給產品的3個必不可少的用戶研究技巧

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在做用戶研究時,不少人可能會陷入慣性誤區,或者盲目地選擇了不合適的用研方法。這篇文章里,作者就總結了三個用戶研究技巧,一起來看看,或許可以幫助你避開誤區,提升用研的有效性。

這篇文章主要講的是用戶研究的一些方法和技巧。

正文:

我目前的角色是在Trivago優棧網(一家成立于德國的全球酒店搜索網站)擔任設計師,我負責輕量級的用研活動,同時與專門的用研團隊合作。目前,我已經進行了超過30場有主持的用戶訪談、超過15場沒有主持的可用性測試等等。

在這篇文章中,我主要想分享三個簡單的步驟進一步加強你的研究之路。這些見解來源于我主持的用戶研究、與研究者進行合作以及一些有影響力的閱讀,例如《像用戶一樣思考》、《足夠的研究》、《持續發現習慣》、《尼爾森諾曼集團》和一些其他的文章。

一、確定用戶行為和業務指標所需的轉變

在選擇一個用研方法之前,先問一下你自己為什么要做用戶研究。你期待怎么樣的改變?避免盲目地選擇用研方法,我發現自己遇到過這樣的情況:由于頻繁使用,我被提示進行可用性測試或者用戶調查,意識到這可能不是最合適的用研方法。

因此,您如何決定使用什么樣的研究方法呢?這完全取決于您的研究問題以及您想要了解的內容。我強烈建議在推進研究之前把問題記錄下來。

“如果你不知道如何提出正確的問題,你將什么也發現不了”——W.愛德華·戴明

你是如何提出正確的研究問題的呢?問很多問題:你有什么信息?你想知道什么?你期待什么結果?與你的調研人員進行參與討論。與我共事過的很多優秀的調研人員都會問很多的問題,這將有助于幫助他們建立清晰度。一旦你找到了正確的研究問題,你就可以深入去尋找相應的方法、場景和任務。

關鍵說明:

建立一個明確的研究問題(實際上是用提問的方式把它寫下來):我建議分解主要問題次要研究問題,直到你已經規劃好你的問題后再開始研究。此外,了解你想要嘗試解決問題所達到的期望結果,避免使用開放性詞語,例如“探索”和“理解”,相反,選擇一些具象的東西,比如“評估”和“識別”。

二、基于研究問題精心制定你的研究方法

在深入搞清楚研究問題對研究方法的影響之前,我們先來了解一下研究的基礎知識。正如大衛·特拉維斯(David Travis)和菲利普·霍奇森(Philip Hodgson)在《像用戶體驗研究員一樣思考》一書中指出的那樣,從根本上來說,所有的用戶體驗研究都在回答以下兩個問題中的一個:

  1. 誰是我們的用戶?他們想要做什么?
  2. 人們可以使用我們設計的東西來解決他們什么問題?

從本質上來說,用戶研究的核心在于徹底地理解問題并隨后評估其可用性,讓我們下面進行進一步的拆解,以更深入地研究并探索常用的方法。

因此,在計劃研究活動時,請確定您的研究階段并將其與您的研究問題結合起來以達到目標。以下提供了一些最常見研究方法的詳細信息。

一個小提示:如果你想要提升現有系統,請不要錯過可用性測試。

如果你只能做一件事情去提升現有的系統,那必定是做定量的可用性測試,這是提升可用性最有效的方法。

我從常見的研究方法列表中排除了日志研究、焦點小組等方法,因為他們對于設計師來說可能不太實用。

關鍵標注:

針對發現階段最大的風險和假設進行研究活動:這是我從Teresa Torres持續發現會議中學到的東西,我發現這很有用。在任何項目的初始啟動中,我們傾向于記錄我們可能擁有的所有假設,并根據研究問題使用不同方法來測試最關鍵的假設。

三、使用數據三角測量做出明智的決策

人們所說的,人們所做的,和他們說他們做了什么是完全不一樣的事情?!敻覃愄亍っ椎?/p>

在項目的每一個階段,我強烈建議結合定性和定量研究方法。研究方法的選擇取決于研究問題。在很多場景中,我試著將每個階段這兩個不一樣的方法合并到每個階段,每一個方法都有它的優點和缺點。例如,在發現階段,用戶訪談可以作為定性指標來理解潛在的推理內容。但是,你可能需要類似于問卷調查形式的定量指標,來證實為什么解決已驗證問題的重要性。

相似的是,在評估階段,可用性測試提供了定性指標來幫助理解原因。結合這些定量指標(例如轉化率、任務完成時間、跳出率)相結合,可以幫助你全面證明設計的有效性。

關鍵標注:

在發現階段定義定量和定性的用戶體驗成功指標:也許在發布了一個功能后,他并沒有對業務指標產生預期的影響。在這種情況下,你可能想要突出顯示該特定功能的行為結果。為了解決這個問題,請使用用戶體驗定量指標(系統可用性得分、任務成功率等)來支撐你的立場,并使用定性指標來揭示其隱藏在背后的原因。提前定義他們以避免后期遇到挑戰。

四、額外提示:避免犯錯

1. 避免避免提出引導性和直接性的問題

人們通常喜歡投其所好,當問到引導性的問題時,他們傾向于將將自己的答案和問題保持一致。

另一方面,直接性問題可能無法提供完整的情況,他們給出的答案通常反映了他們渴望成為的人。

2. 抵制你對大數字的喜愛

我記得一位同事說,這些設計師/研究人員們通過5-10個用戶,問上一堆問題來做測試設計的好壞,太天真了。

好吧,聽起來樣本量越大越合乎邏輯,結果應該越好,但是并不意味著更多的用戶一定會提供更好的結果。一個針對5個用戶明確的好的可用性測試,與1000人參與的不明確的可用性測試相比,卻可以產生更好的產品改進機會。

3. 了解用戶研究數據的強度

不是所有的用戶研究數據都同等可靠,研究數據的強度扮演著至關重要的角色。

強有力的證據方法涉及行為數據,主要關注目標用戶在任務上的執行。另一方面,弱的證據方法由意見數據組成,以人們的言論為中心。

記?。宏P注用戶做了什么,而不是用戶說了什么。

結論

  1. 確定用戶行為和業務指標所需的轉變;
  2. 根據研究問題制定您的研究方法;
  3. 使用數據三角測量做出明智的決策。

補充:避免提出引導性問題和行為的問題,抵制對追求大數字的喜愛,并理解用戶研究數據的強度。

原文作者:Shivam Sunderam(本文翻譯已獲得作者的正式授權);譯者:阿琦Aqi

原文:https://uxplanet.org/3-essential-research-tips-for-product-designers-732cc4cc5062

本文由 @阿琦Aqi 翻譯發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

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