To B产品用研工作，到底在研究什么？

To B产品的用研目标是什么？我们执行B端产品的用户研究时，该注意什么？我们应该如何看待B端的用研工作，在具体工作实践中有些什么坑可以避免去踩？

“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，我们常提到面向不同的用户群体，产品的设计和运营等方面需要做到“差异化/个性化”，而对于用户自身体验的研究，“因地制宜/对症下药”更是必要。在做To B产品用户研究时，若照搬To C的研究模式，势必产生诸多问题。

那么To B产品的用户研究到底有什么特点？我们该如何开展用研工作？

一、To B产品的用研目标

1. 我们研究谁

To B与To C的释义

我们先看看B端与C端产品有何差异，这两者的划分其实是基于用户群体的不同，前者面向企业，后者面向广大消费者。而这种不同本质上意味着两类产品用户需求的不同，而基于用户需求的差异，又会对产品形态、产品目标、用户与产品之间的关系等产生影响。

对于用研来说，C端产品的研究对象很简单，就是使用产品的普通消费者（用户），而我们研究B端产品时，研究对象可能需要包括用户和客户。

举个例子：我们需要调研一个面向加盟商的物流管理平台，那么我们的调研对象可能既包括“用户”——使用这个产品的加盟商，又包括“客户”——下单寄件的消费者。

2. 用户要什么

我们发现：很多时候B端用户的需求非常明确——“业务诉求”，相较于C端用户重产品的主观体验，B端用户更关注业务需求的满足，他们重视产品的功能、与之相关的业务逻辑、产品能为企业带来什么。也因此B端用户相较C端而言对用户体验容忍度更高（很多时候是不得不用）。

这意味着在To B产品的用户研究中，传统意义/狭义上的“用户体验”的重要性减弱了，甚至在平衡收益与体验时，天平需要往业务与收益一侧更倾斜一些。但这并不代表用研价值的降低，而是意味着研究思路的转变。

3. 用研解决什么

此时用研要思考和解决的问题，已经不是简单的让用户的视觉体验更舒适、交互体验更流畅等等，而是将每一个和体验相关的节点与业务的诉求紧密结合：

我们做的这一点设计的改变/优化能够促进业务需求的满足和业务成效的提升吗？
它的重要性如何？
是不是有优先级更高的问题需要修正？
我们也需要时常提醒自己，B端用户在看待一些我们走查出的体验问题时是否同C端用户一样敏感和重视？

现在，To B与To C产品的用研目标差异已经展露出来：

B端用户更重视效率，用研目标侧重于业务需求的满足。这往往需要用研人员不过分纠结于产品细节上一些交互、视觉、内容等的优化与完善，而是在分析专业和复杂的业务场景、准确梳理业务需求的基础上，系统、全面地探究如何通过提升用户的产品体验来助力解决业务问题、促进产品优化升级、赋能企业降本增效。当然，我们仍不能舍弃业务效率和体验的兼顾。

而C端用户更重主观体验，用研目标更侧重用户个人需求的满足，用研人员更需要做的是识别用户特点、把握用户真实需求、精准进行市场定位，在提升用户体验的基础上，提升新增用户数、用户黏性与使用时间，助力企业竞争制胜。

二、To B产品的用研执行

结合B端产品的特点以及与C端产品之间的差异，我们执行B端产品的用户研究时，可以注意以下几点：

1. 研究对象的确定

研究对象是用户还是客户？或两者皆有？在业务中承担的角色以及涉及的业务流程情况如何？在整个业务流转通路中他们发挥着怎样的作用？我们需要在正式调研开始前熟悉产品业务背景中的各个角色特点。

2. 研究方法的选择

B端与C端产品的研究方法大同小异，但调研目标（如满足业务需求）、产品特点（如产品复杂程度）与用户情况（如用户量）在一定程度上对研究方法的选择产生影响。

B端产品与业务的强绑定，意味着我们的调研很多时候要走到用户中去、实地访问用户。由于要深入到用户工作环境与实际使用场景，很多时候我们无法控制严格的测试环境和执行精确的测试任务。那么，相较于可用性测试，设定一些开放性的任务，使用自我陈述法或观察访谈法，有时是一种更有效和恰当的方式。

很多时候，B端产品的复杂程度要高于C端产品。譬如对于快递相关产品而言，寄件的C端用户体验到的是一个简单的寄件小程序/公众号，但对于B端用户来说他们操作的是一个复杂的物流管理平台/车辆调度系统/大数据监控平台等等。我们需要花费较多精力熟悉复杂的B端产品，加强对业务的理解。

这就提示我们需要采用合适的研究方法（如案头研究、用户旅程图）来理清产品-业务-用户之间的相互关系，分析彼此之间的“供”“给”通路，再对症下药，决定用什么方法解决哪条通路上的问题。

工作中我们也发现：B端产品用户量常较C端产品更少一些，甚至可能一个B端产品只有几人使用。因此在选择研究方法时，需要考虑到用户群体人数的影响（譬如对于个位数小群体的研究，访谈可能是比问卷更好的方式）。

