概述
作为设计师,在产品设计之初通常都会做用户调研并构建Personas,帮助我们更好的贴近和理解目标用户。B类产品中的Personas和C类产品有何不同?Personas在B类产品设计中有哪些价值?如何正确从数据中提炼和使用Personas?文章分三个部分来探讨这些问题。
• 背景概念:B2B用户画像特色(Buyer Personas vs. User Personas)
• 相关原理:是用户肖像还是用户画像(User Profiles vs. User Personas)
• 方法价值:数据+画像+直觉=好的产品设计(Data vs. Personas vs. Instinct)
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注:Personas方法源于国外,相关英文专业词汇和中文专业词汇的对应表达会基于笔者的不同而有些许差异。

一、B2B用户画像特色
B类和C类电商交易的本质都是物质利益的交换过程。但B类用户和C类用户因业务采购流程的不同而有着不同的需求和期望。通常B类影响采购的决策者较多,采购周期较长。C类用户采购商品为个人使用,用户能够独立快速完成采购决策。这两点特性,导致销售和产品端将B类用户在采购决策前后区分为”选择者”和”终端用户”(Buyer Personas vs. User Personas)。对于B类设计师来说,区分这两者可以快速梳理出产品众多用户角色的本质区别,并从具体用户需求中再做同类需求合并,提炼出共性。最后,基于产品商业目标的不同进行用户画像优先级筛选和创建。

以下为B2B产品设计Persona推导流程图,以设计企业级“混合云应用平台”为案例。
final

最初涉及的相关角色可能更多,但不管有多少,都可以依据以上方法得出产品最核心的用户画像,了解他们最关键的需求。

分析数据、提炼用户需求这个过程,在用户调研方法中运用的最多的是Affinity Diagram。以下为练习例子:
personaibm
将不同用户访谈后得出的重点信息(具体需求)写在便利贴上(或Excel表中打印后切片),再在不同的用户间将分析过后的同类需求用线做连接(需求合并同类项)。以用户的口吻将处理过的需求描述出来(例如:当在1688上经营服装店铺时,我想要提高品牌知名度,所以我可以让更多买家信赖我的产品,以此提高销售额)。B类复杂的业务特性和众多用户角色的不同,更需要设计师和业务方紧密协作梳理出用户需求和Personas优先级。

二、是用户肖像还是用户画像?
描述你身边一个最熟悉的朋友。大家肯定都可以说出他们的基本信息、爱好、学历、性格等。根据这些信息,我们可以快速做朋友归类。再试想,你要帮助房产经纪推荐一套合适的公寓给你的朋友。如果将之前的描述直接列给房产经纪,他也许会凭借自己的直觉和经验,推算出你朋友可能的喜好。或者,你可以直接提供给房产经纪朋友期望的学区地段、周边服务设施、喜欢的餐馆类型、是否有在小区周围跑步的习惯等,这些具体影响他购房决策的因素。

前者我们提供的是用户肖像,是细致而全面的用户信息集合。后者我们提供的是用户画像,传递普遍影响用户行为和决策的内外因(已处理过的用户信息集合)。两者都是为了了解用户,前者帮助我们了解产品为谁设计?(这套房卖给谁);后者帮护我们了解用户为什么会有这个行为?(这套房为什么会被买走)。
profilevspersona

在B类产品设计中,我们很少能像用户的闺蜜,快速给出房产经纪一个贴心的用户画像。所以一般情况下,需要大量的数据调研收集用户信息,再基于文章前面所提到的分析判断、Personas需求归类方法,得出用户画像。

B类产品中是否能将用户肖像和用户画像价值放大,同时使用?
以阿里巴巴ICBU-CRM给销售使用的客户服务档案为例:
CRMprofile
从上图中可以看到服务档案中所呈现的信息都是单个的用户肖像信息。帮助销售了解服务对象是谁。在头部可以看到一系列需要售卖的商业产品。销售的操作流程是,也许要在5000个没有特别购买意愿的客户中做筛选,最终选定一位目标用户,到达以上页面。

要在10个种类各异的商业产品中给用户做推荐,该首推哪个产品?哪个最适合?如果这个销售仅是初级销售、渠道销售,或者其实不只10个产品可以做售卖,有20个、30个、40个;同时,这个客户也许长期专注于线下店铺经营,并没怎么接触过阿里巴巴的商业产品。这样以来,可供销售分析的客户数据也就少之又少。而销售的学习成本和沟通成本却成倍提高了。

用户画像在这个产品中是否可以帮助销售提升工作效率呢?
CRMprofile2
基于之前提到的B2B产品设计Persona推导流程,如果在产品设计之初,已对这10个商业产品做了商家画像(设计出了前台营销页面)。此时,Persona就可以直接展现在对应的售卖产品下方,给销售做参考。销售可以理解这是一个定性和定量,基于成功售卖的用户真实数据在不断迭代和优化的典型用户攻略:愿意购买此产品的用户都由什么内外因影响而做下单决策,有哪方面相关问题销售需要在售卖时对用户进行回答。这时,不管有多少个产品需要售卖,都可以快速帮助销售理清思路,进行对应推荐。做到人人都是销售…

一个清晰的用户肖像帮助我们了解用户真实现状,一个有洞见的用户画像可以更高效的为设计师、销售、市场、产品服务。

三、数据+画像+直觉=好的产品设计
pdata3
调研显示,大多数产品团队1-4年更新Personas。B类大型商业产品不可能持续高频做Personas更新和业务调整。因为B类用户对产品稳定性要求极高,一个小小的改变都可能会对公司造成不可挽回的损失。

很多互联网公司在产品设计前期会通过快速上线,使用Google Analytics提取用户信息高效制作Personas(类似于1688的A+,udata线上数据分析产品)。并通过持续提取和分析线上行为数据完善Personas,做产品和设计的优化迭代。
googlehungry

数据和Personas相辅相成。Personas也可以帮助设计师分析数据,避免淹没于数据大海。

例如,当查看网站跳失率,我们很容易只关注全部来访者查看了多少个页面后的跳失率。但这个数据其实并不是非常有建设性。不同用户从不同地方来到这个页面,对于页面有不同的期望。跳失率需要基于产品设计之初建立的Personas群组做逐个分析,才能发现更有意义的信息。

两组不同用户的Personas: A.每天通过邮件订阅信息,点击跳转至新闻页的忠实用户老王;B.通过搜索关键词来到新闻页面的市场管理者小李。同是来到新闻list页面,忠实用户老王跳走了,这个情况是可以理解的。因为我们可以假设他已经看完了所有的文章。而市场管理者小李跳走了,就需要分析原因:是否用户搜索的关键词和进入页面前的期待,与进入页面后所呈现的信息内容不匹配。而这时我们应该如何优化设计?

pd
以上,不被数据麻痹,不完全依赖用户,不凭空臆想。三者平衡,创建一个有洞见的Persona让好产品走的更远。

做过B端产品的产品经理或设计师都能感受到,B端设计与C端设计有众多不同,比如相对于C端产品乐于向用户传递趣味性,B端的产品更需要向用户传递利益性;C端产品设计更偏易学性,B端的产品更注重易用性。

同时B端的产品的设计还需要关注许多C端产品所不需要关注的要点,比如B端的产品和服务要关注企业运作的周期性,需要在企业生产的不同周期提供不同的服务;还需特别保证产品的长期性和稳定性,因为企业更换一个产品与服务的成本非常之大,所以企业更倾向与稳定的产品长期合作。除此之外,B端产品还有一个需要重点设计的内容就是——协作。

本文就是着重讨论B端产品中的协作设计。关于这点,首先我们先要了解的是:

为什么B端的产品设计中要关注协作?

(1)B端产品用户是一整个组织
C端产品的用户一般是具有相同特征的一群用户,他们会有相对一致的诉求和想法,其实产品设计者可以将他们看成同一个人(即用户画像)。但B端产品的用户往往是一群有很大差异的用户,他们是不同工种,有不同的工作职责和不同的诉求。我们的产品需要在不同职责的用户中建立好互通和协作关系,促使所有人的达成和谐与统一,才能很好的服务整个组织。

(2)B端产品的用户决策是个分权进行的复杂过程
一个企业做一个决策往往不是由一个人快速决定的,而是一个多人讨论、协作并需要经过不同团队审核审批的长流程。例如同样是购买过程,一个C端用户只需自己做出决定即可,但一个企业的采购过程为了规避风险则涉及到多个部门共同讨论和很长的审批流程,从物控制工程师提报采购需求,到采购专员的收集供应商资料,到品控人员的质量检测,再到成本核算部门……到最终总监拍板决定,整个过程非常复杂繁琐。在这个复杂过程中涉及到的多种角色,就需要能够方便互相共享信息,以便都能方便的比较多种参数信息如规格,价格和交货时间,最后达成统一的决定。因此,面向企业销售的采购网站可能就需要为决策中的更高效的协作而进行设计思考。
B类用户复杂的决策过程

比如设计师观察到企业采购过程会有互相讨论方案、纸质文件审批、向高层进行PPT产品演示等一系列协作过程,因此在设计面向企业销售的产品网站中就注意到提供产品清晰大图的下载功能,以便于清晰地打印出来,演示。也有一键发送到同事邮箱或者手机的功能,以便于多人协作决策。
(下图的例子为:Hermanmiller.com这个网站提供电子邮件将大图片发送给同事的功能,这就使B2B的购买者更容易发送他们的选择给同事。——例子来源于《B2B Website Usability for Converting Users into Leads and Customers 3rd Edition》)

hermanmiller.com提供电子邮件将大图发送给同事功能

(3)B端产品的使用过程涉及合作与工作衔接
除了决策过程,B端产品的使用也是多人多工种的协作过程,每个部门或每个员工完成其中一部分内容,然后流转到下一个部门与员工。甚至是多人同时进行或来回交叉进行任务流转。B端工具型产品就需要时刻考虑到工作进度在各个工作角色之间的同步,并帮助他们进行无缝的工作衔接来为企业达成高效的生产运输,从而创造效益。
例如我们工作中经常会写周报,主管会进行汇总,再上一级主管会进行再次汇总,这其实就是一个共同工作协作形成一个工作成果的过程。这一过程中就有许多需要为协作而设计的内容,比如如何让大家周报更结构化更易其他同事阅读?如何让汇总效率更高?如何让整个传递过程时间更短?这些都是值得思考发散的协作设计。

正是上述这些特殊的B端用户群体和有别于C端的集体化使用场景导致协作是B端产品特别需要注意的一个设计要点。

那么如何做好B端产品的协作设计呢?

协作中需要关注的三个主体

协作的过程中,其实就是一个信息与工作任务在各个不同人或角色之间流转的过程。所以要做好协作设计,就需要关注这个过程中涉及到的三个主体:即角色(人)、信息、任务(工作),三者之间大体的关系如下图所示:
协作中需要关注的三个主体

一个工作角色拿到上一个工作伙伴传递过来的信息,利用自身专业知识能力进行处理判断,并基于这些判断来处理任务,完成自己部分的任务处理后,任务有了更新,会相应产生新的信息内容;然后任务和新的信息将传递到下一个工作角色。 将多角色进行合并,就可以得到以下的简单化的三角关系图。(图中虚线的箭头后文会具体解释)。
简单化的三角关系图

协作设计的渐进式思考
那么梳理出这三个主体有什么作用呢,其实这三个主体可以指引我们逐步做好协作设计。我们可以逐一思考,为这三者做好了相应的设计。

协作设计的渐进式思考步骤

STEP 1:意识到多角色

首先我们要先意识到B端的产品往往存在着多角色,设计师需要反复自省是否有遗漏任何一个角色,特别是一些做出决策的重要角色。例如下图例子中,这是一个买家赊购服务的卖家开通页面(卖家开通这个服务后,买家能享受到先购物,过段时间再付款的赊账服务),此开通页面是挂在批发平台上,当时我们意识到B端的卖家大多是一个小公司,而在网上进行操作工作的主要是客服或底层的运维人员,他们看到我们产品说明页面并不能决策是否开通此项服务,更可能是从他们角度根本意识不到此服务有助于促进店铺流量。而真正对此项服务感兴趣并能决策的应该是老板,但他们却不容易看到这个卖家开通页面。所以我们在页面上增加了一个“通知老板”的一键通知按钮,以促进此消息能流转到正确的决策角色那。

赊购服务开通中通知老板的功能

另一个例子,我们在设计B端产品的“我的订单”时,考虑到来这个页面的会有多个完全不同的角色,如代销的售后客服人员、补货的采购人员、收货后对货的仓库货管人员等,他们在“我的订单”这个页面需要完成各自不同的工作任务。因此我们为他们分别设计了不同表格形式的“我的订单”以满足他们不同的工作诉求。

图1:为售后人员设计的订单管理跟踪
为售后人员设计的订单管理跟踪

图2:为采购人员设计的再次购买
为采购人员设计的再次购买

图3:为对货人员设计的对货核算
为对货人员设计的对货核算

STEP 2:同步信息

意识到多角色后,接着我们要为多角色设计出有效并且高效的协同。要保证这点首先要保证各角色之间信息流转的高效,即我们时刻要注意到现有的各个角色是否在第一时间能获取到一致的信息。这包含两个要点,即信息内容的一致性和时间上的实时性。
例如在做1688进货单的概念设计时,我们发现B类采购人员经常将进货单作为一种拟定购物清单初稿的工具。而这个购物清单需要多人多轮讨论,并且清单内容会进行多次更改,这时我们就需要考虑将这个清单信息实时同步到所有参与购买讨论的人,因此我们考虑在进货单上增加生成共享的预购清单功能,同时还需考虑到B类客户的共享场景中,他们与同事分享产品的最常用的方法,是复制网页的URL到电子邮件或IM,所以除了电子邮件和通用的社交产品的分享,还支持生成一个共享链接,每个人点击此链接都能看到实时更新的内容一致的信息。

