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TB最近在各个关键产品与购物流程中陆续加入了用户反馈入口（图1），也开设了各种官方论坛收集用户意见和建议，因此会收集到大量纯文本数据。如何 对这些数据进行分析、从而指导产品改进？本文将讲述，将内容分析（content analysis）应用于网络文本数据（如，用户反馈）处理的理论基础与实际应用。包括：内容分析法简述；企业中应用内容分析的步骤与技巧。

图1：淘宝的用户反馈 入口

PART1 理论基础：内容分析法简述

内容分析，是指利用明晰的编码规则，将大量文本信息转化为定量数据，并 归于若干类别以分析信息特征的方法)。 内容分析有三个特点：

1）客观性。内容分析不受主观偏见影响，有标准化的研究过程，研究员对结果持开放态度；

2）系统。内容分析过程（取样、分析、编码等）有统一、标准的规则和程序；

3）定性与定量结合。内 容分析通过定性研究找出能反映内容本质的特征，又将文本转化为定量的数据，分 析 结果可用频次、百分比，或相关系数等来表示。

这种研究无需直接接触研究对象，在传播学、情报学、教育学等社会学科有广泛应用，但目的有所差别。鉴于本文所述的应用类型，更倾向从情报学的观点去 定义内容分析的目的：通过分析内容了解本质性的事实和趋势，并揭示隐性问题。换句话说，在用户反馈分析中应用内容分析法，目的在于对反馈信息进行系统的归纳分类，整理问题点并评估其严重性，从而有针对地实施改进。

内容分析的基本流程如图2所示。科研中，还有训练编码员（5、6环节间）、测量编码员之间可信度（6、7环节间）的步骤。在企业环境中由于受到时间 等调研成本制约，可选择性执行这两步。具体每一步的实施将在PART2中通过实例详述。

图2：内容分析流程图

PART2 实践应用：步骤与技巧

如前所述，在企业的用户研究中利用内容分析处理文本型用户反馈数据，最终目的在 于，通过科学有效地总结归纳问题来促进改进。因此应用文本分析的步骤和技巧有以下特点：

现按照前文所述的分析流程，以旺铺升级后一周内的用户反馈分析为例，介绍内容分析在企业用户研究中的实践步骤。

【第一步 对分析的目标和范围做出准确定义】

分析目标：收集、归纳用户体验问题及用户看法
分析范围：

• 主题领域——以某产品，或某流程的用户反馈为范围
• 时间段——如，改版后一周内、新上线一 周后……等。值得注意的是，在产品大事件（如发布、改版）时间段，收集到的问题会较多，用户反馈两极化明显。在系统大事件（down机等）时间段，反馈的 问题会较集中，用户反馈多为抱怨。

呈现在用户研究报告中，也就是一句简短陈述， 如：旺铺升级后一周内的用户反馈总结

【第二步 决定抽样样本】

包括决定以下三方面

1）内容源：选择从什么地方（帮派？问卷？…等）抽样
2）时间：选择在分析时间段 的哪几天（全段？隔天？隔周？）抽样
3）内容：对内容进行随机或等距抽样

这意味着研究员要对产品周期有充分的了解和认 识。在本例中，我们的抽样样本是，旺铺升级后一周内 （7天）用户通过旺铺装修页面“提意见”入口（图3）提交的所有数据。

——>

图3：旺铺用户反馈收集入口

【第三步 确定分析单位】

分析单位是内容分析中的最小元素， 要对此给出明确清晰的操作性定义。在本例中，分析单位就是一名用户所陈述的一条意见。值得注意的是，并非以一次提交的数据为单位，因为一名用户一次性可能 提交若干条意见，需要把意见拆开，每条为一个分析单位。如图4所示，“删除模块删完不能添加”、“发布完又回到装修页面”分别是一个分析单位。

图4：分析单位举例

【第四步 建立分类】

分类是内容分析的关键步骤，决定了后续的定量分析的有效性。类别是内容分析的基本单位，每个分析单位都能且只能归入某类别中。在学术研究中，往往依据研究理论或参考过往研究结果来分类。在企业用研中，则要对产品有充分了解，并与产品经理合作制定分类框架。因为这便于分配问题解决负责人。

