用户访谈：访谈数据分析及结果报告
用户访谈的数据处理，可以完成所有访谈后进行数据分析，也可以每次访谈结束后对本次访谈数据进行初步分析。
每次访谈后及时进行分析，可以为之后的访谈积累经验，可以将访谈问题迭代得更具体、更准确，或删除一些没有价值的访谈问题。并且，“趁热打铁”不仅能将访谈信息分析得更好，而且能随时为你的干系人提供访谈结果。
1 访谈数据分析
如果你的访谈是结构化或半结构化的，则首先应该处理封闭式问题。和调查问卷的分析方法一样，基于统计方法进行处理。
访谈通常是非结构化的，其定性数据的处理需要花费较多的时间精力。分析的方法和工具很多，最常用的分析方法包括以下三种。
1. 分类处理
分析非结构化访谈的数据，首先应该对整个访谈文本的内容进行分类，类似于手工方式的聚类处理。
例如：用户反馈的内容集中在哪些领域？哪些反馈出现 的频率最高？
将用户的反馈内容进行归类，然后统计每个类别 的反馈数据，确定出现频率最高的反馈，并引用一些用户的原话作为示例。
2. 亲和图
亲和图将相似的结构或概念分为一组，从而归纳出数据的中心内容和走势，明确它们的关系。
亲和图是一种快捷的访谈数据分析方法，可以进行不同粒度的定性分析。
3. 内容分析
内容分析是指对从用户访谈及问卷、论坛等途径获得的非结构化文本数据进行分类、整合和组织 。可以通过纯人工或借助软件、或完全使用软件的方式完成。
人工方式需要确定合适的分类方法和归类原则，其准确性取决于你的解读；用软件进行分析规避了这个问题，但也可能损失了智慧能够发现的价值内容。
2 访谈结果报告
不同的研究目的和数据类型，决定了不同的结果报告方式。合格的访谈结果报告应涵盖所有有价值的数据，并讲述一个流畅的故事，告诉产品人员下一步的行动。
访谈结果的基本逻辑是：通过用户研究发现了什么问题，建议产品就此问题采取何种行动。例如，90%的受访用户提到了人工客服很有必要，那么产品就应该调研增强和改进人工客服的可行性。
访谈结果报告可按以下三种方式进行阐述。
1. 按时间顺序
如果访谈问题具有时间跨度，将访谈结果按照时间线处理是合理的，将分类后的访谈结果按照时间顺序进行排序，并将无法归类的非常规事件穿插到时间线中。例如，用户上班后首先做什么，一天里都有哪些活动，遇到意外时用户是如何处理的。
2. 按主题
有时访谈并不按时间线，而是围绕某个领域或用户类型分为不同的主题，此时数据分析和展示应以问题为中心，确定每个问题答案的分布范围，并分析平均水平。
3. 按用户
如果用户的访谈结果差异较大（可能是用户画像造成了用户的多样性，或为了检测用户类型而故意为之），则单独汇总每位用户的数据更合理。
同理，你也可以按公司、按客户、按行业或其他类别进行数据分析和结果报告。
小结
本节我们简短讨论了访谈结束后的数据分析及结果报告。数据分析的常见方法有：
1. 分类处理
2. 亲和图
3. 内容分析
结果报告的阐述方式有：
1. 按时间顺序
2. 按主题
3. 按用户
