用戶體驗一直以來都是一種看不見摸不著的東西，任產品用戶成千上萬，你也沒有辦法準確地定義一個場景下怎么樣設計是體驗最好的。很多時候，我們覺得離用戶太遠，號稱為用戶做體驗設計，卻像是面對一個黑盒子：輸入一些數據，看到一些數據變化。但用戶究竟如何去使用產品，我們不得而知。

用戶調研和可用性測試常淪為“說服”的工具，我們從中只選擇自己想聽的內容。如果數據正向，但收到好幾個用戶的反彈，如何處理?調研結果用戶不買單，但是強推后數據非常好，又該如何理解?盤子大了，在線的東西再爛也有人用，要是說不清下線的好處，是不是動不得它分毫?

下面我以自己的日常工作所得，聊一聊用數據丈量用戶體驗的一些心得。

一. 明確商業目標和用戶體驗目標

一個項目拿到手，要首先確定清楚的就是——商業目標是什么：是盡可能多的賣貨，還是拉攏更多觀眾，或者宣傳一個新的品牌活動?在考慮用戶需求之前，就要把商業目標對應的數據確定好，一方面給自己一個方向，另一方面也讓需求方負起責任。

要達成商業訴求，必須同時也命中用戶的體驗目標。所以在商業目標之后，要想清楚這個項目滿足了什么樣的用戶訴求。體驗目標不能太過籠統，如“買到最合適的商品”是一個大目標，但拆解后還可以得到“高效瀏覽商品信息”、“便捷地做出購買決策”、“享受到更多的優惠”等細分目標，這都會是后續設計的依據。

就算是做公益，所有的設計策略和方案都是建立在商業、體驗目標之上。這會成為后期糾結、商討時的不二準繩。

二. 確定客觀數據指標

上面講的是一些主觀描述，但項目中，還是需要拿出每個目標所對應的客觀數據指標。

“盡可能多的賣貨” 對應 “銷售額”、“成交轉化率”;

“高效瀏覽商品信息” 對應 “頁面停留時長”、“跳失率”;

“享受到更多優惠” 對應 “優惠券模塊點擊率”、“優惠券使用率”。

退一萬步講，有些目標可能沒有清晰的數值，也可以通過用戶調研、業務方好評率等方式主動創造數據。如“用戶希望瀏覽高品質感的品牌介紹” 可以對應 “品牌方滿意程度”、“用戶調研好評率”等。

商討最常見的原因就是牛頭不對馬嘴，你說這個設計“體驗好”、頁面“設計精美”，但這話誰都能說，誰也都可以反駁，爭論起來永遠沒有盡頭。

三. 測試時控制變量

上過初中就應該知道“控制變量”是對照實驗非常基礎的一個前提，即兩個實驗組除了被測試項以外，其他條件必須保證完全一致，才能說明測試項的對照結果。實際 AB 測試時，我們沒有辦法保證兩組用戶“100%相同”，但也要盡可能保證“控制變量”——可惜這常常被忽視。

舉個例子，做測試時常用新舊版本做對比試驗，以此來衡量新設計方案的效果。但如果僅拿“新版客戶端用戶”和“舊版客戶端用戶”在同一個功能下的行為數據做對比，可能就沒什么價值。

為什么?因為主動更新 App 的用戶，本身就比那些后更新、不更新的用戶更加活躍，所有數據正向也是理所應當的。

那應該怎么做?應該在線上做兩個版本同時存在，把更新客戶端的用戶分成2個對照組，分別看到新舊頁面(即部分用戶更新后看到的還是老版本)，然后再看數據結果。

四. 獲取數據

一般能獲得哪些類型的數據?

