使用者研究賦能使用者體驗建設

使用者研究有兩隻抓手,一隻是使用者洞察,另外一隻就是使用者體驗。本文結合案例解答使用者研究人員在其中所扮演的角色,以及如何發揮使用者研究人員在使用者體驗建設方面的作用,未來的趨勢是什麼的問題。推薦相關領域從業者閱讀學習~

使用者研究賦能使用者體驗建設

現如今,使用者體驗行業在我國經歷了20多年的發展,已然成為一個社會化分工明確,有著由

開設使用者體驗相關課程的高校院所、企業內部的使用者體驗相關部門、使用者體驗專業顧問機構、使用者體驗專業裝置公司、使用者體驗行業組織(Uxren等)

構成的完整產業鏈的行業。

一、使用者研究在使用者體驗行業的角色分工

“使用者體驗”行業自誕生到現在,仍然處於成長期,遠未成熟,期間經歷了一系列的衍變,使用者研究在其中的角色分工也經歷了一些變化。

1. “使用者體驗”行業的發軔

使用者體驗行業毫無疑問發軔於使用者體驗設計。

在最早的軟體產品開發時代,產品開發的流程是市場(需求提出)——開發(程式設計測試)——使用者(使用),因為開發人員往往是非常專業的技術人員,導致最後生產出來的產品也只能專業人士使用。

隨後開始引入設計角色,產品開發的流程變成市場(需求提出)——開發(程式設計測試)——設計(可用性)——使用者(使用),這提升了產品的可用性,據此使用者體驗萌芽。

設計角色的引入從20世紀四十年代就開始了,心理學專家介入進行可用性工程學研究,其結果應用於飛機駕駛艙系統、電話系統等設計,是最早的使用者體驗設計師雛形。

在這個階段,

使用者體驗行業等於使用者體驗設計

2. 使用者體驗行業的發展1.0時代

再然後,引入測試團隊和設計優先團隊,產品開發流程變成市場(需求提出)——設計(可用性)——開發(程式設計)——測試(測試)——使用者(使用),產品可用性進一步提升,使用者體驗經濟到來。

設計角色的加入和設計優先提升了產品可用性/體驗,同時隨之而來產生了對可用性/體驗進行診斷、量化評估的需求。

為此,圍繞著使用者體驗診斷及度量發展出日益完善的方法論、工具。

1965年,由 Parasuraman 和 Zeithaml提出了CSAT(Customer Satisfaction),中文名顧客滿意度。

1986年,John Brooke提出了著名的SUS(System Usability Scale),中文名系統可用性量表,雖然略顯“快速而粗糙”,但大量的實驗證明是有效和可靠的。

1994年,IBM公司的Jakob Nielsen提出了著名的10 Usability Heuristics for User Interface Design,中文名尼爾森十大可用性原則。

2003年,貝恩諮詢公司使用者忠誠度業務的創始人 Frederick Reichheld在Harvard Business Review 的文章中首次提出NPS(Net Promoter Score),中文名淨推薦值。

……

這個階段,

使用者體驗行業仍是由使用者體驗設計主導,同時使用者體驗行業從設計向度量延展。

3. 使用者體驗行業的發展2.0時代

隨著移動網際網路時代的到來,出於對使用者的搶奪,開始盛行以“使用者為中心”的設計理念,產品開發的流程變成設計(使用者需求洞察、可用性)——開發(程式設計)——設計(可用性評估)——測試(測試)——使用者(使用、反饋),產品在保證可用性的基礎上開始追求人性化、愉悅,使用者體驗經濟到來。

使用者研究職業正是在這個大背景下誕生的,開始承接起原本屬於產品設計團隊的使用者需求洞察、可用性評估(體驗診斷&度量)、使用者使用反饋收集的職責。

使用者研究賦能使用者體驗建設

無論是可用性測試,還是滿意度、NPS評估,本質上還是基於問卷調研得到的使用者主觀資料,隨著大資料的崛起,使用者體驗的度量開始加入了客觀使用者行為資料指標。

典型的有Google提出的PUSLE模型(Page Views,Uptime,Latency,Seven-day active users,Earnings),全部由客觀使用者行為指標組成;HEART模型(Happiness,Engagement,Adoption,Retention,TaskSuccess),由主觀指標+客觀指標組成,是基於PUSLE模型的改進。

