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如何利用主题分析更好的UX

Shane Ketterman.
Shane来自建筑,信息技术,客户体验和UX设计中的背景。

我们如何提供更好的用户体验?一种方法是利用UX研究,以便深入了解用户需求,动机和行为。 ux. 研究 以现实生活场景分析为中心,以获得有价值的事实,即,它的目标不是产生或改善理论。

考虑 这个小儿医疗保健UX研究 学习。与医院的儿童的父母并不总是了解他们提供的资源,例如洗衣服务,餐点选择和睡眠住宿。利用用户面试的形式利用UX研究,发现父母(用户)令人沮丧和困惑,因为他们在孩子逗留开始时无法正确导向。

这种挫折导致增加焦虑和无助的感觉。制作了一个解决方案,导致半页的小册子,以秘密,资源和其他父母的建议为导向的父母。

主题分析方法始于良好的用户研究。
用户研究结果可以改善父母的生命。 (凯蒂麦考迪)

虽然有很多用户研究方法可以用于生成两者 定性的定量 数据,它是对这种数据的分析和应用,可确保UX设计与用户需求更好 - 一个高度灵活的分析框架,用于分析定性数据是主题分析,可以是 利用更好的UX.

用户研究导致使用定性分析方法提取结果。
用户研究对更好的UX结果具有广泛的影响。 (Tomer Maimoni.)

介绍主题分析

主题分析是一个过程用户研究人员可以用于分析定性数据。主题分析方法识别 主题 (有时称为模式)在定性数据中。主题用于帮助研究人员在大量数据中回答问题并找到意义。

主题分析的重要性 不能低估。虽然它可以是一个复杂的框架,但它既是灵活的和深深的洞察力。因此,许多研究人员认为,它应该是UX设计过程的基本部分。

如何使用主题分析

对定性用户数据的正确分析是可信研究的核心。主题分析过程遵循系统的方法,导致集合 主题 这提供了更准确的用户需求,动机和行为表示:

  1. 探索UX研究数据
  2. 生成初始代码
  3. 寻找主题
  4. 审查主题
  5. 定义主题
  6. 编译UX可交付

由于定性数据解释的结果可以是主观的,如果没有建立具体结果,那么了解在开始主题分析过程之前正在寻求寻求的问题和目标是个好主意。

熟悉UX研究数据

定性的 ux. 研究数据 从卡片排序,每日期刊和用户访谈等活动中收集。在这个开始阶段,目标是通过阅读和重读数据来提高早期印象,而不是制定任何结论。

如果是口头数据,则转录。如果数据已被转录,则将其分解为更小的可消化块。在任何一种情况下,建议采取笔记。在勘探阶段,保持开放性,保持中立,抵制制定任何混凝土的冲动是良好的做法。

在本阶段结束时,应该有一个舒适的熟悉程度,并将写入一些元思想。如果有任何不清楚,重读并抵抗继续前进。

生成初始代码

在此阶段,目标是以更有意义(和系统)的方式组织数据。如果手动分析数据(未经研究软件的帮助),则可以使用突出显示或侧面笔记。

实际上被突出显示了什么?我们在找什么?代码只是突出显示了支持项目研究问题的用户数据。

例如,如果我们被要求评估视频流服务,那么我们将“代码”或突出数据中的数据中的特定实例,以支持正在询问的问题,例如“很难找到某种东西”或“HBO”或“HBO”或“”HBO“或” Hulu。“

编码是主题分析方法中的第一步之一。
搜索支持研究问题的代码的定性数据是主题分析的第一步之一。 (DITTE HVA MORTENSEN.)

编码是一个相当复杂的过程,因为用户研究人员始终需要记住项目问题和目标。一个好主意是将所有代码片段传输到电子表格上,这将有助于下一阶段,寻找主题。

寻找主题

主题分析的下一阶段正在寻找来自最后阶段生成的代码/想法的潜在主题。

A 主题 是一种经常性的代码模式,捕获了关于原始研究问题的重要性。例如,我们可能有一系列突出显示的代码,例如 HBO., netflix., 和 葫芦。研究问题基于视频流,因此我们可能会选择“重要流动服务”的主题,或者更广泛地,“服务”。

由于寻找主题是主题分析的核心,因此大多数时间应该在这个过程的这个阶段度过。最正确的主题将是与研究问题对齐的主题。

审查主题

一旦提取了初始主题,下一步就是审查它们所有并确保它们与整个数据的含义对齐。在这个阶段令人诱惑,盲目地“接受”所有主题并继续前进到下一阶段。

建议使用更深层次的检查,因为通常是第一次错过的主题或概念。

一些问题可以作为主题审查过程中的指导:

  • 主题是否在被问到的研究问题的背景下是有意义的?
  • 主题是否具体或过于普遍?
  • 任何主题都重叠吗?
  • 有错过主题吗?

定义主题

彻底审查后,应记录最终一组主题。在这个阶段可以有所帮助创建一个主题地图,它显示了主题与他们支持整体叙述之间的关系。

这是一个主题地图的示例:

主题地图是主题分析过程的一部分。
显示代码与结果主题之间关系的主题图

ux. 可交付

最终的UX可交付是主题分析方法的最后阶段。分析应该考虑观众。这是一个UX设计师团队吗?这是客户吗?

无论观众如何,主题分析报告都应简明扼要,逻辑和不可重复,并讲述参与的故事以支持调查结果。提供最终建议也很重要,并包括用户数据的示例以支持这些建议。

常见做法是包括原始的定性数据,代码和结果主题,以便客户可以看到如何 ux. 研究员 到了他们的结论。它还增加了工作的有效性。

将主题分析付诸实践

ux. 设计师如何将主题分析付诸实践,以帮助改善UX?

