淘宝交互设计总结.docx
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淘宝交互设计总结
题目---基于读取习惯的显示格式编码方法的研究
关键词：
读取习惯、互联网、研究方法，背景，问题、微软、谷歌
用户研究淘宝网
1、定性资料分析工具Stickysorter介绍
作者：
wenqiong | 时间：
2013-01-0518:
04
定性研究是用户研究中常用的方法，通过对典型用户的深度挖掘，我们可以深入了解研究对象总体的特征、行为习惯、行为原因等信息。
一般而言，我们会使用面对面深度访谈、电话访谈、日记法、卡片分类等方式来进行定性研究的执行，但是无论我们使用哪种方式，都会回收到大量的资料信息，而定性资料的分析才是我们研究是否能够达成目标的重头戏。
我们常常需要对回收到的资料作多维度的整理和分析，例如信息点编码、个案行为过程及原因分析、个案典型特征提取、人群划分、人群行为过程及原因分析、人群行为原因层次划分等等，也就是说，定性资料分析的过程，是对回收到的资料进行不断的重组，合理区分并展现信息点的分组、层次的过程，能够帮助研究员快速且清晰地组织信息点，对于研究的效率和研究结果的质量都非常重要，StickySorter工具就是一款对信息点进行高可视化组织的好工具。
StickySorter是由Officelab推出的一款信息整理组织工具，它的概念原型就是我们定性研究的重要方法——使用便签进行卡片分类，它主要以小便签的形式展现，具有建立便签、给便签赋予颜色、分组、自动排列等功能。
为什么StickySorter工具适合进行定性资料组织？
StickySorter工具与其他工具相比有哪些优势呢？
我们来认识一下StickySorter工具的主要特点：
1、随意移动、排列
点击图标栏的“Addnote”控件，在输入框中输入标签名称，我们可以很方便地建立一个便签（图1-1）；鼠标点击一个或多个已经建立的标签，可以将标签移动到页面的任何地方（图1-2和图1-3）；通过移动标签，我们可以把标签以任何我们想要的形式排列，也可以通过图标栏的“Pilenotes”、“Stacknotes”、“Tilenotes”控件，对标签进行堆叠、平铺等处理（图1-4、图1-5、图1-6）。
2、 多维度可视化分组
StickySorter具备多种高可视化的分组功能，这也是StickySorter辅助进行定性资料处理的核心功能。
1） 赋予标签不同的颜色。
选中想要设置颜色的便签，点击图标栏中“Setcolour”控件，或者选中想要设置颜色的便签，右键单击，选择“Setnotecolour”按钮，即可以给标签赋予不同的颜色，StickySorter自带六种颜色可供选择（图2-1）。
我们的眼球和大脑对于颜色的辨识能力非常强，这就决定了使用不同颜色作为分组的标记，对于信息处理者而言相当直观，即使在一堆繁杂的信息点中（在刚开始进行定性资料处理时极容易出现这种情况），我们可以很容易地辨识出带有不同颜色的信息点标签所处的分组。
2）创建分群
StickySorter有创建分群（Addtogroup）功能，当不选择任何标签时，点击“Addtogroup”按钮，选择“Newgroup”，在弹出的输入框中给群命名，例如“配置”，一个分群就建立了，由于当前该组中没有任何标签，组名后括号中显示“0”（图2-2）；
分群建立后，我们可以将属于该分群的标签归入分群中，右键点击该标签，将鼠标移动到“Addtogroup”，选择一个分组，可以将标签归入群中，例如右键点击“显卡”标签，鼠标移动到“Addtogroup”选择“配置”分组，“显卡”就成为“配置”分群中的一个标签，同时“配置”组名后括号中显示“1”，表示当前该分群中有一个标签。
也可以同时选择多个标签，按照上述操作过程同时将多个标签归入群中。
（图2-3）
