设计验证过程中的检验措施

设计师需要有反思精神，因此设计验证更像是一种思维方式，贯穿于整个设计流程中。对于设计概念的验证只是整个检验过程的第一步。当后续设计实践活动真正开展时，还需要进行产品的可用性测试等设计验证活动。

对设计概念的验证是对初步概念进行细化，并考虑各种限制因素，明确重要功能，完善概念的可行性。具体验证方法如下：

5W1H1V—设计团队成员结合自己或身边人的特点、喜好、习惯等进行分析（个人数据）。

卡诺模型—设计团队结合用户进行分析，需要进行用户调研（小数据）。

数据分析—设计团队结合真实数据进行分析，需要与数据分析师合作，调用相关数据（大数据），运用数据挖掘的方法对设计概念进行预测和校验。

（1）对设计的反思—“5W1H1V”分析法

Who（用户）：使用该产品的用户是谁？

What（产品）：用户能用产品及产品中的功能做什么？

Where（环境）：用户会在哪里使用该产品或功能？

When（时间）：用户会在什么时候用该产品或功能？

Why（原因）：用户为什么选择并使用该产品？用户为什么需要这个功能？

该产品和其他产品有什么区别？

How（方式）：用户如何使用该产品？

Value（价值）：该产品的价值是什么？能为用户提供什么价值？

5W1H1V分析法列举了构成一个成功应用概念的基本要素，如用户、使用情境、使用方式等。产品需要通过这些基本要素验证其设计概念的可行性，帮助团队更好地理解与完善产品概念。

（2）对设计的评估—卡诺模型验证法

卡诺模型是产品品质创造的重要理论模型。日本东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）和他的同事Fumio Takahashi^[27]于1984年提出了卡诺模型（KanoModel），又称为二维品质模型（Two-dimension Model）。二维包含了两个维度：从产品的品质角度考虑，属于客观的产品机能或功能；从用户对产品的满意度进行考量，属于用户的主观感受。

卡诺模型（见图3-8）主要用来评估产品框架和具体功能。当产品概念基本确定之后，可以通过对用户的调研，总结得出产品中哪些功能才是用户认为最重要的功能，而哪些是不必要的功能；什么样的功能才能真正满足用户的需求，什么样的功能是用户不愿意或根本不会去使用的功能。

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图3-8 卡诺（Kano）模型

①基本需求（必要品质）：用户对产品的基本需求。这类需求不一定能使用户的满意度提升，但若不提供此类需求，用户的满意度则会大幅度下降。

②期望需求（一维品质）：用户对产品某些功能的需求。若产品包含了用户期望的某些功能，则用户的满意度会提升；若没有，则用户的满意度就会降低。也就是说，产品一维品质越好，客户的满意度越高，反之则会带来负面评价。用户满意度与一维品质成正比。

③兴奋型需求（魅力品质）：用户意想不到的需求。该类需求是用户潜在的需求，他们自己不会要求这方面的属性。若提供此需求，用户满意度则会有较大提升，增幅远高于一维品质；若不提供用户意想不到的需求，用户满意度也不会降低。

魅力品质是对产品创新与提升体验的追求，在设计中它往往是产品的点睛之笔。每一个创新优良的功能或体验都能为产品增加魅力值。因此，魅力品质需要建立在目标用户的基础上，通过挖掘他们潜在的需求寻找设计的创新点，以发掘真正具有价值的品质。

④中性需求（无差异品质）：用户不重视的需求。无论提供或不提供此需求，用户满意度都不会改变。

无差异品质用来提醒设计团队，设计要聚焦在核心的产品功能上，应该尽量避免投入过多时间或精力在不重要或不必要的需求中。

此外，无差异品质也可能转化为一维品质、必要品质和魅力品质，但转化需要具有说服力的用户研究数据来验证。

⑤负向需求（负面品质）：用户不喜欢的功能。只要在产品中出现了该类需求，用户的满意度就会降低。负面品质分析可以帮助设计团队了解设计中应该避免的问题。

图3-9所示为即时通信工具—微信的卡诺模型。

图3-9 即时通信工具—微信的卡诺模型

卡诺模型是以用户需求为导向的产品验证方法。卡诺模型分析能帮助设计团队做出判断和决策。在进行卡诺模型分析之前，设计团队应该派出研究人员，通过用户问卷调查、访谈等形式获取用户的真实想法，从而对一些暂时没有明显价值的需求和功能进行舍弃。

卡诺模型不是直接用来测量用户满意度的方法，而是通过对用户的不同需求层次进行区分处理，帮助设计师找出提高用户满意度的设计策略。因此，了解不同层次的用户需求有利于找准设计痛点，辅助后续设计活动的有效展开。

卡诺模型定位用户的需求层次做到真正从用户的需求出发，并且引入检查和反馈机制进行产品设计监控，帮助研发团队有效地解决问题，改进设计方案，以形成一个良性循环的设计及管理机制。

（3）对设计的理性验证—数据分析验证法

如今，随着大数据概念的广泛应用，人们对数据的信任和依赖程度不断上升。这是由于数据是客观真实的，它不受任何人主观意识的影响；数据也是透明的，它能真实反映用户的思想和行为。要分析数据与设计之间的关系，即数据分析发生了什么（What），而用户体验的方法则是为了研究为什么发生（Why）（见图3-10）。如果把发生什么和为什么结合在一起，就能为企业建立强大的决策制定引擎。

因此，产品概念除了要进行定性的用户研究外，适时地向数据分析师调用数据展开定量分析是很有必要的。因为这些大数据能从客观的角度帮助设计团队看到用户真实的行为习惯，寻找到用户行为之间的相关性，准确判断用户需求，并最终做出决策。例如，通过数据分析，用户用手机查看新闻其实更多的是浏览新闻标题和图片，因此没有必要在首页中以文字的形式显示太多新闻的详细信息。