用户体验研究员

如何成长为一个有很强影响力、深受团队信赖的用研？本文作者将结合自身经验与大家分享，enjoy~一直以来，Airbnb 爱彼迎都将用户的声音和诉求放在首要位置。因此，代表用户声音的用户研究团队在 Airbnb 爱彼迎是不可或缺的。这次，我希望通过 Airbnb 爱彼迎内对用户研究员的职业要求来简单分享一下，作为一名初级研究员，应该具备哪些方面的能力。Airbnb 爱彼迎对用户研究员的能力培养主要集中在5个纬度：技能（Craft）、领导力（Leadership）、人际关系（Relationship）、沟通（Communication）和思维模式（Mindset）。一、技能（Craft）技能方面很多其他答案都讲的很全面。定性和定量是调研方法最主要的两大分类。而每一类里都有很多具体的方法，如定性调研中的深访、座谈会、日记研究（Diary study），定量调研中的在线问卷、街头拦访等等。那么，如何在实际调研中来应用不同的方法呢？在 Airbnb 爱彼迎，用户研究深入到每一个产品环节，不同阶段所需要解决的问题也是不同的。因此我们采用的方法，以及应用场景也会根据解决问题的不同而随时调整（参考图 1）。总体而言，定性类方法会更善于解决「为什么」类问题，而定量类方法则更多用于优先级和重要性的评估。△ 图1对于初级研究员，并不需要每种方法都掌握，这也是不现实的。可以选择最常见的几种方法，如深访、在线问卷开始，在实战中学习。这里有一些小小的建议，在实际调研中，我们不光是熟练方法的技巧，更多的是探索每个方法的优点和局限。「Every method is weak and strong」 ，没有一种方法是完美的。如果过分迷恋其中一种，或是回答了超出这个方法所能覆盖的问题，都可能给团队带来致命的误导。因此需要用研多渠道、多角度的反复验证你的结论，通过获取不同渠道的信息来减少风险。如定性和定量调研的互相佐证，系统内部数据、投诉数据对结果的补充等等。另一方面，我建议用研同学多关注调研发现的落地成果的效果，来回看你的发现是否准确，有哪些局限性，以及为什么会发生这些问题。其实，调研过程中有很多人为因素都可能造成结果的偏差，如样本选取不合理，问卷问题有引导性等等。因此，我们需要通过反复复盘来成长，慢慢修正对结果的把握和判断。长期积累下来，你就会慢慢知道，哪些发现可能只是小众的「奇闻逸事」，哪些则真正代表用户的最普遍需求。以我自己的项目为例，我在爱彼迎负责新用户增长的调研，因此了解新用户如何在第一次到达我们产品的时候更好的被转化始终是我的研究课题。在最开始，我们通过邀请潜在用户在 Lab 里面初次尝试使用我们的产品来发现困扰他们的问题。但调研中以及后续产品落地的验证中，我们发现用户在 Lab 里面使用的场景和他们实际生活中的潜在场景差距太大，而这种场景的差异会很大的影响到用户的决策以及结果的准确性。因此，在后续的调研中，我们就尽量选择更多场景化的方法来执行这个调研，比如 Diary study，或者是用户实际使用产品的过程中加入调研环节来收集信息。其实在 Lab 中还是能完成很多类型的调研，只是这种问题太依赖于场景所以不适合，这种都需要经验的积累和摸索。为了更好的了解到用户在使用 Airbnb 爱彼迎时的体验，我们会经常采用跟访的方式。我们的很多访谈都发生在一个个房源里，都是为了更好地捕捉用户当下最真实的想法和诉求。除了定性和定量方法以外，Airbnb 爱彼迎也会对用研在应用统计学以及 SQL 方面有一定要求。因为这些都是帮助我们更准确、更科学、更全面回答问题的必要技能。二、沟通和人际关系（Communication & Relationships）沟通和关系我希望放在一起来说明。用研是一个非常需要其他团队来配合的岗位。如果没有产品、设计、技术的支持，用研的结果很难得到落地。因此，如何与团队沟通、配合，维持良好的工作关系就显得尤为重要。懂得站在其他团队的角度来想问题可以很好的促进团队之间的合作。比如，如果你的配合对象是产品经理，那在早期，了解他的诉求，他负责的范围以及他所能解决的问题纬度就很重要。有的时候，产品经理没有办法落地研究发现不代表他觉得不重要，可能是超出了他的责任和能力范围。所以长期的保持沟通、获取反馈很有必要。但这里并不是说一味的迎合团队的诉求。用研与团队间的合作方式应该是「research with you, not for you」。我们要做什么和怎么做，这些都需要大家一起讨论来得出，而非一个「承接需求」的合作方式。其次，怎样把调研结果更高效的传达给团队呢？其实这个方法可以是灵活多样的。比如尽量在过程中让团队成员参与，让他们亲耳听到用户的话术比我们的间接转述要有效的多。调研结束后，带领团队一起总结，这个讨论过程也是让团队一起认可调研结果的过程。研究发现的分享也不仅局限于最终的报告或分享（presentation），可以在调研过程中随时分享自己的发现，让团队更及时的获取关键信息。三、领导力（Leadership）其实初级研究员在领导力方面的要求更多是一种自我驱动能力。在早期，初级用研大部分项目都是被「指派的」。在这种情况下，是否能主动提出自己的想法，主动探索对团队更有利的新方向就显得很重要了。比如，可以经常和团队产品经理（PM）主动沟通，了解「近期最困扰他们的问题是什么」或「有没有什么问题，如果一旦解决了，可以很大提升现有业务」这种主动的态度会更好的帮助用研在团队里建立信任。同时，如何「管理」团队的预期也是用研必须具备的一项能力。以我个人为例，我在完成调研计划后，我都会和团队的核心成员明确几个方面： 「这次调研采用的方法是什么以及原因」，「预期得到的结果会是什么样的」以及「可能会有什么样的局限或无法回答的方面」。这里很重要的一点是，当你给出了「方法的局限性」的同时，需要给出推荐的解决方案。举例来说，每当有 PM 找到我，提出了一个「很着急」的诉求时，我都会明确说明在这个时间节点下，我们可能只能通过XX方法了解到XX问题层面，但是你的某些问题是无法得到可靠的验证的，我建议，如果我们之后进行一个为期XX周的调研，可以更准确、全面的回答你的问题。然后根据 PM 的时间性要求，再来判断，是以一个大项目来执行，还是以分阶段的小项目来完成。四、思维模式（Mindset）作为初级研究员，保持一个良好的心态和思维方式对个人成长和未来发展都很有必要。有几点小小的建议：保持谦逊，接受并重视其他人的反馈。让自己时刻有一颗开放的心态，保持自我成长的积极态度。全盘考虑问题，不因为细节而忽略大局。着眼现实，根据实际情况来自我调整，灵活对待问题，不固步自封。保持积极的、解决问题的态度，抱怨解决不了任何问题。以上是一些简单的经验分享。其实，如何成长为一个有很强影响力、深受团队信赖的用研，我也仍在摸索中。期待和大家更多的交流。图片素材作者：Anna Kirsanova作者：Christy Li，爱彼迎用户体验研究员，2017年加入，坐标北京。

2020年，用户体验研究人员该如何理解用户体验研究的现状呢？又该如何把握用户体验的核心要点呢？在过去几年里，UX（用户体验）领域经历了巨大的转变。随着企业目标的改变、技术的改进和设计思维的扩展，用户体验研究方向必须转变，以在下一代的交付体验产生最大的影响。在2020年，用户体验研究人员还需要注意哪些主要的新兴趋势？去年，我写了一篇关于「用户体验研究现状」的文章。且针对驱动数字商业战略的用户体验研究、数据驱动的设计流程和敏捷用户体验研究提供了自己的看法。今年，我决定增加一些新兴的趋势，为去年的主题添加更多内容。以下是2020年UX研究的主题：民主化——以及需求和痛苦之间的鸿沟产品和研究运营——我需要数据和用户NPS（净推荐值）战争——关于研究的悖论CX（客户体验）& UX（用户体验）——是我的工作还是你的工作？数字化战略——从产品到平台一、用户体验研究的民主化我出色的同事 ：Joanne McLernon和Steve Mulder去年在UXPA波士顿大会上做了一个关于「民主化用户体验研究」的精彩演讲。至今，这张图仍在我脑海中浮现，它描绘了痛点和需求间的鸿沟。图片来源: Steve Mulder & Joanne McLernon这个概念拥有的项目远远多于可用的研究资源，是团体组织之间共同面临的挑战。为了继续发展用户体验，公司必须学会有效地学习。现在，我不是说你的CEO需要去运行一个高度复杂、混杂着各类方法的研究，但是设计师、产品经理、甚至一些开发人员可以开始学习如何在资源稀缺时管理低复杂度的研究项目。随着这一趋势的延续，研究团队正在开发工件以更好地帮助我们的大家庭；剧本、最佳实践、案例、模板以及培训只是组织在创造性解决这一挑战的方法、只要确保你的培训工件简单易用。二、产品和研究运营——我需要数据和用户Pendo将产品运营定义为“一种能够优化产品、工程和客户成功之间集合的运营方法”。这个定义使我们远离了运营成本和产品收入的标准概念，并且允许建立一个更全面的、以顾客为中心的心理模型。随着产品行业从“虚荣心”转向“可执行的度量指标”，仅仅说产品A的月经常收入（MRR）或用户增长或损失X%是不够的，虽然知道了这些信息是件好事，但是它没有告诉我们这是为什么或这该做什么。