案例分享：可访问性数据驱动业务价值增长
无障碍设计是现代网页和应用设计的重要组成部分。产品设计师需要将无障碍设计的可访问性与用户体验相结合来构建包容性用户体验和最佳实践。日常工作中，我们除了做好自己团队产品的可访问性质量把控之外，还在整个组织内部对更多系统生态集群建立了更完善的可访问性自动化质量检测和治理，帮助产品提升业务价值。今天我们就来分享一下在Thoughtworks做可访问性项目的实践和心得。
无论组织的目标是业务增长、法律合规，还是创造一个更美好、更包容的世界，在迈出无障碍设计的第一步时，都会面临一个问题：我们应该从哪里开始？
做产品，我们往往是从这三个问题开始的：
谁在如何使用我们的产品或服务？
现有用户对产品或服务满意吗？
有没有哪些用户被“遗留”在门外，还无法访问？
大部分产品人对前两个问题都很熟悉，而第三个问题的关注度则明显少很多。
现代管理学之父彼得·德鲁克(Peter Drucker)曾经说过，“如果无法衡量它，你就无法管理它。”所以，为这三个问题定义衡量指标可以帮助我们从数据角度了解产品服务的现状和全貌。
1 从简单开始：精益方法×设计思维
首先，我们从简单入手。
在对行业中已有的技术进行探索之后，我们发现Google Chrome浏览器提供了一款非常棒的开源工具——Lighthouse，它可以帮助网页自动检查可访问性，并生成一个可访问性结果得分。
Lighthouse的工作逻辑是将前端页面内容与行业通用规范《网页内容可访问性指南》进行比对，进而测试出可优化的问题列表，并提供改善建议。打开这份指南，你会发现这些指导内容非常广泛和详细。刚开始接触无障碍设计的人看到这么多内容可能会不知所措，然而，Lighthouse可以快速自动识别出最常见的WCAG违规行为，整个过程不需要提前恶补新知识，一键点击就可以快速得到一个页面的检测报告。
图为谷歌浏览器提供的可访问性检测工具Lighthouse检查页面可访问性结果得分
在Lighthouse的帮助下，我们可以定期查看每个产品前端页面的可访问性分数，然后将结果汇总到一个电子表格中进行分析统计。从无到有，让我们对每个产品的可访问性现状有了基本认知和判断。
尽管Lighthouse的自动检测功能已经很便捷了，但它每次只能对一个页面进行检测。当我们想批量检测更多页面时，就不得不进行大量的手动操作。于是我们决定进一步提升工作效率，搭建一款基于Lighthouse开发、可以批量获取和汇总产品页面可访问性得分的功能，将它集成到我们的内部产品数据平台NEO Polaris上。
2 设计思维帮助提升业务指标优化
NEO Polaris是一款产品成效衡量工具，用于展示每个产品的用户使用数据、产品性能数据、开发交付数据等。同时，我们希望把无障碍设计的衡量指标——可访问性数据整合进来，通过多维度数据组合帮助发现更多业务价值。
在具体操作上，首先我们通过Lighthouse获取每个页面的可访问性得分，再把得分汇总，得到一个产品视角的全部页面可访问性得分柱状图，并按照得分从高到低排序展示。
图为一个产品所有页面可访问性得分柱状图（按分数从高到低排序）
很显然，一个简单粗暴的解决方案是无法量化出深度业务价值的。通过用户访谈，我们得到了一位产品负责人给出的关键反馈：“这些分数很好，可是我不会立刻着手去提高那些低分数页面，因为我们的交付任务要兼顾业务优先级和技术优先级”。
这是个很好的考量，如何让可访问性分数具有更高的业务价值呢？在第二版方案中，我们将每个页面的用户访问数引入进来，并将之前的按照分数从高到低排序，变为按照用户访问量由高到低排序，就得到了一幅全新的业务画面——那些用户访问数量很多、但可访问性得分低的页面就被暴露出来了。
