B端产品如何做好体验度量？来看总监的分析！

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现代管理学之父彼得•德鲁特说过：“如果你无法衡量它，你就不能管理它”。

其实，B 端用户体验也有此意。如果我们无法量化用户体验，又何来提升它之说呢？

更多度量模型科普：

产品体验度量设计指南（一）：谷歌HEART模型

随着互联网流量红利的消失，互联网进入了以产业互联网为代表的下半场，各大企业的关注点聚焦到了如何获取企业及行业利润上来。

所以，现在好多 B 端公司，在有余力的情况下，都在用一些方法，量化设计师的体验设计做的如何。比如互联网公司会用 A/Btest 测试，传统软件公司用可用性测试。

这些方法，我们统一称呼为“体验度量”。事实上，要真正落实下去，也不是一件容易的事情——度量过程中要要花费不少人力、物力，同时度量的有效性也是很难明显感受出来的。

抛开落地困难一说，那为什么要度量呢？

因为度量确实可以回答一些问题：

1. 产品当前的用户体验是否符合用户使用的预期。
2. 原来大家凭感觉说体验好或者不好，现在有数据说明产品哪些地方用户体验不佳，如何改善。
3. 可以评估新版本和旧版本体验上的优劣，帮助我们更好的进行决策。
4. 当然还有好多好多。

简单来说，体验度量是一种通过数据化的方式，让原本感性的用户体验变得更加理性化，最明显的一点是，通过数字等形式表达出来，具备可测量、可数字化的显著特点。

1. 可测量是指我们可以通过一些方法和手段去测量用户体验情况，相比于“感觉还可以吧，这个是我之前用过的方法”等来说会更加经得起推敲。比如用数据埋点、A/Btest测试等方法测量。
2. 可数字化是指测量的结果可以被数字化。如按钮从页面上面挪到了下面后，转化率降低了30%；而不会说：按钮放下面不太好，没什么人能看到，会影响转化率。

以下是目前常见的一些度量模型，以及它们分别评估的维度：

不知道你发现没，在评估维度里面，是有客观和主观的区分的。例如，性能、任务完成率是客观的；而满意度、净推荐值是偏主观的。

通过主客观结合的方式，可以保证度量结果相对合理。

这里我总结了一些度量的常见细分维度：

常用的度量维度有这么一些：

1. 功能完整性：通常是指产品功能与竞品相比，完整度如何。
2. 净推荐值：通常是指有多少用户会将产品推荐给他人。
3. 任务完成率：通常是指一个任务，用户是否可以通过自己的能力来完成。
4. 性能：通常是指首屏渲染时间、页面请求响应时间等。
5. 满意度：通常是指用户对产品的部分或整体的喜欢程度。
6. 易用性：通常是指产品的内容是否容易理解、页面布局是否清晰、交互流程是否简单、反馈是否清晰等。
7. 一致性：通常是指界面中相同的功能或要素是否具备视觉、交互方面的一致性。
8. 任务效率：通常是指用户完成一个任务的时间长短，时间短相对效率高。
9. 出错率：通常是指用户在完成一个任务的期间出错了多少次，次数多说明任务设计存在问题。

今天简单分享下「一致性」度量，这是使用频率最高，结果也最直观的度量方式。

一致性度量是为了度量设计规范在产品中落地的效果，即产品中有没有高度还原设计规范中提到的元素，其主要衡量视觉方面。

由于 B 端产品的本质是为企业降本增效，To B 厂商往往在输出 B 端产品的时候更重视性能、功能方面的要素，而不太在意界面视觉。不过随着 SaaS 的兴起，这个局面将会慢慢打破。当客户在面对性能、功能、价格、维护等方面均相差不大的 B 端产品时，就会优先考虑视觉舒适的产品，毕竟专业的 B 端视觉设计，会让用户在使用中心情更愉悦，工作效率也会提升。

设计规范中涉及的数字界面元素由于范围太广，我们不可能在一致性验收时全部覆盖。同时，在实际运行中可以发现，对于数字界面中某些元素，用户对其是否在界面的每个角落都一致，不存在强制要求（因为感知不到）。

因此，一致性度量所涉及的条目我们需要形成梯度，如强制、推荐的梯度，或基本、增强的梯度。

我们以强制、推荐的梯度举例说明。

1. 若在企业级设计体系中要求表格样式完全统一，不允许同一个产品中 A 页面是斑马纹表格、B 页面是无斑马纹表格，那么此条在一致性验收中就可以写成“强制：统一使用斑马纹表格”。
2. 若在企业级设计体系中对于搜索框的样式不存在强制要求，就可以写成“推荐：统一使用右侧带图标样式搜索框”。

这里我们要注意，一致性验收文档须采用文配图的形式，保证大家理解的一致性。依次类推，我们可以将一致性验收度量表梳理出来，去衡量设计体系的落地情况。

最后的话

最后，想和你分享：我们不要盲目追求华而不实的度量，并不是度量维度越多越好，需要有的放矢。想清楚要解决的问题，配合合适的、有效的度量方法，最终提升用户体验。

更多度量干货：

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