穷 尽、互斥是分类的两大原则。分类应涵盖可能的问题范围，但由于事前无法全 面预知内容，最好设立“其它”类以满足穷尽性。若有≥10%的 分析单位被归入“其它”，则分类不当。类与类之间是不重合的，若有一个分析单位可归入两个或以上类别，则分类不当，或分析单位不准。

分多少类为合适？类别太多会导致某些类的分析单位少而失去统计意义；类别太少，不 同性质的分析单位归入同一类，可能会掩盖显著性差 异。考虑到将分类合并比将分类拆分容易，建议宁多勿少。在无从下手的情况 下，可试检验50-100条分析 单位。

在本例中的分类如图5——

图5：旺铺用户反馈 的分类与说明

该分类倾向于以问题解决方（如系统问题由开发人员解决、功能需求由产品经理解决、交互问题由设计 师解决）为基础维度，便于推动改进。对于页面、功能有限的产品/流程，也可按照页面或功能分类。对于本例，也有针对功能、页面进行分类，主要体现在二级编 码中，详情见下。

【第五步 制作编码表 试验性编码】

制作编码表是在大分类的基础上进行 细化，以更好地聚焦问题。在这一步，要尽可能细致全面，才能保证有效的数据分析。对每个编码的含义要有所说明，尤其在编码者不止一人的情况下。在本例中， 对功能需求这一大分类的部分编码如图6，其原则是尽可能涵盖所有功能。而对于系统问题、交 互体验问题，子编码 又是应内容特点、以另外的维度设定的。

图6：编码表示例

在 编码表制作好后，抽取50-100条分析单位（如100条反馈）进行试编码（coding），以检验是否够细够全。当然了，在实际实施编码（第六步）过 程中可能发现编码不够用的情况。此时只能新增编码，并对该分类下的所有分析单位重新编码。所幸的是——也是内容分析的优点之一——即使发现问题，能在不影 响数据本身准确性和完好性的情况下弥补错误。不像问卷调研或现场实验，一旦实施，有错误也无法弥补，只能抛弃数据。

【第 六步 收集数据 实施编码】

收集数据就是按照之前所定义好的范围与抽样 标准提取数据。通常将数据导入到EXCEL中进行处理。在本例中，每条用户意见（即最小分析单位）对应一行（图7）。

图7：原始数据示例

然 后便可开始对每个分析单位进行编码，是纯人工的过程。目前也有一些文本分析软件可辅助，但这些基于分词技术的软件智能程度不足，且实施聚类分析对样本量有 要求（至少上万条），更适合用于海量文本数据的分类。

编码过程可借助EXCEL的文本筛选功能。比如笔者用得较多的是“包含XX关键词” 的筛选方式（图8），能有效提高编码效率。在过程中要把无意义的分析单位（如在本例中，会有用户在反馈中打自己店铺的广告）给清理掉。

图8：文本筛选功能 示例

初步编码结果如下图所示，接着便可进入分析、报告阶段。

图9：编码结果示例

【第 七步 分析 报告结果】

分析包括两部分。定量部分使用描述性统计，计算各分类中条目、各 个码类的频数、百分比。如果还能结合到其他变量，如用 户的星级等，可进行更复杂的交叉分析、卡方检验、t检验、方差分析等。定性部分，是对某子编码下的所有条目进行梳理，总结出问题点。

要注意的是，频数、百分比不是衡量严重程度的 唯一指标。比如我们发现大量系统问题这一分类的用户意见， 但基本上说 的只是发布失败和速度慢两点。 功能需求这一分类下的意见总数相对较少，但问题有10余种。因此，定性与定量分析的结 合，才能反映各分类对整体体验（满意或不满意）的贡献度大小，以及问题聚焦/分散程度。示例如下：

图10：反馈总结示例

进 一步的分析还包括对表象所隐含的问题的推断。例如笔者发现图11所示的问题。

图11：深层分析示例

在企业 中，内容分析报告的输出形式更灵活，关键在于有效传达问题，推动问题的解决。尤其用户反馈的内容本身比用户研究员的分析归纳更具冲击力，更易引起同理心。

在 本例中，笔者的输出物包括：

• 原始数据EXCEL表，按分类将问题 分别放在不同sheet里（图11）。在每一张sheet里，可通过筛选功能，看具体某个方面的用户反馈原话。要注意的是，此时会把编码重新转化为文字描 述便于理解。
  
