在 黑料门，我们经常发现客户不太熟悉以用户为中心的设计，或者不确定如何最好地发挥研究团队的价值。他们可能习惯于使用分析，比如基于研究结果来进行决策，但自己并不确定该如何充分利用不同的研究方法。
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本文的目标是让您深入了解不同类型研究的价值，以及如何使用它们来构建让客户满意并获得商业成功的软件产物。
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研究的定义
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先来了解一下研究的定义。研究绝非朝夕之功，一个人或是一个团队并不能在项目开始前就完成所有研究。此外，研究形式多种多样，不同的团队成员在项目的不同阶段（之前、之中和之后）都会进行研究。广义而言，所有能够帮助您理解应该做什么，或者有助于判断所做之事是否成功的行为都可以是一种研究。不同类型的研究可以帮助您：
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了解目标用户及其需求、目标和痛点。
了解技术的可供性与局限性。
理清如何利用现有技术满足用户需求。
衡量现有解决方案的有效性。
了解您自己的流程、产物和员工。
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研究的关键在于能够在适当的时间使用正确的研究方式，并将不同类型的研究结合起来，为自己、团队及产物获取最佳结果。?
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结果驱动而非产出驱动
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软件研发中的研究与学术研究有着本质不同。前者的目标是挖掘那些能够助力产物设计并推动商业成功。因此，研究计划和结果应强调质量而非数量，质量意味着可衡量的商业结果（而不是研究的数量或报告的厚度）。研究应该为您提供所需的信息，以数据驱动决策，帮助实现商业目标。
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选择研究方法
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在寻求研究结果的过程中，应根据您想回答的问题和成功的衡量标准来决定要进行哪种类型的研究。例如，如果您想了解“该解决方案是否有效”，那就需要对“有效”做出定义，并通过某种可见的方案来进行测试——它可以是任何一种形式，比如纸面原型，或者是能够运行的代码。对有效性的定义十分关键，因为其范围可从用户满意度（如 80% 的客户给产物打五星）到任务完成度（如客户能够在第一次使用中就完成关键任务）再到满足特定标准（如部署过程可以缩短一半的时间）。??
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另一方面，如果您想了解某项特定技术的可供性与局限性，则需要结合对该技术的应用经验和有关的专业知识。如果目标范围更广，如“我们需要转型”，则需要对“转型”的内涵进行一番调查与研究。?
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例如，“孩子们吃了一顿营养丰富的饭”和“孩子们喜欢他们盘子里的所有食物”是截然不同的成功标准。在第一种情况下，关键指标是营养，所以营养学家的意见很重要。如果仅参考孩子们的意见，您最终可能会给他们一盘子的糖果作为晚餐。
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不同成功标准下的研究方法举例
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成功=用户满意度（如孩子们喜欢盘子里的食物）--> 对用户进行调查访谈
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成功=任务完成（如孩子们吃光盘子里的所有食物） -->界定有哪些任务任务，并根据这些人物的完成情况进行衡量。由于这些标准不是基于意见或满意度，所以应该由产物的价值度量（如盘子里的食物食用情况）来衡量他们。
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成功=达到标准（如孩子们的餐盘里有营养丰富的食物） --> 定义有哪些标准，并根据标准的达成进行衡量。由于这些标准并非基于意见或满意度，正确的界定标准应来自主管机构或该领域的专家。（如孩子们每天需要 n 毫克的维生素A）
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请注意，这些方法不是互斥的，可能需要组合使用。例如，如果成功的定义是：“孩子们吃光盘中具有营养的食物”，那么既需要营养学家的意见，也需要衡量空盘程度。而且您可能需要在不同的标准中做出权衡。
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还需要注意的是，研究的过程有时是自动的，也可能需要反复。西兰花的食用量、部署的应用程序数量和完成时间可以在持续的自动化基础上进行测量。如若结果低于预期，那么您应该调查一下原因，而对原因的调查则又有可能包含多种方式，比如调试程序，或者引入用户进行调查。
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我需要……
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本节旨在为决定在特定情况下进行何种类型的研究提供参考。请注意，不同的需求和方法并不互斥。事实上，对数据与信息进行多维验证总是好的。
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测量任务完成的时间或数量或程度 --> 利用分析
明确定义起点、终点或限定条件。例如，如果您想测试用户完成新手引导所需的时间，首先需要定义由什么来指示新手引导的开始和完成。还需要决定是只测量所有相关的任务还是把某项任务当成一个计时器（例如，是只计算完成特定任务所需的时间，还是在一项任务开始时启动计时器，一直运行到所有后续相关任务完成，而不管这段时间是否也在做其他无关的事情？）
在可能的情况下，采用自动化测量，并以大部分用户可用的格式呈现（如电子表格或图表）。??
