我公司業(yè)務(wù)：網(wǎng)站建設(shè)，APP開發(fā)，H5制作，新媒體運(yùn)營(yíng)，微信開發(fā)，小程序

指標(biāo)是衡量用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)決策是否有效的信號(hào)，不論是在持續(xù)跟蹤你自己（或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手）產(chǎn)品體驗(yàn)的變化，還是在設(shè)定設(shè)計(jì)目標(biāo)時(shí)，
使用指標(biāo)都是至關(guān)重要的。
盡管大部分團(tuán)隊(duì)監(jiān)控了轉(zhuǎn)化率，用戶參與時(shí)間等數(shù)據(jù)指標(biāo)，但很多時(shí)候這些指標(biāo)并不能幫助設(shè)計(jì)師做出設(shè)計(jì)決策。原因是什么呢？這
些指標(biāo)的層次太高了（太抽象了），因?yàn)檗D(zhuǎn)化率的改變可能是由某個(gè)設(shè)計(jì)改動(dòng)引起的，也可能是有由于推廣活動(dòng)，或者是由競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
的一些舉措導(dǎo)致的。同理，用戶在APP上的停留時(shí)長(zhǎng)意味著太多的信息。
UX的決策人員（設(shè)計(jì)師們）要為線上產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)指標(biāo)負(fù)責(zé)。首先，我們可以來看看大部分團(tuán)隊(duì)里的體驗(yàn)指標(biāo)量化的現(xiàn)狀，他們
在定義用戶體驗(yàn)量化指標(biāo)時(shí)存在的一些問題，接下來，我們重點(diǎn)關(guān)注三種類型的體驗(yàn)指標(biāo)，如何跟蹤和監(jiān)控它們，并將他們整合到整
個(gè)團(tuán)隊(duì)的評(píng)估框架中去。
現(xiàn)狀——現(xiàn)有指標(biāo)存在的一些問題
在網(wǎng)站和應(yīng)用程序中有海量可用的數(shù)據(jù)，按照道理講，應(yīng)該能產(chǎn)生出不少有價(jià)值的洞察信息，然而，在沒有合理的決策機(jī)制時(shí)，情況
并不是這樣的。可用的數(shù)據(jù)源確實(shí)不少，現(xiàn)成的分析結(jié)論， A/B test，甚至后續(xù)的調(diào)查等等，但這些并不一定能告訴你產(chǎn)品的用戶
體驗(yàn)到底如何，實(shí)際上這類信息才能幫你更好的做出設(shè)計(jì)決策。造成這個(gè)狀況的原因可能有以下幾點(diǎn)：
1.容易被跟蹤和監(jiān)控到的指標(biāo)并不意味著真正重要的信息（例如體驗(yàn)如何）。
例如PV很容易被收集，但它不能告訴你用戶是在什么時(shí)間段用你的APP，使用后的真實(shí)體驗(yàn)如何，或者你們團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)也可能不是
確保每個(gè)訪問者瀏覽幾個(gè)頁面，所以，PV對(duì)于廣告來說是個(gè)很重要的衡量指標(biāo)，但它卻不是用來跟蹤用戶參與度的一個(gè)好方法。
2. 指標(biāo)可能是很含糊的（不清晰）。
很多時(shí)候，人們把在網(wǎng)站（或APP上）的停留時(shí)長(zhǎng)當(dāng)成用戶參與度來評(píng)估，頁面停留時(shí)間長(zhǎng)可能是個(gè)好現(xiàn)象，但那些讓用戶感覺到
困惑，被干擾、或者沮喪的時(shí)間也可能帶來負(fù)面的體驗(yàn)。就算將所有用戶單次訪問網(wǎng)站或APP的時(shí)間均值來作為衡量指標(biāo)，它仍然
不能清晰的界定用戶參與度。
3. 指標(biāo)并不總是映射到設(shè)計(jì)上。
經(jīng)常出現(xiàn)的一個(gè)情形是，新功能發(fā)布后流量大漲，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)會(huì)認(rèn)為是由于他們推出的新功能，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可能把它歸因于新的促銷活動(dòng)，
UX團(tuán)隊(duì)可能會(huì)認(rèn)為是由于他們用了全新的設(shè)計(jì)形式導(dǎo)致的，但實(shí)際上新增的流量很有可能和這所有的因素都沒有關(guān)系呢。另外，A/
B test可以收集設(shè)計(jì)相關(guān)的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)的顆粒度比較細(xì)，圖片A與圖片B的點(diǎn)擊量這樣的指標(biāo)，可以幫設(shè)計(jì)師客觀的選擇一個(gè)
更合理的用戶界面元素，但一旦涉及到更大的設(shè)計(jì)決策，A/Btest 就發(fā)揮不了太多的作用。
4. 可能跟蹤了有太多的指標(biāo)。
在一些數(shù)據(jù)分析工具和平臺(tái)上，很多指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)是很容易獲取的，這些報(bào)表可以跟蹤成千上萬的指標(biāo)，并且可以被無限定
制。它們傾向于衡量一切，并希望自動(dòng)產(chǎn)出一些有價(jià)值的決策信息，很顯然，大部分情況并非如此樂觀（沒有經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)
是很難說明問題的）。
5.正確的指標(biāo)可能根本沒有抓取。
通常在產(chǎn)品發(fā)布后跟蹤指標(biāo)。然而當(dāng)進(jìn)行設(shè)計(jì)構(gòu)思時(shí)，需要應(yīng)用一些有設(shè)計(jì)指導(dǎo)性的指標(biāo)，幫你做一些設(shè)計(jì)決策，但悲劇的是
