实际案例

以往淘宝提供的官方服务能够满足卖家的基本经营需要，但随着卖家对装修、数据分析、营销推广、宝贝管理、进销存等各类服务的需求日益旺盛，有必要给卖家提供一个集中挑选服务的平台，帮助他们快速找到适合自身发展的服务；同时，淘宝引入的第三方服务越来越多，对这些服务，也需要有一个集中展示的平台。如此，商家服务平台的项目便应运而生了（目前该产品已经叫“淘宝卖家服务”市场）。

在这个阶段中，交互设计要解决的问题主要是“如何将产品定位与用户的真实需求深度融合”，深度融合并非一味满足，主要因为有时候一个新产品的定位并非理论化和理想化，需要考虑到创新，也会受到各种因素的影响，比如开发时间限制、底层技术框架制约等，只能尽可能满足用户需求。

因考虑到商业信息保密，本文案例采用了2010年的项目，互联网产品迭代频繁，文中提到的产品页面截至目前已经有多次改版，大家只需要了解整个文章的思路即可。

1.通过问卷获得数据

通常来说，数据采集有两种方式，第一种是利用网络问卷调研的方式，获得用户心理和行为习惯层面的定量数据；第二种是在产品页面设置模块、图片、文字等埋点的方式，收集页面数据。

在商家服务平台上线之前，产品还未诞生，没有页面数据，初期主要使用网络问卷调研的方式获得用户的需求数据。

2.调研前工作准备

首先要明确产品定位、产品规划及架构，对产品有全面的了解；然后，再明确调研目的，研究目的是问卷调研的核心，决定了调研的方向、研究结果如何应用等。

接着，需要根据研究目的，确定调研的内容和目标人群，调研内容越细化越好，目标人群越清晰越好。

对于商家服务平台这样一个新产品，设计之初，研究目的是，了解淘宝卖家对各类服务（尤其是对店铺装修和日常运营服务）的使用、需求和评价情况。

研究的主要内容有：卖家在经营店铺中遇到的困难、目前急需的卖家服务有哪些、近期使用过哪些卖家服务、对使用过的卖家服务满意度如何，最满意哪一个卖家服务、不满意的卖家服务具体原因是什么等。还需要明确的是，研究中的卖家服务涉及的类型，包括淘宝提供的服务、淘宝卖家提供的服务、淘宝合作伙伴提供的服务等。

商家服务平台的目标人群跟产品定位有关，主要是做给需要服务的卖家的。

3.如何设计问卷？

在问卷设计中，题目的措辞、逻辑关系等，会影响用户对问题的理解和做答，从而直接决定了研究结果的走向，足见其重要性。

一般而言，网络问卷调研都要用户自填，因此需要把公司内部的业务专业术语转化成研究对象能够理解的日常用语，不论是问题还是选项都需要简洁明了，让用户一目了然，不能引起歧义；对于完全封闭的选择题，选项之间要互斥、穷尽。当选项无法穷尽时，就需要使用半封闭的选择题，设置“其他”选项，并请用户注明具体内容。

一份问卷的逻辑一般由浅入深、由调研对象关心感兴趣的问题到专业问题、由核心问题到敏感问题、由封闭问题到开放问题；相同主题放一起，不断增加被调研者回答问题的兴趣。只有处理好这些原则之间的相互权衡，才能设计出一份逻辑连贯、衔接自然的问卷。

在案例中，商家服务平台问卷的核心部分设计如下：

特别说明：这些选项是业务方规划产品时，根据当时具备的资源和公司内部业务划分等因素，最终确定的服务分类。
本题为多选限选，主要是为了得到最急切需要的服务排序，直接用排序题在自填的网络问卷中不易实现，选项多时用户进行排序操作也不方便。另外，如果主要目的不是排优先级，而是了解卖家急需的服务具体情况，不必限选。

特别说明：本题是以量表题的形式呈现，实际上是“最近半年使用过哪些类别的卖家服务？”以及“使用时的满意程度”两个题目的合并。主要是因为现有的问卷系统无法实现量表题内选项的自由跳转。如果问卷系统能够实现，那么最好还是拆分成两道题目为佳。即先问“最近半年使用过哪些类别的卖家服务”，然后根据选择的卖家服务，以量表的方式询问“使用时的满意程度”。

另外，量表题的好处是能够将多个题目集中在一起提问，缩短问卷长度，节约用户的填答成本。如果不使用量表题，本题需要拆分成10个单选题目。

4.如何处理数据？

处理数据一般分为收集数据——清洗和加工数据——分析数据。

收集数据——一般而言，淘宝投放问卷的方式有以下几类：可以考虑将问卷链接做成文字链或图片链，挂在目标人群经常浏览的页面中容易关注的位置；或者在指定页面、指定时间段浮出调研链接；或者直接投放站内信、Email等，投放给指定的目标人群；再有就是使用旺旺消息，邀请指定的目标人群填答问卷等。