  
  图12：EXCEL 输出物示例

• 用户反馈总结ppt，将各分类中的问题汇总罗列，用于向项目组宣讲，并探讨解决 方案。陈述问题时，可引用典型的用户原话。比如有10个人反映同一问题，可选取问题表达最清晰或感情色彩最浓烈者的原话。

本文介 绍了内容分析，以及内容分析在企业 用户研究中应用的步骤与技巧。内容分析的优点有：1）相比实验法、问卷法等，较为节省人力物力；2）内容可被重复分析，可靠性较大；3）无需直接接触研究 对象；4）操作过程若产生问题，错误易被弥补。它的缺点在于：1）人为因 素（如如何分类、编码）会极大影响结果；2）编码工作需时较长、单调。

原文：http://piglili.blogbus.com/logs/60772605.html

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用户研究能做什么？

目前，业界更多的是结合产品设计和开发流程来描述用户研究的，如下图所示：

用户研究随着产品开发周期不断迭代进行。

以上这种解释，很好地描述了用户研究在产品设计和开发过程中的持续性和阶段性。然而，基于产品设计和开发的用户研究只是我们工作的一部分，更有 效、更专业的用户研究，应该还可以为市场拓展、广告推广、营销策略、甚至公司的品牌战略提供专业协助。也只有通过多方位、多角度的调研，我们才能更系统地 了解用户的行为和动机，提出更全面、更有建设性的意见。

所以，它也应该对影响用户体验的其他因素进行研究，从而获取一个更为全面的用户模型。

用户研究的三种类型

上面提到了用户研究的主要工作内容，那么，以互联网产品公司为例，作为一个用户研究人员，如何规划这些工作，从广度和深度两方面获得对用户的深 入了解，是我们应该思考的问题。

我把用户研究分为以下三种类型，这三种类型的研究工作相互联系，互为基础和补充。

项目型研究，是解决临时问题的调研，比如，解决产品研发、营销策划等工作中临时出现的问题，这些调研需求会 在产品的不同阶段，由各相关部门提出。

常规性研究，是我们需要持续不断进行的工作，比如，定期/不定期用户满意度调查，用户反馈和渠道反馈的监测 等等。当常规性用户调研的结果中，出现了需要深入了解和验证的问题，我们可以立项，进入项目型研究的范畴。

策略型研究，是在多方位、多层次的用户研究基础上，结合其他部门或者外部的研究成果，提炼和拓展，进行新机 遇探索的前瞻性研究。

成功开展用户研究的五大要素

好的规划是基础，好的实施是保证。在用户研究的实施过程中，以下几点非常重要：

1.理清研究目的和要回答的问题

研究计划之前，弄清楚为什么要做这次研究，研究要回答哪些问题，并且书面确定下来。

很多时候，客户会希望一次研究就能解决他们很多疑问，但这往往是不现实的。这种情况下，和客户一起理清这些问题的优先级次序，制定一个可行的研 究计划，将是一个好的开始。

2.发动相关人员参与研究过程

即便在计划初期，广泛收集了大家的需求，争取他们参与到调研过程中，仍然非常重要。

一方面，通过观察后的讨论，了解大家的想法，更多的背景知识可以让用户研究报告更全面，更深入；另一方面，让研究成果成为大家共同的成果，提高 客户对它的接受度和认同感。

我经常会碰到这样的情况，在研究成果汇报会议上，有人提出疑问，在我还没来得及发言的时候，已经有参与过观察的客户在帮我解释了:)

3.研究成果的可操作性

研究成果不应该停留在我们发现了什么，更应该建议我们下一步要做什么，如何做。

4.研究成果的专业展示和汇报

好的报告内容同样需要好的包装。视觉化的信息，更容易被人理解和接受。

根据听取汇报的对象，选择对于他们而言生动有趣的形式来阐述研究成果。

5.研究成果实施情况的跟踪

针对每一项研究结果，都应该和相关负责人确定实施计划，存档并跟踪，保证用户研究的成果落实到后续的工作中去。

最后我想说，好的用户体验，不是某个人或某个部门努力就能实现的，公司各部门资源的整合和统一，是实现良好用户体验的关键。各部门人员都有着自 己的专长和专业视角，只要每个人都主动地沟通和分享，并朝着统一的目标去寻求解决方案，我相信，更好的用户体验触手可及。
原文：http://cdc.tencent.com/?p=2317

