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Category Archive用户研究

Persona——Web人物角色介绍

网易用户体验中心

一、什么是人物角色?

人物角色,即persona([pə:’səunə]),这里讨论的主要是web persona,是指针对网站目标群体真实特征的勾勒,是真实用户的综合原型。我们对产品使用者的目标、行为、观点等进行研究,将这些要素抽象综合成为一组对典型产品使用者的描述,以辅助产品的决策和设计。

来看看人物角色的例子~

人物角色一般会包含一些个人基本信息,家庭、工作、生活环境描述,与产品使用相关的具体情境,用户目标或产品使用行为描述等。一个产品通常会设计3~6个角色代表所有的用户群体。

人物角色不是什么?

人物角色不是用户细分

人物角色看起来像我们比较熟悉的用户市场细分。用户细分是市场研究中常用的方法,通常基于人口统计特征(如性别,年龄,职业,收入)和消费心理,分析消费者购买产品的行为。与消费者-商品的对应关系不同,我们更加关注的是用户如何看待、使用产品,如何与产品互动,这是一个相对连续的过程,人口属性特征并不是影响用户行为的主要因素。而人物角色关注用户的目标、行为和观点,能够更好地解读用户需求,以及不同用户群体之间的差异。

人物角色不是平均用户

某个人物角色能代表多大比例的用户?首先,在每一个产品决策问题中,“多大比例”的前置条件是不一样的。是“好友数大于20的用户”?是“从不点击广告的用户”?不一样的具体问题,需要不一样的数据支持。人物角色并不是“平均用户”,也不是“用户平均”,我们关注的是“典型用户”或是“用户典型”。创建人物角色的目的,并不是为了得到一组能精确代表多少比例用户的定性数据,而是通过关注、研究用户的目标与行为模式,帮助我们识别、聚焦于目标用户群。

人物角色不是真实用户

人物角色实际上并不存在。我们不可能精确描述每一个用户是怎样的、喜欢什么,因为喜好非常容易受各种因素影响,甚至对问题不同的描述就会导致不同的答案。如果我们问用户“你喜不喜欢更快的马?”用户当然回答喜欢,虽然给ta一辆车才是更好的解决办法。所以,我们需要重点关注的,其实是一群用户他们需要什么、想做什么,通过描述他们的目标和行为特点,帮助我们分析需求、设计产品。

创建人物角色的前提

人物角色能够被创建出来、被设计团队和客户接受、被投入使用,一个非常重要的前提是:我们认同以用户为中心的设计理念。人物角色创建出来以后,能否真正发挥作用,也要看整个业务部门/设计团队/公司是否已经形成了UCD的思路和流程,是否愿意、是否自觉不自觉地将人物角色引入产品设计的方方面面,否则,人物角色始终是一个摆设、是一堆尘封的文档,纸上画画,墙上挂挂。

所以,在创建人物角色之前,我们需要明确几个问题:谁会使用这些人物角色?他们的态度如何?将会如何使用?做什么类型的决策?可以投入的成本有多少?明确这些问题,对人物角色的创建和使用都很关键。

二、为什么要创建人物角色?

创建人物角色的目的是:尽可能减少主观臆测,理解用户到底真正需要什么,从而知道如何更好为不同类型用户服务。

使用人物角色的好处

1.带来专注
人物角色的第一信条是“不可能建立一个适合所有人的网站”。成功的商业模式通常只针对特定的群体。一个团队再怎么强势,资源终究是有限的,要保证好钢用在刀刃上~

2.引起共鸣
感同身受,是产品设计的秘诀之一。

3.促成意见统一
帮助团队内部确立适当地期望值和目标,一起去创造一个精确的共享版本。人物角色帮助大家心往一处想,力往一处使,用理解代替无意义的PK~

4.创造效率
让每个人都优先考虑有关目标用户和功能的问题。确保从开始就是正确的,因为没有什么比无需求的产品更浪费资源和打击士气了。

5.带来更好的决策
与传统的市场细分不同,人物角色关注的是用户的目标、行为和观点。

什么时候可以用到人物角色?

