设计调研（第3版）

设计调研是设计专业学生和设计师在信息时代需要掌握的一项基本技能，因此《设计调研（第 3 版）》全方位地就这一主题开展讨论。首先定性地介绍常用的数据采集方法，如观察法、单人访谈法、焦点小组、问卷法、头脑风暴法、自我陈述法、现场试验法和AIGC赋能设计调研，然后阐述常用的调研分析方法，如数据对比分析、知觉图、鱼骨图、卡片法、情景分析法、人物角色法、故事板、可用性测试、A/B测试、用户点击行为分析及口碑净推荐分数、流量/转化率/跳出率、网站数据分析。最后介绍设计调研的一般流程，并通过3个不同类型的实践案例（基于大数据的设计调研与设计、社交聆听设计调研案例、场地空间设计调研案例）展现不同的领域设计调研与设计洞察的实践的发展过程。《设计调研（第3版）》新增了很多内容，如AIGC赋能设计调研、如何推广设计调研、设计调研中的沟通与汇报、基于社交聆听（以小红书调研为例）的设计调研和海外互联网产品的设计调研等。本书由知名用户体验设计师社群“鱼缸”组织撰稿，大部分作者也来自“鱼缸”，是群体协作的成果。作者来自企业和高校，都是活跃在设计第一线的设计专家，如SAP、德勤日本、阿里巴巴、腾讯、蚂蚁金服、思科、太平洋人寿、渔水源咨询、岱嘉医学等企业，以及上海交通大学、南京艺术学院等高校。本书的案例大量引用中外企业的实际产品和高校课堂实践，与当代的设计理念紧密结合。本书也作为上海交通大学设计学院设计系硕士课程《设计调研》教材，已经使用了10年。

上海交通大学设计系副教授，硕士生导师，南京林业大学家具设计与工程专业博士，同济大学建筑设计及其理论专业硕士，上海交通大学工业设计专业学士。曾任UXPA 中国理事，“鱼缸”用户体验社群创始人。撰书 13 本，并主持国家社科艺术类基金。研究方向：用户研究、空间体验设计、用户体验设计、新产品战略。

第0章 导读 1
0.1 设计之前为何要调研？走出两个误区 3
0.2 数据采集法概述 7
0.3 定性数据分析法概述 10
0.3.1　侧重基础数据分析的定性数据分析法 10
0.3.2　侧重用户场景的定性数据分析法 10
0.3.3　侧重功能测试的定性数据分析法 13
0.4 定量数据分析法概述 14
0.4.1　原始数据量化 14
0.4.2　数据持续自动采集 14
0.5 从设计调研到设计洞察 16
第1章 数据采集法 17
1.1 观察法 18
1.1.1　什么是观察法 18
1.1.2　观察法的4个维度 20
1.1.3　观察法的步骤 24
1.1.4　观察法的优缺点 29
1.1.5　应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究 30
1.2 单人访谈法 33
1.2.1　什么是单人访谈法 33
1.2.2　招募 33
1.2.3　访谈结构 40
1.2.4　访谈类型 42
1.2.5　访谈技巧 42
1.2.6　访谈环境 44
1.2.7　记录访谈 45
1.2.8　远程用户访谈 45
1.3 焦点小组 48
1.3.1　什么是焦点小组 48
1.3.2　焦点小组的优势与不足 49
1.3.3　焦点小组的实施结构 50
1.3.4　研究主题和目标用户 55
1.3.5　访谈大纲 56
1.3.6　访谈场所 58
1.3.7　访谈技巧 59
1.3.8　访谈记录 60
1.3.9　数据整理 61
1.4 问卷法 62
1.4.1　什么是问卷法 62
1.4.2　问卷的分类 63
1.4.3　问卷的结构 65
1.4.4　设计问卷问题 67
1.4.5　设计问题的答案 71
1.4.6　问卷法的实施 74
1.4.7　问卷的发放、回收、分析 76
1.5 头脑风暴法 77
1.5.1　什么是头脑风暴法 77
1.5.2　头脑风暴法的分类 78
1.5.3　头脑风暴法的操作流程 81
1.5.4　头脑风暴法的原则 83
1.5.5　头脑风暴法的支持工具——思维导图 84
