可用性研究(十种正确的可用性测量方法)

现在，人们在做产品、谈需求、谈体验的时候，都说不能拍脑袋，只能用数据说话。好了，问题来了。我们需要什么样的数据来谈论不同的问题？这真的需要我们好好思考。下面，我们就通过一些小栗子为大家做一个简单的梳理。

用户体验可以用可用性来衡量(插个广告~ ~关于可用性衡量的问题，请参考我的另一篇文章《用户体验衡量工具:可用性衡量》)，所以在选择可用性研究的衡量标准时，我们需要考虑很多方面，包括研究目标和用户目标、现有的数据收集和分析方法和技术、预算以及结果的交付时间。因为每个可用性研究都有其独特的属性，所以我们不能精确地为每种可用性研究指定可用性度量。

然而，有以下十种主要的可用性类型，并针对每种类型提出了与测量相关的建议。

1.完成一项业务

许多可用性研究都是为了让业务尽可能顺畅。这些业务很可能采取用户完成交易、注册、买卖股票等形式。一个企业通常有明确的开始和结束。例如，在出租车软件中，业务可以从用户点击出租车开始，到目的地和成功付款结束。

也许你关注的第一个可用性度量是任务成功(标记每个任务是成功还是失败)，但是每个任务都需要一个明确定义的结束状态。添加指标(某个业务的周转率等)非常有用。)到产品。通过了解用户流失的位置，您可以专注于业务流程中最有问题的步骤。

2.比较产品

与竞争对手和以前的版本相比，您的产品表现如何？了解这些信息非常重要。通过对比，你可以知道你的产品的优缺点，以及这个版本是否比前一个版本有所改进。但是，测量方法的选择应该基于我们自己的产品。有些产品以效率为导向，有些则以用户体验为导向。

为了获得整个可用性，推荐以下三个可用性度量。

第一，建议关注任务的成功。对于大多数产品来说，能够正确完成一项任务是非常重要的。

其次，建议注意效率，可以是完成任务的时间、浏览的页数、按钮的点击率，也可以是某些操作的步骤数。通过了解效率，您可以很好地了解使用该产品有多容易。

再次，建议在满意度的问题上，对于用户有多种选择的产品来说，满意度是最有意义的(目前产品同质化现象严重)。

最后，比较不同产品可用性的最好方法之一是通过组合和比较来衡量可用性。这可以让我们对不同产品的可用性有一个清晰全面的了解。

3.评估同一产品的频繁使用

很多产品被频繁使用或使用频率更高。这类产品包括微信、电子邮件、消费类电子产品(微波炉、智能电视等)。)，简单高效可以成为评价这类常用产品的关键。

建议使用任务时间来衡量其可用性。衡量完成一系列关键任务所需的时间可以表明完成这些任务所需的努力。对于大多数产品来说，任务完成时间越短越好。但是，因为有些任务很复杂，所以将参与者完成任务的时间与业务专家完成任务的时间进行比较也很重要。此外，例如，完成一项任务的步骤数可能需要很短的时间来完成每一步，但是完成一项任务的相应决策会变得很多。

易学测量评估表明要达到最高效率需要花费多少时间和精力。易学可以通过上面建议的各种效率措施来表达。

4.评估导航和/或信息架构

许多产品可用性研究都集中在改进产品的导航和/或信息架构上，目的是确保用户可以快速轻松地找到他们需要的内容，在产品模块之间轻松切换，并知道他们在信息架构中的当前位置以及可以到达或不能到达的地方。这部分研究工作一般体现在在线框图或中高保真原型中，因为导航和信息机制以及信息架构对于产品设计的重要性不言而喻。所以，这部分工作几乎必须在任何设计工作进行之前完成。

评估导航的最佳可用性措施之一是任务成功。让参与者完成一系列任务找到一些关键信息(类似寻宝)，就可以知道产品的导航和信息架构设计是否合适，产品的各个部分都必须针对给定的任务进行设计。评估导航和信息架构的效率和可用性的一种度量:它侧重于用户完成任务所使用的实际步骤数和完成任务所需的最小步骤数之间的比较。

卡片分类也是了解用户如何组织信息的一种特别有效的方法。有一种卡片分类叫闭环分类。描述:它是要求参与者将信息项放入定义的类别中。从闭环分类的研究演变而来的一个有用的可用性度量是:正确类别中的信息项占项目总数的比例。这个可用性度量反映的产品信息架构设计是否直观。

5.提高认识

并非所有的设计都是为了使它们更容易使用或更有效，但一些设计改进是为了提高用户对某些内容或功能的认识。这种改进不仅是在线广告所必需的，对于其功能重要但使用率低的产品也很重要。产品的某些功能和内容没有被注意或使用的原因有很多，包括视觉设计、标记或位置等。

首先，建议监控用户与我们关注的产品中那些元素的交互次数，但这种方法不能完全理解，因为用户可能会注意到我们关注的元素，但他们不会以某种形式点击或与之交互。相反，不太可能出现相反的情况:没有通知，就会有互动。这些数据可以帮助确认意识，但不能证明缺乏意识。

对于这个测量建议，如果条件允许，可以邀请用户做眼动实验。当然，如果条件不存在，我们也可以用记忆法。说明:你可以向参与者展示许多不同的元素，其中只有一个他们以前见过，然后让他们选择完成任务时看到的元素。如果他们注意到任务中的这个元素，记住它的可能性比猜测更大。当然，这种方法不一定可靠，因为每个人的记忆力都不一样，但至少可以为你提供一些数据支持。