一家面向中老年用户的健康管理 App，他们的设计师准备做可用性测试，招募的时候图方便，找了几个身边的同事和朋友——都是 25 到 30 岁、每天使用智能手机的互联网从业者。测试做得很顺利，没有发现什么大的问题，大家都出色的完成了任务，只提了几条小建议，设计师觉得测试做的很成功。

产品上线后，客服电话接连不断，很多用户反馈说不知道怎么用。这些真实用户大都是 60 岁左右、接触智能手机不超过两年的中老年人。他们遇到的障碍，和测试中那五个 28 岁的互联网人所遇到的使用障碍，根本不属于同一类。虽然测试做了，但是是在错误的用户身上做的，结论对设计显然没有任何帮助。

一. 为什么招募比想象中重要

可用性问题不是凭空存在的，它们是在特定的用户遇到特定的产品时产生的。同一个界面，一个每天用手机的年轻人和一个刚学会用智能手机的老年人，遇到的困难完全不同；一个对这类产品毫无经验的新手和一个已经用了三年的老用户，遇到的困难也完全不同。

如果测试里的用户不是产品的目标用户，测试发现的问题就不是目标用户的问题，两类人群遇到的问题通常并不重叠。改了测试里发现的问题，目标用户遇到的真实障碍可能一点也没有少。

招募错误的成本很高——用错误用户测试得到错误结论，不只是浪费了这次测试的时间，还可能让团队产生"我们做过测试，没有大问题"的错误安全感，真正的问题反而被遮盖了。

二. 定义参与者画像

参与者画像回答的是"什么样的人参与这次测试才有价值"。画像的来源是真实用户，不是"容易招到的人"。

定义画像时主要考虑四个维度：

使用经验：参与者是否用过和这款产品类似的产品，用了多久，用得多频繁。这个维度直接影响测试结论的适用范围。如果产品主要面向新用户，测试里就需要包含没有使用经验的人；如果产品面向长期用户，就需要有一定使用习惯的人。
技术熟悉度：参与者对智能设备整体的熟练程度——不是对这款产品，而是对手机、平板、电脑这类设备的整体操作能力。一个对手机完全陌生的用户和一个每天重度使用的用户，在任何产品里的行为都会有系统性的差异，这个差异会掩盖产品本身的可用性问题。
场景特征：参与者在什么情境下使用这类产品——通勤途中、工作间隙、家庭场景还是特定的任务场景。场景影响使用方式，如果产品主要在通勤途中使用，在安静的办公室里测试时发现的问题，未必是通勤场景里真正的障碍。