本文介紹一種分析評論反饋的系統(tǒng)化方法。這種方法基于內容分析(Content Analysis)研究方法，但是十分簡單有效。
任何2C的產(chǎn)品都避免不了海量的用戶評論/反饋，這恐怕對普通用戶來說，最直接的向產(chǎn)品表達看法的途徑了。如果能夠正確地分析這些評論，發(fā)現(xiàn)關鍵問題，產(chǎn)品就不會走向歪路……不過可不容易。很多產(chǎn)品對用戶評論的重視度并不高，即便愿意花費精力去分析，即便分析了，使用的方法也是五花八門。
我以前實習的時候做過一種“打雜”的工作，就是回復用戶反饋。我那時在1禮拜之內將反饋的回復率提高到了大約80%，只剩20%實在無法理解的才沒有回復。我那段實習經(jīng)歷中不乏重要項目的策劃、設計和實施，但是我卻覺得那段回復評論的“打雜”是讓我收獲最多的工作，也是對產(chǎn)品收益最大的工作。
有人也許想說，現(xiàn)在有的是分析工具、人工智能來做大數(shù)據(jù)分析，還需要人工分析評論嗎?我們現(xiàn)有的工具，大多只能對文字做一個非常粗略的統(tǒng)計，而無法真正理解文字背后的意圖，所以真正有價值的工作，還是脫離不了人力。
現(xiàn)在用研也不是什么罕見工作了，分析用戶評論的方法非常多，而且誰都可以自創(chuàng)一種。我并不覺得有什么方法是一定好的，有什么是一定不好的。不過，學術界有一個叫做內容分析(Content Analysis)的領域，專門研究文字、媒體信息，半個世紀的時間里有很多人通過研究分析，終于找到了一套較為成熟的方法。我想，花費眾人半個世紀才研究出來的分析方法，應該還是經(jīng)得起考驗的吧。所以，我決定在這里介紹一個以內容分析法為基礎的，分析產(chǎn)品評論和反饋的方法。
系統(tǒng)化的內容分析最早是在1927年被一個叫做 Lasswell 的人用來分析政治宣傳內容，也是挺神奇。接下來的二三十年代里，內容分析被用來研究當時快速發(fā)展的電影領域。五十年代隨著電視的普及，內容分析成為了大眾傳播研究的重要手段。到了現(xiàn)在，內容分析以及開始運用于網(wǎng)絡社區(qū)以及評論的分析研究。
Lasswell 最早給內容分析的定義是這樣的：“誰說了什么，通過什么渠道，對誰說的，有什么影響”。
然而在產(chǎn)品評論和反饋這種單一場景中，這個定義里面剩下“誰說了什么，對誰說的”有意義，減輕了不少復雜程度。
進過這么多年的發(fā)展，內容分析其實早已不是一種單一的手段，里面涉及到了很多新的因素，例如多媒體內容分析、定性分析、計算機分析等等。但是真正發(fā)展成熟、被廣泛認得的，還是比較傳統(tǒng)的文字定量分析。我打算在這里介紹的，也是這種已經(jīng)比較確定的方法。
別看前面扯了一大堆，其實這個方法非常簡單，其最大的價值不過是標準化而已。為了方便理解，我使用了應用寶里滴滴出行的評論作為案例。
1、選擇樣本
這里的樣本也就是指產(chǎn)品評論和反饋的內容了，通常不要少于50條。不過需要注意的是，參與分析的人必須完整讀完所有內容，所以要量力而行。為了以后方便維護，可以給每一條加上編碼。
下面是滴滴出行在應用寶里的50條最新用戶評論：
2、設計分組
你先把前25條通讀一遍，寫下可行的分組計劃，例如“支付問題、下單問題、登錄問題”等。這個分組設計以后可以調整，但是這里需要定制一個初始計劃。
25條這個數(shù)是針對不太復雜的產(chǎn)品而言的，如果是像微信這種什么功能都有的產(chǎn)品，那這個數(shù)量就不夠了。如果產(chǎn)品模塊和功能較多，可以先將各自的評論和反饋區(qū)區(qū)分開來，再進行分析。
如果是自己獨自完成，只需寫下分組名稱就好了。如果維保準確性，多人同時進行，則需要給每組寫下描述和規(guī)則。
下面是范例：
3、完成分組
按照通過前25條設計的分組方案，閱讀其余的內容并完成它們的分組。在這個過程中，如果發(fā)現(xiàn)先前設計的分組方案不合理，可以進行修改。
以下是滴滴出行的分組范例：
4、記錄關鍵問題和現(xiàn)象
在分組過程中或之后，仔細閱讀評論的過程中肯定會遇到一些關鍵的問題和現(xiàn)象，你一定要在發(fā)現(xiàn)的第一時間記錄下來，不然后來肯定就忘記了。
這也是通讀評論的價值所在，通過一條一條的理解，很多真正的問題都藏在粗略的文字背后。例如，滴滴出行的反饋里面多次出現(xiàn)“相同路線來回價格不一致”、“預估價格與實際價格相差過大”等評論，它們是不是都指向一個問題——“缺少價格解釋”?
滴滴出行的范例：
5、統(tǒng)計分析
如果你整個分析都是在Excel里完成的，那么統(tǒng)計起來就方便了。你可以算一算正負面評價的比例和最受關注的問題。
不過，最有用的分析可能挺不是這些定量的數(shù)據(jù)，而是你記錄下單關鍵問題和現(xiàn)象。通過整理，你會發(fā)現(xiàn)很多之前沒有想過的問題，只有真正一條一條閱讀分析才能挖掘出來。
范例：
其它
一個人的判斷不一定準確，所以這種分析可以叫上兩個人同時進行，這樣的話分組規(guī)則就不能輕易修改了。兩人分別分組之后，可以計算一下兩人得出相同結果的概率是多少，通常要80%~90%以上才能夠確保結果的可信度。
分析關鍵問題這一步驟其實已經(jīng)超出傳統(tǒng)的定量分析，借鑒了一些定性分析的成分。因為這畢竟是產(chǎn)品的用戶調研，不像心理學研究那樣要求絕對的準確率與客觀性，所以這里就可以不用太過拘泥于方法，關鍵是一定要通讀并理解所有內容。
評論和反饋中肯定有相當一部分是你無法理解或是與產(chǎn)品無關的，這些內容可以跳過不計。
內容分析的方法畢竟太過專業(yè)，真正做的時候可以有一定的靈活性，但是這四條不能忽視：
保證內容的數(shù)量在50條以上，但也不用太多
一定要通讀并理解，不要隨便掃一眼或者干脆搜索關鍵詞
謹慎并且不斷優(yōu)化分組規(guī)則
透過現(xiàn)象看本質，隨時記錄發(fā)現(xiàn)的關鍵問題
標注：我使用“分組”這個詞，與英文中的“coding”有很大差異。但是直譯的話會容易讓人產(chǎn)生誤解，所以使用了感官上較為模糊的一種翻譯。
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