随着大数据时代的快速发展，日常生活中对数据信息的接触场景越来越多，我们在做数据展示设计前首先要梳理数据重点，数据结构关系得到的结论结合用户需求产品需求等进行合理的设计。

      最初的数据展示接近于数据报表的形式，而现今数据展示有两种：静态数据可视化、交互数据可视化。它们的设计基础均基于数据可视化的设计要点进行延展的，而数据可视化要点已有很多优秀的设计师进行总结，因此我重点介绍一下我对交互式数据可视化的理解（仅代表个人观点），希望对大家有所帮助。

      什么是交互式可视化

      静态与交互式数据可视化的区别

      交互式数据可视化中的用户体验

      交互式数据可视化设计思维

      开源数据可视化库

什么是交互式数据可视化

      交互式数据可视化是一种更能够吸引用户的数据信息交流形式，在BI中的应用也变得越来越流行，并且由于其有较强的易用性以及能够为用户体验带来更多附加值而逐渐成为大多数数据分析系统的常见部分。它通过数据动态演示的交互方式，使用户可以直接与信息交互，用以构建自己对信息的理解，交互式可视化必须具有与人机交互方式，如单击按钮，移动滑块，快速响应以显示输入和输出之间的真实关系。

      有效的交互式可视化能够保持展示形式和数据功能之间的平衡关系。简单的图表可能因为太无聊而无法引起用户的注意，复杂数据可视化可能完全无法传达正确的信息。因此数据视觉和交互形式效果需要协同工作。

静态与交互式数据可视化的区别

      静态数据可视化是不包含任何交互功能且不随时间变化的数据可视化，从单一视角关注特定数据故事的信息图。图表中没有可操作的交互功能来调整静态可视化的数据展示结果，更适合不太复杂的数据故事、建立概念之间的关系以及传达预定的视图。其构建成本远低于交互式设计。因此在设计时必须充分考虑如何展示当前显示的数据拟定好数据故事。

      交互式是可视化设计中的绝佳工具，因为它们能够优化信息的显示方式，减少视觉噪音，降低用户对数据阅读的难度。系统中最常见应用之一是数字化仪表板或数字看板，如果直接从枯燥的数据表格获取信息这样的体验是非常原始且视觉干扰过多。而通过梳理数据结构使用适当的交互可视化使看板，能够成为用户快速汲取主要数据信息的理想工具

    设计时决定应用哪种数据可视化形式一方面需通过用户画像分析了解用户偏好如何，另一方面则需要结合数据故事复杂程度采用哪种才能够更全面更准确的传达数据信息，以及在构建项目的过程投入成本最终回报率的高低也起着决定性因素。

交互式数据可视化中的用户体验

      大量数据可用于帮助用户做出更好的业务决策。为了实现这一点，并从数据中获得最大价值，用户必须能够理解它；提出问题、体验模型并识别异常。

      在设计数据可视化面板时，最至关重要的是，需要考虑用户将如何使用这些数据。让更多的用户会使用数据面板而不是让他们去创建面板。强迫用户按照我们设定的规则去破译图表含义不仅不切实际且学习成本高昂。

      用户需要在不受额外功能干扰的情况下看到我们所展示的内容，当我们使用太多的颜色、形状、图案和大量的数据时，容易使用户迷失在数据展示中。我们的工作就是为用户处理数据信息结构降低用户对数据认知的难度。

视觉成像基础

      我们的大脑处理视觉图像要比处理文字内容快 60,000 倍，能够在13 ms内处理一张图像，然而，大脑的处理能力也是有限的。为了展示最优效果，数据可视化必须基于人类认知速度提供信息。需要设计输入来将信息分解成可管理的模块并以用户能够简易处理的方式呈现它。

用户分析

      我们在构建任何类型数据可视化时都需以用户为中心，了解用户的目标、动机和需求，经营环境，需要解决什么问题，以及用户语言和特定领域的知识；

在做这方面用户分析不需要耗费大量的时间，只要足以使我们能够进入下一阶段——设计用户路径上即可

用户体验路径

      系统用户的体验建立在两个主要元素上：关键点可视化以及交互路径。而用户路径中每个关键点需设计为对应特定的业务问题。

      可视化工具能够以丰富而复杂的方式与图表交互：筛选、缩放、细分、导出值等。它们都有助于将信息分解为更易于管理的块，因此我们需要考虑多种操作结果，综合起来能够串联出具有多个分支交互路径和图表用户体验路径。

交互式数据可视化设计思维

      可视化中的交互改变了数据的视角，始终致力于简单的可视化而不是复杂的可视化。目标是使其更易于理解和阅读。因此，需要避免使因使用过多的图表引起页面结构混乱，意味着通过过滤某些数据点，选择数据的不同区域，甚至完全改变可视化的类型。重要的一点是：交互式可视化不再是静态的，也不代表数据的单一视图。交互使人们能够根据自己的需要调整可视化并提出不同的问题。

寻找理论依据

      通过了解受众群体是谁，需要展示哪些数据，了解他们将如何使用这些数据。这些都将作为我们设计的理论依据，用以解决设计中哪些图表是可以快速应用到实际场景中，如何为数据结构做简化等问题；在数据的展示形式上通常是使用图表、线条或点、条形图和地图来实现的。万变不离其宗，交互可视化也是同样在此基础上进行扩展发挥作用。

遵循设计原则

      在设计中需要为数据可视化创建各种交互式小部件，但首先需要遵循数据可视化交互设计的三个基本设计原则——可用性、可访问和可操作。

       是否有直观的交互功能和数据可视化？

       用户是否可访问数据，并且能够快速理解其含义？

      是否为用户提供简便易上手的可操作的系统平台？

      当我们有了一个粗略的理论基础模型，就可以搭建数据模型来记录每条数据和相关的元数据，接下来是通过各种交互形式设计用户界面。

清晰的架构

      可视化架构是映射数据故事的形式化基础，在此基础上通过线条、图标和颜色等设计元素的视觉工具进行展示。为了利用这些工具，我们责需要运用对比关系、比重关系、颜色差异、位置信息和象征意义等突出显示信息所呈现的目的及数据间的结构关系。

可视化美学

      设计美学中少即是多的设计理念经久不衰，我们在进行可视化设计时也可按照这一标准在有限的设计空间内为用户提供最多的想法，清晰准确的传达复杂的想法

交互式绘图

     交互不一定发生在页面中明显可点击的事物上，也可融入在图像结构中，用图表中交互的小部件，扩展到其他类型的内容上，通常需要一个或多个UI 元素进行转换提示。

如在做地图中的交互可视化时要探索当前特定点或区域的实时信息，此时需要将图标或交互功能融入在地图上

开源数据可视化库

      简单介绍一下开源的交互可视化数据库，如果对数据没有什么概念在图表设计前可以参考一下数据库中的样式及类型，然后根据自己实际项目的需要进行设计。

D3.js 可能是最流行和最广泛的 Javascript 数据可视化库  专为基于数据操作文档而构建，并使用 HTML、SVG 和 CSS 使数据栩栩如生。

还有很多开源数据库可以查看- 11 个 Javascript 数据可视化库-里面有详细的介绍，这里就不一一说明了，希望在你们的设计中有所帮助。

结论

为了提高交互式数据可视化易用性以及为用户体验带来更多附加值，我们需要基于数据调研，用户分析，场景模拟等方向逐一解决相对应的问题，才可从各项结论中得出设计方向和目标。

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文章来源：站酷    作者：胖Kuan

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作为设计师，我们希望做出来的产品对于用户而言易于访问、易于浏览、易于理解和可供所有人使用。而我们在做页面的过程还要考虑具有视力障碍、行动不便等残疾类人群

万维网的创始人蒂姆·伯纳斯·李 (Tim Berners Lee) 也重申了这一点，他说：

“网络的力量在于它的普遍性。无论是否残疾，

每个人都可以访问是一个重要方面。”

因此，这里有十种方法可以使你的界面更易于访问和更具包容性，并确保你是为用户设计的产品

文章内容包含以下：

1、颜色对比

2、导航选项

3、不仅仅使用颜色来指示状态变化

4、视觉焦点

5、预先加载

6、设计表达

7、视觉层级

8、合理交互

9、用户测试

10、无障碍设计

1、颜色对比

色彩是设计的主要方面之一。确保背景和元素模块之间有适当的对比，可以使用适当的阴影和颜色对比来

区分，突出重要信息是使你的产品更易于访问的最简单的方法。

这里推荐使用工具WebAIM 颜色对比度检查器来实现平衡的颜色对比度。该工具允许输入特定的十六进制代码或从色轮中进行选择，然后进行增量调整以达到元素之间的 AA（最低对比度）或 AAA（增强对比度）对比度标准。

