4. 如何改進用戶體驗

1. 自我出發(fā)——帶著同理心自己去體驗產(chǎn)品（主觀）
   • 學(xué)會將自己變成一個“小白”
   • 記下所有覺得“不舒服”的地方
   • 回顧自己的心路歷程，思考背后的原因
   • 嘗試給出改進建議
   • 思考是否會引入新問題
2. 科學(xué)研究——用戶研究（客觀）

5. 專題：用戶研究

參考文章：用戶研究中的定量與定性

a）什么是用戶研究——了解產(chǎn)品為誰設(shè)計

為啥要進行用戶研究

b）用戶研究的主要方法

用研方法劃分

1. 定性研究：了解用戶大概有什么需求，可以作為定量研究的歸因工具

• 深度訪談：通過深入訪問揭示用戶對某一問題的動機、態(tài)度和情感，用戶訪談分為結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化——最常應(yīng)用于探測性調(diào)查，即產(chǎn)品上線之前做。
  • 聆聽，讓用戶自己講述
  • 問題先開發(fā)，再聚焦
  • 探索，跟蹤獲得更多信息
  • 保持客觀中立，避免誘導(dǎo)性問題
  • 避免一句話問多個問題
• 焦點小組：每次焦點小組通常容納6-10名用戶，要求研究者（主持人）能夠營造善于討論的氛圍、保持中立的觀點、雨露均沾地照顧在場每個人的感受，讓每個人積極發(fā)言。由于焦點小組是由小團體組成的，所以不適合討論敏感或偏個人化的主題。（研究內(nèi)容與用戶個人相關(guān)時，深度訪談和焦點小組差異比較大；研究內(nèi)容與個人無關(guān)時，深度訪談和焦點小組結(jié)果趨于一致）——解決比較緊急的調(diào)研需求，需要快速反饋問題的時候。
• 可用性測試：邀請代表性用戶在模擬的情景下操作產(chǎn)品并完成特定任務(wù)，從而評估產(chǎn)品的功能、設(shè)計等是否合理。可用性測試可以從績效和滿意度這兩方面進行測量?？冃Ъ词怯脩襞c產(chǎn)品發(fā)生交互時成功與否、所花的時間、努力程度等；而滿意度即是用戶在使用后對產(chǎn)品的評價，比如是否能滿足他的期望、是否帶來愉悅的心情——產(chǎn)品demo、已上線版本或競品都可用作可用性研究。
• 日記記錄：日記記錄是屬于縱向研究的一種，用戶需要進行自我報告式的長期記錄，研究者能夠通過大量日記內(nèi)容挖掘用戶的行為習(xí)慣、態(tài)度、動機等。
  日記記錄
• 卡片分類：研究用戶如何理解和組織信息，從而規(guī)劃和設(shè)計互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品信息架構(gòu)的方法，通常應(yīng)用在設(shè)計導(dǎo)航、菜單等?？ㄆ诸愑虚_放式卡片分類和封閉式卡片分類兩種。
  開放式卡片
  封閉式卡片

