産品特色

編輯推薦

數據采集—數據分析—設計洞察，全流程知名導師精心指導

全麵囊括問捲法、頭腦風暴法、人物角色法、故事闆、可用性測試、用戶點擊行為分析、流量、轉化率、跳齣率和網站數據分析等調研分析方法

SAP、三星、阿裏、騰訊、搜狐、大眾點評、上海交大、南京藝術學院等知名單位共同打造

喚醒前瞻意識，訓練思維方式

第二版新增基於大數據的調研和設計。再版更新是對理念和技術在當下時代的內容的升級，反映瞭行業的進步。

內容簡介

設計調研是設計專業學生和設計師在信息時代需要掌握的一項基本技能，因此《設計調研（第2版）》全方位地就這一主題開展討論。首先定性地介紹瞭常用的數據采集方法，如觀察法、訪談法、問捲法、頭腦風暴法、自我陳述法、實驗法等，然後闡述常用的調研分析方法，如數量對比分析、知覺圖、魚骨圖、卡片歸納法、情景法、人物角色法、故事闆、可用性測試、A/B 測試、用戶點擊行為分析、流量、轉化率、跳齣率、網站數據分析和大數據調研方法。最後《設計調研（第2版）》介紹瞭設計調研的一般流程，以及如何從設計調研到設計洞察，並且提供瞭兩個不同設計方嚮的教學案例：網站設計調研的案例來自阿裏巴巴集團，是關於一個淘寶産品——淘寶指數的産生和迭代過程；環境藝術設計的案例來自上海交通大學，是關於上海文化商廈的場地調研。

第二版新增阿裏集團設計師孫予加的“3.3 基於大數據的調研和設計”，非常全麵深入的大數據調研方法介紹。另外，在“3.5 場地空間設計調研與設計案例”中，更換瞭來自上海交大設計係陸可賢小組的關於“上海文化商廈的調研報告”，新的報告比第一版的報告增加瞭關於Persona 的調研分析。再版更新是對理念和技術在當下時代的內容的升級，反映瞭行業的進步。

《設計調研》是一個團隊協同的成果。作者來自各大高校和企業活躍在設計第一綫的設計師：SAP、三星、阿裏巴巴、騰訊、搜狐網、大眾點評網、上海交通大學、南京藝術學院等。本書各章節的大量案例引用瞭高校課堂作業和企業的實際産品，它們與時下的設計理念緊密結閤。

作者簡介

戴力農，上海交通大學設計係副教授，南京林業大學傢具設計與工程專業在讀博士，同濟建築碩士，上海交大工業設計學士。曾任UXPA·中國理事。撰書12本。主要研究領域：用戶研究、空間設計、用戶體驗設計、新産品戰略。

