对设计的检验

可用性测试：上线前

A/B测试：预上线

用户反馈、产品数据：上线后, 用户在真实环境中使用产品的情况。

---

1.可用性测试

可用性测试：通过观察用户使用产品，发现产品中存在的问题的一种方法。

---

2.A/B测试

可用性测试:定性分析。样本量小，结果未必可靠，但可以了解到用户的想法。

A/B测试：定量分析。虽然样本量大，结果较为客观，但很难通过数据了解到背后的原因。

总结：两种方法各有利弊，一般采用定性研究和定量研究相结合的方式。通过可用性测试，可以直观观察到用户的实际使用情况，并通过访谈得到用户的想法，这对提升产品的易用性很有帮助。而A/B测试可以帮助我们了解到一些关键数据指标的情况，对检验是否达到产品的商业目标很有帮助。

A/B测试的定义：为同一个目标设计2个方案（A方案和B方案),一部分用户使用A方案，另一部分用户使用B方案。通过用户使用情况，衡量哪个方案更优。

1）设定衡量标准

PV、UV、点击量、转化率、跳出率、二次返回率（从产品目标出发）

eg.电子商务网站：下单数、支付数、支付金额

2）对同一用户呈现相同的页面

根据用户Cookie确保每次看到的都是同一版本。

3）保证两个版本同时测试

两个版本数据同时测试，保证数据的准确性。

4）单一变量

按钮、标题或说明的文案、产品页面上的图片、页面的结构布局或色彩风格。

5）A/B测试的延伸---灰度发布

灰度发布：平滑过渡的发布方式。将旧版本作为方案A，新版本作为方案B，让一部分用户继续使用旧版本，一部分用户切换到新版本，然后观察用户反馈和产品数据(PV UV 转化率 跳出率)。

---

3.定性的用户反馈与定量的产品数据

1）收集和读懂用户反馈

#收集用户反馈#

a.线上产品---放置“用户反馈”入口

b.新产品以及重大改版---通过电子邮件、首页链接发放调查问卷。

c.在线客服&产品论坛。

d.应用市场：苹果的App Store、谷歌的Google Play、豌豆荚、应用助手等。

#分析用户反馈#

a.将收集到的反馈内容分类整理，快速发现产品问题。

推荐格式：name.xlsx

用户ID   反馈问题   反馈时间   状态（处理or未处理）  来源

b.对问题进行归类：内容、功能、使用流程、设计、新功能建议、现有BUG

2）用数据检验产品目标

产品立项之初，PM制定新功能上线以后的产品目标（点击量、转化率、销售额、网站营收）

产品经理、运营、设计师都需要操心最后的数据表现，其中，设计师考虑商业价值和用户需求价值的平衡。

可以量化的产品数据是检验设计成果的一方面。

---

参考资料：破茧成蝶: 用户体验设计师的成长之路

                  刘津 李月