人人都是产品经理-第5章

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为如果换　5　个人再做一次，很可能就是　40％了，而这样的数字百分比要具备稳定性才　
有价值。所以，此时只能说“问了　5　个用户，有　3　个用户选　A”。抛开严谨的统计理　
论不谈，要给出百分比答案的话，至少得有大约　100　份的答案。　
第三，问卷内容的细节问题。　
首先，问题表述应无引导性，这点和用户访谈类似。比如，不要问“你喜欢某个　
产品吗”，这时用户可能会考虑到提问者的情感而回答“是”，正确的问法是“你是否　
喜欢某个产品？”　
答案的顺序，可能产生“顺序偏差”或“位置偏差”，即被调查者选择的答案可能　
与该答案的排列位置有关。有研究表明，对陈述性选项被调查者趋向于选第一个或最　
后一个答案，特别是第一个答案；而对一组数字，如价格和打分，则趋向于取中间位　
置。为了减少顺序偏差，可以准备几种形式的问卷，每种形式的问卷选项排列的顺序　
都不同。　

因此，对于重要的问卷，为了避免上述问题，还有个通用的办法就是先进行小范　
围的试答，根据反馈修改后，再大面积投放，这和互联网产品的灰度发布　9有着同样的　
理念。　

9　灰度发布是互联网产品发布上线的一种常用形式，先让少量用户看到新产品，利用他们的反馈进行修正，逐步把　
新产品展现在所有用户眼前。　
10　问卷地址：iamsujie/。　

设计一份实际的问卷　

我们来试着设计一份实际的问卷。和做任何产品一样，先想清楚目的，然后明确　
样本对象、调查渠道、时间计划等，最后才是问卷内容本身。　

给大家一个实例，我为这本书的读后反馈设计了一份调查问卷，放在个人博客　10上；　
欢迎大家有兴趣来做一下。　
问卷目的：收集本书的读者反馈，总结得失，希望以后能做得更好。　
样本对象：本书读者，扩大到博客读者，以及对产品经理感兴趣的人。　
调查渠道：网络，个人博客上发布。　


时间计划：本书上市后放出问卷，收集至少　3　个月后给出一份分析报告。　
问卷内容：不断优化，你真正看到的可能与下面有区别。　
同学你好，我是《人人都是产品经理》的作者苏杰，这个问卷是为了……，作答　
大约需要　2　分钟，完全匿名，非常感谢。　
首先，是一些简单的问题，帮助我对作答者进行分类。　
。　你看过《人人都是产品经理》这本书么？单选　
是，否　
。　你看过“iamsujie　的产品设计”这个博客么？单选　
是，否　
。　你是怎么知道这个问卷的？单选　
通过书，通过博客，其他网上渠道，其他线下渠道　
然后，是一些我最想知道的问题。　
。　你工作多久了？单选　
还是学生，1　年以内，1　到　2　年，3　到　5　年，6　到　10　年，11　年及以上　
。　你是几岁的产品经理？单选　
。1　到　0　岁，1　到　2　岁，3　到　5　岁，6　到　10　岁，11　岁及以上　
。　你的岗位？单选　
产品经理，其他产品相关（如需求分析、用户体验、交互设计、运营），商业　
相关（如市场、销售、服务），技术相关（如开发、测试、架构、运维），各　
种管理岗位，其他　
。　你的行业？单选　
互联网，软件，其他　IT　类，其他　
。　你的公司规模？单选　
10　人以下，10　到　100　人，100　到　1000　人，1000　人以上　
。　你工作中接触最多的主题？多选　
用户，需求，项目，文档，流程，战略，修养，职场，其他　
。　你希望我多说些什么主题？多选　
用户，需求，项目，文档，流程，战略，修养，职场，其他　