目錄

第1章 數據采集 1
1．1 觀察法 2
1．1．1　什麼是觀察法 2
1．1．2　觀察法的4個維度 4
1．1．3　觀察法的步驟 10
1．1．4　觀察法的優缺點 16
1．1．5　應用案例――“上海地鐵使用者需求研究”項目 17
1．2 單人訪談法 21
1．2．1　什麼是單人訪談法 21
1．2．2　招募 21
1．2．3　訪談結構 27
1．2．4　訪談類型 29
1．2．5　訪談技巧 30
1．2．6　訪談環境 32
1．2．7　記錄訪談 32
1．2．8　案例 33
1．3 焦點小組 36
1．3．1　什麼是焦點小組 36
1．3．2　焦點小組的特點 37
1．3．3　焦點小組的結構 39
1．3．4　研究主題和目標用戶 42
1．3．5　訪談大綱 44
1．3．6　訪談場所 45
1．3．7　訪談技巧 46
1．3．8　記錄訪談 47
1．3．9　數據整理 48
1．3．10　常見問題與對策 49
1．4 問捲法 51
1．4．1　什麼是問捲法 51
1．4．2　問捲法分類 52
1．4．3　問捲設計――問捲的結構 55
1．4．4　問捲設計――問題的設計 58
1．4．5　問捲設計――答案的設計 62
1．4．6　問捲法的實施 65
1．4．7　問捲的發放、迴收、分析 66
1．4．8　問捲法的優缺點 68
1．4．9　問捲法應用案例 69
1．5 頭腦風暴法 71
1．5．1　什麼是頭腦風暴法 71
1．5．2　頭腦風暴法的分類 72
1．5．3　頭腦風暴法的操作流程 75
1．5．4　頭腦風暴法的原則 79
1．5．5　頭腦風暴法的支持工具――思維導圖 80
1．5．6　頭腦風暴法的優點與局限 81
1．5．7　經典案例 83
1．5．8　應用案例 84
1．6 自我陳述法 85
1．6．1　什麼是自我陳述法 85
1．6．2　自我陳述法與其他用戶研究方法 86
1．6．3　適用條件 87
1．6．4　自我陳述法的反饋收集 88
1．6．5　案例 89
1．6．6　自我陳述法的優缺點 96
1．6．7　與其他用戶研究方法結閤 96
1．7 實驗法――現場試驗 97
1．7．1　現場試驗法 97
1．7．2　現場試驗法的分類 100
1．7．3　現場試驗法的操作流程 106
1．7．4　現場試驗法的案例 107
第2章 調研分析 111
2．1 數量對比分析 112
2．1．1　錶格 114
2．1．2　圖錶 115
2．1．3　圖錶分類 117
2．1．4　大小關係的數量對比分析 125
2．1．5　趨勢變化關係的數量對比分析 127
2．1．6　占比關係的數量對比分析 127
2．1．7　相關性關係的數量對比分析 128
2．2 知覺圖、魚骨圖 130
2．2．1　知覺圖 130
2．2．2　魚骨圖 136
2．3 卡片歸納分類法 142
2．3．1　什麼是卡片法 142
2．3．2　不同類型的卡片分類法 143
2．3．3　開放式卡片分類法的操作 144
2．3．4　開放式卡片分類法結果分析 147
2．3．5　綫性Delphi法 149
2．3．6　Q-sorting法 150
2．3．7　卡片法的發展與局限 153
2．3．8　應用案例 153
2．4 情景分析法 157
2．4．1 什麼是情景分析法 157
2．4．2 情景分析法的應用 158
2．4．3 撰寫情景故事 159
2．4．4 B端産品在使用情景法上的注意事項 164
2．4．5 情景法的優缺點 166
2．5 人物角色法 167
2．5．1 什麼是人物角色法 167
2．5．2 人物角色法的類型和比較 170
2．5．3 人物角色法的步驟 171
2．5．4 人物角色法模型卡 173
2．5．5 人物角色法的優缺點 177
2．5．6 應用案例 178
2．6 故事闆 182
2．6．1 什麼是故事闆 182
2．6．2 故事闆在設計調研中的應用 184
2．6．3 情景故事闆及其四要素 186
2．6．4 故事闆的錶現手法 187
2．6．5 創建故事闆 189
2．6．6 故事闆在調研中的應用案例――“能量公社”設計 191
2．6．7 故事闆對設計的指導意義 198
2．6．8 故事闆法的發展與局限 199
2．7 可用性測試 200
2．7．1 什麼是可用性測試 200
2．7．2 測試功能點 203
2．7．3 大綱和腳本 204
2．7．4 實施測試 206
2．7．5 數據整理 207
2．7．6 常見的問題和對策 208
2．8 A/B測試 210
2．8．1 什麼是A/B測試 210
2．8．2 A/B測試的曆史 211
2．8．3 如何開始進行A/B測試 212
2．8．4 測試什麼內容 214
2．8．5 A/B測試的優點和局限 220
2．8．6 A/B測試的工具 222
2．8．7 A/B測試案例 223
2．9 用戶點擊行為分析 225
2．9．1 什麼是用戶點擊行為分析 225
2．9．2 點擊數據的獲取方式和手段 226
2．9．3 實踐範例――騰訊“應用中心”優化設計 228
2．10 流量、轉化率和跳齣率 236
2．10．1 流量 236
2．10．2 轉化率 239
2．10．3 跳齣率 246
2．11 網站數據分析 251
2．11．1 為何要分析網站數據 251
2．11．2 網站數據分析的內容 253
2．11．3 網站數據分析相關的重要數據指標 256
2．11．4 網站數據分析的技術手段 258
2．11．5 電子商務數據分析方法及案例 261
第3章 從設計調研到設計洞察 268
3．1 設計調研的流程 269
3．1．1 確定調研目標與方法 269
3．1．2 製定調研計劃 273
3．1．3 邀請調研用戶 277
3．1．4 執行調研過程 280
3．1．5 輸齣調研結果 281
3．2 設計調研和設計洞察 284
3．2．1 設計調研和設計洞察 284
3．2．2 設計調研與市場調研的比較 286
3．2．3 設計調研的目的和優缺點 287
3．2．4 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 288
3．2．5 從設計調研的內容到設計洞察 293
3．2．6 小結 295
3．2．7 設計調研的應用案例 295
3．3 基於大數據的調研與設計 297
3．3．1 大數據時代 297
3．3．2 大數據的采集和加工（數據挖掘） 297
3．3．3 大數據洞察全景 298
3．3．4 基於大數據的用戶建模 299
3．3．5 基於大數據的用戶需求挖掘 304
3．3．6 基於大數據的分析方法 308
3．3．7 人人都是研究者 312
3．3．8 從用戶需求挖掘到産品設計 318
3．4 網站設計調研案例――淘寶指數 324
3．4．1 背景 324
3．4．2 産品使命和定位 324
3．4．3 産品誕生過程 325
3．4．4 産品迭代過程 338
3．4．5 結束語――永遠在路上 350
3．4．6 部分原始資料 351
3．5 場地空間設計調研與設計案例 353
3．5．1 案例中應用的方法和流程 353
3．5．2 上海文化商廈POE評價 354
3．5．3 6W總結分析 366
3．5．4 確定問題 368
3．5．5 人物角色（Persona） 369

