用户研究的一些方法 - UCD大社区

用户研究的常用方法的选择和使用【一】

xulba — 2011-01-11 00:54:44

在为用户研究选择研究方法时，我们经常会有这样的疑问，使用哪一（几种）种研究方法是最合适的？

那么如何来确定研究方法呢，一般来说是从这几个问题来看：

l 研究目标和用户目标，这个是最主要的

l 其次是数据整理和分析方法，

l 预算和研究时间

下面，我们从几个分类来简要的介绍一下用户研究方法。因为每个可用性研究都是有个性的，所以，我们提供的方法仅供参考，也欢迎有不同想法的同学拍砖。

第一类，评估可用性。

这个是很常用的分类，目的在于评估用户完成特定任务的情况，如：出售发布流程，通常情况下，我们组织8-10个人的做可用性测试就可以了解到相当多的信息。在评测维度上，如果我们标准就只有成功/失败两类，那么了解测试者完成的比例就可以有效的衡量可用性。

我们也可以把任务分成几个节点，并按照用户完成的节点数来确定完成率，那么我们可以更准确的进行衡量，但是要注意，这个时候参与人数应该增加到10-20个人，同时使用简易的启发式评估来统计用户在每个个环节失败的比例还可以分析可用性问题的优先级。

第二类，产品对比评估

这个通常是用来通过对比确定产品的优点和缺点，如：对比产品改版后的效果还有或者竞争对手产品的优势分析。我们评测的方法是AB测试，用一个控制设计方案去比较另外一个替代方案，或者是源于AB测试的实时现场评测，通常会从用户，产品，运营等几个方向来做这个研究。研究的维度有：

l 产品的功能

l 操作步骤

l 完成时间

l 视觉吸引力

l 满意度

l 易用性

对于不同类产品的比较，我们一般通过满意度、视觉吸引力和易用性等维度来衡量，但是对于这三个维度，主观的成分会比较多，评测结果也会因人而异，研究的时候要特别注意数据的合理性

第三类，导航和信息架构的评估

很多用户研究关注于改进产品的导航和信息架构，确保用户可以快速轻松的找到想要的内容，例如电子商务类网站商品类目。一般来说，我们使用的方法是给定任务的用户测试，让参与者完成一些寻找关键信息的任务。评测维度包括：

l 成功率/迷失率

l 找到信息的步骤

l 完成时间

l 模块间的切换

l 当前位置和操作

除了用户测试，我们还可以用卡片分类的方式来了解用户如何组织信息，并分析我们的信息结构是否符合用户的认知。另外还有一种叫闭环分类的卡片分类方法适合这个研究，就是让参与者将信息条目放入已经定义好的分类中。评测维度是放入正确类别中信息条目的比例。

小结一下，本期我们一共讨论了评估可用性、产品对比评估、导航和信息架构的评估，可以看出，上述3种用户研究都客观的从用户角度去评测产品，只是评测的维度有不同。其实我们在评测产品的同时，也在研究用户的习惯和认知。我们的目的就是研究总结用户需求和行为，设计出超出用户期望的产品。下一期，我们来说说用户行为的分析方面的用户研究。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://ued.5173.com/835.html

用研无用？——对用户研究实践的思考

洛可可 — 2010-10-12 13:05:40

从毕业实习算起，从事可用性方面的工作到现在已经5年了。在此记录笔者的一些所见所想，和大家讨论分享一下。

用户研究在“以用户为中心”的界面设计方法中是很基础，也很关键的一个环节。但在实践中，笔者经常听到的抱怨是“用户研究投入多，耗时长，还没用”。出现这种声音的原因肯定是多方面的，在此笔者想从以下四个方面探讨。

从业人员素质低？

有人说，目前可用性从业人员素质低，所以他们做的研究不够有水准，影响了行业外对本行业的看法。这个提法笔者认同，但暂时不作讨论。目前有不少从业人员的调查报告可读，对从业人员的学历背景等有较详细的描述。举个最简单的例子， 2009年，公司高层领导发出的邮件中曾写到“所有的设计师都要写一些HTML，CSS，甚至PHP。” 西安交通大学李乐山教授也曾经说过，做人机界面设计要会写代码。而笔者自己就只会最简单的HTML，这个基本要求达不到。

用户研究的商业价值不易估量？

还有人说，用户调查的商业价值不易估量，因此用研的价值不容易体现出来。对此笔者不同意。不做用户调查，商业价值会更高吗？这是走历史回头路。过去计算机硬件和软件发展的50多年，就是在不断汲取历史教训中走到今天这一步。一些问题被解决后，人们往往感觉不到有什么进步——就像大家已经习惯了使用鼠标，感受不到和只使用键盘相比，人机交互方式发生了多大改变——如果某一个步骤让用户多花1分钟，每天几千万人使用这个软件，要浪费多少时间？使用互联网产品，要浪费多少带宽，浪费多少服务器资源？返回50年就明白是怎么一回事了。欢迎大家来谈论这个问题。其次，难以估量其创造价值的思想和方法并非只有用户调查，比如，还有企业文化，品牌建设。我们很难精确估算出企业文化能为企业创造多少价值。就算在市场研究领域，以品牌价值评估为例，就有不少模型，并且还在不断发展模型，但这“难以估计价值”的品牌建设也仍然不断在建立项目，且不断被实际应用。

敏捷开发对用研带来影响

第三个问题，是软件开发领域，笔者认为“敏捷开发”理念的提出和采用给用户研究实践带来了一些影响。

图1：敏捷开发（来源：http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%8F%E6%8D%B7%E5%BC%80%E5%8F%91 ）

08年夏，西安交通大学李乐山教授给腾讯设计师培训的时候说：“我们前头搞用户调查，是为了建用户模型，用户模型建出来目的是帮助撰写设计指南供软件开发人员参考。从事的软件开发的很多人员他是不了解用户的，但是他要根据你写的设计指南，将所有的用户需求都涵盖在内。你如果漏了一条，他就可能漏了一个结构，一个功能。这个样子到最后，软件整个都失效了，没有用了。”

这种情况很容易发生在采用“瀑布式”开发流程的软件开发项目。从设计到制定产品特性，到开发，到测试，环环相扣，一步不慎，满盘皆输。2001年， “敏捷开发”的概念被提出来。目前在腾讯，越来越多的产品开发开始采用“迭代式”开发流程。据了解，其他互联网公司也在采用。这种“迭代式”开发的主要做法是：整个产品开发的过程是一系列不断的迭代过程；固定发布时间，发布速度快，有些互联网产品每半月发出一个版本，每次提供一些新产品特性；灰度放量，小部分用户先试用，然后搜集这部分用户反馈意见，快速修改版本，然后再大规模发布产品。

这种“敏捷开发”对用户调查和设计带来的主要影响是：产品发布速度快了，但调查从立项开始，执行分析，都需要花费大量时间，经常赶不上版本发布的节奏；通过灰度放量，可以通过用户的实际使用产品后的反馈了解用户情况，而不用依赖于前期大量分析工作预测用户使用新特性的情况；架构灵活，修改代码的成本低，允许开发出错，不依赖前期调查结果做指南。

从本质上来讲，“敏捷开发”和用户调查并不对立。在中国大力推行敏捷开发流程的咨询公司ThoughtWorks写到： “敏捷思想核心是人的交流。需求问题实际上是个交流问题。商务分析师要和客户交流搞清楚客户到底需要什么，到底为什么需要这些东西？商业价值是商务分析师关注的最终目标，有了目标指向就可以不迷失方向。和客户进行交流的最终目就是挖掘出客户商业目标。可能大家会经常有这样经验——客户说我要这个功能，我想要如何如何样，这时候要特别注意他说这些东西可能并不是真正需求，商务分析师需要详细问客户为什么，挖掘出他真正目标。”典型敏捷过程模型中的一种叫极限编程（Extreme Programming），是通过故事卡（Story Card）来管理需求。这种故事卡几乎可以说是情景分析，任务分析的另外一种表现。“敏捷开发”并不是不再关注用户，而是从不断从试错中获得用户反馈，从而改进产品，其实是“以用户为中心”的另一种表现。

图2：故事卡(来源：http://www.scissor.com/resources/teamroom/ )

由此看来，“敏捷开发”本身对于程序员来说是“以人为本”的，因为它允许程序员犯错，强调开发者之间的沟通交流，甚至鼓励程序员与用户交流，希望把机械的编程变成愉快的活动。

所以界面设计师对“敏捷开发”的态度不应该是抵触的，应该寻找解决方案。这个问题笔者所在团队正在尝试通过工具和流程来解决——

我们通过工具来缩短调查时间。用户访谈中，邀请用户、做记录和写分析报告是很花时间的。对此，笔者团队正在建立自愿接受访问的用户数据库，未来有需要时从中随时抽取用户；在调研过程中邀请项目组成员包括开发、设计师、产品经理一同来访问和观察用户，第一时间分享有用资料，减少文档写作，只写必要文档。问卷调查中，制作问题是很花时间的，公司内部专门开发了问卷制作和投放系统，从制作到投向用户最快几个小时内就能完成（不包括设计问卷）。数据分析阶段，使用SPSS分析时，将常用分析代码整理出来，下次统计分析可以继续使用，减少分析时间。通过使用工具，缩短调查本身的执行时间。最近团队中一个调查员接到需求，调查盲人对产品的意见，从接到需求到找盲人到访问到出报告，用了一周，其间还同时在进行其他项目，完成这个访谈项目只用了3个工作日。

我们通过流程来解决长时间调查与敏捷流程的矛盾：一次用户调查的结果可以写成许多“故事卡”，每次开发，只开发其中一部分“故事卡”，通过几次迭代开发周期，才完成一次调查的“故事卡”的开发，这个期间，可以继续进行新的用户调查。

此外，最终还是需要对用户使用所产生的后台数据进行分析，这仍然可以是负责设计调查的调查人进行的工作。

好“借鉴”，轻调研

第四个问题，比较本质，是由于国内企业喜欢“模仿”，或者说“借鉴”。

　　“借鉴”问题，会对用户调查造成很大影响。有些团队不愿意投入在调查和设计上，产品的需求说明书和设计指南按照别人的成型产品照着写就行了。想做调查的团队，有了创新，设计出产品，也有很大风险被其他团队“借鉴”去形成自己的产品。（中国的专利现状对界面设计没有实质性保护，具体表现在：首先人机界面在中国往往只能申请外观专利，是静态界面，并不真正适合保护人机界面设计；其次外观专利较难获批，因此有时申请的是技术专利，其他团体换一种技术方案实现就不会侵犯专利；再次即使侵犯专利，打官司要拖2~3年，维权困难。）

“借鉴”的往往是其他文化背景下，如国外成功运营的产品。然而文化、国情、所处阶段不同，直接“借鉴”也未必能成功，即使在腾讯，也有这样的案例。产品成功，更需要做目标用户的调查和分析。

“借鉴”绝对不是真正的捷径，并非必定能获得商业成功。

因此关于第四个问题，首先“借鉴”仍然存在的现在，还是离不开用户调查，要对不同文化、国情、阶段做出分析判断，才能帮助产品获得成功；其次“借鉴”并不是捷径，绝不会是长期存在的。当“借鉴”不能成为可靠方法，那么必定还是会回到从调查分析开始进行创新的路上来。

最后额外说一个问题。设计师与产品经理的关系一直是互联网行业里讨论比较多的。笔者的看法是，做人机界面设计，其实和产品经理的工作有重叠，所以学习人机界面设计之后两个职位都可以去应聘。已经在设计岗位上，也没有问题，不妨把自己看成特殊技能的产品经理。界面设计师刚刚到岗，经常和产品经理发生矛盾，认为对立的原因是自己是从用户角度出发，产品经理不是。其实很可能是产品经理了解的信息更多，考虑的东西更多。要让界面设计师站在产品经理的角度想问题，初入职的设计师又往往认为从用户角度考虑就是自己的全部职责，坚持从一个角度看，缺乏大局观。不妨在一开始的时候就把自己看成具有特殊技能的产品经理，这个矛盾就好解决了。