网址：https://webaim.org/resources/contrastchecker/

2、导航选项

在用户使用时，导航的便利性是最重要的因素之一

（确保产品内跨页面的导航具有一致的命名、样式和定位）

（为用户提供站点搜索或站点地图）

（通过提供方向提示例如面包屑和清晰的标题帮助用户了解他们在网站或页面上的位置）

3、不仅仅使用颜色来指示状态变化

虽然颜色对于传达信息很有用，但它不应该是传达信息的唯一方式。在使用颜色来区分元素时，请确保始终提供不依赖于颜色感知的额外标识，以便于用户易识别

比如在做表单的情况可以通过以下方式去做区分

（除了颜色之外，还使用星号来指示所需的表单字段）

（使用提示标签来区分状态）

（添加说明文字）

4、视觉焦点

一些用户使用手机端产品时很难去聚焦于某个点，作为设计者这时需要去通过手法去制造焦点引导用户进行操作。

以手机屏幕为例，用户阅读的习惯分为两种，一种是“z”习惯型另一种是“F”习惯

比如可以在用户浏览路径上去做视觉焦点，引导告知用户进行点击，下面是列出的有效焦点指标：

（具备清晰的对比度）

（具有与元素互补的形状和大小）

（使用互补但引人注目的配色方案）

（好的动画可以帮助用户跟踪焦点移动）

（元素位置大小等适配各种型号）

5、预先加载

在产品上不管是文字还是图片都需要提前告诉用户当前状态，不同的使用环境下用户的网络相对是有波动情况，在网络不好的情况下用户打开产品如果产品没有做预加载大概率会造成用户直接关闭产品

6、设计表达

“没有用户喜欢点击他不想点的入口”听起来比较绕，你可以这样理解，我们平常看到的按钮是什么样呢如果在页面中我们把一个按钮做成一个灰色上面写着点击进入，作为设计者的我们在遇到这样的一个按钮相信都会犹豫的，灰色传达给用户的信息是禁止不可点击，用户已经被培养出这样一种习惯，但是遇到这种按钮上面还写着《点击进入》就会造成信息传达不准确（不仅仅是按钮）。

（样式符合用户理解范围内）

（交互给用户合理反馈，点击后状态、按压状态、禁止状态）

7、视觉层级

建立视觉层次结构， 元素在你的页面设计中的定位方式，并在这些相应元素之间建立一定的连贯性。

（不要挤满屏幕，否则会提升用户阅读成本）

（视力受损的人可能需要放大屏幕上的元素，因此请使你的内容具有可扩展性）

（将重要信息放在视线水平附近）

（使用空格和邻近度使内容之间的关系更加明显）

8、合理的交互

一个好的交互能够让产品达到一个沉浸式体验，相反一个差的交互会造成用户的反感；什么是合理的交互例如在使用阅读产品时，翻页功能是模仿现实中书本的翻页效果作用到线上就会制造出一个良好的体验

交互不仅仅是操作反馈还包含页面布局、元素展示、场景使用等

（符合用户对现实物体的认知，达到联觉效果）

（内容简洁，具备吸引力）

（出现场景是否合情合理）

（具备反馈能力）

9、用户测试

即使在前期工作做的足够好的情况下，在你觉得整个产品设计易于用户使用之后，使用产品的用户也可能会发现某些地方并不像你希望的那样友好

避免这类问题的最佳和最有效的方法是通过用户测试，在整个产品开发项目中进行非正式评估比在项目结束时进行正式的可用性测试更有效，用户测试有很多好处，至关重要的是你能够了解你的产品还存在哪些不足那些设计不到位，然后针对这些不足进行问题解决

10、无障碍设计

创建无障碍设计最重要的部分之一在于知道它绝不是创新的障碍，但是它可以让你创新你的设计，在做产品的时候要考虑到产品不单单只服务一部分人，所以在设计时应当考虑到具备一定障碍的群体

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文章来源：站酷    作者：爱吃猫的鱼_

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问题是这样的：有位设计师和我探讨弹窗主按钮在左侧还是右侧的问题，他说，他觉得应该在右侧，原因是因为菲茨定律（Fitts’ Law）：“弹窗主按钮在右侧，次按钮在左侧，是由于菲茨定律，这是因为边角的按钮更容易被点击。”

主按钮在右侧，这个我是能理解的，但在右侧的原因是由于菲兹定律决定的，我是持需考证态度的，毕竟虽然这个说法确实听到过，但我认为还有待进一步梳理，这里需要细究的要点包括：

第一、弹窗主按钮一定要在右侧吗？

第二、如果弹窗主按钮“更适合”在右侧，是不是只有菲茨定律的原因，还有其他原因吗？

第三、菲茨定律到底在解决什么问题，它是否除了上述问题，还解决了其他问题？

动互联网时代，用户信息被孤岛化，用户生产的内容被隔离在自家产品，搜索引擎无法通过搜索抓取，例如微信公众号、小红书等。

在国内除百度搜索外，用户使用量最多的可能就是微信搜索。微信搜索可以同时搜索到来自微信公众号、微博、知乎、腾讯视频、快手、第三方网页、小程序等渠道的内容。

本文主要讲解微信搜索功能规则设计，大纲如下：

• 全局与局部搜索
• 搜索前置
• 本地与联网搜索
• 即时搜索
• 搜索排序

全局与局部搜索

搜索范围一般有两种，一种是全局搜索，搜索的内容为整个平台的内容；另一种是局部搜索，即搜索结果仅为规定的范围，其好处可以缩小搜索结果范围。

微信首页、通讯录和搜一搜均采用全局搜索，即搜索内容为整个微信平台和第三方的内容。

小程序和订阅号搜索，则是局部搜索，即只搜索规定范围内的搜索结果，避免搜索结果含有其他非想要的类型。

搜索前置

微信是为数不多的将搜索范围前置（搜一搜，搜索结果页也有搜索范围筛选），而其他的 app 大部分是将搜索范围后置。即搜索出现结果，通过 tab 展示不同的搜索结果，例如 b 站。

为什么微信将搜索范围前置呢？

我在网上找到了比较靠谱的回答，以下是来自纯银社群 Tony 的回答：

微信目前没有能力去做全搜索结果的后置分类。这里的“没有能力”是个中性词，因为和网页这种格式化标准化的内容组织形式不一样，微信内部的内容格式高度不统一，难以统一搜索。

比如现在微信的搜索结果是有分类的，分类是 1. 最常使用；2. 联系人；3. 群聊；4. 公众号；5. 聊天记录；6. 收藏；7. 内容搜索（搜一搜）。其中有可能还插入一个“游戏类别”。同时前置也有分类，分别是“朋友圈”，“文章”，“表情”，“小说”，“音乐”，“表情”。

可以看到这些分类对应的内容可能是通讯录的联系人，可能是群聊名称，也可能是公众号名称等等。这些格式不统一的内容之间，缺乏一种像网页 pagerank，社交媒体 feed 的 edgerank 的排名算法，这在技术上就形成了很大的挑战，微信很可能“没有能力”。因为内容形式不统一，就很难用同一个标准算法衡量每种内容的权重，即使是淘宝的商品，因为统一是商品，所以基于“好评”“购买量”“价格”等特征来做 rank 的技术挑战也比微信要在“联系人”“群聊”“公众号”“朋友圈”“表情”这些纷杂的内容形态之间做 rank 要简单的多。

简单说，如果只搜联系人，微信能做排名；只搜朋友圈，微信也能做排名；但是揉在一起，微信就不知道怎么做排名了：联系人应该排第一栏还是朋友圈内容应该排第一栏，或者说是表情包应该排第一栏？这个结论如何得出？

因为微信没有能力做这些不同格式内容的搜索排名，或者说控制不了把多种不同格式内容糅合在一起进行搜索的用户体验。他只能采取“后置分类倾向于 IM 产品的应用内搜索，如联系人，群聊，公众号”，“前置分类倾向于内容分类搜索，如表情，小说，音乐”。来达到一个虽然不如 google 百度这样流畅自然，但足够可控的，比较稳定的搜索体验。

