王孟孟，杜晓茹

　　（武汉理工大学，武汉 430070）

　　手工艺时代，产品设计主要依靠手工艺者的技艺进行设计活动；产品经济时代，产品设计主要依靠设计师主观思维进行设计活动；服务经济时代和体验经济时代的到来，产品设计越来越重视对市场环境和用户的深度理解。科学技术的发展对产品设计需求不断提高，也要求产品设计调研更具科学性、真实性，调研方法也要紧追时代的步伐随着技术的发展而不断更新。当前产品设计调研方法严重滞后于科学技术的发展。因此，大数据时代背景下产品设计调研应结合大数据的特点及优势为产品设计调研所需数据提供更科学的保障。

一、大数据概述

未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中，首次使用大数据（Big data）这一术语，并前瞻性地指出大数据时代即将到来。美国的麦肯锡研究所是研究大数据的先驱，将大数据定义为数据的体量超过传统的数据库所能搜集、存储、控制、管理的能力。大数据专家维克托·迈尔-舍恩伯格对大数据的功能进行阐述：大数据的核心就是预测。尽管现在对大数据并没有统一的概念，但是人们对数据的挖掘、管理、运用和研究，不仅会催生新的关注点，而且会改变传统的思维方式。

　　“4V”是大数据所公认的特点，即Volume（容量）、Variety（种类）、Velocity（速度）和Value（价值）。Volume是指巨大的数据量和数据的完整性，Variety是指数据的多样性，如文本、视频、图片、传感器、地理信息等；Velocity是指获取处理数据的速度快，Value是指数据的商业价值高。

　　大数据处理流程，即在合适工具的辅助下，按照一定的标准对广泛异构的数据源进行收集和集成，并统一存储；利用恰当的数据处理技术分析、提取、存储数据中有益信息，并通过恰当的方式将结果展现给终端用户。大数据要解决的核心技术是收集、存储、分析数据最终将数据可视化。

二、当前产品设计调研

　　> 图1 大数据背景下产品设计调研过程

　　

　　> 图2 “行业指数”中热搜榜产品的用户特征

　　产品设计是由以下四个阶段构成：第一，设计准备阶段（设计策划、设计调研）；第二，设计发展阶段（分析问题把握问题、确定目标、设计表达）；第三，实施与评估阶段（产品生产、产品测试评估、产品市场投放）；第四，验证与反馈阶段（用户反馈信息收集，根据反馈信息再设计）。产品设计调研贯穿于产品设计的整个过程，前期设计准备阶段需要调研市场环境（市场前景分析、设计技术调查、竞品调查）和消费者（用户需求调查、消费动机调查、生活方式调查）的相关信息，为确定设计目标及设计表达做铺垫；后期阶段需要收集用户深度体验后的反馈信息，实现产品的升级和完善。

　　产品设计调研是为了获得可用信息数据并加以分析和总结，为产品设计提供设计方向、设计思路、设计依据等。传统的产品设计调研流程分为：确定调研目标、制定调研计划、收集调研数据、整理调研数据、对有效数据进行筛选与分析，最后将数据转换为可视化语言为产品设计提供设计参考。传统的产品设计调研方法有：问卷调查法、观察法、访谈法、焦点小组法、实验法、网络调查法等。

　　产品设计调研有助于了解市场前景、目标用户群体、用户需求及用户深度体验中及体验后对产品的反馈，其目的是使新产品的创新有据可依，将现有产品不断完善使其更加人性化，更符合现代用户各个层次的需要。因此产品设计调研中数据收集的全面性、准确性、科学性显得尤为重要。而传统的产品设计调研具有较大的片面性、主观性和偏差性。例如，访谈法，受访者可能会因为面对访问者而感到拘束，不能真实地表达自己的需求，甚至有些需求是用户自己都未察觉到的。再如问卷调查法，目前大部分问卷调查者都是在网络上发放问卷进行数据收集，虽然很大程度上节约了调研成本，但调查人群受地区、专业、教育、年龄等因素的限制使调查样本过于局限和片面，从而导致调查结果和实际情况偏差较大，可信度较低。因此，产品设计调研需要利用信息时代的产物，获取数量大、种类多的样本量使调查结果更具代表性。

