用戶調研得來的數據該如何處理？筆者在本文給出了敏捷量化分析方法，可供同學們參考并交流。

上一篇文章講了B端用戶調研的一些靈活方法，當收集到用戶調研的數據之後，接下來就是做問題的整理、分析和優化了。

實際工作中，用戶調研階段可能會已經花費了較長的時間，出于對時間成本、工作進度、問題時效性等多方面的考慮，總是希望能盡快的輸出一個用戶調研數據結果，給産品的叠代優化提出改進方向和計劃。

本問将會講一種簡單迅速的處理用戶調研問題優先級的量化方法。

一、用戶調研數據分析思路

數據收集整理→問題優先級排序→解決方案設計→解決方案的優先級排序

二、步驟詳細說明

第一步：數據收集整理

關于用戶調研的數據收集、整理，每個企業、團隊、産品經理等都有自己的記錄分析的方法和規範體系，為了方便最後的敏捷量化分析，數據的收集整理請注意以下幾點：

• 團隊内建立一個問題識别的規範體系，更加快捷地識别問題的嚴重性；
• 标注出問題發生在哪裡，如屏幕、模塊、用戶界面組件、流程等；
• 清楚用戶反饋問題時，正在參與的具體任務；
• 一個簡潔的問題描述。

《量化用戶體驗》的參考示例表格：“1”代表此用戶出現此問題，“0”代表沒出現。

第二步：問題優先級排序

先來說一下，問題嚴重性評分的幾個影響因素：

• 任務的關鍵性：任務的未完成對業務及用戶産生的影響；
• 問題發生頻率：在不同的參與者中這個問題發生了多少次；
• 問題的影響：對于用戶順利完成任務的影響程度。

具體優先級分析步驟：

1）給測試中的每個任務設立關鍵性評分K。

根據任務對于業務或用戶的重要性來設置分值，可以結合實際工作情況，合理安排分支區間。

我們實際工作中按5分制，即1、2、3、4、5。

2）給任務中出現的每個問題，設立影響力評分I。

參考标準一：

5分：該問題阻礙了用戶完成任務（障礙）

3分：該問題導緻用戶産生挫敗感或者延誤任務的完成時間（嚴重）

2分：對于完成任務的行為表現産生較小的影響（輕微）

1分：參與者提出的建議（建議）

參考标準二：

5分：影響任務完成的行為

3分：導緻用戶“偏離航線”的行為

2分：用戶表達出來的挫敗感

1分：用戶說自己完成任務但實際未完成

3）計算問題發生頻率F=問題反饋人數/用戶總人數。

4）計算問題綜合嚴重性評分S=關鍵性評分K*影響力分值I*發生頻率F，并按評分S進行由大到小排序。

對前面的表格進行優化後，示例如下（僅以兩個用戶示例）：

模闆下載詳見文末，計算過程已在Excel加入公式自動實現計算操作（包括根據添加用戶數量自動計算F，根據F自動計算S=K*I*F）。

第三步：解決方案設計

注意：有時解決方案十分明确，或者隻有1~3種解決方案，可以通過綜合考慮業務邏輯、交互體驗、研發成本等方面問題，就可以确定解決方案，而不需要精确的數據化分析。

但是當問題沒有那麼明顯或者存在多種解決方案時，為了降低做出錯誤設計的風險，可以設計多種備選方案，分析選取最佳方案。

• 對于每個問題，需要準備大量的解決方案（注意與開發、設計、需求、業務等成員合作讨論）。
• 重新整理解決方案，确保描述具體詳細。
• 标記出方案可能解決的其他問題：在實踐中，一個好的方案可以解決多個問題，好的解決方案是通用的。

第四步：解決方案的優先級排序

1. 計算效力值E=解決問題1關鍵性評分*自定義加權數 解決問題2關鍵性評分*自定義加權數 …
2. 量化解決方案複雜度C（團隊評估出的每個解決方案的複雜度）
3. 計算投資回報率（RIO）=效力值/複雜度（E/C）

三、視覺工具(便利貼、白闆等)——分析方法

作為設計師或者産品經理，大家更喜歡團隊人員，在一個會議室，使用便利貼或者白闆來工作，這樣分析更加方便、有趣、直觀，也便于團隊内部之間的合作。

如下圖：

四、分析方法選擇

視覺工具分析快速随性，可以促進團隊之間的協作，但也可能降低數據的準确性。

敏捷量化的分析方法，數據直觀，更方便整理問題排序。

所以，要根據實際情況，選擇最符合自己産品特點、用戶調研方法、用戶量和調研目标的方法。

五、注意事項

對于優先級的理解

需要注意的是，根據上述方法得到的問題優先級排列是用研人員基于用戶的測試而給出的參考結果，結果也可能會因為樣本選擇、統計方法等因素而出現誤差。所以，這個優先級順序并不是産品開發的實際優先級順序。

所以，用研應該和公司相關業務、運營、開發等成員，一起從用戶的角度來理解這些問題的重要程度，再由相關人員決定實際的優先級排次序。

使用的局限性

在優先級階段我們隻關注了可用性問題，用戶在測試過程中表現出來的态度以及行為并未涉及到。可以選擇分開記錄這類數據，使用它來補充和平衡測試結果。但是，我們在實際工作中，遠程測試居多，也可以通過用戶語氣、停頓時間等做記錄。

在可用性測試中，當用戶提到産品的某個或某些優點時，我們同樣需要記下來，并在事後的報告中提及，特别是一些被多次提及的優點。有利于可用性測試等用戶研究後續的合作、溝通；重視用戶提及多的優點，為後續叠代做參考。

六、最後陳述

定性研究數據的分析還有許多種方法，本次隻是分享了一種比較敏捷的量化分析方法，希望對大家的工作有幫助，更期待大家“批閱”後多提意見！

模闆下載鍊接：

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提取碼：8ziz

本文由 @Ace-老糊 原創發布于人人都是産品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。

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