質性研究方法的思考方向
質性研究通常是設置開放式問題，測試市場調查並解決問題
最近在跟一個Enterprise-facing的產品，產品已經在測試使用階段，下星期邀請使用者來做質性研究，對我來說，B2B的產品與B2C的研究方式都還蠻相似的，以下就跟大家分享一下進行質性研究應該要用什麼視角來進行．
發掘產品解決的問題
這裡做一個小開場。 質性研究通常是設置開放式問題，測試調查解決問題。
用戶體驗專家要開始引導一場調查，量化研究在調查學上是相對複雜的，因為它是一個專門的領域，涉及大量統計，隨機選項和不同的用戶場景（用戶錯誤操作）。
質性研究的學習 是要通過一定量的實踐，首先是要跟用戶研究專家一起學習如何提出好的問題，而不是糾結於有多少可用的數據。
量化 vs. 質性研究
量化研究導出結果，有多少用戶使用過這個功能 vs. 另一個功能（或者有多少說過他們會做這個或者那個）。 用戶量化研究提出的問題是可以用過點擊複選框／按鈕被回答的，你的目的是通過調查得到的數據盡可能的廣泛，覆蓋到更多的人群。
量化研究遵循標準的方法隨機選擇一定數量的參與者（從主要用戶群裡），統計分析保證結果符合典型的用戶群。
質性研究更多問的是開放式的問題，你可以通過建立一個對話或是討論（而非投票）來獲取更佳細節性的想法，你不會知道用戶怎麼回答你的問題，所以不能事情設置答案讓用戶選擇。
質性研究的目的是獲得反饋，評論，建議，還有其他形式的反饋，這些都不可以用數量來評估，研究小部分典型用戶有時候可以得到大量深層的有效信息。
質性研究的思考方向
對調查內容進行測試，這裡有一些步驟可以參考：
a. 寫問題列表的草稿，從身邊同事獲取反饋
b. 找同事做模擬調查，試圖讓他們評論每一個問題，目的是修改問題列表，可以發給每個問題變得更清晰，更有效
c. 修改問題，重複測試。
這次進行4輪測試，每輪測試有一個受訪者，這位受訪者可從用戶群中邀請參與這次調查，用Thinking Aloud方法論，不依賴寫好的問題／文字評論，在調研過程中觀察用戶， 實時提出相關聯的問題。
d.隨機組合問題，保證
1）受訪者離開會議室不會影響數據信息的全面性，和
2）問題部分的順序會輪替訪問
e. 讓不同的受訪者測試系統不同的部分／頁面
f. 檢查調查結果保證數據信息可用於研究
g. 重新檢查整個調研流程
h. 撰寫調查報告的目的，什麼樣的圖表可以反映信息
i. 提出中立問題，不要帶有個人傾向。
j. 把重要的問題放在前面，或者最後面，因為問題列表的開頭和結尾是參與者關注最多的地方。
k. 避免受訪者跳過問題或者給虛假的答案，他們可能被問到不能誠實回答的問題的時候會不高興，要拿捏受訪者的情緒
如果你對質性調查有興趣，可以以翻翻看這一篇 :-)：
