用户访谈，别问什么？
问故事，
不要问答案。
来，先试着回答一下这些问题：
为什么最常在下班之后吃零食？
你觉得你是个什么样的人？
你对现在女孩的容貌焦虑有什么看法？
有没有感觉到什么不对？是不是有点不好回答？
让我们继续看一下，如果这些问题出现在用户访谈中，你可能会得到什么样的答案：
「为什么最常在下班之后吃零食？」
「下班之后才能放松一下啊……上班也不方便吃吧。」
「你觉得你是个什么样的人？」
「这问题也太大了，我在朋友圈和微博上都不是一样的人。那我可能就是一个矛盾的人吧。」
「你对现在女孩的容貌焦虑有什么看法？」
「那当然不好啊，自己开心就行，管别人的眼光干什么？」
有点聊不下去了？这就是双方齐心协力把话题推下悬崖的现场。
作为用户研究的途径之一，用户访谈是在与用户的直接交流中，尝试发现和解读尽可能精准的用户价值：他们希望自己的生活变得怎样？需要什么，缺少什么，在哪里遇到了问题？品牌又能为此做些什么？但「真正理解对方」，从不是一件容易的事儿。
即使用户真的思考过我们的商业问题的答案，并能准确且坦诚地表述出来，也未必能被我们正确地接收。举一个极端简化的例子，当一个女孩在谈论着她的「宝贝」时，指的是她的男友、女友、偶像，还是宠物猫、宠物狗，乃至一盆绿植、一块石头？
又或者，再向起跑线退一步，即使我们正确地理解了用户原话，就一定能得出正确的答案吗？如果这些原话本身就是「有问题」的呢？
当然，在实际的用户访谈中，我们一定会和用户强调的是，「您对问题的回答没有对错之分」，但对用研人员而言，用户的回答却有着质量层面上的高低之分，并直接影响着用户访谈的效果。在青年志针对企业用户的用研培训项目中，我们也收集到了许多在用户访谈执行中的困惑：
如何更好地透过消费者的表面回答，快速挖掘到背后的根本原因？
消费者所说的跟 ta 的实际行为有很大差异，口不对心的时候怎么办？
对一些不太愿意分享的，或者平日思考不够深、不善于准确表达的消费者，该如何引导？
问题可能出在哪里？解法又在哪里？
01
什么样的用户原话，
才能为洞察创造更大空间？
什么是高质量的用户回答？如果「下班后的零食食用场景」是你的终极问题，先对比看看这两条用户原话：
①「下班之后才能放松一下啊……上班也不方便吃吧。」
②「下班之后我一般就直接回家了，要是周五的话还可能出去，平时就简单收拾一下，然后看个剧什么的。我不怎么正经吃晚饭，就是看剧的时候吃点零食，感觉比吃饭热量低点，也省了做饭和挑外卖的时间。」
我们称第一种为「答案」，第二种为「故事」。显然，故事是更能让我们和用户聊下去的回答，也具备更丰富的解读可能性。为什么？
——因为故事里充满细节。
「下班之后就想放松一下」，「放松」的意思是？直接回家还是去蹦个迪？见朋友还是独处？打游戏还是刷手机？而在第二条回答中，这些信息就清晰可见——甚至，还有更多。
这也是青年志所强调的「厚数据」的一个简单示例，与定量数据不同，厚数据是通过定性研究来进行调查与分析后所获得的数据。「数字无法折射出日常生活中的各种情感：信任、脆弱、害怕、贪婪、欲望、安全、爱和亲密……相对的，『厚数据』分析法能深入人们的内心。毕竟，利益相关方与企业/品牌的关系是感性的，而不是理性的。」[1]
何况，个体的偏好只具备有限的代表性，生意也不可能仅仅指向一个人的具体需求，如果从一个用户身上只能得到一种答案，显然不够高效。理想的用户访谈应该像放烟花，在用问题「点火」之后，「散是满天星」，提供更多寻找共性的可能。
02
问故事，还能带给我们更多。
「如何与初次见面的人开始交谈？这是普通人际交往之间常常遇到的问题；如何与初次见面的人深度交谈？这关乎专业访谈领域的专业难题。」[2] 想象你和朋友在家里喝酒聚会，与你和老板参与一场商务宴请，在哪种场景下，你更能坦荡舒适地讲些真话？
问故事而非答案，实则也是在构建一个「能舒服地讲出所有真话」的环境。粗略来说，这指向以下两个目的：
① 让用户讲真话
社会学中有一个「前台/后台理论」，用以解释人在他人面前，表演成某种自己所期待的形象的行为——并不全然是虚假的，但是一种「有选择的呈现」。
