上篇文章《可用性测试真的赞,但你用过几次?》中,我们探讨了“1天小成本敏捷可用性测试”的可能性,本篇我将分享整个设计推导过程以及测试的详细流程。

前情提要

一个卡片,既有选中,又有查看(教师)详情,有以下3个方案,该如何选择呐?

方案A:选中态在右侧,更方便操作;卡片左侧对齐,页面更规整;
方案B:点击热区互不相干,但是左侧对齐方式不舒服;
方案C:选中样式更突出,且与时间选择更统一;

读者投票

上篇的投票中,方案C占了绝对优势。

*以上比例四舍五入向上取整
但实际上,我们最终选了方案B
为什么?下面详细论证。

01

最初的假设

设计本身,就是一场假设。

设计的过程,本质上,就是假设验证调整假设验证→调整… 不断迭代和打磨的过程。

想要在短期内拿到最优方案,就要加速整个迭代过程,包括假设、验证、调整速度。因此在敏捷可用性测试里,不用过多追求极致方案,有了大概假设就开始试错,对结论快速归因和方案调整,才是提升效率的上策。

实际上,开篇看到的三个方案,也并非一开始就都想到的,而是在测试过程中不断诞生的。

最初的假设很简单,因为选中优先级>详情,所以大的点击热区优先给到选中,详情入口用小热区,于是得到以下两个方案。

方案1

方案2

02

敏捷可用性测试

1、目标分析

可用性测试的目的有两个:
1、探索性目的,即寻找和发现方案的体验问题。如从0-1的产品上线前的测试。
2、评估性目的,即多方案的体验对比。如线上vs新版优化、线上自家vs竞品、0-1多方案的对比。

因为整个热区给到了选中,我们并不担心选中问题。更多比较在意用户是否能够get到如何进入教师详情页
测试目标:针对“进入教师详情页”,评估哪个方案更容易理解和操作效率更高。

衡量指标:任务完成时间、错误操作次数,时间越短错误次数越少,方案为优。

测试原理:控制变量法很重要!!!整个测试流程都要遵循的原则。
一方面控制测试和真实场景的变量,另一方面控制测试方案之间的变量。
测试人群:App内七日内活跃用户目标用户,即小学生的妈妈。这里我选择直接从公司里非设计,非产研的同事里找,上班时间直接工位偶遇。每个方案各5人
2、测试脚本&场景化任务设定

任务其实很简单,就是找到肖雄老师,然后查看他更多信息。
我们可以 通过场景构建心理暗示,激发用户需求,从而带入真实场景。从而达成「控制变量」的目的。
具体测试脚本如下:
① 了解用户基础信息
我:hello,你好,我是咱们直播课的设计同学,想找你做一个简单的测试,大概5分钟时间,现在有时间不?
用户1:有的。(继续)
用户2:抱歉在忙(打扰了。结束)
我:为了测试的准确性,我想先了解一些基础信息哈,主要还是购课相关的,不会涉及隐私。
用户:恩,好的
我:咱们家里有孩子么?
用户1:有
用户2:没有。(哦哦,打扰了,我们想找一些有孩子的用户。结束)

我:几年级了呀?
用户1:三年级了。
用户2:还没上学(哦哦,打扰了,我们想找一些小学孩子的家长。结束)

我:方便问下,孩子数学成绩怎么样?
用户:不行/一般/挺好的

我:感觉现在小学的题都还挺难的,咱们在家会辅导孩子么?
用户1:哈哈是的,有些题我们还得到网上搜
用户2:会辅导啊,实在太头疼了
用户3:辅导不多,孩子自己学

② 心理暗示,激发真实需求
我:那我觉得你可以考虑给孩子报个咱们公司的直播课,清北名师,优惠还挺多的。

③ 带入前置场景
我:咱们这次测试就是假设你要给孩子报个数学课,然后选好了时间,就差选个老师了。

④ 引入任务场景
我:咱们的任务就是(手机展示任务界面)你想了解「肖雄老师」的详细信息,点这个开始按钮(展示)就可以操作了。操作没有对错,就按你的理解完成任务就行了。
你可以再看一眼任务,觉得没问题了,就可以点这个按钮开始了。
⑤ 测试过程观察
注意观察卡点,超过两分钟仍没操作成功,可以提示放弃。

⑥ 测后访谈
针对卡点提问,挖掘背后原因。如 我刚看你一直在点那个地方,最后才点了这里,是什么原因呐?

