00

引言

“我感覺這樣用戶體驗(yàn)會(huì)好一些?！?

“那可不一定，萬(wàn)一用戶就喜歡這樣呢？”

“你覺得費(fèi)這么大的力氣提升了少數(shù)人的一點(diǎn)點(diǎn)體驗(yàn)，劃算嗎？”

“你怎么就知道是少數(shù)人了！你不做怎么知道就只有少數(shù)人會(huì)用呢？”……

需求評(píng)審會(huì)上一場(chǎng)劍拔弩張的關(guān)于用戶體驗(yàn)的討論正在進(jìn)行中。坦白說(shuō)，用戶體驗(yàn)的確是一門玄學(xué)，有很多不確定性，就像 iPod 造出來(lái)之前，可能只有喬布斯覺得這玩意兒會(huì)火。

但在很多場(chǎng)合下，尤其是 to B 產(chǎn)品中，其理性設(shè)計(jì)會(huì)給用戶體驗(yàn)帶來(lái)非常多的確定性。即我們把產(chǎn)品設(shè)計(jì)當(dāng)做一次次實(shí)驗(yàn)測(cè)試，用合適的指標(biāo)去度量、反饋，就會(huì)越來(lái)越接近那“絲滑般”的用戶體驗(yàn)。

今天就和大家聊一聊用戶體驗(yàn)的度量。首先會(huì)和大家講講用戶體驗(yàn)度量指標(biāo)，如何選取合適的指標(biāo)，比如什么時(shí)候應(yīng)該用 DAU，什么時(shí)候應(yīng)該用使用時(shí)長(zhǎng)，這些指標(biāo)背后有沒有一個(gè)框架（套路）可以參考。其次會(huì)講講如何評(píng)價(jià)某個(gè)指標(biāo)的值，比如我告訴你，某 APP 的 DAU 是 10000， 但其實(shí) 10000 這個(gè)數(shù)字本身沒有任何意義，只有放在時(shí)空對(duì)比，即橫向與競(jìng)友或者是全量市場(chǎng)對(duì)比，縱向和該 APP 的歷史數(shù)據(jù)對(duì)比，才有意義。那么如何比較，也是有一套科學(xué)的方法。然后會(huì)講講業(yè)界一些體驗(yàn)度量工具。最后聊一下我親身經(jīng)歷的一次“不成功”案例，聊一下理論之外的實(shí)踐教訓(xùn)，和大家共勉。

01

如何選取合適的指標(biāo)——測(cè)量啥

測(cè)量指標(biāo)千千萬(wàn)，有多少個(gè)目標(biāo)，就會(huì)有多少個(gè)指標(biāo)。在用戶體驗(yàn)領(lǐng)域，大概有以下幾個(gè)框架來(lái)選擇指標(biāo)。

1）按照主觀和客觀分：把指標(biāo)劃分為“行為性指標(biāo)”和“態(tài)度型指標(biāo)”。

2）Google 的 HEART 框架。

3）阿里在 HEART 框架基礎(chǔ)上衍生出來(lái)的 PTECH 框架。

4）最后也和大家分享一下我自己思考的基于馬斯洛需求模型的框架。

1.1

按照主觀和客觀分

我們可以把指標(biāo)劃分為“行為性指標(biāo)”和“態(tài)度型指標(biāo)”。

行為性指標(biāo)：即用戶怎么使用產(chǎn)品的。比如點(diǎn)擊次數(shù)，點(diǎn)擊率，任務(wù)成功率（用戶是否能完成他想做的事情），完成任務(wù)所花時(shí)長(zhǎng)， 任務(wù)過程中所遇到的報(bào)錯(cuò)次數(shù)，完成任務(wù)所需點(diǎn)擊次數(shù)等。

態(tài)度型指標(biāo)：即用戶的主觀評(píng)價(jià)。最常見的是三大主觀指標(biāo)：用戶推薦指數(shù)，用戶滿意度指數(shù)，用戶易用性指數(shù)等。