当用户坐在你面前时，也许 ta 正在扮演某个「理想的 ta」，又或者，ta 知道什么是能让自己显得更「体面」的答案：明明每次点外卖都要加一次性餐具，却侃侃而谈自己在食品包装上最看重的是环保。有时候，这种「表演」也并非来自主观的隐瞒，因为社会规范对人的影响，已经深入到人的潜意识之中。
如何抓住用户言行的自相矛盾之处？如何发现谎言的蛛丝马迹？你一定知道，编一个完整的故事，可比编一句谎言难得多。
② 让用户多讲话
此外，要求人对自己的某个行为作出解释，很容易让人联想到一类场景：警方问话。
即使被访者已经完成问卷、答应且真正地坐到你身边，本质上来说，你们仍然是对彼此知之甚少的陌生人。何况，用户访谈甚至不像有来有往的相亲，访问者所暴露的个人信息与情感态度，显著地要少于被访者，人在这种相对单向的曝光下，有不安全感实在是太正常的事。
一句「为什么」可能还尚显友善，一连串的「为什么」，听上去难免带有强势的审视意味。从被访者的视角看过去，你的背后也许正写着巨大的「坦白从宽，抗拒从严」。
03
什么样的问法，能得到埋着洞察的故事？
如果我们已经对「问故事，不问答案」达成共识，下一个问题则是，故事来自哪里？它可能直接地来自对「为什么最常在下班之后吃零食？」这个问题的回答吗？
可能，但很难。
为什么？让我们从问法上看一看。
回到文章开头列过的那些问题，试着作为被访者感受一下，你会用什么句式来回答它们？
为什么最常在下班之后吃零食？
你觉得你是个什么样的人？
你对现在女孩的容貌焦虑有什么看法？
让我们回忆一个更具象的场景，在学生时代，你对试卷上这样的问题一定不陌生：
文章开头描写下雨的意义是？
辛亥革命为什么会发生？
在没有标准答案的人文学科中，它们都指向某种观点或判断，可能你确实知道如何解题，也可能只是临场现编，但总之，你落在纸面上的答案，是对文章或者客观发生过的历史，进行了一次特地思考后的概括和总结——不论这答案是来自老师与课本，还是你自己。但实际情况则是，历史可能是任人打扮的小姑娘，作者自己也不知道当时为什么就写了一个下雨天。
用户访谈也是一门没有标准答案的「学科」，而「你为什么做（某件事）」「你觉得xx怎么样」「你对xx有什么看法」，它们都是指向「答案」的典型问法。被访者不得不陷入一种思考：我要用什么「答案」，才能回答你的问题？
这实际是一种不负责任的「甩锅行为」，逼迫被访者加工自己的过去，再对自己进行剖析、总结和反思，最后艰难地给出结论。但这些结论可被直接使用的前提，是相信「你是我们的目标用户，那你就应该能够回答我们的问题」。可是，用户真的能吗？
有条理论是「人赚不到自己认知范围之外的钱」，同样的道理套用到用户访谈之中，就是用户给不出 ta 未曾深入思考过的答案。而如果洞察注定来自对用户故事的深入理解，那么该负责挑选、阐释、总结用户故事这份「原材料」的，是用户还是用研人员？
大多数情况下，用户并不天然地足以胜任商业问题的「老师」，挑选和阐释原材料的权利和责任，应该握在用研人员手中。
04
把数据找厚，把数据读厚。
因此，尽管用户访谈的期待是从用户那里得到商业问题的「答案」，但用户所能、且应该给出的只是产出「答案」的原素材。而用研人员的专业挑战正在于此：「如何从一个点上看见整个用户」，以及「如何从一位用户身上，看见尽可能完整的目标用户群」。
那么，什么才是指向故事的问法？
社会学、人类学中的田野调查方法论为我们提供了很好的参考，这也正是青年志十余年的商业咨询实践的学理基础。我们坚持大数据与厚数据的融合，以尽可能还原表层答案后更广更深的背景，最大化发挥用户声音的价值。如同按图索骥和自己寻路的区别，通过对完整故事的有效追问，你更可能获得一些意外之喜，甚至发现比最初的终点更值得奔赴和停留的应许之地。
当然，效率也是商业组织必然要考虑的问题——如何发问，才能高效地得到有效的厚数据？青年志现已面向企业用户推出内部洞察和创新能力培训业务，以沉浸式的培训与体验活动，提升商业从业者们的洞察能力。如对我们的用研方法论感兴趣，欢迎咨询open@chinayouthology.com。
注：
[1]王圣捷，《大数据离不开厚数据》，36氪。https://www.36kr.com/p/1647139373057
[2]杨澜，《提问》
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