用户体验度量 收集、分析与呈现 纪念版 数据库 (美)汤姆·图丽斯(tom tullis),(美)比尔·艾博特(bill albert)
用户体验界的数据分析！量化用户体验，是提升产品质量的重要因素！
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作者(美)汤姆·图丽斯(tom tullis),(美)比尔·艾博特(bill albert)
出版社电子工业出版社
ISBN9787121385353
出版时间2020-05
版次1
装帧平装
开本16
页数320页
字数417千字
定价118元
货号xhwx_1202054012
上书时间2024-12-31
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商品详情
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- 正版特价新书
- 商品描述
-
主编：
"一本量化用户体验的实书，集合了作者在该领域40余年的经验与教训
对实际产品有实用建议：
在什么情境下收集哪些度量
如何收集这些度量
如何使用不同的分析方法对数据进行梳理
如何以一种清晰、吸引人的方式呈现结果
第2版新增：
测量情绪体验的新技术，包括手环和面部表情的自动分析。
眼动追踪技术的进展，包括远程基于摄像头的眼动追踪。
新的案例，包括ux领域目前正在做的事情（0章案例研究更新）。
收集和分析ux数据的新方法和工具，包括多种在线工具。
贯通全书的诸多新示例。"
目录：
章引言/1
1.1什么是用户体验/4
1.2什么是用户体验度量/6
1.3用户体验度量的价值/8
1.4适用于每个人的度量方法/9
1.5用户体验度量的新技术/10
1.6十个关于用户体验度量的常见误解/11
误解1：度量需要花太多的时间而难以收集/11
误解2：用户体验度量要花费太多的钱/12
误解3：当集中在细小的改进上时，用户体验度量是没有用的/12
误解4：用户体验度量对我们理解原因没有帮助/12
误解5：用户体验数据的噪声太多/13
误解6：只能相信自己的直觉/13
误解7：度量不适用于新产品/13
误解8：没有度量适用于我们正在处理的问题/14
误解9：度量不被管理层所理解或赞赏/14
误解10：用小样本很难收集到可靠的数据/14
第2章背景知识/16
2.1自变量和因变量/16
2.2数据类型/17
2.2.1称名数据/17
2.2.2顺序数据/18
2.2.3等距数据/18
2.2.4比率数据/19
2.3描述统计/20
2.3.1集中趋势的测量/20
2.3.2变异的测量/22
2.3.3置信区间/23
2.3.4通过误差线来呈现置信区间/25
2.4比较均数/27
2.4.1独立样本/27
2.4.2配对样本/29
2.4.3比较两个以上的样本/30
2.5变量之间的关系/32
2.6非参数检验/33
2.7用图形化的方式呈现数据/35
2.7.1柱形图或条形图/36
2.7.2折线图/38
2.7.3散点图/40
2.7.4饼图或圆环图/41
2.7.5堆积条形图/43
2.8结/44
第3章规划/45
3.1研究目标/45
3.1.1形成式可用/46
3.1.2结式可用/46
3.2用户目标/47
3.2.1绩效/47
3.2.2满意度/48
3.3选择正确的度量：10种可用研究/48
3.3.1完成一个业务/50
3.3.2比较产品/50
3.3.3评估同一种产品的使用效率/51
3.3.4评估导航和/或信息架构/51
3.3.5提高知晓度/52
3.3.6问题发现/53
3.3.7使应急产品的可用大化/53
3.3.8创造整体的正向用户体验/54
3.3.估改动的影响/55
3.3.10比较替代的设计方案/55
3.4评估方法/56
3.4.1传统（引导式）的可用测试/56
3.4.2在线（非引导式）可用测试/57
3.4.3在线调查/60
3.5其他研究细节/61
3.5.1预算和时间表/61
3.5.2参与者/62
3.5.3数据收集/64
3.5.4数据整理/64
3.6结/65
第4章绩效度量/67
4.1任务成功/69
4.1.1二分式成功/70
4.1.2成功等级/75
4.1.3任务成功测量中存在的问题/78
4.2任务时间/79
4.2.1测量任务时间的重要/80
4.2.2如何收集和测量任务时间/80
4.2.3分析和呈现任务时间数据/83
4.2.4使用时间数据时需要虑的问题/87
4.3错误/89
4.3.1何时测量错误/89
4.3.2什么构成了错误/90
4.3.3收集和测量错误/90
4.3.4分析和呈现错误/91
4.3.5使用错误度量时需要虑的问题/93
4.4效率/93
4.4.1收集和测量效率/94
4.4.2分析和呈现效率数据/95
4.4.3结合任务成功和任务时间的效率/98
4.5易学/100
4.5.1收集和测量易学数据/101