上述过程是先创建分群，再将标签归入群中，也可以通过选择一个或多个标签，对这些标签建立新分群（Newgroup）的方式，直接对标签进行分群和命名。
对标签进行分群后，可以很方便地对分群内标签进行统一操作，包括移动、赋予颜色、排序等，将繁杂的信息迅速归类，清晰又轻松。
3）对便签设置多个输入框（Field）
StickySorter工具默认，每个便签只有一个输入框（Field1），但是我们在进行定性资料的梳理时往往需要在同一张卡片上展示多个维度的信息，也即给予一个标签多个编码便于查询和分类，例如：
需要在一张便签上展示信息点，同时标注信息点所属的用户ID。
我们可以通过“Fieldeditor”控件进行输入框的添加、编辑、删除等操作。
点击“Note”—“CustomizeFields”，在出现的“FieldEditor”控件中，选择“NewField”，在弹出框中输入想要添加的输入框的名称，例如“Field2”。
设置完成之后，所有标签上都添加了新的输入框“Field2”。
按照此操作，也可以设置2个以上的输入框。
我们可以在定性资料分析的哪些过程中用到StickySorter工具呢？
2012年8-10月，淘宝网行业研究小组进行了笔记本消费者决策过程研究，我们综合运用面对面深度访谈、电话访谈、日记法、卡片分类等方式，收集到了近80名笔记本购买者和浏览者的定性资料，平均每名用户的录音资料长度超过1个小时。
面对如此庞大的定性资料，我们使用了多种分析工具来辅助分析，StickySorter就是其中很重要的一种。
我们使用StickySorter工具辅助进行：
1） 建立编码框；
2） 个案行为过程组织及人群探索；
3） 人群特征提取和归类；
4） 行为原因层次划分；
5） 行为过程和原因对应分组分析；
以上研究点的应用属抛砖引玉，鉴于StickySorter强大的随意移动排列和多维度的高可视化分组功能，它在定性资料分析中必然会展现出更大的应用价值，期待大家多多探索、讨论！
2、从数据中了解用户——数据在现有产品改版设计中的应用
引子
通常情况下，我们可以通过用户访谈的方法了解用户需求，其实设计师还可以通过分析用户问卷调查数据以及网站页面数据等方式，了解用户需求以及用户在使用产品时遇到的问题。
而且，直接通过接触用户了解到的需求有可能只是个案，为了增强客观性，通常都会通过大样本调查，从数据实证的角度，进一步更准确和客观地找到用户的普遍需求。
此外，通过对数据分析结果与用户访谈所得到的定性分析结论，进行比较和综合分析，设计师也能够从不同的角度了解用户的真实需求。
从用研的角度来看，交互设计包括新产品设计以及已有产品的改版设计两大类业务，笔者将分两次分别叙述在这两大类业务中，可以如何利用数据了解用户需求。
本文重点讨论数据在现有产品改版设计中的应用。
因考虑到商业信息保密，本文案例采用了2011年的项目，互联网产品迭代频繁，文中提到的产品页面截至目前已经有多次改版，大家只需要了解整个文章的思路即可。
实际案例
商家服务平台上线后，平稳发展了一段时期，但随着平台各种信息的激增，用户开始抱怨原页面无法快速查找到适合自己的内容。
这时候就要求交互设计师对页面进行设计重构，帮助用户更便捷地找到真正所需的信息和服务。
在改版设计中，研究者结合了多个来源的数据进行研究，提供给设计师更加全面的数据结果，包括页面数据、页面反馈问卷调研数据、EDM问卷调研数据等数据的分析结果。
1.通过监测页面获得数据
其实与交互设计更相关的是页面各模块的点击数，通过对这些数据的分析，设计师既能够看到各模块被关注的程度，也能够计算出页面的点击热图，进而考察各模块的转化率。
与眼动实验的热图考察用户短期的重点注视区域不同，点击热图考察的则是用户长期累积的重点应用区域，从另一方面看，也衡量了交互设计是否与产品的规划初衷相一致，能够让重要的内容被顺畅地发现并有效点击。
