简诗 Optimal Workshop 导航

要解决的问题

在设计和重构信息架构（IA）时，团队经常面临疑问：导航层级是否合理？标签命名用户是否能理解？该技能帮助团队将这些模糊的“感觉”转化为可量化的 IA 指标，验证内容结构是否能被用户轻松发现。

核心能力与执行流程

技能根据实际问题匹配最合适的研究范式：

• 结构化测试：使用 OptimalSort 进行卡片排序，挖掘用户心智模型并生成相似度矩阵；用 Treejack 测试现有树状结构，通过衡量成功率和直接性评估导航逻辑。
• 交互与定性分析：支持 Chalkmark 捕获首屏点击热度，利用 Reframer 对定性访谈进行标签聚类，以及 Questions 发起问卷调查。
• 执行流程：引导确立测试目标，建议定量 IA 研究至少招募 30 人以上以保证稳定性，并对比自带面板与自招链接的招募成本。

适用边界与注意点

• 结构验证 ≠ 商业需求验证：干净的树状测试能证明导航 能用，但无法证明用户会 为此买单。若还在纠结是否立项，请配合预售测试评估真实需求。
• 无 API 自动化能力：Optimal Workshop 完全基于 UI 交互，没有 REST API、Webhooks 或 MCP。所有数据导出只能手动 CSV 导出或 Figma 导入，不适合构建自动化流水线。
• 关注计费陷阱：自带面板按席位计费。Starter 方案限制每年发起的测试数量（约 5 个），但单个测试人数不设上限，高频研究计划需留意阶梯成本。