Login Now 去年我们做过一个很小的需求，中间遇到一个挺典型的问题，后来用卡片分类法把它解决了。这件事不大，但处理过程中积累下来的思路和模板，我觉得对做产品、交互、UI设计的同学可能都有点用，今天就试着把它完整地梳理出来。
问题其实很简单：我们要把 QQ 浏览器摄像头识别到的艺术品，跟雅昌网站上的艺术家数据打通。基本流程就是“扫画→看画作细节→进入艺术家介绍页”。但真正动手才发现麻烦——雅昌原来的内容主要服务 B 端用户，而 QQ 浏览器的摄像头功能，绝大多数使用者是普通 C 端用户。一个偏专业、偏机构，一个偏日常、偏好奇，两拨人想看的东西天然就不一样。
这就带来一个很具体的纠结：雅昌那一大堆结构化数据里，到底哪些对 C 端用户是有价值的、他们会有兴趣？我们当时手上数据是现成的，但要从中挑出真正符合用户需求的内容，单靠产品经理自己拍脑袋，显然不太靠谱。而且这种小需求，团队里不同人看法不一致，讨论来讨论去也很难达成共识。更麻烦的是，我们说不清那些内容之间有没有隐藏的关联，用户会不会按照我们设想的方式去理解它们。
这种情况下，继续套用那些常规需求分析的公式——比如“目标用户×用户行为×用户场景×体验目标”拆解指标，或者分析动机、担忧、障碍——其实已经不太够用了。这些方法更适合在前期探索潜在需求，而我们面对的是一个更直接的问题：用户到底想要什么，不想要什么，答案似乎就藏在眼前的数据里，只是我们看不清楚。
所以我选了卡片分类法。它最大的好处是，能让你用很低的成本，快速看到用户是怎么看待、操作、思考这些内容的，也就是他们的心理模型。跟可用性测试、焦点小组那些方法比，卡片分类操作起来灵活很多，不需要复杂设备，也不需要凑齐大量真实用户，对当时那种小需求、小团队来说再合适不过。
动手之前，我先把要弄清的问题理了一下：用户对这些内容里哪些部分感兴趣？不同用户之间有没有共同点？这些内容跟我们实际的使用场景（比如在展厅、马路边、画册上扫一扫）搭不搭？有没有用户完全看不懂的东西？
整个分类过程，我先从准备卡片开始。这里有个容易被忽略的细节：因为我们是要把外部内容放进自己的产品里，所以做卡片的时候，最好不要直接写一堆抽象标题，而是尽量结合产品现有的界面形式来制作。比如把内容模拟成在摄像头识别后可能出现的页面样式，哪怕只是简单的线框图，也比纯文字描述要直观得多。用户看到这种接近真实界面的卡片，认知上会更贴近实际使用时的感受，做出来的分类结果也更靠谱。
接着是找测试者。当时资源有限，没法招募真正的目标用户，只能请周围的朋友同事帮忙。但我还是尽量设了几条筛选标准：喜欢画画或者平时会欣赏艺术品，说明对产品形态有天然兴趣；参加过画展或艺术展，对线下扫码看画这个场景有过真实体验；以及文化素养、日常审美偏好跟我们预想的目标用户相近。这几条一层层筛下来，虽然比不上严谨的用户研究，但至少能保证测试者不是完全脱离实际的路人。
场地方面，没太多讲究，安静就行。咖啡馆、茶室、会议室都可以，只要让用户能不受干扰地边想边分类就行。
然后要确定分类方法。卡片分类通常分两种：封闭式和开放式。封闭式就是提前把分组都起好名字，用户只需要把卡片往里放，这种适合信息框架已经大致确定、想验证假设的情况。开放式则完全不给分组，用户自己决定怎么分、分几组，甚至可以扔掉一些觉得无关的卡片，适合功能点和业务范围还不确定的产品。我们这次的目的，恰恰是想了解用户怎么看、怎么想，当然要给他们足够的发挥空间，所以我选了开放式分类。
接下来是现场分类。开场时我会简单说明一下背景，让大家知道为什么要做这个测试。然后在轻松的氛围里把卡片全部摊开，让用户先整体浏览一遍，在脑子里建立大概印象。接着就让他们自己动手分类，我不干预，只是观察。等他们分完之后，我才会开始提问：为什么把这些内容放在一起？是在什么场景下会想看到这些东西？有没有觉得少了什么，或者哪个内容可以换成别的？看到这些内容时，心里会有什么期待？问这些的目的，是确认他们分类时脑子里想的，跟他们嘴上说出来的是不是一回事，避免出现随手分、讲不清楚的情况。
做完一轮，就可以把每个人的分类结果整理成一张“用户故事卡”，记录下这个人的基本信息、分类内容和相关的解释。这样后面再翻看的时候，既能找到不同人之间的共性，也能留意到那些特别有意思的差异点。
全部测试做完后，你一般会看到一些很明显的倾向。但这里有个坑要注意：用户分类的结果不一定都对，或者说，不一定都适合直接拿来用。因为很多人会下意识地只从自己的角度出发，关注当下场景，甚至提出一些跟产品定位完全相反的想法。所以，必须做一轮过滤。
过滤的维度，可以根据自己产品的情况来定。我当时重点看了三个：产品定位、实际场景、目标用户。比如实际场景这块，我们产品是线下扫码，用户在展览馆里，有充足时间、环境也安静，这时候消费内容的意愿自然高；但如果是在地铁站、公交站那种嘈杂环境里，旁边还有大幅广告牌，用户很难有耐心去细看艺术家的详细介绍。再比如产品定位，我们的摄像头想解决的是“提升认知效率，发现身边美好事物”，所以像“扫码以后直接引导去买画”这种偏交易的想法，虽然用户可能觉得有用，但跟产品想要的方向不一致，也得筛掉。
过滤之后，剩下的内容就可以按 C 端用户的价值点进行归类和整理。这一步做扎实了，再拿去跟产品经理、设计负责人一起评审的时候，就能讲清楚为什么这么分，背后的逻辑是什么，而不是光凭感觉。如果能把前面整个分类过程、用户故事卡都摆出来，说服力会更强。
评审完，我们产品经理又根据当时的人力、项目排期和产品策略，对内容做了进一步的取舍：先满足用户最基本的认知需求，比如这位艺术家是谁、有什么代表作、最近有什么展览或新闻；更深度的内容，留到后面版本再上。
最后就是根据确定要上的内容，在产品形态里落地成具体的交互设计。到这一步，最初那种“用户需求不确定”的焦虑感，总算是落地了，出来的交互原型心里也有底。
回过头来看，这虽然是个小需求的解法，但卡片分类本身就适合用极低的成本去验证用户是怎么想的，找到那些我们预设之外的用户思维。而且它不专属于交互设计，产品经理可以用它来梳理功能组织，用户研究可以用它来探索认知边界，视觉设计师甚至可以用它来测试图形含义、视觉记忆点。任何岗位，只要需要在不确定中寻找用户理解的线索，这个方法都能灵活用起来。
这个项目做完后，我们把当时用的卡片分类模板整理了出来，有需要的朋友可以去公众号后台获取。