所在公司是做儿童产品的,用研的工作当然常常要针对儿童群体。经常会被同行问到,小孩子那么不成熟,用研靠谱吗?
我想说,小孩子比成人更靠谱!
对儿童用户做定量调研
刚来公司时,号称每月有1千多万的活跃用户却连个问卷系统都没有。在我看来这就好像怀着个金矿却没有去开发!于是当了回产品经理开发问卷系统,功能敢说可与问卷星、腾讯的媲美。第一次发问卷,心里还是有担心小孩子会不会乱填?但是看到结果时,心里的石头就下来了。各题目答案频率基本都符合逻辑常识。为了进一步验证,又拿同一份问卷,在同个产品里投放了不同尾号的用户,对比结果发现同个题目选项频率相差仅有几个点,做显著性检验大多数差异不显著,可以证明被测儿童用户的回答稳定,多数人的答案是靠谱的。
经过多次的尝试,我认为儿童在填写问卷时比成人更加认真,而且也更乐意参与问卷填写。他们在答题时存在以下特点:
1)对于认知、使用一类的题目,结果往往存在虚高的情况。分析原因可能是儿童并不喜欢被人认为"你们还小什么都不懂”,所以常常会通过“我知道”“我玩过”这样的方式来标榜自己“很厉害”。在设计此类题目时,需要多“挖坑”来二次验证,譬如在认知的题目里针对同个事物插入不提示+提示的多个题目来甄别。
2)对于态度题,例如满意度和意愿度等等,一般用五分量表来设计,儿童的结果会比成人的结果更“极端”一些,但是大多数情况下选TOP 2的人仍占多数。对于儿童而言,他们表达喜好往往没有成人那么多考究,喜恶分明。
3)对于主观题,儿童用户填写的意愿比成人相对更大一些。他们常常把主观题作为一种情感发泄的地方。所谓童言无忌,低龄孩子天真的回答常常会让我们这些出题者忍俊不禁。
4)小女生比小男生填写问卷更认真细致,这跟他们的生理特点相符。
5)题目话术必须简短易懂,低龄儿童可能识字都存在困难,因此出题时需要仔细琢磨词汇是否常见,是否存在理解差异,这点很令人头疼。
对儿童用户做定性调研
座谈会和深访是成人用研常用的方式,那么放在儿童身上会如何呢?
对着一群小孩开座谈会实在是一件困难的干活,你可能会遇到:
1)小孩子中意见领袖的影响力是超凡的,如果你找的被访者中刚好有“孩子王”的话,那整场的座谈会很容易会变成一场个人吹水会,其他的人即使心理不是那么想的,也会被迫从众。
2)小孩子表达的能力有限,加上中国式教育“举手发言”的习惯养成,座谈会看重的讨论氛围往往施展不开;当然,如果被访者之间有认识的,那又可能会变成另一番闹腾的场面。。。
3)成人的座谈会一般是两个小时,而且话题的节奏紧凑,一波接着一波。但是小孩子的注意力比较容易被分散,能够集中精力讨论的时间可能不到一个小时(学校设计40分钟一节课是有道理的)
4)为了缓解被访者紧张情绪,座谈会往往会放置一些食品。但是如果是儿童,那么他们的注意力很容易被分散到台面上的一堆零食中去。。。
鉴于以上上述的原因我认为儿童定性使用传统座谈会的方式不太合适,深访的形式会更加有效一些。在执行过程中,有以下方面需要留意:
1)从发展心理学的角度,儿童对陌生环境比成人更容易出现焦虑、恐惧的情绪,因此在正式访问前的热身环节非常重要。在成人的访谈中我们往往只需通过简单的自我介绍和社交话题(譬如天气)来打开话题建立关系即可。而在儿童访谈中这显然是不够的,我们需要花费一些时间建立信任。通常我会安排一个10-20分钟的趣味活动,譬如讲解下游戏的制作过程,穿插一些互动问答,或者跟被访对象玩一个游戏。我的同事曾经遇到一个很害羞的小女孩,刚开始时她并不愿意多说话,后来同事跟她玩了一回拍手掌的游戏,一下子就和她热络起来,小姑娘也敞开心扉聊了开来。对于男生,建立威信不失一个好的办法,譬如向他展示你的高等级游戏账号,或者吹嘘你是这个游戏的制作者。
2)小孩子是会撒谎的,他们很懂得“察言观色,趋势弊害”。特别是当父母在身边的时候,有些话那绝对不会说的,因此做正式访问时一定要把父母支开。虽说儿童心思没有成人复杂,但并不表示他们不会“哄你开心”,根据生活经验小孩子明白说你的产品坏话,你就会不高兴。有时候看到项目组的人一上来就问“你喜欢玩XXX吗,打多少分”,得到的答案“喜欢啊,100分”然后就心满意足,我只能表示“呵呵”了。
3)经验看来,小学五年级以上的儿童,已经能够很好地表达自己的想法。但是如果你想探究某些行为的原因时,他们可能无法深入并且逻辑严谨地进行解释,往往只能停留在关键词上。譬如问为什么喜欢战斗,多数小孩只能告诉你因为”打起来很爽“,不太能指望他告诉你因为“打击感好人物的受力反馈很真实连招顺畅"。因此,多问他们干了什么来推理他们的心理需求,比揪着问为什么来得有用。
4)有一些你认为很荒诞的理由,对于小孩而言却是实实在在的“真理”。例如“正义一定会战胜邪恶”这么中二的话你很难从成人口中获得,而对于小孩子而言很可能是他们对某个剧情设定偏好的重要原因。
总的来说做儿童用研是件充满挑战而又令人开心的事情,这个人群在用研领域并未得到很好的关注,希望能看到有更多的研究方法和工具涌现吧。