典型的以用户为中心的设计（User-Centered Design）包含五大步骤：共情用户（Empathize）、定义需求（Define）、构思创意（Ideate）、原型设计（Prototype）、测试迭代（Test & Iterate）。用户研究工作不仅可以支持前期的用户需求挖掘，而且可以用于测试验证产品的效果，为迭代提供改进方向。

Part 1

用研方法如何选择

1. 数据来源（态度 VS. 行为）

态度数据代表人们说什么，主要用来了解人们的想法、观念等等；而行为数据则表示人们做什么。有趣的是，在实际研究中时常可以发现这两者并不统一，即用户陈述的信息并不完全符合他们的真实行为。这可能由于用户出于某种顾虑不想让研究人员知道其真实的想法，亦或是用户自己并没有意识到这种言行上的差异。不过，即使用户自己表达的信息不能保证100%的准确性和真实性，但这类数据对于研究用户有着重要的价值。例如，问卷调研法就经常被用来测量和分类用户的想法；焦点小组则很适合于挖掘用户想法及对产品的期望；卡片分类法能够探索用户对于信息结构的心智模型。

与此相反，有一些研究方法专注于收集用户的行为数据。例如， A / B 测试通过比较不同版本产品的用户行为数据来判断产品表现；可用性测试用来发现用户在实际操作上的体验问题；眼动追踪技术对于理解用户的注视行为起着极大的作用。

2. 研究方式（定性 VS. 定量）

很多人认为定量研究就是问卷里的封闭式问题，定性研究就是问卷里的开放式问题。其实不然，定性研究与定量研究最本质的区别在于研究方式（是直接还是间接地收集数据）。定性研究是一种直接收集用户数据（如当面询问、直接观察行为）的研究方式；而定量研究是一种间接方式，如通过测量工具（问卷等）来收集用户的想法和行为。

由于定性研究和定量研究的这种本质区别，定性研究方式更适合于回答“为什么”、“怎么做”这一类问题，比如人们在购买定期理财产品时会关注哪些因素；而定量研究则更适合用来研究“多少”、“多少程度”等问题，比如哪个产品的支付流程更快。

3. 如何使用产品

不同的研究方法对于用户在参与研究过程中如何使用产品具有不同的要求.基本可以分为以下几类：自然使用、按脚本使用、不使用、混合。

自然使用产品的方式能够使研究的干扰降到最低，从而收集到最接近真实的用户数据。通过这种方式收集的数据具有较高的有效性，但是可控性稍弱。不仅田野调查中经常使用这种方式，一些定量研究也会使用该方式，如浏览行为的数据分析。

按脚本使用产品的方式经常用来研究特定方面的使用情况，比如产品的购买流程发生了变化，可以让用户按脚本完成特定购买流程，从而发现我们所关注的体验问题。根据研究目的，脚本设计的严格程度也不尽相同。如果要做不同产品、不同版本的基准比较（ benchmarking ），相应的测试脚本会比较严格且会产生可以比较的量化数据。

不使用产品的方式通常用来研究更广泛的问题，比如品牌态度、日常习惯、文化差异等等。

混合方式比较创新，比如在参与式设计中，用户不仅可以自然使用产品，还可以参与产品设计。让用户自己重组设计元素，从而引出用户的需求和想法。

不同的研究方法在上述 3 个维度上并不是固定不变的。例如，田野调查可以专注在用户说什么（访谈），也可以聚焦在用户行为（观察）；卡片分类既可以做成定性研究也可以做成定量研究；眼动追踪可以应用在按脚本使用的产品测试，也可以在自然使用的产品测试中使用。

Part 2

定性方法略举一二

探幽索隐、精准定性

定性研究因其低门槛、高灵活的特性而被广泛应用于各个领域。由于定性研究人人都能做，所以常常被认为很简单。事实上，定性研究正由于执行起来“简单”，很容易使研究过程太随意、研究结果偏主观，而导致研究产出无价值。虽然定性研究不需要像定量研究那样严格控制，但也有实践原则可以遵循，来保证研究质量。

1. 访谈法

访谈是使用最广泛的研究方法之一，通过问答的方式来揭示用户对某一事物的潜在动机、态度及情感。要保证一次访谈效果，需要提前考虑清楚许多事项，如访谈大纲、地点、时间、记录方式、分析方法等等。其中，访谈大纲对于访谈质量起到了决定性的作用。最常使用的是半结构化的方式，即事先设计好核心问题，再临场追问有趣的回答。在设计问题大纲时，需要尽量做到：

· 问题表达清晰

· 用语符合被访者习惯

· 提问不带引导性

· 不要提双重问题

· 避免问题歧义

在执行访谈时，使用一些技巧可以使得访谈更加顺畅。首先，在最开始一定要花时间建立良好的聊天氛围，可以提一些简单的用于了解被访者的问题（如请聊聊您的兴趣爱好），让被访者放松和进入状态。过程中，适时引导被访者描述经历，因为人们在回忆过往经历时往往能够想起被遗忘的感受和细节。同时，对于被访者说的话也需要判别有无夸张或虚假成分，对于有疑问的地方可以让被访者说出具体的事实依据。更经常的是，会在访问过程中产生有意思的话题，研究员可以根据实际情况进行追问。

