度量介绍

衡量用户在使用产品或服务过程中的感受和满意度的指标。

通过对用户的行为、反馈和其他数据的分析，可以了解用户的需求、喜好和满意程度，并以此为基础来优化产品或服务的设计和体验。

基于用户需求与业务场景，团队沉淀出的几种体验度量维度，可以高效的评估和验证设计的体验数据。

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背景介绍

体验是一个抽象的概念，很多场景中所表达的都是用户对产品的主观感受，最开始判断体验的指标也很抽象，后来人们把抽象的指标和埋点数据相结合，通过数据去衡量比如页面访问次数、用户停留时间等。

为什么做

度量是一种测量或评价特定现象或事物的方法，而体验度量则是一种可靠的测量或评价体验的方法与数据体系，使得体验可被测量、量化并以数据的形式表示出来。（Tullis and Albert，2009）

管理学大师彼得•德鲁克：If you can’t measure it, you can’t improve it.无度量、无改善。

设计系统无疑是一个动态发展的，是不断演进的一个生态。

在设计系统建设初步完善后，我们希望通过行之有效的度量，建立设计评估标准来进行可测量、可量化、可持续的监测，从而对设计进行全面评估，明确下一步重点的投入方向。

体验度量体系将帮助设计师明确设计方向和目标，并量化设计价值。

现状分析

现状

目前在设计和评估用户体验方面，存在多种度量方法和指标，但缺乏一个全面、系统、具体的体验度量系统。

问题

设计师难以量化和评估用户体验，无法准确地了解用户的真实需求和期望。

在工作中常会用到易用性、满意度、NPS 等维度再结合数据埋点这种方式进行用户行为分析来评估用户的体验指标是否达标。

C 端：缺乏体系化的度量指导。

B 端：缺乏设计质量度量评估方法。

方向目标

目标

建立一个全面、系统、具体的体验度量系统，以帮助设计师更好地评估和提高用户体验。

意义

可以更加准确地了解用户的需求和期望，以及设计方案的优劣。

怎么实现

指方向、给方法、建工具。

实现思路

建立一个包括目标、信号、指标和数据分析四个维度的体验度量系统。

目标维度

明确产品设计和用户体验的目标，包括产品特性、用户需求和使用场景等。

信号维度

将目标转化为可度量的信号，包括用户行为数据、用户反馈、用户情感等。

指标维度

根据信号维度，确定适当的指标，包括效率、易用性、满意度、可靠性等。

数据分析维度

将指标数据进行统计和分析，得出结论，帮助设计师更好地了解用户体验。

方法策略

采用 GSM 方法（Goal, Signal, Metric）：以目标为导向，确定信号和指标，以此来评估用户体验。

通过调查、用户测试、数据分析等手段，获取并分析用户行为、反馈和情感等信号，从而得出可度量的指标，用于评估和提高用户体验。

策略 1：提炼设计通用度量维度

调研业务特性和设计维度的关联性

策略 2：基于业务在多场景下的共性和差异提炼差异性维度

明确多场景下可通用和差异性的度量维度。

输出实现

通过体验度量系统，得出相应的指标数据和结论，并将其反馈给设计师，帮助他们优化和提升用户体验。

将体验度量系统与产品设计、研发、测试等环节结合，全面提高产品的用户体验质量，增强产品的市场竞争力。

设计质量评估模型

模型维度对应的度量方法

度量方法对应的可用工具

价值闭环

设计驱动商业价值提升的价值闭环。

维度	设计	产品	人	商业
目标	设计驱动产品的体验	产品体验驱动用户体验	用户需求和感受的提升	商业价值的提升
信号	设计各项指标的提升	产品体验各项指标的提升	用户调研和反馈的满意度提升	业务数据的成长
指标	……	……	……	……

常见问题

体验度量和可用性测试的区别

可用性测试大家一定经常听，在很多测试场景，我们很容易把体验度量和可用性测试的概念相混淆。

可用性测试： 通常是在开发完成之前，让用户完成特定的任务，通过观察用户在使用产品时的反馈，从中发现设计中存在的可用性问题的一种测试方法，其目的就是为了付出最小可行产品来做正确的设计，避免消耗太多开发资源做产品。

体验度量： 是一种更宏观的视角，强调用户与产品之间的整体交互，以及在交互过程中形成的想法、感受和感知。用户判断产品现在阶段暴露出来的体验类型问题，对未来设计的一种预判。