贯穿整个产品生命周期的用户研究

来源:百度文库 编辑:神马文学网 时间:2024/03/29 23:15:31
2007年03月31日 下午 21:36
作者:JunChen | 话题:(0703b)如何了解用户和需求

首先并不是只有在开发阶段才进行用户研究,用户研究应该贯穿到整个产品生命周期中,这也是我们为什么说可用性测试应该伴随整个产品生命周期。更重要的是,在不同的阶段,用户研究有不同的重点和方法。
定性分析和定量分析
定性分析对于用户研究来说更为重要和有效,成本也较低。定量分析往往需要大量的数据,数据提炼是一个非常痛苦和漫长的过程。但是,定量分析在决策支持上面的作用,定性分析是无法取代的。在各个阶段,这两种分析方法是交叉使用的。另外,纯粹的定量分析在一些问题上无能为力,最直接的比如:用户的需求是什么?
开发期的用户研究
也就是整个产品的最早期。首先需要知道:
* 谁是目标用户?
* 产品将会满足他们哪方面的需求?
然后通过一些用户研究的方法回答以下问题:
* 目标用户的需求应该如何被满足?
这是我所理解的最重要的三点——Who、What、How。当然,在大部分情况下,设计师还应当细化和提炼目标用户来满足设计需要,通过用户访谈、参考文献和主题专家访谈来了解用户的需求,这是比较常用的三种定性分析方法。
另外,在这个阶段用户研究还有一个重要的工作,就是为以后的数据分析做准备(特别是网站)。需要什么数据、什么结果,这应该由设计师、市场告诉数据分析人员。
进入期和成长期的用户研究
产品刚上线,大部分目标用户还不了解产品,除了少数前沿的、时髦的、猎奇的用户外,产品基本上没有人使用。所以进入期更多的是调整营销策略,以避免产品还没到成长期就失败了。这个时候,仍然是定性分析为主,和开发期一样,因为没有真实数据!不过放心,好的产品进入期非常的短。
成长期的用户研究非常重要。这个时候产品使用(购买)人数高速上涨,整个产品团队需要保证两点:
* 保证和提高质量
* 维持高的增长率
这个阶段以定量分析为主。保证增长,可以对人群进行细分,然后采用一些定向的数据挖掘方法(分类、估计),往往比较高效和准确。细分人群之后,可以通过定性分析的方法获得用户对产品使用的一些反馈,从而保证产品的质量、提高竞争力。
比如你的用户表里面记录了用户登录的 IP 和时间,再通过访问日志进行交叉分析,马上就可以知道用户都在干什么。而更好的解决方案是根据数据挖掘的风险函数(比如浴缸型风险),重点跟踪那些流失可能性非常大的用户,分析是否产品哪方面设计的问题导致用户受到挫折?比如用户以为注册成功后就离开了,下次过来发现其实没有注册,挫折一下。
成熟期的用户研究
成熟期看上去只是增长的不是那么快的成长期。不过在这个阶段产品已经成型,成为公司的利润来源,或者流量稳定。这个时候,用户流失会变得更明显,幸运的是,数据挖掘可以告诉你哪些用户可能会在明天离开。针对这些定量分析的结果,再通过定性分析方法,可以准确的得到为什么。
在这个阶段,产品必须通过不断创新来保证竞争力,延长成熟期的时间。所以在这里,再次需要定性分析来发挥威力。发挥什么威力?如下:
* 根据用户需求,增加新的特性,重新进入成长期
* 发现新的用户群,开辟新的市场
比如针对用户的一些需求,Sony 不断升级 PSP 固件,增加新的特性。
衰退期的用户研究
如果成熟期无法顺利延长或者不能再次进入成长期,那么产品会逐渐消亡。如果是网站的话,具体表现为:每天新用户数下降、老用户流失率增大。
战略上可能会选择淘汰这个产品,或者调整产品以适应其他用户群。如果是后者,那么又回到了“开发期”。
其他
用户研究总脱离不了定性分析和定量分析,如何合理运用是关键。比如通过定性分析可以很好的区分关联规则(Association Rule)中的可操作规则(Actionable Rule)、平凡规则(Trivial Rule)和费解的规则(Inexplicable Rule)。在这点上,定性分析优势尽现。