信息用户的主要研究方法

A. 用户研究的用户研究的步骤与方法

方法：
访谈法（用户访谈、深度访谈）
背景资料问卷
目标：
目标用户定义；
用户特征设计客体特征的背景知识积累； 方法：
验前问卷/访谈、观察法（典型任务操作）
有声思维、现场研究、验后回顾
目标：
用户细分；
用户特征描述；
定性研究；
问卷设计基础； 方法：
单层问卷、多层问卷；纸质问卷、网页问卷；
验前问卷、验后问卷；开放型问卷、封闭型问卷
目标：
获得量化数据，支持定性和定量分析 方法：
常见分析方法：单因素方差分析、描述性统计、聚类分析、相关分析等数理统计分析方法；
另：主观经验测量（常见于可用性测试的分析）；Nols操作任务分析仪、眼动绩效分析仪；
目标：
用户模型建立依据；
提出设计简易和解决方法的依据 方法：
任务模型；思维模型（知觉、认知特性）
目标：
分析结果整合，指导可用性测试和界面方案设计

B. 用户研究方法有哪些如何进行定性和定量的研究

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，揭露为什么会发生这样的事情，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、卡片分类法、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。

C. 用户体验研究的研究方法

三维坐标图标法
用户体验研究当前已经可以解答相当广泛的问题。通过在一个3维坐标系以及典
型的产品开发阶段中列出各种可用的研究方法，可以了解到什么时候应当使用哪种方法。 定性与定量 网站或是产品使态度与行为 用的背景 下面的图表描述了几种常见的方法在坐标系中的位置

每个维度都是一种区别不同研究的方法，回答不同的问题，也适合不同种类的目的。这个方面的区别可以被归纳为 人们说什么 和 人们做什么。态度研究的目的经常是理解，测量或者是获知人们特定的观念，这就是为什么态度研究在市场部门被经常使用。
虽然大部分可用性研究应该更多地依靠行为研究，使用自我报告方法获得的信息依然是很有用的。例如，卡片分类研究能让你深入了解用户在某种信息空间里的心理模型，这可以帮助你决策什么才是最适合你网站的信息架构。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。
在坐标轴的另一端，那些关注行为的研究方法经常用来试图了解“人们做什么”，并尽量降低研究方法本身对研究结果的干扰。AB测试仅是改版网站的设计，但是努力保持其它因素不变，以便于观察网站设计对用户行为的影响，眼动研究用来了解用户与网站界面设计的视觉交互。
在两个极端之间的是两种我们最常用的研究方法：可用性实验室研究和现场实地研究。这两种研究方法结合了自我报告和行为数据，并且可以偏向于坐标轴的任一端。
这两者基本的差别在于：在定性研究中，数据经常被直接收集，相反的，在定量研究中数据是被间接收集的，通过一种工具，例如一个调查问卷，或是Web服务器日志。在现场研究和可用性实验室研究中，例如，研究者直接观察用户如何使用技术（或者是没有使用）来满足用户的需求。这可以让用户有能力去问问题，探查行为，或者可能调整研究方案来更好地满足目标。
数据的分析也经常不是十分精确的。与之相比，定量研究中的洞察力典型地来源于精确的数学分析，因为数据收集的手段（例如调查工具或是Web服务器日志）捕获海量的数字编码的数据。
由于它们本质上的区别，定性研究方法更适合回答关于 为什么 或是 如何解决一个问题 。相反，定量研究可以在回答 有多少 和 有多少种 问题 上做的更好。下面的图表描绘了前面两个维度是如何影响研究方法可以回答问题的种类的。
要做的最后一个区别是 在研究中，是否使用产品，或是如何使用产品。可以被描述如下： 自然地或是接近自然地使用产品 脚本化使用产品（按照预先安排的方式使用） 在研究中不使用产品 以上各项的混合 当选择在研究中自然使用产品时，目的是尽力降低研究本身对结果的影响，以便于尽可能了解真实的行为或态度。很多人种学实地研究致力于此，但是依旧总是出现一些观测偏差。拦截访问调查（Intercept Survey,译者不太清楚是不是应该这么翻译）和数据挖掘/分析技术是定量研究中这类使用产品方式的例子。
产品使用的脚本化研究(scripted study )是为了集中观察非常细节的情况，例如在重新设计流程的时候。脚本化的程度根据不同的研究目标可以相当多样化。例如，一个基准研究（benchmarking study）通常相当严格地脚本化，于是可以产出相当可靠的可用性标准。
混合的研究方法使用一种创新的形式使用产品来达成目标，例如，参与式设计允许用户与设计元素交互，并重新排列那些设计元素，并且讨论为什么他们要做出那样的选择。
图表中的大部分的研究方法能够在一条或者多条坐标轴上移动，并且在一些研究中两个方向是很平均的，经常是为了同时满足多种目标。例如，现场研究能够关注 人们说什么（人种学面谈ethnographic interviews）也可以关注 人们做什么（拓展观察extended observation）；合意性（desirability）研究和卡片分类都有定性和定量两种版本；并且眼动研究也可以是脚本化的或者是非脚本化的。
另外一个在选择研究方法时需要考虑的重要的区别是产品研发阶段，和其相关的目标。 计划阶段：在产品开发最开始的阶段，一般的情况下，你需要考虑新的主意和未来的机会。这个阶段的研究方法相当多样化。 优化阶段：终于，你将会到达一个“干还是不干”的十字路口，你过渡到一个时期，在这个时期，你要在你选择的方向上不断的提升自己的设计。在这个阶段，主要的研究方法是结构化的，并且帮助你降低执行的风险。 评估阶段：在某个时间点，网站或是产品被足够多的用户使用，你可以开始评估你做的怎么样了。 下面的表格汇总了这些目标，并且列出了典型的研究途径和方法，和它们之间的联系。 产品开发阶段 计划阶段 优化阶段 评估阶段 目标： 启发，探索并且选择新的方向和机会 获知并优化设计来减少风险并提高可用性 测量产品性能，将其与自身和其竞争对手对比 研究途径: 定性的和定量的 主要是定性的（结构化的） 主要是定量研究(汇总的) 典型方法: 人种学现场研究，焦点小组，日记研究，调查问卷，数据发掘和分. 卡片分类，现场研究，参与式设计，纸上原型和用户体验研究，合意性（desirability）研究，客户邮件 可用基准，在线评估，调查，AB测试 虽然很多用户体验研究方法来源于科学研究实践，但它们的目标并不是纯科学，并且需要调整来符合利益关系人（stakeholder）的需求。这就是为什么这些方法的描述都是很简略的(只是一般的指导原则)，而不是严格的分类.

