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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4個維度 4

1.1.3觀察法的步驟 10

1.1.4觀察法的優缺點 16

1.1.5應用案例——“上海地鐵使用者需求研究”項目 17

1.2 單人訪談法 21

1.2.1什么是單人訪談法 21

1.2.2招募 21

1.2.3訪談結構 27

1.2.4訪談類型 29

1.2.5訪談技巧 30

1.2.6訪談環境 32

1.2.7記錄訪談 32

1.2.8案例 33

1.3 焦點小組 36

1.3.1什么是焦點小組 36

1.3.2焦點小組的特點 37

1.3.3焦點小組的結構 39

1.3.4研究主題和目標用戶 42

1.3.5訪談大綱 44

1.3.6訪談場所 45

1.3.7訪談技巧 46

1.3.8記錄訪談 47

1.3.9數據整理 48

1.3.10常見問題與對策 49

1.4 問卷法 51

1.4.1什么是問卷法 51

1.4.2問卷法分類 52

1.4.3問卷設計——問卷的結構 55

1.4.4問卷設計——問題的設計 58

1.4.5問卷設計——答案的設計 62

1.4.6問卷法的實施 65

1.4.7問卷的發放、回收、分析 66

1.4.8問卷法的優缺點 68

1.4.9問卷法應用案例 69

1.5 頭腦風暴法 71

1.5.1什么是頭腦風暴法 71

1.5.2頭腦風暴法的分類 72

1.5.3頭腦風暴法的操作流程 75

1.5.4頭腦風暴法的原則 79

1.5.5頭腦風暴法的支持工具——思維導圖 80

1.5.6頭腦風暴法的優點與局限 81

1.5.7經典案例 83

1.5.8應用案例 84

1.6 自我陳述法 85

1.6.1什么是自我陳述法 85

1.6.2自我陳述法與其他用戶研究方法 86

1.6.3適用條件 87

1.6.4自我陳述法的反饋收集 88

1.6.5案例 89

1.6.6自我陳述法的優缺點 96

1.6.7與其他用戶研究方法結合 96

1.7 實驗法——現場試驗 97

1.7.1現場試驗法 97

1.7.2現場試驗法的分類 100

1.7.3現場試驗法的操作流程 106

1.7.4現場試驗法的案例 107

第2章 調研分析 111

2.1 數量對比分析 112

2.1.1表格 114

2.1.2圖表 115

2.1.3圖表分類 117

2.1.4大小關系的數量對比分析 125

2.1.5趨勢變化關系的數量對比分析 127

2.1.6占比關系的數量對比分析 127

2.1.7相關性關系的數量對比分析 128

2.2 知覺圖、魚骨圖 130

2.2.1知覺圖 130

2.2.2魚骨圖 136

2.3 卡片歸納分類法 142

2.3.1什么是卡片法 142

2.3.2不同類型的卡片分類法 143

2.3.3開放式卡片分類法的操作 144

2.3.4開放式卡片分類法結果分析 147

2.3.5線性Delphi法 149

2.3.6Q-sorting法 150

2.3.7卡片法的發展與局限 153

2.3.8應用案例 153

2.4 情景分析法 157

2.4.1 什么是情景分析法 157

2.4.2 情景分析法的應用 158

2.4.3 撰寫情景故事 159

2.4.4 B端產品在使用情景法上的注意事項 164

2.4.5 情景法的優缺點 166

2.5 人物角色法 167

2.5.1 什么是人物角色法 167

2.5.2 人物角色法的類型和比較 170

2.5.3 人物角色法的步驟 171

2.5.4 人物角色法模型卡 173

2.5.5 人物角色法的優缺點 177

2.5.6 應用案例 178

2.6 故事板 182

2.6.1 什么是故事板 182

2.6.2 故事板在設計調研中的應用 184

2.6.3 情景故事板及其四要素 186

2.6.4 故事板的表現手法 187

2.6.5 創建故事板 189

2.6.6 故事板在調研中的應用案例——“能量公社”設計 191

2.6.7 故事板對設計的指導意義 198

2.6.8 故事板法的發展與局限 199

2.7 可用性測試 200

2.7.1 什么是可用性測試 200

2.7.2 測試功能點 203

2.7.3 大綱和腳本 204

2.7.4 實施測試 206

2.7.5 數據整理 207

2.7.6 常見的問題和對策 208

2.8 A/B測試 210

2.8.1 什么是A/B測試 210

2.8.2 A/B測試的歷史 211

2.8.3 如何開始進行A/B測試 212

2.8.4 測試什么內容 214

2.8.5 A/B測試的優點和局限 220

2.8.6 A/B測試的工具 222

2.8.7 A/B測試案例 223

2.9 用戶點擊行為分析 225

2.9.1 什么是用戶點擊行為分析 225

2.9.2 點擊數據的獲取方式和手段 226

2.9.3 實踐范例——騰訊“應用中心”優化設計 228

2.10 流量、轉化率和跳出率 236

2.10.1 流量 236

2.10.2 轉化率 239

2.10.3 跳出率 246

2.11 網站數據分析 251

2.11.1 為何要分析網站數據 251

2.11.2 網站數據分析的內容 253

2.11.3 網站數據分析相關的重要數據指標 256

2.11.4 網站數據分析的技術手段 258

2.11.5 電子商務數據分析方法及案例 261

第3章 從設計調研到設計洞察 268

3.1 設計調研的流程 269

3.1.1 確定調研目標與方法 269

3.1.2 制定調研計劃 273

3.1.3 邀請調研用戶 277

3.1.4 執行調研過程 280

3.1.5 輸出調研結果 281

3.2 設計調研和設計洞察 284

3.2.1 設計調研和設計洞察 284

3.2.2 設計調研與市場調研的比較 286

3.2.3 設計調研的目的和優缺點 287

3.2.4 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 288

3.2.5 從設計調研的內容到設計洞察 293

3.2.6 小結 295

3.2.7 設計調研的應用案例 295

3.3 基于大數據的調研與設計 297

3.3.1 大數據時代 297

3.3.2 大數據的采集和加工(數據挖掘) 297

3.3.3 大數據洞察全景 298

3.3.4 基于大數據的用戶建模 299

3.3.5 基于大數據的用戶需求挖掘 304

3.3.6 基于大數據的分析方法 308

3.3.7 人人都是研究者 312

3.3.8 從用戶需求挖掘到產品設計 318

3.4 網站設計調研案例——淘寶指數 324

3.4.1 背景 324

3.4.2 產品使命和定位 324

3.4.3 產品誕生過程 325

3.4.4 產品迭代過程 338

3.4.5 結束語——永遠在路上 350

3.4.6 部分原始資料 351

3.5 場地空間設計調研與設計案例 353

3.5.1 案例中應用的方法和流程 353

3.5.2 上海文化商廈POE評價 354

3.5.3 6W總結分析 366

3.5.4 確定問題 368

3.5.5 人物角色(Persona) 369