雲計算(suàn)時代，大數據受到(dào)了互聯網的追捧。

   如今的人工(gōng)智能(néng)時代，機(jī)器(qì)學習更是需要投入大量的數據，在大數據的基礎上(shàng)，對機(jī)器(qì)進行訓練，并從(cóng)中歸納出可以被計算(suàn)機(jī)運用的知識和規律。

   數據确實魅力無窮，威力無限，但是人們往往忽視同樣重要的“小(xiǎo)數據”。

   那麽什麽是小(xiǎo)數據呢(ne)？

 

小(xiǎo)數據，這個(gè)小(xiǎo)衆的名詞沒有确切的含義，本篇論述小(xiǎo)數據指的是用戶的表情、動作等細小(xiǎo)的信息。相(xiàng)比于大數據，小(xiǎo)數據更傾向于個(gè)性化的信息，也正因為(wèi)這一(yī)特點，小(xiǎo)數據能(néng)夠反饋出用戶更深層的痛點。

用戶的表情

   表情，顧名思義即表達感情、情意。用戶通(tōng)過面部或者姿态 表達思想感情。

   我們經常強調做産品需要傾聽用戶聲音(yīn)，但是在實際的訪談實踐中，我們往往很難從(cóng)用戶的聲音(yīn)中獲取特别有價值的東西(xī)。

   原因有以下(xià)兩個(gè)：

1.用戶通(tōng)常無法表達出自(zì)己想要的東西(xī)。

   很多(duō)時候，我們知道客戶想要更好用，更簡單的産品，但是缺乏細節信息，于産品設計并無指導作用，深入的信息需要我們做産品的人去引導。

2. 用戶的話往往真假難辨。

   很多(duō)問題涉及用戶本身工(gōng)作或者尊嚴相(xiàng)關的，往往會(huì)給出一(yī)個(gè)假的反饋。如我們在做To行業(yè)涉及專業(yè)性的問題，用戶希望表現得自(zì)己也比較專業(yè)，會(huì)給出自(zì)己認為(wèi)高(gāo)大上(shàng)的答案，而非實際答案。

   那麽作為(wèi)産品經理，如何準确洞察用戶的痛點和用戶需求呢(ne)？

用戶聲音(yīn)的反饋真假難辨，但是用戶的表情往往是真實的。

   從(cóng)評判用戶的需求是否剛性的角度來看(kàn)，有一(yī)個(gè)很重要的判斷标準就(jiù)是用戶為(wèi)了滿足這個(gè)需求可以付出多(duō)大的代價。

   按照(zhào)這個(gè)基礎，我們可以得出一(yī)個(gè)思維直線：用戶是否遇到(dào)了問題（需求來源）？用戶是否尋求過解決方案（是否為(wèi)此用戶需求）？用戶為(wèi)解決此問題付出多(duō)大的代價（需求有多(duō)剛性）？

   因此，用戶真實遇到(dào)過的問題、YY的問題或者聽說過的問題，在訪談過程中呈現的表情是不一(yī)樣的；用戶真實尋求過方案和沒有尋求過方案，面部反饋是不一(yī)樣的；用戶付出沉重的代價解決問題和放(fàng)棄解決問題，表情也是不一(yī)樣的。

   舉一(yī)個(gè)真實的例子：

To行業(yè)，在海外馬來西(xī)亞拜訪客戶，客戶隻會(huì)講馬來語，全程都是我們當地招聘的一(yī)線員(yuán)工(gōng)和客戶交流（完全過濾了用戶聲音(yīn)），我和BOSS看(kàn)著(zhe)同事(shì)給客戶講PPT。

講完之後，我是兩眼一(yī)懵逼，完全覺得浪費(fèi)此行，而BOSS卻發現客戶在數個(gè)PPT的頁面演示的時候，表情比較震驚。又(yòu)重新跟一(yī)線同事(shì)兒确認講的内容以及客戶的疑問點，發現客戶對該價值比較認可但是還(hái)有優化的空間，以此得到(dào)确實能(néng)夠增強優勢的産品需求。

