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体验设计度量
基于Google的HEART模型，衍生出来的各种用户体验度量方法，非常全面。对于UI、UE、UX领域人员会有很大的帮助
编辑于2022-01-25 18:08:47- 用户体验
- 体验度量
- 相似推荐
- 大纲
体验设计度量
为什么要研究体验度量
产品趋势
阿里，滴滴，微软等设计团队都就用户体验质量度量进行了研究
量化设计价值
质量评估体系将帮助设计师明确设计方向和目标，并量化设计价值
如何做用户体验度量？
现状
无论是B端还是C端都缺乏体系化的度量指导
策略
研究主流的体验度量模型
汇总体验度量评估维度+GSM
构建方法“HEART+业务特色”
实现
体验度量评估模型
模型对应的度量方法
度量方法对应的工具
主流的体验度量模型
国际标准
ISO-9126 软件质量模型
3个方面
产品
技术
设计
6个维度
功能性
适合性
准确性
互操作性
保密安全性
功能性的依从性
可靠性
成熟性
容错性
易恢复性
可靠性的依从性
易用性
易理解性
易学性
易操作性
易用性的依从性
效率性
时间特性
资源利用性
效率依从性
维护性
易分析性
易改变性
稳定性
易测试性
维护性的依从性
可移植性
适应性
易安装性
共存性
易替换性
可移植性的依从性
ISO-9241-11 Usability可用性的定义
效益（effectiveness）
效率（efficiency）
满意度（satisfaction）
国外相关模型研究
PULSE模型
Page View 页面浏览量
Seven days active user 七日用户活跃
Earning 收益
Uptime 运行时间
Latency 延迟
业务+技术
HEART模型
Engagement 参与度
Adoption接受度
Rentention留存率
Task Success任务完成度
Happiness 愉悦度
GSM模型
Goal 目标
Signal 信号
Metric 指标
用户态度+行为导向
阿里集团已有模型
支付宝：PTECH
Performance 页面性能
Task Sucess 任务效率
Engagement 参与度
Clarity 清晰度
Happniess 满意度
清晰度导向、性能为辅
阿里云：UES
Ease of use 易用性
Consistency 一致性
Happiness 满意度
Task Success 任务效率
Performance 性能
易用性、一致性导向，性能为辅
1688：五度模型
Degree of attraction吸引度
Task Success 任务效率
Happiness 满意度
loyalty 忠诚度
Recommendation degree推荐度
用户消费行为路径，产品生命周期导向
汇总体验度量评估维度+GSM
Task Success 任务效率
Goal 目标
出错次数
任务完成率
任务完成时间
流程断点
也能跳转
Signal 信号
用户行为监控
Metric 指标
易用性测试、
数据埋点
SUS可用性量表
Performance 页面性能
Goal 目标
首屏渲染时间
页面请求响应时间
API请求响应时间
Signal 信号
页面性能监控
Metric 指标
数据埋点
Adoption接受度
Goal 目标
新产品、新功能访问量
愿意注册
愿意使用新功能
Signal 信号
页面浏览量
产品访问量
点击率
注册率
下载量
Metric 指标
数据埋点分析
Engagement 参与度
Goal 目标
一段时间内多次访问产品
使用某个功能
Signal 信号
平均用户的每周访问频次
7天活跃用户
Metric 指标
数据埋点分析
loyalty 忠诚度
Goal 目标
粘度
活跃度
Signal 信号
更多用户回访
用户参与频次增加
Metric 指标
用户次日留存
用户7日留存
Degree of attraction吸引度
Goal 目标
引起注意
理解规则
产生兴趣
产生行动
Signal 信号
活动更多人知道
引导说明被查看
产生更多点击
多次参加活动
Metric 指标
活动知晓率
页面跳出率
UV转化率
参与活动人数
Clarity 清晰度
Goal 目标
设计规范
用户主观清晰度评分
帮助系统
Signal 信号
可用性测试
卡片分类
专家走查
Metric 指标
可用性测试报告
行为埋点
Consistency 一致性
Goal 目标
整体样式
通用框架
常用场景及组件
Signal 信号
一致性评估
Metric 指标
一致性自查表
Ease of use 易用性
Goal 目标
易操作
易学习
易理解
Signal 信号
易用性测试
Metric 指标
