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設計調研(第3版) 版權信息
- ISBN：9787121469510
- 條形碼：9787121469510 ; 978-7-121-46951-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
設計調研(第3版) 本書特色
戴力農，上海交通大學設計系副教授，碩士生導師，南京林業大學家具設計與工程專業博士，同濟大學建筑設計及其理論專業碩士，上海交通大學工業設計專業學士。曾任UXPA中國理事，“魚缸”用戶體驗社群創始人。撰書13本，并主持國家社科藝術類基金。研究方向為用戶研究、空間體驗設計、用戶體驗設計、新產品戰略。
設計調研(第3版) 內容簡介
設計調研是設計專業學生和設計師在信息時代需要掌握的一項基本技能，因此《設計調研（第 3 版）》全方位地就這一主題開展討論。首先定性地介紹常用的數據采集方法，如觀察法、單人訪談法、焦點小組、問卷法、頭腦風暴法、自我陳述法、現場試驗法和AIGC賦能設計調研，然后闡述常用的調研分析方法，如數據對比分析、知覺圖、魚骨圖、卡片法、情景分析法、人物角色法、故事板、可用性測試、A/B測試、用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分數、流量/轉化率/跳出率、網站數據分析。*后介紹設計調研的一般流程，并通過3個不同類型的實踐案例（基于大數據的設計調研與設計、社交聆聽設計調研案例、場地空間設計調研案例）展現不同的領域設計調研與設計洞察的實踐的發展過程！对O計調研（第3版）》新增了很多內容，如AIGC賦能設計調研、如何推廣設計調研、設計調研中的溝通與匯報、基于社交聆聽（以小紅書調研為例）的設計調研和海外互聯網產品的設計調研等。本書由知名用戶體驗設計師社群“魚缸”組織撰稿，大部分作者也來自“魚缸”，是群體協作的成果。作者來自企業和高校，都是活躍在設計**線的設計專家，如SAP、德勤日本、阿里巴巴、騰訊、螞蟻金服、思科、太平洋人壽、漁水源咨詢、岱嘉醫學等企業，以及上海交通大學、南京藝術學院等高校。本書的案例大量引用中外企業的實際產品和高校課堂實踐，與當代的設計理念緊密結合。本書也作為上海交通大學設計學院設計系碩士課程《設計調研》教材，已經使用了10年。
設計調研(第3版) 目錄
第0章 導讀 1
0.1 設計之前為何要調研？走出兩個誤區 3
0.2 數據采集法概述 7
0.3 定性數據分析法概述 10
0.3.1 側重基礎數據分析的定性數據分析法 10
0.3.2 側重用戶場景的定性數據分析法 10
0.3.3 側重功能測試的定性數據分析法 13
0.4 定量數據分析法概述 14
0.4.1 原始數據量化 14
0.4.2 數據持續自動采集 14
0.5 從設計調研到設計洞察 16
第1章 數據采集法 17
1.1 觀察法 18
1.1.1 什么是觀察法 18
1.1.2 觀察法的4個維度 20
1.1.3 觀察法的步驟 24
1.1.4 觀察法的優缺點 29
1.1.5 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 30
1.2 單人訪談法 33
1.2.1 什么是單人訪談法 33
1.2.2 招募 33
1.2.3 訪談結構 40
1.2.4 訪談類型 42
1.2.5 訪談技巧 42
1.2.6 訪談環境 44
1.2.7 記錄訪談 45
1.2.8 遠程用戶訪談 45
1.3 焦點小組 48
1.3.1 什么是焦點小組 48
1.3.2 焦點小組的優勢與不足 49
1.3.3 焦點小組的實施結構 50
1.3.4 研究主題和目標用戶 55
1.3.5 訪談大綱 56
1.3.6 訪談場所 58
1.3.7 訪談技巧 59
1.3.8 訪談記錄 60
1.3.9 數據整理 61
1.4 問卷法 62
1.4.1 什么是問卷法 62
1.4.2 問卷的分類 63
1.4.3 問卷的結構 65
1.4.4 設計問卷問題 67
1.4.5 設計問題的答案 71
1.4.6 問卷法的實施 74
1.4.7 問卷的發放、回收、分析 76
1.5 頭腦風暴法 77
1.5.1 什么是頭腦風暴法 77
1.5.2 頭腦風暴法的分類 78
1.5.3 頭腦風暴法的操作流程 81
1.5.4 頭腦風暴法的原則 83
1.5.5 頭腦風暴法的支持工具——思維導圖 84
1.5.6 頭腦風暴法的優點與局限性 86
1.5.7 經典案例 87
1.6 自我陳述法 88
