社会趋势对数字产品用户研究的影响（系列1/5）

数字化产品设计趋势系列

很多客户对我们说，EICO是互联网经济的晴雨表。此话不假，从2010年前后的移动设备产业崛起，到14-15年各行各业在互联网百花齐放，再到16-18年移动互联网广泛深入生活及互联网创业热潮迭起，作为一家数字化产品战略与设计咨询公司，多年来一直高度活跃，与客户深度合作并通过设计创造品牌增长价值。近两年，EICO与科技金融、出行、游戏、实体零售、母婴、健康等领域十数个行业领先客户合作。

我们试着通过这个系列去探索和总结EICO设计师在各项目中的思考与实践，总结出五个发展趋势对研究和设计产生的关系及影响：

社会变革、认知智能、数字化服务、中台战略、游戏化。

本期探讨的是社会发展趋势对用户研究产生的影响以及尝试探索的一些方法。

系列一：社会趋势对数字产品用户研究的影响

2019年移动互联网流量见顶，各大品牌的关注点由高收入高消费人群逐步转向更加广泛多元的大众消费者。线上流量红利减弱后，越来越多的数字化产品也开始聚焦低线城市甚至辐射到周边乡镇工作生活的用户。他们离多数产品设计相关从业者所处的一二线城市生活很近也很远，但根据以往经验把身边常见的需求分析直接套用显然不太奏效。

EICO团队在近年的定性研究中，发现通过传统人口统计学变量对用户进行筛选和分类，已无法支撑现有数字化产品用户的研究。比如田野调查初期，我们往往简单地依据常住地、个人/家庭收入、教育水平等因素割裂开来招募和筛选用户。

生活在北京或上海、个人月收入在1万元左右的用户划为一类人群，而生活在三线城市、个人月收入5000左右的人群被单纯地划为另一类。基于这种片面的分类来假设不同人群有各自的差异与实际调研感知不符。

我们逐步发现，移动互联网用户的行为和需求从以下两方面出现更加多元化的趋势：

1. 消费习惯与行为多元

人口迁移伴随着政策变化与经济发展始终未停下脚步。不论是人口流向产业聚集的一二线城市，还是众多原因导致回流低线城市，都在不同程度上促使用户研究中人群划分变得异常复杂。

EICO团队在田野调研途中

中国正在经历着世界历史上最大和最快的现代化及城市化进程。960万平方公里的土地上逐渐冒出约成百上千个“城市”，也带来了大面积复制式的商业地产和模版化的城市格局：一样的高铁站，一样的商场，一样的品牌，一样的产品、消费模式和价格。品牌在低线城市线下的逐步渗透促使更多用户亲身体验并加深认可与信任，一二线城市早已司空见惯的线上消费行为在很多低线城市不难被延展。

据尼尔森发布的“2018年中国家庭精明消费报告”，三线女性消费者线上年消费金额直逼一二线城市，而跨境母婴类消费者在低线城市的增长远高于一线城市。她们的关注度更多在于品牌、产品质量、和性价比，而非单纯的价格实惠。品牌忠诚度高，对价格不是非常敏感的网购人群在较低线城市已经逐步增多。

EICO团队于零售现场与宝妈交流育儿心得

反观竞争激烈渠道众多的一二线城市，城市外辖区居民的消费和生活习惯相对于主城区居民存在着很大差异。更加信任看得见摸得着的产品，注重熟人口碑传播的重线下消费习惯也同样适用于一二线城市的部分人群。对于数字化产品，一二线城市用户的微信群和朋友圈上也不乏出现周边同事和朋友通过更关注大众市场的APP拼多多、趣头条分享来的信息。

2. 自我认同多变

很难说是社会变革成就了科技进步，还是科技进步影响了社会变革。不过可以肯定的是，在社会变革与科技进步的交融中，互联网用户有了新的身份认同并产生了多变的自我表达方式。

百度现在有2000多万个贴吧，每个吧内的用户在相互认可的同时也被其他访客所不解，越来越复杂的标签正在被不同的消费群体所接受和反对。不少品牌商已经开始基于用户消费行为与使用场景进行市场细分。