进货单中的协作

STEP 3:减少工作

在考虑到多角色并为他们做好信息同步后,我们还能更进一步着眼于优化工作结构以减少工作量,提高工作效率。

(1)减少重复工作
最简单的,是寻找各角色各自工作中的重复部分,想办法减少重复工作。例如在下图的例子中,我们发现小电商卖家发货中有这样一个过程,运营人员首先将所有待发货订单导出成一个excel,然后将excel发给发货人员,发货人员发货后,填写运单号到每个订单后面,然后将更新的excel发回给运营人员,运营人员再根据excel中内容,在卖出的产品列表中逐个填写运单信息。从这个过程中我们就发现填写运单信息的工作进行了两次,所以我们很快想到要支持运营人员上传excel,自动匹配订单批量完成发货,从而减少填写运单信息这个重复工作。当然更优化的方案是让所有角色登陆同一个云工作平台进行工作,进一步减少重复的导出传递过程。
减少重复填写运单号的工作

(2)转移工作,优化结构
其次,还可以观察整个工作流中各个角色所需要做的各自工作,然后思考某些工作是否能转移到上游角色进行,越终极的用户所承担的工作应该越少。这样的好处

1、是我们所在的市场绝大多是是买方市场,提升越终极用户的满意度,越能促进转化;
2、上游的一次工作就能覆盖下游多次工作,提高整体工作效率
3、上游的工作比下游更能保证质量。

下图示意工作优化的流向

工作优化的流向

举例来说,电商销售中,一个标品的图片让每个小B直接去拍摄制作不如让大B统一制作再分发到小B,这样更有效率更有质量,当然如果平台能统一支持,建立标品图片库,那么大B也不需要去拍摄,就进一步优化了结构,提高了所有批发商的工作效率
另外一层的工作转移含义,是指帮助一个公司内工作流程中进行优化,让最终的决策者更满意,更容易做出决定。比如采购员的一个重要工作内容是需要向主管或老板提供几款候选产品的对比列表,或者需要做演示PPT对候选产品进行说明与宣讲,那么我们就可以考虑采购员的这个制作对比表格和演示PPT的工作能否转移到上游的产品供应商那,如果产品网站上直接能下载到更具营销色彩的产品宣讲PPT模板,也能下载选中的几个产品的参数对比列表,采购人员按自己需求略微修改后就能用,这样就能为采购人员减少大量工作,同时保证了产出的PPT的质量,从而更容易打动最终的购买决策者。

(3)减少角色
出来上述两个减少工作的方法外,其实还有一个减少工作的终极方案,即减少整个角色。那么如何减少整个角色?
首先我们来看一个例子,最早的发货单是下图1所示这样的,标红色字母处需要手动填写所有信息。可以想象一个生意非常好的电商需要专门雇人来手工填写大量的物流单子。
图1:早期快递单
早期快递单需手工填写

然后很快就出现了ERP系统,可以支持打印机打印快递单,如图2所示所有内容都是机打,这样就减少了一个填写快递单的角色。
图2:打印的快递单
打印的快递单

再后来快递工作人员发明了电子面单,如图3所示,创新地在顾客下单时就同时生成相匹配的订单号与快递单号,此举省去了将快递单号去匹配订单号的过程,不但减少了一个在订单上填写物流信息的角色,还减少了快递分拣员的角色(机器可以直接从物流单号中获取订单地址信息,自动分发到各个地区,不需要人工分拣)。
图3:电子面单
电子面单

那么是否可以再深入思考下,在这个物流流程中还能如何减少工作与角色呢?我们继续往下思考:现在发货过程已很顺畅,但顾客在收到货后不满意要退货的过程中,也需要进行很多工作,需要联系卖家获取退货地址,然后再填写退货信息。那么在订单生成的那刻能否不仅仅同时生成发货物流单,还能同时生成退货物流单?
如图4设计稿所示,那么用户退货时就不需要联系卖家获取退货信息并填写不熟悉退货地址,只需在原盒原单上填好自己的信息后退回就好了,并且不需要将退货物流通知到卖家,因为退货物流单在发货时就已经匹配好,并和发货物流单一起贴在了包装盒上了,这样进一步减少了我们终极用户的工作,有效提高了整个链路的体验。
图4:设计带退货信息的物流单子
设计带退货信息的物流单子

总结上面的例子,我们发现当我们设计出很好的信息流转与任务流程时,就能减少整个甚至多个工作角色的全部工作量!这时我们再来看上文所提到的协作的三个主体关系图,我们发现,当信息能直接支持任务,也就是说通过信息能够自动化进行各个任务的执行时,人的角色就可以不用存在了。
简单化的三角关系图

由此我们可以得出一个非常有趣的结论:
协作设计的终极目标是消灭协作!

我们在生活中或网络商经常能看到一些使用心理学小技巧去设计一个东西,去引导用户的行为,例如:
– 在男性小便池里印一只逼真的苍蝇图形,就能大大减少尿液溅到小便池的外面;
– 在超市商场收银处顾客手边的货架放置休闲食品、新促销品等顾客不会太需要思考的商品能提高这类商品的销量;
– 在一些价格不高昂的服务推销电话上,推销员会跳过询问被访用户是否需要新的服务,而直问A服务和B服务哪个更符合您目前的需求,用户往往会下意识的选其一,从而大大提高新服务的开通率。

这种利用心理学小技巧是人不自觉的按照设想者的意愿方向行动,不需要强迫用户,也不需要高的教育成本,只是利用了人的心理弱点,或者说是心理特征,引导你按照设计者的方向做事,看似用户没有压力,设计者没有成本,然后用户高高兴兴的按设计者的想法把事情给做了。
这个“心理学技巧”的门派的名字就叫做“行为设计学(Behaviour Design)” 由斯坦福大学的B.J.Fogg所提出。

根据行为设计学对上述的几个心理学小案例分析,这里面暗藏3个关键因素:
1. 这个人必须自己想做这件事(意愿/动机) —— 如果一个人对这件事没有做的意愿,是不会去做的。
2. 这个人要能做到这件事(能力/成本)—— 也就是说这件事付出的成本越少越好,执行起来越简单越好。这里说的成本包括时间、物质、体力、心理、社会意识等各种形式的“成本”
3. 适当的时候要提醒他做这件事 —— 你得提醒他做这件事。但只有满足了以上两点,你的提醒才有意义。我们的文案,广告以及各种营销活动目的就是提醒消费者。 我们所设计的提醒要达到目的,前面两项的存在是前提。如果用户根本没有意愿,你所做的提醒则会视为骚扰,如果用户有意愿,但是达成这个目的的流程难度复杂,成本太高,他也会感到困扰而放弃。

这3个关键因素的前两个前提,对所要“设计”的行为能否达成所产生的影响,我们可以用一个简单模型图来看:

从上图可以清晰的了解:动机越强,难度成本越低,目标越容易达成。这3个关键因素我们来具体深入分析:
1. 意愿/动机 包括:直接动机、间接动机;
2. 能力/成本 包括:时间成本、金钱成本、体力脑力付出、社会压力、习惯惯性等;
这里举一个反例:某地的一所幼儿园,老师最头疼的一件事是每到放学点,很多家长是迟迟不来接小孩,有的甚至经常晚一两个小时,这可苦了幼儿园的老师园长了。延迟的时间增加了幼儿园的运营成本,于是园长决定通过小额罚款的方式刺激一下经常迟到的家长,晚来十五分钟以上的均罚款20元,想借此办法缓解放学时间迟接孩子的问题。但措施出来后让幼儿园所有人大跌眼镜,不仅经常迟接小孩的家长没有太大改观,原来不怎么迟来的家长还增加了,幼儿园因为这一措施此状况反而更加雪上加霜。 为什么会出现这样的问题,根据行为设计学的三个关键要素分析,家长的“迟到”这里不说是意愿强,也是各有其原因。而这件事情的“难度”在于家长对于迟到,会有“惭愧“和”面子“的代价。然而幼儿园提出的罚款则一下子把“惭愧”和“面子”的这一“难度”完全去除了,同时甚至在提醒家长可以通过交钱的方式心安理得的“完成迟到”这件事情,结果可想而知。
3. 提醒/触发 包括:信号、刺激、辅助行为或服务。
例如用户不知道该如何做时,刚好旁边就出现了帮助功能或人工支持,或者拿文章最开始那个例子来说,小便池里印上那只苍蝇从而引导使用者下意识的去瞄准它,就是行为设计里因素3一个非常有创意的形式。 在对于某一特定领域或场景,如何应用行为设计学。比方说有一个商家,他在想应该把主要精力放在提升购买者意愿上还是放在简化流程上,让人家更容易下单呢? 作为老司机B.J.Fogg明确告诉我们:简化流程才是他最应该做的

微信红包能够在短时间内爆发的原因,也是因为它足够简单,抢红包手指按一下就行,发红包也很简单,以至于很多人都不会用微信转账,但是可以用发红包的方式来达到付款的目的。 又例如,有报道说美国的总统竞选的投票率其实很低,很多人懒得花时间、精力去投票站投票,与其花很多钱做广告,跑各地去演讲,很多政客倒不如在投票日这天直接派大巴把选民接到到投票站去效果好。

以上是分析讲的是在一件事情上,或者说一次“行为的设计”上如何让你所期望的行为会被达成的可能性更大。那如果在一个事情上,用户意愿很强,他做这件事情有很简单,而你的提醒又恰到好处,这样就会产生一个非常好的效果,用户会养成做这件事的习惯。这可以理解为——“长期行为的设计” 我们经常听说的培养用户习惯,说白了就是让他上瘾。 这方面行为设计学上给出了两条:
1.是让用户第一次接触的时候留下一个很好的印象;
2.是让用户常能获得一些成就感。

给用户好的第一印象,这好理解。第2点——“让用户常常能获得一些成就感” 有可能大家知道一个心理学实验:一只被装在透明盒子里的老鼠,盒壁上有个控制杆,只要老鼠一推控制杆,上面就会有食物掉下来。但如果它每次“操作”都有食物掉下,而且掉下的食物每次都一样多,那这只老鼠去推控制杆的积极性会很很快减小。而如果对这个实验稍做调整,设定老鼠推控制杆不一定每次都会有食物掉下来,而且掉下来食物的量每次都不一样。结果这只老鼠对推控制杆这件事情立即就“上瘾”了,积极性会有巨大的提高。

了解完这个实验,再会过来看现在的社交网络,我们在微博、微信上你发的消息、动态,都有可能获得朋友的点赞或回复,别人的每一个点赞或回复,都能给你带来一次很愉悦的心理感受。 但是这里“常给用户一些成就感” 行为学上提到的“培养用户习惯”还需要用到一个心理学原则就是“变换奖励原则” 通俗的说就是把给用户的”成就感随机化,而不能规律到让用户早就能预知你会什么时候,要给他什么样的“惊喜” 。 比如说游戏室里的老虎机,总让你觉得“差一点”就中。又如你在朋友圈里发一条动态之后你会想知道谁会点赞,谁评论了。这么久了有没有新的点赞,赶紧拿起手机去看一眼。这就是为什么我们平均每人每天看150次手机的原因。

“行为设计”的中的门道其实在商业,甚至我们生活所接触的各个领域都已广泛使用。我们在作为顾客、消费者、产品用户等等角色时候的行为,可以说无时无刻不处在被“设计”之中。 那回过来想,我们所处的狭义上的设计工作领域里, 比如产品体验设计上,是否能从“设计行为学”中获取到可用的灵感,从正面、积极的角度,通过提升产品流程、布局或感官设计, 从而使用户达成我们的某预设目标成功率、愉悦度更高。通过适当的“成就感”的设置,来提升用户活跃度与粘性等等,我想答案是肯定的。

【译者注】用户体验研究方法比较多,非资深用户研究人员在用户体验研究方法选择可能会存在一些困惑,本文阐述了用户体验研究方法选择的一些原则,希望对大家有所启发和帮助。

用户体验研究方法范围非常广泛,从经检验的可靠方法(例如:基于实验室的可用性测试)到最近发展形成的方法(例如:远程在线评估)。 尽管几乎所有项目都可以从多种方法组合中受益,但一整套用户研究方法在一个项目都使用那是不切实际的。不幸的是很多设计团队只使用他们一两种自己熟悉的方法,最主要问题是不太清楚在什么时候使用什么方法。为了更好地理解在什么时候使用什么方法,可以从以下4个维度来考虑:
• 态度 Vs 行为
• 定性 Vs 定量
• 使用场景
• 产品开发所处的阶段

下图是最常用的20种用户研究方法的分布:
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1.态度Vs行为维度
态度关注用户说了什么,行为关注用户做了什么。态度主要用于了解用户所持的观点、看法。 虽然可用性研究主要关注用户行为层面的研究,但态度研究仍然是有用的。举个例子,卡片分类可以用来理解用户对信息空间的心理模型,用于帮助产品/应用/网站的信息架构的决策。调查测量、分类态度或收集用户声音可以发现需要解决的重要问题。对于可用性来说,焦点小组讨论是不太适合的,但可以用于了解用户对产品的感知和评价。
在这个维度的另一端就是主要聚焦于了解用户行为的研究方法。举个例子,A/B测试就是将网站的不同设计随机地向不同访客展现,但要保持其它因素恒定,目的是了解不同设计方式对用户行为的影响。同时,使用眼动测试可以分析用户在使用网站时的视线行为。
可用性研究与现场研究在行为、态度这个维度两端上的最常用方法,同时这2种方法在使用时都会收集和利用用户的声音和行为数据,但更倾向于用户行为数据。

