如何體現設計方案的 “效果” ?
編輯導語:一年過去了,我們總會對自己過去一年的工作成果有個復盤,設計團隊也是如此,設計師會對去年設計的一些作品以及產品等等進行衡量;本文作者分享了關于怎么樣去體驗設計方案的“效果”,我們一起來看一下。
2021年剛開始,也到了復盤過去一年的工作和制定新一年的OKR的時候,在設計團隊里有一個問題必須要面對的問題,就是如何衡量設計成果?新一年的OKR怎么定才能有比較實際的結果支撐?
很多視覺設計師們會放大量的圖片來展示工作成果,比如展示自己設計了N個版本,嘗試了N+1種設計風格;但這些可能并不能完全的展示設計給產品或企業帶來了什么價值,從企業的角度也往往并不關注這些“過程”。
一、企業對產品的關注點
在2020年中國用戶體驗行業發展調研報告中顯示,對于企業內的重點產品,常?的KPI有“?戶態度數據”(55.4%)、“產品?為據”(48.4%)、“體驗設計質量”(41.0%)。
其中:
- top1 是用戶態度數據包括滿意度、推薦度、品牌認知率、品牌印象等;
- top2 是產品行為數據例如PV、UV、DAU、MAU、留存率、下載率、Crash率;
- top3 就是體驗設計質量;
可見“?戶態度數據”及“體驗設計質量”在企業重點產品的KPI指標中的權重逐漸上升,尤其在2020年“體驗設計質量”?超“產品財務數據”。
二、評估體驗設計的效果
那么如何評估體驗設計的效果?我們一般需要說明2個問題:
1. 這個設計方案的目標是什么?
第一個問題往往是在開始設計前就需要和項目團隊明確的,比如在改版中,本次改版的業務總目標是什么?分解到設計工作中,設計師需要分析為達到這個目標如何進行設計。
2. 設計方案有沒有達到或者超越這個目標?
這個問題就需要一些指標來衡量,而這些指標通常需要與過去的數據進行“對比”而得出結論,比如轉化率、是否上升或下降。
三、關注哪些指標
我們比較熟悉的數據,比如產品行為數據PV、UV、DAU、MAU、留存率、下載率、Crash率等;還有定性研究中可以得到的滿意度、推薦意愿(NPS)等等,但在眾多的數據,產品目標的成功或失敗如何在用戶數據或態度中體現出來?
在沒有頭緒的時候我們可以借助一些比較權威的模型,比如用戶行為指標:谷歌的HEART模型;這個模型,是Google團隊在ACM上發表的論文《Measuring the User Experience on a LargeScale:User-Centered Metrics for WebApplications》中提出的。
HEART是一個用來評估以及提升用戶體驗的模型,它由五個維度組成:
1. Happiness愉悅度
用“愉悅度”來描述的度量指標,本質上是一種態度指標,這些都與用戶體驗的主觀方面有關。
- 關注數據:滿意度、易用性、視覺吸引力、推薦意愿(NPS);
- 獲取方法:主要通過定性研究的方法,比如問卷調研、訪談等方法來調研用戶對產品主觀態度。
2. Engagement參與度
參與度是指用戶對產品的投入程度。在度量環境中,這個術語通常是行為代指,例如在一段時間內交互的頻率、強度或深度。
關注數據:PV、UV、關鍵行為數據,頁面訪問時長、深度等(一般來說,每個用戶的數據平均值作為一個參與度指標去評估會比取總數去評估更有用,因為總數的增加可能是更多用戶參與的結果,而不是更多行為使用量導致的結果。)
獲取方法:數據埋點。
3. Adoption接受度
接受度指標跟蹤給定時間段內有多少新用戶開始使用產品,讓用戶快速認識/接受某個新功能/模塊。
- 關注數據:關鍵任務的完成率(關鍵任務指能判斷用戶真正使用該產品的任務);
- 獲取方法:數據埋點 ,例如對用戶引導效果的監測。
4. Retention留存度
留存度指標可跟蹤用戶在經過一段時間后仍然活躍的比例(例如,給定一周中7天活躍用戶在三個月后仍處于7天活躍用戶的百分比)。
- 關注數據:周/月/季 留存率等。
- 獲取方法:數據埋點,結合接受度分析。
5. Task Success任務完成率
任務完成度主要指核心任務的完成率。
- 關注數據:任務完成率、任務完成時間、操作錯誤率、跳出率等;
- 獲取方法:數據埋點,可用性測試、 A/B 測試等。
我們在評估設計方案效果時,可以借助這個模型提供的維度,根據產品的目標,著重選擇一到兩個維度進行數據的對比和分析就可以了;例如產品目標是提升用戶的注冊率,那么可以主要關注注冊任務完成率這個維度。
參考:
《Measuring the User Experience on a LargeScale:User-Centered Metrics for WebApplications》
https://research.google/pubs/pub36299/
野生UX設計師;公眾號:LORA體驗設計
本文由 @Lora已上線 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。
題圖來自unsplash,基于CC0協議
產品經理前途