UX的启发式分析–如何进行可用性评估

本文概述

启发式评估的优缺点
如何进行有效的启发式分析
本文总结

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设计是投资, 而不是费用。冒着明显的风险：仅仅设计美观的产品还不够；它也必须是可用的, 如果要从产品中获得最大的投资回报, 则其可用性(通常指易用性)至关重要。

精心设计的产品具有很高的可用性。出色的可用性是产品质量和无缝用户体验的重要贡献。

有几种方法可以测试产品的可用性：一种称为启发式分析的检查方法就是其中一种。这通常意味着对产品进行启发式评估, 无论该产品已经存在还是全新。

什么是启发式, 什么是启发式分析？

启发式分析用于确定产品的常见可用性问题, 以便解决问题, 从而提高用户的满意度和体验, 并增加数字产品整体成功的机会。

着眼于可用性, 启发式分析是一种评估方法, 其中, 一个或多个专家将数字产品的设计与一系列预定义的设计原则(通常称为启发式)进行比较, 并确定产品未遵循这些原则的地方。

可用性专家针对一组启发式算法执行启发式分析, 以识别可用性问题。

一组特定的试探法包含经验性的经验法则, 最佳实践, 标准, 规则和惯例, 这些经验准则已经过长时间的测试或观察。遵循这些启发式标准可以产生效果更好的UX设计。

启发式评估包括让一小组评估者检查界面, 并判断其是否符合公认的可用性原则(“启发式”)。 —尼尔森·诺曼集团(Nielsen Norman Group)的雅各布·尼尔森(Jakob Nielsen)

启发式评估不是一对一的适度测试。也不是认知演练, 它是一种可用性检查方法。通过认知演练, 重点放在任务上。该过程涉及确定用户的目标, 并提出任务列表以实现这些目标。然后, 评估人员会标记用户在使用产品时可能遇到的问题。

理想情况下, 启发式评估专家(评估者)是对所选启发式方法有深刻理解的可用性测试专家。它们通常来自人为因素, 交互设计(IXD), HCI(人机交互)和/或UX设计等学科, 并具有心理学, 计算机科学, 信息科学和商业/商业等学科的互补背景。

在评估过程中, 各个评估人员为确定的每个可用性问题分配”严重性等级”。通常, UX设计人员会从积压的最关键问题一直降到最低的问题。 (为了从启发式评估中获得最大的用户体验, 设计团队通常最重视严重性等级最高的问题。)

有必要指出的是, 尽管通常只有一个经验丰富的UX专业人士能够识别最关键的可用性问题, 但通常还是由一组评估人员组成的最佳选择。在5到8个人之间是最佳选择：他们应该能够标记80％以上的可用性问题。但是, 如下图所示, 使用10个以上的启发式评估器不会产生更好的结果。

随着评估人员数量的增加, 发现的可用性问题的比例也随之增加。但是经过10位评估者, 潜在收益微不足道。

为什么呢

进行启发式分析的主要原因是为了提高数字产品的可用性。另一个原因是效率(在这种情况下, “效率”是产品使用速度的提高, 这是更好的可用性的直接结果)。 “可用性”是指质量组成部分, 例如可学习性, 可发现性, 易记性, 灵活性, 用户满意度和错误处理。当这些组件以高质量交付时, 产品的用户体验将得到极大改善。

什么时候做？

没有硬性规定。启发式分析可以在设计过程的任何高级阶段执行(显然, 过早地进行分析不会产生任何效果)。对于新产品, 通常在设计阶段的后期进行启发式分析, 即在进行线框图和原型制作之后以及在进行视觉设计和UI开发之前。太晚了, 进行更改将变得代价高昂。被发现可用性差的现有产品通常会在重新设计开始之前对其进行启发式分析。

预期的可交付成果是什么？

与其他可用性测试或检查方法一样, 典型的可交付成果是综合报告, 该报告不仅可以识别可用性问题, 而且还可以将其按从严重到轻度问题的等级进行排序。在大多数情况下, 启发式评估报告不包含解决方案-幸运的是, 许多可用性问题都有相当明显的修复, 一旦确定, 设计团队就可以开始进行研究。

