傳統(tǒng)的可用性測試包括以下步驟：設置甄別條件，發(fā)布招募郵件，安排測試日程，撰寫測試腳本，實施測試，綜合研究中的發(fā)現(xiàn)，建議設計方案。大規(guī)模的可用性測試可能耗時數(shù)月，是對時間、金錢和精力的巨大投資。

可用性專家經常遭遇的挑戰(zhàn)之一，就是通過量化的結果展示可用性測試的價值。要說服一個顧客投資數(shù)萬美元在可用性測試上，總是需要一些實實在在的數(shù)字，明明白白地告訴他投資回報會有多少。客戶可能會說，“是的，可用性測試會告訴我網(wǎng)站有多糟糕，用戶有多么討厭填網(wǎng)站上的表單。那又怎樣？”從客戶的角度，真正的問題在于：我怎么知道它能幫助我達到商業(yè)目標——增加銷售、降低成本還是提高轉化率？僅僅強調提高用戶滿意度是遠遠不夠的。

一份來自Forrester的報告標題為“需要降低成本，提高網(wǎng)站體驗”列出了幾條很容易量化的指標，很可靠地展示了可用性測試的好處。這些指標包括客戶關于產品和網(wǎng)站的電話咨詢更少，以及復雜問題的咨詢時長更短。我們可以把這些指標的變化與網(wǎng)站用戶界面的改進聯(lián)系起來。然而，還是有許多其他因素可能導致這些指標的變化——諸如更好的產品促銷，更好的支持文檔，更好的內部溝通，或者是銷售量減少。作為可用性專家，我們需要一個清晰的方式展示我們從可用性測試中了解到的東西，我們推薦的改進是怎樣實現(xiàn)的，以及由于這些變化而帶來的改善。

根據(jù)可用性測試建議進行優(yōu)化所遭遇的挑戰(zhàn)

在理想情況下，在精心設計的可用性研究之后，將會進行重新設計，而且可用性專家所建議的設計變化將全部實現(xiàn)。然而，真實的情況下，要實現(xiàn)理想的情況面臨好幾種困難。

首先，可用性測試通常是在網(wǎng)站已經實現(xiàn)了全部功能，而且，從客戶角度看，已經是相對“不錯”的了�？蛻糁�所以想要投資于可用性測試，是想要對當前網(wǎng)站進行一些短平快的修修補補。然而，通常，可用性測試發(fā)現(xiàn)的問題解決起來既不輕松也不快捷，這就導致發(fā)現(xiàn)的可用性問題不了了之。

其次，根據(jù)時間和預算，可用性測試涉及用戶的數(shù)量有多有少。通常，參加測試的用戶量相對一個大的客戶群來說，只占非常小的比例。因此，客戶通常會質疑結果的精確性。“測試中確實是有一兩個人說有這個問題。但如果其他沒來參加的人并不這么看呢？”這樣的想法通常會讓客戶不能完全充分地利用測試結果。

第三，可用性測試本身就是定性的。你可能會獲得一個發(fā)現(xiàn)“用戶在此網(wǎng)頁會覺得迷惑，不知道如何繼續(xù)。”這告訴你當前設計有問題，但要把用戶的話解讀過來并且提供設計建議，這可就因人而異了。不同的可用性專家，在確認一個可用性問題上可能意見一致，但至于此設計應如何優(yōu)化，就見仁見智了。

A/B測試和它的困難

A/B測試讓你可以對比同一網(wǎng)頁的兩種不同版本。通常可以控制一個頁面的流量，部分流到版本A，部分流到版本B，所以不同的客戶將與不同的頁面版本交互。在A/B測試中，你能夠收集到諸如轉化率等相關的KPI（關鍵表現(xiàn)指標），讓你能對比兩個版本的結果。像Amazon和Google這種大公司青睞A/B測試的原因很簡單：讓數(shù)據(jù)說話。轉化率不會騙人。是版本A還是版本B表現(xiàn)更好——數(shù)字一目了然。

然而，要通過A/B測試達到真正的好結果也需要面對很多不同的困難。首先，你需要對不同的頁面開發(fā)不同的設計選擇。布局會不一樣嗎？要不要換張圖片？是否用不同的字體？雖然想法很多，但關于如何提出一個最優(yōu)選擇還真沒有什么放之四海而皆準的真理。如果布局A用圖片B表現(xiàn)更好，但布局B用圖片A表現(xiàn)更好呢？在有足夠流量的情況下，你可以進行多變量測試來看看哪些元素結合起來表現(xiàn)最好。不過，你可能會遇到真正的窘境，也就是你所測試的所有選擇都一樣好或一樣糟。這可能是因為你所測試的這些選擇都不能讓你發(fā)現(xiàn)對網(wǎng)頁設計效率最有影響的因素，所以就算進行了A/B測試，也還是找不到最優(yōu)的解決方案。

