從數據中了解用戶——數據在現有產品改版設計中的應用

引子

通常情況下,我們可以通過用戶訪談的方法了解用戶需求,其實設計師還可以通過分析用戶問卷調查數據以及網站頁面數據等方式,了解用戶需求以及用戶在使用產品時遇到的問題。

而且,直接通過接觸用戶了解到的需求有可能只是個案,為了增強客觀性,通常都會通過大樣本調查,從數據實證的角度,進一步更準確和客觀地找到用戶的普遍需求。

此外,通過對數據分析結果與用戶訪談所得到的定性分析結論,進行比較和綜合分析,設計師也能夠從不同的角度了解用戶的真實需求。

從用研的角度來看,交互設計包括新產品設計以及已有產品的改版設計兩大類業務,筆者將分兩次分別敘述在這兩大類業務中,可以如何利用數據了解用戶需求。 本文重點討論數據在現有產品改版設計中的應用。

因考慮到商業信息保密,本文案例採用了2011年的項目,互聯網產品迭代頻繁,文中提到的產品頁面截至目前已經有多次改版,大家只需要了解整個文章的思路即可。



實際案例

商家服務平台上線後,平穩發展了一段時期,但隨著平台各種信息的激增,用戶開始抱怨原頁面無法快速查找到適合自己的內容。這時候就要求交互設計師對頁面進行設計重構,幫助用戶更便捷地找到真正所需的信息和服務。

在改版設計中,研究者結合了多個來源的數據進行研究,提供給設計師更加全面的數據結果,包括頁面數據、頁面反饋問卷調研數據、EDM問卷調研數據等數據的分析結果。

 

1.通過監測頁面獲得數據

其實與交互設計更相關的是頁面各模塊的點擊數,通過對這些數據的分析,設計師既能夠看到各模塊被關注的程度,也能夠計算出頁面的點擊熱圖,進而考察各模塊的轉化率。

與眼動實驗的熱圖考察用戶短期的重點注視區域不同,點擊熱圖考察的則是用戶長期累積的重點應用區域,從另一方面看,也衡量了交互設計是否與產品的規劃初衷相一致,能夠讓重要的內容被順暢地發現並有效點擊。

本案例中,商家服務平台上線後,就做了頁面埋點,方便長期監控頁面數據,如PV、UV、點擊數等。

 

2.頁面數據如何分析?

分析頁面數據的方法看似簡單,但若要分析得透徹,並非易事。首先,如果想要做到精確,就要對後台數據做清洗、整理,考察極端值、無法解釋的數據具體是什麼原因造成的。當然很多時候為了節省時間,也直接應用後台數據,近似地看成真實情況的反映。此外,有了乾淨的數據,還可以從基礎數據衍生出各種指標,評估和指導交互設計。

對於後台數據,通常有四類分析方法:聚合度量、基於操作的統計、基於用戶的統計、路徑分析。

——聚合度量

後台行為數據的優勢在於大量用戶使用情況的聚合,可考察的指標有:

  • 一段時間內的頁面瀏覽量。
  • 特定時間內頁面瀏覽的分佈情況。
  • 整個網站的頁面瀏覽分佈情況。

這些都是原始數據的度量,不能只看數字,要分析產生數據的原因。

其他聚合度量指標還包括:

  • 操作系統和瀏覽器的比例。
  • 客戶端類型。
  • 新用戶/重複用戶。

 

——基於操作的統計

最有用的指標可能是操作信息相關的指標,這些指標能發現出更豐富的用戶行為,而不是簡單地統計大量數字。

一些最有用的指標如下:

  • 每次操作的平均訪問頁面數量。
  • 平均操作的持續時長。
  • 訪問的第一頁和最後一頁。

 

——基於用戶的統計

通過cookie或登錄信息判斷出的用戶背景信息,能進一步聚合單個用戶的行為信息,匯總不同用戶的行為信息,統計出一些指標,對理解用戶會起到非常重要的作用。這些指標包括:

  • 訪問次數。
  • 訪問頻率。
  • 網站總停留時間。
  • 保留率。
  • 轉換率。

 

——路徑分析

除了一般指標之外,還有其他度量方法能了解用戶體驗。當然,和所有間接用戶研究一樣,這些方法都不能揭示用戶“為什麼”以某種方式發生的行為,但這些方法肯定可以幫助研究員縮小用戶如何使用的可能性。

這些綜合方法中,最有用的方法是路徑分析。路徑分析是指分析用戶在網站上如何瀏覽,從而發現他們瀏覽的共同方式。路徑分析可以產生如下結果:

  • 一般瀏覽路徑。
  • “下一步”頁面。

對於電子商務網站還能有更專業的結果,如:

  • 購買路徑
  • 購物車使用路徑

 

本案例中,由於項目週期有限,研究者並沒有深入分析商家服務平台的頁面數據,只是簡單計算對比了重點模塊的點擊數(略),以此來評估交互設計的效果。從數據上看,導航中店鋪裝修、店鋪推廣的點擊數明顯高於其他模塊,但與預期存在差距,而且結合問卷反饋,部分賣家反映導航的分類名稱和其中包含的內容難以理解,並且比較雜亂,因此需要對導航方式、分類方法等做改進。

