时间: 2021-07-30 09:28:09 人气: 4 评论: 0
线上访谈工作注定是有难度的，不管是用户，还是我们，都没有办法通过外表、举止、气质等外在特质对对方做出猜测和评价。那么，我么要如何让访谈顺利进行下去呢？
这个主题源于一个让我印象很深刻的抱怨，我们曾因为人手不足邀请过一些产品来帮助我们进行用户访谈（当然，我其实也是产品），在敲定目标、编写半结构性访谈提纲和简短的说明后，大家分头开展了不同群体的线上访谈工作，却得到了一些哭笑不得的结果。
线上访谈工作注定是有难度的，不管是用户，还是我们，都没有办法通过外表、举止、气质等外在特质对对方做出猜测和评价。这也首当其冲地表现在有用户一接电话，还没听我们说出**过三个字，就挂断电话。
当然，带着狐疑的心情听完开场白的用户也不在少数，友好、直白以及肯定用户价值的邀请势必可以帮助我们获取到一部分用户。但是对陌生人的防备和猜疑是不可避免的，即使顺利开始了访谈，许多用户也**直觉性地拒绝对一些问题进行深入的讨论和自我暴露。
所以在第一波访谈结束后，我们崩溃地拿到了来自几位产品的几乎空白的访谈记录，并且不得不聆听他们的抱怨：“我问了这个问题以后她突然就不说话了！”；“根本问不出来啊，职业收入一类的问题太敏感了，对方直接拒绝了”。
在经过一番了解以后，我们认识到，半结构访谈的难度是相当巨大的，它需要一定的技巧和迂回的方式，没有经受过一定训练或者有经验的人，是很难让用户感到信任的。当然，用户也没有义务对陌生人进行自我暴露，尊重用户选择和隐私无论何时都应被摆在首位。
什么是半结构性访谈？为什么要进行半结构性访谈？作为一篇**弱势、“感悟”为主的文章，对这些问题不多做解释。有很多专家的文章可以拜读，这里仅谈论个人感悟最深的，关于如何让访谈顺利进行的几点。
在邀请用户参与和向用户说明研究内容的过程中，用户已经开始对我们研究员个人的可信度和形象进行了描绘。线上访谈对语言和表达能力的要求**更高，因为我们无法通过靠谱的工作环境、整洁的着装、甚至工牌来证明自己可信。用户可能**很乐于听我们吹牛x，然后一言不发。
为了让用户逐渐放下防备，顺利进入正文，我们需要对用户做出承诺，即理科生们做实验一定明白的知情协议。我们要承诺三件事：
为了让用户主动参与，愿意分享，我们要认可用户的分量，让用户感受到话语权，我们需要向用户说明他们的反馈**被良好记录并最终影响到产品的设计。访谈过程中，对用户反馈的痛点，我们可以表示共鸣和理解，但与此同时，也要注意维持平等的姿态，可以不使用“您”一类的语词，不过分响应用户的不良情绪，勿将**话发展为客服投诉。
不管我们多么注意对隐私的承诺，始终不可能避免部分用户拒绝回答某一些问题。在这个问题上，我们需要从访谈最初的内容介绍开始，对用户的特点和参与度（也就是好不好说话）保持敏锐。
用户如果乐于自我暴露，对我们相对信任，在最初就**表现出一些友好的回应和互动，从我们说明访谈目的开始，就需要注意感受用户的互动意愿。
对于开始正式访谈内容时依旧比较冷漠的用户，我们可以首先规避位置较前但是趋于敏感的问题，如：职业、收入、消费观念等等，转而从产品本身的使用开始，这十分考验访谈者的灵活能力，在这个过程中，我们需要对用户的表达提供合适的反馈，在过程中表现友好，适当的自我暴露并与用户逐渐熟悉。
当感受到用户逐渐开始他的自我暴露时，我们可以用附加问题的形式，谨慎地向用户提出遗漏的问题，并且在提出问题前，我们可以再次说明我们的歉意、了解这些问题的目的、这些问题的价值，以及对用户回答与否都报以的尊重态度，让用户感受到自主权。此时，基本上不**有用户拒绝。如果执意拒绝，我们需要放弃追问，保持尊重。
这是半结构性访谈的魅力所在，比起僵硬地念问题，在深入的问题探讨上，我更喜欢使用半结构性访谈。但是自由并不是无限的，灵敏地抓取可深究的点并将用户自然地引入话题并不容易。
听起来简单的技巧就是，无论如何都要谨记研究目标，研究目标值得在研究之初花费时间被清晰准确地设定，不论是问卷的制作还是访谈提纲的建立，甚至到最后研究报告的结构，都要自始至终地将目标摆在核心，以保证研究的一致性和深入性。
比如询问用户工作时长时，也许用户**提到自己加班无法照顾宠物，我们需要迅速地做出判断，用户对宠物的态度和行为是否能够帮助到我们的研究目标？如果可以，果断地问，扩展访谈的空间，并且在话题偏离目标的时候及时回归到我们的访谈提纲。
我们常见的沉默处理方法，资料非常众多，不做赘述，在心理咨询中也有十分系统的应对总结，这些技巧非常的实用，并且有据可询，比如：重复、等待、解释。
一个合格的心理咨询师，或者在此处，我们是访谈者，不能盲目地使用技巧，而是要学**分辨沉默局面下的原因，如果沉默是起于敌意或者抗拒，那么追问和等待就毫无意义，如果沉默是由于用户不知道如何回答，那么改变问题的表述方式也许就能解决问题。这需要敏锐地观察力，甚至直觉。
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