4、說了這么多，但我其實并不是一個對“調研”的依賴者和迷信者。雖然我非常相信“真實有效的”數據調研的作用，但“真實有效”這三個字往往意味著“高成本”和“耗時長”。
特別是對于互聯網產品，雖然他比較容易找到數據，但也更容易因為數據的過多也被垃圾數據干擾和迷惑，分析過程出現偏差和出現“為了證明自己的觀點而拼湊CYE數據”的情況非常正常，多數人都難以避免，包括那么經驗豐富的家伙們。而且，對我們眼前的這樣一個環境，往往你能輕松拿到的數據都是不會是真實的…
5、往往在產品的早早期，我更愿意相信在一定數據支持下的“領導人的嗅覺”。因為，多數互聯網產品很難等得了嚴謹的漫長的調研過程，而且往往要想通過調研去得到“真實有效”的結果，比讓“領導人拍對腦袋”的可能性更小。所以，我經常會說：“信你們這幫人隨便撈來幾個數據而推算的結論，還不如信我或者信咱們其中某人個人的嗅覺”。
總之，在產品的早早期，我的觀點是：一幫人看假數據或者假裝看數據來“拍腦袋”，還不如讓一個平時更懂用戶的人(在一定的數據支持下)去拍腦袋。其他人靠直覺選擇“信他”就夠了。
6、到了早期，一定的用戶調研是完全有必要的，因為這個時候可以比較明確的知道要什么信息，“垃圾數據”也就少了，推斷結論也就相對靠譜一下了。不過，這時我更相信“測試”的結果，還是那個觀點：“怎么做都是錯的，只有是面對用戶的時候才可能不會錯。而且還得是一定量的真實用戶”。早期的互聯網產品，拳頭輕輕過去，聽到叫疼了再猛踹一腳比較好。因為“需求預測”錯誤的可能性是99%，所以控制早期的試錯成本是必須的。
總之，在產品的早期，我認為最有效的方法是：用最低成本，盡可能的真空環境(雷軍的說法)，最快的速度去做用戶需求測試，需求有就發力，沒有就得掉頭重找。
7、到了產品的發展期和優化期，用戶群已經培養出來，需求方向已經明確。該做的就是：讓用戶推著產品走。這個時候，沒有比“用戶調研”更管用的方法了。(所以，往往我們會習慣性的在早期圈好“種子用戶群”，讓他們給提供更直接有效的幫助和意見)
其實，沒有一個科學的方法是錯誤的。其實，也沒有一個方法是萬能的。我更相信：不否定一切也不肯定一切，靈活應用，適時而變。更更相信：搞清楚了誰是我的用戶，是一切調研、創新、設計、拍腦袋的前提。
想認識全國各地的創業者、創業專家，快來加入“中國創業圈”
|