  • 在制定产品策略时
    •在讨论产品需求时
    •在项目优先级排序时
    •在进行任务分析时
    •在琢磨交互流程时
    •在选择设计风格时
    •在用研项目招募用户时
    •在锁定推广目标时
    •在完善运营方案时
    …………

总之,在各种讨论、脑暴、pk时,在我们想冲口而出”用户xxx”的时候,人物角色都可以派上用场。

三、如何创建人物角色

按用研类型和分析方法来区分,人物角色可以分为:定性人物角色,经定量检验的定性人物角色,定量人物角色。三者的步骤、优缺点和适用性如下表:

Alen Cooper的“七步人物角色法”:

Lene Nielsen的“十步人物角色法”:

四、如何使用人物角色?

人物角色清晰揭示用户目标,帮助我们把握关键需求、关键任务、关键流程,看到产品必须做的事,也知道产品不该做什么。人物角色不是精确的度量标准,它更重要的作用是作为一种决策、设计、沟通的可视化的交流工具。

丰满而有真实感的人物角色比正确的人物角色更有用。所谓正确的100%符合实际情况的角色是不存在的,我们应该尽可能丰富、形象化我们的目标用户群,让它在设计决策过程中发挥作用。

如何保持人物角色的活力?这个问题绝对不容忽视,尤其是当团队首次创建和使用人物角色。人物角色不只是未某个项目、某次特殊需求而创建的。持续使用和更新,将核心用户的形象融入到每个成员开发、设计思维中,才是人物角色的使命。我们需要不断地完善、展示、解释、使用它:

  • 建立人物角色文档
  • 展示人物角色
  • 与人物角色一起生活

解读眼动的12个误区

学术界和商界对眼球追踪技术应用(以下简称眼动)的关注度,每隔一段时间便会出现一次高潮的讨论。随着技术的革新和推广,越来越多的用户研究行业人员开始在产品设计和研发过程中引入眼球追踪技术,尝试读懂用户眼中的产品和体验。

但是由于对眼动技术认知的不足、信息的不对称,导致对该研究方法的误区不断出现。本文将列举一些用户研究领域对眼动的误区,并试图解答正确的应用。

1  “先做个眼动,看看用户在看什么?”

对眼动有所了解的人,通常会向研究员抛来这样的问题。假如盲目地接下这样的任务,不经过需求细分和策划的眼动测试,最终所有人得到的也只是几张漂亮的浏览轨迹图和关注密度热区图。
试想当软件界面需要做出大的调整时,用眼动来记录“软件的静态设计稿”和“可点击、有交互”的软件demo稿时,用户的关注点会有多大不同?在分析眼动结果时,不明确的测试目标会难以回答“应该这样/可能是这样”的问题。通常不明显的结论,又要引发新一轮附加的测试任务。在理解和沟通测试前,就应该明确测试的目的、希望通过眼动配合数据解答的问题。
每个任务有明确的测试开始、完成节点,使结果易于分析和对比,才是眼动数据的意义所在。

2 “眼动就是热区图和轨迹图。”

Nielsen在06年发现人们浏览网页时有字母“F”型的阅读习惯。这个F型的热区图在很多场合都被引用,但很少有深究热区是基于用户的眼睛停留次数、停留时间,在什么时间范围内生成的呢?用户浏览习惯是否会因为网站结构和时间的变化,而不是呈现F型呢?通常阅读报告中眼动数据的人,也常常会说“我要一张关于xxx的热区图”,而不去考虑背后的各种限制因素。同样的不幸也会降临在“轨迹图”身上。

眼动热区图

按关注点次数                                                         按关注时间长度

这并不能怪读报告的人,只因为通常为了更直观的理解和展现结果,报告中常会出现这两种图。实际上,每一个项目都可以从不同的侧面和角度来分析、阐述用户的认知行为,而每一种角度和衡量指标都会带来对用户浏览和认知行为的理解。因此,配合恰当眼动指标的热区图/轨迹图更容易让读者把握问题之所在。

3 “眼动的红点就是人们看的确切位置。”

