當沒有明顯的使用情境以及使用族群時:光譜(Spectrum)應用及後續訪談方向

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文/ Nor

跟跨界超越競賽的學生討論專題時,發現很適合拿來說明光譜(Spectrum)的應用,但本文僅是個人的心得分享,有錯當改。(但受限於比賽相關條文,本文不描述專題的內容,僅就研究方法進行分享)

這組學生的主題方向是地區性旅遊的行程規劃 APP,規劃前的受訪對象是當地旅遊體驗業者 1 名,以及 5 名旅遊的遊客,從中想找出洞察點,作為設計轉化的依據。但是在這些訪談資料中,並沒有一個比較明顯的使用情境以及使用族群,但就比賽時間上,也不允許再從 persona 開始做建構,所以我建議了採用光譜後再來招募受訪者的方式。

▲ 圖片來源:pixabay

一開始我會從旅遊形式切入,例如旅行團、背包客、自由行等等,看看哪一種形式最多,就已那個形式作為情境。但是因為沒有實際的資料,而學生在先前也有自行決定了「自由行」這種形式。

接下來,我請學生去調查,在自由行這類旅遊形式中,會有那些不同背景的人,這邊因為學生還沒有去調查,所以我這邊純舉例。假設有年輕夫妻檔、閨蜜、以及個人興趣(旅遊)。接下來我們就要開始思考解析光譜區間的分類詞。

在解析區間之前,我們必須先知道這三種背景的人數,假設我們有進行過調查的情況下,年輕夫妻人數略少、閨蜜人數略少、而個人興趣的人數最高,得到這樣的資料之後,我們就開始進入光譜的解析。(調查方式:進入場域之中,找一個主要的入口,用抽樣方式來推估各種背景的比例)

▲ 圖片來源:Nor

使用光譜的主要目的,是想要把不同背景的人,區分成甚少、一般、極高,三種區間,這邊不同背景的人有年輕夫妻檔(人數略少)、個人興趣(人數多)、以及閨蜜(人數略少)。解析區間必須使用一些分類詞,舉例,出遊的頻率。如果年輕夫妻檔<個人興趣<閨蜜,就是適合的光譜;舉例,出遊的花費,個人興趣<年輕夫妻<閨蜜,這就不是適合的光譜。

為什麼是這樣解析光譜?其實這樣分類有一個中心的原則就是,區分一般使用者(中間)以及極端使用者(兩側),而極端使用者又分作甚少與甚多。如果我們要推出一個立即反應市場的服務,一般使用者的抽樣比例要高些,通常一般使用者的需求都會比較淺層,也比較比較好找,所以比例高一些可以找出共通淺層的需求;如果我們要將需求挖深,極端使用者的比例就要高一些,出遊頻率低的年輕夫妻還是會出遊,是甚麼驅使他們偶爾還是想出遊?出遊頻率高的閨蜜是甚麼驅使她們頻繁出遊?從這個角度切入,我們要找出背後的洞察,這些洞察可能是比較深層的需求。

甚麼叫做深層的需求?所謂深層的需求,就是我們歸納整理極端使用者的需求後,這些需求本身也是一般使用者需要,但過去甚少被挖掘過的。所以不是只有整理極端使用者的需求就結束了,也要在一般使用者身上得到驗證。

為什麼採用這種方式呢?極端使用者在光譜中,都是屬於人數比較少的,一般使用者是人數比較多的,所以雖然我們是在極端使用者中找需求,看似只是滿足極端使用者,市場很小,但只要驗證極端使用者的需求,是一般使用者身上過去未發現過的,我們把需求設計轉化後,就有機會在一般使用者市場中,產生猛爆性的收益。(市場比極端使用者大很多)

當我們找到眾多分類詞,都能夠形成鐘形分布後,這些分類詞就會是訪談時的切入點。例如:

出遊頻率

「您出遊的頻率如何?」「為什麼很少出遊呢」「最近一次出遊是何時?「為什麼會有那次出遊呢?」

出遊花費

「您出遊的花費大約是多少?」「您都花在甚麼地方呢?」「為什麼可以省下來?」

出遊地重複性

「您最近一次出遊去哪裡?」「曾經去過嗎?」「為什麼去過了還想再去呢?」

所以分類詞將是編寫訪綱的參考依據之一,如此一來,從使用者分類一直到訪談,就會存在一定程度的脈絡,並且透過不同類型間的比較,我們可以得到更多資料。資料的來源除了受訪者本身的訪談稿,我們也可以比較不同背景受訪者的訪談稿,從差異中推論出更多洞察,進而找到甚麼樣的因素會形成甚麼樣的行為,而這些推論,就是設計轉化時,最好的參考依據。(這部分請期待UXHK的分享)

當然我還是要再次強調,以上純粹個人使用心得,有錯當改。

授權來源:光譜(Spectrum)應用及後續訪談方向

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About Author

NOR

目前任職於領潮創意,擔任用戶體驗研究顧問,在不同領域中進行使用者研究、產業輔導、以及企業內訓。在傳統產業工作七年後,回到學校取得認知科學碩士,畢業後轉入用戶研究與服務設計的領域,並開始協助UX的推廣,以及平衡南北資訊。一直積極將UX導入在傳統產業,並嘗試用文章,吸引不同類型的讀者,讓更多人了解UX。

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