产品易用性测试的核心目标是发现用户在真实使用场景中遇到的障碍，验证产品是否能让目标用户 “低成本、高效率、无困惑” 地完成核心任务。常用方法可分为定性测试（关注 “用户为什么遇到问题”）和定量测试（关注 “多少用户遇到问题、问题发生率多少”）两大类，以下是 8 种经过行业验证的核心方法，附适用场景与实施要点：
定性测试通过与用户直接互动，聚焦 “个体体验细节”，适合探索 “用户为什么卡壳”“对设计的真实感受” 等深层问题，通常样本量较小（5-15 人），但结论更具洞察力。
核心逻辑：让用户在无引导的情况下完成预设的 “真实任务”，观察其操作路径、卡点及反馈，是易用性测试中基础、常用的方法。
- 适用场景：验证核心流程的流畅性（如 “用 APP 完成一次外卖下单”“在网站上找回密码”）、新功能的学习成本（如 “首次使用某工具的导出功能”）。
- 实施要点：
- 任务设计要 “具体且真实”：避免抽象指令（如不说 “测试支付功能”，而说 “请为你购物车里的这本书付款，选择信用卡支付方式”）。
- “沉默观察” 为主：用户操作时不主动提示，仅在用户明确求助时（如 “我找不到下一步按钮了”）给予小化引导，记录 “用户自主尝试的操作”。
- 即时追问：任务结束后，针对卡点环节追问（如 “刚才你在选择收货地址时犹豫了很久，当时在想什么？”），挖掘表面行为下的认知障碍。
- 输出结果：用户操作路径图、卡点环节清单（如 “30% 用户找不到‘优惠券兑换’入口”）、用户对设计的主观反馈（如 “按钮颜色太淡，以为是不可点击的”）。
核心逻辑：让用户在操作过程中 “实时说出自己的想法”（如 “我现在要找登录按钮，应该在右上角吧？”“这个提示说‘格式错误’，但我不知道正确格式是什么”），直接捕捉用户的认知过程。
- 适用场景：探索用户对界面的 “理解偏差”（如 “用户是否误解了某个图标的含义”）、操作前的决策逻辑（如 “用户为什么优先点击 A 按钮而非 B 按钮”）。
- 实施要点：
- 提前引导：测试前告知用户 “不需要在意表达是否流畅，想到什么说什么”，避免用户因紧张而隐瞒真实想法。
- 不打断用户：即使用户思路跑偏，也先等其完成当前操作，再通过追问拉回（如 “刚才你提到‘觉得这个页面很乱’，能具体说下哪些地方让你有这种感觉吗？”）。
- 优势：能直接获取 “用户没说出口的困惑”，比如用户可能不会主动抱怨 “按钮位置奇怪”，但思考时会说 “我以为按钮在这里，结果找了半天”。
核心逻辑：通过一对一或小组访谈，深入了解用户的使用习惯、痛点、对产品的期待，补充 “任务测试” 无法覆盖的背景信息（如 “用户为什么不用某功能”“过去用类似产品时遇到过什么问题”）。
- 适用场景：测试初期（探索用户真实需求，避免设计偏离目标）、测试后期（收集用户对优化方案的反馈）、针对特殊用户群体（如老年用户、新手用户）的深度调研。
- 实施要点：
- 用 “开放式问题” 替代 “封闭式问题”：不说 “你觉得这个功能好用吗？”（用户可能只说 “好用” 或 “不好用”），而说 “你用这个功能时，有哪些地方觉得不方便？”。
- 避免 “引导性提问”：不说 “你是不是觉得这个按钮颜色太浅了？”，而说 “你对这个按钮的设计有什么看法？”，防止影响用户判断。
- 注意：访谈结果需结合实际操作数据（如用户说 “我觉得很简单”，但操作时多次卡点），避免单纯依赖主观陈述。
核心逻辑：将产品的功能模块、页面元素（如 “我的订单”“优惠券”“设置”）写在卡片上，让用户按照 “自己认为合理的逻辑” 分类、命名，验证产品的信息架构（IA）是否符合用户认知。
- 适用场景：产品初期设计信息架构（如 “APP 底部导航栏放哪些功能”“个人中心的菜单如何排序”）、优化现有架构（如用户反馈 “找不到某功能”，需重新梳理分类逻辑）。
- 实施要点：
- 两种模式可选：
- 开放式分类：用户自由分类并给每个类别命名（适合探索用户的自然认知逻辑）；
