用心理學和社會學的方法論作為用戶研究展示的畫布

2020-12-21 人人都是產品經理

用戶體驗至上的時代,只有真正把握用戶的需求而不被偽需求所迷惑,才能真正的做好」以用戶為中心「。本文分享了用心理學和社會學的方法論作為用戶研究展示的畫布的方式,並對過程中的關鍵步驟進行了總結,與大家分享。

一、我的觀察

在我為數不多的職業經驗中,我發現在項目實施之前或進行中建立一個用戶體驗研究是十分困難的。

造成這種困難的原因有兩點:一方面是企業和利益相關者對用戶體驗研究的來龍去脈缺乏了解,另一方面一些用戶體驗設計師對構建用戶體驗研究操作方法的不了解。而我就屬於那些沒有社會科學背景,但希望在用戶體驗研究領域利用知識和能力不斷發展的用戶體驗設計師之一。不僅僅是在實踐中編寫一份訪談或問卷,而是在心理學和社會學中以最真實、最完整的方式進行應用。但是,由於缺乏一種可以持續依賴的結構化方法,因此應用起來可能會變得很複雜,因為心理/社會學很難理論化(假設存在系統性的用戶體驗應用模型)

讓獲得心理/社會學方法論的途徑民主化

因此,我的項目是在小範圍內提出一種以用戶為中心的設計中應用的心理/社會方法的結構和一個「即用型」畫布,支持用戶研究從最初的假設到數據支持的角色的形式化。注意,我們不是以畫布的展示為最終目標。

目標

從項目的角度來看,這個畫布應允許三項基本操作:做出正確的用戶假設並促進其驗證,提出正確的設計問題,最後配上與前兩點一致的KPI產品/服務。

從用戶檢索的角度來看,這個畫布應該允許我們選擇合適的變量來研究目標用戶,使他們有效地交互,最重要的是構造變量之間的交互。從心理學和社會學的應用方法到以用戶為中心的設計,這幅畫布提供了一種非常簡單直接的方法。

簡而言之,此畫布應該用於制定用戶-產品等式,如果用戶數據不拒絕它包含的假設,該公式將被證明是公平的。

二、理想的交付物

潛在的交付物可能包括以下幾種:

推翻或保留的假想用戶;調研的抽樣標準;擁有社會性數據完整的用戶畫像,包括但不限於行為與觀點,動機和目標等;產品或服務的 KPI;向投資商或利益相關者闡述的綜合的方法論。

展望

在深入探討這一問題之前,應該指出的是,此畫布是UX研究的一種方法論框架。這幅畫布首個版本的產生背景是由於一次研討會上,我們過於武斷的定義了目標用戶導致了重大的失誤。我目前也在與相關領域的專家一起完善該畫布,我希望這個畫布可以快速用於公司的實際項目中,但我還沒有機會實踐整個方法論。

三、畫布

簡而言之

此畫布的使用分為幾個階段:

通過列出觀察到的或假定的區別特徵來描述最終用戶(調用的獨立變量的形式:IVi);通過計劃或實際特徵(引起的自變量形式:IVp)描述產品/服務或產品/服務概念;預測在真實或實驗條件下可測量的用戶行為和/或觀點的觀察或預期發生(以因變量的形式:DV);通過潛在動機,目標,社會機制……假設或由用戶自己報告(以因果推斷的形式:CI)來解釋每種行為或觀點;從每種行為或意見中提取產品/服務設計問題(P);連結這些不同的變量以形式化關於用戶的假設;從IVI/IVP和DV進行定量調查;將IVI/IVP和DV交叉,並對收集到的數據進行統計分析,揭示趨勢;從IVI/IVP和DV準備定性調查;推翻或維持對這些相關性(CI)給出的假設性解釋(如果它們與用戶自己給出的理由都存在);從維持或推翻IVI/IVP和DV之間的假設相關性,以及從維持或推翻對這些相關性的假設性解釋,維持或推翻對用戶的假設。

用例

本文中的插圖是以我的畢業設計為例的;說的是一家初創公司的主營業務為:為其用戶提供了從不同的網絡中調回和管理其個人數據的可能性。在這個項目中,作為一個團隊,我們已經從定量和定性的研究中正式確定了一個人物角色,但是我們很有興趣依賴用戶畫像來構建我們的方法論。

四、描述

誰,哪裡,什麼時候,為了什麼?

