如何去評判或衡量一個B端產(chǎn)品的架構(gòu)方案設(shè)計是否合理？或許我們可以尋找適合B端產(chǎn)品的體驗度量方案，并將B端產(chǎn)品使用體驗作為評判依據(jù)之一。那么，常見的B端云產(chǎn)品常用的體驗度量模型有哪些？來看看本文的總結(jié)分析。

B 端產(chǎn)品使用體驗是衡量 B 端產(chǎn)品架構(gòu)方案設(shè)計是否合理、產(chǎn)品是否好用的一個重要依據(jù)，也是提升產(chǎn)品競爭優(yōu)勢的重要因素。且 B 端產(chǎn)品具有鏈路冗長、操作復(fù)雜等特點，好的體驗設(shè)計有助于降低用戶上手門檻，提升用戶體驗。因此，度量 B 端產(chǎn)品的使用體驗尤為重要。

但由于業(yè)務(wù)特征的差異，C 端產(chǎn)品較為成熟的體驗度量方案很難直接搬用于 B 端產(chǎn)品，「尋找適合 B 端產(chǎn)品的體驗度量方案」成為一個難點。

基于上述背景，本篇文章將介紹一些B 端云產(chǎn)品常用的體驗度量模型，希望能為大家提供實踐參考。

一、產(chǎn)品體驗度量模型概覽

行業(yè)中現(xiàn)有的 B 端產(chǎn)品體驗度量方案有哪些呢？以指標(biāo)數(shù)據(jù)的主客觀屬性為依據(jù)，可將體驗度量方案劃分為客觀度量、主觀度量和兼顧主客觀度量三大類型。

客觀度量主要是通過數(shù)據(jù)埋點監(jiān)測用戶行為數(shù)據(jù)，典型模型/指標(biāo)如 PULSE 模型、活躍用戶數(shù)、留存率、ARPU、LTV 等；

主觀度量主要是收集用戶對產(chǎn)品的主觀評分，典型模型/指標(biāo)包括 NPS、費力度、客戶滿意度指數(shù)、KANO 滿意度模型等；

主客觀兼顧度量則是結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和主觀打分得到分值，并把分值劃分成不同等級作為參考，典型模型包括 UES 模型、HEART 模型、GSM 模型、PTECH 模型等等。

圖| 現(xiàn)有體驗度量模型概覽

從該分類可看出，互聯(lián)網(wǎng)大廠目前使用的度量模型大多兼顧主客觀數(shù)據(jù)，能夠更全面地量化產(chǎn)品的使用體驗。因此，本篇文章介紹的體驗度量模型將聚焦于該類型，主要側(cè)重于UES 模型的介紹，同時會簡單地介紹下谷歌的HEART、GSM 模型和螞蟻金服的 PTECH 模型。

二、UES理論模型介紹

1. UES 簡介

UES（User Experience System）是阿里云設(shè)計中心通過多年設(shè)計實踐沉淀下來的云產(chǎn)品使用體驗度量系統(tǒng)，它不僅是一套方法論，更是一套可運行的體系，由三大部分有機構(gòu)成：

一是包含五大維度的 UES 體驗度量模型；

二是包含易用性測試工具和數(shù)字化管理平臺的體驗工具集；

三是體驗問題從發(fā)現(xiàn)到閉環(huán)的體驗管理機制。

由此可見，除了確定模型指標(biāo)，UES 還進一步完善了基于 UES 模型的數(shù)字化管理體系，包括工具化的度量產(chǎn)品、系統(tǒng)化的管理機制（本篇文章主要介紹的是理論化層面的 UES 體驗度量模型）。

圖| UES 構(gòu)成

度量產(chǎn)品體驗的指標(biāo)有很多，但整體可分為三大類，分別是主觀態(tài)度、客觀行為和系統(tǒng)表現(xiàn)，如下圖所示，從下至上，主觀性會越來越強。

