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                3. 可用性研究(十種正確的可用性度量方法)

                    可用性研究(十種正確的可用性度量方法)

                    現在大家在做產品、談需求、講體驗時,都說不能拍腦門兒要用說數據說話。好,那問題來了,針對不同的問題我們要什么樣子的數據來說話呢?這確實需要我們好好思考,下文將通過一些小栗子為大家做一個簡單的梳理。

                    用戶體驗是可以通過可用性度量的(插播一段廣告哈~~關于可用性度量的問題,大家可以參考我的另一篇文章用戶體驗測量的工具:可用性度量),那么在為可用性研究選擇度量時,我們需要考慮很多方面的問題,包括研究目標和用戶目標、現有收集和分析數據的方法技術、預算以及交付結果的時間。因為每一個可用性研究都有其特有的屬性,所以我們無法為每一個類型的可用性研究精確指定可用性度量。

                    但是有以下十種主要的可用性類型,并針對每種類型提出了與度量相關建議。

                    許多可用性研究旨在使業務進行得盡可能順暢。這些業務的形式很可能是用戶完成一次交易、注冊、買入/賣出股票等。一次業務通常有清晰界定的開始和結束。例如在打車軟件上,一次業務可以開始于用戶點擊叫車,結束于達到目的地并支付成功。

                    也許你關注的第一個可用性度量是任務成功(標記每一個任務是成功還是失敗),然而每一個任務都需要一個清楚可定百思特網義的結束狀態。 在產品里加入度量(某個業務的流失率等)是非常有用的,通過了解用戶是在那個環節流失的,你就能將注意力集中在業務流程中問題最嚴重的步驟上。

                    與競爭和上一版本的產品相比,你的產品表現如何?了解這一信息是非常重要的,通過比較你能了解你產品的優缺點,以及這一版本與上一版本是否有進步。但是在選擇度量方法要基于自身產品,有的產品是效率為王,而有的產品是用戶體驗為王。

                    推薦三種以下可用性度量來獲得整體可用百思特網性問題。

                    3.評估同一產品的頻繁使用

                    許多產品是被頻繁使用或較為頻繁使用的。這樣的產品包括微信、電子郵箱以及消費電子商品(微波爐、智能電視等),而簡單和高效就能為了評估這種頻繁或較為頻繁使用產品的關鍵。

                    建議推薦使用任務時間對其進行可用性度量,測量完成一系列關鍵任務所需要的時間可以表示完成這些任務所需的努力。對于絕大數產品來說,完成任務時間越短越好。但是由于有些任務本身就復雜,因此比較參加者完成任務的時間與該業務專家完成任務的時間對比,也是很重要的。另外,比如說是完成任務的步驟數,也許完成每一步的時間很短,但是為了完成一個任務需要做出的相應決策會變得很多。

                    易學性度量評估表示的是達到最高效率需要多少時間和努力。易學性可以采用以上所建議的各種效率度量形式表現出來。

                    許多產品可用性研究關注改進產品的導航和(或)信息架構,目的確保用戶可以快速和輕易地找到他們需要的內容,輕松地在產品模塊間進行切換,清楚自己當前所處信息架構中的位置以及那些可以到達或者不可達到的地方,這部分研究工作一般都是在線框圖或中高保真的原型中體現,因為導航和信息機制及信息架構對于產品設計的重要性不言而喻。So,幾乎在任何設計工作開展前都必須要完整這部分工作。

                    評估導航的最佳可用性度量之一就是任務成功。讓參加者完成一系列尋找某些關鍵信息的任務(類似尋寶游戲),你就能了解產品的導航和信息架構設計是否合適,所給的任務必須設計產品的各個部分。一種評價導航和信息架構的效率可用性度量:它關注的是用戶完成一個任務所用的實際步數與完成該任務所需要的最小步數進行比較。

                    卡片分類也是一種了解用戶如何組織信息的特別有效的方法。有一種卡片分類法叫閉環分類法。舉栗說明:就是讓參加者將信息條目放入以定義好的類別中。從閉環分類研究中演化出的一種有用的可用性度量,是:被放進正確類別中的信息條目占總條目數的占比。這種可用性度量反應的產品信息架構設計是否直觀。

                    不是所有的設計都是為了讓其更好用或者效率更高,某些設計的改進是為了增加用戶對某些內容或功能個知曉度。這種改進除了對在線廣告來說是必要的,對其那些功能重要但是使用率很低的產品也是同樣的重要的。為什么產品有的部分功能和內容沒有被注意或使用,這可以有很多原因,包括視覺設計、標記或位置等。

                    首先,建議監測用戶與產品中我們所關注的那些元素的交互次數,但是這種做法無法全面的了解,因為用戶有可能注意到了我們所關注的元素,但是卻沒有去點擊或者與其發生某種形式的交互。而相反的情況倒是不太可能發生:沒有注意到,卻發生了交互。這些數據能夠幫助確認知曉度,但是卻無法證明缺少知曉度。

                    對于這方面的度量建議有條件的可以邀請用戶做眼動實驗,當然不具備這個條件我們也可以采用記憶法。舉栗說明:你可以給參加者展示多個不同的元素,其中只有一個是在他們在之前看到過的,然后讓他們選擇哪一個是他們在完成任務時看到過的。如果他們在任務中注意到了這個元素,他們的記得的可能性會大百思特網于猜測。當然,這種方法不一定有多可靠,因為每個人的記憶是不同,不過至少能為你提供一定的數據支持。

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