前言 ：在互联网行业中，优雅的用户体验已成为决定性的竞争力。阿左曾在前司某QQ应用中，将某个持续几天H5的营收活动，支付界面由跳转改成弹窗打开，打开速度缩减至1秒以内，就增收X百万的。现今，阿左以大数据前端的角色带领我们走进大数据的世界，全面剖析如何度量、监控，并优化用户体验，揭示提高用户体验提升的神秘秘诀。
建设以用户为中心体验度量体系，系列课程（不定期更新，立个flag，争取一年内更完）：
第一篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 度量模型》
第二篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 问卷技术》
第三篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 埋点技术》
第四篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 数据埋点》
第五篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 数据处理》
第六篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 数据应用》
第七篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 性能优化》
本文是用户体验提升过程的开篇之作，用户体验提升的第一步 -- 选择一个合适的体验度量模型
一、用户体验
1.1 用户体验的定义
用户体验是指一个人使用一个特定产品或系统或服务时的行为、情绪与态度。包括人机交互与拥有产品时的操作面向、体验面向、情感面向、意义面向、与价值面向；还包含用户对于系统的功能、易用、效率的感受，因此用户体验在本质上可以视为一个人对于系统的主观 感受与主观想法。
用户体验是使用产品发生的行为，及对其产生 主观 感受。
1.2 用户体验的重要性
对于企业来说，用户体验会影响到各项经营指标，例如 CAC、LTV、ARPU、GMV、ROI 等。2019 年的一篇福布斯的文章指出，在着手改善客户体验的企业中，有 84% 的企业表示实现了收入增长，可见用户体验对其的重要性。
阿左在前公司就负责过某QQ的营收业务的开发工作，曾将一个持续几天的H5活动页中的付款界面，由跳转页面改成预加载弹窗，支付界面打开速度缩短至1S内，就 增收X百万
对于用户来说，优秀的用户体验使我们在每次交互结束时感到幸福和满足：
- 产品操作简单、响应及时。
- 产品符合预期、理解成本低。
- 遇到异常情况时，有指引告诉我们应该怎么做。
- 无障碍设计能帮助更多的人群使用产品，改善生活。
在心理学中，有一个认知偏差，叫做美即好用效应，我们倾向于认为更美观的产品会更易用，会更容易克服所碰到的问题，这正是优秀的使用体验带来的影响。
用户体验越好了，搞到的钱就越多，用户还开心。
二、体验度量
我们如何管理体验？现代管理学之父，彼得·德鲁克说： If you can't measure it, you can't manage it。「如果你不能很好地度量它，也就无法有效地管理它。」
2.1 度量的定义
度量又称测量、计量，是指对于一个物体或是事件的某个性质给予一个数值及单位，使其量化而可以和其他物体或是事件的相同性质比较。
比如，如何评价一个美女的体型测试（是否性感），可以挑选一群美女（样本量），通过长度和重量的方法估计（度量工具）。测量出身高、三围和体重等维度数值，之后整理数值计算出每个人得分，最后进行排名（数据分析）。就可以需要测量的个体在哪个区间，再可以通过个体维度值和整体的指标相比较，就可以有针对性改善哪个维度的数值，以获取更好的排名了。
这只是一个简单度量，真实的选美比赛，除了身高、三围和体重（技术指标），还有评委和观众主观打分（主观感受，感知类指标）
2.2 体验度量
测量长度使用尺子。考察学习的效果，使用万恶的考试卷子。
用户调研的方法有很多种：
- 启发式评估 Heuristic evaluation。
- 绩效量测 Performance measures。
- 观察法 Observation。
- 问卷调查 Questionnaires。
- 访谈 Interview。
- 焦点小组 Focus groups。
- ......
