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　　用戶研究需要全面且綜合的了解及分析

　　如何了解用戶和需求

　　1、是否對用戶有用是一切產(chǎn)品的基礎(chǔ)，理智的設(shè)計過程是先從了解用戶開始的。

　　可用性是有環(huán)境基礎(chǔ)的，高跟鞋在舞會的時候可用在打網(wǎng)球的時候不可用，對女人可用對男人不可用；只有深入了解用戶和使用環(huán)境才能把確定是否有用，并把有用變成易用。

　　2、了解用戶和環(huán)境的手段有很多，最常見的是“數(shù)據(jù)分析”。

　　在IT行業(yè)中早期大家叫它“數(shù)據(jù)庫營銷”，沃爾瑪有個“啤酒和尿布的故事”是很成功的經(jīng)典案例，從中體現(xiàn)了專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的巨大商業(yè)價值。

　　3、現(xiàn)在很多的企業(yè)都比較重視數(shù)據(jù)的分析。

　　據(jù)我所知門戶網(wǎng)站的每個頁面都埋有數(shù)據(jù)統(tǒng)計的代碼；每個頁面每個位置的點擊率和操作情況都是詳細的記錄。

　　比如，一個注冊界面：“多少用戶進來，注冊成功率(轉(zhuǎn)化率)多少”、“用戶出錯比例多少”、“用戶填寫詳實程度多少”、“多少用戶直接離開，多少用戶遭遇挫折后離開，在那里受到什么樣的挫折離開”等等等等

　　4、這些海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，有著很大的價值和指導意義。

　　但，這種分析和挖掘也有著自身不夠完善和不能真正準確的缺陷，因為很多意外的因素很容易會造成數(shù)據(jù)的變形，而往往數(shù)據(jù)分析人員不一定都能知曉這些意外因素。

　　比如，一個本不該放在某個位置的按鈕、本不應該那么大的圖片，可能會因為位置明顯、面積大而造成點擊量很高，這時 通過數(shù)據(jù)的結(jié)果我們并不能得到正確的結(jié)論。

　　5、真正通過和用戶接觸溝通然后拿到數(shù)據(jù)，是海量數(shù)據(jù)挖掘的一個有效補充。

　　這種做法的手段可以比較多樣化：往往我們也會把一些設(shè)計的原型拿去讓用戶試用，或者給用戶類似的同類產(chǎn)品讓他們?nèi)ビ茫�設(shè)計師在一邊觀察用戶怎么做，從而得到設(shè)計啟發(fā)和思路。

　　這是一種設(shè)計師自己去“看”的方式；比如，要設(shè)計一個開紅酒的工具，你可以觀察用戶現(xiàn)在是如何開紅酒的，然后也可以把你設(shè)計的工具雛形交給用戶去用，看他如何用你設(shè)計的工具。

　　很多傳統(tǒng)的研究方式中(市場研究中較多)，會請很多用戶填寫設(shè)計好的問卷或者做電話調(diào)研、街頭訪談、面對面用戶訪談和測試等，然后作出數(shù)據(jù)統(tǒng)計。這是一種讓用戶“說”的方式；比如，要設(shè)計一個公用電話亭，你可以在大街上采訪市民，搜集他們對現(xiàn)有電話亭的抱怨和看法以及他們一般怎么在電話亭打電話。

　　當然我們還經(jīng)常去想辦法發(fā)現(xiàn)用戶在怎么想，了解用戶腦袋里面的那個MAP。比如，我們設(shè)計一個圓的需要擰開的門把手，我們可以把設(shè)計拿給用戶看，問他“看到這個圓的把手，你認為應該如何用它開門”。

　　6、有些時候我們也經(jīng)常根據(jù)用戶群的屬性特征去做經(jīng)驗式的分析。

　　比如統(tǒng)計(或總結(jié)性模擬)用戶的基本屬性，分析用戶的學習能力和使用習慣等，“學歷”對計算機的數(shù)量程度“年齡”“專業(yè)”等等也都是對設(shè)計很有用的參考依據(jù)。

　　7、上面所說的這些手段是最常見的一些低成本的做法，當然還有一些靠儀器的做法。

　　但，目前在國內(nèi)，我個人認為這些昂貴的儀器對大多數(shù)企業(yè)都起不到太多的真正作用，或者它們只是一個噱頭、業(yè)績…

　　8、前一段和一位在Yahoo美國的朋友談到用戶研究時，她提到了一些做法也蠻有意思。

　　比如，在上期帖子回復里有人談到”走近客服”，他們在巴拿馬的一些后期用戶研究中會有專門的人去和客服一起工作觀察和記錄他們的工作，也會親自嘗試接聽熱線電話；（往往客服人員提交給數(shù)據(jù)部門的數(shù)據(jù)是把他們認為不重要的數(shù)據(jù)篩選掉以后的，數(shù)據(jù)部門提交給設(shè)計師的數(shù)據(jù)可能又經(jīng)過了一次篩選；而他們篩選原則和判斷能力可能和設(shè)計師有著很大的差別）

　　再比如，記錄某個ID在網(wǎng)站上的全程活動，看這個ID怎么注冊的，去了哪里 點了那里 過程中都干了什么等等，記錄用戶的真實交互軌跡，從而調(diào)整”用戶操作流程”的設(shè)計；（這種數(shù)據(jù)比海量分析真實，比逐個用戶訪談高效且成本低。但“ 隱私”問題需要考慮在內(nèi)）

　　還有，讓用戶通過他們習慣的方式主動描繪出他們對產(chǎn)品所期盼的感覺也值得嘗試；比如我以前提到過一次麥當勞主動了解用戶的例子。

　　9、總的說來：光靠對現(xiàn)狀海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計不一定能真正呈現(xiàn)真實現(xiàn)狀，光靠點對點的訪談也不一定能全面的反應整體概況。

　　10、設(shè)計師想要深入了解用戶和需求，首要的前提是：

　　1> 通過各種方法走近用戶，把用戶當作老師；

　　2> 想方設(shè)法拿到一線數(shù)據(jù)，把數(shù)據(jù)當作可以淘寶的垃圾堆。

　　11、數(shù)據(jù)不是金礦，用戶也不全都是正確的。

　　很多數(shù)據(jù)和用戶反饋是無用的，甚至是會造成設(shè)計誤導的。最終，還得需要具備理智的分析和正確的判斷能力。 (所以我最崇拜的UED還是那些“數(shù)據(jù)分析師”)