本案例中，商家服务平台上线后，就做了页面埋点，方便长期监控页面数据，如PV、UV、点击数等。
2.页面数据如何分析？
分析页面数据的方法看似简单，但若要分析得透彻，并非易事。
首先，如果想要做到精确，就要对后台数据做清洗、整理，考察极端值、无法解释的数据具体是什么原因造成的。
当然很多时候为了节省时间，也直接应用后台数据，近似地看成真实情况的反映。
此外，有了干净的数据，还可以从基础数据衍生出各种指标，评估和指导交互设计。
对于后台数据，通常有四类分析方法：
聚合度量、基于操作的统计、基于用户的统计、路径分析。
——聚合度量
后台行为数据的优势在于大量用户使用情况的聚合，可考察的指标有：
∙一段时间内的页面浏览量。
∙特定时间内页面浏览的分布情况。
∙整个网站的页面浏览分布情况。
这些都是原始数据的度量，不能只看数字，要分析产生数据的原因。
其他聚合度量指标还包括：
∙操作系统和浏览器的比例。
∙客户端类型。
∙新用户/重复用户。
——基于操作的统计
最有用的指标可能是操作信息相关的指标，这些指标能发现出更丰富的用户行为，而不是简单地统计大量数字。
一些最有用的指标如下：
∙每次操作的平均访问页面数量。
∙平均操作的持续时长。
∙访问的第一页和最后一页。
——基于用户的统计
通过cookie或登录信息判断出的用户背景信息，能进一步聚合单个用户的行为信息，汇总不同用户的行为信息，统计出一些指标，对理解用户会起到非常重要的作用。
这些指标包括：
∙访问次数。
∙访问频率。
∙网站总停留时间。
∙保留率。
∙转换率。
——路径分析
除了一般指标之外，还有其他度量方法能了解用户体验。
当然，和所有间接用户研究一样，这些方法都不能揭示用户“为什么”以某种方式发生的行为，但这些方法肯定可以帮助研究员缩小用户如何使用的可能性。
这些综合方法中，最有用的方法是路径分析。
路径分析是指分析用户在网站上如何浏览，从而发现他们浏览的共同方式。
路径分析可以产生如下结果：
∙一般浏览路径。
∙ “下一步”页面。
对于电子商务网站还能有更专业的结果，如：
∙购买路径
∙购物车使用路径
本案例中，由于项目周期有限，研究者并没有深入分析商家服务平台的页面数据，只是简单计算对比了重点模块的点击数（略），以此来评估交互设计的效果。
从数据上看，导航中店铺装修、店铺推广的点击数明显高于其他模块，但与预期存在差距，而且结合问卷反馈，部分卖家反映导航的分类名称和其中包含的内容难以理解，并且比较杂乱，因此需要对导航方式、分类方法等做改进。
3.页面反馈问卷和正式问卷调研
反馈问卷是一种非正式的网络问卷调研，研究的内容一般比较集中，篇幅较小，可以随产品的发展及时调整，便于快速发现问题、解决问题。
反馈问卷的选择题结果一般不具有推广性，仅作为快速了解产品现状的参考，因为有反馈意愿的用户大都是遇到问题的用户，不能代表整个用户群体；一份反馈问卷最重要的是开放题的内容，因为这些用户的声音，能够帮助交互设计师在有限的条件下，最大限度地接触用户，倾听用户，进而理解用户。
反馈问卷通常会挂在产品相对明显的页面位置、或在页面任务完成的位置、或采用浮动条的方式等，若产品的用户是相对细分的人群，且问卷的位置比较明显，收集到的样本会更多，数据的普遍性会更好，问卷的研究结果也就会更有参考价值。
不过需要注意的是，在阅读用户意见时，需要记住以下几件事情：
∙从用户的角度阅读。
∙关注事实。
∙不急于下结论。
∙不要把常见问题清单当成必改清单。
∙不要完全相信反馈意见。
出于分析考虑，研究者可以问问自己以下四个问题，从而更好的跟踪用户体验。
∙用户是谁？
∙他们想做什么？
∙他们如何处理问题？
∙他们碰到了什么问题？
本案例中，商家服务平台在改版阶段，事先设置反馈问卷的目的就是为了收集用户对目前产品的使用痛点和改进需求，以致于更有针对性地改版。
问卷设计好后，问卷链接采用右侧浮动条的方式展现在商家服务平台页面。
