自助結賬機如今在各大超市中很常見，它節省了人們排隊結賬的時間，但同時它還有些需要完善的地方。本文作者以英國TESCO超市自助結賬機為例，對此展開分析，希望對你有幫助。

自2003年開始，自助結賬機出現在英國各大主要連鎖超市中（如：TESCO、LIDL等）并發揮着重要作用。

使用自助結賬機，一方面，消費者可以從更短的排隊等候時間、更快的結賬效率、更多的隐私保護中獲益；另一方面，零售商可以重新分配本應在收銀台工作的員工完成無法自動化但提高客戶體驗的任務。

2020年紐約環球通訊社發布的研究報告指出，到2026年，全球自助結賬系統的市場規模将達到47億美元，預測期内的年複合增長率為13.8%。這說明自助結賬将逐步取代人工結賬成為線下超市的主流結賬方式。

如果客戶對“可用性”體驗感到滿意，或者感覺超出預期，那麼客戶就會增加他們訪問商店的頻率從而增加購買（McNamara & Kirakowski, 2008; Venetis & Ghauri, 2000）。然而事實上，自助結賬經過多次改進，用戶體驗依舊差強人意。

2014年，美國NCR Corporation的消費者調研就曾顯示，89%的英國消費者使用過自助結賬，但隻有39%的人認為獲得了好的體驗。

2020年，由技術公司Shekel brainweight主導的調查發現，80%的消費者在自助結賬過程中至少需要一次工作人員幫助，25%的人表示，如果能更快地結賬，很大程度上能改善他們的體驗。

不同的超市自助結賬還是存在細微差别，而TESCO作為英國主要連鎖超市之一，其自助結賬機的可用性問題值得被探讨。因此，本研究的目的是确定TESCO超市自助結賬中存在的痛點，并尋求解決方法。

一、TESCO自助結賬功能簡介

根據用戶操作步驟，TESCO自助結賬過程可分為以下6項任務：

1. 将商品放到自助結賬機上準備開始（準備開始任務）
2. 掃描貼有條碼的商品加入購物車（掃描商品任務）
3. 找到沒有條碼的散裝物品加入購物車（無條碼查詢任務）
4. 蔬菜水果等散裝商品稱重（商品稱重任務）
5. 将已錄入的商品打包裝袋（打包任務）
6. 選擇結賬方式買單（結賬任務）

其中，第2、3、4項需要結合掃描處、稱重台和觸控屏完成，第1、5項任務可以通過自助結賬機左右兩邊的放置台協助完成，而第6項需要結合現金投遞口、POS機和觸控屏完成（圖1）：

圖1 TESCO自助結賬機圖示

觸控屏為主要操作平台，其功能流程圖如下所示（圖2）：

圖2 TESCO自助結賬主要功能流程圖

從以上2張圖中，我們可以初步發現一些問題：

在圖1中，自助結賬機的平台上沒有引導性标語，可能會增加用戶在首次使用時的困難程度。此外，打包台和存放台無法從外觀上看出區别，很可能導緻人們将菜籃放錯，且台面面積小，無法為購買量大的消費者提供服務。

從圖2可以發現，自動結賬機不夠智能化，大部分思維判斷和操作還是需要用戶自己完成，後台完成判斷或提供提示的部分很少。

這些問題都是我通過自助結賬機外觀及功能流程猜測的，還需要根據用戶的反饋判斷是否存在這些問題。

二、研究方法

1. 研究問題

由于并不知道用戶普遍遇到哪些可用性問題，因此研究重點關注：

用戶在使用TESCO自助結賬機完成6個任務時，是否遇到困難？遇到怎樣的困難？出現頻率及重要程度如何？如何改進？

2. 研究設計

本來計劃采用觀察法與現場測試結合的方式進行，但由于英國疫情管制，超市禁止逗留且不允許陪同結賬，隻得臨時改為遠程測試策略。考慮到自助結賬需到現場使用的特殊性，我進行了個人的現場測試錄像和用戶回憶式問卷調查來研究這個課題：

• 首先，本人作為用戶參與現場測試，視頻記錄下完整過程，最後根據視頻摘取觀察到的可用性問題；
• 設計6個任務的回憶式問卷，啟發用戶回憶購買中較困難的任務環節，搜集問題出現頻率、可解決性、滿意度等數據；
• 根據問卷結果列出可用性問題的重要排序，結合問卷中的開放性評價提供可能的改進方案。

