設(shè)計調(diào)研（第3版）

第0章 導(dǎo)讀 1
0.1 設(shè)計之前為何要調(diào)研？走出兩個誤區(qū) 3
0.2 數(shù)據(jù)采集法概述 7
0.3 定性數(shù)據(jù)分析法概述 10
0.3.1　側(cè)重基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析的定性數(shù)據(jù)分析法 10
0.3.2　側(cè)重用戶場景的定性數(shù)據(jù)分析法 10
0.3.3　側(cè)重功能測試的定性數(shù)據(jù)分析法 13
0.4 定量數(shù)據(jù)分析法概述 14
0.4.1　原始數(shù)據(jù)量化 14
0.4.2　數(shù)據(jù)持續(xù)自動采集 14
0.5 從設(shè)計調(diào)研到設(shè)計洞察 16
第1章 數(shù)據(jù)采集法 17
1.1 觀察法 18
1.1.1　什么是觀察法 18
1.1.2　觀察法的4個維度 20
1.1.3　觀察法的步驟 24
1.1.4　觀察法的優(yōu)缺點 29
1.1.5　應(yīng)用案例——上海中高收入家庭兒童家具設(shè)計研究 30
1.2 單人訪談法 33
1.2.1　什么是單人訪談法 33
1.2.2　招募 33
1.2.3　訪談結(jié)構(gòu) 40
1.2.4　訪談類型 42
1.2.5　訪談技巧 42
1.2.6　訪談環(huán)境 44
1.2.7　記錄訪談 45
1.2.8　遠(yuǎn)程用戶訪談 45
1.3 焦點小組 48
1.3.1　什么是焦點小組 48
1.3.2　焦點小組的優(yōu)勢與不足 49
1.3.3　焦點小組的實施結(jié)構(gòu) 50
1.3.4　研究主題和目標(biāo)用戶 55
1.3.5　訪談大綱 56
1.3.6　訪談場所 58
1.3.7　訪談技巧 59
1.3.8　訪談記錄 60
1.3.9　數(shù)據(jù)整理 61
1.4 問卷法 62
1.4.1　什么是問卷法 62
1.4.2　問卷的分類 63
1.4.3　問卷的結(jié)構(gòu) 65
1.4.4　設(shè)計問卷問題 67
1.4.5　設(shè)計問題的答案 71
1.4.6　問卷法的實施 74
1.4.7　問卷的發(fā)放、回收、分析 76
1.5 頭腦風(fēng)暴法 77
1.5.1　什么是頭腦風(fēng)暴法 77
1.5.2　頭腦風(fēng)暴法的分類 78
1.5.3　頭腦風(fēng)暴法的操作流程 81
1.5.4　頭腦風(fēng)暴法的原則 83
1.5.5　頭腦風(fēng)暴法的支持工具——思維導(dǎo)圖 84
1.5.6　頭腦風(fēng)暴法的優(yōu)點與局限性 86
1.5.7　經(jīng)典案例 87
1.6 自我陳述法 88
1.6.1　什么是自我陳述法 88
1.6.2　自我陳述法與其他數(shù)據(jù)采集法的比較 89
1.6.3　自我陳述法的適用條件 90
1.6.4　自我陳述法的反饋收集 92
1.6.5　自我陳述法的案例 92
1.6.6　自我陳述法的優(yōu)缺點 99
1.6.7　與其他數(shù)據(jù)采集方法結(jié)合 100
1.7 現(xiàn)場試驗法 101
1.7.1　什么是現(xiàn)場試驗法 101
1.7.2　現(xiàn)場試驗法的分類 103
1.7.3　現(xiàn)場試驗法的操作流程 104
1.7.4　現(xiàn)場試驗法的案例 106
1.8 AIGC賦能設(shè)計調(diào)研 112
1.8.1　什么是AIGC 112
1.8.2　文本生成式AI在設(shè)計調(diào)研中的應(yīng)用 114
1.8.3　圖像生成式AI在設(shè)計調(diào)研中的應(yīng)用 122
1.8.4　其他類型AIGC在設(shè)計調(diào)研中的應(yīng)用 124
1.8.5　當(dāng)前AIGC的局限性 124
1.8.6　AIGC對設(shè)計調(diào)研的未來影響 127
參考文獻(xiàn) 127
第2章 調(diào)研分析 131
2.1 數(shù)據(jù)對比分析 132
2.1.1　數(shù)據(jù)間關(guān)系的表現(xiàn)形式 132
2.1.2　設(shè)計調(diào)研常用圖表 133
2.1.3　數(shù)據(jù)大小關(guān)系的對比分析 139
2.1.4　數(shù)據(jù)趨勢變化關(guān)系的對比分析 141
2.1.5　數(shù)據(jù)占比關(guān)系的對比分析 141