版权所有 © 2008 - 2010
您看到的文章来自腾讯CDC博客 http://cdc.tencent.com ，原文链接为 http://cdc.tencent.com/?p=3057 ，转载时请注明出处。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://cdc.tencent.com/?p=3057

让数据站住脚-浅谈用户研究中的信度与效度

serenaluo — 2010-09-02 09:02:37

在用户研究工作中，如何让自己的数据和结论更有说服力，是很重要的问题。最近将自己积累的用研信度和效度的笔记整理一下，罗列在文中，希望对大家有所帮助。

一、调查的质量取决于调查的信度和效度。

信度主要指测量结果的一致性、稳定性。也就是说结论和数据是否反映了用户最真实稳定的想法。用户在回答问题的时候，往往会受到环境、时间、当时当地的情绪影响，而作出并不真实的想法，即会有随机误差。信度就是衡量这种随机误差对用户想法的影响大小。

效度是指多大程度上测量了你想要测量的东西。

对某个产品用研，我们现在用得最多是用户访谈、问卷调查和可用性测试。而在这几个过程中都会涉及信度和效度的问题。

二、用户访谈中的效度和信度

1. 访谈不能仅仅局限于用户

任何一个产品项目都会受到市场环境、公司战略、技术力量、平台规范和流行趋势等各个方面的影响。对某一产品的需求，可能来自用户、产品、技术、交互以及视觉。不同岗位人员看待产品的角度不一样，侧重点也不一样，找多个角色有助于把需求找全，不遗漏，所以必须提前了解他们的需求。这样才能使我们的研究更有针对性、全面性、有用性。有用程度、全面程度是效度的重要组成部分。

2. 巧妙的选择访谈用户

通常，前期深度访谈的用户数量不会太多，所以用户条件一定要把握适当。反馈的问题才能全面、合理、有用。

比如是做Android平台上的某一软件。

首先Android新手用户和熟练用户都是必须的，熟练用户更能反映android用户习惯性操作方式、平台特点、以及长期使用过程中积累的意见和建议；而新手用户可以更好的反映该平台哪些地方存在学习困难，从而通过我们的设计帮助用户去降低学习成本。

其次非Android平台用户也是必须的，可以从侧面了解他们不用Android的原因。从而帮助产品挖掘更多潜在用户提供方向。

人口学信息（学历、职业、性别、年龄）要覆盖全面。不同属性的用户看重地方会存在差异。需求也会不一样。

包含竞品用户。通过了解用户对竞品的评价，可以提炼出竞品的优劣势，从而为增强产品竞争力提供方向。

3. 一定要有专家

专家是重要的信息携带者。李乐山教授说专家有三类，用户专家、制造专家、市场销售专家，他指出判断某人是否是专家的标准是：（1）能够熟练使用一种产品；（2）能够比较同类产品；（3）有关的新知识容易整合到自己的知识结构中；（4）具有10年专业经验；（5）积累大量经验并且在使用经验方面具有绝招；（6）了解有关的历史（该产品设计史、技术发展史等）；（7）关注产品发展趋势;（8）知识链或者思维链比较长，提起任何一个有关话题，他们都能够谈出大量的有关信息；（9）能够提出改进或创新的建议，他们的创新或改进方案，其高水平体现在采用简单方法解决复杂问题。

对于互联网，专家应该指的是用户专家、开发专家、设计专家以及产品专家；他们凭借丰富的经验，系统全面的掌握行业同类产品、开发及设计模式、历史及发展趋势、专业水平极高。他们可以为我们提供很多我们始料未及的建议。这是保证用研过程，特别是对于后期问卷结构效度有很大的作用。

三、问卷调查与分析中的信度与效度

为了提高工作效率，问卷调查往往采用网络调查的方法，信度效度问题出现的可能性就更大。

最近看到一些满意度调查是采用量表加结构方程模型（SEM）的方式。我们看看哪些地方可能会出现信度和效度的问题。

1. 理论模型支持

由于SEM进行的是验证性因子分析，是检验而不是探索新的模型，因此，整个因果关系的假设必须有强有力的理论支持和严密的逻辑框架。包括模型中变量关系的假定、指标的选取、甚至测度项的表达方式等。如果最终输出的模型和理论模型结构不符，那么该模型是没有任何说服力的。比如用ACSI模型作为满意度的理论模型时，是否真的按照感知质量、感知价值、顾客期望这几个层面去设计问卷？

2. 保证份量

普通抽样调查中原则上是越多越好，但遇到目标用户较少的情况，只要保证一定的条件就ok的，样本量受到置信区间、抽样误差范围的影响，可根据实际的况测算出最小样本量。常用的公式是：

14N=Z2蟽2d2′>（N为样本量、Z为置信区间、d为抽样误差范围、 14蟽’> 为标准差，常取0.5）

但对于结构方程模型大样本是必须的，SEM中涉及的变量众多，变量间的关系很复杂交错，小样本量会导致模型不稳定，收敛失败进而影响模型中参数。朱远程等^[1]在文献中指出，当样本低于100时，几乎所有的结构方程模型分析都是不稳定的，大于200以上的样本，才称得上一个中型样本。若要得到稳定的结构方程模型结构，低于200的样本数量是不鼓励的。有些学者将最低样本量与模型变量结合在一起，建议样本数至少应为变量的十倍，这一规则经常被引用。模型中变量越多，对大样本的要求就越高。

3. 变量需遵循原则

a. SEM模型中各变量的函数关系要是线性的，否则是不能用回归计算路径系数的。

b. 在使用最大似然估计法时，变量一定要是多元正态分布的，这就要求指标要呈正态分布，否则就要对指标进行正态处理才行。

c. 变量间的多重共线性程度要低，否则路径系数会有很大误差。

d. SEM建立的过程中会不断的修正才能得到比较完美的模型，比如因子分析时，若发现某一测度项对应的因子载荷过小，就会人为的将该测度项删除，但是若模型建立之后，一些变量对应了4~5个测度项，一些变量只剩下1~2个测度项，那么我们就需要思考只有两个测度项的变量是否被完全解释，这仅有的两个测度项就全面真实的反映该变量么？如果是这样，就算KMO、Bartlett、因子载荷都通过了，效度也是难以保证的。所以问卷前期需要反复的预调研，不断的对问题进行修正，而不是随意的人为删除。我学生时代对淘宝满意度进行调查时，就犯了类似的错误，模型中的“互动性”片段，互动性由四个变量衡量，其中“双向沟通性”一开始设计的时候由5个测度项支持，但是因子分析检验通不过，就直接将因子载荷比较小的客服、论坛、淘江湖三者去掉了，最后虽然在数据上通过了信度效度检验，但是只有阿里旺旺、留言板这两个测度项支持是绝对不能解释“双向沟通性”的。

4. 数据质量是根源

要使模型结构稳定有效，首先要保证数据质量，反复检验问卷的信度。

a. 不同时间的一致性。

在设计问卷时，可以将同样的问题对同一个人重复测试，如果这两道题得到的答案是不一致的，相关系数（Pearson r）小于0.7，那么这份问卷的稳定信度就值得考量。

假如问卷样本足够大，可以一分为二（每一个样本也要保证足够样本量），分别建立两个模型；通过对比两个模型中参数的差异，便可以检验该模型的稳定性和适用性。如果两者差异太大，就说明模型本身是有问题的。

b. 不同形式的一致性

用内容等效但表达方式不同的两份问卷调查，检测两者的等效信度，比如Gamma系数。

c. 内在一致性

问卷中相关的问题为同样的目标服务，他们在逻辑一致，也就是同质的。首先要测量每个测度项与总体的相关性（item-total correlation），然后再测量同一变量下相关问题间的同质性，而对于不同的提问方式选择对应的方法：比如,对于李克特量表方法，就用Chronbach系数检验；在基础研究中，信度至少应达到 0.80 才可接受，在探索性研究中，0.70 可接受，0.70－0.98 为高信度,小于0.35 为低信度。对于是非题则采用kuder-Richardson系数检验。在进行内在一致性检验时，要看题目选项是否反序，如果两道题都是问“对该产品是否满意”，一道7代表满意，1代表不满意；另一道1代表满意，7代表不满意，这样就会影响信度。遇到这种情况要提前人为调整过来。

5. 看得更远一点

问卷结论不仅要解决当前的问题和需求，还有具有一定的预测作用，市场是变化的，当前的目标用户不一定就是未来的（或者下一个版本的）目标用户，比如目标用户的收入可能有增加的趋势，某一平台的使用率在快速提高，当前的满意度模型可能在一个月之后就不适用了（比如新功能点的出现）。

假设我们要对QQ影音进行满意度调查，现在建立了一个满意度模型，但若下个月QQ影音中多了一个重要的功能，对整个满意度的提升产生了很大作用，那么，模型中各项的路径系数会不会产生变化？该模型在下个月可能就不适用了，造成的后果就是当前的满意度值与下个月的满意度值没有可比性了，很多工作也就白费了。所以，诸如满意度模型这样的研究，是需要反复调查，长期对该满意度模型进行监控和修正，以求得到最稳定的模型，就可以让模型会具有很预测和比对作用啦。

6.关注细节

a. 问卷设计中题项表述不能出现歧义、避免太专业词汇以及诱导词汇

b. 选项间要有明确的区分（互斥）

c. 避免遗漏，“其他”选项是必须的，而且最好配有输入框，记忆中，每次问卷调查中都能从“其他”选项中获取大量信息。

d. 一般题项不能太多，设置问题选项的时候，尽可能的让选项随机显示，特别是在选项较多的情况下。

e. 数据处理过程中删除重复项矛盾项之外，最好能统计到用户填写问卷的时间差。如果整个填写的时间极短，完全可以判定用户没有认真填写。

f. 极端的、离群的选项可以考虑将其删除。

四、可用性测试中的信度与效度

首先保证，主持人的态度亲切、测试前随意聊聊彼此熟悉、测试提纲清晰全面。另外，以下几点也对保证测试的信度和效度很重要。

1. 不要忽略异想天开

脑暴中要求彼此不能批评，在进行访谈或测试中，也不能对用户某些操作做出评论，否则用户很有可能隐藏内心真实的感受。关注并记录用户出错，但是用户出错时态度要中立。

通常，用户在体验的真实的原型后，会产生很多看似异想天开的诉求，有些虽然在当前不能实现，但是会为未来发展提供很多思路和方向。所以，我们要积极鼓励用户进行思维发散。

2. 前后验证、竞品比对

在测试完成后，可以加上一个总体调查问卷，一者让用户对自己体验的各个功能点有一个回顾和比较，同样也可以验证用户体验过程的态度和最终的态度是否具有一致性。如果存在不一致，应该进一步追问理由，确定用户的真实想法。

测试时，让用户体验竞品，并作出比较，也是发现有效信息的途径。

3. 敏锐观察

测试中，除了按照已定的提纲进行问答之外，过程中还要敏锐的观察用户一些细微的表情、停留、思考。不但要了解用户对个功能点如何评价的，还要知道用户做某一任务过程中，是怎么思考、计划、实施的，用户的第一反应、习惯性的操作、思维路线的作用远远大于单纯的评价。用户任务完成之后，要追问用户如此操作的原因。

4. 记录原话并习惯性确认

测试结论要有用户的原话支持，不能轻易的改变用户的表述。和用户交流过程中，要习惯性的问：“请问你的意思是……?”“我这样理解你的意思，你看对么……?”以保证测试结论的效度。

