【UXRen译#47】如何为产品选择正确的用户体验指标

在设计网页的过程中，通过分析用户使用网页时产生的行为数据、以及使用A/B测试对比不同页面设计优劣的方式，经常被称为“数据驱动设计”。但我更倾向于认为它是“数据参考设计”——因为仍然是由设计者在决定设计，而不是数据。

在实践中，要落实“数据参考的设计”，选择正确的参数很重要。我们很容易统计到基本的流量参数（比如网页整体浏览数量或者独立访客的数量），用它们作为基础参数，能很好的反应网站整体运行情况。但是，如果用来评估网站的用户体验，这些参数就不太有效了。因为这些数据很宽泛，并且通常不会跟产品的用户体验设计质量或者项目目标有直接的联系——所以你很难让它们来反映问题。

我所在的谷歌用户体验定量研究团队，喜欢把大规模数据分析作为用户体验研究的方法。于是我们开发了两个方法，更有效地挑选和定义能够反映以下内容的合适参数：

• 用户体验的质量（参照“HEART”框架）
• 你的产品或者项目的目标（参照“目标-信号-参数”流程）

 

一、“HEART”框架

在为谷歌的产品团队定义用户体验参数时，发现我们给出的建议可以总结以下五点：

• 幸福感

  反应用户态度的指标，通常使用问卷搜集该数据。例如：满意度、易用性、净推荐值。

• 参与度

  用户参与的程度，一般是通过行为参数来衡量，比如访问频率、访问强度，或者在一段时间内用户与网站交互的深浅。例如，每周独立用户访问量或者每日平均用户上传照片的数量。

• 接受度

  产品或者功能的新增用户数量。比如：过去七天新建立的账户数量或者使用标签功能的Gmail用户占比。

• 留存率

  再次访问网站的用户占比。比如，一定时期内的活跃用户在经过一段时间后还留有多少？或者，大家一般对不愿再回来的用户更感兴趣，这通常被叫做“流失率“。

• 任务完成率

  这包括了传统的用户体验行为参数，比如效率（完成一个任务的时间）、有效性（完成的任务的比例），和错误率。这些指标对注重交互流程的任务很有用，比如搜索或上传等

以上这些方法可以应用在不同级别的项目上——从整个产品到某个特定的功能。比如，我们可能对Gmail整体的接受度感兴趣，也可能对标签或邮件归档等关键功能感兴趣。

我们经常会被问到：“独立访客的数量不是就够说明问题了吗，为何还要计算接受度和留存率？”计算一定时间内（比如七天内活跃用户数量）的用户访问数量绝对是很重要的，但如果同时计算接受度和留存率，就可以清晰地把新用户从老用户里区分出来，这样就可以知道网站的用户基数在增长得有多块，抑或是裹足不前。这对于新的产品和功能，或者改版都很有帮助。

不必将所有指标都转化为参数——只选择对当前项目最重要的指标（具体方法参考下面的“目标-信号-参数流程”）。“HEART”框架可以根据现实因素选择适宜的指标比如，参与度可能对于企业中每天都在使用的办公软件没有太大的意义。在这种情况下，应该使用幸福感或任务完成率。

我们把“HEART”框架应用到谷歌的很多项目中，我们发现它对于聚焦讨论是一个有效的工具。“HEART”首字母缩写很容易记忆，迅速地在白板上写下这些指标也有助于非正式讨论的进行。

 

二、“目标-信号-参数”流程

“HEART”框架的各指标下有哪些参数可以直接实施和监测数据呢？不幸的是，没有现成的“HEART仪表盘”能够直接使用——最有用的参数通常都是根据产品或项目的具体情况制定的。

2.1 目标

别想着靠头脑风暴简单地列出一长串地参数清单，这虽然很快但却很难细化，而且难以排出优先级。理想状态下，你希望有一些全部组员都关心的关键参数。为了确定这些参数，你得从更上一个层级开始：先确定目标，然后选择那些能反应出离自己的目标又近了多少的参数。

要清晰地表达出项目的目标可能不如臆想中的容易，这就是“HEART”框架在工作中能发挥作用的地方。比如，对于YouTube来说，最重要的目标就是参与度：希望用户能喜爱他们所观看的视频，并能发现更多他们想看的视频和频道。对于产品中一个特定的项目或功能，可能会有和产品整体不同的目标。对于YouTube 搜索功能来说，最重要指标是任务完成度：当用户输入搜索关键词，目标是希望他们能简单快速地找到最符合的视频或频道。

一个常见的误区就是将参数当作目标——“好吧，我们的目标就是增加网站的流量。”是的，每个人都希望能增加流量，但如何通过提升用户体验来实现流量增长呢？是希望增加现有用户的参与度？还是希望吸引更多地新用户呢？

团队中不同的成员可能会对项目目标有不同的想法。设定目标的过程是让大家达成共识的绝佳机会。

2.2 信号

第二步，是将目标落实到信号这个较低的层次上。怎样通过用户的行为或态度来判断目标是否成功？比如，YouTube的参与度信号可以是网站上看视频的用户数目——但是，一个更好的信号可能是用户看视频时间的长短。“任务完成度”指标失败的信号可以是用户输入一个关键词却没有点击任何一个搜索结果。

通常，针对一个特定的目标，会有大量地潜在的有用信号可以使用。一旦有了一些备选指标，就需要暂时停下来做一些研究分析，以帮助选择。

• 首先，（要衡量）跟踪每个信号的难易程度？
  产品中有用来记录用户相关行为的地方吗？如果没有，可能做到吗？可以经常性地在产品中开展一些用户调查吗？如果想了解成功完成任务的指数，一个可选方法是在可用性基准研究中大范围使用指定用户任务的方法。
• 其次，应该选择那些对设计变更比较敏感的信号。
  如果正在收集潜在的有用信号，可以分析分析手头上的数据，并尝试看看哪些信号能更及时地响应它的目标

2.3 参数

一旦选好信号，需要进一步完善它们，直至将它们变成长时间追踪的信号，或在A/B测试里使用的信号。在YouTube的例子里，或许可以使用“每个用户每天花在看视频上的平均分钟数”作为“用户花多长时间看视频”的参数。

参数很大程度上依赖于特定的项目情况。但是就像在“信号”中一样，对于一个给定的信号，可以指定很多个可能的参数——同样需要通过对已收集到的数据进行分析，来决定最合适的参数。或许需要对原始数据进行标准化使它们的意义更有代表性，比如使用平均数或者百分数。

“目标-信号-参数”理应需要对各种各样的参数进行优先排序——要最先跟踪那些与最高目标相关的参数。避免尝试在信号列表里增加一些“看起来有趣的属性”。在增加一个属性之前，请想一想真的需要长时间追踪它吗？还是使用当前快照就足够了？持续关注那些跟你的目标有紧密联系的参数，以避免不必要的精力消耗和统计的混乱。

这里提供一个表格方便完成这一流程（可以画的更大一些）。如果某些维度对当前项目没有意义，可以不必将所有的“HEART”维度都包含在内。当然，也可以增加自己的新分类。

如果网站的设计能够通过大规模数据的反馈进行修改，就需要一些反映网站用户体验状况，和网站主要目标的参数。试着使用“HEART”框架以及“目标—信号—参数”的方法来达到。也可以让我们了解你使用这些方法的具体情况，。或者，你有一些自己的方法或建议也可以分享给我们

 

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译者：尚昊

审校：Insomnia

 

原文作者：Jim Nieters and Pabini Gabriel-Petit

发布日期：October 6, 2014

原文链接：http://www.gv.com/lib/how-to-choose-the-right-ux-metrics-for-your-product

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