1.6.1 什么是自我陳述法 88
1.6.2 自我陳述法與其他數據采集法的比較 89
1.6.3 自我陳述法的適用條件 90
1.6.4 自我陳述法的反饋收集 92
1.6.5 自我陳述法的案例 92
1.6.6 自我陳述法的優缺點 99
1.6.7 與其他數據采集方法結合 100
1.7 現場試驗法 101
1.7.1 什么是現場試驗法 101
1.7.2 現場試驗法的分類 103
1.7.3 現場試驗法的操作流程 104
1.7.4 現場試驗法的案例 106
1.8 AIGC賦能設計調研 112
1.8.1 什么是AIGC 112
1.8.2 文本生成式AI在設計調研中的應用 114
1.8.3 圖像生成式AI在設計調研中的應用 122
1.8.4 其他類型AIGC在設計調研中的應用 124
1.8.5 當前AIGC的局限性 124
1.8.6 AIGC對設計調研的未來影響 127
參考文獻 127
第2章 調研分析 131
2.1 數據對比分析 132
2.1.1 數據間關系的表現形式 132
2.1.2 設計調研常用圖表 133
2.1.3 數據大小關系的對比分析 139
2.1.4 數據趨勢變化關系的對比分析 141
2.1.5 數據占比關系的對比分析 141
2.1.6 數據相關性關系的對比分析 142
2.2 知覺圖、魚骨圖 144
2.2.1 知覺圖 144
2.2.2 魚骨圖 152
2.3 卡片法 157
2.3.1 什么是卡片法 157
2.3.2 不同類型的卡片分類法 158
2.3.3 卡片分類法的操作 159
2.3.4 對卡片分類結果的分析 162
2.3.5 Q-sorting法 163
2.3.6 卡片法的發展與局限性 166
2.3.7 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 166
2.4 情景分析法 169
2.4.1 什么是情景分析法 169
2.4.2 情景分析法的應用 170
2.4.3 撰寫情景故事 172
2.4.4 B端產品在使用情景分析法時的注意事項 179
2.4.5 情景分析法的優缺點 181
2.5 人物角色法 182
2.5.1 什么是人物角色法 182
2.5.2 人物角色法的類型和比較 185
2.5.3 人物角色法的步驟 186
2.5.4 人物角色模型卡 188
2.5.5 人物角色法的優缺點 190
2.5.6 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 191
2.6 故事板 196
2.6.1 什么是故事板 196
2.6.2 故事板在設計調研中的應用 197
2.6.3 情景故事板及其四要素 199
2.6.4 故事板的表現手法 199
2.6.5 創建故事板 202
2.6.6 故事板的發展與局限性 204
2.7 可用性測試 205
2.7.1 什么是可用性測試 205
2.7.2 測試功能點 208
2.7.3 大綱和腳本 209
2.7.4 實施測試 211
2.7.5 整理數據 212
2.7.6 常見的問題和對策 213
2.8 A/B測試 216
2.8.1 什么是A/B測試 216
2.8.2 A/B測試的歷史 217
2.8.3 如何開展A/B測試 217
2.8.4 A/B測試的內容 219
2.8.5 A/B測試的優缺點 223
2.8.6 A/B測試工具 225
2.8.7 A/B測試案例 226
2.9 用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分數 228
2.9.1 “數據驅動”是當代產品研發的必然模式 228
2.9.2 調研數據的選擇原則和類型 229
2.9.3 分析用戶的行為：用戶的點擊數據 230
2.9.4 分析用戶間的口碑——凈推薦分數（NPS） 236
2.10 流量、轉化率和跳出率 240
2.10.1 流量 240
2.10.2 轉化率 244
2.10.3 跳出率 248
2.11 網站數據分析 253
2.11.1 為何要分析網站數據 253
2.11.2 不同視角下的網站數據分析 254
2.11.3 網站數據分析的重要數據指標 256
2.11.4 網站數據分析的技術手段 257
2.11.5 消費者行為分析方法及案例 260
參考文獻 265
第3章 從設計調研到設計洞察 270
3.1 設計調研的流程 271
3.1.1 確定設計調研的目標與方法 272
3.1.2 制訂設計調研計劃 275
