“别担心，这位专家可以回答你所有的问题。”这句话你听过多少次了？当你开始一个新项目时，你会兴奋地进行用户研究。然后，你会要求某人提供一个用户列表，但你可能只得到了一个名字，或者可能是三个名字，但它们可能都来自同一个团队。

现在你要注意了，你可能正在为一个用户、一个业务或一个角色服务。

为什么会这样？

尽管为一个用户服务的决策并不明智，但却很常见。因为对于一些人来说，为某些“专家”服务似乎是合理的选择。

例如，Joe是你工作项目的专家。他是最好的，他在这个领域的工作经验最长，速度最快，他真的是这方面的专家。另外，每个人都很忙，公司不可能让一群人花费时间来分享某个事件的研究过程，显然，这个过程是Joe应该承担的。

或者，将“专家”换成“管理者”也同样适用。他们在这个职位上工作了很长时间，因为他们非常擅长管理，所以被提拔到管理层。只要和他们交谈，他们就会告诉你他们的团队是如何工作的，以及你需要解决的问题。

但是现实并不总是如此。

让我们更加真实一些

实际上，Joe和“管理者”可能是你整体用户调研中最没有帮助的受众。

这并不是说你应该忽视他们，因为他们确实有一些非常有深度的东西要分享。但是，如果将他们作为所有用户的代表，你将错过对用户体验至关重要的信息。

为什么？

尽管他们是专业用户，但他们并不代表所有用户。从定义上来说，他们的工作方式可能与大多数用户不同，而大多数用户并不是“专家”。因为他们熟悉快捷方式，甚至可能完全记住现有的系统。

他们的思维方式已经根深蒂固地与当前工作流程融为一体，而且更重要的是，当前使用的工作方式和体验可能正是他们设计的，这使得他们很难识别出差距、痛点和创造性的优化。

从另一个角度来看，他们可能不希望事情发生变化。变化对他们有什么好处呢？毕竟，实施变化意味着他们可能不再是“专家”，这也意味着他们必须学习新的系统和处理方式，但这可能并不是他们想要的。

有时候，他们甚至可能不是你的真正用户。Joe和“管理者”可能会花时间告诉你新系统应该是什么样的，因为他们不了解用户体验可能会发生的重要变化。当然，你可以想象出一个闪亮的新系统，让每个人的生活变得更好，但他们不能，因为那不是他们的工作。

为什么要冒险

简而言之，为一个人量身定制是昂贵的。

因为你想要设计一个对每个用户都有帮助的系统。而如果你只集中于某些“专家”和“管理者”，通常会得到一个与现有情况过于相似或只支持高级用户的系统。

此外，如果你做出错误的决定，可能会对员工的工作效率产生负面影响，这也会对公司的利润产生实际的影响。

假设有一个大型系统，在一个关键工作流程中，你不小心多花了用户1分钟的时间，每天有100个用户使用该系统(平均每小时25美元的总负载)执行20次。那么根据我们的计算：

1分钟 * 20次/使用 = 20分钟/天/员工

每分钟工资 $25/hr = $0.42(美元)

$0.42 * 20分钟 = $8.40 /天

$8.40 /天 * 260个工作日 = $2,184 /年

$2,184 /年 * 100名员工 = 218,400美元/年

没错，一个小错误可能会让你的公司每年损失218,400美元。现在，假设这种情况发生了几次(然后假设有一个更大或更昂贵的用户群体)，你将看到更多的钱被浪费掉。

你需要多少用户？

业界智慧认为，每个角色中5-7个用户的样本量可能会提供关于你需要了解的大部分内容的信息。

角色可以包括特定的角色、用户与系统交互的频率(每周一次而不是每月一次)或他们在公司的任期。这真的取决于你的用户群体，所以要考虑与你的具体情况相关的因素。

请记住，一个用户可能会跨越多个角色。例如，一个每天都使用该系统的技术支持分析师，对公司来说也可能是一个相对较新的用户。

如何说服你的利益相关者

既然你已经了解了风险，这里有一些想法：

进行SUS调查

运行一个系统可用性量表(SUS)调查可能是一个很好的方法，我用这种方法取得了很多成功，因为：

1. 它易于操作

2. 花费用户最少的时间和精力(少于5分钟)

3. 它提供了一个不容忽视的度量标准

SUS调查的最终结果是一个通用的可用性评分，它以不同渠道(行业)为基准。然后，如果你在调查开始时收集了一些人口统计信息，那么你可以将你的数据分解为不同用户角色的差异分数。

例如，在我们团队进行的一项SUS调查中，他们发现，虽然“管理者”给现有系统的评分为83，但个体贡献者的评分接近70。这之间有一个巨大的差异！每天使用该系统工作的人与很少使用该系统的人的体验完全不同，SUS的分数证明了这一点。

再多问一个用户

不要误解我的意思，我并不是说两个样本就足够了。但有时，仅与一个额外的用户角色交谈就可以产生足够的数据，证明你需要更多时间进行更多的访谈。例如，你可能会发现他们的用户旅程完全不同，这就产生了一个令人信服的情况，即并非每个人都以相同的方式使用系统。

计算可能的投资回报率

在数据驱动的公司中，计算用户体验工作的投资回报率有时可以为投入更多资源进行研究提供一个令人信服的论据。

与上面的例子一样，你能否提供与任务完成时研究相关的成本？

明确你需要多少时间

有时候，当我们说“我想做研究”时，我们的伙伴们会想象着付出几个月的时间和密集的工作。所以，要清楚你真正想要的是什么，对你自己和你的用户都是如此。

当你将你的请求框定为“我想进行一个为期2周的研究，每个研究需要7个用户每个小时”，你得到批准的可能性要大得多，而不是简单地说“我们需要把用户研究添加到项目时间表中”。

专家也是有价值的

解释为什么在设计系统时需要不止一个“专家”的观点可能会令人沮丧。毕竟，作为实践者，实践的价值是显而易见的。但那是因为我们是实践者，我们有业务伙伴没有的经验。所以，请耐心等待，花点时间寻找合适的用户，处理一些数据，做一个快速的调查，甚至只是解释清楚你的方法，都是值得的。