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。

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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。

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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）。

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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）

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

1. 匯入所有訪談逐字稿
2. 第一輪 open coding（標註所有重要語句）
3. 第二輪整理 tag hierarchy
4. 萃取 3–5 個核心 insight
5. 分享 insight 給 PM 與設計團隊

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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

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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。

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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

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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：

1. 讓研究資料被妥善整理
2. 讓洞察有清楚的證據支持
3. 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