3.1.3 邀請設計調研用戶 279
3.1.4 執行設計調研 282
3.1.5 輸出設計調研結果 284
3.2 設計調研和設計洞察 286
3.2.1 設計調研概述 286
3.2.2 設計調研與市場調研的比較 287
3.2.3 設計調研的目標和優缺點 288
3.2.4 設計洞察概述 288
3.2.5 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 292
3.2.6 從設計調研到設計洞察 296
3.3 設計調研中的溝通與匯報 299
3.3.1 溝通在設計調研中的價值 299
3.3.2 項目開展之初：通過溝通進行有效需求分析 299
3.3.3 項目開展之中：把需求方和相關方變成隊友 302
3.3.4 項目開展之尾：匯報就是一場向上溝通 307
3.4 如何推廣設計調研 313
3.4.1 什么樣的團隊需要設計調研 313
3.4.2 設計調研受到“忽視”的常見原因 314
3.4.3 方法1：選擇一個“恰好”的項目切入 315
3.4.4 方法2：“重在參與”也是設計調研的目標 315
3.4.5 方法3：利用機制和工具為設計調研工作降本增效 318
3.4.6 讓設計調研成為團隊資產 320
3.4.7 擴大設計調研的影響力 321
3.4.8 推廣設計調研的理論和趨勢 322
3.5 基于大數據的設計調研與設計 324
3.5.1 大數據時代的用戶研究 324
3.5.2 多維大數據的交融 324
3.5.3 大數據洞察全景 325
3.5.4 基于大數據構建用戶角色模型 326
3.5.5 基于大數據挖掘用戶需求 330
3.5.6 基于大數據的分析方法 334
3.6 基于社交聆聽的設計調研 338
3.6.1 什么是基于社交聆聽的設計調研 338
3.6.2 社交聆聽設計調研的分類 339
3.6.3 社交聆聽設計調研的操作流程 345
3.6.4 社交聆聽設計調研的優點與難點 349
3.6.5 對社交聆聽設計調研的展望 350
3.7 社交聆聽設計調研案例——以小紅書戶外電源產品設計調研為例 351
3.7.1 確定設計調研的目標與重要性 351
3.7.2 確定小紅書戶外電源產品相關數據的采集方式 354
3.7.3 對小紅書戶外電源產品相關數據進行整理與分類 355
3.7.4 對小紅書戶外電源產品相關數據進行分析 356
3.8 海外互聯網產品的設計調研 367
3.8.1 多種小而美的設計調研渠道 367
3.8.2 通過AIGC做桌面研究 370
3.8.3 盡早進行田野調查，建立市場感知 371
3.8.4 和當地用戶一起進行在線概念設計 372
3.8.5 通過研發*小可行產品來降低風險 378
3.8.6 在線原型測試技巧 379
3.8.7 注重外部環境的可用性測試 382
3.8.8 文化研究對設計的影響 383
3.8.9 當地規則對設計的影響 386
3.9 場地空間設計調研案例——上海文化商廈設計調研 391
3.9.1 案例中應用的方法和流程 391
3.9.2 上海文化商廈設計調研 392
3.9.3 6W總結分析 400
3.9.4 確定問題 403
3.9.5 分析人物角色 404
參考文獻 406
附錄A 單人訪談法案例 409
0.1 設計之前為何要調研？走出兩個誤區 3
0.2 數據采集法概述 7
0.3 定性數據分析法概述 10
0.3.1 側重基礎數據分析的定性數據分析法 10
0.3.2 側重用戶場景的定性數據分析法 10
0.3.3 側重功能測試的定性數據分析法 13
0.4 定量數據分析法概述 14
0.4.1 原始數據量化 14
0.4.2 數據持續自動采集 14
0.5 從設計調研到設計洞察 16
第1章 數據采集法 17
1.1 觀察法 18
1.1.1 什么是觀察法 18
1.1.2 觀察法的4個維度 20
1.1.3 觀察法的步驟 24
1.1.4 觀察法的優缺點 29
1.1.5 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 30
1.2 單人訪談法 33
1.2.1 什么是單人訪談法 33
1.2.2 招募 33
1.2.3 訪談結構 40
1.2.4 訪談類型 42
1.2.5 訪談技巧 42
1.2.6 訪談環境 44
1.2.7 記錄訪談 45
1.2.8 遠程用戶訪談 45
1.3 焦點小組 48
1.3.1 什么是焦點小組 48
1.3.2 焦點小組的優勢與不足 49
1.3.3 焦點小組的實施結構 50
1.3.4 研究主題和目標用戶 55
