用户研究中的“数据驱动”对UI/UX设计的重要性

用户体验   2022-06-11

成功产品设计的背后依靠的不仅仅是一个好想法或设计本身的能力,而是需要更加深入的用户研究作为强大的后盾,提供准确的数据,了解用户是谁,以及他们如何体验产品的,如果没有数据,就无法具体验证您的想法的正确性,以确保您可以做出满足用户需求的设计。 


无论设计师或者团队多么有经验,创建真正满足预期用户需求的产品或服务的唯一方法是使用从直接观察和与用户交流中获得的数据。 “数据驱动”对于UI/UX体验设计的重要性不言而喻, 数据驱动设计是将设计决策基于数据而不是直觉或个人偏好的实践。 它需要对这些数据的价值的持续承诺和理解,以至于整个设计过程都是围绕获取和分析研究而构建的。没有数据,就没有用户体验设计;最终结果仅限于设计团队的感知和经验。

用户研究中的定量和定性数据
数据驱动的用户体验设计使用两种主要类型的数据:定性和定量。

定量数据收集源
定量数据是可以通过具体数字或数值来衡量的客观数据。然而,这些数据背后的含义有待解释。定量数据收集来源包括:

通过外部统计工具分析数据显示页面浏览量、点击次数和跳出率。

可用性测试结果,衡量用户完成任务或找到特定信息所需的时间。

热图准确显示用户点击您的网站或产品的位置。
 
通过A/B 测试 单个变体,从而监测哪个性能更好。

多变量检验,它使用多个变体来检验假设。

使用分析来自与产品或服务的实际用户交互。这些数据可以提供有关用户如何浏览网站、他们最常使用哪些功能以及他们在页面上停留多长时间的信息。

定性数据收集源
与定量数据不同,定性数据是主观的,无法客观衡量。然而,定性数据为用户行为背后的原因提供了视角和更丰富的洞察力。 您可以通过 UX 研究方法收集定性数据,例如:

用户访谈,用户分享对一组预定问题的回答。
焦点小组,一组用户在适度的对话环境中谈论产品或体验。
调查,用户在其中留下关于他们的产品体验和意见的书面反馈。
用户反馈,从调查、访谈、焦点小组和其他研究方法中收集。这种类型的数据告诉我们用户的需求和偏好。

不管是定性还是定量数据,任何类型的数据都很有价值,收集到准确的定量和定性数据的组合,有助于更全面地了解用户行为及用户的底层需求痛点。从这个角度看,用户研究总的数据驱动力对于UI/UX的体验设计来说,意义非常重大。

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