做好的標準
- 多樣化的驗證方法：
- 高標準：好的驗證過程應該綜合使用訪談、問卷和行為分析，從多個角度驗證發現的可行性。這樣的多層次驗證可以提高結果的準確性和全面性
- 系統性驗證：將不同的驗證方法結合起來，形成一個完整的驗證流程，確保每一個發現都得到充分檢驗。例如，用訪談了解用戶感受，用問卷收集量化數據，用行為分析確認真實行為
- 基於真實數據的分析：
- 數據支持：好的驗證結果應基於足夠的樣本量和客觀的數據，而非僅依賴個別訪談或假設。這樣的數據支持可以確保發現的可行性和解決方案的可靠性
- 量化與質化結合：驗證過程應同時涵蓋量化數據和質化洞察，以提供更全面的分析。例如，量化數據可以衡量接受度，質化洞察則可以揭示用戶背後的原因和情感
- 成功關鍵因素的具體識別：
- 行動導向強：好的驗證過程能夠清晰地識別出哪些是成功的關鍵因素，並將這些因素轉化為具體的行動建議。例如，若發現用戶偏好某種導航方式，應在後續設計中優先考慮
- 適用性強：驗證結果應能直接應用於產品開發或設計迭代中，並對後續的設計決策產生實際影響
做差的標準
- 驗證方法單一或片面：
- 低標準：如果僅使用一種驗證方法（如僅用訪談或問卷），未能從多角度檢驗發現的可行性，那麼這樣的驗證結果可能存在偏差
- 缺乏系統性：驗證過程未能形成一個完整的驗證系統，僅依賴零散的數據或觀察，導致結果不全面或不夠深入
- 數據不夠充分或不準確：
- 缺乏足夠樣本：如果驗證過程中的樣本量過小或選擇不具代表性，那麼結果的可信度會受到質疑，難以支撐設計決策
- 主觀推測過多：若結果過度依賴設計師的主觀解釋，而非基於真實的數據和用戶反饋，那麼驗證結果的可靠性和實用性都會受到影響
- 未能有效識別成功的關鍵因素：
- 結論過於籠統：如果驗證結果只是指出問題，卻無法具體識別出解決方案的成功要素，那麼這樣的驗證無法有效指導後續的設計
- 缺乏行動建議：若結果未能提供具體的行動建議或優化方案，則驗證過程的實用性將受到限制，無法幫助設計師進一步提升產品
改善建議
- 強化多方法驗證，在驗證過程中結合訪談、問卷和行為分析，形成系統性驗證
- 提高數據的代表性，確保驗證樣本量足夠且具代表性，提升結果的可信度
- 具體化成功因素，將驗證結果轉化為具體的行動建議，並在設計過程中實施和跟進