D. 用户研究(User Centered Design)

01 什么是用户研究

    针对产品目标用户，通过一些方法了解用户特征、需求动机、认知过程、使用习惯等的方法称之为用户研究。用户研究的目的则主要是关注如下几大内容：

    1、用户背景：用户的背景信息，如年龄、职业、喜好、地区等

    2、需求动机：是什么驱使用户来使用产品

    3、关注因素：用户关心产品的哪些东西

    4、需求情景：用户在什么情况需要我们的产品

    5、行为习惯：用户如何与产品发展交互、操作轨迹、使用习惯等

    6、需求目标：用户最终的目的，最终想获得什么

    7、用户期望：对当前的产品有哪些期望（用户心理模型）

02 什么情况需要做用户研究

    当你对产品目标用户还不足够了解的情况下

    · 项目准备启动，我们对用户需求一无所知的时候

    · 当你刚接手一个产品的时候

    · 当用户需求发展改变的时候

    · 当你闲的蛋疼没事做的时候

03 用户研究的方向

    1、用户整体状况分析

        在确定完在本行业内如何做创新，如何挑选市场空间后，对于要进入市场做进一步的用户需求的研究。内容包括用户画像、用户使用场景、动机、喜好和需求。

    2、产品/业务功能研究

        在产品/业务功能研究中，要符合一个基本原则：一个号的产品/业务要做到赢得用户和赢得竞争，而在赢得用户中需要挖掘用户的真是需求，并对需求做重要程度的区分；赢得竞争中需要将竞品的内容输入到业务策略中，可用定量的方式摸清用户对竞品各方面的看法，同时用定性访谈的方式摸清竞品之所以能做到用户感知的原因，内部支持的架构、业务流程、管理方式以及监督方式等。