2.定性Vs定量维度
狭义的定性研究是开放性问卷调查中的开放性题目,但在我们这里是这样定义的:定性研究是通过直接观察获得用户行为和态度的数据,而定量研究通过测量或仪器间接地获得用户行为和态度的数据。例如,在现场研究和可用性研究中,研究人员可以直接观察用户是如何使用产品,这样就给研究人员提问题、探讨行为原因的机会,为了更好地达到研究目标,甚至可以直接调整研究内容。对于这些数据的分析,通常不是从数学角度来进行分析的。 相对而言,定量研究形成的观点通常来源于数据分析,因为数据收集的工具(例如,调查工具或Web服务器日志)捕获如此大量的数据,很容易进行数字化编码。
由于定性研究与定量研究的差异,定性研究方法适合用于回答为什么、如何解决问题,而定量研究方法适合用于回答多少或多少类型。有了这些定量研究的数据,可以帮助你进行资源优化,例如聚焦于影响力最大的问题。

3.产品的使用场景
用户研究方法选择中,第3个需要考虑的因素是:在用户研究中,用户有没有使用或如何使用产品。可以分为以下几类:
• 自然状态或接近自然状态下的产品使用
• 按事先准备好的测试脚本内容的产品使用
• 在用户研究中过程中没有产品使用
• 以上多种情况混合下的产品使用

在研究自然状态下的产品使用时,为了了解尽量接近真实情况下的用户行为与状态,在研究中最大程度地减少对用户的干扰。这样保证研究最大化的有效性,而不受研究人员所掌握的信息的干扰。很多人种学的研究虽然总是会存在一些偏差,但试图避免研究人员对研究用户的影响。
脚本化研究是为了聚集于产品的某些具体使用场景,例如新设计的产品流程。根据研究目标的不同,脚本化程度可以有很大的不同。例如,一个基准研究通常有一个非常严紧的脚本,而且有更定量的性质,所以它可以进行可靠的可用性度量。
对于没有产品使用的研究,主要为发现产品那些比可用性更宽泛的问题,例如,品牌研究。 混合情景是为了满足研究目标,对产品使用创造了一种新的形式。例如,在参与式设计方法中,为了与用户一起讨论他们提出的解决方案、以及他们为什么作出了这样的选择,可以让用户参与和重新布局设计元素。在概念测试方法中,为了了解用户对某个产品或服务的需求度时,会采用一个低保真的产品或服务原型,让用户对这个产品或服务的核心功能有个了解。

图表中的20种常用方法中,大多数方法可以在一个或多个维度上移动。有时在同一个研究中,同一个方法为了满足多个目标,同一个方法会属于同一个维度的不同两端。例如,现场研究中可聚焦于用户说的内容,也可以聚集于用户做的内容;需求度研究和卡片分类也都有定性和定量两种版本;眼动测试可以编写脚本,也可以脱稿进行。

4.产品开发所处的阶段
在选择用户研究方法时,产品开发所处的阶段与对应的目标也是另一个需要考虑的重要维度。
• 策略阶段。在产品开发的初阶阶段,需要考虑产品未来的机会点。根据研究目标不同,在这个阶段的用户研究方法会有很大不同。
• 执行阶段。当你持续优化设计过程中,完成一个设计决策进入下一阶段时,还是会进入到下一个的“行或不行”决策点。这个阶段的研究主要是形成性研究,发现设计方案存在的问题,有助于降低执行决策风险。
• 评价阶段。到了某个时间点,产品或服务有了足够多的用户,那这时就可以开始测量产品效果。这就是典型的总结性测试,并可能会与自己的历史数据或竞争产品进行对比。

下表列出了不同产品开发阶段的研究目标、典型的解决方案和研究方法:
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艺术还是科学?
虽然很多用户体验研究方法在科学实践中有着自己的根基,但目标不是纯粹的科学,而是以满足相关利益方的需求为前提,在实践中对研究方法进行调整。这就是为什么这里的方法特征描述只作为一般的指导原则,而不是严格的分类的原因。
最后,工作的成功取决于它对改善网站或产品用户体验的影响力大小。这些分类是为了帮助你在正确的时间做出最好的选择。

原文链路:https://www.nngroup.com/articles/which-ux-research-methods/

引言:
在一秒钟内看到本质的人和花半辈子也看不清一件事本质的人,自然是不一样人生。——电影《教父》 本文没办法帮你一秒钟看清人/事,而且也不奢望能做到,但希望能和大家一起朝这个方向做些努力。

一、 什么是问题拆解?
在日常工作中,不管是用研、设计,还是产品等,虽然具体工作内容有差异,但也会有相似的地方,那就是“问题解决”,偶尔也会遇到一些棘手的问题,大家先来看两个工作中的情景: PPT另存图片 你是不是与遇到过类似的问题?以上这些问题具有“大”“笼统”“难入手”的特点,那么把复杂的、笼统的问题拆解成一个个小的、可执行开展的问题就是问题拆解能力,只有正确拆解了问题,才能形成合理的假设、切入点。这个能力是不断进阶并胜任复杂任务的基本功。 问题拆解举例

二、 为什么讲思路而不是方法?
在看多人眼中,用研就像是“工具箱”,里面装满了各种解决问题的方法,比如访谈、卡片分类等等,所以很多人会非常希望了解到有用的,新的调研方法或工具,甚至有人提调研需求时也会说:“我想做个问卷调查,。。。”。但本文重点讲的思路而不是方法,一来是介绍方法的资料已经很多了; 二来我越来越觉得思路决定方法,清晰的思路是选择和让方法发挥作用的前提。 问题解决2 如果把问题解决比喻成一段旅程,那么研究思路是攻略,方法是交通工具。正确的攻略保证了方向和结果,定了攻略才能选定出最合适的交通工具。 思路方法

三、问题拆解的价值?
问题拆解是形成思路的关键第一步,是后续形成假设,找到重点,切入点的前提。
1、思考过程结构化、可视化, 既能帮助你理清问题,确保没有遗漏,找到切入点;也能方便别人了解你的思考过程和方案/结论,从而推动方案的接受和落地。
2、经过拆解提出需重点关注的方向,找准方向。如:提出问题的原因假设,方便后续有针对性的找原因。

四、如何做问题拆解?
由于在现实工作中,不同岗位所遇到的问题各有不同,因此本文主要是以用户研究员的工作视角来提供三条问题拆解的思路,并附上相关的例子,希望能起到抛砖引玉的作用。
(一)用“接触点”来拆解问题
所谓“接触点”即用户在使用互联网产品中,与产品发生接触的点,这些点可以是由业务角度来看的业务流程各环节(如购物中的搜索-查看搜索结果-查看详情-下单-付款),也可以是以用户视角来看的的接触产品的用户生命周期各阶段。
1. 以业务流程为主线,梳理出现问题、需要重点关注的环节
【适用场景】:这个思路比较适合去分析和发现产品存在的问题,一般都是借助漏斗模型来看流程各步骤的转化
【简介】:
第一步:画出产品流程图
第二步:附上流程中某一阶段(建议看某一时段而不是某天的,一来减少数据偏差,二来可能有些流程本身也需要数天才能完成)各步骤的转化数 据,发现转化差的步骤流程
第三步:和业务方讨论,形成原因假设,再据制定下一步可调研/执行的问题
【案例】(流程和数据仅是举例所用): 产品经理:“我们最近上线了一个新产品,但是用户开通成功率不高,希望通过调研找找原因” 经过了解产品的开通率目标,对比其他类似的产品数据后,发现开通率的确偏低。所以先来拆解问题 第一步:梳理出产品流程图,开通分三步:审核—绑卡—填写验证码
第二步:注明每一步的转化数据,可以看出,转化差的步骤有两个:“绑卡”“验证”(审核失败主要与报名条件等硬性标准有关)如下图 漏斗数据
第三步:与业务方结合实际操作流程特点讨论以上两步转化差可能的原因,并带着这些假设从后台抽取这两类用户进行有针对性的调研。比如,绑卡失败可能与流程断裂且反馈机制不好有关,即:绑卡后校验周期长,即使审核通过也没有及时有效的通知用户返填数据。后续在调研中,除了搜集用户的失败原因,也会针对这些假设进行了验证,让调研更有了更精确的方向和切入点。

2、用户视角—以用户接触产品的各环节为主线进行分析
【适用场景】 当我们需要了解整个产品的用户习惯、痛点,或者希望对用户全貌有个了解时,就不适合使用以业务流程为视角的问题拆解方式了,因为整个产品往往包含的内容非常多,流程也很复杂。所以拆解问题时可以用户接触产品的过程为主线,用户接触产品的过程并没有固定的模型,可以根据自己产品的情况自行制定,注意要符合金字塔的MECE原则(相互独立,完全穷尽)即可。我这里提供一个经验类的思路,供参考。
【简介】认知—理解—尝试—使用—付费(如有)—留存/流失—回流 这是一条从用户接触到使用各环节的链路,经过对各环节的调研分析,基本就可以对产品和用户有个全面的认识了。依然举例说明:
【案例】 需求方:“我们产品计划升级改版,需要了解下用户的基本情况,痛点,我们想了解:。。。具体见下图: 原始需求
原始需求虽然有些繁乱,但如果用上述的链路进行分解,就会清晰很多了,不仅能帮助到产品,也能为品牌推广宣传提供参考,而且调研的结论可以以这种链路方式展示,比较清晰易读。梳理后的问题见下图: 生命周期行为
当然,可能在实际的项目需求中,未必需要这种大而全的行为描绘,甚至有些产品也没有付费,可根据具体需要重点针对某些环节进行分析。

(二)用“因果关系”来拆解
当我们需要对一个问题进行解释或分析时,可以尝试查找造成这个问题的原因,通过对原因的逐个分析,来找到出现问题的环节,比如:“某商品月成交量低,什么原因呢?”
第一步:先来分解一些带来成交量的原因,如 月成交量=当月有交易的天数X每天交易次数X每次交易商品数X每商品每次交易件数X每件成交金额
第二步:对比该产品历史的各环节数据或其他类似产品,找到数据明显较低的环节,再具体分析原因.
当然,会月成交量的结果拆分可能有多种方式,比如月成交量=来访用户X转化率X客单价等,如果可以,可以多试试不同的拆分方式,找到有明显漏斗、比较好入手/执行的分析的环节即可。

(三)通过界定“问题”来拆解问题
说到这里,其实还没讲到真正的“大(笼统)”问题,有一种“大”问题叫领导交办的问题(认真脸)。还是以例子说事吧,开篇埋下的坑,现在可以来填了。
领导:“我们中心打算布局xx类产品,但不知道是不是有前景,你调研分析看看?” 所遇到的问题就是要分析“前景”,这应该算是个比较大的问题了,也是比较模糊,模糊的点就是“什么叫做有前景?”如果是第一次接触这类问题,可能是无法入手的,但也恰是更需要问题拆解的时候——以“问题”为导向,即定义,拆分“前景”,可以自己先思考,也可以找领导,请他描述他认为的“前景”(或者至少把自己定义的有前景的标准和他确认一下,再开展后续的分析或调研,目的依然是要保障“做正确的事”),在这个例子中,前景被定义为三个方面,市场有机会;用户有需求;有利润空间: 其实这三个维度,依然都也挺模糊的,可以借助上文的因果关系等方式分析,经过拆解如下图: 市场前景分析

到这个阶段,可以看出,需要进一步调研或者收集的资料都是日常中常见的一些指标了,所需要的方法也是访谈、问卷。桌面等较常见的方法,基本上是把一个起初比较“大”的问题化解成了一个个可以执行的常规问题。

以上,主要内容介绍完毕,最后来个简要的总结:
1、什么是问题拆解?
把复杂的、笼统的问题拆解成一个个小的、可执行开展的问题即问题拆解能力。
2、为什么要做“问题拆解”以及它的价值是什么?
当你遇到的问题比较“大/”笼统”不太可能直接执行的时候,问题的拆解就是帮助你“做正确的事”:理清问题,确保没有遗漏,找到切入点,明确方向。思维结构化。
3、问题拆解的思路有哪些可参考的?
1)“接触点”(业务流程、用户接触产品的生命周期行为)
2) 因果关系(引起问题的可能原因,逐个分析找突破点)
3) 界定“问题”(问题的定义,维度等) 当然,现实工作中,各种复杂的问题还有很多,希望本文能起到些微的引发思考、抛砖引玉的作用吧。

icon-testing

【译者注】
图标在页面设计中被广泛使用,图标设计的好不好、图标应用效果如何,是设计师非常关心的问题。本文作者提出从发现性、理解性、预测性、吸引力这4个方面来评价图标,也为图标设计构思提供了一个方向。

引言
设计师经常使用图标来节省页面空间、提高用户识别速度。随着像智能手机、可穿戴设备等这些小屏设备越来越流行,图标的使用也更多了。但是,这些图标是否可用?唯一的方法就是对这些图标进行用户测试。

如何进行图标测试
不同方法可以解决图标可用性的不同方面,判断图标是否可用可以从以下4个量化指标来测量:
1)发现性:用户能否发现页面上的图标;
2)理解性:用户能否理解图标的意义;
3)预测性:用户能否猜到图标点击会发生什么;
4)吸引力:图标是否美观;
以上4个指标都是图标设计中起着关键性的作用,但需要独立去思考如何来提升。

图标测试方法
图标评价的方法有很多,要根据评价目标和所处的设计阶段来决定测试方法。图标评价方法可以分为2大类:无背景的图标测试、基于背景的图标测试,区别在于图标测试时,是否将图标放在页面中进行用户测试。无背景的图标测试,就是单独用图标(测试素材只有图标,没有页面)进行测试;基于背景的图标测试,就是图标放在实际的页面中进行测试。
需要注意的是,尽管采用无背景的图标测试,受测用户也必须目标用户,熟悉产品行业并有相关背景知识或概念。

