我们认为可用性度量是非常有用的。测量用户体验所能提供的信息要远远多于简单的观察所能提供的信息。度量使设计和评价过程增添了结构化的元素，能够给予调查的结果以更好的理解，同时给决策者也提供了重要的信息。如果缺少可用性度量所提供的信息，决策者可能就要根据不正确的假设，直觉或预感做出重要的商业决策。因而，这种情况下的有些决策不是最好的决策。

    在典型的可用性评估中，很容易发现很明显的可用性问题。但是很难估计这类问题的数量。比如，如果一项研究中的所有8名参与者都碰到了同样的一个问题，那你可以十分确信这确实是一个很常见的问题。但这8名参与者中只有2名或3名碰到了这个问题呢？对于比较大的用户群来说这意味着什么呢？可用性度量有办法估计可能碰到这个可用性问题的用户数量。要知道可用性问题的大小可能意味着要面临这样一种差别；推迟某个重点产品的发布，或者为一个优先级较低的错误增加一个额外的组件。没有可用性度量，可用性问题的多少只能靠猜测。

    可用性度量可以说明你是否真正地提高了从这个产品到下个产品的用户体验。敏锐的管理者需要尽可能准确地知道新产品是否真的优于当前产品。要想明确知道期望的提高是否得到了实现，可用性度量是唯一的一种方法。通过新旧产品之间的测量和比较以及对可能提高程度的评价，你可以获得一个双赢的局面。

    可用性度量是计算ROI的一个重要组成部分。作为商业计划的一个部分，可能要求您确定新产品的设计能节省多少资金或能增加多少收入。没有可用性度量，这样的任务是不可能的。有了可用性度量，你就可以确定，内部网站中数据输入区域的一个简单改变可以带来：减少75%的数据输入错误，降低完成客户服务任务所需要的时间，增加每天处理的交易量，使未完成的客户订单量减少，缩短客户货运上的延迟，提升客户满意度和增加订单，从而总体上给企业带来收入上的增加。

    可用性度量有助于解释一些很难或者甚至不可能看出的模式。用一个非常小的样本对产品进行评价，通常会发现最为明显的可用性问题。但是，也有许多更为细微的问题，则需要借助度量的威力才能发现。例如，有时很难察觉出一些小的低效操作，比如某个交易无论何时呈现在新的屏幕时，都需要再次输入用户数据。用户可以完成他们的操作，但是一堆小的低效实力汇集起来，最终会影响用户的体验并拖慢进程。可用性度量有助于你获得新的见解以及对用户行为形成更好的理解。