用户体验，能不能用数据说话，别说“我感觉…”

文章摘要

作者介绍

作者@Simba，拥有7年toB产品经理经验，是一位认知与实践并行进步中的终生学习者，同时也是“数据人创作者联盟”的成员。

引言

用户体验在需求评审会上常引发激烈讨论，虽然具有不确定性，但toB产品的理性设计使用户体验的度量更为确定。文章旨在探讨用户体验的度量，包括选择合适的指标、评价指标的值，以及介绍体验度量工具和分享实践经验。

01如何选取合适的指标——测量啥

用户体验指标分为行为性和态度型指标。行为性指标涉及用户的操作数据，态度型指标则关乎用户的主观评价。可以参考Google的HEART框架、阿里的PTECH框架，或基于马斯洛需求模型来选择指标。

02怎么评价度量值

评价指标值需放在对比中才有意义，包括时间维度的纵向对比和空间维度的横向对比，例如同比、环比等。

03度量工具介绍

介绍了Google Analytics、Segment+Amplitude组合等度量工具的使用方法和优缺点。还提及了其他如火山引擎A/B测试、Hotjar、Tealeaf等工具。

04我的一次实践

作者分享了一次失败的实践，归因于同时关注过多指标和向上管理不足。建议从业务目标出发选择单一指标，逐步迭代，争取资源。

05总结

文章总结了用户体验度量的选择、评价和工具使用方法，并通过实践强调了指标选择和资源争取的重要性。

参考文章

• Matters of the HEART: How to Measure UI and UX Design
• 如何度量体验，阿里PTECH/UES模型
• 《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》