設計調(diào)研是設計專業(yè)學生和設計師在信息時代需要掌握的一項基本技能,因此《設計調(diào)研(第 3 版)》全方位地就這一主題開展討論。首先定性地介紹常用的數(shù)據(jù)采集方法,如觀察法、單人訪談法、焦點小組、問卷法、頭腦風暴法、自我陳述法、現(xiàn)場試驗法和AIGC賦能設計調(diào)研,然后闡述常用的調(diào)研分析方法,如數(shù)據(jù)對比分析、知覺圖、魚骨圖、卡片法、情景分析法、人物角色法、故事板、可用性測試、A/B測試、用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分數(shù)、流量/轉(zhuǎn)化率/跳出率、網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析。最后介紹設計調(diào)研的一般流程,并通過3個不同類型的實踐案例(基于大數(shù)據(jù)的設計調(diào)研與設計、社交聆聽設計調(diào)研案例、場地空間設計調(diào)研案例)展現(xiàn)不同的領域設計調(diào)研與設計洞察的實踐的發(fā)展過程!对O計調(diào)研(第3版)》新增了很多內(nèi)容,如AIGC賦能設計調(diào)研、如何推廣設計調(diào)研、設計調(diào)研中的溝通與匯報、基于社交聆聽(以小紅書調(diào)研為例)的設計調(diào)研和海外互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的設計調(diào)研等。本書由知名用戶體驗設計師社群魚缸組織撰稿,大部分作者也來自魚缸,是群體協(xié)作的成果。作者來自企業(yè)和高校,都是活躍在設計第一線的設計專家,如SAP、德勤日本、阿里巴巴、騰訊、螞蟻金服、思科、太平洋人壽、漁水源咨詢、岱嘉醫(yī)學等企業(yè),以及上海交通大學、南京藝術學院等高校。本書的案例大量引用中外企業(yè)的實際產(chǎn)品和高校課堂實踐,與當代的設計理念緊密結(jié)合。本書也作為上海交通大學設計學院設計系碩士課程《設計調(diào)研》教材,已經(jīng)使用了10年。
上海交通大學設計系副教授,碩士生導師,南京林業(yè)大學家具設計與工程專業(yè)博士,同濟大學建筑設計及其理論專業(yè)碩士,上海交通大學工業(yè)設計專業(yè)學士。曾任UXPA 中國理事,魚缸用戶體驗社群創(chuàng)始人。撰書 13 本,并主持國家社科藝術類基金。研究方向:用戶研究、空間體驗設計、用戶體驗設計、新產(chǎn)品戰(zhàn)略。
第0章 導讀 1
0.1 設計之前為何要調(diào)研?走出兩個誤區(qū) 3
0.2 數(shù)據(jù)采集法概述 7
0.3 定性數(shù)據(jù)分析法概述 10
0.3.1 側(cè)重基礎數(shù)據(jù)分析的定性數(shù)據(jù)分析法 10
0.3.2 側(cè)重用戶場景的定性數(shù)據(jù)分析法 10
0.3.3 側(cè)重功能測試的定性數(shù)據(jù)分析法 13
0.4 定量數(shù)據(jù)分析法概述 14
0.4.1 原始數(shù)據(jù)量化 14
0.4.2 數(shù)據(jù)持續(xù)自動采集 14
0.5 從設計調(diào)研到設計洞察 16
第1章 數(shù)據(jù)采集法 17
1.1 觀察法 18
1.1.1 什么是觀察法 18
1.1.2 觀察法的4個維度 20
1.1.3 觀察法的步驟 24
1.1.4 觀察法的優(yōu)缺點 29
1.1.5 應用案例上海中高收入家庭兒童家具設計研究 30
1.2 單人訪談法 33
1.2.1 什么是單人訪談法 33
1.2.2 招募 33
1.2.3 訪談結(jié)構 40
1.2.4 訪談類型 42
1.2.5 訪談技巧 42
1.2.6 訪談環(huán)境 44
1.2.7 記錄訪談 45
1.2.8 遠程用戶訪談 45
1.3 焦點小組 48
1.3.1 什么是焦點小組 48
1.3.2 焦點小組的優(yōu)勢與不足 49
1.3.3 焦點小組的實施結(jié)構 50
1.3.4 研究主題和目標用戶 55
1.3.5 訪談大綱 56
1.3.6 訪談場所 58
1.3.7 訪談技巧 59
1.3.8 訪談記錄 60
1.3.9 數(shù)據(jù)整理 61
1.4 問卷法 62
1.4.1 什么是問卷法 62
1.4.2 問卷的分類 63
1.4.3 問卷的結(jié)構 65
1.4.4 設計問卷問題 67
1.4.5 設計問題的答案 71
1.4.6 問卷法的實施 74
1.4.7 問卷的發(fā)放、回收、分析 76
1.5 頭腦風暴法 77
1.5.1 什么是頭腦風暴法 77
1.5.2 頭腦風暴法的分類 78
1.5.3 頭腦風暴法的操作流程 81
1.5.4 頭腦風暴法的原則 83
1.5.5 頭腦風暴法的支持工具思維導圖 84
