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用戶研究方法的利與弊

發布時間:2019-10-13 08:23:54 已有: 人閱讀

  好的設計讓人興奮,尤其是當我們談到蘋果,谷歌和其他令人驚嘆的UX領軍者的最新創意時。但別忘了,這些酷炫的設計之所有擁有數以百萬計的粉絲,是因為他們做了扎實而深入的用戶研究。多年來,那些低調的用戶研究工作,都是為了幫助公司更好的了解它的目標用戶。

  每一個稱職的產品經理(以及每一個優秀的企業分析師)都癡迷于了解其目標市場的一切。他們跟用戶“同床共枕”,他們想知道用戶吃什么,喝什么,開什么車,用戶說話的時候用什么詞,用戶穿什么牌子的衣服參加聚會…

  好的產品經理會讓他們的營銷“說話”—— 使用用戶自己的語言,這樣目標用戶就不會覺得這是網站,而是他們自己腦袋里的聲音在促使他們購買。

  而這也是為什么我們會做人物畫像、任務分析的原因。然而,這些供我們分析的數據從何而來呢?通常,它們是基于一些設計腦暴、用戶訪談,以及一些對用戶的觀察。但往往,這些方法也都有各自的局限。

  原因很簡單,就像iPod和iPhone這樣的好產品并不是通過觀察用戶創造出來的,亨利·福特(Henry Ford)發明的第一輛汽車,也不是通過觀察人騎馬才有的靈感。用戶想要更快的馬,而不是汽油發動機。用戶更不可能想到這個“無馬的馬車”不僅嘈雜,還有一股子濃重的汽油味兒。所以,若福特對人們想要什么進行調研,并不會給他帶來任何啟發。

  相反,觀察法可能只會讓你離用戶更遠。觀察法的假設是,你通過觀察就能了解到用戶所執行的所有任務,但很有可能他們并沒有按你假設的那樣做。

  今天我們在做的很多事情,放在十年前都是聞所未聞的。例如,通過手機瀏覽網頁、社交、GPS定位等等…甚至人們在接觸全鍵盤之前,都沒有想到過去發短信。而在20年前,如果你去觀察人們如何使用諾基亞手機上的鍵盤,他們也不會告訴你,他們想用它來發短信。那時,除了撥號,人們對手機鍵盤的唯一操作就是玩游戲。

  如果,但也僅僅只是如果,你有一個研究團隊,你可能會有幸觀察到有千分之一的人在用那個丑丑的T9鍵盤(譯者注:T9鍵盤是智能手機出現前的九宮格鍵盤)編輯信息,但這種觀察也不可能讓你想到,應該在手機上也給他們一個完整的全鍵盤,以便他們編輯短信。

  的確,觀察法很有用,也總是能帶來一些可行的洞見。通過觀察法獲得的用戶畫像,對我們了解用戶也能帶來一些幫助。但我們還缺乏能準確洞察目標市場的方法。

  或許我們可以使用調查法。他不僅快速、高效、而且低成本。然而值得注意的是,傳統的調查法不會給到我們想要的更深層次的洞見和啟發。

  傳統的調查法通常只能證明我們的猜測是對還是錯。如果我們猜錯了,這種方法并不能很好的告訴我們錯在哪里。我們依然只有一些猜測和假設。誠然,通過李克特量表可以帶來一些的洞見,也能有效改善調研誤差的情況——即人們在接受問卷調查時,反饋的是他們所認為的,我們想要知道的內容。但它并沒有克服這個方法的弊端——傳統的調查法是建立在我們已有的假設之上的。既然如此,我們為何不收起假設,將問題的都開放給用戶,讓用戶來告訴我們他們的真實想法呢?

  (注:李克特量表是一種心理反應量表,常在問卷中使用,而且是目前調查研究中使用最廣泛的量表。當受測者回答此類問卷的項目時,他們具體的指出自己對該項陳述的認同程度。此量表是由Rensis Likert所建立。)

  用戶研究人員從一開始就一直在猶豫是否要使用開放式的問題。有些人希望能保持其數據模型的客觀性,有些人則是不知道如何處理開放性問題回收的答案。如果用戶研究員在其選項列表中給出了“其他”類型的選項,就已經算好的了。但這也都只是我們過去習慣的處理方式。它在某種程度上也制約著我們獲取關于某個問題的所有洞見。

  首先,我們需要明確的一個問題是——我們為何要通過主導調查、觀察用戶執行任務、詢問他們所面臨的問題來開展用戶研究?我們為何就不能要求他們直接告訴我們,他們想要什么?

  用戶不會要求史蒂夫·喬布斯把一個迷你硬盤放在一個小盒子里,同時還打包了一千首歌曲給到他們。用戶只是看到這個產品時,就愛上了它,但他們從沒表達過需要的是這樣的產品。同樣的,用戶也沒說過他們想要iPhone。 不是用戶想到了這些好的創意和設計,而是蘋果公司。

  但用戶卻很擅長其他事情——即用戶可以非常準確地談論他們不想要的東西。 他們可以告訴你很多他們遇到的問題。 他們可以描述他們遇到這些問題時的感受,以及由這些問題導致的其他問題。

  好的研究員和產品經理也一直有這樣的疑問。關于用戶不想要什么的問題,是大多數訪談中都會提出的問題。甚至,銷售人員也會提出類似的問題“告訴我,你在使用某某產品時遇到的問題。”而這些,都能讓我們收獲不少洞見。

  的確,訪談法給我們帶來了寶貴的洞見。但我們無法通過訪談足夠多的人,來發現我們的目標市場和目標用戶所面臨的所有(或大多數)問題。

  而用戶之所以在我們的項目中遇到問題,很大程度上也是因為我們在項目開始之前,沒能排查足夠多的問題!同時,我們還缺乏將發現的問題排列優先級,并將其與定量的人口統計學數據互相結合的工具。

  如果我們在有定性數據的同時,還能有定量數據一起證明——是大學生而不是那些手頭充裕、愛好科技的上班族,更愛購買我們的iPod;我們的內網很糟糕,因為公司的CMS很難發布內容,而不是因為員工沒有參與,或者搜索功能不夠高效,豈不是妙哉。

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