2.1.6　數(shù)據(jù)相關(guān)性關(guān)系的對比分析 142
2.2 知覺圖、魚骨圖 144
2.2.1　知覺圖 144
2.2.2　魚骨圖 152
2.3 卡片法 157
2.3.1　什么是卡片法 157
2.3.2　不同類型的卡片分類法 158
2.3.3　卡片分類法的操作 159
2.3.4　對卡片分類結(jié)果的分析 162
2.3.5　Q-sorting法 163
2.3.6　卡片法的發(fā)展與局限性 166
2.3.7　應(yīng)用案例——上海中高收入家庭兒童家具設(shè)計研究 166
2.4 情景分析法 169
2.4.1　什么是情景分析法 169
2.4.2　情景分析法的應(yīng)用 170
2.4.3　撰寫情景故事 172
2.4.4　B端產(chǎn)品在使用情景分析法時的注意事項 179
2.4.5　情景分析法的優(yōu)缺點 181
2.5 人物角色法 182
2.5.1　什么是人物角色法 182
2.5.2　人物角色法的類型和比較 185
2.5.3　人物角色法的步驟 186
2.5.4　人物角色模型卡 188
2.5.5　人物角色法的優(yōu)缺點 190
2.5.6　應(yīng)用案例——上海中高收入家庭兒童家具設(shè)計研究 191
2.6 故事板 196
2.6.1　什么是故事板 196
2.6.2　故事板在設(shè)計調(diào)研中的應(yīng)用 197
2.6.3　情景故事板及其四要素 199
2.6.4　故事板的表現(xiàn)手法 199
2.6.5　創(chuàng)建故事板 202
2.6.6　故事板的發(fā)展與局限性 204
2.7 可用性測試 205
2.7.1　什么是可用性測試 205
2.7.2　測試功能點 208
2.7.3　大綱和腳本 209
2.7.4　實施測試 211
2.7.5　整理數(shù)據(jù) 212
2.7.6　常見的問題和對策 213
2.8 A/B測試 216
2.8.1　什么是A/B測試 216
2.8.2　A/B測試的歷史 217
2.8.3　如何開展A/B測試 217
2.8.4　A/B測試的內(nèi)容 219
2.8.5　A/B測試的優(yōu)缺點 223
2.8.6　A/B測試工具 225
2.8.7　A/B測試案例 226
2.9 用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分?jǐn)?shù) 228
2.9.1　“數(shù)據(jù)驅(qū)動”是當(dāng)代產(chǎn)品研發(fā)的必然模式 228
2.9.2　調(diào)研數(shù)據(jù)的選擇原則和類型 229
2.9.3　分析用戶的行為：用戶的點擊數(shù)據(jù) 230
2.9.4　分析用戶間的口碑——凈推薦分?jǐn)?shù)（NPS） 236
2.10 流量、轉(zhuǎn)化率和跳出率 240
2.10.1　流量 240
2.10.2　轉(zhuǎn)化率 244
2.10.3　跳出率 248
2.11 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析 253
2.11.1　為何要分析網(wǎng)站數(shù)據(jù) 253
2.11.2　不同視角下的網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析 254
2.11.3　網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的重要數(shù)據(jù)指標(biāo) 256
2.11.4　網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段 257
2.11.5　消費者行為分析方法及案例 260
參考文獻(xiàn) 265
第3章 從設(shè)計調(diào)研到設(shè)計洞察 270
3.1 設(shè)計調(diào)研的流程 271
3.1.1　確定設(shè)計調(diào)研的目標(biāo)與方法 272
3.1.2　制訂設(shè)計調(diào)研計劃 275
3.1.3　邀請設(shè)計調(diào)研用戶 279
3.1.4　執(zhí)行設(shè)計調(diào)研 282
3.1.5　輸出設(shè)計調(diào)研結(jié)果 284
3.2 設(shè)計調(diào)研和設(shè)計洞察 286
3.2.1　設(shè)計調(diào)研概述 286
3.2.2　設(shè)計調(diào)研與市場調(diào)研的比較 287
