您是否曾想過，在產品最終上架之前，需要做出多少決策？混合方法設計通常使用定性和統計數據，通常與社會科學、政策和公共衛生研究等領域相關，但它也可以成為產品設計流程中不可或缺的一部分。

Humanity Innovation Labs 的創始人 Stephanie Battista在一場研討會中，討論了如何結合定性和統計方法來加速產品設計。混合方法研究通過結合定性和定量方法來深入研究問題。本案例研究探討了 Battista 理解這些方法的力量的過程、她如何將它們應用于產品開發以及她的團隊如何利用 NVivo （最新版試用下載）進行數據分析。

背景

Stephanie Battista是Humanity Innovation Labs的創始人，這是一家位于科羅拉多州科羅拉多斯普林斯的產品設計咨詢公司。她的公司與商業、學術和政府組織合作開發 IOE 和邊緣計算技術。該咨詢公司匯集了用戶體驗、用戶研究、用戶界面設計和工業設計方面的專家，采用研究驅動的方法系統地研究技術如何融入用戶的生活。

彌合研究與設計之間的差距

Battista 擁有 20 多年的工業設計經驗，一直對面向消費者的設備充滿熱情。她的職業生涯始于一家名為 Navigator 的英國生物識別初創公司，在那里她接觸到了尖端的安全設備。然而，隨著職業生涯的發展，她注意到由于組織孤島，研究和設計之間存在脫節。

“當時，我覺得自己只是在集思廣益和勾勒概念，而沒有考慮用戶的意見或反饋，這似乎很膚淺。如果不了解用戶，我怎么能構思解決方案并闡明產品特性、功能和要求呢？”巴蒂斯塔說。

這種脫節感在可穿戴計算設備尚處于萌芽階段時被放大了，因為這些設備缺乏競爭性產品和歷史參考，無法做出明智的設計決策。她第一次真正接觸到跨學科研究方法是在三星的 Modern Edge 工作，在那里她參與了一個跨城市的民族志研究項目。這次經歷是她職業生涯的轉折點。

巴蒂斯塔解釋說：“我發現，與依賴直覺相比，結合定性和統計數據能夠更有效地以公正的方式傳達想法，因為直覺往往不可重復、難以向他人解釋，而且通常與最終用戶無關。”

將定性研究引入敏捷設計

在當今的技術市場中，速度至關重要。快速將產品推向市場的競爭壓力意味著公司需要更快地整合研究，以高效地設計、迭代和測試原型。許多技術公司使用敏捷方法論（一種 2001 年從軟件行業興起的項目管理框架）來加速產品開發。敏捷方法論在涉及設計、構建、測試和發布階段的短迭代周期中工作，并結合持續反饋來提高每次迭代的產品質量。

巴蒂斯塔借鑒了她在三星的工作經驗，開始將定性研究方法融入到她的咨詢工作中。通過民族志和其他方法收集用戶需求和偏好，她的團隊可以做出數據驅動的設計決策，而不是依靠直覺。

巴蒂斯塔解釋道：“我們在研究上投入的時間使我們能夠快速完成所有其他產品開發階段，而不是在很長一段時間內陷入迭代或原型設計的泡沫中。”

使用定性和統計研究方法來支持設計客戶

Battista 采用各種混合方法研究技術，包括一對一訪談、調查、用戶測試、A/B 測試、焦點小組和可用性試點。這些方法幫助她的團隊確定用戶需求、行為和動機，了解用戶的痛點，并確定產品是否滿足用戶需求。

 定性研究揭示了用戶面臨的潛在問題及其動機，而定量數據則揭示了可衡量的模式和趨勢。Battista 認為，混合方法研究超越了產品設計的視覺元素，深入到用戶所希望的“人際關系”。研究分析可以創建數據驅動的用戶角色、用戶旅程和體驗地圖，指導設計決策和用戶互動策略。

“在 Humanity Innovation Labs，我們很高興能創建一種無縫集成用戶研究、UX/UI 設計和工業設計的混合流程。這種可重復的方法有助于我們開發出有效融合軟件和硬件的早期解決方案，”Battista 解釋道。

使用 NVivo 進行混合方法產品設計研究

Battista 是由一位在半導體行業和工業制造領域擁有豐富專業知識的前英特爾客戶介紹使用NVivo 的。他們一起利用 NVivo 分析定量和定性數據，簡化了產品開發高級策略的制定。

NVivo 的突出之處在于它能夠從各種在線平臺導入數據集，這對于組織大規模縱向研究至關重要。此功能使利用和構建定量和定性數據變得更加容易。

“在我們的工作中，我們發現 NVivo 極大地幫助了我們高效地分析和解釋數據，尤其是當團隊分布在不同地域和時區時。它在解讀主題、識別趨勢和模式方面非常有價值，幫助我們獲得了切實可行的見解，”Battista 說道。

增強混合方法研究

Battista 對結合定性和統計研究方法的癡迷促使她開發了Zeroes Plus Ones?，這是一個用戶研究平臺，將技術創造者與用戶聯系起來，以開發新產品和服務。該平臺使用人類和機器智能的混合來收集和分析數據。

“我對開發新產品和服務過程中的研究非常感興趣，”Battista 解釋道。“數據似乎讓產品開發變得更容易，”尤其是使用 NVivo 對數據進行分類和分析。

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