這些指標(biāo)既沒有被量化，也沒有被跟蹤。
因此，在充斥著大量噪音的數(shù)據(jù)中，為用戶體驗(yàn)找到合理的指標(biāo)不是一件容易事，更為復(fù)雜的是，除了UED之外的其他團(tuán)隊(duì)的
關(guān)鍵KPI（企業(yè)通常定義和跟蹤的業(yè)務(wù)指標(biāo)），貌似也在定義和指示你應(yīng)該達(dá)到的用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。
回溯——用戶體驗(yàn)指標(biāo)的前世今生
大部分指標(biāo)是業(yè)務(wù)導(dǎo)向的，而不是用戶體驗(yàn)導(dǎo)向的。UV可以告訴你市場(chǎng)推廣是否有效，社會(huì)化口碑傳播可以表明你的標(biāo)題是否
抓住了眼球，但這些指標(biāo)并不能告訴你使用這個(gè)產(chǎn)品和APP用戶的真實(shí)體驗(yàn)。
表1并沒有提供完整的指標(biāo)清單，但它表明了業(yè)務(wù)導(dǎo)向的指標(biāo)和UED團(tuán)隊(duì)跟蹤的指標(biāo)間的一些差異。
6. 可能跟蹤了有太多的指標(biāo)。
在一些數(shù)據(jù)分析工具和平臺(tái)上，很多指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)是很容易獲取的，這些報(bào)表可以跟蹤成千上萬的指標(biāo)，并且可以被無限定制。它們
傾向于衡量一切，并希望自動(dòng)產(chǎn)出一些有價(jià)值的決策信息，很顯然，大部分情況并非如此樂觀（沒有經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)是很難說明問題
的）。
7.正確的指標(biāo)可能根本沒有抓取。
通常在產(chǎn)品發(fā)布后跟蹤指標(biāo)。然而當(dāng)進(jìn)行設(shè)計(jì)構(gòu)思時(shí)，需要應(yīng)用一些有設(shè)計(jì)指導(dǎo)性的指標(biāo)，幫你做一些設(shè)計(jì)決策，但悲劇的是這些指標(biāo)
既沒有被量化，也沒有被跟蹤。
因此，在充斥著大量噪音的數(shù)據(jù)中，為用戶體驗(yàn)找到合理的指標(biāo)不是一件容易事，更為復(fù)雜的是，除了UED之外的其他團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵KPI
（企業(yè)通常定義和跟蹤的業(yè)務(wù)指標(biāo)），貌似也在定義和指示你應(yīng)該達(dá)到的用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。
回溯——用戶體驗(yàn)指標(biāo)的前世今生
大部分指標(biāo)是業(yè)務(wù)導(dǎo)向的，而不是用戶體驗(yàn)導(dǎo)向的。UV可以告訴你市場(chǎng)推廣是否有效，社會(huì)化口碑傳播可以表明你的標(biāo)題是否抓住了
眼球，但這些指標(biāo)并不能告訴你使用這個(gè)產(chǎn)品和APP用戶的真實(shí)體驗(yàn)。
表1并沒有提供完整的指標(biāo)清單，但它表明了業(yè)務(wù)導(dǎo)向的指標(biāo)和UED團(tuán)隊(duì)跟蹤的指標(biāo)間的一些差異。
到目前為止，易用性是用戶體驗(yàn)指標(biāo)主要的側(cè)重點(diǎn)，這也是用戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)最熟悉和擅長(zhǎng)的范疇，所以以此做為起點(diǎn)也無可厚非。常
用的體驗(yàn)指標(biāo)大都是對(duì)使用效率的評(píng)估，如任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，成功率和用戶出錯(cuò)率等，是對(duì)用戶實(shí)際使用行為的客觀記錄，盡管成功率有
一定程度的主觀性，因?yàn)樗Q于你是如何來測(cè)量的。
滿意度評(píng)估模型等主觀測(cè)評(píng)，主要在使用后評(píng)估用戶如何感知產(chǎn)品和功能的。有時(shí)候, 為了更好的洞察產(chǎn)品或APP的可用性，UX團(tuán)
隊(duì)既收集了主觀指標(biāo)也收集了客觀指標(biāo)。
從表1所展示的用戶體驗(yàn)指標(biāo)特點(diǎn)來看，大部分典型數(shù)據(jù)是從可用性研究中獲取的，而不是基于數(shù)據(jù)分析的。這也是業(yè)務(wù)指標(biāo)和用戶
體驗(yàn)指標(biāo)另外一個(gè)明顯的差異點(diǎn)。然而，很多團(tuán)隊(duì)要么完全沒有定量的研究數(shù)據(jù)，或者是跟蹤到不一致/不穩(wěn)定的定量數(shù)據(jù)，因?yàn)榛?br /> 于業(yè)務(wù)發(fā)起的研究要么針對(duì)一個(gè)特定的問題，要么只是進(jìn)行需求探索，并且研究樣本也比較小，所以導(dǎo)致他們?cè)谝欢螘r(shí)間內(nèi)僅僅只
收集了臨時(shí)性的可用性指標(biāo)。
然而，用戶體驗(yàn)不僅僅是可用性，它還包含了用戶動(dòng)機(jī)、態(tài)度，心理預(yù)期和行為模式等，甚至包括產(chǎn)品對(duì)用戶的限制，它幾乎涵蓋
了用戶所有的互動(dòng)類型，他們對(duì)體驗(yàn)的感知如何，期望的操作方式是什么樣的。所以，用戶體驗(yàn)不僅要關(guān)注單次訪問的幾分鐘，或
對(duì)產(chǎn)品的一次性使用過程，還應(yīng)該要綜合關(guān)注一些跨渠道的使用歷程，這也是未來體驗(yàn)度量的新領(lǐng)域。

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