成熟的数据机构能够将多个数据源（财务、用户行为、净推荐值或反馈等）整合起来，从而更好地理解产品变化如何影响业务。尝试将性能指标和感知指标结合能够帮助我们更好的理解体验，并帮助我们优先考虑那些研究能产生更大影响的地方。在设计和研究迭代之后，可以扩展这个方法，让设计或流程中的改变与业务级的KPI相关联。讲述这类业务故事的能力对于UX领导力至关重要，并且要求团队具有一定水平的数据素养。产品运营将能够协助提供有用的数据，但是我们仍然需要研究运营数据帮助我们更快地获得洞见。我将从2019年两个案例来介绍研究运营，在这两个案例中我尝试解决需求大于资源的挑战。第一个例子是在谷歌最近一次演讲的结尾，一位听众提问道：“你是怎样为这项研究招募人员的？” 来自谷歌的研究员答复：”嗯… 我们是谷歌…我们拥有一个专门招募参与者的团队。“第二个例子与微软的研究人员的对话，他解释说他们利用运营团队招募用户，可以在一周以内进行研究项目。听起来研究运营对微软和谷歌很有好处，但为什么它很重要呢？随着敏捷开发的不断发展（无论是好是坏），我们在适当的时间范围内提供可靠的研究变得越来越难。提前进入冲刺周期可能会有所帮助，但实际上，招募顾客是最大的瓶颈（尤其B2B公司）。现在尝试预算、组织、雇佣和维持一个研究运营团队对于大多数公司来说可能不太可行，因此我推荐两件事：（1）利用您的销售和客户团队使用这个方法具有价值的网络效应。对于客户而言，他们有机会解释他们对于产品的需求和期望。对于产品团队而言，他们有机会更快地招募用于研究的用户，因为他们正利用着一个不断增长的名单。为了有效地工作，向客户团队解释招募用户所带来的的价值是非常重要的。（2）当获得产品反馈时（通过产品内部的沟通渠道），只需询问客户他们是否愿意参与未来的研究我在公司里做过几个类似的项目，并且能够建立参与者数据库用于将来的用户体验研究。这大大减少了我们针对这些产品的招募用户时间，反过来又意味着更快的研究和在产品开发中提供更多的见解（并降低了风险）。我们很难说服团队放慢产品开发的速度，让我们有更多的时间进行研究，所以我们需要对我们的解决方案进行创新，来确保我们的产品不是在无方向的情况下进行快速开发的。三、NPS（净推荐值）战争——关于研究的悖论图片来源: feedbacklabs.org在0-10的分数范围内，你有听说过净推荐值（NPS）的概率是多少？很可能是10。这一块内容可以单独做一篇文章，但是我尝试去总结一些关键点。我首先要说的是，NPS在某些情况下效果很好，而在其他情况下效果不佳。在用户体验世界中，我们有一些资深人士对NPS持强烈的观点（而且声音很大），但不幸的是，对于我们这一行业，这些资深人士在表达自己的意见时并未做任何研究来验证他们的观点。这就像是对一个设计方案有自己的想法，然后说”不，我就是对的，就让我们继续这个设计”一样——如果我们要求产品团队使用研究来改善他们的产品决策，为什么不使用研究来更好地理解我们对NPS和指标的看法？好吧，但是幸运的是，像Jeff Sauro这样的人对该主题做了详尽且广泛的研究，他建议作为研究人员应该对NPS是否适用于其所在的组织进行研究。话虽如此，反对用户体验中的度量标准是一个危险的谬论。作为一名用户体验专家，忽视度量指标和数据肯定会将你处于一个不利地位。这样想一下，如果有人问你，“我们根据您提供的研究建议所做出的设计改变，是否真的有效提升了体验？”——这是任何一个研究人员都应当有信心通过合适的度量来回答的问题。我的建议是：熟悉什么是度量、如何度量、以及如何将其转化为业务语言。这不仅增加了用户体验研究行业的可信度，而是帮助我们推动公司数字化战略的门票。四、CX （客户体验）& UX（用户体验）——这是我的工作…还是你的工作？我首先给研究人员的回答是：视情况而定。从最高层级而言，我们都在同一个团队中，努力确保为客户（CX）、用户（UX）、开发人员（DX）、合作伙伴、员工以及与我们产品有关联的任何其他人提供尽可能好的体验。在B2C领域，我们的客户通常也是我们的用户，也许企业已经将客户体验（CX）结构化为购买流程，将用户体验（UX）结构化为产品使用流程。在B2B领域，我们的客户通常不是我们的用户；他们是决策者，但是客户组织中有”使用”产品的团队。这里有一些重要的事情需要记住：客户、用户等永远不应该看到明显的边界问题，体验应该在全流程上是“一致的”及“无缝的”。CX和UX应该共同努力，并在最佳的前进道路达成一致。在我的团队中，我们开始利用内部营销和产品会议来保持一致。建立团队间的良好关系；CX和UX研究人员应该都有很好的定性和定量研究方法，并且应该分享最佳实践结果。归根结底，提供最佳体验的方法是有效地交流和共享理想交付体验的统一愿景。五、数字化战略——产品→平台这是我最喜欢的主题之一：「企业如何根据新技术来调整数字化战略，并坚持改变用户行为的？」这是2019年我最喜欢的一本书中的一句话：“围绕你的客户去定义你的业务，而不是你的产品或竞争对手”。亚马逊就是一个最好的例子。在2008年《连线》杂志的一篇文章中，对贝佐斯决定进军云计算决定的批评是这样的“对杰夫·贝佐斯提问：你是零售商。为什么将盒子里的贵重物品换成便宜的比特币？”他回答是“我们很容易被误解。”截止至2017年，亚马逊云计算服务已经同比增长43%。很长时间以来，亚马逊已经意识到围绕客户需求和生态系统来定义业务，而不是竞争对手。平台最初被认为是将买卖双方联系起来的市场（例如Ebay或Craigslist），但是目前平台策略已经远远超出了典型的买方和卖方市场。谷歌对Nest的投资并不是为了让谷歌进入恒温器市场，而是Nest将要成为智能家居平台这一战略愿景。作为平台战略的一部分，你可以浏览Google商店查看所有已经被重新命名为Nest的产品。这一战略也不局限于B2C领域，越来越多来自其他行业的公司正在利用平台策略作为竞争优势。例如，通用电气（GE）开始收集更多资产数据用于提升效率；这导致内部和外部的应用都是基于他们以云为基础的系统Predix构建的，这允许通用电气不仅仅销售产品还能够销售基于结果的服务。这对用户体验（UX）意味着什么？这意味着我们不仅要更好地理解单一产品的”快乐路径“工作流，还需要更好地理解用户如何参与产品或应用的生态系统并与该生态系统进行互动。我们不仅需要考虑多种交互渠道 （比如移动端和桌面客户端），而且还需要考虑平台中的其他多个应用程序，对其中许多应用程序的补充利用，提高完成任务的效率。总结用户体验研究的现状，以及用户体验的核心要点，无论是在2010年，还是2020年，都是围绕最核心的要素：人（用户/受众群）。第二个问题是，用户体验研究需要在可靠数据的支撑下进行，具备实力的公司，可进行体验团队的招募，以此确保客观性地理解用户对产品使用体验问题；如果条件不充足的话，可以采用其他调研方式，如小组访谈、田野调研等。最后需要考虑的，还是用户与产品的联系问题，包括需求联系和情感联系，需求是痛点，情感是亮点。作者：Mitch Collum翻译：Jaylon原文：https://uxdesign.cc/the-state-of-ux-research-in-2020-e41362b7b54a#专栏作家#本文翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协议

导读：一个产品被创造出来，是用来服务用户的，自然用户体验就非常重要。有人说，产品设计是内核，体验设计是血肉，后者是影响用户体验的直接因素。本文将从三个方面，分析如何优化体验设计，从而提高用户体验，希望对你有帮助。最近被一个问题给问倒：用户体验是什么？仔细回想，无论是从前在用户研究岗位实习，或者是在学校里学习围绕用户的设计，我所学习和实践的都是用户体验研究方法，却很少讨论到用户体验本身是什么。一个最常被引用的注解来自唐·诺曼（Don Norman），他在90年代发明了“用户体验”一词：“用户体验包括终端用户与公司、服务及其产品互动的方方面面。”其他定义也大致与此雷同。但这样的定义更像是同义反复，用户体验就是关于用户的体验，那么到底什么是关于用户的体验？一个原因可能是，给一个不断实践和发展的事物圈定范围，这并非明智之举。从最早的人机交互，到现在的服务设计，新兴的AR/VR设计，甚至是未来的脑机接口设计，用户体验是一个不断发展的概念。另一个原因则在于，用户体验具有太多可以去理解的角度。用户体验可以是设计产品之前的用户研究，可以是对成品的衡量评价，可以就其自身成为一个产品，甚至可以说成是一种新兴的经济形态（体验经济）。在不同的行业领域，不同的项目背景目的下，用户体验一词都具有不同的理解维度。因此，与其纠结用户体验是什么，不如直接用方法实践自己所理解、所需要的用户体验。这后一个原因想想是很有意思的。首先，它提供了一个对“用户体验是什么”的回答思路，即从方法倒推回特征。其次，它也强调了“用户体验”总是在特定语境（context）中被使用。如今在各类公众号或者网络平台涌现出了大量散装用户体验相关文章，它们常常引用经典方法论，有精致的理论模型，细致的操作说明和案例。