編輯導(dǎo)語：用戶體驗(yàn)，自上世紀(jì)90年代由用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師唐納德·諾曼提出這個(gè)概念以來，被廣泛運(yùn)用至各個(gè)行業(yè)之中，不論是傳承多年的傳統(tǒng)行業(yè)，還是蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。在如今用戶為王的環(huán)境下，用戶體驗(yàn)在企業(yè)中的地位則顯得尤為重要，它會(huì)直接影響到企業(yè)產(chǎn)品在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而決定企業(yè)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中所獲得的效益。

1. 背景

1.1 用戶體驗(yàn)系統(tǒng)特征

如果一個(gè)用戶持續(xù)地使用某個(gè)產(chǎn)品，一定是產(chǎn)品滿足了用戶某些核心體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，形成記憶點(diǎn)（喚醒點(diǎn)），持續(xù)喚醒用戶在特定的場(chǎng)景下使用該產(chǎn)品。比如得物是做名牌鞋子鑒定的，讓用戶感覺這里不會(huì)買到假鞋，于是一旦有種草需求，就會(huì)來得物。

當(dāng)然實(shí)際用戶體驗(yàn)不會(huì)這么純粹、簡(jiǎn)單，用戶體驗(yàn)系統(tǒng)其實(shí)是一個(gè)內(nèi)部信息模糊，外部信息清晰的灰色系統(tǒng)[1]。

• 內(nèi)部模糊體現(xiàn)在：可能某些點(diǎn)確實(shí)迎合了用戶，但其他點(diǎn)引起了用戶的反感，可能這個(gè)點(diǎn)迎合了A類用戶，但對(duì)B用戶不友好；
• 外部清晰體現(xiàn)在：峰終定律描述了用戶的首次和最后體驗(yàn)會(huì)影響最終評(píng)價(jià)，諾曼說的反思層其實(shí)就是用戶體驗(yàn)整個(gè)產(chǎn)品后的情感。

1.2 大部分情況下我們習(xí)慣研究用戶體驗(yàn)的外部系統(tǒng)

內(nèi)部模糊性增加了從產(chǎn)品使用角度研究用戶實(shí)際體驗(yàn)情況的難度，而外部清晰性使我們可以直接通過用戶訪談、調(diào)查問卷等手段直接調(diào)查用戶的感受。

雖然這些手段確實(shí)是在走近用戶，但受限于精力、實(shí)際研究條件以及自身先入為主的偏見，我們所聽到的、看到的未必是真的。

1.3 如何從產(chǎn)品使用角度研究用戶體驗(yàn)的內(nèi)部系統(tǒng)

為了更全貌、更客觀地理解我們所設(shè)計(jì)產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)情況，我們除了通過調(diào)研手段直接了解用戶體驗(yàn)外部系統(tǒng)的一些概況信息。

還需要去拆解該產(chǎn)品涉及的用戶體驗(yàn)系統(tǒng)，即構(gòu)成我這個(gè)產(chǎn)品的核心體驗(yàn)有哪些？這些體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)下有哪些量化指標(biāo)？這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)如何。

2. 方法與案例-以某社交產(chǎn)品為例

如何從產(chǎn)品使用角度研究用戶體驗(yàn)內(nèi)部系統(tǒng)？如圖所示從產(chǎn)品用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建到Dashboard的創(chuàng)建：

1. 首先能夠基于產(chǎn)品特性拆解出在用戶價(jià)值層面，產(chǎn)品想要提供的核心體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)有哪些；
2. 其次圍繞這樣的體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)枚舉相關(guān)的量化指標(biāo)有哪些；
3. 根據(jù)量化指標(biāo)的定義構(gòu)建埋點(diǎn)公式，并確定需要埋的點(diǎn)；
4. 最后構(gòu)建出一個(gè)“用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)-量化指標(biāo)”的Dashboard，用來監(jiān)控每次版本迭代的產(chǎn)品用戶體驗(yàn)變化情況。

2.1 產(chǎn)品用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)拆解

以某社交APP為例：該產(chǎn)品主要針對(duì)大學(xué)生群體，提供線上CP體驗(yàn)，涉及到用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)有：

• 組CP體驗(yàn)：用戶在組CP過程中的體驗(yàn)概況；
• CP任務(wù)體驗(yàn)：用戶在組成CP后，做任務(wù)過程中的體驗(yàn)概況；
• 社交互動(dòng)體驗(yàn)：用戶在和群友、CP社交互動(dòng)過程中的體驗(yàn)概況；
• Feed動(dòng)態(tài)體驗(yàn)：用戶在信息流的閱讀互動(dòng)過程中的體驗(yàn)概況；
• 緣分體驗(yàn)：用戶遇到一個(gè)合適CP過程中的體驗(yàn)概況。

