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您是否曾想过，在产品最终上架之前，需要做出多少决策？混合方法设计通常使用定性和统计数据，通常与社会科学、政策和公共卫生研究等领域相关，但它也可以成为产品设计流程中不可或缺的一部分。

Humanity Innovation Labs 的创始人 Stephanie Battista在一场研讨会中，讨论了如何结合定性和统计方法来加速产品设计。混合方法研究通过结合定性和定量方法来深入研究问题。本案例研究探讨了 Battista 理解这些方法的力量的过程、她如何将它们应用于产品开发以及她的团队如何利用 NVivo （最新版试用下载）进行数据分析。

背景

Stephanie Battista是Humanity Innovation Labs的创始人，这是一家位于科罗拉多州科罗拉多斯普林斯的产品设计咨询公司。她的公司与商业、学术和政府组织合作开发 IOE 和边缘计算技术。该咨询公司汇集了用户体验、用户研究、用户界面设计和工业设计方面的专家，采用研究驱动的方法系统地研究技术如何融入用户的生活。

弥合研究与设计之间的差距

Battista 拥有 20 多年的工业设计经验，一直对面向消费者的设备充满热情。她的职业生涯始于一家名为 Navigator 的英国生物识别初创公司，在那里她接触到了尖端的安全设备。然而，随着职业生涯的发展，她注意到由于组织孤岛，研究和设计之间存在脱节。

“当时，我觉得自己只是在集思广益和勾勒概念，而没有考虑用户的意见或反馈，这似乎很肤浅。如果不了解用户，我怎么能构思解决方案并阐明产品特性、功能和要求呢？”巴蒂斯塔说。

这种脱节感在可穿戴计算设备尚处于萌芽阶段时被放大了，因为这些设备缺乏竞争性产品和历史参考，无法做出明智的设计决策。她第一次真正接触到跨学科研究方法是在三星的 Modern Edge 工作，在那里她参与了一个跨城市的民族志研究项目。这次经历是她职业生涯的转折点。

巴蒂斯塔解释说：“我发现，与依赖直觉相比，结合定性和统计数据能够更有效地以公正的方式传达想法，因为直觉往往不可重复、难以向他人解释，而且通常与最终用户无关。”

将定性研究引入敏捷设计

在当今的技术市场中，速度至关重要。快速将产品推向市场的竞争压力意味着公司需要更快地整合研究，以高效地设计、迭代和测试原型。许多技术公司使用敏捷方法论（一种 2001 年从软件行业兴起的项目管理框架）来加速产品开发。敏捷方法论在涉及设计、构建、测试和发布阶段的短迭代周期中工作，并结合持续反馈来提高每次迭代的产品质量。

巴蒂斯塔借鉴了她在三星的工作经验，开始将定性研究方法融入到她的咨询工作中。通过民族志和其他方法收集用户需求和偏好，她的团队可以做出数据驱动的设计决策，而不是依靠直觉。

巴蒂斯塔解释道：“我们在研究上投入的时间使我们能够快速完成所有其他产品开发阶段，而不是在很长一段时间内陷入迭代或原型设计的泡沫中。”

使用定性和统计研究方法来支持设计客户

Battista 采用各种混合方法研究技术，包括一对一访谈、调查、用户测试、A/B 测试、焦点小组和可用性试点。这些方法帮助她的团队确定用户需求、行为和动机，了解用户的痛点，并确定产品是否满足用户需求。

定性研究揭示了用户面临的潜在问题及其动机，而定量数据则揭示了可衡量的模式和趋势。Battista 认为，混合方法研究超越了产品设计的视觉元素，深入到用户所希望的“人际关系”。研究分析可以创建数据驱动的用户角色、用户旅程和体验地图，指导设计决策和用户互动策略。

“在 Humanity Innovation Labs，我们很高兴能创建一种无缝集成用户研究、UX/UI 设计和工业设计的混合流程。这种可重复的方法有助于我们开发出有效融合软件和硬件的早期解决方案，”Battista 解释道。

使用 NVivo 进行混合方法产品设计研究

Battista 是由一位在半导体行业和工业制造领域拥有丰富专业知识的前英特尔客户介绍使用NVivo 的。他们一起利用 NVivo 分析定量和定性数据，简化了产品开发高级策略的制定。

NVivo 的突出之处在于它能够从各种在线平台导入数据集，这对于组织大规模纵向研究至关重要。此功能使利用和构建定量和定性数据变得更加容易。

“在我们的工作中，我们发现 NVivo 极大地帮助了我们高效地分析和解释数据，尤其是当团队分布在不同地域和时区时。它在解读主题、识别趋势和模式方面非常有价值，帮助我们获得了切实可行的见解，”Battista 说道。

增强混合方法研究

Battista 对结合定性和统计研究方法的痴迷促使她开发了Zeroes Plus Ones™，这是一个用户研究平台，将技术创造者与用户联系起来，以开发新产品和服务。该平台使用人类和机器智能的混合来收集和分析数据。

“我对开发新产品和服务过程中的研究非常感兴趣，”Battista 解释道。“数据似乎让产品开发变得更容易，”尤其是使用 NVivo 对数据进行分类和分析。

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