无论是查看眼动视频还是轨迹图时,有人会以为红点/十字点100%就是用户看到的地方。实际情况并非全是这样。
首先,目前常见的商用非接触式眼动仪的数据采样率并没有我们想像的那么高,所以显示出的注视点可能会与用户实际看到的点有些偏差。而且,当用户在测试过程中变换了相对屏幕的位置,记录眼动数据的摄像头就非常有可能“记偏了”用户的眼动情况。当数据叠加在测试素材上时,就会发生眼动轨迹的“漂移”。

(眼动轨迹漂移:轨迹显示读者正在阅读文字,但区域不符。)

其次,大体上人眼的视觉分为高清晰度的视觉区(中央窝视觉:foveal vision)和低清晰度视觉区(边缘视觉:peripheral vision)。而对应在屏幕上的高清晰度区域,通常大于红点显示出来的关注点(fixation)。
例如,当我们看电脑屏幕的时,可见的高清区域差不多有两个指甲盖那么大。
人眼在看较熟悉或较大的物体时,依然可以注意到较为模糊的影像区域(parafoveal& peripheral vision)。

如下图所示,尽管用户没有直接看广告中的相机和皮包,但是用户注意到相机和皮包的的可能性很高。

因此,我们不能说用户人们没有看到什么,而只能说他们没有直接看到什么东西上去。

4  “眼动数据很容易解释。”

“我想知道用户会看什么地方”——经常听到的这句话一般会成为研究目的。
说这句话的人好像心里十分清楚一个情况:假如我知道用户在看什么,那我就知道这个东西怎么改了。实际上最终当我们把浏览顺序、用户看的热区图拿出来之后,有时候可能我们自己也懵住了。某些地方热区图很红,就说明用户很喜欢看这个地方吗?还是说这个地方用户根本没有看懂是什么意思?

看到眼动结果后,对方可能会问:
“那又怎么样呢?”
“基于眼动的结果,你有什么修改的建议?”
……
其实,眼动只能回答你“看了什么”,却不能告诉“为什么看了”。

举个例子:从一款App横、竖版的眼动热区图分布来看,横版设计中红色的区域较多,用户似乎更青睐横版。仅凭眼动数据很难解释清楚。测试内容的影响、用户个人浏览习惯等因素,可能会导致用户看横版更多,也有可能是用户在横版中需要花费更多时间来提取信息。

单凭眼动的数据,很难作出合理和全面的解释。

5  “所有的可用性测试都能从眼动中受益。”

一种对眼动的常见理解是:如果可用性测试加上眼动的话,效果和结果会更利于找出问题。但从每个项目所拥有的时间和人力资源上看,眼动测试在后期分析中会占用过多成本进行区域划分、场景切片分析等工作,而最后得出的结论可能仅仅是浏览轨迹和关注度,更多的具体原因仍需要深度访问才能得知。相比之下,传统的可用性测试这种低成本-高效率的分析显得更适宜。

在正式的可用性测试中,眼动数据带来的结论在整体结论中的占比会较小。以网站测试为例,如果想知道网页的某个功能入口用户是否会注意,而进入更多的网站后用户对网站的整体影响如何,指示性的文字是否容易理解。在这种情况下,眼动只能告诉你他/她看过,但具体的理解无法从眼动数据中解读,这时眼动的价值就显得较低。

相比之下,眼动更适合解答传统可用性测试中无法解释的具体疑问。(比如在确认在线支付前,用户在这个页面上纠结什么)倘若后台数据显示某些链接的点击率和页面跳出率很高,眼动可以告诉你用户真正在找什么。

6  “学会操作就可以做眼动测试。”

目前市场上各类眼动仪在功能上大同小异,最终可供的分析数据也相差不大。看起来只要学会了眼动测试的操作,从大家都用的角度来分析就可以做眼动了。但是,会使用眼动仪并不意味着你就可以做眼动了。有效的眼动数据才是研究的前提,而这不仅仅是点两下鼠标就能完成了。

大至人眼工作的模式、视觉认知和信息加工的过程、研究方法论、数据眼动的处理和统计等,小至项目的流程设计、分析的参数、甚至提示语的修改等都需要提前心中有数。等眼动项目结束后,才能从整体上看到热区图、轨迹图以及看似毫无规律的眼动数据结合起来,发现用户的浏览习惯和产品的问题。

