用户体验衡量的维度

“如果一个工作岗位没有目标， 那么这个岗位的工作价值必然被忽视。 ”—— Peter F.Drucker 《管理实践》

在我们的日常工作中，用户体验设计师也经常被挑战。常见的问题：

• 怎么证明这次的功能优化比原线上的好？
• 这次的优化对于大盘数据有多大影响？
• 你做的这次体验优化对公司有多大的贡献？会带来多少经济价值？
• ……

“体验”看似是用户的一种主观感受，其概念比较抽象，从这个情况来看是很难被度量的。

但做为体验设计师要明确一点：我们需要在项目中来凸显设计的价值，这就需要一套科学的、成体系的、可量化用户的体验完整的度量方法。

数据指标是对“价值”这种抽象概念的数据化表达，它能为所有参与角色形成一个具体的关注焦点，建立一个统一的坐标体系和判断标准，直观地反映方案效果与目标价值之间的差距，成为后续迭代优化的思考源头。

数据指标的设定要遵循“VSM”的推导思路。所谓的VSM是指从Value到Signal再到Metric，具体含义为，一旦设计目标中的设计价值得以实现（其实也就是设计目标得以实现），就一定会有相应的现象发生或信号出现 （Signal），而有了现象或信号，根据上面的理念，我们就应该能够找到可以表述和衡量它们的数据指标（Metric），并以此反映设计价值的变化。

举例：假如我们要设计一张能提升睡眠质量的床

• 【Goal】定义业务目标，聚集设计目标 – 通过设计一张床来提升用户的睡眠质量；
• 【Signal】设定关键设计目标（信号）- 更容易入睡，入睡前翻转少，向其他人推荐；
• 【Metric】确定可衡量的数据指标 – 从开始睡觉到真正入睡的时间、入睡前翻转次数、在所有购买者中有多少比例的人是通过他人推荐而来的。

从设计目标到到数据指标的GSM模型

从举例中我们不难发现，如何能体现我们设计的床是有价值的？必然是通过可衡量的数据指标来体现价值，而不再是主观感受。

二、用户体验衡量的维度

HEART模型：是Google在“PULSE”评估系统基础上，结合用户体验质量以及让数据更有实际意义的需求，提出的一个用户体验度量框架，它包含五个，分别是：愉悦度（Happiness）、参与度（Engagement）、接受度（Adoption）、留存率（Retention）、任务完成度（Task success）。

在HEART模型的基础上，结合了日常工作，我们可以通过以下3个大的维度对用户体验进行衡量。

1. 用户感受

指用户在使用产品时的主观感受，可以通过净推荐值、用户的满意度、忠诚度、产品使用的愉悦度来衡量。

净推荐值（NPS）：是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。意在了解用户对该品牌或产品主动推荐的意愿。