透過和大資料的結合來對使用者體驗進行診斷&度量,這其實已經超越了使用者研究的邊界。另外使用者體驗長久以來在很多企業內部其實並沒有受到重視,因此有必要將使用者體驗作為一種企業文化引入,並設立長期體驗目標。

這意味著

需要從更高層面去整合資料、設計、使用者研究等資源,從上至下推動,於是“使用者體驗戰略”被提出。

此外,為了體系化、長效化進行使用者體驗建設,圍繞使用者體驗水平持續跟蹤與最佳化、對使用者體驗進行數字化管理、對使用者體驗組織進行管理等而形成了使用者體驗運營體系。

自此,發軔於使用者體驗設計,閉環於使用者體驗運營的使用者體驗行業成形,而

使用者研究在其中的角色明確並固定下來,那就是聚焦使用者體驗診斷&度量

使用者研究賦能使用者體驗建設

需要說明的是,使用者研究之於使用者體驗的核心價值是體驗診斷&度量,並不是說就不參與使用者體驗設計、使用者體驗戰略、使用者體驗運營,從使用者體驗研究的角度,上述四個環節都需要使用者研究人員的支撐。

二、使用者研究如何助力使用者體驗建設

目前,使用者體驗的診斷&度量的應用場景主要表現在

產品、運營、品牌

三個層面。

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1. 產品層面

產品層面的體驗診斷&度量主要涉及可用性、滿意度和NPS評估。

(1)可用性測試

用的最多的研究方法當屬可用性測試。可用性測試是透過還原任務場景,觀察使用者使用(操作)行為,並配合訪談、競品分析、可用性量表(SUS)來發現產品體驗問題,並對可用性進行簡單度量的方式。

可用性測試主要關注產品的

可學習性、效率、可記憶性、容錯性等

,下面是實際操作的常用指標。

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可用性測試還可藉助眼動儀等裝置監測使用者的使用過程,屬於神經營銷學的手段之一,幫助更深層地瞭解使用者。

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傳統研究方法(有意識/主觀研究方法)和神經科學研究方法(無意識/客觀研究方法)的結合,會產生1+1遠大於2的效果。

(2)眼動追蹤

以主流的眼動追蹤(Eye tracking)為例,其原理是基於眼睛影片分析(VOG,Videooculographic)的“非侵入式”技術,捕捉瞳孔位置,並將該位置資訊透過內建演算法計算,獲得使用者在所看介面上視線落點,即使用者當前注視點在介面上的具體位置。

眼動追蹤主要關注

發現度、興趣度、理解度、接受度等指標

,其中理解度、接受度要結合測試後訪談。

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(3)使用者眾測

使用者眾測,是邀請一定數量的使用者按照給定的任務指令碼自行完成產品體驗並進行反饋、評價的研究方式。

使用者眾測和可用性測試的主要區別在於兩點:一是是否需要使用者研究人員主持,二是樣本數量。使用者眾測執行不需要使用者研究人員的主持,樣本數量較可用性測試的6-8個更多,通常可以達到30+從而可以用來進行定量統計。

如果說可用性測試主要用來發現體驗問題,那麼使用者眾測除了體驗診斷外,還可以進行度量。

使用者眾測的流程一般包括

任務設計、使用者招募、任務測試、資料回收

幾個步驟。

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任務設計環節需要考慮可行性,注意任務的難度,任務太難或者太簡單都不合適;此外要考慮任務的合理性,有的任務不適合使用者眾測。

使用者招募環節注意抽樣誤差,條件允許時可以做配額控制;此外需要注意招募的渠道,一般情況下內部渠道招募的使用者會有本品牌光環效應,造成系統性誤差,一個比較好的解決方法是無品牌盲測。