通過列出觀察到的或假設的特徵來描述最終用戶(以調用的獨立變量的形式:IVi)

描述最終用戶意味著首先要列出其獨特的特徵。首先是社會學方面的:如果這些變量被認為是相關的,我們可以依賴INSEE定期更新的鞋碼跟來定義一個年齡範圍或收入水平。正如你所理解的,我是一個用戶體驗的人,我認為在人物角色的實現中,社會學的側面是很重要的。這些變量可能不允許我們通過社會決定因素來為行為或觀點辯護,但至少它們可以幫助我們將目標鎖定在一個帶有具體限定詞的小組上。應該指出的是,雖然這些變量有時是可測量的,因此可能被視為定量變量,但在本練習中,我們寧願將它們視為定性變量,因為我們不需要測量它們的條件。因此,與其記錄用戶的年齡(真實的或假設的),我們更願意在既定的年齡範圍內對用戶進行分類。我們的目標不是給變量一個度量單位。

除了社會學的輪廓,這部分的畫布可以收集任何信息固有的主題,對被研究的人。任何分類都可以作為一種可變的模式:例如,我們可以將一個「不確定的」用戶配置文件和另一個「確定的」用戶配置文件想像成同一個「買家配置文件」變量的兩種模式。

類型:自變量

格式:定性

根據計劃或實際特徵描述產品/服務或產品/服務概念(以自變量的形式引起:IVp)

可以通過將產品作為主題來進行相同的練習,或者更確切地說,因為我們在設計、產品或服務的概念之前處於領先地位。在這裡使用自變量可以讓我們開始為未來的實驗研究建立可能的框架。變量將是用來研究主題的第一個參數。

類型:自變量

格式:定性

五、預測

做/想什麼?

預測真實或實驗環境下可測量的用戶行為與意見的觀察或預期發生(以因變量的形式:DV)

在這裡,我們將記錄用于衡量用戶對產品/服務或使用產品/服務時行為或觀點的發生或未發生的變量。有必要堅持這種發生或不發生的可測量性:實際上,目標不僅在於判斷某種行為或觀點是否出現,而且還要確定衡量其出現的關鍵。這將是一個機會,可以指定在實地調查以及以後的用戶測試期間要使用的變量。這些變量的可測量性質還揭示了對項目至關重要的第一個IPP,它將在項目投入生產後衡量其有效性。與之前使用的變量不同,它們必須包含一個度量單位:在頁面上花費的時間(以秒為單位),到達目標信息的點擊次數,

為了收集我們分析所需的數據,有必要在「實驗室」的實驗條件下進行研究。

類型:因變量

格式:定量

預測用戶的行為和意見

六、解釋

為什麼?怎麼樣?

用潛在的動機、目標、「社會機制」(socialmechanism)…或者由用戶自己做報告「以「因果推論」(casual inference)的形式:CI」來解釋每一個行為或觀點

迄今為止,我們僅指出或假定了一種因果關係,即用戶或產品的一個可描述特性(自變量)和一個行為或觀點事件(因變量)之間的因果關係。在這部分,應該解釋這種因果關係,也就是他的功能。這種關係的解釋是已知的:自變量的模態是被研究事件的起因。為解釋這種關係,我們觀察或假定用戶所受的動機、個人特性、目標、環境影響或潛在的社會機制。這就是為什麼社會機制的研究在我們的用戶畫像的定義中,我們不會排除該主題的社會性特徵。

從每個行為或觀點中提取產品/服務設計問題(P)

