的了。时至今日,它在网易云音乐热歌榜上仍占据Top 3,评论数更是达到了惊人的14万,知乎的用户对这个现象也有讨论:如何看待网易云音乐歌曲Fade在短短一个月内破十万评论?引用某知乎用户的典型回答:刚开始觉得电音是土嗨,一入云村才发现真正的电音根本就是炫酷又高大上好吗!很能够代表大众用户的心声。

    作为产品经理,我对音乐的理解并不专业,但一定要亲力亲为的去研究用户、理解他们,要拿到第一手的资料。只有深入理解了用户,才能作出准确而迅速的判断,电子音乐从小众人群走到今天街头店面的背景音乐都是《Fade》的流行度,只有短短的一两年时间,网易云音乐抓住这期间的机会获取大量活跃用户,这是与研究用户密不可分的。

    在《Fade》流行之后,我又发现了一个现象:高逼格的电子音乐粉丝,会有看不惯这类大众流行现象的心理,他们会说出更专业的电子乐分类词汇、还不流行的电子艺人,以让大众用户们知难而退。而这个现象,与以前《中国好声音》里选手演唱某首歌,导致这首歌很多人围观,原本更初的粉丝则与新来的人争吵,是同样的道理。此所谓鄙视链。

    为什么一定要亲力亲为的研究用户?

    在移动互联网到来之前,产品规划、开发的节奏还是以季度来计算,而现在已经是以周来计。传统的用研团队投入资源去做,即便是简化流程匹配移动互联网的速度,往往也需要一个月拿到用户研究的结果。从时间这个客观条件上,已经不允许产品经理每次都向用研提需求然后直接拿结果这样的工作模式了。对于要求快速的用户研究,产品经理必须亲力亲为。

    移动互联网的产品决策时间相比几年前更短,如果产品经理平时没有积累对用户足够的了解,临时抱佛脚就和赌博一样。理解用户非一日之功,就如同高僧打坐参禅一样,每天的积累都让产品经理的功力更深,久而久之就是在职场的核心竞争力。

    更忌讳的是产品经理只了解自己熟悉领域的用户,而对其他用户群视而不见。互联网从业者大部分都是25到35岁的城市白领,对小学生、中学生、老人、蓝领,对二次元、娱乐时尚圈、城乡结合部的流行文化等等可能都不了解,如果不亲力亲为,很难让自己体会到大众用户的需求。

    传统的用户研究方法现在如何运用?

    互联网的用户研究方法,得益于2000年前后Nielsen Norman Group大力推广的以用户为中心(UCD)的设计方法,我们今天所提到的UX、UE等词,都是自那时候而起。Nielsen Norman Group是由Donald Norman和Jakob Nielsen创立的,前者是《设计心理学》、《情感化设计》的作者,这两本书基本上是互联网产品经理、设计师必读书目。

    以用户为中心的设计方法在中国的影响非常大。在此之前,国内关于用户研究、产品经理、交互设计、UI设计的职责定义都有些傻傻分不清楚。这个方法在中国的传播,可谓是给互联网人洗了一遍脑,大家对UX和UE两个词语的涵义区分都会争论好久,时至今日知乎上一定还可以看到这类问题。那段时间(2008-2009年)刚好是我大学即将毕业刚刚接触互联网的时候,对我而言一下子接触到这么多新鲜的概念,简直就像电影《黄金时代》里描绘的:那一天我二十一岁,在我一生的黄金时代,我有好多奢望。

    另外一本同样奠定UCD设计方法地位的书是《用户体验的要素》,作者是Garrett · J.J。这本书在国内的影响力甚至可以说超过了《设计心理学》。从它面世起已经8年了,我依然能在产品经理面试题中经常看到应聘者引用这本书的方法。即,在战略层、范围层、结构层、框架层、表现层五个要素上分析产品。还记得UCDChina这个网站吗,虽然已经消失在网络上,但它曾经不遗余力的在国内推广以用户为中心的设计思想,多少人因它而走向了互联网UE相关的岗位,向它致敬。

