量化分析可以用最直觀的數據來反映效果，常常用于用戶、市場等方面，在看似沒有標準的設計領域，用哪些指標、如何使用？才能知道設計效果究竟怎么樣呢？

為什么我們需要量化設計的效果？

我們可以每天對其他同事說注重用戶體驗是必要的、自己的設計是有效果的。但是空口無憑，只是說說的力度也就僅限于此。

基于用戶行為進行設計，聽上去是挺有道理的。但是如何才能向他人證明這樣的設計是真實有效的呢？有哪些方法可以量化設計成果呢？如何向老板證明在設計上的投入是值得的呢？

量化設計效果并不是一件很虛幻的事，下文中，我就會列舉很多實際的方法，來證明設計的價值。

行為類指標和態度類指標

我們和各行各業的各種公司都有過合作，期間我們發現了一些很常用且廣受用戶認可的設計效果量化指標，主要可以分為兩大類：

行為類（他們是如何做的）

從用戶研究的角度，了解用戶在做什么和他們怎樣使用你的產品是非常重要的。

基于各種任務設置的可用性測試是一種基礎且通用的方式，這不僅限于在小范圍進行的“Think-out-loud”研究，還包括一些遠程的數據統計和監控，以高效的方式獲取更廣泛的用戶樣本。

例如：

• 放棄率
• 頁面瀏覽量
• 困難與挫折
• 任務成功率
• 任務時長

態度類（他們是怎么想的）

用戶對產品的感受如何？在使用前、中、后期他們是怎么想的？這些感受是如何影響他們對品牌的印象的？……

為了衡量這些，你可能需要以下的態度類指標：

• 忠誠度（通過SUS或NPS等指標衡量）
• 可用性（或使用產品的輕松程度）
• 可信度（包括對產品的信賴程度、產品價值、貼心的服務等）
• 外觀（例如“太好看了”或是“辣眼睛”）

有了這些指標后，要如何把意見量化呢？怎樣把這些“太好看了”“辣眼睛”的評論和想法轉化為其他人也能迅速掌握的一組組數據呢？

下面就讓我們來仔細了解下這些衡量指標。

行為類用戶體驗指標

放棄率（Abandon Rate）

這一條很簡單，可以統計下有多少人打開你的電商平臺，將商品放入購物車，但最終沒有真的購買。

放棄率是遺棄在購物車的商品數和用戶發起的交易總數之比。

想象下如果宜家的實體店有很高的放棄率，那么必然會給店面運營帶來很大的壓力。

平均訂單價值（AOV: Average Order Value）

AOV代表著平均每單的價值。這個數值來自于總收入/總結賬次數。根據VWO的說法，這個數值是在利潤層面的直接反應。如果你的設計和銷售直接相關，那么可以用它作為一個指標。

轉化率（Conversion Rate）

如果設計上的改進能夠觸發一些具體事件，例如提高用戶的注冊率或是任務的完成度，那么這個設計就可以說是有用的。如果設計的改動直接對用戶的行為造成了正面影響，并且你可以監測這個變動的數值，那么你就可以自信地說這個設計有效。

就像NNgroup內說的，“轉化率衡量了用戶在使用你的網站后發生了什么。這個指標受到設計的影響很大，是用于跟蹤和評估設計策略是否有效的重要參考”。

但同時我們也應意識到，升高的轉化率也可能和營銷活動相關，所以監測數據時也應進行區分。

此外，并不是所有訪問你網站的人都有可能被轉換，這也受到了訪問者自身特征的影響。

頁面瀏覽量（Pageviews）

頁面的瀏覽量和點擊量是很常見的衡量標準，可以覆蓋手機APP、網頁和其他許多產品，記錄選定頁面或功能的點擊量、瀏覽量、功能間跳轉次數等。

你可以通過一些數據統計工具，去自動抓取這些信息，還能減少數據分析和報告產出的時間。

困難與挫折（Problems and Frustrations）

我們可以通過統計有多少用戶遇到了某種問題，從而來評估設計成果。

我們建議先進行“Think-out loud”測試來定位問題，然后再通過一個更大的受訪群體（在一定的可信區間內）來了解這些問題到底有多大比例會出現。

收集到的這些數據可以和一段時間后/產品改進后的數據進行對比，或者也可以用來和競爭對手的產品數據進行對比。

任務成功率（Task Success）

通常情況下，我們會邀請一組用戶，要求他們完成一些指定的任務。這些任務可能是：在付款流程中到達某個具體的頁面、在宣傳頁上找到某個問題的答案或是在使用APP時完成某個步驟。

這項測試中非常重要的一點是，對成功和失敗做出明確定義。

在使用這些衡量指標時，我們不能疏忽了取樣的區間。

例如10個人中有8個人完成任務，和100個人里有80個人完成了任務，都可以視為80%的任務成功率。但是，后者的置信度明顯要比前者高出不少。

任務時長（Task Time）

任務時長通常是一個具體的數字，例如3分鐘。

對于目標是提高使用效率的產品，更短的任務完成時長也就可以反映出更好的設計方案。當然，除了高效的工具類產品，還有很多產品的目標是讓用戶停留更長的時間，例如Facebook的信息流。