图为优化后方案 - 可访问性数据加入每个页面的用户访问数据图表 (按用户访问数从高到低排序)
根据类似的用户反馈，我们做了进一步完善，在图表中增加了可访问性数据平均分——平均分代表该产品的整体可访问性现状；还增加了过去三个月的可访问性数据平均分对比图——这一趋势可以清晰地展示过去每个月团队在这一指标上的努力成果。
图为 NEO Polaris的可访问性数据图表（最终方案)
通过设计思维的问题探索和用户验证，加上精益思维从简单开始迭代开发，我们的最终方案顺利上线了，并且得到了很多产品负责人的认可。
这一阶段性成果不仅仅是完成了一个开发团队的基本交付任务，它还从用户体验角度影响了Thoughtworks产品负责人的开发优先级策略，帮助他们持续提升产品体验，进而更好地服务于每一位终端用户，也帮助我们的组织在无障碍设计这一实践上迈上一个新台阶。
图为产品设计策略中产品业务价值影响流
3 持续设计，持续提升产品服务质量
提升无障碍设计不是“一蹴而就”的事情，而是一个持续的过程。在实现了第一阶段目标 ——为每个产品批量检查并汇总可访问性数据报告之后，接下来我们就可以做更多事情了，从产品团队的角度，我们可以为每款产品继续提供报告的问题列表和修改方案，帮助产品团队提高解决的效率；另一方面，我们还可以为组织的管理层提供一个全部产品可访问性数据的矩阵视图，帮助他们从全局视角一目了然地了解产品可访问性现状，从而实现更高维度的产品治理。当迈出第一步后，未来就有了更多可能性。
4 可访问性数据自动化检测的局限性
自动检测可访问性对我们来说是一个重要的里程碑。市场上像Lighthouse这类的工具还有很多，大部分工具对于视觉设计和前端代码中的WCAG基础违规行为覆盖率在80%左右，不能保证发现100%的违规行为，因为WCAG中仍然有一部分行为需要依赖人工手动检测。还有哪些地方是无法通过自动检测完成的呢？
例如，通过键盘Tab键切换来测试页面元素顺序的逻辑是否合理。没有人工判断，机器很难确认应该按照上下顺序走位，还是按照左右顺序走位；
再比如，页面元素文字内容的表达是否准确，自动化检测工具可以告诉我们前端元素是否缺少文本信息，但无法告诉我们已有文本内容的意思是否正确；
还有对于“隐藏类型操作流程”的检测，比如页面中未被触发的弹窗，自动化检测无法识别到这类未被触发的隐藏功能以及它里面的内容。等等，还有很多类似的需要依赖人的思维判断的部分，需要手动测试来完善检测结果。
可能有人会问，如果不做手动测试，是不是无障碍设计的评估工作就无法完成了？这个问题可以通过一套无障碍设计成熟度模型来理解。
5 无障碍设计成熟度模型
当我们处于产品的开发和运维压力中时，交付的时间效率和产品质量都是限制条件，所以，成长为一个优秀的无障碍产品设计团队是一个逐步的过程，需要先帮助团队建立相关的基础认知，将其定义为统一的团队目标，在此目标的基础上定义计划和任务，进而一步一步实现。
从“没有采取任何行动”的第一阶段跃升到第二阶段时候，我们可以先借助市场上已有的工具实现一些基本的可访问性测试，通过自动检测帮助提升产品质量和服务，再向第三个阶段迈进，寻求外部专家或培养团队内部的专家，搭建可访问性手动测试框架来进一步完善和提升在无障碍设计方面的成熟度。
我们了解到，有些国家已经逐步将无障碍设计纳入到社会体系的基本保障和法律中，所以逐步提升无障碍设计的成熟度，可以帮助团队、产品、人员能力都提升一个新台阶。过去几年中我们在Thoughtworks内部不断尝试、实践、创新，在很多团队内陆续开展了无障碍设计相关的实践和体验提升，每一次小小的成功对我们来说都是一个重要的里程碑，我们希望可以通过无障碍设计帮助产品和组织迈向更美好公平的未来。