圖| 體驗指標(biāo)類型

2. UES 五大度量維度

UES 模型為綜合運用主觀和客觀、定性和定量分析的度量體系，包含易用性、一致性、滿意度、任務(wù)效率和性能5個度量維度，適用于技術(shù)類B端（云）產(chǎn)品的體驗度量場景。

圖| UES 模型五大度量維度

首先，衡量主觀態(tài)度的維度有三個：易用性、一致性和滿意度。

• 易用性是衡量產(chǎn)品使用體驗的核心維度，反映產(chǎn)品對用戶而言是否易于學(xué)習(xí)和使用。
• 一致性指多款產(chǎn)品間通用范式部分的一致程度。
• 滿意度反映用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的期望被滿足的程度，且一定程度上反映用戶再次使用和推薦產(chǎn)品的程度。

其次，衡量客觀行為的維度為任務(wù)效率。任務(wù)效率反映用戶使用產(chǎn)品完成任務(wù)的準(zhǔn)確性、完備性及相應(yīng)的資源消耗程度。針對有明確任務(wù)或有固定使用流程的產(chǎn)品，通過比對用戶路徑和產(chǎn)品設(shè)計的理想路徑之間的差異，能夠幫助我們發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品流程設(shè)計上的問題。

最后，衡量系統(tǒng)表現(xiàn)的維度為性能。性能反映用戶使用產(chǎn)品的流暢性和穩(wěn)定性，影響用戶感知。

從整體上看，這些指標(biāo)間并非相互獨立，而是相互影響、相互促進。比如說，易用性的提升可以促進任務(wù)效率的提升，降低學(xué)習(xí)成本，提升用戶對產(chǎn)品的滿意度；一致性的提高可以降低用戶的操作時長及錯誤率，進而提升任務(wù)效率和用戶的滿意度。而任務(wù)效率和性能的提升也能正向影響滿意度。

3. UES 指標(biāo)體系

在五大度量維度的基礎(chǔ)上，UES 模型的每個維度均細分了相應(yīng)的二級指標(biāo)，且運用了多種度量方法、度量工具來度量指標(biāo)，整體框架如下：

圖| UES 模型框架

易用性包含易操作性、易學(xué)性、易見性/清晰性三個子維度，主要通過易用性測試、啟發(fā)式評估等方法來度量。

一致性包含整體樣式一致性、通用框架一致性、常用場景組件一致性等三個子維度，主要通過啟發(fā)式評估來度量。

滿意度的度量方法主要有用戶訪談、問卷調(diào)研，采用的度量工具為可用性度量表、滿意度問卷。

任務(wù)效率包含功能使用率、任務(wù)完成率、任務(wù)完成時間、任務(wù)完成效率等子維度，需要通過用戶行為數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)監(jiān)控方法來度量。

性能包含首屏渲染時間、頁面請求響應(yīng)時間、API 請求響應(yīng)時間、頁面請求成功率等維度，需要通過應(yīng)用實時監(jiān)控服務(wù)的性能監(jiān)控方法來度量。

對于每一個細分指標(biāo)的定義，下表給出了相應(yīng)的解釋。但這些僅是比較普遍、通用的解釋，在應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)實際情況進行調(diào)整。比如說，對于滿意度的度量，SaaS 和 PaaS 產(chǎn)品考量的維度會有些許不同。衡量 SaaS 產(chǎn)品滿意度時可能會考量產(chǎn)品的智能化程度，衡量 PaaS 產(chǎn)品滿意度時可能還會考量產(chǎn)品的開發(fā)效率、開放能力等。

圖| UES 模型指標(biāo)定義

4. UES 度量方法及工具

首先是易用性度量，UES 模型的易用性度量運作機制如下圖。度量方法主要分為面向?qū)＜业膯l(fā)式評估和面向真實用戶的易用性測試。這個過程中，需要由易用性專業(yè)建設(shè)組和業(yè)務(wù)線設(shè)計師、產(chǎn)品團隊共同參與。整體可分為三步走：

