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在做用戶研究時(shí)，不少人可能會(huì)陷入慣性誤區(qū)，或者盲目地選擇了不合適的用研方法。這篇文章里，作者就總結(jié)了三個(gè)用戶研究技巧，一起來(lái)看看，或許可以幫助你避開(kāi)誤區(qū)，提升用研的有效性。

這篇文章主要講的是用戶研究的一些方法和技巧。

正文：

我目前的角色是在Trivago優(yōu)棧網(wǎng)（一家成立于德國(guó)的全球酒店搜索網(wǎng)站）擔(dān)任設(shè)計(jì)師，我負(fù)責(zé)輕量級(jí)的用研活動(dòng)，同時(shí)與專門(mén)的用研團(tuán)隊(duì)合作。目前，我已經(jīng)進(jìn)行了超過(guò)30場(chǎng)有主持的用戶訪談、超過(guò)15場(chǎng)沒(méi)有主持的可用性測(cè)試等等。

在這篇文章中，我主要想分享三個(gè)簡(jiǎn)單的步驟進(jìn)一步加強(qiáng)你的研究之路。這些見(jiàn)解來(lái)源于我主持的用戶研究、與研究者進(jìn)行合作以及一些有影響力的閱讀，例如《像用戶一樣思考》、《足夠的研究》、《持續(xù)發(fā)現(xiàn)習(xí)慣》、《尼爾森諾曼集團(tuán)》和一些其他的文章。

一、確定用戶行為和業(yè)務(wù)指標(biāo)所需的轉(zhuǎn)變

在選擇一個(gè)用研方法之前，先問(wèn)一下你自己為什么要做用戶研究。你期待怎么樣的改變？避免盲目地選擇用研方法，我發(fā)現(xiàn)自己遇到過(guò)這樣的情況：由于頻繁使用，我被提示進(jìn)行可用性測(cè)試或者用戶調(diào)查，意識(shí)到這可能不是最合適的用研方法。

因此，您如何決定使用什么樣的研究方法呢？這完全取決于您的研究問(wèn)題以及您想要了解的內(nèi)容。我強(qiáng)烈建議在推進(jìn)研究之前把問(wèn)題記錄下來(lái)。

“如果你不知道如何提出正確的問(wèn)題，你將什么也發(fā)現(xiàn)不了”——W.愛(ài)德華·戴明

你是如何提出正確的研究問(wèn)題的呢？問(wèn)很多問(wèn)題：你有什么信息？你想知道什么？你期待什么結(jié)果？與你的調(diào)研人員進(jìn)行參與討論。與我共事過(guò)的很多優(yōu)秀的調(diào)研人員都會(huì)問(wèn)很多的問(wèn)題，這將有助于幫助他們建立清晰度。一旦你找到了正確的研究問(wèn)題，你就可以深入去尋找相應(yīng)的方法、場(chǎng)景和任務(wù)。

關(guān)鍵說(shuō)明：

建立一個(gè)明確的研究問(wèn)題（實(shí)際上是用提問(wèn)的方式把它寫(xiě)下來(lái)）：我建議分解主要問(wèn)題和次要研究問(wèn)題，直到你已經(jīng)規(guī)劃好你的問(wèn)題后再開(kāi)始研究。此外，了解你想要嘗試解決問(wèn)題所達(dá)到的期望結(jié)果，避免使用開(kāi)放性詞語(yǔ)，例如“探索”和“理解”，相反，選擇一些具象的東西，比如“評(píng)估”和“識(shí)別”。

二、基于研究問(wèn)題精心制定你的研究方法

在深入搞清楚研究問(wèn)題對(duì)研究方法的影響之前，我們先來(lái)了解一下研究的基礎(chǔ)知識(shí)。正如大衛(wèi)·特拉維斯（David Travis）和菲利普·霍奇森（Philip Hodgson）在《像用戶體驗(yàn)研究員一樣思考》一書(shū)中指出的那樣，從根本上來(lái)說(shuō)，所有的用戶體驗(yàn)研究都在回答以下兩個(gè)問(wèn)題中的一個(gè)：

1. 誰(shuí)是我們的用戶？他們想要做什么？
2. 人們可以使用我們?cè)O(shè)計(jì)的東西來(lái)解決他們什么問(wèn)題？

從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，用戶研究的核心在于徹底地理解問(wèn)題并隨后評(píng)估其可用性，讓我們下面進(jìn)行進(jìn)一步的拆解，以更深入地研究并探索常用的方法。

因此，在計(jì)劃研究活動(dòng)時(shí)，請(qǐng)確定您的研究階段并將其與您的研究問(wèn)題結(jié)合起來(lái)以達(dá)到目標(biāo)。以下提供了一些最常見(jiàn)研究方法的詳細(xì)信息。

一個(gè)小提示：如果你想要提升現(xiàn)有系統(tǒng)，請(qǐng)不要錯(cuò)過(guò)可用性測(cè)試。

如果你只能做一件事情去提升現(xiàn)有的系統(tǒng)，那必定是做定量的可用性測(cè)試，這是提升可用性最有效的方法。

我從常見(jiàn)的研究方法列表中排除了日志研究、焦點(diǎn)小組等方法，因?yàn)樗麄儗?duì)于設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)可能不太實(shí)用。

