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互联网产品体验设计方法论:互联网用户研究方法
 
697 次浏览     评价:  
 2018-7-13 
 
编辑推荐:
本文来自于visionunion.com,互联网产品的用户研究工作就是通过问用户问题,研究“用户怎么想?”和“产品怎么样?”。

大家都知道用户研究是通过定义产品的目标用户群、明确产品概念,并且对用户的任务操作特性、知觉特征、认知心理特征的研究,使用户的实际需求成为产品设计的导向,从而让产品更符合用户的习惯、经验和期待。

但那到底互联网用户研究是干嘛的?互联网公司为什么会有这个角色呢?

简单来说互联网产品的用户研究工作就是通过问用户问题,研究“用户怎么想?”和“产品怎么样?”

我们在做产品的时候,必须有一双看得到用户的眼睛,这双眼睛就是用户数据。那用户数据从何而来呢?主要有两个渠道来源,一是产品本身的数据抓取,例如产品团队通过后台看数据,知道每天都都少人用自己的App,某个新功能上线后有没有用户使用,甚至部分产品在用户允许的情况下分析用户的地理位置、性别和历时使用习惯,这些都是为了改进产品而收集的。但是这些数据背后的解读也是很复杂的,例如产品团队可以通过数据知道只有1%的用户使用了新上线的某功能,但是只从数据上看不出为什么。所以在这里就第二种渠道“用户研究”,用户研究从一手的用户数据上判断我们产品是否符合用户需求,对后台数据做成一个补充。

用户研究是贯穿产品开发的始终的。在产品初期的概念阶段,我们要深入了解用户的需求,这是非常关键的基础,在这里我们常用的方法有日志研究、背景分析、竞品分析、深度访问、问卷等方法,大家不用被这些绚丽的名次搞晕。只要记住在产品初期用户研究是确认用户需求的主要方法。

在产品设计阶段依然离不开用户研究,这一步用户研究的价值是什么呢?是节约开发成本。我们通过交互原型等低成本的展现方式,通过可用性测试、眼动实验、行为实验等方式验证产品的设计。如果这些问题在上线后才被发现,改进成本久很高了。

产品的第一版开发成功后,一般不立刻对外发布,而是做测试。软件工程师会进行稳定性的测试,例如测速度、测死机、测崩溃。而用户研究工程师就要做可用性测试和专家评估。这样在发布上市前避免出严重的错误,影响用户口碑。

最后就是产品发布阶段,很多第一次做产品的朋友都会认为产品发布后产品开发就完成了。其实这只是一个阶段的结束,也标志着下一个阶段的开始。因为产品还是需要更新迭代的,只要有用户在使用,产品就永远不会停止迭代。所以为了下一版的改进,我们还需要做用户研究。这阶段常用的方法有可用性测试、专家评估、焦点小组、问卷、满意度调研。

用户研究的方法非常多,也有很多专业的书籍介绍各种方法。今天我在这里分享这些年我们对各种方法使用后的体验,包括优势和劣势。供大家参考。

1)焦点小组,英文叫focus group。焦点小组看上去很像用户的头脑风暴,需要一个主持人基于特定的问题引导用户讨论并收集反馈。优点是高效定性的收集用户反馈,但对主持人的主持能力和数据分析能力要求较高。常用于产品需求探索和产品发布后的迭代。

2)卡片分类法,card sort。简单解释就是用卡片让用户分类。优点是低成本收集用户对信息框架的分类和概念理解,例如交互设计中的框架设计,初期我们可以看看用户如何分类。但此方法的缺点是样本量少,要和其他方法结合。

3)问卷法,英文叫questionnaire简单说就是设计问卷,让用户填写。我们生活中应该经常遇到这种调研,优点是低成本找到海量用户。但设计问卷问题难度较高,稍有偏差就会导致最终错误数据。分享一个我经历的错误案例,收集目标用户月收入信息,选项有:A 5千以下。B5千-1万。C1万到3万。D3万以上。看出问题了么?问卷忽略了部分用户不想透露收入,导致这批用户就会胡乱选一个,数据也就有偏差了。

4)可用性测试,Usability Test。简单来说就是设置一些任务看用户是否能完成。优点细致的观察用户,可以问原因,缺点是用户受控环境下和真实有差距,样本少。

5)专家评估或启发式评估,英文叫Heuristic Evaluation。就是让“老司机”帮忙把把关,优点是效率与质量都是最高,缺点是专家都比较悲观,有可能抑制创新。

6)AB测试,AB test.就是两个方案比一比。线上推广成本比较低,但准备成本比较高,它只能选出相对好,而不是绝对好的方案。

7)用户访谈,interview。看上去像是和用户聊天,收集反馈。可以挖掘用户主观态度和思想,但缺点是样本量少,对主持人要求也很高。

8)数据分析,Data Analysis。就是后台看数据,优点是样本量很大,而且是真实数据,缺点是看不到真人,所以不知道为什么。

9)眼动试验,Eye Tracking。用眼动仪记录用户行为,他是研究用户PC网页浏览最好的方法,但遗憾的是手机时代木有用了,因为屏幕太小,用户的视觉焦点全在一个区域聚集了。

10)用户画像,Persona。这个方式在5年前非常流行,但现在已经很少用了。因为它有“数据黑核”,无法用数据客观验证。目标用户画像的性格、收入、背景以及生活习惯容易受到作者主观意志的删减,经常会“意淫”出很多用户伪需求。

以上是我这些年在众多互联网产品中实践后的体验,每个方式都有他的优点和不足,也欢迎大家批评指正。

   
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