亨利福特有句流传广泛,如果我提前问人们想要什么,他们肯定会说

亨利福特有句流传广泛，“如果我提前问人们想要什么，他们肯定会说得更快”。这句话后来被包括乔布斯在内的很多人引用，证明用户往往不知道自己想要什么。只有当你做了一个全新的产品，他们才会发现“这是我想要的”。 

在某种程度上，生活在马车时代的人不会贸然提出对汽车的需求，就像功能机时代的用户不会想到智能手机一样。然而，对新产品的具体形式缺乏想象并不意味着用户不了解自己的具体需求。比如“更快的马”尽管如此，这一描述显然包含了人们对更方便、更快捷交通的想象和希望，“马”在具体形式上，本身与后来的汽车是错位的。 

从“新立场”的角度来看，这个案例恰恰说明了准确描述信息中消费者洞察力的重要性：“马”不是真正的需求，“更快”才是。

事实上，对于今天的企业来说，这种能力正变得越来越重要。因为随着互联网在C端的全面普及，每个人都可以在每个网络社区表达自己对产品的看法，交流不同的使用体验。这些评论和互动构成了用户需求的富矿，而这种富矿的有效探索是企业实现产品“敏捷开发”的基础。 

如今，在实践中，产品设计和研发团队在网络社区积极收集用户反馈是很常见的。如果你碰巧是KOL，你的帖子很快就会出现在小红皮书或微博上，企业的官方人员会与你联系。有时是因为员工碰巧看到了这篇文章，有时是因为有人@官方或发送了一条信息。 

然而，一个客观的情况是，由于各种综合或垂直领域的平台源源不断地涌现，很难通过积极的搜索或被动的响应来实现全面、客观、及时和高效的用户需求。在相关技术条件成熟的前提下，基于主流平台UGC内容的用户洞察迫切需要从“劳动密集型”向“智能密集型”在这方面，久谦中台最近推出的用户调研工具可能会引领行业趋势。 

01、新的研究课题

在一个竞争激烈的商业环境中，做好生意的本质是如何更好地满足用户的需求。这个过程可以分为两个步骤，一个是识别用户的需求，另一个是根据用户的偏好设计或改进产品和服务。步骤1是比较困难的，因为一旦你对用户的需求有了足够的了解，制作产品就更倾向于一个跟随地图的过程。 

最近的一个典型案例是理想汽车。凭借“被广泛认为是落后技术的增程路线”，而且看起来没有硬门槛“冰箱彩电沙发”，在过去的两个月里，理想的销量连续超过4万辆，超过30万元的豪华SUV市场击败了BBA。毫无疑问，理想的成功是李翔作为产品经理的成功“二胎奶爸”用户视角击败了技术党的参数视角。 

原则上，用户研究是一个收集信息并从这些信息中抽象商业洞察力的过程。因此，信息的有效性和丰富性以及企业对这些信息的实际理解构成了用户研究的要素。

传统的用户研究通常通过访谈、研究等方式获取信息。在这种情况下，信息的质量高度受到调查人员的个人能力的影响。如果选择的样本组不具有代表性，则最终会得出误导性的结论，损害业务发展。同时，由于整个信息收集过程繁琐，耗费大量人力，很难在调查的广度和成本之间取得平衡。 

互联网的出现在一定程度上解决了这个问题，因为许多用户会主动在各种平台上分享他们对产品的看法和使用体验。这个自发过程带来的信息自然比问卷或采访更具代表性，更能反映产品实际使用的痛点。当今互联网已经深入到每个人的日常生活中，这已经成为所有品牌用户不可忽视的地位。 

对企业而言，用户在平台上发表的讨论越多，就越有助于传递丰富而有价值的信息。但由此产生的一个新问题是：信息过载。品牌越大，产品受众越广，问题就越严重。在移动互联网时代，每个家庭都有一个独立的应用程序，依次搜索每个平台上的关键字，然后浏览所有相关帖子和帖子下面的评论，并进一步分析这些讨论是积极的还是消极的，这显然超出了“人力”所能及的范畴。 

