一、前言

在日新月異的互聯(lián)網(wǎng)背景下，為了打造完整統(tǒng)一的設(shè)計體驗和適應(yīng)快速迭代的設(shè)計流程，設(shè)計師們需要不斷向全棧化的體驗設(shè)計師轉(zhuǎn)變。隨著身份的急速轉(zhuǎn)變，純交互出身或視覺出身的同學(xué)便會產(chǎn)生一些專業(yè)領(lǐng)域之外的疑問。

交互同學(xué)可能會對視覺樣式或動效效果等問題產(chǎn)生疑惑，而視覺同學(xué)則可能會對使用流程、信息架構(gòu)等感到困惑。甚者，具有更高要求的設(shè)計師還需要深入探索產(chǎn)品的功能方向。

那么，當(dāng)我們對產(chǎn)品或設(shè)計產(chǎn)生疑惑時，就需要一些調(diào)研手段去幫助驗證設(shè)計的可行性，這時候便需要設(shè)計用研。

二、何為設(shè)計用研

聊到“用研”，大家可能會困惑：設(shè)計用研和傳統(tǒng)的專業(yè)用研有什么區(qū)別呢？

1. 專業(yè)用研

專業(yè)用研一般由用研同學(xué)主導(dǎo)。從設(shè)計任務(wù)、招募用戶、前期準備、試點測試、觀察訪談到輸出分析報告，整個流程專業(yè)細致，研究周期較長。

因此專業(yè)用研更適合項目開發(fā)周期外的調(diào)研，一般用于對用戶和產(chǎn)品進行戰(zhàn)略性探索研究，如產(chǎn)品開發(fā)前的戰(zhàn)略調(diào)研、產(chǎn)品上線后的用戶反饋及迭代戰(zhàn)略[1]。

2. 設(shè)計用研

設(shè)計用研一般是由設(shè)計或產(chǎn)品同學(xué)主導(dǎo)的。在設(shè)計開發(fā)的過程中，產(chǎn)品和設(shè)計經(jīng)常會對方案及細節(jié)產(chǎn)生爭議或疑惑，這時候就需要用研方法去輔助確定設(shè)計可行性。

但設(shè)計開發(fā)流程普遍講求快速迭代，研究周期較長的專業(yè)用研較難適用于此。因此設(shè)計用研方法應(yīng)運而生，既能簡單敏捷地驗證設(shè)計方案或設(shè)計細節(jié)的可行性，也能保證整體的開發(fā)設(shè)計進度。

3. 專業(yè)用研和設(shè)計用研相輔相成

專業(yè)用研能夠深入研究產(chǎn)品和用戶，為設(shè)計提供一個基礎(chǔ)依據(jù)；而設(shè)計用研能夠幫助設(shè)計師快速驗證設(shè)計可行性，順利推進設(shè)計開發(fā)流程。

三、什么時候進行設(shè)計用研

想必現(xiàn)在大家對設(shè)計用研已有初步了解，那什么時候可以進行設(shè)計用研呢？其實，在設(shè)計過程的每個階段里，如果對用戶或方案有疑惑，均可嘗試通過設(shè)計用研進行驗證。

1. 方向發(fā)散與確定階段

這個階段處于無方案或僅有方案草圖的狀態(tài)，可以利用設(shè)計用研做思維發(fā)散，探索符合產(chǎn)品目標的設(shè)計方向。

2. 低保真流程設(shè)計階段

在獲得設(shè)計方向后，可進入低保真交互設(shè)計。以低保真交互稿為用研材料，通過設(shè)計用研對流程體驗進行可用性驗證。

低保真頁面來源于網(wǎng)絡(luò)

3. 高保真視覺設(shè)計階段

通過可用性驗證并確定最終的流程路徑后，可進入高保真稿或動效 Demo 設(shè)計。利用高保真稿或動效稿，可以對頁面信息效果進行易用性驗證。

高保真頁面來源于 TDesign 組件庫

4. 開發(fā)完成階段

這個階段，開發(fā)同學(xué)會根據(jù)我們的高保真稿開發(fā)出待上線方案，我們需要針對待上線方案查漏補缺、找出問題點。

5. 正式上線階段

產(chǎn)品或功能上線后，可以通過專業(yè)的用研手段獲得實驗數(shù)據(jù)和用戶反饋，比如用戶 NPS 追蹤（NPS，用戶滿意度評估）、真實用戶訪談等等，以獲得下一個階段的產(chǎn)品目標。這個階段以用研同學(xué)為主導(dǎo)，設(shè)計同學(xué)配合。

四、如何進行敏捷設(shè)計用研

目前為止，我們了解到設(shè)計用研可以在設(shè)計過程的五個階段進行。但為了適應(yīng)快速迭代的節(jié)奏，我們不必在每個階段都進行用研，只需要在有爭議或疑惑的地方進行即可。

