UX 的啟發式分析——如何進行可用性評估

設計是一種投資，而不是一種支出。 冒著說明顯而易見的風險：設計一個漂亮的產品是不夠的； 它還必須是可用的，如果你要從一個產品中提取最大的投資回報率，它的可用性——通常是指易用性——具有至關重要的意義。

精心設計的產品具有出色的可用性，並且由於可用性是產品質量的重要貢獻者，它提升了用戶體驗。

有幾種方法可以測試產品的可用性：一種稱為啟發式分析的檢查方法就是其中之一。 這通常意味著對產品進行啟發式評估，無論它已經存在還是全新。

什麼是啟發式，什麼是啟發式分析？

啟發式分析用於識別產品的常見可用性問題，以便解決問題，從而提高用戶的滿意度和體驗，並提高數字產品整體成功的機會。

啟發式分析側重於可用性，是一種評估方法，其中一名或多名專家將數字產品的設計與一系列預定義的設計原則（通常稱為啟發式）進行比較，並確定產品在哪些地方沒有遵循這些原則。

一組特定的啟發式方法包含經過長期測試或觀察的經驗經驗法則、最佳實踐、標準、規則和約定。 堅持這些啟發式標準會產生更好的用戶體驗設計。

啟發式評估涉及讓一小組評估人員檢查界面並判斷其是否符合公認的可用性原則（“啟發式”）。 — Jakob Nielsen，尼爾森諾曼集團

啟發式評估不是一對一的適度測試。 它也不是一種認知演練，而是一種可用性檢查方法。 對於認知演練，重點是任務。 該過程涉及確定用戶的目標並提出任務列表以實現這些目標。 然後，評估人員會標記用戶在使用產品時可能遇到的問題。

啟發式評估專家 - 評估者 - 理想情況下是對所選啟發式算法集有深刻理解的可用性測試專家。 他們通常來自人為因素、交互設計 (IXD)、HCI（人機交互）和/或 UX 設計等學科，並具有心理學、計算機科學、信息科學和商業/商業等學科的互補背景。

在評估過程中，個別評估人員會為每個已識別的可用性問題分配“嚴重性等級”。 通常，用戶體驗設計師會從積壓工作中最關鍵的問題逐步下降到最不關鍵的問題。 （為了從啟發式評估中獲得最大的用戶體驗收益，設計團隊通常會給予最高嚴重等級的問題最多的關注。）

值得注意的是，即使一個經驗豐富的 UX 專業人員通常擅長識別最關鍵的可用性問題，一組評估人員通常是最佳選擇。 5 到 8 個人是最佳選擇：他們應該能夠標記 80% 以上的可用性問題。 然而——如下圖所示——使用超過 10 個啟發式評估器不會產生更好的結果。

為什麼這樣做？

執行啟發式分析的核心原因是提高數字產品的可用性。 另一個原因是效率（在這種情況下，“效率”是產品的使用速度，這是更好的可用性的直接結果）。 “可用性”是指質量組件，例如可學習性、可發現性、可記憶性、靈活性、用戶滿意度和錯誤處理。 當這些組件以高質量交付時，產品的用戶體驗會得到很大改善。

什麼時候做？

沒有硬性規定。 啟發式分析可以在設計過程的任何高級階段進行（顯然，過早進行不會有成效）。 對於新產品，啟發式分析通常在設計階段的後期進行——線框圖和原型製作之後以及視覺設計和 UI 開發開始之前。 做得太晚，做出改變將變得昂貴。 發現可用性差的現有產品通常會在重新設計開始之前對其進行啟發式分析。

預期的可交付成果是什麼？

與其他可用性測試或檢查方法一樣，典型的可交付成果是一份綜合報告，它不僅識別可用性問題，而且按從嚴重到輕微問題的等級對它們進行排名。 在大多數情況下，啟發式評估報告不包括解決方案——幸運的是，許多可用性問題都有相當明顯的解決方案，一旦確定，設計團隊就可以開始著手解決這些問題。

啟發式評估的優缺點

優點：

• 發現許多可用性問題並顯著改善產品的用戶體驗
• 比需要招募參與者、協調、設備、運行測試、記錄、分析等的全面可用性測試更便宜、更快。
• 啟發式方法可以幫助評估者專注於特定問題（即缺乏系統反饋、可發現性差、錯誤預防等）
• 啟發式評估不涉及與涉及真實用戶的檢查方法相關的倫理和實際問題/問題
• 使用一組啟發式評估設計可以幫助識別特定用戶流的可用性問題並確定對整體用戶體驗的影響

缺點：

• 經驗豐富的可用性專家通常很難找到，而且可能很昂貴
• 評估人員發現的問題的價值受限於他們的技能水平
• 有時，啟發式分析可能會引發誤報：如果不理會，不一定會對整體用戶體驗產生負面影響的問題有時會被標記為已修復
• 與認知演練不同，啟發式評估基於預先判斷的關於什麼是“好”可用性的概念
• 如果評估人員不屬於設計或開發團隊，他們可能不知道設計的任何技術限制

如何運行有效的啟發式分析

準備工作是順利進行分析的關鍵。 遵循一套既定的步驟可確保啟發式分析將有效地運行並產生最大的結果。 這是一個啟發式分析清單：

1. 定義範圍。
2. 了解最終用戶的業務需求和人口統計。
3. 決定使用哪些報告工具和啟發式方法。
4. 評估體驗並確定可用性問題。
5. 分析、匯總和呈現結果。

