讓使用者研究插上資料的翅膀

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一、「資料分析」在「使用者研究」中的作用

「資料分析」如何作用於「使用者研究」呢？

（1）了解使用者概況

了解目標使用者「背景資訊」：通過資料統計目標使用者「人口統計」資訊，比如，年齡構成、性別比例、等等（如下圖），達到對目標使用者背景情況摸底效果

（2）區分使用者群體差異

按照多種維度，發現使用者不同特徵，將相同特徵使用者歸類，進而準確形成使用者分組，為之後進一步使用者分析工作在此基礎上進行，為產品優化設計工作指明使用者群體的方向（如下圖）

（3）分析使用者偏好

以調研的產品為核心，按照多種維度統計「頻次」、「含量佔比」，從而挖掘目標使用者各種「偏好」，讓「產品優化設計」能夠迎合使用者需求，有的放矢：如下圖一，產品使用地點排行，挖掘使用者對地點的偏好；如下圖二，產品分類排行，挖掘使用者對產品分類的偏好

二、使用者研究中的「資料分析」方法

收集使用者資料->制定編碼分類->資料分析（使用者特徵提取）->確定優化方向->提公升商業回報，下面進行簡要介紹

（1）制定編碼分類

抽取近幾周到幾個月內的資料，根據分析的產品目標建立編碼規則，執行編碼，直到不再產生新的編碼為止。編碼可以是任何維度上的，只要對後續的分析有幫助

（2）資料分析（使用者特徵提取）

編碼建立之後，圍繞研究「目標產品」使用者特徵這個中心，按照各種有用的維度進行資料統計，通過資料分析結果，分析提取出「使用者特徵」

（3）確定優化方向

在分析出來的眾多「使用者特徵」中，根據商業目標和使用者體驗雙方向共贏的原則，尋找產品優化設計的方向

三、為「資料分析」穿上美麗的外衣

（1）資料說明「圖形化」，讓分析結果更易理解

給統計圖表增加「圖形化資料說明」，可以更直接快速的傳達結論，更易於讀者理解，如下方的兩張圖，分別給橫軸的「性別」、「年齡」、「峰值原因說明」增加了形象的圖形說明

（2）資料分析圖，要能直觀的反應結論

統計圖表中，在說明不同類別佔比或者頻次有差異的時候，圖形本身尺寸大小建議和所反饋的佔比頻次成正比，以便讀者**分析報告時候，一目了然，快速理解圖表含義，比如下方圖形，「yes類」佔比多所以「圖形面積」大；「no類」佔比少，所以「圖形面積」小

最後，「資料分析」需要與「定性研究」相結合，才能發現規律並且追根溯源，更高效的指導設計和產品