个人作业Week3-案例分析
关于必应词典的IOS端测试
测试环境:iPhone7, IOS10.3.3(14G60)
微软必应词典,版本5.2.0
第一部分 调研,评测(软件的bug,功能评测,黑箱测试,第8章用户调研,12章软件的用户体验)
一、软件bug:
首先见下图,进行拍照翻译时,我对软件的一个截图进行了翻译,可以看到lumber这个单词识别出来英文了,却没有翻译成中文。
翻译界面应该支持一下网络翻译吧,这个程序猿的翻译也太让我们码农有点哭笑不得...
我对《构建之法》的一页进行了拍照翻译,出现了这样的效果。字体大小不一致,而且出现了很多奇怪的符号。
当输入中文进行翻译时,这个翻译的button位置真隐蔽啊,找了好一会才找到。非常建议提高字体大小,或者放在一个更显眼的位置。
首页的热门文章加载的特别慢,是我和用安卓的小伙伴都遇到的毛病。以及我用的时候发现,总是在加载的时候下面会有一个固定的空白的footer区域,当加载完成之后就消失了。然后热门文章正常在刚加载玩的时候不能拖动,就像卡住了一样,得过一会才能正常的拖动上下文。
以及遇到的一些UI方面的个人之见:
主页面的精选文章,封面的图片像素没有加载完全,导致只截取了中间的部分,看上去很别扭,进入文章后就可以看到完整图片。
背单词的这三个button,显然更往下一点会更美观。
个人menu下的关于的界面,真的有点画风清奇,我看了一些安卓的,就会好很多。
二、采访提要
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介绍采访对象的背景和需求
采访对象:室友童守玉
需求:背单词/翻译 -
让采访对象使用10–30分钟这个软件的基本功能
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描述用户使用这个产品的过程,用户的问题解决了么?软件在数据量/界面/功能/准确度上各有什么优缺点?用户体验方面有问题么?
得到了解决。单词量还是挺大的,尤其是本地词库。界面采用了比较朴素的设计,不过还是挺好看的。对于网络用语的准确度一般。功能基本都是词典常见的经典功能。可以说用户体验中规中矩,没有什么特别值得吐槽的,但也没有那种让人耳目一新的亮点或者设计。
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用户对产品有什么改进意见?
听力宝库、美英慢速英语的内容太少了。以及,最好需要支持离线语音库。
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结论
好像不支持自动添加词典,以及功能还不是很多。不过没有广告是非常良心的。不错但还有提升的空间。
总体使用感受不如有道词典,好于欧路、金山词霸。
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综合评价
功能 | ||
类别 | 描述 | 评分 (满分 10 分, 良好 6 分, 及格 4 分,聊胜于无 1 分, 很差 -3 分) |
核心功能 | 分析三个核心功能,功能设计和质量。 | 8.5 |
细节 | 有什么为用户考虑的细节? | 6.5 |
用户体验 | 当用户完成功能时,不干扰用户 (例如: 是否不断弹出不相关广告)。 | 9.5 |
辅助功能 | 一些辅助功能如皮肤等 | 4.5 |
差异化功能 | 这个软件独特的功能. 它对用户的吸引力有多大? | 1.5 |
软件的效能 | 用内存, 启动速度, 内存泄漏情况 | 6.5 |
体验 | ||
软件的适应性 | 在联网/断网, 大小屏幕, 没有鼠标的情况下都可以顺畅操作. 和不同平台的软件能流畅协作 | 7 |
成长性 | 记住用户的选择, 适应用户的特点,用户越用越方便 | 4 |
用户有控制权 | 系统状态有反馈,等待时间要合适。关键操作有确认提示,有明确的错误信息。 让用户方便地从错误中恢复工作, 快捷操作键可调整。 | 6 |
自选 | ||
互动性 | 管理者是否能及时处理用户反馈,用户之间是否可以相互交流 | 2.5 |
分析
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使用此服务的所有功能,估计这个软件/网站/服务做到这个程度大约需要多少时间(团队人数6人左右,计算机大学毕业生,并有专业UI支持)。(必答)
总体估计大约在10-12个月左右时间。
- 市场调研 1个月
- 产品需求分析、功能设计、团队招募与分工,确定产品使用框架 1个月
- 完成几大核心功能诸如语音翻译、拍照翻译、单词查询。部分功能对算法层次诸如模式识别有较高的要求,需要算法工程师进行样本训练、测试、调参。与此同时,前端工程师进行界面的设计。这一部分需要4-6月。
- 完成其它较细的功能,诸如电台、文章、词库、词汇量测试,发布alpha版本。1个月。
- 根据用户反馈进行功能完善。1个月。
- 进行测试。之后上线beta版本。 1个月。
- 发布完整版,并进行广告宣传。0.5个月
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分析这个软件目前的优劣(和类似软件相比),这个产品的质量在同类产品中估计名列第几?(必答)
优点:扁平化的UI简洁清晰美观,功能对于一个词典来说很丰富。支持同步词库,平台支持广。广告少。翻译的准确率高。
缺点:主要的缺陷在于词库较少、听力宝库的内容较少。以及目前的认知度较小(用户较小) 不支持人工翻译。以及社区几乎为0,社交、与其它用户交互基本不存在。
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它的市场份额估计第几?两者匹配么?不匹配的原因是什么?