一是統(tǒng)一易用性度量的標(biāo)準(zhǔn)、行動指南，以指導(dǎo)易用性度量的全流程；

二是輸出專業(yè)的易用性度量報告；

三是通過系統(tǒng)化監(jiān)控和專項改進進行閉環(huán)管理。

圖| 易用性度量運作機制

下表是啟發(fā)式評估和易用性測試過程中會運用到的易用性度量量表工具，主要是讓專家和用戶反饋使用這款產(chǎn)品的真實感受，對易用性的每個細分指標(biāo)：易操作性、易學(xué)性、易見性的表現(xiàn)進行評分。

表｜易用性度量表

接著是一致性度量，一致性的常用度量方法為專家評估法，其具體實施步驟如下：

第一步是組織評測人員：招募3~5人組成專家組。需注意的是，被評測產(chǎn)品的設(shè)計師需回避；

第二步是制定評測計劃：劃定評估的范圍，建議一次性評估的功能不要太多；

第三步則是實施具體評測：在評估過程中，各位專家需獨立完成，避免討論溝通；

第四步為召開評測會議：讓評估人員依次講述評估發(fā)現(xiàn)并進行互動討論；

最后是總結(jié)評價結(jié)果：將所有評估結(jié)果進行去重和收斂，輸出結(jié)論建議。

圖| 專家評估法實施步驟

在運用專家評估法度量一致性的過程中，所運用的度量工具表為一致性度量量表，主要是讓專家對產(chǎn)品整體樣式、通用框架、常用場景及組件的細分指標(biāo)的一致性表現(xiàn)進行評分。

表｜一致性度量表

然后是滿意度度量。通用的滿意度度量量表框架如下，主要是對產(chǎn)品功能的易學(xué)性、易操作性、費力度等進行評價，但實際應(yīng)用過程中應(yīng)根據(jù)所度量對象適當(dāng)調(diào)整量表內(nèi)容。

表｜滿意度度量量表

任務(wù)效率為客觀行為數(shù)據(jù)，需通過數(shù)據(jù)埋點與采集，進行用戶行為分析得到相關(guān)原始數(shù)據(jù)，再根據(jù)指標(biāo)定義公式計算相應(yīng)的指標(biāo)值。

性能度量指標(biāo)為系統(tǒng)表現(xiàn)數(shù)據(jù)，可通過數(shù)據(jù)埋點或從系統(tǒng)后臺拉取數(shù)據(jù)，借助性能監(jiān)控系統(tǒng)實時監(jiān)控性能指標(biāo)。企業(yè)可結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景自行搭建性能監(jiān)控系統(tǒng)，也可應(yīng)用市場上成熟的 APM 類監(jiān)控產(chǎn)品，如阿里云的 ARMS( Application Real-Time Monitoring Service, 應(yīng)用實時監(jiān)控服務(wù) )。

圖 | ARMS 性能監(jiān)控效果圖

5. 體驗評分

介紹完 UES 的指標(biāo)體系及相應(yīng)的度量方法及工具后，則到了最后一步：如何根據(jù)搭建好的指標(biāo)體系及獲取到的指標(biāo)計算出產(chǎn)品或功能的體驗得分呢？

整體的原理是：一級指標(biāo)得分為其所包含的二級指標(biāo)的加權(quán)平均值，而測評總分由一級指標(biāo)得分加權(quán)平均得到。測評總分計算公式如下：

式中，S 為測評總分，ai為第 i 個一級指標(biāo)的得分，Wi為第 i 個一級指標(biāo)的權(quán)重，n 為一級指標(biāo)的數(shù)量。

對于權(quán)重的確定，阿里對 UES 模型的權(quán)重設(shè)計為：易用性和一致性 0.3，任務(wù)效率和性能 0.1， 滿意度 0.2。

但對于面向大企業(yè)的B端產(chǎn)品，該權(quán)重不一定適合照搬。那么如何根據(jù)實際的體驗度量對象確定指標(biāo)的權(quán)重呢？