3. 研究對象

根據Numerator Insights在2020年的調查顯示，TESCO的消費者以45歲以下的中青年為主，年收入在4萬美元以下，各種人種和學曆都有所覆蓋，比較均衡。此外，Whistl公司進一步調查發現，在英國連鎖超市的消費者中，相比較75%的18-24歲的年輕人偏好使用自助結賬，45 的中老年人中隻有30%的人願意使用。

因此，我推測，TESCO使用自助結賬的常用用戶畫像大緻如下：

• 18-24歲的亞洲/非裔美籍留學生及本地白人學生
• 24歲以上單身工薪階層
• 45歲以下已婚夫妻（可能有小孩）

根據以上用戶特點，本研究選擇英國學生群、Facebook及論壇等常用用戶多的地方收集問卷數據。

三、研究結果

1. 個人現場測試

在本人完成的6個主要任務中，出現困難的是無條碼商品查詢任務，而付款任務和打包任務均順利完成，未發現問題。

在商品掃描查找任務中，有條碼商品一共11件，掃描添加商品到購物籃總共用時2分鐘，無困難。但是，在無條碼商品查找任務中卻遇到較多可用性問題，如下表所示：

表1 個人現場測試詳細記錄

通過所耗時間可以看出，1件無條碼商品的添加時間比11件有條碼商品的添加時間還要長30秒，說明存在問題。

根據以上購買流程，可以歸納為以下4點可用性問題：

1. 無條碼商品類别與顧客認知不符——顧客對商品類别的判斷往往與類别查詢頁顯示的信息不符，從而浪費過多時間在尋找上；
2. 商品查詢結果圖片與實物不符——系統界面上的圖片看上去像網絡圖片，并非TESCO商品實物拍照，容易使顧客誤判點錯；
3. 返回頁面永遠是主頁面——無論顧客進入到哪一流程子頁面，返回頁永遠是主頁面，隻能将前面未出錯操作重來一遍；
4. 多件同一商品一次稱重必須同時放上稱重台——系統自動添加物品重量和價格令人困擾，因為遇到雙手拿不下隻能依次放上稱重時，系統隻能識别最初放上稱重台的重量。

個人現場測試發現的可用性問題将通過回憶式問卷調查進行驗證，但由于無條碼商品隻占TESCO所有商品中的一小部分，因此需要調查多數用戶是否對無條碼商品普遍有購買需求。

此外，隻通過一個現場測試結果不能斷定自助結賬機不存在其他問題，這些都将通過回憶式問卷做較全面的調查。

2. 回憶式問卷調查

1）用戶畫像

圖7 用戶的人口因素特點

研究一共搜集到86份有效問卷，男女各半。在這些用戶中有90%以上的人居住在蘇格蘭地區，以18 – 34歲的中青年人為主，他們中一半以上是正在工作的工薪階層，還有30%左右是學生群體。此人口因素特點與前文所述的其他調查結果大緻相同。

圖8 用戶的購物行為特點

絕大部分的人都是自助結賬機的高頻用戶（80%以上的人習慣選擇自助結賬方式），且他們同時是TESCO超市的常客（50%以上的人上一次購物時間僅幾天前）。因此，這些人是TESCO自助結賬機的核心用戶，其反映的可用性問題參考性較高。

2）問卷數據結果

個人現場測試結果發現可用性問題集中在無條碼查詢任務（loose item find task）和商品稱重任務（weigh item task）中，但不确定是否用戶都會像我一樣購買無條碼商品，所以這裡首先統計了有購買過無條碼商品的人數，發現其占到總人數的85%，且經常或頻繁購買的比率達92%，所以購買散裝商品是自助結賬機用戶的普遍需求，可以跟其他任務問題一起比較。

圖9 在任務中遇到困難的人數比例

圖9顯示了6個任務中報告遇到困難的人數比例，結果發現大多數用戶在付款（payment task）和稱重任務（weigh item task）上比較順利，遇到問題最多的是打包任務（bagging task），其報告遇到問題的人數比例達60%以上；其次是無條碼查詢任務（loose item find task）、掃描商品任務（scan task）和準備開始任務（start task），分别有44%、33%和28%的人遇到困難。

