给产品的3个必不可少的用户研究技巧
这篇文章主要讲的是用户研究的一些方法和技巧。
正文:
我目前的角色是在Trivago优栈网(一家成立于德国的全球酒店搜索网站)担任设计师,我负责轻量级的用研活动,同时与专门的用研团队合作。目前,我已经进行了超过30场有主持的用户访谈、超过15场没有主持的可用性测试等等。
在这篇文章中,我主要想分享三个简单的步骤进一步加强你的研究之路。这些见解来源于我主持的用户研究、与研究者进行合作以及一些有影响力的阅读,例如《像用户一样思考》、《足够的研究》、《持续发现习惯》、《尼尔森诺曼集团》和一些其他的文章。
一、确定用户行为和业务指标所需的转变
在选择一个用研方法之前,先问一下你自己为什么要做用户研究。你期待怎么样的改变?避免盲目地选择用研方法,我发现自己遇到过这样的情况:由于频繁使用,我被提示进行可用性测试或者用户调查,意识到这可能不是最合适的用研方法。
因此,您如何决定使用什么样的研究方法呢?这完全取决于您的研究问题以及您想要了解的内容。我强烈建议在推进研究之前把问题记录下来。
“如果你不知道如何提出正确的问题,你将什么也发现不了”——W.爱德华·戴明
你是如何提出正确的研究问题的呢?问很多问题:你有什么信息?你想知道什么?你期待什么结果?与你的调研人员进行参与讨论。与我共事过的很多优秀的调研人员都会问很多的问题,这将有助于帮助他们建立清晰度。一旦你找到了正确的研究问题,你就可以深入去寻找相应的方法、场景和任务。
关键说明:
建立一个明确的研究问题(实际上是用提问的方式把它写下来):我建议分解主要问题和次要研究问题,直到你已经规划好你的问题后再开始研究。此外,了解你想要尝试解决问题所达到的期望结果,避免使用开放性词语,例如“探索”和“理解”,相反,选择一些具象的东西,比如“评估”和“识别”。
二、基于研究问题精心制定你的研究方法
在深入搞清楚研究问题对研究方法的影响之前,我们先来了解一下研究的基础知识。正如大卫·特拉维斯(David Travis)和菲利普·霍奇森(Philip Hodgson)在《像用户体验研究员一样思考》一书中指出的那样,从根本上来说,所有的用户体验研究都在回答以下两个问题中的一个:
- 谁是我们的用户?他们想要做什么?
- 人们可以使用我们设计的东西来解决他们什么问题?
从本质上来说,用户研究的核心在于彻底地理解问题并随后评估其可用性,让我们下面进行进一步的拆解,以更深入地研究并探索常用的方法。
因此,在计划研究活动时,请确定您的研究阶段并将其与您的研究问题结合起来以达到目标。以下提供了一些最常见研究方法的详细信息。
一个小提示:如果你想要提升现有系统,请不要错过可用性测试。
如果你只能做一件事情去提升现有的系统,那必定是做定量的可用性测试,这是提升可用性最有效的方法。
我从常见的研究方法列表中排除了日志研究、焦点小组等方法,因为他们对于设计师来说可能不太实用。
关键标注:
针对发现阶段最大的风险和假设进行研究活动:这是我从Teresa Torres持续发现会议中学到的东西,我发现这很有用。在任何项目的初始启动中,我们倾向于记录我们可能拥有的所有假设,并根据研究问题使用不同方法来测试最关键的假设。
三、使用数据三角测量做出明智的决策
人们所说的,人们所做的,和他们说他们做了什么是完全不一样的事情。——玛格丽特·米德
在项目的每一个阶段,我强烈建议结合定性和定量研究方法。研究方法的选择取决于研究问题。在很多场景中,我试着将每个阶段这两个不一样的方法合并到每个阶段,每一个方法都有它的优点和缺点。例如,在发现阶段,用户访谈可以作为定性指标来理解潜在的推理内容。但是,你可能需要类似于问卷调查形式的定量指标,来证实为什么解决已验证问题的重要性。
相似的是,在评估阶段,可用性测试提供了定性指标来帮助理解原因。结合这些定量指标(例如转化率、任务完成时间、跳出率)相结合,可以帮助你全面证明设计的有效性。
关键标注:
在发现阶段定义定量和定性的用户体验成功指标:也许在发布了一个功能后,他并没有对业务指标产生预期的影响。在这种情况下,你可能想要突出显示该特定功能的行为结果。为了解决这个问题,请使用用户体验定量指标(系统可用性得分、任务成功率等)来支撑你的立场,并使用定性指标来揭示其隐藏在背后的原因。提前定义他们以避免后期遇到挑战。
四、额外提示:避免犯错
1. 避免避免提出引导性和直接性的问题
人们通常喜欢投其所好,当问到引导性的问题时,他们倾向于将将自己的答案和问题保持一致。
另一方面,直接性问题可能无法提供完整的情况,他们给出的答案通常反映了他们渴望成为的人。
2. 抵制你对大数字的喜爱
我记得一位同事说,这些设计师/研究人员们通过5-10个用户,问上一堆问题来做测试设计的好坏,太天真了。
好吧,听起来样本量越大越合乎逻辑,结果应该越好,但是并不意味着更多的用户一定会提供更好的结果。一个针对5个用户明确的好的可用性测试,与1000人参与的不明确的可用性测试相比,却可以产生更好的产品改进机会。
3. 了解用户研究数据的强度
不是所有的用户研究数据都同等可靠,研究数据的强度扮演着至关重要的角色。
强有力的证据方法涉及行为数据,主要关注目标用户在任务上的执行。另一方面,弱的证据方法由意见数据组成,以人们的言论为中心。
记住:关注用户做了什么,而不是用户说了什么。
结论
- 确定用户行为和业务指标所需的转变;
- 根据研究问题制定您的研究方法;
- 使用数据三角测量做出明智的决策。
补充:避免提出引导性问题和行为的问题,抵制对追求大数字的喜爱,并理解用户研究数据的强度。
原文作者:Shivam Sunderam(本文翻译已获得作者的正式授权);译者:阿琦Aqi
原文:https://uxplanet.org/3-essential-research-tips-for-product-designers-732cc4cc5062
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