市场份额估计5%,基本匹配。
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团队在哪一个层次还有问题?为何这么著名的团队还有这些问题?可以把自己想问软件团队的问题都列出来,也许就能得到团队的亲自解答了!
首先翻译中的问题,比如对于大多数词典支持的网络释义,找不到。诸如当我们想搜索一些比较时新的网络用语时,比如“程序猿”在翻译menu下翻译出的结果是「Code Monkey」,绿茶婊翻译的结果是「Green Tea Biao」等等,其实在第一个menu下的"输入单词或句子"还是能得到网络释义的,但是不知道为什么到了翻译下就变成了这种让人啼笑皆非的答案。还有在翻译的时候希望能加上离线的语音翻译。
还有就是交互的问题,我在使用过程中没有看到任何的其它用户or社区。可以说是没有什么广告的叨扰吧。但是在现在,基本上所有的软件都具备一定的社交或社区功能。比如一些单词的解释,可以由用户上传自己的笔记进行分享,或者是一起背单词的小组,或者是以公开课/知识分享的形式共同学习等等,或者支持评论的文章,这些我在必应词典都没有看到。这就很难给一个新用户持续使用的动力。
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从各方面的问题,推理出这个软件团队在软件工程方面可以提高的一个重要方面(具体建议)。(必答)
增加社区/交互的功能,进一步美化UI。具体的一些功能见4及第一大点的调研。
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根据各种公开资料,推测这个App/系统是用什么语言+架构实现的,做到目前这个水平总的工作量应该是多少(人×月)
从网上查到的是
用WCF /J2EE开发的SOA应用
6人*6月
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你在第一部分发现的bug,为何软件团队不能在发布前修复?他们是不知道,还是有意不修复?你觉得是什么原因?从下面的可能性中选取几个:
有技术层次上的例如手写翻译,这对算法的要求较高。也有UI设计方面的不美观。我觉得主要问题是具体的设计质量不高,属于“好像也不是致命错误”但让使用者不舒服的地方。
第三部分 建议和规划(参考《构建之法》第8章功能的定位和优先级;第9章项目经理)
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首先,市场有多大?全中国IT专业的学生和职业人士都可以是用户,总共有多少人?
市场很大,现在几乎人人要用英语,因此查词/翻译必不可少。
2014年的报道:
英文报道如下:
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目前市场上有什么样的产品了,它们的优势劣势在哪里?和它直接竞争的产品在那里?
词典 优点 缺点 有道词典 词汇量大、用户多 有广告 金山词霸 口语练习强大,有离线语音 网络释义少 欧路词典 反应快,界面清晰。听力例句好。语料库全 移动端功能少 -
作为新的项目经理,这个产品的核心用户群是什么样的人,典型用户长什么样?学历,年龄,专业,爱好,收入,表面需求,潜在需求都是什么?
核心用户是使用英语或其它语言的国人。
典型用户是中国人,黄皮肤,黑头发,五官不怎么立体。
学历:集中在大学本科以上。其余的也有
年龄:10~50岁
专业:几乎所有
爱好:不排斥除母语外的其它语言,喜欢国外的电影/小说等等
收入:[0,正无穷]
表面需求:翻译,查单词
潜在需求:提高综合英语水平 -
功能:你要设计什么样的功能?为何要做这个功能,而不是其他功能?为什么用户会用你的产品/功能?你的创新在哪里?可以用NABCD分析.
我想设计的功能:基于用户个人特征的背单词推荐。
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Need: 首先我认为,词典可以引入时下流行的背单词功能。尤其是大多数使用词典进行翻译的人肯定会有背单词这种需求的。因此在词典中引入背单词无可厚非。而结合个人特征/喜好推荐单词,也是非常流行的社交软件中的功能。
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Approach: 结合深度学习方法分析出该用户的单词热区,对于哪种类型(例如时政/体育/学术,亦或名词/形容词/动词)的单词比较熟悉,又对于哪种类型的单词是盲区,然后进行推荐。以及一个单词的掌握程度也可以定制,目前市面上的应用基本都限制成一个固定的数,例如5/10或者认识/拼写,当结合了机器学习的方法后就可以形成更加具体的单词要求方式。
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Benefit: 从背单词书这种比较传统的方式中脱颖而出,让用户能背到自己不熟悉的单词的可能性提高,而不是浪费时间在重复已经牢记的单词上。(其实是我们之前一个team的计划只不过后来这个团队因为种种原因解散了)
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Competitors: 与目前广泛的背单词软件同场竞技。
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Delivery: 在查词/翻译的时候进行新功能安利。
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如果你有钱可以招聘6个人,有4个月的时间,你作为项目经理,应该如何配置角色(开发,测试,美工等等)?描述你的团队在16周期间每周都要做什么,才能在第16周如期发布软件的改进版本,并取得预想中的成绩。
2个后端工程师负责数据库的管理和前端工程师的衔接,1个算法工程师对于算法问题进行攻坚克难。2个前端工程师,其中至少有1位需要有美工基础。另外需要一个产品经理进行统筹规划协调。项目执行后期,全体进行测试,即类似微软的Bug Bash.
1~3周:市场调研,确定框架。
4~5周:用快速原型法写一个简单的应用,看情况如何。
5~10周:完成核心功能,并与第十周上线alpha版本。收集用户反馈。
11~13周:完成功能改良及增加部分功能。
14~15周:团队一起进行测试,pm准备进行上线的宣传。
16周:发行beta版本。
作业实际花费时间: 12小时