不同的投放方式在收集数据上会得到不同的效果（如收集足够样本的时长、完整填答率、有效率等），研究者需要根据研究的周期、投放资源排期等因素，综合选择适合的方式。

清洗和加工数据——因为从网络问卷调研中回收的数据可能掺杂了随意的答案，所以不能直接做分析，需要清洗。研究者一般会根据填答时长去掉填答过短和过长的样本；根据IP或用户名去掉重复填答的样本；根据投放名单去掉无法匹配的样本。还需要根据题目之间的逻辑关系，清洗掉填答矛盾的样本。当然还得判断是因乱填还是失误造成的矛盾，如果是失误造成的，可以保留此样本，只要对数据重新进行符合逻辑的处理就可以了，如逻辑回填或缺失处理。

接下来，研究者还需要把调研样本与后台数据进行匹配，如果发现调研样本在卖家星级、开店时长、每月成交笔数等关键变量上的分布与全网卖家总体相差太大，会使调研样本的数据结果与实际情况偏差过大。此时，就需要对调研样本进行加权处理，调整调研样本在关键变量上的分布，使之与后台数据相当，从而能够推及目标卖家群体的情况。如果关键变量的分布与全网卖家总体相差不大，可以不做加权处理。

分析数据——分析数据的方法有很多种，常用的有描述性统计、交叉分析、相关分析等，还可以能用到回归分析、因子分析、聚类分析、对应分析、方差分析等。不同方法得到的具体结果可能不同，但只要研究目的明确，得到的结论都能直接、间接地指导交互设计。

本案例中，在淘宝自有的问卷系统中录入设计好的商家服务平台调研问卷，采用站内信的方式向用户投放填答问卷的邀请，能更加直接地得到目标人群的响应，有利于快速收集调研数据。经过6天收集到5509个样本数据，经过严格清洗，最终有效样本5219个。经过描述性统计、交叉分析，得到的结论节选如下：

在商家服务平台调研问卷中，核心题目有遇到困难的方面、急需的服务、使用过的服务、使用过的服务满意度如何等，它们之间会存在逻辑关系，例如：是否因为在某方面遇到了困难而急需这类服务？是否因为没有使用过某类服务而急需这类服务？是否因为不满意使用过的某类服务而急需这类服务？是否没有使用某类服务才在这方面遇到困难的？是否使用了某类服务还在这方面遇到困难？……这些逻辑关系能够衍生出更多的变量和关系，有助于深化分析结果。

结论一、店铺装修和推广营销是卖家急需的服务类别

卖家并非满意度越低对相应服务的需求越急迫，集市卖家表现更为明显；
而使用率较高的服务类别，仍然是卖家急需的服务类别，集市和商城卖家都有此特征，可见目前的服务还不能满足卖家的需求，或者卖家还未找到适合自己的服务。

数据来源：调研数据近三个月有成功交易的集市卖家5117，商城卖家102*

结论二、高低级别集市卖家更急需店铺装修和推广营销服务

集市卖家星级越高，对淘宝数据分析的满意率越低，相应的对这类服务的需求就越高；
集市卖家随星级升高，对各服务类别的满意率普遍呈降低趋势，而对服务类别的急需程度线性趋势不太明显，店铺装修服务和店铺推广营销服务呈“U”型趋势。

数据来源：调研数据近三个月有成功交易的集市卖家5117

5.数据指导设计

——导航排序充分利用数据结果

在案例中，当产品上线时，一级导航的排列顺序权衡了数据结果和业务规则，左侧明显位置的店铺装修和店铺推广，正是问卷调研中卖家最急需的两类服务。而且，通过定性研究深入了解用户需求，产品改变了最初的规划，将店铺日常运营拆分到店铺推广和管理工具当中，这样管理工具的位置排序也相应地提前了。

——楼层布置参考了调研结论

最初的产品规划是要突出第三方服务，但经过定性研究和定量数据的分析，发现第三方服务还没有形成规模，影响力不大，仍然要主推官方工具。因此，在后续交互设计过程中，依照调研结论设计展现楼层，将官方工具排在第一层，第三方服务排在第二层。

而且，第三方服务主推的服务类别，也参考了数据结果，排序分别是店铺营销推广、店铺管理工具和店铺装修，此处店铺装修稍微靠后，主要是因为当时店铺装修的服务较少，放在前面会影响楼层的整体视觉美观，即便如此，店铺装修已然在众多服务类别中被放置在当前楼层的明显位置。

——页尾设计以数据为依据

因为辅助新卖家快速成长是商家服务平台的重要定位之一，数据也显示新卖家对淘宝开店服务的需求相对旺盛，因此页尾处将新店开张排在首位。

同时，考虑到页尾也能帮助用户快速找到服务的入口，所以将数据显示急需的店铺装修服务并入店铺管理，日常运营服务并入营销推广，分别展示在明显位置。

大家会发觉导航与页尾的分类不相同，有疑惑，其实之所以这样设计，是因为这样既可以满足不同卖家对服务归类和查找服务习惯的差异，也是一种尝试，通过点击效果再对分类做重构，体现了互联网产品的试错迭代优势，毕竟对于一个新产品，不可能一次就做到尽善尽美。

事实也是如此，商家服务平台上线后，后续又进行了日常修改，修正了一些交互设计细节。但当业务转型时，就需要对产品进行交互设计重构，这种情况将在下一篇博文中继续讲述。