微信搜索过程中，因为搜索内容都是本地，所以采用即时搜索机制，这一过程中体验很好，用户不需要点击键盘上的搜索按钮，因为当前页即代表结果页。

本地与网络搜索

搜索机制分为两种，一种是本地搜索，一种是网络搜索。

本地搜索，即不需要通过网络数据即可检索出本地信息内容，其特点是速度快，不需要加载。

网络搜索，即通过网络数据检索出非本地存储数据的内容，其特点是可以获得大量的数据。

联系人、群聊、使用过的小程序、收藏文件标题等均存在本地，不需要联网即可搜索，无需加载。

搜一搜为网络搜索，即搜索的主要为网络全平台信息。

即时搜索

输入搜索词即时出现搜索结果，则为即时搜索。用户不需要点击搜索按钮即可得到搜索结果。

如下图所示：淘宝搜索，搜索关键词，出现搜索词的联想匹配。用户只能点击搜索或点击匹配联想词进入搜索结果页

微信搜索，用户输入关键词，即时出现搜索结果。

两者差异化是因为：微信搜索结果页可以在当前页面呈现，而淘宝，关键词的搜索页是搜索词的全部的商品，搜索过程页，无法承载搜索结果。

两者搜索结果的内容形态差异，导致出现这两种完全不同的设计。

搜索排序

微信主要为即时通讯工具，所以搜索的主场景围绕着：搜索联系人、群组和聊天记录展开。其中权重最高的是最常使用。其次是联系人、群聊、使用过小程序、公众号以及聊天记录等

其排序顺序如下图所示：

其中搜一搜为网络搜索，其他为本地搜索。

搜索结果排序，反映出用户对类型的高低频，越排在前面，搜索的频率越高。

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文章来源：优设 作者：Echo的设计笔记

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上一篇文章讲解了产品的数据都有那些，设计师可以通过数据进行设计决策，并且分享了“数据好体验不一定会好的这个观点”。今天这一篇文章咱们聊一聊“怎么用度量产品体验”这个知识点。

流量红利退去进入互联网下半场，所有产品都在比拼产品体验，这些年体验的设计价值越来越多受到公司重视，几乎所有的互联网公司，都会说：“产品（用户）体验设计”，但是大部分产品设计从业者，都弄不明白“产品（用户）体验设计到底是什么？产品上线了我们怎么去衡量设计策略的有效性，以及怎么评估现阶段产品的产品（用户）体验”的状况。这篇文章，我们就把目光锁定到“用户体验”和“衡量标注”两个问题上。

文章结尾我将分享腾讯中国用户体验行业发展报告，最近总有粉丝反应链接过期问题，如果获取不到可以私信我。

我们在项目中经常听到产品经理定的产品目标是“提升用户体验来提升产品数据”，貌似很多项目都能和用户体验沾点关系，首先让我们从了解“体验”概念这个角度，来解析为什么提升用户体验就可以提升产品数据。

一、为什么是产品（用户）体验

1.1 体验设计的概念

产品（用户）体验设计，我们可以把这个词拆开来看看产品、用户、体验这三个词都各自代表的含义：

产品：可以理解为用户在享受服务过程中承载服务的载体，比如手机、电脑、应用程序等。

用户：广泛的含义是使用者，即产品的使用者或享受服务的人群。

体验：这是一个过于宽泛和宏大的词，也是一个比较抽象概念，简单理解为用户对产品的主观感受，这个感受可能是好的，也可能是坏的。

总结一句话体验设计就是用户与产品的发生互动行为后，用户产生的心理感受。如果用户在产品使用场景中完成期望目标，所产生的愉悦的感受体验，称为好的用户体验。

1.2 体验设计的原则

产品（用户）体验设计 User Experience Design（以下简称体验设计）中“用户体验”的概念最早由Don Norman教授（曾任苹果用户体验架构师）在上世纪60年代提出并进行了系统性研究。他表明，用户体验设计，是用户在使用产品的直观感受，并归纳出好的用户体验应以用户为中心，是尊重用户的、是有效的、顺畅的、一致的、符合直觉的。后有人把Don Norman教授这段话归纳为体验设计应遵循“可用性、易用性、满意度”这三个原则，如图：

1.3 体验设计是迭代的原因之一

体验设计在产品迭代中有多重要，看下面这种张图你就会懂了。现在互联网产品的迭代方式是“小步快跑，快速迭代”，产品迭代无外乎两个原因；

1） 产品利益：为了推出迎合市场的新功能，促使用户进行付费行为获取商业利益

2） 用户体验：不断优化产品体验、提升产品质量、不断的实现用户健康增长。

由此可见，体验设计在产品迭代中拥有举足轻重的分量。

1.4 体验设计的3种价值

体验设计的价值体现在用户心理感受与产品业务价值发生关联的场景中，比如愉快的购物体验、高效的退货业务等这些场景都会促使用户信任产品从而提高用户下单率。在这些场景中就会体现体验设计的产品价值和商业价值，产品的页面清晰操作简单很容易触发用户愉悦的心理感受，从而进行下单的互动行为。

另外我还要补充一点其设计价值，因为设计师是站在用户的角度考虑问题、解决问题的职业，而ui设计师的核心价值就是提升产品体验，所以综上所述，体验设计的价值在于设计价值、商业价值和产品价值这三点。

二、衡量体验的三个维度

2.1 衡量体验的所有指标

体验是一个比较抽象的概念，很多场景中所表达的都是用户对产品的主观感受，最开始判断体验的指标也很抽象，后来人们把抽象的指标和埋点的数据相结合，通过数据去衡量比如页面访问次数、用户停留时间、产品加载速度等。

*在工作中常会用到易用性、满意度、nps等维度再结合后台数据埋点这种方式进行用户行为分析来评估用户的体验指标是否达标。

2.2 衡量体验的三个维度

现在为了方便大家进行分类，大家把衡量体验的所有指标都是按照用户感受、用户行为、系统表现这三个纬度进行度量：

2.3 不同形态的产品体验目标各不相同

用户感受、用户行为、系统表现只是一种简单的方法，大家要有这样一个认知，不同细分类型、不同生命周期的产品，对于各个指标的偏重也有所不同。如协同办公类的产品更注重协同性，而数据产品更注重易理解性和一致性。初创期的新产品需要容易上手，对易学性要求较高，而成熟期的产品可能更需要考虑各个角色的需求满足度。

2.4 C端和B端产品的体验目标有啥不同

市场上的产品主要分为两类c端和b端，因为两类产品的用户属性、盈利模式、产品定位不同，所以两类产品的体验目标各不相同，最大的区别在于用户、体验、数据上的不同，接下来让我们聊一聊两款产品的体验目标侧重点各自都是什么。

a c端产品体验的侧重点

c端（Consumer）产品通常指消费者或者个人终端用户使用的客户端，类似产品有微信、知乎、qQ音乐等产品。

因为c端产品的用户忠诚度较低，一言不和就换产品使用，所以为了留住用户各大产品不惜成本追求极致的体验。帮助用户解决需求的同时，与其他竞品相比产品的整体体验相对有趣是现在c端产品的体验目标。

b b端产品体验的侧重点

B端（Business），通常为企业员工或商家使用的系统或平台，类似产品有SaaS软件服务系统——微盟、oA办公自动化系统——飞书、cRM客户管理系统——销帮帮等产品。

而B端产品具有链路冗长、操作复杂等特点。b端的产品体验核心是降低用户上手门槛，提高产品的工作效率，帮助用户高效的完成工作任务是现在B端产品的体验目标。

*在B端产品中经常会提及“易用性”这个专业名词，为什么呢？那是因为B端产品针对的是商家，用户，所以对于这类用户高效是他们的核心需求，那怎么样才是高效呢，那就是后台系统要做得极其简单也就是产品的易用性要高。

三、用户体验的三大评估指标

通过上面讲解大家可以了解到判断用户体验的具体产品数据和抽象概念的指标有很多，这里我着重讲解三个在行业内使用最为常用的三个比较主观的体验指标，即满意度、净推荐值、费力度。

为什么只讲解这三个呢，那是因为这三大评估指标分别代表体验设计的设计价值、商业价值以及产品价值。

a 设计价值——满意度（CSAT)

这应该是最经典的衡量指标了，也是更大互联网对于产品来说最为看中的指标。早在于1965年“满意度”这个概念就被提出，在我们在生活中都可以看到关于客户满意度方面的调研功能，比如app storr对产品的体验，送完外卖对店家和送餐人员的服务点评等。

优势：

满意度的扩展性强非常高，可以用于询问用户各种问题，可以看整体的产品体验满意度，也可以看具体的某个功能的满意度。

劣势：

满意度对未来行为的预测是最差的，满意度能够体现出用户对产品短期内的幸福感，但无法体现用户对产品的长期态度。

B 商业价值——净推荐值（NPS)

净推荐值是由贝恩咨询企业客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳（Fred Reichheld）在2003年提出，它把用户分为推荐者、被动者和批评者这三类，通过计量用户的推荐意愿的强烈度而判断用户的忠诚度。

优势：

他常作为未来的客户满意度指标，精准的测量某一项的客户满意度，与满意度相比这个指标更为直观，用于衡量用户长期的幸福感，也用于全链路全流程的满意，判断用户忠诚度，也可以看到项目未来一段时间的发展趋势。

劣势：

虽然获得的指标是最为直观的，但度量的问题往往只有一个所以反应的用户视角会比较狭隘。并且设计的问题也不能证明推荐者会真的推荐，所以得到的结果并不一定是用户在现实生活中的推荐行为相关。

C 产品价值——费力度（CES)

客户费力度这个概念在2010年在《哈佛商业评论》中被提出，可以理解为是升级版，用于询问用户在产品使用过程中高频出现的问题，主要是为了满足用户的满意度但是无法体验用户的忠诚度的用户所设计的。