描述產品或產品概念允許提取一個或多個設計問題。這些問題以待解決的問題的形式出現:

「怎樣才能允許被試者用IVp來完成它的目標?」

解釋產品/服務設計

七、假設和問題

將這些不同的變量連結起來,從而來建立用戶假設

要從畫布中提取一個假設,一旦它被填充並通過假設關係連結變量,我們可以簡單地從第一列到第三列將後者作為一個句子閱讀,遵循這些關係的思路:

「因為[CI],所以將產生[DV]對於某一主題對象[IVi]的產品特性[IVp]。」

在繼續之前

我們假設用戶和產品的特性(IVi和IVp)是導致產品行為(DV)的原因,因為用戶受到某種事物(CI)的激勵。現在是時候用實地調查來檢驗這個假設了。如果以下兩個條件成立,假設將被保留:

用戶特性和行為的發生之間確實存在聯繫。在這個研究模型中,這個環節以統計相關的形式出現。用戶自己對此連結的解釋與該假設相對應。第一個條件將通過定量調查加以驗證。第二個條件,這就是用戶體驗研究之美,將通過一項定性調查加以驗證。如果第二個條件未得到驗證,則必須拒絕初始假設,以便重新定義,包括用戶反饋。

八、定量調查

準備一份來自IVi/IVp和DV的定量調查

一旦提出假設,我們就可以開始起草研究方案進行驗證。畫布的優點是它已經固定了要研究的變量及其模式。提醒一下,我們有與用戶配置文件相關的自變量;這些自變量可用於篩選人員樣本。在一項量化調查中,自變量的使用方式與社會學的方法是相同,因此從表面上看,在一份問卷中:一個變量,一個問題(除非變量模式代表一個分數或指數)

這樣可以避免驗證過程中的任何麻煩。

變量的另一種類型是因變量。這些都應該是幾個問題的主題。與實踐假設相對應的事實問題,必須加倍或平衡,才能將回答作為可操作的數據接受。對意見的假設與相對應的意見問題必須成倍增加,以探索一個概念、思想或想像的儘可能廣泛的範圍。

通過將 IVi /IVp 和DV與收集到的數據進行統計分析來揭示趨勢

一旦通過問卷調查收集了一部分數據,就該對數據進行處理以得出結論。目的是在自變量(通過對社會學問題的回答得到實現)和因變量(通過對事實或觀點問題的回答得到實現)之間的數據交叉引用。如果因變量和/或獨立變量是定量的(因此是可測量的),也可以比較它們之間的答案列表以揭示可能的相關性。

每一類平均數允許研究獨立定性變量對定量的因變量的影響

九、定性調查

從IVi /IVp和DV準備定性調查

在質量調查中,獨立變量除有助於細分外,有時還可以幫助確定研究範圍:它們越是區分,範圍就越小,有時從宏觀到微觀(但是必須根據開始摘要選擇範圍,不能系統地)。

因變量將能夠為設計維護指南提供基礎。

目的是在比問卷調查更直接的環境中探索用戶的假設做法和意見的問題,以了解動機,技術或社會限制因素以及這些做法和意見的來源 。

以用戶給出的理由,維持或推翻對這些相關性(CI)的假設解釋

藉助具有交叉和相關分析的定量數據,以及來自訪談的定性數據,我們現在可以客觀地保留或拒絕從畫布中提取的假設。 為此,我們注意到兩個起始條件的準確性:

在用戶特徵和行為發生之間確實存在聯繫。用戶自己對此連結的解釋與該假設相對應。

十、結束研究

維持或推翻IVi / IVp和DV之間的假設相關性,或者維持或推翻絕對這些相關性的假設解釋,可以維持或推翻有關用戶的假設。

表格填寫

表格填寫畫布內容的細節

統計操作和建議的分析

原文地址:https://medium.com/@paulamatdesign/psycho-socio-methodology-canvas-for-ux-research-d622c8e0cd2d

本文由 @兔子翻譯組 翻譯發布於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基於CC0協議

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