在“新体验结构设计”愈来愈多被中国的网络公司和结构雕塑家们倚重的当今社会，现代人也许更能感受到结构设计的“其本质”。在现今的自然环境下，无法实际上是提供更多商品，而要要提供更多选用者想的商品，结构设计不是在“选用者想好不好的商品”的基础上去设想，而着实要弄知道“选用者看上去想甚么商品和她们只不过想甚么样的商品的差别。问卷调查法、眼动试验、选用者专访之类，都是现在甚广应用应用领域的科学研究形式。那时把三种常见的科学研究形式详尽的如是说给我们。

选用者新体验应用领域有许多需用的科学研究形式，从历经课堂教学检测可取的形式，如易用性生物医学试验，到上周才合作开发出的形式，如没有策划鼓励的新浪网选用者新体验评定。

尽管在一个工程项目中选用全数的形式是不现实生活的，但选用多种相同形式和紧密结合相同形式增添的洞察，对工程项目常常有益于的。意外的是，许多结构设计项目组只选用她们熟识的一三种形式。

科学研究选用者做甚么，是特别针对选用者的犯罪行为进行科学研究。检视选用者犯罪行为的形式有许多，能透过当晚看选用者做甚么、也能依照选用者操作形式后造成的笔记来分析选用者的犯罪行为。透过对选用者犯罪行为的科学研究能辨认出许多难题：“选用者更喜欢透过搜索框步入这个功能”、“选用者喜欢在睡觉前打开软件”、“选用者更喜欢阅读带图的文章”……之类。透过科学研究做甚么，甚至能辨认出选用者自己都没发觉或觉得无足轻重的犯罪行为习惯。了解这些习惯，更能结构设计出符合选用者习惯的商品。依照选用者科学研究的形式，能分为定性科学研究和定量科学研究三种。

眼动试验

效果。眼动仪透过记录角膜对红外线反射路径的变化，计算眼睛的运动过程，并推算眼睛的注视位置。

眼动仪能帮助我们记录快速变化的眼睛运动数据，同时能绘制眼动轨迹图、热力图等，直观而全面地反映眼动的时空特征。眼动预测的核心数据指标包括停留时间、视线轨迹图、热力图、鼠标点击量、区块曝光率等，透过将定量指标与图表相紧密结合，能有效预测选用者眼球运动的规律，尤其适用于评估结构设计效果。

首先简单解读如图所示的两个眼动核心图表。在眼动热力图中，能显示参加实验的选用者其视线集中区域的分布，在红色视线最集中的区域选用者看得最多，其次是黄色区域、紫色区域，没有颜色的区域代表没有选用者浏览。在视线轨迹图中，能显示相同选用者在浏览页面时如何移动视线，每个颜色的圆圈代表1个选用者，圆圈越多的区域就有越多的选用者进行浏览，圆圈越大，选用者浏览越仔细。

如图所示，特别针对两个资讯文章的页面进行眼动预测能辨认出，A版排版密集，选用者视线分散杂乱；B版则有重点段落区隔，选用者浏览视线有规律。不难辨认出，B版的结构设计排版效率明显优于A版。

选用者专访

选用者专访是选用与选用者进行一对一的谈话的形式，透过跟选用者面对面的交流来认识和了解选用者的一种形式。

一般一次只选择一个选用者进行专访，一是因为这样容易听清选用者的观点，同时也避免了多个选用者之间观点相互影响。但是，在有条件的情况下，鼓励多个科学研究者特别针对一个选用者进行专访，这样能从多个相同的角度了解选用者。专访一般包括以下两个方面：

结构式专访：专访员抛出事先准备好的难题让被访者回答。为了达到最好的效果，专访员必须有一个很清晰的目标，提出的难题也需要历经仔细推敲和打磨。为了准备足够高质量的难题，能列出所有难题让有经验的科学研究员评估，甚至小范围地找选用者做一轮预专访都是有必要的。由于在结构式专访中提出的难题都是固定的，所以回答也必须清晰，能对比并预测相同被访者的答案，但很难有更深入的辨认出。