5. 必要时进行入户调查

首先，入户调查会大大减少外界环境的影响，用户在自己的空间中，会更真实的反映常见的问题。其次，入户调查一般是在用户画像提取出来之后，按照用户画像描述的属性，有意识有针对性去挑选具有某些典型属性的对象进行深入、全面、系统调查（典型调查），比如某一产品的目标用户，他们反映的问题，代表性强，往往有以一当十的功效，避免了非目标用户信息造成的干扰。

6. 用户条件与数量

参与测试用户根据目标用户特征选择。

一般衡量测试是否需要继续进行的方法是：看是否发现新的问题，如果有新的问题，就应该继续，反之，可以结束。

Neilson研究结果表明，5名用户的测试可以发现85%的可用性问题。而在我们在以往的可用性测试经验中，用户数一般定为6个，基本上能发现全部问题。当然任何数字都只是一个参考，用户数量最好根据具体的测试情况（衡量时间、资源、投入产出比）而定。总之，关键在于是否有新的问题出现。

信度效度贯穿整个用户研究过程，肯定会有很多没有考虑到的地方，还请各位轻轻拍砖。

参考

1. 朱远程、马栋，“谈结构方程模型的应用策略”，[企业管理]，2010

2. 李乐山教授2010腾讯演讲

3. http://www.useit.com/

4. 刘金兰等译，“美国顾客满意度指数”[管理学报]，2005

版权所有 © 2008 - 2010
您看到的文章来自腾讯CDC博客 http://cdc.tencent.com ，原文链接为 http://cdc.tencent.com/?p=2897 ，转载时请注明出处。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://cdc.tencent.com/?p=2897

用户研究的定义、价值、方法、内容、基本文档

etucn.com — 2010-03-17 21:18:06

用户研究的定义
用户研究是用户中心的设计流程中的第一步。它是一种理解用户，将他们的目标、需求与您的商
业宗旨相匹配的理想方法。
用户研究的首要目的是帮助企业定义产品的目标用户群、明确、细化产品概念，并通过对用户的
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，使您
的产品更符合用户的习惯、经验和期待。

用户研究的价值
用户研究不仅对公司设计产品有帮助，而且让产品的使用者受益，是对两者互利的。
对公司设计产品来说，用户研究可以节约宝贵的时间、开发成本和资源，创造更好更成功的产品。
对用户来说，用户研究使得产品更加贴近他们的真实需求。通过对用户的理解，我们可以将用户
需要的功能设计得有用、易用并且强大，能解决实际问题。
要实现以人为本的设计，必须把产品与用户的关系作为一个重要研究内容，先设计用户与产品关
系，设计人机界面，按照人机界面要求再设计机器功能，即“先界面，后功能”，同时二者要协
调配合。我们的用户研究能够帮助改善网站、软件应用、手机、游戏等等交互式产品，包括消费
类电器产品。

用户研究在UCD项目中开展时间和作用
1> 在功能框架已被定义完整的项目开发过程中（国内大部分企业的现有开发流程）：用户研究
帮助定义目标用户群，确定用户策略；帮助细化功能，使功能与用户需求相符合；提供 UI
(GUI)设计的依据；帮助可用性测试：选择被试、具有针对性地制定测试计划、支持数据分析。

2> 在新概念产品的项目开发中（未来的项目开发模式）：
用户研究帮助完善完整产品概念；定义产品功能。

用户研究的方法
ETU 运用访谈、问卷测试和现场观察等方法，进行用户群确认与分类，再运用深度访谈、用户测
试、焦点小组、启发式评估，建立用户模型。为客户提供产品定位以及产品设计的依据。

用户研究的内容
用户群特征
产品功能架构
用户任务模型和心理模型。
用户角色设定

用户研究花费的时间
根据用户研究内容和项目大小作调整。

用户研究花的基本文档
    问卷调查：《问卷设计报告》《问卷调查表》《问卷调查结果分析报告》
    用户访谈：《被访用户筛选表》《访谈脚本》《配合记录表》《被访用户确认联系列表》
              《访谈阶段总结报告》
    焦点小组：《焦点小组用户筛选表》《焦点小组执行脚本》
              《焦点小组参与用户确认联系列表》焦点小组影音资料
    项目最后：《用户研究分析报告》

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://www.etucn.com/fw1.html

也谈用户分群

helicopter621 — 2009-09-30 22:03:01

这几天接触了好些关于用户分群/分类这个话题的文章，读到较好的一篇“Audience Segmentation Models”，归纳了若干模型，我总结翻译成下表。

分类法	定义	特点	数据收集手段	产出物
细分市场	每一个细分市场都是具有类似产品或服务需求倾向的消费者构成的群体	·细分市场之间的需求是差异化的；同一细分市场内是同质的 ·同一细分市场对同一市场刺激做出相似反应，可通过市场干预而触及	·问卷 ·访谈 ·焦点小组	·购买意愿 ·购买行为 ·态度、价值观 ·人口学信息
体验生命周期	消费者与某产品由始至终的交互过程	·目标在于根据体验不同阶段定位满足需求的产品及服务设计 ·各阶段具有不同的需求	·现场观察 ·问卷 ·访谈 ·人种学研究	·整体体验结构、阶段 ·每一阶段的子任务
心智模型	用户理解产品的思考历程	·了解用户如何应对问题空间 ·用户如何将任务按活动归类，再如何将活动划归于整体体验中	·现场观察 ·访谈 ·焦点小组	相关关系图(affinity diagram)
能力水平	用户使用某产品的发展阶段	根据熟悉/熟练程度划分	分析客服数据
情绪	用户完成某任务时历经的情绪状态	提醒设计师考虑用户在不同情境下的情绪变化	情境性调研	情绪图(mood map)

表1：受众分群模型汇总

PERSONA去哪儿了？

看完上表，你可能疑惑为什么缺少了PERSONA这个模型。Baty在文章开篇首先将PERSONA排除在文章讨论范围之内，原因是PERSONA更多是作为设计沟通工具，与文中提及的集中分群模型有所区别（但关于这点有点语焉不详）。PERSONA是用户群的典型代表，聚合了该群体用户的特质、行为与需求。既可以提炼用户群中重叠的特质，综合成一个PERSONA；也可以将用户群根据差异的特质，形成不同的PERSONA~~

啥时候用哪种分法？

细分市场是传统市场调研的手段，调研结果通常与商业决策（如市场定位等）更相关，而不是具体的产品设计。更适合产品经理或决策层使用。
体验生命周期，相对而言也是比较宏观一点，具体案例参考这篇文章。
心智模型、能力水平、情绪这几种分法，个人认为会更适合设计师去使用。因为更微观、更关注用户的具体行为和感受。

但是，为什么要分？

正如文中所说，分，说到底是一种Framing（翻译成确定框架？），从而帮助我们更好地理解问题空间(problem space)，帮助我们将精力集中在关键问题上，从而产出更具针对性的解决方案。个人的看法是，分永远比不分好。正如分类是结构化思维的首要要素。有时候因为缺乏时间或资源，无法做大规模的市场调研，也可以在宽泛数据、经验或启发法的基础上，做一些基本分类。

图1是某次商城首页调研时，我为了更好阐述用户行为而做的分类——基于经验以及小范围的定性样本（12人）。这并非经过效度、信度检验的分类，但是有助于厘清思路，比一片混沌会好些？

图2是宝贝详情页调研时，为了阐明用户对于内容模块的需求态度变化、做的类似于情绪图的东西。希望能让stakeholders更直观地意识到用户在查看长长的详情页各个模块时的情绪，从而促进改动（目前已修改）。结论来自20人的测试+深访，以及一场焦点小组。

当时还没接触过情绪图，只是觉得会是更有说服力去阐释问题的形式。后来看到这篇文章，感觉有点相似，详情请参看链接。

总而言之

由于我主要负责定性的用户研究，更多时候是在基于一些定量调研的基础上再做特征深入分析，对于聚类、因子分析只了解个大概。个人认为，补充了定性研究的分群对设计师而言价值更大，因为有更丰富的细节。而手段和形式（所谓模型）可以是丰富多样的，比如综合两种分群方式，简化版等等。

用户分类浅谈

浩峰 — 2009-09-22 21:39:08

说到网络产品，离不开的话题就是用户，就像传统行业的消费者。人是复杂的，网民的用户行为更加复杂，用户和用户是不一样的，或者说，每个用户都不一样。一款成功的互联网产品往往并没有满足所有用户的需求，而是准确定位了某一类用户并且很好地满足了那类用户的需求。到底定位哪一类用户是我们需要考虑的，所以就需要用户分类。

不分类不好定位, 好的用户分类让我知道了我在追求哪些人，满足哪些人，影响哪些人。但分不好类又会错位,更糟，那怎样才能对某一款产品的用户群进行合理分类呢，下面就来谈谈我对用户分类的一些看法。

一般提到某一款产品有几类用户可能主要包括以下几种情况：高端和低端用户、学生用户和白领用户、一二线城市和三四线城市用户、活跃和不活跃用户、会员与非会员用户、红钻与非红钻用户、IT和非IT用户、初级用户、普通用户、高级用户等，以上这些用户分类的共同特征是从一个维度或者二个维度对用户进行划分，就比如cooper的《About face 2.0》中提到从两个用户分类指标：业务领域水平（domain knowledge）和计算机技能水平，从而把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，更简化地说这种方法的用户分类模式就是基于操作频率，这个分类方法可以套用在任何一款产品上，但是这种用户分类的实际应用效果如何呢？

先来说下如何判断某一款产品的用户分类效果如何，主要从两个角度进行判断：分类的信度和效度，也就是分类的准确性和精确性。分类的准确性是指分完类后，是不是现实中每一个用户都能定位到反映该用户的类别，也就是说任何一个用户都能给他贴上属于某个类别的标签；而分类的精确性是指得到的用户类别在多大程度上反映了实际用户所包含的属性含义，也就是说用来描述各类别用户的特征信息与实际用户所有属性的吻合程度。在实际分类中准确性和精确性往往不能同时达到完美，当你追求100%的准确性时精度肯定会下降，比如只用性别去划分用户，准确度很高但是精度不够，所以在实际用户分类时找到准确性和精确性的一个平衡点，达到自己分类目的即可。

又回到前面提到的把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，这种划分的方法是准确性很高，但是精确度不够，每一个用户都能根据实际情况判断为初级用户、普通用户还是高级用户，但是描述用户的特征信息很少只有操作频率和计算机技能水平两个维度。这是很不精确的，在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、计算机水平、职业、地域、网龄以及使用某个产品的目标等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。实际又该如何操作呢？

首先考虑对某个产品进行用户分类时需要哪些特征因素，也就是从哪几个维度去划分用户。一般会从以下几个维度去考虑：用户的人口学信息，用户的计算机背景（包括用户的互联网使用背景），上网地点，收入水平，职业，地域，用户对于该产品的一些使用经验和偏好，使用过哪些同类产品，使用的目的是什么，认为哪款最好用，影响选择某款产品的因素有哪些，通过哪种途径得知的，使用产品的态度，使用产品的具体行为等因素。那具体到某个产品时应该选择哪几个因素去划分用户呢，解决的方法是先把所有维度都列出来，然后针对这些维度进行用户访谈，通过访谈能够得到大概的用户间的共同点和不同点。然后把所有因素转化成问卷题目，通过科学抽样的问卷调查得到用户调查数据。对这些用户数据进性行聚类分析即可得到您所需要的用户分类。用户聚类需要注意哪些呢？