    互联网发展实在太快,UCD概念的发展不到二十年时间,Nielsen Norman Group倡导的用户研究方法就已经不在互联网的中心舞台,用户研究这个岗位的热门程度也逐年下降。传统的方法和执行方式已经不适应越来越快的互联网节奏,无论是让公司内部的用户研究团队做大规模的研究,还是让咨询、调研公司代为执行,它的执行效率和性价比都已经逐渐跟不上新的研究方式。

    总而言之,对于产品团队,每个人都应该具有用户研究的能力,每一天观察产品数据的变化、阅读用户在线反馈、在微博等社交媒体上搜索关键字观察用户关于产品的言论、不停的和用户交流等等。

    但传统经典的方法依然是了解用户的必经途径,是产品经理必须要去掌握的,也只有产品经理主导用户研究,才能让用户研究带来更大的价值。

    因为:产品经理、设计师、程序员是战斗在一线的人,产品经理是更了解产品的人。而用户研究员是辅助角色,就像打Dota游戏,有人主攻,有人辅助。用户研究员对产品业务、市场情况的了解不及产品经理,而用户研究的首要前提就是要了解产品和市场,需要对业务的核心诉求了如指掌,才能筛选到合适的用户去研究,才能问出合适的问题。因此,除了用户研究员自身需要懂产品、懂业务、懂设计之外,更要求产品经理懂用户研究、掌握研究方法。

    用户研究部门在互联网公司中往往属于公共资源,有时会因为架构调整、资源调配、人员变动而跟不上产品的节奏。从宏观的架构角度上讲,只有产品经理掌握主导用户研究,才能避免遇到突然资源不足的情况。在实际工作中,尤其是产品发展初期,产品经理可能有很多项需要做用户研究的需求,如果自己不掌握方法,那全部都依赖于用研人员,结果就是贻误战机。如果能掌握方法,则可以和用研人员合理分工,大大提高工作效率,快速拿到结果。

    常见的用户研究方法分为定性和定量两类,并不复杂,初步掌握上手易,而长期实践积累难。主要包含以下几种:

    深访:用大白话说就是找典型目标用户聊天。切勿小看这个陪聊的事情,它是产品经理了解用户到更佳途径,没有之一。做访谈需要与用户建立交流,更重要的就是要有共情、共鸣、共话题。访谈音乐产品,你不能只知道陈奕迅周杰伦,而不知道新裤子二手玫瑰谢天笑,否则你将无法与非主流音乐爱好者取得共鸣;访谈拍照爱好者,你不能没用过Nice/In/Instagram/Tumblr/Faceu,否则你压根不知道现在流行的姿势、贴纸是什么;访谈贴吧用户,你不能不知道EXO、TFboys、帝吧魔兽吧各种爆吧,否则你不能体会群体狂欢的快感。

    编者注:与用户交流其实非常考验每一位研究者的沟通技巧。如何获取用户真实的情感态度,这篇好文或许能给你答案→ 《从“一问一答”到“听讲故事”的用户访谈技巧》

    焦点小组:由一名主持人和一组用户(通常不超过8个)在一个主题下进行的自由访谈。相比于对一名用户深访,焦点小组的优势就是在于能一次性拿到更多类型用户的信息,而用户之间的意见的碰撞,有时候也能产生更多的价值。当然这也是双刃剑,在任何一个群体里都没有办法忽视成员之间的影响,焦点小组更可能让用户说的是「假话」:为了面子、为了与别人一样、为了隐私而将自己的真实想法隐藏。因此主持人需要在暗中控制小组,让每个成员都能真实的发表自己的意见。

    此外,还有问卷调查、可用性测试、留置研究等。问卷调查顾名思义,是一种定量研究。可用性测试则是让用户实际使用产品或demo,观察用户在使用过程中遇到的障碍,由此来发现产品可能存在的问题并提出改进意见。留置研究和可用性测试的区别在于,可用性测试是让用户现场段时间内进行,而留置研究则是让用户在实际场景里长时间的使用,用户在此过程中记录自己的使用感受、回答调研问题等,对产品的体验会更加完善与真实。

    更终这些方法,是为了形成用户画像,让产品经理脑海里对目标用户有非常具象和清晰的认识:有哪些用户群?他们各自是什么样的人?在各种产品功能面前会是什么样的反应?