1.5.6 頭腦風暴法的優(yōu)點與局限性 86
1.5.7 經(jīng)典案例 87
1.6 自我陳述法 88
1.6.1 什么是自我陳述法 88
1.6.2 自我陳述法與其他數(shù)據(jù)采集法的比較 89
1.6.3 自我陳述法的適用條件 90
1.6.4 自我陳述法的反饋收集 92
1.6.5 自我陳述法的案例 92
1.6.6 自我陳述法的優(yōu)缺點 99
1.6.7 與其他數(shù)據(jù)采集方法結(jié)合 100
1.7 現(xiàn)場試驗法 101
1.7.1 什么是現(xiàn)場試驗法 101
1.7.2 現(xiàn)場試驗法的分類 103
1.7.3 現(xiàn)場試驗法的操作流程 104
1.7.4 現(xiàn)場試驗法的案例 106
1.8 AIGC賦能設計調(diào)研 112
1.8.1 什么是AIGC 112
1.8.2 文本生成式AI在設計調(diào)研中的應用 114
1.8.3 圖像生成式AI在設計調(diào)研中的應用 122
1.8.4 其他類型AIGC在設計調(diào)研中的應用 124
1.8.5 當前AIGC的局限性 124
1.8.6 AIGC對設計調(diào)研的未來影響 127
參考文獻 127
第2章 調(diào)研分析 131
2.1 數(shù)據(jù)對比分析 132
2.1.1 數(shù)據(jù)間關系的表現(xiàn)形式 132
2.1.2 設計調(diào)研常用圖表 133
2.1.3 數(shù)據(jù)大小關系的對比分析 139
2.1.4 數(shù)據(jù)趨勢變化關系的對比分析 141
2.1.5 數(shù)據(jù)占比關系的對比分析 141
2.1.6 數(shù)據(jù)相關性關系的對比分析 142
2.2 知覺圖、魚骨圖 144
2.2.1 知覺圖 144
2.2.2 魚骨圖 152
2.3 卡片法 157
2.3.1 什么是卡片法 157
2.3.2 不同類型的卡片分類法 158
2.3.3 卡片分類法的操作 159
2.3.4 對卡片分類結(jié)果的分析 162
2.3.5 Q-sorting法 163
2.3.6 卡片法的發(fā)展與局限性 166
2.3.7 應用案例上海中高收入家庭兒童家具設計研究 166
2.4 情景分析法 169
2.4.1 什么是情景分析法 169
2.4.2 情景分析法的應用 170
2.4.3 撰寫情景故事 172
2.4.4 B端產(chǎn)品在使用情景分析法時的注意事項 179
2.4.5 情景分析法的優(yōu)缺點 181
2.5 人物角色法 182
2.5.1 什么是人物角色法 182
2.5.2 人物角色法的類型和比較 185
2.5.3 人物角色法的步驟 186
2.5.4 人物角色模型卡 188
2.5.5 人物角色法的優(yōu)缺點 190
2.5.6 應用案例上海中高收入家庭兒童家具設計研究 191
2.6 故事板 196
2.6.1 什么是故事板 196
2.6.2 故事板在設計調(diào)研中的應用 197
2.6.3 情景故事板及其四要素 199
2.6.4 故事板的表現(xiàn)手法 199
2.6.5 創(chuàng)建故事板 202
2.6.6 故事板的發(fā)展與局限性 204
2.7 可用性測試 205
2.7.1 什么是可用性測試 205
2.7.2 測試功能點 208
2.7.3 大綱和腳本 209
2.7.4 實施測試 211
2.7.5 整理數(shù)據(jù) 212
2.7.6 常見的問題和對策 213
2.8 A/B測試 216
2.8.1 什么是A/B測試 216
2.8.2 A/B測試的歷史 217
2.8.3 如何開展A/B測試 217
2.8.4 A/B測試的內(nèi)容 219
2.8.5 A/B測試的優(yōu)缺點 223
2.8.6 A/B測試工具 225
2.8.7 A/B測試案例 226
2.9 用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分數(shù) 228
2.9.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動是當代產(chǎn)品研發(fā)的必然模式 228
2.9.2 調(diào)研數(shù)據(jù)的選擇原則和類型 229
2.9.3 分析用戶的行為:用戶的點擊數(shù)據(jù) 230
2.9.4 分析用戶間的口碑凈推薦分數(shù)(NPS) 236
2.10 流量、轉(zhuǎn)化率和跳出率 240
2.10.1 流量 240
2.10.2 轉(zhuǎn)化率 244
2.10.3 跳出率 248
2.11 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析 253
2.11.1 為何要分析網(wǎng)站數(shù)據(jù) 253
