2017-1-16 之晨
用戶體驗研究方法范圍非常廣泛，從經檢驗的可靠方法（例如：基于實驗室的可用性測試）到最近發展形成的方法（例如：遠程在線評估）。
盡管幾乎所有項目都可以從多種方法組合中受益，但一整套用戶研究方法在一個項目都使用那是不切實際的。不幸的是很多設計團隊只使用他們一兩種自己熟悉的方法，最主要問題是不太清楚在什么時候使用什么方法。為了更好地理解在什么時候使用什么方法，可以從以下4個維度來考慮：
下圖是最常用的20種用戶研究方法的分布：
態度關注用戶說了什么，行為關注用戶做了什么。態度主要用于了解用戶所持的觀點、看法。
雖然可用性研究主要關注用戶行為層面的研究，但態度研究仍然是有用的。舉個例子，卡片分類可以用來理解用戶對信息空間的心理模型，用于幫助產品/應用/網站的信息架構的決策。調查測量、分類態度或收集用戶聲音可以發現需要解決的重要問題。對于可用性來說，焦點小組討論是不太適合的，但可以用于了解用戶對產品的感知和評價。
在這個維度的另一端就是主要聚焦于了解用戶行為的研究方法。舉個例子，A/B測試就是將網站的不同設計隨機地向不同訪客展現，但要保持其它因素恒定，目的是了解不同設計方式對用戶行為的影響。同時，使用眼動測試可以分析用戶在使用網站時的視線行為。
可用性研究與現場研究在行為、態度這個維度兩端上的最常用方法，同時這2種方法在使用時都會收集和利用用戶的聲音和行為數據，但更傾向于用戶行為數據。
狹義的定性研究是開放性問卷調查中的開放性題目，但在我們這里是這樣定義的：定性研究是通過直接觀察獲得用戶行為和態度的數據，而定量研究通過測量或儀器間接地獲得用戶行為和態度的數據。例如，在現場研究和可用性研究中，研究人員可以直接觀察用戶是如何使用產品，這樣就給研究人員提問題、探討行為原因的機會，為了更好地達到研究目標，甚至可以直接調整研究內容。對于這些數據的分析，通常不是從數學角度來進行分析的。
相對而言，定量研究形成的觀點通常來源于數據分析，因為數據收集的工具（例如，調查工具或Web服務器日志）捕獲如此大量的數據，很容易進行數字化編碼。
由于定性研究與定量研究的差異，定性研究方法適合用于回答為什么、如何解決問題，而定量研究方法適合用于回答多少或多少類型。有了這些定量研究的數據，可以幫助你進行資源優化，例如聚焦于影響力最大的問題。
用戶研究方法選擇中，第3個需要考慮的因素是：在用戶研究中，用戶有沒有使用或如何使用產品。可以分為以下幾類：
在研究自然狀態下的產品使用時，為了了解盡量接近真實情況下的用戶行為與狀態，在研究中地減少對用戶的干擾。這樣保證研究最大化的有效性，而不受研究人員所掌握的信息的干擾。很多人種學的研究雖然總是會存在一些偏差，但試圖避免研究人員對研究用戶的影響。
腳本化研究是為了聚集于產品的某些具體使用場景，例如新設計的產品流程。根據研究目標的不同，腳本化程度可以有很大的不同。例如，一個基準研究通常有一個非常嚴緊的腳本，而且有更定量的性質，所以它可以進行可靠的可用性度量。
對于沒有產品使用的研究，主要為發現產品那些比可用性更寬泛的問題，例如，品牌研究。
混合情景是為了滿足研究目標，對產品使用創造了一種新的形式。例如，在參與式設計方法中，為了與用戶一起討論他們提出的解決方案、以及他們為什么作出了這樣的選擇，可以讓用戶參與和重新布局設計元素。在概念測試方法中，為了了解用戶對某個產品或服務的需求度時，會采用一個低保真的產品或服務原型，讓用戶對這個產品或服務的核心功能有個了解。
圖表中的20種常用方法中，大多數方法可以在一個或多個維度上移動。有時在同一個研究中，同一個方法為了滿足多個目標，同一個方法會屬于同一個維度的不同兩端。例如，現場研究中可聚焦于用戶說的內容，也可以聚集于用戶做的內容；需求度研究和卡片分類也都有定性和定量兩種版本；眼動測試可以編寫腳本，也可以脫稿進行。
在選擇用戶研究方法時，產品開發所處的階段與對應的目標也是另一個需要考慮的重要維度。
? 策略階段。在產品開發的初階階段，需要考慮產品未來的機會點。根據研究目標不同，在這個階段的用戶研究方法會有很大不同。
? 執行階段。當你持續優化設計過程中，完成一個設計決策進入下一階段時，還是會進入到下一個的“行或不行”決策點。這個階段的研究主要是形成性研究，發現設計方案存在的問題，有助于降低執行決策風險。
? 評價階段。到了某個時間點，產品或服務有了足夠多的用戶，那這時就可以開始測量產品效果。這就是典型的總結性測試，并可能會與自己的歷史數據或競爭產品進行對比。
下表列出了不同產品開發階段的研究目標、典型的解決方案和研究方法：
雖然很多用戶體驗研究方法在科學實踐中有著自己的根基，但目標不是純粹的科學，而是以滿足相關利益方的需求為前提，在實踐中對研究方法進行調整。這就是為什么這里的方法特征描述只作為一般的指導原則，而不是嚴格的分類的原因。
最后，工作的成功取決于它對改善網站或產品用戶體驗的影響力大小。這些分類是為了幫助你在正確的時間做出最好的選擇。
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