手機銀行體驗性測試：如何獲取使用者真實感受

線上化、移動化的銀行金融服務方興未艾、持續深化，一個顯著的標誌就是手機銀行成為銀行領域金融科技發力的重點。整體頁面文字的易讀性、頁面跳轉的合理性、操作的便利性、功能響應的敏捷性、頁面色彩和排版的美觀性等，都是使用過程中使用者視角下手機銀行是否好用的評價物件。 加我VX：atstudy-js 回覆“測試”，進入 自動化測試學習交流群~~

手機銀行使用者體驗的重要性日益提升，但是目前體驗性評價還存在方法、度量、標準上的一些不成熟之處。本文提出一種手機銀行體驗是否良好的量化評價方法，透過設定激勵機制引導使用者對手機銀行的的業務模組或產品功能進行評分，支援對收集到的大量資料進行整體分析和分類分析，形成量化的使用者體驗評價指標，改善手機銀行體驗性測試中偏重於定性分析的現狀。

一、背景

定量的體驗性評價方法，就是體驗性評價的過程和結果有資料支援，有量化的統計和分析過程。目前，問卷和行為採集是應用較多的量化指標採集方式。其中，問卷是讓使用者透過評分去表達自己的體驗感受，進而對使用者的資料評分進行資料分析，綜合分析使用者年齡、收入等使用者畫像情境下的體驗性差異。行為採集就是一種無感跟蹤，在使用者使用軟體期間，透過預設的埋點去識別使用者行為，採集時間、訪問頁面等資訊，以此計算頁面瀏覽量、訪客數、平均停留時長等指標。

問卷成本大、使用者參與熱情較低，行為採集只能採集到一些無感指標，無法獲取使用者最真實的感受。加上體驗性評價結果的反饋渠道目前主要有手機應用商店的滿意度評分，以及一些非銀行機構組織的手機銀行測評，這種零散的、非大量使用者參與的評價無法完全真實地反映體驗的好與壞。

二、方法與實現

體驗性的問題主要表現為操作不流暢、操作步驟混亂、頁面設計混亂、機型不適配、頁面跳轉混亂等，使用者的評價往往是大量的非結構化的文字表述，進行量化分析難度大。透過引導使用者在使用手機銀行過程中，對具體的交易、產品、模組進行評分，有利於提升資料的廣度和多樣性。基於資料採集、資料的週期管理、資料分析等方法，可以實現對體驗性評價的量化分析。

資料採集就是在透過在手機銀行的每個產品中，增加使用者直接評分的功能，手機銀行客戶端將評分資料和其他重要資訊（使用者資訊、軟硬體版本資訊）同步寫入資料庫。其次，根據手機銀行釋出週期進行資料週期管理，形成周期資料，對週期資料進行資料分析，形成視覺化的分析結果。此方法將大量的評價資料集中統一管理，聯動手機銀行操作和體驗性評價分析系統，可以對體驗評價進行標準化的度量，生成量化的的評價結果。將大量使用者的評價轉換成量化結果，可以有效提升了體驗性評價的標準化水平和分析效率，大大降低了非結構化的文字評價帶來的分析難度。

手機銀行使用者量龐大、功能產品眾多，讓使用者體驗良好是版本迭代的核心目標之一，獲取使用者的反饋很有必要。本文從使用手機銀行入手，獲取使用者評分，儲存評分及相關資訊到資料庫，根據時間週期進行資料選擇，使用視覺化的頁面工具對體驗性評分進行分析，從整體視角和分類視角下量化手機銀行的體驗優劣。具體方案如下：

Step 1：每個模組/產品增加支援使用者直接評分的功能，支援使用者可以在使用完某模組/產品的功能後直接將評分填寫。

Step 2：手機銀行同步將使用者評分的具體模組/產品、手機銀行版本、機型、評分時間、使用者號、手機號等資訊記錄到資料庫，為後續的分析提供全面的資料基礎。

Step 3：根據版本釋出週期，選擇某時間段的資料進行分析，計算所有資料的均值和標準差，以此表示使用者的整體評價和不用使用者間評價的差異性。

Step 4：根據業務模組、產品、使用者群體特徵進行分類分析，單獨分析具體模組、具體產品和具體群體的均值和標準差，透過資料對比哪些模組體驗好、哪些產品體驗好、哪些群體滿意度高，分析體驗差的地方，找到下一步最佳化的方向。

Step 5：開展迭代最佳化的模組支援體驗性評分資料趨勢分析，直觀展示使用者體驗是否有提升。

三、總結

本文所指的手機銀行體驗性評價方法，透過在各業務模組增加相關功能，支援使用者直接填寫資料化評價，進而透過獲取使用者評價資料、使用者資訊以及手機型號等資訊，將資料記錄在資料庫中，支援按照模組、產品、使用者群體等多個角度進行體驗性分析，不需要單獨發起問卷進行資料獲取。

具體實現的系統可採用B/S架構，無需透過頻繁的資料庫進行資料資料查詢，透過瀏覽器登入，可以對資料進行查詢、分析、支援不同維度的分析和趨勢分析，操作難度低。

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