表 | 指標(biāo)權(quán)重計算方法

此處歸納了常見的指標(biāo)權(quán)重計算方法，主要有三類：主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和綜合賦權(quán)法。

• 主觀賦權(quán)法是基于決策者的經(jīng)驗或偏好，通過對各指標(biāo)重要性進行比較來賦權(quán)，比如專家評分法、優(yōu)序圖法、層次分析法等；
• 客觀賦權(quán)法是從實際數(shù)據(jù)出發(fā)，利用各指標(biāo)值所反映的客觀信息確定權(quán)重，比如熵權(quán)法、標(biāo)準(zhǔn)離差法等;
• 綜合賦權(quán)法則是將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合。

這里簡單介紹下實操性比較高的層次分析法和優(yōu)序圖法。

首先是層次分析法，該方法常被運用于多目標(biāo)、多準(zhǔn)則、多要素、多層次的非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜決策問題，特別是戰(zhàn)略決策問題。

其優(yōu)點在于系統(tǒng)化、簡潔實用，且所需定量數(shù)據(jù)信息較少，但也存在缺點，比如說指標(biāo)過多時，數(shù)據(jù)統(tǒng)計量大，且權(quán)重難以確定；特征值和特征向量的精確求法比較復(fù)雜。

該方法整體可分為三步：

一是基于問卷數(shù)據(jù)構(gòu)造判斷矩陣。具體而言，由專家對同一層次內(nèi) n 個指標(biāo)的相對重要性（兩兩因素之間）進行打分，標(biāo)度范圍取 1-9 之間：

1 表示兩個指標(biāo)具有相同重要性，3 表示兩個因素中，前者比后者稍重要，標(biāo)度越高表示前者比后者的重要性程度越高。另外，若因素 i 與因素 j 的重要性之比為 aij，則因素 j 與因素 i 的重要性之比為 aij 的倒數(shù)。

根據(jù)相對重要性打分，即可構(gòu)建判斷矩陣 A 。

第二步則是基于判斷矩陣計算權(quán)重，將矩陣 A 的各行向量進行幾何平均（方根法），然后進行歸一化，得到各評價指標(biāo)權(quán)重和特征向量 W 。

最后一步為一致性檢驗。所謂一致性是指判斷思維的邏輯一致性（如當(dāng)甲比丙是強烈重要，而乙比丙是稍微重要時，顯然甲一定比乙重要。這就是判斷思維的邏輯一致性，否則判斷就會有矛盾）。一致性檢驗是指確定不一致的允許范圍。通過一致性檢驗的權(quán)重值才是合理的。

可能層次分析法的權(quán)重計算和一致性檢驗原理比較復(fù)雜，但在實際應(yīng)用過程中，可以利用市面上成熟的層次分析法工具來實現(xiàn)，如元決策的 yaahp 軟件，導(dǎo)入問卷數(shù)據(jù)，系統(tǒng)即可自動計算出相應(yīng)的權(quán)重并進行一致性檢驗。

然后是優(yōu)序圖法，該方法非常適合在參與評估指標(biāo)數(shù)量較多（如需評估的指標(biāo)超過5個）的情況下使用。當(dāng)指標(biāo)數(shù)量較多時，優(yōu)序法的專家打分工作量相對較小，且簡單易實操。但該方法也存在一定的弊端，如未進行一致性檢驗或多輪驗證，權(quán)重數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)性相對較差。

該方法整體可分為三步：

一是重要性打分，由每位專家獨立對問卷內(nèi)各指標(biāo)進行重要性打分，并計算出各指標(biāo)所有專家打分的平均分。

二是指標(biāo)重要性比較，通過各指標(biāo)的平均分，將不同指標(biāo)間的平均分進行兩兩比較，其中，分?jǐn)?shù)相同的計為 0.5，相對較大的記為 1，相對較小的記為 0，并將各指標(biāo)比較的每行分?jǐn)?shù)相加，得到各指標(biāo)的優(yōu)序數(shù)（TTL）。

