訪談在用戶研究工作中的基礎性與重要性毋庸置疑，但是在實際的訪談中，出于各方面的因素，用戶很容易會把訪談的話題聊死，經常導致我們無言以對，從而無法從用戶身上獲取真實有效的信息。

本文要解決的一個問題就是：面對用戶的一些無效／寬泛／抽象的回答，如何正確的引導與追問。

什么叫做用戶把天給聊死了？

我們所從事的移動物流行業，產品的使用者為貨車司機，由于很多貨車司機的表達意愿與表達能力比較差（其實還有川普等各地方言，大中華區域遼闊真恨自己沒有多學幾門語言），非常容易把天給聊死了，比如：

用研：為什么你會使用這個軟件？
用戶：你們工作人員給我裝的／忘記了／隨便用用…

又比如：

用研：你覺得這個軟件怎么樣？
用戶：感覺不錯／不知道啊／沒想過／還行吧／額…說不上來

以上的對話情境相信大家都非常熟悉，這種現象基本上可以總結為：無法給出具體、詳細的語言反饋，從而把天給聊死了。

這種情境之下，如果研究員沒有經驗的話，就不知道如何進行下去了，可能會直接進入下一個問題。

這會造成什么結果？

我們做研究主要解決的是兩個問題：需求和用戶

需求：問題，行為，原因
用戶：屬性，場景，頻次

這個也基本上可以理解為我們大部分研究的研究目的。

而我們從用戶那邊獲取的原始信息是：Goal / Do / Think / Feel，即基于用戶目標的用戶行為、用戶觀點和用戶態度。

1 數據來源

若我們無法越過這些抽象、寬泛的回答去獲得詳細細節，則對于我們的洞察、轉化都無法產生幫助，即無法完成我們的研究目的，最后可能產出的是一些泛泛而談的觀點，一份淺訪的報告。

判斷的核心標準

那么一個回答是否具體詳細有哪些標準？

1. 所有說法都要有定義（區分形容詞和動詞）
   比如所有的形容詞，應該是有定義的，如“不錯”應該指出“到底是哪里不錯”或“解決什么問題的時候是不錯的”。

2. 所有的判斷都要有例子（區分事實和觀點）
   比如覺得“這個軟件很好”，應該有事實例子來說明自己是如何得出“軟件很好”這一結論。

3. 所有的操作都要有原因（區分結果和原因）
   比如用戶做了下載動作，應該明確用戶下載之前的動作，如動機，場景。同時應該明確下載以后的動作，如第一個行為，下載的目標。即，你從哪里來，要到哪里去，這些都是有因果關系的。

可能的原因

我們可以把用戶的知識從兩個維度進行區分：知道／不知道、說出來／沒有說出來:

2 用戶的知識

• 知道且說出來：這個維度的信息容易獲得。基本上只要你開口問，都會獲得，但是一般只是一些比較表面淺顯的內容，即通過問卷法都可以獲得一些行為及態度信息。

• 知道但不想說出來：這個維度的信息較難獲得。需要去轉移用戶的壓力和注意力，這樣才能獲得這些維度的信息。

• 不知道但是說出來：這個維度的信息較難獲得。需要用研去幫戶用戶去梳理。這個維度需要篩選謊言信息的存在。

• 不知道且說不出來：這個維度的信息最難獲得。除了幫助用戶梳理，還需要經常性使用一些投射的技術。

我們一般獲取的淺顯信息就是知道且說出來的，但是我們更多想知道是：知道但不想說出來的，不知道但是說出來，不知道且沒有說出來這三個象限的內容。

這三個象限的內容往往很容易出現前面說的“抽象而且寬泛的回答”。這里面可能有各樣的原因：

• 用戶自己沒有思考這些問題

• 用戶思考過，但是記不清楚

• 用戶思考，但是沒有理清楚邏輯

• 用戶覺得很難回答

• 用戶覺得這些問題很白癡

• 敏感信息

• 社會贊許認同方面的考慮

這些可能的原因都是可以一一對應到上圖的三個維度中。這些原因都是從用戶角度來說，而作為一名用戶研究員，應該從自己角度找問題，那么原因就變成：
訪談者沒有提出一個好的問題

解決方案

那么面對這種狀況的時候如何以正確的姿勢應對，并提出正確的問題呢？
1. 定義

用戶：我覺得這個軟件很不錯
用研：你可以詳細說說哪里不錯嗎？／解決了你什么問題讓你覺得不錯？

2. 激活

用戶：我覺得這個軟件不錯
用研：有發生什么事情讓你覺得這個軟件不錯？

3. 對比（以前／競品）

用戶：我覺得這個軟件不錯
用研：（以前）和之前沒有使用這個軟件相比，你覺得有什么變化
用研：（競品）為什么不使用某競品？

4. 缺失

用戶：我覺得這個軟件不錯
用研：如果沒有這個軟件，你會怎么做來達到自己的目標？

5. 轉移

用戶：我覺得這個軟件不錯
用研：你最好的司機朋友在使用的話，你覺得他會怎么評價這個軟件？

6. 轉述（朋友／小白）

用戶：我覺得這個軟件不錯
用研：（朋友）如果你要向一個沒用過這個軟件的朋友介紹這個軟件，你會如何介紹？
用研：（小白）假設我是一名不了解這個軟件的人，你會如何向我介紹這個軟件？

總結

訪談雖然是用戶研究中一個非常基礎的工具，但是里面坑還是很多。今天和大家介紹的是 “什么是用戶的抽象無效回答并可能造成的相應后果”，然后提出 “好的反饋的標準是什么”，最后分析可能的原因并提出相關的解決方案。

參考文獻

• 《Laddering: A ResearchInterview Technique for Uncovering Core Values》作者：Michael Hawley

• 《打破堅冰的深度訪談》作者：袁岳

• 《用戶力》作者：郝志中

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