发现性测试方法
为了评估图标的发现性,需要将图标放在页面中实际位置,基于背景的图标测试可以用于判断:多个相似的图标放在一起是否会导致用户找到目标图标会比较困难,或者放在太隐蔽的位置或周边有很多广告导致图标被用户忽视。
查找时间测试是用于判断用户能不能容易地发现图标的最好方法,在测试过程中,受测用户需要按任务点击图标,计算受测用户成功找到目标图标的操作时间、首次点击准确率。

理解性测试方法
理解性测试最好进行无背景的图标测试:只向受测用户呈现单独的图标(而没有页面内容),让受测用户猜测图标所代表的意义,在某种意义上来说,这种测试也是洛夏墨迹测验的一种方式。这个测试的目的是保证图标能够被用户容易地理解。
从用户的描述或词语中来获得用户对图标的理解,如果用户的理解与图标想要表达的意义/内容不相符合,那就意味着需要重新构思图标,重新设计图标。
我们知道图标都伴随着文字标题,你可以会认为:先向用户呈现图标的名称,再让用户从多个图标方案中选择一个与名称最匹配的一个图标,这种测试方式更为合理。但是我们不建议使用这样的方法测试,因为在真实使用场景中,用户很可能只看图标,而是不看图标名称。因此,在测试时使用以下方式更加合理:以某种方式让用户知道需要在这个页面上查找某个功能,从而找到对应的图标。

预测性测试方法

不仅需要用户理解图标的意义,而且还需要预测图标代表是是什么功能。实际上,即使用户不知道这个图标是什么/叫什么,只要用户知道图标所代表的功能就够了。
用于评价理解性的无背景图标测试方式同样可以用于评价图标的预测性。然而,预测性测试不是简单地问用户图标代表了什么功能,而是当图标点击后,用户期望发生什么。不像理解性测试一样,在理解性测试中,需要向用户简单(但尽量少)描述一下图标所在系统/页面。例如:告诉用户手提箱是电商网站的一部分,请用户找出能够代表的图标。在预测性测试中,不能告诉受测用户网站的任何具体信息,也不能告诉用户任何产品相关的功能。通过这种测试方式,可以了解图标的用户心智模型。
另外,如果有多个图标方案,A/B测试也可用于判断出哪个图标的预测性最好。对于A/B测试,需要分析不同图标下的用户行为差异,同时需要分析用户是否存在这种现象:点击了图标然后又马上返回到前一页。这个现象是一种探索行为,通常说明图标的预测性比较差,表明用户点击图标后,对看到的内容不满意,从而返回原来的页面。在测试不同的图标图形方案时,不同图标需要放在页面相同的位置和使用相同的图标名称,保证没有其它因素影响了用户行为。

吸引力测试方法
图标需要进行吸引力测试,因为最普遍目标是使用图标来增加用户的吸引力,但不能保证所有图标的吸引力都很好。在图标吸引力测试中,既要进行单图标测试,也要进行图标组测试(一个产品或页面会有多个图标,一个产品或页面的所有图标称之为图标组)。
吸引力测试的最简单方法就是用户对图标吸引力进行1-7分的主观评分。如果有多个图标方案,叫用户选择一个最喜欢的图标,并解释对某个图标喜欢/不喜欢的原因。最后从多套图标组选择中,选择一套最喜欢和最不喜欢的图标组。图标组测试主要是为了避免整套图标大多数图标是好的,只要修改少数几个图标,整套图标就可能是最适合产品/页面的图标组。

标准的可用性测试与图标测试
标准的可用性测试可以发现一些图标问题,但不能准确地发现图标的所有问题。例如:在测试过程中,用户被其它一些页面元素搞得不耐烦,甚至不能完成操作任务。即使图标存在问题,但不准确地发现图标的具体问题在哪里:是用户没有识别出图标,还是用户不能理解图标的意义,还是用户没有发现图标?
由于存在多种可能的原因,所以不能单靠标准的可用性测试来评价图标的可用性。

产品开发周期
与用户体验研究方法一样,选择测试方法时需要考虑产品所处的项目生命周期。
1. 规划期:在早期的概念阶段,主要使用有利于形成概念、探索多种设计想法的测试方法。在这个适合进行无背景的理解性、预测性的图标测试,用于判断图标使用的可行性和确定合适的图标心智模型。
2. 执行期:在设计和实现阶段,主要使用有利于持续地帮助系统设计出最好的图标方案。一旦图标方案是可理解的,主要持续地进行无背景的图标吸引力测试,直至得到吸引力优秀的图标为止。接着进行有背景的图标测试,将图标放在真实页面中,让用户去查找目标图标,图标查找时间测试用于量化评价图标的发现性。可用性测试(开始使用纸面原型,后面使用高保真原型进行测试)可以在图标意义理解性与可发现性方面给我们更多的发现。
3. 评估期:产品一旦发布,图标测试主要用于评价图标上线效果、帮助图标持续优化。基于可用性测试的基准测试、图标查找时间测试可以定期开展来跟踪效果。在图标持续优化的过程中,A/B测试是衡量和选择图标方案的最好方法。

原文链接:www.nngroup.com/articles/icon-testing

【译者注】在移动设备上进行可用性测试是大多用户体验设计团队既关注又头疼的部分,市面上的各种专业测试工具各有利弊,如何抉择是一道难题。性能好、对用户干扰少、录制质量高、能记录用户面部表情和手部操作、价格便宜等要素成为大家在选择工具与方法时重点关心的内容。本文作者Colman Walsh提供了一种讨巧的方式,能较好的解决测试中大部分问题。尽管不完美(无法记录用户与移动设备屏幕互动),依旧值得一试,有精力的同学可以结合Lookback(https://lookback.io/),或许能捣鼓出一套更完善的解决方案来。

移动端令人难以置信的增长趋势和移动设备的全面普及,让用户体验设计师的工作更具挑战性与趣味性。这意味着移动应用与移动站点的用户测试成为用户体验工具中的重要一环。

与桌面环境有所区别的是,移动端可用性测试缺少像Silverback或Camtasia这样开箱即用的软件记录工具。

即使不开发一款移动应用,你的网站大部分流量也可能来自于移动设备。执行常规的移动可用性测试,便成为衡量该渠道是否正常工作的唯一途径。

此时需要一定的动手能力,经过多年实验,我们认为已经找到了最理想的手段。如果你想简单测试iPhone或Android的体验,这套方法不仅简单,性价比高,而且效果出色。

旧法:线缆加胶带

过去我们使用“雪橇”将智能手机与摄像头固定在某个位置,从而方便我们记录用户在屏幕上的行为。(要制作一个雪橇,我们在五金店买了一些丙烯酸通过烤面包机将其弯曲成型,非常有趣)

我们将摄像头用胶带粘贴在雪橇上,并且把手机用胶带和尼龙搭扣装好。回头看来,这种做法还是很简陋的。用户不得不经常用两只手托稳手机以保持雪橇稳定,当然也谈不上自然体验。

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图1. 用户正在使用绑着摄像头与雪橇的手机

从技术上说它是不可靠的。由于使用了一台笔记本的双摄像头(雪橇上的摄像头和笔记本内置摄像头),我们不得不同时开启两个摄像应用,这导致了一定性能问题。要么在设置中造成内存紧张,要么在测试中摄像头熄灭,往往两者兼而有之。

还有其它一系列问题,比如屏幕炫光和摄像头失焦。总得说来,设置测试环境非常耗时,而且性能不可靠,测试环境并非最优。尤其是客户在身边时,压力尤其大,但这也是那时我们能做到最好的情况。

新招(当然更好):无线

理想情况下,用户应该无法看到测试环境与软件。我们希望创造尽可能自然的测试环境,只有用户与智能手机,没有线缆、雪橇、摄像头或胶带等干扰。

对于用户体验团队来说,在用户测试中不断学习和洞察才是关键。我们不希望一直为设置测试环境或者摄像头熄灭而费心。

我希望通过介绍一个简单的设置来达成这些目标,它帮助用户体验团队专注于真正重要的事情,让用户专注于他们的手机。因为它非常可靠,所以我们经常在培训课程中面对客户使用。

接下来重点谈智能手机的可用性测试,我们使用一台MacBook作为记录设备。当然,这种方法也适用于Windows PC。

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图2. 无线测试的方式更加自然

【第一步:安装软件】

产生神奇效果的关键在于Apple的AirPlay无线技术,该软件能让你把流媒体(音乐、视频)通过无线的方式传送到Apple TV上。

因此,首先你需要购买并安装一个叫做Reflector(大概15刀)的软件,它能将笔记本变成一个AirPlay信号接收器,像Apple TV一样。这样一来,我们能够把用户智能手机屏幕以镜像的方式投射到笔记本电脑上,用户屏幕上的内容将在笔记本屏幕上同步出现。

现在我们可以不需要额外摄像头来录制用户屏幕了,只需要在笔记本电脑上通过屏幕录制软件进行录制即可。强烈推荐ScreenFlow(大概99刀),不但可靠性高,并且在测试环节中能通过笔记本电脑摄像头捕获用户面部内容,这是任何可用性测试的重要组成部分。

【第二步:设置显示器】

这一步是可选的。因为我倾向于使用外接显示器,使主持人和记录员不必同时瞥过用户肩膀来观察行为。这样也能将用户干扰降至最低,用户不会看见面前笔记本电脑屏幕上的巨大手机屏幕投射,它会出现在外接显示器上。

所以,为你的MacBook连上外部显示器,如果外接显示器与笔记本屏幕显示一致内容,意味着这不是我们希望设置的镜像模式。打开“系统偏好-显示”,将“镜像显示”去掉勾选。

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图3. Mac的正确显示设置

【第三步:设置Reflector】

要将智能手机内容发送到笔记本电脑屏幕上,只需打开Reflector,在笔记本电脑屏幕左上角的工具栏上可以看到它的图标。

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图4. Reflector打开后你将看到的图标

【第四步:对智能手机进行镜像】

现在就是见证奇迹的时刻!如果你使用的是iPhone,从屏幕底部上划,启动AirPlay。然后从列表中选择你的MacBook,再打开镜像按钮。

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图5. 在你的iPhone上打开镜像

你的iPhone应该出现在外接显示器的中间,是不是很神奇!(要是iPhone出现在MacBook屏幕中,只要把它拖拽到外接显示器上即可)

使用Android 4.4.2或更高版本设备的,从屏幕顶部向下划动进入设置,选择“投射屏幕”选项,然后选择你的MacBook。

注意:你的智能手机和MacBook必须保持在同一Wi-Fi网络中,要是出现问题,这是故障排除首先进行的事情。

【第五步:设置ScreenFlow】

开始录制前,打开ScreenFlow。初始设置对话框弹出,你需要做如下设置:

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图6. 设置ScreenFlow

1、“录制桌面来源”

选中并确保从下拉菜单中选择你的外接显示器。(参照示例中的2270W)

2、“录制视频来源”

选中并确保选择默认选项“FaceTime高清摄像头(内置)”。

3、“录制音频来源”

选中并选择“内置麦克风”。

【第六步】开始录制测试内容

让用户处于MacBook正前方,这样你能在ScreenFlow的预览中看到他们的面部。然后按下红色录制按钮,搞定,现在已经开始录制了。

当你与记录员在外接显示器上观察用户行为时,用户正端坐在空白的笔记本电脑前,像往常一样使用手机,没有线缆、胶带、摄像头或者其它干扰。

在以下截图中,我在iPhone上把玩Spotify。你能看到,在录制手机屏幕的同时,ScreenFlow提供了画中画窗口来显示用户面部表情,完美的可用性测试。

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图7. ScreenFlow输出录制内容的截图

当然,这种方式依旧不能展示用户的手指与设备互动的过程。但总体说来,它的优点还是很多(见结论中的列表),算是一个无可非议的好方法。

【设置总览】

需要明确的是,让我们回顾下设置的全貌。用户应该坐在MacBook面前,使用自己的手机,主持人和记录员应该坐在附近,通过外部显示器观察用户行为。

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图8. 测试中房间与屏幕等设施的安放方式

使外接显示器正面远离用户视线,否则大屏幕上的手机屏幕影像会干扰用户的注意力。


结论

我们介绍的这种方法有诸多优点值得一试:

1、简单

首次将所有环节调试完毕之后,接下来每次只需要花费5分钟左右来设置。

2、可靠

它并不完美,但软件崩溃和设置问题出现的几率很低。然而,雪橇+摄像头的方案出现问题则是意料之中的事。

3、性价比高

假如你使用MacBook,整个解决方案只需花费不到200刀。(与之对应,专业高端的可用性测试软件Morae售价2000刀)

4、专业

高质量并专业的输出,看上去不像是黑客技术。我们把录制的内容与参与的客户、高管们分享,效果很好。

5、灵活

这种方案适用于主流平台:PC、Mac、Android和iOS。

6、方便

因为不需要任何胶带或者尼龙搭扣,测试者还能使用自己的手机,这让你的测试更加自然有效。

原文地址:
https://www.smashingmagazine.com/2015/12/simple-and-painless-mobile-user-testing/

译者:

阿里巴巴1688事业部/无线交互/舒舟

新的设备不断增加,旧的设备依然存在,这种快速增长且日趋加剧的可联网设备的多样化,使得网页设计已不再有标准的屏幕尺寸。基于一个固定尺寸对网站页面进行设计的模式,已无法满足用户设备多样化的通用需求。理想的情况是分别为每种设备单独创建一个版本,然而这对于大多数网站来说是不切实际的,于是越来越多的网站选择成为响应式,响应式设计已成为网页设计的一大主流模式。

除了设备多样化的现状与趋势之外,响应式设计能够带来多终端体验的一致性,因此作为全球企业间(B2B)电子商务平台的我们(1688网站)也在积极研究适用于本站的响应式设计方式。

本文将对目前主要的响应式设计方式进行梳理,把不同响应方式的响应规则与体验改善程度通过可视化的方式进行量化评估,并基于1688网站的设计现状及用户设备环境,反思网站的响应式设计模式,从而探索适用于本站的响应式栅格系统及普适规则。