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生活形态的界定和测量方式

Engel，Blackwell & Miniard 三位学者参考许多前人意见后，将生活形态定义为“个人生活及如何分配时间与金钱等资源的模式，反映出个人所从事的活动、有兴趣的事物及对各种议题的观点”，并强调生活形态是一种综合性的观念架构，是一个人价值观和人格特质综合影响下的表现行为。有关生活形态的定义很多，简单归纳其中共通的部分可知，生活形态就是指一个人通过其活动、兴趣和观点所表现出来的整体生活方式，与其日常生活的行为模式息息相关。

目前测量生活形态最常见的方法是Wells & Tigert（1971）所发展的AIO量表，他们建议采用适当的描述语句，直接询问研究对象的活动、兴趣及观点。其中，活动（Activity）指一种具体明显的行为；兴趣（Interest）指人们对于某些事物或主体产生的兴奋程度，能够引发特殊且持续性的注意；观点（Opinion）指个人对外界环境的刺激所产生的疑问，以及所给予的口头上或文字上的回应。 

利用生活形态AIO细分淘宝买家 

淘宝网2009年Q3季度的买家研究中，加入了15个生活形态语句，基本涵盖了AIO的内容，因此，本文以此为基础尝试对淘宝买家进行分群研究。

对生活形态量表进行多次分析尝试后，筛选出12个语句。经项目分析可知，这些语句的得分在高低分组均存在差异，与量表总分都显著相关，Cronbach’s Alpha信度达到0.932，建构效度中KMO值为0.939，Bartlett 球形检验的 值为24513.93（df=66）达到显著，非常适宜进行因子分析。最终萃取出4个公因子，依次为保守理财/消费/社交、意见领袖、追求名牌/流行、购物倾向实惠/尝新等，累积方差贡献率为77.9%（详见下表），解释效果较强。

利用4个公因子得分对3087个有效样本进行谱系（Hierarchical）聚类分析，分别得到3-5群的分群结果，再将有效样本按照7：3的比例分成分析样本和验证样本，对分群结果进行判别分析，综合比较后，判定4群较为合适，此时3个判别函数均有统计意义，典型相关系数均在0.7左右，判别效力较好，使用组内协方差阵计算时，分析样本和验证样本的正确率分别为82.7%、85.2%，交叉核实法的正确率为82.6%；使用各组的协方差阵计算时，分析样本和验证样本的正确率分别为83.1%、85.1%，达到较高水平。 

通过比较因子得分均值差异，可以给各族群命名，并结合基本人口特征（数据表格略）*、在淘宝的网购行为详细描述其特征*：

实惠派达人：他们具有意见领袖的特质，广泛关注产品和服务信息，非常愿意与他人分享，并经常指导他人购物；他们愿意尝试新品牌，喜欢物美价廉的品质好的商品。

与总体相比，实惠派达人女性更多，30岁以上的比重更大，已婚者更多，大专学历更多；他们每周浏览1次淘宝的频率明显高于总体，更倾向有购物需求才会来淘宝，大多数情况下会购买商品。 

名牌达人：他们非常愿意多花钱购买名牌产品，信任广告品牌，喜欢追求流行、时髦与新奇的东西；具有意见领袖的特质，比较关注产品和服务信息，愿意与他人分享，并乐于指导他人购物。

与总体相比，名牌达人高学历更多，高收入（个人和家庭）的比重更大，31-35岁的比重更大；他们每周浏览4-5次淘宝的频率明显高于总体，更倾向平时没事就喜欢逛淘宝，大多数情况下会购买商品。 