易用性测试
Happiness 满意度
Goal 目标
满意度
Signal 信号
问卷调查
Metric 指标
问卷
Rentention留存率
Goal 目标
活跃度高
Signal 信号
留失率低
Metric 指标
数据埋点分析
评估维度
如何构建体验度量模型
影响产品用户体验度量的关键因素
产品类型
企业级产品（B端产品）
消费级产品（C端产品）
功能类型
清晰
易用
一致
用户态度
净推荐值 NPS
长期的幸福感，向他人推荐企业或服务
满意度 CSAT
短期内的幸福感，满意度的缺陷是无法体现用户对产品的长期态度。
费力度 CES
通过询问用户产品是否容易处理用户的问题，来发现用户对产品最真实的评价和用户的痛点，从而解决用户关注的问题以提升用户忠诚度
性能体验
任务效率
页面性能
构建方法“HEART+业务特色”
基于关键因素从汇总维度中选择合适的维度
体验度量指标如何比较
0-1
自己和自己结合比
满意度和费力度
认知评分和效率结合
直接竞对比较
NPS，满意度和竞品对比
间接竞对比较
和已有竞品标准对比
1-N
新版旧版对比
同类标准前后对比
构建具有业务特性用户体验评估模型
Step2. 基于业务构建设计度量模型
建立设计度量维度和用户的关系（简称OADI循环）
「见 Observe」 是看到，是从外界或者经历中取得信息，在设计层面可以对应为「吸引性」。
「解 Assess」是理解，是对得到的素材进行解释、评估，加以理解，在设计层面可以对应为「易理解性」。
「思 Design」是吸收，是对理解的信息进行分析重构，在设计层面可以对应为「易用性」。
「行 Implemen」是行动，是基于信息进行行动，在设计层面可以对应为行动的质量，即为「任务效率」。
建立设计度量维度和业务目标的关系
明确产品诉求
产品的类型
消费级
企业级（内）
企业级（外）
功能类型
子主题
子主题
明确产品评估指标
设计目标推导
公式拆解
心智路程推导
转化漏斗分析
建立设计目标和设计维度的关联
设计价值度量
初步构建设计度量评估模型
吸引性
颜色
布局
动态效果
易用性
易理解
易学习
易操作
任务效率
任务完成度
任务完成时长
跳出率
满意度
单任务CSAT
总体CSAT
费力度
单任务CES
总任务CES
推荐度
NPS
分享转发的比例
忠诚度
用户次日留存
用户7日留存
单用户7日访问频次
总用户单日访问频次
模型使用和反馈收集（设计师使用模型的主要难点）
模型的维度较多，不同的项目应该重点看哪个维度？
视觉和交互链路重合，但是对于视觉设计师和交互设计师而言，看的维度是否有侧重？
设计目标的拆解应该如何进行？
Step3：构建具有业务特性的设计度量模型
进一步明确优酷视频业务C&B端的产品特性 如图5
TO C
分发型（业务目标：渗透率，留存）
吸引度
任务效率
满意度
忠诚度
互动型（互动率，留存）
吸引度
满意度
忠诚度
TO B
任务型（互动率，留存）
任务效率
费力度
满意度
明确设计维度和用户主观态度的关系
体验
情感
行为
重构通用模型
基础体验
完成度
满意度
可拓展纬度
创新性
品牌性
体验设计度量
为什么要研究体验度量
产品趋势
阿里，滴滴，微软等设计团队都就用户体验质量度量进行了研究
量化设计价值
质量评估体系将帮助设计师明确设计方向和目标，并量化设计价值
体验度量评估体系
现状
B端/C端
缺乏体系化的度量指导
目标
指方向
通过建立体验度量评估模型，给设计团队指明当前业务阶段的设计方向。
定目标
帮助设计师通过业务目标拆解出设计目标，明确设计发力点。
拿结果
针对度量维度提供度量方法和可用工具，帮助设计师拿到结果。
策略
策略1
提炼通用度量思维
策略2
基于业务在B&C端共性和差异提炼差异性维度
实现
模型
体验度量评估模型
方法
模型对应的度量方法
工具
度量方法对应的工具
模型构建的流程
构建用户体验度量框架
已有理论研究
构建用户体验评估模型
提取设计影响范围
构建设计度量模型
业务目标研究
设计目标拆解
构建设计质量模型
构建具有业务特性的设计度量模型
子业务目标对焦
通用维度和差异维度
构建子业务设计质量模型
已有理论研究
国际标准
ISO-9126 软件质量模型
3个方面
产品
技术
设计
6个维度
功能性
适合性
准确性
互操作性
保密安全性
功能性的依从性
可靠性
成熟性
容错性
易恢复性
可靠性的依从性
易用性
易理解性
易学性
易操作性
易用性的依从性
效率性
时间特性
资源利用性
效率依从性
维护性
易分析性
易改变性
稳定性
易测试性
维护性的依从性
可移植性
适应性
易安装性
共存性
易替换性
可移植性的依从性
ISO-9241-11 Usability可用性的定义
效益（effectiveness）
效率（efficiency）