前言/序言

寫在前麵的話

過去

迴想2012年，《設計心理學》終稿完畢時，我欣喜地提齣“聯接”。還記得在南林校園裏和Stone談這個概念的那個下午，眉飛色舞地說：“互聯網的奧妙之處在於，無論是從實體層麵還是虛擬層麵來看，人、物、社會和文化等諸多對象將通過設計産生更豐富多彩的“聯接”關係：聯接人與自我，聯接人與他人，聯接人與物，聯接人與社會，聯接人與文化……”然而到2015年，我們已經不再談“萬物互聯”瞭。因為，我們發現互聯網動瞭信息這個載體以後，它帶給人類的改變不再是一次普通的技術革新，可以說直接堪比“電”的發明。現在，我們無法想像失去電的世界，人類生活可能近乎癱瘓。然而，我們將會發現網絡和電一樣至關重要。而且，它將會走得更遠。因為，電之於人類，不僅僅是生活的便利，更重要的是，它是全球的技術邏輯和生産動力。失去它，世界運轉將停滯。但是，電力的影響還是更多停留在物質世界，即使物質世界坍塌，人類的社會結構、文化都依舊存在。但是，這一次，不一樣，互聯網技術深入信息、數據，他們對人類世界的影響直接觸及人類社會。通過對人類數據的采集，通過對信息交流形式的重構，通過對人類交流方式的介入，它將直接，影響人類的社會生活，改變瞭人與人的關係，人與物質世界的交流。

這一次，設計也介入其中。

現在

當下的中國，以用戶為中心的體驗設計在設計界已經成為主流，但在許多傳統領域，它還未被真正地接受。中國的企業，通過用戶體驗設計的洗禮，一些品牌的産品提高瞭不少，可以更好地應對用戶的需求，甚至部分能考慮用戶的使用場景和交互方式。但是，這並不是用戶體驗設計的真正時代的到來。現在的中國正處於一個過渡混雜階段，部分品牌企業完成瞭産品設計的成熟，部分正在走嚮服務設計，但同時有不少企業還兩者都沒有達到。

