一、什么是交互設(shè)計？

交互設(shè)計，作為設(shè)計領(lǐng)域的一個重要分支，專注于定義和設(shè)計人造系統(tǒng)的行為。它關(guān)注的是如何在特定場景下，讓兩個或多個互動的個體（包括人與機器、人與軟件等）之間建立起高效、有意義的交流關(guān)系，共同實現(xiàn)某種目的。交互設(shè)計不僅關(guān)注產(chǎn)品的功能實現(xiàn)，更強調(diào)用戶體驗的優(yōu)化，致力于讓產(chǎn)品與用戶之間建立起一種和諧、自然的交互關(guān)系。

隨著科技的進步和數(shù)字化時代的到來，交互設(shè)計的重要性日益凸顯。在使用各種產(chǎn)品和服務(wù)時，用戶與產(chǎn)品之間的交互體驗成為了影響用戶滿意度和忠誠度的重要因素。因此，交互設(shè)計不僅關(guān)乎產(chǎn)品的可用性，更關(guān)乎用戶的情感需求和體驗感受。通過深入了解用戶需求和期望，優(yōu)化產(chǎn)品的界面和行為設(shè)計，可以讓產(chǎn)品更加易用、有效，從而為用戶帶來愉悅的使用體驗。

 

為什么要做交互設(shè)計

在使用網(wǎng)站，軟件，消費產(chǎn)品或各種服務(wù)的時候（實際上是在同它們交互），使用過程中的感覺就是一種交互體驗。隨著網(wǎng)絡(luò)和新技術(shù)的發(fā)展，各種新產(chǎn)品和交互方式越來越多，人們也越來越重視對交互的體驗。當(dāng)大型計算機剛剛研制出來的時候，可能為當(dāng)初的使用者本身就是該行業(yè)的專家，沒有人去關(guān)注使用者的感覺；相反，一切都圍繞機器的需要來組織，程序員通過打孔卡片來輸入機器語言，輸出結(jié)果也是機器語言，那個時候同計算機交互的重心是機器本身。當(dāng)計算機系統(tǒng)的用戶越來越由普通大眾組成的時候，對交互體驗的關(guān)注也越來越迫切了。因此交互設(shè)計作為一門關(guān)注交互體驗的新學(xué)科在二十世紀八十年代產(chǎn)生了。

 

從用戶角度來說，交互設(shè)計是一種如何讓產(chǎn)品易用，有效而讓人愉悅的技術(shù)，它致力于了解目標(biāo)用戶和他們的期望，了解用戶在同產(chǎn)品交互時彼此的行為，了解“人”本身的心理和行為特點，同時，還包括了解各種有效的交互方式，并對它們進行增強和擴充。

通過對產(chǎn)品的界面和行為進行交互設(shè)計，讓產(chǎn)品和它的使用者之間建立一種有機關(guān)系，從而可以有效達到使用者的目標(biāo)，這就是交互設(shè)計的目的。

 

二、交互設(shè)計常用原則和定律有哪些？

 尼爾森十大可用性原則

1、狀態(tài)可見原則

系統(tǒng)應(yīng)該讓用戶時刻清楚當(dāng)前發(fā)生了什么事情，也就是快速的讓用戶了解自己處于何種狀態(tài)、對過去發(fā)生、當(dāng)前目標(biāo)、以及對未來去向有所了解，一般的方法是在合適的時間給用戶適當(dāng)?shù)姆答仯乐褂脩羰褂贸霈F(xiàn)錯誤。

即在用戶操作界面功能時給予實時反饋，例如：頁面加載狀態(tài)提示、按鈕點擊后的狀態(tài)變化、進度條提示等。

2、環(huán)境貼切原則

設(shè)計的一切表現(xiàn)和表述，盡可能貼近用戶所在的環(huán)境，將現(xiàn)實環(huán)境的操作功能巧妙的轉(zhuǎn)化為線上功能，使其貼近用戶。使用用戶能聽懂的專業(yè)術(shù)語，涉及到專業(yè)化語言時要轉(zhuǎn)化成用戶熟悉的語言。

