翻译：王雪纯  审校：Na Zhang |   UXRen翻译组 #392译文
原作者：Jeremy Piontek（彭博工业集团设计经理）
原标题：《A Hierarchy of UX Research Insights》

 

在处理用户体验探索点时，根据质量和可信度水平的差异，为研究发现赋予不同的权重，这样做会很有用。对数据类型做分类也能助力对实操。

 

1. 假说(Assumptions)

假说可能是很危险的，但有时我们只有假说。假说不应被视为研究产物，但它们本质上是我们从那些“主动收集”或“无意听到”的传说中得出的结论总和。虽然假说有时比直觉更好，但它们缺乏可靠且可操作的研究结果所必须的一切重要背景（all-important context）。

 

2. 传说(Anecdotes)

传说就是代代相传的家庭故事。它们也许是真的，但也可能只是充斥着夸张、偏见和华丽装饰的轶事。当谈及一般性主题、定基调或探讨比较宽泛的问题时，传说可能会有帮助，但它们不能提供可靠的数据支撑。

 

3. 客户代表发声(Advocates)

接触领域专家和客户中的意见领袖可能是与你的客户搭建沟通桥梁的重要一步。拥有一个专门的客户代表小组为所有用户发声，这本身就是信息和数据的宝贵来源。由于这群客户代表通过他们自身经验以及对特定主题（或关注领域）的理解来看待这个世界，与传说相比，这是一个显著的进步。

借助这样一群坚实的客户代表可以为你的工作带来重要的洞察，比如提供客户旅行地图（customer journey maps）之类的信息，或者帮助填补技术和数据解读相关的知识空白。你要注意并尊重，在这种环境中收集的数据可能存在偏见。

 

4.真实用户回答(Answers)

当你能够向你的客户或用户提问时，你至少是在直接向现在或曾经体验过你产品/服务的人听取意见。虽然他们可能在回答中带入自己的偏见或情绪，但这依然是一种相当可靠的数据来源。在这种情况下，研究人员仍需要考虑这些偏差，并通过敏锐的观察能力去过滤他们。如果只是简单地记录客户回答，这根本不足以描绘项目所需的完整画面。

 

5. 分析历史行为(Analytics)

拿到明确的记录来证明用户过去的行为可以提升研究结果的精确度。然而，它是“真实用户回答（Answers）”的另一面。借助手头分析，你可以看到用户在特定交互路径或工作流中实际进展的全真视图。

通过这个视图你可以清楚地看到“发生了什么”，但很可能缺少“为什么发生”那部分。行为分析数据往往缺乏当时用户世界在可能正在发生事件的关键背景（crucial context）。虽然他们交互路径的快照可能很有帮助，但你千万不要夸大它的优势。

 

6. 真相(Actualities)

现实世界中的亲身观察，是研究人员最好的伙伴。如果你能在用户不知情时，在其自然状态下观察和记录用户如何体验产品和流程，这几乎是用户体验研究里最梦寐以求的事情。

大多数的观察方式都为实现这个理想的变体，但可能在某些方面做得还不够。例如，你可能有机会观察用户，但需要在可用性测试的过程中进行观察。在这种情况下你需要使用脚本，并且客户明显知道你正在盯着TA。不过你可以通过观察用户首次体验解决方案时的反应，为研究带来更多有价值的见解。

 

了解你拥有的数据类型不仅可以帮助你更好地了解它们的价值，还有助于将你的精力聚焦在更有价值的目标上，使项目更加明晰并获得你需要的答案。

原文来源：https://medium.com/@jeremypiontek/a-hierarchy-of-ux-research-insights-41ad8cf2f4fa(2021.10.22)
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