2.11.2 不同視角下的網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析 254
2.11.3 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的重要數(shù)據(jù)指標 256
2.11.4 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的技術手段 257
2.11.5 消費者行為分析方法及案例 260
參考文獻 265
第3章 從設計調(diào)研到設計洞察 270
3.1 設計調(diào)研的流程 271
3.1.1 確定設計調(diào)研的目標與方法 272
3.1.2 制訂設計調(diào)研計劃 275
3.1.3 邀請設計調(diào)研用戶 279
3.1.4 執(zhí)行設計調(diào)研 282
3.1.5 輸出設計調(diào)研結(jié)果 284
3.2 設計調(diào)研和設計洞察 286
3.2.1 設計調(diào)研概述 286
3.2.2 設計調(diào)研與市場調(diào)研的比較 287
3.2.3 設計調(diào)研的目標和優(yōu)缺點 288
3.2.4 設計洞察概述 288
3.2.5 從設計調(diào)研的流程、方法中獲得設計洞察 292
3.2.6 從設計調(diào)研到設計洞察 296
3.3 設計調(diào)研中的溝通與匯報 299
3.3.1 溝通在設計調(diào)研中的價值 299
3.3.2 項目開展之初:通過溝通進行有效需求分析 299
3.3.3 項目開展之中:把需求方和相關方變成隊友 302
3.3.4 項目開展之尾:匯報就是一場向上溝通 307
3.4 如何推廣設計調(diào)研 313
3.4.1 什么樣的團隊需要設計調(diào)研 313
3.4.2 設計調(diào)研受到忽視的常見原因 314
3.4.3 方法1:選擇一個恰好的項目切入 315
3.4.4 方法2:重在參與也是設計調(diào)研的目標 315
3.4.5 方法3:利用機制和工具為設計調(diào)研工作降本增效 318
3.4.6 讓設計調(diào)研成為團隊資產(chǎn) 320
3.4.7 擴大設計調(diào)研的影響力 321
3.4.8 推廣設計調(diào)研的理論和趨勢 322
3.5 基于大數(shù)據(jù)的設計調(diào)研與設計 324
3.5.1 大數(shù)據(jù)時代的用戶研究 324
3.5.2 多維大數(shù)據(jù)的交融 324
3.5.3 大數(shù)據(jù)洞察全景 325
3.5.4 基于大數(shù)據(jù)構建用戶角色模型 326
3.5.5 基于大數(shù)據(jù)挖掘用戶需求 330
3.5.6 基于大數(shù)據(jù)的分析方法 334
3.6 基于社交聆聽的設計調(diào)研 338
3.6.1 什么是基于社交聆聽的設計調(diào)研 338
3.6.2 社交聆聽設計調(diào)研的分類 339
3.6.3 社交聆聽設計調(diào)研的操作流程 345
3.6.4 社交聆聽設計調(diào)研的優(yōu)點與難點 349
3.6.5 對社交聆聽設計調(diào)研的展望 350
3.7 社交聆聽設計調(diào)研案例以小紅書戶外電源產(chǎn)品設計調(diào)研為例 351
3.7.1 確定設計調(diào)研的目標與重要性 351
3.7.2 確定小紅書戶外電源產(chǎn)品相關數(shù)據(jù)的采集方式 354
3.7.3 對小紅書戶外電源產(chǎn)品相關數(shù)據(jù)進行整理與分類 355
3.7.4 對小紅書戶外電源產(chǎn)品相關數(shù)據(jù)進行分析 356
3.8 海外互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的設計調(diào)研 367
3.8.1 多種小而美的設計調(diào)研渠道 367
3.8.2 通過AIGC做桌面研究 370
3.8.3 盡早進行田野調(diào)查,建立市場感知 371
3.8.4 和當?shù)赜脩粢黄疬M行在線概念設計 372
3.8.5 通過研發(fā)最小可行產(chǎn)品來降低風險 378
3.8.6 在線原型測試技巧 379
3.8.7 注重外部環(huán)境的可用性測試 382
3.8.8 文化研究對設計的影響 383
3.8.9 當?shù)匾?guī)則對設計的影響 386
3.9 場地空間設計調(diào)研案例上海文化商廈設計調(diào)研 391
3.9.1 案例中應用的方法和流程 391
3.9.2 上海文化商廈設計調(diào)研 392
3.9.3 6W總結(jié)分析 400
3.9.4 確定問題 403
3.9.5 分析人物角色 404
參考文獻 406
附錄A 單人訪談法案例 409