2. 焦点小组法

焦点小组作为高效收集丰富信息的一种研究方式，不仅可以用于需求的挖掘，而且可以用来收集对产品、服务的印象，还可以诊断产品成功或失败的因素，甚至可以用来帮助理解和解释定量调查的结果。焦点小组一般由 4 - 12 个人组成，一个典型的 6 人组往往会持续 2 个小时。不同于访谈，焦点小组法更注重参与者之间的互动引发的思想碰撞，而不只是单纯的一对多访谈。

要保证焦点小组的有效产出，需要主持人在一开始确立好基本规则，让参与者相互尊重，独立发表个人的想法，不对他人进行批评或指责。期间，也要注意意见领袖特质的参与者，可以通过减少与其眼神接触，多鼓励其他组员发言，来均衡每个组员的表达时长。同时，要注意避免从众效应的影响，在让大家表态时可以使用写下来的方式以减少组员之间的干扰。

需要多少组焦点小组才算足够呢？一个简单的判断方法是看有没有新的数据产生。当受访者重复以前小组收集到的信息，并且没有新的数据出现时，则研究达到了饱和。实际工作中，由于需要提前招募用户，往往会根据经验和项目具体情况来定义组数，有时候可能就 4 组，也有时候多达几十组。

3. 田野调查

田野调查并不是一种单独的方法，而是一种从用户实际的工作、生活和娱乐环境中收集信息的研究方式。在一个田野调查中，往往会使用多种研究方法，如观察法、访谈法、情境式访问、日志法等。

情境式访问是指边观察边询问，针对用户当下的行为做出及时的提问，立即获取到准确的答复，可以避免在事后访谈时的回忆偏差带来的影响。不过，研究员需要习惯这种挡在用户工作中的工作状态，不要感到奇怪和害羞，也不要害怕提出愚蠢的问题，把自己当成学徒，尽情享受调查过程。

Part 3

定量方法略举一二

有的放矢、精确定量

定量研究很适合于特定用研场景，例如了解用户偏好、满意度、品牌美誉度等。针对偏好类研究，以权益定价为例，一般使用三个工具，分别是确定权益覆盖面的TURF方法，评估喜好程度的KANO模型及测算权益组合效用的Conjoint Analysis方法。在评价产品或服务的满意度时，可以采用结构化问卷，将满意度拆分到各个功能点或环节，再应用统计方法进行分析。

1. KANO模型

KANO模型是对用户需求进行分类和优先级排序的分析工具。利用特定的问卷题型收集用户对于不同需求的态度，并分类为五种类型，分别是魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性和反向属性。

接着，通过不同类型需求的百分比计算出 Better-Worse 系数，用来诠释对不同需求的期望程度。例如，在研究手机银行支付优惠的偏好时，我们针对不同优惠内容（如餐饮券、商超券、还款券、出行券、旅游券等等）进行了 KANO 分析，发现用户对于在手机银行平台上的餐饮优惠券有较大的需求。

2. Conjoint Analysis（联合分析）

在权益活动设计时通常会遇到这样的问题：什么样的权益组合（内容、价格、时间等）是用户喜欢的？联合分析法就可以用来研究什么样的组合最受消费者欢迎。联合分析可以模拟用户决策，预测不同权益组合的效用，从而帮助制定推广组合战略和价格战略。例如，在研究手机银行支付优惠的偏好时，我们先确定权益活动的 3 个维度（领券时间、领券形式、优惠内容）的不同水平（3 x 2 x 4），然后使用正交设计缩减组合数再让用户进行打分。

最后，通过联合分析计算出各个维度对用户选择的影响程度。同时，还可以利用最大效用模型，模拟出不同优惠组合的受欢迎程度，以指导权益活动的设计。

3. 满意度研究

满意度研究关注用户期望与实际体验的匹配程度，可使用层次分析法和结构方程模型来搭建满意度体系。首先，借助已有经验建立影响因素之间的假设关系。再根据用户对不同因素的满意度评分，通过因子分析进行降维处理。确定因子后，进行回归路径分析，获得各因子对于总体满意度的贡献程度。这样，我们不仅可以知道各子功能/环节的满意度，而且还能明确其对总体满意度的影响，从而针对性地进行优化。

The end

写在最后

用研工作的价值最终需要体现在产品体验提升及业务目标达成。所以，研究方法的理论分类是为了帮助从业者能够更好地理解，从而做出更优的选择。本文只是分享了用研方法的概览和结合实际工作的一些经验。如何让用户研究发挥更大的价值，还需要大家在实践中勤思考、多探索，以达到精准定性、精确定量。