某头部品牌手机屏显参数表现持续提升,但用户仍会用“偏黄”“不通透”“看不清”等主观语言评价屏幕体验。项目旨在系统识别用户画像,理解用户在摄影、视频和游戏等重点场景的体验要求,并理解用户对“好屏幕”的表达语言,为产品体验与营销传播提供用户依据。
作为用户研究负责人,我主导研究设计、样本筛选标准、访谈与焦点小组执行、分析及报告交付,将24名参与者的分散材料重新组织为屏显用户画像、重点场景及体验关键词理解,建立了从用户价值、场景问题到体验语言的理解路径。
研究目标
仅凭“偏黄”“不通透”这类零散的主观反馈,很难判断这些感受由谁、在什么场景中产生,又影响了什么体验结果。要让屏显技术能力进一步转化为用户可感知的体验优势,产品需要构建对屏显感知与深层需求的系统性理解。项目要解决的核心问题是——
要让屏显技术能力进一步转化为差异化产品价值,首先需要建立三个相互连接的需求侧坐标:谁为什么重视屏幕、屏幕在哪一步影响任务,以及用户如何感知和描述一块“好屏幕”。围绕这三个目标,研究进一步配置不同的用户与证据方式。
研究计划
屏显体验细微、主观且难以表达。普通用户能够感受到屏幕“好或不好”,却未必能稳定识别差异发生在哪里;高认知用户更擅长比较和解释体验,但他们的判断也不能直接代表整体市场。因此,研究设计的关键在于:
为解决这一问题,本项目先通过高认知用户深访发现具体场景、评价方式与体验语言,再将深访形成的评价维度、场景需求和关键词带入普通用户焦点小组,观察这些发现是否容易理解、能够引发共鸣,以及存在哪些差异和反例。
为筛选能够提供有效体验证据的用户,研究围绕视频、游戏、摄影修图和专业影音四类屏显场景建立样本覆盖范围。12名高认知用户与12名普通用户均经过问卷初筛和电话二筛:问卷用于识别专业背景、跨设备经历和场景投入等候选线索;电话二筛则结合具体经历,进一步判断候选人能否指出实际可感知的屏显差异,并解释自己的判断依据。
用户价值识别
摄影、游戏、观影等招募标签能够覆盖不同的屏幕使用方式,却只能说明用户“做什么”。实际访谈中,用户的兴趣、设备与使用场景高度交叉:摄影师也可能是重度影迷,游戏玩家既关注操作反馈,也在意画面氛围。因此,这一阶段真正需要解决的是:
为解决这一问题,首先我为12名高认知深访用户建立统一的个案小结,将分散在访谈中的信息基于个人与设备特征、认知评价方式、真实场景、体验需求和底层动机进行整理。
个案小结
× 12 名高认知用户跨案例比较后,我发现,相比职业或使用场景,“屏幕在用户核心活动中承担什么角色”更能解释他们的设备选择、评价方式与体验诉求。基于这一差异,我将12个个案归纳为三类屏显用户价值画像——
极致创作型
敏感探索型
感性体验型
用户画像的差异也会体现在对屏显体验关键词的解读方式中。同样要求“真实”,不同画像用户期待的体验也有所侧重:
极致创作型用户的“真实”
敏感探索型用户的“真实”
这样的解读帮助产品团队更具体地理解用户的评价:“真实”需要放回使用任务中解释——它可能关系到创作判断的可靠性,也可能关系到观察内容的丰富程度。理解这些差异,可以为后续讨论体验要求、选择评价场景提供依据。
场景问题定义
画像帮助我们理解用户为什么重视屏显,但“真实”“清晰”等体验表达,仍需要结合具体使用过程才能解释。我进一步梳理用户观看什么、如何查看,以及屏幕表现如何影响他们的体验,将分散反馈整理为场景化的体验要求。
我结合环境条件、观看内容与查看行为,分析用户希望获得怎样的体验,以及屏幕表现如何支持或妨碍这种体验,再归纳具体的屏显要求。分析时重点关注两类信息:
行为及关注点
用户主动寻找、反复查看或放大的内容,能帮助识别他们真正关注的画面信息。
体验诉求
这些行为与关注点背后,用户希望发现什么、感受到什么;满意或不满意的反馈,又揭示了哪些期待。
以观看纪录片为例,受访者希望看到真实世界的丰富细节,会暂停、放大查看画面,也会在意色彩过渡是否自然、暗处信息能否辨认。我结合这些行为与评价,进一步分析用户希望获得的观看体验,并将“真实”拆解为具体的屏显要求。
示例场景:从纪录片观看场景中理解“真实”
成果总结
研究最终形成3类屏显价值画像、9个代表性场景、21项痛点与体验要求及7个“好屏幕”关键词建议,将分散的用户材料整理为可供产品理解人群差异、讨论具体体验需求的研究资料。
** 以下为报告节选,部分信息已经隐去。
屏显价值画像与体验关注侧重
代表性场景与屏显体验要求
体验关键词释义与分层建议
复盘与反思
项目边界:体验维度的判断留在了单个关键词内部,没有跨关键词整合
项目最终为“真实”“细腻”“通透”等关键词分别拆解出了对应的具体体验维度,比如“真实”背后对应色彩表现、细节呈现、对比层次等。但这些维度目前是分别嵌在每个关键词下面展示的,没有回头看一遍:同一个维度(比如色彩表现)是不是同时被好几个关键词、好几类用户共同指向。如果做过这一步整合,就能更清楚地看到哪些维度是横跨多个场景和用户群体的共性诉求,属于产品需要长期投入的基础能力;哪些维度只在个别关键词或场景里出现,更适合作为差异化卖点去打。
研究执行优化:更早做跨关键词的维度整合,同时正视样本量对判断力度的限制
回过头看,如果在拆解每个关键词的体验维度时,同步做一次跨关键词的汇总比较,“哪些是基础投入、哪些是加分投入”这个判断本可以更早成型,而不需要等到项目结束后再去讨论。但也要承认,这类判断最终依据的还是24人定性样本里的提及情况,样本量本身撑不起特别细的分层结论,这也是项目天然限制。如果时间和资源允许,我会建议在维度整合之后再补一轮小规模定量验证,让“哪些维度值得长期投入”这个判断建立在更扎实的证据上。