4.5.2分析和报告易学数据/102
4.5.3测量易学时需要虑的问题/104
4.6结/104
第5章基于问题的度量/106
5.1什么是可用问题/107
5.2如何发现可用问题/108
5.2.1面对面研究/110
5.2.2自动化研究//110
5.3严重评估/110
5.3.1基于用户体验的严重评估/111
5.3.2综合多种因素的严重评估/112
5.3.3严重等级评估系统的应用/113
5.3.4严重等级评估系统的忠告/114
5.4分析和报告“可用问题相关的度量”/115
5.4.1独特问题的频次/115
5.4.2每个参与者遇到的问题数量/117
5.4.3参与者人次/118
5.4.4问题归类/119
5.4.5按任务区分问题/119
5.5可用问题发现中的一致/120
5.6可用问题发现中的偏差/123
5.7参与者数量/125
5.7.1五个参与者足够/125
5.7.2五个参与者不够/127
5.7.3我们的建议/129
5.8结/129
第6章自我报告度量/131
6.1自我报告数据的重要/132
6.2评分量表/132
6.2.1likert量表/133
6.2.2语义差异量表/134
6.2.3什么时候收集自我报告数据/134
6.2.4如何收集自我报告数据/135
6.2.5自我报告数据收集中的偏差/135
6.2.6评分量表的一般指导原则/136
6.2.7分析评分量表数据/137
6.3任务后评分/141
6.3.1易用/141
6.3.2情景后问卷（asq）/141
6.3.3期望测量/142
6.3.4任务后自我报告度量的比较/143
6.4测试后评分/147
6.4.1合并单个任务的评分/147
6.4.2系统可用量表/148
6.4.3计算机系统可用问卷/150
6.4.4用户界面满意度问卷/152
6.4.5有效、满意度和易用的问卷/153
6.4.6产品反应卡/154
6.4.7测试后自我报告度量的比较/155
6.4.8净值/157
6.5用sus比较设计/158
6.6在线服务/159
6.6.1分析和测量问卷/159
6.6.2美国客户满意度指数/161
6.6.3opinionlab/164
6.6.4在线调查的问题/166
6.7其他类型的自我报告度量/166
6.7.1评估特定的属/166
6.7.2具体元素的评估/169
6.7.3开放式问题/171
6.7.4知晓度和理解/172
6.7.5知晓度和有用差距/173
6.8结/174
第7章行为和生理度量/176
7.1自发言语表情的观察与编码/176
7.2眼动追踪/178
7.2.1如何进行眼动追踪/178
7.2.2眼动数据的可视化/180
7.2.3兴趣区/183
7.2.4常用眼动度量指标/186
7.2.5眼动分析/188
7.2.6瞳孔反应/189
7.3情感度量/190
7.3.1affffectiva公司和q传感器/191
7.3.2蓝泡沫实验室和emovision/193
7.3.3seren公司和emotlv/195
7.4紧张和其他生理指标/197
7.4.1心率变异/197
7.4.2心率变异和皮肤电研究/198
7.4.3其他测量手段/199
7.5结/201
第8章合并和比较度量/203
8.1单一可用分数/203
8.1.1根据预定目标合并度量/204
8.1.2根据百分比合并度量/205
8.1.3根据z分数合并数据/211
8.1.4使用单一可用度量（sum）/213
8.2可用记分卡/215
8.3与目标和专家绩效比较/219
8.3.1与目标比较/219
8.3.2与专家绩效比较/222
8.4结/223
第9章专题/225
9.1实时动态数据/225
9.1.1基本的分析/226
9.1.2点击率/229
9.1.3弃用率/230
9.1.4a/b研究/231
9.2卡片分类数据/234
9.2.1开放式卡片分类数据的分析/235
9.2.2封闭式卡片分类数据的分析/241
9.2.3树测试/244
9.3可及数据/246
9.4投资回报率数据/249
9.5结/254
0章案例研究/255
10.1净与良好用户体验的价值/255
10.1.1方法/256
10.1.2结果/257
10.1.3在界面设计中对投入进行优先级设置/258
10.1.4讨论/260
10.1.5结/261
参文献/262
作者简介/262
10.2度量指纹采集的反馈效果/263
10.2.1方法/263
10.2.2讨论/271
10.2.3结/273
致谢/273
参文献/273
作者简介/274
10.3web体验管理系统的再设计/274
10.3.1测试迭代/275
10.3.2数据收集/276
10.3.3工作流程/277
10.3.4结果/281
10.3.5结论/283
参文献/283
作者简介/283
10.4使用度量来改善大学招生简章/284
10.4.1样例1：可用测试后决定行动/285
