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卡片分類法可以用于網站或應用的導航、信息架構等項目,也可以用于文檔、電子書籍的結構整理或是文件的分類管理等。

卡片分類法定義

卡片分類法(Card Sorting)是指讓用戶將信息結構的代表性元素的卡片進行分類而取得用戶期望的研究方法。

△ 卡片分類法

卡片分類法主要是對碎片化的元素進行歸類,使之形成分組的具有包含關系的信息架構。

卡片分類法適用類型

卡片分類法在信息化產品上的應用,一般用于以下類型的項目:

  • 網站或應用的導航、信息架構
  • 文檔、電子書籍的結構整理
  • 文件的分類管理

卡片分類法操作步驟

卡片分類法實際操作步驟大致如下圖所示,下面我會具體講解每一步的操作方法。

△ 卡片分類法操作步驟

? 1. 確定目標

首先要明確你想要使用卡片分類法解決什么樣的問題,即你所面臨的問題的解決方法??ㄆ擲嚳ㄊ遣皇且桓鱟鈑諾慕餼齜槳??卡片分類法特別適合用于解決那些子級信息元素龐雜,同時設計者又不能確定每個子級信息元素明確歸屬于哪一類,甚至可能連如何進行分類都不能確定的情況。

比如網站要進行重構,總共可以分為多少個大類?哪些版塊應該歸為一類?哪些版塊應該獨立出來?哪些版塊應該進行合并?

或者要新設計一個應用,我應該如何確定一級導航和二級導航?哪些信息需要獨立出來?

△ 對于子級元素龐雜混亂的項目,適合用卡片分類法

遇到這些類型的項目時,卡片分類法就是特別適合的解決方案。

而大的信息架構已經確定且分類合理,只是不確定一個小功能如何添加進大的信息架構中,就不適合使用卡片分類法。

△ 單個功能加入信息架構不適合卡片分類

或者產品信息元素特別少,只有寥寥幾個主要功能的情況下,也不適合使用卡片分類法。

△ 只有有限信息元素的產品,也不適合卡片分類法

只有確定了信息元素的數量適合進行卡片分類,且希望通過卡片分類法,能夠理清信息元素相互之間的邏輯關系,形成一個完整且清晰的信息架構的目標前提,才能夠進入卡片分類步驟流程。

如果連自己要實現的目標都不清晰就稀里糊涂地使用卡片分類法,那就是本末倒置,畢竟卡片分類法本身只是一個工具,而工具是要為目的服務的。

? 2. 確定信息元素

△ 確定信息元素

在確定了當前的項目適合使用卡片分類法以后,接下來就需要確定需要進行分析的信息項卡片了。

確定需要進行分析的卡片一般遵循如下原則。

盡量不要把父級項和子級項混在一起

△ 不要把父級項和子級項混在一起

卡片分類法有一個重要的步驟就是確定分組群簇,群簇名也就是父級的定義甚至可以交給被調研者自己完成,這個后面會講到。在卡片設計時盡量把顆粒度固定在一個層級上,有利于分類的科學性和合理性。

如明確「商城」、「嬰兒用品」、「洗護用品」三個信息項之間有明確無誤地包含關系,則需要對卡片做出調整和篩選。

當然讀者到這里可能有一個疑惑:「我本來就是需要卡片分類法幫我確定某些信息項的邏輯關系呀,如果我明確知道他們之間的包含關系我為什么還需要卡片分類?」對于完全不能確定相互之間是否有父級子級包含關系的信息項,就可以一起放入卡片,一般是可以通過分析推導出他們之間的邏輯關系的。