即模擬真實的事物，使用戶更容易理解。例如：天氣應(yīng)用中的天氣插圖、音樂播放器的膠片都是生活中熟悉的場景和物品，降低理解成本。

3、操作可控原則

對于用戶的誤操作，提供二次確認或者撤銷的功能，這樣可提高用戶的操作可控性。

例如：刪除聯(lián)系人二次確認提示、消息可撤回操作。

4、一致性原則

遵循統(tǒng)一的產(chǎn)品設(shè)計規(guī)范／邏輯。這里的一致性包含產(chǎn)品和跨平臺產(chǎn)品之間的一致性。

一致性包含視覺交互、文案描述、組建樣式等，例如：微信小程序設(shè)計規(guī)范。

5、防錯原則

設(shè)置防錯的機制，減少用戶犯錯。在用戶選擇動作發(fā)生之前，就要防止用戶容易混淆或者錯誤的選擇。

例如：用戶名稱校驗提示、手機號碼位數(shù)限制等。

6、易取原則

減少用戶記憶負荷，在適合的時機給用戶需要獲取的信息。

例如：驗證碼讀取、找人轉(zhuǎn)賬提示等。

7、靈活高效原則

提供靈活的操作和高效的獲取信息能力。

例如：手機號碼一鍵登錄、消息關(guān)鍵字識別等。

8、優(yōu)美簡約原則

保留產(chǎn)品最主要的信息，如果不是優(yōu)先級最高，要盡一切可能避免去影響產(chǎn)品的簡潔和美觀。

9、容錯原則

用戶在使用產(chǎn)品過程中出現(xiàn)了問題，及時準確的告知用戶出現(xiàn)問題的原因。

例如：信息輸入提示、搜索無結(jié)果等。

10、提供人性化幫助

在用戶需要的時候提供必要的幫助說明。

例如：新功能引導(dǎo)、解釋說明文案等。

 

 

七個交互設(shè)計定律

 

1、菲茲定律

點擊一個目標(biāo)的時間同以下兩個因素有關(guān)：

（1）設(shè)備當(dāng)前位置和目標(biāo)位置的距離（D）。距離越長，所用時間越長；

（2）目標(biāo)的大?。⊿）。目標(biāo)越大，所用時間越短。

該定律經(jīng)常運用于鼠標(biāo)從點A到點B的運動。

例如常用按鈕的尺寸設(shè)計等。

2、?？硕?/p>

一個人面臨的選擇（n）越多，所需要作出決定的時間（T）就越長。

交互設(shè)計中要合理設(shè)置選項，以免用戶使用中決策時間過長，降低使用效率。

3、米勒7±2定律

喬治米勒對短時記憶能力進行了定量研究，他發(fā)現(xiàn)人類頭腦最好的狀態(tài)能記憶含有7（±2）項信息塊，在記憶了 5-9 項信息后人類的頭腦就開始出錯。

例如：手機號碼的分位顯示、應(yīng)用中標(biāo)簽欄數(shù)量等

4、鄰近性法則

人們通常將距離近的事物劃分為一組。

界面設(shè)計中可以用對象間的相對距離來區(qū)分信息層級。

5、復(fù)雜性守恒定律

每個應(yīng)用程序都具有其內(nèi)在的、無法簡化的復(fù)雜度。無論在產(chǎn)品開發(fā)環(huán)節(jié)還是在用戶與產(chǎn)品的交互環(huán)節(jié)，這一固有的復(fù)雜度都無法依照我們的意愿去除，只能設(shè)法調(diào)整、平衡。

例如：在智能手機出現(xiàn)之前，手機上的操作按鈕都是實體按鈕。在智能手機出現(xiàn)手，手機被整個屏幕占據(jù)后，所有的操作都集合在了手機系統(tǒng)之中，等于把物理操作轉(zhuǎn)移到了系統(tǒng)操作中，其本身的功能復(fù)雜程度并沒有發(fā)生改變，只是轉(zhuǎn)移了而已。

 

6、防錯原則

大部分的意外都是由設(shè)計的疏忽，而不是人為操作疏忽。因此，在設(shè)計中要有必要的防錯機制；在此，特別要注意在用戶操作具有毀滅性效果的功能時要有提示，防止用戶犯不可挽回的錯誤。

例如：登錄時用戶名校驗，手機號碼位數(shù)限制等。

7、奧卡姆剃刀原則

“切勿浪費較多東西去做，用較少的東西，同樣可以做好的事情。

”這個原理稱為“如無必要，勿增實體”，即“簡單有效原理”。

在設(shè)計中可以使用戶關(guān)注最主要的信息而非其它無關(guān)緊要的事物，從而提升使用效率。

 

 

 

三、交互設(shè)計如何開展工作

 

