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梁晶:家用电器用户体验评价研究

2019-09-10徐雨晨

家用电器 2019年2期
关键词:家电产品评测家用电器

徐雨晨

什么是用户体验?围绕家电圈来展开,用户体验没有具体的定义,对它的描述就是:用户体验是在用户使用产品过程中的心理跟感受,是用户在使用或者预先使用,包括使用产品之后的总和。我们研究的是使用前、使用中、使用后整个全流程的用户体验,而不是单独研究一个闭环当中的某一个环节。

去年国务院发文提到了用户体验,包括今年的两会上也都在讨论用户体验提升消费升级。我们根据马斯洛用户需求理论来解构我们的家用电器,用户体验强调人的情感、情绪,这种关联似乎很远,因此我们需要重新定义家用电器,让家电跟用户也实现一定的尊重需求、社交需求,满足人的自我实现。

我们曾经做过一个烤箱的评测。其中的问卷部分包括实验室和用户调研,这是基于一个完整的、系统的设计所得出来的结论。大家看到的很多用户体验评价的指标,都是通过测量方法来调研大量用户从而总结出来的,最后我们再设计出这样一个评测方案。

通过外观操作、使用人的心理等各个方面多通道整合,將产品的有用性、可用性和应用性各个层面梳理出来,总共三级指标,且这三级指标有近一百多个小的指标。讨论用户体验,不是有用性,也不是可用性,更多的是应用性、智能化和产品的愉悦性这几个层面。

不同的目标,用户体验是不一样的,不能看到一款产品就说用户体验好或者不好。比如,年轻人说“我爱烘焙,我要晒厨技”,他这样的表达重点不是他在烘焙,而是要体现自己的价值。所以出现的烤箱新品,里边可以内置摄象头把烘焙过程记录下来,并且发到手机上,这样的烤箱的出现可以满足大家“晒”的需求。

另外,对于老年用户来说,有很多老年人都觉得现在的产品功能太多了,因此我们在制订适宜老年人的家用电器通用标准,进行大量的入户调查,采集这些老年人的身体特征数据,包括家电的手柄、门的开合等等,积累数据为今后做通用技术标准做准备。我们调研了手机、电视、冰箱、摇控器等家电类别,把老年人使用频率最高的和频率最低的部分功能,以模块化的方式告诉大家,收集有用信息,告诉家电企业哪些功能是最有用的,并且能否做一些适老性的家电产品。

举个例子,现在很多产品面板上的数据特别多,别说老年人,年轻人都识别不出来,很难读懂。这种面板没有排列组合,没有划分,就等于什么都没有告诉用户,没有把用户需要的东西挖掘出来。相反,如果将面板上的数据可视化,不需要那么复杂,很快就可以让人知道有效信息,用户的脑力负荷也会降低。

再者,当前的一些智能产品虽然做了很多符号化的控制信息,但是让人有误解、有歧义的符号也不少。如果此时企业能深入挖掘,发现到底什么样的信息提示用户可以做出正确的反馈。

场景方面,用户体验无非就是讨论用户、讨论场景、讨论用户的代入角色和场景的转换。在中国家用电器研究院评测中心的用户体验实验室里,有卧室、客厅、厨房等配置,不仅可以做家电产品的设置,各种家电场景设计,包括评测、调研都可以,由于是涉及到家电产品服务,因此我们要考虑家是一个怎样的环境。

通过前面的案例,可以发现,当前家电企业普遍存在的问题是,在设计管理和设计研究方面,各行各业都在做市场调研工作,或是做用户研究,但是,用户研究不等于设计研究,在整个设计活动的大系统里,特别缺乏统筹管理整个设计活动的能力,并且还没有形成闭环。

目前我们的用户体验做了很多智能家居的分析,也测试了一些智能产品,比如产品的唤醒率、远程控制效率、扫地机的清洁轨迹和清洁效率、噪声品质的效率、空调和灯光的舒适性分析、视觉的一致性、品牌分析、人机交互控制面板的分析、仪器设备的可用性分析等等。

在行为观察分析方面我们会借助行为观察分析仪,标记任务后让用户去体验,我们在其中发现问题,通过我们的数据去剖析它、解决它。

通过做数据采集所得出的用户旅程图是比较核心的部分。用户在采集过程中会出现三个典型的路径,也是整个操作过程中人的情绪变化,这种变化是结合情感样板、生理采集得出的数据。

如果你有设计学背景,可能会了解感性工学方法。把很多用户描述的词汇收集起来,通过感性工学方式建立数据模型,然后得到更加感性的评价来做我们的问卷调研,最终反馈给设计师们,应用到家电产品的设计上。

一些评测的理论,包括ISO、GB、UET等,这是我们的评测标准。近期我们要完成最新的用户体验评测规范标准的发布。评测的依据是分析产品的目标层、行为层和体验层,这些东西不是一成不变的,是根据产品和定位、使用人群的不同而改变。

用户体验的评价方法和维度,这是最核心的。需要再强调的是,我们所做的是全流程的用户体验,全流程的过程是用户的整个心理感受,包括你看到产品、看到产品广告的反馈、打开产品包装的一刹那、看使用说明书时候、甚至是使用产品的时候,等等。全流程的用户体验评价,通过各种测试在做量化用户体验的工作,为什么?因为互联网思维,我们也利用互联网思维的优势,利用大数据,把以前经验驱动的方式做用户体验管理,量化用户体验,用数据驱动管理。

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