如何判断或衡量一个B端产品的架构设计是否合理？或许我们可以找到适合B端产品的体验衡量方案，将B端产品的使用体验作为评判的标准之一。那么，常见的B端云产品常用的体验衡量模型有哪些呢？我们来看看这篇文章的总结分析。
B端产品使用体验是衡量B端产品架构设计是否合理、产品是否易用的重要依据。也是提高产品竞争力的重要因素。而B端产品具有环节长、操作复杂的特点。好的体验设计可以帮助降低用户的上手门槛，提升用户体验。因此，衡量B端产品的用户体验就显得尤为重要。
但由于业务特性的差异，C端产品较为成熟的体验测量方案很难直接应用到B端产品。 “寻找适合B端产品的体验测量方案”成为了一个难点。
基于以上背景，本文将介绍一些B端云产品常用的体验衡量模型，希望能给大家提供实用的参考。
1。产品体验测量模型概述
业界现有的B端产品体验测量方案有哪些？根据指标数据的主客观属性，体验测量方案可分为客观测量、主观测量和主客观兼有测量三种类型。
客观测量主要通过数据埋点监控用户行为数据。典型模型/指标包括PULSE模型、活跃用户数、留存率、ARPU、LTV等；
主观评价 主要收集用户对产品的主观评分。典型模型/指标包括NPS、努力度、客户满意度指数、KANO满意度模型等；
基于主观和客观测量，结合用户行为数据和主观评分得出分数，并将分数分为不同等级作为参考。典型模型有UES模型、HEART模型、GSM模型、PTECH模型等。
图|现有体验测量模型概述
从这个分类可以看出，目前各大互联网公司使用的测量模型大多兼顾主观和客观数据，能够更全面地量化产品的使用体验。因此，本文介绍的体验测量模型将围绕这一类型，主要重点介绍UES模型，同时也会简单介绍Google的HEART、GSM模型和蚂蚁金服的PTECH MODEL 。
2。 UES理论模型简介
1。 UES简介
UES（User Experience System）是阿里云设计中心通过多年设计实践积累的云产品使用体验测量系统。它不仅是一套方法论，更是一套操作体系。它由三部分有机组成：
一是UES体验测量模型，包括五个维度；
第二个是体验工具集，包括可用性测试工具和数字化管理平台；
第三是体验从发现到闭环的体验管理机制。
可以看到，UES除了确定模型指标外，还进一步完善了基于UES模型的数字化管理体系，包括仪器仪表测量产品和系统化管理机制（本文主要从理论层面介绍UES经验测量）模型）。
图| UES组成
衡量产品体验的指标有很多，但可以分为三大类，分别是主观态度、客观行为和系统性能，如下图所示，从下往上看，主观性会越来越强。
图 |经验指标类型
2。 UES的5大测量维度
UES模型是综合运用主客观、定性与定量分析的衡量体系，包括易用性、一致性、满意度、任务效率和绩效5个指标维度，适用于技术B端（云）产品的体验测量场景。
图| UES模型5大测量维度
首先，衡量主观态度有三个维度：易用性、一致性和满意度。
- 易用性是衡量产品使用体验的核心维度，反映产品是否易于用户学习和使用。
- 一致性是指多个产品之间的共同范式部分之间的一致性程度。
- 满意度反映了用户对产品或服务的期望得到满足的程度，并在一定程度上反映了用户重复使用和推荐产品的程度。
其次，衡量客观行为的维度是任务效率。任务效率反映了用户使用产品完成任务的准确性、完整性以及相应的资源消耗。对于任务明确或使用流程固定的产品，比较用户路径与产品设计理想路径的差异，可以帮助我们发现产品流程设计中的问题。
最后，衡量系统性能的维度是性能。性能体现了用户使用产品的流畅性和稳定性，影响用户感知。
从整体上看，这些指标并不是相互独立的，而是相互影响、相互促进的。例如，易用性的提升可以提升任务效率，降低学习成本，提高用户的满意度；一致性的改进可以减少用户操作时间和错误率，从而提高任务效率和用户满意度。 任务效率和绩效的提高也可以对满意度产生积极影响。
3。 UES指标体系
基于五个主要测量维度，UES模型的每个维度又细分为相应的二级指标，并采用多种测量方法和测量工具来衡量指标，整体框架如下：
图| UES模型框架
易用性包括三个子维度：易操作性、易学性和易用性，主要通过可用性测试、启发式评估等方法来衡量。
一致性包括三个子维度：整体风格一致性、通用框架一致性、通用场景组件一致性，主要通过启发式评估来衡量。
衡量满意度的主要方法包括用户访谈和问卷调查。使用的测量工具是可用性量表和满意度调查问卷。
任务效率包括功能使用率、任务完成率、任务完成时间、任务完成效率等子维度，需要通过用户行为数据采集的数据监控方法来衡量。
性能包括首屏渲染时间、页面请求响应时间、API请求响应时间、页面请求成功率等维度，需要应用实时的性能监控方法进行测量监控服务。
对于各个分段指标的定义，下表给出了相应的解释。但这些只是比较常见和笼统的解释，应用时应根据实际情况进行调整。例如，在衡量满意度时，SaaS 和 PaaS 产品考虑的维度略有不同。在衡量SaaS产品满意度时，可以考虑产品的智能化程度。在衡量PaaS产品满意度时，还可以考虑产品的开发效率、开放能力等。
图| UES模型指标定义
4。 UES测量方法和工具
第一个是易用性测量。 UES模型的可用性测量运行机制如下。衡量方法主要分为针对专家的启发式评估和针对真实用户的可用性测试。这个过程需要可用性专业建设团队、业务线设计师、产品团队的参与。整个过程可以分为三步：