。　你觉得我的优势在于？多选　
用户，需求，项目，文档，流程，战略，修养，职场，其他　
。　你觉得我的劣势在于？多选　
用户，需求，项目，文档，流程，战略，修养，职场，其他　
接着，想了解一些你的情况。　
。　你的性别？单选　
男，女　
。　你的年龄？单选　
20　岁以下，20　到　25　岁，26　到　30　岁，31　到　40　岁，41　岁及以上　
。　你所在的城市？单选　
北京，上海，杭州，深圳，广州，其他　
。　你的月收入？选择　
1k　以下，1k　到　2k，2k　到　4k，4k　到　8k，8k　到　16k，16k　以上　
最后，还有什么想说的？　

2。2。3　定性地做：可用性测试　

可用性测试是指通过让实际用户使用产品或原型方法来发现界面设计中的可用性　
问题，通常只能做少数几个用户的测试，看他们怎么做，属于典型的定性研究。　

它是UGC11理念的一种很漂亮的实践，在目的明确的前提下，简单介绍一下主要过　
程。　
首先要招募测试用户。招募测试用户的主要原则是，这些用户要能尽可能地代表　
将来真实的用户，比如说，如果产品的主要用户是新手，那么就应当选择一些对产品　
不熟悉的用户。　
然后是准备测试任务，测试的组织者在测试前需要准备好一系列要求用户完成的　
任务，这些任务应当是一些实际使用中的典型任务。　

11　UGC：User　Generated　Content，用户产生内容。UGC　其实并不是新概念，传统行业的宜家（IKEA）早在　50　年前　
就有所行动，让终端用户参与到产品的设计的各个环节中。　


接下来的重头戏是测试过程。可用性测试的基本过程就是用户通过使用产品来完　
成所要求的任务，同时组织者在一旁观察用户操作的全过程，并把发现的问题记录下　
来。　
测试结束后：组织者可以询问用户对于产品整体的主观看法或感觉。另外，如果　
用户在测试的过程中没有完全把思考的过程说出来，此时也可以询问他们当时的想法，　
询问他们为什么做出那些操作。　
最后是研究和分析：在可用性测试结束之后，组织者分析记录并产出一份产品的　
可用性问题列表，并对问题的严重程度进行分级，使得我们可以根据项目进度来选择　
哪些优先处理。　

可用性测试的常见问题与对策　

和用户访谈、调查问卷一样，可用性测试也有其特别需要注意的问题。　
第一，如果可用性测试做得太晚（往往在产品将要上线的时候），这时发现问题　
也于事无补了。　
其实，可用性测试在产品的各个阶段都可以做。在尚无任何成型的产品时，可以　
拿竞争对手的产品给用户做；在产品只有纸面原型的时候，可以拿着手绘的产品，加　
上纸笔给用户做；在产品只有页面　Demo　的时候，可以拿　Demo　给用户做；更多的时　
候，在产品已经可以运行以后，可以拿真实的产品给用户做。不同阶段不同做法，从　
中都能发现相应的问题。　
第二，总觉得可用性测试很专业，所以干脆不做。　
可用性测试，听着很专业，但收益又无法量化，所以对很多老板来说，不太愿意　
在这个上面投入资源，经常因为项目时间过紧被略过。我们知道，可用性测试通常来　
说做　5　个左右的用户才可以发现大部分的共性问题，前前后后的准备也耗时不少，但　
只做一个用户，并且简化步骤，也比不做要好。　
对一个内部使用的用户管理平台，我自己尝试过一次最轻量级的可用性测试，表　
现为：一个同事，半个小时，在我的座位上，简单的几个任务，比如“将　XXX　用户的　
有效期增加一年”，“将　YYY　公司的状态设置为冻结”，“查询　ZZZ　公司的员工数”等。　
结果发现了十几个问题，效率很高。　
第三，明确是测试产品，而不是测试用户。　

可用性测试要邀请用户来做测试人员，我们在开始之前，应当明确地告诉用户，　
这个测试的目的是发现软件产品中的问题，而不是要测试用户是否有能力来很好地使　
用软件。所以，不要让用户听到“可用性测试”的术语，而是说“来试用一下我们的　


