大数据量化用户体验

　　通常来说，好的量化用户体验的模型应该符合三个标准：首先是具有系统性，即该方法评估用户体验具有系统化全方位的评估；其次是具有扩展性，扩展性指行业的扩展性，不仅仅可以用于互联网行业，而且可以用于传统行业；最后是易于落地执行，既在实际的统计和分析中该模型易于执行，也利于问题的发现。例如我们认为HEART模型由于其框架的扩展型和系统性，该模型也适用于移动互联网应用，也可以扩展到传统行业的客户体验研究中，只是在HEART的大框架下，不同的行业其细化指标有可能不同。

　　最重要的用户感受：愉悦度

　　愉悦度是用户体验中最重要的用户感受，“用得很爽”、“很好看、“很不错，我会推荐给身边的好友”等都是产品或者服务的愉悦度好的表现。愉悦度可以从四方面衡量，包括有用性、易用性、视觉感受、向别人推荐的意愿。

　　有用性指的是产品满足用户需求的程度。很多产品经理做产品，往往很关注产品原型设计、交互设计和视觉设计，但不会花很多时间在研究用户需求上。360公司的创始人周鸿祎常常提到，有的产品不了解刚需，解决的不是痛点，产品经常面临的最大问题是用户根本不需要这个东西，这种产品解决的需求其实都是“伪需求”。

　　易用性指的是产品对用户来说意味着易于学习和使用、减轻记忆负担、使用的满意程度等。产品易用性好，很可能是因为产品功能少，界面简单；也可能是用户认知成本低等因素。同样的产品、功能、界面和环境都相同，对于不同的用户而言，易用性也是不同的，因为用户的认知能力、知识背景、使用经验等都各不相同。

　　易用性包括三方面：分别是易发现(Easy to discover)，即单单凭观察，用户就应知道；易学(Easy to learn)，第一次使用，很容易学习上手；易用(Easy to use)，使用起来很容易，很简单。

　　易用性是非功能性需求，加上易用性不像功能那样有明确的界限，所以易用性有很多的主观成份或无法直接测量，必须通过间接测量或观察方式。此外，易用性针对不同人，开发和测试人员无法准确知道该软件产品是否对别人同样易用，所以很多时候易用性测试也没有一个通用性标准。

　　一般来说，软件产品的易用性测试可分为四部分：安装易用性测试、功能易用性测试、用户界面易用性测试和用户文档易用性测试。而对于移动APP，一般包括安装测试(包括APP升级管理)、功能测试、性能测试(网络连接速度、操作流畅度、Web Service性能、容量内存溢出、耗电量低电量等)、安全性测试、兼容性测试(操作系统兼容性、手机兼容性、分辨率兼容性、网络兼容性、与主流第三方软件兼容性等)、用户界面测试等。

　　好的视觉设计也能给用户创造出愉悦的产品使用体验，甚至可以掩盖一些产品上的瑕疵。一个产品的精致程度，用户很大程度上都是通过产品的外观来衡量的，良好的视觉体验会让用户觉得我们是在用心做产品，也会增加去深入使用的好感度，让用户觉得“酷”的产品，在使用的过程中也就会提升体验度。最基本的视觉传达构成要素是文字、图形、色彩和布局，设计师应当巧妙运用视觉元素进行有效地视觉编排，给用户带来愉悦的体验。视觉美观度可以通过用户调研评估。

　　推荐意愿，顾名思义即用户向其他人推荐的程度。产品被用户推荐程度越高，产品的用户体验越好，也会越来越受欢迎，推荐度的评估可以参考净推荐值的评估方法。净推荐值(NPS)研究方法由国际知名咨询公司贝恩咨询客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳(Fred Reichheld)在2003《哈佛大学商业评论》文章“你需要致力于增长的一个数字”的文章中首次提到。

　　实践表明，NPS分数在NPS的得分值在50%以上被认为是表现不错，得分值在70%-80%之间则证明公司拥有一批高忠诚度的好客户，大部分公司的NPS值在5%-10%之间，更差的公司NPS还可能是负值。当然仅了解NPS是不够的，NPS本身不能提供具体的改进意见，还需要结合影响满意度的原因深入研究，尤其是对贬损者指标进行深入的满意度研究，挖掘“贬损”背后的原因。