    3、 产品的可用性研究

    简单描述下可用性研究要达到的目标，要弄清楚产品使用是否达到用户预期、使用的方便性、使用的问题和麻烦、发现使用障碍点，降低用户使用成本，增加产品的使用流畅度。

    4、可用性的四要素

        功能：这个产品能否正常工作？

        易学性：这个产品是否可以在没有额外学习成本的情况下使用？

        灵活性：除了完成主要任务之外，这个产品可以做更多额外的事吗？

        工业设计：这个产品够漂亮吗？

    5、产品运营诊断

        产品运营诊断的目标是弄清楚产品的运营状况和问题，主要思路是讲用户进行分层研究，大致分类为：

        ①、认知用户：是指知道该产品，但是没有使用过的。；

        ②、留存用户：是指经常使用该产品的；

        ③、流失用户：是指之前使用该产品，现在不再使用的；

        ④、回流用户：是指之前经常使用，现在偶尔会使用几次的；

        对于这四种用户的研究思路：

        ①、认知用户：认知用户使用障碍、认知用户流向，从而确定可改善需求以及改善的程度（做到比竞争对手要好）；

        ②、留存用户：看用户同时在使用的产品，发现真正的竞争对手、并寻找和竞争对手相比需求为满足点和满足程度；

        ③、流失用户：摸清楚流失用户的流向，流向产品吸引用户的原因，在哪里可以取胜等；

        ④、回流用户：主动（在没有运营措施的情况下，用户基于自身意愿的回流）/ 被动（营销、活动等回流方式下的回流）回流的原因，同时摸清楚用户回流的障碍，进行回流原因加强和回流障碍弥补。

04 用户研究的思维框架

05 用户研究常用方法

    在用户研究过程中，通常使用到的方法有用户访谈（深访）、专家深访、焦点小组、问卷调查、现场观察、成为用户、数据分析、亲和图法、眼动测试、可用性测试等。

    1、用户访谈（深访）：属于定性研究，采用最多的形式，适用性很强，对访谈能力要求较高；

    2、专家深访：属于定性研究，非常有效，让你快速成为行业专业的首选方法；

    3、问卷调查：属于定量研究，采用最多的形式，操作简单，可以短时间内手机较多的数据，但是数据的真实性很难保证；

    4、焦点小组：属于群组访谈，可以同时互动并各自产生启发，但对主持人的控场能力要求较高，适用场景也有限；

    5、现场观察：当你对用户的工作环境不熟悉的时候，就需要去现场观察他们的工作，了解他们真正的业务流程；

    6、亲和图法：收集用户需求，并让用户对需求进行分类、优先级排序的方法；

    7、数据分析：通过数据分析来了解用户的需求最真实，最准确，但需要数据基础；

    8、眼动测试：使用眼动测试仪，了解用户在浏览产品的时候都关注哪些点（设备较贵，应该只有大厂才有）；

    9、可用性测试：属于产品设计的试金石，百试百灵，是验证产品设计的必备手断；

    10、数据分析：通过数据分析来了解用户的需求最真实、最准确，但需要数据基础。

06 用户研究流程是什么

    1、明确调研目的

    2、设计调研方案

    3、进行调研

    4、分析

    5、输出调研报告

07 研究结果

    最后再给大家推荐一些国内一线的用户研究团队，他们的官网可以获取到一些知识干货，希望对你起到帮助。

    1、腾讯CDC

    2、网易UED

    3、淘宝UED

E. 分析信息的方法一般包括哪些内容

信息分析方法总共有四种,分别为:
1.信息联想法;
2.信息综合法;
3.信息预测法;
4.信息评估法。分析方法”主要探讨上市公司财务信息剖析过程所使用的分析手段：比较分析法、比率分析法、趋势分析法和因素分析法。“比较分析法”一节说明比较分析法的三种形式及应用中需要注意的问题。比较分析法是最基本的分析方法，其作用在于揭示财务活动中的数量关系和存在的差距，从中发现问题。“比率分析法”一节归纳叙述了财务信息分析中常见的三类比率关系，并提出使用比率指标分析财务信息时需要注意的三个问题。“趋势分析法”可以揭示上市公司财务状况和经营状况的变化，帮助我们分析引起变化的主要原因、变动的性质，认识公司的现状，并预测该公司未来的发展前景。“因素分析法”主要用来确定几个相互联系的因素对上市公司某个经济指标的影响程度，在分析财务指标异动原因时比较常用。常用的信息分析方法分为两大类：定性分析与定量分析。