新产品，提点意见”。清楚地说明这一点将有助于减轻用户的压力，使得他们能像在　
真实环境一样来使用软件。　
第四，测试过程中，组织者该做的和不该做的。　
刚开始的时候，可以告知用户大概持续的时间，要做哪些事情，让用户心中有数，　
轻松愉快地完成任务。　
可用性测试中，我们可以要求用户在使用产品的过程中采用一种名为“发声思维”　
的方法，即在使用产品的同时说出自己的思考过程，比如为了完成某个任务，用户想　
先做什么，后做什么，为什么要做某个动作，等等。　
做测试的过程中千万不要有任何的引导与暗示，而只是观察和记录，因为任何引　
导都可能使得原本可以发现的问题无法暴露。用户行为和预想的不一样时，可以提问，　
实在进行不下去的时候，给予提示。记住，一切的错都是产品和我们的错，用户绝对　
没有错。如果真觉得用户错了，那也是你找错人了，不是这个人错了。　
结束之后，如有可能应该送个小礼品，当然在邀请的时候就要告诉用户会有一些　
对他付出时间的补偿。尽快总结，并且发给用户，一方面让用户感到他做了一件有意　
义的事，另一方面也是表示感谢，建立长期和谐的“用户参与产品设计”的氛围。最　
重要的，这份总结要用于指导产品改进，这才是可用性测试的根本目的。　

产品改版的一次冒险　

每一个优秀的产品（Gmail、豆瓣（douban）、开心网（kaixin001）也许是），　
都是靠着不断的升级、优化、改版才逐渐获得认可的。改版的初衷都是为了产品升级，　
更好地服务用户，但改版在客观上会挑战用户现有的习惯，所以必须慎之又慎。可用性　
测试就是一种很合适的方法，来保证产品改版的安全性。对于一个产品经理来说，如何　
在合适的时机推动一次合理的改版，是一大考验，本节回忆　2007　年我发起的一次产品改　
版——网店版从　1。0　升级到　2。0，当时的可用性测试做得太晚，想想真是后怕。　
这次改版在页面风格上有极大的变化，如图　2…5、图　2…6　所示，网店版　1。0　的时候，　
考虑到我们的目标用户全部是淘宝的大卖家，所以沿用了淘宝网“我的淘宝”的页面　
风格，之后的几个月，随着产品的发展，我们发现在　1。0　的页面框架下，很多功能设计　
起来都要瞻前顾后，所以决定颠覆性地把导航菜单从左侧移到上方，释放页面空间，　
并且改变了很多交互、视觉的细节。　


　图　2…5　网店版　1。0　首页示意图　
图　2…6　网店版　2。0　首页示意图　
整个过程几乎完全凭借我们的喜好改进，直到上线前几天，才叫了几个用户来做　
可用性测试，而这时候其实我们已经知道没时间改了，只是想听用户说一声“Yes”来　
增强自己的信心，如果这时候用户说“No”，绝对是一个灾难。　

好在参加测试的用户对我们说了“Yes”，上线后数据分析的答案也是“Yes”，　
我们才没有因为缺乏经验而造成太多损失。在这之后，我再也不敢这么晚才做可用性　
测试，联想一下淘宝网“我的淘宝”曾经做过的改版、2007　年底豆瓣为了庆祝注册用　
户过　100　万的改版、2009　年百度贴吧的改版，都因为用户的反对声音太大不得已道歉、　
改回去，我们真的很幸运。　