2. 定量研究：了解不同需求的用戶占比及優(yōu)先級，可以作為定性研究的驗證工具

定性研究后，針對用戶研究初步結(jié)果，整理用戶觀點，通過問卷等多種形式，得到更多用戶聲音，從而鑒別定性階段的反饋是共性的還是少數(shù)人觀點。

• 問卷調(diào)查：運用統(tǒng)一設(shè)計的問卷向被選取的用戶了解情況或征詢意見的調(diào)查方法，問卷通常由開放式問題和封閉式問題（單選、多選、排序、量表等）組成。問卷調(diào)查的好處是能夠同時對大批目標用戶進行施測，用時短，投入低，數(shù)據(jù)大。問卷調(diào)查注意事項：
  • 避免專業(yè)詞匯
  • 避免籠統(tǒng)抽象描述，對沒有統(tǒng)一標準的選項要提供參考標準
  • 避免難堪敏感問題、假設(shè)性問題
  • 避免主觀引導(dǎo)
  • 注意選項的順序
  • 人口屬性問題，紙質(zhì)版放最前，電子版放最后
  • 不要在同一個問題詢問兩種或以上
  • 優(yōu)化答題處設(shè)計，減少廢題廢卷
  • 控制篇幅，不要讓人填到崩潰
• 眼動測試：眼動儀記錄人在處理視覺信息時的眼球運動，如眼睛停留次數(shù)、停留時間、眼動軌跡和回視次數(shù)等，廣泛用于注意、視知覺、閱讀領(lǐng)域的研究。眼動研究還需和其他研究如用戶訪談、后臺數(shù)據(jù)分析等方法結(jié)合才能發(fā)揮最大價值。（人們會“不自覺”關(guān)注著：危險/運動的、新異的/與背景不同的、與基本生理需求相關(guān)的、與我相關(guān)的、與現(xiàn)代生存相關(guān)的、與繁衍相關(guān)的、當(dāng)下急需的、別人都關(guān)注的）
• A/B測試：A/B測試即將一小部分用戶隨機分成A/B兩組，在心理學(xué)領(lǐng)域中我們稱要對其實施干預(yù)（例如固定版塊變?yōu)榫G色，如下圖）的組別為實驗組，而另一組沒任何干預(yù)（和之前使用的一樣為紅色）的為控制組。需要注明的是，在A/B測試中就是一組為實驗組一組為控制組，沒有特別指向。在正式測試中，研究者將總體中的一小部分（例如1%）的用戶拿出來做測試，通過控制臺控制這些用戶看到不同的測試版本。其中一半的用戶會看到綠色版塊，另一半的看到的是未經(jīng)變動的紅色版塊，然后看點擊的次數(shù)、轉(zhuǎn)化率等有沒有發(fā)生顯著性變化以及置信區(qū)間是多少。
  A/B測試

6. 建立用戶畫像

參考文章：關(guān)于用戶畫像那些事，看這一文章就夠了

a）什么是用戶畫像

用戶畫像

用戶畫像的價值體現(xiàn)在以下方面：

• 用戶研究：幫助定位產(chǎn)品目標，把握核心用戶；指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化，更好地抓住用戶需求等
• 精準營銷：精準直郵、短信、App消息推送、個性化廣告等
• 個性服務(wù)：個性化推薦、個性化搜索等
• 業(yè)務(wù)決策：排名統(tǒng)計、地域分析、行業(yè)趨勢、競品分析等

b）聚類分析——用動態(tài)/靜態(tài)不同的標簽把用戶分成不同的類型

• 靜態(tài)信息數(shù)據(jù)：用戶相對穩(wěn)定的信息
  • 人口統(tǒng)計學(xué)信息（性別、年齡、身高、體重、婚育情況、地區(qū)……）
  • 學(xué)歷
  • 職業(yè)
  • 收入水平
  • 消費水平
• 動態(tài)信息數(shù)據(jù)：變化的行動態(tài)度信息
  • 消費行為特征（如購買力水平、購買渠道偏好、購買頻次、類別偏好、品牌偏好等）
  • 信用信息（信用額度、信用履約情況等）
  • 興趣愛好（科技達人、音樂愛好者等）
  • 瀏覽內(nèi)容的興趣特征
  • 社交網(wǎng)絡(luò)/交際圈
  • 用戶活躍度和忠誠度

c）角色描述：將聚類分析出來的標簽給用戶打上

• 虛擬用戶畫像：沒有數(shù)據(jù)的參與構(gòu)建，自然粒度也就比較粗

  虛擬用戶畫像

• 數(shù)據(jù)用戶畫像：經(jīng)過數(shù)據(jù)模型計算出的用戶標簽信息，較為精確，用戶畫像用標簽集合來表示。
  

  數(shù)據(jù)用戶畫像

d）定量研究驗證畫像

• 產(chǎn)品未上線：主要通過調(diào)研問卷的方式驗證
• 產(chǎn)品已上線：主要通過數(shù)據(jù)分析挖掘來驗證

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