用户研究在互联网与传统消费品行业的区别

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编辑导语:用户研究在互联网与传统消费品行业的区别还是很明显的,本篇文章作者向我们分享了其中的差异点,解释了两者的不同以及分析了两者差异的原因等,感兴趣的一起来看一下吧。

开一个系列聊聊用户研究。

互联网行业的用户研究岗位源于消费行业的用户研究,但又有许多不同之处。

一、互联网行业用户研究岗位简述

互联网行业内的用户研究主要有这几个具体方向:

  • 交互设计:可用性、易用性;
  • 产品功能:需求与痛点分析;
  • 增长运营策略:用户画像、用户分层、策略分析;
  • 战略研究:市场格局、品牌形象、机会分析;
  • 体验管理:客诉分析、体验指标监测如NPS。

从上面可以看出,用户研究的覆盖范围很广,但和其他岗位相比,用研岗位人数并不算多,这也体现了这一岗位尚不成熟的特征。个人认为互联网行业的用户研究岗位主要存在以下问题:

  1. 岗位价值难以衡量;
  2. 与其他岗位配合模式不清晰;
  3. 发展路径不清晰,岗位天花板较低。

从岗位成熟度的视角,以上问题也都可以归结为:岗位分化程度较低、专业化程度较低、标准化程度较低。

我们知道用户研究起始于快消品行业,在国际头部快消品企业以及许多消费品大厂,用户研究都是研发、营销流程中不可或缺的一环,有标准工作流程,在各个环节(研发、定价、包装、广告、产品组合等)发展出成熟的方法论。

从行业角度,消费品用户研究有着更加完善的行业生态,许多环节都有专业服务商,行业内也有着互通的人才梯队体系。

那么为什么互联网行业的用户研究岗位有以上尴尬问题?在互联网行业和消费品行业中,用户研究究竟有哪些不同?

出现这些差异的深层原因是什么?随着互联网行业的发展,用户研究岗位能否摆脱上述问题?

在这里尝试通过一系列文章给出答案,本篇先聊聊不同之处和差异原因。

二、互联网与传统消费品行业的区别

这里传统消费品是指:通过传统媒介宣传+在传统线下渠道销售的消费品。与之相对的还有以下两种模式:

  1. 围绕线上流量(电商平台,直播平台,短视频平台)打造产品的模式;
  2. 利用智能销售终端实时测品的模式,比如元气森林的智能冰柜。

后两种模式的产品研发流程和互联网产品迭代更为相似。说实话不是很了解后两种模式中用研的角色,如果有同学了解的话,欢迎分享交流(这个分类是为了本文描述方便,不是消费品通用分类哈)。

互联网与传统消费品这两个行业有着许多显而易见的差别,不过不是每个差别都会影响用户研究工作,我们首先选取部分有影响的差别简单描述一下。

1. 竞争环境不同,导致用户评价的价值不同

消费品长期处于激烈的竞争环境中,同一品类可能有十几个甚至几十个竞品同时出现在货架上。

对于用户来说,消费品选择空间大,尝试不同的品牌毫无阻碍,产品的每个小细节都有可能影响消费者的决策,因此研发过程中的各个团队都会非常关注消费者评价,在成本范围内,对于目标人群关注的因素会尽量追求极致地实现。

而互联网产品具有规模效应,头部平台往往具有显著的竞争优势,这种情况下,“让用户喜欢”就不是最重要的,重要的是扩大规模、增加营收,提升竞争力和话语权。

而用户评价与规模、营收并不总是正相关,比如某个功能用户很喜欢,但却会导致某个关键指标下降,这时用户评价好就不是必然的追求。

用户评价与业务指标之间的权衡也是团队价值观及业务竞争策略的体现。

另一方面,激烈竞争中的消费品产品更注重差异化定位,每一款产品会尽量符合一小群目标用户的独特需求,而不会试图照顾所有用户,因此往往更加注重格调、情感、生活态度方面的沟通,而这些方面很依赖用户研究。

互联网产品往往追求大多数用户的共性,每次迭代都会关注整体数据表现,较少为细分用户群做特别定制,相比来说,对用户的独特需求关注较少,对不同用户群的深度研究也就比较少。

2. 试错成本不同,导致用户研究的ROI不同

消费品做出样品的周期长,成本高,小规模试销也需要走完研发、生产、包装、定价、渠道的全流程,一旦失败代价很高,所以要求研发阶段尽量减少不确定因素,前期用户研究价值较高。

互联网产品的多数迭代周期短、成本低,AB测试的形式使得效果不好的方案影响范围有限,且只需要回滚即可基本消除影响,所以允许大量试错,对前期推演的准确度要求较低,开展用户研究的成投入产出比不高。

