案例：如何用卡片分类法，搞定用户需求？

本文介绍了用卡片分类法搞定用户需求的操作要点与步骤。

不知各位产品/交互/UI设计师们，平时都用哪些方法和维度分析用户需求的呢？？

可能有些人会用公式：‘目标用户+用户行为+用户场景+用户体验目标’得出一个用户需求的‘衡量指标’；或者思考用户的‘动机点、担忧点和障碍点’…

但这些都是分析‘潜在的用户需求’，对于一些较为明显的用户需求，你不确定‘哪些是用户想要的、哪些是不需要的’，这种情况你又是怎么处理的呢？

今天想分享一下之前用“卡片分类”处理这种情况的经历，对过程中的要点、思考点做一个沉淀整理。并以此生成了一个“卡片分类模板”，希望日后你也做卡片分类时，可以提供一些帮助：

Part1：需求前期

1. 遇到什么问题？

事情来源于去年的一个小需求，我们要通过QQ浏览器上的‘摄像头’识别能力，将雅昌网站里艺术家的数据内容传递给大众，大致的流程是：摄像头扫描艺术品→得到艺术品详情→进入艺术家介绍页。

而在合作数据接入上，有个小难点在于：雅昌网站的原有受众都是B类用户，而我们QQ浏览器‘摄像头’大部分都是C类用户，很难把握雅昌网站上的内容，哪些是对C类用户有价值的、感兴趣的？

在这2种受众结构、诉求点完全不同的群体上找到一个重合点，是当时急需要解决的难点。

2. 选择卡片分类的原因

而为何选用‘卡片分类法’，也是由这个难点衍生出来的：

• 现有数据基本确定，需要找出和用户诉求相匹配的内容
• 交互/产品经理的想法会过于主观，需要权衡多人的意见才能做出决定
• 需要发现各个内容间是否有隐藏的逻辑关系

而卡片分类就如一种‘生成方法’，可以让产品设计者知道 用户是如何看待/操作/思考我们的产品，更加深入地了解用户的心智模型。而且相对于可用性测试、焦点小组等分析方法来说，卡片分类成本更低、灵活性更高，非常适合小需求、小组织/个人对需求的分析与验证。

3. 确定分析目的

做任何事情都是带有目的，卡片分类也不例外，此次分析也是围绕以下几点进行的：

• C类用户会对哪些内容感兴趣？
• 不同用户之间是否有共同点？
• 这些内容是否适合实际的场景？
• 用户是否有看不懂的内容？
• …

Part2：卡片分类过程

1. 确定分类内容，制作卡片

整个分类的第一步，无疑就是确定有哪些内容？但这里有个小要点：

因为需要将合作方的内容导入到我们产品中去，因此在制作内容卡片时，就要考虑和已有产品形态做结合，按照现有的产品布局（甚至是规范）产出内容卡片。

但也不一定说卡片制作都要这样，只不过这种‘界面化‘方式对用户的视觉认知、交互行为、心智模式等更直接、更具体、更利于后续操作，总好过简简单单的一句抽象标题或者描述。

2. 确定人员和场地

由于资源限制，我无法拿到一手的用户资料，更别说请真正的用户过来，因此都是请身边的朋友、同事帮忙。但为了找到贴近真实用户的测试者，设立了3个维度去筛选人员：

1. 喜欢画画、欣赏艺术品：能对我们最终产品产生兴趣。
2. 参加过画展、艺术展：有过实际场景体验，更好了解用户的心智模型。
3. 文化素养较高、文艺范 ：贴近真实目标用户。

而关于场地则根据需要灵活选择，工位、茶水间、会议室等都可以，尽量找安静的地方，使用户思考不收干扰。

3. 选择合适的分类方法

卡片分类基本分2种：封闭式和开放式。

封闭式：

预先设置所有卡片的分组，用户只需按照自己的理解将卡片分组、归类，发挥空间比较有限。适合已经确定大体信息框架的产品，分类的结果可以验证自己的假设、推论。

开放式：

不设置卡片的分组、名称，让用户自行决定哪些卡片是可以归类、抛弃的，有很大的发挥空间。适合功能点和业务范围不是很确定的产品，分类后的结果可以为产品的信息架构打好基础。

而我此次的目的，就是了解用户是如何看待、思考这些内容的，需要给用户足够的发挥空间。因此我自然而然地选用‘开放式’分法。

4. 现场分类

背景描述：

先和用户简单说下测试背景，向其传达此次的目的，谈话时营造一个轻松舒适的氛围。

卡片展示：

将所有卡片都平铺开来，让用户直观看到有哪些内容，便于其建立一个大体的心智模型。

先让用户分类，再提问题：

为了让分类效率更高，先让用户完全按照自己的理解分类卡片，再针对其操作的结果、每个步骤等进行提问：为什么会选这些内容？是基于什么场合？是否有其他替代物？这些内容会带来怎样的预期？

这样确保现有的分类结果，是否和用户当初的心理预期是一致的，判断出用户分类结果的真实性和一致性。

得到结果，整理用户故事卡片

当所有用户分完后，可以对结果整理成一个故事卡片：对用户信息与特征、排序内容、描述等做一个记录，除了发现彼此间的共同点和差异点，更能验证之前的目标是否正确。

5. 得到分类结果

得到不同用户的分类结果后，大体上能看到用户们的想法。但会有这样一个问题：

用户分类的结果、提出的想法可能是利己、只顾当下场景、甚至是违背产品定位等的诉求，不一定全部都正确。所以我们需要给这些结果/想法过一下滤。

Part3：分类结果落地

1. 分类结果分析

过滤的维度根据自身产品而定，我这边从‘产品定位、实际场景、目标用户’这个3个维度去分析。

如“实际场景“，因为我们的产品都是线下扫描，大部分的用户行为都是建立在生活中的各种场景，而对应的操作环境和行为也不同：

在画展里，用户有充足的时间、安逸的环境去消费内容。但在吵闹、人流大的公交站、商场等广告台附近，用户很难将注意力全部集中在产品的内容消费上。

（编辑：晋中站长网）

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