反馈问卷挂出一个月后，研究员对其中的开放题进行了总结，整理分析报告节选如下：
由于业务调整，商家服务平台改版后，会突出第三方的服务，调研的研究目的一方面需要了解卖家对第三方服务的态度和行为，另一方面需要了解卖家选择服务时，对页面布局的偏好、选择心理和行为习惯，从而指导页面改版。
考虑到项目执行周期的问题，采用了正式问卷调研的方式研究导航的布局方式、服务的分类等，其实研究这类问题，可以采用定性研究方法，如A/Btest、参与式设计、卡片分类等，但为了节约研究成本，尝试用问卷的方式解决关键问题。
作为案例，只是一种抛砖引玉的介绍，以此来说明，改版中也可以应用调研的方式，利用数据指导交互设计。
我们可以来看看问卷的重点部分：
特别说明：
此题采用了类比的方法，设置了另外一种类似的使用场景，来考察用户的使用偏好。
特别说明：
网络调研问卷能够设置选项随机，这在一定程度上避免了由于选项固定排序导致的选择。
最终分析数据时，发现卖家对排版布局的倾向性比较明显，接近半数用户最喜欢A样式。
卖家更倾向从功能的角度对服务进行分类，如下图：
图中相同颜色的点，代表更倾向是同一个分类；根据每一类服务所包含的具体服务内容，进行了命名；并且，分类名称前的编号，代表此类总体提及高低的排序。
除装修外，其他分类排序差别不大。
另外，信息排名靠前跟样本来源有关。
4.数据指导设计
——优化首页导航布局，更贴近卖家经营店铺中的需求
上文问卷调研中的数据显示，卖家更倾向用功能对服务和工具进行划分，因此新首页按照功能进行布局，将原首页上的工具或服务，根据调研数据显示的卖家分类偏好，归类到各个类目。
功能类目放置在页面的第一屏左侧，而且各类功能的命名、排序都参考了调研结果；同时，每一种功能内的展示，服务和工具尽量分开显示，也应用了调研数据。
——首页新增卖家工具订购排行榜和最新服务模块，新增卖家资讯、卖家经验和成功案例模块
通过分析产品反馈问卷可知，卖家需要及时掌握目前使用最多和最新上架的服务，作为选择服务的重要参考指标；他们也需要淘宝官方根据经验总结，打包一些服务，直接推送；同时也希望服务平台能够成为经验交流、资讯集合的平台。
调研问卷设计了相应的题目进行考察，数据结果显示这些都是需求旺盛的模块。
因此，在改版设计时，均在第一屏呈现出来，更方便卖家选择。
——优化了页尾的服务归类
通过对比能够发现，页尾的店铺管理和营销推广所包含的内容，命名更加清晰、归类更加合理，也体现了数据的作用。
写在最后
对于产品的调研，不论是定量的还是定性的，最终结论只要可靠有效，都会成为指导交互设计师工作的有力依据。
一般而言，定性结论用于理解用户和产品、提供设计思路，定量结论则帮助交互设计师明确设计重点和方向。
定量与定性研究方法相结合，能产生有效互补，以便更深入地挖掘用户需求，产出更科学、更有价值的研究结论。
Copyright©2012 TaobaoUED渡劫（范欣珩）.AllRightsReserved.
3、从数据中了解用户——数据在新产品设计中的应用
引子
通常情况下，我们可以通过用户访谈的方法了解用户需求，其实设计师还可以通过分析用户问卷调查数据以及网站页面数据等方式，了解用户需求以及用户在使用产品时遇到的问题。
而且，直接通过接触用户了解到的需求有可能只是个案，为了增强客观性，通常都会通过大样本调查，从数据实证的角度，进一步更准确和客观地找到用户的普遍需求。
此外，通过对数据分析结果与用户访谈所得到的定性分析结论，进行比较和综合分析，设计师也能够从不同的角度了解用户的真实需求。
从用研的角度来看，交互设计包括新产品设计以及已有产品的改版设计两大类业务，笔者将分两次分别叙述在这两大类业务中，可以如何利用数据了解用户需求。
本文重点讨论数据在新产品设计中的应用。
实际案例
