在深入探討用戶研究的核心價值時,我們不禁要問:用戶研究究竟能為我們帶來什么?實際上,其輸出成果在設計項目的各個階段都扮演著不可或缺的角色,它們如同燈塔一般,為
設計之路指引方向。從數據解析、發現提煉、洞察挖掘,到框架構建、機遇識別與推薦建議,每一項輸出都是推動設計向前發展的關鍵要素。因此,深入解析并明確這些成果的具體內涵與價值,對于制定切實可行的后續設計步驟及有效傳達研究成果至關重要。
想象一下,如果一項用戶研究完成了,但其成果卻未能被有效理解和應用,那么這項研究的意義何在?它是否僅僅成為了一項孤立的工作,而未能在實際的設計決策中發揮其應有的作用?顯然,這不是我們期望的結果。
接下來我將從用戶研究的6步輸出來探討, 不同階段的產物以及其發揮的價值和影響力。
在探索用戶行為與偏好的征途中,數據無疑扮演著至關重要的角色。它不僅是參與者言語的直接記錄(如一字不差的訪談內容),更是排名數值、通過/失敗比率等量化指標的體現。數據本身不帶有任何主觀解讀,它僅僅是客觀事實的忠實反映。
因此,當我們踏上分析之旅時,數據始終是我們不可或缺的起點,無論是逐字逐句的筆記還是直接的錄音轉寫,都應成為我們分析的基石。真正的分析,應當避免從已經摻雜了個人理解的筆記出發,而是應回歸數據本身,確保分析的客觀性和準確性。
值得注意的是,單一的數據點并不能直接等同于深刻的洞察。項目團隊在解讀數據時,往往容易陷入“一葉障目,不見泰山”的誤區,即過分關注某個具體的引用、任務失敗或信息片段,而忽視了整體的數據圖景。為了避免這種情況的發生,我們需要學會從更宏觀的視角去審視數據,將其置于更廣泛的背景和情境中進行綜合分析。
實際上,數據通常只對研究人員具有直接的實用價值,而對于項目團隊或客戶而言,他們往往更需要的是對數據的深入解讀,以及這種解讀如何清晰地揭示出數據與洞察之間的內在聯系。通過將數據轉化為生動的研究故事,借助參與者的原話、排名數值以及通過/失敗率等元素,我們不僅能夠為洞察和建議增添更多的可信度,還能夠讓研究成果更加貼近實際、更具說服力。
當我們開始回顧數據時,最先遇到的就是“發現”。它們就像是數據的第一次分類,是我們初步看過數據后,立刻想知道的“我們聽到了啥?”的答案。這些發現要講清楚研究團隊在研究過程中看到了什么,換句話說,它們是根據項目需求對數據的解讀。
在寫總結報告、開初步分析會或者發郵件匯總時,發現都特別有用。它們能給你一個大概的了解,但又不會提前劇透太多深層的東西。所以說,分析過程中這一步很重要,除非項目時間真的很趕,最好不要省略它。
還有個小貼士:做小規模定性研究時,除非能客觀地量化發現(比如通過率、排名等),否則最好不要給發現加數字。因為如果只基于定性數據就說“8個參與者想要某個功能”,可能會讓聽眾太關注反饋的數量,而忽略了整體的感覺,這對這類研究來說,可能會誤導人。另外,解讀定性數據時難免帶點主觀性,這很正常。我們可以用“一個”、“一些”、“大多數”、“幾乎全部”或“全部”參與者這樣的說法,來更恰當地表達這種主觀性,讓發現更容易理解。
大多數未能完成任務的參與者無法在大型菜單中找到商品。
幾乎所有參與者對這個購物網站的想法都有強烈的正面反應。
在研究的探索過程中,最讓人興奮的部分莫過于挖掘出那些深刻的“見解”。見解就像是裝滿發現的寶箱,它們搭建起研究項目與具體發現之間的橋梁,清晰地告訴項目團隊這些發現將如何引導項目的下一步發展。這些見解可能內容豐富、錯綜復雜,也可能簡潔直接、一目了然,但無論哪種形式,它們都在問:“那么,這些發現到底意味著什么呢?”