这样的散装理论单看上去没问题，但使用起来却很难得心应手，容易流于套路。在这个意义上，从方法（怎么做）尝试倒推回“用户体验是什么”或许不能给出一个全览式的定义，却可以衔接起理解方法前最重要的一环——“为什么”。这一视角启发了我重新梳理自己所知的用户体验研究方法，也就是你所看到的这篇文章。一、用户体验研究的是人的心智，不是机器的输入/输出尽管用户体验这一名称中已经有了“用户”，但并不是说描述语句中包含用户就是对用户的研究。把用户体验思维和工程思维做一个对比：工程思维是以产品为中心的，关注产品本身的输入和输出，而用户体验思维则关注用户对产品输入输入的理解。拿一个比较小的例子来说，“用户需要知道某个地点的天气”，这看上去是一个关于用户的需求，在INPUT层面可能会被转换成需要一个关于“居住地”的输入框供用户输入城市名，而OUTPUT则是现实这个城市的天气。但即便这是一个“用户需求”，我们对于“用户”还是一无所知：用户在什么场景想要知道？用户为什么想要知道？用户会怎样理解输入框提示里的“居住地”？如果系统找不到这个城市，用户会作何反应？用户在天气的呈现结果里最关心什么？用户能轻松地找到他们最关心的信息吗？对用户（人）的强调是用户体验研究区别于市场调研或是技术执行的关键。这带来了用户体验领域最重要的概念之一，心智模型（mental model）。心智模型不是关于需求的结论，而是指人认识世界的定式思维。（来自MBA智库“心智模型”词条）一个出生在10年后的小孩会用手指拖拽液晶电视屏幕，因为在TA脑海里只要是屏幕，就应该是触摸屏，这就来自于TA的心智模型。每个人都有心智模型，这些心智模型构成了人们对这个世界的理解和预测，如果一件事物不符合人们脑海里的模型，人们就很难找到合适的方式去对待它。这某种程度上也解释了设计中流行的“don’t make me think”, “less is more”，“最好的设计就是没有设计”等等语录。如果作为产品的设计者（产品经理，设计师，程序员，工程师，等等），不理解用户的心智模型，那就容易做出饱含自己思维偏见的产品。在某些情况下，这可以激发用户更新他们的心智；但大部分情况下，未经审视地逆向用户心智做设计不是一个好主意。如果把单个用户的心智概念再放大，可以说，某类人或者某个时代也有他们的心智。在设计里有一个MAYA原则，most advanced yet acceptable（在被接受的范围内尽可能地前卫），这就是促使设计寻求前卫创新和目标用户/时代心智之间的平衡。值得注意的是，这并不是遏制创新，因为心智不等于需求，一个超越用户需求的创新甚至有可能更为满足用户的心智。更多关于mental model的解释可以参见Don Norman的论文Some observations on mental models(1983)，还可以参见他写作的《设计心理学》系列。行为经济学也有大量描述人们心智模型的理论，推荐阅读卡尼曼的《思考，快与慢》。二、用户体验是有痕迹、可测量的体验是用户主观的心理感受，但感受会留下痕迹，研究人员可以通过客观证据或者实验来进行描述和测量。因此，用户体验并不是对人性的凭空想象，而是基于客观证据而进行的推理活动。前段时间有赞 CEO 白鸦的内部邮件被设计师群体热切讨论，大意是其公司体验设计部的图标设计缺失规范和审美，整个部门被改名为“审美缺失部”。但在我看来，把体验和审美挂钩是个很tricky的事情，或者我应该更直接地说：体验不等于审美，审美也不等于体验。Norman在《情感化设计》里点出美和好用之间有共通，但那是因为社会偏好把好用变成一种审美倾向。我们可以轻松地找出好用但不好看（比如craigslist）、好看但不好用（比如itunes）的设计。好看的东西好用是因为它符合了好用的标准，而不是因为它好看。（craigslist主页）Nielson Norman Group有一篇文章（发布于其官网）叫做 When to Use Which User-Experience Research Methods (Christian Rohrer, 2014)，在网络上你也可以找到中文翻译版。我们可以看到，用户体验研究不是一个模糊而抽象的感受，而是能够被分类、定义、具有特定方法和客观产出的领域。在实际操作中，用户体验研究员的许多工作都在于怎样把模糊的体验变得可以被记录、衡量、使用（有没有想到韦伯说的可计算性）。定性分析常常求助于人类学的方法，通过“民族志”的种种手段（比如diary/camera studies）来记录和分析用户的行为；定量分析则常常和数据分析结合，比如互联网行业最常使用的A/B testing。我自己在用户体验研究中常常使用的一个结构是observation（观察到的事物）- quote（来自用户的原话）- explaination/ scenario（对这个行动/话语的解释）- insights（基于客观事实、来自研究者主观的洞察）。一个好的用户体验研究的每一个结论之前，都应当尽量提供这个结论的出处。尽管人们常常认为最后得出的那个insights是最重要的，但让用户体验研究能成为一个专门学科的，是所有insights都来自于可以被讨论甚至是证伪的事实，不论这个事实是数据还是照片。三、用户体验与“系统”密不可分Web design领域的经典之作《用户体验要素（the elements of design）》就站在系统的角度理解用户体验设计。在作者Jesse James Garrett看来，用户体验要素包括战略层、范围层、结构层、框架层和表现层，战略层确定业务必要性和用户需求，范围层确定功能和优先级，结构层确定各种功能在逻辑上的联系，框架层确定页面的视觉层次，最后才是表现层的具体视觉实现。（书中的elements of design） 从系统视角理解用户体验并不仅仅适用于web design。拿服务设计中常常使用到的服务蓝图（blueprint）来举例，其横向代表时间/流程的进展，而纵向则是各级系统如何反应。把用户得到的体验理解成观看一场表演（customer journey），服务蓝图可以帮助理解舞台上表演了什么（frontstage），幕布后发生了什么（backstage），剧团的其他组织（support process）是怎样协助这场表演的。用户体验涉及到的是服务系统的各个层级，不仅包括舞台上被看到的表演，更包括不能被观众看到的其他支持。比如在信息流产品中，算法在用户体验起到的作用可能比视觉设计要大；小米的产品体验里，用户体验也和供应链的能力密不可分。（来自Nielson Norman Group的用户体验蓝图）此外，用户体验这一研究方法也常常是为了更大的系统而服务。因此，在用户体验研究/设计的领域，有许多方法不是为了用研团队内部使用，而是为了向团队其他成员“讲故事”而存在。当团队的其他成员无法参与前期调研，故事是最能快速对齐团队设计目标、让团队牢记用户的手段。这中间的典型方法比如persona（人物画像），它用一个虚拟角色来总结之前用户研究的发现。这个工具并不导向任何具体的用户需求，但一个好的人物画像可以让团队代入用户角色，从用户动机的角度预测用户对某个设计的可能态度和行为。如果是在一个小的团队，用户调研和设计执行都是同一群人甚至同一个人做，用户画像的作用则显得比较小了。User Journey（用户体验地图）也是很典型的讲故事方法。衡量此类方法是否使用得当就和评价一本小说是否写的够让人共鸣差不多。结语洋洋洒洒大几千字，也还是未写尽用户体验到底是什么。这篇文章来自于之前想回应白鸦那封邮件的草稿，但写着写着就越写越大、越写越长了=.= 也正如我文章开头所说的，用户体验是个不断发展的领域，我自己也还在不断的学习，文章难免挂一漏万，也欢迎大家留言交流~本文由 @Evey X 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