此外，在詢問用戶“最想改進自助結賬機的一個地方是什麼？”的開放性問題中，86個用戶的回答通過主題分析的方法結果如下（括号裡是提及的人數）：

圖10 用戶最想改進的問題

因為每位用戶隻能選擇一個問題改進，所以提出的都是他們認為最急迫和最重要的。

與圖9的統計結果相同的是，打包任務存在的問題依舊是最多的，不過他們将與兩個平台（商品存放台& 打包台）相關的問題合在一起了，所以以下分析我也将這兩個任務合起來讨論。另外，圖10中的需要更多的店員（need more staffs）不是可用性問題，是因為機器存在太多錯誤需要工作人員幫助。

根據這兩個圖的結果，TESCO自助結賬機的可用性問題有以下幾點（按重要性排序）：

1.打包台和商品存放台相關問題

圖11 抱怨打包&開始任務中各種問題的人數

統計結果與圖10的主題分析結果一緻，即這兩個任務中的關鍵問題有：打包台秤太敏感、使用自用袋總是報錯、兩個平台難以區分，平台台面太小且位置太低。

首先，打包台秤太敏感，導緻物品有一點點重量差别就會報錯。

例如有用戶表示：“我掃描完商品，放到打包台上，可它的重量往往與機器設定好的不匹配，它會報錯，然後我們就隻能等工作人員來處理。”

由于這種問題出現次數多且無法自行解決，因此會有人提出需要更多的工作人員來幫助。

近年的新聞報道顯示，自助結賬的高偷盜率是一直困擾超市的心病，因此可以理解自助結賬機強制商品稱重一則是為了防止盜竊，二則是方便用戶識别已登記和未登記的商品。

但是，盜竊者完全可以不掃描商品直接裝袋，幫助用戶歸類商品也完全不用如此精确的重量識别，因此這種敏感秤的設計無法解決偷盜問題，反而給顧客帶來麻煩。

要解決此問題可以在商品條碼上裝上磁貼，利用門口的報警識别而不是自助結賬機來警告，另外提高打包台秤識别物品重量差異的相對阈限，或者設置成隻要識别到有物品堆放的重量增加，就不會報錯。

第二，自帶購物袋的使用總是報錯。

在開始掃描之前，如果用戶選擇了“use my own bag”按鈕，那麼系統會要求他把購物袋放在打包台上，經過系統識别袋子重量，如果袋子重量不在系統認可的範圍内，系統會報錯，需要人工幹預審核後才能開始掃描商品（圖12）：

當我把自己的包放在秤上時，總是感到困惑。我認為是因為優質的生活袋（我用的是M&S的鋁箔内襯袋）太重了，它會認為我在偷東西”。“每當我用我自己的包時，我必須讓别人認可我的包的重量，每次購物都至少出現3次這種情況。”

圖12 開始界面

但奇怪的是，如果用戶不選擇“use my own bag”按鈕，他也可以使用自帶購物袋，而且直接進入掃描環節，不會被要求稱重袋子。

于是，我調查了使用自帶購物袋的人在 “start” 和 “use my own bag” 按鈕中會如何選擇，發現56%選擇 “start” 按鈕，隻有36%的人選擇 “use my own bag” 按鈕，而還有8%的人表示他們沒有按任何按鈕，直接開始掃描商品。至于為什麼不選 “use my own bag” 按鈕，用戶理由如下（括号裡是提及的人數）：

圖13 不選“use my own bag”按鈕的原因

根據以上理由歸納的結果可以發現，用戶不選擇 “use my own bag” 按鈕的原因最主要是試錯的結果，即發現這個按鈕帶來不好的體驗，于是避開它選擇“start”按鈕，發現體驗很好，既不會彈出提示讓你買新袋子又不會遇到需要稱重袋子的麻煩事。

還有部分人并沒有遵循系統提示，在開始使用自助結賬時就因為顔色信号和打包習慣的原因直接選擇了 “start” 按鈕或者2個按鈕都不點，結果反倒很順利。

因此，自助結賬系統應該去掉 “use my own bag” 按鈕，在付款之前詢問用戶 “Do you use your own bags?”，如果用戶不用，再繼續問 “How many new bags do you need?”

