使用者體驗研究中的資料分析 | 使用者體驗研究#33

已發表: 2023-04-17

您知道數據分析在使用者體驗研究中扮演什麼角色嗎？ 今天，我們想透過討論定性和定量數據分析，並了解其階段、主要目標和目標，重點關注用戶體驗中的數據分析問題。 我們還將建議何時是在專案中進行此操作的最佳時機。

使用者體驗研究中的資料分析—目錄：

  1. 為什麼要分析收集到的資料？
  2. 什麼時候分析數據？
  3. 使用者體驗研究中的資料分析
  4. 定義分析目標
  5. 研究資料的定性分析
  6. 概括

為什麼要分析收集到的資料？

僅根據原始數據做出產品決策是一個巨大的用戶體驗錯誤。 跳過分析階段可能會導致為使用者提供不完整或無效的解決方案，甚至導致專案團隊專注於解決錯誤的問題或識別真正的使用者。 由於這些和其他原因，數據分析是使整個專案保持在正確軌道上的重要過程。 它透過考慮用戶的實際需求並收集有助於開發最佳和最優化解決方案的資訊來實現這一點。

什麼時候分析數據？

許多人抱持著一種嚴重的誤解，認為分析應該在完成研究後進行，也就是從許多來源收集資訊後進行。 然而，這種方法的效果並不好，因為檢查如此大量的數據需要巨大的精力、人力和時間。 持續調查資料會更有效，例如，每次深度訪談後都花幾分鐘。

另外，請記得在研究過程中記筆記。 這樣，您就可以記下新的觀察並確保沒有遺漏任何內容。 這些反映使您可以輕鬆選擇訊息，並從中選擇與以後的設計建議最相關的資訊。 在每一個小的研究步驟之後進行持續的分析，可以讓您以更有組織性和結構化的方式進行最終的總結分析，但最重要的是，速度要快得多。

使用者體驗研究中的資料分析

使用者體驗研究中的數據分析將先前未處理的數據轉化為支持業務決策的有意義的資訊。 進行全面的數據分析包括五個基本步驟 - 這些步驟是：

  1. 定義分析目標
  2. 整理數據
  3. 調查
  4. 叢集化
  5. 識別結果和見解

定義分析目標

第一步定義了我們分析的目標—這些目標應該嚴格符合使用者體驗研究的目標。 在這個階段，記得不要偏離你開始進行研究的動機──例如，使用者的需求是什麼； 哪一頁的拒絕率更顯著以及原因； 需要進行哪些改進來提高轉換率； 或如何使我們的產品比競爭對手更具吸引力。 堅持這些和研究目標將幫助您了解如何以對專案有用的方式進行數據分析。 準確定義您正在尋找的內容。

整理數據

每項調查都提供不同類型的數據，與項目或多或少相關。 因此，您必須巧妙地管理、選擇和過濾它們以提高可用性。 組織數據還可以使其經過深思熟慮的安排，以便在必要時快速獲取所需的資訊。 例如，您可以按資料所屬網站的子頁面對資料進行編目。 隔離是進行有效資料分析和改進視覺化的關鍵，這可以使利害關係人更好地理解整個過程。

調查

調查階段是整個資料分析過程的核心。 其主要目標包括識別使用者回應中最常出現且最有可能符合分析目的的單字、想法或短語。 這個過程不僅僅是尋找單字及其同義詞，而是理解它們在上下文中對使用者意味著什麼。

弄清楚單字和表達方式意味著取決於所研究的使用者群體。 之所以會發生這種情況，是因為人各有不同。 他們有獨特的經驗和行為，以及表達自己的方式。 因此，您應該避免抄寫使用者對您的詞彙的反應。 相反，應盡可能堅持原始數據，因為任何變化，即使是最小的變化，都可能損害調查階段，從而徹底重塑整個數據分析。

聚類

下一步是設計所謂的集群，根據調查階段確定的答案來標記答案。 這些集群幫助團隊區分優先順序問題。 例如，如果超過一半的使用者回應適合所建立的標記為「介面效能」的集群，則團隊可能應該優先考慮該主題並查找與介面效能特別相關的問題。

識別結果和見解

我們不要忘記結果不是見解。 結果涉及研究團隊在分析過程中發現、調查、然後分組和編目的事實。 另一方面，洞察力僅指認識導致結果的原因的行為。 這是一個非常獨特的功能，因為用戶回應並不總是導致問題的根源。 那麼，設計師的工作就是更深入地觀察並尋求見解。

使用者通常無法自行辨識困難的根源。 因此，研究團隊必須在數據分析過程中審查結果，進行討論，然後尋找見解並將其與研究目標相匹配。 確定最相關見解的研討會有助於完成這項任務。 有效使用該工具需要進行多輪討論，中間有短暫的休息。

上述步驟是一個相當通用和標準的資料分析過程，適用於任何研究方法（定性和定量）。 您所需要做的就是根據您的流程正確調整這些步驟。

定量與定性資料分析

儘管分析定量資料的過程與分析定性資料的過程沒有顯著不同，但由於這項研究的性質，設計者可能會得到不同的見解。 定量研究的重點是使用統計學和機率來收集和分析數值資料。 例如，給定頁面的拒絕率或使用者的人口統計資料等指標為研究人員提供了有關人們如何與產品和受眾本身互動的具體且可量化的資訊。

質性研究更關注抽象概念，例如人類行為。 為此，請多花一點時間研究和評估，以充分了解使用者的體驗和意見。 在此階段值得提出有用的問題，例如：

  • 用戶最喜歡產品的什麼以及最不喜歡什麼？
  • 為什麼有些用戶的反應與其他用戶不同？
  • 使用者是否（以及何時）產生了情緒反應？
  • 使用者對產品是否滿意（以及為什麼）？

鑑於收到的數據存在差異，使用定量和定性軼事作為用戶體驗研究的一部分是有意義的。 這樣，收集到的數據就會相互補充，並為結果提供清晰、深入的見解。

概括

正確進行數據分析可以做出更好、更優化的設計決策。 忽略其發現會導致開發出不完整、無效的產品，無法滿足使用者的實際需求。 這就是為什麼數據分析是決定整個專案成功的關鍵過程。 它使您能夠收集和選擇關鍵訊息，這些訊息在轉化為具體的設計建議時，有助於開發最佳的解決方案——根據用戶的需求和要求量身定制。 我們描述的數據分析步驟將幫助您以結構化的方式執行它並專注於最重要的事情。

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Data analysis in UX research | UX research #33 klaudia brozyna avatar 1background

作者：克勞蒂亞·科瓦爾奇克

一位圖形和使用者體驗設計師，將無法用言語表達的東西傳達到設計中。 對他來說，每種使用的顏色、線條或字體都有其意義。 熱衷於圖形和網頁設計。

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