主题分析的结果是对用户需求的洞察,这将成为人类交互设计决策,产品内容,信息架构和可用性设计的基础。

考虑完成主题分析,主题称为“自定义”。在这种情况下,用户希望能够自定义特定产品,并在其功能上具有高度自主性。拥有这种知识和洞察力将在设计过程的每个阶段帮助UX设计人员。如果没有它,有一个失败的产品设计的风险,对预定的受众不起作用。

专题分析案例研究:远程医疗仪表板

以下是对提供远程医疗产品,服务和分析的公司的主题分析的UX研究案例研究。

问题和数据

客户问的问题是,“我们如何改善分析仪表板的用户体验?”

仪表板未被使用,客户将其订阅取消给分析产品,数据团队没有UX设计体验。为了减少流失并提高整体用户体验,采用UX研究来了解所需用户和想要的用户,以及他们的动机。

使用谷歌文档和缩放视频会议,使用所识别的客户角色进行用户访谈。

熟悉用户研究数据

完成用户面试后,将所有反馈放在电子表格中的单独选项卡上。电子表格有三列:

  1. 用户名
  2. 守则
  3. 主题

在“用户名”列中,将定性数据放在行中。为此,用户反馈按主题,句子或暂停的自然场所放置在行中,因此反馈的本质保持完整。还包括非言语观察。

主题分析过程的第一步正熟悉数据。
熟悉数据可以包括将其分成较小的块以进一步探索的过程。

生成初始代码

初始代码放在电子表格的“代码”列中。请注意,这些代码是基于给出的反馈的理念,并寻求该项目的结果。

每当用户讨论他们想要在分析仪表板上的东西时,所以最有意义的代码是“分析故事”,因为仪表板上的每条数据都讲述了故事。

以下是与定性用户数据一起生成的最终代码:

生成代码是主题分析过程的一部分。
代码是从定性用户数据生成的。该代码基于UX研究目标支持数据的数据,以改进分析仪表板。

编码也可以是主观的。例如,用户对“杂耍这么多球”的评论是引入非常繁忙的,因此它感到自然地给出了“时间管理的代码”。它也可能已经“忙碌”或“不堪重负”。

审查主题

这是主题分析的最困难的阶段之一。对于每个用户,所有代码在单独的电子表格上并排放置,以便它们可以一起显示。请注意,在查看代码时,它们并不完全是完全相同的词,因此寻找类似的单词和想法。

在此过程中,我们正在寻找可以退出代码的潜在主题。例如,分析报告的“增强”,“更改”和“个性化”被主题为“自定义”。

用户研究项目非常可能会产生非常少量的数据。如果发生这种情况,那么在这个阶段,可以开发最终主题。

审查主题是主题分析方法的一部分。
初始主题是从代码生成的。从重复的代码集创建的主题,并代表更大的研究问题。

定义主题

主题分析的最后一部分是支持主营业务目标的削减列表:

  • 定制 - 增强/机会
  • 数据使用 – Current activities
  • 数据故事 – Opportunities
  • 目前的产品 – Issues, etc.

这一点似乎似乎令人印象深刻;但是,认为这被从几小时的采访中拉出了数百个定性反馈。

我们了解到,客户希望能够自定义其分析仪表板,而不是获得“单尺寸适合所有”报告。我们还学会了有几个故事,用户希望与他们的仪表板说出来,例如“我的远程医疗计划如何表演?”

这提出了公司熟悉的洞察力,并提供了一个明确的目标,帮助数据团队将表现表现形式的仪表板转变为用户希望留在订阅的产品。

显示执行团队(和数据团队)最终主题是一个巨大的胜利,因为它是他们都能理解和消化的东西;将其与在用户访谈期间拍摄的整个电子表格进行对比,而无需任何类型的用户需求和行为。

ux. 可交付

ux. 可交付的扩展超出了简单报告。根据主题,报告包括:

  1. 一个扩展的主题版本 - 这包括每个主题和支持返回该主题的支持定性反馈。
  2. 用户故事 - 根据访谈中的定性反馈创建了一组用户故事。每个故事都有重要的重要性水平。
  3. 线框 - 创建了Analytics仪表板的初步线框,它集中在定制,修复当前问题和数据使用情况。

ux. 可提供主题分析方法
满足原始研究目标的最终UX可交付,是根据最终主题定义的结果创建的。

主题分析与可交付的不结尾。它可以继续在整个迭代UX设计过程中使用。例如,基于上述结果创建了原型。然后将原型用于一组新的用户访谈,这导致了额外的定性数据,并且通过精制原型的目标进行第二个主题分析。

主题分析,对数据的定性分析,可以通过深入了解用户的需求,动机和行为来提高UX,从而提高用户体验。

进一步阅读顶部设计博客:

理解基础知识

您如何进行主题分析?

使用定性数据进行主题分析,并使用六步处理执行:熟悉数据,生成初始代码,寻找主题,查看主题,定义主题和产生最终可交付的主题。

主题分析的目的是什么?

主题分析的目的是分析数据中的定性数据,并在数据中识别主题(有时称为模式)。这提供了更深层次的用户洞察力并提高了研究结果。

主题分析的缺点是什么?

主题分析的缺点是导致主题的主观偏见的可能性,导致不准确地描述用户需求,动机和行为的主题。这可能导致结果不与改进的用户体验保持一致。

主题分析如何灵活?

主题分析过程由于用户研究人员的主观性程度而设计,可以进行编码和主题。主题不是黑色和白色;相反,它们受到解释,从而提供高度的灵活性。

什么是主题分析方法?

主题分析方法是执行主题分析的方式。该方法首先通过编码,主题生成和描述了用户研究人员到达的过程和结论来探索定性数据的探索。