聚类分析中有很多因素影响着最后的用户分类结果，影响较大的因素有：聚类方法选择，距离算法选择，聚类变量选择，用户类数选择。对于聚类方法和距离选择，我倾向于推荐选择两步聚类法和对数似然值距离算法，因为用户的人口学特征和使用某产品行为偏好等特征一般都是分类变量，用欧氏距离算法的话，它的距离公式所表示的含义很难用实际意义去描述，或者说它的距离值在现实中是没有实际意思的。聚类变量的话可以选择访谈得到差别较大的特征因素，但是这些变量之间也是有关系的，具体还要通过不断的尝试去调整，主要看去掉某个变量后聚类结果是否有大得差异，如果有该变量则为重要变量，用户类数确定可以结合实际聚类得到的描述性判断因素和访谈等得到的实际情况共同确定。

怎么对用户分类，细分到何等程度，不太会有一个模式或者方法来通用。所以涉及到某个具体产品的用户分类时，首先明确你得分类目的，分完类之后你需要面怎么利用这些类。当能够从用户分类中得到明确的产品用户群和产品定位时，说明该分类就基本有效了。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://cdc.tencent.com/?p=1588

浅谈用研与竞品分析方法之理论基础

angel — 2009-08-29 17:31:00

人类学是关于人的研究；社会人类学（social anthropology）是研究人类社会的学科。社会人类学还可以理解成“文化翻译”（the translation culture），即理解陌生人群的那些貌似奇异的风俗。《他者的眼光——人类学理论入门》

田野调查被公认为是人类学学科的基本方法论，也是最早的人类学方法论。而什么是田野调查呢？王铭铭解释说：“参与当地人的生活，在一个有一个严格定义的空间和时间的范围内，体验人们的日常生活与思想境界，通过记录人的生活的方方面面，来展示不同文化如何满足人的普遍的基本需求、社会如何构成。”这便是田野调查。也是成为一个人类学家必须具备的基本条件。

我们所做之用户研究便是从其演化而来。用户研究最初是要掌握更个体化市场的转向，为了寻找一种新的消费者调研方式发展而来。而这种方法是在欧美较先被跨国公司采用的新领域研究。希望从用户的角度和日常生活里发掘他们的潜在需求来指导设计。参与到用户生活中去，观察他们，以此来了解用户，满足他们的需求。而设计师则更加的需要用“他者的眼光”来对待所设计研究的事物，即把自己当成用户，参与到用户的生活情境，以用户的眼光来严格的对待自己所设计的产品。

除了田野调查的方法，人类学中“比较研究法”在交互设计的分析中也有所闻，我们称之为“竞品分析”。比较研究法也是文化人类学研究的一种基本方法。它在早期主要是古典进化论学者的研究方法之一。他们利用这一方法在不同的区域印证了文化的进程及结构、并且复原了原始社会的文化面貌。

比较研究法一般分三个步骤：

—、找出同类现象或事物；

二、按照比较的目的将同类现象或事物编组作表；

三、根据比较结果作进一步分析。

竞品分析则是对所研发产品的竞争对手的同类型产品进行分析讨论，并给出类比归纳的分析结果，用以了解现有产品的发展优势，从而借鉴于研发产品中。而更重要的是需分析竞争对手关注该产品背后所隐藏的哪些文化内涵，这些便是反应用户的文化现象及潜在需求的必要途径。只有通过对其深层性质的理解，才有可能了解产品的发展趋势，而不是盲目跟从。前车之鉴，我们既已是站在巨人肩膀之上，便不应目光只盯在当下，应着眼于未来。

例如，我们在“魔鬼训练营（新同事入职训练活动）”活动中做一个图形浏览软件的概念设计，从我们所做的前期用研分析来看，我们缺少实际了解用户的使用习惯及生活习惯，即没有从用户的角度来挖掘他们的潜在需求。只做了简短的采访及分析，指导设计无说服力，因此设计概念将容易被争论甚至推翻。而用户模型的建立及问题的归纳和筛选也显得有些力不从心。时间虽是我们一方面的限制，但需要这样操作，显得有些流于形式。这是问题症结之处。

而竞品分析中所缺乏的是极少考虑到用户表面需求背后所隐含的文化现象。也较少的会去思考竞争对手的产品为何要做如此众多的功能？他们是如何来理解这些用户潜在需求的。例如用户为何需要有如此众多编辑不同图片性质的需求？是一部分用户需要，还是大部分用户需要？

笔者愚见，如果对其进行追问，进行仔细的研究分析可以发现，第一是因为网络环境已发生变化，“web2.0”的网络方式，使得大部分的用户更乐于积极参与分享，而不只是局限于只观看专业人员所制作的精美图片，他们更多的希望自己不需要付出多少学习成本，也能制作出比较美观的图片。第二是由于社会文明的进步，社会变得越来越民主，再加上网络幽默化的迅速发展，使得越来越多恶搞的作品出现在网络之上，刺激了更多的用户希望自己也能参与其中，因此各种各样的图像编辑功能也符合了用户的潜在需求。理解本质的原因将对产品的开发有着重要的意义，做出更多富有创造性的设计，也能更好的把握用户的需求，符合我们公司一切以用户为依归的宗旨。

而在有效的运用了田野调查和比较研究法下的产品也比比皆是，现已发布的最新版本“QQ医生”是非常值得一提的。设计师们针对用户做了较为深入的调研分析，发觉当时的QQ医生已经不能满足用户和产品的需求。并且在竞品分析过程中，不断的理解用户在操作同类型产品时的潜在需求，了解用户需要的是什么，在这需求背后所存在的社会现实及文化现象——使用计算机的人迅猛增长，网络木马病毒的不断侵蚀下，系统版本也在不断的更新迭代，因此更新漏洞的需求也在急速增加。而网络环境的越来越先进，流量的不断增加，使得用户对于使用网络时对流量监控的需求上升，并基于此重点特性，给出了其他同类型产品都没有的新功能。

第一，自动的漏洞修复（下图），通过用户设置，连一键修复的功能都可省去，这是来自多方面反馈（包括CE、测试、访谈、脑暴、专家组等），都是基于用户的最佳体验而专业设计的。操作更加简化，用户也更加方便，大大的提高了工作效率。

其次对网络流量的管理功能（下图），为了能监控在p2p的某些具体网站的网络流量做出了较好的监控手段，使得用户能随时查看自己的网络状态，并能对流量进行设置，从用户角度出发，为用户着想。从官网、QQ产品的博客、客服等各种反馈中都能体验到新版本的QQ医生做出了性能更优、速度更快、体验更好的软件，为广大用户的桌面和网络安全做出了更多的努力，给用户带来了更多的价值。

参考书目：

《人类学是什么》王铭铭著，北京大学出版社，2002年

《他者的眼光-人类学理论入门》【英】罗伯特·莱顿著，蒙养山人译，华夏出版社，2005年

《人类学定位-田野科学的界限与基础》，【美】古塔弗格森编著，骆建建等译，华夏出版社，2005年

《人类学历史与理论》【英】阿兰·巴纳德著，王建民等译华夏出版社，2006年

至此特别感谢牧童对QQ医生设计需求及设计过程的详细描述。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://cdc.tencent.com/?p=1495

用户体验研究方法的选择

iamsure — 2009-07-12 02:19:22

这篇文章原文发表在可用性大师Jakob Nielsen的网站上，系统介绍了如何选择合适的用户体验研究方法。好的研究方法要在恰当的时间用到恰当的地方才能发挥其应有的效果，切忌手里有把锤子就看什么都像钉子。欢迎链接，谢绝转载。

原文链接：http://www.useit.com/alertbox/user-research-methods.html

原文作者：Christian Rohrer

摘要：

用户体验研究当前已经可以解答相当广泛的问题。通过在一个3维坐标系以及典型的产品开发阶段中列出各种可用的研究方法，可以了解到什么时候应当使用哪种方法。

用户研究领域有着相当广泛的研究方法，这是件好事（没准也是件坏事）。从那些已经广泛验证的方法，例如可用性实验室研究，到那些近些时候才发展出来的方法，比如合意性（desirability）研究（用来测量审美需求）

你不能在所有的项目中应用所有的方法，但是大部分设计团队受益于多种研究方法结合的洞察力。关键问题是什么时候应该用什么。为了更好的理解什么时候使用什么研究方法，把各种研究方法根据以下三个维度区分会很有帮助：

态度与行为
定性与定量
网站或是产品使用的背景

下面的图表描述了几种常见的方法在坐标系中的位置

每个维度都是一种区别不同研究的方法，他们回答不同的问题，也适合不同种类的目的。

态度－行为维度

这个方面的区别可以被归纳为人们说什么和人们做什么（经常是相当不同的）。态度研究的目的经常是理解，测量或者是获知人们特定的观念，这就是为什么态度研究在市场部门被经常使用。

虽然大部分可用性研究应该更多地依靠行为研究，使用自我报告方法获得的信息依然是很有用的。例如，卡片分类研究能让你深入了解用户在某种信息空间里的心理模型，这可以帮助你决策什么才是最适合你网站的信息架构。调查方法测量态度，或是收集自我报告数据，能够帮助跟踪或是发现你网站中重要的问题。因为种种原因，焦点小组在可用性研究中已经逐渐没什么用处了。

在坐标轴的另一端，那些关注行为的研究方法经常用来试图了解“人们做什么”，并尽量降低研究方法本身对研究结果的干扰。AB测试仅是改版网站的设计，但是努力保持其它因素不变，以便于观察网站设计对用户行为的影响，眼动研究用来了解用户与网站界面设计的视觉交互。

在两个极端之间的是两种我们最常用的研究方法：可用性实验室研究和现场实地研究。他们结合了自我报告和行为数据，并且可以偏向于坐标轴的任一端。但是一般推荐倾向于行为研究的那一段。

定性－定量维度

这两者基本的差别在于：在定性研究中，数据经常被直接收集，相反的，在定量研究中数据是被间接收集的，通过一种工具，例如一个调查问卷，或是Web服务器日志。在现场研究和可用性实验室研究中，例如，研究者直接观察用户如何使用技术（或者是没有使用）来满足他们的需求。这可以让他们有能力去问问题，探查行为，或者可能调整研究方案来更好地满足目标。数据的分析也经常不是十分精确的。

与之相比，定量研究中的洞察力典型地来源于精确的数学分析，因为数据收集的手段（例如调查工具或是Web服务器日志）捕获海量的数字编码的数据。

由于它们本质上的区别，定性研究方法更适合回答关于 为什么 或是 如何解决一个问题 。相反，定量研究可以在回答 有多少 和 有多少种 问题上做的更好。下面的图表描绘了前面两个维度是如何影响研究方法可以回答问题的种类的。

产品使用背景维度

要做的最后一个区别是在研究中，是否使用产品，或是如何使用产品。可以被描述如下。

自然地或是接近自然地使用产品
脚本化使用产品（按照预先安排的方式使用）
在研究中不使用产品
以上各项的混合

当选择在研究中自然使用产品时，目的是尽力降低研究本身对结果的影响，以便于尽可能了解真实的行为或态度。很多人种学实地研究致力于此，但是依旧总是出现一些观测偏差。拦截访问调查（Intercept Survey,译者不太清楚是不是应该这么翻译）和数据挖掘/分析技术是定量研究中这类使用产品方式的例子。

产品使用的脚本化研究(scripted study )是为了集中观察非常细节的情况，例如在重新设计流程的时候。脚本化的程度根据不同的研究目标可以相当多样化。例如，一个基准研究（benchmarking study）通常相当严格地脚本化，于是可以产出相当可靠的可用性标准。

那些不要求使用产品的研究用来检查比使用和可用性更广泛的问题，例如品牌研究和跨文化的行为。

混合的研究方法使用一种创新的形式使用产品来达成目标，例如，参与式设计允许用户与设计元素交互，并重新排列那些设计元素，并且讨论为什么他们要做出那样的选择。

图表中的大部分的研究方法能够在一条或者多条坐标轴上移动，并且在一些研究中两个方向是很平均的，经常是为了同时满足多种目标。例如，现场研究能够关注人们说什么（人种学面谈ethnographic interviews）也可以关注人们做什么（拓展观察extended observation）；合意性（desirability）研究和卡片分类都有定性和定量两种版本；并且眼动研究也可以是脚本化的或者是非脚本化的。

