UX Foundation for AI-Driven Design

Lên kế hoạch và thực hiện nghiên cứu người dùng để ra quyết định dựa trên bằng chứng.

Bạn sẽ học

• Quy trình lên kế hoạch nghiên cứu, xác định mục tiêu và cách lựa chọn đa dạng các phân khúc người dùng để phỏng vấn
• Kỹ thuật phỏng vấn chuyên sâu và nghệ thuật đặt câu hỏi mở để khai thác trải nghiệm thực tế
• Phương pháp tối ưu mẫu thử và kỹ năng phân loại dữ liệu sau nghiên cứu trước khi báo cáo
• Hai framework kinh điển Design Thinking & Double Diamond: đang ở bước nào thì làm gì
• Empathy map để định hình nhanh tâm lý người dùng ngay sau phỏng vấn
• Dùng AI hỗ trợ soạn và rà kịch bản phỏng vấn, tránh câu hỏi dẫn dắt
• Giới hạn của AI: AI không thay được việc nói chuyện với người dùng thật

Chuyển dữ liệu thô thành công cụ trực quan để cả team cùng hiểu user.

Bạn sẽ học

• Phương pháp xây dựng chân dung khách hàng điển hình từ dữ liệu thật và công cụ định hình nhanh tâm lý người dùng Empathy Map
• Kỹ thuật lập User Journey Map để tái hiện toàn bộ trải nghiệm từ điểm chạm đầu tiên đến khi quay lại
• Ứng dụng tư duy Jobs-to-be-Done (JTBD) để phân tích sâu 3 lớp nhu cầu của người dùng: chức năng, cảm xúc và xã hội
• Affinity diagram để gom nhóm dữ liệu phỏng vấn thành các chủ đề
• Dùng AI gom nhóm (cluster) ghi chú phỏng vấn, rồi đối chiếu với kết quả tự làm để tránh insight "ảo"

Xác định chính xác đâu là vấn đề thật cần giải trước khi lao vào giải pháp.

Bạn sẽ học

• Ma trận 4 tiêu chí đánh giá (mức độ nghiêm trọng, tần suất, lượng user ảnh hưởng, mục tiêu kinh doanh) để ưu tiên xử lý bài toán UX
• Kỹ thuật đào sâu tìm nguyên nhân gốc rễ thay vì giải quyết bề nổi thông qua phương pháp 5 Whys
• Nghệ thuật viết Tuyên bố vấn đề (Problem Statement) chuẩn chỉnh, cụ thể và có số liệu chứng minh để định hướng hành động
• Assumption map để tách điều đã biết và điều còn là giả định
• Chuyển vấn đề thành câu hỏi How Might We (HMW) để mở đường cho ý tưởng
• Dùng AI phản biện problem statement: tìm lỗ hổng, giả định ngầm và dữ liệu còn thiếu

Sinh nhiều ý tưởng và chọn ra hướng đi tốt nhất trong điều kiện nguồn lực giới hạn.

Bạn sẽ học

• Ứng dụng các lý thuyết tâm lý học hành vi vào việc thiết kế giải pháp thuyết phục
• Quy trình Ideation hai giai đoạn Mở - Thu kết hợp với bộ câu hỏi mở How Might We (HMW) để gợi mở ý tưởng đột phá
• Các bộ lọc và ma trận ưu tiên giải pháp: Khung đánh giá DVF, ma trận Impact - Effort, và hai mô hình phân loại MoSCoW, RICE
• Các kỹ thuật tạo ý tưởng SCAMPER và analogies (học cách giải từ lĩnh vực khác)
• Chọn giải pháp và viết rõ trade-off: được gì, mất gì, vì sao chấp nhận
• Dùng AI mở rộng số lượng ý tưởng, designer lọc và kết hợp thành phương án khả thi

Kiểm tra thiết kế với user thật và dùng data để liên tục cải thiện.

Bạn sẽ học

• Kỹ năng điều phối và quan sát kiểm thử sản phẩm (Usability Testing) với người dùng thật thông qua các bài test nhiệm vụ
• Khung đo lường trải nghiệm HEART để thiết lập các chỉ số định lượng về sự hài lòng, độ tương tác, khả năng chuyển đổi và giữ chân
• Tư duy tối ưu sản phẩm dựa trên dữ liệu (Data-driven) và phương pháp thử nghiệm A/B Testing để ra quyết định khách quan
• Bộ checklist kinh điển 10 nguyên lý Heuristics của Nielsen trong việc đánh giá và tối ưu hóa phản hồi, ngôn ngữ và khả năng kiểm soát hệ thống
• Phương pháp Cognitive Walkthrough để từng bước hóa thân vào luồng đi của người dùng và tự đặt ra các câu hỏi kiểm tra giao diện
• Cách phân loại, gán mức độ nghiêm trọng (thang điểm 0-4) và xây dựng các đề xuất chỉnh sửa UX cụ thể cho stakeholder
• Dùng AI hỗ trợ soạn kịch bản test và tổng hợp ghi chú sau buổi test, có kiểm chứng lại