一、什么是响应式设计

自2010年5月,伊桑.马科特(Ethan Marcotte)提出并实践了响应式网页设计,便引起了广泛关注,许多设计师、工程师们纷纷加入到响应式设计的研究和实践中来。响应式设计发展到目前的阶段,已不仅仅是一些技术工具(如①流动布局、②媒介查询、③弹性图片)的集合,更是一种设计技术、设计策略的能力体现。

响应式设计的本质目标是:通过识别用户设备屏幕的尺寸环境,选择最佳的内容展示方式,让页面有能力覆盖所有设备环境的良好用户体验。它应该有三个特质: 1)内容灵活性:内容可以像水一样,能够根据容器的不同,而展现出不同的形状。 2)设备多样性:页面能够适配多种类型终端设备,兼容已有或未来的设备。 3)体验一致性:网站在多种设备场景中均能保持统一的良好体验。

二、响应式设计的三种方式

许多网站为实现响应式设计,有各自的不同做法,主要可以归结为以下3种方式: 1)多个固定尺寸切换的响应方式 2)为移动端、桌面端分别打造两套区间尺寸的响应方式 3)跨终端无缝体验的响应方式

1、多个固定尺寸切换的响应方式 基于核心用户的主流设备,选择典型的分辨率,分别设计出几个尺寸版本,投射到相应的设备中去。严格意义来说,这不是真正意义上的响应式,或者可以称之为伪响应,它并没有从根本上解决让页面有能力去适应多种设备屏幕的问题,而是让一些屏幕尺寸相近的设备使用同一套尺寸页面。其主要案例有:1688.com、taobao.com、etao.com…

该响应方式的优缺点分别为: 1)优点:不用考虑同一断点内的拉伸规则,基于现有固定尺寸的页面设计流程和模式就可以完成网站的设计开发,主要可用于一些桌面端的设备环境。 2)缺点:它只能在几个特定分辨率设备下显示非常好的体验效果, 而除这几个值之外的设备上的体验效果将大打折扣;另外用户的设备无法穷举,随着用户主流设备屏幕尺寸的变更,网站仍需要不断增加或更换尺寸版本。

2、为移动端、桌面端分别打造两套区间尺寸的响应方式 通过综合评估网站用户设备的终端类型、屏幕尺寸、网站定位,以及不同终端环境的用户使用特性,分别为移动端和桌面端打造两套独立页面,它可以实现所有用户设备屏幕尺寸中的部分区间段的理想体验覆盖。有人说这是残疾版响应式,但基于移动端与桌面端完全不同的用户行为方式及体验环境,以及从小屏手机到大屏电脑的大尺寸跨度给设计带来的局限性,这种方式就现阶段而言,尤其是对一些内容较为丰富的综合型网站来说,是一个不错的选择。其主要案例有:alibaba.com、aliexpress.com、amazon.com…

该响应方式的优缺点分别为: 1)优点:能较好地基于不同终端设备的体验环境,考虑不同的用户行为习惯及操作方式,分别为移动端及桌面端打造不同的用户体验。 2)缺点:所有的页面都要单独开发两套,有较大的工作量,也不利于体验的一致性;另外不同类型终端间的尺寸界线已渐渐模糊(如大屏手机与小屏平板、大屏平板与小屏笔记本电脑),两套方案尺寸分割点的划分会变得越来越尴尬。

3、跨终端无缝体验的响应方式 从小屏手机到大屏电脑所有用户设备全尺寸区间覆盖的一套完整页面系统,能兼顾不同类型终端的交互行为差异,带来跨终端设备的用户体验一致性。其主要案例有:smashingmagazine.com、bootcss.com、indochino.com、…

该响应方式的优缺点分别为: 1)优点:所有用户全设备的良好体验覆盖,能兼容已有或未来的设备,包括新兴起来的穿戴设备、电视、甚至其他物联网设备界面等的全场景。 2)缺点:对网站设计师及工程师们的能力都提出了更高的要求和挑战,从视觉设计、跨端交互、页面性能等方面都存在很多难点需要去攻克。

总结以上这三种方式(如下图),在广义上来说,他们都可以称之为响应式设计,只是不同方式的响应式设计分别对网站的设计能力与技术水平提出了不同等级的要求: 1)多个固定尺寸切换的响应方式:需要考虑页面体验的一致性,设计多个尺寸版本的页面方案。 2)为移动端、桌面端分别打造两套区间尺寸的响应方式:需要基于内容的可读性,扩大页面的尺寸覆盖范围,制定区间尺寸的内容拉伸规则。 3)跨终端无缝体验的响应方式:需要兼顾跨终端不同操作方式的交互行为差异与区间尺寸的内容拉伸规则。

……

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特别说明

因本文章发表在《U一点 ● 料——阿里巴巴1688UED体验设计践行之路》中,目前处于新书发行的内容保护期,所以更多内容请大家在实体书中查看。

购买请移步天猫>

看到这个标题你内心里或许会充满疑惑,我在写这篇文章之前,也曾经有很多疑问。你去问任何一个人,他们都不会推荐使用轮播这种模式。但是轮播本身并不是那么一无是处。 本文将基于真实的数据,针对近期业界对轮播组件的各种争论做个回应,看看大家对它的评论是不是名副其实。我会针对各个观点进行剖析,看看我们的数据与预期是否一致。通过这些内容,我会详细阐述我们的研究发现和研究方法,并给大家一些建议,希望对大家未来在判断何时以及如何使用轮播组件有价值。 之前有很多人不看好轮播这种模式。从NNG的一篇文章开始;真正的转折点是Erik Runyon发表的关于圣母大学网站的一篇详细分析轮播模式的文章“轮播组件用法详解”;在Jared Smith的文章“是否应该使用轮播”中,他建议大家放弃使用轮播组件;Brad Frost也在他的文章“轮播组件”中呼应了这种对轮播的负面评价;紧接着Luke Wroblewski加入了反对派的阵营,他说从目前的数据来看,建议不要使用轮播,他的文章详情见“ 以后绝对不再使用轮播”,(他后来又补充数据说对他的结论有怀疑)。
在Mobify(提供移动建站服务的网站),我们开发用于移动设备的大型电子商务网站。很多情况下,这些网站都有一个轮播组件。我们这样做错了吗?是不是伤害了我们的用户?如果我们停止使用轮播组件,我们的网站是否就会变得更好?这些问题是我和这篇文章的共同作者Peter Maclachlan在审查我们开发的网站时反复问自己的。我和Peter决定做我们自己的研究,而不是盲目追随网上这些反对轮播组件的声音。
自此,我们开始研究那些我们能获取的数据。刚开始,我们充满好奇,我们的数据说明了什么呢?我们的发现令人非常惊喜,并且鼓舞着我们不断深入研究。我们在为期11个月的时间里审查了几个中型到大型的网站。我说的中型到大型网站,是指在过去一年里交易额不少于两千万美金的网站。在这11个月的时间里,我们研究了近750万次轮播组件的交互事件。这篇文章的结论都是基于这些数据所做的分析。

我们为什么要使用轮播组件

轮播组件存在的意义绝对不仅仅是为了在首页显示更多的市场营销信息。因为我们是专注于做无线端设计的,我们最大的顾虑就是要确保在有限的屏幕尺寸和信息的密度之间做好平衡。这意味着,我们总是要在有限的面积里做好水平和垂直方向上的空间利用。我们使用轮播组件可以增强信息的密度,并且不需要用户在查看时滚动页面。 使用情景也是理解轮播组件的一部分。我们的设计团队只是在规避使用轮播组件,而没有向用户提供具体的使用情景。大部分情况下,我们只是在一中情境中使用轮播组件:在商品详情页中展示更多的图片。在商品详情页中,用户知道左右滑动一个轮播组件可以查看更多的商品图片。在一个网站首页的市场营销轮播组件中,用户是没有办法知道下一张图片是什么内容的,也不清楚这里面的信息是否需要去关注。
反对轮播组件的理由
目前反对使用轮播组件的理由主要有以下几个方面:

    1、用户不会点击轮播组件中的内容;
    2、如果用户要点击轮播组件中的内容,他们只会点第一个;
    3、轮播组件不易理解;
    4、自动轮播对用户不友好;

针对前两条,我们将用我们自己的数据和Erik Runyon文中的数据作比较。最后两点更多的是定性的结论,我会针对性的剖析。

猜想一、用户不会使用轮播组件
大家的争议
这个猜想基于Erik Runyon文章中展现的圣母大学网站数据。只有1.07%的访问者点击了网站的Banner轮播图。只是查看Banner无法作为交互行为被记录,只有产生点击行为的用户才算数。为了反驳这一猜想,需要有数据能够显示实际上发生交互行为的人数高于1.07%才行。
我们的结论
用户对产品图片轮播产生交互行为的比例:72%的用户至少切换轮播图一次;23%的用户会放大图片。如果你看我们的研究结果,具体的以放大操作为例,你会发现23%的用户直接进行图片的放大以获得更多的信息。如果你更关心哪些用户有切换轮播图的行为,数据显示高达72%的用户直接产生了操作行为。下文中将会展示我们的数据是如果获取的,请留意“发现”部分。
猜想二、用户只对第一张轮播图感兴趣
大家的争议
Erik提到的点击了轮播图的1.07%的用户中,有89.1%的人点击了第一张轮播图。并且,我们猜测如果这个轮播组件是有效的,那么随着轮播图数量的不断增加,点击分布将会有一个合理的下降趋势。Erik的数据显示,在第二个位置的轮播图只有整个点击数据的3.1%。更客观地来看,圣母大学网站中3,755,297位访客中只有1,234人点击了第二个位置上的轮播图。第二个位置之后的轮播图的点击数据也符合我们预期的落差。我们如果要反驳这个猜想,那么就要有数据显示,对第二个位置上的轮播图有交互行为的用户比例高于3.1%。
我们的结论 我们的数据显示,和第二个位置上的产品图片轮播有交互行为的用户占比为15.7%。至少64%的用户从第二个位置的产品图切换到了第三个位置的产品图。用户切换轮播图有一个线性的变化规律。不同的轮播图切换方式会导致不同的数据结果。所有的数据都表明用户从当前的轮播图切换到其他轮播图的比例较高。和第一个位置上的轮播图有交互的用户中,有64%的人和第二个位置上的轮播图也产生了交互。 圣母大学的数据只是包含了用户的点击,而不是全部交互行为。为了确保我们的数据更有说服力,我们也会看产生直接交互行为的数据。对于我们的产品图轮播组件来说,那就是用户的放大操作。数据显示,有23%的用户产生了放大产品图的行为,其中54.1%的人放大的是第一个位置的产品图。所有的放大行为中,有15.7%发生在第二个位置的产品图。 这个图和Erik的数据很相似:第一个位置的轮播图占据了绝大多数交互行为。然而,我们的数据中随着轮播图位置而产生的数据衰减趋势更为合理;45.9%的直接交互行为发生在第一个位置之外的轮播图上。这就意味着,接近一半的直接交互行为产生在第一个位置的轮播图之外。 提示:关于这个数据的来源,详情请查看下文中“发现”部分。
猜想三、轮播组件不属于无障碍设计
接下来的问题是不好的,但是易于解释。这个争议整体上没有否定轮播组件,只是对于当前用法的质疑。轮播组件本身并没有所谓的无障碍问题。当然,我们在应用轮播组件的时候,可能存在设计上对无障碍的考虑。 这一点,我不认为是轮播组件本身的问题,但是当你决定要用轮播组件的时候,你必须要考虑。下一个版本中,我们一定会让我们的轮播组件变成一个无障碍的插件。这不是关于轮播组件有效性争议的一部分,所以这里我们就不做更多论述了。轮播组件本身不算是无障碍的,但是这并不能说明我们将来在应用的时候做不到无障碍。
猜想四、轮播组件的自动轮播对用户不友好
这个争议是说能自动轮播的轮播组件,想要去点击的用户会有障碍。我们完全同意这种观点。如果你想要用轮播组件,一定要避免使用自动轮播。如果你需要更多的理由,请看这篇Brad Frost的文章。 关于这个问题的可以阅读Jakob Nielsen的文章”用户不喜欢自动轮播的轮播组件以及手风琴组件”,没有那个轮播组件我们设计成自动轮播的。 如果你不得不使用自动轮播,那么在用户准备要产生交互行为的时候,请停止自动轮播。 当用户想要点击一个轮播图的时候,因为自动轮播到下一张,导致用户点击错误,这种体验非常糟糕。在PC端,这意味着当用户的光标Hover到轮播图的时候,停止自动轮播。在移动端,这意味着当用户准备触摸的时就停止自动轮播。自动轮播不友好。如果你要使用轮播组件,请不要让它自动轮播。
发现
提醒:这一部分主要是揭秘我们是如何做上述研究,数据是如何获取的。如果你对此感兴趣,请继续往下读,如果不感兴趣,请跳过这一部分。
研究方法及情景 这些数据来源于对几个中型到大型电子商务网站长达11个月的分析。在此期间,我们抽样了大约750万个轮播组件的交互事件。我们遵循隐私保护协议,没有保留任何个人信息。
为了针对上述的前两个猜想,我们的数据主要着眼于以下两点:
1、用户与轮播组件产生交互的频率;
2、用户与轮播组件中第一个位置之外的图片产生交互的频率;
定义交互方式
在研究中,我们跟踪了轮播图组件中的四种交互方式: 1、智能手机中,用左右滑动的手势切换轮播图; 2、单击轮播图组件中的箭头,每次切换一张图; 3、单击轮播图组件底部的缩略图切换; 4、单击轮播图中当前的图片,放大至全屏查看;

