2015-11-02
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用户研究是个高大上的词汇，对于创业的小公司可能并不会涉及，甚至一些中等规模的公司也并不存在用户研究部门。这个词语一直出现在像BAT这样的巨头中，他们在这方面愿意花钱，深入研究，写行业规范与白皮书，做出引领行业的姿态。
这些互联网巨头之所以进行用户研究，一个是因为他们有钱，可以进行此类研究；一个是用户研究才是真正挖掘用户心里，做出用户最想要的产品。增加了用户研究部门，能是互联网巨头们利于不败之地，以用户的人性需求指导产品走向。
其实这是个很简单的问题，又像是一个先有鸡还是先有蛋之类的问题。必然是在一定认知与用户分析之上而出现产品，之后又以用户研究的结论来修正产品。首先，在做一个产品之前，我们会分析用户，这其实就是用户研究的一部分，每个这个阶段也不会出现我们的实体产品。下面，在产品出来之后，总是发现行业报告并和我们产品有些不那么对路，我们自己的特点那些艾瑞、易观国际的行业报告并不一定能包含进去，那么就驱动我们自己来进行用户研究，得到我们想要的结论。
可用性研究要求研究者具有一定统计学知识，如果想成为一名用户研究专家，更要认真学习统计学知识。你可以不精通各类算法语言，但对于模型的建立与分析方法，以及各个分析方法的优缺点具有较好的把握。说来惭愧，作为数学与计算科学毕业的我，本科毕业后又攻读了药学硕士，统计学基本功着实薄弱，还望各位朋友多加指点。
用户研究最终的目的是从与有限数量的用户那里估计出整个用户群的某些特点。从有限量推至无限量自然有些误差，本文在这里不主要讨论统计学问题，在下一篇文章中会详细结合实例来讨论各种统计学方法的使用，比如置信区间、假设检验、线性回归、方差分析等问题。本文讨论的重点是用户研究的第一步，即如何构标准化的可用性问卷。
设计问卷是我们做用户研究通常意义上的起点，现在而言绝大多数的用户研究数据还是从问卷中得到。当然现在用户研究经常使用眼动议、脑电波等先进设备，这些暂时我们先放一放。我本科毕业后到IPSOS做助理研究员，之后晋升为研究员在此过程中接触了大量的调查问卷与数据。其中深刻的感受到问卷的设计极大的影响了数据的结果与客观性。
在这里推荐一本书《用户体验度量》这本书详细的讲述了标准化的可用性问卷，虽然这本书看着很不友好，有着大段的公式，但其对用户研究的贡献仍然没有别的参考可以超越。我也是通过看这部在结合我之前的工作才写下了现在的文字。
标准化问卷具有如下特点：
客观性：这个不用多说，是每个问卷必要的部分。
重复性：一个标准化问卷是一套可重复的体系。
量化：不能方便量化怎么能叫标准化呢，标准化问卷最终的目的还是数据标准化。
普遍性：在各个方面的研究都可以利用此类形式的问卷。
国际通用的主流标准化问卷：
QUIS用户交互满意度问卷
SUMI软件可用性测试问卷
PSSUQ整体评估可用性问卷
SUS软件可用性测试问卷
是不是完全不知道这些都是什么，其实我原来也不知道，不过经过一段时间的学习，发现这并不是什么很复杂的东西，不过在当初确定这些问卷的时候，研究人员花费的了大量的研究。
这些问卷是一个基础，大家应该搞清楚他的来历过程，这样才能更好的有针对性的设计自己的问卷。本文主要讨论SUS问卷，这两个问卷在用户研究上具有重要的地位，别的问卷大家有兴趣可以自己去学习一下。
肯定有很多人要问：SUS是什么东西？我也相信很多人没有听过这个问卷。SUS是软件可用性测试问卷，这个标准化为卷在于评估整体可用性。这个看似简单的破表到底有什么可研究的呢？上面问的都是一些假大空的无聊问题？其实并不是这样，SUS量表被认为是80年代经典的可用性问卷标准，用于评估对整体系统的可用性，全球大约43%的专业机构进行整体评估时，将SUS量表作为测试后问卷题目。下面我们具体介绍一下SUS的奇妙之处。
SUS的设计是可用性问卷领域重要的成果，我们应该充分利用好这一成果。
正反语气间隔，使答案客观
SUS问卷中大家可以发现奇数问题是正面语气，偶数问题是负面语气，这样减少了被测试者的依从性，从而使结果更加客观。
问题可量化为百分数
正面问题转化分值为x-1，负面问题为5-x，所有题目得分后乘以2.5即得到分值。
步距为基数
从非常不同意到非常同意，我们一般使用奇数，有很多量表也是这样规定的。因为用户可以选择一个中间状态而不像偶数那样，不具有这个中间状态。
快速收敛到正确结论
在对几种量表研究的同时，SUS是最快达到想要结论的量表。通常来讲，一个量表所测量出的结果与用户真实的意向具有一定的偏差，经研究SUS量表能够在不超过15个样本得到该系统的真实评价，所以该量表具有相当的灵敏性。
SUS量表包含易学性与可用性
其中4和9是易学性，其余的表示可用性。这个两个方面代表了整体评价的2个主体方面。具体的题设数量设计，是通过大量的样本研究发现后得出的。
总体而言，SUS量表是通过大量实验为基础的量表设计，也是现在全球使用最多的整体性可行性评价量表，希望在大家的设计中能够有所帮助。
这个问题其实在我另一篇有关建立用户模型的文章中（如何创建用户模型：问卷调查与数据分析）有所涉及，我这里在谈一谈我自己的一些认识。
问卷的设计应该具有很强的目的性，漫无目的的设计问卷是不会有高质量的问卷出现的。在我的工作中主要问卷有两种。一种是评价性问卷，一种是偏好性问卷。
对于评价性问卷，其实就是我们刚刚说的东西。做出了一个网页，app上了一个新功能，他们是不是为用户所接受，是不是好用，是不是符合用户的习惯等等。评价性问卷具有很多国际的标准化问卷可以参考，SUS量表只是其中一个比较实用的量表。同时NPS净推荐值也是一个很值得使用的参考，可以反映出用户对你产品的感知。
对于偏好性问卷，我们的主要是研究不同角色用户对不同事物的偏好。比如我作为一个Male对女性化妆品的偏好就非常低，等等此类的问题。推荐采用多元回归分析的方法进行。具体步骤如下（具体可参考文章《如何创建用户模型：问卷调查与数据分析》）：
甄别用户性问题（看看用户都是那个用户画像的集合体）
变量性问题（用户都对什么有兴趣，能想到的都列出来）
建议性问题（用户还需要什么新东西，让用户给我们提建议）
总之来讲，问卷设计是一个很深入的学问，大家还是应该重视。当然现在用研的方法还有很多：眼动议、脑电波等等。研发方法也有很多：座谈会、民族志、上机座谈会、CATI问卷等等。综合运用才能达到良好的效果，不过我最后还是要强调目的性，只有具有足够强的目的，用户研究才是高效的。
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