使用者研究在驅動產品創新、提升使用者體驗和實現商業成功方面扮演著日益關鍵的角色。
然而，長期以來，很多企業的用研團隊都需要持續自證價值，這件事輕則影響能獲得的調研資金預算，重則關乎整個用研團隊的生死存亡。
本文旨在深入探討衡量使用者研究ROI的重要性、面臨的挑戰、核心框架與模型、具體計算方法、實施策略以及未來趨勢。
01 為何衡量使用者研究的ROI如此重要？
在商業世界中，投資回報率（ROI）是衡量任何投入（時間、金錢、資源）所產生價值的通用語言。
對於使用者研究這項旨在理解使用者、發現機會、規避風險的活動而言，證明其價值並不僅僅是為了“生存”，更是為了“繁榮”。
爭取資源與預算：在資源有限的企業環境中，能夠清晰展示ROI的部門或專案往往更容易獲得預算支援和資源傾斜。量化的價值更容易說服財務部門和高層管理者。
最佳化使用者研究實踐：透過衡量不同研究方法、專案或階段的ROI，研究團隊可以反思自身工作的有效性，最佳化研究策略，將資源投入到最能產生價值的領域。
獲得利益相關者的認可與信任：清晰的ROI溝通有助於讓產品經理、設計師、工程師、市場營銷等合作方更深刻地理解用研的貢獻，建立信任，促進更順暢的跨部門協作。
提升戰略影響力：當用戶研究能夠證明其對關鍵業務指標（KPIs）的積極影響時，它就不再僅僅是一個“支援性”功能，而是能夠參與到更高層次的戰略決策中，影響產品方向和商業策略。
驅動以使用者為中心的文化：當用研的價值被量化和認可時，有助於在整個組織內強化以使用者為中心的理念，讓更多人關注使用者需求和體驗。
儘管衡量用研 ROI的重要性不言而喻，但實踐起來卻困難重重。
這引出了我們必須面對的核心挑戰。
02 為何衡量使用者研究的ROI如此困難？
使用者研究的價值往往是多維度、長期性且難以直接量化的，這使得ROI的計算比傳統營銷活動或銷售業績更為複雜。
價值的無形性與滯後性：用研的很多成果，如提升使用者滿意度、增強品牌忠誠度、激發創新靈感、規避潛在的產品設計災難等，很難直接用金錢衡量，並且其影響往往在產品釋出後一段時間才能顯現。
因果關係的複雜性：產品或業務的成功是多種因素（市場、技術、運營、設計、研究等）共同作用的結果。要精確剝離出使用者研究的“獨立貢獻”並建立清晰的因果鏈條，極其困難。用研的洞察往往透過影響設計決策、產品策略間接產生作用。
機會成本難以量化：使用者研究的一個重要價值是“避免做錯事”（Avoiding building the wrong thing）或“避免釋出糟糕的產品”。這種“避免損失”的價值（即機會成本的節省）往往比“創造收益”更難量化和證明。
研究影響的追蹤難度：從研究洞察的產生，到建議被採納，再到產品實現，最後到市場反饋，這個鏈條很長。如何有效追蹤研究建議的落實情況及其最終效果，需要完善的流程和工具支援。
“投資（I）”界定的模糊性：用研的投入不僅僅是研究專案的直接開銷（如招募費、工具費、差旅費），還包括研究人員的時間成本（工資、福利）、參與研究的內部人員（設計師、產品經理）的時間成本等。如何全面準確地核算“I”本身就是一個挑戰。
“回報（R）”定義的多樣性：回報應該僅僅是財務指標（收入增加、成本降低）嗎？還是應該包含非財務指標（使用者滿意度提升、任務成功率提高、NPS分數改善）？如何將這些不同維度的“回報”統一到一個ROI框架下？
03 衡量使用者研究ROI的核心框架與模型
我從對業務影響的方式（直接影響或間接影響）和ROI評估的方式（定量評估或定性評估）兩個維度，構建了使用者研究ROI的評估模型。
一、直接績效 ROI 模型 (Direct Performance ROI Model)
“直接績效 ROI 模型”是衡量使用者研究價值中最直接、最受業務部門（尤其是財務）認可的模型。
