教你怎么做用戶體會研討

其實用戶體會研討辦法有許多，這兒給咱們說四點，便是咱們能夠從四個維度——情緒VS行為、定性VS定量、運用場景以及產品開發所在的階段來進行考慮。
下圖是最常用的20種用戶研討辦法的散布：

接下來，給咱們詳細說明一下：
1.情緒Vs行為維度
情緒重視用戶說了什么，行為重視用戶做了什么。情緒首要用于了解用戶所持的觀念、看法。 盡管可用性研討首要重視用戶行為層面的研討，但情緒研討仍然是有用的。
舉個比如：卡片分類能夠用來理解用戶對信息空間的心理模型，用于幫助產品/應用/網站的信息架構的決議計劃。調查丈量、分類情緒或搜集用戶聲音能夠發現需求處理的重要問題。關于可用性來說，焦點小組討論是不太合適的，但能夠用于了解用戶對產品的感知和點評。
在這個維度的另一端便是首要集合于了解用戶行為的研討辦法。
舉個比如：A/B測驗便是將網站的不同規劃隨機地向不同訪客展現，但要保持其它要素穩定，意圖是了解不同規劃辦法對用戶行為的影響。同時，運用眼動測驗能夠剖析用戶在運用網站時的視野行為。
可用性研討與現場研討在行為、情緒這個維度兩端上的最常用辦法，同時這2種辦法在運用時都會搜集和利用用戶的聲音和行為數據，但更傾向于用戶行為數據。
2.定性Vs定量維度
狹義的定性研討是開放性問卷調查中的開放性題目，但在咱們這兒是這樣定義的：定性研討是經過直接調查取得用戶行為和情緒的數據，而定量研討經過丈量或儀器間接地取得用戶行為和情緒的數據。
例如，在現場研討和可用性研討中，研討人員能夠直接調查用戶是怎么運用產品，這樣就給研討人員提問題、討論行為原因的時機，為了更好地達到研討方針，甚至能夠直接調整研討內容。關于這些數據的剖析，一般不是從數學角度來進行剖析的。 相對而言，定量研討形成的觀念一般來源于數據剖析，因為數據搜集的東西（例如，調查東西或Web服務器日志）捕獲如此大量的數據，很簡單進行數字化編碼。
因為定性研討與定量研討的差異，定性研討辦法合適用于回答為什么、怎么處理問題，而定量研討辦法合適用于回答多少或多少類型。有了這些定量研討的數據，能夠幫助你進行資源優化，例如集合于影響力最大的問題。
3.產品的運用場景
用戶研討辦法挑選中，第3個需求考慮的要素是：在用戶研討中，用戶有沒有運用或怎么運用產品。能夠分為以下幾類：
天然狀況或挨近天然狀況下的產品運用
按事先準備好的測驗腳本內容的產品運用
在用戶研討中過程中沒有產品運用
以上多種情況混合下的產品運用
在研討天然狀況下的產品運用時，為了了解盡量挨近實在情況下的用戶行為與狀況，在研討中最大程度地減少對用戶的攪擾。這樣確保研討最大化的有效性，而不受研討人員所掌握的信息的攪擾。許多人種學的研討盡管總是會存在一些偏差，但企圖防止研討人員對研討用戶的影響。
腳本化研討是為了集合于產品的某些詳細運用場景，例如新規劃的產品流程。根據研討方針的不同，腳本化程度能夠有很大的不同。例如，一個基準研討一般有一個非常嚴緊的腳本，而且有更定量的性質，所以它能夠進行牢靠的可用性衡量。
關于沒有產品運用的研討，首要為發現產品那些比可用性更廣泛的問題，例如，品牌研討。 混合情景是為了滿意研討方針，對產品運用創造了一種新的方式。例如，在參與式規劃辦法中，為了與用戶一起討論他們提出的處理方案、以及他們為什么作出了這樣的挑選，能夠讓用戶參與和重新布局規劃元素。在概念測驗辦法中，為了了解用戶對某個產品或服務的需求度時，會選用一個低保真的產品或服務原型，讓用戶對這個產品或服務的中心功用有個了解。
圖表中的20種常用辦法中，大多數辦法能夠在一個或多個維度上移動。有時在同一個研討中，同一個辦法為了滿意多個方針，同一個辦法會歸于同一個維度的不同兩端。例如，現場研討中可集合于用戶說的內容，也能夠集合于用戶做的內容；需求度研討和卡片分類也都有定性和定量兩種版別；眼動測驗能夠編寫腳本，也能夠脫稿進行。
4.產品開發所在的階段
在挑選用戶研討辦法時，產品開發所在的階段與對應的方針也是另一個需求考慮的重要維度。
戰略階段。在產品開發的初階階段，需求考慮產品未來的時機點。根據研討方針不同，在這個階段的用戶研討辦法會有很大不同。
履行階段。當你持續優化規劃過程中，完成一個規劃決議計劃進入下一階段時，仍是會進入到下一個的“行或不行”決議計劃點。這個階段的研討首要是形成性研討，發現規劃方案存在的問題，有助于下降履行決議計劃危險。
點評階段。到了某個時刻點，產品或服務有了足夠多的用戶，那這時就能夠開端丈量產品作用。這便是典型的總結性測驗，并可能會與自己的歷史數據或競賽產品進行對比。
下表列出了不同產品開發階段的研討方針、典型的處理方案和研討辦法：

藝術仍是科學？
盡管許多用戶體會研討辦法在科學實踐中有著自己的根基，但方針不是純粹的科學，而是以滿意相關利益方的需求為前提，在實踐中對研討辦法進行調整。這便是為什么這兒的辦法特征描述只作為一般的指導準則，而不是嚴厲的分類的原因。
最終，工作的成功取決于它對改善網站或產品用戶體會的影響力大小。這些分類是為了幫助你在正確的時刻做出最好的挑選。