三、大数据背景下的产品设计调研

（一）大数据与产品调研的相关性

互联网、物联网、云计算的广泛应用，不断地改变着人们的生活方式。现代人们吃饭可以点外卖、打车可以使用网约车、购物可以网购，甚至娱乐活动（歌曲、影视、音乐、游戏等）方式和购票渠道都发生在各大互联网平台上。随着智能移动设备、传感器、电子商务、社交网络的发展和普及，人们大部分的生活数据都产生于互联网，形成了一个互联网数据爆炸的时代。因此产品设计调研应该迎接新挑战，弥补传统产品设计调研周期长、花费大、片面性、主观性的弊端，有效地利用大数据背后所隐藏的巨大价值，获得科学性、全面性、精准性的调研目标数据，构建更加完善的产品设计调研体系。

　　产品设计调研是指个人或组织运用科学的方法和手段，系统地策划、收集、处理分析与设计活动相关的可用性信息与数据，最终转化为报告，为产品设计活动提供指导。“预测”是大数据的核心功能，大数据能够将海量的信息进行有效的筛选、收集、储存、分析、最终形成可视化语言。大数据作为获取、处理数据先进的工具与产品设计调研的目的不谋而合，都是为了尽可能还原人类行为的真相，获取更加准确真实的行为活动。

（二）大数据背景下产品设计调研过程

传统的产品设计调研在数据收集阶段主要是以人为收集、记录、整理、分析为主。而将大数据用于产品设计调研中，主要是通过互联网平台搜集用户数据，通过大数据技术对所收集的数据进行处理和分析。大数据背景下的产品设计调研与传统设计调研相比其本质并没有改变，相同之处在于都需要制定调研目标、调研计划，不同的是数据收集、数据筛选、数据分析由大数据平台进行处理。（图1）

　　1.数据收集阶段

　　产品设计调研的数据采集主要包括两个方面，一方面是市场环境调研所需的数据，目的是为了了解产品市场的发展趋势；另一个方面是对用户调研所需的数据包括用户需求、用户消费行为、用户对产品满意度等。在大数据背景下数据收集变得越来越容易，人人都是数据的创造者，人们各种各样的互联网活动及各式传感器的使用等不断产生带有多维度集合特征的数据。这些数据来源包括交易数据（网络支付、刷卡支付）、移动通信数据（智能手机等移动设备上的软件系统所记录的各种数据）、行为数据（个人通过微信、微博等发布的文字、图片、视频、访问转发的文章等）、机器传感器数据（连接互联网的智能家居、智能可穿戴设备、导航定位设备等）、互联网上的开放数据等。

　　数据的收集来源是多渠道的，数据的特征也是多维度的，主要包括具体的个人基本信息、人物特征、区域地点、时间记录、行为特征、周围环境等数据信息，甚至包含用户的生活方式、个性特征等心理行为信息（兴趣爱好、风格品位）。因此多种维度的信息汇集在一起就形成了大数据，这些大数据的运用将对产品设计调研带来重大变革。

　　现已有部分互联网公司推出了收集信息的数据平台，如“阿里指数”“百度指数”等。它们通过收集、储存、处理、可视化、分析行业信息为不同行业提供大数据信息源，让大数据发挥其更大的价值。任何人都能利用这些大数据来分析社会热点，分析行业前景等。当然这些数据信息也可以作为产品设计的重要参考依据。

　　2.数据筛选和分析

　　大数据背景下的产品设计调研，不仅需要多元化、多维度的数据作为产品设计调研的基础，还需要对数据进行筛选，选出对产品设计调研有效的目标数据，然后对有用的目标数据进行整理、分析及转换，最终以可视化信息的形式呈现，为产品设计提供依据。

