交互设计师量化体验的“方法宝典”-上
交互设计师作为在互联网产品开发的中间环节，承担着沟通、挖掘、研究作用，来辅助PM同时引导视觉同学进行需求的完成和整体体验的把控。
完成这些任务我们需要很多“武功”，所以接着上一篇作品集的包装我又写了这篇。主要是一些使用工具详细介绍。也可以作为科普了解交互设计师需要的具体技能总结。
这些方法非常的重要。具有几个方面的作用。
- 1）在设计方案中，量化体验，为设计增强说服力，
- 2）在与PM博弈中，能够直击要害，平衡商业与体验。
- 3）挖掘体验需求，作为体验层的产品经理，提出有利于产品发展的需求。
- 4） 沉淀学术理论，专业型交互设计师一般具有用户研究与数据计算的研究能力，所以在实践中也需要沉淀理论研究。
下面看一下这张图片，本文选取了重要的几个部分进行讲述，也就是以下圈红框的部分
文章分为上下部分讲述，
上半部分包括交互设计师可以自己操作的几种用户研究方法：包括专家评估、可用性测试、问卷调查及净推荐值NPS部分。
下半部分包括倾向产品的数据衡量体验的方法：包括数据埋点、A/B test 两个部分。
NO.1启发式评估(专家评估、评估)
简单来说，是指专业人员运用知识和进行评估，会使用一套通用的可用性原则，这个过程发生在产品设计中的每个环节。适合快速发现问题的走查。使用的原则会有很多种，以下是我们常用的尼尔森启发式10原则。
我记得我当初在校园招聘时，有面试官还让我当场背诵这些原则。当然了 ，随着交互设计的发展，十项原则可能现在变的不那么够用了，有很多公司出品了自己的走查原则，熟练的老司机拿到手机APP就很顺畅自然的开始体验到产品的每个细节。
随便一搜，就有很多文章来讲述这些原则的应用
如：
当然，启发式评估也具有一定的优缺点
优点：成本低、效率高、发现大多数可用性问题
缺点：不能代表真实的用户场景，有时候容易扣细节（设计师本性使然）、发现的问题也可能过多。
NO.2 可用性测试
概念来说也很简单，即通过观察有代表性的用户，完成产品的典型任务，从而找出产品的可用性问题，并想办法解决。
有两种可用性测试,如下。
一般来说能够解决三类问题
- 1、产品体验上有哪些问题？期望的设计目标是否能达成？
- 2、有没有满足用户期望？是不是满意？
- 3、了解用户行为习惯、了解用户认知和习惯，从而挖掘原因。
针对于不同产品的功能，对三类问题考察也是不同的，比如说我是做视频类的产品的交互设计师，浏览视频的体验往往任务流程很短，用户需求仅仅是消遣，我在做可用性测试时对以上的第三类，了解用户行为认知会做一定的考察。
以下为整体可用性测试的基本流程
A 准备阶段
确定测试目标：
比如是对整个产品的可用性进行评估还是新增的某个模块的可用性评估？也可能是想提前看下改版的方案对用户有什么影响等等。
招募用户
– 根据测试的目标，对测试用户进行选取，需要特别考虑用户使用行为相关特征，竞品使用，活跃度，使用的目的。
例如做好看视频4.0改版之后，团队就对老用户进行了可用性测试，来观察用户对于整体品牌改版后的影响和感受。
– 以发现问题为主的目的快速可用性测试一般6～8名即可，复杂的产品可扩展10名以上。一般用户招募可选取公司内部，现有产品用户库、公司其他产品用户库、熟人、官方平台招募、社区等。设置奖励，都会有人愿意去。
– 必要时也需要有专门的测试场地
B 测试阶段
一般是30～50min
进入测试前会有10分钟左右的聊天
执行任务阶段
主要围绕三大部分进行观察
- a 用户是否独立完成了任务
- b 是否存在无效操作或者不知所措
- c 用户是否不满
tips
– 鼓励用户发声，并聆听用户建议
– 观察用户情绪，必要时停止任务
– 在用户完成一个场景时可适当提问“为什么这样操作”
– 尽量避免偏向性引导
– 重点问题，善于重复用户说的话，引导用户开展陈述
– 对于用户的提问，不要解释，学会反问。
执行完成后
回顾操作的想法，询问当时没有深入的问题，引导填写问卷