为了和圣母大学的数据相对应,我们选择了第四种交互方式,单击放大,这个操作和点击比较类似。两种情况下,用户都是对当前的轮播图比较感兴趣,并且希望了解更多内容。补充另外一点,我们关注的交互方式是指那些最核心的交互,不包含那些无法触发交互事件的操作。没有导致轮播图切换的意外滑动也不算是能触发交互事件的交互。

结论

1.各种交互方式的使用占比 我们首先研究的是用户使用手机中轮播图组件的频率,我们是通过独立的交互事件来看这一现象。这里所说的独立交互事件,是指用户通过上述的交互方式和轮播图组件的首次交互行为。如果一个用户点击了5个轮播图的缩略图,那么我们计算的时候还是只算一个独立的交互事件。下文中我们将更详尽的阐述独立交互事件。数据显示,一个页面中大约72%的用户以各种方式对轮播图进行了操作。缩略图是最清晰地,能够提前预知内容的交互方式:55%的用户至少点击一个缩略图。

1a.各种交互方式的占比 我们的数据表明,缩略图是最受用户欢迎的交互方式。事实上,缩略图的使用率是其他类型的轮播图切换方式的两倍,受欢迎程度比箭头和左右滑动加起来还要高。 放大操作是用户进行的操作中频次仅次于点击缩略图的操作。放大和左右滑动的共性是,可以出发操作的区域都比较大,几乎是点击轮播图的任何位置都可以触发。我们猜想用户的放大操作中又不部分可能是误操作。话虽这么说,放大操作仍然是用户目的性比较强的一个操作,所以产生意外操作的概率不高。大约23%的访客进行了放大操作。左右滑动是用户使用率最低的操作。这一点强有力的说明,给用户提供一个清晰的控制系统有利于引导用户进行操作。箭头和左右滑动操作都是为了切换到下一张轮播图。如果我们把这两种交互方式整合在一起,他们的使用率和缩略图比较接近。

2.所有类型的操作 总体上看,每个轮播图平均有2.4次交互事件。这表明与轮播图产生交互的72%的访客中,产生多次交互行为是很正常的。

2a.各种类型的交互方式操作次数占比(非独立) 点击缩略图的用户中更倾向于使用缩略图而不是其他交互方式,平均在一个轮播图中点击6张缩略图。 左右滑动和点击箭头进行操作的用户有近似的操作频率:平均数分别是3.5和3.9次。放大操作的交互次数较少,这表明用户只有在对某张产品图非常感兴趣的情况下才会放大。 操作缩略图的用户拥有最高的点击次数,这说明略缩图的交互方式比箭头和左右滑动有更高的用户参与度。探索这一层次的参与度所导致的额外转化,比如“加入购物车”将会是件有趣的事情。如果结合箭头和左右滑动两种交互方式来看,数据和我们分析的独立交互方式比较接近,前后移动(滑动或箭头操作)是轮播图中最普遍的交互方式。

3.交互频次衰减率

从我们统计到的数据,可以画出用户每次操作时之后再次操作的概率曲线。在轮播图切换的案例中,这就是说在用户从第一张轮播图切换到第二张轮播图之后,再从第二张轮播图切换到第三张轮播图。 在直接交互的案例中,这就是说点击放大第一张轮播图之后再去点击放大其他的轮播图。我们画出了各种不同交互方式下的曲线:缩略图、箭头、滑动、放大。

3a.缩略图

每一张被点击过的缩略图,用户有大约69%的可能性会继续点击其他缩略图。从下图中的指数衰减曲线可以更精确的看出这一变化趋势。尽管用户点击缩略图可以有很多可能的顺序,但是大部分的缩略图用户还是按照轮播图中默认给定顺序查看。

3b.箭头

对于每个被点击的箭头,我们发现用一个接近线性的衰减曲线来描述是比较准确的。在这种线性衰减中,用户有大约76%的可能性会会再次点击这个箭头来查看下一张轮播图。

3c.左右滑动

左右滑动的衰减也是线性的,用户有64%的可能性会再次滑动。下图是一个更精准的指数变化趋势图。 3d.放大 放大操作的规律遵循幂定律,线性的变化不能准确描述这一趋势,下图的函数能够比较真实的反映其趋势。

一些思考

营销类轮播图 VS 图片轮播

这是我们在用我们的数据和Erik统计的圣母大学的数据作比较时发现的问题。我们用的轮播图类型不同。我认为这个问题并不影响我们的研究结论。这两种轮播图或许在视觉样式上不相同,但是我们的研究说明他们的基本模式是成功的。我们这项研究的目的是为了验证这种水平滚动的多页轮播图是不是有缺陷。从数据来看,并没有明显的缺陷。圣母大学轮播图的问题可能不在轮播图组件本身,而是设计问题。

用户对营销Banner的认知本身就比较疑惑。这类轮播Banner可能根本就不能给用户提供有效信息。有很多的原因会导致轮播Banner的无效,以至于大家认为这个UI模式本身就有问题。我们的网站有时也会使用营销类轮播Banner。接下来我们将会用我们的数据和圣母大学网站的数据作一个很有意思的比较。

Luke Wroblewski在Google的一次演讲中提到Amazon UX经理PJ McCormick的数据。PJ展示了Amazon使用营销Banner轮播图组件的一些积极乐观的数据。Luke认为目前的营销轮播组件最大的设计问题是控制轮播的部分不够明确。下图中,Amazon的轮播图组件设计明确的将控制轮播的部分单独出来,这样做就很好地回避了控制部分不够明确的问题。

手机端交互 VS PC端交互

我们的轮播组件只在手机端有。圣母大学的网站只在PC端有轮播组件。用户在手机端的交互要比PC端频繁。这有可能是因为手机端有滑动操作,也可能是因为PC端用鼠标操作小控件比较难。还有可能是由于轮播组件原本就是更适合手机上实用的一种模式。

轮播组件成功应用的标准 我们这里说的轮播组件成功应用的标准和Erik的标准不同。Erik的更在意用户是否通过轮播图点击到了里面的内容,重点看这个转化率。我们的标准是看用户是否有查看更多的意图,是否看了所有产品图片。前者的标准显然更高,要求用户点击打开新的页面。这就是为什么圣母大学网站中的轮播组件数据相对于我们的数据更低。

大学的网站VS电子商务网站 我们拿圣母大学的网站和我们的网站作比较,有一个局限性,那就是圣母大学的网站用户和我们的网站用户使用情景不同,两个网站或许没有可比性。电子商务网站用户的目标是发现更多关于产品的信息以便于做出购买决策。大学网站的用户是为了学习或者找到关于大学的一个具体信息。

对未来的一些思考

这一次的数据分析使我明白了,对于轮播组件,我们还有很多研究工作要做。下面的这些内容使我希望自己将来可以进一步研究,也希望看到其他同行可以针对此进行一些研究: 1、针对不同类型的轮播组件做对比研究。这将有助于研究我们的营销类轮播组件和 Erik Runyon的数据有何不同。 2、衡量交互方式是如何影响用户的操作行为趋势。如果他们操作的是一个产品图片集合,他们是更愿意还是更不意愿使用加入购物车呢? 3、我希望知道是否有办法衡量手机端、PAD端、PC端用户在轮播组件的交互方式的差异。不幸的是,我们不做PC端的站点,所以我们缺乏PC端的数据。我们期望做直接的对比,而不仅仅是从已知数据去做推测。 4、数据显示,在手机端,滑动是最低频的操作。我认为滑动操作在手机上被其他交互方式弱化了,或许也是因为在PC端,用户对滑动操作还没有什么认知。通过提供额外的控件,用户可以很明确的获得操作轮播组件的交互方式,因此,他们更愿意选择这样的交互方式。假如移除了轮播组件中其他的可操作控件,那么滑动的交互方式是否会增加?

结论

这篇文章是在彻底调查Mobify为什么以及如何使用我们提供的轮播组件,构建自己的网站。不同类型的轮播组件之间差别很大。给用户提供了额外的上下文情景之后,不用迫使用户做滚动操作,他们就很乐意使用轮播了。 目前关于轮播组件的数据都是关于市场营销Banner的。这些数据都说明了一点,用户对轮播组件中的内容很少产生交互。同时也说明了,用户切换轮播组件中的内容,翻到下一张轮播图的概率非常低。当然,这些数据也证明了一些普适性的观点:轮播组件不易于理解,自动轮播不友好。 我们的数据和Erik Runyon提供的关于圣母大学的数据共性比较少。用户在我们的网站上交互行为更多。相对于圣母大学网站的用户数据,我们的用户对当前轮播图之外的内容有更高的交互行为比率。产生这些差异是是有很多原因的,这也是我们想在总结的环节去探讨的。不同的的轮播组件形式适用于不同的产品目标。 对我而言,这就是本文最大的结论。 轮播组件有很多的形状和尺寸。有一些很有效,有一些效果并不好。在盲目的批判之前,我们应该针对不同的情况收集更为丰富的数据,来充分了解真实的状况。Erik的研究结果认为,首页的市场营销轮播效果不好也是事实。用户不知道能从轮播组件的内容中获取到什么信息,因此,他们也不想去操作。如果你能够很清晰的告诉用户你将会获得什么信息,这些信息对你有什么用,那么,用户肯定也乐意去做更多的操作。

那么,你到底会不会用轮播组件呢?

不要仅仅是为了在有限的屏幕空间展示更多内容而去用轮播组件。轮播组件主要是用于为用户提供特定情境下更多的内容。在手机端,当横向的屏幕空间有限,内容彼此有关联性,并且这个内容对用户有意义的时候通常会用轮播组件。 当内容根本就无趣或对用户无意义时不要用轮播组件。第一张展示给用户的轮播图一定要能传达出其他剩余轮播图将要给用户传递的内容。用户从当前轮播图切换到其他轮播图的时候必然是因为这样可以获得更多有用的信息。轮播的内容要有吸引力,这样才能保障轮播的有效性。如果用户对你的轮播不感兴趣,这不一定是是轮播组件本身的问题。 不要为了让用户看到你要展示的全部的容而使用轮播。即使你的轮播是有效的,用户也不会查看所有的内容。第一个展示的轮播内容应该是最重要的,所有的轮播图应该按照重要性的顺序展示。如果查看多个内容很重要,但是这不是必要的操作,那么我推荐使用缩略图轮播的方式。 这个问题并没有唯一的答案。在某些情况下,与市场营销Banner轮播一样,答案是NO。在其他情况下,与产品轮播图一样,答案是YES。在各种不同的设计模式下,如果你要问“我是不是应该用轮播组件”,这的确有一个正确的回答:如果这适合你的用户就是对的。

原文地址:[http://www.smashingmagazine.com/2015/02/09/carousel-usage-exploration-on-mobile-e-commerce-websites] 原文作者:Kyle Peatt

1、做设计为什么还需要看数据?

很多设计师从来不看数据,要么是因为没有数据可看,要么是根本不想看,但是也一样把设计做的很好啊!设计本来就是有感性的一面,为什么非得要和数据扯上关系呢?我们不妨先看看设计的本质是什么。设计不同于纯粹的艺术,艺术源于艺术家对现实的观察和思考,以及对这种观察和思考的自我表达;设计天生就是为别人在做事情,纵然同样需要观察和思考,但是这种观察和思考不是为了表现设计师的自我,而是为了更好地服务于某个用户群,因而设计师了解用户就变得非常重要。尤其是要了解用户的目标、行为、态度等相关的情况,我们这里说的数据其实也就是对用户的目标、行为、态度等情况的量化,因此,通过对这些数据的分析,我们可以更好地挖掘用户的需求,进而为用户提供更好地体验。

简单点说,设计是服务于用户的,了解用户才能更好地做设计,数据是了解用户的一种途径。

2、数据在项目中的作用有哪些?

要了解这个作用,我们先回到设计师看数据的主要场景,总结起来无外乎两类:一个是因为项目的需求,通过数据的论证,让设计走得更从容,有理有据,而不是设计师自己的YY;另外一个是日常监测的需求,自己做的产品,总要知道大概有多少人在用,使用的情况如何,用户的行为和预期是否一致。也就是说要了解你的设计被使用的情况,否则你怎么知道设计的好不好,是不是达到了设计目标,是不是真的帮助用户解决了问题。

先来分析下项目中看数据的场景。几乎整个设计的过程都可能会用到数据,概括起来可以把这个过程切分成三部分:

设计前数据帮你发现问题:所有设计开始之前的研究和分析,都是为了更明确用户的需求,明确为什么要做这个设计?从业务的角度来看,这个产品对公司有何价值,此次设计要达到什么目的;从用户的角度来看,这个产品对用户有何价值,此次设计要为用户解决什么问题;在了解业务诉求和用户诉求的过程中,我们难免要用到数据,这个阶段,数据的作用就是为了“发现问题”,看看设计可以解决什么问题,从而更佳明确设计的目标。

当然具体的工作中,多数设计师都比较纠结,既要考虑业务诉求,又要考虑用户诉求,如果这两者不能完全匹配的时候,我们该咋办,是两者的相加吗?还是我们就只考虑用户诉求,对业务诉求看看就行了。我个人的理解是,现实工作中我们都不是在追求最完美的设计,更多的是在做平衡,如果是一个用户型的产品,比如偏向于为用户提供某个功能的平台,本身就是完全从用户的角度出发,通过为用户提供功能帮助用户解决问题的,应该向用户诉求靠拢多一些;如果是一个商业型的产品,比如偏向于为用户提供某些内容的平台,那么在为用户提供主动查找的入口的同时,可以适度的向着业务发展需求倾斜,做适度的业务层面的引导;当然这个也不是绝对的,往往同一个平台,同一个产品,在不同的发展阶段也有不同的需求,如果是一个全新的产品,业务的生存就变得格外重要,这个时候设计应该多一些考虑业务诉求,先帮助业务生存,否则,这个产品都要挂了,还怎么为用户提供服务呢?