1.5.6　头脑风暴法的优点与局限性 86
1.5.7　经典案例 87
1.6 自我陈述法 88
1.6.1　什么是自我陈述法 88
1.6.2　自我陈述法与其他数据采集法的比较 89
1.6.3　自我陈述法的适用条件 90
1.6.4　自我陈述法的反馈收集 92
1.6.5　自我陈述法的案例 92
1.6.6　自我陈述法的优缺点 99
1.6.7　与其他数据采集方法结合 100
1.7 现场试验法 101
1.7.1　什么是现场试验法 101
1.7.2　现场试验法的分类 103
1.7.3　现场试验法的操作流程 104
1.7.4　现场试验法的案例 106
1.8 AIGC赋能设计调研 112
1.8.1　什么是AIGC 112
1.8.2　文本生成式AI在设计调研中的应用 114
1.8.3　图像生成式AI在设计调研中的应用 122
1.8.4　其他类型AIGC在设计调研中的应用 124
1.8.5　当前AIGC的局限性 124
1.8.6　AIGC对设计调研的未来影响 127
参考文献 127
第2章 调研分析 131
2.1 数据对比分析 132
2.1.1　数据间关系的表现形式 132
2.1.2　设计调研常用图表 133
2.1.3　数据大小关系的对比分析 139
2.1.4　数据趋势变化关系的对比分析 141
2.1.5　数据占比关系的对比分析 141
2.1.6　数据相关性关系的对比分析 142
2.2 知觉图、鱼骨图 144
2.2.1　知觉图 144
2.2.2　鱼骨图 152
2.3 卡片法 157
2.3.1　什么是卡片法 157
2.3.2　不同类型的卡片分类法 158
2.3.3　卡片分类法的操作 159
2.3.4　对卡片分类结果的分析 162
2.3.5　Q-sorting法 163
2.3.6　卡片法的发展与局限性 166
2.3.7　应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究 166
2.4 情景分析法 169
2.4.1　什么是情景分析法 169
2.4.2　情景分析法的应用 170
2.4.3　撰写情景故事 172
2.4.4　B端产品在使用情景分析法时的注意事项 179
2.4.5　情景分析法的优缺点 181
2.5 人物角色法 182
2.5.1　什么是人物角色法 182
2.5.2　人物角色法的类型和比较 185
2.5.3　人物角色法的步骤 186
2.5.4　人物角色模型卡 188
2.5.5　人物角色法的优缺点 190
2.5.6　应用案例——上海中高收入家庭儿童家具设计研究 191
2.6 故事板 196
2.6.1　什么是故事板 196
2.6.2　故事板在设计调研中的应用 197
2.6.3　情景故事板及其四要素 199
2.6.4　故事板的表现手法 199
2.6.5　创建故事板 202
2.6.6　故事板的发展与局限性 204
2.7 可用性测试 205
2.7.1　什么是可用性测试 205
2.7.2　测试功能点 208
2.7.3　大纲和脚本 209
2.7.4　实施测试 211
2.7.5　整理数据 212
2.7.6　常见的问题和对策 213
2.8 A/B测试 216
2.8.1　什么是A/B测试 216
2.8.2　A/B测试的历史 217
2.8.3　如何开展A/B测试 217
2.8.4　A/B测试的内容 219
2.8.5　A/B测试的优缺点 223
2.8.6　A/B测试工具 225
2.8.7　A/B测试案例 226
2.9 用户点击行为分析及口碑净推荐分数 228
2.9.1　“数据驱动”是当代产品研发的必然模式 228
2.9.2　调研数据的选择原则和类型 229
2.9.3　分析用户的行为：用户的点击数据 230
2.9.4　分析用户间的口碑——净推荐分数（NPS） 236
