用研关键三步骤：问题、方法与分析

文章对用户研究中的关键步骤以及一些注意问题作出了相关的分析。

用户研究是以用户为中心设计流程的第一步，是产品形成良好用户体验的基础。以用户为中心的用户研究是产品设计人员理解用户，将用户的目标、需求与企业商业目标进行整合的理想方法，能够帮助企业更好地定义产品，了解用户的需求和期望。

在互联网领域内，用户研究主要应用于两个方面：

• 一是，对于从0到1的新产品而言，用户研究一般用来明确用户群体、确定目标用户、了解用户特征、明确用户需求点等方面，在此基础上，形成用户研究报告帮助设计师选定产品的设计方向；
• 二是，对于已经发布的产品来说，用户研究一般用于发现产品问题、寻找解决方案，帮助设计师优化产品体验。用户研究是以用户为对象，利用有计划与有系统的资料收集、分析和解释的方法，获得解决问题的过程。

具体而言，笔者认为，无论是针对那一方面（新产品/已发布产品），用户研究都可以分为以下三大步骤：

1. 定义问题：也就确定要研究什么，决定着用户研究的方向，譬如对某产品用户群体的大小进行估量。
2. 确定方法：即选择什么方法来收集用于解决问题的主客观数据，决定着问题解决的效率，譬如访谈法、问卷法、可行性研究等方法的选择可以根据研究的阶段、成本以及想了解的东西进行选择；
3. 数据分析：即对获得的主客观数据进行处理，对数据反映的某些现象进行解释，形成报告，决定着问题解决的质量，譬如针对产品使用对象某方面存在的显著差异，根据相关知识、经验等探究产生差异的背后原因。

一、定义问题

用户研究以用户为对象，围绕与用户有关的问题而展开，定义问题是用户研究整个过程的第一步，也是最重要的一步，只有清楚地定义了研究问题，才能正确地设计和实施用户研究。

定义问题就是在整个用户研究过程开展之前弄清楚我们想了解什么，弄明白什么，更进一步地讲，也就是我们通过用户研究工作要达到什么样的目标。

为了更好地就某一问题进行研究，在明白我们想了解什么的同时，我们还需要了解问题产生的背景，明确问题的性质（what、how、why），采用适当的表达方式对问题进行描述（避免混淆、使得可理解），对问题中的变量进行操作化定义，使得问题中的变量可观察、可测量、可操作，例如研究者想理解用户对某产品的忠诚度。

忠诚度是一个主观变量，无法直接观察获得，这时我们可以对该变量进行操作化定义，譬如将忠诚度界定为用户每周使用该产品达到多少次数以上（例如10次或者以上，即可以判定为忠诚用户）。综之，对研究问题进行定义的目的，就是为了使所要研究的问题具有可行性，以及确定整个用户研究的方向。笔者总结了一些当前互联网行业中常常探究的问题，诸如：

1. 某产品的潜在使用用户是谁？有多少？产品使用用户的行为如何？用户的行为模式是怎么样？
2. 用户的痛点是什么？用户对产品有什么期待？用户对产品的满意度如何？用户对于一件事情抱有怎样的态度？
3. 用户主要在什么场景下使用产品？
4. 当前市场的发展状况如何，有哪些特征，市场上有哪些条件有利于产品的开发？用户为什么使用竞争对手的产品？竞争对手的产品有什么优劣势？
5. 某个方案是否有效的解决了用户的问题？某几个方案中，那个最佳？
6. 产品经理的某个想法是否可行？
7. 某个产品或者产品的某个功能的可用性如何？等等。

二、确定方法

对问题进行定义，以使得研究可进行只是用户研究工作的第一步。确定研究方法则在整个用户研究工作过程中起着承上启下的作用，用户研究工作者们可以基于问题的性质、变量的类型以及其他因素选择一定的研究方法，来收集与问题有关的主客观数据，进而为了解某些未知的东西或者验证某种想法提供依据。

用户研究有很多方法，基于对已有知识的总结可知，影响研究方法选择的因素主要以下因素：研究的对象、产品的设计阶段、产品所处周期、成本、时间等。通常情况下：

（1）根据收集的数据类型，可以将研究方法划分为定性和定量两种，见图1。

定性研究方法，通常适用于对小数量规模的样本进行分析，主要用于发现新事物的过程，揭露为什么**发生这样的事情，样本数量通常为10~20个，不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识，比如用户访谈、卡**分类法、焦点小组、头脑风暴、可用性测试等，见图2。

