●第1章 數據采集11.1 觀察法21.1.1 什麼是觀察法21.1.2 觀察法的4個維度41.1.3 觀察法的步驟101.1.4 觀察法的優缺點161.1.5 應用案例――“上海地鐵使用者需求研究”項目171.2 單人訪談法211.2.1 什麼是單人訪談法211.2.2 招募211.2.3 訪談結構271.2.4 訪談類型291.2.5 訪談技巧301.2.6 訪談環境321.2.7 記錄訪談321.2.8 案例331.3 焦點小組361.3.1 什麼是焦點小組361.3.2 焦點小組的特點371.3.3 焦點小組的結構391.3.4 研究主題和目標用戶421.3.5 訪談大綱441.3.6 訪談場所451.3.7 訪談技巧461.3.8 記錄訪談471.3.9 數據整理481.3.10 常見問題與對策491.4 問卷法511.4.1 什麼是問卷法511.4.2 問卷法分類521.4.3 問卷設計――問卷的結構551.4.4 問卷設計――問題的設計581.4.5 問卷設計――答案的設計621.4.6 問卷法的實施651.4.7 問卷的發放、回收、分析661.4.8 問卷法的優缺點681.4.9 問卷法應用案例691.5 頭腦風暴法711.5.1 什麼是頭腦風暴法711.5.2 頭腦風暴法的分類721.5.3 頭腦風暴法的操作流程751.5.4 頭腦風暴法的原則791.5.5 頭腦風暴法的支持工具――思維導圖801.5.6 頭腦風暴法的優點與局限811.5.7 經典案例831.5.8 應用案例841.6 自我陳述法851.6.1 什麼是自我陳述法851.6.2 自我陳述法與其他用戶研究方法861.6.3 適用條件871.6.4 自我陳述法的反饋收集881.6.5 案例891.6.6 自我陳述法的優缺點961.6.7 與其他用戶研究方法結合961.7 實驗法――現場試驗971.7.1 現場試驗法971.7.2 現場試驗法的分類1001.7.3 現場試驗法的操作流程1061.7.4 現場試驗法的案例107第2章 調研分析1112.1 數量對比分析1122.1.1 表格1142.1.2 圖表1152.1.3 圖表分類1172.1.4 大小關繫的數量對比分析1252.1.5 趨勢變化關繫的數量對比分析1272.1.6 占比關繫的數量對比分析1272.1.7 相關性關繫的數量對比分析1282.2 知覺圖、魚骨圖1302.2.1 知覺圖1302.2.2 魚骨圖1362.3 卡片歸納分類法1422.3.1 什麼是卡片法1422.3.2 不同類型的卡片分類法1432.3.3 開放式卡片分類法的操作1442.3.4 開放式卡片分類法結果分析1472.3.5 線性Delphi法1492.3.6 Q-sorting法1502.3.7 卡片法的發展與局限1532.3.8 應用案例1532.4 情景分析法1572.4.1 什麼是情景分析法1572.4.2 情景分析法的應用1582.4.3 撰寫情景故事1592.4.4 B端產品在使用情景法上的注意事項1642.4.5 情景法的優缺點1662.5 人物角色法1672.5.1 什麼是人物角色法1672.5.2 人物角色法的類型和比較1702.5.3 人物角色法的步驟1712.5.4 人物角色法模型卡1732.5.5 人物角色法的優缺點1772.5.6 應用案例1782.6 故事板1822.6.1 什麼是故事板1822.6.2 故事板在設計調研中的應用1842.6.3 情景故事板及其四要素1862.6.4 故事板的表現手法1872.6.5 創建故事板1892.6.6 故事板在調研中的應用案例――“能量公社”設計1912.6.7 故事板對設計的指導意義1982.6.8 故事板法的發展與局限1992.7 可用性測試2002.7.1 什麼是可用性測試2002.7.2 測試功能點2032.7.3 大綱和腳本2042.7.4 實施測試2062.7.5 數據整理2072.7.6 常見的問題和對策2082.8 A/B測試2102.8.1 什麼是A/B測試2102.8.2 A/B測試的歷史2112.8.3 如何開始進行A/B測試2122.8.4 測試什麼內容2142.8.5 A/B測試的優點和局限2202.8.6 A/B測試的工具2222.8.7 A/B測試案例2232.9 用戶點擊行為分析2252.9.1 什麼是用戶點擊行為分析2252.9.2 點擊數據的獲取方式和手段2262.9.3 實踐範例――騰訊“應用中心”優化設計2282.10 流量、轉化率和跳出率2362.10.1 流量2362.10.2 轉化率2392.10.3 跳出率2462.11 網站數據分析2512.11.1 為何要分析網站數據2512.11.2 網站數據分析的內容2532.11.3 網站數據分析相關的重要數據指標2562.11.4 網站數據分析的技術手段2582.11.5 電子商務數據分析方法及案例261第3章 從設計調研到設計洞察2683.1 設計調研的流程2693.1.1 確定調研目標與方法2693.1.2 制定調研計劃2733.1.3 邀請調研用戶2773.1.4 執行調研過程2803.1.5 輸出調研結果2813.2 設計調研和設計洞察2843.2.1 設計調研和設計洞察2843.2.2 設計調研與市場調研的比較2863.2.3 設計調研的目的和優缺點2873.2.4 從設計調研的流程、方法中獲得設計洞察2883.2.5 從設計調研的內容到設計洞察2933.2.6 小結2953.2.7 設計調研的應用案例2953.3 基於大數據的調研與設計2973.3.1 大數據時代2973.3.2 大數據的采集和加工（數據挖掘）2973.3.3 大數據洞察全景2983.3.4 基於大數據的用戶建模2993.3.5 基於大數據的用戶需求挖掘3043.3.6 基於大數據的分析方法3083.3.7 人人都是研究者3123.3.8 從用戶需求挖掘到產品設計3183.4 網站設計調研案例――淘寶指數3243.4.1 背景3243.4.2 產品使命和定位3243.4.3 產品誕生過程3253.4.4 產品迭代過程3383.4.5 結束語――永遠在路上3503.4.6 部分原始資料3513.5 場地空間設計調研與設計案例3533.5.1 案例中應用的方法和流程3533.5.2 上海文化商廈POE評價3543.5.3 6W總結分析3663.5.4 確定問題3683.5.5 人物角色（Persona）369
設計調研是設計專業學生和設計師在信息時代需要掌握的一項基本技能，因此本書全方位地就這一主題開展討論。首先定性地介紹了常用的數據采集方法，如觀察法、訪談法、問卷法、頭腦風暴法、自我陳述法、實驗法等，然後闡述常用的調研分析方法，如數量對比分析、知覺圖、魚骨圖、卡片歸納法、情景法、人物角色法、故事板、可用性測試、A/B 測試、用戶點擊行為分析、流量、轉化率、跳出率、網站數據分析和大數據調研方法。最後本書介紹了設計調研的一般流程，以及如何從設計調研到設計洞察，並且提供了兩個不同設計方向的教學案例：網站設計調研的案例來自阿裡巴巴集團，是關於一個淘寶產品――淘寶指數的產生和迭代過程；環境藝術設計的案例來自上海交通大學，是關於上海文化商廈的場地調研。第二版新增阿裡集團設計師孫予加的“3.3 基於大數據的調研和設計”，非常全面深入的大數據調研方法介紹。另外，在“3.5 場地空間設計調研與設計案例”中，更換等
