关于用户研究的9个技巧什么是用户研究？( 二 ) _用户研究

这两个基于分析的实验都非常适合决定同一设计的不同变体，并且可以结束团队关于哪个版本最佳的争议，但这种方法的一个主要缺点是它经常被滥用。
四、卡片分类

用途：确定信息架构标签和结构
成本：低
收集难度：低
分析难度：中等
方法类型：态度（人们怎么说）
使用环境：不使用产品

在卡片分类研究中，参与者被给予内容项目（有时字面上写在索引卡片上），并要求以对他们有意义的方式对这些项目进行分组和标记。
该测试既可以亲自进行，也可以使用实体卡进行，也可以使用卡片分类平台进行远程测试。
这种方法为你提供了进入用户信息空间的心理模型的机会。他们使用什么术语？他们如何在逻辑上将这些概念组合在一起？
对创建类似分组的参与者的百分比进行定量分析可以帮助确定大多数用户可以理解哪种分类方法。
五、树测试

用途：评估信息架构层次结构
成本：低
收集难度：低
分析难度：中等
方法类型：行为
使用环境：基于任务，不使用产品

在树测试中，参与者尝试仅使用你站点的类别结构来完成任务。它本质上是一种评估你的信息架构的方法，通过将其与 UI 的所有其他方面隔离开来。
假设你的产品是宠物用品网站，这是你的顶级层次结构，你可能会要求参与者完成一项任务——找到狗项圈。
树测试结果的定量分析将显示人们是否能够在信息层次结构中找到该项目的正确路径，以及有多少参与者选择了错误的类别。
此方法可用于识别 IA 结构，标签和展示位置是否符合人们的期望。
六、调查和问卷调查

用途：收集有关您的用户的态度和行为的信息
成本：低
收集难度：低
分析难度：低
方法类型：态度
使用环境：任何

调查是一种灵活的用户研究工具。你可以在各种环境中管理它们：在实时网站、电子邮件或可用性测试之后进行短暂拦截调查等。
它们可以产生定量和定性数据的组合——评级，多项选择题中每个选项的答案比例，以及开放式答案。你甚至可以将对调查的定性响应转换为数值数据。
你可以创建自己的自定义调查，也可以使用许多已建立的问卷中的一个（例如，系统可用性量表或净推荐值得分）。
调查问卷的一个优点是，你通常可以将结果与行业或竞争对手的分数进行比较，以了解你的工作情况。
即使你创建自己的自定义调查问卷，也仍然可以跟踪你的平均分数以监控产品改进。
七、聚类定性数据

用途：识别定性数据中的重要主题
成本：低
收集难度：中等
分析难度：中等
方法类型：态度（人们怎么说）
使用环境：任何

这种技术不是数据收集方法，而是更多的定性数据分析方法。
它涉及根据共同主题对来自定性研究（例如日记研究、调查、焦点小组或访谈）的观察进行分组。如果你有大量观察结果，则可以计算提及特定主题时的实例数。
例如，假设你进行日记研究，要求参与者每次在日常生活中使用你的产品并进行一周报告，目的是了解他们在何种环境中使用你的产品。
此方法可以识别特定主题或情况的普遍性或频率，例如，用户投诉的频率或 UI 问题。这种方法是从大量定性信息中挖掘数值数据的好方法，但它可能非常耗时。
八、可取性研究

用途：识别与您的产品或品牌相关的属性
成本：低
收集难度：低
分析难度：低
方法类型：态度
使用环境：基于任务

定量可取性研究试图量化和衡量产品的某些质量，例如美学吸引力、品牌强度、语调。
这些研究可以根据你的研究问题进行定制，但通常包括首先将参与者暴露给你的产品（通过向他们展示静止图像或要求他们使用实时产品或原型）。
然后，你将要求他们通过从描述性词汇列表中选择选项来描述设计。随着样本量越来越多，一些趋势则开始出现。例如，你可能有84％的受访者将设计描述为“新鲜” 。
九、眼动测试