首先在交互設(shè)計師拿到需求后不要急著打開軟件開始繪制線框圖，而是要先分析需求，了解產(chǎn)品的戰(zhàn)略層和范圍層的業(yè)務(wù)目標(biāo)。把握產(chǎn)品設(shè)計大方向，只有方向?qū)α撕竺娴墓ぷ鞑攀怯袃r值的。

把握了產(chǎn)品方向，下面就該進行需求的分析，

首先針對需求考慮5個問題：

1、為什么要做這個功能？（業(yè)務(wù)需求）

2、產(chǎn)品期望得到怎樣的成果？（業(yè)務(wù)目標(biāo)）

3、誰來使用？（目標(biāo)用戶）

4、他們要怎樣使用？（用戶需求）

5、如何讓他們都來使用？（將業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為用戶行為）

清楚這5個問題后，再根據(jù)交互設(shè)計流程進行一步一步的進行

這實際上就是對需求的戰(zhàn)略層分析。

我們進一步分析業(yè)務(wù)需求（業(yè)務(wù)目的、業(yè)務(wù)目標(biāo)）和用戶需求（目標(biāo)用戶、用戶體驗?zāi)繕?biāo)），把握關(guān)鍵因素（用戶的動機、擔(dān)憂和影響目標(biāo)達成的障礙）。

歸納這些需求，明確設(shè)計策略。

 

將“業(yè)務(wù)目標(biāo)”轉(zhuǎn)化為“用戶行為”，通過引導(dǎo)用戶的使用來幫助產(chǎn)品實現(xiàn)目標(biāo)。

從設(shè)計“用戶行為”到設(shè)計“用戶界面”，用戶行為決定了用戶界面，用戶界面也導(dǎo)致了用戶會出現(xiàn)什么樣的行為。

設(shè)計需求分析方法就是要幫助用戶創(chuàng)造動機、排除擔(dān)憂、解決障礙。

 

 

四、如何進行用戶研究，方法有哪些

 

評估的形式及方法

 

常見的評估形式分為三類：

1、評估主體：根據(jù)評估的主體不同來進行區(qū)分，即誰來做評估。

按照評估主體來區(qū)分主要有兩個主體：用戶和專家

用戶評估主要靠收集用戶使用數(shù)據(jù)，也就是用戶測試，它的數(shù)據(jù)相對客觀，但時間和費用較多，評估范圍較窄。

專家評估是讓工程師及設(shè)計師等專家基于自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗進行評估的一種方式。專家評估相對主觀，但費時少、費用少、評估范圍窄。

兩種評估方法可以相互補充，并結(jié)合使用。

 

2、評估性質(zhì)：例如定性評估、定量評估或著其它方式。

按照評估的性質(zhì)來區(qū)分可以分為定量評估和定性評估。

定量評估是指對可以計量的部分進行評價，如點擊量、使用率等，可以用數(shù)據(jù)來說明。

定性評估是指對非計量性的部分進行評價，如流暢度、舒適性、創(chuàng)造性等進行評價。它只能表示一個度，無法準確用數(shù)據(jù)來說明問題。

 

3、評估過程：按照評估的過程來進行區(qū)分。

從評估的過程來區(qū)分可以分為理性評估和感性評估。

理性評估相對客觀，從客觀的角度出發(fā)判斷客觀事物。

感性評估更為主觀，評估結(jié)果并沒有客觀規(guī)律。

在實際應(yīng)用中也需要將理性評估和感性評估結(jié)合使用，才能完整的完成我們的任務(wù)，達到我們的目標(biāo)。

 

常見的評估方法有四種：

1、原型評估方法：在產(chǎn)品研發(fā)過程中，對于界面設(shè)計以及程序的測試來獲得用戶的反饋是至關(guān)重要的。以用戶為中心和交互式設(shè)計的重要因素之一就是原型方法，原型方法的目的是將界面設(shè)計與用戶的需求進行匹配。

一般來說原型評估方法分為三大類型：

（1）快速原型：原型迅速成型并分配實施，在原型實驗收集的信息基礎(chǔ)上，系統(tǒng)從草案中得以完善。

（2）增量原型：應(yīng)用與大型系統(tǒng)，從系統(tǒng)的基本骨架開始，需要階段性的安裝，及系統(tǒng)的本質(zhì)特征是在初次安裝完成后允許階段性測試，以減少遺漏的重要特征。

（3）演化原型：對前期的設(shè)計原型不斷進行補充和優(yōu)化，直到成為最后的系統(tǒng)。

 