其次，在開發(fā)不同頁面版本時，可能會缺少用戶輸入，因此設計可能沒有用戶需求的基礎。版本B通常是由對一個頁面上的多個元素的重新組合而生成。沒有堅實的用戶輸入，這樣的策略也只能產生一般化的解決方案。你可能會重復你在另一個場合或情境下的成功經驗之后卻得到完全相反的結論，因為測試的是完全不同的用戶群，有著不同的動機，以及不同的交互模式。

最后，A/B測試本質上是量化的，因此缺少定性的洞察。雖然A/B測試通常接觸到大批用戶，但它所能提供的也就是兩個不同版本之間的KPI。你可能得到好的結果，但你不清楚原因為何，以及用戶為什么喜歡這個版本勝過其他。

可用性測試與A/B測試結合使用

這些方法在測試網(wǎng)頁所遇到的固有問題，讓我們考慮兩種方法結合使用。這是一個完美的解決方案，兩種方法珠聯(lián)璧合。根據(jù)項目的目標，你可以用兩種不同的做法來結合這些測試方法。如果A/B測試為主，你可以在準備A/B測試之前先進行小規(guī)模的可用性研究，以便能為A/B測試提供更好的設計選擇，有著堅實的用戶輸入為基礎。如果以可用性測試為主，你可以對來自可用性測試發(fā)現(xiàn)的新設計做一個或多個A/B測試，輕而易舉地證明可用性測試的優(yōu)勢所在。我們通過創(chuàng)造性地使用這兩種方法，取得了成功。

如何使用

按下面這些步驟來實施兩種方法：

1.實施可用性測試來收集用戶輸入及定性的反饋。如果A/B測試為主，可用性測試就不必太正式，并且主題非常集中，聚焦于帶有最重要變化的網(wǎng)頁。跟少數(shù)目標用戶談一下他們對這個頁面的反饋，能為你實現(xiàn)最優(yōu)的設計提供很大的啟發(fā)。

2.仔細過一遍從可用性測試得來的發(fā)現(xiàn)，并提出優(yōu)秀的設計選擇。關鍵是要把可用性測試的來的發(fā)現(xiàn)放在優(yōu)先級最高的地方，并且聚焦于一次只改一頁或一個區(qū)域�；�于可用性測試對一個特定頁面的發(fā)現(xiàn)，可能有多種改法；不管怎樣，你需要在團隊內部甚至與團隊外人員進行討論以便達成一致。關鍵是一次只聚焦一個區(qū)域。在一個頁面上一次改太多東西，會讓人很難衡量結果。

3.一旦團隊達成一致，你可以畫草圖、線框圖甚至設計可選版本，并且把它們推向A/B測試。你可以用預先定義好的KPI來比較結果。

4.密切關注兩個選擇版本的KPI，并且比較結果。

結果

如果你是基于可用性測試來產生A/B測試的備選網(wǎng)頁設計，那這種方式就比傳統(tǒng)的A/B測試更容易識別出哪些元素能增加轉化率——傳統(tǒng)的A/B測試通常采取的是猜猜看的做法。而且，因為A/B測試能夠帶來迅速的反饋，你也可以隨時通過檢驗來確認你的可用性測試所提供的價值。因此，兩種方法結合使用之后，都能更加有效，比單獨實施更有效率得多。

總結一下前三天翻譯的這一篇Shanshan Ma文章。

可用性測試最大的缺點是缺乏說服力，而A/B測試則是測完以后不知重點。兩者結合則可以綜合發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。作者在這兩點已經說清楚了。但這種實施也并未必那么完美。

第一個問題在于，元素的重新組合方式實在太多，恐怕A/B測試也很難滿足需求。

第二個問題，A/B測試涉及重新開發(fā)，有多少企業(yè)愿意付出A/B測試的代價。

第三個問題，A/B測試必須輔以密切且準確的后臺監(jiān)控數(shù)據(jù)。在技術停滯不前的時候，研究再與時俱進也沒有用。

不過這三方面貌似都是A/B測試的弱點，貌似可用性測試并無弱點。所以用A/B測試給可用性測試增加點說服力應該還是可以的。

本文編譯自fries418，原文鏈接。

譯文出處：Shanshan Ma，轉載請注明出外鏈接。

標簽： AB測試 產品測試 產品對比 

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