3. 数据获取的特点

对于To B产品而言，我们在项目中需要拉取的数据与达成效率提升、成本优化的目标有关，而To C产品则更看重用户拉新、活跃和留存数据。

实际上，To B用研的数据获取存在一定难度。

首先我们看企外产品。企外产品用户通常为企业大客户，在收集业务数据、安排调研时间、执行调研方案时常面对诸多阻力：

客户业务数据的敏感性意味着我们能获取的数据范围有限；调研时间的确定与项目排期需要较多考量用户侧的空闲时间；在执行调研时也不像C端产品那样方便邀请用户来公司配合研究，而是需要深入业务场景进行实地调研，这也导致我们对于环境的控制以及调研方法的执行上会做一定程度的放宽，在第4点会详细描述。

相较而言，企内产品的调研配合度一般较高，后台数据、业务表现情况也更容易采集，但用户的表现更容易受到“社会称许效应”的影响，增加我们获取真实、准确的数据信息的难度。

同样，因为To B意味着与业务强相关，多数情况下我们获取调研数据也需要实地执行调研。

4. 用研方法的执行

在C端我们常用的访谈法、观察法、问卷法、用户画像、用户旅程图、可用性测试等等，在B端同样适用，但具体执行时存在一定差异。

前文提到，我们常有机会邀请C端用户到公司（如专门的用户研究实验室）协助研究，此时用研人员更方便严格控制调研环境等无关变量。

但进行B端用户的实地调研时，常遇到用户无法长时间离开自己的工作环境，调研过程被突然打断或者临时中止等情况。同时，B端产品与业务的强相关，意味着如果用研人员对于业务与调研对象没有事先的了解，顺畅沟通都会成为问题。

因此，执行To B的用户研究时，我们需要：

（1）与用户建立良好的合作关系，提高用户的信任感与配合度。

这需要用研人员展现自身的专业性与对业务的敏感度，在调研之初做好“破冰”，在轻松的环境下向用户清晰传达调研目的与对他/她而言的助益（如：帮助解决业务问题、提高收益、事后提供酬劳/礼物答谢等），说明充分配合的重要性（请用户尽量在调研过程中暂停处理其他事务）。

（2）合理安排调研进程。

把控调研节奏，尽可能短时间内挖掘最关注的信息。

（3）更多、更细致的观察。

不管是进行访谈还是可用性测试，对于实际业务场景下用户的情绪状态、行为表现与周遭物理环境的观察都至关重要。

（4）谦逊、学习的态度。

在接触真实的用户之前，我们通过文字资料，或口耳相传所了解到的业务场景与特点，不等于真实的业务情况，在调研过程中我们常遇到与之前获取的信息不一致的情况，此时抱着学习、探究而非否认、辩驳的态度对待这种不一致非常重要。

5. 调研结果的分析

To B产品调研结果的数据分析方法与To C产品相比没有太大差异，但分析侧重点有所不同。

B端产品的分析没有那么重视用户的活跃度、粘度等行为数据，而是更注重将用户的态度与行为表现特点转化为对业务的影响，关注如何利用调研结果助推产品核心业务流程的优化，使产品效益最佳。

当然，这里还有一个窘境：我们分析调研结果时，发现有时用户体验的不佳，深层次的原因是业务自身的问题，而非产品设计的问题。

这时，我们在分析与给出结论时，需要先了解这个业务问题的成因是什么？这种问题是暂时性的在未来业务规划中会解决，还是这个问题业务方并未意识到？或者这个问题牵一发而动全身，调整难度较大？又或许如果解决了用户的体验问题却会对部分业务产生严重影响？

解决业务问题的难度远胜解决单个产品的问题，因此用研在给出调研结果时需要考虑周全，慎重、再慎重，知自己可为与难为。

6. 调研结果的落地

我们完成B端产品的用研工作后，需要对用研结果有效性进行评估，除了评估用户体验水平/满意度是否得到提升外，带来的业务效果的提升是反映B端产品调研效果的更被重视的指标，具体可以从人力/经济成本的下降、效率的提升、客诉数量的减少等维度来衡量。而C端产品的可量化指标大多是日活、月活、转换率、用户增长率等等。

最后，附上两个做B端用研时，可供参考的注意事项：

（1）对于易学性的考量

很多时候B端产品的学习成本较C端产品更高，易学性是一个重要的关注点。

C端产品多追求让用户在自然的状态下快速上手产品，学习成本较低。但许多B端产品是一些专业的系统和平台，用户需要研习操作文档甚至专人培训才能够学会如何操作，学习成本高。此时，产品提供适当的引导十分重要，如果缺失这一块的功能，常对用户的体验造成较大影响。

（2）避免社会称许效应

大多情况下，面向企业内部员工使用的B端产品用户的配合度较高，相应地受到社会称许效应的影响也较大，他们常有可能在调研过程中隐瞒自己的真实态度。因此，在执行调研时尤其要注意这一类用户回答的可信度：

譬如：

在调研开始前，着重提醒用户调研是为了解产品的好坏，而非考量用户的表现，希望用户能够给予最真实的回答；
在设计问卷时，增加测谎题；在执行访谈时，深入询问用户觉得好/不好的原因；
在分析问卷数据时，注意所有评分题答案都相同且为极端数值（如10个评分题回答都是“非常满意”）的用户；
在分析调研结果时，综合对比各项数据结果，得出结论时持更谨慎的态度（如用户与操作相关的满意度评分较高，但观察发现其实际操作的表现较差，那么对于其满意度评分的可信度需要着重甄别）。