实地调研系列之二：数据整理

前文述及实地调研的一些基础知识，但实地调研最困难的部分往往在于后续的数据分析整理，大量零散的对话、影像，如何梳理分析？以最近的一次实践为例，介绍一些经验和方法。

上月为了年度调研，共在3地实地调研了18名卖家。项目本身不说了，数据分析过程，存在几个挑战：

（1）每场实地调研的录音都在1小时以上，这意味着大量的笔录，如何快速整理这些素材？

（2）各场调研分别由好几名主持人执行，如何协作整理素材？

（3）通过整理素材，如何有效、客观地提炼洞见和观点？

在着手整理伊始，为了节省时间，实地调研的主持人各自将自己负责的场次的录音原稿进行整理（如图1），并高亮标注出重要的原话。

最终的定性报告由我主笔，所以我负责后续汇总，然而我发现：

（1）由于各人视角以及对于业务的了解有别，最终我还是需要把所有场次的录音笔录全部重看、重新整理；

（2）各人各自整理时，主要采用直接的观点归纳。这种手段比较快速，但也容易造成武断，比如根据印象得出一些观点。

所以在第二轮重新整理时，尝试了之前介绍过的KJ法之亲和图法 。亲和图法是对原始素材进行自下而上（bottom- up）地归类总结的方法。对于实地调研或深访收集到不同用户的大量行为/需求/痛点/期望/特征等，通过将它们逐一细化成亲和点，然后把亲和点分组整理构成亲和图，进而揭示规律、提炼结论。前文所介绍的亲和图法，主要以便利贴为辅助工具。但实际中由于需要快速整理素材，用纸便利贴的效率实在巨低，所以利用了微软Office Lab 的免费小工具StickySorters （下称SS），现一并介绍。

Step1：制作亲和点

阅读笔录，将原始素材（用户的原话）分解为一个个亲和点，对应在一张黄色便利贴上。一张便利贴只有一个亲和点（一个素材单位），并附有用户编号。

SS可以对每张便利贴建立若干输入域（图3，带@号为默认域），还可以排序。比如我设置的输入域包括Name（指代用户名称）和Quotation（指代原话），如图4。

标签： 用户调研 用户研

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