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用户体验是决定产品成败的重要因素,这使得评估产品的用户体验十分重要。传统评估方法存在对用户干扰大、采集数据不完整、产品使用场景不真实、研究成本高的问题,现有远程评估方法存在采集数据类型单一、仅进行PC端绩效度量性评估、数据分析效率低的局限。具有情境感知能力的CAUX为解决上述问题和局限带来了可能。本文以移动购物应用为例,开展CAUX面向移动应用的形成性远程用户体验评估方法研究。旨在解决传统和现有远程评估方法数据采集和分析阶段的问题,建立面向移动应用的CAUX远程用户体验评估方法,并论证该方法的独特价值,为用户研究人员提供移动应用评估研究的理论指导和实际应用参考。本文的研究工作分为四部分:首先,运用迭代探索的思想,进行多用户、长期、多轮小范围实验,明确远程评估研究应采集的数据类型和内容,发现数据采集阶段在用户操作和满意度上的不足,增加调用多媒体图像、音频采集服务的功能,完善CAUX远程用户体验评估方法的数据采集阶段。其次,分析小范围实验数据,提炼数据分析需求,设计实现包含数据呈现、数据编辑、数据分析三个模块的数据分析平台,使其具备支持评估研究的数据分析能力,提高数据分析效率,完善方法的数据分析阶段。再次,基于并优化Hartson远程用户体验评估步骤,明确数据采集方案、用户实验操作要求等,增加五个专属CAUX的评估环节,丰富Ariel Vargas的任务序列法,构建利用数据分析平台的时间轴任务序列比较法为数据分析方法,建立一种远程自动化采集、半自动化分析的CAUX远程用户体验评估方法。最后,选取苏宁易购为应用案例,使用CAUX远程用户体验评估方法和传统方法对其评估,分别发现31个、18个用户体验问题。案例研究顺利完成,证明CAUX远程用户体验评估方法具有可行性。对比分析两种方法的研究结果和研究成本,结果表明CAUX远程用户体验评估方法在发现用户体验问题数量、内容、严重等级方面具有明显优势,且能有效减少时间、人力、物力、财力四方面的研究成本,完成对面向移动应用的CAUX远程用户体验评估方法独特价值的论证。