它透過將研究活動與可測量的業務績效指標緊密掛鉤，清晰地展示了使用者研究在最佳化效率、降低成本、提升收入方面的直接貢獻，為證明研究的財務回報提供了有力證據。
1.適用場景與影響領域
(1)提升收入/轉化 (Revenue Enhancement / Conversion Lift)
-
透過 A/B 測試驗證由研究驅動的設計（如更清晰的 CTA、簡化的表單、最佳化的導航）帶來的轉化率提升（註冊、購買、訂閱、關鍵任務完成率等）。 -
透過研究最佳化推薦系統、追加銷售/交叉銷售流程，帶來的平均訂單價值 (AOV) 提升。 -
提升特定付費功能的採用率 (Feature Adoption Rate)，從而增加收入。 -
修復阻礙使用者完成購買或其他關鍵轉化行為的嚴重可用性問題，直接挽回損失的收入（可透過修復後的轉化率提升來量化）。
（2）降低成本 (Cost Reduction)
-
透過改進產品易用性、資訊清晰度，減少使用者疑問和錯誤，從而降低客服中心接到的諮詢電話/工單數量及處理時長，節省支援成本。 -
量化地減少開發返工成本: 透過在設計或開發早期（如可用性測試、原型測試）發現並修復具體問題，直接計算避免的開發工時和資源成本（例如，估算如果不修復，後期修改需要 X 小時 * Y 成本/小時 = Z 成本）。 -
最佳化內部工具的易用性，縮短員工培訓時間或減少操作錯誤導致的成本（如資料錄入錯誤、交易錯誤）。
（3）提升效率 (Efficiency Improvement)
-
透過最佳化介面流程，縮短使用者完成關鍵任務所需的時間 (Time on Task)。 -
提高使用者首次任務成功率 (First-Time Task Success Rate)，減少使用者嘗試次數和挫敗感。 -
對於內部工具，提升員工操作效率或吞吐量（例如，每小時處理的訂單數）。
2.評估指標體系
-
轉化率提升百分比 (%) -
平均訂單價值增長金額 ($) -
支援工單減少數量 (Count) 或成本節省 ($) -
避免的開發返工成本 ($ 或 Hours) -
任務完成時間縮短秒數/百分比 (Seconds / %) -
任務成功率提升百分比 (%) -
功能採用率提升百分比 (%)
3.ROI 計算及案例
通常可以應用標準的 ROI 公式：ROI = (量化收益 – 研究成本) / 研究成本 * 100%
其中，“量化收益”直接來源於上述關鍵指標帶來的可量化的價值（如收入增加、成本降低）。
下面提供的案例，部分來自海外同行研究UX ROI的文章，在文末可找到原出處。
【案例：透過提升轉化率帶來商業價值】
現在有一個大型電子商務網站，每天有大量的使用者在網站上瀏覽商品，但最終的購物成交率卻很低。
使用者研究團隊對該網站開展了可用性測試，他們發現很多使用者在將商品新增到購物車並完成購買的最後一步遇到了困難，因為網站要求使用者在完成購買之前登入或註冊。
他們發現第一次使用的使用者對註冊要求感到反感。一些第一次使用的使用者甚至不記得自己是否是第一次使用。這些使用者在嘗試登入時感到沮喪，並且失敗了。
回頭客也遇到了問題。大多數人在填寫表單時遇到困難，很多人不記得他們的電子郵件和密碼，因此他們費力地嘗試找回這些資訊。
實際上，分析顯示每天有超過 160,000 個密碼請求。而且，有 75%的人在獲取密碼後從未完成購買。
為了解決這個問題，設計師移除了註冊按鈕，並增加了一個標記為“繼續”的按鈕。它允許使用者作為訪客結賬，而不是要求使用者註冊。
結果呢？購買客戶的數量上漲了 45%，這導致第一個月增加了 1500 萬美元的銷售額。在第一年，該公司額外獲得了 3 億美元的銷售額。