這樣修改是因為：

• 大多使用自帶購物袋的用戶已經有過“use my own bag”按鈕的糟糕體驗了，不會再去點它，所以不如去掉；
• 先把空袋子放在打包台上不符合用戶行為習慣，如果不是因為這個按鈕，可以看出人們的習慣是在付款前後裝袋，所以在這時詢問正合适；
• 整個自助結賬系統沒有詢問是否購買新購物袋的環節，用戶購買的唯一方式是自己主動拿取旁邊的新購物袋并掃描，這樣非常麻煩，還不如直接讓用戶輸入所需袋子數量，自動添加對應價格即可。

最後的問題是：兩個台面無法區分，放置物品位置有限，且台面太低需要用戶不斷彎腰拿物品（圖1）。由于這屬于外觀設計問題，無法立刻得到解決，隻能在TESCO超市引進下一批新的自助結賬機時得到改進。

目前兩個平台都是光滑的金屬平面，由于超市空間有限，不可能無條件擴大打包台的放置面積，因此我們可以通過加高打包台圍欄并将其改為防滑的磨砂材質的方式，來防止物品太多或滑落等問題。另外，根據我160cm的身高都需要明顯彎腰拿物品的經曆而言，擡高兩個平台是有必要的，具體擡高多少可以根據英國人平均身高來決定。

至于容易弄混兩個平台的問題，就算改變了打包台的樣貌與放置台做出區分，還是會有人弄混，所以最應該修改的是系統的錯誤反饋和引導機制。目前如果用戶将購物籃錯放在打包台上，系統會提示“Please take away your shopping!”，這顯然是系統認為上一個購買的人還沒走，并把物品又放置在了打包台上，然而這種情況基本不會發生。因此，觸控屏的歡迎頁除了“hello!”和“start”按鈕以外，應該加一句引導語 “Please place your basket/items on the right/left platform.”（具體是左邊還是右邊取決于具體自助結賬機構造），如果用戶放錯了，應該同樣提示如上語句。

3）無條碼商品查找時存在問題

因為系統支持類别查詢& 輸入商品名稱或代号兩種方式，所以我首先調查了用戶偏好的查詢方式，發現95%以上的用戶習慣用類别查詢。因此在調查此問題時，我将重點放在不同類别散裝商品的購買需求（圖14）和類别查詢有哪些可用性問題上（圖15）：

圖14 不同類别商品查詢遇到困難的人數比例

圖15 抱怨類别查詢任務中各種問題的人數

以上2個圖表明，購買量較多且查詢時遇到問題較多的散裝商品是烘焙和蔬菜，遇到的可用性問題主要有3個：無條碼商品類别與顧客認知不符、有的商品不知道屬于哪一類、圖片相似導緻選錯，例如有用戶表示：

“我不知道我手裡的面包屬于甜甜圈類還是三明治類”；“商品名字不直觀，一些蔬菜并不在我認為它在的地方。”

這些問題與我在個人現場測試中的結果一緻。由于每個人對食物的類别認知各不相同，很難對類别做一個統一的改變，不過我認為結合以下方法可以改善現狀：

• 由于蔬菜非常多，但常買的并不多（洋蔥、土豆、胡蘿蔔等），所以可以通過後台對購買數據做統計，統計各類蔬菜的購買量排序，将購買量最多的蔬菜按順序放進單列的一個“高頻購買蔬菜”模塊，将此模塊單獨放在子類别模塊的前面，方便用戶直接選擇無須再進入子類别尋找；
• 由于烘焙大類本身就沒有很多商品（總共20-30個），而遇到困難的人數比例又最多，因此完全可以将所有的子類别按行劃分，每一種面包都在這一行全顯示，通過左右滑動圖片尋找目标面包；
• 将商品圖片換成超市真實供應的商品圖片，尤其注意對于外觀相似的商品圖片大小與實物相符（例如洋蔥和大蒜的大小區别）；
• 解決“返回永遠回到主頁面”的問題，即實現從單個商品圖片頁面點返回，能回到子類别選擇頁。

不過，無條碼商品的查找依靠圖片還是很容易出錯的。如果這些散裝商品是按價格檔次劃分的，比如甜甜圈和小蛋糕都是3磅，毛毛蟲和三明治都是5磅，披薩類都是7磅，那麼隻需将面包自選區根據價格檔次劃分區域，每個區域的食品袋标記有該區域價格标簽，那麼在查詢時就無須讓用戶絞盡腦汁去選确切的面包是哪個，隻用選對價格檔次就可以了。

4）商品掃描問題

圖16 抱怨掃描任務中各種問題的人數

用戶反饋的掃描任務的可用性問題主要是商品條形碼難以識别。在詳細詢問用戶經曆的開放性問題中用戶反映：

“條形碼太小很難掃碼。”；“包裝在錫紙裡的奶油蛋無法被掃描。”；“烘焙面包包裝上的條碼損壞，掃不了。”；“貼在比較黏糊或者濕濕的食物上的條碼很容易被水弄壞。”；“我在TESCO買熱咖啡，可貼在紙杯上的條碼總是被燙壞或者浸濕。”