优势：

帮助产品设计发现和解决复杂流程中的问题，比如B端产品中，可以通过数值的表现，对下一次改版进行想法升级。

劣势：

对于衡量产品质量比较适合，但不是很适合衡量品牌在用户中的价值地位。并且并能用来来挖掘用户真实的评价和需求痛点。

*在这里还有一个知识点向大家普及，就是可用性测试——SUM。

每个设计师都在遇到这样的问题；

设计领导：你怎么证明你做比其他设计同事好

开发同事：你们设计只关心美不美，浪费研发资源 产品经理：我觉得这个功能优化并没有比竞品的好？

公司老板：你们对产品盈利都做那些什么贡献？

我们在做真实项目的时候会发现几乎所有的设计策略都能和用户体验扯上关系，比如我们通过xxx提升了用户体验从而提升用户在xxx场景的用户满意度。这样折腾了一圈，但是发现好像有产品没有什么实质性的效果，设计很难度量也难度凸显设计的价值。

一、为什么要会设计度量

1.1 设计度量的意义

a 体验面前的拦路虎

其实上面这个问题曾经其实也困扰了我很久，但随着做的项目越来越多，我现在从体验设计师的角度尝试回答这个问题：

1）“体验”是用户纯主观的感受，概念比较抽象，从这个情况来看是很难被度量的。

2）促成体验好与不好的因素有很多，很难定直接定位体验问题的根本原因。

3）现在产品迭代频繁，提升了一个场景的体验，往往另一个场景体验问题就会暴露，很难确定产品终极目标。

但是作为体验设计师，我们需要在项目中对体验有以下三点比较清楚的认知：

·体验是直观的用户体验感受和清晰的设计价值体现。

·体验要以体验为中心做有价值性的探索设计破局点。

·体验需要对设计产品迭代有明确的改版目标。

b 度量的意义

我们要完成设计师的使命，在项目中凸显设计的价值，所以我们需要一套科学的、成体系的、可量化用户的体验完整的度量框架，能够聚焦用户体验问题作为驱动、提炼提升产品体验的目标，从体验角度解决体验需求。项目中的度量有其三点意义：

1）可以具像化有刻度的的体现用户主观感受的测量工具。

2）可以通过度量提炼出以用户行为作为产品迭代目标。

3）可以更好的根据自己公司业务场景搭建体验设计体系。现在很多公司都有自己的度量体系，比如阿里，滴滴为体现设计在业务中创造的价值，都有自己的设计质量评估体系。他们通过划分场景、量化设计可以更准确的刨析出那个体验的根本问题。并且评估潜在用户的体验感受，为之后的产品改版找到体验优化方向。

1.2 设计度量的概念

度量的概念在我们的生活中很常见，以下是对度量比较严谨的概念解释：

【度量Measure】是一种测量评定对象的方式，它帮助我们结构化的获取对象的状态与变化，我们运用这些数据进行洞察，转化为有用的信息，帮助决策和优化，这个过程也是分析诊断的过程

二、设计度量的原则

用户体验度量体系是可以通过某种形式测量采集得到的，例如对用户无感知的埋点法、由用户直接反馈的问卷法等等，设计度量作为项目中重要一环，不仅能够验证产品及设计策略的有效性，还可以有效验证了我们服务化升级目标及设计目标拆解的精准性，也为后续优化带来了更多的线索。

所以设计度量的建立应具有有效性、稳定性、针对性、扩展性、可持续性这五个原则。

a 有效性

我们通过某种形式测量产品体验时候，把保证“体验好”转化为可以测量的概念，如用户留存率、流失率、关键操作的完成率等，通过这些直观数据的改变去衡量抽象体验的问题，在这个过程中需要保证数据结果是真是有效的。

b 稳定性

人与人之间的体验差异本身是具有差异性的，用设计度量时候人的感受往往会受到环境、情绪等影响，产生随机误差。我们需要度量的结果尽量减少外界环境的干扰，出于这个目的度量需要具有一定的稳定性才能进行真实结果反馈。

c 针对性

可以反应用户体验问题的指标有很多，数据埋点也有很多。本身数据是有欺骗性的，所以我们在做设计度量时应该划分场景，即不同场景对应不同的数据埋点，有明确的度量目标，才能做到只聚焦某个产品的端上体验问题，那这个度量结果才有针对性。

d 扩展性

我们要保证输出的指标和测量模型，不仅适用于整体，也可以针对某个场景某一个交互环节，某个界面进行度量的测量，度量应该具备扩展性。

e 可持续性

度量的目的不仅是反应当时产品存在的问题，也要预测出未来产品规划方向，度量指标的可持续性指应持续观察、跟踪、和优化指标，使得度量体系可以贯穿在产品整个生命周期中，也利于对产品迭代优化后指标数据的前后对比。

三、体验度量和可用性测试的区别

可用性测试大家一定经常听，在很多测试场景，我们很容易把体验度量和可用性测试的概念相混淆。

可用性测试：通常是在开发完成之前，让用户完成特定的任务，通过观察用户在使用产品时的反馈，从中发现设计中存在的可用性问题的一种测试方法，其目的就是为了付出最小可行产品来做正确的设计，避免消耗太多开发资源做产品。

体验度量：是一种更宏观的视角，强调用户与产品之间的整体交互，以及在交互过程中形成的想法、感受和感知。用户判断产品现在阶段暴露出来的体验类型问题，对未来设计的一种预判。

“满意度—有用”，“净推荐值—有效”，“费力度—易用”这几个观测维度贯穿了互联网1.0到4.0时代，在不同时期，各类模型普遍都会涉及到的维度，根据以上三点也严格的度量的标注和具有较强的普适性、通用性的度量模型，接下我将带领大家一一了解这些度量模型都有那些。

一、度量标准都有那些

方便大家区分可以把度量标准梳理成国际标准和国内标注两个部分，大家了解即可。

1.1 国际的标准

A ISO-9126 软件质量模型

ISO/IEC 9126 (1991) 软件质量模型是是一种评价软件质量的国际标准，包括3个层次，由6个特性和27个子特性组成：

1）质量特性

2）质量子特性

3）度量指标

* 在这里设计师应该注意「适应性」、「易安装性」、「易理解」、「易学」、「易操作」和「一致性」，产品应注意「共存性」「易替换性」和「可移植性的依从性」，其中「易用性」的概念涵盖了用户体验中常规易用性的维度。

b BS ISO/IEC 25010-2011软件产品质量需求和评估(SQuaRE)

该模型是ISO/IEC 9126的升级版，包含8个特性和36个子特性，相对比较全面的了，大家可以从各特性的定义、范围与度量标准评估自己产品。

1.2 国内的标准

A SO-9126 软件质量模型，评价软件质量的国际标准

该模型重新定义了「效益」、「效率」、「满意度」即定义为一个产品可以被特定用户，在特定场景下，达成特定目标的效益，效率和满意度。

- 效益（effectiveness）：用户完成任务的精确性和完整性。

- 效率（efficiency）：用户完成任务所消耗的资源。

- 满意度（satisfaction）：用户对任务流程的可接受程度。

b ISO-9241 关于办公室环境下交互式计算机系统的人类工效学国际

SO9241对Usablity的定义，在今日的设计质量评估仍旧有很强的指导性和应用性，具备很强的可操作性。比较重视「效率」和「效益」这两个维度，在任务完成程度和所消耗的时间/人力资源的场景下，评估出特定任务的可用性，在流程较长的B端产品体验度量中尤为常用标准。

1.3 其他

这里我还查阅到和体验有关的国外资料，称之为标准也可以、称之为模型也没错，他们分别是“蜂巢模型、尼尔森十大可用性原则、USE量表”，有兴趣的同学可以自行查找了解。

二、度量模型都有那些

度量模型也分为国内和国外这两部分讲解，这里介绍常用的8种类型，其中HEART模型是目前比较成熟的体验度量模型，也是各大互联网公司的应用最广泛，普及率是最好的模型之一了。