编辑导语：在产品设计的整体过程中，必须将用户体验融入其中，这样才能做出满意的作品，同时提升用户的体验感。那么，什么是用户体验？用户体验工作内容的整体流程是怎样的？它为何如此重要呢？接下来，让我们看看本文作者的分析。一、UI、UE、UX、ID、IXD、UED之间的区别从事设计行业，或者与设计行业有合作交集的人群，经常会出现概念混淆。所以，首先让我们来正确理解UI、UE、UX、ID、IXD、UED之间的区别。1. UI：User Interface 用户界面泛指用户软件的操作界面，UI设计主要指界面的样式，美观程度。而使用上，对软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计则是同样重要的另一个门道。好的UI不仅是让软件变得有个性有品味，还要让软件的操作变得舒适、简单、自由，充分体现软件的定位和特点。主要是负责产品或是网站的图形图标色彩搭配，总之是负责网站看起来是一个什么风格什么气质。如下图所示：2. UE or UX： User Experience 用户体验人与系统交互时的感觉就是用户体验，用户体验指用户在使用产品过程中的个人主观感受。关注用户使用前、使用过程中、使用后的整体感受，包括行为、情感、成就等各个方面。用户体验是整体感受，所以不仅仅来自于用户界面，那只是其中的一部分。UX设计师研究和评估一个系统的用户体验，关注与该系统的易用性，价值体现，实用性，高效性等。如下图所示：3. ID：Instrial Design工业设计指以工学、美学、经济学为基础对工业产品进行设计。工业设计分为产品设计、环境设计、传播设计、设计管理4类；包括造型设计、机械设计、电路设计、服装设计、环境规划、室内设计、建筑设计、UI设计、平面设计、包装设计、广告设计、动画设计、展示设计、网站设计等。工业设计又称工业产品设计学，工业设计涉及到心理学、社会学、美学、人机工程学、机械构造、摄影、色彩学等。工业发展和劳动分工所带来的工业设计，与其它艺术、生产活动、工艺制作等都有明显不同，它是各种学科、技术和审美观念的交叉产物。4. IXD：Interaction design 交互设计交互指任何机器互动的过程，交互设计通过了解人的心理、目标和期望，使用有效的交互方式来让整个过程可用、易用。交互设计的主要对象是人机界面（UI），但不仅限于图形界面（GUI）。为了达到目标，交互设计师需要关注心理、文化、人体工程等许多方面的内容。5. UED/UXD： User Experience Design 用户体验设计是以用户为中心的一种设计手段，以用户需求为目标而进行的设计。设计过程注重以用户为中心，用户体验的概念从开发的最早期就开始进入整个流程，并贯穿始终。其目的就是保证：对用户体验有正确的预估；认识用户的真实期望和目的；在功能核心还能够以低廉成本加以修改的时候对设计进行修正；保证功能核心同人机界面之间的协调工作，减少BUG。用户体验是个人主观感受，但是共性的体验是可以经由良好的设计提升的，用户体验设计旨在提升用户使用产品的体验。互联网企业中，一般将视觉界面设计，交互设计和前端设计都归为用户体验设计。但实际上用户体验设计贯穿于整个产品设计流程，是必然涉及到的，只是重视与否。一名优秀的用户体验设计师，实际上需要对界面、交互和实现技术都有深入的理解。二、什么是UX1. 一个关于UX的经典比喻有一个很形象的比喻，就是盖房子。盖一栋小木屋的整个过程，需要多种角色的配合才能完成：首先，需要有一个人提出需求，Ta需要一栋什么样的房子，需要房子能提供哪些细节；然后，由一名设计师，规划房子的整体使用情况，包括房间的布局等等；其次，由另一名设计师，提供房子的整体外观设计；再次，由一名工程师给出房子的整体架构、材料等等建议，以及规划盖房子的流程；最后，工人施工，前者依次验收。这样的一个过程，在现实生活中，可能这样一栋小木屋都是一个人完成的。但是如果把这栋房子，看成一款互联网产品的话，那么就能够找到对应的角色了：提出需求的人，在一个流程中，往往是产品经理，而他则是从多个层面获取到的相关需求；规划房子整体使用情况和布局的那个人，我们一般都叫做交互设计时；决定房子的外观，给房子刷什么漆的那个人，我们一般叫做视觉设计师；而建立房子的工程师和工人，一般都是我们整体产品团队中的研发工程师。那么，UX设计师在哪里呢？其实，在这个盖房子的例子中，UX设计一直贯穿着整个流程。比如：我们建立这个房子的目标，是要秉承着冬暖夏凉、通风好、采光棒、房间布局合理、住起来舒服又放松、睡一晚就能够充分放松身心。那么，所有参与盖房子的人，都要秉承着这样的思想，时刻考虑着用户体验（UX）。2. 什么是UXUX，在百度百科中的解释如下：1）广义的角度从广义的角度来看，用户体验的工作内容涉及到的是一款产品的整个使用周期，我们可以定义为，这款产品从用户开始使用到使用完毕的感受体会。这种产品，并不是单纯指软件类产品，还包括硬件类的产品。对于软件产品，结合用户的使用任务，是一个有开头有结尾的故事：用户具有一个明确的目标，打开软件，然后结合对应的操作，最终达成目标。而对于硬件产品来说，往往从开箱 ，一直到使用以及使用完毕，整体的过程都可以使用「用户体验」来解释和设计。对于产品设计的整体过程，用户体验应该是融入其中的，因此就需要产品设计的每个阶段，产品经理、设计师、产品研发人员、产品生产人员、产品测试人员以及质检人员都要带有用户体验的概念来完成工作内容。2）狭义的角度一般我们从狭义的角度来解释用户体验设计师的工作内容，以及谈论这个角色，更多的是在软件及互联网行业中。完成用户体验工作的人，基本上都是用户研究员、用户体验设计师、交互设计师和视觉设计师。三、UX的整体流程用户体验的工作内容，包括的整体流程会有以下的几个方面：1. 需求挖掘通过研究用户和数据分析、挖掘用户需求、收集用户反馈，然后定义产品的初始形态或者产品的迭代。在这个过程中，用户研究员、用户体验设计师和产品经理需要协同工作，共同努力，通过反复讨论以及考察验证，才能找到最接近真实情况的需求。此时的产品状态，往往是从0到1，或者是处于快速迭代的阶段。2. 产品设计产品设计，貌似是产品经理的主要工作内容。实际上，用户体验设计师同样也要参与进去，把用户体验的概念融入到产品设计中。产品经理往往要结合多个角度去考虑具体的设计，包括产品的实现架构、用户需求、市场目标等。此时就需要用户体验设计师把用户需求进行拆解，然后融入到产品经理的整体设计中。在这个阶段，产品经理和用户体验设计师之间的沟通会非常多，并且基本处于一种假设阶段，后面在产出原型以后，可以再进行验证。3. 界面/原型设计产品的用户界面/原型设计，是用户体验设计师充分把自己的专业落实的阵地，从交互设计到视觉设计，基本上每个细节都要以用户体验为目标，指导设计的执行。交互设计和视觉设计的范畴，实际上就包含在用户体验的概念中。这个阶段，需要用户研究员、交互设计师、视觉设计师把一款互联网产品从一份文档或功能列表，转化为交互流程图、界面交互原型、带有视觉效果和动效的高保真原型。4. 原型验证针对原型验证的方法，有很多。我们日常接触比较多的，基本上是可用性测试或A/B测试这样的方法论。在行业中，众多的用户体验设计师，通过可用性测试来收集用户的反馈，在建立一定的用户体验标准（依据不同的产品使用情况，用户体验的指标也不一样），来考察所设计的原型——是否能够满足用户真实的需求、实现用户的目标以及完成任务。可用性测试可能有些大费周章，因为要邀请用户在模拟的环境中使用；而互联网产品的原型验证，可以考虑MVP或通过一部分用户的甄别，让他们参与使用测试，收集实际使用的数据情况，然后分析之前的设计能否达成目标。无论是传统的方式、还是更灵活的方法，对于用户的甄别，都是非常重要的环节，这部分内容也是用户体验设计师需要参与以及主导完成的主要内容。5. 数据收集和分析在这个阶段，用户体验设计师要配合运营的同事，做好数据收集和分析的工作，尤其是针对产品界面的操作等，关键界面或元素，一定要做好数据埋点。通过数据分析，能够反映出主流用户群体的产品使用情况，对于接下来的产品改版和迭代都会有所帮助。6. 整体的流程这张图可以充分反馈出用户体验设计师的整体工作流程，在实际工作中会有一些变化，针对工作的环节和输出的阶段会有所不同。另外近些年衍生出的「服务设计」的概念，同样可以归纳入用户体验的一部分。毕竟在用户体验行业产生之初，实际上随处可见的是「服务设计」的影子。四、总结要学习一个领域的知识，先要对该领域的概念有明确的认识。要时刻谨记：UX（用户体验），并不是具体的一个职位或者工作技能，而是一种思路或者一个流程，UED/UXD（用户体验设计师）才是与UX对应的一个职位。在产品设计的整体过程，用户体验应该是融入其中的。在产品设计的每个阶段，产品经理、设计师、产品研发人员、产品生产人员、产品测试人员以及质检人员都要将用户体验的概念和思维贯穿到整个产品设计中。本文由 @Henry-Lee 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自 Pexels，基于CC0协议