（一）定性分析

定性分析即通过专家知识、经验，对事物现状的分析以及未来发展趋势的预测。常用的定性分析法有头脑风暴法、德尔菲调查法、主观概率法、相互影响矩阵分析等。定性分析法发展至今，经过不断完善，已广泛运用于各类信息分析之中。定性分析最大的优点是，能充分运用专家的知识、经验，从而对一些无法收集数据的分析预测活动进行评判。定性分析方法也是一种科学的方法。首先专家的知识、经验是一种隐性知识，是专家在长期大量的实践中形成的经验总结，是建立在客观科学基础之上的认识，如某行业领域资深专家对行业发展趋势的判断，这是他对行业发展全面客观的认识基础上作出的推断，这种推断具有一定的合理性。其次，某个专家的认识由于受到自身学术行业背景、主观判断等限制，其看法具有片面性，但综合该领域的专家认识，就能比较全面合理的作出定性的判断，从这个角度这种方法也是合理的。最后，定性分析由于受到主观因素影响，而且只能提供定性的结论，因此针对具体的微观的需要作出量化决策的问题，就需要通过定量分析。值得一提的是，定量分析由于客观具体，用数据和科学模型说话，在某些方面更具有说服力，但是由于应用时受到诸多条件限制，有时候得出的模型和结论未必合理，切不可盲目迷信复杂的模型。定性分析与定量分析需要相互结合使用，才能做出准确科学的结论。

（二）定量分析

定量分析基本上就是统计的内容了，相关分析、回归分析、主成分与因子分析、独立性检验（卡方检验）、分类与聚类等。

数理统计最主要的几个分布函数：正态分布和t分布、F分布、卡方分布，因为回归分析里参数检验涉及到t检验和F检验问题，要知道它们到底用来做什么，有什么特性。这里简单介绍几个一直让我混淆的概念。

（1）相关分析与回归分析

两个事物之间可能存在一定的关联，如子女身高与父母身高，一般来说父母个子高子女身高也高，但两者没有必然的因果关系，那么这两者之间有关系，但不是因果关系，这就是相关分析，相关可以是线性相关也可以是非线性相关。而回归分析如，广告支出增加，销量增加，那么广告和销量之间是存在某种因果关系，可以分析广告支出对销量增加的影响，这就是回归分析。

（2）回归分析与方差分析

前面讲到回归分析，当自变量和因变量都是数值变量，即分析某个自变量的变化对因变量的影响程度就是回归分析。而方差分析也是分析自变量对因变量的影响程度，但自变量是定性变量，如分析农作物产量（因变量）与土壤种类、肥料种类、栽培方法之间是否有影响，这就是方差分析了。方差分析结论就是，这个定性变量对因变量到底有没有影响。

（3）线性回归、logistic曲线与probit曲线

线性回归就是构建一个模型方程，同回归分析，自变量和因变量都是定量变量，并且对其取值没有要求。logistic曲线与probit曲线自变量和因变量也都是定量变量，但是因变量的取值是0或1（这里讲的是二元定性选择回归）。

F. 用户体验研究方法及分析方法是哪些

需求

1.用户和客户是谁？

（1）调查（survey）：发现用户是谁、他们想要什么、他们在做什么、他们买什么、他们在哪里购物以及他们拥有什么的最便宜的方式就是调查他们。

（2）用户角色/市场细分（persona/market segmentation）：将调查结果转换为有意义的聚类。特定用户群想要什么样的功能、他们在做购买决定时最在乎什么？不要仅仅考虑性别、收入和年龄，把任务和领域经验也作为关键的区分指标。

（3）竞品分析（competitive analysis）：很少会有一个产品或网站之前从来没有人做过。了解你的市场，找出市场上的类似公司并将眼光投向类似行业。有哪些特性是共同的？什么能够讨得客户的欢心？使用行业基准，比如测量口碑的净推荐分数和测量可用性的系统可用性量表。

（4）现场调查（Contextual Inquiry）：用户不是总能清楚地说明自己需要什么或想要什么。通过在他们的工作场所或家里观察用户如何解决他们的问题和达到他们的目标，我们能够发现未满足的需求和理解他们执行的任务。

（5）利害关系人访谈（Stakeholder Interviews）：大量的信息已经存在于公司的不同部门。可以使用结构化访谈的方法来询问客服、QA、开发、市场和销售来发现什么需要建立、修正和排除。

（6）质量功能展开（Quality Function Deployment）：将来自内部利害关系人的想法和来自用户和客户的数据整理成矩阵，以理解什么功能可以满足大部分的内部和外部需求。

2.用户想要做什么？

（1）任务分析（Task Analysis）：将用户想要完成的事情分解以理解应用应该如何让任务更有效率和更为有效。

（2）关键任务分析（Top Tasks Analysis）：你的应用不能一直为每个人做所有的事情。大部分人使用应用（软件或网站）只是用来完成一小部分任务。调查你的用户并找出哪些关键任务可以在大部分时间满足用户大部分的需求。同事要保证你的应用能够很好地完成这些任务。