　　是否深度参与参与同接受说了算

　　参与度是用户在产品或者服务中的参与深度。互联网产品通常用一段时间统计时间内的访问频次、访问时长等指标综合评估。访问频次和使用时长这些指标比较常见，例如平均每个用户每天的访问频次、平均单次访问时长。除了统计这些指标来衡量参与度外，参与度的应用还有一个很常见的做法，即基于参与度行为进一步定义有效活跃用户，并监控有效活跃用户数。在了解有效活跃用户定义前，我们先了解一下活跃用户的定义。

　　对于移动互联网应用(APP)，活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的用户。很多互联网企业对产品负责人的KPI考核指标都以活跃用户数作为考核指标，接受度监控特定时期内有多少新用户开始“真正”使用产品。该指标需要定义“时间”和“使用”，“时间”即统计周期，可以为一天、七天或一个月；“使用”则为体现用户接受产品的使用行为，例如到达某个特定的页面或者完成某种互动、注册成为会员甚至是付费等，“使用”最好是定义产品的核心使用行为，并对核心使用行为进行监控。

　　产品核心行为(核心操作)是了解产品接受度很重要的工作之一。例如，对于互联网社交产品来说，核心行为之一是上传照片，因为看朋友发的照片是最有效的了解朋友的动态，如果用户都不上传照片，大家就很难快速地了解朋友的动态，导致社交产品的粘性下降。因此，对于社交产品来说，定义新上传照片用户是衡量这个产品接受度的一个重要指标。新上传照片用户数即在特定统计周期内，第一次成功上传照片的用户。

　　留存与完成同样重要

　　产品或服务的留存度通常用留存率来衡量。留存率监控特定时期内有多少用户在稍后一个时期内仍然或活跃，例如今天的新用户在未来30天后依然活跃的用户。互联网产品的用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例，在一些总体关键指标如APP日活跃用户或全站浏览量等指标有明显波动的时候，接受度和留存度是分析波动原因的较为有效的指标。

　　2008年证券市场暴跌的那段时间，谷歌金融在浏览量和七日活动用户指标上都有一次井喷，但无法确定数据的剧增是来自关心金融危机的新用户或是恐慌性不停查看他们的投资信息的老用户。在不知道是谁增加了这些访问量前，决定是否要改版网站以及如何进行修改是十分困难的。因此，研究团队对不同参与度的用户进行分群，观察其后续的留存度，尤其是关注这个期间新增用户的后续留存度，这类信息被Google研究团队利用于解读事件驱动的数据波动以及发现潜在的机会。

　　任务完成度包括三方面非常基础的用户体验行为指标、效果，核心指标为任务完成率，完成率是将成功完成任务的用户数除以尝试任务的用户总数得到的结果。错误数则是指用户在尝试任务时产生的任何过失、错车或疏忽，出错数可以从0到无穷大，但在用户体验测试中，一个任务的出错数很少超过20。集中出错的原因和场景是改善用户体验的重要数据依据，需要重点研究。

　　谷歌地图曾经有过两种不同的搜索框，一种是用户可以分开输入“目的”和“地点”的双重搜索框，另一种是单个搜索框处理所有的类别。有人觉得单个搜索框就可以胜任一切，同时又保持了效率，在之后的A/B测试中，研究团队测试了仅提供单个搜索框的版本。他们比较了两个不同版本的错误率，发觉用户在单个搜索框版本中能够更加有效地达成他们的搜索目的。最终，这个结果让团队非常有把握地在所有地图上移除了双搜索框功能。

　　总之，量化用户体验的目标是为了监控和优化用户体验，互联网产品在利用HEART模型的具体指标和测量方法，但不同行业不同产品或者服务也可以参考HEART的五大测量方向并细化，通过确定每个指标的权重(重要性)和测量方法，才能跟更好地量化不同产品或服务的用户体验。

　　■傅志华