任務測試環節此外需要注意使用者的任務完成度和效率,必要的話可以建群定期督促進度。

資料回收環節需要注意虛假作答和敷衍作答,看單個樣本是否存在打分“糖葫蘆串”現象,開放性反饋內容是否過於簡單、有重複內容等。

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(4)滿意度

“滿意度”就是“現實的產品質量和接受的服務”與“客戶期望”之間的差距,說白了就是一種主觀感受,希爾頓酒店滿意度評分4。5分,桔子水晶酒店滿意度評分4。8分,是不是桔子酒店的住宿體驗比希爾頓好呢?不一定。

滿意度評估專案的四個關鍵環節分別是

假設模型(指標體系搭建),模型驗證(指標體系調整),模型評估(滿意度得分,權重和優先順序確定),模型應用(內部宣導,績效考核等)

。這裡重點說說假設模型和模型驗證。

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滿意度指標體系

通常基於使用者體驗旅程(觸點)來搭建

。比如一個貴賓廳的滿意度指標體系,二級指標區分線上滿意度和線下滿意度,線上的三級指標又包括預定入口、價格、位置說明等,就是一個從線上到線下完整使用者體驗路徑的設計思路。

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但有時候滿意度指標體系的設計

也需要基於業務需求來設計

。例如設計師表示,目前貴賓廳的滿意度指標體系沒有辦法很好地衡量設計工作,發現設計問題,如果發起一個考察設計體驗為主的滿意度專案,指標體系就需要另外設計。

滿意度指標體系的搭建需要遵循一些基本原則,具體包括

使用者認可,可干預,可測量,可對比。

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滿意度指標體系搭建好後,透過回收的資料需要對模型合理性進行檢驗,兩種常見的方法就是

探索性因子分析(主成分分析法)和驗證性因子分析(結構方程)

,這可以幫助我們把與總體滿意度不相關的二級指標剔除掉。此外,還要做

信效度檢驗

如果所有的二級指標跟一級指標都沒啥關係,那就是我們的指標設計有效度問題,即使用者不是用這個角度看問題。

(5)NPS

與滿意度比較,NPS有很多不一樣。

滿意度更多是詢問的態度層面,而NPS更多是基於行為層面的。

滿意度是基於現狀和過去的,NPS更多是基於未來的。

滿意度是看重整體所有使用者的評價,而NPS更加關注兩頭的使用者,即口碑推薦者和貶損使用者。

NPS的波動性更大,即從樣本量來看,因NPS是用口碑者減掉貶損者,NPS採集的樣本量要求更高,這樣資料的穩定性代表性更強。

企業實踐中,通常用單一NPS研究和NPS+滿意度兩種設計思路,具體指標體系搭建不再展開,需要注意的是在執行了NPS+滿意度的調研後,NPS與整體滿意度出來的結果可能有以下四種情況:

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尤其注意相悖的情況:

高滿意度但低NPS,可能說明產品和服務本身體驗較好,但品牌/模式喪失吸引力;高NPS但低滿意度,可能說明品牌力(概念/模式)強勁,但產品/服務存在痛點。

此外,NPS的人群結構不同,後續的策略不同。當推薦人群比例大/較競品高時,策略是優先關注推薦者,維護引導、開發推薦人群價值;當中立人群比例大/較競品高時,策略是關注中立者,滿足中立人群在產品服務上的痛點需求,將其轉化為推薦者;當貶損者人群比例大/較競品高時,策略是優先關注貶損者,建立貶損者的預警、干預、反饋的機制,減少貶損人群的負面影響。

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2. 運營層面

運營層面的體驗診斷/度量主要涉及

活動、客訴、廣告

效果評估。

(1)活動

活動效果的評估我們通常可以從資料和使用者兩個層面來看,資料層面關注活動對於活躍、留存、商業化收入等影響,但只看資料是不行的,因為不知道活動的問題所在以及改進的方向,所以使用者視角的活動效果評估也很重要。