下面我們來探討一下設(shè)計用研的具體方法吧。

假設(shè)我們需要進行“設(shè)計一個聊天機器人，以提高聊天 App 的使用率”的項目，下面根據(jù)這個項目詳細講解一下~

1. 方向發(fā)散與確定階段

當(dāng)我們要設(shè)計一個聊天機器人時，我們會思考：使用聊天機器人的用戶是誰？他們的需求是什么？此時便可利用設(shè)計用研做方向發(fā)散和確定。

本階段不考慮設(shè)計細節(jié)問題，僅需要確定產(chǎn)品或功能的大致設(shè)計方向，因此需要快且準。

①挖掘用戶需求-用戶畫像

方向發(fā)散的第一步，需要探索“使用聊天機器人”的用戶畫像，挖掘用戶需求。由于設(shè)計師個人的視角觸點有限，信息來源較單一，因此可以借助一些工具以發(fā)散思維。

如：Codesign 插件「AI 可視化模型」里的「用戶故事」、「用戶畫像」、「頭腦風(fēng)暴」等工具。在插件里輸入“我想設(shè)計一個聊天機器人，請模擬用戶進行調(diào)研分析”，可獲得大量用戶畫像和用戶需求。

如：通過一些在線工具的「需求生成器」、「用戶畫像」、「用戶故事生成器」，輸入“新型聊天機器人”，也可獲得相關(guān)的用戶畫像與需求。

工具地址： https://paceai.co/

通過上述探索，我們可收集獲得大量的用戶需求。但不是所有用戶需求都具有可行性，設(shè)計師需要篩選出既符合公司或產(chǎn)品定位，又能解決真痛點的創(chuàng)新性需求，以進入下一步研究。

具體例子如下：

在這個項目里，我們根據(jù)「符合公司/產(chǎn)品定位」的篩選條件，篩選出符合年輕人社交領(lǐng)域的需求；再根據(jù)「解決真痛點和具有創(chuàng)新性」的篩選條件，最終篩選獲得“Z 世代希望通過聊天機器人，快速擴列找到游戲搭檔”的用戶需求。

②發(fā)散設(shè)計觸點-用戶體驗地圖

在獲得用戶角色和用戶需求后，需要深入了解用戶痛點，為用戶“雪中送炭”。

常用的設(shè)計觸點調(diào)研工具是用戶體驗地圖，能夠細致分析用戶的行為觸點、情緒曲線、痛點和愉悅點。目前也有一些在線工具可利用，比如利用 Codesign 插件「AI 可視化分析模型」或 Figma 的插件「QoQo.ai」。

舉個例子：我們可以在「AI 可視化分析模型」里輸入“我想設(shè)計一個聊天機器人，以便 Z 世代快速擴列找到游戲搭檔。請模擬生成用戶體驗地圖”。

該工具便會生成大量相關(guān)觸點，多次生成可能會有不同的結(jié)果哦。其中，針對主要流程觸點“搜索和匹配游戲搭檔”，我們可以找到不同的設(shè)計觸點，如搜索、對話篩選、輕互動匹配、標簽匹配等等。

然而，通過在線工具獲取的信息并不完全準確，我們需要結(jié)合業(yè)務(wù)做交叉驗證。比如，結(jié)合運營和用研提供的調(diào)研報告進行信息驗證；或深入高活用戶群、貼吧、評論區(qū)等，與用戶一起討論以驗證信息。

經(jīng)過信息驗證后，我們可能會得出多個可行的設(shè)計方向，比如：① 聊天機器人通過多次對話篩選用戶感興趣的游戲搭檔；② 聊天機器人通過輕游戲互動識別用戶的游戲喜好，從而推薦游戲搭檔。

③確定設(shè)計方向-用戶小范圍 CE 法

最后，如何在這兩個設(shè)計方向中選出最優(yōu)方向呢？這個時候就需要進行方向優(yōu)劣的驗證。

焦點小組是常用的手段之一。但傳統(tǒng)的焦點小組需要多人共同討論，但在實際設(shè)計過程中，不一定具備“多人同時討論”的條件。所以為大家介紹一個簡化后的經(jīng)驗方法：用戶小范圍 CE 三步法（CE，指的 Customer Engagement，通過用戶參與體驗操作的方式，提出對產(chǎn)品功能的想法[2]）。

步驟①：快速尋找用戶（6-8人）

為了調(diào)研的敏捷性，只需要尋找具有核心屬性的用戶即可，如本項目可以選擇有組隊打游戲習(xí)慣的用戶。可以優(yōu)先選擇司內(nèi)用戶或身邊朋友；其次是透過粉絲群尋找高活粉絲。