7  “眼动就是等用户看完后分析数据。”

通常在眼动研究项目过程中,用户研究员在旁边观察、记录,同时防止测试过程中各种风险(程序意外退出、电脑死机等)的出现。测试开始后,研究员的工作似乎就变成了看稀奇一样查看用户浏览时眼睛的关注点、移动轨迹等情况,直至测试顺利结束。

用户眼动的情况是实时展现给研究员/产品相关同事的,所以大家脑海中会随时出现诸如此类的问题:

“哦,她/他原来是这样看的啊!”
“ 怪不得这里没有去点击……”。

若不及时进行有效地记录,或根本不知道应该记些什么的话,则会错失用户的操作习惯和犯错缘由。事后再看眼动数据时也无从解释。

这类通过对用户眼动轨迹的发现和疑惑,应当立即记录下来,待测试结束后针对用户浏览时的表现,询问用户的理解和操作行为。有需要时,播放眼动的轨迹录像让用户重温操作场景,借助有声思维(think alound)反馈问题。这种方式通常会暴露问题的根源、挖掘到用户的真实需求。

总而言之,不要让用户带着疑问离开了你的眼动测试项目。

8 “眼动可以通过看轨迹视频来分析。”

在提倡敏捷用研的节奏下,快速从测试中输出结论是眼动价值所在。而最快的方法是在测试中实时观看用户的眼动轨迹,或测试后回放眼动轨迹的录像。有人认为不需要做正式的分析,通过看视频也可以得出眼动的结论,同时配上几张热区图便能解释用户的浏览习惯。

然而,我们的眼球每秒进行多次的注视,每分钟可以产生200-300个眼动的数据点。仅仅通过看眼动视频,单凭我们的记忆是无法记住和处理这么大的数据量。就更不用说看眼动轨迹的视频来分析用户习惯(个体/人群)和眼动数据了。更糟糕的是,我们可能会带着个人的偏好来看视频。因为我们已经知道项目研究的目的,所以可能会过分强调用户浏览的顺序、在兴趣区域上停留的时间等等。

注:视频中反映了用户眼动注视点的变化情况,但实际上产生的眼动数据会多于视频中的注视点。

(眼动轨迹视频)                                    (眼动轨迹可视化数据)

眼动轨迹视频适用于结论例证,而非数据分析。

9  “所有的眼动测试都可以通用一个样本量。”

“30!30就够了。”

我们常听别人说眼动测试不需要很多人,30个样本量就可以了。这似乎已成为眼动的标准样本量。其实眼动的样本量取决于测试的目的和实验的设计,30并非全部适用于所有的测试。

在决定眼动测试的样本量前,研究员心里应该清楚“我是要通过眼动来了解一个“总体情况”还是“比较不同设计之间的差异”。如果有不同的设计方案,希望通过眼动来生成一个“总体情况”的话:比较被试组内差异(within-subjects),30样本就够了;比较被试组间差异(between-subjects),这时眼动结果很容易受到个体差异的影响,30样本很显然已经不够了。

假如想配合眼动找出产品可用性方面的问题,8-10个样本已经可以发现70-80%的问题。而此时30个样本的眼动数据足以说明可用性方面的问题了。

10  “眼动数据分析参数的适用于所有案例。”

常见的眼动报告中,总少不了用户视线的浏览轨迹、停留时间等方面的比较,似乎眼动的价值在这里就画上句号了。分析数据时,我们容易受到其他案例分析角度的影响,导致最终的分析更像是一份眼动数据报表。除了自己,没人能从中读懂用户的浏览习惯和其中反映的问题。数据分析取决于你想透过哪些眼动相关的数据,来佐证可用性的问题、不同设计之间的浏览差异等。因此并非用了一些别人通用的分析参数,就可以有效地说明问题。

从常见的停留时间、视线访问次数、视线轨迹等,到较少使用的瞳孔大小、眼球运动速度、扫视路径等参数,丰富的眼动指标使得描述用户浏览行为维度具有时空的立体性。配合定性和定量数据分析,会让你的眼动结果更容易理解,也能更真实的还原用户的认知和操作行为。