但是这些调研方法样本太少，缺乏可信度！在大数据背景的追求更多更全的用户数据，往往采集线上用户的真实数据，就剩下面这两种方法：
- 标准化问卷：收集主观信息。
- 行为埋点：收集客观信息，以佐证用户的主观反馈。
*笔者刚好是在大型公司负责问卷平台建设，而且还有过埋点系统开发经验。
体验度量的核心是用户在使用产品的过程，对关键环节进行埋点（行为&性能），并通过邀请用户填答形式（问卷回收）收集用户主观感受，并对这些数据进行量化分析、并持续监测，以改进用户体验。
2.3 度量的重要性
度量能回答以下问题：
- 产品的用户体验是否符合用户的期望？
- 如何与竞品比较谁的用户体验更好？
- 产品哪些地方用户体验不佳？如何改善？
- 如何衡量新版本是否改善了用户体验？
度量是中立客观的视角，能为决策者提供有效的信息辅助决策：
- 理解用户的行为和偏好。
- 发现产品的问题，提供优化建议。
- 达成共识：每个人对用户体验的定义是一致的，不同的产品使用相同的标准。
- 评估新旧版本的优劣：新版本的表单使数据输入错误率减少 75%，用户平均输入时间减少了 125s，订单量提升 10%，收入提高 5%。
三、体验度量模型
大数据背景下的用户体验度量需要包含了问卷收集用户的主观感受 ，也要包含行为埋点产出的客观指标。通过主观感受形成感知指标结合行为埋点形成的技术指标相结合的方式进行度量，这样的用户体验度量就会涉及很多维度，一个合适的体验度量模型就显得非常重要。接下来进讲解本文的核心部分 --- 体验度量模型。
3.1 PULSE模型
PULSE，传统 Web 产品体验评估指标，由 Google 提出，PULSE 的每一个字母代表一种指标：
- Page Views 页面浏览量：产品指标，衡量页面被用户访问的次数，以及逐级页面的点击转化情况。
- Uptime 运行时间：技术指标，衡量网站持续稳定的运行时间。
- Latency 延迟：技术指标，衡量用户打开页面的速度。
- Seven-day active users 七日用户活跃：产品指标，反映网站的实际运营情况，用于估计产品的用户规模。
- Earnings 收益：商业指标，电商类更关注 GMV 等指标，视频业务关注广告，VIP 售卖等。
PLUSE 是基于商业和技术来评估产品的，是跟踪产品的整体表现，无法直接通过指标观测用户体验是怎么样的。
3.2 HEART模型
HEART，是在 PULSE 的缺陷上，加以改进形成的以用户为中心的体验度量模型。Heart模型是从宏观的角度来衡量用户体验的有效性指标，这个指标会影响到公司策略。
（现代的体验度量模型有很多，但是大部分都是基于谷歌的HEART模型派生出来的。）
大量实践中，谷歌团队发现他们所监控的用户体验数据指标可以聚类归为5个类别，即度量用户体验的5个维度：愉悦度、参与度、接受度、留存率、任务完成度。
HEART用户体验度量模型有两个步骤，产品可以在确认要调研的：
HEART模型有五个维度，对于不同形态的产品的侧重点不一样。可以参考业务类型做出选择。比如：
- C 端产品的满意度和忠诚度的权重更高；
- B 端产品的任务效率权重更高；
3.3 UES模型
UES（User Experience System）是阿里云设计中心通过多年设计实践中沉淀下来的云产品使用体验度量系统，用于ToB的云厂商的用户体验度量模型。
根据 B 类技术产品特性，在多个维度中评估和挑选，重新思考定制，设计了 UES 模型的五个维度：
易用性 - Ease of use
易⽤性是产品使用质量的核心维度，它反应产品对⽤户而言是否易于学习和使用，包含易学性、易操作性和清晰性3个维度。易⽤性的提升可以促进操作效率和任务完成率的提升、降低学习成本、提升⽤户体验和满意度。
一致性 - Consistency
一致性指多款产品间通用范式部分的一致程度，分为整体样式、通用框架和常用场景及组件等维度。对于⽤户⽽⾔，体验⼀致性的提⾼可以降低⽤户的操作时⻓及错误率，降低学习成本，提升⽤户的满意度；对于产品设计及开发者⽽⾔，保持体验⼀致性可以提升开发效能，产品模块的可集成性、稳定性和可延续性更⾼。
满意度 - Happiness
满意度反映着用户对产品或服务的期望被满足的程度，这个指标一定程度上会反映用户再次使用和对产品进行推荐的程度。
任务效率 - Task Success
任务效率包含任务完成率和任务完成时间，云产品的任务链路相对复杂，针对有明确任务或有固定使用流程的产品，通过比对用户路径和产品设计的理想路径之间的差异，能够帮助我们发现产品流程设计上的问题。
性能 - Performance
监控性能的指标有很多，其中最影响用户感知的指标是首屏渲染时间（FMP），指用户从发出请求到看到控制台主要内容的时间。其次，还包括页面请求响应时间、API 请求响应时间等指标。
四、 自创模型
从上述的度量中参考，设计一个企业工具类网站产品的用户体验度量模型。业务形态偏向ToB的工具类平台，主要功能是完成某个或多个任务，从HEART模型中选择愉悦度维度下的用户满意度和任务完成度的维度作为主要参考。通过行为和性能埋点，采集线上用户的真实体验数据，并收集用户体验感受，从宏观的角度度量用户体验。
4.1 满意度&NPS值
满意度反映着用户对产品或服务的期望被满足的程度，这个指标一定程度上会反映用户再次使用和对产品进行推荐的程度。 可以通过满意度调研问卷的形式收集，一般可以通过周期性的问卷投放，或者用户首次完成一个核心功能使用后，进行打分反馈。可用于衡量产品功能水平。我们用此指标作为度量模型的北极星指标。