商業指標：成交額、注冊用戶數量、(明確定義后的)活躍用戶數量等等，可以在服務端做數據記錄，并周期性產出供參考使用;

體驗指標：模塊點擊率、頁面內模塊點擊順序、操作性功能觸發率(左右滑動、長按等)，一般是在客戶端埋點記錄。值得注意的是，凡涉及“率”的數據，分母和分子必須定義清楚，我見過很多數據由于定義不明，導致出來的“率”完全沒有可用性。

舉個例子，某個電商購買頁面，優惠券是根據人群智能發放的，那優惠模塊就不是所有用戶都能看到。在計算點擊率、使用率時，分母必須是能看到的這些用戶，而不能粗暴地使用大盤數據。

具體的服務端、客戶端埋點方法，一般對應的開發同學都懂。設計師需要按照前面分析的商業、體驗目標，把需要的數據列出來，然后和開發同學溝通埋點方案。

至于數據呈現，簡單的方法是開發同學定期(如每天)拉數據報表，然后郵件給大家，當然會腳本的設計師也可以自己去取;體驗最好的，是做一個數據報表平臺，可以定期或實時的查看數據，要能做一些可視化展示以及分析就更好了。

五. 數據要聯合起來看

沒有對比，看單個數據就沒有價值。這我要分幾種情況來解釋。

a. 單個時間點的數據沒有價值。

要衡量設計方案的好壞，必須要有“前”、“后”兩個數據甚至一段時間內的很多組數據才能有效。這意味著數據采集是一個連續的過程，并且要保證指標定義一致。看起來好像非?；A，但實際工作中很多人做不到;

b. 單個場景的數據不是最有價值的。

你把某功能的點擊率從1%提高到了2%牛不牛?牛。但可能競品能做到5%，你的設計還是很爛。雖然別人家的數據往往很難獲得，可一旦有機會，千萬不要放過;(也可以拿自家產品的類似場景數據去做對比，比如阿里就可以拿天貓淘寶的數據做參考。)

c. 數據要結合整個流程。

到本頁面的流量占前一級頁面總量的多少?本頁面的流量來源是哪些頁面，后續又去了哪里?我們稱之為“流量漏斗”，可以對比出哪個環節是真正的短板。另外，如果單看“點擊率”顯然也沒有價值，因為“點擊率”既不是商業指標也不是體驗指標，點擊率高是否點擊后的場景轉化率高?點擊率低是否是因為模塊沒有被露出?都是要考慮的因素。

舉個例子。做了一個改版后，用戶在頁面的“平均停留時長”從60s變為45s，請問是好還是不好?

答案是不知道。說好，可以說用戶在頁面的效率高，更快完成任務，完成決策;說不要，可以說用戶沒有在頁面里逛起來，信息不夠吸引人。

但就像我表述的，沒有商業、體驗目標做準繩，一切數據指標都將喪失價值。

六. 一些踩過的坑

研究模塊“曝光率”時，以前的做法是模塊只要被服務端展示，就當被看到——這問題在于，像 List 這種長頁面，一次加載20個模塊，排在后面的其實并沒有進入屏幕，但也被計算為曝光，是不合理的。所以有時候，我們會用“翻屏率”說明用戶的訪問深度，而不是依賴靠后模塊的曝光。

客戶端也能做到模塊出現在“屏幕可視范圍內”時才統計為被曝光。但問題在于，如果用戶很快地滑動到底部，中間的內容是算曝光了，還是沒曝光?所以我們應該規定內容在屏幕可視范圍內的停留時間，比如超過1s，才開始計算曝光。

項目上線前，最好像創業一樣，制定“退出策略”。所有規則提前訂好，不要等上線了再想去改，去下線，那成本遠遠超出你的想象。畢竟有的人，覺得東西做上去，就完成任務了。

最后，如果可以，請把目標寫紙上貼電腦邊緣，或者像我同事一樣買個桌上的小黑板。時時刻刻提醒自己到底在做什么，為了什么。因為據我自己體驗，常常做著做著就跑偏了……

文章標題：網站用戶體驗如何用數據分析
當前地址：http://vcdvsql.cn/news25/160225.html

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