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了解用户是否能够完成关键任务 --> 度量任务完成度
从纸上原型到高保真，可点击的原型到从上线产物中抓取数据，所用这些形式都可以用于用户可用性测试。在这类研究中，首先必须了解要测试的关键任务是什么，谁是合适的用户，并为测试准备适当的脚本。
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评估和选择一项技术 --> 运用专业知识
有经验的专家将知道如何评估一项技术的可供性与局限性——他们的专业经验使其知道该问什么问题，以及如何评估某项技术。可在以下情况下咨询专家：
当用户的意见不是成功的关键或可能与成功的定义相反时（例如营养）。
经验很重要时；
对现有产物或流程的熟悉度是核心时；
当他们可以代表大量用户时，专家可能是多种形式：中小公司、支持人员和“一线工作者”。
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创建最佳实践/标准 --> 运用专业知识
中小公司拥有相应广度和深度的经验，他们可以利用这些经验并根据自身在行业中的知识来帮助创建标准和最佳实践。从工程到客户体验，各个领域都存在这些中小公司。
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实现广泛的目标，如“实现实践的现代化 --> 开展探索研究
广泛的探索研究将帮助您了解产物、人员和流程。通过诸如访谈和工作坊这样的活动，您能够更好地发现那些能够助您前进，或者阻碍您前进的事情，并帮助您了解您的客户和公司自身。
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了解终端用户的习惯（他们究竟在做什么） --> 利用分析和观察?
人们说的和实际做的往往不同。通过分析和观察性研究等手段可以了解人们实际做了什么，而这样的分析数据和观察又能够通过访谈获得更深入的理解。
数据分析可以让您在现有产物发布后测量用户的实际操作。用定性访谈来扩充这些定量数据，可以帮助理解他们为什么要这样做。是因为软件的设计不得不这样做吗？还是因为有其它的流程需要遵循？或者是因为他们实际并不理解某些东西是如何运作的，因此他们试图通过黑客手段来实现最终目标?
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了解终端用户的目标（他们想做什么？） --> 开展访谈和调查
工具会告诉您人们实际做了些什么，而与他们交谈会让您知道他们想做什么。更重要的是，这会告诉您背后的原因。
访谈能让您深入了解用户习惯、目标和障碍。
调查有助于从大量用户中捕获信息，并快速汇总结果。
根据具体情况，您可以考虑组建咨询小组，多次访谈用户来了解他们的具体经历是如何变化的。
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确定是否“有效” --> 从成功的定义开始?
确定某物是否有效的唯一方法是先定义“有效”的含义。对成功的定义将作为如何进行研究的指南。
Beta 测试——向一小群能够提供反馈的目标用户发布测试版本，能够让您在产物发布前获得早期反馈，并且了解到在实际的使用中您的产物表现如何。
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回答对于“为什么”的问题（他们为什么这样或那样做） --> 进行访谈
用户访谈不仅能提供对于目标的丰富信息，还能揭示用户何时采取了解决问题的变通办法。
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了解内部员工为什么没有“把事情做对”或没有做“他们应该做的事情” --> 进行访谈?
与内部员工进行访谈可以揭示员工培训，业务流程或公司政策中是否存在问题。
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了解外部用户为什么没有“把事情做对”或没有做“他们应该做的事情” --> 进行访谈?
与外部用户进行访谈可能会揭示出他们不知道如何做某事，或者他们想要做其他事情，但这是他们能找到的最接近的解决方案。
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如何在两个或多个选项中做出决定 --> 使用 A/B 测试??
