AI时代，企业还有必要做用户研究吗？

AI时代有个不得不回答的问题“现在AI这么厉害，还有必要做用户研究吗？”，说实话，第一次听到这个问题的时候，我并不意外，因为如果只是获取信息，AI确实已经很强了。

所以，想了解行业趋势？

问AI。

想了解竞品情况？

问AI。

想了解用户需求？

很多人第一反应也是问AI。

于是越来越多企业开始产生一个想法：既然AI几分钟就能给出几十页分析报告，那为什么还要花时间访谈用户？这个问题看起来合理。但如果真的做过用户研究，你会发现：

AI很擅长回答问题，但用户研究真正寻找的，往往不是答案。

1.重新思考用户研究的价值

近期有一家制造企业找到我们，他们准备重构内部设备管理平台，在项目启动前，客户已经用AI做了大量调研，包括：竞品分析、行业趋势、功能建议、用户痛点挖掘，累积整理出来接近一百页内容。

在研讨会上客户说：“这些资料已经很全了，是不是可以直接开始设计？”

是的，从纸面上看，确实很全，但真正进入现场后，我们发现了另一件事，维修工程师在巡检设备时，经常把数据先记在纸上，回到办公室之后再录入系统。

为什么是这样？

其实AI给不出答案，即使给出了答案也会有很大偏差。（ 切记不要100%相信AI ）

首先因为这个问题根本不会出现在公开资料里，后来跟着工程师跑了半天现场才知道。

A. 设备间网络信号不稳定，戴着防护手套不方便操作平板。

B. 有些区域光线很暗，输入效率很低。

所以大家选择先记纸笔，这个问题如果不去现场，永远不会出现在调研报告里，而它恰恰决定了整个产品设计方向。

用户说的和做的是两码事

这是很多人对用户研究最大的误解，他们认为用户研究就是问用户：你想要什么？实际上不是。

很多年前做一个企业采购系统项目。

访谈时，采购人员一直强调：“希望系统增加更多筛选条件。”听起来很合理，如果直接按照需求设计，可能真的会增加几十个筛选项。

但继续观察之后发现，问题根本不是筛选能力不足，而是采购单命名混乱，数据分类混乱，很多记录重复。

所以大家只能不断筛选，如果把数据结构整理好，大量筛选需求自然消失。用户给出的往往是解决方案，而不是问题本身，真正的用户研究，是发现问题，而不是收集需求。

AI知道用户说过什么

但不知道用户为什么这么做，这是两者最大的区别。AI擅长总结，擅长归纳，擅长从大量信息中提炼规律。

但AI获取的信息，大部分来自已经发生过的内容，而用户研究最有价值的部分，往往来自那些没人说出来的东西。

例如：

1为什么销售不用CRM？

2为什么仓库主管维护自己的Excel表格？

3为什么审批流程总被绕开？

4为什么员工培训结束还是不会操作？

这些问题很少有人主动告诉你，甚至连用户自己都解释不清楚，只能通过观察、跟踪、验证，而这恰恰是用户研究的核心价值。

AI不会取代用户研究

AI虽然不会改变用户研究，但会改变工作流，这两年我们自己的工作方式也发生了变化，以前做用户研究。

大量时间花在整理录音，整理访谈记录，归纳观点，制作报告。

现在这些工作AI已经能完成大部分，原来需要两天的整理工作，可能几个小时就能完成。

这是一件好事。

因为研究人员终于可以把更多时间放在真正重要的事情上。

例如：

1去现场。

2观察用户。

3发现异常行为。

4验证假设。

5理解业务。

这些才是最难被替代的部分，未来被AI取代的不会是用户研究，而是低价值的用户研究。

对于那些：
1只会发问卷。

2只会整理数据。

3只会堆报告的研究方式。

传统的用户研究的价值会越来越低，而真正深入业务场景的研究，反而会越来越重要。

企业真正需要什么

其实已经不是“用户”而是“工作”本身，这些年做企业软件项目，我越来越少说“用户研究”。更多时候会说：工作研究。因为企业软件和消费产品不太一样，员工使用系统并不是因为喜欢，而是因为工作需要。

所以很多关键问题并不在用户身上，而在工作本身。

例如：

1这项任务为什么存在？

2这一步审批为什么存在？

3这份数据为什么要录入三次？

4这项工作有没有可能自动完成？

5这些问题背后研究的不是人。

6而是组织如何运转。

7而这恰恰是AI最缺乏的真实世界信息。

总结

如果只是获取知识，AI已经足够强大，如果只是了解行业，AI甚至比很多咨询顾问更高效。

但如果你想知道：

1员工为什么不用系统；

2客户为什么放弃下单；

3用户为什么绕过流程；

4产品为什么上线失败；

那么你最终还是要回到现场，回到真实用户身边，因为很多最重要的信息，从来不在报告里，也不在搜索结果里，而是在人们每天工作的过程中。

AI时代来了，用户研究不会消失，只是它的价值正在发生变化，未来最有价值的研究，不再是收集答案，而是发现那些连问题都还没有被说出来的问题。

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