關于用戶畫像的討論已經很多了，對于用戶角色的多樣性，復雜性，以及它的實用性等等。不可否認的是，用戶畫像在很多時候都發揮了作用，但是問題在于，如果你沒有體會過這些用戶的真實生活狀態，那么你無論怎么構思和想象，哪怕再精準，也都很難做好，更談不上成功了。
坐在辦公室里，并且通過社交媒體的資料庫，搜集數據并構建用戶角色，并不是創建出色產品的方式。在網上瀏覽一下，做兩次采訪，所輸出的產物并不一定能夠滿足真實的需求，足夠負責。有沒有做過足夠深入的「研究」？難道沒有更加實用，更加有趣的產品設計的方法了么？
而我所擔心的問題在于，真實的狀況隱藏在似是而非的理性、有用的理論方法、瘋狂傳播的流行語以及大量來源于混沌的數據背后，我們無法確知這些用戶是怎么過日子的，如何生活的。而另一方面，也確實有人發現了傳統用戶畫像的潛在問題，但是他們也僅僅只是進行了微調，而從未決定走進用戶的生活去了解一下。
當大家看到一個復雜的解決方案的時候，對于顯而易見的簡單方案常常就沒有太大興趣了。而我們日常生活中會看到更多的情況是，原本已經很復雜的一個事情，會在官僚主義或者復雜的組織機構之下，變得更加復雜，更麻煩的是，這些增加事情復雜度的人，他們就是這樣被培訓出來的。身為方案的設計、策劃和執行的人而言，也因此面臨著一個麻煩的問題：身處這樣的位置，提出簡單的解決方案對于他們并沒有好處，尤其是當這個解決方案很直覺，并且還沒有結果來提供驗證的時候。這個時候，通常只有復雜而看似自恰（或者難以評判）的解決方案，能讓人覺得安心，盡管這是沒有必要的。此外，這種帶有大量分支的復雜性，將會讓各種問題以非線性的形式，副作用的出現甚至無法預期。
Nassim Taleb，《Skin in the Game》
因此，如果你不想讓用戶畫像繼續變得復雜，還是走出去吧。在你的用戶身邊，觀察他們使用產品的狀態，而不是在你的實驗室或者觀察室里面。為什么？因為這樣的場景本身就很容易顯得局促，讓人放不開。如果你真的經歷過這樣的調研過程，會發現每個「用戶」都顯得小心翼翼，生怕犯錯。這樣的心態下，很多用戶研究本身的意義就已經不存在了——它不真實。別忘了，真實的用戶，他們是隨性的，他們是會犯錯的，你要的不就是他們使用產品的真實場景，以及他們是如何犯錯的真實過程嗎？
在線搜索信息，寫用戶畫像文檔，你本身就很容易神游物外，更不用說文檔本身了。
當你在線上尋找答案的時候，你要的答案可能就在線下。
Mik Kersten 在他的著作《Project to Product》當中，就詳細講述了波音公司是如何利用一種有趣的辦法來幫助開發者選擇合理的方式來給飛機編寫代碼。
波音777是波音公司第一架「Fly-by-Wire」的飛機，換句話來說，這架飛機的軟件必須正常工作，才能操控飛機，因為軟件控制著飛機的襟翼和方向舵，軟件運行的時候才能保證飛機不會從天上掉下來。為了確保軟件的控制精度和穩定性，波音公司決定讓所有的軟件工程師都參與到試飛過程中。在試飛過程中，飛機遭遇湍流開始晃動，軟件工程師會使用湍流控制軟件來調整飛行姿態，最終讓飛機可以借助軟件在飛行過程中自我調整。除了波音的這個案例之外，我還從來沒有見到哪個組織機構或者企業能夠讓軟件開發的主導者置于這樣的危險境地之下。
這個故事讓我想起了拿破侖解決火藥廠爆炸問題的案例。對于事故高發的火藥廠，拿破侖要求火藥廠的所有者和其家人都住在現場，并且立法作出相應規定。這很大程度上提高了火藥廠的安全性和所有者的責任心。只有提高責任感，才能打造真正優秀的產品。
Nassim Taleb 還注意到一些其他的現象，并且在他的書中記錄了下來。「我發現那些在公開場合演講的人，無論他面對著觀眾還是面對著其他的嘉賓，各種跡象都表明他們并沒有感到太舒服。我花了上十年的時間研究，才發現其中的原因：舞臺燈光直接照射著演講者，他們的注意力難以集中。這個場景和過去警察審訊犯人的時候，是如此的相似。在演講的過程中，即使盡力集中注意力，演講者也很難應對得非常完美，他們在這種注意力難以集中的境況之下，難以確定哪些東西是對的。他們會將自己的失敗怪罪于舞臺本身。那么為什么會發生這樣的狀況呢？」