产品开发阶段（时间维度）

另外一个在选择研究方法时需要考虑的重要的区别是产品研发阶段，和其相关的目标。

计划阶段：在产品开发最开始的阶段，一般的情况下，你需要考虑新的主意和未来的机会。这个阶段的研究方法相当多样化。
优化阶段：终于，你将会到达一个“干还是不干”的十字路口，你过渡到一个时期，在这个时期，你要在你选择的方向上不断的提升自己的设计。在这个阶段，主要的研究方法是结构化的，并且帮助你降低执行的风险。
评估阶段：在某个时间点，网站或是产品被足够多的用户使用，你可以开始评估你做的怎么样了。

下面的表格汇总了这些目标，并且列出了典型的研究途径和方法，和它们之间的联系。

	计划阶段	优化阶段	评估阶段
	产品开发阶段
目标：	启发，探索并且选择新的方向和机会	获知并优化设计来减少风险并提高可用性	测量产品性能，将其与自身和其竞争对手对比
研究途径:	定性的和定量的	主要是定性的（结构化的）	主要是定量研究(汇总的)
典型方法:	人种学现场研究，焦点小组，日记研究，调查问卷，数据发掘和分析	卡片分类，现场研究，参与式设计，纸上原型和用户体验研究，合意性（desirability）研究，客户邮件	可用基准，在线评估，调查，AB测试

艺术还是科学？

虽然很多用户体验研究方法来源于科学研究实践，但它们的目标并不是纯科学，并且需要调整来符合利益关系人（stakeholder）的需求。这就是为什么这些方法的描述都是很简略的(只是一般的指导原则)，而不是严格的分类.

最后，你们的工作是否成功决定于提升网站或是产品的用户体验能带来多大的效果。这个分类的意义在于能够帮助你在恰当的时间做出最好的选择。

Learn more

Learn more about user research methods such as Usability Testing and Field Studies at the Usability Week 2009 conference in Washington DC, San Francisco, London, and Sydney.

译者iamsure 是一个搞产品设计的，可以在Twitter上Follow他：@moresure

原文链接：http://iamsure.org/archives/129

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://iamsure.org/archives/129

创建用户角色

admin — 2009-07-12 02:18:42

原文：Using Personas

作者：Bonny Colville-Hyde

译者：耿人杰

引言：这不是一篇介绍如何创建用户角色的文章，但它将带你了解用户角色的价值、UCD的价值。想了解如何创建用户角色，请详看《赢在用户》。

———————————— 全文的分割线 —————————————

在过去的几年中，我有机会参与了几个不同的项目，这些项目都不约而同地使用了用户角色（personas）来帮助传达网站开发的信息。看到这些用户角色被不同的团队应用真是件令人激动的事情。

什么是用户角色？

用户角色通常由使用某服务或产品的用户的特征列表构成，将这些列表结合照片可以创建一份用户角色资料。正常情况，一个产品通常会有若干个不同的用户群体，而每个用户群通常都会对应一个不同的用户角色。

想象用户

通过写下一些你认为典型用户应有的特征，并给他们起个名字来创建一个快速且粗糙的用户角色是相对容易的。这种方式至少并不是很科学，但即使是如此也可以帮助团队开始以更以用户为中心的方式来思考问题。通过共同工作来创建用户角色的内容和结构，你的团队正在逐步朝着创建更可用的产品而努力。

创建富含信息的用户角色

当我们为客户设计用户角色时，我们会使用一系列技术来生成最准确、最吸引人的用户角色资料。我们发现各团队对用户角色的反应不同是由很多不同的因素导致的。在真正去做之前，很重要的一点就是使团队成员认真考虑使用用户角色的方式。

我们最近在和一个客户合作，他们已经花费了很长时间研究他们的用户角色。他们把关于用户角色的内容印制在书中，让负责内容的同事可以轻易地接触到这些它们。他们把书一直放在桌上，并时常在制定新内容时使用它。通过这种方式制作出的产品体现出了相当高的产品价值，这使此书的效果令众人信服，花在用户角色上的时间也用得其所。

用户角色实践

使用用户角色时最重要的是真正理解它！这似乎是理所当然的，但令人惊讶的是，有很多人机会获得高质量的用户角色，但他们却不采取任何行动。如果你知道你网站的用户角色，你就能更好的更好地作出决定，而网站也将更加符合你的用户需求。

你能把用户角色打印出来，并贴在你的办公室中，或者把它们放到一本书中，然后把书一直放在桌上。当你工作时，回顾一下这些内容，你会发现很容易记住那些你为他人创建的东西，而不仅仅是网站的一部分。

无论是网站还是其他什么互动设备，通过彼此间沟通对产品用户的了解，用户角色能把团队团结起来。新团队成员可以用用户角色来理解用户，而不必做大量的研究。

用户体验设计中用到的统计学方法

呆聋瞎 — 2009-07-09 19:23:26

看到豆瓣上有网友提了这个问题，看到回答的人不多，忍不住写了下面的内容。

工作中最常用到的统计方法有哪些？根据我自己的经验给举些例子。

1.通过一部分用户样本预估整体的用户情况。比如，你的网站用户有200万注册用户，你要征询他们对于网站改进的意见，你需要给他们发邮件问卷。但由于种种限制，你不能每个用户都发，而且你收到的有效问卷只有1500多份。你要明确一下，你收集到得1500多份问卷到底多大程度上可以带代表200万的整体。这时候，你要预估误差范围（margin of error）。如果你征集到的有效有碰巧有52%的支持方案改进，你能说多一半的人都支持么？当然不能，因为你的误差范围可能就有2.5%左右。当然误差的范围和你选定的置信度相关（Confidence Level），这里由于时间的限制我就不细说了。

2.根据用户的行为和特征对用户进行细分。这里需要用到聚类的概念，通过相似性的计算，来将行为和特征相近的个体用户归为一类。比较常用的归类算法，比如K-均值法。例如，你做一个B2B的电子商务网站。你会考虑用哪些标准来划分用户比较好，如厂家的规模,产品所属的行业，还是他的商业模式（生产厂家、外贸公司、批发商、零售商）等等。

3.网站设计与商业目标的相关性分析。网站都会经常做改进，如果你有都有相关的历史记录可以分析出哪些设计的改进提高的用户的活跃度或者转化率。通过相关性分析，你可以知道哪些设计的改进对于用户的活跃度或者转化率更大；你还可以知道哪些设计元素的改进可以互相促进商业目标的完成，哪些则不起作用，或者反作用。（当以，这些分析都基于你已经剔除了运营和推广活动对你造成的干扰）

4.网站整体用户体验的度量。面对每天几十上百的网站数据的各种指标，相信有相当一部分人包括老板们都看不懂。据说google的各种指标有2000多个。这些数据指标对于用户体验的衡量到底有多大意义，也许没有一个人可以完全说清楚。这时候，网站需要一个类似股票大盘指数的指标来衡量网站整体用户体验，及其变化趋势。这需要对数据进行长期的跟踪，统计，相关性比较才能完成。

用户研究中的定性、定量关系

谭浩 — 2009-06-24 00:58:18

最近，和赵老师一起上湖南大学设计艺术学院研究生课程《人机交互与用户研究》。在课程中，大家讨论较多的一个课题是如何平衡用户研究中的定量和定性研究的关系。说实话，这也是业界的一个重要的话题，也是研究者需要时间好好把握的地方。

一般情况下，定量研究因为其样本量大，用理性数字说话等方面的特点，容易被人们所接受，因此其良好的沟通性能通常可以得到企业的亲睐。很多企业，特别是互联网企业的定量数据通常具有很好的说服力。与此相对应的定量研究，似乎感觉上困难一些。定性研究最大的特点就是样本量少，因此很多时候会受到大家广泛的质疑，认为这么少的样本真的可以解决问题么？

就用户研究而言，定性定量研究应该是相辅相成的。一种比较理想的做法是：定量研究发现某个现象，定性研究去探寻该现象背后隐藏的原因。从心理学的角度看，用户研究的一个突出特点在于全面了解用户的行为、目标和动机。其中行为可以通过定量研究去获得，目标和动机很大可能需要通过定性研究来获得。很多时候，往往比较困难的是了解用户的目标和动机。现象容易观察，目标和动机恐怕需要对研究进行合理的设计来进行。当然，定量研究也可以获得一些关于用户目标和动机的信息。特别是问卷方法。

从一个开发周期来看，定性研究一般出现在探索阶段和快速迭代阶段，定量研究一般出现在产品发布以后。特别是log分析这样的定量研究，必须要产品发布——至少小范围发布以后才可以获得相关的数据。这也是定量研究最大的风险。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://www.haodesign.com/?p=91

交互设计学习笔记之《如何进行用户研究》

hanyan — 2009-06-23 16:05:11

如何进行用户研究

1.用户访谈

用户访谈指的是和用户进行面对面的交谈。在交谈之前，产品设计人员可以事先准备一个问题列表。

用户访谈可以是一对一的谈话，也可以是一对多，即以座谈会的方式同时邀请多个用户来讨论。用户访谈的优点在于：由于可以接触到最终用户，因此设计人员有机会获取用户的真正需求，而不是用户的经理或软件采购人员所希望的功能。它的缺点则包括：由于需要面对面的接触，对于调查人员和用户来说都面要花费大量的时间，因此用户有可能不愿意参加访谈，或者是用户的经理不同意。

2.问卷调查

在采用问卷调查时，设计人员不需要和用户有直接的接触，而是只需要设计相应的问卷调查表并分发给用户，最后收集调查表并分析即可，和用户访谈方法相比，问卷调查可以接触到数量庞大的用户，因此更适合于用户分布广泛的软件，比如说，假如你是给某个特定的企业开发一款人事管理软件，那么显然，该软件的用户数量就很少，一般情况下就是该企业的人事部门中的几个工作人员，此时就完全可以采用用户访谈方法，而另一方面，假如你要设计一款MP3播放软件，你的用户可能是世界上任何一个地方的人，此时就可以采取问卷调查的方法。

3.观察用户

用户并不总是能够客观和完整地对自己使用产品的情况进行描述，因此经过访谈而得到的信息实际上是经过用户主观思维加工过的内容，很可能并不是实际的情况。另一方面，用户有可能忽略一些细节，这些细节在用户看来已经成为他们的第二天性，因此他们根本想不到还需要特别地说出来。

用户观察大致可分为在受控环境下的观察以及现场观察两种方法。受控观察一般是指在实验室的环境下观察用户使用产品时的情况。此时研究人员可以控制系统的软硬件环境以及周围的物理环境状况，例如声、光等环境。受控观察的优点在于它能够使得研究人员更好地分离多个可能的影响因素，从而能够得出更准确的研究结果。它的缺点在于，用户将来真正使用软件时的环境很可能和实验室里的状况有很大的不同，因此那些同使用环境有关的可用性问题将很难被发现，而这正是现场观察的长处。现场观察指的是在用户的实际环境中观察用户在使用软件时的情况，它是发现同使用环境有关的问题的最佳手段。

4.体验式研究

把自己置身于用户的位置上，你将能更快、更深刻地体会到一些原先没有考虑到的因素。为了更好地体验用户的感受，不仅要亲自去执行一些用户的操作或任务，还要尽可能模拟用户的生理特征。