编辑导语：当你觉得你在用户研究这个专业已经做到了很好，需要一些突破和进步，在你有一定的专业程度和积累了一下项目实践后，可以尝试融合其他学科的知识到本专业里；本文作者详细介绍了用户研究有没有必要做扩展这个问题。大约在2年前，我隐约感觉到自身在用研的天花板已经快到了；当具备了一定程度的研究功底（对于实用主义者来说够用就好），也积累了很多跨行业（社交、支付、手游、互金、物流、电商）的重要项目实践后，我开始思考还能怎么提升自己以及团队。当然，我指的是专业路线上的提升，这里不涉及到管理路线；关于研究类岗位人才的管理路线发展，有机会再和大家分享。在个人的专业上，我一直保持的一种提升方式是：多尝试融合其他学科到我的本专业中，比如将人类学、行为经济学、社会学等基础学科的方法与实验心理学、统计学结合，应用在项目实战中。这篇文章主要回顾的是团队专业性的提升，我在思考时主要有两个不同视角：首先根据用研所做的事情、以及思维层面，将用研人才划分为三个层级，去看我以及团队目前在哪层级，接下去需要到哪层级；然后结合岗位的演变规律来推断岗位的进化方向，赶在行业重大信号发出之前，先行一步做好准备、积攒经验。一、关于用研人才层级的思考如下图所示：第三层级是运行层：比如通过可用性测试、版本的满意度调研、竞对分析等常用的工具方法，帮助产品部门、设计部门通过定位到操作层面的问题，来去优化现有的产品，使之符合好的用户体验标准（好用、易用、情感）。第二层级是战术层：比如通过用户洞察的方法，去做产品的创新研究，从而找到既能满足用户多样化需求，又能为公司实现更多商业价值的机会点。第一层级是战略层：比如通过识别公司现有业务的核心问题，进行研究与分析，找到业务的解决方案或开发新的业务。而商业分析（Business Analysis，也可以叫业务分析）源自于管理咨询（ManagementConsulting）行业，主要的工作就是：就业务发展中的核心问题进行判别、研究、分析和解决。所以从用研人才层级的视角来看，如果要做到第一层级，必然需要学习BA是如何做的。二、关于用研岗位发展大家可能都知道，很多偏向于专业型的岗位都在不断演变和进化。比如我们去看设计领域，从美术工程师——UI设计师——交互设计师——体验设计师——产品设计师；演变的方向很容易分析出来：全面综合化、不断接近上游岗位直至可以整合归一。那么目前我们称之为用户研究/用户体验的这个岗位，它是从什么岗位进化而来，又会进化成什么岗位或者说是将来的职能范围会扩展到哪里去呢？在当时，我对用户研究的发展脉络，做了如下图所示的梳理：关于起源，从国内互联网公司开始崛起后，以阿里腾讯为首，开始学习国外可用性工程。所以圈内的多数同行都认同用户研究岗是从可用性测试工程师发展来的，并且加入了多元化的研究视角。1. 可用性工程定义以美国认知心理学家诺曼和尼尔森为代表，是一门在产品开发过程中，通过结构化的方法提高交互产品的可用性的学科，建立于认知心理学、实验心理学、人类学和软件工程学等基础学科的基础上。包括一整套工程过程、方法、工具和国际标准，它应用于产品生命周期的各个阶段，核心是以用户为中心的设计方法论（user-centered design – UCD）；强调以用户为中心来进行开发，能有效评估和提高产品可用性质量，弥补了常规开发方法无法保证可用性质量的不足；九十年代以来开始在美、欧、日、印等国IT工业界普遍应用。但其实早在国内开始引进、培养可用性测试工程师之前，传统领域就有市场研究这类岗位了，现在其实很多用户研究的同学都仍然在使用传统的市场研究方法与概念。2. 市场研究定义ICC/ESOMAR（国际商会/全球市场研究者协会）、中国市场研究协会（China MarketingResearch Association）将市场研究定义为：“是指为实现市场信息目的而进行研究的过程，包括将相应问题所需的信息具体化、设计信息收集的方法、管理并实施数据收集过程、分析研究结果、得出结论并确定其含义等。所以我认为，可用性工程与市场研究，都可以作为用户研究的前世。只不过这两位前世并没有消失，目前还活跃在很多公司中，并且也是很重要的角色。毕竟很多行业的人才技能更新速度相比于互联网公司，还是会慢很多年。谁让互联网的人才更迭速度和互联网产品的迭代与消亡速度成正比呢。所以这也是为什么，我们这些互联网行业的IT民工，所承受的学习压力和成长焦虑，是其他行业从业者很难理解的。前世说完，接下来是今生。3. 用户研究定义用户研究是以用户为中心的设计流程中的第一步。他是一种理解用户，将他们的目标、需求与企业的商业宗旨相匹配的理想方法。用户研究的首要目的是帮助企业定义产品的目标用户群、明确、细化产品概念；并通过对用户的任务操作特性、知觉特征、认知心理特征的研究；使用户的实际需求成为产品设计的导向，使产品更符合用户的习惯、经验和期待。那为什么我会坚持认为，用户研究需要向商业分析演变，或者职能范围会扩展到商业分析呢？4. Business Analysis 定义翻译：商业分析（Business Analysis，也可以叫业务分析）通过定义业务问题（需求）和推荐解决方案来交付价值给利益相关者，从而引导企业变革。因为如果要不断强化用户研究的价值，就要关注三件事：你做的事情对公司当前来说是否很重要：当公司业务遇到很大瓶颈时你是否仍然在关注APP的细节优化？你做的事情是否有可持续的价值：你是否会考虑到这件事情对公司长期发展来说能产生可持续的影响吗？你做的事情是否能解决复杂的问题：你是否一直在重复做着三下五除二就能搞定的简单问题？商业分析的工作就需要具备这三个关键点：2018年6月，经过上述两个层面的思考后——用研人才层级、用研岗位发展，我用了4个月时间，快速但还算系统地学习了商业分析的工作视角、胜任能力、岗位技术、知识领域。2018年10月，正巧公司决定把我们用研团队与大数据中心合并，我果断向公司提出申请，把团队名称“用户研究”改为“商业分析”，“大数据中心”也随之改为“大数据策略中心”——时机刚刚好。但当HR问我，大家的title是否也从“用户研究员”改为“商业分析师”时，我认为还没有到时候；因为我不想在只有我自己，但团队还没做好转型的准备时，因为岗位名称提前变化，使大家感受到的是“被迫成长”的压力。不过后面又接着发生了一系列的组织调整变化，说来就话太长了。所以从2018年10月开始，我们团队算正式把用户研究的职能扩展到了商业分析，后面经过一系列的策略性调整后，正式成立为战略部。由于篇幅关系，下次再和大家分享，到底什么是商业分析，以及用研或者数据的同学转型商业分析，需要如何规划能力体系的学习。为什么还要介绍什么是商业分析？因为我发现虽然很多人都知道商业分析，但是不同行业、不同岗位所理解的商业分析，是不一样的。有人用业务视角来看认为是业务架构分析，有人用敏捷视角来看认为是项目流程管理，有人用BI视角来看会认为是数据分析商业化，还有人用IT视角来看觉得是需求工程。本文由 @媛媛大王 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

当今，用户体验的重要性不言而喻。但是回到25年前，大家对它的看法是怎样的呢？文章通过回顾网页易用性专家、可用性测试鼻祖雅各布·尼尔森的一系列文章，梳理了用户体验的发展与进化，与大家分享。从1995年到2001年，雅各布·尼尔森（Jakob Nielseny）撰写了250篇文章，这些早期的可用性方面的见解很多仍然是正确的，但也包含一些没有发生的对未来的预测。雅各布·尼尔森(Jakob Nielsen)从1995年5月开始编写有关用户体验的Alertbox专栏。现在，在25年后的今天，专栏内已经发布了1,330 UX文章（这些文章都是免费的），并且可以在全世界的各个UX社区中看到。专栏发布的文章平均下来为每周一篇，但其实际的发布频率是从开始时的每月一篇增加到近年来的每周两篇。我们值得认真回顾一下早期的文章，以了解它们对UX、计算机和互联网领域的发展起到了什么作用。（早期的文章主要集中在Web可用性上，而后来的文章则广泛涉及UX领域。）10大成功见解以下是取得的10项最惊人的成功——雅各布·尼尔森在1995年至2001年的观点在2020年仍然完全正确。1. 《对速度的需求》– 1997响应时间对于Web端的可用性至关重要，并且加载时间短的网站具有很高的转化率。不幸的是，当在2020年重新审视页面的速度问题时，我们发现网站响应时间对于台式机用户（在6秒时）仍然很糟糕，对于移动端用户（在20秒时）更是难以接受的。因为对于响应时间来说，建议与以前一样：1秒是从可用性的角度来看是最好的，10秒是最长的可接受等待的时间。2. 《Web端用户如何阅读》– 1997尽管大规模的技术变革已经改变了某些行为，但自1997年以来，即使在20多年之后，我们得到的数据依然是：人们很少在网上阅读 — 大部分依然是浏览而不是阅读。这是在线信息搜索行为的一个基本事实，该行为已经23年没有改变，并且对我们创建数字内容的方式产生了重大影响。3.《搜索，你就能找到》– 1997正如当时（在Google成立前一年）所说的那样，“搜索是许多用户访问Web的主要界面。搜索应该是全局的（不限于子站点），并且可以在每个页面上使用；布尔运算要谨慎使用，因为用户通常错误地使用它们。” 这些理论到现在仍然正确。4.《为什么广告在Web不起作用》– 1997在过去的几十年，包括我们最近的眼动研究中，“横幅盲症”已经得到了一次又一次的证实。更有甚者，如果有用的页面元素看起来像广告，则会被选择性忽略。5.《尼尔森的网络带宽定律》– 1998带宽以每年50％的速度增长（1998年）。尼尔森最初的分析是基于从声学调制解调器到ISDN的15年带宽数据，但该模型也适用于未来22年（从1998年到2020年）的数据。此外，以摩尔定律为特征的带宽呈指数增长，但落后于计算机能力 — 这一结论仍然有效。6. 《Web端用户的日益保守》– 1998用户越来越不愿意接受Web设计方面的创新。用户希望它简单明了，是他们熟悉的使用习惯，而不关心什么新的技术创新。7. 《反对WAP》– 2000在1999年，尼尔森就说WAP代表的是错误的处理手持端的方式，第二年，研究团队也从早起WAP手机的可用性研究中得到了证实。但是，当时所有大型手机公司都是WAP的巨大推动者，并强烈批判了我们的研究。