1.3.5 訪談大綱 56
1.3.6 訪談場所 58
1.3.7 訪談技巧 59
1.3.8 訪談記錄 60
1.3.9 數據整理 61
1.4 問卷法 62
1.4.1 什么是問卷法 62
1.4.2 問卷的分類 63
1.4.3 問卷的結構 65
1.4.4 設計問卷問題 67
1.4.5 設計問題的答案 71
1.4.6 問卷法的實施 74
1.4.7 問卷的發放、回收、分析 76
1.5 頭腦風暴法 77
1.5.1 什么是頭腦風暴法 77
1.5.2 頭腦風暴法的分類 78
1.5.3 頭腦風暴法的操作流程 81
1.5.4 頭腦風暴法的原則 83
1.5.5 頭腦風暴法的支持工具——思維導圖 84
1.5.6 頭腦風暴法的優點與局限性 86
1.5.7 經典案例 87
1.6 自我陳述法 88
1.6.1 什么是自我陳述法 88
1.6.2 自我陳述法與其他數據采集法的比較 89
1.6.3 自我陳述法的適用條件 90
1.6.4 自我陳述法的反饋收集 92
1.6.5 自我陳述法的案例 92
1.6.6 自我陳述法的優缺點 99
1.6.7 與其他數據采集方法結合 100
1.7 現場試驗法 101
1.7.1 什么是現場試驗法 101
1.7.2 現場試驗法的分類 103
1.7.3 現場試驗法的操作流程 104
1.7.4 現場試驗法的案例 106
1.8 AIGC賦能設計調研 112
1.8.1 什么是AIGC 112
1.8.2 文本生成式AI在設計調研中的應用 114
1.8.3 圖像生成式AI在設計調研中的應用 122
1.8.4 其他類型AIGC在設計調研中的應用 124
1.8.5 當前AIGC的局限性 124
1.8.6 AIGC對設計調研的未來影響 127
參考文獻 127
第2章 調研分析 131
2.1 數據對比分析 132
2.1.1 數據間關系的表現形式 132
2.1.2 設計調研常用圖表 133
2.1.3 數據大小關系的對比分析 139
2.1.4 數據趨勢變化關系的對比分析 141
2.1.5 數據占比關系的對比分析 141
2.1.6 數據相關性關系的對比分析 142
2.2 知覺圖、魚骨圖 144
2.2.1 知覺圖 144
2.2.2 魚骨圖 152
2.3 卡片法 157
2.3.1 什么是卡片法 157
2.3.2 不同類型的卡片分類法 158
2.3.3 卡片分類法的操作 159
2.3.4 對卡片分類結果的分析 162
2.3.5 Q-sorting法 163
2.3.6 卡片法的發展與局限性 166
2.3.7 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 166
2.4 情景分析法 169
2.4.1 什么是情景分析法 169
2.4.2 情景分析法的應用 170
2.4.3 撰寫情景故事 172
2.4.4 B端產品在使用情景分析法時的注意事項 179
2.4.5 情景分析法的優缺點 181
2.5 人物角色法 182
2.5.1 什么是人物角色法 182
2.5.2 人物角色法的類型和比較 185
2.5.3 人物角色法的步驟 186
2.5.4 人物角色模型卡 188
2.5.5 人物角色法的優缺點 190
2.5.6 應用案例——上海中高收入家庭兒童家具設計研究 191
2.6 故事板 196
2.6.1 什么是故事板 196
2.6.2 故事板在設計調研中的應用 197
2.6.3 情景故事板及其四要素 199
2.6.4 故事板的表現手法 199
2.6.5 創建故事板 202
2.6.6 故事板的發展與局限性 204
2.7 可用性測試 205
2.7.1 什么是可用性測試 205
2.7.2 測試功能點 208
2.7.3 大綱和腳本 209
2.7.4 實施測試 211
2.7.5 整理數據 212
2.7.6 常見的問題和對策 213
2.8 A/B測試 216
2.8.1 什么是A/B測試 216
2.8.2 A/B測試的歷史 217
2.8.3 如何開展A/B測試 217
2.8.4 A/B測試的內容 219
2.8.5 A/B測試的優缺點 223
2.8.6 A/B測試工具 225
2.8.7 A/B測試案例 226
2.9 用戶點擊行為分析及口碑凈推薦分數 228
2.9.1 “數據驅動”是當代產品研發的必然模式 228
2.9.2 調研數據的選擇原則和類型 229
2.9.3 分析用戶的行為：用戶的點擊數據 230
2.9.4 分析用戶間的口碑——凈推薦分數（NPS） 236