使用无偏见的专家启发式评估器, 可以迅速发现可用性问题, 并且更好的UI设计解决方案通常变得很明显。

启发式评估的优缺点

优点：

发现许多可用性问题并显着改善产品的用户体验
比全面的可用性测试更便宜, 更快捷, 而后者需要招募参与者, 协调, 设备, 运行测试, 记录, 分析等。
启发式方法可以帮助评估人员专注于特定问题(即缺少系统反馈, 发现能力差, 错误预防等)
启发式评估不包含与涉及真实用户的检查方法相关的道德和实践问题/问题
使用一组试探法评估设计可以帮助确定特定用户流的可用性问题, 并确定对整体用户体验的影响

缺点：

经验丰富的可用性专家通常很难找到并且可能很昂贵
评估人员发现的问题的价值受其技能水平的限制
有时, 启发式分析可能会引发错误警报：如果将这些问题放任不管, 这些问题不一定会对整个UX产生负面影响, 有时会标记为已修复
与认知演练不同, 启发式评估基于对”良好”可用性有何决定的预先判断的概念。
如果评估人员不属于设计或开发团队, 则他们可能不知道设计中的任何技术限制

如何进行有效的启发式分析

准备工作是顺利进行分析的关键。遵循一套既定的步骤可确保启发式分析将高效运行并产生最大结果。这是启发式分析清单：

定义范围。
了解最终用户的业务需求和人口统计。
确定要使用的报告工具和试探法。
评估经验并确定可用性问题。
分析, 汇总和呈现结果。

步骤1：定义范围。

在大型和小型项目上, 预算都可能受到限制。在大型电子商务网站上尤其如此：例如, 检查整个网站可能不可行, 因为这可能需要很长时间, 因此变得太昂贵。

这是对启发式分析进行范围界定的地方。

可以设置参数以仅检查站点的最关键区域。有限的范围只能具有专注于特定用户流程和功能的能力, 例如登录/注册, 搜索和浏览, 产品详细信息页面, 购物车和结帐。

步骤2：了解业务需求和用户。

首先, 评估人员应了解产品/系统的业务需求。其次, 与任何典型的以用户为中心的设计过程一样, 了解用户至关重要。为了促进启发式分析, 必须建立特定的用户角色。最终用户是新手还是专家？用户的受众特征是什么？

例如, 尽管试探法旨在作为通用的可用性标准, 但也许需要特别强调年龄较大的受众群体的可访问性, 或者可能需要牢记多样化, 多元文化的受众群体。

步骤3：确定要使用的报告工具和试探法。

决定评估人员要使用哪种启发式方法非常重要。一组选定的试探法将提供共同的指导方针, 每个专家都可以根据这些指导方针进行评估, 并确保他们都在同一页面上。没有它, 启发式分析过程可能会陷入混乱, 产生不一致, 矛盾的报告, 最终失效。

作为启发式评估计划的一部分, 应就系统, 格式和使用的工具达成一致。这可能是每个人都可以使用的” Google文档”, “表格”和”幻灯片”或其他一些常见的报告工具, “观察者”可以轻松访问这些工具。 (稍后将详细介绍观察者。)

Jakob Nielsen的10种用于用户界面设计的可用性试探法可能是最常用的一组可用性试探法。还有其他一些, 例如Don Norman提出的六个可用性设计原则列表, 以及Susan Weinschenk和Dean Barker提出的20个可用性启发方法列表如下。甚至还有一套包含不少于247个David Travis博士编写的Web可用性指南。

Susan Weinschenk和Dean Barker(Weinschenk和Barker, 2000年)从许多来源(包括Nielsen, Apple和Microsoft)研究了可用性准则和启发式方法, 并生成了这套可供参考的20种可用性启发式方法。