5.从技术人员那里获取用户信息

作为设计人员，我们可以从技术人员那里间接获取有关用户使用情况的信息，尤其是一些负面的信息。从这些信息当中往往可以发现产品在使用方面的一些设计缺陷。

6.网上用户论坛

随着互联网的普及，使用同一产品的分布于世界各地的用户能够相互讨论产品使用过程中的问题和心得，这样的论坛对于产品设计人员来说是非常有用的。从这里可以了解到信息包括：用户是怎样使用产品的，他们都经常遇到什么问题，他们是如何解决的，用户觉得哪些功能好、哪些不好，他们期望产品有什么样的功能等等。

7.收集和研究用户的使用日志

现场观察是研究用户在真实环境中使用软件的一种方法，不过这种方法需要有专门的观察人员在一旁观察和记录。测不准原理告诉我们，这些观察活动也会对被观察者造成影响，就像研究人员照亮洞穴以试图研究生活在其中的动物的真实生产状况一样。另一种获取用户真实使用情况的方法是把用户的操作悄悄记录下来，事后以一种日志的形式加以分析。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://www.uipig.com/archives/108

毛主席语录

美人她爹 — 2009-05-17 00:18:55

今天看到老白的留言，不仅感慨，如今独立的blogger越来越少了，有自己思考的人就更少，再分到IT这块，都不够塞牙缝的。不过不要紧，毛主席语录里有这么一句：

你解放军不跟我走，我就找红军去

前几天和一个同事聊天，他在美国读的大学，正在考虑回国创业。聊起twitter，聊起各种我的奇怪的想法，他觉得很有趣，问我，你觉得你这些想法在中国，为什么会比twitter和blog更有用？

我告诉他，你知道去年冬天，我去国内出差的时候，除了公事，都干了些什么吗？我和我们国内合作公司的那些年轻人一起，每天到公司干活，中午和他们一起吃三块钱一碗的热干面，就是路边小摊的那种在尘土里做出来的，一个一次性饭盒里面，只有面，胡椒粉和一点香菜。我让他们教我发短信，我问他们国内怎么买房，他们怎么养孩子，怎么考虑养老，怎么看待新劳动法，问他们的担心，他们的希望。

我跟出租车司机聊天，问他们的生意，问他们担心什么，喜欢什么，跟他们聊对各地人的看法。我唯一没时间做的事情，是钻到网吧里面去看看大家是怎么上网的。

我坐城铁，看携程的推销人员怎么在火车站扩展网络上面完全没有的市场。

同事问我，你为什么干这些？

我说，在中国，你看哪家美国互联网企业做的好的？都是本土企业把外企踩在泥巴里揍。为什么？因为互联网这个东西，对用户的习惯，文化和行为，依赖太深。一个词翻译过来，就让老百姓看的浑身掉鸡皮疙瘩，还有谁会来用？

我当然没跟同事说主席语录，不过我想我的意思足够清楚了。这些twitter，blog之类的舶来品，根本就是伪军。伪军跟红军，我赌红军赢。

主席语录的另外一个好处，是主席放了个比喻在那里，后人可以往各个方面去引申。这个解放军，可以用来比喻如今的IT博客们。时代进步了，2.0要变3.5了，博客要变成看客了。没关系，跟人不能交流，我去跟计算机交流。写中文没人看，我去写C++，写Java，写php，写javascript，写SQL。想法不能跟新潮的人交流，我就把想法变成程序，让令行禁止的计算机去执行，去把虚无缥缈的想法，变成运行的程序，变成流动的数据，变成无处不在的应用，用适用中国的商业模式，去把流量变成钱，然后去买更多的机器，带宽，还有程序员。

这样的用户

Ray — 2009-05-17 00:23:01

晚上和无忌聊天时，扯着扯着就说到一些匪夷所思的用户行为上，举几个例子，可能是个例，但是确实在提醒我们，DMMT不能忘。

1.这个例子是听说的[也可能是看blog时看到的，忘记了]，某用户电话到淘宝客服说上不去淘宝了，客服说一切正常，问平时怎么上淘宝的，答曰：本地信息港弹出淘宝广告，点一下就进去了，现在没有广告弹出了，就不知道怎么进去了。

2.无忌说的一个例子：“我之前参加过一个会展就躲在阿里巴巴展台后面看人家是怎么访问网站的，打开百度搜mp3 从右边的'到阿里巴巴找mp3'进去然后点首页”

3.自己身边的例子：过年回家时开家里电脑，一打开首页就是hao123[汗一个]，然后问老爸平时都上什么网站？答曰：新浪看新闻、优酷看电视剧、东方财富网看股票、百度搜东西。我作为忠诚的G粉丝当然不能容忍这种事情，就向老爸推荐使用google.cn[.com就算了，看不懂]，答曰记不住名字，我说可以用g.cn的，输入很快的，答曰从来不输入网址，打开hao123一切搞定。见这个不灵决定继续向他推荐伟大的非死不可，告诉他这是全球最大的交友网站[没敢说SNS]，答曰这是吹牛的吧，首页上一个人都没有还交友？看看新浪，一打开就是到处动来动去的多热闹，写博客的人都好几十万呢，这个非死不可上面冷冷清清的，不热闹，我彻底无语。。。次日，老妈要求我帮她申请QQ，我奇怪她要这个干吗？又不打字的和谁聊天去？哪知道申请完后人家一个好友都不加，直接点开QQ游戏开始斗地主，而且我在家的那些天基本上每天必玩几个小时，好忠实的用户，和聊天有什么关系呢？

4.好像当年Yahoo刚出来时，也是发现有很多人在输入框中输入网址的名称然后点搜索，从结果中进入该网站，所以以后Yahoo才会去做directory，那个时候即使在美国，网民的水平也是不高的，可以理解。

这样的用户当然不是我们的目标用户，可是反过来我们想一想，我们自己有时是不是太超前了？推特、非死不可、卖死赔死、的哥、地里学死，看到这篇日志的有多少人和我一样的请排排坐。

眼见为实，还是要多去做做用户调研吧，坐在会议室里空想用户这样用户那样，用户会让你傻眼的。

两个方法论

蓝皮 — 2009-05-14 22:42:40

做事情都讲方法，否则就是傻干蛮干。面对某个市场，需要解决某个需求时，有两个方法论可供参考：

一、刨根问底。这个市场是否存在？是否足够大？是否已经饱和？变化的趋势怎样？什么样的服务或者产品能够有效转化为现金流？……很多专业人士把这个叫做可行性分析，但恕我直言，几乎所有项目的的可行性分析都建立在“可行”的前提下，那是糊弄VC的招数，别拿来糊弄自己。这里需要做的是跳出套路，极限追问，直到所有问题都找到或接近解决方案，然后进入第二步。

二、研究用户。应该为什么样的用户服务？他们是谁？在哪里？特征如何？怎么接近他们？怎样抓住他们？……只要关乎用户，不管多极端多变态的问题都应该提出来分析。这种分析不仅为了描绘生动的用户形象，更重要是借此派生出解决方案，比如适合的盈利模式，比如顺手的工具……

这两个方法论运用之后，如果已经找到解决之道，那就捋起袖子干吧。如果不可行，别傻了，该停车还停车，该偷菜还偷菜，总比一本正经做无用功来得舒服。

最忌讳是找一个已被验证或看起来成功的模式往上套，彼此的市场和用户都不同，套个屁啊？

《Zen of Palm》读书笔记－7. 设计验证

丁宇（Felix Ding） — 2009-03-17 07:29:22

说完了“设计实践”，这次讨论“设计验证”，还是从一个漫画谜语开始：

这次的谜语挺逗，叫“铁匠如何打造出完美的马蹄铁”？本篇的主题是“设计验证”，所以答案自然同用户研究和可用性测试有关。

基本的可用性测试原则

《Zen of Palm》列出了一些基本的原则，都很简单：

尽早测试。越早发现问题，改正的成本越小；
使用合适的东西测试。这里的原话是“test with simulations”，我没有翻译成“模拟”或“可交互的原型”一类的文字，因为纸上原型一样能用来测试，并且效果还不赖；
有选择性的测试。这指的是如果你没钱没时间做完整的测试，就挑最重要的功能测试；
找对人并用对方法。你找同一个项目组内的同事基本上得不到太多有用的东西，所以要找局外人（原文是“outsiders”）；此外要注意方法的合理选择；
迭代。频繁的测试，频繁的改进，产品就会变得越来越好用；
不要用术语。

其它1：注意访谈技巧

谈话谁都会，但访谈的目的去挖掘用户的想法和测试产品，不是去和用户唠嗑，所以一些访谈技巧还是要有的。

其它2：设计师还是别去做测试了－如果没有较强自控力的话

有多少人能忍受别人没完没了地质疑和批评自己的设计？我昨天就见到一个客户的设计师在做测试时急得脸色都变了，后来索性把她拉倒一边，我来问，她只管记录。虽然访谈时我们没有说话，但从时而的眼神交流中不难发现她对于结果的惊讶。

所以，设计师还是尽可能把测试交给别的不相关的人去做，自己只管研究和设计好了。

谜语3的谜底

这篇笔记很短，原文也不长，而个中精华则只有付诸行动才能真正领会。

下篇“设计完善”将是本连载的最后一篇，敬请期待。

Website User Research Guide

cnscorpio — 2009-03-14 21:51:33

Website User Research Guide

V0.1

By cnscorpio

本文档内容仅代表本人观点

写在前面

站点的运营目标分为两个方面，对外就是为用户提供无可挑剔的购买前体验服务和购买后的SAAS产品服务，对内则是为公司创造不可量化的利润（如果可以的话:>）。而这一目标的实现，需要整个公司的每个环节都能做到真正的“以用户为中心”，从web开发部这个节点来说，就是要做好用户在站点前端页面上的体验，优化操作流程，最大化的将潜在顾客，准用户转化为真正的购买用户，让他们真正享受服务。

几乎每个人都在谈用户体验，无论是什么岗位，什么部门，但是，大家理解：

1.什么叫用户体验？

2.为什么要做用户体验改善？

3.怎么做用户体验改善？

4.用什么方法做？

5.在哪里做合适？

……………..

这些概念，事情，方法论却鲜有人去思考，总结，研究，所以，造成了目前站点在进行视觉设计和产品开发的时候，没有足够的数据分析来支撑，去判断开发的产品好与坏，合适与否，视觉设计作品也是一千个人眼里有一千个哈姆雷特。

所以，只有通过不断的进行用户行为研究来持续的改善站点的用户体验，才能为各种开发，视觉设计提供可信赖的决策条件。

1.为什么要做用户研究？ 5

2.如何做用户研究？ 6

2.1问卷 6

2.2点击行为轨迹 6

2.3
可用性实验室（包括眼动仪测试等） 6

2.4 Google Analytics 7

2.5 Focus group 7

2.6 访谈方式 9

3.划分被访用户的维度 9

3.1 传统的划分 9

3.2 产品导向的划分 9

4.选择什么地方来做用户研究？ 10

4.1
在公司的用户研究实验室 10

4.2
在休闲场所，例如咖啡厅 10

4.3 在用户自己的环境里 11

5.人员配备 11

5.1参与测试的用户 11

5.2主持人 11

5.3记录员 11

5.4观察员 11

6.用户研究流程 12

1.为什么要做用户研究？

关于这个，在前言中也说到了一部分。开展这个工作，就是为了研究用户在站点前端页面上发生的行为（暂时不包括社区和后端的saas产品）根据这些特征得出某些用户想做，而做不到的，或者令用户疑惑的、易造成错误的、或者存在了却不想做的需求点，以及各种供分析的样本数据。

而上述的这些成果将会在公司进行各种决策时提供分析依据，这里就包括了市场营销决策，功能开发决策，以及视觉交互设计决策，这样将能够避免不同的意见（正确的与不正确的）左右最终决策的现象。