使用者視角的活動效果評估主要可以解決四類問題,分別是活動

使用者畫像、認知與行為、參與動機、評價態度。

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其中核心的效果評估指標主要是

活動轉化和活動評價

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(2)客訴

客訴主要是以錄音、文字的形式存在,其中對非結構性文字的分析和挖掘是重點。

文字形式的客訴基於數量級採用的研究方法不同。如果是小樣本的開放性客訴,通常採用人工Coding方法就可以解決,具體操作就是對使用者反饋進行分類然後分別打上標籤,再進行統計,可以得到詞雲圖、整體情感傾向(負向、正向)等。

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大樣本的開放性客訴就沒法人工進行分析了,那樣效率太低,通常藉助文字挖掘軟體進行分析,比如

KHCoder

KH Coder可以實現

詞頻分析(Word Frequency),詞的共線分析(Co-Occurrences of Words),詞的相關分析(CorrespondenceAnalysis of Words)

等,這裡主要介紹下用得最多的詞頻分析和共線分析。

在《基於網路資料文字分析的目的地形象維度分異研究——以南京為例》一文裡,以馬蜂窩遊客對南京的10077條線上評論文字為資料,運用網路大資料文字挖掘法、詞頻統計法和共現網路法,分析得出目的地形象維度重要性存在差異。

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圖 KH coder詞頻分析

研究結果顯示,旅遊吸引物(主要是人文類)所佔的詞彙最多、詞頻最高,它是遊客感知目的地形象維度的第一層次,公共基礎設施是第二層次,在目的地形象的感知維度中佔有重要的成分;休閒和娛樂、旅遊環境和地方氛圍形成第三層次,而旅遊基礎設施是第四層次,它們共同構成了目的地形象感知維度。

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圖 KH coder共線網路

對目的地形象成分的研究結果顯示,共現網路呈現6個節點群。遊客感知的南京整體形象由景點、美食、交通、歷史、建築構成,主要源於旅遊吸引物和公共基礎設施維度,這也進一步驗證了目的地形象感知維度的重要性存在差異。

(3)廣告

廣告評估一般分為前測和後測,前測指廣告投放前的測試,通常幫助在多個創意裡挑選最優的投放,後測指投放後的效果評估。

MillwardBrown(現為Kantar)作為全球知名的廣告測評公司,其廣告評估指標主要包括

穿透力、資訊傳遞、說服力

三個維度十多個指標。

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3. 品牌層面

品牌評估主要涉及

品牌力、品牌漏斗、品牌形象

三方面。

(1)品牌力

品牌力(Brand Power)通常是由模型計算得出,這方面比較知名的有MillwardBrown(現為Kantar)公司的MDS模型,該模型不僅可以用來對不同品牌的品牌力指數進行排名,還可以透過品牌力的結構進行分類。

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(2)品牌漏斗

品牌漏斗的指標主要包括

品牌知名度、品牌滲透率、品牌好感度、品牌忠誠度、品牌推薦等

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(3)品牌形象

品牌形象

區分功能形象和情感形象

,功能形象指產品功能層面的印象,通常用“價效比高的”、“智慧領先”、“人性化設計”、“質量好的”等語句來描述;情感形象指對品牌的擬人化聯想,通常用“年輕的”、“理性的”、“有趣的”等語句來描述。品牌形象的分析通常用到對應分析技術。

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三、聊聊趨勢

在使用者體驗診斷&度量方面,又可以構建起由

指標體系搭建、資料採集、結果應用

組成的小的閉環。

下面從這幾個方面著手聊聊觀察到的趨勢變化。

1. 體系搭建

首先,指標體系顆粒度更加細化,並從單一指標發展為監測體系。

例如,中國平安在原有戰略NPS體系的基礎上發展了觸點NPS和關係NPS。

戰略NPS指對整個行業的本品和競品使用者進行測量,測量內容是使用者體驗旅程的所有關鍵觸點,對標競品識別體驗差距,一般一年開展一次,主要用於戰略規劃。

關係NPS指圍繞本品和使用者關係,考察在所有使用者生命週期階段的本品NPS表現,同時每個階段的測量內容和測量物件有所不同,比如手機新機階段監測內容側重新機使用體驗,及時發現新產品體驗問題,測量物件是新使用者;購機後3個月監測內容側重日常使用體驗,測量物件是購機後一段時間的存量使用者。