- 封闭式分类：提前给出类别名称，让用户将卡片归入对应类别（适合验证现有架构是否合理）。
- 分析共识度：统计多个用户的分类结果，若某两个功能（如 “待付款订单” 和 “待收货订单”）80% 以上用户都归为一类，说明该分类符合用户认知；若分歧大，则需调整。
定量测试通过大样本数据（通常≥50 人）统计 “问题发生率”“任务完成率” 等指标，客观评估产品易用性水平，适合验证 “优化方案是否有效”“不同版本哪个更易用”。
核心逻辑：让一定数量的用户完成预设任务，统计 “成功完成任务的用户占比”，是衡量易用性的核心定量指标之一。
- 计算公式：任务完成率 =（成功完成任务的用户数 / 参与测试的总用户数）× 100%
- 适用场景：对比不同设计方案的效果（如 A 方案完成率 80%，B 方案 60%，则 A 更优）、监控核心流程的易用性变化（如某次迭代后，下单完成率从 75% 降至 65%，需排查问题）。
- 实施要点：
- 明确 “成功标准”：比如 “完成外卖下单” 的标准是 “从选餐到支付成功，且未求助测试人员”，避免因标准模糊导致统计偏差。
- 记录 “失败节点”：不仅统计完成率，还要记录用户在哪个步骤失败（如 30% 用户卡在 “优惠券兑换”，20% 卡在 “地址填写”），为优化提供方向。
核心逻辑：统计用户完成任务的平均时间，时间越短，说明操作效率越高、易用性越好（需结合 “完成率”，避免 “为了快而出错”）。
- 适用场景：优化高频操作的效率（如 “扫码付款”“发送消息” 等用户每天都会做的任务）、对比竞品易用性（如自家 APP 付款平均需 15 秒，竞品需 8 秒，需分析差距）。
- 实施要点：
- 排除 “异常数据”：如用户操作时被打断（接电话）导致时间过长，需剔除该数据，避免影响平均值。
- 结合 “用户感受”：有时 “快” 不代表 “好”，比如某操作虽快，但用户反馈 “太赶了，容易点错”，需平衡效率与体验。
核心逻辑：统计用户在完成任务过程中出现错误的次数（如点击错误按钮、输入格式错误、重复操作等），错误率越低，易用性越好。
- 计算公式：错误率 =（用户总错误次数 / 总操作次数）× 100% 或 （出现错误的用户数 / 总用户数）× 100%（根据测试目标选择）
- 适用场景：验证界面引导的清晰度（如按钮设计模糊导致误触率高）、表单设计的合理性（如密码格式提示不明确导致输入错误率高）。
- 案例：某登录表单优化前，用户输入错误率 35%（多为 “密码格式错误”）；优化后增加 “实时格式提示”，错误率降至 10%，说明易用性提升。
核心逻辑：通过 10 道标准化问卷题目，让用户对产品的易用性打分（1-5 分，1 = 非常不同意，5 = 非常同意），终计算出 0-100 分的易用性得分，是行业通用的 “易用性量化评估工具”。
- 关键题目示例：
- 我认为我能很快熟练使用这个产品；
- 这个产品的功能布局让我觉得混乱；
- 我觉得这个产品需要专业指导才能用好；
- 我认为大多数人会觉得这个产品容易使用。
- 评分标准：
- 得分≥80.3：易用性优秀（超过 80% 的产品）；
- 68-80.2：易用性良好（处于平均水平）；
- <68：易用性需改进（低于平均水平）。
- 适用场景：快速评估产品整体易用性水平、对比不同版本 / 竞品的易用性（如 V1.0 得分 65，V2.0 得分 82，说明优化有效）、作为项目验收的易用性指标。
- 以 “目标用户” 为核心：测试用户需匹配产品的真实用户画像（如老年产品找 55 + 用户，学生产品找 18-25 岁用户），避免用 “设计师 / 产品经理” 代替用户测试。
- “定性 + 定量” 结合：定量数据（如完成率 80%）告诉 “有多少问题”，定性方法（如用户访谈）告诉 “为什么有问题”，两者结合才能精准定位优化方向。
- “早测、常测”：在原型阶段就开始测试（成本低、修改容易），而非等到上线后再发现问题（此时修改成本高，且影响用户留存）。
