详细解析用研职业四个最重要的技能
很多毕业生对在互联网企业做用研(一种岗位：用户研究员;一种工作内容：研究用户)非常感兴趣，但是又不知道从何开始，到底怎样做好一个用研，怎样具备做用研的能力?在互联网从事用研工作近6年，谈谈我对用研技能的看法，以及建议应该准备什么样的能力会更加受到互联网企业的青睐。
一. 思路的准备：
1. 以体验为中心：虽然现在的互联网企业已不再简单的提以用户体验为中心的口号，转而更多的实践，但这点的中心思想不会发生改变。真正的思路的准备是时时刻刻想着对用户的价值，这里的用户包括外部消费者、商家，你直接面对的客户，也包括内部的合作方，也就是阿里巴巴践行的「客户第一」。
2. 从学习到贡献的思路准备。
二. 技能和方法的准备：硬技能，软技能
1. 解题能力
这里谈的不仅仅是方法，而是解题能力，何谓解题?比如你想运营一个「招募心理学实验测试用户的公众账号」，希望全校近一半的同学都关注，粉丝量达到 1w 。如何能让一个公众账号粉丝量达到一万的过程就是解题的过程。比如首先会想要有内容，应该发什么内容，发给谁会引发他们的关注。
准备 3 份不同的公众号内容，相应的推送给关心心理学的人、喜欢心理测试来认识自己的人、愿意获得实验回报的人。
这 3 类用户群体可能出现在什么地方，比如关注心理学的人可能会出现在图书馆的相关书籍旁边，可能会不时的浏览互联网上的相关内容等等。
推送后效果如何，为什么?不断迭代内容、方法调整，或者辅以访谈目标群体来调整。
类似这样的路径思考我们称为解题能力。在日常的课程中叫做研究设计的能力，也就是说要通过哪几个实验来找到这个问题的答案。这样的能力可以通过不断的研究设计中来训练。
2. 选择方法的能力
研究的方法有很多，比如访谈法、问卷法、实验法、人种志研究，是我们较为常用的基础方法，不论什么样的研究，万变不离其宗。选择最合适的方法来完成实验和解题过程。下面这张图是在定性和定量、用户行为和态度中推荐的方法列表，可作为日常的参考之一。另外还需要考虑的是当时的研究预算和人力情况。
3. 数据处理：定性数据和定量数据的处理能力。
定性数据处理能力
定性数据从现场笔录开始，最基本的是需要快速记录用户原话的能力，不需要到速记的程度，打字速度快就可以，别小看这种能力，往往是定性数据质量的基础保障，如果打字速度不够快，就需要后天弥补——回听录音来补充当时的记录，非常耗神费时。
从定性资料中编码，是定性研究中非常核心的技术。编码本身是非常简单的技术而且可以用算法的方式代替，这个技术的核心在于把什么样的语句和语义编码为你想要的代码。视觉上牛逼一点，可以采用词云的展现技术。类似于这样。
定量数据处理能力：基本的 SQL、Excel、SPSS 及语法、数理统计基础。
基本的 SQL 能力能在大数据的背景下帮助我们快速的取数和校验数据，但不是每家互联网公司必须的，如有 VB 或 C 的基础能力，上手会很快。
Excel：除了基本的运算，需要了解常用函数的使用，数据透视表的使用和包括一些简单的统计方法的使用。
SPSS：会基本的数据清洗、交叉分析、简单的线性回归等建模，如果会使用 SEM 进行建模更好。
4. 商业策略的理解能力
不是硬性要求，但可以成为非常加分的能力。这里的商业策略指的是什么?换位思考而言就是如果你是这家公司的老板或这个业务的 Leader，你发展这个业务的策略，首先做到能理解。因为基于理解的基础上，才能将研究的工作和效能发挥到最大。能结合业务策略一起拿到市场。推荐可阅读一些市场运营的书籍，或者在项目或实习的过程中多观察学习他人的商业策略能力。
三. 经验的准备
实战很重要实战很重要实战很重要。从招聘的角度单看以上方法的考试评分无法判断方法的掌握与运用程度，所以我们会结合实际操作过的项目情况判断。但是这里有同学会问，没有实战机会怎么办?我建议尽量去争取，如果实在没有请自己创造。比如可以运营一个微信公众号，项目不论大小，关键是在其中所承担的工作、角色和思考。有好的项目结果会加分，但没有好的项目结果未必不行。
很多心理系的同学在校期间会担任导师、师兄师姐的实验助手，请注意一点不要在所有项目中只贡献主试的角色，要多积极思考项目，为自己以后的职业生涯规划和准备。
四. 我觉得最受用和最让人成长的能力：学会问问题。
为什么单独讲这点，从一个毕业生快速成长为企业中的一员，需要快速的理解商业，才能和协作的同事更好的沟通，所以学习能力很重要，在学习的过程中要善于提问，向业务方、协作者提好的问题。
以上这些能力是我觉得在做一个用户研究的项目或者用户研究员所需要具备的基础能力。如果只是要做用研项目，具备一、二的专业能力能独立执行项目了;如果立志要在互联网从事用户研究工作的同学而言，则特别需要具备三、四的能力。
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