關(guān)鍵標(biāo)注:

針對(duì)發(fā)現(xiàn)階段最大的風(fēng)險(xiǎn)和假設(shè)進(jìn)行研究活動(dòng)：這是我從Teresa Torres持續(xù)發(fā)現(xiàn)會(huì)議中學(xué)到的東西，我發(fā)現(xiàn)這很有用。在任何項(xiàng)目的初始啟動(dòng)中，我們傾向于記錄我們可能擁有的所有假設(shè)，并根據(jù)研究問(wèn)題使用不同方法來(lái)測(cè)試最關(guān)鍵的假設(shè)。

三、使用數(shù)據(jù)三角測(cè)量做出明智的決策

人們所說(shuō)的，人們所做的，和他們說(shuō)他們做了什么是完全不一樣的事情?！敻覃愄亍っ椎?/p>

在項(xiàng)目的每一個(gè)階段，我強(qiáng)烈建議結(jié)合定性和定量研究方法。研究方法的選擇取決于研究問(wèn)題。在很多場(chǎng)景中，我試著將每個(gè)階段這兩個(gè)不一樣的方法合并到每個(gè)階段，每一個(gè)方法都有它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。例如，在發(fā)現(xiàn)階段，用戶訪談可以作為定性指標(biāo)來(lái)理解潛在的推理內(nèi)容。但是，你可能需要類似于問(wèn)卷調(diào)查形式的定量指標(biāo)，來(lái)證實(shí)為什么解決已驗(yàn)證問(wèn)題的重要性。

相似的是，在評(píng)估階段，可用性測(cè)試提供了定性指標(biāo)來(lái)幫助理解原因。結(jié)合這些定量指標(biāo)（例如轉(zhuǎn)化率、任務(wù)完成時(shí)間、跳出率）相結(jié)合，可以幫助你全面證明設(shè)計(jì)的有效性。

關(guān)鍵標(biāo)注：

在發(fā)現(xiàn)階段定義定量和定性的用戶體驗(yàn)成功指標(biāo)：也許在發(fā)布了一個(gè)功能后，他并沒(méi)有對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生預(yù)期的影響。在這種情況下，你可能想要突出顯示該特定功能的行為結(jié)果。為了解決這個(gè)問(wèn)題，請(qǐng)使用用戶體驗(yàn)定量指標(biāo)（系統(tǒng)可用性得分、任務(wù)成功率等）來(lái)支撐你的立場(chǎng)，并使用定性指標(biāo)來(lái)揭示其隱藏在背后的原因。提前定義他們以避免后期遇到挑戰(zhàn)。

四、額外提示：避免犯錯(cuò)

1. 避免避免提出引導(dǎo)性和直接性的問(wèn)題

人們通常喜歡投其所好，當(dāng)問(wèn)到引導(dǎo)性的問(wèn)題時(shí)，他們傾向于將將自己的答案和問(wèn)題保持一致。

另一方面，直接性問(wèn)題可能無(wú)法提供完整的情況，他們給出的答案通常反映了他們渴望成為的人。

2. 抵制你對(duì)大數(shù)字的喜愛(ài)

我記得一位同事說(shuō)，這些設(shè)計(jì)師/研究人員們通過(guò)5-10個(gè)用戶，問(wèn)上一堆問(wèn)題來(lái)做測(cè)試設(shè)計(jì)的好壞，太天真了。

好吧，聽(tīng)起來(lái)樣本量越大越合乎邏輯，結(jié)果應(yīng)該越好，但是并不意味著更多的用戶一定會(huì)提供更好的結(jié)果。一個(gè)針對(duì)5個(gè)用戶明確的好的可用性測(cè)試，與1000人參與的不明確的可用性測(cè)試相比，卻可以產(chǎn)生更好的產(chǎn)品改進(jìn)機(jī)會(huì)。

3. 了解用戶研究數(shù)據(jù)的強(qiáng)度

不是所有的用戶研究數(shù)據(jù)都同等可靠，研究數(shù)據(jù)的強(qiáng)度扮演著至關(guān)重要的角色。

強(qiáng)有力的證據(jù)方法涉及行為數(shù)據(jù)，主要關(guān)注目標(biāo)用戶在任務(wù)上的執(zhí)行。另一方面，弱的證據(jù)方法由意見(jiàn)數(shù)據(jù)組成，以人們的言論為中心。

記?。宏P(guān)注用戶做了什么，而不是用戶說(shuō)了什么。

結(jié)論

1. 確定用戶行為和業(yè)務(wù)指標(biāo)所需的轉(zhuǎn)變；
2. 根據(jù)研究問(wèn)題制定您的研究方法；
3. 使用數(shù)據(jù)三角測(cè)量做出明智的決策。

補(bǔ)充：避免提出引導(dǎo)性問(wèn)題和行為的問(wèn)題，抵制對(duì)追求大數(shù)字的喜愛(ài)，并理解用戶研究數(shù)據(jù)的強(qiáng)度。