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本文首先圍繞打造產品口碑，闡述構建用戶體驗監控體系的必要性；然后列舉了幾種常見的用戶體驗監控模型；最后從產品團隊如何提升產品用戶體驗的角度，給出了構建用戶體驗監控體系的一種思路：采集、分析、治理、驗證。

用戶體驗監控的必要性

在用戶日常使用互聯網產品過程中，以電商APP（蘇寧易購、淘寶）為例，偶爾會遭遇一些較差的用戶體驗，有：APP啟動慢、崩潰、無響應、頁面卡頓、商品主圖/視頻加載失敗、商品無貨、網絡響應超時、地址保存失敗、加入購物車失敗、支付失敗……這些問題對用戶的產品體驗有著或大或小的影響，尤其是在一些關鍵場景（加購、支付……）直接決定了產品在用戶群中形成怎樣的心智模型，借助社交放大，這種心智模型會逐漸成為產品口碑，而對于互聯網產品來說，產品口碑往往決定著生死。

那么問題來了，如何引導產品口碑良性發展、甚至彎道超車搶占用戶的心智模型？

在相同的外部環境下，對于產品團隊來說，就是不斷迭代打磨產品的用戶體驗，追求至臻至美。

當然，打磨產品不是喊口號，更不能拍腦袋，需要產品團隊針對用戶在真實場景下的痛點、癢點逐一解決。對于用戶的體驗訴求，產品團隊需要保持敏銳的嗅覺，常見的有很多手段：可用性測試、易用性測試、線上走查/反饋、問卷調研、用戶訪談、競品分析、角色建模、體驗地圖……

這些都有一個共同的缺陷：“無法真正覆蓋全場景、全用戶”。

如何能夠覆蓋全部場景和全部用戶？人工測試肯定是無法100%做到的，自動化測試倒是有可能覆蓋全部場景，但無法模擬全部用戶狀態（設備、地理位置、網絡狀況…），各種方式的反饋、問卷、訪談也不可能做到全量用戶，因此只能采用技術手段。

監控，就是一種行之有效的技術手段，對全場景、全用戶在產品使用過程中用戶體驗的實時“監控”，就可以感知到任一場景、任一用戶的體驗質量。就像十字路口的監控攝像頭，極大解放了交警的生產力，不用再依靠人力去辨別、威懾交通違規行為。

用戶體驗的監控模型

在互聯網產品的監控領域，一直都有對系統、服務等中后臺系統的監控，即APM（Application Performance Management，應用性能管理），國內外專業廠商有博睿、聽云、dynatrace等，頭部云計算廠商（例如阿里云、騰訊云、華為云）也都有相應的APM產品。這些APM產品主要是圍繞應用性能來提升服務質量和產品體驗，主要有響應時間、耗時、TPS等和穩定性相關的指標數據。

響應時間、耗時、TPS這些指標和用戶體驗也是息息相關的，可以在服務端的性能指標層面反映整體的用戶體驗畫像。例如Apdex（Application Performance Index，應用性能指數）基于完成獨立請求任務的響應時間T（T 由性能評估人員根據預期性能要求確定，假定T=1.5s）定義了3種用戶體驗的表現：

• Satisfied（滿意）：響應時間<= T，即完成獨立請求任務的響應時間在1.5s內則可以認為用戶體驗是Satisfied 。
• Tolerating（可容忍）：T< 響應時間 <=4T，即在1.5s～6s則認為用戶體驗雖然不完美，但是Tolerating。
• Frustrated（受挫）：響應時間>4T，即在6s以上則認為用戶體驗是極差的，屬于Frustrated。

通過計算Apdex指數，得出產品在響應性方面的用戶體驗質量。Apdex的滿分是1，意味著全部的用戶都是Satisfied，不過需要注意的是T值本身就是一種很主觀的量化數據，過大或者過小都影響?Apdex 值。

此外，Google提出過兩種用戶體驗的監控模型：PULSE模型、HEART模型。

PULSE模型主要利用產品運營的指標來衡量用戶體驗：

1. Page view/頁面瀏覽量
2. Uptime/持續在線時間
3. Latency/延遲或響應時間
4. Seven days active user/7天活躍用戶數
5. Earning/收益

PULSE模型側著從產品自身的運營指標數據來倒推用戶體驗：產品運營數據好、用戶體驗就好。從運營的角度看這個邏輯確實成立，但從研發的角度看兩者并不能簡單粗暴的劃上等號，尤其是在運營數據不好的時候，不能直接推導出用戶體驗變好或變壞的原因。

