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2020-01-16
我们可以每天对其他同事说注重用户体验是必要的、自己的设计是有效果的。但是空口无凭，只是说说的力度也就仅限于此。
基于用户行为进行设计，听上去是挺有道理的。但是如何才能向他人证明这样的设计是真实有效的呢？有哪些方法可以量化设计成果呢？如何向老板证明在设计上的投入是值得的呢？
量化设计效果并不是一件很虚幻的事，下文中，我就会列举很多实际的方法，来证明设计的价值。
我们和各行各业的各种公司都有过合作，期间我们发现了一些很常用且广受用户认可的设计效果量化指标，主要可以分为两大类：
从用户研究的角度，了解用户在做什么和他们怎样使用你的产品是非常重要的。
基于各种任务设置的可用性测试是一种基础且通用的方式，这不仅限于在小范围进行的“Think-out-loud”研究，还包括一些远程的数据统计和监控，以高效的方式获取更广泛的用户样本。
例如：
用户对产品的感受如何？在使用前、中、后期他们是怎么想的？这些感受是如何影响他们对品牌的印象的？……
为了衡量这些，你可能需要以下的态度类指标：
有了这些指标后，要如何把意见量化呢？怎样把这些“太好看了”“辣眼睛”的评论和想法转化为其他人也能迅速掌握的一组组数据呢？
下面就让我们来仔细了解下这些衡量指标。
这一条很简单，可以统计下有多少人打开你的电商平台，将商品放入购物车，但最终没有真的购买。
放弃率是遗弃在购物车的商品数和用户发起的交易总数之比。
想象下如果宜家的实体店有很高的放弃率，那么必然会给店面运营带来很大的压力。
AOV代表着平均每单的价值。这个数值来自于总收入/总结账次数。根据VWO的说法，这个数值是在利润层面的直接反应。如果你的设计和销售直接相关，那么可以用它作为一个指标。
如果设计上的改进能够触发一些具体事件，例如提高用户的注册率或是任务的完成度，那么这个设计就可以说是有用的。如果设计的改动直接对用户的行为造成了正面影响，并且你可以监测这个变动的数值，那么你就可以自信地说这个设计有效。
就像NNgroup内说的，“转化率衡量了用户在使用你的网站后发生了什么。这个指标受到设计的影响很大，是用于跟踪和评估设计策略是否有效的重要参考”。
但同时我们也应意识到，升高的转化率也可能和营销活动相关，所以监测数据时也应进行区分。
此外，并不是所有访问你网站的人都有可能被转换，这也受到了访问者自身特征的影响。
页面的浏览量和点击量是很常见的衡量标准，可以覆盖手机APP、网页和其他许多产品，记录选定页面或功能的点击量、浏览量、功能间跳转次数等。
你可以通过一些数据统计工具，去自动抓取这些信息，还能减少数据分析和报告产出的时间。
我们可以通过统计有多少用户遇到了某种问题，从而来评估设计成果。
我们建议先进行“Think-out loud”测试来定位问题，然后再通过一个更大的受访群体（在一定的可信区间内）来了解这些问题到底有多大比例会出现。
收集到的这些数据可以和一段时间后/产品改进后的数据进行对比，或者也可以用来和竞争对手的产品数据进行对比。
通常情况下，我们会邀请一组用户，要求他们完成一些指定的任务。这些任务可能是：在付款流程中到达某个具体的页面、在宣传页上找到某个问题的答案或是在使用APP时完成某个步骤。
这项测试中非常重要的一点是，对成功和失败做出明确定义。
在使用这些衡量指标时，我们不能疏忽了取样的区间。
例如10个人中有8个人完成任务，和100个人里有80个人完成了任务，都可以视为80%的任务成功率。但是，后者的置信度明显要比前者高出不少。
任务时长通常是一个具体的数字，例如3分钟。
对于目标是提高使用效率的产品，更短的任务完成时长也就可以反映出更好的设计方案。当然，除了高效的工具类产品，还有很多产品的目标是让用户停留更长的时间，例如Facebook的信息流。
对于任务时长的判断还是要看具体任务场景，即便是在Facebook的信息流里，用户搜索信息的任务时长也是越短越好。
关于时长，我们即可以看完成任务用户的平均时长，也可以统计所有用户完成任务的平均时长。
态度类指标需要量化各种定性的数据，例如忠诚度、信赖程度和产品可用性等。
目前，行业内有很多用于衡量这些数据的标准，下面我挑主要的几组详细解释下。