满意度（satisfaction）
国外相关模型研究
PULSE模型
技术侧用户体验
Uptime 运行时间
Latency 延迟
产品用户忠诚度
Page View 页面浏览量
Seven days active user 七日用户活跃
商业收益
Earning 收益

HEART模型
态度
Happiness 愉悦度
行为
Task Success任务完成度
GOOGLE新增纬度
Engagement 参与度
Adoption接受度
Rentention留存率
GSM模型
Goal 目标
Signal 信号
Metric 指标
阿里集团已有模型
支付宝：PTECH
Performance 性能体验
Task Sucess 任务体验
Engagement 参与度
Clarity 清晰度
Happniess 满意度
阿里云：UES
设计
Ease of use 易用性
Consistency 一致性
产品
Happiness 满意度
Task Success 任务效率
技术
Performance 性能
什么是UES
一个包含五大维度的 UES 体验度量模型
一个体验问题从发现到闭环的体验管理机制
一个易用性测试和数字化管理的体验工具集
1688：五度模型
吸引度
完成度
满意度
忠诚度
推荐度
过往研究带给我们的洞察
设计质量模型的构建方法就是用“HEART+业务特色”来建立的
影响产品用户体验度量的关键因素
产品类型
企业级产品（B端产品）
消费级产品（C端产品）
类型，量级
功能类型
清晰
易用
高效
如果某功能需要要用户完成一系列复杂的操作，则需要更多的去考量易用性。
用户态度
净推荐值 NPS（Net Promoter Score）
长期的幸福感，向他人推荐企业或服务
满意度 CSAT（Study of Customer Satisfation）
短期内的幸福感，满意度的缺陷是无法体现用户对产品的长期态度。
费力度 CES（Customer Effort Score）
通过询问用户产品是否容易处理用户的问题，来发现用户对产品最真实的评价和用户的痛点，从而解决用户关注的问题以提升用户忠诚度
性能体验
开启速度
卡顿比率
崩溃率
稳定、流畅性
构建用户体验评估模型
业务特征+（挑选）模型维度
用户
认知
吸引度
易操作
清晰
易学性
行为
任务效率
情感
满意
推荐
费力
忠诚
产品
高效管控纬度
用户增长纬度
交易转化纬度
内容消费纬度
技术
稳定性
脚本异常
接口异常
流畅性
延迟
加载性能
卡顿
动画流畅性
通过GSM模型推导设计指标
目标
信号
指标
度量方法和指标
0-1
自己和自己结合比
满意度和费力度
认知评分和效率结合
直接竞对比较
NPS，满意度和竞品对比
间接竞对比较
和已有竞品标准对比
1-N
新版旧版对比
同类标准前后对比
构建具有业务特性用户体验评估模型
Step2. 基于业务构建设计度量模型
建立设计度量维度和用户的关系（简称OADI循环）
「见 Observe」 是看到，是从外界或者经历中取得信息，在设计层面可以对应为「吸引性」。
「解 Assess」是理解，是对得到的素材进行解释、评估，加以理解，在设计层面可以对应为「易理解性」。
「思 Design」是吸收，是对理解的信息进行分析重构，在设计层面可以对应为「易用性」。
「行 Implemen」是行动，是基于信息进行行动，在设计层面可以对应为行动的质量，即为「任务效率」。
建立设计度量维度和业务目标的关系
明确产品诉求
产品的类型
消费级
企业级（内）
企业级（外）
功能类型
子主题
子主题
明确产品评估指标
设计目标推导
公式拆解
心智路程推导
转化漏斗分析
建立设计目标和设计维度的关联
设计价值度量
初步构建设计度量评估模型
吸引性
颜色
布局
动态效果
易用性
易理解
易学习
易操作
任务效率
任务完成度
任务完成时长
跳出率
满意度
单任务CSAT
总体CSAT
费力度
单任务CES
总任务CES
推荐度
NPS
分享转发的比例
忠诚度
用户次日留存
用户7日留存
单用户7日访问频次
总用户单日访问频次
模型使用和反馈收集（设计师使用模型的主要难点）
模型的维度较多，不同的项目应该重点看哪个维度？
视觉和交互链路重合，但是对于视觉设计师和交互设计师而言，看的维度是否有侧重？
设计目标的拆解应该如何进行？
Step3：构建具有业务特性的设计度量模型
进一步明确优酷视频业务C&B端的产品特性 如图5
TO C
分发型（业务目标：渗透率，留存）
吸引度
任务效率
满意度
忠诚度
互动型（互动率，留存）
吸引度
满意度
忠诚度
TO B
任务型（互动率，留存）
任务效率
费力度
满意度
明确设计维度和用户主观态度的关系
体验
情感
行为
重构通用模型
基础体验
完成度
满意度
可拓展纬度
创新性
品牌性