
用户研究需要全面且综合的了解及分析_数据分析师
1、是否对用户有用是一切产品的基础,理智的设计过程是先从了解用户开始的。
可用性是有环境基础的,高跟鞋在舞会的时候可用在打网球的时候不可用,对女人可用对男人不可用;只有深入了解用户和使用环境才能把确定是否有用,并把有用变成易用。
2、了解用户和环境的手段有很多,最常见的是”数据分析”。
在IT行业中早期大家叫它”数据库营销”,沃尔玛有个”啤酒和尿布的故事“是很成功的经典案例,从中体现了专业数据挖掘的巨大商业价值;
3、现在很多的企业都比较重视数据的分析。
据我所知门户网站的每个页面都埋有数据统计的代码;每个页面每个位置的点击率和操作情况都是详细的记录。
比如,一个注册界面:”多少用户进来,注册成功率(转化率)多少”、”用户出错比例多少”、”用户填写详实程度多少”、”多少用户直接离开,多少用户遭遇挫折后离开,在那里受到什么样的挫折离开”等等等等
4、这些海量数据的挖掘和分析,有着很大的价值和指导意义。
但,这种分析和挖掘也有着自身不够完善和不能真正准确的缺陷,因为很多意外的因素很容易会造成数据的变形,而往往数据分析人员不一定都能知晓这些意外因素。
比如,一个本不该放在某个位置的按钮、本不应该那么大的图片,可能会因为位置明显、面积大而造成点击量很高,这时通过数据的结果我们并不能得到正确的结论。
5、真正通过和用户接触沟通然后拿到数据,是海量数据挖掘的一个有效补充。这种做法的手段可以比较多样化:
往往我们也会把一些设计的原型拿去让用户试用,或者给用户类似的同类产品让他们去用,设计师在一边观察用户怎么做,从而得到设计启发和思路。这是一种设计师自己去”看”的方式;
比如,要设计一个开红酒的工具,你可以观察用户现在是如何开红酒的,然后也可以把你设计的工具雏形交给用户去用,看他如何用你设计的工具。
很多传统的研究方式中(市场研究中较多),会请很多用户填写设计好的问卷或者做电话调研、街头访谈、面对面用户访谈和测试等,然后作出数据统计。这是一种让用户”说”的方式;
比如,要设计一个公用电话亭,你可以在大街上采访市民,搜集他们对现有电话亭的抱怨和看法以及他们一般怎么在电话亭打电话..
当然我们还经常去想办法发现用户在怎么想,了解用户脑袋里面的那个MAP。
比如,我们设计一个圆的需要拧开的门把手,我们可以把设计拿给用户看,问他”看到这个圆的把手,你认为应该如何用它开门”;
6、有些时候我们也经常根据用户群的属性特征去做经验式的分析,
比如统计(或总结性模拟)用户的基本属性,分析用户的学习能力和使用习惯等,”学历”"对计算机的数量程度”"年龄”"专业”等等也都是对设计很有用的参考依据。
7、上面所说的这些手段是最常见的一些低成本的做法,当然还有一些靠仪器的做法。
但,目前在国内,我个人认为这些昂贵的仪器对大多数企业都起不到太多的真正作用,或者它们只是一个噱头、业绩…
8、前一段和一位在Yahoo美国的朋友谈到用户研究时,她提到了一些做法也蛮有意思。
比如,在上期帖子回复里有人谈到”走近客服”,他们在巴拿马的一些后期用户研究中会有专门的人去和客服一起工作观察和记录他们的工作,也会亲自尝试接听热线电话;
(往往客服人员提交给数据部门的数据是把他们认为不重要的数据筛选掉以后的,数据部门提交给设计师的数据可能又经过了一次筛选;而他们筛选原则和判断能力可能和设计师有着很大的差别)
再比如,记录某个ID在网站上的全程活动,看这个ID怎么注册的,去了哪里 点了那里过程中都干了什么等等,记录用户的真实交互轨迹,从而调整”用户操作流程”的设计;
(这种数据比海量分析真实,比逐个用户访谈高效且成本低。 但’隐私’问题需要考虑在内..)
还有,让用户通过他们习惯的方式主动描绘出他们对产品所期盼的感觉也值得尝试;比如我以前提到过一次麦当劳主动了解用户的例子。
9、总的说来:光靠对现状海量数据统计不一定能真正呈现真实现状,光靠点对点的访谈也不一定能全面的反应整体概况。
10、设计师想要深入了解用户和需求,首要的前提是:
通过各种方法走近用户,把用户当作老师;
想方设法拿到一线数据,把数据当作可以淘宝的垃圾堆”。
11、数据不是金矿,用户也不全都是正确的。
很多数据和用户反馈是无用的,甚至是会造成设计误导的。
最终,还得需要具备理智的分析和正确的判断能力。 (所以我最崇拜的UED还是那些”数据分析师”)
ps:对于用户研究我只是学习者,请更多的专业人士尽管指证。 :)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27