第1章數據采集 1
1.1 觀察法 2
1.1.1 什么是觀察法 2
1.1.2 觀察法的四個維度 4
1.1.3 觀察法的步驟 9
1.1.4 觀察法的優缺點 15
1.1.5 應用案例——“上海地鐵使用者需求研究”項目 16
1.2 單人訪談法 20 第1章數據采集 1
1.1 觀察法 2
1.1.1 什么是觀察法 2
1.1.2 觀察法的四個維度 4
1.1.3 觀察法的步驟 9
1.1.4 觀察法的優缺點 15
1.1.5 應用案例——“上海地鐵使用者需求研究”項目 16
1.2 單人訪談法 20
1.2.1 什么是單人訪談法 20
1.2.2 招募 20
1.2.3 訪談結構 26
1.2.4 訪談類型 28
1.2.5 訪談技巧 29
1.2.6 訪談環境 31
1.2.7 記錄訪談 31
1.2.8 案例 32
1.3 焦點小組 35
1.3.1 什么是焦點小組 35
1.3.2 焦點小組的特點 36
1.3.3 焦點小組的結構 38
1.3.4 研究主題和目標用戶 41
1.3.5 訪談大綱 43
1.3.6 訪談場所 44
1.3.7 訪談技巧 45
1.3.8 記錄訪談 46
1.3.9 數據整理 47
1.3.10 常見問題與對策 48
1.4 問卷法 50
1.4.1 什么是問卷法 50
1.4.2 問卷法分類 51
1.4.3 問卷設計——問卷的結構 54
1.4.4 問卷設計——問題的設計 57
1.4.5 問卷設計——答案的設計 61
1.4.6 問卷法的實施 64
1.4.7 問卷的發放、回收、分析 65
1.4.8 問卷法的優缺點 67
1.4.9 問卷法應用案例 68
1.5 頭腦風暴法 70
1.5.1 什么是頭腦風暴法 70
1.5.2 頭腦風暴法的分類 71
1.5.3 頭腦風暴法的操作流程 74
1.5.4 頭腦風暴法的原則 78
1.5.5 頭腦風暴法的支持工具——思維導圖 79
1.5.6 頭腦風暴法的優點與局限 80
1.5.7 經典案例 82
1.5.8 應用案例 83
1.6 自我陳述法 84
1.6.1 什么是自我陳述法 84
1.6.2 自我陳述與其他用戶研究方法 85
1.6.3 適用條件 86
1.6.4 自我陳述法的反饋收集 87
1.6.5 案例 88
1.6.6 自我陳述法的優缺點 92
1.6.7 與其他用戶研究方法結合 93
1.7 實驗法——現場試驗 94
1.7.1 現場試驗法 94
1.7.2 現場試驗法的分類 97
1.7.3 現場試驗法的操作流程 103
1.7.4 現場試驗法的案例 104
第2章調研分析 108
2.1 數量對比分析 109
2.1.1 表格 111
2.1.2 圖表 112
2.1.3 圖表分類 114
2.1.4 大小關系的數量對比分析 122
2.1.5 趨勢變化關系的數量對比分析 124
2.1.6 占比關系的數量對比分析 124
2.1.7 相關性關系的數量對比分析 125
2.2 知覺圖、魚骨圖 127
2.2.1 知覺圖 127
2.2.2 魚骨圖 133
2.3 卡片歸納分類法 139
2.3.1 什么是卡片法 139
2.3.2 不同類型的卡片分類法 140
2.3.3 開放式卡片分類法的操作 141
2.3.4 開放式卡片分類法結果分析 144
2.3.5 線性 Delphi法 146
2.3.6 Q-sorting法 147
2.3.7 卡片法的發展與局限 150
2.3.8 應用案例 150
2.4 情景分析法 154
2.4.1 什么是情景分析法 154
2.4.2 情景分析法的應用 155
2.4.3 撰寫情景故事 156
2.4.4 情景法的優缺點 161
2.5 人物角色法 163
2.5.1 什么是人物角色法 163
2.5.2 人物角色法的類型和比較 166
2.5.3 人物角色法的步驟 167
2.5.4 人物角色法模型卡 169
2.5.5 人物角色法的優缺點 173
2.5.6 應用案例 174
2.6 故事板 177
2.6.1 什么是故事板 177
2.6.2 故事板在設計調研中的應用 179
2.6.3 情景故事板及其四要素 181
2.6.4 故事板的表現手法 182
2.6.5 創建故事板 184
2.6.6 故事板在調研中的應用案例——“能量公社”設計 186
2.6.7 故事板對設計的指導意義 193
2.6.8 故事板法的發展與局限 194
2.7 可用性測試 195
2.7.1 什么是可用性測試 195
2.7.2 測試功能點 198
2.7.3 大綱和腳本 199
2.7.4 實施測試 201
2.7.5 數據整理 202
2.7.6 常見的問題和對策 203
2.8 A/B測試 205
2.8.1 什么是A/B測試 205
2.8.2 A/B測試的歷史 206
2.8.3 如何開始進行A/B測試 207
2.8.4 測試什么內容 209
2.8.5 A/B測試的優點和局限 215
2.8.6 A/B測試的工具 217
2.8.7 A/B測試案例 218
2.9 用戶點擊行為分析 220
2.9.1 什么是用戶點擊行為分析 220
2.9.2 點擊數據的獲取方式和手段 221
2.9.3 實踐范例——騰訊“應用中心”優化設計 223
2.10 流量、轉化率和跳出率 231
2.10.1 流量 231
2.10.2 轉化率 233
2.10.3 跳出率 238
2.11 網站數據分析 243
2.11.1 什么是網站數據分析 243
2.11.2 為何要分析網站數據 244
2.11.3 網站數據分析相關的重要數據指標 246
2.11.4 網站數據分析的技術手段 248
2.11.5 電子商務數據分析方法及案例 251
第3章從設計調研到設計洞察 258
3.1 設計調研的流程 259
3.1.1 確定調研目標與方法 259
3.1.2 制定調研計劃 263
3.1.3 邀請調研用戶 267
3.1.4 執行調研過程 270
3.1.5 輸出調研結果 271
3.2 設計調研和設計洞察 274
3.2.1 設計調研和設計洞察 274
3.2.2 設計調研與市場調研的比較 276
3.2.3 設計調研的目的和優缺點 277
3.2.4 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 278
3.2.5 從設計調研的內容到設計洞察 283
3.2.6 小結 285
3.2.7 設計調研的應用案例 285
3.3 網站設計調研案例——淘寶指數 287
3.3.1 背景 287
3.3.2 產品使命和定位 287
3.3.3 產品誕生過程 288
3.3.4 產品迭代過程 302
3.3.5 結束語——永遠在路上 314
3.3.6 部分原始資料 315
3.4 場地空間設計調研與設計案例 317
3.4.1 案例中應用的方法和流程 317
3.4.2 閔行公園POE評價 318
3.4.3 6W總結分析 330
3.4.4 確定問題 332
3.4.5 人物角色 332
3.4.6 改良性再設計 333
