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文章對用戶研究中的關鍵步驟以及一些注意問題作出了相關的分析。

用戶研究是以用戶為中心設計流程的第一步，是產品形成良好用戶體驗的基礎。以用戶為中心的用戶研究是產品設計人員理解用戶，將用戶的目標、需求與企業商業目標進行整合的理想方法，能夠幫助企業更好地定義產品，了解用戶的需求和期望。

在互聯網領域內，用戶研究主要應用于兩個方面：

• 一是，對于從0到1的新產品而言，用戶研究一般用來明確用戶群體、確定目標用戶、了解用戶特征、明確用戶需求點等方面，在此基礎上，形成用戶研究報告幫助設計師選定產品的設計方向；
• 二是，對于已經發布的產品來說，用戶研究一般用于發現產品問題、尋找解決方案，幫助設計師優化產品體驗。用戶研究是以用戶為對象，利用有計劃與有系統的資料收集、分析和解釋的方法，獲得解決問題的過程。

具體而言，筆者認為，無論是針對那一方面（新產品/已發布產品），用戶研究都可以分為以下三大步驟：

1. 定義問題：也就確定要研究什么，決定著用戶研究的方向，譬如對某產品用戶群體的大小進行估量。
2. 確定方法：即選擇什么方法來收集用于解決問題的主客觀數據，決定著問題解決的效率，譬如訪談法、問卷法、可行性研究等方法的選擇可以根據研究的階段、成本以及想了解的東西進行選擇；
3. 數據分析：即對獲得的主客觀數據進行處理，對數據反映的某些現象進行解釋，形成報告，決定著問題解決的質量，譬如針對產品使用對象某方面存在的顯著差異，根據相關知識、經驗等探究產生差異的背后原因。

一、定義問題

用戶研究以用戶為對象，圍繞與用戶有關的問題而展開，定義問題是用戶研究整個過程的第一步，也是最重要的一步，只有清楚地定義了研究問題，才能正確地設計和實施用戶研究。

定義問題就是在整個用戶研究過程開展之前弄清楚我們想了解什么，弄明白什么，更進一步地講，也就是我們通過用戶研究工作要達到什么樣的目標。

為了更好地就某一問題進行研究，在明白我們想了解什么的同時，我們還需要了解問題產生的背景，明確問題的性質（what、how、why），采用適當的表達方式對問題進行描述（避免混淆、使得可理解），對問題中的變量進行操作化定義，使得問題中的變量可觀察、可測量、可操作，例如研究者想理解用戶對某產品的忠誠度。

忠誠度是一個主觀變量，無法直接觀察獲得，這時我們可以對該變量進行操作化定義，譬如將忠誠度界定為用戶每周使用該產品達到多少次數以上（例如10次或者以上，即可以判定為忠誠用戶）。綜之，對研究問題進行定義的目的，就是為了使所要研究的問題具有可行性，以及確定整個用戶研究的方向。筆者總結了一些當前互聯網行業中常常探究的問題，諸如：

1. 某產品的潛在使用用戶是誰？有多少？產品使用用戶的行為如何？用戶的行為模式是怎么樣？
2. 用戶的痛點是什么？用戶對產品有什么期待？用戶對產品的滿意度如何？用戶對于一件事情抱有怎樣的態度？
3. 用戶主要在什么場景下使用產品？
4. 當前市場的發展狀況如何，有哪些特征，市場上有哪些條件有利于產品的開發？用戶為什么使用競爭對手的產品？競爭對手的產品有什么優劣勢？
5. 某個方案是否有效的解決了用戶的問題？某幾個方案中，那個最佳？
6. 產品經理的某個想法是否可行？
7. 某個產品或者產品的某個功能的可用性如何？等等。

二、確定方法

對問題進行定義，以使得研究可進行只是用戶研究工作的第一步。確定研究方法則在整個用戶研究工作過程中起著承上啟下的作用，用戶研究工作者們可以基于問題的性質、變量的類型以及其他因素選擇一定的研究方法，來收集與問題有關的主客觀數據，進而為了解某些未知的東西或者驗證某種想法提供依據。

用戶研究有很多方法，基于對已有知識的總結可知，影響研究方法選擇的因素主要以下因素：研究的對象、產品的設計階段、產品所處周期、成本、時間等。通常情況下：

（1）根據收集的數據類型，可以將研究方法劃分為定性和定量兩種，見圖1。

定性研究方法，通常適用于對小數量規模的樣本進行分析，主要用于發現新事物的過程，揭露為什么會發生這樣的事情，樣本數量通常為10~20個，不追求精確的結論，而只是了解問題之所在，摸清情況，得出感性認識，比如用戶訪談、卡片分類法、焦點小組、頭腦風暴、可用性測試等，見圖2。