【案例：提高客單價/使用者生命週期價值 (CLTV)】
亞馬遜 (Amazon)在 Prime 推出前，使用者研究（包括購買行為分析、使用者訪談、購物車放棄原因調查等）反覆揭示：
-
使用者對支付運費感到猶豫，尤其是購買低價商品或需要多次購買時。 -
使用者渴望更快、更可預測的配送服務。 -
除了購物，使用者還在尋求更多的數字生活便利和娛樂價值。
使用者研究的角色：
-
痛點識別：透過研究明確運費和配送速度是關鍵阻礙。 -
價值主張驗證：測試不同捆綁服務的吸引力，確定年費的可接受範圍。 -
體驗最佳化：持續透過使用者反饋和 A/B 測試最佳化 Prime 註冊流程、權益展示、以及購物時 Prime 優惠的無縫應用，確保使用者能輕鬆感知和使用 Prime 的價值。
亞馬遜基於這些洞察，設計了 Prime 會員服務。核心是提供“無限次免費兩日達配送”（後來甚至更快），直接解決了最大的痛點。
同時，為了增加會員價值和粘性，逐步捆綁了流媒體影片 (Prime Video)、音樂 (Prime Music)、電子書閱讀 (Prime Reading) 等多項數字權益。這種捆綁策略也是基於對使用者多樣化需求的理解。
多方資料顯示，Amazon Prime 會員的價值遠超非會員。Prime 會員的年均消費額通常是非會員的 2倍以上；Prime 會員擁有極高的續訂率（通常在 90%以上），遠高於普通使用者的復購率。
【案例：員工的生產力和效率提升】
假設您有 5000 名員工每天訪問內部工單系統，並完成 120 筆交易以完成他們的工作。假設我們投資 100,000 美元組建一個團隊來改進軟體。
這些改進為每個工人每天每筆交易節省了半秒的時間。每筆交易節省半秒的改進在接下來的年度中可以累積起來。
讓我們來計算一下：
#使用者 x #每天使用次數 x 每年天數 x 每小時工資 x 效率提升 / 改進成本 = 改進收益
5000 使用者 x 120 次使用每一天 x 230 天/每年 x 0.5 = 19,167 小時
$19,167 * $25/小時 = $479,175 收益 / $100,000
這是近 500%的投資回報率。
【案例：減少開發返工成本】
StyleSphere是一家中型線上時尚零售商。初版設計方案由產品和設計團隊基於內部假設完成。按照原計劃，設計稿完成後將直接進入開發階段，預計需要 6 周開發時間。
然而，專案經理擔憂，未經使用者驗證的設計可能存在隱藏的可用性問題，若在開發後期或測試階段才發現，將導致大量程式碼修改、測試延遲和成本超支（即開發返工）。
UX 團隊說服管理層，在正式開發前，投入少量資源對一個互動式原型進行一輪快速可用性測試。他們招募了 8 名目標使用者進行測試。
研究成本 (投資):
研究員時間 (準備、執行、分析報告): 約 30 小時 * $70/小時 = $2100
參與者招募與激勵: 8 人 * $50/人 = $400
原型工具/雜項: $100
總研究成本 = $2600
關鍵發現：測試迅速暴露了 3 個主要問題：
-使用者普遍難以找到並應用優惠券程式碼。
-地址輸入和驗證環節存在歧義，導致使用者重複修改。
-移動端檢視下，關鍵的“下一步”按鈕容易被忽視。
估算的避免返工成本 (收益):
UX 團隊與開發負責人溝通，估算了如果這些問題在開發階段後期（例如，功能開發完成 80% 時）才被發現，修復它們所需的大致額外工作量：
-
修復優惠券應用流程 (涉及前端 UI 調整和後端邏輯檢查): 約 25 小時 -
修復地址驗證模組 (涉及表單邏輯、錯誤提示、API 互動調整): 約 35 小時 -
調整移動端佈局和按鈕可見性: 約 10 小時