半结构式专访：半结构式专访融合了结构式专访和完全开放式专访的三种形式，也涵盖了固定式的和开放式的难题。为了保持科学研究的一致性，专访员需要有一个基本的提纲作为指导，以便让每一场专访都能契合主题。在专访之前认真地准备甚至学习一些专访技巧也很重要。以下是专访员需要掌握的几点专访技巧及注意事项。

（1）在专访前做好充分的准备（包括明确目标、专访对象、工具、地点、时间等）。

（2）避免提有诱导性或暗示性的难题。

（3）避免提封闭性难题。

（4）避免使用专业术语（如页卡、Logo）。

（6）营造良好的专访氛围，注意语气、语调、表情、肢体语言。

完全开放式专访：专访员和被访者就某个主题展开深入讨论。由于形式与回答的内容都是不固定的，所以被访者能依照自己的想法进行全面回答或者简短回答。但需要注意的是，专访人员心中要有一个专访计划和目标，尽量让谈话围绕着主题进行。有时，一些活跃选用者会提出新点子，专访人员需要控制专访节奏，避免偏离主题。

当晚调查

当晚调查就是到真实的当晚去看选用者怎么选用商品。当晚调查经常能看到一些场景和习惯是选用者觉得没必要说的，甚至我们觉得没必要问的难题。

当晚调查也有一些注意事项：

做当晚调查，应该尽量让选用者从事 他日常处理的事情，除非有必要，尽量避免构造一个场景让选用者去执行。

在选用者操作形式过程中，调查人员要尽量避免干扰选用者。碰到有疑问的能先记下来，等选用者执行完成后再进行询问。

选用者在被询问或检视的情况下，很有可能为了迎合调研者而刻意改变日常犯罪行为。

在选用者演示完成后，我们还应该特别针对一些难题和选用者进行交谈。这部分内容有点类似于选用者专访的形式，但是内容变成了特别针对于选用者犯罪行为的专访。

易用性试验

易用性试验是指在结构设计过程中被用来改善商品的易用性的一系列形式。在典型的易用性试验中，选用者科学研究员会依照试验目标结构设计一系列操作形式任务，透过试验5～10名选用者完成这些任务的过程来检视选用者实际如何选用商品，尤其是辨认出这些选用者遇到的难题及原因，并最终达成试验目标。在试验完成后，选用者科学研究员会特别针对难题所在，提出改进的建议。

易用性试验的流程如图所示。

透过易用性试验能尽可能早地辨认出难题，透过改进难题提高选用者的满意度、忠诚度，降低用户选用的成本，此外易用性试验的实施成本低、易操作形式，因此被广泛选用。的原因。

焦点小组

焦点小组是选用者科学研究工程项目中常见的科学研究形式之一，依据群动力学原理，一个焦点小组应由6～8人组成，在一名专业的策划人的鼓励下，以一种无结构或半结构的形式，对某一主题或观念进行深入讨论，从而获取相关难题的一些创造性见解。焦点小组特别适用于探索性科学研究，透过了解选用者的态度、犯罪行为、习惯、需求等，为商品收集创意、启发思路。

焦点小组讨论的参加者是商品的典型选用者。在进行活动时，能按事先定好的步骤讨论，也能撇开步骤自由讨论，但前提是要有一个讨论主题。选用这种形式对策划人的经验及专业技能要求很高，需要把握好小组讨论的节奏，激发思维，处理一些突发情况等。

定性科学研究实行的难度比较小，在某种程度来讲，定性科学研究是能随时随地的进行的。而且在定性科学研究过程中，我们往往面对的是真实的选用者，更容易让我们理解和梳理出选用者的故事。

定性科学研究不需要特别专业的计算机知识，但是对调研者自身的预测和总结能力要求比较高。也应该看到，调研者自身的态度很容易影响到调研结果。要避免过于主观的去预测选用者的犯罪行为和观点。

定量科学研究是基于一定的选用者数据进行科学研究的形式。定量科学研究需要基于选用者的犯罪行为或观点造成的数据，通过数学统计的形式来获得科学研究结果。

问卷调查调查

问卷调查调查是指透过给选用者发问卷调查的形式来进行选用者科学研究。问卷调查调查远没有看上去那么简单。合理的结构设计问卷调查，相同的问卷调查结构设计形式在同一个难题上可能会得出完全相同的结果。