 

3.頁面反饋問捲和正式問卷調研

反饋問卷是一種非正式的網絡問卷調研,研究的內容一般比較集中,篇幅較小,可以隨產品的發展及時調整,便於快速發現問題、解決問題。反饋問卷的選擇題結果一般不具有推廣性,僅作為快速了解產品現狀的參考,因為有反饋意願的用戶大都是遇到問題的用戶,不能代表整個用戶群體;一份反饋問卷最重要的是開放題的內容,因為這些用戶的聲音,能夠幫助交互設計師在有限的條件下,最大限度地接觸用戶,傾聽用戶,進而理解用戶。

反饋問卷通常會掛在產品相對明顯的頁面位置、或在頁面任務完成的位置、或採用浮動條的方式等,若產品的用戶是相對細分的人群,且問卷的位置比較明顯,收集到的樣本會更多,數據的普遍性會更好,問卷的研究結果也就會更有參考價值。

不過需要注意的是,在閱讀用戶意見時,需要記住以下幾件事情:

  • 從用戶的角度閱讀。
  • 關注事實。
  • 不急於下結論。
  • 不要把常見問題清單當成必改清單。
  • 不要完全相信反饋意見。

出於分析考慮,研究者可以問問自己以下四個問題,從而更好的跟踪用戶體驗。

  • 用戶是誰?
  • 他們想做什麼?
  • 他們如何處理問題?
  • 他們碰到了什麼問題?

 

本案例中,商家服務平台在改版階段,事先設置反饋問卷的目的就是為了收集用戶對目前產品的使用痛點和改進需求,以致於更有針對性地改版。問卷設計好後,問卷鏈接採用右側浮動條的方式展現在商家服務平台頁面。

反饋問卷掛出一個月後,研究員對其中的開放題進行了總結,整理分析報告節選如下:

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由於業務調整,商家服務平台改版後,會突出第三方的服務,調研的研究目的一方面需要了解賣家對第三方服務的態度和行為,另一方面需要了解賣家選擇服務時,對頁面佈局的偏好、選擇心理和行為習慣,從而指導頁面改版。

考慮到項目執行週期的問題,採用了正式問卷調研的方式研究導航的佈局方式、服務的分類等,其實研究這類問題,可以採用定性研究方法,如A/B test、參與式設計、卡片分類等,但為了節約研究成本,嘗試用問卷的方式解決關鍵問題。作為案例,只是一種拋磚引玉的介紹,以此來說明,改版中也可以應用調研的方式,利用數據指導交互設計。

 

我們可以來看看問卷的重點部分:

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特別說明:此題採用了類比的方法,設置了另外一種類似的使用場景,來考察用戶的使用偏好。

 

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特別說明:網絡調研問卷能夠設置選項隨機,這在一定程度上避免了由於選項固定排序導致的選擇。

 

最終分析數據時,發現賣家對排版佈局的傾向性比較明顯,接近半數用戶最喜歡A樣式。

賣家更傾向從功能的角度對服務進行分類,如下圖:

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圖中相同顏色的點,代表更傾向是同一個分類;根據每一類服務所包含的具體服務內容,進行了命名;並且,分類名稱前的編號,代表此類總體提及高低的排序。除裝修外,其他分類排序差別不大。另外,信息排名靠前跟樣本來源有關。

 

4.數據指導設計

——優化首頁導航佈局,更貼近賣家經營店鋪中的需求

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上文問卷調研中的數據顯示,賣家更傾向用功能對服務和工具進行劃分,因此新首頁按照功能進行佈局,將原首頁上的工具或服務,根據調研數據顯示的賣家分類偏好,歸類到各個類目。

功能類目放置在頁面的第一屏左側,而且各類功能的命名、排序都參考了調研結果;同時,每一種功能內的展示,服務和工具盡量分開顯示,也應用了調研數據。

——首頁新增賣家工具訂購排行榜和最新服務模塊,新增賣家資訊、賣家經驗和成功案例模塊

通過分析產品反饋問卷可知,賣家需要及時掌握目前使用最多和最新上架的服務,作為選擇服務的重要參考指標;他們也需要淘寶官方根據經驗總結,打包一些服務,直接推送;同時也希望服務平台能夠成為經驗交流、資訊集合的平台。

調研問卷設計了相應的題目進行考察,數據結果顯示這些都是需求旺盛的模塊。因此,在改版設計時,均在第一屏呈現出來,更方便賣家選擇。

——優化了頁尾的服務歸類

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通過對比能夠發現,頁尾的店舖管理和營銷推廣所包含的內容,命名更加清晰、歸類更加合理,也體現了數據的作用。

 

寫在最後

對於產品的調研,不論是定量的還是定性的,最終結論只要可靠有效,都會成為指導交互設計師工作的有力依據。一般而言,定性結論用於理解用戶和產品、提供設計思路,​​定量結論則幫助交互設計師明確設計重點和方向。

定量與定性研究方法相結合,能產生有效互補,以便更深入地挖掘用戶需求,產出更科學、更有價值的研究結論。

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