满意度设计一道1到10分的量表题（与NPS题一致，信息虽然是满意度，但是，计算仍采用NPS得净推荐值公式），让用户进行打分。 
4.2 任务完成度
任务效率包含任务完成率和任务完成时间，大数据的任务链路相对复杂，查询时长较长，针对有明确任务或有固定使用流程的产品，通过比对用户路径和产品设计的理想路径之间的差异，能够帮助我们发现产品流程设计上的问题。
由于工具类产品，完成的功能各不相同，所以，这里选取：任务完成率 作为主要指标，新增任务数作为参考。
举个例子：一个表单收集信息的网页，用户完成一个关键填写表单功能进行行为埋点，具体做法如下：
1）增加两个行为埋点事件
- 表单控件首次获取焦点事件（E1）
- 成功提交表单响应事件 （E2）
任务完成率 = count(E2) / count(E1) * 100%
任务完成时间（平均值） = sum(E2.endTime - E1.startTime) / count(E2)
如果任务完成时间比较长的话，就可以增加更多行为埋点，比如：每个控件填入时长、后端提交接口响应时长和前端响应提示的等环节的，从而找到关键的耗时环节进而改善。
4.3 性能和成功率
这个维度可用于评判研发技术水平，可以指导研发工作的重点。用户使用web这类产品，主要生命周期包括：加载和使用这两个过程。度量这两个过程的指标是：
- 网页加载速度，使用LCP（Largest Contentful Paint），
- 度量网页使用是否流畅使用INP（Interaction to Next Paint）。
LCP和INP是以用户为中心的效果指标，贴近用户真实使用感受，在用户端侧采集。
加载速度指标--LCP
网页技术一个老大难的问题 -- 白屏时间。在无线端就有很多解决方案：
- 大厂的APP内嵌页，客户端就会提供离线包+请求前置的技术方案来实现页面秒开；
- 微信的小程序容器技术（依旧是webview），是目前解决白屏效果最好技术方案；
白屏时间严重影响用户体验，衡量白屏时间指标有很多，比如：
- DomReady时间、
- 页面事件绑定完成时间
- FCP
- LCP
我们采用贴近用户视觉真实感受的LCP作为唯一指标。
LCP作为Largest Contentful Paint (LCP) 是一种稳定的 Core Web Vitals 指标，用于衡量感知的加载速度。 它用于标记网页加载时间轴中可能加载了网页主要内容的时间点。快速 LCP 有助于让用户确信相应网页有用。
为了提供良好的用户体验，网站应努力将 LCP 控制在 2.5 秒 以内。为确保您的大多数用户都达到此目标，最好衡量一下网页加载的第 75 个百分位。
网页流畅指标--INP
大数据的工具类网站，会涉及处理大量数据处理和图表渲染，页面很容易发生卡顿。我选择INP作为网页流畅度的指标。
Interaction to Next Paint (INP) 是一个稳定的 Core Web Vitals 指标，可以使用 Event Timing API 中的数据来评估网页响应能力。INP 会在网页生命周期内观察用户与网页进行的所有点击、点按和键盘互动的延迟时间，并报告最长持续时间，并忽略离群值。INP 较低意味着网页始终能够快速响应大多数用户互动。
为确保提供良好的响应速度的用户体验，建议衡量的是实际记录的网页加载的第 75 个百分位
- INP 等于或小于 200 毫秒 表示您的网页具有良好的响应速度。
- 如果 INP 介于 200 毫秒 到 500 毫秒 之间，则意味着您网页的响应能力需要改进。
- INP 大于 500 毫秒 表示网页响应速度慢。
成功率
LCP和INP忽略了一个问题：错误率。网页的LCP和INP或许都表现极好，但如果出现许多错误，则会极大影响用户体验。
一个完整网页的成功率主要包含：后端接口和前端代码（直接在用户设备运行）报错。
- 后端接口成功率可以通过http的响应码进行统计；
- 前端代码运行成功率，可以通过捕获jserror报错次数（需按照pv去重）和网页pv进行计算；
综合LCP、INP、接口和jsError的成功率，用户体验分计算规则如下：
4.5 体验度量体系
通过以满意度作为业务牵引（贴近用户），结合任务完成率和技术体验分（偏向产研），设计了一个大数据工具类网站的体验度量模型。
- 团队全员为满意度负责；
- 产品和UI对任务完成率，主要工作负责操作路径和效果优化；
- 研发为技术体验分负责，提供更快更稳定的服务；
五、总结
用户体验提升的第一步是设计一个符合业务形态的度量模型，是非常关键，决定用户体验提升成败。在设计模型可以基于HEART模型的基础下，并结合业界成功的度量模型进行设计。一个适合业务的体验度量模型，是可以随着业务的演进而改变，目标，该模型还处于初级版本，如果你有更好的想法或者问题，欢迎交流。
至此，本文结束。欢迎阅读下一篇：《大数据前端佬带你做用户体验提升 -- 问卷技术》
参考文献：
- 《体验度量》 zhuanlan.zhihu.com/p/426649668
- 《产品使用体验如何量化与管理------阿里云 UES 全面揭秘》mp.weixin.qq.com/s/9LJXsdXL5...
- 《以用户为中心的效果指标》web.dev/articles/us...