实惠派谨慎跟随者：他们的理财观念、消费观念和交友观念都偏保守；很愿意尝试新品牌，更喜欢物美价廉、品质好的商品；平时不关注产品和服务信息，不善分享购物经验。

与总体相比，实惠派谨慎跟随者女性更多，低年龄的比重更大，单身更多，低收入（个人和家庭）的比重更大；他们浏览淘宝每月1次以下的比例明显高于总体，更倾向有购物需求才会来淘宝，大多数情况下不会购买商品。 

普通跟随者：他们的理财/消费/交友观念不保守；平时不关注产品和服务信息，不善分享购物经验；不论是对新品牌、物美价廉的品质好的商品，还是对名牌产品、广告品牌和流行的东西都不刻意追求。

与总体相比，普通跟随者男性更多，25岁以下的比重更大，低学历的比例更大；他们每天都逛淘宝的比例明显高于总体，更倾向平时没事就喜欢逛淘宝，大多数情况下不会购买商品。

                                                                 对应分析结果

后续研究备忘

本次分析只探讨了运用生活形态细分用户，后续还将深入分析各群体用户在网购行为和心理上的差异。

另外，本次研究仅作为一种尝试，引入的生活形态语句涵盖面有待扩展，之后的调研中将不断补充，进而形成适用于网购群体的生活形态量表，更加有效地为UED发挥效用。

*本分析中借助了TGI指数进行分析，又称“倾向性指数”，可反映目标群体在特定研究范围内的强势或弱势，其基本目的是精确地描述目标群体的特征，分析消费者的购买行为、态度、生活形态和媒体接触习惯，为更有效地制定市场营销战略和广告计划提供可靠的依据。
TGI指数= [目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100。

本文部分理论内容出自本人的毕业论文和曾写过的一篇小文，并非抄袭，谨此说明。

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• 什么是用户研究？全解析

1. 我们测试的是产品可用性，不是使用者的个人能力

2. 尽量不要打断用户的操作

3. 尽量让用户独立完成

4. 测试环境和场景任务应当尽量符合用户使用产品的真实环境

5. 要让测试用户感觉到自己是被充分尊重的，尽量使其心情平和放松

其他：

1. 每次用户测试前先要把测试用电脑的缓存和历史记录清除。

2. 测试前一定要做预测试，把发现的问题记录下来，并在测试前把问题解决。

3. 用户到体验室后，不要马上开始，先和用户聊聊天，拉拉家常。让他放松，告诉用户先休息几分钟，过会我们正式开始，再向您介绍本次测试的主题等等。考虑准备一些和用户的沟通的东西。

4. 要和用户说明本次测试的产品、测试的目的、和测试大致的步骤以及可能花费的时间。

5. 注意和用户沟通的语气，语速要慢。如果担心用户对自己表达的内容没有完全理解，可以说“我把我的意思表达清楚了吗” 和用户说话时要尽力看着用户，保持微笑。

6. 过程中请尽量不要打断用户。

7. 用户碰到问题情绪记得事先安抚用户。如“这个问题很多用户都碰到了”或“这个问题不是很重要，我们先放放。”

8. 用户碰到问题时，可以提醒用户，不要代替用户操作，更不要说“您只要点一下这里就可以了”和不需要那样做等等，会让用户觉得他很无知。可以换种说话如：您可以试着这样操作看看

9. 不要问用户“你为什么要这样做。。。”可以换钟方式如“我刚才看到您是这样操作的，能和我们说说你的理由”或“当时您是怎么想的”

10. 如果用户操作的流程中并不是我们关注的流程，而用户由碰到了问题，这时候我们可以主动帮助用户。

11. 当我们决定介入用户操作时，先询问用户是否需要帮助，用户现在想做什么，碰上什么问题。

12. 引导员和观察记录员的电脑最好不让用户使用。

13. 如果用户不是在关键任务上出现问题我们可以主动提供帮助，

14. 如果在用户操作出现错误并遇见到他不能通过自身能力解决时应当主动帮助解决。

15. 不要说“你有没有听懂”，要说“我有没有说明白”

16. 当用户犯错误时要安慰他说“不只是您一个人有过这样的问题，很多用户也出现过类似的问题”

17. 不要把体验问题归结到谁的身上，无需给用户解释原因，不要承诺什么，只需记下问题反馈给相关人员

18. 不要问用户你为什么这样操作，要说“能告诉我你是怎么考虑的吗？”

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