2.1国外模型

a 谷歌HEART模型

HEART是GOOGLE公司基于商业和技术的产品评估体系提出的模型概念，它包含5个维度，适用于市面上大多数C端类产品。

这五个维度分别是：

1）愉悦度：用户主观的体验即使用产品或者功能时是否会感觉到愉悦感。

2）参与度：用户对产品内容是否感兴趣并愿意主动分享给其他人。

3）接受度：用户看到新产品或新功能可以接受并且愿意尝试新的功能。

4）留存度：在一段时间后，新、旧用户是否愿意回来继续使用产品。

5）任务完成度：在使用过程中，用户能够高效，准确、流畅地完成当前任务。

如果结合上一篇数据认知的文章，就可以通过以下数据去衡量产品的体验度量，如下图：

这个模型虽然是全维度、多参数、多角度、系统性的评估方式也是目前普及率最高的，但是也有其自身缺点。

b 门户电商PULSE模型

PULSE模型以网站为维度来衡量体验的模型，通过商业指标和技术指标，衡量网站的整体表现。同样包含5个维度：

1）页面浏览量：属于产品指标，指页面被用户访问的次数，以及页面的点击转化情况。

2）运行时间：属于技术指标，指衡量网站可以持续稳定地运行时长。

3）系统延迟：属于技术指标，指衡量用户打开页面的速度是否流畅。

4）周用户活跃：属于产品指标，反映网站的实际运营情况，估计产品的用户规模。

5）商业收益：属于商业指标，指产品的营收情况，不同类型的产品类别是不同的，比如电商类更关注GMV等指标，视频业务关注广告，电子书业务关注VIP售卖等。

c 谷歌GSM模型

GSM模型是Google的用户体验团队提出的一种指标体系，即目标（Goal）、信号（Signal）、指标（Metric）这三个纬度做为另外横向的参考纬度，他最有价值的一点是把GSM模型和HEART模型想结合，设计一个更为全面的体验度量模型，具体内容如下图。

2.2 国内模型

a 阿里云UES模型

UES应用场景更加适合B端产品。是阿里云设计中心基于易用性量表去扩展而成的度量模型，它的核心纬度包括易用性、一致性、满意度、任务页效率、性能。其中易用性是B端产品的重要属性，他的背后就是易用性量表的标准，与常规的易用性量表相对来说更为成熟和精细化。

b 阿里妈妈四项五度模型

四项五度模型应用场景更加适合C端产品。它是阿里巴巴1688UED团队在Google的HEART模型的基础上升级的度量模型，从用户的行为角度出发，四项分别是「当下、未来、态度、行为」；五度分别为「吸引度、完成度、满意度、忠诚度和推荐度」。

c 酷家乐四象模型

四象模型是面向工具类产品的体验度量方案，它以「角色」与「心智」「功能」和「性能」这四个维度，分析人与工具之间的微妙关系。

D 58同城B-Metric

B-Metric是一个关注业务特点与用户角色的度量模型，也是一个个比较全面的指标体系，该体系包含基础体验、角色体验、企业价值三大部分，基础体验是提供产品最基础体验的保证；角色体验则是我们在设计产品最为关心的体验纬度；企业价值是产品所带来的盈利情况，也是体验相关的实际价值。

E 支付宝PTECH模型

PTECH模型是阿里巴巴支付宝团队设计的度量模型，它是基于HEART模型升级后基于用户行为分析和应用性能检测的模型，比如：将愉悦度改为满意度，将任务完成度改为任务体验，在参与度下并入接受度、弱化留存率，引入清晰度与性能体验的全新维度。

2.3 三种测量方法

模型种类有很多，这里说明一下测量三种方法，大家简单了解即可。

一、度量体系需要具备两种模式

前面讲到了体验是一个抽象的概念，必须要有数据这种比较具象的概念做支撑，在《u一点料》这本书中，作者把数据比喻成设计的理性之光，我这种观点认为用在度量上也不为过，因为度量的体系是建立在数据之上的。

而这种度量体系的搭建本身就是为了用户着想，以创造用户价值为出发点的体系。所以我认为度量体系的搭建应该具备两种模式，即“数据驱动+体验驱动”这两种模式。

二、三环四步打造自己的度量体系

体验度量体系虽然是一种很复杂的体系，但是如果以化繁为简的思路去刨析它的话，我们可以讲这种复杂的体系概括为三个层级来解决问题：聚焦体验的问题——体验目标的指标——后续指标的追踪。

聚焦体验的问题：就是在业务链路中找出最能提升用户体验的关键问题，并把这个问题进行可度量的转化，换一个角度说找出的这个问题也是我们搭建度量体系的目标。

体验目标的指标：当体验目标被我们明确之后，就可以利用市面上现存的度量体系来进行度量纬度的测量，当然也可以理解为这是定义体验标准的过程，既然有标准一定会有定义标准的指标，而筛选体验目标的指标就是在这个环节被筛选出来的。

后续指标的追踪：这一个环节就是首位的环节了，其中包括验收和追踪两个步骤，在度量体系的标注线客观的捕捉其变量的特征，为后续的项目改版方向提供线索支撑。

2.1 第一步

凡事都需要有一个目标，确立体验目标就是体验度量的开始，清晰准确的目标决定度量体系的最终质量。这里有两个方法可以帮助我们梳理出用户的产品的体验目标。以下内容我以金融产品为例子讲解每个步骤我们应该做什么。

a 利用kcon模型划分需求范围

体验和需求分不开的，在卡诺模型（KANO）中，将产品功能的需求 分为五种属性：必备型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异型需求、反向型需求。以金融类产品为例子，我们需要找到必备型需求、期望型需求、兴奋型需求，来确定用户的需求都有那些。

b 通过定性、定量确定体验目标

也可以通过定性、定量的方式把划分后的需求，在梳理成以满意度、易用度、有效性为三个纬度的体验目标，比如

满意度：产品内务对用户的吸引力、产品界面是否美观友好给人舒适感觉、客服是否专业性高可以即使有效地回复用户问题、用户对品牌是否表示认可是否用户对品牌有赞美，用户会产品的是否有信任感觉、用户是否愿意持续使用产品等。

易用性：是指产品功能对用户的难易程度，比如功能入口是否容易识别，用户是否能快速找到自己所需要的内容，产品操作步骤是否简单符合用户习惯、用户在浏览内容适合时是否可以快速阅读和理解、产品对用户不恰当的操作是否有提示和限制，产品对用户的错误操作是否有提示，用户能否快速地知晓产品的使用等。

有效性：用户账户资金是否安全、产品提供的内容服务是否有价值、用户可以顺利完成核心任务、产品基础功能是否健全完备、产品提供的信息内容是否准确完整、用户查询信息和提交信息是否能即使响应、产品运行速度是否稳定。

2.2 第二步

a 筛选最佳度量模型或者工具

前面讲了很多关于度量模型的知识点，如果你在之前的工作中没有接触到度量提醒，那么这里我将讲解一些关于“怎么选择度量模型”的办法。

行业界内的体验度量上的方案，大致可以用“客观度量、主观度量、主观&客观结合度量”这三个纬度进行区分。

客观衡量法：通过数据埋点监测用户行为数据。比如经典的 PULSE 模型，还有大家熟悉的运营指标，活跃用户数、留存率、点击率等等。

主观衡量法：就是收集用户主观的评分。比如满意度、费力度，可用性测试量表（如SUS）等等。

主观+客观衡量法：把用户行为数据和主观的评分结合起来，多数用归一化方式得出一个总分，把分数划分成不同档次作参考。比如Google 经典的 HEART 模型，PTECH 模型，阿里云UES模型、58同城B-Metric等等。

*在这里我还是比较推荐使用 HEART 模型（Google），因为他的五个纬度包含了定性和定量两个数据纬度，也可以从宏观和微观两个角度解析产品。

b 结合数据验证模型

上一篇文章《数据认知篇》简单的介绍几种数据测试的方法，比如A&b TASR测试、灰度测试、可用性测试的方法，这里就可以派上用场。通过测试中的订单量、点击率，活跃度的数据波动我们可以直观的对应出我们产品质量、系统性能等的体验类型的问题。这样我们的体验度量体系的雏形就搭建完成。

2.3 持续监测，不断优化

最终我们集合成这样的表格就可以了。度量体系最重要的就是发现具体的体验问题以及后续的改进方向。

明确体验目标：我们产品目前存在什么体验问题，他的严重程度有多少，是否对产品的盈利造成影响。

改进方向：我们要改进什么场景，要用什么设计策略怎么提升产品的用户体验等。

总结

体验设计是产品的重要一环，除了研发，持续的用户体验活动可以使每个人的努力更有效和更有价值。在设计过程的每个阶段，不同的用户体验方法可以使产品开发工作保持在正确的轨道上，符合用户的真实需求而不是想象中的需求。

产品的体验研究，研究的越早，研究结果对您的产品的影响就越大，而且根据最后的体验定义，有助于做出现阶段或者未来产品的迭代规划，

在所有阶段进行用户研究，正如我们在下面展示的，在任何合理的项目计划的每个阶段都有一些有用的东西可以学习，每个研究步骤都会增加你的产品价值。

一下是我在国外网站搜集到的一篇关于“用户研究的方法论”，文章地址我输入到文章末尾处。

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文章来源：站酷 作者：斜杠7湿兄

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有研究表明，人们会自然地认为外表更漂亮的人拥有更加优秀的品质特质。即我们对一个人的外表印象会影响对他品质的感受和思考，心理学上将这种行为称为「光环效应」。

同样有人认为，这样的光环效应作用于人机交互设计领域也一样是奏效的。好看的设计，会让用户认为产品更好用，外观会影响用户对产品可用性的感受，这就是所谓的「美即好用效应」。