图一

2.如何做用户研究？

2.1问卷

就是通过设计一系列的问题，可以是纸质的，也可以是电子档的，让被访者来回答，最后通过统计这一样本量的问卷得出若干数据，在这个的基础上去寻找某些共同的用户行为规律和其他有价值的结论。

实施：问卷可以在某个同学的版本上进行改进。

2.2点击行为轨迹

使用点击热点，轨迹跟踪记录系统进行统计给用户的DEMO,或者目前正在运行的界面，例如目前试用的cetrk点击热点记录系统，这种方法能够很形象，很快速的记录下用户的点击行为，最终形成热点图，呈现点击分布规律。

实施：可购买类似cetrk这样的系统，或者自主开发

图二

2.3
可用性实验室（包括眼动仪测试等）

可使用两个，或者两个以上的视频采集，同时对用户脸部和用户操作的界面进行拍摄与观察。最后将两者进行合成对比，既能够观察到用户在操作体验时所由里到外的情感流露。通过一些关键点，再对照当时的操作点，推断出某刻用户的惊喜，疑惑，担忧等情感因素。或者使用眼动仪对用户眼球视网膜的光线反射进行扑捉，以记录用户的心理活动。

实施：如果还没有购置或租借眼动仪，也没没有可用性研究室，但可以临时搭建，可使用两台DV同时对用户脸部以及操作界面进行记录，以得到分析样本

图三

2.4
Google Analytics

从Google Analytics等分析系统中提取与用户相关的数据，例如用户客户端使用的浏览器分布，什么时段是浏览站点的高峰期，那些页面的点击率是多少，离开率是多少，等等，比较粗糙，但能够结合其他的方法进行互补，估计能够得到更丰满的结果。

实施：目前已经在使用，但是站点使用的统计分析JS系统过多会引发性能问题，如：页面加载不顺畅。

图四

2.5
Focus group

这个方法是看的老外用的，就是组织小部分人做圆桌讨论，需要一个比较精通业务又熟悉用户的主持人，把握好讨论的气氛，让每个人都能自由发问，自由回答，自由交流，随时灵巧的将偏题的用户拉回到话题中。通常旁边会有原始记录员，尽量忠于现场的记录一切，包括录音，文字，甚至视频音频。

实施：可邀请50作于的用户进行分几组进行，预先挑选好主持人，并进行多次排练，以免冷场，如果主持的不好，可能这个方法得到的分析结果将是无效的。

图五

图六（摘自blueidea）

图七（摘自blueidea）

2.6
访谈方式

研究员与被访用户面对面的交流，通过在轻松的交流中，将问题一一进行讨论，引导用户进行思考，得到大概的用户心智模型。

实施：此种小样本量的调研要么得到很好的效果要么偏差就很大，因为不能够保证每个接受访谈的用户都是忠实的。适合直接到用户所在的环境去进行，能够得到更多的其他地点不能获取的细节。尽量营造轻松的气氛。

3.划分被访用户的维度

3.1
传统的划分

传统上的划分通常是按照用户某些属性爱好进行划分，然后在统计结果中进行属性交叉分析，常见的是在问卷中的性别，年龄，职业。

项目	维度
1	性别
2	行业
3	年龄
4	喜欢的站点
5	院校学生（财会专业？非财会专业？）
6	购买决定权
7	………….

3.2
产品导向的划分

如果再深入点，可按“使用目标”也就是产品所用人群来划分用户群，然后去了解具有相同目标的用户Demographic。例如：

图八

—–在使用在线会计时，你喜欢以下的那种界面颜色？

A.粉红色
B.浅蓝色
C.灰色
（可以是UI界面图，比较直观）

—–以下操作界面，你觉得那个比较上手？

A. B. C. （应该为可操作的DEMO）

4.选择什么地方来做用户研究？

4.1
在公司的用户研究实验室

如果是在公司的用户研究实验室，对客户比较不便，需要做好接待工作。对于我们，研究设备等比较好准备，但是并不能在用户环境中，可能会对测试数据有影响，或者与用户行为相关的细节不能捕捉。

实施：目前移动互联公司是没有用户研究室的（或者叫可用性实验室），建议着手进行建设，如果建设完善的用户实验室成本过高，可以先从简易的开始（简易可用性实验室搭建方案会另有文档）。

适合：问卷，DEMO测试，视频记录测试，眼动仪，Focus group

4.2
在休闲场所，例如咖啡厅

也可以是公司的咖啡厅（-_-!可惜现在还么有）或者外面的，这样的环境比较轻快，被访者不会过于拘束。

适合：单点访谈

4.3
在用户自己的环境里

可以到用户的工作环境里观察，访谈，问卷等调研活动，通常来说，在用户的环境里研究用户是最合适的，对于活动发出者来说，比较辛苦，且比较耗费时间，但得到的结论确实最有价值的。

适合：单点访谈，观察，视频记录（可以使用简易可用性实验室搭建方案在用户环境进行）

5.人员配备

5.1参与测试的用户

人数要由测试项目的大小和需要样本量的多少来决定。

问卷：200人左右
点击轨迹记录：需要部署到测试demo上进行，10人左右
可用性实验室打包测试：50人左右
Google Analytics：目前已经在站点使用这个统计系统，人数是无限
Focus group：10人左右，可以分5批
访谈：20人左右，但需要是不同类型的用户分类，以保证大覆盖面

5.2主持人

一人即可，但需要经常排练，有做主持的经验更好，能很好的协调各方人员顺利进行测试。

5.3记录员

负责记录测试过程中用户的操作记录（包括在操作什么界面，会出现什么表情感受等），谈话内容。

5.4观察员

如果是在视频测试或者眼动仪测试中，则需要观察员来直接观察用户表情，操作等，并应用例如出声思维等方法来与用户进行沟通。

6.用户研究流程

图九

我要如何了解“她”

Angela — 2008-07-26 07:43:37

上回我们讨论UE在团队中的作用，有一点大家已经达成共识，那就是用户是所有体验的基础，如果用户的要求没被满足，良好的体验自然也无从说起。那么，我们怎样才能了解用户需求呢？

大家都知道可用性测试、调查问卷之类与用户进行沟通的途径，这些方法各有各的利弊，如果逐一分析的话，恐怕至少要分成三本书来写。现在我们先把它们放在一边，从另一个角度来看看这个问题：用户的需求会通过什么途径来表达呢？

举个小小的例子，某位小朋友饿了，他可能会说“我要吃点东西”，然后你就知道应该给他找点吃的；如果他什么都不说，抓起某样食物就狂吃，这很明显——他饿了；要是他说“我想吃火锅”，而你没有火锅只有馒头呢？我们稍后再说明这个问题。

不过你至少可以看出，用户的需求通过这样三种形式来传达——目标、行为、说法。

在这个例子中，用户最根本的需求是饥饿（我们通常不需要了解用户最根本的需求），目标是找东西吃下去，行为显示了这个目标，他自己认为火锅能解决这个问题。我们要做的，就是根据这些资料提供给他适合的食物。这里我们提供的是馒头，小朋友看到馒头的时候，有两种可能，一种是什么也不说，抓过来就狂啃；另一种是一边狂啃一边生气。第一种情况说明，你提供给他的选择比他想象的更实用。同时说明：用户所说的其实不一定就是他们真正的需求，行为才是最真实的。第二种情况说明，你对用户的需求了解得不够，需要再收集更多的数据，比如他爱吃米饭还是面食，喜欢甜还是辣等。

当然大多数研究比这个例子要复杂得多，但总的说来，我们除了要知道用户有什么行为，还必须知道为什么会出现这样的行为。所以必须要将各种方法综合起来使用，然后描述出一个完整的用户形象。

用户需求的组成就如下面这个图形所示。为什么“行为”占了一半的比重呢？我个人认为，受中国文化的含蓄和中庸哲学影响，国内用户恐怕很少能真诚、准确地说出自己的想法，所以应该在行为研究上有所偏重。

我们先不考虑如何分析数据，现在只需要想：有哪些方法可以收集到这些数据呢？看下面这个图：

正如你看到的，网站流量和日志文件，以及被大家交口称赞的眼动实验用于了解用户做了什么（行为），而用户访谈和调查问卷用于了解用户为什么这么做（目标和说法），情景调查、可用性测试和CRM统计则介于目标和行为之间。

首先说一下用户访谈和调查问卷。

这两者看起来很相似，都是提出一堆问题让用户来回答。但它们之间有个关键的差异：数量。用户访谈是抽样调查，数量少（每种类型的用户不超过10 个），而调查问卷则是一种大范围内的普查。数量的不同决定了两种方法的性质，一种是定性的研究方式，另一种则是定量的研究方式。不过它们用于发现用户的观点是非常有用的，你往往会在用户的答复中，发现你之前根本就没考虑过的新想法，这也许就会改变你的产品的思路。

两者在运作的形式上也有所差异。用户访谈的形式是一种更加随意的谈话方式，而且要注意尽量不要提“是非题”（即“是”或“否”的问题），让用户自由表达。你可以事先有一个大纲，但一定不要照本宣科。在时间上也要保持一定的弹性，一般你会告诉用户需要1个小时，不过要是遇上一个善谈的用户，滔滔不绝讲 1个半小时也是有可能的，你要做的，就是尽量别让他跑得太远：）。调查问卷则更严谨一点，不管是在网上还是线下进行的调查，大部分都应该是量级选择题，我们通常看到的“你是否同意这个说法，5分非常同意，0分完全不同意”，就属于这种问题，用户可以通过点击和画勾来回答。调查问卷同样也要避免“是非题”，同时为了保证用户不会因为耗时太长而放弃，最好自己测试一下答题时间，一般不能超过15分钟（我回答过超过20分钟的问题，不过那是几个心理测试）。

这里我只想强调一点，不管哪种方法，提问的技巧和问题的顺序相当的重要。如果你在一开始就告诉用户，你们准备开发几个新功能，后面又问到用户对现有产品的想法，这就是一种典型自我否定，势必会影响到用户对后一个问题的看法。我想这就是需要心理专家发挥作用的环节。挖掘人类心底的想法，从来都是一件斗智斗勇的事。在某种程度上这种沟通过程更像是你和你身边那个女孩相处的情形。你一直想弄明白她为什么不高兴，但是又不能直接问，因为你知道，她永远不会直接回答。你唯一能做的就是长叹一声“我要如何了解她？！”。可能她只是因为你没有穿她送的那件衬衣而生气，但她只会说：“你今天打扮得真没品味。”表现出来的行为就是不跟你去任何公众场合，目标就是⋯⋯你自己分析吧。

网站流量统计、日志文件用于了解用户做了什么，但通常不能解释他们为什么这么做，与之相似的还有CRM数据。所以这三者最好是能和调查问卷结合起来使用。把某个用户的点击流（clickstream）与他完成的调查问卷放到一起分析，你就能了解这个行为背后的原因。当然，前提是您可以捕获某个特定用户的日志记录，并在调查问卷中找到同一个人的回复。大部分的网页里都埋有统计程序的种子，作用和我们今天的主题一样，只管尽可能多地收集数据。而在统计背后的数据挖掘，更是一场艰苦而长期的工作。

可用性测试和眼动实验本质上相同的，它们的局限很明显，只能用于发现已有产品的缺陷和障碍，而这同样可以用其它途径得到。所以在国内炒得沸沸扬扬的可用性测试，我个人认为对互联网产品似乎并不能产生太大的影响。这一节就跳过。

情景调查很有意思，组合了用户访谈和可用性测试两者的方式。简单说就是你跑到用户那儿去，看看他们在熟悉的环境下如何进行操作的，这样你得到的数据就比在实验室要真实得多，对于某些和环境有关的产品而言，进行实地考察是非常重要的。进行情景调查你可以突然袭击（偷窥）或者提前和用户说好。不过一般来讲，在用户不知情的情况下你能看到更多的东西，虽然听起来似乎有点不够君子。调查一开始，你一边观察用户的行为，一边记下有疑问的地方，这算是改良版的可用性测试。等用户完成他的日常工作，你就可以现身出来，邀请用户进行一次简短的访问，把你刚才的疑问一一提出，这又是一次简化版的用户访谈。这个方法的风险就是用户可能不愿意，或者没有时间接受你的采访。