2、簡易測試評估方法

在條件不允許的情況下，可以采取簡易的方法來對用戶體驗進行評價。步驟是：

（1）實驗室環(huán)境準備：準備好測試用的電腦或其他媒介。兩個房間，房間1用來對被測試者進行測試，房間2用于設(shè)計師和工程師的觀察。

（2）被試選擇：分為用戶組和專家組。

（3）進行測試：房間1中被試者根據(jù)自己的選擇進行操作和測試，同時說出自己的內(nèi)心想法，觀察員在調(diào)查表上記錄被試者的每一次的操作情況，包括出錯情況和被試者的口語描述，當(dāng)被試者在測試過程中遇到困難或操作無法進行時，觀察員要給予一定的客觀提示。房間2中通過相關(guān)設(shè)備將房間1的情況傳輸?shù)椒块g2，設(shè)計師和工程師實時觀察和記錄被試者的情況，以便今后對產(chǎn)品做進一步的修改和完善。

（4）結(jié)果分析：通過多次測試后，將測試結(jié)果匯總，提取出交互設(shè)計中存在的問題，以及對交互設(shè)計有益的建議形成測試報告。

 

3、眼動評估方法

眼動追蹤可以用來評價對產(chǎn)品（包括硬件產(chǎn)品和軟件產(chǎn)品）設(shè)計的感性意象，評測產(chǎn)品設(shè)計特征。眼動評估的主要指標(biāo)有注視熱點圖、搜索過程測量指標(biāo)、興趣區(qū)域即用戶視覺注意的焦點區(qū)。可以結(jié)合口語分析法了解用戶的所想 和所做。

 

4、腦電評估方法

通過對腦電信號的分析，研究者可以探索大腦的認知加工過程和受試者的心理狀況。近年來腦電評估方法在人機交互心理學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，被用來評估交互設(shè)計、人機界面、產(chǎn)品設(shè)計等方面的內(nèi)容。但是腦電評估也有一定的缺陷，例如空間分辨率上的局限性，因而對某些認知過程和腦區(qū)的定位并不是很準確。第二，在許多相似的實驗研究中，由于研究者采用了不同的實驗材料和方法等，實驗結(jié)果也存在差異性。第三 ，由于采集記錄時間的滯后性，腦電所記錄的并不一定是當(dāng)下被試者所想到的內(nèi)容。

 

采取哪種方法來開展用戶測試和評估，要根據(jù)不同的任務(wù)結(jié)合不同的環(huán)境來開展，比如：時間、成本、資源等。

 

 

啟發(fā)式評估法

是專家評估法的一種，也被稱為經(jīng)驗性評估，最初由Nielsen博士提出。簡單來說，啟發(fā)式評估是一種簡易的可用性評估方法，使用一套相對簡單、通用、有啟發(fā)性的可用性原則，讓幾個評審根據(jù)專業(yè)知識和經(jīng)驗來進行評估，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品潛在的可用性問題。

 

啟發(fā)式評估的兩大要素：評估者和評估參照的原則。   

 

對評估者的要求主要有四個方面：

（1）人數(shù)：推薦3-5人，有時會更少

（2）知識：最好同時具有可用性知識及設(shè)計知識

（3）身份：最好是非設(shè)計者本人，否者不具有客觀性

（4）崗位：設(shè)計師或用戶研究員

 

評估參照的原則有：尼爾森十大可用性原則、八項黃金法則、首頁可用性指南、ios設(shè)計指南、拓展原則、HHS網(wǎng)頁設(shè)計與可用性指南等。具體需要根據(jù)實際項目來選擇，常用的是尼爾森十大交互原則。

 

什么時候適合使用啟發(fā)式評估法？

交互設(shè)計和UI設(shè)計階段、測試優(yōu)化和產(chǎn)品發(fā)布后的階段。

 

啟發(fā)式評估的優(yōu)缺點有哪些？

優(yōu)點：成本低、效率高、發(fā)現(xiàn)大多數(shù)可用性問題，甚至是用戶測試時不會出現(xiàn)的問題。

缺點：不能代表真實用戶，相對主觀、有時候發(fā)現(xiàn)問題過多、對評估人員知識背景要求較高。

 

什么時候適用？

（1）適合時間、資源有限的情況下快速發(fā)現(xiàn)可用性問題，降低風(fēng)險及成本。

（2）版本變動不大的情況下，小成本檢驗。

（3）作為可用性測試的之前準備。

 

啟發(fā)式評估流程是什么？

（1）準備階段：確定范圍、背景調(diào)查、參考評估原則、評委邀約、材料準備

（2）執(zhí)行階段：任務(wù)走查、整體走查、結(jié)果記錄

（3）分析階段：匯總討論、報告總結(jié)、優(yōu)化方案

 