步骤4：评估体验并确定可用性问题。

当与一组专家进行启发式评估时, 每个人分别评估UI。进行这种专家评审的方法是为了确保评估是独立且公正的。完成所有评估后, 将整理并汇总调查结果。

为了有效地进行评估, 建议使用”观察者”。这可能会给评估会议增加一些开销, 但是绝对值得, 因为它有很多优点。观察员参加每个会议并处理笔记, 因此能够在评估过程结束时提交一份合并报告, 而不是每个评估者都有单独的文档集。

启发式评估示例。在某些情况下, 只有一个评估人员, 他们不仅可以识别可用性问题, 还可以提供建议。

在检查过程中, 观察者还可以帮助回答来自领域专业知识有限的评估人员的问题(例如, 在针对企业用户的专业企业用户界面的情况下)。当评估功能受限的原型时, 它们还可以帮助指导会话。

为了帮助团队朝着设计解决方案迈进, 发现必须准确描述问题。诸如”这种布局将减慢注册过程的速度”之类的模糊注释根本没有生产力或没有任何价值。注意事项必须具体并且清楚地标识出该问题所违反的启发式方法。例如：”注册期间, UI布局令人困惑, 前后不一致, 并且违反了用户控制, 反馈和一致性的规则(分别为＃1, ＃20和＃16)。”

为了提高速度, 可能会在视觉上将UI标记为注释, 以便以后进行合并(请参阅以下内容)。这种方法有助于快速汇总专家的最终备忘, 观察者不必搜索要处理的UI组件。它们也可以编码, 以方便设计团队识别。

用户界面的启发式评估。启发式评估器确定可用性问题的示例(Guohao.w在Dribbble上发布的Dashboard)。

步骤5：分析, 汇总和呈现结果。

启发式分析结束时, 评估经理(或观察员)进行一些内部管理和组织工作, 例如删除重复项并整理调查结果。观察者的下一步是汇总启发式评估报告, 并建立一个表, 其中包含可用性问题的严重性等级, 设计团队可以从中确定优先级。

为了使可用性测试有价值, 研究结果必须清楚地确定问题并帮助团队朝着设计解决方案迈进。 –尼尔森·诺曼集团

启发式分析的输出应该是可用性问题的列表, 这些问题不仅可以识别特定问题, 还可以引用问题违反的可用性启发式方法(最好使用代码编号, 以方便参考)。例如, 上面的屏幕指出, 在UI中使用低对比度文本违反了”可见性”和”可发现性”的启发。

使用所选启发式方法中的参考代码将有助于构建数据表, 然后可以对其进行排序。当设计团队发现大量问题引用了少量违规行为(由代码标识)时, 他们可以集中精力进行改进。例如, 如上例所示, 可能存在广泛的可见性和可发现性问题。

启发式分析不一定能解决可用性问题, 如果要实施设计改进, 也不能提供”成功概率分数”。但是, 由于启发式评估会将UI与一组已知的可用性启发式方法进行比较, 因此在大多数情况下, 很容易确定特定问题的解决方案并提出更具吸引力的设计。

本文总结

一些正在开发中的新应用程序和许多主流产品的可用性很差。他们中的大多数人将从专家进行的启发式分析中受益, 因此, 他们的用户体验得到了极大的改善, 而又不超出预算。

经验丰富的UX专家可以在启发式分析过程中发现大量可用性问题。但是, 如果时间和金钱允许, 那么5到8位专家似乎是最佳选择-此选项应该可以发现大多数可用性问题并提供可观的ROI。该投资回报率将基于用户生产力的提高以及由于更高的客户满意度, 更好的评分以及正面评价增加而导致的产品销售预期增长的估计。

请注意

必须提到的是, 尽管启发式分析绝对是确定有关数字产品的可用性问题的可靠方法, 但不应将其作为唯一的数据来源。研究表明, 由于心理原因(例如认知偏见), 专家评审受到局限。

如果可能, 为了获得最佳结果, 启发式分析应与认知演练和一对一的用户测试相结合。这将产生出色的产品设计。

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