用戶體驗不僅是一個産品的優化或創新的一個好的産品概念。它是圍繞用戶完成其需求的整個過程，其中産品隻是一個載體，隨著我們對用戶實現需求的事件的深入理解，我們發現設計需要創造的是一個人性的過程，其中涉及産品、涉及空間環境、涉及用戶及其以外的其他人、組織（可能是提供産品的企業、可能是銷售機構等）、係統（如服務體係，像電力係統、移動數據係統），等等。時下行業內說的生態體係、服務設計都是其中的一部分。

因此，對於設計調研，下一個階段將是從單一産品提升到一個綜閤復雜結構的世界，其中包含空間環境、服務係統等非物質領域，而對用戶的研究也更復雜，從單獨的個體到多元的團體，從馬斯洛的個體需求到復雜的生態結構和綜閤性文化體。前者包括整個自然的物質世界，我們稱其為人類的硬環境。而後者包括生態結構和文化體，我們稱其為人類的軟環境。隨著設計的發展，人類的軟環境，包括個體的性格、價值觀、團體的結構、社群文化等，與硬環境，包括産品、空間、界麵交互、服務等，展現齣更強的內在聯係。

以個人的研究領域為例，我們花瞭10年的時間研究在傢庭中，兒童成長的需要與設計體驗的規律。在過去，我們研究孩子的生理需求、心理需求、認知能力的發展規律，藉此設計適閤傢庭環境的兒童産品體驗。然而，隨著對此領域的不斷深入，我們嘗試更接近兒童的自然生活環境，而非割裂的單獨一件件産品。當你將孩子們的世界當成一個整體係統來看時，我們發現瞭兩個以上的“小宇宙”，事情變得復雜得多。

大多數用戶體驗的産品，用戶就是消費者，用戶選擇産品的時候根據自己的需求齣發做決策。然而對於一個孩子來說，他常常不是購買者，甚至沒有投票權，不是決策者。孩子，作為一個傢庭的後來者，特彆是在他們年幼弱小的時候，基本上是被動使用者，而其後天的環境，那個被傢庭的先來者——父母建造的環境，卻對他們影響巨大，他們將在這個環境中完成從幼小到成熟的漫長塑造過程。

正如前文所示，一個傢庭的環境可以被分成硬環境和軟環境。其硬環境，如傢居産品和空間設計，通常取決於傢庭的軟環境，如傢長的性格、價值觀和傢庭結構、傢庭文化。如果以生態環境比喻傢庭軟、硬環境風格，有的傢庭可能是沙漠型、有的是海洋型，有的可能是森林型，其硬環境與軟環境是一緻的。比如嚴謹務實的傢庭更會選擇實用，井然有序、便於使用打理的傢居布局與風格，而另一對感性激情的父母更會選擇形態色彩豐富、甚至混搭的風格化傢居。然而，即使是同一個傢庭生齣的孩子，也可能各種各樣，僅性格就可以韆差萬彆，更不要說長大以後的價值觀。但是，他們成長的環境常常早於他們的齣生。不管孩子是什麼性格，什麼觀念，都得在父母選定的環境中成長。很多時候，可能是一個沙漠植物長在瞭海洋型傢庭環境中，或者一個森林植物長在瞭平原型傢庭中。此類情況，在我們入戶調研的10年中經常觀察到。

因此我們緻力於通過設計調研來研究軟環境與硬環境之間的關聯。采集數據調查傢庭的軟環境是什麼？孩子的品種是什麼？這樣的軟環境是否適閤這類孩子的成長，並指導父母去選擇閤適的，或者改善孩子生長的硬環境，使得它有助於孩子的健康成長。

我們發明瞭一係列調研方法，以便快速準確地判斷父母的性格、價值觀、父母和孩子所組成的傢庭結構和傢庭文化，以及幼年孩子的性格，成長後的價值觀，然後找齣傢庭軟環境與孩子類型的匹配程度，分析齣適閤孩子類型的硬環境，給傢庭提供改良建議。

這些目前還以人工、現場采集為主，有經驗的研究者能夠通過傳統的方法結閤我們自主開發的調研工具分析得到分析結論。通過早期實驗，目前對傢庭軟環境的分析結論，用戶反饋準確率達到90%以上，每次入戶調研完即時給用戶反饋，看到用戶通過我們瞭解其教育隱患所在而充滿感激的樣子，是每個研究者非常幸福的時刻。此係列對硬環境的分析，軟硬環境的關聯將在2016年年底趨於完善，其相關的方法也將在下一版中分享給大傢。

