在 UX Research 的世界裡，我們花了大量時間訪談使用者、蒐集回饋、做 usability test，卻常常遇到一個痛苦的現實：
研究做了很多，但洞察卻無法被有效使用。
使用者訪談的逐字稿散落在 Google Docs、重點只存在研究者腦中、stakeholder 看不懂研究結果，這些都是 UX Research 團隊非常熟悉的痛點。
這篇文章將帶你完整了解 Dovetail 是什麼、能解決哪些 UX Research 問題，以及 UX Researcher 如何實際使用它，讓研究流程更輕鬆、更有價值。
為什麼 UX Research 需要像 Dovetail 這樣的工具？
在實務中，UX Research 常見的問題包括：
- 訪談逐字稿與研究筆記分散在不同文件
- Coding or Tag（標註）沒有系統，無法累積或重用
- Insight 來自記憶與經驗，而非清楚的 evidence
- PM 與設計師無法快速理解研究 重點
- 當研究數量增加，資料變得越來越混亂
這些問題的核心不是研究能力，而是缺乏一個專門為「質性研究」設計的系統。
👉 Dovetail 這個工具正是為了解決這件事而存在。
Dovetail 是什麼？適合誰使用？
Dovetail 的工具定位
Dovetail 是一款專注於 Qualitative UX Research 的研究平台，核心目標是：把零散的研究資料，轉化為可搜尋、可追溯、可分享的洞察知識庫。
所以Dovetail 自身的定位不是單純的筆記工具，而是完整的 Research Repository（研究資料庫）。
適合使用 Dovetail 的角色
- UX Researcher（新手到資深）
- UX / Product Designer（需要直接理解使用者聲音）
- Product Manager（需要 evidence-based decision）
- UX Manager / Research Ops（建立團隊研究流程）
Dovetail 核心功能介紹
1️⃣ 資料匯入（Collect）
Dovetail 支援多種 UX Research 常見資料來源：
- 使用者訪談逐字稿（Zoom、User Interview 等）
- 問卷中的開放式回答
- Usability test 筆記
- 錄音、影片、使用者回饋
重點不是資料來源，而是「集中管理」。
當所有研究資料都在同一個地方，分析與比較才有意義。
2️⃣ Coding 與標註（Analyze）
這是 UX Researcher 最常使用的功能。
- 選取使用者語句
- 加上 tag（code）
- 一段話可同時標註多個 tag
例如：
「這個結帳流程太複雜了，我不知道下一步在哪。」
可能被標註為：
- Checkout friction
- Navigation issue
- Cognitive load
這讓後續的分析不再只是直覺，而是有結構的資料整理。
3️⃣ 建立 Pattern 與 Insight
Dovetail 的真正價值，在於 從 tag 到 insight 的過程：
- 將相關 tags regroup
- 建立 insight summary
- 每個 insight 都能連回原始 evidence
這代表當 stakeholder 問你：
「這個結論是根據什麼？」
你可以清楚指出 是哪幾段使用者原話支持這個洞察。
👉 這對 UX Research 的可信度非常關鍵。
4️⃣ 分享研究成果（Share）
Dovetail 讓研究成果不再只存在於簡報裡：
- Highlight reels（使用者原話重點）
- Insight 頁面
- 可分享連結給 PM、設計師、工程師
Stakeholder 不需要參加每一場研究簡報，也能理解使用者真正的聲音。
如何用Dovetail 跑一次UX Research 研究？
假設你正在進行一個 電商結帳流程優化研究，這裡提供了你可以參考的設定方式跟流程。
研究設定
- 研究方法：10 位使用者訪談
- 目標：找出結帳流程中的主要阻礙
實際流程
- 匯入所有訪談逐字稿
- 第一輪 open coding（標註所有重要語句）
- 第二輪整理 tag hierarchy
- 萃取 3–5 個核心 insight
- 分享 insight 給 PM 與設計團隊
Dovetail 與其他 UX 工具的差異
許多 UX 團隊會問：「那我用 Notion / Miro 不行嗎？」
關鍵差異在於：
- Notion / Google Docs：適合記錄，但不適合分析或回頭找資料
- Miro / FigJam：適合發散或重點歸納，但難以累積長期知識
- Dovetail：專為研究 evidence 與 insight 管理設計
UX Researcher 使用 Dovetail 常見錯誤
即使有好工具，也可能用錯：
- Tag 設太多，沒有層級
- 沒有寫 insight summary
- 把 Dovetail 當成「存檔空間」
- 團隊沒有共用 tagging 規則
💡 小提醒：Dovetail 是思考工具，不只是系統工具。
給新手 UX Researcher 的 Dovetail 使用建議
- 從 5–8 個核心 tags 開始
- 先追求「可追溯」，再追求「完美」
- 每個 insight 都要能回答：Why should we care?
- 把 stakeholder 當成使用者來設計研究輸出
總結：為什麼 Dovetail 能真正提升 UX Research 價值？
Dovetail 幫助 UX Researcher做到三件關鍵的事：
- 讓研究資料被妥善整理
- 讓洞察有清楚的證據支持
- 讓研究成為產品決策的一部分
如果你希望 UX Research 不只是「完成任務」，而是真正影響產品與使用者體驗，Dovetail 是一個非常值得研究看看的工具。
Dovetail網路上也有他們業務講解該工具的影片，本篇文章也從中借用了圖片當作示意參考，如果有興趣也可以自己看看：Dovetail for Researchers
Reference:
- Dovetail for Researchers , By Dovetail
電商讀書會 