觸點NPS指對使用者體驗旅程裡的關鍵觸點單獨做監測,比如售前和售後觸點NPS,同時觸點NPS的測量表現出實時性,也就是使用者在完成一次購物後就可能實時收到NPS調研問卷。

同樣的滿意度評估指標體系適用。例如以前我們在做一個APP的滿意度監測專案時,通常只會基於本競品對標一年做一次,也就是戰略滿意度。隨著流量見頂存量使用者精細化運營時代的到來,對產品滿意度的評估可能需要下沉到某一個功能模組,會對該APP的關鍵功能單獨進行滿意度評估,也就是觸點滿意度。

其次,指標體系的度量維度更加豐富和立體化,除了使用者體驗維度,也開始整合技術維度,使用者行為,商業維度等。

例如螞蟻金服的PTECH指標體系,是以Google的HEART模型為基礎,結合B端產品的實際情況整合而成的使用者體驗度量模型,是技術維度,使用者行為維度和使用者體驗維度的結合。

使用者研究賦能使用者體驗建設

再者,基於度量指標的模型化。

典型的如上文提到的MB的品牌力模型,實質就是基於品牌知名度、喜愛度、差異化等指標搭建的模型;其他如螞蟻金服釋出的PTECH模型,微眾銀行釋出的WeUX指數等,感興趣可以自行了解。

2. 資料採集

隨著指標體系的精細化,基於場景的關鍵觸點體驗監測的流行,資料採集開始

以場景嵌入的形式出現,從而更加敏捷和即時

例如,我們在刷抖音時會彈出一個小調研,詢問使用者對推薦的內容滿意程度;又或者我們在美團上完成點餐,結束後的頁面會有對本次手機點餐滿意度的調研。

此外,

相對於傳統的人工資料採集,資料採集過程越來越自動化。

例如,我們在盒馬完成購物,用盒馬APP完成支付,用不了多久就會收到盒馬的簡訊調研連結,詢問使用者在購物消費過程中的滿意度。簡訊的傳送可能不再是人工圈選使用者然後推送的,而是滿足一定條件後的自動系統觸發推送。

又例如,一個搶票APP的產品體驗度量專案,主要監測搶票得分、搶票成功率、搶票耗時等指標,最早是人工下單、人工統計各流程的時長和報錯情況等,隨後採用自動化框架測試技術,用機器代替人工,模擬真實使用者下單,獲取每單的查詢時長、出票時長,可以精確到毫米級。

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3. 結果應用

在資料採集完成後的成果應用環節,最明顯的趨勢是

資料視覺化或者說數字化

。透過自動化管理儀表盤,可以簡單明瞭的形式將度量結果的彙總資訊與問題發現第一時間向管理層釋出。

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圖 華為數字化管理平臺(模擬)

此外,隨著資料的積累,開始

具備搭建行業均值資料庫的條件

。比如活動效果評估類的專案,透過往期活動效果評估資料,並計算了線上活動、線下活動的活動效果指標均值,就可以形成活動效果均值資料庫(Norm值)。

參考資料:

[1]楊智寶,袁小偉,劉遠。使用者體驗在我國的發展概述[J]。中國質量,2020年6月,468期

[2] 青旗沽酒趁梨花i。體驗度量理論2021[R]。簡簡單單(公眾號),2021年10月

[3]徐菲菲,剌利青,Ye Feng。基於網路資料文字分析的目的地形象維度分異研究——以南京為例[J]。資源科學,2018,40(7):1483-1493

#專欄作家#

劉佩龍,微信:loop_summer,人人都是產品經理專欄作家。畢業於中國人民大學,10年+市場與使用者研究經驗,曾先後就職於Kantar,Nielsen等全球知名市場研究公司,目前就職於vivo網際網路用研團隊。致力於讓更多人瞭解市場與使用者研究。

本文由@劉佩龍 原創釋出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

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