克服对数字的恐惧吧!年轻的用户体验研究员们!
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TCC 情报局的 第 91 篇 干货分享 2021 年的 第 79 篇
TCC 推荐:大家好,这里是 TCC 翻译情报局,我是李泽慧。与其说这是一份教你如何开展 UX 研究的文章,倒不如说这是一篇“劝”你学习使用定量研究的文章,而且在数据分析方面,本文实现了对目标用户从认知改变到实践指南的无缝衔接。本文所要阐述的是:首先,定性研究固然好,但是定量研究也注定是无法逃脱的。因为 “数据” 胜于雄辩,还能帮你发挥更大的、且正确的影响力;其次,不要以为自己是设计师就不算UX研究人员了,他们之间并没有如此的泾渭分明,因为这是未来职业要求的一个趋势。所以,只要你在从事用户体验相关方面的工作,你都需要去克服那种对数字的本能抗拒。如果你被本篇文章说服了,根据本文的小贴士,快速开始你新的旅程。
1. 用户体验研究既简单也复杂
1. UX research is both simple and very complex.
2. 相较于数据分析,定性研究更易于掌控
2. Qualitative research is easier to master than data analysis.
为什么人们在选择支付方式时会从购买流程中退出? 为什么人们会在不同的屏幕尺寸上使用不同的视频格式? 人们在通勤的路上如何消费内容? 在网站文案中使用幽默和嘲讽元素人们会有何种感受?
3. 在商业世界中,事实建立在数字之上
3. In the business world, facts are based on numbers.
有多少人还记得在网站上看到过的定向广告? 对于NPS(净推荐值),我们发现了哪些市场差异? 处于条件 A 的人比处于条件 B 的人更多沮丧还是更少沮丧? 用户的年龄是否与他们的购买意愿相关? 认为我们品牌“现代”的人是否更愿意向他们的朋友和家人推荐我们的服务?
4. 无它,唯有学习数据统计
4. Learn statistics, there is no way around it
我可以向你保证,你不需要大学讲授的 80% 的数据统计知识。你只需要学习应用一个小而强大的分析类产品组合。 我可以向你保证,整个学习过程会非常顺利。一旦你知道如何使用刀叉,机会是无穷无尽的。 你不是仅在学习一项新技能,与数字打交道会真正改变你看待自己的职业、所从事的行业以及可能生活的世界的方式。 如果你很聪明,你可以同时学到两件事:数据分析和编程。甚至不要从 Excel 或 SPSS 开始,即使是基础知识也不要。立即从 R 或 Python 开始。我向你保证不会后悔的。这就是行业正在使用的,这是未来,不要投资过去的工具。
从零到这一步:最多三天
1)数据收集
你最重要的问题类型是单选题、多选题和评分量表。这三种问题类型足以入门。限于篇幅,具体信息可以自行进行查询“问卷问题类型”了解。
你收集的数据类型会影响你可操作的分析。简而言之,如果不收集数据,则无法进行计算(平均值,中位数)。有关数据类型的解释可作如下简介,对不同种类的数据,依据其尺度水平所划分的类别,这些尺度水平分别为:名目(nominal)、次序(ordinal)、等距(interval)、等比(ratio),他们统称为测量尺度(scale of measure)或称度量水平(level of measurement)、度量类别。限于篇幅,具体信息可以自行进行查询了解。
设计好的调查需要遵循一些原则:为调查定义一个清晰、可实现的目标;把更私人的问题留到最后;不要让调查的时间过长;专注于使用封闭式问题;考虑加入调查激励措施;不要问引导性问题;保持答案选择间的平衡和差异;过于绝对的答案选项是不可取的;避免问询双重问题;在发放问卷前之前预览一下。
2)数据分析
3)表达自己,用统计学的语言
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