    在遇到不同的研究用户场景时,可以选用不同的研究方法(组合)。下面这些你会如何选择?

    • 想知道用户对于网易云音乐私人FM的满意度?

    • 想知道用户上手产品过程有哪些不爽?

    • 想知道大学生对小额贷款怎么看?

    • 想知道女性对轻奢商品的价格的态度?

    • 想知道A股操盘手如何看待雪球App?

    方法虽然并不复杂,但理解用户、挖掘用户需求毕竟是产品设计过程中更难的一件事情。其中的难点就在于怎么样才能尽可能接近用户真实的想法?在用户研究时有三个关键因素需要去考虑:

    • 用户是否是典型的目标用户?

    • 挖掘到的信息是否是用户真实的想法?

    • 用户研究的结论怎么应用到产品设计中?

    怎样判断研究对象是不是一个典型的目标用户?

    在网易云音乐研究热爱音乐的用户群时,我们会给目标用户做一些定义,例如:

    • 经常使用音乐App听音乐,一周至少两三天。

    • 有自己独特的音乐喜好,除了大众流行音乐之外还喜欢别的。

    • 对自己喜欢的风格、艺人有一定的了解。

    在招募用户时,为了判断他们是否是我们想要的目标用户,我们会要求查看用户的手机,看看他使用的音乐App的情况,比如他的听歌记录、他收藏的音乐的类型、他的帐号注册时间,因为记录和数据不会说谎。我曾经碰到声称自己是资深欧美音乐爱好者的用户,但是我查看他的手机中的听歌记录时,发现才不过听了100多首,而且多是华语流行ktv风格。

    当要研究的目标用户群越是细分,定义越是清晰的时候,就越发要注意鉴别调研对象的真伪,一旦源头出现偏差,整场调研会付诸东流。例如你研究一个韩国狂热粉丝群体,如果调研对象并不是一个很疯狂的饭,只是一个舔屏党,在调研过程中他所反馈出来的信息就没有多大用处,甚至会误导你对真粉丝群体心理和行为的理解。

    怎样判断用户提供的信息是不是他的真实想法?

    这取决于调研人员所用的方法和自身的经验。本质上这是沟通的技巧,包含两个方面:一方面是引导用户尽可能多的、深入的表达自己的想法;另一方面是结合上下文,用自己的逻辑分析用户真正想表达的意思。

    仍旧以粉丝群的研究为例。我们去三线城市研究许嵩的粉丝,用户提供的信息如下:

    • 她是一个资深许嵩粉丝,喜欢了五六年了。

    • 她买过许嵩的实体专辑,从第一张起就买。

    • 她参加过许嵩的歌友会、演出。

    • 她加入了粉丝QQ群。

    • 她买过许嵩相关的周边产品。

    我们针对用户提供的每一点信息,做了深入访谈,在一系列的细致问题之后我们发现这位用户:

    • 她喜欢许嵩更开始是因为她的同学。她同学是个非常狂热的粉丝,很多人在她的影响下开始喜欢许嵩的音乐,甚至是父母。但她自己更多是喜欢许嵩的音乐,多于对许嵩本身的喜爱,觉得他的音乐特立独行,他的音乐之路有一种积极向上的精神,能够激励自己。

    • 她买实体专辑的时候,基本只买一张,很少买多张,除了有过几次送人的经历。她自己也不太了解买很多张实体专辑支持偶像的行为,她表示自己还是会考虑经济因素的。

    • 她只参加过少数几场许嵩的歌友会,都离自己居住的城市很近的地方,太远的地方不考虑。一方面因为经济因素,一方面因为家庭。去参加歌友会的时候她很激动,终于见到偶像了,也要了签名。不过没有去堵酒店,觉得那很不礼貌。

    • 她在QQ群中很少发言,会单独和几个熟悉的群友单独聊天。QQ群主要用来接收重要的信息,例如什么时候出新专辑、什么时候演出、什么时候上通告节目,还有大家一起去刷榜等等。

