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SaaS产品经理如何选择受访对象
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2016-05-31 17:42
文章摘要： 上周三，我邀请了一些产品经理参与一项关于产品经理的生活的调查研究。
我收到了惊人数量的回复。在调查初期的48小时内，我收到的回复就达90条之多。
起初我计划的受访人数是9至12人，但是现在，我很开心能够将它变为一个持续进行的过程。
毕竟，如果我扮演的是公司产品专员的角色，那么我就应该定期
上周三，我邀请了一些产品经理参与一项关于产品经理的生活的调查研究。
我收到了惊人数量的回复。在调查初期的48小时内，我收到的回复就达90条之多。
起初我计划的受访人数是9至12人，但是现在，我很开心能够将它变为一个持续进行的过程。
毕竟，如果我扮演的是公司产品专员的角色，那么我就应该定期进行客户访谈，那么它和顾问又有什么区别呢？
令我吃惊的是我竟然到现在才想起来要做这件事。
渐渐地，我发现我知道应该为他人的公司做一些事情，却忘了该为自己做一些事。
但是迟做总比不做好。
我很期待能够为大家说明这个过程。
我知道很多产品经理都在计划开展客户研究，我更明白做好一项研究并非一件容易的事情。
所以，我将以亲身经历为例讲述这个研究过程。
产品经理的生活
除了这个过程，我也期待能够与大家分享自己从这些访谈中学习到的一些东西。这种感觉就像，虽然不同地方的产品管理有所不同，但是作为一个顾问，我看到的相似点远比不同点要多。
除了这个过程，我也期待能够与大家分享自己从这些访谈中学习到的一些东西。这种感觉就像，虽然不同地方的产品管理有所不同，但是作为一个顾问，我看到的相似点远比不同点要多。
但是，还有另一层意思没有被表达出来，大多数团队为了实现这个理想目标都历尽辛苦。产品管理是一件棘手的事。
我希望通过分享一些案例中常见的主题和线索，它可以帮助你们感受到你们是在一个更大的产品管理团体中。
但是在我们开始之前，还有一个问题需要解决。
当我开始这一项研究时，绝对没料到会得到90条回复。顺便说一下，既然现在这项研究已经成为一个持续进行的研究过程，如果你想参与其中，现在还不晚。
虽然存在这个问题，但这也意味着我现在必须确定受访者和访谈时间。
下面我们将讨论的主题是受访者的选择。
如何选择受访者？
首先你需要筛选一个代表性样本。
代表性样本指一个在统计学上可以影响整个群体的人口子集。
你可以通过考察或者通过对比测试获得代表性样本的一些想法。
但这些方法属于定量方法，而访谈属于定性方法。统计领域使用的是定量方法，而非定性方法。
定量研究和定性研究背后的心态和目标是不同的。
这些差异影响着我们可以将哪些人作为受访者，以及应该将哪些人作为受访者。
定性研究是描述性的
定性研究可采用的方法有访谈、现场观察、日记研究和可用性研究。
定性研究的目标是描述参与者的经历。
研究成果是描述性的，形式包括客户行程图、移情图和客户角色模型。
我们不可能去访谈或观察每个人，但我们可以通过访谈或观察安排的对象对他们的经历有一个深入而丰富的了解。
即便在对十个人进行访谈后，我们也不能断定这样就可以预测所有客户的行为。
但是我们可以确定的是对这十个人进行访谈后我们会对这十位客户的经历有了一个更加丰富的了解。
定量研究是预测性的
与定性研究相对，定量研究的方法包括调查、A / B测试、多元测试和流量分析。
定量研究的目的是预测受众的属性或行为。
研究成果在本质上是统计性的，包括用于描述样本属性的图表或用于证明发展趋势的图表。
我们在实施调查时，只有一个受众作出了回应。但我们想根据这些回应来推断并预测其他受众的行为或属性。
这一点对于A / B测试和多元测试也同样适用。
如果你有足够的流量，你可以对一小部分（1至10%）受众实施A / B测试。随着时间推移数据有保障后你可以逐渐增加这个比例。
小型样本的设置是为了预测大部分受众的行为。
因为我们希望利用定量研究预测行为，所以重要的是需要获得一个代表性样本。
我们需要确定的是在统计学上受访者与大多数受众是保持一致的。否则我们的研究结果将不具备预测性。
对此，最常见的方法是随机抽样。这就是你随机抽取一部分受众实施对比测试的原因。
结合使用定性研究与定量研究
团队倾向于采用定性方法或定量方法其中的一种，但并未将两者结合使用。
用户研究人员倾向于采用定性方法。增长黑客和精益的初创企业倾向于采用定量方法。
但是真正的强者则会选择将二者结合使用。
你可以通过定性研究对部分客户有一个深刻的理解，它可以帮助你形成一定的见解。
然后你可以对这些见解进行量化测试，了解它们是否可以预测大多数受众的行为。
