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編輯導語：在上一篇文章《如何構建用戶體驗監控體系》中，闡述了構建用戶體驗監控模型；在產品上線后，要進行用戶側的體驗數據監測，避免一些Bug的出現對用戶造成影響；本文作者詳細分析了用戶體驗監控體系的閉環，我們一起來看一下。

本文將圍繞用戶端側的異常，以閉環的思路構建一套互聯網產品的用戶體驗監控體系；通過對用戶在使用產品過程中遭遇的痛點、癢點進行異常的采集、分析、治理和驗證，達到量化產品用戶體驗、以數據驅動產品決策的目的，從而為用戶創造極致的產品體驗。

當用戶使用互聯網產品時，不可避免會遭遇一些異?；蛘遙ug，例如App卡頓、崩潰，或者加入購物車失敗、視頻播放失敗、支付失敗等等，這些異?；蚨嗷蛏贂τ脩舻漠a品體驗造成影響；如果是大規模的用戶遭遇相似異常，那么這個產品的用戶體驗亟待提升。

一、監控用戶體驗是提升產品能力的必要條件

產品上線后，如果無法感知產品在所有用戶端側的運行情況，就不能及時獲取產品的用戶體驗是好還是差；全面掌握產品的真實用戶體驗、精準提升產品體驗也就無從談起。

針對這種情況，就需要通過技術的手段去解決；將用戶在端側的體驗數據實時監測并采集上報，后臺通過分析數據，引導產品的體驗治理策略；并通過對比治理前后的數據以驗證治理效果，從而達成用戶體驗監控體系的閉環。

二、用戶體驗監控體系的閉環

1. 采集

指的是采集用戶在使用產品過程中，遭遇的一切體驗問題。可以分為兩個維度：終端、體驗問題。

1）終端

針對不同的終端所使用的采集方式不同，主要分為3種類型：移動端、瀏覽器端、小程序端。

移動端主要包括Android App、iOS App等等，通過嵌入SDK的方式，從而將用戶的異常數據通過日志的方式進行上報，以實現采集的目的。

瀏覽器端主要包括PC web、WAP、App內嵌H5等等。

小程序端主要包括微信小程序、支付寶小程序、百度小程序、今日頭條小程序等等；兩種終端均通過引入異常JS探針的方式，從而將用戶的異常數據通過日志的方式進行上報，以實現采集的目的。

2）體驗問題

體驗問題也包括兩類：系統性能異常、業務狀態異常。

系統性能異常指的是導致系統不能運行或者不能穩定運行、性能、吞吐量、網絡等產生的異常信息；該類異常由系統技術原因導致，例如：HTTP狀態異常、HTTP延時異常、Ajax狀態異常、Ajax延時異常、慢Ajax異常、ANR異常、頁面卡頓異常、JS異常、慢頁面異常等等。

業務狀態異常主要指的是系統在穩定運行并且各項系統指標均為健康的情況下，由于業務方面的問題（缺貨，業務指標計算錯誤等等）而導致的異常；例如：無貨、暫不銷售、加入購物車失敗、提交訂單失敗、支付失敗、搜索無結果、接口調用失敗、頁面刷新無數據、保存失敗等等。

2. 分析

當端側異常數據采集并上報后，就可以對其進行分析，結合現階段業務目標，得出體驗問題的輕重緩急。

1）結構化數據

處理后的數據分為四種結構化數據：用戶信息、行為信息、異常信息、設備信息。

• 用戶信息包括會員賬號、會員等級、會員標簽、運營商、網絡、地理位置等等；
• 行為信息包括頁面名稱、頁面進入時間、頁面離開時間、行為名稱、行為發生時間、行為對象、其他行為信息等等；
• 異常信息包括異常編碼、異常名稱、異常等級、異常類型、異常類別、異常文案、異常詳情、研發中心、產品、產品線、頁面、服務時間、服務域名、服務請求碼、原始URL、來源、鏈路ID、發生場景、發生時間等等；
• 設備信息包括終端類型、設備型號、設備OS、設備ID、設備廠商、瀏覽器類型、瀏覽器版本、App版本、App渠道、IP地址等等。

2）分析維度

對于不同的團隊，其業務目標是不一樣的。

例如：對于運營團隊，其目標是提升流量、轉化等指標；對于研發團隊，其目標是提升產品的穩定性、可用性；對于體驗團隊，其目標是提升產品的易用性；對于決策管理團隊，其目標是確保決策的正確和可執行。

根據不同團隊成員的訴求，提供恰當的分析角度，可以分為橫向和縱向：

• 橫向針對采集的數據本身，可以提取一些指標（用戶數、影響用戶數、影響人次、異常數…），以此作為縱向量化產品的標準；
• 縱向根據產品到異常之間所有可被分析的層次，依次劃分為：研發中心、產品、產品線、系統、用戶、異常。

3. 治理

治理的目的是為了減少產品的體驗異常，從而提升產品的用戶體驗。

1）責任人制度

針對分析維度中的縱向維度（研發中心、產品、產品線、系統、用戶、異常），都需要建立責任人制度；例如，針對每一個異常，需要明確其責任人是誰，目的是當該問題發生時任何人都能夠迅速找到責任人，從而為解決問題節省大量的責任推諉時間。

2）排行榜

針對分析維度中的縱向維度（研發中心、產品、產品線、系統、用戶、異常），都可以使用分析維度中的橫向維度的指標創建排行榜；例如，針對研發中心，可以設立異常治理排行榜，目的是通過比較異常的降低總量/比例來促進異常治理工作的落實。

3）待辦事項

在系統內，可以提供“待辦”功能，用戶可以針對異常創建待辦事項，并指定人員來完成，從而節省溝通成本，直接在系統內驅動異常治理；此外，如果團隊使用Jira，可以將系統與Jira打通，用戶可以針對異常創建Jira，從而納入日常的研發工作事項。

4）日報/周報/月報

針對分析維度中的縱向維度（研發中心、產品、產品線、系統、用戶、異常），都可以設立日報或周報，甚至是月報；通過在不同工作周期內明確治理的目標和效果，從而推進異常的治理。

5）專題治理

針對體驗問題（系統性能異常、業務狀態異常），可以通過開展專題治理的團隊行動來突擊提升用戶體驗；例如針對“無貨”的專題治理，通過項目組形式，引入業務的分析維度；例如品牌、品類、商品組、商品編碼，來驅動多個團隊協同完成降低無貨異常。

4. 驗證

在治理過程中或完成階段，可以通過前后比較分析維度中橫向維度的指標數據來驗證治理的效果，可以提取出一個抽象指標：對比期；例如，針對體驗異?！翱D”，當前6月30號其異常數為100；假設對比期是6月1號其異常數為200，那么可以驗證得到：針對體驗異常“卡頓”，其6月份的治理效果完成了降低50%。

三、總結

本文圍繞用戶端側的異常，以閉環的思路構建一套互聯網產品的用戶體驗監控體系。

通過對體驗異常的采集、分析、治理和驗證，達到量化產品用戶體驗、以數據驅動產品決策的目的，從而為用戶創造極致的產品體驗。

• 采集：采集產品在所有場景中，用戶遭遇的一切體驗問題。
• 分析：結合業務目標，分析得出體驗問題的輕重緩急。
• 治理：通過將治理滲入到日常工作，驅動團隊完成體驗問題的治理。
• 驗證：參考績效相關的指標，驗證體驗問題的治理效果。

#專欄作家#

胡欣欣，蘇寧易購交互設計師，公眾號：吹拉彈唱大師（ID：cltcds）

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