 

可用性測試

 

先來看一下我們在平時工作中常常會聽到這樣的問題

產(chǎn)品經(jīng)理：我們的用戶覺得產(chǎn)品好不好用？使用過程中會不會遇到問題？他們是否滿意？

設(shè)計師：設(shè)計的過程有一些糾結(jié)的地方，不知道實際用戶是怎么理解和操作的怎么辦？

產(chǎn)品開發(fā)后：想在大推前檢驗一下產(chǎn)品是否靠譜，適不適合大推？

 

當(dāng)我們遇到這樣的一些問題時，如何找到方法快速得到答案呢？

那就是接下來要介紹的可用性測試方法。

 

可用性測試是一種常用的、高效的方法。

它的定義是：通過觀察具有代表性的用戶，完成產(chǎn)品的典型任務(wù)，從而找出產(chǎn)品可用性問題并解決，目的是為了改善產(chǎn)品，讓產(chǎn)品更容易使用。

 

什么時候適合做可用性測試呢？

一般是在：交互設(shè)計或UI設(shè)計、測試優(yōu)化、正式發(fā)布三個階段來做。當(dāng)然是越早做越好，可以盡早發(fā)現(xiàn)問題并及時調(diào)整。

 

類型分為兩種：形成式和總結(jié)式

形成式特點：小樣本、發(fā)現(xiàn)問題為主、不能做定量對比。

總結(jié)式特點：大樣本（30人以上）、定量的評估、可以做對比評估

 

可用性測試可以解決什么樣的問題？

1、發(fā)現(xiàn)問題，產(chǎn)品在體驗上是否存在問題

2、檢驗實現(xiàn)，期望的設(shè)計目的有沒有達成，是否滿足了用戶的期望

3、產(chǎn)品評估，用戶是否會滿意

4、理解用戶，了解用戶行為習(xí)慣，了解用戶認知，找到某些問題的原因

 

測試流程是什么？

整體上分為4個階段：1、準備  2、測試  3、分析  4、優(yōu)化

 

1、準備階段要做的有哪些？

 

確定目標(biāo)：確定測試目標(biāo)決定了后面測試過程要怎樣去設(shè)計

常見的測試目標(biāo)有：

·對整個產(chǎn)品做可用性評估

·對新增的功能模塊進行評估

·提前觀察新方案對新老用戶有怎樣的影響

·提前檢測改版是否達到預(yù)計目標(biāo)

·設(shè)計時存在爭議，如何選擇解決方案

·某個環(huán)節(jié)流失率較高，檢測是否為設(shè)計原因?qū)е?/p>

·需要拓展某一類特殊用戶，測試針對這類用戶在設(shè)計上是否需要作出調(diào)整

 

準備測試方案

方案中應(yīng)當(dāng)包含以下內(nèi)容：

·測試目的：明確測試的目的及范圍，測試目的決定了測試方案

·測試關(guān)注點：與負責(zé)的設(shè)計師一起梳理測試中要關(guān)注的問題

·用戶招募：招募要求，樣本配比，招募渠道

·經(jīng)費預(yù)算：獎勵的形式和額度

·時間計劃：用于把控時間計劃

 

撰寫測試腳本：設(shè)計測試任務(wù)，通過用戶行為去觀察提問來獲得我們想要的內(nèi)容

基本的流程有：

·暖場：3min，簡單聊天，消除用戶的緊張情緒

·測試說明：2min，對測試內(nèi)容規(guī)則做說明

·測試前訪談：10min，了解用戶基本信息

·簡單試用：3min，讓用戶熟悉產(chǎn)品

·測試執(zhí)行：30-45min，提示任務(wù)并觀察

·事后訪談：15min，針對疑點問點追問，填寫評價表

·道別：5min，支付禮金，送用戶離開

 

招募用戶

招募什么樣的用戶呢？

·根據(jù)測試目的來定，找出與測試目標(biāo)有關(guān)的篩選緯度

·特別考慮用戶使用行為相關(guān)的特征，例如競品使用經(jīng)驗，使用產(chǎn)品的目的，用戶的活躍度等

·挑選最核心的緯度，轉(zhuǎn)化成用戶招募的條件，并盡量客觀化，具體化，可衡量

·避免設(shè)置交叉條件過多，導(dǎo)致樣本代表性降低

·學(xué)會辨別真假的用戶信息

 

