用户研究工具

运用访谈、问卷、观察、可用性测试等一系列的研究方法，了解用户生活方式、基本价值观念，对产品的态度以及使用习惯，发现用户需求，为产品设计和改进提供信息，并提出新的交互方式、功能、产品或是服务。

用研 目前没几家公司有完善的部门跟流程吧 大型BAT这类公司除外　　UI的本意是用户界面，是英文Userinterface的缩写。从字面上看用户界面包括用户、界面这两个组成部分，但实际上还包括用户与界面之间的交互关系，所以用户界面设计包括用户研究、交互设计、界面设计三个方面。　　1、用户研究　　用户研究包含两个方面：一是可用性工程学(usabilityEngineering)，研究如何提高产品的可用性，使得系统的设计更容易被人使用、学习和记忆;二是通过可用性工程学的研究，发掘用户的潜在需求，为技术创新提供另外一条思路和方法(consumerinsight)。所以有：themdothework.　　用户研究是一个跨学科的专业，涉及可用性工程学、人类功效学、心理学、市场研究学、教育学、设计学等学科。用户研究技术是站在人文学科的角度来研究产品，站在用户的角度介入到产品的开发和设计中。　　用户研究通过对于用户的工作环境、产品的使用习惯等研究，使得在产品开发的前期能够把用户对于产品功能的期望、对设计和外观方面的要求融入到产品的开发过程中去，从而帮助企业完善产品设计或者探索一个新产品概念。　　他是得到用户需求和反馈的途径，也是检验界面与交互设计是否合理的重要标准。　　2、交互设计　　这部分指人与机之间的交互工程，在过去交互设计也由程序员来做，其实程序员擅长编码，而不善于与最终用户交互。所以，很多的软件虽然功能比较齐全，但是交互方面设计很粗糙，繁琐难用，学习困难。使用这样的软件后，不是使人聪明与进步而是让人感到愚弄与羞辱。许多人因为不能操作电脑软件而下岗失业，这样的交互使电脑成为让人恐惧的科技怪兽。于是我们把交互设计从程序员的工作中分离出来单独成为一个学科，也就是人机交互设计。他的目的在于加强软件的易用、易学、易理解，使计算机真正成为方便地为人类服务的工具。　　3、界面设计　　在漫长的软件发展中，界面设计工作一直没有被重视起来。做界面设计的人也被贬义的称为“美工”。其实软件界面设计就像工业产品中的工业造型设计一样，是产品的重要买点。一个友好美观的界面会给人带来舒适的视觉享受，拉近人与电脑的距离，为商家创造卖点。界面设计不是单纯的美术绘画，他需要定位使用者、使用环境、使用方式并且为最终用户而设计，是纯粹的科学性的艺术设计。检验一个界面的标准即不是某个项目开发组领导的意见也不是项目成员投票的结果，而是最终用户的感受。所以界面设计要和用户研究紧密结合，是一个不断为最终用户设计满意视觉效果的过程。

