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指標是衡量用戶體驗設計決策是否有效的信號，不論是在持續跟蹤你自己（或競爭對手）產品體驗的變化，還是在設定設計目標時，
使用指標都是至關重要的。
盡管大部分團隊監控了轉化率，用戶參與時間等數據指標，但很多時候這些指標并不能幫助設計師做出設計決策。原因是什么呢？這
些指標的層次太高了（太抽象了），因為轉化率的改變可能是由某個設計改動引起的，也可能是有由于推廣活動，或者是由競爭對手
的一些舉措導致的。同理，用戶在APP上的停留時長意味著太多的信息。
UX的決策人員（設計師們）要為線上產品的用戶體驗指標負責。首先，我們可以來看看大部分團隊里的體驗指標量化的現狀，他們
在定義用戶體驗量化指標時存在的一些問題，接下來，我們重點關注三種類型的體驗指標，如何跟蹤和監控它們，并將他們整合到整
個團隊的評估框架中去。
現狀——現有指標存在的一些問題
在網站和應用程序中有海量可用的數據，按照道理講，應該能產生出不少有價值的洞察信息，然而，在沒有合理的決策機制時，情況
并不是這樣的?？捎玫臄祿创_實不少，現成的分析結論， A/B test，甚至后續的調查等等，但這些并不一定能告訴你產品的用戶
體驗到底如何，實際上這類信息才能幫你更好的做出設計決策。造成這個狀況的原因可能有以下幾點：
1.容易被跟蹤和監控到的指標并不意味著真正重要的信息（例如體驗如何）。
例如PV很容易被收集，但它不能告訴你用戶是在什么時間段用你的APP，使用后的真實體驗如何，或者你們團隊的目標也可能不是
確保每個訪問者瀏覽幾個頁面，所以，PV對于廣告來說是個很重要的衡量指標，但它卻不是用來跟蹤用戶參與度的一個好方法。
2. 指標可能是很含糊的（不清晰）。
很多時候，人們把在網站（或APP上）的停留時長當成用戶參與度來評估，頁面停留時間長可能是個好現象，但那些讓用戶感覺到
困惑，被干擾、或者沮喪的時間也可能帶來負面的體驗。就算將所有用戶單次訪問網站或APP的時間均值來作為衡量指標，它仍然
不能清晰的界定用戶參與度。
3. 指標并不總是映射到設計上。
經常出現的一個情形是，新功能發布后流量大漲，產品團隊會認為是由于他們推出的新功能，業務團隊可能把它歸因于新的促銷活動，
UX團隊可能會認為是由于他們用了全新的設計形式導致的，但實際上新增的流量很有可能和這所有的因素都沒有關系呢。另外，A/
B test可以收集設計相關的數據，但這些數據的顆粒度比較細，圖片A與圖片B的點擊量這樣的指標，可以幫設計師客觀的選擇一個
更合理的用戶界面元素，但一旦涉及到更大的設計決策，A/Btest 就發揮不了太多的作用。
4. 可能跟蹤了有太多的指標。
在一些數據分析工具和平臺上，很多指標的原始數據是很容易獲取的，這些報表可以跟蹤成千上萬的指標，并且可以被無限定
制。它們傾向于衡量一切，并希望自動產出一些有價值的決策信息，很顯然，大部分情況并非如此樂觀（沒有經過分析的數據
是很難說明問題的）。
5.正確的指標可能根本沒有抓取。
通常在產品發布后跟蹤指標。然而當進行設計構思時，需要應用一些有設計指導性的指標，幫你做一些設計決策，但悲劇的是
這些指標既沒有被量化，也沒有被跟蹤。
因此，在充斥著大量噪音的數據中，為用戶體驗找到合理的指標不是一件容易事，更為復雜的是，除了UED之外的其他團隊的
關鍵KPI（企業通常定義和跟蹤的業務指標），貌似也在定義和指示你應該達到的用戶體驗目標。
回溯——用戶體驗指標的前世今生
大部分指標是業務導向的，而不是用戶體驗導向的。UV可以告訴你市場推廣是否有效，社會化口碑傳播可以表明你的標題是否
抓住了眼球，但這些指標并不能告訴你使用這個產品和APP用戶的真實體驗。
表1并沒有提供完整的指標清單，但它表明了業務導向的指標和UED團隊跟蹤的指標間的一些差異。
6. 可能跟蹤了有太多的指標。
在一些數據分析工具和平臺上，很多指標的原始數據是很容易獲取的，這些報表可以跟蹤成千上萬的指標，并且可以被無限定制。它們
傾向于衡量一切，并希望自動產出一些有價值的決策信息，很顯然，大部分情況并非如此樂觀（沒有經過分析的數據是很難說明問題
的）。
7.正確的指標可能根本沒有抓取。
通常在產品發布后跟蹤指標。然而當進行設計構思時，需要應用一些有設計指導性的指標，幫你做一些設計決策，但悲劇的是這些指標
既沒有被量化，也沒有被跟蹤。
因此，在充斥著大量噪音的數據中，為用戶體驗找到合理的指標不是一件容易事，更為復雜的是，除了UED之外的其他團隊的關鍵KPI
（企業通常定義和跟蹤的業務指標），貌似也在定義和指示你應該達到的用戶體驗目標。
回溯——用戶體驗指標的前世今生
大部分指標是業務導向的，而不是用戶體驗導向的。UV可以告訴你市場推廣是否有效，社會化口碑傳播可以表明你的標題是否抓住了
眼球，但這些指標并不能告訴你使用這個產品和APP用戶的真實體驗。
表1并沒有提供完整的指標清單，但它表明了業務導向的指標和UED團隊跟蹤的指標間的一些差異。
到目前為止，易用性是用戶體驗指標主要的側重點，這也是用戶體驗團隊最熟悉和擅長的范疇，所以以此做為起點也無可厚非。常
用的體驗指標大都是對使用效率的評估，如任務時長，成功率和用戶出錯率等，是對用戶實際使用行為的客觀記錄，盡管成功率有
一定程度的主觀性，因為它取決于你是如何來測量的。
滿意度評估模型等主觀測評，主要在使用后評估用戶如何感知產品和功能的。有時候, 為了更好的洞察產品或APP的可用性，UX團
隊既收集了主觀指標也收集了客觀指標。
從表1所展示的用戶體驗指標特點來看，大部分典型數據是從可用性研究中獲取的，而不是基于數據分析的。這也是業務指標和用戶
體驗指標另外一個明顯的差異點。然而，很多團隊要么完全沒有定量的研究數據，或者是跟蹤到不一致/不穩定的定量數據，因為基
于業務發起的研究要么針對一個特定的問題，要么只是進行需求探索，并且研究樣本也比較小，所以導致他們在一段時間內僅僅只
收集了臨時性的可用性指標。
然而，用戶體驗不僅僅是可用性，它還包含了用戶動機、態度，心理預期和行為模式等，甚至包括產品對用戶的限制，它幾乎涵蓋
了用戶所有的互動類型，他們對體驗的感知如何，期望的操作方式是什么樣的。所以，用戶體驗不僅要關注單次訪問的幾分鐘，或
對產品的一次性使用過程，還應該要綜合關注一些跨渠道的使用歷程，這也是未來體驗度量的新領域。

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