一、关于该定律的实验

前面我在谈「费茨定律」或是「恐惧留白」的时候，大多数方法论都可以溯源到真实的科学实验或心理学文献记录。

但在查找「美即好用效应」资料的时候，所有内容对初始实验都是一笔带过：

1995年，日立设计中心的研究员 Massaki Kurosu 和 Kaori Kashimura 通过26种不同的 ATM 交互界面对 252 位参与者进行详细的用户体验测试。结果发现，这些因素中很大一部分对真实可用性的影响微乎其微，反而界面美观度对真实可用性的影响出乎预料的大。

表现可用性的决定因素对真实可用性的影响系数大多在 0.000-0.310 之间，而界面美观度这个数据达到了 0.589。

我试着到很多地方去搜索更多关于该实验的记录，却都没有找到相关论文。所以对于这个实验的结果，我只能保持观望态度。（也可能是我检索资料的能力还有待提升...）

首先是我无法确定所有参与者在这个实验中的需求目标是否发生变化，概述中既没有阐明对照组，也没有告知实验对比过程的细节。

其次在「美观度对可用性的影响较大」的实验结论中，科研人员是如何定义「美观度」的标准的？审美是一种主观意识，那么「美观度」应该如何被定义，科研人员究竟是从配色、排版、统一性，还是动态和谐的交互流程定义了实验界面的「美观度」？我们也不得而知。

所以「美即好用效应」在人机交互领域的可用性，究竟是一条科学实验结论，还是属于用户心理研究，抑或只是人传人传出来的自然规律，作为笔者，我本着对我读者负责的前提下，也只能画个问号。

二、「美」在商业产品中的价值层级

在人们追求基本生理需求的时代，「美即好用效应」的作用力必然不会比温饱时代的大。

为什么这么说？从马斯洛需求层次理论模型中就可以看到，对于用户而言，“审美需求”是在保证了一系列缺失性基础需求之后，才会追求的需求层次。

马斯洛需求层次理论映射到用户体验五层理论也是异曲同工，从战略层到表现层，越是重要的层级挂靠的马斯洛需求层次就越基础。拥有巨大商业价值的产品，往往影响其在商业市场中走向的，都是基础需求，而非高层级需求。

这就为什么我前文说道，很多人抽离前提来谈「美」的重要性。用户对「美」的追求是在满足了基础需求的前提之下，如果一个产品的战略、范围层难以落地，空谈「美即好用效应」便是空中楼阁罢了。

表现层在没有可靠的战略前提之下，是毫无商业价值的个人狂欢。

三、UI到底该关注什么

UI是一项纯艺术性创作的职业吗？在我刚接触UI行业的时候，我是这么单纯地认为的，但现在已经不再是了。

我前一阵子看了像素范泡泡老师的直播，其观点我非常赞同，也在社群里和大家进行过了交流。在此我引用两个泡泡老师举到的 iOS UI 的案例，来阐述 UI 探索的「美」，究竟是在探索什么。

  1.iOS为什么激励大部分APP适配暗黑模式？  

大概在去年，网传苹果将强制要求 APP Store 中的应用程序要适配暗黑模式。暗黑模式也掀起了一轮新的视觉设计潮流，暗调的设计语言让产品在视觉上看上去更酷更年轻。

但苹果激励大部分应用程序适配暗黑模式，只是单纯的为了视觉上的好看吗？其实并不是。

是因为后期的苹果硬件设备多采用OLED屏幕技术，比起其他厂商的LCD屏幕技术，有其优点，但也有其缺点。OLED采用低频PWM调光模式，也就是通过低频频闪的方式控制屏幕亮度（一亮一暗、一亮一暗如此反复）。在调低屏幕白光亮度的情况下，频闪很容易造成用户视觉疲劳。这一点极可能成为苹果设备的销售弱点。

于是苹果希望在用户需要调低屏幕亮度的场景中，通过暗黑模式的视觉手法，大量运用黑色，这样OLED屏幕的光源就可以直接关闭，而不需要采用频闪的方式来控制屏幕亮度，从而减轻用户视觉疲劳的现象。

（ps.看不懂的朋友莫急，文末我放了B站up主硬件茶谈的《全网最简洁易懂的OLED与LCD屏幕工作原理与优劣科普》视频，感兴趣的小伙伴可以查看）

苹果主动落地暗黑模式的开发，并且激励在应用市场上架的其他应用也适配暗黑模式，实际上是与其商业目的挂钩的一种行为，只是将解决方案落实到了表现层。

  2.iOS从拟物风格向扁平风格的转换  

iOS7掀起的扁平设计风潮，至今还在影响着UI设计趋势以及用户的审美。但你硬要从个人审美角度去评判曾经的拟物风格与现在的扁平风格究竟哪个更好，只能说仁者见仁。

泡泡老师认为，iOS 拟物风格向扁平风格的转换，也不仅仅是基于视觉「美」的考虑。因为曾经的苹果在全球移动品牌厂商中，拥有更加优质的屏幕硬件，他们的屏幕可以高清显示更多的设计细节，于是仿真的拟物风格在苹果设备上通过其光影、阴影的展示，可以突出苹果的屏幕优势，从而成为其商业卖点。

但后来随着移动设备品牌商的硬件差距不断缩小，高清显示已不再成为苹果独家的亮点，苹果也就不需要再花费更多的设计成本在拟物设计上了。此时的拟物设计成本并不能再持续带来高效的商业回报，从而转向扁平风格，一方面可以提高设计效率、降低设计成本，同时对其周边设计的延展性更高。

从这两个案例中可以看到，UI虽然做的是表现层的工作，但实际上也是在为用户、为商业、为战略而服务。除了视觉的「美」，我们也应该关注产品背后的数据、商业价值，我想这就是UI与纯艺术性创作型设计岗位的区别吧。

四、总结

说了一堆，感觉我好像一个「美即好用效应」的ANTI份子...其实也不全是。我清楚「美即好用」在一些商业案例中的运用，我不否定该定律存在的价值，只是想表达一些看法。

首先我认为不应该在产品还没有扎根市场，拥有产品自身的商业价值之前，过分拘泥于视觉表现层的内容。在腥风血雨的互联网商业市场，迅速小跑迭代，做好用户数据分析，增强产品自身留存实力、激活市场潜在用户，比把目光放在视觉表现上可能更有价值。当产品在一个领域或市场积累了一定忠实度较高的用户之后，「美即好用效应」可能才会发挥其功效。

其次我想对话同行的UI设计师，我一年前在《UI如何提升个人价值？UGD思维了解一下》中已经说到过，UI设计不应只停留在视觉表现层，想提升自我价值，一定要培养超脱表现层的思维能力。

我们不应该一味地信奉「美即好用」。作为UI设计师，我们要通过避免「美但不好用」或「不美但好用」的极端来平衡视觉表现与功能的体验。

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文章来源：站酷  作者：UCD耍家

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前言

一、体验度量怎么做？

如何确定方法？我们需要的是一个完整的度量框架，以及能够聚焦用户体验层为驱动，分解并有力的去解决问题。经过大量的实践和验证得到，抓住一个击破点作为产品体验提升的目标，并一种合理的方式进行推导和验证，这是一种最直接度量体验的标准流程性方式，这里的目标必须是：

• 体现用户主观感受或者具有行为驱动的目标。

• 基于业务目标定义+用户诉求了解后，得到的以用户为中心驱动的用户行为。

  
  

二、度量模型怎么选？

面对设计圈内已经存在的和部分大厂创造的度量模型，评估优劣后最终我们选取了HEART模型。因为HEART是个比较全面和具备更多扩展性的分析框架，同时足够的权威和标准，而且市面上的模型基本都被HEART的五维囊括。除了这些考虑因素外，再给出以下几个明显的优势点：

• 1、HEART同时涵盖了定性和定量的不同数据维度。

• 2、HEART框架同时包含了：宏观和微观的层面

• 3、HEART模型并不单纯的再定义体验质量，同时也链接了商业价值。把用户体验的原则和收益驱动的指标关联在了一起。

三、HEART模型简介

1.什么是HEART模型？

2.HEART模型的特性与应用场景

四、HEART模型的详细拆解指南

第一步：确定体验目标

整体的思路是：首先分析业务目标，并就业务目标所落地的产品服务的链路进行拆解，分析链路后，找到其中对体验有决定性影响的因素，提取其因素后，即形成体验目标。

1.确定业务目标

2.拆解产品链路

➢示例：商品素材搜索链路

3.分析触点并提取决定性因素

需要注意的是，决定性因素的选取必须在具体的触点中才有意义，脱离后无法判断是否有阻塞性影响。另外，某些设计因素是否是决定性可能在跨触点中体现出来，需要联系整个链路进行交叉分析确定。