当然,好的设计师总是能在业务和用户之间找到巧妙的平衡,找到二者的交集,举个例子,假如这个产品这个阶段就是要做用户规模,而用户诉求是享受个性化的服务,看似完全不关的两个诉求,实际上我们完全可以通过更好的个性化服务提升用户满意度,获得好的用户口碑,再间接地借助用户口碑提升产品的用户规模,这二者之间并不是完全的不相干,更多的时候看能否找到他们的关联性,抓住阶段性的设计目标。

通过一个具体的例子看看如何利用数据来发现问题?数据代表的是用户的目标、行为和态度,但是单独看一个数字是没办法发现问题的,数据的对比是最简单有效地手段。我们知道交易关系买家所产生的交易对1688网站有着非常重要的意义,我们想提升交易关系型买家的交易体验,但是不知道从何入手,因此做了大量的数据分析。交易关系买家是通过什么方式找到老卖家?不同路径的转化率如何?不同用户查找方式与转化率有什么差异?

首先,通过用户群的细分,我们发现,交易关系买家通过搜索支付订单转化率是搜索整体支付订单转化率的2倍。因此,在搜索结果中增加老买 家标签,方便找到老卖家。

此外,我们还发现,普通会员、1-2星会员等级,是提升交易关系交易的关键用户。 通过以上的数据分析,我们找到了目前主要的一些问题,围绕着这些问题,后续做了优化方案。

设计中数据帮你判断思路:因为设计师的个人经验不同,创造性思维不同,因此不同的设计师面对同一个问题,解决方案也很可能差别较大,即便是同一个设计师也会想到不同的解决方案,到底哪个方案更合适,有些情况下数据可以给你参考意见,为你提供“判断思路”,协助你做决策;条条大路通罗马,但是哪一条路才是当前最合适的呢?

通过一个具体的例子看看如何利用数据来判断思路?有一个批发类的电商网站(1688.com)的频道首页(ye.1688.com),我们发现用户的转化率很低,就去研究了数据,然后结合了对典型用户做的用户访谈的结论,最后发现转化率底的原因其实很简单,这个频道的首页入口主要是来源于整个网站的首页,而整个网站的首页是一个全行业品类的页面,用户如果是女装行业的买家,她从一个全品类的首页点击一个链接进入另一个全品类的页面,再艰难的找到女装这个类目,再点击进入List页面查看商品,这个路径是非常深的,那么怎么解决这个问题呢?那就是要避免做女装的用户从网站首页进入这个频道之后还要再次选择女装类目,才能看到女装的商品!

解决这个问题的思路有哪些?可以在网站首页增加入口,让用户直接点击女装类目进入频道首页,给用户展示女装商品;可以在用户进入频道首页之后,根据行业偏好的个性化数据来推荐商品,推荐的不准确,用户也可以去定制;到底哪个更靠谱?两个思路各有利弊,鉴于前一个思路需要有外部依赖,要改动网站首页,所以我们内心都很期望后一个思路能跑通,但是怎么知道这个思路行不行?首先我们需要知道行业的个性化推荐能覆盖多大的人群,又有多少的人愿意去定制行业偏好?

对于普通的网站来说这个可能是一个不够明确的问题,但是1688.com是一个会员用户早就过亿的B类电商网站,有着如此庞大的用户规模,较高的用户覆盖率,这就意味着对用户行为数据的积累,再者B类的用户有一个显著地特征就是在一个较长的时间里,行业的偏好相对比较稳定,如果是一个主营女装的买家,那么她的偏好一般会以女装为主,不会超出服装的范围,最多会有少量的服装周边配套的采购。

如上图,通过行业偏好的个性化算法,我们追踪了一段时间来访这个频道首页(ye.1688.com)的用户数据,我们发现大约2/3的用户是有着非常明确的行业偏好的,那么这基本可以断定做行业偏好的个性化推荐是靠谱的!但是剩下的1/3用户愿意去定制行业偏好吗?我们当时因为时间原因,无法直接从这1/3无明确偏好的用户中去判断他们是否愿意定制偏好,但是通过整个用户群的问卷抽样调查发现,大约3成的用户表示定制行业偏好是很好的服务,基于这些情况,我们判定基于行业偏好的个性化推荐能够解决绝大部分用户的行业偏好问题,提升了内容的相关性。这个方案最终上线后,实际上有大约10%的人真正找到定制入口并且产生了定制行为,70%的人不用定制,实现了默认的精准推荐。

设计后数据帮你验证方案:我们的设计方案到底做的好不好呢?衡量标准就是看设计方案是否能够达成设计目标?这也需要数据来量化,通常会用GSM的模型来支撑设计的验证。G(Goal)设计目标、S(Signal)现象信号、M(Metric)衡量指标,所谓的设计目标,就是要确定设计要达成什么结果,要解决什么问题;衡量指标,我们不能凭空猜想,必须建立在设计目标的基础上,先假设设计目标会实现,那么会出现什么现象或信号呢?列举出所有的现象或信号,选择我们可以监控的到的,然后对这个现象或信号产品进行量化,自然就得到了衡量指标,但是指标的波动幅度往往要依赖经验来定。

比如说,某个产品的设计目标是通过设计的引导,让更多的买家产生购买,想象一下,如果设计目标实现了,会有什么现象呢?可能会有更多的人有购买意愿,看了商品详情页,点击了购买按钮等等,最终也产生了购买,那么,衡量指标是哪个?设计只是改变了商品信息的呈现方式,并不能改变商品本身的质量或背后的服务,所以我们应该重点考察设计是否强化了引导,提升了购买意愿,是否激发了用户进一步了解的行为,主要是指浏览行为,最典型的就是到达了商品列表页或者商品详情页等,量化的结果就是看又进一步行为的用户的比例;

通过一个具体的例子看看如何利用数据来验证你的设计方案是否达成设计目标。曾经有一个找产地的功能模块,我们在设计前进行了调研,用户告诉我们他们需要找产地,而且比较习惯于用地图来找产地,我们欣喜若狂,照着这个方向做了个产地直达的楼层,我们坚信用户告诉我们的肯定是对的!但是这样的设计真的能达到帮助用户高效找产地的需求吗?来看下面的数据分析。

用户的目标不是要找产地吗?还告诉我们用地图找产地很符合他们的习惯呢?为什么上线后,用户却不怎么使用这个版块???我看到这个数据非常的意外,一时之间根本摸不着头脑,后来再去看了看这个板块的热力图,一下子恍然大悟。通过数据分析得出,地图纵然符合用户习惯,但是才这么狭小的地图上进行如此复杂的操作,其效率是非常底下的,因此将地图找产地的功能保留下来,只是不作为默认的方式,采用了按照热门的、区域的、附近的、可搜索的、地图的方式综合承载,最后取得了较好的效果!

3、如何利用数据做日常监控?

作为一个设计师,你的作品上线后,有多少人用?这些用户是谁?有什么特征?用户具体是怎么在使用你的产品的?你的设计是否还有优化的空间?如何才能为用户打造更好的使用体验?怎么才能知道这些数据好不好,有没有问题呢?主要是靠比较、靠经验,靠对这个产品长期跟进产生的直觉,只有在对这个产品非常熟悉的前提下,你才有可能对数据的变化给予比较靠谱的解读。

日常监控中用于发现问题的主要手段就是做数据的对比,但是如何具体的作对比呢?主要有三种最常用的最简单的对比方式:a、横向比较,和类似的产品去比较,看相对的状况,进而推测出自身是否存在问题;b、纵向比较,和自己的过去比较,看看从历史的发展规律中是否能得到某些启发,主要是看自身的变化趋势;c、用户细分,这个就是把用户按照不同的分析需要,拆分来之后来看数据,看看各个群体之间的差异在哪里,有没有一部分用户和其他用户表现出不同的行为,进而找到问题所在。当然除了这三种常用的对比之外,我们还可以做一些配套的定性研究,进而把问题搞得更透彻。一些统计学的工具有时候也能起到作用,比如说用SPSS做数据的因子分析、聚类分析等等,也可以有一些意想不到的收获。

4、数据不是核心价值,你才是!

说了这么多,我并不是要强调数据有多么的万能,但是在互联网领域,任何一个具有一定用户量的的产品,你都不得不去了解数据,这些数据中有一些是宏观的,作为设计师我们可以当做是背景知识,应该去了解了解,但是设计师更多的是应该关注用户的目标、行为和态度等相关的数据,关注那些微观的、和用户、和设计方案息息相关的数据,这样才能更好的了解我们的用户,了解用户对我们的设计方案的反馈,以帮助我们更好的发挥自身的价值!

从2012年开始到2014年,各大家对Web设计的趋势预测中,都提到响应式设计;2015年网页设计趋势预测中,响应式仍在继续。这个经历了几年依然大热的响应式,在过去的几年里,快速巩固了自己的地位,并掀起了一股网页设计新标准的浪潮。这里本人基于一些资料文献及自己的陋见,谈谈响应式设计的一些现状和趋势。

源起

2010年5月,伊桑.马科特(Ethan Marcotte)在“A List Apart”写了一篇开创性的文章(题为“Responsive Web Design” ),他利用三种已有的工具:流动布局(fluid grids)、媒介查询(media queries)和弹性图片(scalable images)创建了一个在不同分辨率屏幕下都能漂亮地显示的网站。 Ethan Marcotte力劝设计师们要去利用那些Web独有的特性去进行设计: “我们可以将不同联网设备上众多的体验,当作是同一网站体验的不同侧面来对待,而不要为每种设备进行单独剪裁而使得设计彼此断开,这才是我们前进的方向。虽然我们已经能够设计出最佳的视觉体验,但还要把基于标准的技术也嵌入到我们的设计中去,这样才能使得我们的设计不仅灵活,而且还能适应渲染它们的各种媒介。” Ethan Marcotte证明了一种在多种设备上都能提供卓越体验的方法的存在,而且这一方法不会忽视不同设备的差异,也不会强调设计师的控制权,而是选择了顺其自然并拥抱Web的灵活性。

这里简单介绍下上面的提到的三个概念:流动布局(fluid grids)、媒介查询(media queries)和弹性图片(scalable images)原本都是指现有的一些技术手段,但在做响应式设计研究的过程中,这些概念还是有更广泛的意义,设计师也应该有所了解:

  1. 流动布局:原特指以百分比为度量单位的布局技术实现方式。这里就不对如流动布局、弹性布局、流体栅格等各种概念做一一说明。笔者就此统为一个大的概念:在响应式设计的布局中,不再以像素(px)作为唯一单位,而是采用百分比或者混合百分比、像素为单位,设计出更具灵活性的布局方式。
  2. 媒介查询:媒介查询可以让你根据在特定环境下查询到的各种属性值——比如设备类型、分辨率、屏幕物理尺寸及色彩等——来决定应用什么样的样式。通过使用媒介查询,可以获取到设备及设备的特性,并给出求同存异的方案,从而解决之前在单纯的布局设计中遗留的问题。
  3. 弹性图片:伴随布局的弹性,图片作为信息重要的形式之一也必须有更灵活的方式去适应布局的变化。个人认为弹性图片是Ethan Marcotte提出设计产品时提出的概念,我们在后续的研究中可以以图片为典型,扩大研究范围:除了图片,还应该包括图标、图表、视频等信息内容的响应方式研究。

盛行

响应式设计的概念从提出至今,一直不断蔓延扩散,并得到各方认可的主要原因:

  1. 外部环境:快速增长且日趋加剧的可联网设备的多样化,让现今已不再有标准的屏幕尺寸;
  2. 自身特色:严格定义的响应式一般是指响应式Web设计,而Web凭借其特有的灵活性和可塑性,可以适应各种尺寸和配置的设备,可以无处不在。
  3. 内部需求:响应式设计概念一提出,各大网站及平台都希望能够采用这秉一应万的模式,可以更灵活地去适配更多设备,尤其是现在移动设备大爆棚的时代。

当然也并不是所有的情况都理所应带应该采用响应式设计,那么什么情况下更适合采用响应式呢?

  1. 你想节约成本地去适应更多场景:> 资源都是有限的,但总是希望能利用有限的资源去获得更大的价值。虽然比起开发设计一个普通的网站来说,要打造一个响应式站点,所需要的人力和时间资源都会有所增加,但比起为不同设备分别打造多个版本的成本还是要低很多;从维护的角度来说,也会轻松很多。
  2. 你并不清楚要设计开发的全新产品更适合哪个场景:> 与其通过预测挑选核心设备再进行分别设计,倒不如先花些心思将网站打造得更具弹性,使其在各种设备中都拥有尽可能优秀体验。因为在各方面都未知都情况下,做预测会加剧过程风险,使得结果存在巨大的挑战性。
  3. 你希望网站可以兼容未来的新设备:> 新的设备层出不穷,与其被动地进行更新维护,不如主动应万变,成为响应式。 当然这里只是说更适合,其实个人认为只要项目资源和时间允许,基本上大部分网站都可以去尝试实现响应式;而对于初次尝试响应式设计的,也可以从“简单浏览型页面”开始。

模式

目前大多网站中选择成为响应式的设计模式主要有两种:

  1. 基于设备:通过主流设备的类型及尺寸来确定布局断点(break point),设计多套样式,再分别投射到响应的设备。
  2. 内容优先:根据内容的可读性、易读性作为确定断点(break point)的标准,即在对内容进行布局设计的时候,可以无视设备,有内容决定何时需要采用不同的呈现方式。

个人还是倾向内容优先的方式,这是真正符合响应式设计核心策略的模式,也是对未来友好的方式。 从过去基本上是基于pc的几个尺寸,选择最佳的标准尺寸去设计页面;到现在移动设备已经玲琅满目,同时电视、穿戴设备也慢慢开始起来,已经不再有固定的尺寸;未来,将是更加无法预知的设备环境;那么什么才是王道呢?——就是内容本身! 变化总是来得快且狠,我们要做的就是抓住那根可以贯通全局的线!