1.2

Google 的 HEART 框架

1.3

阿里的 PTECH 框架

1.4

基于馬斯洛需求模型的框架

最后，基于我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和思考，我們也可以根據(jù)產(chǎn)品處于“馬斯洛需求層次”的哪個(gè)層次來(lái)選擇指標(biāo)。眾所周知，馬斯洛需求將用戶心理需求由低到高分為五個(gè)層次：

1）生理需求；

2）安全需求；

3）歸屬和愛的需求；

4）被人尊重的需求；

5）自我實(shí)現(xiàn)的需求。

以我們最熟悉的產(chǎn)品微信為例，可以把其中的不同功能歸屬在不同的層次，當(dāng)然不同功能可能會(huì)從低級(jí)需求轉(zhuǎn)化到高級(jí)需求，在這里，為了簡(jiǎn)化分析過程，我們假設(shè)下表提到的功能都是未經(jīng)迭代的最初設(shè)計(jì)版本。

在這個(gè)框架中，我們?cè)谶x擇指標(biāo)時(shí)，切忌同一時(shí)間段用多個(gè)指標(biāo)衡量，追求“木桶理論”，而是要基于一個(gè)“篤定”的目標(biāo)用“舍九取一”的做法在一個(gè)需求層次內(nèi)選擇一個(gè)最核心的需求去驅(qū)動(dòng)，然后圍繞這個(gè)核心來(lái)拆解影響核心指標(biāo)的要素，不斷迭代反饋，直到目標(biāo)達(dá)成，進(jìn)化到下一個(gè)目標(biāo)，再開始新一輪的“進(jìn)化”。我把馬斯洛需求從低到高的進(jìn)化過程畫了一個(gè)圖，來(lái)說(shuō)明這個(gè)“進(jìn)化”過程。

有了以上的思維框架支持，我們可以按照實(shí)際需求選取合適的指標(biāo)。那么指標(biāo)選好了，指標(biāo)的值也拿到了，比如某個(gè)頁(yè)面的平均瀏覽時(shí)長(zhǎng)是60秒，這個(gè)60秒代表什么，如何評(píng)價(jià)這個(gè)值是好還是壞？我們有一系列的方法。

02

怎么評(píng)價(jià)度量值

總的來(lái)說(shuō)，任何一個(gè)單一的值都是沒有意義的，唯有把這個(gè)值置于對(duì)比之中，才有價(jià)值，常見的對(duì)比場(chǎng)景有：

在時(shí)間維度的縱向?qū)Ρ龋豪缃裉旌妥蛱斓臄?shù)據(jù)對(duì)比。時(shí)間維度的對(duì)比評(píng)估就是我們經(jīng)常提起的同比、環(huán)比、趨勢(shì)圖等模型。

在空間維度的橫向?qū)Ρ龋豪缍兑艉臀⑿乓曨l號(hào)的平均每天使用時(shí)長(zhǎng)，或者是A/B測(cè)試中A、B樣本的對(duì)比。關(guān)于A/B測(cè)試中，如何對(duì)比A、B樣本的差異性，公眾號(hào)里有同學(xué)已經(jīng)講得非常清楚了，可以參考這篇：《數(shù)據(jù)應(yīng)用系列（1）-ab測(cè)試》，這里不再贅述。

當(dāng)我們知道如何選擇用戶體驗(yàn)度量指標(biāo)和評(píng)判方法后，就可以靈活運(yùn)用各種工具來(lái)開始你的體驗(yàn)提升戰(zhàn)略了。接下來(lái)我們簡(jiǎn)單介紹幾種工具。

03

度量工具介紹

這里拿出筆者比較熟悉的幾個(gè)工具，按照數(shù)據(jù)源獲取、獲取后怎么分析數(shù)據(jù)、分析后怎么展現(xiàn)三個(gè)維度來(lái)分享，供大家參考。

3.1

Google Analytics（谷歌分析）

Google Analytics (谷歌分析) 是 Google 提供的網(wǎng)站分析工具，其原理是通過前端加載 Google Analytics 的 js 腳本，通過瀏覽器把 C 端客戶的行為數(shù)據(jù)上報(bào)，之后在 Google Analytics 中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)。