招募多少用戶合適？

·以發(fā)現(xiàn)問題為目的快速可用性測試，6-8名即可

·考慮產(chǎn)品的復(fù)雜性，覆蓋人群差異性，適當(dāng)做調(diào)整，拓展到10-15名

 

招募渠道有哪些？

·公司內(nèi)部

·現(xiàn)有產(chǎn)品用戶庫

·公司其他產(chǎn)品用戶庫

·熟人，朋友等

·推廣渠道：官微、公眾號、門戶網(wǎng)等

·社區(qū)，論壇，qq群等

·第三方調(diào)研公司

 

準備測試素材：低保真或高保真原型，或線上已經(jīng)可以使用的產(chǎn)品，也可以準備一些量表工具來輔助測試。在測試

過程中需要用到的電腦或手機設(shè)備，攝像頭，紙，筆，桌椅等。

 

測試場地選擇：

·專業(yè)可用性測試實驗室：一般對測試質(zhì)量要求較高，旁聽人數(shù)較多且需要采集豐富的數(shù)據(jù)的時候采用此方法。實驗室有兩個房間，一個測試間，一個觀察間，中間有單向玻璃分隔。測試間中有多角度的攝像頭，用來記錄測試過程，觀察間可以同步看到測試間里的情況，

·普通測試環(huán)境：在觀察人數(shù)較少（小于3人），條件有限時使用。

 

預(yù)測試階段：正式測試前進行預(yù)測試，保證測試流程通暢

·走查：記錄可能出現(xiàn)的問題

·預(yù)測試：找人先測試一下

·調(diào)整：調(diào)整測試流程

 

正式測試階段

測試參與人員有

·主持人：引導(dǎo)整個測試流程

·記錄員：記錄操作行為，訪談內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)問題等

·產(chǎn)品團隊：參與旁聽，觀察，結(jié)束后交流

·用戶：完成測試及訪談任務(wù)

 

測試過程中需要觀察的要點：

·用戶是否獨立完成了任務(wù)

·是否存在無效操作或不知所措的情況

·用戶是否滿意

 

結(jié)果分析

邊測試邊總結(jié)，越及時越好

·測試完一個用戶，做一次小結(jié)

·測試結(jié)束當(dāng)天寫小結(jié)，與設(shè)計師當(dāng)場討論

·重要問題反饋后再總結(jié)分析報告

·邊測邊改，邊改邊測

結(jié)果分析4個步驟：1、對發(fā)現(xiàn)分類  2、整理不確定項  3、評定優(yōu)先級  4、結(jié)果記錄

 

撰寫報告

從4個方面來寫：

·總體如何

·有哪些問題

·嚴重程度如何

·建議是什么

·除此之外，還可以圍繞關(guān)注的問題，未滿足需求補充分析

 

優(yōu)化跟蹤

在測試之后需要出優(yōu)化的方案，測試優(yōu)化的過程是循環(huán)的。

測試之后如果還有其他問題沒有得到解決，可以結(jié)合其他的一些測試方法來得到。

 

 

問卷調(diào)研

問卷調(diào)查法是以書面提出問題的方式搜集數(shù)據(jù)的一種研究方法，研究者將所要研究的問題編制成問題表格，讓受訪對象以郵寄、當(dāng)面作答、在線作答或追蹤訪問的方式填寫，從而了解被試者對某一現(xiàn)象或問題的看法和意見。問卷調(diào)研可以用于需求挖掘階段，也可以用于產(chǎn)品上線后的評估階段。

如果是想了解用戶對產(chǎn)品上線后的滿意度，可以使用問卷調(diào)研的方法。它比較適合去了解用戶的認知態(tài)度，也可以附帶了解用戶的行為習(xí)慣，

 

問卷調(diào)研的優(yōu)缺點

優(yōu)點：統(tǒng)一性、靈活性、量化性、匿名性

缺點：（1）只能獲得書面的信息，而不能了解到生動、具體的情況。（2）缺乏彈性，很難做深入的定性調(diào)研。（3）調(diào)查者難以了解被調(diào)查者是否認真作答，是不是自己填寫的。（4）填寫問卷比較容易，有些別調(diào)查者會隨意選擇，或者按照社會主流觀點選擇，這樣會使調(diào)查失去真實性。（5）回復(fù)效率低，對無回答者的研究比較困難。

 