4.体验目标的提取与表述

决定性因素“搜索结果的分类”，引申出的设计目标为“更清晰的信息层级”、“更完整的信息”。

通过链路触点的分析，决定性因素的提取，设计目标的匹配，我们已对设计优化方向有了准确的了解。这个时候需要从设计师视角做一个完善而精准的”体验目标“的表述。

第二步：确定度量维度

需要注意的是，HEART模型因其维度的广泛定义，不仅仅可用于体验目标的度量，也可以对产品目标、业务结果进行度量，对体验目标的度量因要从产品因素中剥离出体验问题，相对来说较为复杂，是本次叙述的重点。

第三步：确定信号

以度量维度为标准并引用体验目标确定信号

通过逐一对度量维度进行体验变量提取，有基础值则进行对比的方式，无基础值则使用趋势的表述方式，结合业务目标的情况下，去概念性假设体验目标的正向或反向结果，最终通过标准的格式提炼出信号，信号的提炼的可以用固定的格式进行书写： 格式：用户   用什么   做什么   体验变量   趋势&数值

寻找体验变量

确定信号的注意事项

第四步：确定指标

对数据进行处理

体验变量所直接产生的属于原生数据，而一组数据通过某种分析加工后，可以成为一个更有价值的信息，如均值、中位值。选择对数据进行哪种方式处理，受目标的影响较大，每一种数据处理方式，都有指向特征，通过与目标的匹配，可以选取出合适的数据处理方式。

确定指标的注意事项

五、总结

4.另外，除了准确的定位、度量、转化的逻辑推导外，参考业务目标进行范围收敛，也是非常重要的工作，它影响着每一个推导环节，以避免偏离产品方向，有效的过滤弱关联或无关联的因素。

文章来源：站酷    作者：酷家乐UED

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从去年到今年，众多行业都遭受到疫情这只黑天鹅的冲击，然而，中国经济也最快的从疫情中恢复到常态，其实这一过程，离不开数字化。从今天来看，数字化几乎是各行各业都在试图接受的一个进化路径。

早前YC中国创始人及首席执行官陆奇认为，数字化是把人们需要的信息获取后存在一个特定的介质上，使得信息本身与这些信息所描述的实体分离开来，进而被大规模、高效地处理后又被传递回人们所使用的终端，被进一步利用的过程。

他指出，在今天的知识经济时代，它是由大规模的信息、数字化来驱动的。

在过去60多年的历史上，从第一代IBM为代表的单板个人电脑；第二代微软、苹果再到第三代、第四代的PC与移动与云，再到即将进入的第五代AI/5G +边缘计算的早期，数字化进程一直是由计算平台来驱动的。

从陆奇的观点来看，任何一代计算平台，都有前端和后端。前端永远由交互的模式来驱动。

包含鼠标、键盘到手指等交互入口。其次，包含数字化的终端设备，比如个人电脑到智能手机等移动终端。前端永远由交互的模式来驱动。

而驱动后端演进的是计算资源规模的扩大提高，具体而言是运算信息、存储信息和传输信息（网络）的能力水平的提高。计算资源规模的提高也意味着数字化广度和深度的扩展。

一、前端数字化：从产业痛点入手，从体验改善突围

从今天来看，借助计算平台的发展，交互入口的演进，前端数字化与后端数字化已经在各行业演进。

比如房产市场贝壳等玩家的VR看房、互联网家装市场的VR装修、服务机器人市场的AI机器人、新能源汽车市场的换电模式（体验交互终端）、手机厂商的智慧大屏等就是典型的前端数字化的案例。

在今天，后端大规模的云计算开始把计算、存储作为一种服务形式，让每个企业在门槛很低的情况下，充分享用数字化所带来的能力。

后端的数字化创新更多是计算资源规模带来的数据化驱动。

比如说，各行各业与互联网大平台结合建立的数据化、以及互联网巨头借助自身的云计算资源平台布局，带动千行百业上云， 解决流程与业务创新。

从前端与后端的数字化，或能窥视数字化转型的趋势性方向。

互联网平台结合VR技术的应用在今天已经非常普遍，比如VR购物、VR看房以及互联网家装行业的VR装修等玩法都相对成熟了。

当前从国美打扮家到土巴兔、齐家网等互联网家装平台，都加入了VR技术，能让用户有直观独特的3D全息家居体验，用户除了能全方位查看全息影像，观看户型展示，更能与全息影像展开交互。

而VR看房也应用到了租房市场。传统的线上看房，都是采用图片和视频的方式，但线下看房要花费大量的精力体力。从行业痛点来看，房地产互联网广告平台模式最大的弊病就是滋生假房源，真实性难以判定。

而互联网房产与VR整合在一起，通过三维实景重建，建立3D化的体验，带来了多重体验改善——它首先是让消费者获得沉浸式的看房体验，自由行走在VR场景内，查看每一处细节。

其二是，无需亲自到现场体验，就可以获得所见即所得的现场体验。其三，基于空间三维数据，以AI生成一种更具交互性的VR视频，解决了房源的真实性的问题。

这其实是一种典型的前端数字化创新，它通过VR这种新型的数字化终端与房地产、装修等行业结合，一改过往看房不便利、假房源众多、信息隐私泄漏等众多短板。

再看AI机器人市场。

我们知道，工业机器人可以代替一部分人进行重复性的劳动，然而由于指令循环式的机械化，无法应用于家庭、商场、医院等复杂环境中。

2021年央视春晚上，红色机身搭配祥云图案的「拓荒牛四足机器人」亮相，让服务型机器人进入大众视野。

这类AI机器人关键是解决了两个核心的技术难题：其一就是赋予机器人感知的能力。其二是给机器人做好整个任务的长链条规划。具备对指令进行解析，进行分层任务分解的能力。

通过这两个能力的完善，它就有机会针对行业的痛点改善交互模式服务于众多的行业之中。比如在机场、银行、购物中心等商业场景中，机器人能够帮助企业减少人力资源支出，帮助人们快速获得咨询回应。

某种程度上，这类探索更多是聚焦于如何更好的服务于人的问题，但如何利用机器人来更好地服务到社会更多细分群体，是它未来的考验。

此外，在新能源汽车行业，蔚来的换电布局是基于行业的电动车充电痛点而挖掘出来的新模式，在今天，电动汽车的电池电量焦虑无疑是当前消费者购买电动车的最大的焦虑与痛点。

对此，蔚来提出了车电分离、电池租用的商业模式，背后的核心是蔚来把换电站、充电桩、电池、专员通过数字化搬到了云端，实现线上线下同步。它本质上是在电池技术短时期内难有突破的现实条件下，拿出的一种基于解决车电分离的问题、快速换电的新解决方案。

再看电视行业。

在今天，手机与PC已经抢夺了太多时间，人们正在形成用手机、平板看电视的习惯，电视的发展前景在哪里？

从整个行业来看，电视行业经历了一轮曲线发展，在2014年左右，中国智能电视行业的发展达到顶峰。随后在2016年进入低谷。

但2019年华为智慧屏之后，小米、海信、TCL等相继发布首款智慧屏。智慧屏的出现，让电视行业进入到家庭互联网的时代。

在雷鸟科技CEO李宏伟看来，电视行业发展经历三个阶段，第一阶段是以显示技术为主的传统电视，第二阶段是以观看在线内容为主的智能电视，第三阶段则是成为一部55英寸手机的智慧屏。

雷鸟科技的智慧屏玩法是融合在大屏电视上建立了一个短视频频道，即当用户想看短视频或其他场景的时候，它可以旋转成一个竖屏。

某种程度上，智慧屏是在传统电视的基础上，为用户提供更丰富、更个性化的使用体验(如视频通话、AI健身、实时互动教育等)，重构了人机交互。

综上从VR看房、AI服务机器人、VR装修，智慧屏、蔚来换电站等案例中，其实都能看到前端数字化重做的理念。

它们都是看到了行业的痛点与短板，以及新阶段的消费需求（比如贝壳看到了平面图片的假房源问题，智慧屏玩家们看到了大屏需求与消费形态的转变），然后借助了新的终端技术，新的计算平台玩法嫁接，推动行业游戏规则的改变。

前端数字化更倾向于从一个产业原本存在的痛点与问题入手，通过终端交互的创新，带动用户体验的升级，试图打破原本产品业务增长的瓶颈，通过体验创新带动新需求。

二、后端数字化：借助数字中台、云计算、SaaS等实现B端生意突围

如果说前端数字化更多面向消费互联网赛道，而后端数字化创新则更多是面向B端产业互联网赛道。

在今天来看，从国外亚马逊微软，到国内BAT、华为、字节跳动，它们当前的战略是集体To B，争夺云计算赛道蛋糕，这是平台型巨头带动后端数字化的一个侧面。

在当下这些巨头玩家们的布局战略来看，存在诸多共性：

首先是巨头们To B都是主打技术输出，赋能各行各业。亚马逊、阿里云，腾讯云、百度云、字节跳动火山引擎等都在以技术输出、赋能各行各业的方式在To B市场跑马圈地。

其次，都基于自身业务发展特色提出了相关的服务与解决方案——当前，一方面，腾讯云有 “数据驱动” 解决方案、阿里云有 “推荐算法” 解决方案，火山引擎有“智能增长技术” 。

