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译文 - 用哪些指标量化你的设计效果？

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发表于 2021-9-26 11:44 | 查看: 265| 回复: 0

译文 | 用哪些指标量化你的设计结果？

量化阐发可以用最直观的数据来反应结果，经常用于用户、市场等方面，在看似没有尺度的设计范畴，用哪些指标、若何利用？才能晓得设计结果事实怎样样呢？

为甚么咱们必要量化设计的结果？
咱们可以天天对其他同事说注意用户体验是需要的、本身的设计是有结果的。可是空口无凭，只是说说的力度也就仅限于此。

基于用户举动举行设计，听上去是挺有事理的。可是若何才能向别人证实如许的设计是真实有用的呢？有哪些法子可以量化设计功效呢？若何向老板证实在设计上的投入是值得的呢？

量化设计结果其实不是一件很空幻的事，下文中，我就会罗列不少现实的法子，来证实设计的价值。
举动类指标和立场类指标
咱们和各行各业的各类公司都有过互助，时代咱们发明了一些很经常使用且广受用户承认的设计结果量化指标，重要可以分为两大类：
举动类（他们是若何做的）
从用户钻研的角度，领会用户在做甚么和他们怎么利用你的产物是很是首要的。

基于各类使命设置的可用性测试是一种根本且通用的方法，这不但限于在小范畴举行的“Think-out-loud”钻研，还包含一些长途的数据统计和监控，以高效的方法获得更遍及的用户样本。

比方：
抛却率页面阅读量坚苦与波折使命乐成率使命时长立场类（他们是怎样想的）
用户对产物的感觉若何？在利用前、中、后期他们是怎样想的？这些感觉是若何影响他们对品牌的印象的？……

为了权衡这些，你可能必要如下的立场类指标：
虔诚度（经由过程SUS或NPS等指标权衡）可用性（或利用产物的轻松水平）可托度（包含对产物的相信水平、产物价值、知心的办事等）外观（比方“太都雅了”或是“辣眼睛”）
有了这些指标后，要若何把定见量化呢？怎么把这些“太都雅了”“才墨新闻网辣眼睛”的评论和设法转化为其别人也能敏捷把握的一组组数据呢？

下面就让咱们来细心领会下这些权衡指标。
举动类用户体验指标抛却率（Abandon Rate）
这一条很简略，可以统计下有几多人打开你的电商平台，将商品放入购物车，但终极没有真的采办。

抛却率是抛弃在购物车的商品数和用户倡议的买卖总数之比。

想象下若是宜家的实体店有很高的抛却率，那末必定会给店面运营带来很大的压力。
均匀定单价值（AOV: Average Order Value）
AOV代表着均匀每单的价值。这个数值来自于总收入/总结账次数。按照VWO的说法，这个数值是在利润层面的直接反响。若是你的设计和贩卖直接相干，那末可以用它作为一个指标。
转化率（Conversion Rate）
若是设计上的改良可以或许触发一些详细事务，比方提高用户的注册率或是使命的完成度，那末这个设计便可以说是有效的。若是设计的改动直接对用户的举动造成为了正面影响，而且你可以监测这个变更的数值，那末你便可以自傲地说这个设计有用。

就像NNgroup内说的，“转化率权衡了用户在利用你的网站后产生了甚么。这个指标遭到设计的影响很大，是用于跟踪和评估设计谋略是不是有用的首要参考”。

但同时咱们也应意想到，升高的转化率也可能和营销勾当相干，以是监测数据时也应举行区别。

别的，其实不是所有拜候你网站的人都有可能被转换，这也遭到了拜候者本身特性的影响。
页面阅读量（Pageviews）
页面的阅读量和点击量是很常见的权衡尺度，可以笼盖手机APP、网页和其他很多产物，记实选定页面或功效的点击量、阅读量、功效间跳转次数等。

你可以经由过程一些数据统计东西，去主动抓取这些信息，还能削减数据阐发和陈述产出的时候。
坚苦与波折（Problems and Frustrations）
咱们可以经由过程统计有几多用户碰到了某种问题，从而来评估设计功效。

咱们建议先举行“Think-out loud”测试来定位问题，然后再经由过程一个更大的受访群体（在必定的可托区间内）来领会这些问题到底有多大比例会呈现。

采集到的这些数据可以和一段时候后/产物改良后的数据举行比拟，或也能够用来和竞争敌手的产物数据举行比拟。
使命乐成率（Task Success）
凡是环境下，咱们会约请一组用户，请求他们完成一些指定的使命。这些使命多是：在付款流程中达到某个详细的页面、在鼓吹页上找到某个问题的谜底或是在利用APP时完成某个步调。

这项测试中很是首要的一点是，对乐成和失败做出明白界说。

在利用这些权衡指标时，咱们不克不及忽略了取样的区间。

比方10小我中有8小我完成使命，和100小我里有80小我完成为了使命，均可以视为80%的使命蓝颜乐成率。可是，后者的置信度较着要比前者超过跨过很多。
使命时长（Task Time）
使命时长凡是是一个详细的数字，比方3分钟。