不同的研究者可能會有不同的方法來提煉見解,但核心目標是一致的:將眾多的發現整理成一份關鍵的知識清單。在這個過程中,研究者不僅要關注“參與者”(即直接來源于數據的信息),更要深入思考“用戶”(即數據背后隱藏的深層含義和用戶需求)。這正是那些關心項目進展的人,在聽取研究成果匯報時最希望聽到的內容。
當研究者分享這些見解時,他們應該能夠清晰地展示這些見解是如何從具體的發現和數據中提煉出來的。這些見解應該具有獨立性,能夠直接為項目團隊提供明確而有力的指導。有了這些寶貴的啟示,,設計師便能在研究的堅實基礎上,根據項目需求和個人的創意靈感,接過接力棒,繼續向前奔跑。
用戶發現依賴充斥大量信息的菜單來購物時會感到困惑。
在研究的過程中,我們不僅要珍視那些寶貴的見解,還要關注它們背后的思考邏輯。在解決問題時,我們要想清楚這些見解是怎么來的,又可以用什么樣的模型來表達。對于那些探索未知或創造新事物的研究,它們的成果常常是一系列可以不斷改進和完善的框架。
這些框架有很多種形式,比如主題、體驗地圖、旅程地圖、用戶畫像、人物角色、服務藍圖、設計愿景圖等等。雖然它們看起來五花八門,但都有一個共同的目的,那就是幫助不同領域的項目團隊能夠順暢地溝通和合作。這些框架就像是溝通的橋梁,讓每個人都能明白項目在說什么。
在開始收集數據之前,選擇好合適的框架非常重要。因為不同的框架會影響我們選擇什么樣的方法、提出什么樣的問題,以及設計什么樣的討論活動。所以,我們得根據研究的目標和想要的結果來挑選框架。比如說,如果想知道某個用戶群體的真實想法,那體驗地圖可能就不是最好的選擇。
另外,設計框架的時候也要小心,別掉進陷阱里。有時候,人們會根據自己的想法來編造人物角色或其他框架,但這并不準確。真正好的框架應該是基于真實的見解、發現和數據的,能夠追溯到原始的研究資料上。這樣,我們的框架才能站得住腳,為項目提供有力的支持。
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在研究的尾聲,我們往往停留于構建框架的階段,這時團隊需要努力消化研究尾聲階段涌現的大量信息。有時,設計師們會感到信息過載,導致他們匆匆掠過深刻的見解,忽視了前期精心構建的框架,而僅僅聚焦于某個吸引他們的數據點進行設計。但正是這個時候,機會點出現了。
機會點,就像是給見解換了一個新的視角,讓我們看到更多的可能性,引導我們走向新的探索之路。如果說見解是告訴我們“是什么”或“為什么”,那么機會點就是在說“我們可以怎么做”。它為項目團隊提供了一個創新的起點,讓大家能夠一起向前邁進。雖然機會點在探索性項目中更為常見,但在那些需要評估或注重可用性的項目中,它也同樣重要。
在尋找機會點時,我們要時刻想著業務目標和設計問題,這樣才能確保我們的努力方向是正確的。它就像是一個好的開始,能夠激發團隊的活力,讓每個人都充滿動力和熱情。
可以嘗試用“我們如何能……”這樣的問題來提出機會點,重要的是,把見解變成開放式的問題。這個方法能夠在研究和設計之間架起一座橋梁,讓兩者更好地結合起來。
機會:我們如何設計一種集合所有優惠的導航菜單,以展示所有可供用戶選擇的優惠?
洞察:當前的信息架構不支持用戶直觀地進行優惠選擇。
機會:信息架構應如何支持優惠選擇,以實現用戶利益的最大化?
當我們有足夠的時間和空間去思考新想法或探索新領域時,機遇非常寶貴。但很多時候,團隊需要明確的指導。這時,推薦建議就顯得非常重要了。
推薦建議是基于我們的研究洞察提出的,可以單獨由研究人員給出,也可以和設計師一起商量決定。它們不僅考慮了可以做什么,還考慮了根據時間限制和業務需求當下應該做什么。
這些建議可以按照優先級排序,并放入產品的發展計劃中,等待合適的時機去實施。它們可能是大的戰略方向,也可能是小的改進建議??傊鼈兦逦馗嬖V項目團隊接下來應該怎么做。
好的推薦建議既要有啟發性,讓人眼前一亮,又要有具體性,讓人知道怎么行動。最好是由不同領域的團隊成員一起商量出來的。
有些研究人員可能害怕給出建議,擔心自己說得不對或太絕對。但在實際應用研究中,這些建議其實是幫助我們連接研究和設計的橋梁。它們讓研究和設計之間的距離變得更近,也給團隊一個討論的起點,無論是達成共識還是有不同意見,它們都有其不可忽視的價值。
所以,推薦建議是我們將研究成果轉化為實際行動的重要方式。它們讓我們能夠積極參與設計過程,推動產品不斷前進。
短期建議:優化優惠內容展示的方式,使其更易于用戶理解和選擇。
洞察:當前的信息架構不支持用戶直觀地進行優惠選擇。
短期建議:確定有效的展示方式,可能按優惠渠道來分 (平臺優惠、信用卡優惠、商家優惠等)。
長期建議:開展卡片分類活動,以揭示用戶對網站的心理模型。
長期建議:進行研究, 以確定人們最常在何時何地想要線上購物。
提升設計研究的影響力,可以通過以上6個輸出步驟來進行:數據、發現、見解、框架結構、機會點、推薦建議,在每個工作節點,進行對應的有效行動,并向團隊輸出關鍵產物, 是我們表現專業度的絕佳機會。
但在所有這些工作的核心,是數據。沒有嚴謹的研究規劃和數據收集(以及對業務目標和利益相關者觀點的深刻理解),我們就無法提出令人信服的建議。反之,沒有這些令人信服的建議,就無法取得進步。
對洞察的簡單重述,可以使研究成果對設計團隊而言更具可操作性、實用性和啟發性。最終,研究的價值不僅在于它如何被執行,更在于它如何被傳達。人們需要理解這些洞察,才能據此采取行動。這種思維方式有助于研究人員準確把握信息的呈現方式,確保研究成果被看見、被聽見,并最終被付諸實踐。
因此,對于每一位致力于通過研究推動項目進展的同仁來說,深刻理解數據的重要性,以及如何將研究成果有效地傳達給設計團隊和利益相關者,都是至關重要的。只有這樣,我們才能確保研究的價值得到充分發揮,為項目的成功貢獻自己的力量。
作者:元氣大團長
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