摘要：可用性和软件产品的总体用户体验是用户满意的最显著因素之一。在调查机构G2Crowd产品审核过程中，捕捉到了7种包括可用性的不同的满意度调查指标，而其他指标，便于开展业务，维护，符合要求，净推荐值NPS，设置和支持，这些将成为未来的主题，不过现在人们将专注于可用性。

      可用性和软件产品的总体用户体验是用户满意的最显著因素之一。在调查机构G2Crowd产品审核过程中，捕捉到了7种包括可用性的不同的满意度调查指标，而其他指标，便于开展业务，维护，符合要求，净推荐值NPS，设置和支持，这些将成为未来的主题，不过现在人们将专注于可用性。
　　
　　G2Crowd将人们的满意度分为7个等级，每个等级都有它自己的特定的标准，其可用性从1=痛苦一直到7=愉快。可用性是一个特定的软件开发术语，是由国际标准化组织在上世纪90年代后期定义的一个标准，并比简单的满意度更加深刻。该标准定义可用性作为一个预定义的用户角色的能力，以满足量化的目标，而使用该软件则在一个特定的使用场景。在标准制定的三个标准为效率、有效性和满意度。效率和有效性，可以在一定合理客观的方式对一组预定义的要求（“软件是否做这个任务或过程”和“软件是否做到在规定时间（或更少）这个任务或进程”进行测量。“得分”说明了软件的实用性，但仍然缺少最后一个组件，那就是满意度。虽然满意度是个人评价，而不是一般可衡量的一个客观的方式，但仍然有能力来衡量满意度，通过收集反馈的用户群（应该说是诚实的反馈），并将整个用户群的满意度进行平均。问题是双重的：（1）由于满意度是主观的，它是受操纵的外部手段，如同行的压力，组织压力（恐惧），个人偏见等。（2）它是软件采用的一个重要组成部分，如果满意度低的产品，很可能是不会被使用（或者至少没有正确使用），无论是什么样满意度报告。然后采用也是一个输入可用性的问题。这种更复杂的概念在可用性是很重要的，即使用户的措施（或者应该说这里谈谈某些类型的软件的可用性测试）是不太复杂的，或推断其他两个标准从自我报告的措施的可用性是一种形式的“满意”。现在实际上人们收集的可执行性和采用的数据，因此可以建立一些使用所有的输入更复杂的方式，但这会留给未来一些话题。
　　
　　可用性测试的方法，能在一定程度隔离同行或组织的偏差问题，所以这是一种合理的代理，即使不考虑预设的效率和有效性的指标。当个人被要求提交可用性时报告时，他们倾向于推断效率和有效性作为判断的一部分。相对易用性是比较产品，产品类别和每年超过可用性的感知到每个这些年的变化非常有用。有可能提供一些见解，从附加的数据来看，软件是否满足了用户的要求的问题（这是真正的“如何有效的软件”一样）。正如上面提到的，人们收集数据，以便能够建立某种形式的可用性指标。要做到跨不同类别的软件，我们可以看一下数据在几个方面的可用性和易用性趋势的分析。但首先，下面有三个满意度调查表，“符合要求”（MR），“可用性”（U）和2到4个完整年份平均值，以及创建的2016年部分索引。
　　
　　为了更加容易理解，这时可以使用索引计算列：
　　
　　从这个图，人们可以开始按类别看到一些趋势。例如，在财务和会计软件改进了3年，然后在2015年其可用性的下降，一直持续到2016年。而对于协作和生产力软件的趋势是完全不同的，它显示了每年的改善情况，如垂直行业软件，以及程度较小的其他几个类别。可用性指数中最明显的下降是在供应链和物流和设计软件。
　　
　　由于财务和会计有一个相对不寻常的趋势，至少在图表的其余部分进行比较，以下列出这个图表并更详细地看它。这个图表显示了所有三项措施，MR，U和全部5年指数：
　　
　　在此视图中可以看到，2012年和2013年“符合要求”（MR），是相对较高，但在2014年下降，随后的跌幅相当接近。在这一点上，可以通过特定产品的类别来了解，如果这一趋势是普遍的或正在由几大产品驱动的。而此文并没有提供专门解决可用性问题的方法，而是要说明如何通过数据可以识别趋势，并帮助用户找到原因。
　　
　　这里有不同的看法，这充分说明在体可用性，每个类别和总计分数的平均值，这是所有的平均水平。
　　
　　还有其他的事实，将是一些有用的分析，包括：
　　
　　•在5年的过程中，样品的数量将从小量到非常大
　　
　　•样品每年都不同，在很大程度上（一些评论当然是用户重复的反馈，但这只是样本的一小部分）
　　
　　•这些问题将在5年保持一致
　　
　　•底层的产品是不固定的，有可能是晚些时候推出的新产品，或早年推出的一些较旧的产品，这些产品可能已被替换，甚至停产。
　　
　　•由于对所有问题的满意度数据，范围趋向上端，并且样本量较大，变化主要是5到7年之间。正因为变化很小，它并没有否定推断趋势的能力的差异。
　　
　　•从某种意义上说，这一趋势的数据下降在上30％的直觉。这几乎是那些不满的客户写的评语。在B2B这似乎并不如此。因为很多评论都是因为G2推广的厂商捕获的。事实上，这不是真的有可能考虑的受访者数量之多，事实上，这是不太可能考虑到纯粹的受访者人数和事实，到目前为止，大部分的评论来自企业的宣传和沟通，而不是供应商。
　　
　　总体而言，类别的趋势是最相关的，因为它在一个类似的情况下类似的产品进行比较。其中包括企业规模、行业、地理、角色、云/非云，以及产品/公司。在不久的将来，行业专家会给出更多的数据集，并可能对一个类别的所有的产品进行一些更详细的分割。
　　
　　编辑：Harris