3、可交互原型&Maze搭建

Tips:用真实数据搭建,方便用户更好带入场景;
① 用figma/sketch(正版)搭建一个可交互原型。点击热区用透明度0%的矩形即可;
② 复制链接。注意要调整为“任何拥有链接的任-可编辑”,不然后面Maze无法解析;
③ 打开Maze,登录后新建项目;
④ 新建测试项,这里选“Prototype Test原形测试”;
⑤ 填好任务,点击“Add Prototype添加原型”;

⑥把步骤②里的链接复制进去,点击按钮;
⑦ 等待加载完成, 在图中点击设定好的操作热区。(用户只有按着我们设定好的路径操作,才算完成任务)
⑧ 点击开始测试,发布完成后,就可以复制测试链接开始测试了;
⑨方案2的搭建,figma和Maze都要新建个文件,重复以上流程即可。
4、预测试与调整

这块主要是check一遍流程,预测试的用户范围不用过多要求, 按照既定脚本,测身边1-2人即可。一旦出现有不理解甚至卡点的地方,记录并迭代,直到0问题0卡点。

测试完记得删除数据,方法如下:

5、正式测试

重复预测试的流程,因为有1、2两个方案,先聊完用户基本信息,再根据实际情况给到1或2的测试链接,尽可能保证方案1的5个用户和方案2的5个用户特征一致,如果不够可以适当加测1-2人。
测试时候记得带上业务方,上下游合作方,说服力、影响力max。
6、数据及结论
方案2略优于方案1
方案1和2测试过程中,用户都经过很多次尝试,直到试了所有方法,才看到了解TA的入口。
相比之下方案2的miss数略微少一点,但整体还是有miss,体验不达标,需要进一步探索。

03

方案调整

调整1:点击热区调整
进入详情问题挺大的,尝试把大热区(橙色区域)给到详情页,小热区(红色区域)给到选中,于是有了方案3(投票方案C)
①测试数据如下

方案3的两个任务中,用户都会有所迟疑,而在选中任务中,几乎所有的用户都误点进了详情;
② 结论及分析
1)大热区给到详情有效,可以继续延用;
2)因为选中状态 框定的是整个卡片,会让用户误认为整个大卡都是选中区域;
3)选中还有优化空间,需要继续尝试;
调整2:更明确的热区分隔

根据测试结论,保留详情页的大热区,考虑去掉选中态的大框,或可以更明确的区分两个热区

方案4(投票方案A)

方案5(投票方案B)

因为保持了详情的大热区,前面已经论证可行,所以这次只测试选中任务,数据如下:
方案3的两个任务中,用户都会有所迟疑,而在选中任务中,几乎所有的用户都误点进了详情;
方案B基本上达到了理想状态。虽然对齐方式很奇怪,但是业务&UI同事一起参与了测试和整个方案的演进过程,也并没有argue的声音。

04

复盘归因&策略延伸

为什么方案B可用性最优呐?

1、越分隔越明确
从用户miss数可以看出来,没有用户会先谨慎思考再操作的,说明用户在点击行为上不会有过多思考,因此界面热区语义越明确越好,分隔越明确可用性越好。

2、被忽略的已有心智

直到验证到最后,才恍然大悟,最优方案我们其实很熟悉,几乎每天都能看到:

淘宝购物车卡片

京东购物车卡片

仔细观察,因为图片是天然的分隔,所以对京东和淘宝而言,选中和详情的界限很明显,因此不会有可用性问题。

但是对于sku的选择,新版淘宝选择去掉了表示区域的色块,这一点是否会影响可用性呐?欢迎评论区讨论~

- END -

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