互联网|经历分享：如何做一场面向车主用户的现场调研活动( 四 ) |中年|老年|

多用户的情况下，要避免从众心理：在用户座谈环节，在某些问题的讨论中，从众心理很是明显，观点和结果不确定性较大。

真实体验下的调研最准确：反而是在试驾和实车体验环节，伴随着产品同事的讲解，用户会问一些真正关注的问题点，信息是相对真实可靠的。因为是一车多人，没办法挨个做细致的访谈，掌握的信息相对有限。

六、结果汇总

“车主日”结束，一切收拾妥当，已经是晚上9点。对于平常步数不会超过3千的我来说，当天2万多的步数，已经成为产品“汪”的真实写照。
接下来的几天，对收集到的所有材料和信息，进行了信息的归类整理以及数据分析。
1. 原始记录整理保存
对于当天所有的问卷调查档案、访谈情况、试驾过程记录，以及座谈会纪要内容，全部进行统一路径存放，而且存放完成后，除了管理员之外，其他人仅有访问权，没有删除和修改权限。
2. 归类和整理
1）搭建基础数据库
对于所有收集到的记录和信息，为了便于各自产品可根据自己的模块特性进行分析和处理，我们建立了用户调研基础数据库，包括个人档案，以及整个调研数据情况，分门归类，分析结果按照统一格式进行整理和输出。
2）枚举因子
根据收集到的数据，枚举所有可能因子，同时排除部分无效因子。比如车主用户分类的几个维度，确定分析因子，比如城市、年龄、收入、地域，不同模块的产品可根据自己需要决定相关因子。
比如，对于加油场景，产品认为收入和城市因子最为重要，则可根据这两个因子形成数据汇总。
3）场景分析

对于场景信息，因后续的建模需要，在归类和整理时，就需从两个维度进行确认。一个是用户路径，一个是影响因子，这两者的不同会导致整体场景和体验偏移。
比如：针对用户驾驶过程中需要加油的场景，用户路径上，可通过车机或者仪表的提醒，了解当前油量状态，以及是否能够到达目的地。
如果配上时间和成本两个因子，那么如果附近有更便宜的加油站，或者当前处于赶时间的状态，在初期是会对是否去加油的经过产生影响的。
3. 用户和场景模型输出
将信息归类和整理形成数据库后，就可以基于该数据形成对应的用户和场景模型。用户模型需要关注的是典型性和独立性，而场景模型则要考虑闭环能力和扩展能力。
用户模型，须是能够具备典型和独立特征的，比如针对年龄段在25~30岁的未婚女性，他们对于下班之后的用车出行需求，主要体现在商场、影院和美食周边。
而场景模型，更要关注的是闭环能力和扩展能力。
闭环能力，意味着可以将用户的需求和问题彻底解决，而不需要用户二次考虑和操作的成本。而扩展能力，意味着场景本身可运营，可延伸，甚至具备一定的盈利能力，保障产品具备可独立存活的空间。

将现有产品设计的场景模型和数据形成的结果模型进行分析，根据匹配度，确认最终是否需要调整和优化。比如，下图针对上班的用户过程和场景分析，针对当前分析结果以及用户实际情况的对比，对解决方案进行调整。

本文插图

七、总结
写在最后：这次的“车主日”现场调研活动顺利结束，虽然有些环节遇到些问题，也算是一次难得的经历和成长。
做一次用户调研本就不容易，做一次深度的好的车主用户调研更为不易。产品经理要时刻保持产品思维，对于用户的每一个问题，不经意的疑问，随口的吐槽，都是可挖掘的点。
不要局限于事先设定好的脚本或环节，现场调研，更需要的是随机应变，才能获取到更多有用的真实的信息。