撰稿编者按:使用者科学研究在网络与现代工业商品金融行业的差别却是很显著的,第一集该文译者向他们撷取了当中的差别点,说明了二者的相同和预测了二者差别的其原因等,钟爱的一同上看呵呵吧。

用户研究(用户研究是什么)-第1张

开第四部谈谈使用者科学研究。

网络金融行业的使用者科学研究工作岗位来源于消费消费市场需求金融行业的使用者科学研究,但又有很多相同点。

一、网络金融行业使用者科学研究工作岗位详述

网络金融行业内的使用者科学研究主要就有这两个具体内容路径:

  • 可视化结构设计:易用性、易用性;
  • 商品机能:消费市场需求与关键点预测;
  • 快速增长营运思路:使用者肖像、使用者多层、思路预测;
  • 发展战略科学研究:消费市场新格局、企业形象、良机预测;
  • 新体验管理工作:Q1517A预测、新体验分项监控如NPS。

从上面可以看出,使用者科学研究的覆盖范围很广,但和其他工作岗位相比,用研工作岗位人数并不算多,这也体现了这一工作岗位尚不成熟的特征。个人认为网络金融行业的使用者科学研究工作岗位主要就存在以下问题:

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

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

他们知道使用者科学研究起始于快消品金融行业,在国际头部快消品企业和很多工业商品大厂,使用者科学研究都是研发、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、商品组合等)发展出成熟的方法论。

从金融行业角度,工业商品使用者科学研究有着更加完善的金融行业生态,很多环节都有专业服务商,金融行业内也有着互通的人才梯队体系。

那么为甚么网络金融行业的使用者科学研究工作岗位有以上尴尬问题?在网络金融行业和工业商品金融行业中,使用者科学研究究竟有哪些相同?

出现这些差别的深层其原因是甚么?随着网络金融行业的发展,使用者科学研究工作岗位能否摆脱上述问题?

在这里尝试通过一系列该文给出答案,第一集先谈谈相同点和差别其原因。

二、网络与现代工业商品金融行业的差别

这里现代工业商品是指:通过现代媒介宣传+在现代线下渠道销售的工业商品。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)打造商品的模式;
  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。

后两种模式的商品研发流程和网络商品迭代更为相似。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,欢迎撷取交流(这个分类是为了本文描述方便,不是工业商品通用分类哈)。

网络与现代工业商品这两个金融行业有着很多显而易见的差别,不过不是每个差别都会影响使用者科学研究工作,他们首先选取部分有影响的差别简单描述呵呵。

1. 竞争环境相同,导致使用者评价的价值相同

工业商品长期处于激烈的竞争环境中,同一品类可能有十两个甚至几十个竞品同时出现在货架上。

对于使用者来说,工业商品选择空间大,尝试相同的品牌毫无阻碍,商品的每个小细节都有可能影响消费消费市场需求者的决策,因此研发过程中的各个团队都会非常关注消费消费市场需求者评价,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。

而网络商品具有规模效应,头部平台往往具有显著的竞争优势,这种情况下,让使用者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。

而使用者评价与规模、营收并不总是正相关,比如某个机能使用者很喜欢,但却会导致某个关键分项下降,这时使用者评价好就不是必然的追求。

使用者评价与业务分项之间的权衡也是团队价值观及业务竞争思路的体现。

另一方面,激烈竞争中的工业商品商品更注重差别化定位,每一款商品会尽量符合一小群目标使用者的独特消费市场需求,而不会试图照顾所有使用者,因此往往更加注重格调、情感、生活态度方面的沟通,而这些方面很依赖使用者科学研究。

网络商品往往追求大多数使用者的共性,每次迭代都会关注整体数据表现,较少为细分使用者群做特别定制,相比来说,对使用者的独特消费市场需求关注较少,对相同使用者群的深度科学研究也就比较少。

2. 试错成本相同,导致使用者科学研究的ROI相同

工业商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,前期使用者科学研究价值较高。

网络商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,开展使用者科学研究的成投入产出比不高。

3. 信息结构相同,导致用研结果的权重相同

工业商品购物决策发生在使用者头脑中,使用者在哪里看到、对比了哪些商品、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,厂家主要就通过使用者科学研究回溯消费消费市场需求决策流程,因此用研是重要的信息来源。

而网络商品就相同了。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预测。与使用者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预测中的权重。

《系统之美》书中对这一点也有表述:在他们的文化中,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,他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,那么它将成为他们关注的焦点,是他们的语言和体系的中心。

4. 金融行业成熟度相同,导致工作岗位合作模式相同

工业商品作为历史悠久、充分竞争、高度产业化的金融行业,在商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、结构设计、宣传、用研各工作岗位也有明确分工。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。

网络金融行业发展历程较短,目前企业大都在初代创始人领导之下,对标准化工作体系的依赖尚不显著,依赖内部专家评审机制,决策质量依赖业务团队的预测判断能力。

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?对相同问题应采取何种科学研究方法?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和气势。

5. 金融行业差别小结

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三、使用者科学研究工作岗位的差别

以上的金融行业差别导致了使用者科学研究工作岗位的差别,表现在:

1. 用研工作岗位定位相同

工业商品研发的必备流程 vs 网络商品迭代的高级辅助。

工业商品金融行业中的使用者科学研究是工业化流程的一个环节,在相同金融行业或相同厂商中,使用者科学研究也有相同的位置。

有时候是商品经理必须参与用研,有时候是用研与商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。

而网络金融行业中,如前面提到的,使用者评价价值相对低、用研工作ROI相对低、用研结论在决策预测中的权重较低,使得使用者科学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预测、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。如果网络金融行业每一次商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. 用研工作岗位价值取向相同

工业商品金融行业的用研为使用者消费市场需求、情感新体验负责,网络金融行业的用研更需要把科学研究结果与关键分项关联。

如前预测,工业商品研发中需要充分考虑机能定位和情感定位,用研需要在机能消费市场需求和情感新体验方面给出洞察,而该洞察的价值在上下游团队中已有共识。

而对于网络商品迭代,业务往往有非常明确的数据分项考核压力,使用者消费市场需求匹配和使用者情感新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分项的关联,这就对统计预测、数据逻辑提出了更高的要求。

需要说明的是,在工业商品金融行业,使用者科学研究也非常关注科学研究结果与销售情况的定量关系,但这个路径科学研究难度较大,而且不是决定性维度。

在难以用数据说明相关性的情况下,与网络金融行业相比,工业商品金融行业对用研结论的接受度更高。

四、小结

总的来说,使用者科学研究是一个工具,如何使用需要考虑金融行业环境和企业运作模式。

那么使用者科学研究如何在网络金融行业发挥更大的价值?这个工作岗位的不可替代性在哪里?

使用者科学研究如何嵌入网络商品迭代流程,如何与相关工作岗位打好配合?他们留在下一篇讨论(立个flag)。

译者:用研姐姐ccc;使用者科学研究资深菜鸟。多年网络用研经验+多年现代金融行业用研经验,了解快消、电子商品、线下服务、网络商品中的使用者科学研究。

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