Analytics vs. Quantitative Usability Testing 分析工具與定量可用性測試的區別

分析工具和定量可用性測試是使用者體驗（UX）研究中常用的兩種定量研究方法，它們在資料收集方式和提供的洞察上有所不同，以下是更詳細的區別和擴充套件。

分析工具（Analytics）

分析工具（如Google Analytics、Adobe Analytics等）透過記錄使用者在網站或產品上的實際行為，幫助我們瞭解使用者在自然環境中的互動模式。它是一個自動化、實時的資料收集過程，可以幫助我們分析大規模的使用者行為。

可以告訴我們什麼：

分析工具主要回答使用者在做什麼，例如使用者在哪個頁面停留最久，點選了哪些按鈕，或者在頁面上滾動了多遠。它透過行為資料揭示使用者使用產品的方式。

優勢：

1. 大規模資料：分析工具可以從成千上萬甚至上百萬的使用者中收集資料，展示出廣泛的行為模式和趨勢。

2. 成本低：一旦系統搭建好，資料收整合本較低，日常使用不需要額外投入太多資源。

3. 自然環境：使用者是在真實的使用環境下產生行為，這些資料反映了使用者的實際操作，避免了人為幹擾。

4. 適合長期跟蹤：分析工具可以長期監測使用者行為，發現趨勢變化並幫助持續最佳化設計。

劣勢：

1. 缺乏上下文：雖然分析工具告訴我們使用者做了什麼，但它無法解釋使用者為什麼這麼做。例如，如果使用者在購物車頁面退出，分析工具無法告訴我們是因為介面混亂、載入時間過長還是其他原因。

2. 資料配置複雜：為了獲得有價值的資料，前期需要對分析工具進行詳細的配置（如標籤、事件追蹤等），否則可能無法準確捕捉到關鍵行為。

適用場景：

• 適合監控大規模的使用者行為模式，尤其是在複雜網站或應用中，如電商網站上的使用者購物流程、內容平臺上的使用者瀏覽行為。

• 可用於分析使用者的長時間行為趨勢，比如頁面訪問量、點選量、跳出率等關鍵指標。

定量可用性測試（Quantitative Usability Testing）

定量可用性測試是透過讓使用者在受控環境下執行特定任務來評估產品的可用性。研究人員會觀察使用者的操作，記錄成功率、任務完成時間等指標，以衡量產品的易用性。

可以告訴我們什麼：

定量可用性測試可以清晰地回答使用者能否成功完成任務以及他們完成任務的效率，例如有多少使用者能成功完成某個操作，或平均需要多長時間完成任務。

優勢：

1. 明確的可用性指標：定量可用性測試能提供非常具體的使用者體驗資料，如任務成功率、任務時間等，幫助我們精確地判斷設計效果。

2. 使用者操作的背景資訊：透過直接觀察使用者的操作，可以瞭解使用者在執行任務時遇到的具體問題，以及他們的思維過程和操作步驟。

3. 有針對性的反饋：這種測試可以幫助我們識別出設計中的具體可用性問題，並瞭解改進設計後的效果。

劣勢：

成本高、耗時長：招募參與者、安排測試和補償參與者的成本較高，通常需要測試40名左右的使用者，這不僅增加了時間成本，還會提高整體研究預算。

樣本量小：由於測試參與者人數有限，無法像分析工具那樣覆蓋大規模使用者群，因此難以得出對所有使用者行為具有普遍性的資料。

適用場景：

適合用於細緻分析某個特定的功能或頁面的可用性，如評估使用者在新設計中能否輕鬆完成購物流程。用於在產品開發的不同階段進行可用性驗證，確保設計變更的有效性

關鍵區別：

資料收集方式：

分析工具：透過自動化平臺從所有使用者中實時收集行為資料，無需手動幹預。

定量可用性測試：透過觀察特定參與者在特定任務中的表現，進行手動資料收集。

關注點：

分析工具：聚焦使用者在產品中的實際行為，回答“使用者做了什麼”。

定量可用性測試：關注使用者是否能夠順利完成特定任務，回答“使用者能否成功完成任務”。

資料規模：

分析工具：大規模的使用者行為資料，適合觀察整體趨勢和模式。

定量可用性測試：樣本量較小，但提供更深入的行為和任務成功率分析。

提供的洞察：

分析工具：揭示大規模使用者行為趨勢，但無法解釋背後的原因。

定量可用性測試：提供深入的定量資料和行為細節，幫助找到具體的設計問題和原因。

結論：

兩者都是強大的使用者體驗研究工具，各有不同的使用場景。分析工具適合監控大規模使用者行為，幫助團隊發現趨勢和整體問題；而定量可用性測試則更適合在特定的功能或頁面中進行深入的可用性分析。兩種方法可以互為補充，透過結合使用，團隊能夠在廣度和深度上更好地理解使用者行為，並做出資料驅動的設計決策。