以上就是常用的一些用户研究方法，有部分例子参考了我有史以来读得最认真的一本书《The User is Always Right》（就像你的女朋友总是对的一样），而“用户总是对的”正是UCD（以用户为中心的设计）所倡导并坚持的。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://ucdchina.com/blog/?p=13

贯穿整个产品生命周期的用户研究

JunChen — 2008-07-26 07:40:07

首先并不是只有在开发阶段才进行用户研究，用户研究应该贯穿到整个产品生命周期中，这也是我们为什么说可用性测试应该伴随整个产品生命周期。更重要的是，在不同的阶段，用户研究有不同的重点和方法。

定性分析和定量分析

定性分析对于用户研究来说更为重要和有效，成本也较低。定量分析往往需要大量的数据，数据提炼是一个非常痛苦和漫长的过程。但是，定量分析在决策支持上面的作用，定性分析是无法取代的。在各个阶段，这两种分析方法是交叉使用的。另外，纯粹的定量分析在一些问题上无能为力，最直接的比如：用户的需求是什么？

开发期的用户研究

也就是整个产品的最早期。首先需要知道：

* 谁是目标用户？
* 产品将会满足他们哪方面的需求？

然后通过一些用户研究的方法回答以下问题：

* 目标用户的需求应该如何被满足？

这是我所理解的最重要的三点——Who、What、How。当然，在大部分情况下，设计师还应当细化和提炼目标用户来满足设计需要，通过用户访谈、参考文献和主题专家访谈来了解用户的需求，这是比较常用的三种定性分析方法。

另外，在这个阶段用户研究还有一个重要的工作，就是为以后的数据分析做准备（特别是网站）。需要什么数据、什么结果，这应该由设计师、市场告诉数据分析人员。

进入期和成长期的用户研究

产品刚上线，大部分目标用户还不了解产品，除了少数前沿的、时髦的、猎奇的用户外，产品基本上没有人使用。所以进入期更多的是调整营销策略，以避免产品还没到成长期就失败了。这个时候，仍然是定性分析为主，和开发期一样，因为没有真实数据！不过放心，好的产品进入期非常的短。

成长期的用户研究非常重要。这个时候产品使用（购买）人数高速上涨，整个产品团队需要保证两点：

* 保证和提高质量
* 维持高的增长率

这个阶段以定量分析为主。保证增长，可以对人群进行细分，然后采用一些定向的数据挖掘方法（分类、估计），往往比较高效和准确。细分人群之后，可以通过定性分析的方法获得用户对产品使用的一些反馈，从而保证产品的质量、提高竞争力。

比如你的用户表里面记录了用户登录的 IP 和时间，再通过访问日志进行交叉分析，马上就可以知道用户都在干什么。而更好的解决方案是根据数据挖掘的风险函数（比如浴缸型风险），重点跟踪那些流失可能性非常大的用户，分析是否产品哪方面设计的问题导致用户受到挫折？比如用户以为注册成功后就离开了，下次过来发现其实没有注册，挫折一下。

成熟期的用户研究

成熟期看上去只是增长的不是那么快的成长期。不过在这个阶段产品已经成型，成为公司的利润来源，或者流量稳定。这个时候，用户流失会变得更明显，幸运的是，数据挖掘可以告诉你哪些用户可能会在明天离开。针对这些定量分析的结果，再通过定性分析方法，可以准确的得到为什么。

在这个阶段，产品必须通过不断创新来保证竞争力，延长成熟期的时间。所以在这里，再次需要定性分析来发挥威力。发挥什么威力？如下：

* 根据用户需求，增加新的特性，重新进入成长期
* 发现新的用户群，开辟新的市场

比如针对用户的一些需求，Sony 不断升级 PSP 固件，增加新的特性。

衰退期的用户研究

如果成熟期无法顺利延长或者不能再次进入成长期，那么产品会逐渐消亡。如果是网站的话，具体表现为：每天新用户数下降、老用户流失率增大。

战略上可能会选择淘汰这个产品，或者调整产品以适应其他用户群。如果是后者，那么又回到了“开发期”。

其他

用户研究总脱离不了定性分析和定量分析，如何合理运用是关键。比如通过定性分析可以很好的区分关联规则（Association Rule）中的可操作规则（Actionable Rule）、平凡规则（Trivial Rule）和费解的规则（Inexplicable Rule）。在这点上，定性分析优势尽现。

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://ucdchina.com/blog/?p=19

用户研究需要全面且综合的了解及分析

白鸦 — 2008-07-26 07:28:37

1、是否对用户有用是一切产品的基础，理智的设计过程是先从了解用户开始的。
可用性是有环境基础的，高跟鞋在舞会的时候可用在打网球的时候不可用，对女人可用对男人不可用；只有深入了解用户和使用环境才能把确定是否有用，并把有用变成易用。

2、了解用户和环境的手段有很多，最常见的是”数据分析”。
在IT行业中早期大家叫它”数据库营销”，沃尔玛有个”啤酒和尿布的故事“是很成功的经典案例，从中体现了专业数据挖掘的巨大商业价值；

3、现在很多的企业都比较重视数据的分析。
据我所知门户网站的每个页面都埋有数据统计的代码；每个页面每个位置的点击率和操作情况都是详细的记录。
比如，一个注册界面：”多少用户进来，注册成功率(转化率)多少”、”用户出错比例多少”、”用户填写详实程度多少”、”多少用户直接离开，多少用户遭遇挫折后离开，在那里受到什么样的挫折离开”等等等等

4、这些海量数据的挖掘和分析，有着很大的价值和指导意义。
但，这种分析和挖掘也有着自身不够完善和不能真正准确的缺陷，因为很多意外的因素很容易会造成数据的变形，而往往数据分析人员不一定都能知晓这些意外因素。
比如，一个本不该放在某个位置的按钮、本不应该那么大的图片，可能会因为位置明显、面积大而造成点击量很高，这时通过数据的结果我们并不能得到正确的结论。

5、真正通过和用户接触沟通然后拿到数据，是海量数据挖掘的一个有效补充。这种做法的手段可以比较多样化：
往往我们也会把一些设计的原型拿去让用户试用，或者给用户类似的同类产品让他们去用，设计师在一边观察用户怎么做，从而得到设计启发和思路。这是一种设计师自己去”看”的方式；
比如，要设计一个开红酒的工具，你可以观察用户现在是如何开红酒的，然后也可以把你设计的工具雏形交给用户去用，看他如何用你设计的工具。

很多传统的研究方式中(市场研究中较多)，会请很多用户填写设计好的问卷或者做电话调研、街头访谈、面对面用户访谈和测试等，然后作出数据统计。这是一种让用户”说”的方式；
比如，要设计一个公用电话亭，你可以在大街上采访市民，搜集他们对现有电话亭的抱怨和看法以及他们一般怎么在电话亭打电话..

当然我们还经常去想办法发现用户在怎么想，了解用户脑袋里面的那个MAP。
比如，我们设计一个圆的需要拧开的门把手，我们可以把设计拿给用户看，问他”看到这个圆的把手，你认为应该如何用它开门”；

6、有些时候我们也经常根据用户群的属性特征去做经验式的分析，
比如统计(或总结性模拟)用户的基本属性，分析用户的学习能力和使用习惯等，”学历”"对计算机的数量程度”"年龄”"专业”等等也都是对设计很有用的参考依据。

7、上面所说的这些手段是最常见的一些低成本的做法，当然还有一些靠仪器的做法。
但，目前在国内，我个人认为这些昂贵的仪器对大多数企业都起不到太多的真正作用，或者它们只是一个噱头、业绩…

8、前一段和一位在Yahoo美国的朋友谈到用户研究时，她提到了一些做法也蛮有意思。
比如，在上期帖子回复里有人谈到”走近客服”，他们在巴拿马的一些后期用户研究中会有专门的人去和客服一起工作观察和记录他们的工作，也会亲自尝试接听热线电话；
（往往客服人员提交给数据部门的数据是把他们认为不重要的数据筛选掉以后的，数据部门提交给设计师的数据可能又经过了一次筛选；而他们筛选原则和判断能力可能和设计师有着很大的差别）

再比如，记录某个ID在网站上的全程活动，看这个ID怎么注册的，去了哪里点了那里过程中都干了什么等等，记录用户的真实交互轨迹，从而调整”用户操作流程”的设计；
（这种数据比海量分析真实，比逐个用户访谈高效且成本低。但’隐私’问题需要考虑在内..）

还有，让用户通过他们习惯的方式主动描绘出他们对产品所期盼的感觉也值得尝试；比如我以前提到过一次麦当劳主动了解用户的例子。

9、总的说来：光靠对现状海量数据统计不一定能真正呈现真实现状，光靠点对点的访谈也不一定能全面的反应整体概况。

10、设计师想要深入了解用户和需求，首要的前提是：
1> 通过各种方法走近用户，把用户当作老师；
2> 想方设法拿到一线数据，把数据当作可以淘宝的垃圾堆”。

11、数据不是金矿，用户也不全都是正确的。
很多数据和用户反馈是无用的，甚至是会造成设计误导的。
最终，还得需要具备理智的分析和正确的判断能力。 (所以我最崇拜的UED还是那些”数据分析师”)

ps：对于用户研究我只是学习者，请更多的专业人士尽管指证。 :)

相关话题：用户研究的一些方法源地址：http://ucdchina.com/blog/?p=10

用户研究的一些方法 - UCD大社区

用户研究的常用方法的选择和使用【一】

用研无用？——对用户研究实践的思考

让数据站住脚-浅谈用户研究中的信度与效度

用户研究的定义、价值、方法、内容、基本文档

也谈用户分群

用户分类浅谈

浅谈用研与竞品分析方法之理论基础

用户体验研究方法的选择

态度－行为维度

定性－定量维度

产品使用背景维度

产品开发阶段（时间维度）

艺术还是科学？

Learn more

创建用户角色

用户体验设计中用到的统计学方法

用户研究中的定性、定量关系

交互设计学习笔记之《如何进行用户研究》

毛主席语录

这样的用户

两个方法论

《Zen of Palm》读书笔记－7. 设计验证

基本的可用性测试原则

其它1：注意访谈技巧

其它2：设计师还是别去做测试了－如果没有较强自控力的话

谜语3的谜底

Website User Research Guide

1.为什么要做用户研究？

2.如何做用户研究？

2.1问卷

2.2点击行为轨迹

2.3可用性实验室（包括眼动仪测试等）

2.4Google Analytics

2.5Focus group

2.6访谈方式

3.划分被访用户的维度

3.1传统的划分

3.2产品导向的划分

4.选择什么地方来做用户研究？

4.1在公司的用户研究实验室

4.2在休闲场所，例如咖啡厅

4.3在用户自己的环境里

5.人员配备

5.1参与测试的用户

5.2主持人

5.3记录员

5.4观察员

6.用户研究流程

我要如何了解“她”

贯穿整个产品生命周期的用户研究

定性分析和定量分析

开发期的用户研究

进入期和成长期的用户研究

成熟期的用户研究

衰退期的用户研究

其他

用户研究需要全面且综合的了解及分析

2.3
可用性实验室（包括眼动仪测试等）

2.4
Google Analytics

2.5
Focus group

2.6
访谈方式

3.1
传统的划分

3.2
产品导向的划分

4.1
在公司的用户研究实验室

4.2
在休闲场所，例如咖啡厅

4.3
在用户自己的环境里