以往淘宝提供的官方服务能够满足卖家的基本经营需要，但随着卖家对装修、数据分析、营销推广、宝贝管理、进销存等各类服务的需求日益旺盛，有必要给卖家提供一个集中挑选服务的平台，帮助他们快速找到适合自身发展的服务；同时，淘宝引入的第三方服务越来越多，对这些服务，也需要有一个集中展示的平台。
如此，商家服务平台的项目便应运而生了（目前该产品已经叫“淘宝卖家服务”市场）。
在这个阶段中，交互设计要解决的问题主要是“如何将产品定位与用户的真实需求深度融合”，深度融合并非一味满足，主要因为有时候一个新产品的定位并非理论化和理想化，需要考虑到创新，也会受到各种因素的影响，比如开发时间限制、底层技术框架制约等，只能尽可能满足用户需求。
因考虑到商业信息保密，本文案例采用了2010年的项目，互联网产品迭代频繁，文中提到的产品页面截至目前已经有多次改版，大家只需要了解整个文章的思路即可。
1.通过问卷获得数据
通常来说，数据采集有两种方式，第一种是利用网络问卷调研的方式，获得用户心理和行为习惯层面的定量数据；第二种是在产品页面设置模块、图片、文字等埋点的方式，收集页面数据。
在商家服务平台上线之前，产品还未诞生，没有页面数据，初期主要使用网络问卷调研的方式获得用户的需求数据。
2.调研前工作准备
首先要明确产品定位、产品规划及架构，对产品有全面的了解；然后，再明确调研目的，研究目的是问卷调研的核心，决定了调研的方向、研究结果如何应用等。
接着，需要根据研究目的，确定调研的内容和目标人群，调研内容越细化越好，目标人群越清晰越好。
对于商家服务平台这样一个新产品，设计之初，研究目的是，了解淘宝卖家对各类服务（尤其是对店铺装修和日常运营服务）的使用、需求和评价情况。
研究的主要内容有：
卖家在经营店铺中遇到的困难、目前急需的卖家服务有哪些、近期使用过哪些卖家服务、对使用过的卖家服务满意度如何，最满意哪一个卖家服务、不满意的卖家服务具体原因是什么等。
还需要明确的是，研究中的卖家服务涉及的类型，包括淘宝提供的服务、淘宝卖家提供的服务、淘宝合作伙伴提供的服务等。
商家服务平台的目标人群跟产品定位有关，主要是做给需要服务的卖家的。
3.如何设计问卷？
在问卷设计中，题目的措辞、逻辑关系等，会影响用户对问题的理解和做答，从而直接决定了研究结果的走向，足见其重要性。
一般而言，网络问卷调研都要用户自填，因此需要把公司内部的业务专业术语转化成研究对象能够理解的日常用语，不论是问题还是选项都需要简洁明了，让用户一目了然，不能引起歧义；对于完全封闭的选择题，选项之间要互斥、穷尽。
当选项无法穷尽时，就需要使用半封闭的选择题，设置“其他”选项，并请用户注明具体内容。
一份问卷的逻辑一般由浅入深、由调研对象关心感兴趣的问题到专业问题、由核心问题到敏感问题、由封闭问题到开放问题；相同主题放一起，不断增加被调研者回答问题的兴趣。
只有处理好这些原则之间的相互权衡，才能设计出一份逻辑连贯、衔接自然的问卷。
在案例中，商家服务平台问卷的核心部分设计如下：
特别说明：
这些选项是业务方规划产品时，根据当时具备的资源和公司内部业务划分等因素，最终确定的服务分类。
本题为多选限选，主要是为了得到最急切需要的服务排序，直接用排序题在自填的网络问卷中不易实现，选项多时用户进行排序操作也不方便。
另外，如果主要目的不是排优先级，而是了解卖家急需的服务具体情况，不必限选。
特别说明：
本题是以量表题的形式呈现，实际上是“最近半年使用过哪些类别的卖家服务？
”以及“使用时的满意程度”两个题目的合并。
主要是因为现有的问卷系统无法实现量表题内选项的自由跳转。
如果问卷系统能够实现，那么最好还是拆分成两道题目为佳。
即先问“最近半年使用过哪些类别的卖家服务”，然后根据选择的卖家服务，以量表的方式询问“使用时的满意程度”。
另外，量表题的好处是能够将多个题目集中在一起提问，缩短问卷长度，节约用户的填答成本。
如果不使用量表题，本题需要拆分成10个单选题目。
4.如何处理数据？
处理数据一般分为收集数据——清洗和加工数据——分析数据。