比如让用户完成“在订票页面上购买一张机票”的任务。

时间上: 订票页面的注意力的时间分布(注视时长、注视次数、首次注视时长等);
空间上: 最吸引用户注意力的区域(兴趣区域上的时间和空间分布、首次注视区域、视线访问区域和次数等)、订票过程中的浏览轨迹等;

信息检索效率:总体的注视次数(次数越低,效率越高)
决策效率:首次注视到首次鼠标点击的时耗
内容布局:订票相关的信息和功能区之间眼跳次数、浏览顺序
任务的成功率、完成率、完成时耗、满意度等。

通过上面的一个小例子尝试说明,没有一套公式化的参数供所有的项目分析。
真正重要的是,你希望通过眼动数据向观众讲述一个怎样的故事,基于此来选择合适的数据进行分析。
独立存在的眼动数据不具有说服力。

11  “所有人的眼动数据都可以拿来分析。”

通常在大样本数据中需要清洗一部分不符合逻辑/数据缺失的样本,而一般小样本的眼动测试,人们容易忽视测试过程中眼动数据采集的质量。最常见的数据质量问题是由于个体差异导致的——测试时眼睛位置的偏差、摄像头没有很好的记录眼动数据、个人原因导致看了很长时间等情况。个别用户不正常的眼动数据(与其他用户平均眼动数据有显著差异)、眼动数据采样率较低的数据也应考虑清洗掉。

如果仅仅从数字上,很难判断这些“问题数据”的产生原因。也许是因为用户的眼球运动没有被捕捉到,也许只是用户的个人习惯,还有可能是用户在测试时忘记了当时的任务。配合眼动轨迹的回放录像 ,我们可以确定这些数据是否应该从总体样本中去除。在数据分析时,这些质量较差的数据会造成浏览行为的错误解读。

12  “眼动结果的可视化结果是可靠的。”

热区图/轨迹图已成为眼动数据可视化的一种标准输出形式,人们甚至会认为没有看到这种图的话,就不算是一个眼动分析。眼动数据的可视化使人们即使没有相关知识,也能很快速地了解用户关注点和浏览次序。

眼动轨迹图

自由浏览网页的眼动轨迹                                                      在网页上查找特定信息的眼动轨迹

通常我们看到这些可视化结果时,较少会考虑到这是什么情况下生成的图片。同一个网页,让用户自由浏览和找一个感兴趣的新闻,最终得到的眼动结果会截然不同。在适当的情景下产生的数据和眼动结果才会有意义。
所以当下次看到热区图/其他形式的眼动可视化结论时,要记得问清楚是在什么时间范围内、做什么事情时的眼动结果。

感谢你的阅读,本文出自 Tencent CDC,转载时请注明出处,谢谢合作。

先行动,再研究

作者Arrietty

本文译自唐纳德诺曼的“Act First, Do the Research Later.”

在行动之前先思考,听上去很对,不是吗?在设计之前思考清楚。是的,做一些调查,研究更多的需求,用户,情景,然后设计。这听上去很对,也是为什么我(唐纳德.诺曼)要挑战这个固有思维的原因。但是,先做起来,之后再仔细想,有时候这么做也是有道理的。

在现实的产品开发世界里,时间总是很紧迫,预算总是受限。所以很多时候在有研究的基础上做设计是不可能的事情。“是的,”产品经理会说,“我知道我们应该先做一些研究,但是我们没有时间。我们已经落后计划日程很远了。但是下个项目,我们会先做研究,可以吗?”但这个下次从来没有发生过。下次项目还是时间紧迫的开始了。实际上,让我来创造一个准则:

诺曼的产品发展准则:项目的开始总是落后于计划而且超出预算。

我们总是教育别人先做研究再经历构思、模型和反复提炼的过程的重要性。我们大多数都喜欢这个方法,我也是,而且我也这么教别人。但是当现实指示我们不能这么做的时候,这些教条就变得没有意义了。如果我们从来没有足够多的时间来开展研究,那么我们为什么要宣扬这么一个不实际的方法?我们需要针对现实调整我们的方法,而不是一些冠冕堂皇的,只能应用在理想世界的纸上谈兵的理论。我们要开发一些灵活多变的设计策略。

