衡量产品可用性的创新方法 以组织学技术人员为中心
无论是新的图像设备还是软件产品,Leica Biosystems 都希望使我们的产品能在病理学实验室中方便地使用,从而自然地适应组织学技术人员的日常工作。 为此,我们遵循一套测试流程,以便在产品开发和新产品设计期间测量产品可用性。 我们将这种测试方法称为用户体验 (UE)。 尽管我们调查了多个用户,包括病理学家、IT 专业人员和实验室主管,在本文中,我们将专门与组织学技术人员一同讨论如何使用一种被称为系统可用性量表 (SUS) 的创新方法来测量可用性1。
我们测量哪些可用性指标?
在设计阶段测量某个产品的用户体验时,我们会拜访世界各地的病理学实验室,并与许多组织学技术人员一同测试原型机。 我们准备组织学技术人员在日常工作中会遇到的测试场景。
在学习周期中,我们测试、衡量和记录以下内容:
- 每位组织学技术人员在每次测试后填写的系统可用性量表 (SUS)。
- 待使用产品的典型任务完成率和完成时间
- 执行每项任务后根据组织学技术人员反馈得出的易用性评分
- 测试产品后,来自组织学技术人员的直接口头反馈
什么是系统可用性量表 (SUS)? SUS 是一个十项李克特量表,旨在通过让产品(或技术)测试人员回答 10 个关于产品可用性、复杂性、所需产品支持、整合能力以及使用产品的信心方面的意见,评估对开发中产品的总体意见。
SUS 结果以百分比表示,低分为 55-69,平均水平为 70-85,平均水平以上为 85-100。
设计,与用户进行测试,迭代的重复过程
在病理学实验室的学习流程中测量可用性后,我们会将这些分数和所有丰富的学习成果带回我们的病理学图像总部,并在 Obeya 会议室中研究结果(Obeya 的意思是“大房间”或“作战室”)。 在这个会议室中,我们团队仔细研究了大量用户数据,参与者包括工程师、软件开发人员、营销人员和产品经理。 然后,我们将确定需要对产品进行哪些更改,然后再与组织学技术人员一起进行下一次学习和测试。 对产品进行更改,然后我们重复测试和测量过程。 请查阅下方我们在最近的产品开发项目中收集的一些 UX DNA 数据。
系统可用性评分 (%) | ||
设计迭代 | 实际值 | 目标值 |
迭代 1 | 73% | 85% |
迭代 2 | 73% | 85% |
迭代 3 | 91% | 85% |
迭代 4 | 89% | 85% |
迭代 5 | 94% | 85% |
表 1(上): 多次迭代后产品测试后的系统可用性量表 (SUS) 测量结果。 SUS 是旨在通过让产品(或技术)测试人员回答 10 个关于产品可用性、复杂性、所需产品支持、整合能力以及使用产品的信心方面的意见,评估对开发中产品的总体意见。 结果以百分比表示;40% 属于较差级别,>85% 属于优秀级别(如表所示,经过 5 个产品设计迭代,SUS 从 73% 增加至 94%,提示迭代 5 具有优秀评分。)SUS 结果以百分比表示,低分为 55-69,平均水平为 70-85,平均水平以上为 85-100。
为客户提供高质量的产品体验
为了向我们的重要客户发布产品,Leica Biosystems 致力于在产品设计完成之前实现用户体验测试的最高评分结果。 通常,这可能需要在准备推出产品之前,进行多轮用户测试以及相关的设计更改。 这种严格的流程对于我们的客户而言非常重要,因为它有助于确保将新产品引入病理学实验室时易于操作并为客户提供最高价值。
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About the presenter
Lance Mikus earned his bachelor’s degree from UCLA. He worked as a scientist and lab manager at the UW-Madison Medical School, resulting in several publications, and went on to earn an MBA focused on Entrepreneurship and Marketing from the UW-Madison School of Business. Mr. Mikus has 20 years of commercial operations experience in the healthcare industry. He also holds a green belt in six sigma quality practices, is a certified practitioner in launch excellence and has been awarded 5 patents.
References
1. Brooke, J. (1986). "SUS: a "quick and dirty" usability scale". In P. W. Jordan, B. Thomas, B. A. Weerdmeester, & A. L. McClelland (eds.). Usability Evaluation in Industry. London: Taylor and Francis.
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