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迷失度計算能幫助產品崗位的朋友進一步了解用戶在產品使用過程中存在的疑慮，對于這一指標的計算，是如何進行的？一起看看作者的分享。

眾所周知，可用性測試通過對目標用戶的樣本下達測試指令，觀察用戶行為，以對產品各功能表現進行評估，常見的指標有時間、錯誤率、完成率、效率等等。

這些指標可以幫助我們直觀了解用戶在使用產品時的表現，但無法呈現用戶的使用過程，一個產品猶如一間房子，當用戶進入時，如果產品設計非常復雜，用戶就會出現困惑，直至耐心耗盡。

而時間和錯誤率不能對問題縱向進行對比，因為有些功能天然比另一些功能復雜，耗時自然更多，出現錯誤的可能自然也多。

有一個指標，很少被人提及，它可以體現出用戶對產品功能和流程的困惑程度，也可以了解用戶在使用產品時產生的錯誤路徑和程度，這一指標就是迷失度指標。

一、迷失度計算方式

在用戶體驗度量一書中提到了迷失度的測量公式：

sqrt[（N/S-1）2+（R/N-1）2]

其中，N為操作任務時所訪問的不同頁面數目（去除掉被測者反復進入同一頁面的數量），S為操作任務時訪問的總的頁面數目（所有進入的頁面數量都計算進去，包括重復的同一頁面），R為完成任務時必須訪問的最小的頁面數目。

用戶體驗度量中提到，當迷失度大于0.5的時候，參與者會出現迷失特征，一個最佳的迷失度得分應該為0，當迷失度小于0.4時，用戶不會出現出現明顯的迷失特征。

這也給我們評判產品表現提供了一個清晰的評價指標，在后續問題的優先級排序時，也可作為重要的參考依據。

在問題呈現時，不僅可以體現出迷失度的得分，也可以結合迷失度得分優先呈現出有共性的用戶跳轉路徑及交互方式。

同時，因為迷失度公式中有最小頁面數，因此迷失度計算方式更適合操作路徑明確的任務。

因此，如果最小頁面數無法準確計算，我們可以從時間或錯誤數量的維度來考慮計算迷失度。

筆者提出一個優化公式，以進一步計算復雜網站或操作的迷失度：

公式為sqrt[（N/S-1）2+（R/T-1）2]

其中，N與S不變，R為此頁面平均停留時間，T為刨除掉低于平均停留時間的時間后，高于平均停留時間的時間平均值，以計算各個任務相對而言的迷失度。

因為相對于簡單的產品，網站或當前許多復雜產品的用戶會出現在明確目的下重復訪問頁面的可能。

因此，平均停留時間更能體現出用戶操作的迷失情況，當通過這一種方式進行迷失度計算后，我們也應結合實際可用性測試中，用戶的表現來綜合制定迷失度指標，即迷失度超過多少時，用戶會出現明顯的迷失感。

當然，此公式僅為筆者基于自身經驗及理解所提出，歡迎大家共同思考，提出更合理的公式計算方式。

二、迷失度與其他可用性方法的結合

可用性測試的各個測試方法從不是孤立的，迷失度自然也應與其他方案相互配合。

筆者工作中，比較常見的方式是與滿意度及NPS指標結合，探求迷失度在多大程度上會影響滿意度等指標的表現，并且可以將迷失度與可用性測試中的時間指標進行結合查看，不應僅通過時間的長短來判斷用戶操作各個任務的難易。

三、使用迷失度的注意點

需要注意區分的是，用戶重復查看同一頁面時，是否是合理和必要的，假如用戶僅僅是隨意瀏覽，就不能使用迷失度進行測量，因為用戶并沒有出現迷失的情況。

同時，我們應考慮到故意提升用戶迷失度的情況，在上癮中，指出用戶往往在經歷了困難并通過自己努力解決了問題后，滿足感更強烈，比如游戲行業，適當的難度將讓用戶在“控制”和“困難”中越發上癮。

在這里，我們更應關注多大程度的迷失度是最佳的選擇。

通過對迷失度的計算，既可以量化出哪些任務讓用戶耗費了最多努力，又可以進一步結合觀察員筆記，詳細查看每個任務中，用戶出現最多迷失的操作有哪些，平均迷失度是多少，還可以提煉出用戶操作上的心智模型，以此進行優先解決迷失度最大的問題。