數(shù)據(jù)獲取方面：它是無(wú)埋點(diǎn)分析工具，即無(wú)需在前端對(duì)用戶的每次行為進(jìn)行埋點(diǎn)上報(bào)，幾乎可以記錄用戶的所有行為。

獲取后怎么分析數(shù)據(jù)：首先它幾乎涵蓋了上述的所有指標(biāo)，且付費(fèi)用戶還可以自定義指標(biāo)。在分析模型方面，幾乎提供了常見的所有模型。

分析后怎么展現(xiàn)：谷歌分析的數(shù)據(jù)可視化是從廣告效果分析演化而來(lái)，遵循【流量從哪里來(lái)-->流量是誰(shuí)（有些什么特征）-->流量來(lái)了之后轉(zhuǎn)化如何-->流量又去向了哪里】的模型展現(xiàn)給用戶（如下圖所示）。不過，GA 也提供個(gè)性化報(bào)表讓用戶自由分析，但流量模型分析仍然是它的最大優(yōu)勢(shì)。

使用注意事項(xiàng)：

GA 是一款非常強(qiáng)大，但免費(fèi)版對(duì)流量有一定限制，即在一段時(shí)間內(nèi)埋點(diǎn)上報(bào)到一定數(shù)量就會(huì)停止上報(bào)， 所以對(duì)于大流量（日活十萬(wàn)級(jí)）的應(yīng)用，可能就謹(jǐn)慎選擇。

無(wú)埋點(diǎn)的上報(bào)的方法也可能會(huì)有非常多的指標(biāo)展現(xiàn)給用戶，對(duì)于初入門的用戶學(xué)習(xí)曲線比較長(zhǎng)。筆者最開始使用的時(shí)候，也是抓不住重點(diǎn)，這里瞅瞅，那里看看，感覺很酷，但是胡亂分析一通后，感覺對(duì)體驗(yàn)的提升沒有太多參考價(jià)值。

GA 的報(bào)告對(duì)不同的應(yīng)用沒有區(qū)別對(duì)待，導(dǎo)致 GA 的報(bào)告并不夠簡(jiǎn)潔。

3.2

Segment+Amplitude

Segment 和 Amplitude 并不是同一家公司，之所以放在一起是因?yàn)楣P者主要把 Segment 作為埋點(diǎn)采集工具，把 Amplitude 當(dāng)做分析、可視化工具。二者都是開放平臺(tái)，Amplitude 可以通過接口方式讀取 Segment 的埋點(diǎn)信息。這個(gè)組合可以說(shuō)是筆者目前見到的最好的分析工具，沒有之一。

數(shù)據(jù)獲取方面：主要由 Segment 完成，埋點(diǎn)上報(bào)方法是事件上報(bào)，即前端可以指定哪些行為進(jìn)行埋點(diǎn)上報(bào)，這種方式會(huì)使后面的分析更加簡(jiǎn)潔，重點(diǎn)突出。

獲取后怎么分析數(shù)據(jù)：分析模型由 Amplitude 完成，包含客戶分群、漏斗分析、留存分析、參與度分析、用戶全生命價(jià)值分析、用戶全生命周期分析、用戶 session、用戶組成、用戶粘度分析、路徑分析、路徑用戶分析、指南針預(yù)測(cè)分析（從用戶行為中找到產(chǎn)品的 aha 時(shí)刻）、用戶畫像、歸因分析、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析十五種分析模型。這也正是 Amplitude 的精髓之處，不過筆者也不是所有的模型都研究過，感興趣的同學(xué)可以在其官網(wǎng)的博客文章中學(xué)習(xí)，博客內(nèi)容非常深入，只是因?yàn)槭怯⑽模斫馄饋?lái)稍有困難，對(duì)英文障礙較大的同學(xué)可以借助翻譯工具來(lái)閱讀。筆者關(guān)于數(shù)據(jù)分析模型的知識(shí)和應(yīng)用幾乎有 60% 從那里學(xué)來(lái)的。

分析后怎么展現(xiàn)：Amplitude 的可視化是完全由用戶自主設(shè)計(jì)，但ta也提供了不同行業(yè)的模板，和 google 的“千篇一律”相比是超級(jí)大的優(yōu)勢(shì)。