定量研究方法，则是对大规模的样本进行分析，适用于揭露正在发生的事情，一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的，比如在线大规模调查问卷、网站日志分析以及A/B测试、自动化可用性测试等。

图1定性定量方法比较

（2）根据要了解的内容选择研究方法，见图2。

在进行用户研究过程中，一方面我们要关注人们说了什么，另一方面我们也要关注人们做了什么。人们说了什么很重要，这揭示了用户的观点和目标，目标能够触发用户与产品之间的互动，是用户使用产品的根本原因，只有充分了解用户的目标，即用户为什么使用该产品以及他们想要完成什么任务，研究者才能找到产品设计的方向；观点则透露了用户对自己和在线体验的感受，代表着用户某方面的看法。

人们做了什么同样很重要，与他们说了什么相比，实际行动能够显示出更多与人们有关的信息，行为不仅仅显示他们在那里可能**有问题，也显-示了用户的普遍倾向。

例如，在研究人们观点、目标时，卡**分类研究能让研究者深入了解用户在某种信息空间里的心理模型，这可以帮助设计者决策什么才是最适合你网站的信息架构。问卷调查方法测量态度，或是收集自我报告数据，能够帮助跟踪或是发现你网站中重要的问题。

在研究人们行为时，AB测试在改版网站时，保持其它因素不变，可以观察网站设计对用户行为的影响，眼动研究可以用来了解用户与网站界面设计的视觉交互。

图2研究方法划分

 （3）根据产品流程选择研究方法。

对于研究方法的选择还需考虑产品开发所处的阶段，在不同的阶段，研究者们所需弄明白的问题是有所侧重的，因而对研究方法的选择也是有所不同的。

具体而言，概念阶段，研究者们更多地是通过研究来发掘、验证以及明确用户需求和产品的目标；在设计阶段，则更多地用来验证某种想法或者比较不同方案的优劣；开发阶段，则更多地用来发现设计中存在的问题；产品发布后，用户研究更多地用来评估产品的性能，将其与自身和其竞争对手对比，发掘新的功能点。

三、数据分析

用户研究工作者们采用适当的研究方法收集来自用户的主客观数据，但数据本身只是某种呈现，要想更深入地了解某些信息，则需对数据进行分析，即采用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论且对数据加以详细研究和概括总结的过程，一般情况下，数据分析过程可以分为以下4步：

• 数据细分：先分纬度，再分指标。维度，指定不同值的对象的描述性属性或者特征。例如按时间分类就是时间纬度，按地区分类就是地域纬度，按来路分类就是来源纬度，按受访页面分类就是受访纬度。指标，就是可以按总数或者比值衡量的具体维度元素，例如维度城市可以关联人口。
• 数据清洗：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据（筛选、清除、补充、纠正），例如对收集到的数据缺失值进行补充。
• 数据处理：主观数据（没法量化）：分析、整理、归纳、解释等。客观数据（可量化）：描述性统计，例如平均数、众数、中数、方差、标准差（单个变量，例如人口），相关（双变量，例如人口与GDP）。参数估计，例如横向对比和纵向对比，横向对比，例如与行业平均数据，与竞争对手的数据进行比对；纵向对比，围绕着时间轴来对比，例如今年与去年的数据进行对比。回归分析，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，例如使用产品时长与用户忠诚度之间的关系。特别需要强调的是，有时主观数据也可以进行一些简单的频数统计。
• 数据溯源：通过数据处理的结果就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了。例如，某**市的数据显示，下雨天的避孕套销量明显要多于平常，这时我们需要通过数据上的差异，来挖掘产生这种现象背后的原因。就用户研究而言，我们需要通过数据上的表现，来挖掘用户的真实想法（用户的期望、目标、态度等），寻找行为背后的原因，产生行为的条件等。

综上所述，大体上，用户研究工作可以分为定义问题、确定方法以及数据分析三大步骤，三者相互衔接，缺一不可，组成整个用户研究过程，问题的定义决定了方法的选择，方法的选择决定了可用于分析的数据，而通过数据分析获得某种结论，进而解决某个问题则是研究的最终目标。高质量用户研究工作的完成是建立在恰当问题定义、正确方法选择以及合理数据分析的基础之上。

本文由 @大风起兮 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自PEXELS，基于CC0协议

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