10.4.2样例2：追踪数据/288
10.4.3样例3：人物角迭代的定位测量/290
10.4.4结/291
致谢/292
参文献/292
作者简介/292
10.5利用生物测量技术测量可用/293
10.5.1背景/293
10.5.2方法/294
10.5.3生物测量学的发现/295
10.5.4定结果/297
10.5.5结及给从业人员的建议/298
致谢/299
参文献//299
作者简介/300
1章通向成功的10个关键点/301
11.1让数据活起来/301
11.2主动去度量/303
11.3度量比想的便宜/304
11.4早计划/305
11.5给产品确定基线/306
11.6挖掘数据/307
11.7讲商业语言/308
11.8呈现置信程度/308
11.9不要误用度量/309
11.10简化报告/310
参文献/312
内容简介：
如何量化用户体验对有效提高产品的使用质量至关重要。本书详尽地介绍了如何有效且可靠地收集、分析和呈现典型的用户体验度量数据：作绩效（正确率等）、用户体验问题（频率和严重程度）、自我报告式的满意度及生理/行为数据（眼动追踪等）。同时对“综合量化度量数据”等问题进行了专门介绍，而且结合案例等形式对当前与用户体验相关的新内容（如用户体验对n的影响）进行了说明。本书内容翔实，是一本值得用户体验从业人员研读的指导书籍，同时也可以作为相关课程的参教材。
作者简介：
"thoma . (tom) tulli 是 富 达 投 资 公 司（fidelity invetment）用户体验研究部门（uer experience reearch）的副裁，同时也是本特利大学信息设计学院人因工程方向的兼职教授。他 1993 年加入富达投资公司，对该公司用户体验部门的发展起了重要作用，该部门的资源包括一个技术发展水（tateoftheart）可用研究实验室。在加入富达投资公司之前，tom 曾在佳能信息系统（canon information ytem）、麦道（mcdonnell dougla）、优利系统公司（uniy corporation）和贝尔实验室（bell laboratorie）任职。他和富达的可用研究团队曾被多家出版物专题介绍过，包括新闻周刊（newweek）、buine 2.0、money、波士顿环球报（the boton globe）、华尔街报（the wall treet journal）和纽约时报（the new york time）。tuilli 在莱斯大学获得学士、在新墨西哥州立大学获得实验心理学硕士以及在莱斯大学获得工程心理学博士。他有 35 年以上的人机界面研究方面的经验，在诸多技术期刊上发表了 50 多篇文章，他曾在和国际会议上做特邀报告。同时，tom 拥有8 项美国专利。合作完成（与 bill albert 和 donna tedeco 合著）的 beyond the uability lab: conducting largecale online uer experience tudie 在
2010 年由 elevier/morgan kauffffman 出版。tulli 是 2011 年用户体验行业协会（uer experience profeional aociation，uxpa）终身成奖的获得者，2013 年被 igchi（acm 人机交互特别兴趣组）遴选为人机交互学会会士（chi academy）。可通过 @tomtulli 关注 tom。
william (bill) albert 目前是本特利大学设计和可用研究中心的执行监（executive director），也是本特利大学信息设计学院人因工程方向的兼职教授。在加入本特利大学之前，他是富达投资公司用户体验部的监，lyco 公司的用户界面研究员，也曾是nian cambridge baic reearch的博士后研究人员。albert 曾在 30 多个和国际会议上发表和报告过他的研究。2010 年，合作完成（与 tom tulli 和 donna tedeco 合著）beyond the uability lab: conducting largecale online uer experience tudie， 并 由 elevier/morgan kauffman 出版。他是 journal of uability tudie 的共同主编（coeditor in chief）。因为他在人因学和空间认知（patial cognition）领域内的研究，albert 获得了加州大学圣塔芭芭拉分校和本所授予的奖项。他从华盛顿大学获得学士和硕士（地理信息系统），在波士顿大学（地理 空间认知）获得博士。他在 nian cambridge baic reearch 完成了博士后研究。可通过 @uxmetric 关注 bill。"
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