C 分析阶段
a 对发现的问题进行分类
b 后续可再补充更充分的论据数据证明作证
c 评定优先级（影响程度）
d 产出报告
D 优化阶段
针对发现的问题进行设计方案的产出解决
之后与产品沟通进行推动上线。（可辅助其他的论据进行说服）
后续还可以进行跟踪
NO.3 问卷调研
问卷设计一般可以产品需求挖掘阶段、上线之后用户反馈阶段使用。其具有鲜明的优缺点。
优点：时间灵活、渠道灵活（线上线下均可）、方便定量深度分析、同时也是匿名填写消除用户顾虑，展现用户真实想法。
缺点：填写选项比较容易，有时比较随意，失去真实性，不了解其是否认真填写。
只能了解书面信息、缺少弹性，很难深入定性了解。强依赖于题目，一些无法描述清楚的问题很难把控。
一般来说收集1000份以上的结论比较靠谱～那我们来看一下如何做好问卷设计。
一般来说问卷内容涉及的方面包括如下部分
针对每一个部分设置不同的题型让用户填写
题目一般包括开放式题型和封闭性题型。
题型的选择上一般问卷提供：
单选、多选、文本题、矩阵题、李特量表这几种主要题型
题干的内容设计总结了如下要求，确保实行以下要求才能保证问卷数据结果可靠：
- 1）具体且准确：不提抽象问题，需要用户想象的问题，语言表达要清晰准确，无误解无模棱两可。
- 2）单一且简明：尽量简单，减少字数，防止阅读疲劳、内容保证单一化，防止多个问题搅在一起。
- 3）通俗且客观：语言要通俗易懂，无专业化和倾销性，在表达上不要有否定句。
- 4）数量不宜多，先易后难，前后逻辑关系清楚，重要题目放在前面。
同样，答案选项也需要谨慎设计，也有如下要求：
- 1）与题目同一层次、且相关。
- 2）答案尽可能的穷尽一切可能
- 3）答案与答案之间必须是互斥关系
- 4）答案必须是受访用户能够回答的
设计好问卷之后，我们就可以找渠道进行发放了，一般分为线上线下，以及产品内部和外部。
最后我们对问卷进行数据回收，以及数据分析。通常使用Excel就可以进行分析
用户研究的同学一般还会使用SPSS、SAS等工具进行分析
NO.4 用户满意度与NPS 净推荐值
用户满意度与NPS均为产品调研的重要指标
以视频类产品为例，可以将其用户满意度划分为几个指标，之后使用问卷进行分别的调研比较。
净推荐值（NPS）最早由贝恩咨询公司客户忠诚度业务创始人佛雷德·赖克哈尔徳（Fred Reichheld）提到。他认为NPS是衡量忠诚度的有效指标。
NPS模型可以简单的被理解为两个主要部分，第一个部分是根据用户对一个标准问题的回答来对用户进行分类，这个问题的通常问法是：
“你有多大可能把我们（或这个产品）推荐给朋友或同事？请从0分到10分打分”。
另一个部分是在第一个问题基础上进行后续问题提问：“你给出这个分数的主要原因是什么？”，为用户提供反馈问题和原因的完成流程。因此，NPS的核心思想是按照忠诚度对用户进行分类，并深入了解用户推荐或不推荐产品的原因。
这个数值是由问卷调研这种形式进行计算分析的。
以下是老版本之前好看视频与某竞品做的一个NPS分析
NPS 净推荐值 目前已经成为各大公司的常用用户研究指标，可以代表群体的忠诚度，是相比满意度更为敏感的指标。因为贬损者和推荐者均是对产品有重要影响的用户群体。
但是因为NPS模型本身的简洁性，无法从多个角度描述用户满意度，而满意度研究考察的角度相对丰富和全面，因此，可以考虑在NPS指标报警后结合用户满意度研究进行综合分析，确定问题发生的具体原因和普遍性。此外，可以将NPS结合其它指标进行分析，以便取得更好的效果，例如Airbnb的NPS团队曾尝试将NPS分值与用户的综合评分相结合进行分析，可以更加精准的预测用户的复购率。
NPS调查过程中，鲜有用户会反馈需要什么新功能，所以，涉及到用户需求或服务创新的问题可能需要采用其它适合的研究方法。
上部分结束，感谢阅读
参考文献：
网易UEDC：
净推荐值（NPS）：用户忠诚度测量基本原理及方法：
UI中国
作者：下凡凡