定量研究方法，則是對大規模的樣本進行分析，適用于揭露正在發生的事情，一般是為了對特定研究對象的總體得出統計結果而進行的，比如在線大規模調查問卷、網站日志分析以及A/B測試、自動化可用性測試等。

圖1定性定量方法比較

（2）根據要了解的內容選擇研究方法，見圖2。

在進行用戶研究過程中，一方面我們要關注人們說了什么，另一方面我們也要關注人們做了什么。人們說了什么很重要，這揭示了用戶的觀點和目標，目標能夠觸發用戶與產品之間的互動，是用戶使用產品的根本原因，只有充分了解用戶的目標，即用戶為什么使用該產品以及他們想要完成什么任務，研究者才能找到產品設計的方向；觀點則透露了用戶對自己和在線體驗的感受，代表著用戶某方面的看法。

人們做了什么同樣很重要，與他們說了什么相比，實際行動能夠顯示出更多與人們有關的信息，行為不僅僅顯示他們在那里可能會有問題，也顯-示了用戶的普遍傾向。

例如，在研究人們觀點、目標時，卡片分類研究能讓研究者深入了解用戶在某種信息空間里的心理模型，這可以幫助設計者決策什么才是最適合你網站的信息架構。問卷調查方法測量態度，或是收集自我報告數據，能夠幫助跟蹤或是發現你網站中重要的問題。

在研究人們行為時，AB測試在改版網站時，保持其它因素不變，可以觀察網站設計對用戶行為的影響，眼動研究可以用來了解用戶與網站界面設計的視覺交互。

圖2研究方法劃分

?（3）根據產品流程選擇研究方法。

對于研究方法的選擇還需考慮產品開發所處的階段，在不同的階段，研究者們所需弄明白的問題是有所側重的，因而對研究方法的選擇也是有所不同的。

具體而言，概念階段，研究者們更多地是通過研究來發掘、驗證以及明確用戶需求和產品的目標；在設計階段，則更多地用來驗證某種想法或者比較不同方案的優劣；開發階段，則更多地用來發現設計中存在的問題；產品發布后，用戶研究更多地用來評估產品的性能，將其與自身和其競爭對手對比，發掘新的功能點。

三、數據分析

用戶研究工作者們采用適當的研究方法收集來自用戶的主客觀數據，但數據本身只是某種呈現，要想更深入地了解某些信息，則需對數據進行分析，即采用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論且對數據加以詳細研究和概括總結的過程，一般情況下，數據分析過程可以分為以下4步：

• 數據細分：先分緯度，再分指標。維度，指定不同值的對象的描述性屬性或者特征。例如按時間分類就是時間緯度，按地區分類就是地域緯度，按來路分類就是來源緯度，按受訪頁面分類就是受訪緯度。指標，就是可以按總數或者比值衡量的具體維度元素，例如維度城市可以關聯人口。
• 數據清洗：從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據（篩選、清除、補充、糾正），例如對收集到的數據缺失值進行補充。
• 數據處理：主觀數據（沒法量化）：分析、整理、歸納、解釋等?？陀^數據（可量化）：描述性統計，例如平均數、眾數、中數、方差、標準差（單個變量，例如人口），相關（雙變量，例如人口與GDP）。參數估計，例如橫向對比和縱向對比，橫向對比，例如與行業平均數據，與競爭對手的數據進行比對；縱向對比，圍繞著時間軸來對比，例如今年與去年的數據進行對比?；貧w分析，確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系，例如使用產品時長與用戶忠誠度之間的關系。特別需要強調的是，有時主觀數據也可以進行一些簡單的頻數統計。
• 數據溯源：通過數據處理的結果就能分析出大多數問題的原因并推導出結論了。例如，某超市的數據顯示，下雨天的避孕套銷量明顯要多于平常，這時我們需要通過數據上的差異，來挖掘產生這種現象背后的原因。就用戶研究而言，我們需要通過數據上的表現，來挖掘用戶的真實想法（用戶的期望、目標、態度等），尋找行為背后的原因，產生行為的條件等。

綜上所述，大體上，用戶研究工作可以分為定義問題、確定方法以及數據分析三大步驟，三者相互銜接，缺一不可，組成整個用戶研究過程，問題的定義決定了方法的選擇，方法的選擇決定了可用于分析的數據，而通過數據分析獲得某種結論，進而解決某個問題則是研究的最終目標。高質量用戶研究工作的完成是建立在恰當問題定義、正確方法選擇以及合理數據分析的基礎之上。

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