根据项目的具体情况，您可以选择在可用性测试中使用原型进行测试。考虑到先后顺序的偏差，可能需要在测试中交换用户先看到的版本。或者使用在线版本进行础/叠测试。
如果您正在考虑对一个已经上线的应用程序进行更改，您可以发布一个只对部分用户可见的更新版本来进行 A/B 测试，这样您就能看到真实的适用情况。
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进行用户界面设计 --> 利用启发式原则和现有模式
经验法则能提供一种快速回答常见问题的方法，并在默认情况下帮助创建一个可用性更高的产物。
在生态系统中使用已有的模式和设计，有助于保持产物的一致性，也能让用户更容易理解新的应用程序。
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确定要构建什么内容 --> 组织工作坊
与当前客户和目标客户以及利益相关者合作，您可以更了解客户、产物和公司自身。
工作坊的练习包括价值流地图、用户旅程地图、电梯演讲等等。
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确定下一步的构建内容 --> 评估迭代反馈
从多种渠道收集用户反馈，比如用户支持中心，或者用户的使用数据等，并且结合不断变化的业务需求来持续地评估您之后需要更新和构建的内容。
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何时无需做研究
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如果一些事情已经被很充分地研究过了，且结论保持不变，那么就没有必要再重复这项研究。如果一项研究的结果可以适用于其他情况，比如在用户界面决策中就经常出现（例如：何时使用单选按钮与下拉框），那么利用这些现有的答案不仅可以节省您的时间，还可以确保您应用程序的一致性。
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您需要留心那些未经潜心研究的表面知识。许多公司对用户都有着“都市神话”般的认知，这一认知最开始只是未经证实的假设，后来不知不觉变成了事实，但到最后才被证实是错误的。如需确认某种知识是否适用您的情况，唯一的方法是了解其背后的研究，特别是研究方法和受访者。
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您不是用户，这一认知也非常重要。对于软件设计人员来说显而易见的直观事物，其他领域的人却往往难以理解。了解相关的领域知识很重要，毕竟术业有专攻——比如，我曾经对医生和护士做过一系列的采访，虽然他们会截肢或缝合伤口，但他们不知道如何在聊天框中点击链接。因此，需要确保您现有的知识与认知是能够代表目标用户的。
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何时使用定性研究与定量研究
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定性研究和定量研究都可以成为任何研究的一部分。对现有原型的评估研究可以定量地测量任务的完成时间，也可以定性地收集用户对任务、界面或其他体验的感受。例如，向用户展示原型和任务。当他们完成任务时，收集他们的反馈，询问他们的看法，并提出澄清性问题。依托这种方式，在测量任务完成情况的同时，您会对他们的观点有一个定性认识。
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这种探究“为什么”的问题与其他研究的结合，或许会给您带来意料之外的洞察。例如，在测试一组入门套件的可用性时，您可能会通过一组特定人群的使用过程来了解到他们的需求。
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定性结果本身也能带来定量信息。通过分析定性问题的反馈，您可以提取一些类别以进行进一步的定量评估。例如，如果您提出一个开放式的问题，“您最喜欢的水果是什么？” 您会到看到一些可量化的模式，比如一半的答案里都会提到芒果和草莓，但是葡萄只被提到过一次。然后您可能会选择做进一步的定性研究，了解该结果产生的原因，最终还能了解到对于文化的影响。同样的，如果您问潜在的阿尔法客户（早期客户）他们需要什么基础设施，您也许能从他们的回答中找到规律。
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结语
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即使产物上线也不要停止测试！事实上，一些测试只有在产物上线后才能进行。产物使用数据能够告诉您用户真实使用了什么东西，他们又是如何使用的。通过调研，您还可以了解到当用户在日常生活中使用您的产物时，他们的满意度是怎么样的。
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记住，您的研究团队可以为您的产物提供支持，帮助创造出最好的产物。如果您正在进行任何类型的分析，如与用户交谈、进行设计审查，甚至只是看看产物在市场上的表现如何，那么您就已经在做研究了。研究的关键是要有计划、有系统地去做一件事，然后综合所有的数据（分析、访谈、用户研究等）来制定完整的计划，从而更接近业务目标。
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