　　以数据平台“全景洞察”为例，“全景洞察”是一个专门研究消费者的数据平台，与知名电商平台（天猫、淘宝、亚马逊、京东）、社交平台（微信、微博）进行数据联盟，主要有以下几个特色：第一，实现同步更新筛选有效数据，能够挖掘潜在用户群体和需求，洞察未被发现的数据价值；第二，可以深度刻画目标受众的消费者轮廓，通过功能强大的数据分析器分析消费者的需求、消费者的行为、消费者的偏好等；第三，能够自定义维度组合灵活洞察分析，并将数据分析结果制成可视化报表全方位还原用户画像。例如，手机产品的相关调研，只需在“全景洞察”平台中输入关键词“手机用户调研”，平台会自动从数据库中筛选与手机相关的数据信息和消费者信息，将其进行交叉分析。可以得出销售品牌排名、样式排名、价格排名、购买者数据信息排名等，一切正相关和负相关的数据。

　　从事产品设计调研工作的设计师大部分都是艺术专业的教育背景，对于产品设计调研分析阶段所需的计算机和统计学专业方向的知识是其短板。因此建立产品设计调研大数据平台，将是设计工作者的福音，能在很大程度上补救艺术专业背景下的产品设计师的短板，避免盲目设计，促进其科学地开展设计活动。

四、大数据平台在产品设计调研中的初步应用——以“阿里指数为例”

大数据爆发的时代，为了迎接挑战需要一个展现数据价值的平台。如上文所提到的百度指数、全景洞察等大数据平台已经相继问世，正在促进着不同行业的发展。以“阿里指数”为例，分析大数据平台在产品设计调研中的应用。“阿里指数”主要利用阿里巴巴集团生态圈中所有线上、线下产品所产生的海量大数据的集合，进行数据分析。“阿里指数”是一个站在地域和行业角度下提供指数化的数据分析，作为市场及行业研究的参考，其核心模块就是“行业指数”和“区域指数”。

　　“行业指数”主要指从行业视角下分析商品交易的发展现状及消费者人群特征。根据“行业指数”可以得知某个行业的发展现状，洞悉在特定地区的发展态势，发现热销商品，了解热门商品卖家与买家的特征。例如，在“阿里指数”中输入移动电源，阿里指数将通过大数据分析结果进行数据可视化，自动排列最近7天的搜索指数。从搜索关键词排名中可以了解用户偏爱 “快充、迷你、便携、小巧、2000毫安、三星原装、艾米多旗舰店”的移动电源。通过平台数据分析能够得知用户对此产品的需求特征：充电速度快、小巧便携，而且还要功率大，还体现了消费者的用户画像，如性别、年龄、星座、爱好等。（图2）

　　“区域指数”主要指从地区视角下分析各种交易的发展、贸易往来、商品基本情况和消费群体特征。根据“区域指数”可以了解某个地区的交易现状，以及各个地区之间交易的热门物品种类，了解每种商品交易类别的消费者特征。例如，选取广东省就能了解广东省与其他各地区所产生的热门交易信息，以及用户特征信息。

　　大数据平台“阿里指数”的运用，为淘宝商家提供了更精准的运营思路，为其设计运营策略及方案的提出提供了有力的依据。大数据平台的相继问世预示着未来市场调查的发展趋势，人们将越来越重视通过利用大数据的价值为人类提供更多便利，当这些数据被运用于产品设计调研时，也将为产品设计师提供一些新的设计思路及设计方向，为其设计创造更大的价值。但是，大数据平台的发展还处于初级阶段，还需要进一步的完善，现有的大数据分析平台，“百度指数”“全景洞察”等包括“阿里指数”虽然能够深刻还原用户画像，了解用户偏好、购买行为等信息，但是其应用范畴主要针对市场营销、运营等领域。体验经济时代，人们更注重产品的情感化，因此产品设计调研所需数据需要更加深刻，设计师需要对用户使用中的体验过程进行深刻的了解，为设计师创造出符合用户认知需求和审美需求的产品提供科学、精准、有效的帮助。

五、结论

未来大数据将是产品设计调研的有利工具，充分利用好大数据这个工具将对产品设计调研产生重大影响。本文通过研究大数据与产品设计调研的相关性，探寻产品设计调研与大数据的结合点，利用大数据的优势，建立科学的产品设计调研流程。未来将会利用大数据背后所隐藏的巨大价值，构建针对于产品设计调研的数据平台，使之为产品设计调研提供新思路、新方法，构建具有科学性、全面性、精准性的产品设计调研体系。■