第 1 步：定義範圍。

無論是大型項目還是小型項目，預算都可能受到限制。 在大型電子商務網站上尤其如此：例如，檢查整個網站可能不可行，因為這可能需要很長時間，因此變得過於昂貴。

這就是啟發式分析的作用域。

可以設置參數以僅檢查站點的最關鍵區域。 有限的範圍可能只能專注於特定的用戶流程和功能，例如登錄/註冊、搜索和瀏覽、產品詳細信息頁面、購物車和結帳。

第 2 步：了解業務需求和用戶。

首先，評估人員應該了解產品/系統的業務需求。 其次，與任何典型的以用戶為中心的設計過程一樣，了解用戶至關重要。 為了便於啟發式分析，必須建立特定的用戶角色。 最終用戶是新手還是專家？ 用戶人口統計數據是什麼？

例如，雖然啟發式方法旨在作為通用可用性標準，但可能需要特別強調對年長受眾的可訪問性——或者可能需要牢記多樣化、多元文化的受眾。

第 3 步：決定使用哪些報告工具和啟發式方法。

決定評估者將使用哪一組啟發式方法非常重要。 一組選定的啟發式方法將提供共同的指導方針，每位專家都可以根據這些指導方針進行評估，並確保他們都在同一頁面上。 沒有它，啟發式分析過程可能會陷入徹底的混亂——產生不一致、相互矛盾的報告，最終變得無效。

作為啟發式評估計劃的一部分，應就係統、格式和使用的工具達成一致。 這可能是谷歌文檔、表格和幻燈片，或其他一些人人都可以使用並且“觀察者”可以輕鬆訪問的常用報告工具。 （稍後將詳細介紹觀察者。）

Jakob Nielsen 的 10 Usability Heuristics for User Interface Design 可能是最常用的一組可用性啟發式。 還有其他的，例如 Don Norman 的六項可用性設計原則列表，以及下面列出的 Susan Weinschenk 和 Dean Barker 的 20 條可用性啟發式。 甚至有一套包含不少於 247 個由 David Travis 博士編寫的 Web 可用性指南。

第 4 步：評估體驗並確定可用性問題。

當與一組專家一起執行啟發式評估時，每個人都會單獨評估 UI。 這種專家評審的方法是為了確保評估是獨立和公正的。 完成所有評估後，將整理和匯總調查結果。

為了有效地進行評估，建議使用“觀察者”。 它可能會為評估會話增加一點開銷，但絕對值得，因為它有很多優點。 觀察員參與每一次會議並處理記錄，因此能夠在評估過程結束時提交一份綜合報告，而不是每個評估員都提供一套單獨的文件。

在檢查期間，觀察員還可以幫助回答具有有限領域專業知識的評估人員提出的問題（例如，在針對專家用戶的專業企業 UI 的情況下）。 他們還可以在評估功能有限的原型時協助指導會議。

為了幫助團隊朝著設計解決方案前進，調查結果必須準確地描述問題。 諸如“這種佈局將減慢註冊過程”之類的模糊註釋根本沒有生產力或任何價值。 註釋需要具體並清楚地識別問題違反的啟發式。 例如：“在註冊過程中，UI 佈局混亂、不一致，違反了用戶控制、反饋和一致性規則（分別為#1、#20 和 #16）。”

為了速度起見，UI 可能會用可在以後合併的註釋進行可視化標記（請參閱下面的註釋）。 這種方法有助於快速匯總專家的最終筆記，並且觀察者不必搜索正在處理的 UI 組件。 也可以對它們進行編碼，以便設計團隊輕鬆識別。

第 5 步：分析、匯總和呈現結果。

在啟發式分析結束時，評估經理或觀察員會進行一些內務管理和組織，例如刪除重複項和整理結果。 觀察者的下一步是匯總啟發式評估報告並構建一個表格，其中包含可用性問題的嚴重性等級以及設計團隊可以從中確定優先級的表格。

為了使可用性測試有價值，研究結果必須清楚地識別問題並幫助團隊朝著設計解決方案前進。 – 尼爾森諾曼集團

啟發式分析的輸出應該是可用性問題列表，這些問題不僅可以識別特定問題，還可以參考問題所違反的可用性啟發式（最好是代碼編號，以便於參考）。 例如，上面的屏幕指出在 UI 中使用低對比度文本違反了“可見性”和“可發現性”的啟發式原則。

使用所選啟發式方法中的參考代碼將有助於構建一個數據表，然後可以對其進行排序。 當設計團隊看到大量問題涉及少量違規（由代碼識別）時，他們可以集中精力改進它們。 例如，如上例所示，可能存在廣泛的可見性和可發現性問題。

啟發式分析不一定能解決可用性問題，如果要實施設計改進，它也不會提供“成功概率分數”。 但是，由於啟發式評估會將 UI 與一組已知的可用性啟發式進行比較，因此在大多數情況下，確定特定問題的解決方案並提出更具吸引力的設計非常容易。

包起來

一些正在開發的新應用程序和許多主流產品的可用性較差。 他們中的大多數人將受益於專家進行的啟發式分析，因此，他們的用戶體驗得到了顯著改善，而不會超出預算。

一位經驗豐富的 UX 專家可以在啟發式分析期間發現大量可用性問題。 但是，如果時間和金錢允許，5 到 8 位專家似乎是最佳選擇——這個選項應該可以發現大多數可用性問題並提供顯著的投資回報率。 該投資回報率將基於用戶生產力的提高以及由於更高的客戶滿意度、更好的評級和正面評價的增加而導致的產品銷售預期增長的估計。

請注意

必須提到的是，儘管啟發式分析絕對是識別數字產品可用性問題的可靠方法，但不應將其作為唯一的數據來源。 研究表明，由於認知偏差等心理原因，專家評審的局限性。

如果可能，為了獲得最佳結果，啟發式分析應與認知演練和一對一的用戶測試相結合。 這應該會產生很棒的產品設計。

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