为什么先做研究不是那么必要

下面有五个支持现实中先设计再研究的五个不同的论据。

第一,好的设计的存在不是先由研究产生的。

第二,有经验的设计师已经掌握了很多从研究中来的知识。

第三,研究对于一个公司来说应该是一个不间断的工作,那么,在任何时候都应该是有相对研究结果的。

第四个,也是最矛盾的一个论据,研究可能会阻碍创造力。

第五,当项目开始,团队建立的时候,做研究已经太迟了。

没有经过设计研究的产品案例研究

首先,我们可以简单地看一看大量现有的产品,他们中很多没有经过设计研究,但都非常完美的合乎情理、启发灵感和受人追捧,设计研究不一定都是必要的 。纸上谈兵的设计师可能故意忽略这些产品例子,但是忽略他们不能让他们消失。

有经验的设计师已经有很多储备知识

其次,我们可以理解为,有经验的设计师从来都不是凭空设计产品的。老练的设计师已经有了很多先前总结的经验,这些经验在没有新的研究和调查的情况下,提供了大量的知识。这就是为什么设计专家们有时可以如此迅速地开始设计。

我发现,在我的设计咨询中,我有时候会跳过研究阶段。先动手做,再去思考它。我之所以这么做是因为我在之前的几年中就做了很多必要的研究,以此掌握了很多预备的知识。

实际上,预先建立的知识储备是如此重要以至于它在很多其他的实践领域被编写成手稿、图表等等。Ed Hutchins(圣地亚哥加州大学认知科学系,人类学家,《荒野中的认知》的作者)让我第一次感知到了这种知识的重要性。他定义这种知识为“预先推断的知识”,同时举了一些例子如地图、潮汐表、手册以及一些我们日常工具从,手动六分仪到复杂的计算工具。这些工具在被使用的时候都立即提供了可用的答案而不需要去做研究和调查。每一个领域都有大量的预先储备的知识以允许熟练的从业者不需要明显的调查研究就能开始做东西。所以,其他人已经帮我们思考了很多,我们可以简单地依靠已经存在的智慧来指导我们怎么做。

工业设计领域并没有很多图表或者手册、电脑工具,但是我们确实有很多累积的知识。

研究人员应该一直处于研究其具体领域中的状态

在先前的一篇文章“why doing user observations first is wrong”中(发表于ACM interactions,人机交互的电脑科学杂志),我坚决主张我们不应该费尽心思从研究开始做。其实,设计研究者应该一直在研究与其领域相关的各种问题。总之,一个公司的设计研究者应该知道什么样的产品公司是喜欢的。所以当一个项目启动的时候,研究结果应该是一个水到渠成的事情。

第四个,也是最矛盾的一个论据。我强烈认为,太多的研究会阻碍想象力和创造力。我对此深信不疑以至于在最近一次的客户见面中我感到非常沮丧,他们的设计团队正在做非常多的研究。我非常怕他们实际上根本没做什么东西,如果他们有做,他们也可能被完全束缚于各种调研。“停止思考,开始行动!”我劝告他们,“建立东西起来,画画草图,把你们的点子表达出来,再回去分析。先做,再思考!”

当我作为一个认知科学的专家的时候,我认识到当我不断地学习现有的研究资料,并变成其中专家的时候,一种非常微妙的折中主义产生了。太多的知识有时候很有害。我所有学生的博士论文的重点在于对一个命题的认知上有一个明显的发展。当你读了太多现有的有关先前研究者怎么想怎么做的资料之后,你就会跟着他们的步伐亦步亦趋了。这就意味着你会和先前的研究者一样遇到死胡同。当你不局限于这些资料的时候,你就可以更加的有创造力,发现更多有价值的思维和方向。但是(这也是一个最重要的“但是”),每当我这么做和要求学生这么做的时候,我会要额外的资料报告,当他们的工作开始进行的时候。这是为了阻止他们去做别人已经做了的东西,去阻止他们陷入别人已经描述过的陷阱,同时也是阻止当他们需要解释给别人自己在做什么的时候反而别忽略的情况。深入的研究、思考和理解是需要的,但是,很多时候,在原始的行动和决定之后再做这些是非常有利的。

