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從問卷到訪談，
挖掘慢性病照護平台的體驗缺口
背景
PMP 是 Health2Sync 面向診所的平台，協助醫師、護理師、營養師追蹤回診與病患數據。我發起這項研究，找出現有體驗跟醫療人員實際工作方式之間的落差，並挖掘新功能機會。
考量團隊規模有限，我採取兩階段：先用篩選問卷了解角色、診所規模與使用型態（40 份有效回覆），再針對滿意度偏低的樣本進行 12 場深度訪談，聚焦高價值機會。
問題探索
在深入訪談前，我們先發放問卷，涵蓋「使用頻率」、「照護人數」與「3 項核心任務的滿意度」，尋找優先患者、查看數據圖表、與患者互動。
有效樣本中浮現 3 個訊號，分別回答了：「該往哪裡深挖、深挖的證據來源在哪些功能流程上，以及訪談對象該怎麼選才能涵蓋全貌。」
訊號 1
三個核心功能價值中，「快速判斷病患優先度」的滿意度最低。
原本預期問題最多的是「患者互動/照護品質」，反而是 3 個維度裡滿意度最高的；
真正體驗上最不足，是在「找尋病患」這件操作任務上，且身份多為「醫生」。
訊號 2
不同角色尋找患者的「操作路徑」截然不同，沒有固定模式。
不同角色會依照各自的工作需求，形成不同的找病患方式。
這也解釋了為什麼「找尋病患」在滿意度調查中會是最弱的一環。
訊號 3
不同角色的照護負荷與使用型態差異極大，不是同一套邏輯能涵蓋
四種角色的每日「照護人數量」、「病患關注重點」皆不同，顯示各角色判斷病患優先級的需求存在明顯差異，
難以用單一角色的需求概括。
我根據這 3 個訊號，進一步篩選實地訪談的候選人。
優先邀請滿意度介於「中立」至「同意」的醫護人員，並涵蓋不同醫護角色與病人負荷，以了解更多元的真實使用情境況。
訪談中途也發現部分診所類型能提供的觀察有限，因此候選人數才從 8-9 位擴增到 12 位。
設計策略
從訪談筆記到機會清單
將 12 場訪談中的觀察拆解並進行主題分群，最終從分散的訪談資料中收斂出 42 個改善機會，再與團隊共同校準。
在 Figma 中檢視完整分解圖
"機會點以訪談「提及頻率」、「診所涵蓋度」與「方案實作難度」進行優先排序"
① 快速獲勝清單
② 需要更多規劃的專案
全清單中提及次數最多、影響診所最多的機會點是「功能可發現性」的問題，多位醫護人員提到：「 AI 分析、追蹤紀錄、病患設定等功能都用得到，但不知道怎麼找到、怎麼用。」透過團隊討論評估，方向具價值，但需先釐清實作範圍，再決定是否發展為完整的 Key Feature Tour。
附錄：根據訪談結果確定的優先高價值機會
從 42 個設計機會中，我挑選幾個具代表性的案例深入說明，包含核心使用性問題、互動優化，以及研究後延伸出的新功能機會。
➊ 功能語意清晰化：從少人點到願意嘗試
訪談發現，多位使用者因無法從 Icon 判斷功能用途，因此從未點擊使用。所以才重新調整 icon、文字與排列方式，讓功能用途更直覺，也減少畫面佔用空間。
➋ 多日趨勢簡化：從資訊堆疊到快速聚焦
14 天資料同時顯示時，線條重疊使趨勢難以判讀，將預設範圍縮短為 7 天，並加入 hover highlight，讓使用者能快速聚焦單日趨勢。
➋-1 延伸探索：CGM 趨勢快速概覽
除了優化現有圖表，我也探索了將每日 CGM 趨勢拆分為網格式圖表，降低多日線條重疊造成的閱讀負擔。團隊認為方向值得進一步探索，但考量開發成本，目前先以 7 天預設與 hover highlight 驗證改善效果。
➌ 回覆流程補齊：從操作中斷到「就地回覆」
放大餐點照片後無法直接引用回覆，醫療人員必須退出畫面才能繼續操作。因此在放大檢視中加入快速回覆，讓回覆流程不中斷。
➍ 圖表分享整合：從跨畫面操作到「一鍵傳送」
先以 CGM 圖表驗證「截圖＋傳送」的概念，減少醫護人員截圖、切換畫面再分享的操作流程。後續將進一步了解其他圖表的分享需求，再評估將截圖功能擴展至更多情境。
成效與驗證
量化成效
按鈕標籤化上線後，AI 分析功能的使用明顯增加：事件數 +50%、活躍使用者 +17%。
Note 按鈕則分別下降約 22% 與 10%，推測與診所原有的紙本記錄習慣，以及改版後減少舊 icon 所造成的誤點有關。
驗證限制受限於事件追蹤與工程資源，其他優化目前主要透過質 化回饋驗證。整體而言，醫護人員認為調整後的操作更清楚、易用，同時也提出了值得進一步改善的方向。
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