2.10 流量、转化率和跳出率 240
2.10.1　流量 240
2.10.2　转化率 244
2.10.3　跳出率 248
2.11 网站数据分析 253
2.11.1　为何要分析网站数据 253
2.11.2　不同视角下的网站数据分析 254
2.11.3　网站数据分析的重要数据指标 256
2.11.4　网站数据分析的技术手段 257
2.11.5　消费者行为分析方法及案例 260
参考文献 265
第3章 从设计调研到设计洞察 270
3.1 设计调研的流程 271
3.1.1　确定设计调研的目标与方法 272
3.1.2　制订设计调研计划 275
3.1.3　邀请设计调研用户 279
3.1.4　执行设计调研 282
3.1.5　输出设计调研结果 284
3.2 设计调研和设计洞察 286
3.2.1　设计调研概述 286
3.2.2　设计调研与市场调研的比较 287
3.2.3　设计调研的目标和优缺点 288
3.2.4　设计洞察概述 288
3.2.5　从设计调研的流程、方法中获得设计洞察 292
3.2.6　从设计调研到设计洞察 296
3.3 设计调研中的沟通与汇报 299
3.3.1　沟通在设计调研中的价值 299
3.3.2　项目开展之初：通过沟通进行有效需求分析 299
3.3.3　项目开展之中：把需求方和相关方变成队友 302
3.3.4　项目开展之尾：汇报就是一场向上沟通 307
3.4 如何推广设计调研 313
3.4.1　什么样的团队需要设计调研 313
3.4.2　设计调研受到“忽视”的常见原因 314
3.4.3　方法1：选择一个“恰好”的项目切入 315
3.4.4　方法2：“重在参与”也是设计调研的目标 315
3.4.5　方法3：利用机制和工具为设计调研工作降本增效 318
3.4.6　让设计调研成为团队资产 320
3.4.7　扩大设计调研的影响力 321
3.4.8　推广设计调研的理论和趋势 322
3.5 基于大数据的设计调研与设计 324
3.5.1　大数据时代的用户研究 324
3.5.2　多维大数据的交融 324
3.5.3　大数据洞察全景 325
3.5.4　基于大数据构建用户角色模型 326
3.5.5　基于大数据挖掘用户需求 330
3.5.6　基于大数据的分析方法 334
3.6 基于社交聆听的设计调研 338
3.6.1　什么是基于社交聆听的设计调研 338
3.6.2　社交聆听设计调研的分类 339
3.6.3　社交聆听设计调研的操作流程 345
3.6.4　社交聆听设计调研的优点与难点 349
3.6.5　对社交聆听设计调研的展望 350
3.7 社交聆听设计调研案例——以小红书户外电源产品设计调研为例 351
3.7.1　确定设计调研的目标与重要性 351
3.7.2　确定小红书户外电源产品相关数据的采集方式 354
3.7.3　对小红书户外电源产品相关数据进行整理与分类 355
3.7.4　对小红书户外电源产品相关数据进行分析 356
3.8 海外互联网产品的设计调研 367
3.8.1　多种小而美的设计调研渠道 367
3.8.2　通过AIGC做桌面研究 370
3.8.3　尽早进行田野调查，建立市场感知 371
3.8.4　和当地用户一起进行在线概念设计 372
3.8.5　通过研发最小可行产品来降低风险 378
3.8.6　在线原型测试技巧 379
3.8.7　注重外部环境的可用性测试 382
3.8.8　文化研究对设计的影响 383
3.8.9　当地规则对设计的影响 386
3.9 场地空间设计调研案例——上海文化商厦设计调研 391
3.9.1　案例中应用的方法和流程 391
3.9.2　上海文化商厦设计调研 392
3.9.3　6W总结分析 400
3.9.4　确定问题 403
3.9.5　分析人物角色 404
参考文献 406
附录A 单人访谈法案例 409