另一方面，BAT字节跳动等众多大厂开放了比如钉钉、企业微信、飞书、如流这些工具，可以免费被中小企业使用。

其三是大厂凭借C端业务的巨大体量，都在输出数据中台。

而从平台商业模式的演变来看，字节跳动与腾讯、阿里等巨头型玩家的商业化路径有类似之处，即首先是通过入口级流量型产品聚集起规模化的流量与用户进行流量变现，然后切入B端市场，开始进一步输出技术价值（大数据、人工智能、云服务等）。

综上来看，从BAT到字节跳动来看，它们就是借助了数字中台、云计算等底层基础设施的能力，来推动平台数字化赋能模式与用户增长模式。

在目前，基于强大的数据分析能力来实现用户精准定位，最直观的例子是电商行业，无论是基于消费者偏好的广告投放，还是基于对用户群体需求行为数据分析，结合在线人群识别技术，电商APP总能精准卡准你的偏好与需求。

此外，在技术价值输出层面，百度腾讯等玩家也带动了自身的云服务能力在营销、工业、金融等多个行业成功落地。

而传统企业后端数字化的本质就是把人工、线下的经营模式搬到线上去，通过互联网软件技术来实现获客与增长。比如传统的企业增加了ERP系统、CRM等。

而SaaS是后端数字化的典型。所谓SaaS，也就是软件及服务，很多中小企业都会选择SaaS提供企业服务。

早在2016年知识付费兴起，作为创投的一个新风口，当时的互联网行业里纷纷涌现了像得到、喜马拉雅、千聊、荔枝微课等知识付费平台。

但发展到后来，教育培训与知识付费费行业越来越倾向于需要一个专业化的工具来实现内容的获客引流。而知识服务SaaS平台就这样应需求而生。小鹅通、千聊、荔枝微课是其中的典型玩家。

小鹅通是基于微信生态的SaaS服务工具，客户可以基于这个工具在微信里运营私域流量，打造自己独立的知识店铺，围绕着教育与知识付费业务，实现引流获客、线上用户运营，帮助商家打造完整的业务闭环。

同类型的还有千聊和荔枝微课，它们作为知识支付平台工具，可以通过SaaS系统，帮助创业者建立自己的知识商店。

在SaaS服务工具中，CRM的普及化程度相对较高。从字面意义来看，企业用CRM来管理与客户之间的关系，从而支持有效的市场营销、销售与服务流程。

它的本质是把企业的组织架构，业务流程，运营模式等通过软件系统的形式固化下来，是一种创新的企业管理模式和运营机制。

由于CRM是企业面向外部销售、客户服务的部分，在数字化过程中，它与业务增长具备直接关联性，也因此最快被企业接受。

国内企业服务领域机构T研究发布了《2021中国CRM数字化全景实践研究报告》，报告指出，在经历了“疫情”黑天鹅事件后，中国市场中的CRM品牌反而逆增长趋势。

特别是在大量业务必须线上化、数字化加剧的双重驱策下,CRM成为了企业抵御风险、保持增长、以客户为中心的转型必要选项。

SaaS服务工具是数字化转型的大势下一股代表性的力量，他们为企业提供一种获客引流的数字化工具，增加了与客户接触的触点。

有业内观点认为，传统企业软件之所以到了规模化增长的天花板，是因为没有解决服务产能问题，而SaaS的运营本质是服务的管理，即通过高效的工具系统来支撑，围绕获客、留存、增长的全链条的服务。

因此，SaaS服务作为数字化转型中的一股重要力量，它试图帮助增加客户接触机会，实现更高的销售额，说到底，企业的数字化转型，其中一个重要驱动力还是利益驱动。

如果说前端数字化创新更多偏向于消费互联网赛道，通过终端交互创新发力行业的痛点，那么后端数字化其实更偏向产业互联网，更多借助了数字中台、云计算、SaaS等底层基础设施的变革，来实现了产业化B端生意的突围。

三、数字化转型的难题、痛点以及未来

也就是说，从计算平台交互模式的不同，各行业企业有了前端数字化与后端数字化不同发展与创新模式。

从趋势来看，未来所有的企业都将成为数字型企业。如前所述，对于众多传统企业而言，它首先是利益驱动，这决定了它关注降本增效，但更关注投入产出比的问题。

从业务模式来看，前端数字化更多是聚焦通过产品层面的技术创新来实现业务与产品体验破局，而后端数字化更多是基于数字化技术（如大数据、云计算、人工智能等）来推动企业组织转变业务模式，组织架构。

前端数字化它更多聚焦于解决客户的现存痛点，比如：

• 家装、房产相关市场可以利用虚拟现实和三维建模技术为顾客提供仿真体验；
• 酒店行业、汽车行业提供基于智能手机的无钥匙产品化体验；
• 餐饮行业已经实现了扫码排队、点菜服务等。

而后端数字化更讲究从数字渠道有效触达目标顾客的能力，目前围绕微信、抖音快手、头条、淘系等各个内容平台，出现了非常多的营销获客的解决方案，这本质是借助后端数字化的模式来实现业务的线上化营销突围与创新。

而“上云”也已成为后端数字化转型的基础，从产品、业务再到运营和服务等各种转型层面，通过“上云”获取算力资源实现对用户需求的精准定位都变得必不可少。

来自全球知名数据机构IDC的报告显示，疫情加速了全球以云为中心的IT转换，预计到2024年，全球整体云计算产业规模（包括云服务、云相关服务和云基础设施建设）将达1万亿美元以上，而在中国将达到1000亿美元以上。

有业内人士指出，为什么传统商超干不过电商？因为传统商超是凭经验来判断市场平均需求，而电商则是精确量身定制，当前C2M、社交电商等新模式开始进一步升级了这种精准定位能力。

对于中小企业来说，数字化转型无疑也面临着众多难题，一方面是面向内部，数字化转型需要企业运营体系、组织架构、技术开发等各种力量的配合，打破部门之间的数据壁垒与业务流通壁垒。

尽管不少企业内部有管理升级和业务创新的需要，但在成熟的、利益机制板结的传统大企业内部，实现起来并不容易。

另一方面是面向外部，挑选哪家厂商的服务，平台的解决方案是否与自己的业务适配等等，这些顾虑无形之中给企业增加了采购风险与相应的损失与误差。

这事实上也是对提供云服务的巨头的一大考验，在云市场，你给客户提供的能力是否有助于帮助企业建立壁垒，形成差异化的竞争能力，这是关键。

在今天，从工业、金融到地产、零售等都行业都已经实现不同程度的数字化转型，实现了对业务的局部改善。但从未来趋势看，企业到底应该走向哪一条路，其实关键是看其本身的模式是产品创新驱动还是服务、业务创新驱动，或者说是两种情况的融合。

这往往都是由企业的商业模式或生意模式决定的——产品创新驱动为主的商业模式对应的更多是以前端数字化为主，而业务销售创新驱动的则更多是以后端数字化为核心。

从前端数字化发展趋势来看，它在电商、零售领域中已经应用得相对成熟了，在互联网平台经济模式中，融合AR与VR技术等新一代交互终端带来前端用户体验创新方面还存在巨大的机会。

而前端数字化程度越高，沉淀的后台数据就往往越丰富，这往往对于后端数字化的改造与升级的推动作用就更明显。

因此，这两种数字化模式之间也没有明显的界限，在多数情况下，企业需要融合这两种数字化模式的创新，实现前后端数字化的双向升级，在此基础上，再考虑投入产出比的问题。

美国学者尼葛洛庞帝在其1996年出版的《数字化生存》一书中提到对未来的畅想：人类生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间，在这个空间里人们应用数字、信息等技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动。时至今日，尼葛洛·庞帝的很多描述已经成为现实。

在今天，每个人手机里小小健康码的背后，其实就是“数字化”城市治理的一种表征。

综合来看今天的数字化转型，我们发现，前端数字化讲究技术和需求挂钩，与投入产出比结合，从解决实际的需求与痛点出发拉动技术与市场的创新进度。

而后端数字化更多是基于对业务数据充分而高效的运用，实现组织经营的完全数字化，从而提升企业运营效率。

四、结语

数字化的大潮正在到来。

在这个大时代下面，谁能站到浪潮之巅，就看是否能找到合适的突破口，实现从前端数字化层面的用户体验的突围与升级，到后端的数据化基础设施的指导结合起来形成综合性的竞争力，继而顺应时代潮水流动的方向，成为潮水的一部分。

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文章来源：人人都是产品经理    作者：王新喜

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