Quantitative User-Research Methodologies: An Overview 定量使用者研究方法概述
定量使用者研究方法能為產品的使用者體驗提供數值化的資料。這些方法有助於量化可用性、比較設計、最佳化使用者體驗決策，並將UX改進與業務目標掛鉤。
定量研究方法包括：
- 定量可用性測試（Quantitative Usability Testing/Benchmarking）
- 網路分析或應用分析（Web Analytics/App Analytics）
- A/B測試或多變數測試（A/B Testing/Multivariate Testing）
- 卡片分類（Card Sorting）
- 樹測試（Tree Testing）
- 調查問卷（Surveys and Questionnaires）
- 定性資料聚類（Clustering Qualitative Data）
- 可欲性研究（Desirability Studies）
- 眼動追蹤測試（Eyetracking Testing）
這些方法在資料型別、資源需求和適用場景上各不相同，本文介紹了它們的主要用途、成本和難度。
方法概覽
1. 定量可用性測試（Quantitative Usability Testing/Benchmarking）
- 用途：追蹤產品可用性、與競爭對手比較。
- 成本：中等
- 難度：中等
- 方法型別：行為資料（使用者的實際操作）
- 使用場景：基於任務
- 描述：與定性可用性測試類似，但更注重收集任務時間和成功率等量化指標。需較大樣本量（約35名以上參與者）以確保資料可靠。
2. 網路分析或應用分析（Web Analytics/App Analytics）
- 用途：問題檢測與優先順序排序、效能監控。
- 成本：低
- 難度：資料收集低，分析難度高
- 方法型別：行為資料
- 使用場景：實際產品
- 描述：透過分析使用者行為資料（如點選路徑、離開頁面等）瞭解產品的表現，幫助發現問題和最佳化內容。
3. A/B測試或多變數測試（A/B Testing/Multivariate Testing）
- 用途：比較兩個設計選項的表現。
- 成本：低
- 難度：低
- 方法型別：行為資料
- 使用場景：實際產品
- 描述：透過比較不同UI設計對使用者行為的影響來選擇最佳方案。適合解決設計團隊內部的爭議。
4. 卡片分類（Card Sorting）
- 用途：確定資訊架構標籤和結構。
- 成本：低
- 難度：收集低，分析中等
- 方法型別：態度資料（使用者的意見）
- 使用場景：不涉及實際產品
- 描述：讓參與者將內容分組並命名，幫助理解使用者對資訊空間的邏輯分類。
5. 樹測試（Tree Testing）
- 用途：評估資訊架構的層級結構。
- 成本：低
- 難度：收集低，分析中等
- 方法型別：行為資料
- 使用場景：基於任務，不涉及實際產品
- 描述：測試使用者是否能透過資訊架構找到目標內容，從而最佳化導航和分類。
6. 調查問卷（Surveys and Questionnaires）
- 用途：收集使用者態度和行為資訊。
- 成本：低
- 難度：低
- 方法型別：態度資料
- 使用場景：任何場景
- 描述：透過開放性或封閉性問題獲取使用者反饋，既可用於定量分析，也可用於定性資料探勘。
7. 定性資料聚類（Clustering Qualitative Data）
- 用途：識別定性資料中的重要主題。
- 成本：低
- 難度：收集中等，分析中等
- 方法型別：態度資料
- 使用場景：任何場景
- 描述：對定性研究的觀察結果進行分組和統計，識別高頻主題或問題。
8. 可欲性研究（Desirability Studies）
- 用途：測量產品的品牌屬性或吸引力。
- 成本：低
- 難度：低
- 方法型別：態度資料
- 使用場景：基於任務
- 描述：參與者使用產品後選擇與其體驗相關的描述詞彙，揭示產品設計的情感和品牌效應。
9. 眼動追蹤測試（Eyetracking Testing）
- 用途：確定使用者介面元素的吸引力和可發現性。
- 成本：高
- 難度：高
- 方法型別：行為資料
- 使用場景：基於任務
- 描述：透過眼動追蹤裝置記錄使用者視覺焦點，分析使用者注意力分佈和互動問題。
方法選擇指南
- 明確研究問題：根據問題選擇方法，例如：
- 整體問題：選擇定量可用性測試、網路分析、調查問卷。
- 具體問題：選擇A/B測試、卡片分類、樹測試、可欲性研究。
- 評估成本：選擇符合預算的方法，數字化工具和遠端測試通常更經濟。
- 考慮樣本量：確保達到統計學要求的最低樣本量以保證結果可靠。