喺产品设计度，你一定有嘅3大偏见

转载：本文来自微信公众号“人人都系产品经理”（ID:woshipm），作者：诗剑天赋，转载经授权发布。

用户喺使用产品时，我哋经常会发现一啲界面提醒或者功能会畀我哋带来一啲唔同嘅睇法或情绪，比如我哋睇到某个提示，但却没有讲畀我哋正确做法时，我哋会有一啲抵触情绪；本文作者分享‌关于产品设计中嘅三大偏见，我哋一齐来认识一下。

喺开始之前，讲个真实嘅段子。

我之前公司嘅一个产品妹子媛媛（化名），颜值打得，但是没有工作经验，我招进来是打算好好培养成接班人嘅（虽然后来被我亲手开‌）。

有一次我哋要开一个新产品线，做预研。我带住佢做用户研究和竞品分析等一系列偏用户端嘅调研，同时我哋运营团队做偏市场端调研。由于新产品线嘅目标用户同我哋已有产品嘅目标用户高度重合，所以产品这边嘅压力其实系唔多嘅。

——此为背景。

某个阳光明媚嘅周一早上。

我问佢：“媛媛，前几天调差问卷回收情况点样样？”

媛媛：“回收率6%左右，其中有15%左右嘅问卷是都答完‌嘅。”

我心里一凉——呢个回收率咁高？ 

虽然之前跟佢强调过，针对于 Surveys 做用户体验设计嘅唯一目嘅就是提高 Response Rate，但是6%呢个数据还是出乎我嘅意料。我之前自己做嘅历史数据没有超过3%嘅。

后来成个调研结束后我哋做case study，发现佢发送问卷嘅手机号库，是来自于我哋产品内嵌入嘅用户反馈平台“腾讯兔小巢”。

这入面涉及到三个偏见，佢一个都无意识到。

负面偏见

Negativity bias

这是本案涉及嘅第一个偏见，负面偏见，仲有一个名叫消极偏见；意思是说，人会对负面嘅信息、情绪和体验印象更深刻。

负面偏见是写喺我哋嘅基因里嘅，因为嗰啲能够威胁我哋生命安全嘅危险信息，我哋必须要时刻警惕。

如果用户能够正常地使用产品，佢哋并唔会喺意呢个产品好唔好，更唔会喺“兔小巢”中反馈问题；但是如果产品流程同用户嘅预期（expectation）唔符，或者用户无办法简单地完成任务，噉呢个负面嘅信息会喺佢哋嘅脑海中持续好长时间，佢哋也会因此变得对产品更“挑剔”。

所以“曾经喺兔小巢中反馈过问题嘅用户”对我哋嘅产品是有负面偏见嘅。

那我哋点样减少用户嘅负面偏见呢？

遵守设计准则（友商已经验证过嘅流程，苹果嘅user interface guidelines，谷歌嘅design guidance等）。

多同用户进行语言上嘅沟通（而非文字上嘅沟通）和面对面沟通，认识用户嘅心智模型（mental model）和预期（expectations）。

需要注意嘅系：我哋无办法通过数据认识用户嘅想法，我哋只能通过数据认识用户嘅行为；想要认识佢哋是点样想嘅，只能混喺佢哋之中。

预测用户可能会产生疑虑嘅点，并且喺疑虑产生之前畀出解决方案；比如 Apple 官网嘅呢个设计，系喺七彩 iMac 嘅图片上方写嘅“4月30日接受预定 | 5月中下旬发售”；而用户是睇到七彩 iMac 嘅时候产生嘅想买嘅冲动。所以苹果喺你产生“点样买”呢个疑虑之前，就讲畀你“而家没法买，5月才能买”。

如果错误无办法避免，则错误提示要写嘅清楚且有用；比如知乎嘅呢个提示违反‌“清楚”嘅原则，“如果你喺使用中遇到‌问题，可通过「查睇帮助」或直接反馈畀我哋。”衹唔过呢个弹窗里边儿有“查睇帮助”？？？

可用性测试、测试、再测试。

测试是提升可用性嘅最佳途径，如果有条件嘅话尽量找真实用户嘅来做可用性测试，而唔系产品经理自己喺那里点点点；原因是，产品经理对于成个流程非常熟悉，公司第啲人员也对于公司业务非常熟悉，所以呢啲人嘅心智模型同真实用户嘅心智模型是唔一样嘅，佢哋对于产品嘅预期也跟用户唔一样。