收集数据——一般而言，淘宝投放问卷的方式有以下几类：
可以考虑将问卷链接做成文字链或图片链，挂在目标人群经常浏览的页面中容易关注的位置；或者在指定页面、指定时间段浮出调研链接；或者直接投放站内信、Email等，投放给指定的目标人群；再有就是使用旺旺消息，邀请指定的目标人群填答问卷等。
不同的投放方式在收集数据上会得到不同的效果（如收集足够样本的时长、完整填答率、有效率等），研究者需要根据研究的周期、投放资源排期等因素，综合选择适合的方式。
清洗和加工数据——因为从网络问卷调研中回收的数据可能掺杂了随意的答案，所以不能直接做分析，需要清洗。
研究者一般会根据填答时长去掉填答过短和过长的样本；根据IP或用户名去掉重复填答的样本；根据投放名单去掉无法匹配的样本。
还需要根据题目之间的逻辑关系，清洗掉填答矛盾的样本。
当然还得判断是因乱填还是失误造成的矛盾，如果是失误造成的，可以保留此样本，只要对数据重新进行符合逻辑的处理就可以了，如逻辑回填或缺失处理。
接下来，研究者还需要把调研样本与后台数据进行匹配，如果发现调研样本在卖家星级、开店时长、每月成交笔数等关键变量上的分布与全网卖家总体相差太大，会使调研样本的数据结果与实际情况偏差过大。
此时，就需要对调研样本进行加权处理，调整调研样本在关键变量上的分布，使之与后台数据相当，从而能够推及目标卖家群体的情况。
如果关键变量的分布与全网卖家总体相差不大，可以不做加权处理。
分析数据——分析数据的方法有很多种，常用的有描述性统计、交叉分析、相关分析等，还可以能用到回归分析、因子分析、聚类分析、对应分析、方差分析等。
不同方法得到的具体结果可能不同，但只要研究目的明确，得到的结论都能直接、间接地指导交互设计。
本案例中，在淘宝自有的问卷系统中录入设计好的商家服务平台调研问卷，采用站内信的方式向用户投放填答问卷的邀请，能更加直接地得到目标人群的响应，有利于快速收集调研数据。
经过6天收集到5509个样本数据，经过严格清洗，最终有效样本5219个。
经过描述性统计、交叉分析，得到的结论节选如下：
在商家服务平台调研问卷中，核心题目有遇到困难的方面、急需的服务、使用过的服务、使用过的服务满意度如何等，它们之间会存在逻辑关系，例如：
是否因为在某方面遇到了困难而急需这类服务？
是否因为没有使用过某类服务而急需这类服务？
是否因为不满意使用过的某类服务而急需这类服务？
是否没有使用某类服务才在这方面遇到困难的？
是否使用了某类服务还在这方面遇到困难？
……这些逻辑关系能够衍生出更多的变量和关系，有助于深化分析结果。
结论一、店铺装修和推广营销是卖家急需的服务类别
卖家并非满意度越低对相应服务的需求越急迫，集市卖家表现更为明显；
而使用率较高的服务类别，仍然是卖家急需的服务类别，集市和商城卖家都有此特征，可见目前的服务还不能满足卖家的需求，或者卖家还未找到适合自己的服务。
数据来源：
调研数据近三个月有成功交易的集市卖家5117，商城卖家102*
结论二、高低级别集市卖家更急需店铺装修和推广营销服务
集市卖家星级越高，对淘宝数据分析的满意率越低，相应的对这类服务的需求就越高；
集市卖家随星级升高，对各服务类别的满意率普遍呈降低趋势，而对服务类别的急需程度线性趋势不太明显，店铺装修服务和店铺推广营销服务呈“U”型趋势。
数据来源：
调研数据近三个月有成功交易的集市卖家5117
5.数据指导设计
——导航排序充分利用数据结果
在案例中，当产品上线时，一级导航的排列顺序权衡了数据结果和业务规则，左侧明显位置的店铺装修和店铺推广，正是问卷调研中卖家最急需的两类服务。
而且，通过定性研究深入了解用户需求，产品改变了最初的规划，将店铺日常运营拆分到店铺推广和管理工具当中，这样管理工具的位置排序也相应地提前了。
——楼层布置参考了调研结论
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