用研方法论进阶篇-体验抽样

如题所述

第1个回答  2022-06-23
几个月前看到宝珠的推荐,买了《试错-通过精益用户研究快速验证产品原型》这本书,一直没来得及看,这两天看了第一章,提到的体验抽样(Experience Sampling)方法,是一个没有接触过的方法论,看起来与日志法似乎很像,但更适合用来挖掘人们特定行为下的需求。

1. 体验抽样的关键是,一天或一周中,反复随机的问参与者一个同样的问题。可以增强发现的有效性,并从中归纳出一个模式。

优点:深入洞察用户的需求、提供有理有据的功能特色(可以针对特定需求提供定性和定量的综合数据)、凸显当前的痛点和愉悦点、为新想法激发灵感

2. 方法步骤

第一步:定义研究范围,斟酌在体验抽样中要问的问题

tips:研究的范围一定要明确;设计的问题要先测试;重要的是,问题必须提到参与者不断重复的行为;问题要具体,比如“你最近用纸写东西是因为什么?”如果行为发生的频率不高,不建议使用该方法;

设计问题的要求:内容与重复性行为有关;避免问有关看法的问题,因为不会一天或一周变几次;避免有关“一般化”的问题,要有明确的时间指向,“最近一次”;避免过于笼统的问题,否则会得到许多无用信息;避免是否的问题,会削弱定性分析的方面;避免定量的问题,无法知道需求是什么。

第二步:招募研究参与者

tips:依据需要答案的数量,确保参与者的人数相对较少;通常25-200人可以接受

筛选被试方法:列出假定的标准-转化为可测量的描述-转化为筛选问题或问卷-拟定筛选问卷-初步测试并改进-招募

第三步:确定回答所需要的时间

tips:一定要有一个明确可以询问的主要问题,并准备一些后续问题;可以让用户拍照;原则是每次回答时间不超过一分钟

第四步:确定需要多少数据点(一个回答对应一个数据点)

研究开始前,要确定:参与者人数、研究时间长度、问问题频率

tips:一般500-1000个答案比较合理。需要1个人1-4天时间;实际中,三分之一答案可能是无效的。还有重复的、无用的答案,因此需要反向推算(想得到1000个答案,就要收集1500个);要平衡每天发出通知的次数和所研究行为的发生次数,比如,每天150次的行为每天问5-8次,每天10次的行为每天问3-5次,每天5次的行为每天问1-2次,每周2-3次的行为每周问1次;每年1-2次的行为,不适合体验抽样研究

第五步:选择一种媒介来发送和收集数据

tips:短信、电子邮件、手机应用、语音信息都可以;同时要考虑怎样收集数据和选择是最简单的方式;无论使用哪种媒介,要确保收集的数据存放于同一个电子表格中

第六步:计划分析数据

tips:主要任务是把问题的所有答案分类;如果是团队,在一起分类前预先确定将回复分为几个类别,每个分类包含哪些内容,例如,地点、陪同人员、问题等等

第七步:设定参与者的期望值

tips:确保参与者理解问题,预先告诉他们期望值是什么。比如接下来的三天每天打五次电话给他,如果回复过少会影响研究者的了解;不要给回答问题的范例,保持模糊,告诉他们好的回答是可以理解的、足够详细的、至少是一个完整的句子;确认用户参与期间没有度假或出国旅行的计划;告诉用户忙的话错过一两个回答没关系,可以晚些再回答

第八步:先进行初步测试,然后研究,最后整理收到的回复

tips:一定要进行用户的测试,先发送一条通知,接到之后是否马上回复,同时确保用户给的回答是否包含足够细节

正式研究的步骤:发起并追踪研究,评估用户的回复确保在提供想要的信息;调整用户的行为和表达,联系没有给出想要的信息或未回复的用户;给用户鼓励,鼓励积极配合提供清晰有用答案的用户,但要避免支出哪些答案满意;感谢参与者,不论表现如何

第九步:分析数据

tips:收集到目标的5%数据可以开始分析;将收集到的答案分解为可以统计的部分;分类中会发现有些类别需要修改、分割、整合或者移除、增加新的类别;忽略令人费解或不相关的答案;如果有疑问,不要怀疑或假设,直接忽略;分类时要在同一张电子表格中进行,左侧为回答内容,右侧为分类

团队分析的注意点:现场测试团队成员是如何分类的,确保团队保持一致;强调并讨论难以放进现有分类的数据;创建新的类别尽快告知整个团队

第十步:生成条形图

tips:答案分类整合完成后,创建表格,统计不同类别发生的频次和所占比重;之后可以生成条形图,展示具体次数

第十一步:目测数据,识别主题

tips:简单读一读答案,形成一个整体理解;分析完数据后,合成主题并回答“人们的需求是什么”;接下来考虑开发产品的概念,以及产品的潜在用户

3. 娜娜的总结:

体验抽样是一个比较好的定性与定量结合的方法,尤其是可以让用户在实际生活场景中来参与,减少在实验室情境下或者一次性访谈中通过回忆引起的偏差;而且用户的工作量比较少,跟日志法相比,难度较低。手机、软件还有家电的需求研究都可以尝试使用这种方法~~
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