在内容优先的策略中,有三点思维模式可以贯穿整个响应式设计的过程:

  1. 忘记设备:因为我们不知道用户会用什么样的设备来访问网站,因此,我们必须尽可能地把所有情况都囊括进来;所有的东西(布局、组件等)都能与不同类型的设备和平台相兼容。
  2. 优雅降级:虽然这个概念一开始是技术实现上对新的特性在老的浏览器上无法很好实现时的折中做法,但在此仅想表达在对布局做弹性设计时,内容从宽到窄的变化呈现,必须经过重重筛选,留存最核心的内容块。这种模式非常适合对已存在的pc页面产品进行响应式设计改造。
  3. 渐进增强:此概念是在Steven在2003年的SXSW活动上提出的。在本质上来说,就是把优雅降级倒过来:先创建一个基本体验,侧重让内容以一种简介的方式来展现;之后,在保证基本体验的前提下,开始着手做有关显示的布局和交互。而在此,也借用来说明下对于响应式设计的内容策略中,内容从窄到宽的变化呈现中,可以让内容的丰富度也相应地有所增加。这种模式与移动优先策略是相匹配的。

当然,目前响应式也是有存在各种争论的,也许你有一个很好的理由不用响应式网页设计?但我想没人会说,“让我们摆脱响应式设计吧”,而实际上,越来越多的网站选择成为响应式。2014年如此,2015年也还是会继续,因为这已经不是种趋势,而怡然是种常态了。

未来的路

虽然响应式设计的优势和趋势已被普遍认可,但目前响应式设计的模式的普及还是有很多难题需要突破:

  1. 响应式图片:目前弹性图片的做法主要是:缩放、剪裁、分条件加载等实现方法本质上都只是一个技巧,只是治标不治本地掩盖了问题,并未真正完美地实现图片的弹性。
  2. 跨端的交互:在响应式设计中,我们不仅要需要考虑桌面用户的使用习惯,还必须兼顾不同尺寸的手持设备。比如在桌面端无尽优雅的Hover,在移动端却是无比糟糕的体验,如何“求同存异”,让各端体验均能最佳,还是需要继续深入探究的。
  3. 性能:性能估计是在响应式开发中最大的痛,按条件加载、隐藏或显示什么内容,都会比单一条件判断的代码结构来的繁琐,并影响体验及维护。尤其是移动性能上,更多样的设备具有更加复杂的使用环境,如何识别设备,并让设备在不同环境均能良好体验,也是一根硬骨头。
  4. 合作流程:响应式设计远远不止是一种简单的设计策略,它为Web项目带来的是一整套全新的、完整的方法,还应该包括一种新的、可以更好地利用这一模式的工作流程。

最后,我想说下响应式体现的是一种高度适应性的设计思维模式。在响应式设计探究的道路上,响应式本身不是唯一目的,基于任意设备对页面内容进行完美规划的设计策略及工作流程应该是我们更大的课题~

人物角色可以从很多维度来划分,例如用户目标、用户场景、用户行为、体验周期、用户价值、……,根据实际情况,人物角色可能按一个维度划分,或结合多个维度进行划分。 为设计服务的人物角色,用户目标是人物角色划分中最重要,也是必不可少的一个维度。 对于资讯/信息型的分析对象,对资讯/信息的关注度能够很好地体现用户的使用目标。 本文以1688网站用户对供应商信息关注度的问卷调查案例为基础,来介绍基于用户尺度评价的人物角色分类方法,主要分为以下几个过程:  

1 获得尺度评价结果

1.1调研目标 通过了解用户对供应商不同信息的关注度,为产品详情页面供应商信息的组织与呈现提供设计参考与依据。

1.2调研内容 根据目前供应商信息中所展示的内容,以及公司档案中的相关信息,结合以往相关调研结果,总共进行17项供应商信息的关注度调研(详见因子分析结果列表,因子分析结果列表中只列出了16项,根据因子分析理论,“保障”没有纳入到最终的因子分析中去)。

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用户满意度调查是用户体验工作中重要一项活动。在了解整体满意度、一级指标满意度、二级指标满意度外,还需要了解下一级指标对上一级指标的权重,帮助确定各个方面的工作优先级,为产品优化改进方向提供决策依据。下文将简单介绍一下几种满意度指标权重的计算方法。

Part 1. 权重计算的作用

指标权重可以更合理的评分用户满意度,指导用户体验优化方向。

满意度调查的主要作用有:

无标题

  • 了解当前产品用户满意度(产品的用户满意度怎么样?)
  • 发现产品的满意度短板(满意度中的哪方面用户最不满意?)
  • 确定改进方向(哪些方面是需要优先改进的?)

不同评价指标对整体满意度的影响力是不一样的,但之前我们基本上默认不同指标的影响力是相同。

在计算满意度时,在多级指标结构的满意度评价中,采用算术平均方法来使用二级指标计算一级指标、使用一级指标计算整体满意度是。这样的计算方法是存在不合理性。

在计算用户满意度改进优先级时:

  • 在没有权重的情况,不同指标的改进优先指数=(极大值-得分)/(极大值-极小值);
  • 在有权重的情况,不同指标的改进优化指数=权重*(极大值-得分)/(极大值-极小值)。

在确定满意度指标改进优先级时,不但考虑满意度指标的提升空间,同时考虑指标权重(即影响力),这样满意度指标改进优先级更加合理。

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最近一周在做中文站搜索礼品widget的需求,这个需求中有一个分页的功能;具体demo可以参见下图:

(如上图,宽屏模式,1180下,每页3个offer)
对应的js应用文件是同一个,页面中后面的offer数据已经埋好了,只是启用了css display:none样式把后面的offer元素隐藏了。现在要求对已存在的页面元素实现上下分页效果,也就是页面元素总集可以通过$(.class)获得,然后来实现分页功能。
按照传统的一般做法,用jQuery可写成如下:
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如果我们想知道浏览某个页面的用户到底在看些什么?一般往有如下几种方法:1.查看点击流数据,如CTR(Click through rate,点击转化率/点选率)、点击热图(Heat Map,可用于测试不同的布局方式、配色方案等对整体效果造成的影响);2.眼动测试,可得到用户的注视轨迹、某一区块的注视时间、注视点个数、回扫次数,及注视热图等。3.用户访谈和用户测试,定性了解用户的浏览行为及其背后的原因。

方法1属定量分析,方法2和方法3属于定性研究。针对于用户对页面信息关注度问题的研究,页面的点击数据并不是一切,我们无法准确分析那些不能产生有效点击的浏览行为,而定性研究虽然可以挖掘用户关注的信息及其原因,但是无法量化,说服力不足。所以一般采用定量和定性方法结合来研究。

本文要探讨的是基于定量与定性分析之间的灰色方案,即利用问卷的选择题来挖掘分析用户对页面信息的关注度。问卷调研既可以了解用户的行为和态度,又由于收集量较大,具有一定的说服力。问卷中,对于涉及点击行为的指标,可以结合点击数据进行验证分析;对于不涉及点击行为的指标,可先利用定性研究(如用户访谈)确定调研内容、设计选项,再利用问卷收集数据来量化用户观点。

选择题设计的注意点:

1.题型的选择。

题型可以有多选题、单选题、评分题。根据调研内容确定题型。如想知道用户比较关注的信息版块,而现有的信息版块个数较多,超过了5个(数据参考:渡劫  调研问卷中多选题的分析方法探讨(2)),就用多选题,如图1;如果小于5个,比如现有旺铺的产品版块分类基于4种常见方式,则可采用评分题,如图2。评分题与多选题的区别在于评分题让用户评价更为细腻,但填答成本较高,所以适用于选项较少(一般不超过5个)的题目。如果调研内容需要明确最为关注、最常使用等性质的信息,则应采用单选题迫选,以明确问题。

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Javascript-Selectors

如何在寸土寸金的首页上使页面的价值最大化,是每个网站设计者最关心的话题。

用户关注的页面长度、宽度都是有限的。宽度自不必说,一般网站都会根据自己网站最大用户群的硬件条件来设置;长度虽然没什么限制,但很少有用户有耐心看完太长的页面。

这个有限的区域相当于一个超市,页面内容相当于商品,超市要决定如何放置商品,就需要清楚每类商品所能带来的价值,然后综合协调摆放,使整体利益最大化。

超市在衡量商品价值时,不会一件一件的去衡量,而会把一种类型商品作为一个整理来衡量。 在网页内容的设计过程中,同一主题的内容经常会作为一个区块的方式展现在页面上,例如中文站首页的“卖家即时供应”、小商品首页的“饰品混批”等等。这一个区块的价值就是网站运营者或者设计者需要了解的“一种类型商品”的价值。

页面区块图1

那么如何计算区块的价值呢?

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yuancheng

一.  前言

远程测试的优点已经无需赘述,在产品开发项目周期短暂,来回实验室时间及路费成本高昂,用户遍布全国各地难以邀约的情况下,远程可用性测试正在成为“实现传统可用性测试80%好处和70%效果”的最佳替代品。
在远程测试的实际可行操作中,第一步所要做的就是搭建一个稳定,安全,且满足测试需求的测试环境。 中文站用研组最近在这方面进行了积极尝试,并得到一定成果。

001
图1:传统实验室可用性测试

  二. 传统方式的远程测试系统搭建

在传统远程测试(图2)中,我们通常可以采用如下两种方式搭建测试系统:
方法1:先让参与者在自己的电脑上安装屏幕共享软件的server端,然后主试通过viewer观看其操作,并在自己的屏幕上进行录屏。
方法2:参与者远程连接到主试电脑并进行操作,同时在主试电脑上录屏。

002
图2:传统远程测试系统

与传统可用性测试(图1)相比,远程测试的好处是不言而喻的:

  1. 1.  招募参与者更容易,范围也更广。提高了邀约成功率,且潜在的参与者将从“居住或工作在测试地点附近的人”扩大到“任何有快速internet连接的人”,这意味着全国各地的用户均可参加测试。
  2. 2.  研究周期大为缩短。邀约成功率的提高,无需考虑参与者往返时间,以及可以在任意时间安排测试,这些都为整个项目开发节省下了宝贵的时间。
  3. 3.  在用户真实操作和使用环境下进行测试,更有利于发现实际问题。
  4. 4.  效果几乎相同。远程测试发现的问题类型和数量很可能与现场测试相同。

但这两种传统的远程测试搭建方法本身都有其缺陷和不足之处:
第一种方法只适用于demo存在于线上,或者供测试的demo不存在保密方面的问题可以无阻碍的传送给参与者的情况(在实际商业环境的项目中这种情况很少存在);且参与者在共享屏幕前需要在自己的电脑上安装一个软件(webex或gotomeeting,有时还要进行相应的设置),这对于操作及计算机知识水平都较低的用户(恰恰是中文站的典型用户,相信在其他网站用户中也占相当一部分数量)来说存在着相当的顾虑和障碍(安装设置麻烦,担心有病毒等等),这就在挑选参与者时又多出了一层限制,减少了邀约成功率,并且也相应延长了远程测试所需要花费的时间。
第二种方法适用于demo存在于线上或公司内部的电脑线下环境里,但若直接让用户访问我们平日工作用电脑,将存在很大的安全隐患问题;且园区的办公网络环境存在特殊性(如外网IP统一等),在这种情况下,外部用户无法直接连接到公司内部的任何一台普通电脑。

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聚焦

在网页运营改版过程中,经常有设计师或者运营同事有这样的疑问:我的页面到底产生了多大价值?这个页面引导的用户接下来访问了多少商品的页面?有没有产生交易?有没有到我想让用户去的那些页面?

如果使用数据库查询,固然可以得到一些结果,但查询过程过于复杂,数据量大的网站查询耗时太长,很难灵活应用到普通页面。本文提出一种相对简单的分析方法可以解决这个问题。

每个用户在网站上的访问轨迹在网站日志或者数据库中,都是一串URL,有的只访问了一两步,有的访问了成百上千步,如何在如此复杂繁多的数据中找到用户在访问某个页面(例如服装首页)之前或者之后n步,有多少人访问过特定页面(例如交易页面)?

先抛开这个问题,我们想象这样一个场景:在一个大会场中,熟人坐在某个座位上,如果我们知道他们的位置,我们的眼睛很容易聚焦到这几个位置,自动忽略其他座位的人,请参看图1。同样,人们在观察周围事物时,经常会把精力聚焦到自己关心的事物上,下意识忽略其他。我们曾经做过这样的实验,我们的报告厅有4个很大的外置式扩音器,分列在两侧。注意不是那种不显眼的内置式,任何人只要稍微留心就会看到。而当我们要求会场的人闭上眼睛回答会场有几个扩音器时,很少有人能给出正确答案,因为大部分人会关心更重要的东西,比如会议内容,提问问题,甚至是如何找个舒适的位子也比扩音器的多少更让人关心。

图1

1

回到我们网站碰到的问题,某个项目的设计师关心的页面并非全部,而只是几个与之页面有关的页面和部分重要的指标页面。因此我们可以去除相关性不大的页面,只保留关心页面,从而缩短用户路径,大大提高计算效率。

另外,我们把索引的思想引入分析过程中,把网页的URL按照一定规则(例如正则表达式)替换成简单字符,把相关性不大的页面统计替换为同一个字符(例如“0”),把一些过渡性的页面替换成某个字符(例如”p”),如此以来,每个用户的访问路径就可以表示为一个字符串,例如”a,c,0,0,0,a,p,p,c,0,c,d,0,0,0”。也有的用户的访问路径全为相关性不大的页面,此时,路径为”0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0”,这表示用户并未访问到目标页面,如果不需要计算用户比例或用户分类,那么这样的记录我们可以删除掉。

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