從這些反饋中可以發現，大家抱怨的點主要是商品包裝存在問題導緻條碼損壞，而不是條碼掃描處識别出現問題。

要解決這個問題，比較簡單的辦法比如換上材質更防水防熱的條碼貼紙，給這些容易損壞條碼的商品加上一層塑料包裝袋，或者将它們作為散裝商品讓用戶自己查詢。

5）系統反饋障礙、聲音提示惱人、付款限制問題

圖10的信息反映出TESCO自助結賬機系統存在卡頓現象，導緻任務反饋不及時且有時商品登記不上。這個問題無法通過可用性測試根本改進，它主要是系統技術問題，同時受到機器使用時長、同一時間系統使用人次等因素影響。

此外，系統提示音存在過于吵鬧、總是一句話重複多遍的問題。

比如一位用戶反饋說：“請不要每掃描一次就要告訴我一遍把東西放到打包台上去！我不是小孩子了！”

如下圖所示，多數人都認為語音提示是惱人的，可見這是個需要解決的問題：

圖17 用戶對語音提示的滿意度

要解決語音問題可以讓工作人員将每個機器的語音調試到舒适的程度，設置每一種提示隻說一次。可自助結賬機語音提示惱人的問題我不是第一個提出的，之前已經有很多調查反饋了這個問題，為什麼直到現在都還沒解決呢？我想可能是因為如下原因：

首先，語音惱人問題不會阻礙結賬效率也不會導緻使用自助結賬的用戶流失，所以對于超市而言并不重要；

其次，雖然聲音大會影響用戶體驗，但也總比讓耳背或記憶力不好的老人聽不見、忘記操作步驟的好，既然衆口難調，那還是保證它能使所有人都聽見比較重要。

付款金額受限、無法使用優惠卡雖然也是用戶抱怨的可用性問題，但是相對于以上影響購物效率的問題而言完全可以忽略。

因為根據用戶使用行為特點，大部分選擇用自助結賬機的用戶隻會買30件以下的少量商品，因此總付款金額也基本上在限額的50磅以内；另外，選擇自助結賬機的顧客都是不願意在結賬上花費太多時間的人，在付款的同時還想使用優惠券的人就比較少了。

所以，購物量較大和想用優惠券的人多半會推薦去人工通道。

四、研究總結

1. 可用性問題及解決方法彙總

表2 TESCO自助結賬機可用性問題及解決方案

2. 心得與思考

一位用戶在“你最希望改進什麼？”的開放性問題中回答：“更少的延遲，更精緻，更少的按鈕，更智能的過程。”

正如我在圖2中提到的，目前TESCO超市或者說英國普遍使用的自助結賬機都隻是達到能較為順利地輔助用戶完成購買而已，智能化遠遠不夠，大部分的行為都需要用戶手動操作，後台判斷的部分很少，所以這份可用性研究得到的結果也僅僅隻能讓自助結賬機的體驗感更好一點，購物效率更高一點。

因為我最近剛好在讀諾曼寫的《設計心理學》系列書，聯想到我在英國使用自助結賬機的經曆和用戶反饋，還挺有感觸的。

比如“use my own bag”按鈕引導的用戶操作令人困惑，不滿足操作步驟要符合用戶習慣的原則。但值得肯定的是，在用戶使用行為不統一的情況下，自助結賬機滿足了多種使用方式都能順利完成購買任務的目的，即無論是點“start”按鈕還是直接掃描都能順利開始，無論用戶是使用購物籃還是手推車都不會因為沒有把商品放在存放台上而報錯。

本研究還存在很多不足，因為我隻搜集到了86份數據，樣本數不夠做回歸分析等統計分析，不然可以得到更多有趣的結論。此外，參與本研究的志願者是自願的，難免大多數人都是想來吐槽不好的經曆的，所以NPS淨推薦值算出來是-0.17，而它實際上不可能這麼糟糕的。

最後想說，這是我第一份研究物品可用性的報告，還在用學生做研究的思維思考問題，所以希望用研相關的大佬朋友們能指點一二，一同交流學習。

本文由 @吾皇的龍貓 原創發布于人人都是産品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Pexels，基于CC0協議。

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