现实的挑战是，大量的信息就在那里，但分散在分散的网络空间中，关键是如何有效地发挥它们的价值。这需要技术上的彻底创新。

02、“挖矿”得用算法

算法是一种可行的替代方案。 

过去使用算法来处理用户评论的最大困难是所有这些评论都是非结构化的文本，它还经常包括用户在使用自然语言时引入的各种内容“噪声”。如今，随着自然语言处理的自然语言（NLP）在技术上取得了突破，对非结构化文本的处理已经成熟。如今，随着自然语言处理的自然语言（NLP）在技术上取得了突破，对非结构化文本的处理已经成熟。 

目前的算法系统可以很好地完成文本数据的定量处理，不仅是基本的关键字提取，而且是识别文本的情感倾向。因此，在这样一套技术基础的支持下，从文本信息的收集，到语义分析和情感分析收集到的信息，再到基于数据的消费者洞察力的生成，都可以通过自动化完全完成。

在文章的开头，我们将互联网社区的大量评论和互动与用户需求进行了比较“富矿”，算法就是开采“富矿”技术跃进。在某种程度上，这里提到的技术跃进确实与最近一轮能源行业的页岩油气革命非常相似。 

很久以前，人们就知道页岩油气储量极其丰富，分别占世界可开采天然气总储量的32%和石油储量的20%。然而，由于资源的特殊存在形式，没有办法开采利用。然而，凭借水力压裂和水平井的技术突破， 最近，页岩油气已成为一些国家的主导能源供应。 

类似地，一个可靠的判断是未来品牌对主流平台的监控和分析，也将从“人力挖掘”向“算法挖掘”变化。对于用户研究领域，这可能构成行业运营范式的转折点。

然而，目前，UGC内容在社交媒体和电子商务平台上的持续监控和分析，然后提高用户研究的质量，仍然是中国的一个新趋势，可能仍处于技术采用生命周期理论的早期用户阶段。相对而言，国外在这方面的步伐更快，比如“Brandwatch”和“Sprout Social”所有的工具都比较成熟。 

在中国，九谦中台最近也推出了类似的用户研究工具，涵盖了社交媒体、传统电子商务、兴趣电子商务等主流平台。“新立场”实际上尝试了九谦中台提供的用户研究工具，效果很好。 

该工具将实时在线捕获典型文章和评论，并快速进行结构化自动分析和观点总结。每个观点都可以快速追溯到原始定位，不仅可以帮助企业更好地理解用户，还可以用于快速的公共关系响应。通过数据清楚地显示了每个观点对应的关键字特征和积极和消极的情感倾向。 

例如，对于上面提到的理想汽车，你可以通过搜索研究工具来发现，新能源汽车在印象中通常更为重要“能源 & 续航”和“动力加速”事实上，它并不是很突出，“质量品控”和“专利技术”这也可能是由于汽车制造的新力量缺乏积累。理想实际上做得最好的地方是“外观 & 设计”、“渠道 & 服务”、“车机配置”、“空间”正是这些优势击中了中产阶级爸爸的痛点。理想实际上做得最好的地方是“外观 & 设计”、“渠道 & 服务”、“车机配置”、“空间”正是这些优势击中了中产阶级爸爸的痛点。 

如果我们想进一步了解消费者在某一纬度的产品偏好，我们也可以总结具体纬度的观点。比如，在“内饰 & 空间”在这个纬度上，消费者显然对理想的大空间和座椅功能感到满意，但他们对皮革材料和声音的质量感到不满。算法分析后产生的这些具体反馈，在后续产品更新中会起到很好的参考作用。 

03、写在最后

消费互联网前所未有地缩短了品牌与用户之间的距离，这将给企业带来分层效应。善于从这个渠道获取用户反馈并进行调整的企业将获得竞争优势，因为它们更敏捷、更接近用户需求，并逐渐摆脱那些意识迟钝、行动缓慢的竞争对手。 

从这个角度来看，用算法代替人工监控和分析主流平台的UGC内容，彻底改变用户研究的流程范式不是一个选项，而是一个必要的选项。 

但这并不奇怪，因为历史上每次技术变革都会上演同样的剧本。 

*文中的题图和图片来源于网络。