總計避免的返工時間 ≈ 70 小時
假設開發團隊的平均小時成本（含管理費）為 $90/小時。
避免的返工成本 (收益) = 70 小時 * $90/小時 = $6300
ROI = ($6300 – $2600) / $2600 * 100% ≈ 142%
【案例：降低使用者支援成本】
假設你正在改進一所大學的線上申請登錄檔單。當前的表單令人困惑，學生經常打電話給支援中心尋求幫助來完成填寫。這不僅帶來了不便，還讓大學付出了金錢代價。
問題：
-
學生因為表格不清晰而聯絡支援。 -
每個通話平均需要大約15 分鐘來解決。 -
支援人員的時薪為26.44 美元。 -
每學期通話總時長為 940 小時
支援電話的成本：940*26.44=24861美元
透過使用者研究改進可用性後，對申請登錄檔單經過重新設計，以便學生更容易使用。重新設計後，每學期的通話時間減少到280 小時，從而帶來每學期約 17,450 美元的成本節約。
專案成本為約 10,000 美元，這帶來了約 74.5%的投資回報率，相當於每學期約 7,450 美元的淨收益。
這帶來了約 14,900 美元的年淨收益。每花費一美元在該專案上，大學就能獲得約 1.75 美元的回報。
二、代理指標影響模型 (Proxy Indicator Impact Model)
“代理指標影響模型”透過量化衡量使用者研究對關鍵客戶態度、忠誠度和參與度指標的改善，來評估其間接但至關重要的價值。
它依賴於這些代理指標作為長期業務健康和成功的風向標的公認地位。
雖然它不直接計算財務 ROI，但透過展示對這些關鍵領先指標的積極影響，有力地證明了使用者研究對驅動可持續業務增長的貢獻。
1.常見的代理指標：
可用性評分 (e.g., SUS – System Usability Scale)：行業標準化的可用性度量問卷。
使用者滿意度 (CSAT – Customer Satisfaction Score)：使用者對特定互動或整體體驗的滿意度評分。
淨推薦值 (NPS – Net Promoter Score)：使用者向他人推薦產品/服務的意願。
品牌健康（Brand Health）：使用者對特定品牌的認知度、熟悉度、忠誠度，品牌形象和個性感知等。
2.實施關鍵:
只是測量這些代理指標是不夠的，還必須與使用者行為關聯才能對指標的有效性或指標的商業價值做出判斷。
拿滿意度這個代理指標來說，我們需要構建一個以結構方程為基礎的“結構因果模型”，在這個模型中，滿意度是中間觀測值，重點要分析其對使用者行為的影響。
行為指與財務和業務績效密切相關的行為，如此才能發現滿意度指標和績效之間的關係，對績效背後的原因做出充分解釋。
3.案例
去年邀請到滿意度研究專家韓依林老師，她分享了曾經服務某個全球500強的客戶案例。
首先，她的團隊幫助客戶構建了一個能夠與使用者行為產生關聯的結構方程模型（指標體系）。
其次，以“對比”為基礎持續收集資料，建立基準並追蹤資料的變化，在這個過程中不斷對業務提出改進建議。
最後，跟蹤滿意度指標與財務收入的關係。
從上圖中可發現，有效的滿意度測量與財務收入高度一致，——但滿意度指數提前於財報12個月，也就是說它能提前預測業務和財務！
三、認知賦能模型（Cognitive Empowerment Model）
使用者研究的一些成果是旨在提升業務團隊對行業賽道、業務本身、使用者需求的認知，它並不直接對業務產生影響，而是提升團隊的集體智慧，減少決策盲區，為未來的正確行動奠定基礎，我們通常把這類研究歸為基礎性研究。
這個評估模型的核心是將“認知提升”這一抽象概念，轉化為可觀察、可追蹤的團隊行為和決策過程的變化。