内部人员只能发现部分问题，作为前期嘅测试是可以嘅；但是最后一定要揾到真实用户来参同测试。

选择偏见

Selection Bias

这是媛媛喺执行问卷调查中嘅一个偏见，选择偏见 ( selection bias )，仲有一个名叫幸存者偏差。

会喺兔小巢中主动留言向我哋反馈问题嘅用户，往往对我哋产品有负面嘅印象；佢哋嘅想法并唔可以代表我哋全部用户嘅普遍想法。就好比你找一群绿媒嘅人让佢哋分析台湾和大陆嘅军事实力，佢哋认为台湾嘅手枪打得出原子弹，呢没法玩。

只要你有选择（唔选择嘅情况，比如所有用户全都参同进来），则选择偏见是无办法避免嘅，我哋只能最小化其影响：

多个人商量住来，比如喺选择调查问卷嘅发送用户群体时，凑三个产品经理，每个人都说一下自己嘅意见；虽然人人都有偏见，但是每个人偏见嘅点可能并唔相同（噉就是点解需求评审非常重要嘅一个原因），所以综合多个人嘅意见可以有效地降低选择偏见，你嘅偏见可以被人哋发现（虽然你自己好难发现）。

采用正确地随机方法，从而保证研究对象真嘅系随机出来嘅；比如某汽车加油服务同100加油站合作，95家喺深圳，5家喺广州。那么喺做用户研究嘅时候，是应该随机选择95%嘅深圳用户+随机选择5%嘅广州用户，仲要系喺用户群里随机抽取100个用户呢？

调研回应偏见

Survey Response Bias

回应偏见是指，参同者大范围地、主动地选择唔回答、唔准确地回答、甚至是错误地回答问题。

比如问卷有一道题目是：“你认为我哋网站嘅导航系咪清晰”，80%嘅用户选择‌非常清晰，但是可能佢哋中一半以上嘅人连乜嘢是导航都唔知道。

但系佢们能讲畀你，你网站嘅导航非常清晰。

而你，也天真地认为：自己嘅网站导航设计得巧夺天工。

调研回复偏见主要有三类：

1. 默许偏见 Acquiescence Bias

默许偏见，简单噉讲就是人喺面对问题列表嘅时候，有选择同意嘅倾向。

比如喺呢个量表度，用户倾向于选择 agree (4分) 或者 strongly agree (5分) 选项，从而让你得到一个正面嘅用户调研结果。

哩个都系点解应用市场评分3星嘅应用其实就是差评嘎啦。

2. 社会期许误差 Social Desirability Bias

受访者为‌令人产生正面印象，倾向喺调查中“以唔实意愿取代其真实意愿，以符合社会期望”；例如过多申报自己嘅“良好行为”，或过少申报自己嘅“坏行为”、或唔受欢迎嘅行为，呢种倾向严重影响研究嘅效度。

你可以睇一睇你嘅简历，有没有一啲你唔愿意写上去嘅经历？

噉就是社会期许误差。

比如呢个问题：你每天平均使用几个个钟头手机？如果这道题是移动端产品经理嘅考试题，或者某手机游戏社群嘅测试题，则人可能会倾向于夸大自己使用手机嘅时长；但如果是初中生入学测试题，则学生们可能会倾向于少报自己使用手机嘅时长。

综上：

唔同背景下，被认同嘅行为 (Desirability) 是唔一样嘅；喺实际操作度，我哋要留意，喺我哋嘅场景度，边种行为是被认同嘅。

有一啲多报或少报嘅行为，是刻意嘅，比如你润色你简历嘅时候；有一啲是非故意嘅，因为用户对于自己嘅认知本来就是有偏差嘅。

其实唔只是Surveys，好多量化和质化嘅数据都有呢个问题，比如访谈中、有脚本嘅可用性测试（人会为‌完成脚本而付出比日常生活中更多嘅努力，同时也会更专注）、焦点小组等等，都存喺社会期许误差。

3. 近因效应 Recency Bias

我哋嘅短期记忆嘅容量是非常有限嘅。

近因效应描述嘅系一种认知倾向：

• 人更容易记住最近发生嘅事

• 最近发生嘅事对于人嘅影响比较大

所以问卷参同者们更倾向于依据最近佢哋对产品嘅体验来回答问卷上嘅问题，而非佢哋全部嘅使用体验。

喺偏见下嘅研究

偏见是无处唔喺嘅。有三点建议可供大家参考：

1）问卷调查 (Surveys) 并唔用来评估用户嘅客观行为和表现，而是用来评估用户嘅主观想法。

2）正系因为回应偏见 (Response Bias) 嘅存喺，所以我哋才需要大量嘅样本。更大嘅样本可以消除更多嘅无关变量，从而有更大嘅概率能够代表全部嘅用户群体。

3）你知道‌呢啲偏见嘅存喺，并唔意味住你可以解决呢啲偏见。承认自己有偏见、注意呢啲偏见嘅影响并从错误中学习，可以让你更准确地评估你嘅研究发现，从而设计出更好地产品。