總的來(lái)說(shuō)，Segment+Amplitude 組合如果金錢允許，而你恰恰也需要一款強(qiáng)大的分析工具，Segment+Amplitude 是最佳選擇。如果不是，那么去官網(wǎng)學(xué)習(xí)是非常非常好的學(xué)習(xí)資源，且 Amplitude 的在線 Demo 版提供所有的能力，大家可以盡情享用。?（Amplitude | The Digital Optimization System：https://amplitude.com/）

3.3

其他工具

上述兩個(gè)工具幾乎是全能選手，可能日常工作中，更為實(shí)用的是一些“小而美”的工具，這里做個(gè)簡(jiǎn)單的一句話介紹，大家按需取用。

Hotjar：以熱力圖起家，后來(lái)涵蓋用戶問卷調(diào)研分析、用戶行為錄屏等分析。Hotjar: Website Heatmaps & Behavior Analytics Tools

Tealeaf：用戶行為錄屏起家，后來(lái)擴(kuò)展到全面的客戶體驗(yàn)度量的工具。https://www.acoustic.com/tealeaf

RRWeb：開源的用戶行為錄屏工具，免費(fèi)但使用起來(lái)不是很順暢，體驗(yàn)欠佳。

04

我的一次實(shí)踐

最后來(lái)談?wù)勎业囊淮问〉膶?shí)踐，這次實(shí)踐發(fā)生在半年以前，最近反思后歸于兩個(gè)主要原因：

1）同一時(shí)間段關(guān)注的指標(biāo)太多。

2）向上管理做的太少，沒有爭(zhēng)取到足夠的資源將反饋迭代到產(chǎn)品中。

比如最開始在選指標(biāo)的時(shí)候我們?cè)诎⒗?PTECH 框架基礎(chǔ)上增加了自己個(gè)性化的一些指標(biāo)，下圖是當(dāng)時(shí)我們定義的度量模型腦圖。為了獲取圖中的這些數(shù)據(jù)，也是費(fèi)勁了九牛二虎之力，導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)在花了大量時(shí)間之后，也只是調(diào)研了一個(gè)現(xiàn)狀，沒有帶來(lái)領(lǐng)導(dǎo)看得見的結(jié)果，大家也沒有成就感。

向上管理方面，領(lǐng)導(dǎo)沒看到結(jié)果，資源確實(shí)沒法傾斜，于是導(dǎo)致后期即使我們通過這些指標(biāo)看到了一些產(chǎn)品需要提高的地方，也沒有爭(zhēng)取到資源迭代。最后整體效果欠佳。

如果讓我重來(lái)一次，可能是從業(yè)務(wù)目標(biāo)出發(fā)去選擇單一指標(biāo)，而不是為了顯得自己很酷而套用一整套模型，調(diào)動(dòng)大規(guī)模的資源拿指標(biāo)。每次迭代后看效果，直到效果有明顯呈現(xiàn)再向上匯報(bào)，爭(zhēng)取更多的資源。

05

總結(jié)

本文從一場(chǎng)“體驗(yàn)之爭(zhēng)”開始，和大家一起分享了我對(duì)用戶體驗(yàn)度量的重新認(rèn)識(shí)，從怎么選擇指標(biāo)，到怎么評(píng)價(jià)指標(biāo)再到如何利用工具，幾乎是過去一年中關(guān)于用戶體驗(yàn)的全部理解，最后以一次實(shí)踐給大家說(shuō)說(shuō)我踩過技術(shù)坑和非技術(shù)坑， 供大家參考。

此時(shí)已是凌晨，剛剛數(shù)據(jù)自留地的朋友發(fā)來(lái)消息和我確認(rèn)定稿，我說(shuō)“正在寫，深夜思如泉涌” 。也很高興你能看到我的文章，我們下次見！

參考文章：

1）Matters of the HEART: How to Measure UI and UX Design：https://onix-systems.medium.com/matters-of-the-heart-how-to-measure-ui-and-ux-design-b7f29b77a711

2）如何度量體驗(yàn)，阿里PTECH/UES模型：https://www.zcool.com.cn/article/ZMTE3MzcyOA==.html