量化分析可以用最直觀的數據來反映效果，常常用於用戶、市場等方面，在看似沒有標準的設計領域，用哪些指標、如何使用？才能知道設計效果究竟怎麼樣呢？
為什麼我們需要量化設計的效果？
我們可以每天對其他同事說注重用戶體驗是必要的、自己的設計是有效果的。但是空口無憑，只是說說的力度也就僅限於此。
基於用戶行為進行設計，聽上去是挺有道理的。但是如何才能向他人證明這樣的設計是真實有效的呢？有哪些方法可以量化設計成果呢？如何向老闆證明在設計上的投入是值得的呢？
量化設計效果並不是一件很虛幻的事，下文中，我就會列舉很多實際的方法，來證明設計的價值。
行為類指標和態度類指標
我們和各行各業的各種公司都有過合作，期間我們發現了一些很常用且廣受用戶認可的設計效果量化指標，主要可以分為兩大類：
行為類（他們是如何做的）
從用戶研究的角度，了解用戶在做什麼和他們怎樣使用你的產品是非常重要的。
基於各種任務設置的可用性測試是一種基礎且通用的方式，這不僅限於在小範圍進行的「Think-out-loud」研究，還包括一些遠程的數據統計和監控，以高效的方式獲取更廣泛的用戶樣本。
例如：
放棄率頁面瀏覽量困難與挫折任務成功率任務時長
態度類（他們是怎麼想的）
用戶對產品的感受如何？在使用前、中、後期他們是怎麼想的？這些感受是如何影響他們對品牌的印象的？……
為了衡量這些，你可能需要以下的態度類指標：
忠誠度（通過SUS或NPS等指標衡量）可用性（或使用產品的輕鬆程度）可信度（包括對產品的信賴程度、產品價值、貼心的服務等）外觀（例如「太好看了」或是「辣眼睛」）有了這些指標後，要如何把意見量化呢？怎樣把這些「太好看了」「辣眼睛」的評論和想法轉化為其他人也能迅速掌握的一組組數據呢？
下面就讓我們來仔細了解下這些衡量指標。
行為類用戶體驗指標
放棄率（Abandon Rate）
這一條很簡單，可以統計下有多少人打開你的電商平臺，將商品放入購物車，但最終沒有真的購買。
放棄率是遺棄在購物車的商品數和用戶發起的交易總數之比。
想像下如果宜家的實體店有很高的放棄率，那麼必然會給店面運營帶來很大的壓力。
平均訂單價值（AOV: Average Order Value）
AOV代表著平均每單的價值。這個數值來自於總收入/總結帳次數。根據VWO的說法，這個數值是在利潤層面的直接反應。如果你的設計和銷售直接相關，那麼可以用它作為一個指標。
轉化率（Conversion Rate）
如果設計上的改進能夠觸發一些具體事件，例如提高用戶的註冊率或是任務的完成度，那麼這個設計就可以說是有用的。如果設計的改動直接對用戶的行為造成了正面影響，並且你可以監測這個變動的數值，那麼你就可以自信地說這個設計有效。
就像NNgroup內說的，「轉化率衡量了用戶在使用你的網站後發生了什麼。這個指標受到設計的影響很大，是用於跟蹤和評估設計策略是否有效的重要參考」。
但同時我們也應意識到，升高的轉化率也可能和營銷活動相關，所以監測數據時也應進行區分。
此外，並不是所有訪問你網站的人都有可能被轉換，這也受到了訪問者自身特徵的影響。
頁面瀏覽量（Pageviews）
頁面的瀏覽量和點擊量是很常見的衡量標準，可以覆蓋手機APP、網頁和其他許多產品，記錄選定頁面或功能的點擊量、瀏覽量、功能間跳轉次數等。
你可以通過一些數據統計工具，去自動抓取這些信息，還能減少數據分析和報告產出的時間。
困難與挫折（Problems and Frustrations）
我們可以通過統計有多少用戶遇到了某種問題，從而來評估設計成果。
我們建議先進行「Think-out loud」測試來定位問題，然後再通過一個更大的受訪群體（在一定的可信區間內）來了解這些問題到底有多大比例會出現。
收集到的這些數據可以和一段時間後/產品改進後的數據進行對比，或者也可以用來和競爭對手的產品數據進行對比。
任務成功率（Task Success）
通常情況下，我們會邀請一組用戶，要求他們完成一些指定的任務。這些任務可能是：在付款流程中到達某個具體的頁面、在宣傳頁上找到某個問題的答案或是在使用APP時完成某個步驟。
這項測試中非常重要的一點是，對成功和失敗做出明確定義。
在使用這些衡量指標時，我們不能疏忽了取樣的區間。
例如10個人中有8個人完成任務，和100個人裡有80個人完成了任務，都可以視為80%的任務成功率。但是，後者的置信度明顯要比前者高出不少。
任務時長（Task Time）
任務時長通常是一個具體的數字，例如3分鐘。
對於目標是提高使用效率的產品，更短的任務完成時長也就可以反映出更好的設計方案。當然，除了高效的工具類產品，還有很多產品的目標是讓用戶停留更長的時間，例如Facebook的信息流。
對於任務時長的判斷還是要看具體任務場景，即便是在Facebook的信息流裡，用戶搜索信息的任務時長也是越短越好。