例如，在我的访谈中，我一直在尽力去了解产品经理的各种经历。
具体地说，我想知道面对一个日新月异的行业下忙碌的工作，一个产品经理是如何进行技能投资和发展的。
通过访谈，我学习到了很多关于产品经理的独特经验。如果我想知道这些经验是否可以代表大多数产品经理群体的经验，那么还需要对我的访谈进行定量研究。
但是如果我从定量研究开始着手，那么我只能猜测你的经历。这样以来，我需要花费很长时间才能找到一个成功的定量试验，除非我特别幸运。
我做事不喜欢靠运气。所以，决定从定性研究开始。
定性研究用于产生见解。定量研究用于预测这些见解是否适用于大多数受众。
选择各种各样的定性受访者
既然你已经了解了定性研究的描述性性质（与定量研究的预测性性质相对），你可以丢掉为你的访谈选择一个代表性样本的想法了。
然而，你仍然需要明智地筛选你的受访对象。
当你在筛选定性研究参与者时，需要确保参与者的多样性。
多样性可以帮助你了解更多与你的主题相关的经历。
一个十人的初创企业的产品经理的经历估计会与谷歌或Facebook公司的产品经理的经历完全不同。
如果我想了解大多数产品经理的经历，那么我需要同时与上述两类产品经理进行沟通。
如果你看过我的筛选标准，你会明白我怎样确保受访者的多样性。
你需要告诉我你的：
职称；
工作年限；
公司规模；
下属人数；
你的职业发展与成长对于你的重要性；
（此项针对领导人员）团队的职业发展与成长对于你的重要性。
对于以上问题，答案没有对错之分。我研究的重点不在于有3至5年工作经验的产品经理或在大型企业工作的产品经理。
相反，我的重点在于研究的广度，因此我寻找的是所有产品经理的行为模式和经验模式。
我希望我的受访对象拥有不同的公司规模、工作年限、职称，而且其职业发展和成长对于他们有着不同程度的重要性。
这在我计划的第一组受访者身上有所体现。
从上图中你可以看到，在我的研究中受访者的工作年限明显具有多样性的。这是第一组受访者筛选过程中的首要考虑因素。另外，公司规模也出现了一定的多样性，其次是下属人数。
这些也在一定程度上反映了我的选择范围。我的研究对象中很少有管理大型团队的人员。如果你现在负责管理一个大型团队，而且有意愿加入我们的研究，随时欢迎。
一段时间以后，我可能会发现，拥有6 至 9年工作年限的产品经理群体中出现了一个有趣的模式。那时，我可以选择将研究范围缩小到这部分群体。
如果我这样做了，那么工作年限便成为一项资格标准，很多对象将被排除，而现在我们需要保证多样性。
将重点放在极端用户
斯坦福大学设计学院和随处可见的设计思考倡导者鼓励我们关注极端用户。
他们列举的一个常见的例子就是随身行李的设计。他们会鼓励你去探索一个孩子和一个老年人的需求差异。
你可能会将上述探索误解为让你试图找到目标客户群。但这并不是它的真正用意。
它的目的在于让你发现更多与随身行李相关的经历。即使你的目标客户是商务旅行人员，你仍然可以通过探索极端用户（如儿童和老年人）的经历差异获取很多有用信息。
通过观察这些极端用户得到的见解也同样适用于商务旅行人员。
对于我的研究，重点在于探索人们如何发展他们的产品管理技能，而不是人们如何成为产品经理。
但我仍然可以从对那些想成为产品经理的人的访谈中得到很多有用信息。他们身上有很多值得学习的地方，也可能提供有价值的见解，这些见解同样适用于有经验的产品经理。
如何知道你的受访者人数是否足够？
定量研究的优势之一在于有一项确定因素。
你可以通过数学计算判断你的样本是否可以代表大多数受众。
这样我们感觉很棒，让我们觉得自己做的是正确的。
然而，即使定量研究中这种确定的感觉也常常被夸大。以爱荷华州初选投票的准确率为例，甚至各大优秀的统计学家都不能确定大规模的民意调查是否准确。
但是即使定量研究的样本存在诸多不确定性，它也比定性样本要可靠很多。
这让我们感觉不是很好。
定性研究的一般经验法则是确保受访人数足够多，这样就可以保证充分的多样性，直到你开始重复发现相同的模式或听到相同的经历。
对此，Jakob Nielsen在可用性研究中进行了说明。
我现在正在读三本关于学术定性研究的书（点击此处、此处和此处）和一本关于定性研究的行业类书籍。
如果你的研究已经具备了充分的多样性，而且你开始重复听到相同的经历模式，那么这说明你的受访人数已经足够多了。
但是大多数人对于这个经验法则的反应都是恐惧。
思绪凌乱且不明确。
这让我们不断质疑自己：“我真的明白了吗？”
答案是肯定的。
开始的时候你可能不太好把握分寸。你访谈的人数可能比实际需要的多。你也可能会对一些额外的参与者实施可用性研究。但是这些都没关系。
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