信息項卡片數量不能太少

如果只有有限幾個元素,則沒必要進行卡片分類法,只需要進行簡單的用戶調研即可。

信息項卡片不要選擇顆粒度太細的層級。

在信息項卡片的選擇上,需要對顆粒度進行規范和定義,把顆粒度聚焦在有十幾到幾十張卡片的層級比較適合,被調研者在這個卡片數量范圍內比較容易集中注意力和發揮邏輯思維能力,不建議把信息項顆粒度拆分細化到非常零碎的層級,這樣對被調研者和分析者都會是一個很大的考驗,畢竟我們是需要卡片分類法來對我們的設計做驗證或提供信息參照,而不是完全按照結果去設計產品。

卡片名稱要描述清晰,定義清楚,沒有歧義

伏爾泰曾說過:「要是你想與我交談,那請先對自己的用語下個定義?!?/p>

要確保自己和被調研人群在同一個頻道說話,并且是在說同一件事情。

如果覺得卡片名稱可能比較難以理解或可能會讓被調研人群產生迷惑,請在卡片名稱下添加這個卡片名稱的具體描述。

? 3. 選擇合適的卡片分類法

△ 選擇合適的卡片分類法

卡片分類法在用戶調研領域有很多具體的操作方法,形式上也有多種,按照分類方式不同可以分為:

封閉式

封閉式分類法是指發起人預先設置好卡片分組,要求被調研者把所有卡片按照自己的理解放入預設好的分組下的分類方法。

封閉式方法適合于產品已經預先確定了大的信息架構的情況下,或者發起人明確知道信息項應該屬于哪些分組的情況下使用。封閉式方法的好處是目標明確,對于驗證自己的推論或設計的情況下,讓分析結果的分類在和自己預設的分類相同的基礎上再進行比較。

△ 封閉式分類法

封閉式方法最好預留一個「其他」分組,以防止用戶在無法把某個信息項合理歸入預設組時隨意放置而導致影響樣本準確性。

開放式

開放式分類法是指不預設分組,讓用戶自行決定所有信息項應該有幾個分組以及分別歸屬于哪些分組的分類方法。

開放式分類法適合于那些發起人自己也不確定自己所有的信息項屬于哪些分類群簇,且不確定到底應該有多少分類群簇的情況,這種分類法適合于產品尚處于籌劃階段,連功能點和業務范圍也還沒有確定的項目,這種分類法的分析結果一般不是用來做設計驗證,而是用來作為產品信息架構參考,為設計產品信息架構打好基礎。

△ 開放式分類法

而這種分類方法的分析結果也往往能夠帶給發起者驚喜,發現隱藏在那些信息項之間非常隱蔽的邏輯關系。因為脫離了發起者預設分組的羈絆,被調研者往往能夠更加關注卡片相互之間的邏輯關系。

? 4. 選擇參與分類對象

接下來就需要確定參與卡片分類調研的人員了。

△ 選擇參與分類對象

對于參與卡片分類調研的人群,還是有一定的要求的。

與卡片分類法所服務項目有直接利益關系的需要盡量排除

卡片分類法所提供的調研結果是要服務于所屬項目的,所以如果把參與項目的開發、測試、產品等相關人員包含在調研里,這些人群會因為自身的利害關系而選擇對自己有利的分類方法,從而影響結果的客觀公正性。

在樣本數特別大的卡片分類法調研里,可以謹慎地選取有限數量的利益相關人群,因為數量少而不大會對結果產生嚴重干擾。這個比例需要嚴格控制。

邏輯思維能力極差的人群需要盡量排除

因為卡片分類法需要被調研人群具有較強的邏輯思維能力,最終結果才能比較符合客觀現實,如果邀請的都是思路不清楚,邏輯混亂的低素質人群,那不但會有極大概率得不到想要的結果,還會影響整個項目的推進。

與卡片分類法所屬項目完全沒有交集的人群需盡量排除

雖然卡片分類法的每張卡片的名稱下都要求盡量附加詳細的解釋信息來說明當前卡片代表含義,但如果所屬項目比較抽象復雜,這時候被調研人群是完全不同行業或沒有任何使用體驗,也可能會影響到調研結果的準確性。