1.操作流程
（1）研究啟動前 – 設定認知基線
在研究開始前，透過簡短問卷或訪談，瞭解核心干係人（產品、設計、市場、管理層等）對特定領域（如目標使用者群體、市場機會、關鍵痛點）的現有認知水平、信心程度以及存在的關鍵疑問。
（2）研究成果分享後 – 進行認知後測
研究成果分享後，再次使用相似的問卷或訪談，評估干係人在同一領域的認知清晰度、信心程度是否提升，關鍵疑問是否得到解答，以及是否產生了新的、更深層次的疑問。
（3）定期舉辦“洞察吸收”工作坊
不僅僅是單向分享報告，而是組織互動討論，讓團隊成員闡述他們從研究中獲得的關鍵認知，以及這些認知如何改變了他們之前的看法或假設。
2.評估指標體系
（1）認知清晰度提升度 (Clarity Improvement Score)
對比研究前後，干係人對特定主題（如“使用者首要痛點是什麼？”）描述的清晰度、一致性評分變化。（可透過評分量表或對開放性回答進行編碼分析）
（2）決策信心指數變化 (Decision Confidence Index Change)
對比研究前後，干係人對“基於當前理解做出相關決策”的信心評分變化。（例如，1-5 分制評分）
（3）關鍵假設被驗證/證偽數量 (Number of Key Assumptions Validated/Falsified)
統計研究中有多少先前團隊持有的關鍵假設被明確證實或推翻。
（4）新湧現的關鍵洞察提及率 (Mention Rate of Emergent Key Insights)
在後續的會議、文件中，追蹤研究中提出的核心新洞察被團隊成員引用的頻率。
四、戰略價值與前瞻模型(Strategic Value & Foresight Model)
“戰略價值與前瞻模型”專注於評估使用者研究在指引方向、規避重大錯誤、激發未來增長方面的直接、但難以精確量化的貢獻。
其價值主要透過定性判斷其對戰略的重要性、及時性和潛在影響力來體現。它關注的是研究對“做正確的事”的貢獻，而非僅僅是“把事情做正確”。
它透過結構化的記錄、定性的重要性/影響力評估、以及追蹤其對戰略決策和創新流程的實際影響，來論證研究的深層價值。
這種模型特別適用於評估那些探索性強、關乎長遠發展的戰略性研究專案。
1.適用的的場景
（1）規避產品/戰略失敗風險
在投入大量資源前，透過早期探索性研究、概念驗證等，判斷新產品方向、新市場進入策略是否符合使用者真實需求和行為模式，避免開發出無人問津的產品或做出錯誤的戰略投入。
評估重大產品變革或新品牌定位可能帶來的使用者接受度風險和品牌形象影響。
（2）發現並催化創新機會
透過深入的使用者訪談、人種志研究、趨勢分析等，洞察使用者未被滿足的深層需求、新興的行為模式或技術應用的潛力，從而激發全新的產品功能、服務模式甚至商業模式的構思。
2.可操作的建議與評估指標體系設計
（1）戰略假設驗證記錄 (Strategic Assumption Validation Log):
在研究啟動前，明確列出專案所依賴的關鍵戰略假設（例如，“我們的目標使用者群體會為了 X 功能付費”、“進入 Y 市場是最佳增長路徑”）。
研究過程中及結束後，記錄研究證據是如何支援、挑戰或證偽這些假設的。
評估指標體系示例:
-
關鍵戰略假設被驗證/證偽的數量及重要性評級: 記錄被研究直接影響的關鍵假設數量，並由戰略決策者對其重要性進行定性評級（高/中/低）。 -
基於研究調整戰略方向的決策記錄: 記錄因研究結果而明確引發的戰略方向調整、專案暫停或終止的決策例項。
（2）風險預警與緩解檔案 (Risk Foresight & Mitigation File):
