這篇要整理 UX領域中常見的研究方法。
方法很多，寫太長易獨性低，使用者體驗會很差XD，
所以分成上下兩篇，請見下回分解~
本篇內容整理至edX UX Research 免費線上課程，
偶然間找到這個課程，是用英文上課，不過老師講的內容不會太難，我自己會把不懂的詞彙記錄下來，網路上搜尋就有許多前輩們的中文解釋，以及更進一步的延伸！再者，這是一系列的課程，我們在第二章！我想整套學完一定很有收穫~推薦給大家。
我們在這一系列課程的這裡，第二章！
因為這跟一整套迭代的流程很有關係：分析→設計→產出原型→評估。分析是第一步，定義問題，了解使用者需求。但因為四者又同時環環相扣，分析亦可以說是最後一步，在初代產品呈現之後，再次分析，確認使用者的需求及對產品的感受。
這樣的過程會不斷不斷不斷重複，
這就是迭代本身的意義：
快速失敗，快速改進，再失敗再改進，時間會回報最終的成果。
Great designs don't just appear overnight – they take time to get right.
UX 迭代循環中的四個步驟：分析、設計、原型、評估
定義問題
問題是指：有一個當前的狀態(current situation)，以及一個想去的狀態(desired situation)，該如何解決？這中間的距離，就是我們想問以及想回答的問題。
問問題要考慮的 4W
Who is experiencing the problem? 誰被這個問題困擾著？
What is the problem? 問題是什麼？
Where does the problem present itself? 問題出在哪裡？有特定的時空地域嗎？
Why does it matter? 解決這個問題為什麼重要？
要回答問題，我們需要一些方法：
方法有很多種，可以先最粗略的分為質性(qualitative)vs. 量性(quantitative)兩種。前者，比方說一對一訪談、焦點團體，可以很細緻的了解該受訪者的需求；後者比方說問卷、實證研究，會概括性的了解整體使用者的需求（並且控制受訪者的個別差異）。
以下會根據這個架構，說明每個研究方法的內容（字很小，請放大網頁）：
許多種研究使用者體驗的方法
Secondary Data
Web Analytics 網站分析
蒐集，並分析使用者在網站上的資訊。
有許多數據會被蒐集：
1. 使用者個資：是新用戶嗎？距離上次使用是多久前呢？是使用 Android 系統嗎？
2. 用戶如何得知此產品：從其他社群軟體得知的嗎？還是從搜尋網站呢？
3. 使用者怎麼使用此產品：他們使用哪些功能？在網頁上停留多久？買了什麼產品？
網站分析的好處是資訊量大，而且客觀，屬於量化分析的一種。但缺點是呈現許多「what」(顧客做了什麼)，但不能告訴我們「why」(顧客為什麼那麼做)。CRM (Customer Relationship Management) Data 客戶資料
比從網站中得到的數據，更有組織性的數據（聽起來好饒口XD），可以想像成會員個資就屬於CRM Data（包含常見的稱謂、年齡、性別、Email、購買歷史、偏好等），而這個會員在什麼時候瀏覽了網站上的哪個商品就屬於 Web Analytics 的範疇。Literature Review 文獻分析
採在前人的肩膀上！過去其他團隊已經做過研究，蒐集了數據並產生結果。這對於我們要進一步探討why (顧客為甚麼那麼做)有很大的幫助，比方說從過去文獻中我們可以知道有哪些因素(e.g. 產品忠誠度)可能會影響產品銷售量。
延伸：推薦三個很常用的論文查詢網站：Google Scholar、PubMed、Sci-Hub。
前兩個網站上找不到的文章，可以去Sci-Hub碰碰運氣XD。Industry Reports 產業報告
採在巨人的肩膀上！比方說在這個產業中的大佬意見（e.g. 巴菲特給股東們的信）、產業趨勢報告等。競品分析也屬於這個研究方法的一環（競爭對手做了什麼？我們產品的優勢在哪裡？）。
對於產業報告，這是一個大坑。很敬佩那些精通產業歷史、趨勢的人。
下一篇會提到，UX 並不是「一門專業」，而是需要多個專業人才一同合作。這些專業人才包含行銷、商業、IT資訊、設計、心理學等等。
因此，想邀請讀到這裡的你，能不能推薦在您領域中較知名的產業報告，或是資訊媒體可以讓大家進一步挖掘的呢？
