讓User Journey 使用者旅程帶領你到達目標

Cindy Yeh
Flow話不完
Published in
11 min readDec 9, 2020

多變又靈活的使用者旅程可以被應用在不同類型的專案。文章將以筆者個人經驗分享在掌握核心目的的情況下進行不同的多段變化,以期為專案帶來最有效用的洞察觀點。

什麼是User Journey使用者旅程?

使用者旅程是一張單一使用者視角的洞察精華,濃縮了任務前、中、後的步驟、心境、痛點及機會。

User journey使用者旅程在UX專案上最重要的目的有:

  1. 重新建構對於使用者的認知,藉由想像練習加深寄情作用。
  2. 找出使用者旅程中的斷層。無論是資訊斷層、流程斷層、服務斷層,只要使用者被迫在中途放棄,即表示我們沒辦法滿足使用者的需求與目的,必須重新修正。
  3. 比對情緒的高低處,修正低處的痛點,強化宣傳高處的亮點。

使用者旅程 User Journey vs. 顧客旅程 Customer Journey

兩者在英文圈時常被搞混,但其實也不需要刻意區分。這之間的差異真的只是專業別和目的的不同。Customer journey的原型,是行銷專業人士為了瞭解投遞廣告訊息的媒介與創意提案而使用,直至今日依然盛行於電子郵件、數位廣告、影音媒體等等。

而user journey就是專注在使用者的應用體,其專案可以是數位產品,甚至更大範圍的服務流程。重點和好處是考量到線上線下整合,不放過使用者(aka.客戶) 任何一個步驟。

同樣是user journey,在資料分析師口中,就變成了著重在數位產品上,從進入產品的點擊開始,到達成任務離開產品的每一個頁面或按鈕轉換。在開始規劃使用者旅程之前,一定要先確定好大家對於產出的內容以及形式有共識喔!

開始“話”一份User Journey吧!

確定專案目的

User journey大多是用來釐清與解答使用者在特定工作任務會遇見的狀況,從而分析痛點及需求,多數會在專案早期使用。而依據團隊手邊已知的資料與策略,研究目的可以分為主動目標:理解使用者、創新發想,與被動目標:整合專案團隊權責、理解對外溝通重點。

即便一個研究案基本可以通吃上述內容,我一般還是會確定一個最重要的目標,並在這初期確定研究計畫時就列出需要涵蓋的大綱和問題。諸如:這次的重點會是找出斷層 (gap)或者特定使用者的痛點 (painpoint)?為了增進易用性還是在開發全新的功能?偏重服務與內容還是偏重功能?研究計畫視複雜度而定,可以花費數週跨部門討論,也可以花個半小時思考溝通。簡單畫個大綱,能幫助之後數位化時濃縮洞見的速度。

最普遍的內容有:
使用者、流程、任務、情緒高低線、痛點、Aha!時刻、機會

雖然網路上有很多資源和範本,但不是列出的內容就一定對專案有用。先釐清專案目標,再依照需求對於內容進行刪減才能得到一份真正可以從頭用到尾的user journey喔。

(雖說如此,但不足的部分後期再補齊也沒關係。UX研究跑在前期,總會有很多未知,最好的態度就是:我當下不知道的事情,我真的不知道嘛。但UX研究就是為了找出那些未知呀!)

美觀在這個階段絕對不是重點

便利貼+問與答的Workshop

對我而言,兩個人以上才能做出一份好的user journey,因為單一觀點容易出現偏差,而且這是一份由不斷問問題而得出的結論,自問自答還是讓人頗為力不從心。

按照下面的順序提問會比較容易推進,也建議同一種類別用同一種顏色的便利貼:

Step 1
人(Persona.User) - 地(Environment.Scenario) - 時(Phase) - 事(Task.Action) - 物(Touchpoint)
Step 2
情緒(Thought.Emotion) - 痛點(Pain point) - 機會(Opportunity)
想到什麼就寫下來!

問對的問題,但從簡單的開始

第一步驟就會從大方向問:要達成這件事情的三到五個步驟是什麼?從大步驟開始抓住比較有記憶點也比較重要的事情,快速列出階段 (phases)以催動大家的思緒,就算之後要變動也沒問題,細節出來後再推敲就好。

User journey對我而言是一個介於事實和想像之間的交界,因此我在多數工作坊中都極盡所能讓參與的設計師或使用者放飛自我,引導的同時適時提問:

你再想想,你在做這件事的當下,心裡想的是什麼?有什麼其他事情會影響你的思緒和決策?如果是同一件事情,不同時空之下你會做什麼其他選擇嗎?如果在同一個時空,但有一個變數,你會做什麼決定?