系統性地記錄研究中識別出的潛在戰略風險（市場接受度、品牌形象、合規性等），描述風險的性質、潛在影響範圍，以及研究建議的緩解措施和最終的採納情況。
評估指標體系示例:
識別出的戰略風險數量與潛在影響力的定性評估: 記錄識別出的風險數量，並由相關專家（如法務、公關、市場負責人）對其潛在負面影響進行定性描述和評級。
風險緩解措施採納率與有效性評估: 追蹤為應對已識別風險而採取的行動，並由專案負責人或干係人定性評估這些措施的有效性（“有效避免了潛在的合規問題”）。
（3）創新機會記分卡 (Innovation Opportunity Scorecard):
將研究中發現的新機會（新需求點、新功能想法、新商業模式等）進行結構化記錄，包括機會描述、目標使用者、潛在價值主張、以及支援該機會的使用者研究證據（如關鍵引言、觀察記錄）。
評估指標體系示例:
識別出的創新機會數量與質量評估: 記錄機會數量，並由產品/創新團隊對其新穎性、潛在市場吸引力、與公司戰略契合度進行定性評分或評級。
進入後續探索/原型階段的機會轉化率: 統計有多少被識別出的創新機會最終被採納，並進入了更深入的概念設計、原型製作或商業論證階段。
關鍵干係人對機會價值的認可度: 透過訪談或問卷收集決策層對研究發現的機會的戰略價值的評價。
04 實施衡量使用者研究ROI的流程
將理論付諸實踐，需要一套系統性的操作流程：
一、研究前：規劃與對齊
1.明確研究目標與業務目標的關聯
在啟動任何研究專案前，清晰定義研究要解決的商業問題或要支援的業務目標是什麼？（例如：提升X功能的轉化率，降低Y流程的使用者流失，驗證Z新概念的市場潛力）。
2.識別關鍵衡量指標
基於研究目標，確定將用於評估研究影響的核心指標（財務指標、代理指標或戰略目標）。
3.設定可衡量的成功標準:
與利益相關者溝通，就“什麼樣結果算成功”達成共識（例如：轉化率提升3%，SUS分數達到75分，客服諮詢量減少5%）。
4.預估潛在影響 (Hypothesize Impact)
基於現有資料或經驗，初步估算研究可能帶來的潛在價值或節省的成本。這有助於設定合理的預期。
5.清晰定義“投資 (I)”
估算研究專案所需的時間、人力、工具、參與者招募等各項成本。
二、研究中：追蹤與記錄
1.嚴謹執行研究
確保研究方法的科學性和資料的可靠性。
2.記錄關鍵發現與建議
清晰記錄研究洞察以及基於洞察提出的具體建議。
3.追蹤建議的採納與落地
與產品、設計、開發團隊保持溝通，瞭解哪些建議被採納，如何被實現，以及實現的時間點。可以使用專案管理工具或專門的洞察庫進行追蹤。
三、研究後：測量與溝通
1.收集資料，測量變化: 在研究驅動的改進上線後，按照預定計劃收集相關指標的資料，與基線進行對比。
2.計算ROI/評估影響:
如果可能，計算直接的財務ROI。
如果無法直接計算，則展示代理指標的顯著改善，並闡述其與商業價值的聯絡。
對於戰略價值，透過案例研究、故事化的方式呈現用研的貢獻。
下面提供了一些具體的思路，可供參考：
案例研究 (Case Studies): 詳細記錄某個用研專案如何影響了關鍵決策、避免了重大失誤或催生了成功創新。
利益相關者證言 (Stakeholder Testimonials): 收集產品經理、設計師、高管等對用研價值的認可和評價。
影響力地圖 (Impact Mapping): 將用研活動、產出的洞察、引發的行動以及最終實現的業務目標或戰略價值聯絡起來。
3.分析結果，坦誠侷限
客觀分析資料，承認影響因素的多樣性和因果關係推斷的侷限性。不要過度承諾或誇大其詞。
4.有效溝通，突出價值
選擇合適的溝通物件和方式: 針對不同層級的利益相關者（高管、產品負責人、工程師），調整溝通的重點和形式（如高管簡報、詳細報告、案例分享會）。
