用户访谈
用户访谈通常采用访谈者与被访者一对一聊天的形式，一批次用户访谈的样本比较少，一般是几个到几十个，但在每个用户身上花的时间比较多，通常为几十分钟到几个小时，围绕着几个特定的话题，访谈者问，用户答，用户说，访谈者听，这是一种典型的定性研究。用户访谈可以了解用户怎么说，即他们的目标和观点。用户访谈经常用在新产品方向的预研工作中，或者通过数据分析发现现象以后，去探索现象背后的原因。
可能出现的问题：
①“说”和“做”不一致的问题。
②样本少，以偏概全的问题。
③用户过于强势，把访谈者往沟里带。
④访谈者过于强势，把用户往沟里带。
调查问卷
调查问卷和用户访谈的提纲是有区别的：用户访谈的提纲通常是开放式问题，适用于访谈者心里还比较疑惑的时候去寻找产品的方向，适合与较少的访谈对象进行深入的交流；而调查问卷通常封闭式问题比较多，适合大用户量的信息收集，但不够深入，一般只能获得某些明确问题的答案，调查问卷不是考试卷，不适合安排问答题。用户访谈与调查问卷之间也有联系，我们经常通过前者的开放式问题，为后者收集具体的封闭式问题。
可能出现的问题：
①样本的偏差，即样本与想了解的目标用户群体出现偏差。
②样本少，以偏概全的问题。
③问卷内容的细节问题。
可用性测试
可用性测试是指通过让实际用户使用产品或原型方法来发现界面设计中的可用性问题，通常只能做少数几个用户的测试，看他们怎么做，属于典型的定性研究。
可能出现的问题：
①如果可用性测试做得太晚（往往在产品将要上线的时候），这时发现问题也于事无补了。
②总觉得可用性测试很专业，所以干脆不做。
③明确是测试产品，而不是测试用户。
④测试过程中，组织者该做的和不该做的。
数据分析
数据分析时，根据不同的目的，数据来源多种多样，常见的有用户使用产品的日志、客户管理系统里的信息、网页访问情况的统计信息等。数据分析的方法，最简单的可以用 Excel，复杂一点的可以用一些统计软件、数据库软件，或者直接自己写程序解决。而最最关键的就是对结果的解读，通常数据分析只能发现一些现象和问题，并不能了解原因，所以分析完成后通常会伴随着一些用户访谈，听听用户怎么解释。
可能出现的问题：
①过于学术，沉迷于“科学研究”。
②虽然数据不会主动骗人，但我们经常无意或有意地误读数据。
③平时不烧香，临时抱佛脚。
用户反馈
通过多种渠道收集用户反馈（如论坛、社群、应用商店评价等），并从这些反馈中提取出真正的用户需求。
可能出现的问题：
①忽略用户的呼声，对用户的反馈无动于衷。
②全盘接受用户的要求。
竞品分析
分析学习竞品的优点，思考对方做的比自己好的地方的原因是什么，要学习的是其背后的逻辑，而不是单纯的照搬竞品的功能。
可能出现的问题：
①全盘抄袭竞品的功能。
②企图把对方所有的优点都学过来，最终导致产品越来越复杂，失去本身的特色。