使用数据来衡量可用性

简介:

可用性和软件产品的总体用户体验是用户满意的最显著因素之一。在调查机构G2Crowd产品审核过程中,捕捉到了7种包括可用性的不同的满意度调查指标,而其他指标,便于开展业务,维护,符合要求,净推荐值NPS,设置和支持,这些将成为未来的主题,不过现在人们将专注于可用性。

G2Crowd将人们的满意度分为7个等级,每个等级都有它自己的特定的标准,其可用性从1=痛苦一直到7=愉快。可用性是一个特定的软件开发术语,是由国际标准化组织在上世纪90年代后期定义的一个标准,并比简单的满意度更加深刻。该标准定义可用性作为一个预定义的用户角色的能力,以满足量化的目标,而使用该软件则在一个特定的使用场景。在标准制定的三个标准为效率、有效性和满意度。效率和有效性,可以在一定合理客观的方式对一组预定义的要求(“软件是否做这个任务或过程”和“软件是否做到在规定时间(或更少)这个任务或进程”进行测量。“得分”说明了软件的实用性,但仍然缺少最后一个组件,那就是满意度。虽然满意度是个人评价,而不是一般可衡量的一个客观的方式,但仍然有能力来衡量满意度,通过收集反馈的用户群(应该说是诚实的反馈),并将整个用户群的满意度进行平均。问题是双重的:(1)由于满意度是主观的,它是受操纵的外部手段,如同行的压力,组织压力(恐惧),个人偏见等。(2)它是软件采用的一个重要组成部分,如果满意度低的产品,很可能是不会被使用(或者至少没有正确使用),无论是什么样满意度报告。然后采用也是一个输入可用性的问题。这种更复杂的概念在可用性是很重要的,即使用户的措施(或者应该说这里谈谈某些类型的软件的可用性测试)是不太复杂的,或推断其他两个标准从自我报告的措施的可用性是一种形式的“满意”。现在实际上人们收集的可执行性和采用的数据,因此可以建立一些使用所有的输入更复杂的方式,但这会留给未来一些话题。

可用性测试的方法,能在一定程度隔离同行或组织的偏差问题,所以这是一种合理的代理,即使不考虑预设的效率和有效性的指标。当个人被要求提交可用性时报告时,他们倾向于推断效率和有效性作为判断的一部分。相对易用性是比较产品,产品类别和每年超过可用性的感知到每个这些年的变化非常有用。有可能提供一些见解,从附加的数据来看,软件是否满足了用户的要求的问题(这是真正的“如何有效的软件”一样)。正如上面提到的,人们收集数据,以便能够建立某种形式的可用性指标。要做到跨不同类别的软件,我们可以看一下数据在几个方面的可用性和易用性趋势的分析。但首先,下面有三个满意度调查表,“符合要求”(MR),“可用性”(U)和2到4个完整年份平均值,以及创建的2016年部分索引。

  为了更加容易理解,这时可以使用索引计算列:

从这个图,人们可以开始按类别看到一些趋势。例如,在财务和会计软件改进了3年,然后在2015年其可用性的下降,一直持续到2016年。而对于协作和生产力软件的趋势是完全不同的,它显示了每年的改善情况,如垂直行业软件,以及程度较小的其他几个类别。可用性指数中最明显的下降是在供应链和物流和设计软件。

由于财务和会计有一个相对不寻常的趋势,至少在图表的其余部分进行比较,以下列出这个图表并更详细地看它。这个图表显示了所有三项措施,MR,U和全部5年指数:

在此视图中可以看到,2012年和2013年“符合要求”(MR),是相对较高,但在2014年下降,随后的跌幅相当接近。在这一点上,可以通过特定产品的类别来了解,如果这一趋势是普遍的或正在由几大产品驱动的。而此文并没有提供专门解决可用性问题的方法,而是要说明如何通过数据可以识别趋势,并帮助用户找到原因。

这里有不同的看法,这充分说明在体可用性,每个类别和总计分数的平均值,这是所有的平均水平。

还有其他的事实,将是一些有用的分析,包括:

·在5年的过程中,样品的数量将从小量到非常大

·样品每年都不同,在很大程度上(一些评论当然是用户重复的反馈,但这只是样本的一小部分)

·这些问题将在5年保持一致

·底层的产品是不固定的,有可能是晚些时候推出的新产品,或早年推出的一些较旧的产品,这些产品可能已被替换,甚至停产。

·由于对所有问题的满意度数据,范围趋向上端,并且样本量较大,变化主要是5到7年之间。正因为变化很小,它并没有否定推断趋势的能力的差异。

·从某种意义上说,这一趋势的数据下降在上30%的直觉。这几乎是那些不满的客户写的评语。在B2B这似乎并不如此。因为很多评论都是因为G2推广的厂商捕获的。事实上,这不是真的有可能考虑的受访者数量之多,事实上,这是不太可能考虑到纯粹的受访者人数和事实,到目前为止,大部分的评论来自企业的宣传和沟通,而不是供应商。

总体而言,类别的趋势是最相关的,因为它在一个类似的情况下类似的产品进行比较。其中包括企业规模、行业、地理、角色、云/非云,以及产品/公司。在不久的将来,行业专家会给出更多的数据集,并可能对一个类别的所有的产品进行一些更详细的分割。


本文转自d1net(转载)

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