行為地圖在WAP流程中簡單的可用性研究 

 

 

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概念+實戰

一、概念篇——傳統行為地圖(Behavioral Mapping)的概念及應用范圍

一種從時間和空間角度,系統的觀察研究行為的方法。而這種從時間和空間角度還可以有兩個維度進行觀察:以人群或個體為觀察單位、以地點為觀察單位。

以人群或個體為觀察單位(好像有點像狗仔隊),觀察人群/個體的行為、語言、行動路線等,得到關于這個人或這一個體的習性、性格特征等。這種觀察更多的是用在動物或者小孩身上,因為當你觀察小孩子的時候,可能會被注意到,但是很快他又會忽略你的存在,對實驗觀察的影響比較小。

重點要說一下以地點為觀察單位來進行行為地圖的研究。主要會運用于公園、醫院、圖書館、博物館等公共場所,研究人們的行為路線,從而提升公共設施的便利性、人性化。

案例一:某研究團隊對一個關于“淘金時代”紀念博物館所做的行為地圖研究

目標:共53人,男性28人,女性25人,年齡約45歲左右

實驗時長:12天,工作日分時間段,周末全天

觀察時長:平均耗時都是31分鐘左右

研究發現:在博物館的中心展區游人停留的時間都比較短,約45s,大約只看看3個入口處的3-5個展品。并且,在這個餐館過程中,參觀游人沒有任何的交流,也不會去觸摸展品。

年紀稍大的人閱讀展品說明的文字比較困難。

是展品很無聊?還是另有原因?不得而知,這就是行為地圖的一個缺陷,雖然你知道你的研究對象做了些什么、說了些什么,但是你不知道為什么。

給出的改進建議:

1)減少出入口,即聚流,將3個出入口變為1個;

2)將有趣的展品放在入口處,吸引游人繼續參觀下去;

3)將展品按照一定的邏輯,例如:年代,來展示;

4)增強互動,可以延長停留時間。例如,增加寫按鈕、或者語音類的講解、小游戲等

5)更換展品說明的文字顏色以便老年人閱讀更方便

案例二:

 

這是一個downtown的公園行為研究,從而發現問題:

是不是可以讓人有想來約會的沖動?

公園的入口是否清晰,是否會吸引人進去?

公園的座椅是否夠用?人們都經常在哪里聚集?

每個方法都有優劣勢,簡單來說,行為地圖的操作會比較容易上手,記錄時間、記錄行為等,對參與實驗人員進行簡單的培訓即可上崗;同時,對被試人員不需要經過招募、選定。但是,也有弊端,我們上面提到的,你不知道人們為什么會做出這樣的行為。

二、實戰篇——在手機WAP流程中的應用及探索

前段時間一直在接觸無線的業務,WAP的產品經理,想要對手機用戶在WAP上的購物流程進行一些梳理,并發現一些可用性問題。但是,PD不是很確定用戶的路徑有什么規律,所以最后我選擇了行為地圖的方法,因為這樣不僅可以幫助PD和設計師理清流程,也能在中間發現一些問題,結合訪談,還可以知道問題的原因,但是比單純的訪談要生動有趣一些。

之前的準備工作:

-列出所有用戶可能涉及到的操作和流程,如圖:

 

-根據之前無線的一些研究,用戶任務在兩種情景下進行“有購物目的”、“無購物目的

 

確定目標用戶:

-無線新用戶(PC客戶端3星以上用戶,近三個月手機登錄次數<=3次,有無成交均可)

綜合所有被試用戶的行為,如下圖: 以上均為登錄狀態下的路徑圖(在測試中,發現用戶在登錄與非登錄狀態下,行為路徑也有不同,所以,在最后的報告呈現中,將登錄與非登錄狀態做以區分)整理后,如下: 有購物目的 無明確購物目的 經過可用性測試,可以簡單梳理出用戶在使用WAP的一些路徑,但是,本次測試使用行為地圖有以下幾個缺陷: -參與被試需要量多。因為一般可用性測試是6-8人即可,但是行為地圖的研究對于數量要求還是有些高的(20個是保障),所以應用到互聯網中成本會比較高; -對記錄員要求高。記錄員要準確的記錄用戶的每步操作,整個過程需要全神貫注; -無法記錄時長和出錯率。在傳統的行為地圖中,可以記錄在某個地點的時長,但是使用手機過程中,因為收到手機本身的限制(如觸摸屏的誤操作)或者無線網絡的速度等,我們無法準確記錄頁面停留時長及出錯率,所以無法判斷哪些頁面可能是在特定情景下用戶比較感興趣的; -分析起來比較吃力,結果也無法預期。因為要看到所有用戶的趨勢,就需要人工的將每個用戶的路徑都梳理一遍(人工去畫),所以工作量比較大,有沒有規律要總結出來才能看到; -手機TB購物本身的局限。因為對于TB的業務來說,本身就只有 那么幾個核心的購物頁面,最后可能真的只是對猜想假設的一個驗證,沒什么特別的新發現(除了一些界面和交互的可用性問題);其實,對于互聯網的產品來說,不能嚴格按照行為地圖的方法進行研究,例如,沒有辦法嚴格記錄時間、動作、出錯率,但是,比傳統行為地圖更有優勢的地方在于:當用戶發生了預期之外的行為,你可以通過訪談很快的了解“為什么”。
行為地圖在WAP流程中簡單的可用性研究,算是一種探索,希望能與大家共同思考~

 

   

 

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