举个例子，问一个选用者“当有奖品时您是否会分享”，也能问“您在下列情况下，哪些情况您会分享？”，还能问“您曾经转发到朋友圈的文章有一下哪几类？”，同一个难题相同的提问形式你可能会得到一些不一样的结论。

如果对问卷调查调查不清楚，或者对选用者不了解，建议用迭代的形式来进行问卷调查调查。先特别针对小部分选用者进行试验，然后调整问卷调查，再进行下一轮的问卷调查调查。

不可否认，问卷调查调查也是科学研究选用者“说甚么”的一种形式，不可避免的部分用户可能会口是心非的回答难题。要适当的考虑这部分选用者对调研结果的影响。

数据预测

数据预测是用适当的统计预测形式对收集来的大量数据进行预测，将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地合作开发数据的功能，发挥数据的作用，是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详尽科学研究和概括总结的过程。数据预测一般包括准备阶段、实施阶段和结果呈现3个阶段。

数据预测是结构雕塑家了解选用者选用犯罪行为及习惯的最有效的常见途径之一。常见的数据分析维度主要包括日常数据预测、选用者犯罪行为预测、商品效率预测等，依照科学研究目标的相同，侧重点也有所差异。

总体状况，对数据波动能够及时做出反馈及应对。

（2）选用者犯罪行为预测能从选用者忠诚度、访问频率、选用者黏性等方面入手，如浏览深度预测、新选用者预测、回访选用者预测、流失率等。

（3）商品效率预测主要特别针对具体页面商品、功能、结构设计等维度的选用者选用情况进行，常见指标包括点击率、点击选用者率、点击黏性、点击分布等。

进行选用者画像

到这里我们对选用者已经有了一个大概的认识，从这里我们要开始利用我们收集到的选用者信息进行选用者画像了。

选用者分类能让我们更加理解和聚焦某个分类选用者的需求，更细的分类有助于我们更精细化地去运营数据。但这也不代表选用者分类越多越好，太多的选用者分类会让项目组在选用选用者画像的过程中陷入困境。试想一下，如果一个商品存在20~30个选用者画像，记不记得住都是一个难题，还怎么在平时工作中选用。

进行选用者分类

依照预测目的的相同和商品的相同阶段，能选用相同的分类形式。

按选用者目标划分

按选用者犯罪行为划分

按选用者所处阶段划分

交叉划分

定量细分

在我们做选用者的定量科学研究时，我们可能会得到大量的选用者数据。特别针对大量的数据再选用人工定性的细分形式就处理不过来了，这时候就要选择定量细分的形式了。

处理大量的选用者数据，能用定量细分的形式来进行。

首先，确定选用者关键属性。

在大量的选用者数据里面，找到我们需要计算的选用者属性。例如性别、所在地、职业、年龄之类。

其次，将选用者数据抽象成数学模型。我们拿到的属性通常并不一定是一个数值，我们需要将数值进行数学模型的抽象。例如：性别分“男”、“女”，能用数字“1”、“-1”来表示。

最后，利用计算机算法进行分类。计算机的发展，特别是近几年人工智能飞速发展，当前已经有了许多比较成熟分类的算法，在这里就不展开说明了。有兴趣的能翻阅一下相关资料。

定量科学研究是特别针对一定数据量的选用者观点或犯罪行为进行预测的形式，所以能在数学上证明选用者分类的正确性。同时，定量科学研究经常能利用计算机进行计算，这意味着我们能特别针对更多的选用者数据进行预测。

定量科学研究对技术的要求比较高，需要计算机工程师一起参与预测。因为定量科学研究是透过数学的形式进行统计的，所以其得出的分类结论看上去会更加离散和复杂。这无疑提高了后期进行选用者画像的难度

透过上述三种数据预测形式，不仅能使结构雕塑家直观地了解选用者是从哪里来的，来做甚么，停留在哪里，从哪里离开的，去了哪里，而且能对某具体页面、板块、功能的选用者选用情况有充分了解，只有掌握了这些数据，结构设计们才能够有的放矢，结构设计出最符合选用者需求的商品。

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