   在此過程中，需求已經不需要後續太多(duō)的确認和驗證，因為(wèi)客戶的表情已經充分反饋出此需求的剛性程度。

用戶的動作

   動作，顧名思義即表示用戶肢體變化。用戶的動作同樣能(néng)夠反饋用戶内心的真實情感。

   我們可以通(tōng)過以下(xià)兩種方式來判斷客戶的真實感受：

根據用戶當前的動作狀态，判斷其在當時的内心狀态：緊張的時候會(huì)握緊拳頭；内心緊迫的時候手腳動作加快；内心平靜(jìng)的時候，動作也會(huì)比較緩慢(màn)。

根據用戶在發生(shēng)事(shì)件(jiàn)前後的異常，判斷事(shì)件(jiàn)發生(shēng)對用戶心态的改變。

   同樣，判定一(yī)個(gè)需求是否剛性，我們也可以根據用戶為(wèi)了滿足此需求，所變現的效率來判定。

   如果用戶平淡如水(shuǐ)地反饋一(yī)個(gè)問題，和提起這個(gè)問題就(jiù)拍桌子，我們可以立刻判定此兩種問題是有本質差别的，這就(jiù)導緻了問題的解決方案價值也是天差地别的。

   再舉個(gè)真實的例子：

仍然是To B行業(yè)（身在此行……），政府客戶，客戶購買的是網絡安全産品。

由于很多(duō)客戶的安全意識是比較低(dī)的，認為(wèi)買了設備，放(fàng)在網絡中就(jiù)安全了。

但實際上(shàng)，真正的安全還(hái)需要持續的運維。

我們做了安全服務之後，回到(dào)公司，描述客戶對網絡安全的重視程度：

1.客戶領導對網絡安全特别重視，我們陳述的分析結果，客戶特别在意。

2.我們分析完安全日志(zhì)之後，客戶領導沒到(dào)，一(yī)直等到(dào)中午十二點多(duō)，領導吃(chī)完飯端著(zhe)個(gè)茶杯優哉遊哉地到(dào)會(huì)議室。我們開(kāi)始講解分析内容，結果領導聽完分析結果之後，當場就(jiù)要求運維人員(yuán)處理分析出來的問題，并且在一(yī)天之後，催了我們三次發送詳細報(bào)告。

   這兩種描述方式，給人的感受是完全不一(yī)樣的。針對第一(yī)種描述，我們往往會(huì)有疑惑，客戶為(wèi)什麽重視，怎麽判斷其重視？但是第二種描述就(jiù)一(yī)目了然了。

   用戶的表情、動作，這些小(xiǎo)數據往往是用戶真實需求的反饋信息。不僅僅在用戶訪談時候的反饋，針對不同的用戶，往往在日常生(shēng)活中技(jì)能(néng)發現本質的需求。

比如有人發現俄羅斯的家庭冰箱貼滿了世界各地經典圖片的磁鐵貼，表示了俄羅斯人希望走向更大的世界看(kàn)看(kàn)；有些病人在病房總是摔破被子，其實他是更希望離開(kāi)醫(yī)院……

   大數據能(néng)夠為(wèi)決策提供依據和支撐，這點毫無疑問。但是大數據也并非無所不能(néng)，甚至還(hái)會(huì)出現成也大數據，敗也大數據的情況。

   很多(duō)時候我們通(tōng)過A/B測試的數據，來作為(wèi)決策依據，但是有很多(duō)滞後的信息，大數據是無法及時反饋的。

   比如報(bào)紙(zhǐ)改版之後的用戶滿意度，在近期往往會(huì)下(xià)降，但是在後續的使用中，用戶習慣适應之後，滿意度會(huì)變得更高(gāo)。

   因此，請勿忽視小(xiǎo)數據的作用，它也是洞察用戶需求的重要通(tōng)道之一(yī)。