喬布斯曾經說他從來不做市場調研，張小龍說他不看數據。他們二人的姿態曾令不少從業者大跌眼鏡，摸不著頭腦，也有不少從業者當真就從此否定了市場調研和數據的作用。關于怎樣處理用戶反饋，不同的大佬說法也不一樣。有的說只要是用戶的聲音就該聽，有的說用戶不知道自己真正想要的不用聽。究竟哪個做法最靠譜呢？分析下面3個問題之后，答案自然就清晰了：1.什么是用戶反饋?2.為什么要處理用戶反饋？3.怎樣做才能高效處理?
一、什么是用戶反饋？
關于用戶反饋，百度百科給出的定義是：你使用了某公司提供的產品后就成了這個公司的“用戶”。使用產品后你肯定對這種產品有意見，你把意見告訴廠家就叫“用戶反饋”。很多PM和運營也非常認可這樣的定義，他們日常處理的用戶反饋大多是用戶的意見和建議。
因為不是所有的用戶使用完產品之后都會提意見，那些不提意見的用戶通常稱之為“沉默用戶”。有統計學背景的朋友此時必定會有一個疑問：如果按照上述定義，PM處理的用戶反饋遺漏了沉默用戶，這樣做不科學。實際工作過程中也容易發現，如果處理不好沉默用戶的需求，產品的留存率很難提升。
一個朋友曾經告訴我“像騰訊、360這樣的公司，他們做的產品每一個按鈕都有相關數據監控，用戶什么時候點、點了多少下、怎么點都有記錄”。為什么要搜集這么詳盡的數據?因為這樣做可以讓沉默用戶不沉默。
現在，我們再回過頭來想想“為什么喬布斯不做市場調研，張小龍不看數據?”是市場調研和數據毫無用處嗎?肯定不是。像喬布斯、張小龍這樣的人，站在科技行業的山尖上，每天處理接觸的信息容量和質量，已經大大超出了市場調研和數據能給出的。而且他們這樣頂級的PM，對人性的洞察已經遠超常人所能理解。再加上長時間的訓練，對各種各樣的解決方案、用戶面臨的問題已經聊熟于心。自然也就不用調研和數據了。
像喬布斯、張小龍這樣高超思想的人會怎樣定義用戶反饋呢?他們的行動可以反映出他們的思想。喬布斯、張小龍都常常提到“瞬間變成小白用戶”。變成小白用戶有什么好處呢?可以體會小白用戶看到界面時的心態、反應、預期。所以，喬布斯和張小龍一定不拘泥于用戶提出的建議，他們對用戶反饋的定義應該是：用戶的一切反應都是用戶反饋!
一旦接受了“用戶的一切反應都是用戶反饋”這樣的設定，PM每天可以觀察的信息就更多了，除了用戶提出的建議、還有用戶的動態變化、頁面間跳轉順序、文案、用戶對同類產品的反應、甚至用戶對其他行業產品的反應等等，PM對整個事情的理解也會有天翻覆地的改變。騰訊的10/100/1000法則背后的指導思想不就是這樣嗎?
二、為什么要處理用戶反饋？
我見過毫不理會用戶反饋的PM，也見過迷失在用戶聲音里的PM。可想而知，這樣走極端的后果就是：一個做出來的產品用戶不喜歡，一個做產品躡手躡腳沒頭緒。其實，想清楚了用戶反饋的價值，就容易對用戶反饋有合理的觀點，自然知道為什么要處理用戶反饋。
做產品就是幫用戶解決問題的過程。如果洞悉用戶反饋，PM可以清楚知道用戶面對的問題是什么。這是用戶反饋的價值一。
做解決方案的時候，洞悉用戶反饋，比如用戶對文案的反應、對界面的預期，可以知道什么樣的方案容易超出用戶的預期。這是用戶反饋的價值二。
人都是有能力限度的，不可能一下子想好所有的事情，再厲害的PM做出來解決方案也需要校驗，用戶反饋是一面鏡子，可以校驗PM對事情的理解及完善解決方案。這是用戶反饋的價值三。
發現需求、衡量用戶的預期、校驗，是處理用戶反饋的理由和目的。
三、怎樣做才能高效處理？
這個問題沒有標準答案，每個人的做法都不一樣。但是有一點可以肯定，處理用戶反饋的水平可以顯示PM和運營解決問題的水準。360的某個員工講過一個故事讓我印象深刻：有一天，一個用戶給360的工作人員投訴“因為裝了360，網銀用不了”。360的工作人員馬上排查原因，結果發現根本不是360的問題，是網銀本身的問題。如果是普通的運營，很可能心里暗罵這個用戶“不是我們的原因你也找我們，真不講理”。但是，優秀的運營做法是聯系公司的BD部門，與銀行溝通解決這個問題。更高級的運營可能還要聯系銀行，一起分析這個問題是只存在某個地區還是全國都有出現。再高級的運營解決完這個銀行的問題之后，可能還要想想其他所有銀行是否都有這樣的問題。
綜上，“怎么聽”用戶的聲音比“聽or不聽”用戶的聲音更重要。
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本文來源： 如何高效的處理用戶反饋聲音
