本文的背景
互联网的兴起催生了大量用户研究、用户体验设计岗位，各大公司内均有包括UED、UEDC（用户体验设计中心）、市场战略研究等部门。研究人员通常是心理学、设计、市场营销、统计等背景。而本博客的2位博主作为心理学毕业生也非常庆幸能在互联网公司从事用户研究工作。首先，简单介绍下自己，Dot和Drop，2位貌美如花的少女，2013年毕业于中科院心理所，本硕均是心理学，Dot姐姐供职百度，负责地图、旅游等重点项目，而Drop先在中国电信天翼阅读从事阅读app和听书app的用户研究，随后进入网易市场部，现服务产品包括：文学、漫画、美妆社区等。我俩已经在用户研究岗位4年整，经历过产品从0到1的增长，产品的戛然而止、更换团队以及起伏的职业倦怠。我俩正面临职业升级，从中低阶向高阶用研的转变，不仅是完成项目，同时开始向更宏观的策略、模型、整合变化。
差别1：数据数据数据，重要的事说3遍
当低阶用研还在使用问卷、深度访谈、焦点小组等定性、定量的样本数据时，高阶用研在做什么呢？
利用海量的大数据，让数据驱动增长和优化
数据来源包括后台的日志数据（如日活、注册用户）、行为数据（页面栏目点击分布、转化等）、爬虫数据（如微博、QQ空间等舆情）
善用非结构化数据，如文本评价、图片、甚至是语音
以下是腾讯CDC的用户研究工程师提炼的建议：
选择合适的数据分析工具
提升数据分析的效率
提升数据的可解释性
了解/掌握非结构化数据分析方法
差别2：善用模板，从重复劳动解放出来，建立统一模型，便于追踪
当低阶用研正在埋头做定期常规研究的时候，如满意度、流失研究、用户评价等，高阶用研在做什么呢？
善用模板，解放双手
建立模型，下图为QQ满意度模型
用研筛选出了满意度的二级指标（如功能、易用性、界面、情感）以及三级指标
因此研究结果可以总结归纳到1张清晰的表，写出时间、各个维度权重、得分分别是多少
主要变化是在哪里，为什么会有这样的变化
设定关键指标（如净推荐值NPS），长期追踪或在竞品之间横向对比
差别3：给相关团队提供评估体系服务、研究方法培训以及工具平台
当低阶用研仍旧在抱怨问卷后台不好用、或是每次都要做舆情分析，重复劳动时，高阶用研在做什么呢？
自己建立工具平台
如腾讯CDC非常棒地做好了他们的问卷平台，帮助其他部门的人投放问卷，而现在腾讯的问卷系统已经对外开放，帮助外部用户或调研机构触达匹配的用户，进行调研
差别4：考虑研究和产出的ROI
当低阶用研对产品、运营、市场等同事的需求来者不拒时（这点正在反省中），高阶用研在做什么呢？
√考虑研究的投入和产出比，拉新需要ROI，研究同样也需要
√教育研究需求方，果断说不。什么样的需求应该拒绝？（本来想写什么需求该接，后来怕拉仇恨，还是改了）
场景1：对用户意愿/偏好进行频繁测试
如某个App的slogan测试，选项是“发现全世界好物、遇见全世界好物、全世界好物这里都有、你的美食宝典”
拒绝理由：用研应该给出用户的期望、需求和品牌期望形象，如【专业】、【个性化】、【全面】，而非文案偏好，针对文案，市场或运营人员根据用户的需求进行把控
场景2：对已有明显权衡的方案A/B进行测试
如针对某个阅读App，用户打开后是默认进入书架页or书籍推荐页
显然用户打开App进入书架便于他继续阅读，而进入书籍推荐页则可以加大新书曝光
拒绝理由：首先两个选项非常清晰各有利弊，另外，使用哪个方案并不会过多增加用户成本，在书架去首页只不过增加了用户1步操作罢了