3. 信息结构不同,导致用研结果的权重不同

消费品购物决策发生在用户头脑中,用户在哪里看到、对比了哪些产品、关注哪些信息、如何购买,这些数据不易获得。

在宏观销售数据以外,厂家主要通过用户研究回溯消费决策流程,因此用研是重要的信息来源。

而互联网产品就不同了。从引流到登录,从浏览到对比,从支付到取消,整个过程都有详细的数据信息。

业务团队在寻找影响因素时,首先会选择成本低的线上行为数据进行分析。与用户头脑中看不见摸不着的决策过程相比,线上行为数据具有超高的易得性和准确性,数据揭示的因果关系也容易达成共识,这样的特质就提高了线上行为数据在分析中的权重。

《系统之美》书中对这一点也有表述:“在我们的文化中,数字总是令人着迷的。这让人们自然地产生了一种想法,即那些可以测量的东西要比不能测量的更为重要。你要是不信,可以先想一分钟。这可能意味着,我们认为数量比质量更重要。如果数量是某一个反馈回路的目标,那么它将成为我们关注的焦点,是我们的语言和体系的中心”。

4. 行业成熟度不同,导致岗位合作模式不同

消费品作为历史悠久、充分竞争、高度产业化的行业,在产品研发的各个环节都发展出了详细的标准化的工作方法,对于每个环节都有明确的评判标准,这个过程中品牌、研发、设计、宣传、用研各岗位也有明确分工。这样的工作方法一方面限制了个人的发挥空间,另一方面也保证了决策质量的底线。

互联网行业发展历程较短,标准化工作体系正在形成但尚未完善,有时决策质量依赖业务团队的分析判断能力。

同时,试错成本低,资金相对充足,因此迭代过程容错较高。

用研应如何参与业务决策?对不同问题应采取何种研究方法?这些问题都没有明确标准,因此用研在工作中的角色也非常依赖用研团队本身的气质以及气势。

5. 行业差异小结

三、用户研究岗位的差异

以上的行业差异导致了用户研究岗位的差异,表现在:

1. 用研岗位定位不同

消费品研发的必备流程 vs 互联网产品迭代的高级辅助。

消费品行业中的用户研究是工业化流程的一个环节,在不同行业或不同厂商中,用户研究也有不同的位置。

有时候是产品经理必须参与用研,有时候是用研与产品研发是彼此独立的环节:研发的产出必须通过严格的用研验证流程才能进入下一阶段。

而互联网行业中,如前面提到的,用户评价价值相对低、用研工作ROI相对低、用研结论在决策分析中的权重较低,使得用户研究并不直接影响决策,更像是特定情况下的辅助团队。

业务团队通常在遇到难以分析、难以决策的情况时更愿意与用研团队合作解决问题,这种情况往往要求用研团队给出明确结论,对用研团队的业务理解提出很高的要求,所以确实是“高级辅助”。

这个状态是理性选择的结果。如果互联网行业每一次产品迭代都要走用研流程,成本难以估量,时间上也过于漫长。

2. 用研岗位价值取向不同

消费品行业的用研为用户需求、情感体验负责,互联网行业的用研更需要把研究结果与关键指标关联。

如前分析,消费品研发中需要充分考虑功能定位和情感定位,用研需要在功能需求和情感体验方面给出洞察,而该洞察的价值在上下游团队中已有共识。

而对于互联网产品迭代,业务往往有非常明确的数据指标考核压力,用户需求匹配和用户情感体验洞察的价值并不天然地得到业务团队认同,用研团队要在决策过程中有发言权,往往需要论证洞察结果与关键指标的关联,这就对统计分析、数据逻辑提出了更高的要求。

需要说明的是,在消费品行业,用户研究也非常关注研究结果与销售情况的定量关系,但这个方向研究难度较大,而且不是决定性维度。

在难以用数据说明相关性的情况下,与互联网行业相比,消费品行业对用研结论的接受度更高。

四、小结

总的来说,用户研究是一个工具,如何使用需要考虑行业环境和企业运作模式。

那么用户研究如何在互联网行业发挥更大的价值?这个岗位的不可替代性在哪里?

用户研究如何嵌入互联网产品迭代流程,如何与相关岗位打好配合?我们留在下一篇讨论(立个flag)。

 

作者:用研姐姐ccc;用户研究资深菜鸟。多年互联网用研经验+多年传统行业用研经验,了解快消、电子产品、线下服务、互联网产品中的用户研究。

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 非常认同“让用户喜欢”显得没那么重要的这种情形,没认识到这种差别的时候我很难适应互联网行业的用研角色和地位

    来自北京 回复
  2. 感兴趣的同学可以加微信进群交流~

    来自北京 回复
  3. 谢谢你的分享!长知识了!

    来自广东 回复
  4. 很有意思,期待新的文章

    来自广东 回复
  5. 在考虑行业环境和企业运作模式下利用好工具会让用户研究事半功倍

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    1. 没错

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