對于任務時長的判斷還是要看具體任務場景，即便是在Facebook的信息流里，用戶搜索信息的任務時長也是越短越好。

關于時長，我們即可以看完成任務用戶的平均時長，也可以統計所有用戶完成任務的平均時長。

態度類用戶體驗指標

態度類指標需要量化各種定性的數據，例如忠誠度、信賴程度和產品可用性等。

目前，行業內有很多用于衡量這些數據的標準，下面我挑主要的幾組詳細解釋下。

顧客滿意度（CSAT: Customer Satisfaction Score）

這項指標用于評估用戶滿意度，但是并不像NPS一樣有統一的問題和標準，評估結果以百分比的形式顯示。

優點：沒有嚴格限制，自由度較高。

缺點：通常只有非常喜歡或是非常討厭你產品的人，才會愿意接受又長又詳細的調研。

凈值推薦（NPS: Net Promoter Score）

凈值推薦評分通常用在你設計的后期，它可以幫助你以最直白的方式評估用戶的忠誠度：您有多大幾率向朋友或同事推薦這個公司/產品/服務/使用體驗？

• 給與9到10分的人是產品的推薦者。這些忠實又熱情的客戶愿意把你的產品推薦給他人，在未來也很有可能會繼續使用你的服務。
• 打出7到8分的人被劃分為消極接受者。他們對你提供的服務感到滿意，但是可能會左右搖擺，對你的產品并沒有忠誠度。
• 而打出0到6分的人，被歸類為貶損者。他們可能已經不想再多看你的產品一眼。

NPS的最終評分規則：推薦者%-貶損者%。

系統可用性量表（SUS: System Usability Scale）

用戶只需要填寫一個簡單的問卷，就可以從中得出分析用的數據。這個量表也是基于李克特量表的加總方式，用定量的數據表現出定性的觀點。

上圖為李克特量表示意

下面的問題摘選自SUS量表，這些問題都可以在非常同意到強烈反對的維度之間進行選擇。

• 我認為我愿意經常使用這個網站
• 我發現這個網站沒必要這么復雜
• 我認為這個網站容易使用

這種評估方式非常易于操作，可用于小范圍的樣本調研，并且可以顯示出產品是否有改進。

但需要注意的是，這個量表并不能直接告訴你產品設計出了哪些問題，或是哪些新設計起了作用，它是一個比較寬泛的評分。

任務績效指標（TPI: Task Performance Indicator）

Gerry McGovern對他們團隊提出的方法進行了詳細的分析，用以評估設計改動對用戶體驗的影響。

在TPI的方法下，你需要為主要任務設置10到12個相關問題。這些問題得是可重復的，因為在6到12個月之后大家還會向他們提出這樣的問題。

如果用戶完成了任務，就需要開始回答這些與任務相關的問題，之后用戶會被詢問對自己的回答有多大把握。

當TPI得分低于50時（滿分100），就意味著產品設計有重大失誤（具體實踐方式見鏈接）。

標準化用戶體驗評分問卷（SUPR-Q: Standardized User Experience Percentile Rank Questionnaire）

這是一份標準化問卷，包含8個用來度量用戶體驗質量的問題，覆蓋了可用性、可信度、忠誠度和外觀評價四個維度。

上圖為SUPR-Q的問題內容

更多關于SUPR-Q細節信息可以查看www.suprq.com。

有沒有一步到位的評估方式？

在UserZoom（作者的公司），我們自己創造了一種設計效果評估方式——qx評分（體驗質量評分/quality of experience score）。這個方法融合了許多評估方向，包括行為數據和態度數據。它的結果非常簡明，能在與老板或甲方的溝通中為自己的設計證明。

當你把各項評分輸入到這個qx分數表中，你會得到像下圖一樣的打分卡：

圈中的數字是72，代表著最終評分。

再仔細看一眼，可以發現小分里包括信賴度、美觀度等項目。很多時候，我們想要向上下游合作方和老板證明產品在經過設計后變得更好了，qx評分能為我們助力。

要對qx評分進行進一步分析，就需要與其他產品進行對比，沒有上下文的數據是空洞無用的。

我們也為此統計了份UZIndex，即根據qx評分對各個行業的不同產品進行測驗和總結，這樣公司就可以從中了解到自己產品在整個行業的體驗水平。

小結

我的文章并沒有完整覆蓋到每一個用戶體驗量化指標，因為集齊所有指標可能會花掉很長的時間。

但從上文我們也可以發現，作為用戶體驗設計師，在設計效果的衡量標準上有許多可選方式，能將各種定性和定量的結論結合在一起。

選擇哪種量化指標主要取決于你們公司的目標是什么，相關的合作方、老板想得到哪方面的結論。對于我們而言，最重要的是要明白要量化什么，以及為什么需要量化它。

作者： Christopher Ratcliff，Kuldeep Kelkar；譯文有刪減。

原文鏈接：https://www.userzoom.com/blog/what-metrics-do-the-experts-use-to-measure-ux-effectiveness

譯者：迷思特圓；譯者公眾號：迷思特圓（ID:mryuan55）

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