사용자 테스트를 개선하기 위한 팁알파 테스트로 시작하십시오. 그런 다음 베타 테스트로 이동합니다. 그런 다음 시스템 및 인터페이스의 실행 가능성을 테스트할 때 제품 개발 단계로 진행합니다. 그런 다음 최종적으로 실행 가능한 제품 단계에 도달할 때까지 추가 테스트를 수행하기 전에 조정 및 수정을 수행합니다.

새로운 제품 디자인의 초기 구현이 사용자 테스트 주기 후에 완전히 손상되지 않고 살아남는 경우는 거의 없습니다. 설계 직원 및 기타 직원은 많은 주요 문제를 사전에 해결하지만 결국에는 장치가 실행 가능한 제품 단계를 달성하기 위해 사용자 테스트가 필요합니다.

사용자 테스트는 제품 개발의 중요한 단계입니다. 더 효과적으로 만들수록 수집하는 데이터는 더 관련성 있고 가치가 있습니다. 효과적이고 효율적인 테스트가 없으면 수집된 데이터가 의심스러울 수 있습니다. 이것은 제품과 궁극적으로 수익에 직접적인 영향을 미칩니다.

몇 가지가 있습니다 일반 지침 이는 해당 테스트의 효율성을 향상시킬 거의 모든 사용자 테스트 단계에 적용할 수 있습니다. 이러한 테스트 매개변수는 제품 설계를 개선하는 데 필요한 가장 관련성이 높고 신뢰할 수 있는 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다.

타겟 인구통계 포함

너무 단순한 개념인 것 같지만 가끔 간과되는 경우가 있습니다. 대상 고객이 18-38세의 아시아 남성으로 중산층에서 고소득층으로 구성된 경우 테스트 그룹에 55세 이상의 백인 여성을 포함하는 것은 유용한 정보를 많이 제공하지 못할 것입니다.

원하는 것은 대상 인구 통계 내에서 상당한 사용자 단면입니다. 대상 그룹의 진정한 다양한 사용자를 활용하면 디자인을 개선하는 데 도움이 되는 최상의 데이터를 얻을 수 있습니다.

테스트 작업 개요

관련 데이터를 제공하기 위해 사용자는 수행해야 하는 작업 집합이 있어야 합니다. 디자이너로서 이러한 작업의 특성을 확인하고 결정하는 것은 귀하의 임무입니다. 테스터는 제공하려는 제품 또는 서비스의 미래 사용자를 나타냅니다. 테스트 작업은 대상 그룹이 해당 제품이나 서비스를 정상적으로 사용하는 동안 수행할 작업을 반영해야 합니다.

테스트 시스템 활용

테스트 시스템은 정확히 그 소리입니다. 테스트에 사용되는 시스템. 테스트 시스템은 데이터를 캡처하도록 특별히 설계되었으며 최종 제품에 영향을 주지 않고 변경할 수 있다는 점에서 유용합니다.

제품 전체를 테스트하는 대신 제품의 특정 부분을 테스트하고 데이터를 수집한 다음 제품의 다른 섹션을 테스트하도록 시스템을 재구성할 수 있습니다.

대상 데이터 정의

기본적으로 고려해야 할 두 가지 유형의 데이터가 있습니다. 프로세스 데이터 및 결론 데이터. 프로세스 데이터는 주어진 작업을 수행하는 단계별 절차를 보여주는 것입니다. 즉, 사용자가 작업 완료에 도달하는 '어떻게'와 아마도 "왜"를 보여줍니다. 결론 데이터는 작업 수행의 최종 결과만 보여줍니다. 무엇". 작업에 소요된 시간과 성공 여부는 결론 데이터의 표준 측정값입니다.

디자이너로서 최소한 테스트의 초기 단계에서는 최종 데이터보다 프로세스 데이터를 더 자주 원할 것입니다. 사람이 한 섹션에서 다른 섹션으로 이동한 방법과 다른 경로 대신 해당 경로를 선택한 이유는 인터페이스 오류를 수정하는 데 단순히 "여기서 갈 수 없습니다."라고 아는 것보다 훨씬 더 유용합니다.

구두 피드백

일반적으로 사용되지는 않지만 사용자가 실제로 작업을 수행할 때 구두 피드백을 제공할 수 있도록 하면 매우 유용할 수 있습니다. 귀하 또는 시스템은 작업 시작에 대한 신호를 제공하고 사용자는 해당 작업을 수행하는 동안 수행 중인 작업과 생각을 큰 소리로 설명합니다. 이 정보는 말하는 대로 녹음되어 설계 오류 또는 사용자 혼란에 대한 귀중한 데이터를 제공합니다.

이 XNUMX가지 기술은 사용자 테스트를 개선하는 데 사용할 수 있는 유일한 기술은 아니지만 가장 유용한 기술 중 일부입니다. 여러 소스가 있습니다 추가 정보 사용자 테스트 개선에 대해 더 알고 싶다면.

당신은 당신의 디자인이 완전히 훌륭하다고 생각할 수도 있지만, 적절한 테스트는 최고의 디자인에서도 결함을 드러낼 것입니다. 이러한 방법을 사용하여 사용자 테스트를 개선하면 실제로 테스트하지 않은 경우보다 더 나은 제품을 제공할 수 있습니다.