谷歌设计经验：产品设计中2个重要的设计指标

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。


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