随着时代的发展，体验经济快速崛起，营销人该如何把握住体验经济的东风？本文从用户体验设计能力入手，手把手教你如何玩转用户体验。

正如前文所说，营销人在用户体验设计上的优势在于“用户研究”以及“测试”，但是以用户研究为例，就有多达20种研究方法，如用户体验地图、民族志、焦点小组访谈、用户日志。面对如此陌生且繁杂的方法，你是不是开始犯难了？不用着急，笔者接下来将向你推荐几种常用方法，帮助你提升用户体验设计的实操能力。

1. 用户体验地图——提升用户体验的指导蓝图

定义：

展示用户在使用一款产品和服务的过程中，每个阶段的体验，包括行为、感受（痛点和满意点）、思考想法。通过图形化的方式直观地记录和整理每个阶段的体验，让产品的设计参与者、决策者对用户的体验有更为直观的印象。

使用场景：

（1）新产品设计：对现有需求进行拆解以及对需求的优先级进行排序。

（2）产品优化：发现产品现有问题，洞察设计机会点。

方法价值：

（1）培养用户思维

（2）梳理产品流程

（3）明晰设计方向

内容：

用户体验地图主要包含以下6块内容，阶段、行为、接触点、需求、情绪、痛点、机会点。

下图为用户体验地图示例：

图1：咸鱼购买二手商品用户体验地图

图片来源：人人都是产品经理《设计方法：用户体验地图，了解一下》

操作流程：

（1）确定目的和目标用户

在开展用户体验地图之前需了解此次用研的背景，是针对什么用户、需要解决什么问题，需要对整个任务的背景有所了解

（2）初步拟定用户地图框架

在该阶段，可以根据项目组对产品的了解来完善用户体验地图中阶段和任务的内容，将用户的行为拆分为几个大的阶段，以广度优先，尽可能把整个用户流程讲述完整，但是不要过分追究深度。同时，梳理具体的任务和触点，罗列出过程中的任务和各个触点。

（3）用户数据获取

通过观察记录、行为研究、调查问卷、访谈用户等方法，获得大量真实有效的用户数据。

（4）梳理数据

分析调研的记录，将有价值的数据内容分解为行为、情绪、想法。

行为：描述用户做了什么，主要目的是丰富阶段和任务的内容。

情绪：描述用户对某一流程的情绪态度，主要目的是了解现有用户体验做得较好和较差的部分。

想法：描述用户在某一流程的想法，用户的想法可作为辅助参考信息。

同时根据用户提出的观点，提炼其实际需求。

（5）痛点洞察

汇总用户的痛点，并将痛点分级，洞察用户痛点背后的真实诉求。并通过痛点的提及次数来找到核心的痛点。

（6）寻找机会点

这里的机会点指痛点的解决方案。根据用户的情绪、痛点、需求、想法来思考用户体验的机会点，可以通过头脑风暴来扩展、补充地图上的机会点。之后对内容进行讨论，将公认的点保留，无用的点剔除，同时结合情绪曲线、机会点、项目情况等来梳理需求的优先级，从而安排后续的工作。

图2：用户体验地图框架

图片来源：人人都是产品经理《详解｜用户体验地图，到底该如何使用？》

2. AB测试——支持数据决策的有力工具

定义：

基于优化用户体验或提高ROI等目标，针对相似人群提供同一产品的不同版本进行小批量测试，通过该人群的反馈决定选用哪套方案，之后再进行大批量推广。实质上是对用户行为的测试。

使用场景：

（1）新产品推广前：无法确定新功能上线效果

（2）产品优化推广前：不确定是否全力铺开该版本

（3）优化广告效果

（4）优化用户转化率

方法价值：

（1）快速试错

（2）选取更优方案，优化用户体验

（3）量化产品收益，提升ROI

（4）将决定权交给用户，减少团队内部冲突

（5）获取用户的真实的数据，由于被试者并不清楚自身处于实验之中，因此其反馈的数据会更加真实可信

（6）找到影响用户体验的因素，为后期优化提供灵感

操作流程：

（1） 数据分析确定方向

在做测试之前，应该充分收集当前的数据，发现现有的问题，帮助你了解应该在哪些地方做优化。一般来说，可以从点击率较差、转化率较低、用户投诉较大的区域入手。

（2） 确定优化目标

为了使优化工作明确，我们需要确定本次优化的目标是什么。一般来说，目标包括提高点击率、转化率、ROI等，这里的目标需要更细致更具有针对性。设定目标，可以更好地跟踪决策的有效性。

（3） 提出优化假设

建立优化假设的目的是方便我们将收集的信息用于未来的改进，此时我们可以头脑风暴生成各种优化想法，形成一份想法清单。之后可以根据预期的效果和执行的难度将想法按优先顺序进行排列。

（4） 选取优化要素，提出A/B改进方案

该阶段我们需要选择优化的方向，提出A/B两套具体的改进方案。

（5） 开始实验，合理分配流量

使用各类A/B测试平台分配流量。初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。通过各大平台自身的数据收集系统自动采集数据。

（6） 分析数据

整个测试需要持续一定的时间，当测试完成了，我们就可以根据结果进行分析，收集并比较两个版本的数据和指标，从而选择效益更好的版本。

图3：AB测试流程

图片来源：VWO《What is A/B testing？》

注意事项：

（1） AB测试仅适用于完整的产品，AB测试可以说明哪些改进措施有效，但不能指出设计中存在的问题。

（2） AB测试不是一次性操作，是建立数据驱动、持续不断优化的闭环过程。

（3） AB测试后的局部优化，再指标设定时需要有通盘考虑，避免局部影响整体效果。

本文仅对用户体验地图及AB测试的价值和大体实现流程进行介绍，如果大家想要更深入地掌握以上方法，可以检索相关资料进一步了解。

希望以上内容能为大家进行用户体验设计时提供帮助，欢迎大家一起学习交流。

资料来源：

1. 人人都是产品经理《详解｜用户体验地图，到底该如何使用？》

http://www.woshipm.com/pd/5161628.html

2. VWO《What is A/B testing？》

https://vwo.com/ab-testing/

深圳大学管理学院

吴思诚

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议