    • 她买过许嵩的钥匙扣等小玩意儿,10块钱左右,在地摊小贩那买的。她并不介意这些周边不是官方授权的,买的时候开心,拿在身边用的时候也开心。

    对比上下两段用户表达的基本信息和深入详细的信息,很容易发现区别。用户真实的情况是一个喜欢许嵩多年的粉丝,但还不是一个狂热粉丝,喜欢偶像更多满足自己在音乐、成长上的需要,而不是为偶像奉献(狂热粉丝的奉献精神占比很大)。而她之所以没有进一步成为狂热粉丝,和三线城市粉丝群体整体的氛围有关,一二线城市更多接触偶像、更多接触核心粉丝团,能让用户更紧密的抱团。而这些文化传递到三线城市还比较慢,尚需时日,因而粉丝更多呈现出「个体的行为」,而非「群体效应」。

    这个过程其实和招聘类似。应聘者提供一封简历,上面写了他的概要。面试官在面试过程中可以对应聘者的工作经历不断进行深入的追问,对他的回答的细节进行发散提问,如果简历上描述的是真实的,那么应聘者这时能够对答如流;如果有掺入水分,那么就会磕磕碰碰。

    所有用户研究的根本目的,都是为了希望能在产品设计中得以实践。也只有实践,才能检验研究更终的效果。但通常来说,越是概念性的研究,越难以直接形成产品设计方案;而如果是可用性测试、留置研究这样直接反映产品设计的问题的,则可以很快产生解决方案。

    概念性的研究,需要利用系统性思维,结合产品整体的思考与平衡,来形成具体的产品设计方案。

    用户研究是提炼出目标用户的真实需求,而产品设计则是产品经理在需求与产品之间做一个更优解决方案。往往概念性的研究多是产品经理自身已经有了一些点子和思路,通过研究用户来验证和判断自己的想法。

    在网易云音乐诞生之前,我用定性访谈加定量问卷的方法,研究了用户发现音乐的方式。因为我本身对书影音比较了解,所以对产品的雏形有了一些基本的思路,大致想让网易云音乐从发现音乐的方式起步。研究后发现不同用户群经常使用的发现音乐的方式虽然有异,但大体集中在以下5种。对整体用户而言依赖程度从高到低是:

    • 搜索,包括使用搜索引擎、音乐App。这是当时更主要的方式。

    • 排行榜,各种排行榜是大众用户非常依赖的,但已经没有以往权威的榜单了。

    • 看看媒体的推荐,例如电视、电台、音乐App的官方编辑。

    • 朋友间的推荐,例如微信、微博,还有现实中聊天会谈及。

    • 音乐达人的推荐,通常是微博上的一些大V。这些比较散落,没有流行开来。

    • 个性化推荐,更常见于各种web产品「随心听」,但用户满意度和使用率都很低。

    而对热爱音乐的群体,虽然搜索依然是更常用的,但朋友间的推荐占比会明显高于整体用户的水平。并且,受访用户大部分常听的音乐的数量十分有限,超过100首的都屈指可数。而在热爱音乐的群体中,超过100首的占比非常高。

    这些结论如何应用到产品设计中?

    整个过程和解数学中的应用题类似,用户研究的结论是条件之一,再加上对市场和竞争对手的分析,以及对自身产品优势和劣势的分析,来求得一个更优解,这就是系统性思维的运用。

    尽管搜索和排行榜占据了发现音乐方式的主流,但并不意味着网易云音乐应该主打这两个功能。反而,我发现了朋友间推荐、音乐达人推荐、个性化推荐的潜在机会。搜索只是一个非常基础的功能,难有大发展。相对于排行榜功能,在移动互联网时代,通过真实用户意见打造的音乐榜单不是更有魅力吗?而现有的排行榜,太多官方编辑的干预、唱片公司的合作,反而成为了广告。但我相信,用户的力量永远是更大的。

    对于用户调研的结论,让我对用户发现音乐的需求有了更清晰的认识。传统产品老化的功能,反而束缚了用户听到好音乐的机会。这不是用户研究直接反映出来的,而是通过整体产品思考,结合研究成果分析得来。


    本文转自:http://www.uisdc.com/cloud-music-user-research-top

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