這些問題感覺很枝微末節,但提問的用意不是真的要列下所有細節。在移動便利貼時,有些動作會重疊或反覆出現,難以排列。又因為user journey需要在線性上一目瞭然,從上述提問中確立出使用者做決定或進行動作的優先度,方便收斂群組任務或按時序排列任務。

有些研究員/設計師會著重在步驟的細節和準確度,用意是確實找出步驟之間的切入點。與之相比,我覺得如果要提高準確度不如直接到現場跑流程追蹤使用者。

後續再重新排列

分析內容,傳遞觀點

設立框架

建立框架 (scope)可以從幾個角度切入:是否已有確定的產品或專案架構?從哪個步驟開始可以算進旅程?

以我過往經驗來說,面對客戶的專案大多在前期就已經討論好明確的產出,例如:網站 或者 手機app。以網站為例,這種時候因為設計師是外部人員,在user journey上如果涵蓋太多實體旅程內容,容易模糊焦點造成和專案相關的內容資訊不足。但框架和內容的細度沒有標準答案,端看專案的目標。下面舉兩個電商資訊來看:

電商A:
沒有實體店面,目前一切銷售皆透過數位訂單直接出貨,但公司有搭配特殊節慶和線下實體廣告配合以搶攻週年慶市場。
電商B:
商品在傳統零售商店販賣,數位銷售搭配大型電商平台,沒有自己的網站。目前正在考慮籌建內部電商零售部門以獨立運作數位轉型。

兩者都是要建立具有會員制的銷售電商網站平台,但旅程卻會大不相同。

電商A:
從關鍵字搜尋、廣告插播到實際訂單,同時考慮使用者在下單當下的生活環境:
上班午休偷閒?通勤時間點閱?有目的性的瀏覽?
若專案是針對週年慶,則著重在使用者最有可能在週年慶做的事情:多方比較、詳細規劃,多半會多花一點時間做產品研究,並且在姊妹淘之間傳閱連結。電商B:
從進入零售商店開始,使用者會如何在線上及線下做資訊比較。和零售商店本身的品牌相比,什麼樣的狀況下會讓使用者對於商品品牌本身產星興趣與印象?在什麼情況下可以將使用者的視線從商店架上引導到新的數位平台?

但是,我怎麼會知道框架怎麼訂呢?沒有特殊捷徑,你真的必須一步一步從觀察使用者、了解客戶需求、分析趨勢、制定策略之後,再一步一步組合或剔除便利貼。

User journey難的地方絕非觀察使用者並列出旅程,而是那之後要如何分析訊息並列出有效的洞見。

・普遍的user journey讓你明瞭使用者
・好用的user journey找出創意提案及未來功能
・優秀的user journey在一張圖中濃縮縝密的洞見,並將UX緊緊和公司未來方針與跨部門專案扣住。

能夠將公司發展緊扣使用者需求是設計師的進階能力,也是讓你爬上職涯階梯的需求。

將資料套入範本中

至此,最困難的部分已經結束,接著只要把資訊套入數位範本中,讓複雜的資訊變得好看易懂。這時需要注意的反而是語言和文字的撰寫,試著先行理解:

  1. 我要寫給誰看?對方對於user journey和UX的理解度有多少?
  2. 閱讀方有特定習慣的閱讀流程嗎?和小說一樣,一般會盡量保持單一人物誌 (persona)視角來撰寫內容。有的閱讀者會特別在意這一點以保持邏輯順暢。
  3. 對方最感興趣的部分會是哪裡?
把資料套進範本就可以了,也有很多免費線上工具如Custellence可以使用

User Journey Mapping的注意事項

User journey是彈性蠻大的資訊表現方式,視專案和需求而定,不太會有絕對不能做或絕對出錯的情況。依我個人經驗,除去上面提到的篩選資訊以及撰寫語氣外,比較常出現的問題有:

  1. User journey是線性時間軸,所以對於多人同時進行複數時間軸的情況,建議改用service blueprint或單純列出任務流程與關係,再依照人物誌分列為不同的旅程地圖。
  2. 和人物誌一樣,user journey還是抓一個概括,所以不需要硬把各種多元變數和所有內容都塞進一張紙裡面。多的資訊就以文件管理為附件,之後有需要再調出來看就好。
  3. 如果遇到將機會 (opportunity)侷限在已知需求,而缺乏從單一痛點延伸多種解決方案的情況,建議可以為了擴增創造性而另外進行創意發想討論。原因是使用者旅程工作坊中提出的問題都比較實際面,會讓參與者陷入回憶中,也因此容易從舊有模式尋找解決痛點的答案。這邊可以另外進行創意發想 (brainstorming),為特定痛點做討論,之後再把結果收歸回user journey。

結語

User journey應用性和靈活性都高,十分建議收入UX工具箱中。這篇文章主要是舉例彈性應用法,或許有些模糊區域可以討論。如果是初次使用user journey,建議另外參考其他教學內容!

下一步,設計

偏向研究的User journey之後,就緊鑼密鼓地進入設計流程囉!複習一下之前的flow及wireframe內容:

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Cindy Yeh
Flow話不完

Designing SaaS products from startups to growth stages. Accustomed to jumping across different industries, currently landed in the vast sea of AI/Web3.