在產品設計與策略發展的路上，「UR使用者研究」一直被視為關鍵武器。但你有沒有遇過這種情況~聽說公司花了幾十萬甚至百萬的預算，拿回來的報告讓主管心涼老闆上火...
最常見的版本應該是~60%是大家都知道的公司現況、30%是大家都知道~也動不了的現實問題，最後只有10%你覺得「喔～我們沒聽過這說法也許可以試試看?」。
這些情況各位是不是很耳熟+眼熟？
這邊公開幾個我路過與遇到的業界不能說的秘密...(大家都知道只是不說破)真相1：很多設計公司做UR服務，只是為了幫設計費灌水!
假貨UR特徵:
假>訪談對象模糊、通常沒有定位且劃分範圍廣泛。
假>收集大量問卷結果當主軸、數據看起來高大尚合情合理，但卻沒有數據分析與洞察。
假>結論空泛、提供的建議指標不落地，明顯的在用UR報告來包裝設計提案。
真>有針對客戶需求建議明確篩選條件與用戶輪廓。
真>不只有網路問卷還是有結合定性深訪與聚焦用戶場景觀察。
真>聚焦發掘問與答中的脈絡，並提供具體可行的行動方針。
許多設計公司打著「UR使用者研究」的大旗，實際上卻是讓設計師苦命地現學現賣、假扮成UR研究員。這樣的操作模式，其實只是老闆想用「研究」當作包裝，來為高額的設計提案找個冠冕堂皇的理由。問卷訪談往往只是為了湊內容，報告內容也多半是堆砌數據、靠推理硬湊出結論，讓老闆看到一堆「證據」，替接下來的設計方案鋪路看起來更有說服力。
那各位聰明的客人們~該怎麼識破真假UR？
我這邊教各位用這三招檢查對方提供的項目！
檢查1:受訪的樣本>
受訪的用戶是否為在當初指定的使用者輪廓中，而非無亂亂湊的問卷投放名單。還有一點這些用戶是否為真人，而非AI或是工讀生自己用機器人跑出來的假人數據問卷。這時候可以試探性的問一下~對方是否聽過AI跑出來的假數據，用這模式讓對方知道你並非外行!
檢查2:問題的設計>
問卷設計的關鍵在於：問題是否客觀中立、避免引導性？ 每一個問題背後，都應該有想要釐清的因果假設，而不是單純湊數字或刷存在感。
你一定看過這種「最常見也最讓人無語」的問卷問題：
「如果這個功能做出來了，你會想用嗎？會給幾分？」 這類問題不是不能問，而是根本不需要花大錢請UR團隊來問。說白了，這種問題你自己也問得出來吧？（如果你真的連這也問不出來……嗯，那可能你也該反省一下自己有沒有在摸魚了，抱歉啦～）
UR的價值不是問這種誰都會寫的問卷，而是幫你問出那些你沒想到、但真正有價值的問題，才能引出背後的洞察與設計方向。否則，不就和請了一個調查員工讀生在街邊幫你發Google表單嗎？
檢查3:成果的呈現>
最終呈現的簡報內容，是否真的具備合理的因果關係？這是大家在看UR報告時最該注意的地方。如果你對內容有任何懷疑，請大膽提問，而且越細越好。只要是扎實做出的研究與訪談，一定會有相對應的紀錄與資料佐證，真正的UR報告是經得起細問的。
此外，還有一個關鍵判斷標準：報告中是否包含具體的行動建議？
如果內容只是堆滿了各種數據圖表、顯見的痛點描述，卻沒有針對貴公司有深入且清晰的建議方向，那它比較像是一份數據報告，而非一份真正能落地執行的研究建議書。
真相2：UR調研轉身變為「高級說客」，說出主管高層不敢和老闆說出口的真相?
不少UR費盡心思的專業報告，實則被當成是「內部員工發言人」的升級版。運用外部人士的客觀評鑑加上各種有聽沒有懂的專業詞彙，在老闆高層前面演出一場精采的秀，但實則內容你大多早已知曉只是礙於立場無法開口，不論是說出對產品用戶定位的疑惑、用戶操作流程的痛苦、這些對於產品或是企業流程的建議....你本來也想講，只是沒人會聽你說。職場上也蠻多這種辛酸的，老闆不聽我說~我只好用現金請人幫忙開口說了...
這種UR專案項目，其實內容相當扎實，團隊雖然也是真的的研究。但它的用途卻反而比較像是「企業溝通的潤滑劑」，不是為了找出答案，而是製造一場老闆聽了願意買單的另類捷徑。
再找專家之前，請先自己找AI幫個忙
在這個AI神速發展、人人都能變半個專家的時代，我們正站在一個資訊民主化、工具平民化的黃金交叉點。
與其凡事都習慣「委外處理」、動不動就請專業設計團隊做使用者研究，為什麼不先和AI合作，自己試著搞懂UR的基本邏輯與分析方法呢？
現在的AI工具，早就能幫助我們完成不少基礎的使用者研究工作，例如：
- 設計初步問卷與訪綱
- 協助歸納訪談摘要、找出痛點
- 初步的數據分析與視覺化
當我們對這些基礎工作有一定理解後，再找專業團隊合作，不只更能精準地溝通需求，還能順便偷學專家的做法，強化自己的實力。AI時代不只是機器在偷學我們的技能，我們也該反過來開始偷學別人的招式。
不然…，等到哪天專案被外包、職位被取代，恭喜你其實你不知道你早已被公司列入淘汰名單中了...
結語：
現在外面的設計公司大家都是為了求生存，有些假貨或是AI貨，如小雞般出沒是很正常的社會現象，大家都知道UR使用者研究確實是產品策略的加速器，但千萬別把它當神主牌來拜。不是貴的就好、不是名氣大的就真懂。
也不是有了~設計出來的設計案就一定好
很多設計藝術與美感的事物，其實還是很吃個人特色的，如果數據萬能在這AI大時代下，一定會有一群人顯得特別無能，世界進展神速~就讓我們一同繼續看下去