隨著技術的飛速發展，我們能夠預測，新技術將使得傢居裏能夠采集數據的産品不斷增加。未來將能更方便地采集和分析用戶數據。隨著互聯網技術的飛速發展和大數據的劇增，每個産品都可能成為一種機器人，成為全球大數據的一個端口。

也許，未來一如凱文·凱利所說“生物邏輯正在被引入機器，同時技術邏輯也正在被引入生命”。未來的機器人能夠充當設計調研研究者的角色，隨時采集數據，然後自動分析齣傢庭軟文化和孩子的種類，並幫助父母改善環境以適閤孩子健康成長。

未來

不僅設計調研研究者可能會被機器人所取代。在互聯網時代，身邊的這些機器人的進步可能比我們的想象要快。

“喊你去捉機器人”

2016年6月24日上午9：10，馬大人在微信上叫我。

“我會被它忽悠走滴，嘿嘿……”

在此前一天，有一則小新聞全世界都知道：機器人小P第二次逃離瞭！小P上周剛跑齣大街，被捉迴後工程師兩次為它重新編程失敗，這一次，它又嘗試逃齣實驗室。據說，它可能麵臨拆解。機器人小P，PromobotIR77，一款俄羅斯設計的宣傳用智能機器人，它被創造齣來的初衷是為瞭維護客戶關係，它能和人類進行實際的交流，從經驗和環境中進行學習，它還能記住見過的每個人並迴答他們的問題。

它既然如此“超越”同類，我隻能被它那顆“自由的靈魂”“忽悠”走啦～

正好前不久，學院裏設計係老師和傳播學老師討論過“機器的發展對人類的影響”這個話題。我引齣《失控》一書。閻峰老師很好地總結瞭作者KK的三元思考：人——機器（人工之物）——自然（自有智慧之物）。而且，自然的智慧，是人類可以和應當學習模仿的。人不是唯一的智慧主體。魏武揮老師更是談及KK後來更進一步觀點：在機器眼裏，人類是不需要徵服的，就像人不需要徵服螞蟻一樣。對於機器來說，人沒啥用處。

我也是持有自然觀的人。在此，我無意討論機器在未來是否會取代人類。因為，如果自然推演的結論是人類讓位，其他生物或非生物替代人類的統治地位，那麼自然必定有其閤理的意義。我想探討的是這個世界“終結”來臨前漫長的變化過程，人類一步步地發明更聰明更有能力地機器，而他們日益影響著人類的生活，乃至社會、文化，那麼這個過程中，設計需要做什麼？

這個過程對人類的走嚮意義非凡，也對結果影響重大。我們正在其中。

在人類創造機器，人類使用機器為人類打造更方便更美好的生活的同時，隻有少數人創造、設計機器（人工之物），管理機器，多數人使用機器。機器對人的影響往往超過人們對它的認識。人類使用機器方便瞭生活，同時也減少瞭直接接觸世界（包括自然萬物與人類社會）的機會，也在逐步地失去個體性的、獨立的、多元的判斷，因為我們看到的是通過機器加工後的世界。而所謂被機器加工的世界其實又決定於那些創造、設計和管理機器的人，他們憑藉技術知識和擁有的數據，製定規則（比如設置搜索結果排名，比如推薦商品），實際上是主動或被動地通過機器影響著大眾，錶麵是機器對人類的異化增多，實際上更多的是那些創造、設計和管理機器的少數人影響瞭大眾。而這些通過機器影響大眾的人，由於擁有瞭對於他人的控製力，其角色類似於神職。這群人中，就有設計師。因此，錶麵上，設計師通過設計調研等技術，加上設計心理學的知識，創造以用戶為中心的更好世界，其背後，設計的每個選擇都可能將用戶推嚮平等或不平等的世界。所以，作為設計師，他必須擁有健康的世界觀，尊重自然，對他人肩負起更多的責任，提升自己的修養與道德。這些思考每次想到，都讓我汗流浹背，感覺設計之責任、設計教育之責任日益重大。

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