因為負責舞臺設計的工程師并不會站在舞臺上演講，而演講者則對于光學工程和拍攝一無所知。
我曾經在我的播客中，和《The Corporate Startup》這本書的作者 Dan Toma 進行過對談，Dan 說過，最成功的企業級通常有個特點，他們會在一個公司工作10到20年。因為在一個行業浸淫20年，他們才能了解一切。人們如何思考，怎么工作，要如何去激勵他們，在某些情況下要如何行動，所有的這些經驗從來都不是來自一張紙上的用戶畫像。他們來自真實的世界，一線的經驗，自己的感受以及持久的體驗，以及反復的思考。
了解用戶所處的環境，去反復體會，不是臆想的換位思考，而是真的站在用戶的位置上去體會他的工作和生活，這是帶來出色產品的關鍵原因。這意味著你真正能夠對這個世界上的某個事情，真正擔負起責任。
有句俗話是這么說的：
如果你需要建議，千萬不要從任何不需要擔負責任的人那里聽取建議。
人類學研究學者 Tricia Wang 在她的 TED 演講中揭示了大數據本身所存在的缺陷，在她看來，一線人員的有價值的、無法量化的洞見，是真正值得關注的「厚數據」，這些東西可以帶來更為正確的商業決策，尤其是在未來處于未知的狀況之下。
早在2009年的時候，iPhone 誕生還不太久，并沒有體現出如今這樣的優勢，而 Android 平臺也正在發力。彼時，出身華裔的 Tricia 剛剛移民，一邊從事人類學和技術研究的工作，一邊在網吧打工掙生活費。她獨特的學術背景，使得她在生活中下意識搜集了許多有用的數據。最令她印象深刻的一個現象是，即使是收入最低的消費者，也愿意購買昂貴的智能手機。
但是，在那個移動端智能設備尚未定性的時期，依然還有很多現實而聰敏的人認為，智能手機只是一種時尚，諸多不可控的影響因素都會導致它的衰落甚至消亡。值得一提的是，類似Nokia 這樣的廠商已經在手機的領域中奮戰多年，但是從90年代到2009年前后這十幾年時間以內，整個手機市場所呈現出來的信息紛紛擾擾，對于手機的功能、產品形態上的理解，在Nokia 內部已經相當固化了。
通常而言，大家會認為：「誰會想攜帶一部笨重而續航差的智能手機呢？更何況它還那么脆弱。」
在向 Nokia 展示了低收入民眾對于智能手機追捧的狀況和相應的調研數據之后，她建議 Nokia 加大力度生產智能手機。當時依然處于一線品牌的芬蘭國民企業 Nokia 并沒有重視 Tricia 的建議，因為她的建議「并沒有大數據支持」。并且 Nokia 認為他們所獲得的數據也沒有支持這一觀點的跡象，而 Tricia 的調研樣板僅僅只有100人，相反 Nokia 的調研樣板高達100萬人。
但是，調研和調研的差異，并不只是數量級上的差別。Nokia 的調研非常直接，但是粗暴而過于「簡單」，直接通過問卷詢問用戶是否愿意擁有或者購買智能手機。在那個智能手機尚未普及，概念都不夠清晰的年代，絕大多數的用戶壓根不清楚調研所指的手機和他們自己所用的手機有何區別，大多數用戶面對這樣廣泛而粗略的調研，回答非常簡單，沒有興趣。
Nokia 在2013年被微軟收購，隨后又被拋棄。
一些公司傾向于認為較大的調研樣本所帶來的數據比一些小樣本調研得出的數據更有價值。——Tricia Wang
Basecamp 是如何決策到底要給產品添加哪個功能。Ryan 的回答很有意思：「我們在給我們自己設計產品，我們是設計者也是用戶，所以我們知道所選擇的功能有用還是沒用，明白每個選擇的對錯好壞。」
當然，并不是說每個產品都必須這么做，但是這個想法和思路背后的邏輯很重要。當你和你的用戶一樣需要為產品的輸出結果付出代價的時候，你會更加在意，更加上心，也會更加深入，更加好用。當你和別人介紹自家產品的時候，什么功能重要什么不夠重要，你會如數家珍。而真正的設計者，不會一直隔著屏幕來構思產品。
在線客服1號
微信公眾賬號