使用者經驗其實不是一門專業
使用者經驗其實不是一門專業

為什麼要這麼說呢?

因為 使用者經驗(User Experience) 跟企業管理一樣,其實是很描述性用語。 使用者經驗是用來形容一種產品開發的理想結果 ,就好像企業管理是用來形容企業經營的理想狀態一樣,這種「專業領域」其實除了一些基本的研究方法和彙整框架外,並沒有什麼固定的方法論作為理論基礎。

因此,將使用者經驗當作機器學習、行為經濟學甚至認知心理學一般的學術或專業領域來看待,其實是誤解了使用者經驗領域的本意,也錯將一些抽象概念當作專業技能在傳授,這反而有礙使用者經驗領域在台灣的發展。

要討論使用者經驗,應以產業為主 。那些什麼使用者訪談方法、交叉測試方法、線圖構圖方法等,其實都只是從很多其他專業領域嫁接過來的方法論,到底什麼方法論適用於何產業, 其實往往都是決定於該領域的營運模式、法律規範、市場經濟環境等因素,以及跟運籌、視覺、軟體工程、統計學、行銷、業務等專業人才的合作關係

B2C的生態效度問題

在基本的研究方法中,許多研究人員都會討論到內部、外部,與生態效度等幾個名詞。內部效度討論的簡單而言是 實驗本身邏輯上的合理性 ,外部效度通常是討論 在本實驗外其他樣本是否也會觀察到同樣的現象、得到同樣的結論

那生態效度呢?

通常討論的是 實驗得到的結果是否適用於許多實驗者無法掌控的「自然產生」的樣本

在科技業,通常討論到B2C的時候,不管是在行銷、產品還是設計上的資料採集和分析,通常都會碰到很嚴重的生態效度問題。

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圖/ William Potter via shutterstock

延伸閱讀:「使用者體驗」是下一個競爭戰場!零售數位轉型不得不掌握的三大觀念

換句話說,就是在大部分的情況下,不管是在O2O、電商還是民生消費App,通常我們需要的使用者直接反饋都幾乎不可能達到。首先,因為使用者在訪談中的描述行為跟實際使用通常都有很大的差異(另外可參考霍桑效應);再來,如果是透過問卷的方式,通常會給回饋的都是極端值(「非常喜歡」或是「非常不喜歡」),樣本本身會受到自我篩選的問題;最後,在很多B2C產業中,如果競爭對手太多(替代性太高)或使用者習慣不登入,那就算要被動式的觀察使用者足跡效果都有限。

在B2C產業中,菜鳥使用者經驗設計師常常犯的錯誤就是 認為什麼問題都可以從「使用者訪談」著手 。而事實上不管在O2O還是電子商務中,每位使用者的價值相對於B2B超級低,而且又因為先前談到的訪談環境破壞樣本生態效度的問題,基本上不太可能投資可觀資源在進行使用者訪談這種超高人力成本,又不見得會有足夠參考價值的工作流程上。

而光是上述這一點,就打破了很多科技人對於使用者經驗的想像了。

在B2C中,最後為何還是以客戶資料管理(Customer Data Platform,CDP)去著手,先從大量的事件資料中去篩掉噪音、觀察趨勢,再去設計實驗。

重點來了,很多人在B2C領域進行所謂的實驗時,認為用免費的GA(Google Analytics)和Google Optimize進行A/B兩個版本的介面測試。這種觀念其實有一大致命傷: 在大部分的使用者情境中,使用者是有某種明確意向(Motive)的 。如果純粹是從介面上去將使用者分流,分出的資料雜訊很多,而在B2C產業,很多的產品功能的數據改善幅度常常都是個位數、甚至幾個小數點,如果分出來資料雜訊很多,那基本上這種樣本比較也多半是無效的。

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圖/ shutterstock

比較有效的工具還是要仰賴Mixpanel、Amplitude這類的CDP為主,而其昂貴的費用,很不幸地,就是進行B2C使用者經驗工作該繳的學費。

總而言之,B2C的使用者經驗工作,很多是奠基於在大量低含金量的使用者資料中進行分析篩選來進行很多產品、設計和營運的決策判斷。所謂的「 Growth hacking 」噱頭詞,其實大部份在做的也是大同小異的事情。

B2B的業務營運多元性

講完B2C,現在來聊聊B2B與企業用解決方案中的使用者經驗。

B2B相當不同的地方就是 使用者通常單位含金量很高 ,而相對而言,要置入去了解這些人的工作內容和使用者情境,因為畢竟是組織內的人與人互動居多,所以還算相對容易。

但是,B2B的使用者經驗工作最常被低估的,就是隔行如隔山的業務模式差異。以使用者訪談為例,適用的情境就多了許多。

先講比較明顯的例子好了,在歐美,員工很忌諱公司使用個人通訊資料去聯絡員工,反之亦然,公司也不希望員工用私人的通訊方式去聯絡其他員工和客戶。因此要做企業用解決方案,光是個人資料和商業機密訊息的保護,就可能是採購的重要決策。現在甚至很多的企業會要求跟已經存在的資料保護和驗證機制,不管是單一登入、內部訊息平台還是VPN,直接進行整合,而不願意把更多的權限和資料授權於另一家廠商處理。(這文化在包括台灣的亞洲,基本上是完全不存在)

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圖/ shutterstock

延伸閱讀:Cookie消亡,企業「讀心術」失靈!Verizon推出新解法,能解決廣告主的焦慮嗎?

因此,在進行B2B的產品開發和使用者經驗工作,了解該行業企業所使用的軟體和資料平台,並且與其密切整合,可以算是最可貴的經驗和核心技能。

除此外,在美國如果要做任何育嬰或是基礎教育相關的事業,都會碰上所謂的COPPA(兒童線上隱私保護法),其限制又會根據各州州法和每個學區、組織的作業方式不同再進一步緊縮,因此不單單直接使用者觀察需要經過許多的嚴格審查(通常是調查研究者是否有前科),兒童使用者資料與線上足跡在許多情況下是無法被收集彙整的。

這代表什麼呢?

當特定的產業行規、企業政策或是政府法令對資料採集、分享和分析進行規範,許多工作就必須透過企業或是組織內部的合格人員來進行,而這當然也多增加了一個使用者經驗工作者需要考慮的環節。

最後,要把B2B的使用者做好,知道每個產業,如不同國家的金融、能源、教育、醫療等產業的一堆瑣碎的法規、行規和營運模式,才是最重要的無形人力資產。

責任編輯:文潔琳、陳建鈞

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關鍵字: #B2B #使用者經驗
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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

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Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

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健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

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