但是我们是正确的：WAP并未起飞。此外，在2001年，当我质疑“手机：欧洲的下一个Minitel？”时，尼尔森的观点也是正确的，并拒绝了当时盛行的说法，即当时欧洲由于其手机主导地位而将引领移动互联网。相反，尼尔森以自己1997年的观点指出“语音只是另一种数据类型”。尼尔森在2001年对日本日本移动产品的分戏种，对移动摄影寄予厚望，对像素密度比美国和欧洲移动设备的低质量屏幕更好的日本高质量屏幕给予了肯定。8. 《对体面的移动端用户体验的新预设》– 2000移动设备应将其整个表面区域专用于屏幕（而不是键盘）。7年后的2007年，iPhone终于实现了这一设计建议。但是，这篇文章的太过乐观了：是的，我们终于有了更为体面的易懂UX，但是这并没有像尼尔森在2000年所预期的那样快。9. 《Flash：99%是不好的》– 2000Flash软件本身早已不在大多数网站上使用，因此从这个意义上讲，尼尔森的观点被证明是正确的。但从更根本的角度来看，这篇文章仍然有意义，因为大多数网站动画在可用性方面仍然不够好。动画应该被广泛的应用，以获得更好的用户体验。10. 《避免使用PDF作为在线阅读方式》– 2001正如尼尔森在2003年的后续文章中所说的那样，对于在线阅读来说，尽管近年来PDF的技术问题有所减少，但我们的最新研究得出的基本上是和之前相同的结论。PDF仅适用于一件事：打印文档。纸张在许多方面都优于屏幕，并且用户通常更喜欢打印太长而无法轻松在线阅读的文档。在2000年，尼尔森发表了文章《为什么只需要测试5个用户》。但是，尼尔森没有将这篇文章包含在上述1995-2001年的十大见解中，因为它是基于在1989-1993年间关于“简化可用性测试”更早的研究得出的。尽管如此，小范围用户测试的观点仍然被证明是正确的，并且使用定性可用性测试的研究员都发现了同样的事情：第一批用户之后，您对设计的了解并没有想象的那么多。最好进行迭代设计，以改善用户界面，然后与新的少量用户再次对其进行测试。7大失败见解以下是尼尔森在1995年至2001年期间犯下的7个最令人震惊的失败：1. 《文件系统之死》 — 1996文件系统并未消失，文件和目录仍然是组织信息的主要方式。有一点仍然是一如既往的：用户不善于生成良好的文件名，难以识别名称并在以后记住其含义。本地搜索已成为解决此命名问题的主要方法。某些信息空间使用不同的组织方案 — 尤其是，相册和多媒体按时间排序。个人信息管理中更深层次的问题仍未解决。2. 《1997年的网络趋势》 — 1997语义数据编码未发生！网站数据一如既往的愚蠢和结构化。取而代之的是，现在有一种趋势，即使用AI来解释网站上的自然语言信息并将其汇总到外部的“抓取”服务中 — 有时会出错，而有时会产生有用的内容。不幸的是，期望单个用户或甚至是专业的业务运营人员花费前期时间来构造数据以促进以后的重用是不现实的。人们总是专注于即时用例，而忽略了未来。（尼尔森1997年的第二个预测确实发生了，“把网络当作一种商业工具认真对待。”有趣的是，在早期，网络是如此的不专业，以至于指出必须改变的东西在当时是一种挑衅性的预测。）3. 《网络忠诚度》 — 1997尼尔森指出，忠诚用户的培养是网站提高业务价值的重要方式之一。但是，很少有网站像尼尔森预测的那样网站具有支持会员的功能。4. 《网站的收益增加了吗》 — 1997尼尔森预言最大的网站将是价值庞大的（确实发生了），但是较小的网站的累积价值仍然会更大。尽管某些小型网站肯定具有不成比例的商业价值，但不幸的是，事实证明，网络集群会掠夺比创建小型网站所应得的更多价值。5. 《信誉经理》 — 1998尼尔森希望网络在很大程度上取决于过去各种站点和服务为用户提供的服务的自动评价。搜索引擎会根据信誉排名的形式对结果进行排序，但这并不是真实的用户得分。信誉管理的主要来源目前在市场平台上，例如eBay和亚马逊的第三方卖家，这些平台通过用户反馈进行排名，只有勇敢（或鲁莽）的人敢与信誉低的人下订单。6. 《网站付费的想法》 — 1998尼尔森期望网络能够发展成为一种用户付费的模式，但主要是按使用而不是订阅。与我们今天主要由广告主导的低质量服务相比，网站付费将支持更广泛，更多样化的高质量内容服务。7. 《通知营销》 — 2000用户应该能够告诉公司他们感兴趣的东西，然后公司将向他们出售这些产品（如果有）。20年后，此功能几乎不存在。通常，当前的系统对面向未来的交互提供的支持很差，用户表示对以后发生的事件感兴趣。通知营销的主要示例是，许多电子商务站点的确允许用户在库存不足的商品可用时要求通知。这个想法还有很多事情可以做。对于这些失败，我们并不应该感到特别羞愧。没有人是完美的，尤其是20年后。尼尔森一直希望在自己的文章中尽量做到精打细算，与那些无法站得住脚的垃圾内容相比，他认为这对读者来说既有趣又有用。一半成功，一半失败传统媒体的终结（报纸、杂志、书籍、电视） — 1998尼尔森预测传统媒体在1998年写这篇文章的10年内或在2008年会死掉。这显然没有发生。另一方面，截至目前为止，大多数传统媒体形式正在消亡，所以尼尔森仍然坚持这基本上是正确的。保守指向成功，乐观指向失败回顾10次成功，7次失败和一个二分之一的预测，尼尔森在保守时基本是正确的：当我依靠用户抵制高端技术并偏爱简单时。令人惊讶的是，这些持久见解中有很多是基于少量定性用户研究的基础。也即是说，如果您真正深入了解它们，则不需要太多的用户。相反，当尼尔森乐观并期望发生重大变化时，一般会指向失败。复杂的系统（例如Internet和业务生态系统）难以移动，并且常常无法抵制似乎有价值但却难以实现的改进。尼尔森最积极的预测是“ 将来，我们将全部成为哈利·波特”，这个预测是从2002年开始的，因此不在本次分析范围之内。现在还说这是否会发生还为时过早。但是在这种情况下，我们仍然需要保持乐观的态度，与“十年后”相比，谈论“未来”肯定更安全。即使总的推论是正确的，特异性也容易使预测错误。原文地址：https://www.nngroup.com/articles/25-years-ux-wins-fails/原文作者：Jakob Nielsen博士 — Nielsen Norman集团的用户倡导者和负责人本文由 @Henry-Lee 翻译发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

编辑导读：在设计师工作的过程中，需要一定的数据采集来帮助执行和复盘。尤其是在进入用户体验阶段之后，对原始数据的采集变得尤为重要。观察法就是其中的一种采集方式，指研究者根据一定的研究目的用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，从而获得资料。在设计时不仅仅是在开始时需要进行数据采集，在设计中、设计后更是需要进行一定的数据采集来帮助设计的执行和复盘。设计进入用户体验阶段后，对原始数据的采集变得尤为重要，手段可以更加的多元化，更注重定性的深入了解用户。一、什么是观察法？观察法，是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，从而获得资料的一种方法。1. 观察设在调研初期，对创新更有价值在传统的设计调研中，我们通常会使用问卷调查，将一份十几个问题的问卷，在网上、在群里一放，收集上来的结果也就成为了我们初期的设计依据。那么，公司的业务需求、用户需求真的能被达成吗？我们在远程问卷调研的时候，无法知道，用户是否真的在使用了产品去回答的问卷调查；也无法知道，用户的使用场景、用户的操作逻辑、用户操作时的心态，以及遇到困难时的状态。因此，以问卷调查为开始的设计，有诸多局限性和未知性。2. 设计的产出必然来源于人们的日常生活、工作等设计师必须要从使用者的生活、工作、习惯、爱好、环境等开始，发现问题、寻找设计切入点，产生创新。这个过程也同样可以使用在改版项目上。因此，研究者在对调研的对象了解不深，或者还不知道问题的核心，又或者需要找寻新的突破口，所以设计师需要保持像一张白纸一样，深入使用者的生活、工作、环境中体验人们的日常生活与思想境界，通过记录人的生活的方方面面，来展示不同文化如何满足人的普遍的基本需求，才可能会发现未来的创新点（这就是著名的田野调查法）。二、用观察法要做好的事情1. 布景在通常情况下，研究者需要使用者真实的生活坏境中去观察比较。比如，设计电商APP的人，可以去普通的便利店、中型超市、大型超市、进口超市观察他们整一个购物流程。那么有的产品无法进行实地观察，比如，只是一个简单的功能按钮或者页面布局时，真实的环境会因为有太多影响因素而无法知晓使用者的决策是基于哪个因素决定的。布景分为：自然布景、人为布景。自然布景：使用者的真实环境优点：可以更好的了解他们的生活习惯，比人为布景能更好的激发使用者的出现的自然行为。缺点：耗费人力、物力、时间成本过高人为布景：通常在实验室内、会议室优点：对于变量条件可以更好的控制、节约人力、物力、时间的成本缺点：无法因为偶然、突发事件观察到使用者的决策2. 