最后則是對 TTL 值進行歸一化處理，得到指標(biāo)的權(quán)重值。

表｜層次分析法和優(yōu)序圖法優(yōu)缺點比較

三、谷歌 HEART-GSM 模型介紹

HEART-GSM模型包括【5】+【3】兩個部分：5個用戶體驗度量維度和3個確定數(shù)據(jù)指標(biāo)的步驟。

首先，代表5個用戶體驗度量維度的 HEART 模型由 Google 于 2010 年發(fā)表，是以用戶為中心的度量模型，涵蓋了用戶主客觀數(shù)據(jù)以及可用性指標(biāo)，可用于大范圍的用戶體驗度量，五個維度分別為愉悅度、參與度、接受度、留存度和任務(wù)完成度。

• 愉悅度指的是用戶在使用過程中的主觀感受，主要包括可用性、易用性、視覺感受、滿意度、推薦意愿等維度；
• 參與度衡量的是用戶在產(chǎn)品/服務(wù)/功能中深度參與的表現(xiàn)，如訪問頻次、訪問時長、互動深度或強度等；
• 接受度是針對新用戶的維度，統(tǒng)計有多少新用戶接受了產(chǎn)品、功能，如特定時期內(nèi)核心頁面的PV、UV，新功能的使用留存；
• 留存度是針對老用戶的維度，衡量現(xiàn)有用戶對產(chǎn)品的重復(fù)使用情況，常見指標(biāo)如次日留存率、7日留存率等；
• 任務(wù)完成度指用戶在使用產(chǎn)品/服務(wù)/功能中能否順利完成目標(biāo)任務(wù)的情況，包括任務(wù)完成率、任務(wù)完成效率、錯誤率等指標(biāo)。

圖｜HEART 模型五大維度

為了將這個抽象的度量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于實踐，Google 又提出以“目標(biāo)（Goal）——信號（Signal）——指標(biāo)（Metric）”的拆解流程來定義 HEART 指標(biāo)數(shù)據(jù)，讓使用該模型的產(chǎn)品團隊，可以根據(jù)用戶體驗?zāi)繕?biāo)和業(yè)務(wù)目標(biāo)，完成數(shù)據(jù)指標(biāo)的選擇，最終保證指標(biāo)是服務(wù)于業(yè)務(wù)目標(biāo)和用戶體驗的。

這三個大步驟又可細分為五個小步驟，首先是梳理業(yè)務(wù)流程，分析確定產(chǎn)品目標(biāo)或者體驗?zāi)繕?biāo)，接著，結(jié)合度量維度的定義和目標(biāo)選取與實際業(yè)務(wù)流程貼合的度量維度，然后是選擇可以顯示目標(biāo)成功或失敗的信號，最后是從信號中提取適當(dāng)選擇的數(shù)據(jù)指標(biāo)，并選取相應(yīng)的度量方法進行追蹤。

圖｜GSM 拆解流程

整體而言，HEART 模型的C 端傾向較明顯，并不完全適用于 B 端產(chǎn)品的體驗度量，比如說，由于 B 端產(chǎn)品的業(yè)務(wù)性質(zhì)，用戶使用產(chǎn)品后較難因為個人使用的體驗而在參與度、留存度及任務(wù)完成度上體現(xiàn)出差異。

