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知識普及 ? 產(chǎn)品用戶研究和基礎(chǔ)用戶研究

產(chǎn)品用戶研究和基礎(chǔ)用戶研究

網(wǎng)頁設(shè)計師 2020-04-05 11:31發(fā)表
閱讀次數(shù) 2388
  最近看了不少用戶研究報告,這些報告都有一個共同點(diǎn),將用戶按照性別、年齡、職業(yè)、收入、教育、地區(qū)……等等來進(jìn)行分類,從而得出結(jié)論。這種分類維度,稱為“Demographic”,直譯過來就是“人口統(tǒng)計學(xué)的(屬性)”。到目前為止,我通過各種渠道得到的各種公開報告,都是這種Demographic報告,從中可以得到在某個具體行業(yè)中,人群的基本特征和觀點(diǎn)。

  在UCD方法中,有很多環(huán)節(jié)都是跟用戶研究有關(guān)的。剛開始做這件事的時候,我也將用戶按照年齡、性別、職業(yè)……等來進(jìn)行分類,去研究他們的想法和目標(biāo),但漸漸地發(fā)現(xiàn)這種分類方法并不能幫助我發(fā)現(xiàn)能支持產(chǎn)品改進(jìn)的數(shù)據(jù)。

  比如就我這個小小的博客而言,我使用了Google的Analytics,我能查閱到一些訪問數(shù)、綜合瀏覽量、每次訪問頁數(shù)、跳出率……等等數(shù)據(jù),也能了解一些點(diǎn)擊量來源、地域分布等數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)并不能指導(dǎo)我選擇每一篇文章的內(nèi)容和偏重。

  那么我希望得到什么數(shù)據(jù)呢?首先對于一個專業(yè)博客來講,訪問者的專業(yè)水平是一個重要的、劃分用戶的指標(biāo),所以我需要知道新手和專家讀者的比例,因?yàn)檫@兩群人希望看到的內(nèi)容肯定是不一樣的。

  一個小小的博客有這樣兩類用戶群其實(shí)已經(jīng)足夠了,但是為了提供更好的內(nèi)容,我還想知道讀者是否有足夠的興趣去研究和思考,這能決定我撰文的風(fēng)格是更嚴(yán)謹(jǐn)還是更輕松。

  于是我就得到了四種不同的人群:

  當(dāng)然,如果我希望提供更精準(zhǔn)的服務(wù),用來區(qū)分用戶群體的維度就需要再增加,那么上面那個2×2象限圖就不夠用,我們可以用表格來代替。

  不管怎樣,你可以看到,Analytics不能幫我解決這些疑問,它提供的只是一個匯總之后的平均數(shù)據(jù),而“平均數(shù)據(jù)”恰恰抹掉了用戶和用戶之間的“差異”。

  基于人口統(tǒng)計特征的研究也同樣如此。我的訪問者中有60%男性,40%女性(假設(shè)),這個結(jié)果對我的決定并不能產(chǎn)生太大影響。北京的比上海的多,可能會使我少舉幾個具有北京特色的實(shí)例,但仍然對內(nèi)容沒有決定性影響。因此回過頭來看,也許基于Demographic來總結(jié)用戶特征,并不適用于產(chǎn)品設(shè)計。

  怎樣的劃分標(biāo)準(zhǔn)適用于產(chǎn)品設(shè)計呢?我不能給你準(zhǔn)確的答復(fù),因?yàn)檫@完全取決于產(chǎn)品的性質(zhì)和規(guī)劃,沒法一概而論。但我可以分享一下我這個博客的例子。

  用戶的專業(yè)水平和研究興趣,是我劃分讀者群體的兩個維度。然后我得到了四種不同的人群,接下來我就可以分析這幾個群體之間可能的差異,和Analytics的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行對比,看看是否能解釋一些現(xiàn)象。比如:《人物角色:理性與感性的結(jié)合體》的停留時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于《我為什么要登錄》;《如果交互讓你崩潰》的瀏覽量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于《大UE?小UE?》……等等。如果不能合理解釋,那么我可能需要做幾次用戶調(diào)查(問卷、訪談、測試……)來了解真相,而調(diào)查的抽樣標(biāo)準(zhǔn),仍然是以“專業(yè)水平和研究興趣”為標(biāo)準(zhǔn)的。

  我想這才是真正與產(chǎn)品有著緊密結(jié)合的用戶研究,為了和以前的研究方法以示區(qū)別,我稱之為“產(chǎn)品用戶研究”,而將之前提到的傳統(tǒng)方式稱為“基礎(chǔ)用戶研究”。它倆之間的唯一區(qū)別,是劃分用戶的維度。而你現(xiàn)在也知道了,基于人口統(tǒng)計學(xué)特征的用戶研究只能輸出大家常見的那種報告。

  產(chǎn)品用戶研究的維度,通常是從用戶的行為差異開始分析的,不過差異行為背后往往是驅(qū)動因素(動機(jī))在起作用,而動機(jī)又取決于目標(biāo),所以最后通常會落到用戶目標(biāo)上。先按“目標(biāo)”來劃分用戶群,然后去了解具有相同目標(biāo)的用戶Demographic,這和基礎(chǔ)用戶研究是剛好相反的,也正因?yàn)槿绱耍瑑烧呤窍嗷パa(bǔ)充,互通有無的。

  補(bǔ)充:

  很巧,今天看到UIE的一篇文章,AvoidingDemographicsWhenRecruitingParticipants:AnInterviewwithDanaChisnell,與本文觀點(diǎn)不謀而合,有興趣的同學(xué)可以一讀。

產(chǎn)品用戶研究和基礎(chǔ)用戶研究相關(guān)標(biāo)簽:企業(yè)建站,建設(shè)網(wǎng)站,建網(wǎng)站開發(fā)網(wǎng)站
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