步驟②：明確任務(wù)目標

接下來，就需要確定任務(wù)目標啦。本項目里，聊天機器人的設(shè)計目標是幫助用戶匹配游戲搭檔，因此本次 CE 的任務(wù)目標是讓用戶體驗兩個方向的游戲搭檔匹配方式。

步驟③：輕度訪談與總結(jié)

因為本階段只需要確定方向，因此只需要準備兩個方向的核心頁面線框稿即可。可根據(jù)條件選擇紙張原型或真機原型測試。

紙張原型或真機原型測試

待用戶根據(jù)線框稿體驗兩種不同的匹配方式之后，可針對設(shè)計方向的可行性和用戶真實感受進行訪談。

訪談結(jié)束后，也可借助工具整合訪談錄音或視頻的有用信息，如騰訊會議的會記。

工具地址： https://meeting.tencent.com/meet-log/index.html

通過訪談，我們得知用戶比較傾向于新穎而有趣的輕互動游戲方式，因此確定了“聊天機器人通過輕游戲互動識別用戶的游戲喜好，從而推薦游戲搭檔”這個方向。

2. 低保真流程設(shè)計階段

確定設(shè)計方向后便可進入低保真設(shè)計，這時候需要考慮用戶流程的可用性問題。但并不是整個用戶流程都需要驗證，關(guān)注核心流程或設(shè)計存疑的流程即可。

舉個例子：本項目的流程包括“觸發(fā)機器人-機器人推薦互動匹配游戲-輕游戲互動匹配-匹配成功后發(fā)起聊天”，而輕游戲互動匹配流程是關(guān)鍵流程，且我對該流程有存疑點，那我僅需要驗證該流程是否符合用戶體驗。

用 Figma 或 Protopie 等軟件制作可操作的交互流程后，即可進入可用性調(diào)研。

可操作的交互流程可用性測試

對用戶流程的可用性調(diào)研包括兩個方式，一是設(shè)計師模擬小白用戶體驗，二是觀察真實用戶操作。

①設(shè)計師模擬小白用戶體驗

設(shè)計師可以先模擬用戶使用產(chǎn)品的每個操作步驟，檢查用戶是否可以順利執(zhí)行下一步操作。進行每步操作時均向自己提出四個問題：

1. 用戶是否知道自己要做什么？
2. 用戶在探索界面的過程中是否注意到操作方法？
3. 用戶是否知道如何正確操作以達到目的？
4. 用戶能否從系統(tǒng)反饋中判斷任務(wù)是否順利進行？

設(shè)計師通過這四個問題，能夠提前對產(chǎn)品或功能的有效性和效率進行判斷。

②觀察真實用戶操作

若上述操作體驗時沒有發(fā)現(xiàn)太大問題，則可繼續(xù)使用「用戶小范圍 CE 法」進行真實用戶調(diào)研。設(shè)計師們可以尋找 6-8 個有組隊打游戲習(xí)慣的用戶，讓用戶使用可操作的交互流程完成一次匹配。

過程中，設(shè)計師可以借助簡易的用戶體驗地圖，記錄用戶每一步操作的時長、發(fā)生錯誤操作的場景；通過觀察用戶的行為和表情，記錄用戶表現(xiàn)疑惑、厭煩或不滿意的操作點。在用戶完成任務(wù)后則可以針對問題點詢問。

針對用戶的操作錯誤場景和多次提及的問題進行修改，即可進入高保真設(shè)計階段。

3. 高保真視覺設(shè)計階段

進入高保真視覺設(shè)計階段后，主要是對信息布局、視覺樣式進行易用性驗證。

本階段的設(shè)計用研也可以利用「設(shè)計師模擬小白用戶體驗」和「觀察真實用戶操作」進行調(diào)研。通過自測或邀請用戶，借助高保真流程動效完成匹配，找出問題點。

自測或觀察用戶操作的過程里，我們可以圍繞設(shè)計師輸出的高保真視覺動效提出三個問題：

1. 重點且有用的信息的可視性是否足夠強？
2. 用戶能否在短時間內(nèi)找到有效信息？
3. 頁面或動效是否達到用戶對美觀的要求？是否符合用戶的偏好？

本階段也有一些工具可以進行輔助，如 VisualEyes、Uizard 等等。但目前均為海外產(chǎn)品，功能不完全成熟，較少支持中文頁面，僅可作為參考使用。

舉個 VisualEyes 的注意力熱力圖為例：注意力熱力圖能夠識別重點信息是否能被用戶一眼看到。測試時，如果我們發(fā)現(xiàn)重點信息不在熱力中央，則需要調(diào)整信息的樣式或位置。

工具地址： https://www.visualeyes.design/

通過「設(shè)計師模擬小白用戶體驗」和「觀察真實用戶操作」的調(diào)研，結(jié)合在線工具的輔助，我們可能會找到一些問題點和修改意見，完成修改后可邀請用戶或使用在線工具進行簡單的二次驗證，驗證通過即可進入開發(fā)階段。