不好的过程，还算　OK　的结果，让我事后去恶补了不少常识，对于改版，除了“可　
用性测试”要在足够早的时候做以外，发布后也是有一些方法改进的。　
比如先从部分次级页面改起，像“我的淘宝”历时多年的改版；　
再如新旧版本并存一段时间，并允许用户自由选择，比如　2007　年的雅虎邮箱和新　
浪邮箱改版；　
三如小面积试验，选择一小批测试用户放出新版本，监测效果，做用户调研，比　
如　Gmail　在发布某些新功能的时候；　
四如傍上一个用户已经习惯的风格，比如网店版的前身“高级店铺”升级到网店　
版　1。0　的时候，讨论了很多方案，最终还是决定模仿“我的淘宝”的页面风格。　
总之，对于改版，对于升级，我们要把“暴力革命”变成温柔和谐的“和平演变”。　

2。2。4　定量地做：数据分析　

只要你做的是一个大用户量的产品（互联网产品往往都有这个特点），那么我们总　
会惴惴不安：上述　3　种方法，就算做问卷的普查，回收到的有效问卷也可能不到用户　
总数的　10％，或者说，在样本的选择上都有一定的被动性——需要样本同意参与，所　
以它们都只能接触特定的少部分用户，那么到底能不能代表目标用户群体？　
虽然绝大多数情况下的经验证明，只要在用户的选择上没犯什么低级错误，他们　
是“具有代表性的”，或者说接受这种假设是一种性价比很高的廉价解决方案。不过，　
我们还有数据分析，一种定量的研究方法，数据来说话，看看用户到底是怎么做的，　
不论是考察目标用户全体、还是采样，都完全可控，所谓“According　to　the　data”是最　
难被驳倒的。　
数据分析时，根据不同的目的，数据来源多种多样，常见的有用户使用产品的日　
志、客户管理系统里的信息、网页访问情况的统计信息等。数据分析的方法，最简单　
的可以用　Excel，复杂一点的可以用一些统计软件、数据库软件，或者直接自己写程序　
解决。而最最关键的就是对结果的解读，通常数据分析只能发现一些现象和问题，并　
不能了解原因，所以分析完成后通常会伴随着一些用户访谈，听听用户怎么解释。　

数据分析的常见问题与对策　

我们要意识到，用户“怎么说”和“怎么做”不同，甚至经常有矛盾，有时候用　
户的行为比语言更能反映出他的真实需求。比如用户说在搜索买家的时候应该加一个　


“按交易额搜索”的条件，也许只是他某次特殊的需要使然，但如果我们听他的做了　
这个功能，之后通过用户行为的数据分析发现，只有　1/10000　的人用过，那就表明我们　
被用户的说法骗了，但数据永远不会骗我们。不过，在数据分析时也会有一些特定的　
问题，下面让我们逐一分析。　
第一，过于学术，沉迷于“科学研究”。　
我在读研的时候，做的就是统计分析、数据挖掘相关的课题，所以工作中开始　
遇到数据分析的时候，我挺兴奋的，感觉可以好好地研究一番了。但渐渐我体会到，　
实际的生产和科研是有很大不同的。科学研究通常只注重“性价比”的性，只要结　
果好，往往不在乎投入，因为相对而言科研的结果不是为了马上应用，而是为了证　
明实力。　
但实际生产环境就更注重综合的性价比了，所以我们日常的数据分析方法也就显　
得不那么严谨了，我特指小步快跑的创业团队，他们可能不需要在每次分析前都去验　
证样本群体是否符合某种统计分布，也可能不需要用“人工神经网络”等“高科技手　
段”去预测产品将来的用户数，甚至给出“A》B”的结论时也用不着做“显著性检验”，　
一切的一切需要的只是一种感觉，一种对数据的敏感，对商业的敏感。　
第二，虽然数据不会主动骗人，但我们经常无意或有意地误读数据。　

无意地误读数据，举个例子，对一个人群，人们的身高用平均数来衡量是有意义　
的，因为我们知道身高属于典型的正态分布，中间多两边少，所以一个平均值就能了　
解群体的大致情况，而对人们的收入，就不能用平均值来衡量了，一个超级富豪和　100