每当产品出现重大改动时，我们都会采取用户调研的形式来确立“到底要不要这样做”。但用户调研的问法千万种，到底怎么才能获取到准确有效的用户反馈呢？今天就请 Junaid Singh 来说一下，他的看法。前言在所有关于用户体验设计的文章里，有一个词会不断重复出现，那就是：同理心。虽然越来越多的人已经意识到它的重要性，但并没有完全的明白到这个词。在我的理解里，同理心代表：深度自知、多角度多维度的观察能力（注意哦，是能力不是技能）。在现实中，即使拥有足够的同理心，我们也无法完全地理解我们的用户。这就是过去 20 万年进化带来的弊端——处世经验影响判断。让我们不管再中立，潜意识总会带有偏见，从而影响判断。你可能会问这真的重要吗？如果你更重视人们对产品真实的看法，而不仅是你对产品的看法，那它就是重要的～如果你想要了解人类思想行为方式，这篇也同样适用。看完，你就知道，到底是什么在误导着我们。锚定陷阱定义：人在做决策时，总是先入为主，偏重于单个初始信息，从而影响思考和判断。举个例子，你本来想买一块500元的表，在逛的时候种草了一块 1200 元的表。然后，你把它加入了购物车。过了两周，打折了，它变成了 997 元，于是你冲动下单，还觉得真划算。这时，你有没有想过，你其实只想花 500 元？多花了 497 元，到底是亏了还是赚了呢？同样，当你把产品拿给用户测试的时候，你告诉它哪哪改动了，运用了什么尖端科技。那用户就会对这部分内容，留下深刻的印象。再向他们询问反馈，可能也就没办法说出真实的看法，局限在了那些功能里。确认偏差定义：是个人选择性地回忆、搜集有利细节，忽略不利或矛盾的资讯，来支持自己已有的想法的片面诠释。假设一下，你是一个知名 app 的产品经理，想要在街头调查一下人们是不是喜欢你们产品。结果，大部分的人都说很喜欢。但是你也别高兴，因为你问的是喜不喜欢，因为都已经习惯这个产品了，所以多半会说喜欢。实际上，也许有一些小功能，他们其实有意见，比如发送图片不够高清、隐私功能不明确等等。这就是提问方法的问题，导致了白问了。正确的提问方式应该是：我们产品还有什么让你不满意的地方？沉没成本谬误定义：为了避免损失带来的负面情绪而沉溺于过去的选择中。选择了非理性的行为方式。人们都是抱着一些目的来创建产品，并尽力将它变得完美。创造产品的人坚信，它会有用。我真的很感谢那些人背后的辛勤工作。仅凭直觉就开始做产品，而不进行研究并检验假设，就等于瞎。——Jock Busuttil这就是为什么现在说产品，已经从旧的瀑布模型转向高（低）保真产品交互原型而不是的原因。避免把所有的钱浪费在开发上，而是把产品概念化过程，作为早期的产品概念测试。虽然这个很难，但是用户需要看到并体验产品的整个流程，才能提出正确有效的反馈。光说一个概念，不会有什么帮助。透明度错觉有时候，别人跟我说一些事情，我都回复说“是的！是的 我知道我知道”。结果，到最后发现，他们说的跟我想的并不是一回事。所以透明度错觉的定义是：人们倾向于高估自己对他人个人心理状态的理解程度。在采访用户时，这种情况经常发生。当用户无法找到描述某些事物的词语时，我们会说一些词出来，提示这是不是他们想要说的，来帮助他们。但是，这种做法可能会误导用户，收到错误的反馈。因此，保持耐心和倾听，才是正确的。社会期望偏差定义：人们倾向于根据别人对他们的回答的看法来回答问题，而不是如实回答。他们给出的答案可能夸大以反映“良好行为”，或者夸大不足以掩盖“不良行为”。比如说，我们所有人都会面对那种情况，不得不与某个人进行密谈。虽然不想，但是仍然愿意。我们都想成为别人心中和蔼可亲的人，而非不好相处、不配合、情绪大的人。所以在寻求反馈或批评时，我们必须向用户说明，请他们来就是为了找茬，说什么都可以，让他们不要有负担。框架效应定义：人们选择是根据选项中带有正面还是负面来决定，例如，朝九晚五还是朝十晚六。对于同一个问题，角度不同，就会得到不一样的答案。我们必须真正意识到这一点，才能确保不会发生这种情况。就像你问“ 你多喜欢 X 产品？”和“ 你对 X 产品的感觉如何？” 意思一样，问法不一样，答案就改变了。当我们在第一个问题中使用“ 喜欢”一词时，用户更有可能提供失真的回答。因为强加了“ 喜欢 ”这个词，像在跟用户暗示对它有某种程度的喜好。所以，即使用户不喜欢，也可能会歪曲他们本来会想到的内容。这并不是我们想要的。相反，我们可以从他们对有什么产品的看法/感觉，这样中立的角度去问，就可以得到真正的感受和想法。其实，在用户调研中，还有的错误，但是我觉得这几个是主要的了。看完 Junaid Singh 这篇文章，收获不小吧！高（低）保真产品原型交互有多重要！！！用好原型设计工具做原型设计，就能收获最有效的用户意见哦～比如说 墨刀、axure

customer research（CR）客户调查（研究）user research（UR）用户研究本回答被提问者和网友采纳

我们一直用数极客，6大转化率提升工具，用户行为录屏，都不错。

可以试试TM数据画像BI平台,基于数据画像的优势为客户打造了数据全生命周期管理流程，打破了传统数据采集、存储、分析过程中的种种弊端，将数据，系统和人员聚集在一起，实现可视化、数字化的连接业务。网页链接

用户研究的目的是理解用户，是一系列方法的笼统概称。凡是能够协助我们理解用户并以研究得到的结论，指导我们设计产品和优化产品的方法和工具都可以算作用户研究的范畴。用户研究是个很大的课题，可能会在规模略大的公司才出现，但对产品经理来说，从做第一个版本的产品开始，其实就要开展用户研究的工作了，获取一些用户相关的数据和信息，才能做进一步需求分析和产品设计。我们在第 3 章里提到的找用户痛点的方法，也可以算是用户研究的范畴。在一些相对成熟的公司会有专职的用户研究人员，以及独立的用户研究部门，他们并不关注产品功能而只关注用户。他们通过许多在传统行业已经比较成型的用户研究方法，发掘用户的需求，研究用户的行为，评估用户的满意度等。作为同样归于产品序列的岗位，用户研究员一般跟产品经理还是泾渭分明的。对于中小团队来说，一般都不会给配备专职的用户研究人员，所以很多用户研究的工作都是分摊到团队。产品经理当然在其中要做的用研工作。用户研究的目的是得到用户的各方面情况，是一次获取信息的行为。而指导这个行为的是明确的目标。没有目标，只是觉得「最近好像要做些用户访谈」是没有意义的。用户研究的结果也不能提供很直接的解决方案，绝大多数只是提供「情报」，从获取的方法看包含有两类，一类是用户的行为、状态，另一类是用户表达的观点和思想。从情报本身的特征看也有两类，一类是定性的结论，另一类是定量的结论。

最近看到朋友圈里转发的微信，有一家叫上海的麦思哲， 开发了一个人工智能工具可以做跨 用户行为分析

1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。为各种发现功能设计了相应的并行算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。提供多种 萃诰蚰J健0 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取?br> 支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。能与关系数据库平滑集成。实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。