關於時長，我們即可以看完成任務用戶的平均時長，也可以統計所有用戶完成任務的平均時長。
態度類用戶體驗指標
態度類指標需要量化各種定性的數據，例如忠誠度、信賴程度和產品可用性等。
目前，行業內有很多用于衡量這些數據的標準，下面我挑主要的幾組詳細解釋下。
顧客滿意度（CSAT: Customer Satisfaction Score）
這項指標用於評估用戶滿意度，但是並不像NPS一樣有統一的問題和標準，評估結果以百分比的形式顯示。
優點：沒有嚴格限制，自由度較高。
缺點：通常只有非常喜歡或是非常討厭你產品的人，才會願意接受又長又詳細的調研。
淨值推薦（NPS: Net Promoter Score）
淨值推薦評分通常用在你設計的後期，它可以幫助你以最直白的方式評估用戶的忠誠度：您有多大機率向朋友或同事推薦這個公司/產品/服務/使用體驗？
給與9到10分的人是產品的推薦者。這些忠實又熱情的客戶願意把你的產品推薦給他人，在未來也很有可能會繼續使用你的服務。打出7到8分的人被劃分為消極接受者。他們對你提供的服務感到滿意，但是可能會左右搖擺，對你的產品並沒有忠誠度。而打出0到6分的人，被歸類為貶損者。他們可能已經不想再多看你的產品一眼。NPS的最終評分規則：推薦者%-貶損者%。
系統可用性量表（SUS: System Usability Scale）
用戶只需要填寫一個簡單的問卷，就可以從中得出分析用的數據。這個量表也是基於李克特量表的加總方式，用定量的數據表現出定性的觀點。
上圖為李克特量表示意
下面的問題摘選自SUS量表，這些問題都可以在非常同意到強烈反對的維度之間進行選擇。
我認為我願意經常使用這個網站我發現這個網站沒必要這麼複雜我認為這個網站容易使用這種評估方式非常易於操作，可用於小範圍的樣本調研，並且可以顯示出產品是否有改進。
但需要注意的是，這個量表並不能直接告訴你產品設計出了哪些問題，或是哪些新設計起了作用，它是一個比較寬泛的評分。
任務績效指標（TPI: Task Performance Indicator）
Gerry McGovern對他們團隊提出的方法進行了詳細的分析，用以評估設計改動對用戶體驗的影響。
在TPI的方法下，你需要為主要任務設置10到12個相關問題。這些問題得是可重複的，因為在6到12個月之後大家還會向他們提出這樣的問題。
如果用戶完成了任務，就需要開始回答這些與任務相關的問題，之後用戶會被詢問對自己的回答有多大把握。
當TPI得分低於50時（滿分100），就意味著產品設計有重大失誤（具體實踐方式見連結）。
標準化用戶體驗評分問卷（SUPR-Q: Standardized User Experience Percentile Rank Questionnaire）
這是一份標準化問卷，包含8個用來度量用戶體驗質量的問題，覆蓋了可用性、可信度、忠誠度和外觀評價四個維度。
上圖為SUPR-Q的問題內容
更多關於SUPR-Q細節信息可以查看www.suprq.com。
有沒有一步到位的評估方式？
在UserZoom（作者的公司），我們自己創造了一種設計效果評估方式——qx評分（體驗質量評分/quality of experience score）。這個方法融合了許多評估方向，包括行為數據和態度數據。它的結果非常簡明，能在與老闆或甲方的溝通中為自己的設計證明。
當你把各項評分輸入到這個qx分數表中，你會得到像下圖一樣的打分卡：
圈中的數字是72，代表著最終評分。
再仔細看一眼，可以發現小分裡包括信賴度、美觀度等項目。很多時候，我們想要向上下遊合作方和老闆證明產品在經過設計後變得更好了，qx評分能為我們助力。
要對qx評分進行進一步分析，就需要與其他產品進行對比，沒有上下文的數據是空洞無用的。
我們也為此統計了份UZIndex，即根據qx評分對各個行業的不同產品進行測驗和總結，這樣公司就可以從中了解到自己產品在整個行業的體驗水平。
小結
我的文章並沒有完整覆蓋到每一個用戶體驗量化指標，因為集齊所有指標可能會花掉很長的時間。
但從上文我們也可以發現，作為用戶體驗設計師，在設計效果的衡量標準上有許多可選方式，能將各種定性和定量的結論結合在一起。
選擇哪種量化指標主要取決於你們公司的目標是什麼，相關的合作方、老闆想得到哪方面的結論。對於我們而言，最重要的是要明白要量化什麼，以及為什麼需要量化它。
作者： Christopher Ratcliff，Kuldeep Kelkar；譯文有刪減。
原文連結：https://www.userzoom.com/blog/what-metrics-do-the-experts-use-to-measure-ux-effectiveness
本文由 @迷思特圓 翻譯發布於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自 Unsplash ，基於 CC0 協議