记录在进行观察时，将所有的操作步骤进行编号、编码，设计好一个框架，使研究者按照这个框架去进行观察。比如，观察用户使用一款电商APP时，研究者记录编号顺序，并对完成的时间进行数据化。通过记录数据，一款电商APP的使用，用户会先进行搜索商品占据了多少人，用户先查看首页的有多少人等等。并且还能记录用户对流程的理解，是否能秒懂，还是需要考虑、理解后才能懂。不能理解的占据多少人等等。全程研究员都不能参与回答使用者的问题，以及暗示性操作。举个例子：3. 人员在一个布景内，研究者、访谈者、记录者一定是要心慈面善、慈眉善目、 和蔼可亲、温良恭俭让。总之就是要面善的人。不然你得到数据将会存在很大偏差或者并不能顺利进行下去。三、观察法的使用步骤1. 明确研究方向明确研究的主题一般包含几个方面：场景内、研究的对象、什么环境、平时的生活习惯、研究的问题，或者某一个特定的情景条件。2. 观察前的准备确定好研究的方向后，就需要将观察具体化和指标化。1）观察对象观察什么人对研究非常重要。在观察准备阶段需要明确好目标人物。比如研究“潮牌的电商APP”为例。不同年龄、不同地域、不同的文化背景对潮牌的需求和理解都会很不相同。从市场的了解来看，相对的来说“潮牌电商APP”可能主要的使用人群是生活在1线、2线的大城市、即年龄18-35岁、学历高中以上、家庭硬、有着固定的月薪、没有贷款的压力、从事办公室职业的工作为主的使用者。因为所有的设计都必须要围绕着使用者的需求而进行。2）观察的方式观察方式分为2个结构：结构化观察、非结构化观察。如果是改良性的设计项目，在研究者对研究对象、产品、情景等几个方面都比较了解情况下，结构化的观察会提供更集中、更量化的数据分析。那么以创新为目标的项目，非结构的访谈更为适合。可以引发访谈对象的一起思考。比如：在电商APP中，您最希望有个什么功能？而不是，在电商APP中，您觉得商品对比的功能怎么样？3. 观察的信息整理框架PEPTFM框架P代表People，即被观察者。E代表Environment，指被观察者所在的环境。P代表Proct，指被观察者使用的产品T代表Time，指被观察者使用功能的时间/路径操作时间。F代表Feedback，指被观察者在事件中，得到的反馈。M代表Memorable，指被观察者在事件中，令他难忘的是什么（优缺点）。4. 观察的信息整理观察记录的材料要即时的加以整理和分析。对观察的结果进行分析、如卡片分类法、树测试（能够在信息层次结构中找到该项目的正确路径，以及有多少参与者选择了错误的类别）等。本文由 @交互思维铺子 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。题图来自Unsplash，基于CC0协议。

定量研究其实没那么难，本文笔者通过对量化研究方法的一些最常见用例的介绍，以及对每个实例的成本和难度进行估计，来帮大家更好地去找我定量研究的方法。你是否需要有关产品用户体验的数字数据, 但却不确定应该如何做？许多从事用户体验及研究的专业人士倾向于定性方法论, 而这也这被广泛认为比定量 (量化) 研究更容易。但不得不承认，定性研究可能回避了较大的样本规模和量化相关的统计数据问题。而量化方法却是经验丰富的用户体验研究员的工具包中应当包含的重要组成部分。量化方法允许你：用数字为产品的可用性打上一个标签；数字有时比质量测试的结果更有说服力 (特别是当你试图说服像 CEO 这样的高管时)；比较不同的设计 (例如, 产品的新版本与旧版本, 或你的产品与竞争对手的产品)， 并确定你所观察的差异是否具有统计学意义, 而不是随机偶然；改进用户体验权衡决策。例如, 如果建议的设计改进预计会花费很大的成本来实现, 它值得做吗？如果你估计了更改将在一定程度上提高可用性，那么量化方法可以帮助你决定是否值得重新设计；将用户体验改进与组织目标和关键绩效指标联系起来 (从而显示你的投资回报并证明用户体验研究团队的价值）。定量研究，首要确定的是：到底需要哪种量化研究方法？在此，我们介绍一些目前最流行的量化研究类型：定量可用性测试 (基准测试)网络分析 (或 App Analytics)A/B 测试或多变量测试卡片分类树测试调查和问卷调查聚类定型数据可取性研究眼动测试每种方法都产生有价值的数量数据, 但这些技术在所收集的数据类型，以及所需的资源和工作量方面差别很大。本文列出了这些方法的最常见用例，并估计了每个实例的成本和难度。此外，应该知道，这些方法中都需要不同的最小样本量来确定统计意义。一、定量可用性测试（基准测试）用途：随时跟踪可用性、与竞争对手比较费用：中等收集难度：中等分析难度：中等方法类型：行为使用环境：基于任务虽然不经常使用，但定量可用性测试（有时称为可用性基准测试）很像定性可用性测试——用户被要求使用产品执行实际任务。两者之间的主要区别在于，可用性测试优先考虑观察，例如识别可用性问题。相比之下，量化可用性测试侧重于收集任务或成功时间等指标。一旦你收集了具有相对较大样本量（大约 35 个参与者或更多）的指标，你就可以使用它们跟踪产品的可用性随时间推移的进度，或者将其与竞争对手产品的可用性进行比较。你选择的可用性测试类型（面对面，远程主持或远程未经调度）将影响成本，由于定量和定性可用性研究的目标不同，测试的结构和使用的任务也需要不同。二、网络分析（或 App Analytics）用途：检测或优先排序问题、监控性能。成本：低收集难度：低分析难度：高方法类型：行为使用环境：live分析数据描述了人们对你的实时产品做了什么：他们去哪里、他们点击了什么、他们使用了什么功能、他们来自哪里，以及他们决定离开网站或应用程序的页面。此信息可以支持各种用户体验活动。特别是它可以帮助你监控产品中各种内容：UI 或功能的性能，并确定哪些是真的不起作用。三、A / B 测试或多变量测试用途：比较两个设计选项成本：低收集困难：低分析困难：低方法类型：行为使用情况：live虽然你可以使用分析指标来监控产品的性能，但你也可以创建实验来检测不同的 UI 设计如何通过 A / B 测试或多变量测试来更改这些指标。在 A / B 测试中，团队创建同一 UI 的两个不同的实时版本，然后将每个版本显示给不同的用户，以查看哪个版本的性能最佳。例如，你可以创建相同号召性用语按钮标签的两个版本：“获取定价”与“了解更多信息”，然后，你可以跟踪按钮在两个版本中收到的点击次数。多变量测试类似，但涉及一次测试多个设计元素（例如，测试可能涉及不同的按钮标签，排版和页面上的位置。）这两个基于分析的实验都非常适合决定同一设计的不同变体，并且可以结束团队关于哪个版本最佳的争议，但这种方法的一个主要缺点是它经常被滥用。四、卡片分类用途：确定信息架构标签和结构成本：低收集难度：低分析难度：中等方法类型：态度（人们怎么说）使用环境：不使用产品在卡片分类研究中，参与者被给予内容项目（有时字面上写在索引卡片上），并要求以对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标记。该测试既可以亲自进行，也可以使用实体卡进行，也可以使用卡片分类平台进行远程测试。这种方法为你提供了进入用户信息空间的心理模型的机会。他们使用什么术语？他们如何在逻辑上将这些概念组合在一起？对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析可以帮助确定大多数用户可以理解哪种分类方法。五、树测试用途：评估信息架构层次结构成本：低收集难度：低分析难度：中等方法类型：行为使用环境：基于任务，不使用产品在树测试中，参与者尝试仅使用你站点的类别结构来完成任务。它本质上是一种评估你的信息架构的方法，通过将其与 UI 的所有其他方面隔离开来。假设你的产品是宠物用品网站，这是你的顶级层次结构，你可能会要求参与者完成一项任务——找到狗项圈。树测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项目的正确路径，以及有多少参与者选择了错误的类别。此方法可用于识别 IA 结构，标签和展示位置是否符合人们的期望。六、调查和问卷调查用途：收集有关您的用户他们的态度和行为的信息成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度使用环境：任何调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在各种环境中管理它们：在实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行短暂拦截调查等。它们可以产生定量和定性数据的组合——评级，多项选择题中每个选项的答案比例，以及开放式答案。你甚至可以将对调查的定性响应转换为数值数据。你可以创建自己的自定义调查，也可以使用许多已建立的问卷中的一个（例如，系统可用性量表或净推荐值得分）。调查问卷的一个优点是，你通常可以将结果与行业或竞争对手的分数进行比较，以了解你的工作情况。即使你创建自己的自定义调查问卷，也仍然可以跟踪你的平均分数以监控产品改进。