圖 | HEART-GSM 模型優(yōu)劣勢

可能會有小伙伴對信號跟指標(biāo)的區(qū)別不太清晰，這里說下我的理解：

在 GSM 模型中，目標(biāo)、信號、指標(biāo)之間是承接的關(guān)系。確定目標(biāo)從而判斷目標(biāo)對應(yīng)的信號，然后拆解為可量化的指標(biāo)。信號是目標(biāo)的分解，一個目標(biāo)可以分解為多個信號（信號也可理解為目標(biāo)對應(yīng)的表現(xiàn)，目標(biāo)的成功或者失敗，如何作用在用戶的行為之中，哪些行為、感受可以說明目標(biāo)已經(jīng)成功)。指標(biāo)是信號的衡量標(biāo)準(zhǔn)，一個信號可以由多個指標(biāo)來衡量。

舉個例子：

• 目標(biāo)：智能搜索幫助用戶查詢結(jié)果；
• 信號：更多的用戶使用智能搜索 、用戶對搜索到的結(jié)果很滿意；
• 指標(biāo)：點擊次數(shù)、滿意度。

四、螞蟻金服 PTECH 模型

以 HEART 度量模型為基礎(chǔ)，螞蟻金服根據(jù)企業(yè)級產(chǎn)品現(xiàn)狀和特征做了部分的補充和修正，推出了適用于企業(yè)級產(chǎn)品的 PTECH 模型。PTECH 模型與 HEART 模型的主要區(qū)別在于：

1. 將 NPS 改成用戶主觀滿意度：NPS 對 C 類產(chǎn)品是一個很有效的指標(biāo)，對于企業(yè)級中后臺來說，往往由于企業(yè)產(chǎn)品的封閉內(nèi)環(huán)、用戶基數(shù)等眾多原因，可能還是滿意度來的更加有效；
2. 不強調(diào)留存率：企業(yè)級產(chǎn)品用戶往往沒有太多的可選余地，因此留存率未必適合用來衡量用戶對于產(chǎn)品的喜好；
3. 參與度和接受度指標(biāo)合并：對于企業(yè)級中后臺系統(tǒng)，用戶使用的目標(biāo)性更強，TA 就是來完成某個任務(wù)（或者說 TA 就是來完成工作的），因此活躍度基本和產(chǎn)品能否滿足用戶的需求強相關(guān)；
4. 增加了清晰度。

圖| PTECH 模型框架

PTECH 模型通過馬斯洛需求金字塔理論推導(dǎo)出用戶體驗需要滿足的5個層次，分別對應(yīng)度量框架的五個維度，做到了定量與定性全覆蓋。生理-安全-歸屬-尊重-自我實現(xiàn)五個層次分別對應(yīng)：

1. P——能用，這產(chǎn)品穩(wěn)定、無故障、性能好；
2. T——有用，這產(chǎn)品能夠確定性地完成某些任務(wù)；
3. E——常用，這產(chǎn)品滿足的是一個會被反復(fù)使用的真實訴求；
4. C——好用，這是一個專業(yè)成熟、交互友好、功能清晰的產(chǎn)品；
5. H——愛用，這是一個能讓用戶獲得滿足、成就感的產(chǎn)品。

圖 | PTECH 模型優(yōu)劣勢

以上就是本次文章的全部內(nèi)容啦，篇幅有些長，劃個重點回顧下吧~

五、劃重點

1）綜合主客觀指標(biāo)的產(chǎn)品體驗度量模型主要包括：UES 模型、HEART-GSM 模型、PTECH 模型。

2）UES 模型為綜合運用主觀和客觀、定性和定量分析的度量體系，包含易用性、一致性、滿意度、任務(wù)效率和性能5個度量維度，適用于技術(shù)類 B 端（云）產(chǎn)品的體驗度量場景。

3）HEART-GSM 模型包括【5】+【3】兩個部分：5 個用戶體驗度量維度——愉悅度、參與度、接受度、留存度和任務(wù)完成度、3 個確定數(shù)據(jù)指標(biāo)的步驟——目標(biāo)（Goal）——信號（Signal）——指標(biāo)（Metric）。

4）PTECH 模型是基于 HEART 模型修訂的，主要度量維度如下圖：