比如EICO长期合作伙伴——手机头部品牌之一VIVO，其众多子品牌iQoo、NEX、X等系列的定位和功能区分并不再是基于价格，或者用户性别以及年龄，而更多趋向于用户主要使用场景和行为喜好（游戏、拍照、音乐等）。

在被访者最舒适的状态下与他们交流往往可以得到最真实的反馈

我们在零售领域的研究中也发现，品牌商对用户的标签更加侧重在用户的消费行为，比如某个用户更喜欢尝试新品还是参与优惠活动，每次购买爆款的同时更喜欢搭配什么样的其他产品等等。伴随着互联网科技的进一步发展和渗透，更复杂的社会性变量随之产生，并逐步影响设计研究中衡量用户的需求与行为的维度和标准。

"基础属性相同的人也可以是完全不同消费习惯和行为的用户，基础属性差异巨大的人群也可以有着相似的自我认同并有着相似的行为和生活方式，消费并使用着相似的产品。

经济和社会发展以及科技进步的多元化加速了市场和人群定位的复杂化进展，单纯靠常住地城市等级加上其他基础属性来筛选用户已经不再适用于消费级数字化产品的研究。

通过社会经济地位等多元化的变量，并适度加入产品和业务相关的行为或喜好等维度的标签，才能更有效地触达到我们需要研究的用户并获取到更客观真实的数据。"

我们做了哪些尝试？

面对日益多元且混杂的消费人群，EICO开始思考如何改善定性为主的用户研究招募及画像分析来适配不断演变的社会趋势。

• 多维度用户信息获取与筛选

首先在用户画像分析中，我们不再单一衡量对比年龄、性别、所在城市、收入等基础问题，而是增加了个人/家庭收入与职业和教育因素的社会经济地位 (SES) 交叉衡量。另外在用户招募阶段背景信息调查表的设计上，我们更多考虑了贴近用户的消费习惯和生活方式等维度：比如近期比较喜欢购买的品牌（服装、食品等快消品），常用微信群里感兴趣的内容，近期常关注的微信公众号等。

与产品相关的使用场景以及行为等问题也会做为重点判断标准。比如母婴人群的调研中，我们更希望了解谁是孩子消费品的关键决策人，以及家庭中获取母婴知识的主要成员及渠道。

• 合理的田野调查路线安排
  

以往进行田野调查时，EICO团队一般会根据地理位置按照由近及远，或由远及近的顺序跑下来，仅考虑了效率问题，并没有针对多元化的用户维度有更深入的思考。通过几轮田野调查探索并验证，我们推荐先从与访谈团队成员（包括EICO和客户方）所在城市发展程度上有一定差距但又不会反差太大的地区开始。

比如以团队在北京市工作生活，计划前往江浙地区研究为例，可以先从嘉兴、镇江等市区范围开始，逐步扩散到这些城市的辖属县级市和村镇，以及更偏远地区。

EICO团队在福建当地与客户及受访用户边访谈边品茶

• 快速了解当地风土人情

快速了解当地风土人情对于田野调查至关重要。多维度的背景信息，包括与产品相关的零售/消费场所、目标受众的社交活动聚集地、居民人均收入与消费水平、目标产品或相关竞品在当地消费或使用普遍性感受等，都可以帮助研究人员在之后初步补足认知，并与用户的深入交流中快速找到话题切入点，并进一步达到共情、共鸣。出租车或网约车司机便是成本极低又可获取有价值信息的好向导。

EICO团队正在与司机了解当地风情并品尝司机推荐的当地美食

• 更加快速的迭代及调整

面对并不熟知的文化和环境，我们建议借鉴互联网产品研发的快速迭代方式。设定好一个简单的规划后，尽快融入到当地的环境中试跑1-2个用户，然后马上根据初步获取到的数据进行快速调整，包括是否需要调整访谈用户筛选维度，是否需要转换焦点话题或者更加深挖哪一个方向，甚至需要切换调研方法，以及是否决定继续在这个地区，还是切换到其他更适合的地区等等。

敏捷迭代意味着更加快捷的数据归纳处理：图为研究团队在田野调查途中归纳总结研究数据