問卷調(diào)查的使用場景

適用于：（1）需要進行定量分析的調(diào)研。（2）需要匿名進行調(diào)研的問題。（3）對已有假設(shè)進行檢驗。（4）尋找問題隱藏的關(guān)聯(lián)。（5）對產(chǎn)品設(shè)計用戶認知及態(tài)度的評估。

不適用于：（1）發(fā)現(xiàn)和描述具體問題。（2）探索受訪對象的模糊態(tài)度。（3）獲取創(chuàng)新想法。（4）獲取精確的行為數(shù)據(jù)。

 

問卷調(diào)研流程

1、確定目標(biāo)：確定調(diào)研目的、對象、分析目的和應(yīng)用對象。

2、調(diào)研方案：通過訪談、經(jīng)驗、理論等，確定調(diào)研框架，題目選項，分析思路，投放渠道，相本配比等。

3、問卷設(shè)計：問卷設(shè)計，問題美化，投放渠道。

4、問卷測試：多人測試，確保問卷的可讀性，邏輯通暢

5、問卷投放：按照計劃好的投放渠道進行投放，回收數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗

6、問卷分析及填寫報告：分析及報告填寫，調(diào)研結(jié)果落地

 

 

數(shù)據(jù)分析

概述：通過在網(wǎng)站或應(yīng)用中進行數(shù)據(jù)埋點，獲取用戶對產(chǎn)品的使用和行為數(shù)據(jù)，并進行基于產(chǎn)品體驗優(yōu)化的數(shù)據(jù)進行分析。

 

數(shù)據(jù)分析可以做什么？

1、可以做到用戶從哪里來，來了多少

2、獲取用戶屬性，用戶地域，用戶設(shè)備

3、訪問了哪些頁面，使用了哪些功能，消費了多少錢，消耗了多少時間

4、哪些流量可能存在問題，忠誠度如何，活躍度如何，有沒有達到目標(biāo)，和行業(yè)相比如何

5、流失情況如何，離開之后是否還回來

可以作為產(chǎn)品的眼鏡和大腦，提供客觀衡量的依據(jù)，可以持續(xù)優(yōu)化改進。

 

數(shù)據(jù)獲取方式的對比

日志文件：優(yōu)勢，完整的服務(wù)端請求記錄。

                  缺點，日志的獲取和清洗有過濾成本，許多頁面操作無法記錄。

JS頁面標(biāo)記：優(yōu)勢，數(shù)據(jù)獲取可控、靈活，可以對頁面操作記錄進行記錄，獲取數(shù)據(jù)比較完整豐富。

                      缺點，需要在頁面植入JS標(biāo)記代碼，某些情況下無法獲取，如當(dāng)用戶禁用JS功能時。

 

常用的數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺

1、第三方監(jiān)控平臺：如Google Analytics、百度統(tǒng)計、騰訊云分析等

2、自研平臺

 

數(shù)據(jù)分析流程

1、監(jiān)控  2、定義  3、埋點  4、測量  5、分析  6、優(yōu)化

 

Web分析常用的指標(biāo)

PV：是指頁面瀏覽量，網(wǎng)頁瀏覽數(shù)實施評價網(wǎng)站流量最常用的指標(biāo)之一，用戶每一次訪問網(wǎng)站中的頁面均被記錄，對統(tǒng)一頁面多次訪問，訪問量累計

UV：是指獨立訪客，是通過互聯(lián)網(wǎng)訪問、瀏覽這個頁面的自然人

UPV：是指唯一身份綜合瀏覽量

訪問：是指在一定時間范圍內(nèi)，網(wǎng)站所有訪問者對網(wǎng)站發(fā)起訪問的總次數(shù)，從訪客來到網(wǎng)站到最終關(guān)閉網(wǎng)站所有頁面，記為一次訪問

識別用戶的方式：IP、IP+User Agent、cookie、User ID、設(shè)備ID、其他

 

復(fù)合指標(biāo)

跳出率：指用戶來到網(wǎng)站，只瀏覽了一個頁面就離開的訪問次數(shù)，占全部訪問次數(shù)的百分比，簡稱“來了就走”。跳出率可以被用來衡量流量和頁面質(zhì)量，高跳出率表示訪問者對著陸頁面不感興趣，沒有繼續(xù)訪問更深入的頁面。也可能頁面設(shè)計存在問題，也可能是導(dǎo)入的用戶不匹配。跳出率可以通過調(diào)整廣告渠道，優(yōu)化頁面內(nèi)容來降低。