3.2.3　設(shè)計調(diào)研的目標(biāo)和優(yōu)缺點 288
3.2.4　設(shè)計洞察概述 288
3.2.5　從設(shè)計調(diào)研的流程、方法中獲得設(shè)計洞察 292
3.2.6　從設(shè)計調(diào)研到設(shè)計洞察 296
3.3 設(shè)計調(diào)研中的溝通與匯報 299
3.3.1　溝通在設(shè)計調(diào)研中的價值 299
3.3.2　項目開展之初：通過溝通進(jìn)行有效需求分析 299
3.3.3　項目開展之中：把需求方和相關(guān)方變成隊友 302
3.3.4　項目開展之尾：匯報就是一場向上溝通 307
3.4 如何推廣設(shè)計調(diào)研 313
3.4.1　什么樣的團(tuán)隊需要設(shè)計調(diào)研 313
3.4.2　設(shè)計調(diào)研受到“忽視”的常見原因 314
3.4.3　方法1：選擇一個“恰好”的項目切入 315
3.4.4　方法2：“重在參與”也是設(shè)計調(diào)研的目標(biāo) 315
3.4.5　方法3：利用機(jī)制和工具為設(shè)計調(diào)研工作降本增效 318
3.4.6　讓設(shè)計調(diào)研成為團(tuán)隊資產(chǎn) 320
3.4.7　擴(kuò)大設(shè)計調(diào)研的影響力 321
3.4.8　推廣設(shè)計調(diào)研的理論和趨勢 322
3.5 基于大數(shù)據(jù)的設(shè)計調(diào)研與設(shè)計 324
3.5.1　大數(shù)據(jù)時代的用戶研究 324
3.5.2　多維大數(shù)據(jù)的交融 324
3.5.3　大數(shù)據(jù)洞察全景 325
3.5.4　基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶角色模型 326
3.5.5　基于大數(shù)據(jù)挖掘用戶需求 330
3.5.6　基于大數(shù)據(jù)的分析方法 334
3.6 基于社交聆聽的設(shè)計調(diào)研 338
3.6.1　什么是基于社交聆聽的設(shè)計調(diào)研 338
3.6.2　社交聆聽設(shè)計調(diào)研的分類 339
3.6.3　社交聆聽設(shè)計調(diào)研的操作流程 345
3.6.4　社交聆聽設(shè)計調(diào)研的優(yōu)點與難點 349
3.6.5　對社交聆聽設(shè)計調(diào)研的展望 350
3.7 社交聆聽設(shè)計調(diào)研案例——以小紅書戶外電源產(chǎn)品設(shè)計調(diào)研為例 351
3.7.1　確定設(shè)計調(diào)研的目標(biāo)與重要性 351
3.7.2　確定小紅書戶外電源產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)的采集方式 354
3.7.3　對小紅書戶外電源產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分類 355
3.7.4　對小紅書戶外電源產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 356
3.8 海外互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的設(shè)計調(diào)研 367
3.8.1　多種小而美的設(shè)計調(diào)研渠道 367
3.8.2　通過AIGC做桌面研究 370
3.8.3　盡早進(jìn)行田野調(diào)查，建立市場感知 371
3.8.4　和當(dāng)?shù)赜脩粢黄疬M(jìn)行在線概念設(shè)計 372
3.8.5　通過研發(fā)最小可行產(chǎn)品來降低風(fēng)險 378
3.8.6　在線原型測試技巧 379
3.8.7　注重外部環(huán)境的可用性測試 382
3.8.8　文化研究對設(shè)計的影響 383
3.8.9　當(dāng)?shù)匾?guī)則對設(shè)計的影響 386
3.9 場地空間設(shè)計調(diào)研案例——上海文化商廈設(shè)計調(diào)研 391
3.9.1　案例中應(yīng)用的方法和流程 391
3.9.2　上海文化商廈設(shè)計調(diào)研 392
3.9.3　6W總結(jié)分析 400
3.9.4　確定問題 403
3.9.5　分析人物角色 404
參考文獻(xiàn) 406
附錄A 單人訪談法案例 409