2.2 量化指標(biāo)拆解

2.2.1 組CP體驗(yàn)相關(guān)的量化指標(biāo)有：

• 主動(dòng)匹配CP簽到率：匹配成功或重新匹配成功后，主動(dòng)簽到行為的比例占多少？
• 主動(dòng)匹配不適合率：匹配成功或重新匹配成功后，主動(dòng)匹配不合適的行為比例占多少？
• 主動(dòng)匹配超時(shí)未簽到率：匹配成功或重新匹配成功后，主動(dòng)匹配超時(shí)未簽到的行為比例占多少？
• 被動(dòng)匹配CP簽到率：匹配成功或重新匹配成功后，被動(dòng)匹配CP簽到的行為比例占多少？
• 被動(dòng)匹配不適合率：匹配成功或重新匹配成功后，被動(dòng)匹配不合適的行為比例占多少？
• 被動(dòng)匹配超時(shí)未簽到率：匹配成功或重新匹配成功后，被動(dòng)匹配超時(shí)未簽到的行為比例占多少？
• CP匹配耗時(shí)率：沒有CP的用戶與點(diǎn)擊相互喜歡組成的CP用戶或者通過匹配方式組成的CP用戶的占比有多少？
• 主動(dòng)匹配成功率：主動(dòng)匹配或主動(dòng)匹配冷卻的用戶中，匹配成功的用戶比例占多少？主動(dòng)匹配冷卻是產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的一個(gè)邏輯：用戶A匹配到用戶B，A簽到后，B會(huì)收到這個(gè)組CP消息。為了避免B剛收到A消息還沒來得及回應(yīng)，就消失掉的這種落差感。產(chǎn)品上有個(gè)自鎖邏輯，A簽到后會(huì)進(jìn)入10分鐘冷卻期，這個(gè)期間不能進(jìn)行匹配活動(dòng)。
• 首次匹配重試率：主動(dòng)匹配行為當(dāng)中，重新匹配的行為比例占多少？
• 重新匹配成功率：重新匹配用戶當(dāng)中，匹配成功的用戶比例占多少？
• 主動(dòng)喜歡被響應(yīng)率：發(fā)起主動(dòng)喜歡行為中相互喜歡的行為比例占多少？
• 推薦被響應(yīng)率：推薦卡片發(fā)起喜歡行為中相互喜歡的行為比例占多少？
• 匹配被響應(yīng)率：發(fā)起匹配行為當(dāng)中，最終相互簽到的行為比例占多少？
• 匹配到無CP人群滲透率：主動(dòng)匹配的用戶與無CP用戶的比例，值越小越好
• 邀請(qǐng)好友組CP響應(yīng)率：發(fā)起CP邀請(qǐng)的用戶中，有多少用戶接受了CP邀請(qǐng)？

2.2.2 CP任務(wù)體驗(yàn)相關(guān)量化指標(biāo)有：

• 任務(wù)完成率：組成CP用戶中，第一天完成CP任務(wù)的用戶比例占多少？第二天/第三天/第四天/第五天/第六天/第七天；
• 打卡上墻率：完成CP任務(wù)行為中有多少行為發(fā)布到打卡墻？

2.2.3 社交互動(dòng)體驗(yàn)相關(guān)量化指標(biāo)有：

• 語音消息滲透率：總用戶中使用語音消息用戶比例占多少？
• 語音消息人均使用次數(shù)：語音消息每天使用幾次？
• 視頻消息滲透率：總用戶中使用視頻消息用戶比例占多少？
• 視頻消息人均使用次數(shù)：視頻消息每天使用幾次？
• 撤回消息滲透率：總用戶中使用撤回消息用戶比例占多少？
• 撤回消息人均使用次數(shù)：撤回消息每天使用幾次？
• gif消息滲透率：總用戶中使用gif消息用戶比例占多少？
• gif消息人均使用次數(shù)：gif消息每天使用幾次？
• 房間加好友成功率：房間加好友行為中有多少好友請(qǐng)求被接受了？
• 搜索加好友成功率：搜索加好友行為中有多少好友請(qǐng)求被接受了？
• 動(dòng)態(tài)加好友成功率: 動(dòng)態(tài)加好友行為中有多少好友請(qǐng)求被接受了？
• 打卡墻加好友成功率：打卡墻加好友行為中有多少好友請(qǐng)求被接受了？
• 首次進(jìn)房打招呼率：進(jìn)房用戶中有多少發(fā)起打招呼的用戶？
• 退房率：進(jìn)房用戶中有多少用戶離開了房間？

