产品避坑指南之避开视网膜效应与海马效应的坑

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产品经理们,你们是否曾在需求调研中掉入认知陷阱?视网膜效应和海马效应是两大隐形敌人,让你误判用户需求。本文将揭秘这两个心理学效应如何影响产品决策,并提供实用的规避策略。

近期闲暇之余阅读心理学相关的资料时发现了两个有趣的效应,视网膜效应和海马效应,结合日常工作,这两个心理学效应似乎会经常性的对工作有些许影响,回顾和思索了一下之前工作中踩过的坑,有几个就是因为自己的惯性思维,让自己踩了坑。对此,在产品工作这么多年的过程中,做了个小小的总结。

做产品这几年,越来越觉得需求调研根本不是单纯的收集信息那么简单,核心其实是跟自己的认知偏差死磕。尤其是视网膜效应和海马效应,这俩看不见的坑,我踩过的雷没有十次也有八次——明明问卷填了一大堆,访谈也聊了不少用户,最后做出来的功能还是没人用,回头复盘才发现,从一开始就被自己的眼睛和记忆骗了。这真不是能力问题,是大脑天生的认知惯性在作祟,关键得有实打实的办法跳出这个惯性,而不是光喊要客观的空口号。

很多人可能都没有听过这两个效应的名字,但是实际上日常工作中经常遇到,也会表现得特别具体,说白了就是看不准和记不清的问题,跟产品经理的核心目的就是帮用户(或者甲方)解决问题完全背道而驰。

首先,视网膜效应的本质就是自己拥有一样东西或者特征的时候,就会习惯性地比平常人更加注意到别人是否也有这个东西。也就是大脑在选择性偷懒——你越盯着一个想法不放,就越觉得到处都是支持这个想法的证据,那些更关键的信息反而被自动过滤了。这其实就是咱们常说的确认偏误,本质上是用自己的认知预设,替代了用户的真实痛点或者真实需求。这种偏差在数据产品调研中尤为隐蔽,往往会让产品经理陷入功能导向的误区,忽略用户的核心诉求,反而执着于行业常见功能或自我认可的优化方向,导致调研变成验证自我想法的过程而非发现用户需求的探索。

海马效应是指个体对首次经历的场景、人物或事件产生强烈”似曾相识”感的心理现象,又称既视感或即视现象。用人话说就是这玩意我好像见过,在需求调研里,它的坑在于记忆混——把之前做其他产品的经验、竞品的功能,甚至自己用产品的习惯,误当成当下用户的真实需求。这种情况在数据产品经理的工作中尤其明显,数据产品的用户分层明显,B端与C端、专业数据人员与业务用户的需求差异极大,这种偏差容易导致经验的盲目迁移,将某类用户的需求想当然地套用到另一类用户身上,且由于是大脑无意识的记忆重构,其隐蔽性远超视网膜效应,往往在功能上线后出现大量投诉才会暴露。

避开这两个陷阱,核心在于贯穿调研全流程的打破预设、客观记录、多方校验,无需复杂工具,只需在每个环节落实具体动作。调研前的关键是清空预设,先梳理所有自我判断,针对每个想法提出反问题,主动寻找否定自身观点的可能性;同时设计中立的问卷与探索性访谈提纲,避免倾向性词汇,设置中立选项,用开放性问题引导用户表达真实感受,而非验证预设答案。

调研过程中需坚守客观记录者的定位,访谈时除必要引导外不发表个人观点,对所有反馈一视同仁,尤其重视与自我预设相悖的声音。记录时不仅要留存用户原话,还要标注语气、表情及操作细节,用不同标识区分用户真实表达与自我猜测,避免后续将主观推断误判为用户需求。数据产品的需求往往隐含在具体操作场景中,细节记录能帮助精准捕捉核心痛点。

调研后的核心是去伪存真,先全面分析全量数据,不刻意筛选支持自我观点的样本,重视用户需求的分层与前提条件,明确基础体验与新增功能的优先级;同时引入多方视角评审,对接客服(掌握高频投诉)、数据分析师(判断技术可行性)、客户成功经理(了解核心用户场景)等角色,要求每人提出至少一个反对意见,通过跨角色讨论打破认知局限,平衡用户体验与技术落地性。

长期来看,避开偏差更依赖反惯性的思维习惯。一方面要多走进用户的实际工作场景,实地观察用户使用数据产品的流程与痛点,而非仅依赖问卷与访谈的间接信息,场景化观察能发现用户无法清晰表达的隐性需求;另一方面要建立偏差复盘机制,每次功能上线后,针对性反思是否因视网膜效应忽略核心痛点、是否因海马效应盲目迁移经验、是否因选择性记录导致结论失真,将复盘结论沉淀为后续调研的避坑指南。

其实这两种偏差并非不可规避,它们只是大脑的正常认知惯性。作为产品经理,无需追求完全消除惯性,只需在调研全流程保持清醒的自我认知,用具体方法对抗预设与经验的干扰。核心原则始终是:调研前扔掉自我判断,调研中坚守客观记录,调研后依赖多方校验。长期坚持下来,对需求的判断会愈发精准,产品也能真正回归帮用户高效解决问题的核心,而非沦为功能的堆砌。若需进一步落地,可将这些方法整理为数据产品调研偏差规避清单,调研时对照检查,提升避坑效率。

本文由 @木头打酱油 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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