手机银行体验性测试：如何获取用户真实感受

线上化、移动化的银行金融服务方兴未艾、持续深化，一个显著的标志就是手机银行成为银行领域金融科技发力的重点。

整体页面文字的易读性、页面跳转的合理性、操作的便利性、功能响应的敏捷性、页面色彩和排版的美观性等，都是使用过程中用户视角下手机银行是否好用的评价对象。

手机银行用户体验的重要性日益提升，但是目前体验性评价还存在方法、度量、标准上的一些不成熟之处。

本文提出一种手机银行体验是否良好的量化评价方法：通过设置激励机制引导用户对手机银行的的业务模块或产品功能进行评分，支持对收集到的大量数据进行整体分析和分类分析，形成量化的用户体验评价指标，改善手机银行体验性测试中偏重于定性分析的现状。

`背景`

定量的体验性评价方法，就是体验性评价的过程和结果有数据支持，有量化的统计和分析过程。

目前，问卷和行为采集是应用较多的量化指标采集方式。

问卷

问卷是让用户通过评分去表达自己的体验感受，进而对用户的数据评分进行数据分析，综合分析用户年龄、收入等用户画像情境下的体验性差异。

行为采集

行为采集就是一种无感跟踪，在用户使用软件期间，通过预设的埋点去识别用户行为，采集时间、访问页面等信息，以此计算页面浏览量、访客数、平均停留时长等指标。

问卷成本大、用户参与热情较低，行为采集只能采集到一些无感指标，无法获取用户最真实的感受。

加上体验性评价结果的反馈渠道目前主要有手机应用商店的满意度评分，以及一些非银行机构组织的手机银行测评，这种零散的、非大量用户参与的评价无法完全真实地反映体验的好与坏。

`方法与实现`

体验性的问题主要表现为操作不流畅、操作步骤混乱、页面设计混乱、机型不适配、页面跳转混乱等，用户的评价往往是大量的非结构化的文字表述，进行量化分析难度大。

通过引导用户在使用手机银行过程中，对具体的交易、产品、模块进行评分，有利于提升数据的广度和多样性。基于数据采集、数据的周期管理、数据分析等方法，可以实现对体验性评价的量化分析。

数据采集就是在通过在手机银行的每个产品中，增加用户直接评分的功能。手机银行客户端将评分数据和其他重要信息（用户信息、软硬件版本信息）同步写入数据库。

其次，根据手机银行发布周期进行数据周期管理，形成周期数据。对周期数据进行数据分析，形成可视化的分析结果。

此方法将大量的评价数据集中统一管理，联动手机银行操作和体验性评价分析系统，可以对体验评价进行标准化的度量，生成量化的的评价结果。将大量用户的评价转换成量化结果，可以有效提升了体验性评价的标准化水平和分析效率，大大降低了非结构化的文字评价带来的分析难度。

手机银行用户量庞大、功能产品众多，让用户体验良好是版本迭代的核心目标之一，获取用户的反馈很有必要。

本文从使用手机银行入手，获取用户评分、存储评分及相关信息到数据库，根据时间周期进行数据选择，使用可视化的页面工具对体验性评分进行分析，从整体视角和分类视角下量化手机银行的体验优劣。具体方案如下：

Step 1

每个模块/产品增加支持用户直接评分的功能，支持用户可以在使用完某模块/产品的功能后直接将评分填写。

Step 2

手机银行同步将用户评分的具体模块/产品、手机银行版本、机型、评分时间、用户号、手机号等信息记录到数据库，为后续的分析提供全面的数据基础。

Step 3

根据版本发布周期，选择某时间段的数据进行分析，计算所有数据的均值和标准差，以此表示用户的整体评价和不同用户间评价的差异性。

Step 4

根据业务模块、产品、用户群体特征进行分类分析，单独分析具体模块、具体产品和具体群体的均值和标准差，通过数据对比哪些模块体验好、哪些产品体验好、哪些群体满意度高，分析体验差的地方，找到下一步优化的方向。

Step 5

开展迭代优化的模块支持体验性评分数据趋势分析，直观展示用户体验是否有提升。

`总结`

本文所指的手机银行体验性评价方法，通过在各业务模块增加相关功能，支持用户直接填写数据化评价，进而通过获取用户评价数据、用户信息以及手机型号等信息，将数据记录在数据库中，支持按照模块、产品、用户群体等多个角度进行体验性分析，不需要单独发起问卷进行数据获取。

具体实现的系统可采用B/S架构，无需通过频繁的数据库进行数据数据查找，通过浏览器登录，可以对数据进行查询、分析、支持不同维度的分析和趋势分析，操作难度低。

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