2.2.4 Feed動(dòng)態(tài)體驗(yàn)相關(guān)量化指標(biāo)有：

• 動(dòng)態(tài)滲透率：總用戶中有多少用戶進(jìn)入動(dòng)態(tài)？
• 動(dòng)態(tài)人均進(jìn)入次數(shù)：用戶平均每天進(jìn)入動(dòng)態(tài)幾次？
• 動(dòng)態(tài)人均查看詳情次數(shù)：用戶平均每天查看動(dòng)態(tài)詳情幾次？
• 動(dòng)態(tài)點(diǎn)贊次數(shù)：用戶平均每天點(diǎn)贊幾條動(dòng)態(tài)？
• 發(fā)布動(dòng)態(tài)成功率：點(diǎn)發(fā)動(dòng)態(tài)用戶中有多少用戶最后點(diǎn)率發(fā)布動(dòng)態(tài)？
• 打卡墻滲透率：總用戶中有多少用戶進(jìn)入打卡墻？
• 打卡墻人均進(jìn)入次數(shù)：用戶平均每天進(jìn)入打卡墻幾次？
• 打卡墻人均查看詳情次數(shù)：用戶平均每天查看打卡墻詳情幾次？
• 打卡墻點(diǎn)贊率：進(jìn)入打卡墻的用戶，有多少用戶發(fā)起了點(diǎn)贊行為？
• 動(dòng)態(tài)詳情評(píng)論率：進(jìn)入動(dòng)態(tài)詳情的用戶中有多少用戶發(fā)布了評(píng)論？
• 動(dòng)態(tài)詳情關(guān)注率：進(jìn)入動(dòng)態(tài)詳情的用戶中有多少用戶發(fā)起了關(guān)注行為？
• 動(dòng)態(tài)詳情查看發(fā)布比例：查看動(dòng)態(tài)詳情行為與發(fā)布動(dòng)態(tài)行為比例，值越大越好；
• 動(dòng)態(tài)詳情點(diǎn)贊發(fā)布比例：點(diǎn)贊動(dòng)態(tài)詳情行為與發(fā)布動(dòng)態(tài)行為比例，值越大越好；
• 動(dòng)態(tài)詳情評(píng)論發(fā)布比例：評(píng)論動(dòng)態(tài)詳情行為與發(fā)布動(dòng)態(tài)行為比例，值越大越好。

2.2.5 緣分體驗(yàn)相關(guān)量化指標(biāo)有：

• 組成CP與匹配比例：通過匹配組成CP的行為與匹配行為的比例，值越大越好；
• 簽到與匹配比例：匹配行為中簽到行為比例占多少？
• 推薦喜歡率：總用戶中有多少用戶對(duì)卡片發(fā)起了喜歡操作？

2.3 埋點(diǎn)方案設(shè)計(jì)

根據(jù)埋點(diǎn)意義確定需要埋哪些點(diǎn)以及指標(biāo)與埋點(diǎn)之間的計(jì)算邏輯，最后整理如圖所示：

2.4 構(gòu)建產(chǎn)品用戶體檢Dashboard監(jiān)控

按照產(chǎn)品各個(gè)體驗(yàn)緯度，創(chuàng)建指標(biāo)Dashboard如圖所示：

3. 小結(jié)與展望

盡管用戶體驗(yàn)內(nèi)部模糊特性增加了我們從產(chǎn)品使用角度研究其內(nèi)部系統(tǒng)的難度，但是我們還是能夠根據(jù)產(chǎn)品特性去拆解相關(guān)的用戶體驗(yàn)緯度有哪些，以及每個(gè)用戶體驗(yàn)緯度下的量化指標(biāo)有哪些，最后把這些指標(biāo)涉及到的埋點(diǎn)與計(jì)算邏輯錄入到前端與數(shù)據(jù)平臺(tái)，建立一個(gè)可以監(jiān)控該產(chǎn)品用戶體驗(yàn)狀態(tài)的Dashboard。

相比于直接研究用戶體驗(yàn)外部系統(tǒng)，這個(gè)監(jiān)控面板可以讓我們站在更全局、更客觀的視角去看待每次產(chǎn)品迭代。

作為產(chǎn)品經(jīng)理是應(yīng)該走近用戶，傾聽用戶聲音，但過分依賴這些外部系統(tǒng)，不免會(huì)讓人懷疑，這份責(zé)任心是真摯的還是虛偽的。

關(guān)于用戶體驗(yàn)內(nèi)部系統(tǒng)的研究還不止于此，如何把這些碎片化的內(nèi)部信息通過算法整合成一個(gè)清晰的外部決策值，就像用戶經(jīng)歷了一番體驗(yàn)后會(huì)對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生一個(gè)比較清晰的評(píng)價(jià)。

如果這個(gè)外部決策值與用戶評(píng)價(jià)是正相關(guān)的，那將非常有意義，我們不再受限于精力、實(shí)際研究條件以及自身先入為主的偏見，直接通決策值就可以得到比較客觀的反饋。

參考資料：KUO Y, YANG T, HUANG G W. The use of grey relational analysis in solving multiple attribute decision-making problems [J]. Computers & Industrial Engineering, 2008, 55(1): 80-93.

#專欄作家#

UE小牛犢，微信公共號(hào)：交互實(shí)驗(yàn)獅，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注產(chǎn)品思考、用戶體驗(yàn)分析、交互研究，致力于UX方法論的探索和實(shí)踐。

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