設計在很多人看來是比較主觀的”藝術行為”，但是在一個商業(yè)流程和商業(yè)場景中前期對于需求所引發(fā)的這種無休止的主觀性爭論并不是商業(yè)行為中該有的對于一個越專業(yè)的設計團隊來說，用戶調研的重要性越是不言而喻。
當然以一篇文章的篇幅完全是無法將整個過程的邊邊角角都涵蓋在范圍之內，只能用這些文字來總結一下大概的流程和范圍。
設計在很多人看來是比較主觀的”藝術行為”，但是在一個商業(yè)流程和商業(yè)場景中前期對于需求所引發(fā)的這種無休止的主觀性爭論并不是商業(yè)行為中該有的。如果說你的設計中總結的設計需求是論點的話，那么對于論證時所需要的論據我想是絕對不可缺少的。而設計調研就是為你提供論據理論依據。
設計是一個由繁到簡的過程，在一開始的時候我們需要從一大堆的繁瑣無關的信息中獲取到有用的信息，這就形成了設計模糊前端，并且，在當今的社會更是如此，如果設計要解決的問題過于復雜那么就必須要有一個完善的流程
對于調研來說，其重要性不僅是這個模糊前端的開始部分，也占有整個設計時間流程上占一大部分
試想，我們在提取需求和頭腦風暴時候需要用到這些數據，不僅如此，在UE和UI時更是需要用到這些數據，更有甚者，在后面過程中如果發(fā)現那些數據沒有涵蓋到；或者說，調研中可能還要繼續(xù)收集（用戶論壇用戶測試在這一點做的很好）
當然對于不同設計對象時，調研的方法會有所不同。
觀察法，AEIOU,(ROLE PLAY 角色扮演），問卷調查法（questionnaire），焦點小組（focus group） 訪談，當然這些只是比較細分的結果，在現實情況中我們往往并不會只會使用一種方法，很多情況下都是多種方法一起使用。
畢竟多一些數據，就會少一些無窮無盡的主觀臆斷。順便一提在調研中會接觸到很多種產品文化，深入進去會發(fā)現學會了很多東西，每一次調研對于設計都是受益無窮。
受訪者招募
通常情況下我們是有特定群體的，即我們有一個目標用戶（產品還沒有上線的話）
如果產品上線的話，我們會根據產品的使用情況將用戶劃分。
重度用戶（使用比較頻繁但是對于長期的問題也經常形成偏見），
普通用戶（普通用戶不了解自己的需求，被動接受），
極端用戶（雖然對于產品抵制但是通過反面也會給與一定意見）
我們會根據已有的目標和目的選擇一些受訪者。
那么問題來了，對于目標我們該如何選擇，是在同一區(qū)域內集中尋找，還是要對于不同程度用戶采取抽樣調查的屬性，亦或是對于受訪者的激勵制度又是什么，同樣在抽樣調查中各種不同的程度的用戶的數量如何判定，當然如果是專業(yè)的團隊這里應該是交給統(tǒng)計學相關人才，對于具體的項目需要具體的評判。
諸如此類的問題最后都會變成一個篩選文檔，當然這個篩選文檔是動態(tài)更新的
因為在找尋受訪者的過程中也會發(fā)現一些問題，比如在一天的招募計劃中我們發(fā)現并沒有知道合適人選，但是發(fā)現有一個條件也是很重要，在很多招募者中都有集中體現，那么對于篩選文檔的修改肯定也是實時進行的（有時是專業(yè)的調研機構在做，當然并不是免費的），這時對于篩選的更新會對用戶的招募也是很大出作用。
當我們找到受訪者的時候（過程遠比我們想象復雜），我們就可以進行下一步
設置調查問卷。
問卷調查
同樣的問題，我們該如何設置調查問卷呢？
通常情況下問卷亂填，置之不理，問題過于寬泛，無中心，自己都可能不知道要驗證什么問題，技術上的錯誤，偏向性，不完備，沒有統(tǒng)計價值，問卷沒有邏輯性等等。
可是你要知道一份專業(yè)的問卷統(tǒng)計是當下很多學科的基石，而一份好的問卷是可以解決一個產品方向性的問題。就比如社會學，設計學，心理學等等。
當然他也是有他自己的一套流程。
負責人會有一個圈定問題范圍的會議，我們到底要解決什么問題，關于哪些方面（熟稱定調子），當然對于這個問題的主體整個團隊必須要相當的熟悉，比如你是為一個手機公司做調研，那么對于這個手機品牌，功能，定位，市場現行情況肯定要有熟悉的了解。團隊肯定自己先去收集一下數據，行業(yè)研究報告，比較靠譜的問卷調研分析等等。
通常我們在問卷調查形成之前，我們可以自己做一下role play，這樣我們就可以更加精確的設置一些問題。
在設置問題之前當然必不缺少要做一個簡單的訪談，角色扮演相對來說來說還是比較主觀，focus group至少是真實的與受訪者做一個交流，鑒于此團隊才要做出一個假設，在與受訪者交談中進一步驗證。
就比如因為男士經常要出差，所以買鞋時會傾向于鞋底比較厚
而團隊的目的就是驗證假設，這樣你的范圍進一步縮小，你會得到一個鞋的銷售量與哪些因素有關，路程，地域，性別，線上線下等等。
接下來就是設置問卷的題目，當然這也不是一次性就可以完成的，通常會試著發(fā)100-200張左右，再回收一下，通過分析填寫情況，即時修改（這也是可用性測試那一部分）最終形成相對合理的問卷。
在問卷的 技術性問題 上，比如
Yes/no的問題，多項選擇，開放式問題，要問多少個比較好，
問題中不能給予很強的引導
問卷不要有封閉式的答案，比如
你喜歡蘋果手機嗎
--你比較喜歡的手機產商有哪些，能不能談談優(yōu)缺點
最好不要形成一種機械樣式的一問一答。
在這個部分的主要難點就是你尋找的受訪者在數量上和分布上是不是合理的。當然這個又是統(tǒng)計學上的大問題，你在設置問卷和目標人群的時候可以看看
赤裸裸的統(tǒng)計學 查爾斯惠倫
他會告訴你有時數據也是會騙人的
同樣
我們設置好了問題的話，那么問卷的就已經形成，接下來我們就需要將問卷發(fā)放下去。
數據分析
數據分析方面可能使用一些專業(yè)的軟件，比如SPSS和STATA等，當然Excel也不是不行，就是不怎么友好，復雜性就很大了。
最后展現在甲方面前的可能就是幾個餅圖和圖形可視化表達，但是全然不是如此，這是包括一套專業(yè)的流程和一個問題的詳細描述的解決方案，而且是有數據支撐的論點，并非是無休止的主觀爭論。
一片文章是無法將一門統(tǒng)計學的數據分析講清楚，但是我們至少了解一個專業(yè)優(yōu)秀的設計團隊必然是如此行事的，當然事實上這樣調研也是很難做到的
且不說當下大部分問卷質量上參差不齊，學術環(huán)境國內外更是云泥之別
更是因為這樣做既耗時又耗錢，一個一般的公司是難以在這樣一個節(jié)點上花去這麼大的心血，何況對于領導來說本身并不信任這樣一種結果。
但是我們要做到作為一個專業(yè)的需求的提煉論據，這樣做絕對是必要的，當然在個人看來這是一個成本問題
如果什么時候無數次的主觀性猜測消耗人力物力所帶來的效果比這樣專業(yè)的一次性的調研來的臃腫和厭惡的時候，那么對于一個足以改變產品的方向的需求上來說，這樣的專業(yè)度又何嘗不可呢。
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