七、聚类定性数据用途：识别定性数据中的重要主题成本：低收集难度：中等分析难度：中等方法类型：态度（人们怎么说）使用环境：任何这种技术不是数据收集方法，而是更多的定性数据分析方法。它涉及根据共同主题对来自定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察进行分组。如果你有大量观察结果，则可以计算提及特定主题时的实例数。例如，假设你进行日记研究，要求参与者每次在日常生活中使用你的产品并进行一周报告，目的是了解他们在何种环境中使用你的产品。此方法可以识别特定主题或情况的普遍性或频率，例如，用户投诉的频率或 UI 问题。这种方法是从大量定性信息中挖掘数值数据的好方法，但它可能非常耗时。八、可取性研究用途：识别与您的产品或品牌相关的属性。成本：低收集难度：低分析难度：低方法类型：态度使用环境：基于任务定量可取性研究试图量化和衡量产品的某些质量，例如美学吸引力、品牌强度、语调。这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但通常包括首先将参与者暴露给你的产品（通过向他们展示静止图像或要求他们使用实时产品或原型）。然后，你将要求他们通过从描述性词汇列表中选择选项来描述设计。随着样本量越来越多，一些趋势则开始出现。 例如：你可能有 84％ 的受访者将设计描述为“新鲜”。九、眼动测试使用：确定哪些 UI 元素分散注意力，可查找或可发现。成本：高收集难度：高分析难度：高方法类型：行为使用环境：基于任务眼球跟踪研究需要特殊的设备，来跟踪用户在界面上移动时的眼睛。 当许多参与者（30 个或更多）在同一界面上执行相同的任务时，有意义的趋势开始出现，你可以通过一些可靠性告诉页面的哪些元素会吸引人们的注意力。眼动测试可以帮助你确定需要强调或强调哪些界面和内容元素，以使用户能够实现其目标。运行眼球跟踪研究的一个主要障碍是高度专业化、极其昂贵且有些不稳定的设备以及需要大量的培训才能使用。在尝试确定使用哪种定量方法引导你的研究问题时，你需要了解什么？例如：我们的产品可用性如何随时间而变化？与竞争对手相比，我们的表现如何？我们哪个问题影响最大？我们应该如何优先排序？对于这些类型的问题你可能希望使用定量可用性测试、网站分析或调查。当你想要回答更具体的问题时，或许其他方法更佳。 例如：我们应该如何修复我们的全球导航类别？我们的大多数用户对我们的视觉设计有何看法？我们应该在仪表板中使用这两种设计方案中的哪一种？对于这些研究问题，你可能希望使用 A / B 测试、卡片分类、树木测试、编码定性评论，可取性研究或眼球跟踪。但是，这些建议中有一些灰色地带。 例如：出于安全或技术原因，A / B 测试可能不是贵公司的选项。如果是这种情况，你可以进行面对面的量化可用性研究来比较两个原型。但是，这不是定量可用性测试的典型用法，所以没有在这里讨论它。在研究问题之后，选择方法的第二个最有影响力的因素是成本。这些方法的成本会有很大差异，具体取决于你实施研究的方式。你使用的工具、你拥有的参与者数量以及研究人员花费的时间都将影响最终成本。低预算团队将依赖数字方法——远程可用性测试、在线卡片分类平台、如 OptimalSort、A / B 测试以及 Web 或应用程序分析。根据经验，现场方法（例如：面对面的可用性测试，面对面的卡片种类）往往更昂贵，因为它们需要更多消耗研究人员更多的时间。此外，他们可能需要旅行和设备租赁。眼动测试是这里列出的最昂贵的方法，应该只有具有大预算和研究问题的团队才能使用它。一旦选择了方法，就要了解它，并确保你获得有用的成果。警告：不能只收集指标并开始做出决策而不进行任何统计分析。仅收集来自 5 个用户的评级规模响应，取平均值并继续前进是不够的。对于此处讨论的每种方法，都建议最小样本量以获得可靠的数据并确定统计显着性。如果你不这样做，你无法保证你的发现不只是侥幸。无论你选择哪种方法，一定要考虑研究相关统计概念所需的时间。我保证，定量研究不像它看起来那么难，对于你的定量数据来说非常值得。作者：研如玉，神策数据·用户行为洞察研究院 公众号（ID：SDResearch）本文作者：Kate Moran文章来源：Nielsen Norman Group本文由 @研如玉 翻译发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

2月4日，大年三十，家人们正在张罗团圆饭，而李永年却时不时地看一下手机，留意是否有工作通知。因为过年在家的他同时也在值班。大年三十，李永年在家中准备过年。受访者供图李永年是医学专业出身，本科就读于北京大学医学部，研究生就读于脑与认知科学研究院（原认知神经科学与学习研究所），但如今的他在京东客户服务中心从事客服系统规划师的工作，其主要任务是搜集用户的需求和意见，继而进行改进，为用户带来更佳的体验。从一名医学专业的学生到客服人员，这样的转变在外人看来跨度很大。然而，在李永年的概念里，这在某种程度上是一脉相承的。受爷爷影响 少时立志当医生李永年是地道的北京人，1984年，他出生在北京中关村。那时的中关村，在李永年的印象里并不是科技中心，“只有一些高楼，但更多的是胡同和平房。”李永年一家5口人，住在狭小的平房内。爷爷和奶奶住在一间20多平方米的房间，李永年和父母住在另一间十几平方米的房间。尽管房间狭小，但父母还是腾出一块地方，专门摆放他的书桌。李永年记得，为保护他的眼睛，父母专门买了护眼灯，“那时候一盏护眼灯的价格差不多要一个月工资”。家庭环境给他带来更大影响的是爷爷。李永年的爷爷曾经是中科院的研究员，从事物理方面的研究。在爷爷居住的房间内，其中一半被书架占领，摆满了各种各样的经典书籍，有科技类的，也有文学类的。李永年说，爷爷曾经说，要是他没有从事科研工作，很可能去做一个诗人或是作家。爷爷的书，李永年可以随便看。李永年记得，爷爷的书桌上，常年放着两部工具书，一部《辞源》和一部《辞海》，“现在的人没事就翻手机，而爷爷那时候没事就翻桌子上这两部工具书”。每当看到爷爷在学习，年少的李永年也会自觉地拿出自己的课本。在李永年的印象里，爷爷会和很多人切磋诗词，而且常常有人上门找爷爷请教。在他心里，“爷爷是个很牛的人，很崇拜他。”在跟爷爷闲聊时，爷爷告诉他，医生是个很不错的职业，这让年幼的李永年萌生了当医生的想法。确定大脑功能区 帮患者切除肿瘤2002年，李永年以优异的成绩考入北京大学医学部，成为了一名医学专业的学生。临近毕业时，李永年得到一个机会，被保送到了认知神经科学与学习研究所，攻读认知神经科学专业。曾经的李永年，希望成为一名医生，但通过4年的学习，他发现自己对认知神经科学更感兴趣。李永年介绍说，认知神经科学是一门多学科相融合的学科，他和导师的主攻课题之一是人脑在数学方面的认知能力、发展过程及脑机制，“大脑到底负责多少种功能？哪块区域负责人体的哪项功能？我对这些更加好奇。”读研期间，因为与医院有科研合作，李永年参与过10多起脑肿瘤患者脑部功能测试及手术治疗，这也让他发表了10多篇有一定质量的论文。李永年介绍说，脑胶质瘤患者的病变如果位于重要功能区，手术切除肿瘤的同时可能会损伤语言、运动、视觉、计算等功能区，从而造成不可逆的功能损坏，所以手术时要非常谨慎。而他的研究领域正好涉及这部分。每次手术之前，李永年会与医生一起制定脑部功能保护的手术计划。简单来说，就是在没有禁忌证的前提下，在切除肿瘤前通过麻醉技术将病人“术中唤醒”，利用神经电生理技术精确定位患者肿瘤附近的语言、行动、计算等功能区，并规划出躲避这些功能区的“路径”，从而实现切除肿瘤的同时最大化保护患者脑功能，保障患者术后生活质量。在参与的手术中，最让李永年印象深刻的是一名30多岁的患者。这名患者的顶叶和额叶之间长了一个肿瘤，且体积较大。“当时医生建议不动手术，因为风险太大。但患者的家人经再三考虑坚持手术。”这名患者的手术持续了7个多小时，通过神经电刺激技术标记功能区后，李永年和其他医生一起确定了可切除的区域，最后这名患者的大脑被切除将近三分之一，“患者术后能够说话，能够进行简单的计算，保证了其术后生活正常。”攻读硕士研究生期间，李永年所学习的内容除了涉及医学，也涉及心理学。毕业时，李永年拿到了发展心理学的硕士学位。他分析了自己的兴趣和特长，感觉自己更喜欢研究人的行为习惯。于是，他先后在两家公司从事心理学相关的工作。三名同期学生 无一从事医学相关职业2018年，李永年跳槽到京东客户服务中心规划部从事客服系统规划师的工作。而在李永年看来，客服系统规划师的主要工作内容就是寻找用户的体验痛点，再进行优化改进。从最初的医科学生到一名客服人员，似乎存在着较大的转变。但在李永年看来，这其实是一脉相承的。他说，自己读研取得是心理学的学位，他喜欢研究人的思维模式和行为习惯，而且从事的工作一直都跟心理学有关。李永年介绍说，在他读研期间，和他一起跟导师学习的还有两名同学，他们毕业后也没有从事与医学相关的职业。一名同学现在游戏公司从事游戏产品设计，研究玩家的心理；另一位同学则在一家互联网公司工作，主要研究消费者行为。新京报记者 倪兆中 编辑 白馗 校对 李世辉