第1章數據采集 1
1.1 觀察法 2
1.1.1　什麼是觀察法 2
1.1.2　觀察法的4個維度 4
1.1.3　觀察法的步驟 10
1.1.4　觀察法的優缺點 16
1.1.5　應用案例——“上海地鐵使用者需求研究”項目 17
1.2 單人訪談法 21
1.2.1　什麼是單人訪談法 21
1.2.2　招募 21
1.2.3　訪談結構 27
1.2.4　訪談類型 29
1.2.5　訪談技巧 30
1.2.6　訪談環境 32
1.2.7　記錄訪談 32
1.2.8　案例 33
1.3 焦點小組 36
1.3.1　什麼是焦點小組 36
1.3.2　焦點小組的特點 37
1.3.3　焦點小組的結構 39
1.3.4　研究主題和目標用戶 42
1.3.5　訪談大綱 44
1.3.6　訪談場所 45
1.3.7　訪談技巧 46
1.3.8　記錄訪談 47
1.3.9　數據整理 48
1.3.10　常見問題與對策 49
1.4 問捲法 51
1.4.1　什麼是問捲法 51
1.4.2　問捲法分類 52
1.4.3　問捲設計——問捲的結構 55
1.4.4　問捲設計——問題的設計 58
1.4.5　問捲設計——答案的設計 62
1.4.6　問捲法的實施 65
1.4.7　問捲的發放、迴收、分析 66
1.4.8　問捲法的優缺點 68
1.4.9　問捲法應用案例 69
1.5 頭腦風暴法 71
1.5.1　什麼是頭腦風暴法 71
1.5.2　頭腦風暴法的分類 72
1.5.3　頭腦風暴法的操作流程 75
1.5.4　頭腦風暴法的原則 79
1.5.5　頭腦風暴法的支持工具——思維導圖 80
1.5.6　頭腦風暴法的優點與局限 81
1.5.7　經典案例 83
1.5.8　應用案例 84
1.6 自我陳述法 85
1.6.1　什麼是自我陳述法 85
1.6.2　自我陳述法與其他用戶研究方法 86
1.6.3　適用條件 87
1.6.4　自我陳述法的反饋收集 88
1.6.5　案例 89
1.6.6　自我陳述法的優缺點 96
1.6.7　與其他用戶研究方法結閤 96
1.7 實驗法——現場試驗 97
1.7.1　現場試驗法 97
1.7.2　現場試驗法的分類 100
1.7.3　現場試驗法的操作流程 106
1.7.4　現場試驗法的案例 107
第2章調研分析 111
2.1 數量對比分析 112
2.1.1　錶格 114
2.1.2　圖錶 115
2.1.3　圖錶分類 117
2.1.4　大小關係的數量對比分析 125
2.1.5　趨勢變化關係的數量對比分析 127
2.1.6　占比關係的數量對比分析 127
2.1.7　相關性關係的數量對比分析 128
2.2 知覺圖、魚骨圖 130
2.2.1　知覺圖 130
2.2.2　魚骨圖 136
2.3 卡片歸納分類法 142
2.3.1　什麼是卡片法 142
2.3.2　不同類型的卡片分類法 143
2.3.3　開放式卡片分類法的操作 144
2.3.4　開放式卡片分類法結果分析 147
2.3.5　綫性Delphi法 149
2.3.6　Q-sorting法 150
2.3.7　卡片法的發展與局限 153
2.3.8　應用案例 153
2.4 情景分析法 157
2.4.1 什麼是情景分析法 157
2.4.2 情景分析法的應用 158
2.4.3 撰寫情景故事 159
2.4.4 B端産品在使用情景法上的注意事項 164
2.4.5 情景法的優缺點 166
2.5 人物角色法 167
2.5.1 什麼是人物角色法 167
2.5.2 人物角色法的類型和比較 170
2.5.3 人物角色法的步驟 171
2.5.4 人物角色法模型卡 173
2.5.5 人物角色法的優缺點 177
2.5.6 應用案例 178
2.6 故事闆 182
2.6.1 什麼是故事闆 182
2.6.2 故事闆在設計調研中的應用 184
2.6.3 情景故事闆及其四要素 186
2.6.4 故事闆的錶現手法 187
2.6.5 創建故事闆 189
2.6.6 故事闆在調研中的應用案例——“能量公社”設計 191
2.6.7 故事闆對設計的指導意義 198
2.6.8 故事闆法的發展與局限 199
2.7 可用性測試 200
2.7.1 什麼是可用性測試 200
2.7.2 測試功能點 203
2.7.3 大綱和腳本 204
2.7.4 實施測試 206
2.7.5 數據整理 207
2.7.6 常見的問題和對策 208
2.8 A/B測試 210
2.8.1 什麼是A/B測試 210
2.8.2 A/B測試的曆史 211
2.8.3 如何開始進行A/B測試 212
2.8.4 測試什麼內容 214
2.8.5 A/B測試的優點和局限 220
2.8.6 A/B測試的工具 222
2.8.7 A/B測試案例 223
2.9 用戶點擊行為分析 225
2.9.1 什麼是用戶點擊行為分析 225
2.9.2 點擊數據的獲取方式和手段 226
2.9.3 實踐範例——騰訊“應用中心”優化設計 228
2.10 流量、轉化率和跳齣率 236
2.10.1 流量 236
2.10.2 轉化率 239
2.10.3 跳齣率 246
2.11 網站數據分析 251
2.11.1 為何要分析網站數據 251
2.11.2 網站數據分析的內容 253
2.11.3 網站數據分析相關的重要數據指標 256
2.11.4 網站數據分析的技術手段 258
2.11.5 電子商務數據分析方法及案例 261
第3章從設計調研到設計洞察 268
3.1 設計調研的流程 269
3.1.1 確定調研目標與方法 269
3.1.2 製定調研計劃 273
3.1.3 邀請調研用戶 277
3.1.4 執行調研過程 280
3.1.5 輸齣調研結果 281
3.2 設計調研和設計洞察 284
3.2.1 設計調研和設計洞察 284
3.2.2 設計調研與市場調研的比較 286
3.2.3 設計調研的目的和優缺點 287
3.2.4 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 288
3.2.5 從設計調研的內容到設計洞察 293
3.2.6 小結 295
3.2.7 設計調研的應用案例 295
3.3 基於大數據的調研與設計 297
3.3.1 大數據時代 297
3.3.2 大數據的采集和加工（數據挖掘） 297
3.3.3 大數據洞察全景 298
3.3.4 基於大數據的用戶建模 299
3.3.5 基於大數據的用戶需求挖掘 304
3.3.6 基於大數據的分析方法 308
3.3.7 人人都是研究者 312
3.3.8 從用戶需求挖掘到産品設計 318
3.4 網站設計調研案例——淘寶指數 324
3.4.1 背景 324
3.4.2 産品使命和定位 324
3.4.3 産品誕生過程 325
3.4.4 産品迭代過程 338
3.4.5 結束語——永遠在路上 350
3.4.6 部分原始資料 351
3.5 場地空間設計調研與設計案例 353
3.5.1 案例中應用的方法和流程 353
3.5.2上海文化商廈POE評價 354
3.5.3 6W總結分析 366
3.5.4 確定問題 368
3.5.5 人物角色（Persona） 369
· · · · · · (收起)