HEART模型則同時覆蓋了業務和用戶兩種角度的指標來衡量用戶體驗：

1. Happiness/愉悅度（可用性、易用性、NPS…）
2. Engagement/參與度（日活DAU、月活MAU、下載量、激活量、訪問頻率、訪問深度、訪問時長…）
3. Adoption/接受度（訪問次數、復購次數、APRU、GMV、客單價…）
4. Retention/留存率（次日留存、七日留存…）
5. Task success/任務完成度（完成率、耗時…）

HEART模型同時從業務和用戶兩種角度衡量產品體驗，非常接近用戶體驗的量化目標。但是這幾項指標非常抽象，在各維度指標的選擇上也甚是主觀，對同一個產品在不同的場景中如何選擇合適的指標非?？简灝a品團隊。

和Apdex一樣，這兩種模型中所使用的指標和用戶體驗也都息息相關。PULSE模型、HEART模型能夠評價得出產品的用戶體驗是好還是不好，但缺乏具體的產品優化建議。例如：頁面瀏覽量低、響應時間過長、用戶愉悅度一般、接受度一般、留存率低，產品團隊應該采取哪些行動去落地實施？

針對產品的用戶體驗提升，在涉及怎么做的問題上，只有明確知道當前產品存在哪些體驗問題，才能通過實實在在的體驗問題來驅動產品團隊采取行動。

因此，監控模型的對象應該是基于體驗問題，而不是最終的評價結果。

PS：PULSE模型和HEART模型中均提供了產品多維度的指標，如何處理多維數據以量化為可讀性更好、可視化程度更高的數據，可以參考上一篇文章《B端產品用戶體驗量化的三個案例》。

如何構建用戶體驗的監控體系

那么如何基于體驗問題構建一套指導性強的用戶體驗監控體系？在回答這個問題之前，需要先搞清楚產品團隊如何做才能提升產品的用戶體驗。

首先，產品好不好，最終還是需要用數據來說話。在Apdex、PULSE模型、HEART模型中，首要前提是采集各項指標數據。

其次，產品的用戶體驗不是零和博弈，不是非黑即白，是由無數個場景中用戶的感知構成了產品的用戶體驗，因此提升的過程必然基于對各場景、各項指標數據進行分析的基礎上。

然后，當分析給出明確的結論后，產品團隊已經對產品的優化有了明確的思路，接下來需要做的就是采取行動，以完成用戶體驗問題的治理。

最后，通過對比治理前后的數據，驗證體驗問題的治理效果。此時，驗證的數據可以是體驗問題本身的指標，也可以是采用其他的模型，例如PULSE模型和HEART模型。

基于以上幾點，得出幾個關鍵詞：采集、分析、治理、驗證。因此，基于體驗問題構建一套有效的用戶體驗監控體系必須滿足以下四點。

• 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：結合現階段業務目標，分析得出體驗問題的輕重緩急
• 治理：通過排期落實具體的實施方案，治理體驗問題
• 驗證：參考績效相關的指標，驗證體驗問題的治理效果

當產品團隊根據用戶在使用產品過程中遭遇的所有體驗問題完成采集和分析，以獲得具有明確指導意義的產品優化方向和具體可實施的任務，通過付諸行動治理體驗問題，最后使用正確的指標驗證效果，不斷循環這一過程就能夠大概率提升產品的用戶體驗。

因此，構建一套有效的用戶體驗監控體系，是由基于體驗問題的四個環節構成：采集、分析、治理、驗證。通過構建采集、分析、治理、驗證的用戶體驗監控閉環，不斷修正提升產品的用戶體驗，從而打造極致的產品口碑。

總結

條條大路通羅馬，構建用戶體驗監控體系有很多可行的方法論，本文只是闡述了其中一種。下一篇文章，將具體闡述如何基于體驗問題構建用戶體驗監控的采集、分析、治理、驗證這一閉環，敬請期待。

#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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題圖來自Unsplash, 基于CC0協議