退出率：訪問者離開網(wǎng)站一次被記錄為一次退出，某一范圍內(nèi)退出的數(shù)量/該范圍的綜合訪問量就是退出率。如果關(guān)鍵流程中的某一頁面退出率高，代表某一頁面可能出現(xiàn)了問題。

訪問時長：網(wǎng)站停留時長，頁面停留時長，應(yīng)用使用時長。訪問量是訪問質(zhì)量的一個衡量指標(biāo)，較長的訪問時間說明用戶與產(chǎn)品進行了較多的互動。

訪問深度：可以理解為單個用戶平均訪問的頁面數(shù)，是PV/UV的比值。訪問深度也是訪問質(zhì)量的一個衡量指標(biāo)，可以考察用戶是否和網(wǎng)站進行了較多互動。這個比值越大，代表網(wǎng)站的粘性越高。

轉(zhuǎn)化率：指在一個統(tǒng)計周期內(nèi)，完成轉(zhuǎn)化目標(biāo)行為的次數(shù)占總訪問次數(shù)的比率。根據(jù)設(shè)置不同目的進行計算，例如注冊轉(zhuǎn)化率、付款轉(zhuǎn)化率等，是一個重要的分析指標(biāo)。

 

移動端基礎(chǔ)指標(biāo)

移動端的基礎(chǔ)指標(biāo)監(jiān)測與web端略有不同，但分析思路大致相同。指標(biāo)分為：新增設(shè)備、累計設(shè)備、啟動次數(shù)、單詞使用時長。

 

常見分析內(nèi)容

流量分析（哪里來？）、用戶分析（什么樣的用戶？）、行為分析（如何使用的？）、路徑轉(zhuǎn)化（表現(xiàn)如何？）、流失分析（粘性如何？）

 

 

A/B test

A/B測試是一種幫助網(wǎng)頁優(yōu)化實驗的方法。A/B測試的目的在于通過科學(xué)的實驗設(shè)計和采集數(shù)據(jù)的方式，來獲得具有代表性的實驗結(jié)論，從而尋找到更好的產(chǎn)品策略。

簡單來說，就是為同一目標(biāo)制定兩個方案，讓一部分用戶使用A方案，另一部分使用B方案，記錄用戶的使用情況，對比兩個方案的結(jié)果，選擇更符合的方案。

A/B test一般會在產(chǎn)品改版正式上線之前使用，來驗證新的設(shè)計是否可以提高產(chǎn)品的表現(xiàn)。

 

A/B test可以測試的元素有：標(biāo)題、圖片、顏色、社交元素、段落文本、按鈕、導(dǎo)航、任務(wù)流程、頁面布局、價格、視頻等?？梢淮沃桓淖円粋€元素或一次改變多個元素的方式來測試，這就是兩個測試類型單變量測試和多變量測試。

 

A/B test工具

Google Website Optimizer：搜索巨頭提供的免費A/B test工具，一個很好的入門級工具，但是沒有一些先進的功能。

Visual Website Optimizer：一個易于使用的A/Btest測試工具，包含功能有所見即所得的編輯器，單機地圖，訪問者分割和標(biāo)簽等。

Unbounce and Performable：集成著陸設(shè)計的A/B測試工具。

Vertster,SiteSpect,Webtrends Optimize and Omniture's Test&Target：企業(yè)級測試工具

App Adhoc Optimizer：國內(nèi)A/B Test工具，同時支持前端（Web/H5、IOS、Android）及后端（Node.JS、PHP、Java）AB測試服務(wù)的專業(yè)Saas平臺

Optimizely：是網(wǎng)上現(xiàn)有的最專業(yè)的AB測試工具之一，它的價格要比其他的工具高很多（也可以免費使用一個月），它提供了一些非常好的功能。

Unbounce：對于登錄頁面的測試來講非常不錯，而且它不僅僅是個測試工具，還可以在無需自己編寫任何代碼的情況下來創(chuàng)建登錄頁面。

 

如何做A/Btest

1、確定目標(biāo)，例如提高網(wǎng)站的付費轉(zhuǎn)化率，降低跳出率等

2、測試方案，建立假設(shè)：購買按鈕的顏色會影響點擊率？縮短流程可以提高復(fù)費率？改變導(dǎo)航可以降低跳出率等？

3、創(chuàng)建相比較的兩個版本，改變其中的變量

4、發(fā)布測試，將部分流量導(dǎo)向B方案，但不一定是5：5

5、數(shù)據(jù)分析，收集數(shù)據(jù)，對比AB版本的轉(zhuǎn)化率、跳出率、留存率等

 

 

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