当产品已经启动,队伍已经组建之后,一切都太晚了。

一个项目启动、团队组建的决定已经包含了需要建立什么基本元素的决定,一般都会伴随着时间规划、市场定位、目标价格、交货日期等等。这个决定经常伴随着一大堆的需求。

但是开展用来建议新的方法以及确定设计是否真正达到了用户需求的设计研究的一个重要的原因就是去影响并塑造一些关键决定。设计研究的用武之地应该是在这些决定被确定的决策台面。在这个时候,设计者应该和市场团队、工程师、商业分析师有一样的影响力。比如在市场研究方面,市场方面的代表在这个领域应该已经做的很好了,除非设计师能有市场潜力方面的相关看法,不然他们没有能力去赢得这个决策层面上自己的位置。我们需要的设计研究的结果要包括类似计算潜在销售的表格以及推荐方向不被采纳的时候所有潜在的将失去的机会的分析报告。

如果设计者没有被包括在决策制定的台面上,那么他们已经被人从重要设计决策制定的圈内省略了。当一个团队被建立的时候,主要的一些决定应该已经被决定了。这时候要介绍研究已经太迟了,不管这些研究结果是从一直延续的研究上来,从设计团队的经验来还是其他地方。

需要研究和谨慎的地方

当设计成为有非常重要的影响因素,有非常大的影像范围的时候,犯了错是非真的很致命?明显的,我们应该谨慎地行使当我们的行动会有非常大范围的影响。不管什么决策、行为或者试验设计,当他们有非常高的影响力和大的范围的时候,我们总是应该在小的范围内先尝试一下。就像我说的,只有在做东西的人有相当多的经验的情况下,研究阶段被跳过才是合适的。你可以说,他们已经早就做了很多研究了。

总结

让我来总结一下,是的,我相信研究是非常重要的,但是这并不意味着设计项目一开始的时候就要介入设计研究。这些研究可以在非常早之前就被完成了,或者甚至在项目开始以后做也可以。好的设计师应该总是专注于观察、思索、创作设计表现产物、手绘、书写、计划 等等。最后,所谓的“用兵一时”,好的设计师完全不需要研究来做设计,依靠的只是不断积累的智慧。

明显的,如果涉及的领域是非常陌生的,设计师马上要转换自己的角色,去当以为学生,去快速吸收相关领域的知识,和这个领域的专家紧密合作。但是,研究和设计活动的联系不需要是时间性的必然前后联系。很多时候,这些活动可以被拆分开来,时间性上的顺序有时完全可以颠倒。

先行动,后研究?嗯,不尽然。一直研究,一直行动!

附:诺曼最后的总结,在我看来,权且把它理解为老爷子在各种历练之后顿悟到教条的界限都是可以被打破的,有种悟禅悟道的微妙的感觉。其实现在在做的项目也遇到行动和研究先后的问题,虽然我是半路插到团队中来,但是还是感觉得出来当时项目的研究做的不多,主要从竞品分析开始做的,根据老爷子之前说到的,很容易陷入到亦步亦趋的问题中。在总体设计上来说,现在在做的产品设计体验上有很大的进步空间。

文章之前看了,但是这次翻译一遍之后感悟到的东西还是比光光浏览一遍文章多的多,每字每句翻译之后很多细节的东西都有顾及到。仔细看完文章之后发现自己要完成一个新的课题,就是先行动,再研究,那什么时候再具体研究,怎么研究?这也是自己做的产品现在遇到的问题,要好好总结和规划一下产品新的定位和方向,之前虽然做过,但是感觉还是比较片面。也许这种总结和规划过每过一段时间做做总有新的体会和发现,总会往更成熟的方向发展。

原文链接:http://www.core77.com/blog/columns/act_first_do_the_research_later_20051.asp