資料視覺化: 使用圖表清晰展示指標變化和ROI結果。
講好故事: 將枯燥的資料和複雜的分析，包裝成引人入勝的故事，突出用研如何幫助團隊理解使用者、做出正確決策並最終取得成果。
5.建立“價值檔案庫”
持續收集和整理用研產生價值的證據和案例，形成可供隨時展示的“功勞簿”。
6.持續最佳化：迭代與改進
覆盤衡量過程: 定期回顧ROI衡量方法是否有效，哪些指標最能反映價值，哪些環節可以改進。
建立常態化機制: 將ROI衡量融入使用者研究的日常工作流程，而不是作為一次性的任務。
分享經驗教訓: 在團隊內部甚至跨團隊分享衡量ROI的成功經驗和失敗教訓，共同提升。
05 未來趨勢：使用者研究ROI衡量的新可能
隨著技術發展和行業成熟，衡量用研ROI的方法也在不斷演進。
1.AI 驅動的預測性 ROI 建模 (AI-Powered Predictive ROI Modeling)
目前用研ROI計算多為回顧性分析，且常依賴估算和簡化模型。
隨著人工智慧和機器學習技術的發展，未來可能出現更復雜的預測模型。
這些模型將能整合多樣化的資料來源（包括使用者研究的定性/定量發現、產品分析資料、使用者行為流、市場趨勢、甚至競品動態），並預測不同研究方向或設計方案可能帶來的潛在 ROI。
這意味著，在投入大量資源進行研究或開發之前，團隊就能基於 AI 的預測，更有依據地判斷哪個方向的潛在回報最高，從而最佳化資源分配。
這不僅僅是衡量已發生的ROI，更是預測和指導未來的ROI。
2.整合化的體驗價值鏈衡量 (Integrated Experience Value Chain Measurement)
當下用研ROI 衡量常常聚焦於單一產品或功能的區域性指標（如轉化率、任務成功率），未來對使用者研究價值的衡量將更加整體化和端到端。
企業會更注重追蹤使用者研究如何影響整個客戶旅程 (Customer Journey) 和生態系統體驗。這需要打破資料孤島，將使用者研究洞察與更廣泛的業務指標（如客戶生命週期價值 CLTV 的動態變化、品牌健康度指數、客戶服務成本的長期趨勢、甚至是員工滿意度——對於內部工具而言）進行更緊密的、系統性的關聯分析。
ROI 的衡量將不再是孤立的點，而是描繪研究如何驅動整個“體驗價值鏈”的提升，最終體現在綜合的長期業務健康度上。
3.自動化與即時化的影響追蹤平臺 (Automated & Real-time Impact Tracking Platforms):
追蹤研究影響並計算 ROI 通常需要手動收集資料、進行分析和報告，存在時間滯後。
未來將出現更先進的整合平臺，能夠自動化地追蹤由使用者研究驅動的設計變更或產品上線後的即時和持續影響。
這些平臺可能透過深度整合產品分析工具、A/B 測試平臺、使用者反饋系統和核心業務資料庫，實現：當一個基於研究建議的變更部署後，系統能自動關聯該變更，並即時或近乎即時地展示相關核心指標（如特定使用者群的轉化率、錯誤率、NPS 反饋等）的變化。
這將大大縮短反饋迴路，讓團隊更快地瞭解研究干預的實際效果，並進行迭代調整，使ROI的衡量更敏捷、更常態化。
4.戰略驅動的使用者研究普及
隨著企業對戰略使用者研究價值認知的加深，對用研的評估將可能超越短期財務回報，更加關注其在驅動創新、塑造品牌、建立長期競爭優勢方面的貢獻。
結語：透過持續的努力和有效的方法，我們可以讓使用者研究的價值被看見、被認可，從而爭取到更多資源，發揮更大的影響力，最終驅動真正以使用者為中心的創新和發展。
來源 | Peron使用者研究（ID：LongRuiGuanTong）
作者 | Peron ; 編輯 | 荔枝
內容僅代表作者獨立觀點，不代表早讀課立場