场景,非「典」勿扰!

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在平时工作中,用研经常会听到产品或交互的小伙伴儿们抱怨:

「这些是真实的场景吗?」

「这些场景都是YY出来的吧?!」

「哪个场景优先级更高?」…

这些疑问往往出现在新功能的研发阶段,但现实中很多项目没能有足够的时间和资源来邀请用户做深入的场景定性研究,于是,用研在这推荐给大家一个用定量问卷简单快速判断典型场景的方法!

 

第一步:场景发散

在做研究前,产品或交互需要能够明确列出这次想要衡量比较的场景。如果本身没有一个场景库可以从中挑选,那么可以简单的做一个场景脑暴,或快速访问搜集一下身边朋友的场景故事。最后选择出一些存在疑惑的场景来进行研究。(一般建议不超过十个)

场景,非「典」勿扰!

第二步:确定评价纬度 & 原则

如何判断一个场景的典型性及优先级,这需要团队在前期达成一个统一的意见和标准,所以制订评价纬度是整个研究中最重要的一个环节。

评价纬度不是固定的,每个产品,每个时期会有不同的标准。根据每个产品的实际情况需要,可以灵活制定出不同的针对性的衡量标准,一些常见的评价纬度有:

  • 人数:预估此场景的使用人数规模
  • 频率:预估此场景的用户活跃度
  • 重要性:了解用户对此场景的感性主观上的评价
  • 满意度:了解用户对目前使用方式的满意度
  • 易用性:了解用户目前的使用方式的痛点有多痛
  • 意愿性:了解用户将来的使用意愿

 

根据制订好的评价纬度,相应的挑选场景的总原则也就产生了。比如人数,频率和满意度是指标,那么总原则就是:

人数多+频率高+满意度低=优先级高的典型场景

根据实际需要,我们也可以对选出的指标加以权重系数,在最后分析时,优先考虑重要的指标。

场景,非「典」勿扰!

第三步:编写问卷 & 发放

在编写问卷前,还有一步需要做的是把所有待测场景进行改写,以便于更简短清晰的在问卷中描述传达给用户。最简单的就是把场景故事进行缩写,去掉多余的描述,如背景介绍,形容词,程度词等,保留最简单核心的动词名词短语。之后再根据之前制订好的评价维度,编写成相应的问卷题目。问卷编写完成就可以针对产品的目标人群进行发放。

场景,非「典」勿扰!

第四步:分析 & 排优先级

等问卷回收完毕,就可以进入场景筛选阶段了。

我们根据之前制定出的总原则,需要把回收回来的场景数据按照不同纬度指标分别计算出一个高低排名,如果各指标有权重,就乘以相应的系数,再进行综合筛选,排出优先级,这样最终就得到了我们想要的答案。

当然如果有时间和资源,也可以进行一些辅助的交叉分析,例如看看男女的差异等,以进行更好的特定人群的分析判断。

场景,非「典」勿扰!

 

 

场景,非「典」勿扰!

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假设要做一款提醒类的手机 APP,产品想要提供给用户更多贴合日常工作生活的提醒功能,但不清楚场景的典型性是怎样的,需要通过用户调研来参考规划之后的策划方向。那么在确定好调研需求后,用研就可以快速拉上产品和设计师一起发散可能的场景,比如:

  • 用户的男/女朋友工作很忙,想要给对方一个提醒,以免忙起来忘了喝水;
  • 用户喜欢看综艺电视,但好看的节目太多时间记不过来,所以想要提醒自己不要错过;
  • ……

 

确定好场景之后,根据产品的特性,我们决定从重要性,人数,频率及易用性这几个方面来综合筛选判断。那么判断典型场景的总原则是:

重要性高+人数多+频率高+易用性低=优先级高的典型场景

 

接下来,把场景描述一一进行改写:

  • 提醒他人喝水
  • 提醒自己看综艺节目
  • ……

 

再一一编写成对应的题目:

题目一:重要性

1.1我认为提醒他人喝水(提醒自己看综艺节目)是重要的

A. 非常同意

B. 比较同意

C. 一般

D. 比较不同意

E. 非常不同意

 

题目二:人数&频率

1.2最近一个月,我提醒他人喝水(提醒自己看综艺节目)的频率是?

A. 至少每天一次

B. 每周数次

C. 每月数次

D. 每月一次

E. 没有提醒过

 

1.3最近一个月,我提醒他人喝水(提醒自己看综艺节目)的方式是?

A. 电话

B. 短信

C. 即时通讯软件

D. 提醒软件

E. 其他

 

1.4我认为用这种方式提醒他人喝水(提醒自己看综艺节目)是方便的?

A. 非常同意

B. 比较同意

C. 一般

D. 比较不同意

E. 非常不同意

 

最后问卷发放回收完毕,我们想要挑选出重要性高,用户使用多,困难也多的典型场景,于是发现「提醒他人喝水」这个场景对用户来说重要性较低,人数较少,频率较低,用软件提醒他人的方式易用性较高,所以被列为优先级较低的非典型场景,但是「提醒自己看综艺节目」这个场景的重要性较高,人数较多,使用频率较高,用软件提醒自己的方式易用性较低,于是判断为优先级较高的典型场景。

 

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小结:

 

企鹅博客
  • 本文由 发表于 2019年9月13日 06:19:33
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