Data Vs. Findings Vs. Insights In UX

在UX研究中，数据、发现和洞察常被混用，但它们的含义和影响力截然不同。本文将解析这三者的区别，并探讨如何将原始数据转化为有价值的商业洞察。

为什么这很重要

初看之下，这些区别似乎很细微且技术性，但在评审和沟通UX工作成果时，我们必须谨慎避免术语混淆，以防止错误的假设、结论和过早的否定。

原始数据点是随机且不确定的，要有价值，必须转化为洞察。

当重要会议中出现强有力的建议和大胆的陈述时，总会有人质疑决策过程。作为UX设计师，我们需要为此做好准备，避免因“研究薄弱”、“发现不可靠”或“用户选择不当”而被轻易否定。

不同角色的人——分析师、数据科学家、研究员、策略师——常常依赖细微的区别来做决策。总体区别如下：

商业价值来自于将后见之明转化为洞察，再将洞察转化为前瞻。

以下是一个实际例子：

数据：六名用户在“支付”中寻找“转账”，四名用户在个人仪表板中发现了该功能。
发现：60%的用户在仪表板上难以找到“转账”功能，经常与“支付”部分混淆。
洞察：导航不符合用户对转账的心智模型，导致混淆和延迟。我们建议重命名部分或重组仪表板，优先显示“转账”。这可以使任务完成更直观高效。
后见之明：将部分重命名为“转账”并移至主仪表板后，任务成功率提高了12%。后续测试中用户混淆减少。这被证明是一个有效的解决方案。
前瞻：随着我们的金融产品变得更加复杂，用户将期望更简单的任务导向导航（例如，“发送资金”、“支付账单”）而不是像“支付”这样的类别。我们应该将仪表板发展为行动驱动的信息架构以满足用户期望。

只有洞察才能创造理解并驱动策略。前瞻也塑造策略，但总是由赌注和假设塑造。因此，利益相关者对洞察感兴趣，而不是发现。他们很少需要深入原始数据点，但通常确实想确保发现是可靠的。

这时，关于统计显著性的重大问题就会出现，而想法和建议往往在没有机会被探索或解释的情况下被否定。

对于UX设计师来说，这是一个极其难以回答的问题。正如Nikki Anderson指出的，统计显著性从未为定性研究设计。在UX工作中，我们不是试图发表学术研究或证明普遍真理。

我们试图达到理论饱和点，即额外研究不会给我们带来新洞察的点。研究不是为了证明某事为真，而是为了在成本高昂的错误发生之前防止它们。

以下是一些有用的谈话要点来处理这个问题：

而且：可能不必关注参与者数量，而是论证用户持续与某个功能斗争、期望不匹配以及围绕特定痛点的清晰模式出现。

一旦我们注意到模式出现，就需要将它们转化为可行动的建议。令人惊讶的是，这并不总是容易的——我们需要尽可能避免简单的猜测和假设，因为它们会招致错误的结论。

为此，您可以依赖一个非常简单但有效的框架将发现转化为洞察：发生了什么 + 为什么 + 所以呢：

为了更好地评估“所以呢”部分，我们应该密切关注我们注意到的事情对期望业务结果的影响。它可以是任何事情，从高影响阻碍和混淆到犹豫和不行动。

我衷心推荐探索Nikki Anderson精彩幻灯片中的发现→洞察备忘单，其中有示例和提示，用于将发现转化为洞察。

在呈现UX工作成果时，专注于可行动的建议和商业机会，而不是测试中出现的模式。

对我来说，这都是关于讲一个好故事。令人难忘、有影响力、可行且令人信服。描绘未来可能的样子以及它将产生的差异。这就是UX工作最大影响力的所在。

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“The Human Element: Using Research And Psychology To Elevate Data Storytelling,” Victor Yocco & Angelica Lo Duca
“Integrations: From Simple Data Transfer To Modern Composable Architectures,” Edoardo Dusi
“Scaling Success: Key Insights And Practical Takeaways,” Addy Osmani
“Embracing Introversion In UX,” Victor Yocco