2.10 流量、轉化率和跳出率 240
2.10.1 流量 240
2.10.2 轉化率 244
2.10.3 跳出率 248
2.11 網站數據分析 253
2.11.1 為何要分析網站數據 253
2.11.2 不同視角下的網站數據分析 254
2.11.3 網站數據分析的重要數據指標 256
2.11.4 網站數據分析的技術手段 257
2.11.5 消費者行為分析方法及案例 260
參考文獻 265
第3章 從設計調研到設計洞察 270
3.1 設計調研的流程 271
3.1.1 確定設計調研的目標與方法 272
3.1.2 制訂設計調研計劃 275
3.1.3 邀請設計調研用戶 279
3.1.4 執行設計調研 282
3.1.5 輸出設計調研結果 284
3.2 設計調研和設計洞察 286
3.2.1 設計調研概述 286
3.2.2 設計調研與市場調研的比較 287
3.2.3 設計調研的目標和優缺點 288
3.2.4 設計洞察概述 288
3.2.5 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察 292
3.2.6 從設計調研到設計洞察 296
3.3 設計調研中的溝通與匯報 299
3.3.1 溝通在設計調研中的價值 299
3.3.2 項目開展之初：通過溝通進行有效需求分析 299
3.3.3 項目開展之中：把需求方和相關方變成隊友 302
3.3.4 項目開展之尾：匯報就是一場向上溝通 307
3.4 如何推廣設計調研 313
3.4.1 什么樣的團隊需要設計調研 313
3.4.2 設計調研受到“忽視”的常見原因 314
3.4.3 方法1：選擇一個“恰好”的項目切入 315
3.4.4 方法2：“重在參與”也是設計調研的目標 315
3.4.5 方法3：利用機制和工具為設計調研工作降本增效 318
3.4.6 讓設計調研成為團隊資產 320
3.4.7 擴大設計調研的影響力 321
3.4.8 推廣設計調研的理論和趨勢 322
3.5 基于大數據的設計調研與設計 324
3.5.1 大數據時代的用戶研究 324
3.5.2 多維大數據的交融 324
3.5.3 大數據洞察全景 325
3.5.4 基于大數據構建用戶角色模型 326
3.5.5 基于大數據挖掘用戶需求 330
3.5.6 基于大數據的分析方法 334
3.6 基于社交聆聽的設計調研 338
3.6.1 什么是基于社交聆聽的設計調研 338
3.6.2 社交聆聽設計調研的分類 339
3.6.3 社交聆聽設計調研的操作流程 345
3.6.4 社交聆聽設計調研的優點與難點 349
3.6.5 對社交聆聽設計調研的展望 350
3.7 社交聆聽設計調研案例——以小紅書戶外電源產品設計調研為例 351
3.7.1 確定設計調研的目標與重要性 351
3.7.2 確定小紅書戶外電源產品相關數據的采集方式 354
3.7.3 對小紅書戶外電源產品相關數據進行整理與分類 355
3.7.4 對小紅書戶外電源產品相關數據進行分析 356
3.8 海外互聯網產品的設計調研 367
3.8.1 多種小而美的設計調研渠道 367
3.8.2 通過AIGC做桌面研究 370
3.8.3 盡早進行田野調查，建立市場感知 371
3.8.4 和當地用戶一起進行在線概念設計 372
3.8.5 通過研發*小可行產品來降低風險 378
3.8.6 在線原型測試技巧 379
3.8.7 注重外部環境的可用性測試 382
3.8.8 文化研究對設計的影響 383
3.8.9 當地規則對設計的影響 386
3.9 場地空間設計調研案例——上海文化商廈設計調研 391
3.9.1 案例中應用的方法和流程 391
3.9.2 上海文化商廈設計調研 392
3.9.3 6W總結分析 400
3.9.4 確定問題 403
3.9.5 分析人物角色 404
參考文獻 406
附錄A 單人訪談法案例 409
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設計調研(第3版) 作者簡介
上海交通大學設計系副教授，碩士生導師，南京林業大學家具設計與工程專業博士，同濟大學建筑設計及其理論專業碩士，上海交通大學工業設計專業學士。曾任UXPA 中國理事，“魚缸”用戶體驗社群創始人。撰書 13 本，并主持國家社科藝術類基金。研究方向：用戶研究、空間體驗設計、用戶體驗設計、新產品戰略。
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