对付方针是提高利用效力的产物，更短的使命完成时长也便可以反应出更好的设计方案。固然，除高效的东西类产物，另有不少产物的方针是让用户逗留更长的时候，比方Facebook的信息流。

对付使命时长的果断仍是要看详细使命场景，即即是在Facebook的信息流里，用户搜刮信息的使命时长也是越短越好。

关于时长，咱们便可以看完成使命用户的均匀时长，也能够统计所有效户完成使命的均匀时长。
立场类用户体验指标
立场类指标必要量化各类定性的数据，比方虔诚度、相信水平和产物可用性等。

今朝，行业内有不少用于权衡这些数据的尺度，下面我挑重要的几组具体诠释下。
主顾得意度（CSAT: Customer Satisfaction Score）
这项指标用于评估用户得意度，可是其实不像NPS同样有同一的问题和尺度，评估成果以百分比的情势显示。

长处：没有严酷限定，自由度较高。

错误谬误：凡是只有很是喜好或是很是腻烦你产物的人，才会愿意接管又长又具体的调研。
净值举荐（NPS: Net Promoter Score）
净值举荐评分通经常使用在你设计的后期，它可以帮忙你以最直白的方法评估用户的虔诚度：您有多大概率向朋侪或同事举荐这个公司/产物/办事/利用体验？
授与9到10分的人是产物的举荐者。这些忠厚又热忱的客户愿意把你的产物举荐给别人，在将来也颇有可能会继续利用你的办事。打出7到8分的人被划分为消极接管者。他们对你供给的办事感触得意，可是可能会摆布扭捏，对你的产物并无虔诚度。而打出0到6分的人，被归类为贬损者。他们快猫视频可能已不想再多看你的产物一眼。
NPS的终极评分法则：举荐者%-贬损者%。
体系可用性量表（SUS: System Usability Scale）
用户只必要填写一个简略的问卷，便可以从中得出阐发用的数据。这个量表也是基于李克特量表的加总方法，用定量的数据表示出定性的概念。

上图为李克特量暗示意

下面的问题摘选自SUS量表，这些问题均可以在很是赞成到强烈否决的维度之间举行选择。
我认为我愿意常常利用这个网站我发明这个网站没需要这么繁杂我认为这个网站轻易利用
这类评估方法很是易于操作，可用于小范畴的样本调研，而且可以显示出产物是不是有改良。

但必要注重的是，这个量表其实不能直接奉告你产物设计出了哪些问题，或是哪些新设计起了感化，它是一个比力宽泛的评分。
使命绩效指标（TPI: Task Performance Indicator）
Gerry McGovern对他们团队提出的法子举行了具体的阐发，用以评估设计改动对用户体验的影响。

在TPI的法子下，你必要为重要使命设置10到12个相干问题。这些问题得是可反复的，由于在6到12个月以后大师还会向他们提出如许的问题。

若是用户完成为了使命，就必要起头答复这些与使命相干的问题，以后用户会被扣问对本身的答复有多大掌控。

当TPI得分低于50时（满分100），就象征着产物设计有重大失误（详细实践方法见链接）。
尺度化用户体验评分问卷（SUPR-Q: Standardized User Experience Percentile Rank Questionnaire）
这是一份尺度化问卷，包括8个用来怀抱用户体验质量的问题，笼盖了可用性、可托度、虔诚度和外观评价四个维度。

上图为SUPR-Q的问题内容

更多关于SUPR-Q细节信息可以检察www.suprq.com。
有无一步到位的评估方法？
在UserZoom（作者的公司），咱们本身缔造了一种设计结果评估方法——qx评分（体验质量评分/quality of experience score）。这个法子交融了很多评估标的目的，包含举动数据和立场数据。它的成果很是简明，能在与老板或甲方的沟通中为本身的设计证实。

当你把各项评分输入到这个qx分数表中，你会获得像下图同样的打分卡：

圈中的数字是附近约爱72，代表着终极评分。

再细心看一眼，可以发明小分里包含相信度、雅观度等项目。不少时辰，咱们想要向上下流互助方和老板证实产物在颠末设计后变得更好了，qx评分能为咱们助力。

要对qx评分举行进一步阐发，就必要与其他产物举行比拟，没有上下文的数据是浮泛无用的。

咱们也为此统计了份UZIndex，即按照qx评分对各个行业的分歧产物举行考试和总结，如许公司便可以从中领会到本身产物在全部行业的体验程度。
小结
我的文章并无完备笼盖到每个用户体验量化指标，由于集齐所有指标可能会花掉很长的时候。

但从上文咱们也能够发明，作为用户体验设计师，在设计结果的权衡尺度上有很多可选方法，能将各类定性和定量的结论连系在一块儿。

选择哪一种量化指标重要取决于你们公司的方针是甚么，相干的互助方、老板想获得哪方面的结论。对付咱们而言，最首要的是要大白要量化甚么，和为甚么必要量化它。

作者： Christopher Ratcliff，Kuldeep Kelkar；译文有删减。

原文链接：

译者：迷思特圆；译者公家号：迷思特圆（ID:mryuan55）

本文由 @迷思特圆翻译公布于人人都是产物司理。未经允许，制止转载

题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协定

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