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2011年6月27日 星期一

認知科學VS設計(六)

        我想請大家回想一下逛百貨公司的經驗,當你在專櫃前停留下來時,售貨人員會過來開始介紹他們的產品,對於女士而言,當妳穿上售貨人員推薦的鞋子時,他們會跟妳說穿起來很適合妳、跟身材很搭、或是很有時尚感,話術好一點的還會以退為進,突然跟妳說:「我覺得好像可以更好,啊對了有另一雙鞋子可以將妳的身段襯托的更高挑」然後就拿了另一雙穿起來很適合,但價格會讓老公背脊發涼的鞋子。

        我想大家有沒有注意到,所謂的很適合、更好看、好時尚,這些形容詞的背後,我們有辦法找到依據嗎?什麼是適合、好看、時尚?我想下次如果妳願意冒著當奧客的風險,或許可以試著問看看。最近跟一位到法國學互動設計的朋友聊了一下,我才知道他們也很重視這方面的議題,正好我最近完成一份評估方式的規劃,第六章就讓我們談談為什麼需要產品評估。

        套一句廣告詞「不要再相信沒有事實根據的事了」,廣告之所以有生存的空間,是由於廠商與使用者間資訊的不平等,而使用者常常不重視事實,所以當廣告自己說要相信事實,這一個廣告就非常夠力,雖然他並沒有在廣告上講出屬於他們產品的事實,但是至少他跟消費者表達了「廣告不一定有事實」。如果你曾經有類似的經驗,把產品買回家卻感受不到銷售人員陳述的效果,卻因為主觀認定問題沒辦法舉證,或是你是公司的銷售人員,碰上老是問「哪裡好」,「憑什麼說比較好」的客人,弄的您的話術派不上用場,請您可以參考本文的概念。

        產品一定有所謂的功能性,雖然美觀會讓使用效率提升,但是如果產品本身的功能性未達一定的水準,無法用美觀來補足使用者內心的失望,有可能讓公司的產品無法再銷售給同一位使用者,在商業行銷上,使用者的使用經驗就是最好的行銷,如果你的消費者都成為你的業務員,在建立品牌忠誠度後,你所需要的廣告就只是新品上市的通知而已。(像Apple的產品,Jobs自己主導的新品上市跟看一場秀差不多)所以如何讓銷售人員好銷售,以及讓使用者好選擇,我們必須把「好在哪裡」,講清楚,說明白。

        首先,我們要先挑出產品的主要功能,證明它是好的,證明的方式,我建議用抓對廝殺的方式,也就是找一個市面上的產品做比較。如果你的產品是剪刀,使用的目的是剪頭髮,我們可以找專業髮型師當試用者,請試用者比較市面上的產品以及你的產品,讓試用者邊使用邊說出感受,同時計算完成同一髮型的時間,當然我們也要納入被剪頭髮的人的意見,這部分的評估方式,我們可以引入認知科學的行為實驗設計以及問卷施測技巧,在收集到資料後,使用量化分析以及質化分析去得到消費者或是銷售人員所需要的證據。這種證據,就是一種科學的行銷方式,消費者可以減少銷售人員的疲勞轟炸,銷售人員也不用再當消費者的背後靈。

        如果你想進一步知道如何評估,用認知科學的行為實驗方式需要有一些認知科學的基礎,這部份邏輯概念的養成並不是一朝一夕,也難以從一篇文章就可以說明清楚,所以我簡單用我最近寫好的規劃做說明。在文字輸入法評估建議一文中,這個例子要評估一個新的注音輸入法的介面(A-UI),使用的硬體是HTC手機,所以我用HTC內建的輸入介面(B-UI)做比較。評估的角度分成訓練前與訓練後。

        讀者可能的覺得,訓練前的評估只要這兩個介面輸入同一篇文章就可以了,但這會產生問題。假設我們使用A-UI先輸入文章,再使用B-UI輸入文章,結果顯示B-UI輸入時間較短,這個結果可能會面對兩種質疑。同一篇文章在第二次閱讀時,閱讀的熟悉度會比第一次高(學習效應),所以會造成輸入的速度比較快(因為有閱讀的熟悉度);同一個硬體的使用,第二次使用可能會比第一次使用更熟悉(學習效應),所以第二次輸入的速度可能會較快。基於這兩個考量,我們有必要將使用者分成四組,並選用兩篇文章,運用不同的輸入順序,把學習效應平衡,如此一來得到的data就是輸入介面本身的影響。要讓所有受試者進行所有的情況是比較節省受試者人數的方式,這也是要分成四組的另一個原因。另外,根據統計分析的假設,我建議用one way ANOVA而不要用T-Test,當然用重覆量數是最適當的方式。

        訓練後的評估,我們要注意的是訓練前後必須使用同一篇文章才有比較的基礎,同時,招募的受試者應該與上一個評估不同,以突顯過程的嚴謹。另外我們要注意輸入時間與輸入字數成反比的情況。在實驗過程中,我們最常收集的data包括執行時間以及正確率,這兩個data如果有呈現正比且高度相關,也就是正確率高同時執行時間長,這可能產生trade-off的情況。trade-off指的是執行時間長並不是因為評估的項目難,而是因為受試者太謹慎,用了太久的時間思考,這樣分析結果可能會失真,所以適度要求受試者盡全力輸入越多字數是有必要的。但是主試者卻不能過於介入評估過程,這部份就需要有施測的訓練。其他的問題如果讀者有興趣,歡迎來信討論。

        對於如何評估產品,不同的產品別應該有不同的評估方式,但施測基本原則並不會有太大差別,所以評估方式的設計其實需要有一些創造力以及經驗,同時也要考慮如何分析你所得到的DATA。不過並不是越複雜的統析方式越準確,有些情況是複雜的統計分析方式導因於不佳的實驗評估設計,同時讓你越難說明你得到的結論,所以盡量不要自找苦吃。

        最後再提醒一點,請不要直接把統計分析報告拿給消費者看,此舉反而更讓人難以接受,請參考「心理學界前輩給予後進的心得分享」一文,適度包裝一下你的結論,再把結論交給銷售人員,別把討厭數學的消費者嚇跑了。

1 則留言:

  1. 我想修正一下,訓練前後所採用的文章應該以字頻相當的兩篇文章,避免同一文章的訓練效應。

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