比如要分析一個區塊鏈產品,而調研對象是街上隨機招募的游客人群,結果可想而知。

因為我自己所處行業的關系,我一般在做卡片式分類法時,更傾向于找跟項目無關的交互設計師或產品經理朋友。

以上幾點在有條件的情況下注意實施,就可以在選取被調研人群的時候不犯錯誤或少犯錯誤。

? 5. 選擇卡片分類:線上/線下

現在終于進入對于卡片分類來說最重要的環節了,那就是:進行卡片分類。

進行卡片分類具體操作方法可以根據項目實際情況分為以下幾種。

線下場景現場調研

預訂一個會議室:

△ 預訂會議室

預訂會議室或使用專業的用戶調研室是為了讓調研被控制在一個相對封閉,不容易被外界影響和干擾的空間內進行。如果是開放的環境,周圍的不參與調研的無關人員可能會干預影響被調研人群的邏輯思考過程,另外被調研人群也需要一個相對安靜的環境來深入思考分組的合理性。

邀約被調研人群:

△ 邀約被調研人群

被調研人群名單確定后,發起調研邀請,盡量讓被調研人群在同一時間參與調研,一方面可以避免反復解釋項目背景和元素描述,另一方面也可以保證每個被調研對象的接收信息一致。

制作卡片 :

△ 一組卡片制作

卡片一定要采用統一規格、質地、顏色的卡片紙。

如果條件限制無法保證所有的卡片規格、質地、顏色都完全一致,也要最低限度保證每個被調研對象拿到的那一組卡片的規格質地顏色一致,以避免因為材質不同而對用戶造成心理暗示,從而影響用戶的判斷。

我在進行卡片分類法調研時,一般采用同色的便利貼,使用便利貼的好處是不容易被氣流和人為干擾,同時不影響重新調整,方便統計。

我不是很建議發給每個被調研對象多種顏色的便利貼讓用戶根據分組不同自由選擇不同顏色的調研方式。

△ 避免讓用戶自己選擇

不同顏色卡片代表不同分組因為卡片分類本身就是一個不斷調整、不斷打破原來的思維定勢的邏輯推理過程,如果讓用戶一開始就選擇不同顏色代表不同分類,一方面會導致用戶思維固化,另一方面也不方便及時修改。

準備與被調研人數相應份數的卡片,時間充裕的情況下可以由調研發起人自己準備好卡片,如果時間比較緊張可以把所有卡片項寫在黑板上讓用戶自己填,但這樣就存在一個樣本可能會被污染或損壞的情況。

每張卡片標注名稱,標好編號以便后期統計:這種方法的好處是可以在調研開始前,對項目的整體情況和信息元素做細致而詳盡的解釋說明,這樣被調研人群存在疑問可以現場解釋,并能盡最大可能地了解用戶在做出某個選擇時的想法和邏輯思考方式。

讓參與者開始卡片分類:

△ 參與者開始卡片分類

卡片分類所有準備工作都完成以后,組織者就可以宣布分類開始了,組織者可以在被調研對象身邊觀察被調研對象的分類行為并進行簡單記錄或視頻記錄,同時可以為被調研對象答疑解惑,解釋一些名詞的具體定義,但切記千萬不要用自己的想法干擾被調研對象的分類行為。

如果被調研對象做出了一個大大超出組織者心理預期的分類行為,或可能暗示著被調研對象對當前卡片名稱定義產生誤解的分類行為,組織者可以當場詢問被調研對象的行為動機和行動原因。如果是一種比較獨特的思路,組織者可以把這種思路記錄下來,但不要用自己的想法干擾用戶的選擇。

如果是被調研對象對卡片名稱的定義產生了誤解導致,可以當場重新解釋卡片名稱的定義,直到對方明確理解為止。如果發現多個被調研對象都做出了類似行為,那么就要當場糾正更新卡片名稱定義以避免歧義。

線下卡片分類調研結束:

在所有被調研對象都明確表示自己的分類已經完全合理,不需要再調整的情況下,組織者就可以宣布調研結束了,然后可以口頭或以物質形式對參與者表示感謝,然后請被調研對象離場。

被調研人群離開后,組織者首先要在每組卡片上標明是哪個被調研對象的分類結果以方便后期追溯,然后對每組的現場拍照存檔以供后期調研分析。

線上調研

線上調研可以繼續細分為線上簡單咨詢和簡單統計工具和專業工具三種。

線上簡單咨詢:

這種方式比較隨意,一般是通過在線溝通軟件把自己的意圖、目標、卡片項、分組要求發送給被調研對象,然后從被調研對象那里收集反饋結果。

優點是適合于非正式的場合且可以大撒網,然后選擇符合標準的答案來作為樣本。

缺點是需要同一個個被調研對象具體溝通細節,溝通成本較高。且反饋答案五花八門,難以把卡片分組結果標準化。

簡單統計工具:

可以使用圖標制作工具比如 Visio,在線圖表工具如迅捷思維導圖,或者簡單的 Excel 表格。

△ 用在線繪圖工具進行卡片分類

在使用這些工具的時候,一定要把卡片選項事先明確輸入這些工具,以保證結果的標準化。

專業卡片分類工具:

專業在線卡片式分類調研工具現在有多款,我使用最多,覺得最方便的是 Optimalworkshop,因為它不但提供了在線調研工具,還能夠直接對調研結果進行分析并給出專業結論。

△ Optimalworkshop

注意,這里說的專業工具僅指進行調研所使用的工具,而不是指最終分析的專業工具(如EZSORT)。

Optimalworkshop 提供多個線上調研工具和數據追蹤工具,卡片分類只是它提供的功能之一,這個工具分免費版和收費版兩種,免費版允許招募 10 個被調研對象,收費版可以招募更多,但如果只是想要驗證一個信息架構,那么使用免費版已經可以基本滿足需求,如果是要進行全新的不預設立場的調研,那么收費版還是物有所值的。

在進行線上調研之前,首先你需要預先設置好開始前的所有準備環節,Optimalworkshop 之所以好用是因為它基本考慮到了所有的前置環節的詳細說明,包括公司 LOGO、調研題目、調研目標、調研描述等等,填寫好所有這些信息以后,基本上只需要發送一個鏈接給對方,對方就可以開始分類工作了,基本不需要額外說明。

△ 卡片分類準備工作

在調研開始之前,如果你想對被調研對象的一些屬性進行進一步的分類和分析,你還可以設置前置調研問卷。

△ 卡片選項

可以從外部導入,也可以手動添加,如果擔心卡片名稱定義不夠清晰,還可以填寫卡片名稱的具體描述信息,確實非常貼心。

△ 卡片分類法操作步驟

在設置所有的前置選項全部完成以后,就可以把鏈接發送給被調研對象了。

被調研對象在點擊鏈接后,進入卡片分類操作界面。這個操作過程非常簡單易用,只需要把左側卡片欄里的卡片拖動到右側工作區,然后再進行分組即可完成,完全是所見即所得(WYSIWYG)方式。

△ 拖動卡片進入操作區

△ 對卡片分組完成后,點擊「Finished」即可完成當前調研。

卡片分類組織者在收到足夠的樣本數后(免費版為 10 份),就基本完成卡片分類調研工作了。

這種線上卡片分類調研工作的優勢是組織成本低,基本只需要組織者一個人就夠了,相比線下方式,更加靈活機動,而且可以比較自由地選擇可用樣本,基本不存在樣本可用問題。

但缺點就是如果前期準備工作不足,或卡片命名定義不清楚,被調研對象很難快速與組織者溝通解決,可能會存在因理解偏差導致的分析不準確的情況。

所以說,好的工具能夠事半功倍,幫助我們快速解決問題,但工具始終是工具,不能太依賴工具,因為最后使用工具的是人,而享受最終成果的,也是人。

? 6. 信息整理分析

不論是通過線上還是線下方式,在收集到符合要求的卡片分類樣本后,就可以開始進行信息的整理分析了。

△ 信息整理分析

首先我們獲取了一張原始數據圖表:

△ 曾負責的一個項目卡片分類原始數據

其中 CardName 縱列是原始卡片,每個 Sort 列是每個被調研對象的相對應卡片的分組歸屬數據。有多少個被調研對象,就有多少個縱列。

原始的數據可以依據卡片矩陣相關度和群簇分析兩種方式進行處理。

卡片矩陣相關度

卡片矩陣相關度主要是用來查看用戶傾向的卡片分組情況和分組命名情況,可以直接根據量化結果找出最佳的卡片分組方式和卡片分組的最佳命名,或者作為卡片分組和分組命名提供非常有用的參考。

一種最常用的相關度分析方式就是卡片-分組名矩陣歸類,這種方法是把原始卡片作為縱軸把所有的被調研對象曾經列出的分類名作為橫軸列出一個矩陣,然后把用戶的選擇以百分比標示出來,當然這種方法適合于開放式的,未預設分組的卡片分類法:

△ 卡片-分組名矩陣歸類

另一種相關度分析方式是卡片間相似度分析矩陣,依據用戶的分組情況得出各卡片相互之間的相似度,這個分析結果很難直接拿來作為分類依據,但一般可以用來作為信息架構的重要參考資料。

△ 卡片間相似度分析

聚類群簇分析

聚類群簇分析因為需要專業的群簇分析算法和相關專業知識,所以一般采用專業分析工具來完成這個工作,如 EZSORT,或者前文提到的 Optimalworkshop 在線卡片分類工具,也提供了專業的卡片聚類群簇分析功能。

△ EZSORT卡片分析工具

這種聚類群簇分析有兩種主要的分析方式:完全一致方法(Actual Agreement method)和最優合并方法(Best Merge Method)。

前者重視各卡片之間的差異性,只要有差異就分別列出。

△ 完全一致方法

后者重視相互之間的一致性和同源關系,部分一致就歸入一類。

△ 最優合并方法

這兩種方法因為目標不同,側重點不同從而在進行信息架構分析時各有不同作用,一般都是要結合這兩種不同的方法共同分析。

以上就是卡片分類法的信息整理分析工具和方法,有了這些原始數據,我們就可以依據它們來完成我們的信息架構工作了。

? 7. 歸納整理信息架構

信息整理分析完成后,我們就可以根據得到的結果基本推導出項目的信息架構。

如果是開放式卡片分類分組名未確定的情況下,我們可以通過卡片-分組名矩陣歸類法找出最適合的分組名,可以通過卡片間相似度分析矩陣得出卡片相互之間的或緊密或疏離的關系。

通過聚類群簇分析可以對照分組名找出適合的分組數量,因為卡片之間關系越疏離,則從右側分叉越早,卡片之間關系越緊密,則從右側分叉越晚;最緊密的幾張卡片之間甚至沒有分叉。從這種樹狀結構中就能基本看出卡片之間的邏輯關系。

△ 群簇分析

如上圖郵輪項目中「系統設置」和「我的行程/個人消費記錄/個人信息維護」這 4 張卡片,究竟是需要分為兩組,還是合并為一組,則需要根據現有分組數量、需要分組數量等因素綜合考慮。

通過綜合參考上述分析結果后,基本上可以給出符合邏輯關系的,符合用戶心理預期的信息架構。

? 8. 應用于實際項目

把符合用戶心理預期和實際邏輯關系的信息架構應用于實際項目中,還需要根據項目需求、App 本身導航形式等因素綜合考慮。如果 App 導航是采用 OTA 在線旅游預訂平臺那種較常用的瓦片式導航,那么可以允許存在較多的分組,如果采用底部導航欄導航,一般來說不應超過 4 個導航分組。

△ 卡片式導航應用于實際項目

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