设计和开发

界面看起来怎么样？

（1）线框（Wireframing）：早期可以用纸笔、Visio或PowerPoint将界面的主要元素绘制出来。对理解功能、流程和发现改进的机会，这已经足够了。这可以让你领先利害关系人而得到设计。

（2）原型（Prototyping）：提高设计的保真度，并尽早和经常地进行测试。

测试和评估

1.如何组织？

（1）卡片分类（Card Sorting）：你要如何称呼你的功能、屏幕和抽象概念？你要如何组织它们？不要猜测，让用户来将这些项目归类并给每个类别命名。

（2）Tree Testing：使用仅仅一个抽象分类，让用户尝试着在导航上定位项目来测试导航的线框和原型。

（3）首次点击测试（First Click Testing）：如果用户去到了错误的路径，他们更可能迷失并在任务上失败。理解用户会从哪里开始。

（4）键击级别模型（Keystroke Level Modeling）：在没有测试一个用户的情况下，你也可以对任务完成时长或提出的改进是否增加或降低了完成时长有一些了解。KLM方法用到了一些核心的HCI法则来估计一个技能娴熟的用户要花多长时间来完成任务。

（5）启发式评估（Heuristic Evaluations）：在将问题带给用户前提早发现它们。启发式评估可以发现用户会遇到的大概30%的问题。理想情况下，你有至少两名独立的评估者，他们指导HCI法则和该领域的知识。在浪费有价值用户的时间前修正这些明显的问题。

2.用户会遇到哪些问题？

（1）有主持的个人测试（Moderated In Person Testing）：移动设备测试的理想方法，或者很难远程地提供原型时，可以在实验室、会议室甚至过道测试用户，以了解哪些任务有问题，以及哪些地方有待修正。

（2）有主持的远程测试（Moderated Remote Testing）：使用廉价和普及的服务如GoTo Meeting 或WebEx，你可以招募世界各地的人来参与任务，甚至可以利用摄像头来记录他们的面部表情。不要只是问他们对设计怎么想，让他们参与任务，并调查任务的困难度、收集定量数据。

（3）无主持的远程可用性测试（Unmoderated Remote Usability Testing）：如果你的设计和任务很明确，你可以在网上测试你的原型，用户可以远程参与任务而不必面对面。你甚至可以使用热点来测试图像。使用诸如UserZoom, Usertesting.com和Loop11的服务来实施结构化的任务和询问特定问题，你可以在一天得到10多个到上百个用户的数据结果。按这种方法测试，然后再次测试。

开发和上线

（1）可用性基准研究（Usability Benchmark Study）：可以通过让一批代表性用户参与任务来了解网站或软件的可用性。收集定量数据，使用置信区间来得到可靠的基准。在测试后或研究结束后使用标准化的问卷也是可以的。这些可以在实验室环境下实施或远程实施。

（2）无主持的远程可用性测试（Unmoderated Remote Usability Testing）：你可以使用一个在线网站来让用户参与你在关键任务分析和构型设计阶段确定的任务。你可以记录点击，甚至对整个过程进行录像来观察用户在你不在场的情况下会遇到哪些麻烦。

（3）比较性基准研究（Comparative Benchmark Study）：用户使用你在需求阶段确定的竞争性产品来完成一个任务有多困难？招募用户，使用诸如成功率、时间和任务难度来考察网站的优缺点。有时最好的比较是在不同行业中提供类似服务的一个最佳网站。如果你正在销售你的移动服务，可以考虑比较DirecTV或Zappos结账体验。

（4）A/B测试（A/B Testing）：不要猜，要测试。在你发布产品后设计和改善并没有结束。测试表单、按钮、拷贝、图片和价格。不要害怕测试通配符（wild-card）。

（5）多变量测试（Multivariate Testing）：一次测试一个变量微调网站，但如果你想要测试许多则要花费很长时间，并且你也不知道两个元素如何相互作用。例如，当你将更低的价格和不同的产品包装（proct package）结合时，有可能发生出乎意料的事情。你可以在一个在线网站上进行多变量的测试，或在研发环境下利用态度数据而不是实际购买来模拟这一体验。

（6）调查（Survey）：你的用户会推荐你的网站或产品吗？他们信任它并觉得它有吸引力吗？将你的分数和行业基准比较，并使用标准化的问题。询问用户进一步改进的意见，并开放性评论和定量数据联系起来。