谷歌设计经验:产品设计中2个重要的设计指标

用户体验   2021-07-28

一般UX研究方法之一是通过大量的数据分析得出结论,如果要使数据发挥应有的作用和支持产品设计思维以及落地,选择合适的UX用户体验评估模型,明确UX用户体验指标和标准则非常重要。

基于谷歌的经验:UX大规模数据分析,是谷歌UX用户体验研究方法之一,数据往往会在网站设计中扮演关键角色,比方说A/B测试,通过分析产品使用数据,你可以比较不同的网页设计方案。有时候,人们把它称为“data-drivendesign”。但我们更倾向于将其称为“基于数据的设计”(data-informeddesign)——真正驱动设计的,是设计师而非数据。要使数据发挥作用,选择对指标非常重要。基础流量指标(浏览量、访问量)容易跟踪,并能提供网站基本表现信息。


但当评估UX变更的影响时,它们的作用有限,如果将其作为UX衡量指标,就不能达到衡量用户体验质量、产品目标实现程度的目的,实用性低。


为了选对UX设计指标,我们可以用以下方法:
A.    HEART框架(衡量UX用户体验质量)
B.   “目标-信号-指标”三步法(衡量产品目标实现程度)

A.  HEART框架
我们把UX用户体验指标分为五个大类:

1. 愉悦度(Happiness):
通过用户调研获得用户数据信息,来衡量用户对产品的直观态度,如:用户满意度、感知易用性(perceived ease of use)、净推荐值(NPS)。

2. 参与度(Engagement):
通过用户行为指标来衡量用户的参与度,如:某一时间段内,交互的强度、深度、频率。如:每周人均访问次数、每日人均上传图片的数量。

3. 接受度(Adoption):
某产品或者功能有多少新用户接受或使用她?如:过去一周新增注册用户数量,谷歌邮箱用户中使用“新功能/标签”功能的比例。

4. 任务完成率(Task success):
其中包括普通用户行为指标,如:效率(用户完成任务的时间),效果(用户完成任务的比例),错误率。适用于产品中与任务相关的部分,如:搜索、上传,HEART框架,无论是整体产品设计,还是局部功能设计,都是有用的。举例来说,在谷歌邮箱的设计中,我们不仅关注整个产品的接受程度,而且关注关键功能(标签、邮件归档)的接受程度。

5. 留存率(Retention):
衡量用户继续使用产品的频率,如:某段时间内的用户活跃度,是否会二次使用?包括流失率的情况,即“用户流失率”(churn)。

无论是设计新产品、新功能还是重新设计产品,这些指标都很有用。在选择指标时,也并不需要面面俱到,根据项目的需要,选择适合该项目的最重要指标即可,可以根据HEART框架从五个指标中选择重点关注的类别。

目标-信号-指标”三步法:
1. 目标(Goals)

要找出其中的原因,您需要从一个更高的层次开始:确定您的目标,以便选择能够帮助衡量目标进度的指标。很多人很容易掉进“头脑风暴”的陷阱,一开始就列一长串指标,弄得自己不知所措,怎么也抓不住重点。

能够使队伍为之奋斗的关键指标,不会太多。这些量度只能从更高的层面上思考才能发现。具体地说,是先设定指标,再设定指标。当目标确定后,你就会知道,怎样去衡量目标。

然而,项目目标通常很难确定。在这个时候,HEART框架可以派上用场来对目标进行分类。举例来说,YouTube的一个主要目标是“参与度”指标:“我们希望用户在YouTube上看到喜欢的视频,找到更多想看的新视频、新频道。

部分产品和整体目标可能不一致。

举例:YouTube搜索功能的关键目标,与“任务完成率”指标相关:“我们希望用户能迅速轻松地找到最相关的视频或频道”。共同的错误是:混淆度量和目标。假如你说:“好吧,我们的目标是增加网站的访问量。”是的,团队的每个人都希望达到这个目标。然而,改善用户体验,也有助于增加流量啊。还有,是增加现有用户的活跃度,还是吸引新用户?

对项目目标,团队之间很容易产生分歧。因此,先设定目标,有助于化解争议,建立共识。


2. 信号(Signals)

然后,找到对应于目标的信号。这就是说,如果目标实现,用户的行为、态度会发生什么变化?举例来说,YouTube的参与度增加了,视频播放量也增加了。事实上,还有一个更为相关的“信号”:用户观看视频的时间增加了。假如用户在使用YouTube进行搜索,而没有在搜索结果中播放视频,那么,“任务完成率”相关的目标将无法实现。

一个目标常常对应着多种信号。要选最合适的,就得仔细推敲。

第一,这种信号容易跟踪吗?是否可以自动记录用户操作?如不能,可定期进行产品使用调查,是否可行?即使是“任务完成率”指标,还有另外一种选择:在可用性基准研究中,引入新的任务模式,进行大规模用户试验。


第二,当设计改变时,信号应该足够“敏感”。您可以收集相关数据,进行敏感性分析,找出最能预测目标的信号。


3. 指标(Metrics)

第四步:基于信号确定指标。这些指标发挥着非常重要的作用:可以作为长期信息来源或A/B测试,用来衡量设计方案的优点。就拿YouTube来说吧,根据“用户的收看时间长”这个信号,我们选择“每天平均收看时间的时间”作为衡量指标。

根据实际情况选择具体指标。然而,一个信号可能对应多个度量。您还需要通过分析数据,选择最合适的用户体验度量。为了更有意义,原始数据可能需要标准化,例如:计算平均数,转换成百分比。

当三步完成“目标-信号-指标”后,各指标的优劣也是显而易见的。首先,跟踪与最高目标有关的指标。不参与不相关的“有趣”数据。你是否真的在决策中使用这些数据?是需要不同时段的数据,还是需要当前时间点的数据?关注与目标紧密相关的指标,避免做无用和数据混乱。

下面的表格可以帮助你完成上述三步。您不必填写所有空白,因为HEART框架中的某些类别,与项目目标无关。自然,您还可以在HEART之外添加分类。

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Image from Digital Telepathy’s animated version of this article.
作者:Kerry Rodden 

来源:How to choose the right UX metrics for your product


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