4. 開發(fā)完成階段

為了適應(yīng)快節(jié)奏的設(shè)計開發(fā)流程，前三個階段均非必要性調(diào)研，參與人數(shù)少，且僅驗證存疑的地方，非關(guān)鍵流程的可用性或易用性問題可能會被忽略。待產(chǎn)品或功能被開發(fā)后，用戶則可以在真實的使用環(huán)境中模擬。

本階段的目標是對全流程進行二次驗證，查漏補缺。主要方法是邀請不同崗位的專家和內(nèi)部同學(xué)開展專家體驗會。為了能夠遍歷全面的問題，盡可能避免邀請單一崗位屬性的用戶。內(nèi)部專家體驗會可包括以下的成員：

①問題收集與歸納

因為每個人對產(chǎn)品或功能的使用習(xí)慣不一致，此階段盡量模擬真實的使用環(huán)境，不限制用戶的使用路徑。專家體驗會上可能會獲得大量的錄音和視頻，同樣可利用騰訊會議的「會記」整合專家們提出的問題點。

②問題優(yōu)先級排序

由于臨近產(chǎn)品或項目上線，不可能把所有問題都逐一解決，我們需要把問題進行歸納并排列優(yōu)先級。

我們可以根據(jù) kano 模型的原理進行優(yōu)先級排序，在產(chǎn)品上線前優(yōu)先解決基本型和期望型需求。其次可以成立體驗優(yōu)化專項，把其他魅力型需求作為優(yōu)化項排期解決。這樣既不影響上線節(jié)奏，也能逐步提升體驗。

5. 正式上線階段

此時產(chǎn)品功能頁面已上線供用戶使用，可獲得真實的用戶反饋和數(shù)據(jù)。我們需要驗證方案是否滿足產(chǎn)品和用戶需求，是否具有可用性反饋和用戶滿意度。

本階段由產(chǎn)品和用研同學(xué)做主導(dǎo)，設(shè)計同學(xué)配合，可回收大量的用戶數(shù)據(jù)對上線效果做定量和定性分析，屬于專業(yè)用研的范疇。那這里跟大家簡單介紹三種常用的用研方式吧~

①埋點設(shè)計

開發(fā)過程中，產(chǎn)品同學(xué)會提埋點需求給研發(fā)團隊，研發(fā)團隊在開發(fā)時插入代碼以收集用戶的行為數(shù)據(jù)，產(chǎn)品或功能上線后就可以將用戶行為數(shù)據(jù)導(dǎo)出分析。

倘若設(shè)計師想要驗證用戶的某些行為，可以提出增加埋點獲得數(shù)據(jù)做驗證，比如：驗證聊天機器人的哪個入口的點擊數(shù)據(jù)更多，從而指導(dǎo)我們做流量入口的深化設(shè)計。

②A/B 實驗

設(shè)計過程中可能會提出多種方案做驗證假設(shè)，這個時候就需要 A/B 實驗。

前文提到的對比實驗均屬于模擬環(huán)境下的小樣本驗證，若小樣本對比相差不大，或需要準確的目標用戶數(shù)據(jù)時，則需要采用上線后的 A/B 實驗。比如：我想驗證聊天機器人的不同樣式是否影響使用率。

③真實用戶訪談

上線后的用戶訪談一般由用研同學(xué)主導(dǎo)，邀請核心用戶模擬使用流程和深入訪談，以獲得反饋。若設(shè)計師進行設(shè)計時，遺留一些無法通過前四個階段確認的問題，也可以提給用研同學(xué)進行調(diào)研，如想了解用戶對聊天機器人的感知程度。

通過埋點設(shè)計、A/B 實驗、真實用戶訪談等方式，可以回收定性和定量數(shù)據(jù)，用研同學(xué)也會根據(jù)數(shù)據(jù)分析最終結(jié)論，作為二期規(guī)劃的數(shù)據(jù)指導(dǎo)基礎(chǔ)，在下一階段需求 PK 時有更多參考的依據(jù)。

五、寫在最后

不要為了快而快

敏捷的設(shè)計用研不只是為了快而快，進行設(shè)計用研時，需要時刻立足于全局，多思考調(diào)研結(jié)果是基于怎樣的用戶場景、行為模式和心智模型，防止因為單個樣本以偏概全。

設(shè)計用研與專業(yè)用研相輔相成

為了快速有效解決產(chǎn)品需求和設(shè)計體驗，我們通過借鑒傳統(tǒng)的專業(yè)用研方法，探索出敏捷的設(shè)計用研方法。但設(shè)計用研具有樣本小、僅驗證存疑點的弊端，產(chǎn)品上線前和產(chǎn)品上線后還是需要傳統(tǒng)的專業(yè)用研指導(dǎo)整體規(guī)劃和大方向。

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