一是统一可用性测量的标准和行动指南指导可用性测量的全过程；
第二是输出专业的可用性测量报告；
三是通过系统监控和专项改进实现闭环管理。
图片|可用性测量操作机制
下表是将在启发式评估和可用性测试过程中使用的可用性测量量表工具。主要是让专家和用户反馈使用该产品的真实感受。易用性的每个子指标：操作难易度、学习易学性和可见性难易度都被评分。
表格｜可用性指标
其次是一致性测量。常用的一致性衡量方法是专家评价法。其具体实施步骤如下：
第一步是组织评估人员：招募3到5人组成专家组。需要注意的是，被评估产品的设计者需要避免；
第二步制定评估计划：划定评估范围，建议不要一次性评估太多功能；
第三步，实施具体评估：评估过程中需要每位专家独立完成，避免讨论和沟通；
第四步是召开评估会议：让评估人员依次描述评估结果并进行互动讨论；
最后，对评估结果进行总结：对所有评估结果进行去重和收敛，并输出结论建议。
图片|实施专家评审法的步骤
在使用专家评估方法衡量一致性的过程中，所使用的测量工具表是一致性测量量表，主要是让专家对产品的整体风格、总体框架、常见场景以及组件细分指标达成一致。对性表现进行评分。
表｜浓度测量表
然后满意度测量。一般满意度测量量表的框架如下，主要评价产品功能的易学性、易操作性、省力性。但在实际应用过程中，应根据被测对象适当调整标尺的内容。
表格｜满意度测量量表
任务效率是客观的行为数据，需要通过数据嵌入和采集进行分析，获得相关原始数据，然后根据指标定义公式计算出相应的指标值。
性能衡量指标是系统性能数据。您可以埋入数据或从系统后台拉取数据，并使用性能监控系统实时监控性能指标。企业可以根据实际业务场景构建自己的性能监控系统，也可以应用市场上成熟的APM监控产品，例如阿里云的ARMS（应用程序实时监控服务）。
图片| ARMS 性能监控渲染
5。经验值
介绍完UES指标体系以及相应的衡量方法和工具，就到了最后一步：如何根据建立的指标体系以及得到的指标来计算产品或功能的体验分？
总体原则是：一级指标得分为其所包含的二级指标的加权平均分，总评价得分由一级指标得分的加权平均得到。考核总分计算公式如下：
式中，S为评价总分，ai为第i个一级指标的得分，Wi为第i个一级指标的权重，n为评价的个数一级指标。
权重的确定，阿里巴巴对UES模型的权重设计为：易用性和一致性0.3，任务效率和性能0.1，满意度0.2。
但对于大型企业的B端产品来说，这个重量并不一定适合复制。那么如何根据实际经验测量对象确定指标权重呢？
桌子 |指标权重计算方法
常见的指标权重计算方法总结如下。主要分为三大类：主观赋权法、客观赋权法和综合赋权法。
- 主观赋权法根据决策者的经验或偏好，通过比较各指标的重要性来进行加权，如专家打分法、优先级图法、层次分析法等；
- 客观赋权法以实际数据为基础，利用各指标值反映的客观信息来确定权重，如熵权法、标准差法等；
- 综合赋能法结合了主观赋能法和客观赋能法。
这里简单介绍一下实用性很强的层次分析法和优先级图。
第一个是层次分析法，常用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化复杂决策问题，尤其是战略决策问题。
其优点在于系统、简洁、实用，需要的定量数据信息较少，但也有缺点，例如当有指标太多，数据统计量大，的权重难以确定；求特征值和特征向量的精确方法比较复杂。
这个方法可以分为三个步骤：
首先，根据问卷数据构建判断矩阵。具体来说，专家对同一水平内n个指标的相对重要性（两个因素之间）进行评分，等级范围从1到9：
1表示两个指标重要性相同，3表示两个因素中，前者比后者稍重要，标度越高，前者比后者更重要。另外，若因素i与因素j的重要性之比为aij，则因素j与因素i的重要性之比为aij的倒数。
根据相对重要性进行评分，即可构造判断矩阵A。
最后一步是一致性检查。所谓一致性，是指判断思维的逻辑一致性（例如，当A比C重要，B比C稍微重要时，显然A一定比B重要。这个是判断思维的逻辑一致性，否则判断就会矛盾）。一致性测试是指确定不一致的允许范围。通过一致性检验的权重值是合理的。
或许AHP的权重计算和一致性检验原理比较复杂，但在实际应用过程中，可以使用市面上成熟的AHP工具来实现，比如元决策-制作yaahp软件，导入问卷数据，系统自动计算相应的权重并进行一致性检验。
然后是订单图方法。这种方法非常适合当e参与大量评价指标时使用（如果需要评价的指标超过5个）。当指标数量较多时，采用排名法进行专家打分的工作量相对较小，且简单易操作。然而，这种方法也有一定的缺点。例如，没有进行一致性测试或多轮验证，权重数据的严谨性较差。
这个方法可以分为三个步骤：
第一个是重要性评分。每位专家独立对问卷中各指标的重要性进行评分，并计算所有专家对各指标评分的平均分。
第二个是指标重要性对比。通过各指标的平均分，对不同指标的平均分进行两两比较。其中，得分相同记为0.5，相对较大的记为1，相对较小的记为0，将各指标每行比较的得分相加，得到排名每个指示灯的编号（TTL）。
最后对TTL值进行归一化，得到指标的权重值。
表｜层次分析法与优先顺序图法优缺点比较
3。 Google HEART-GSM 模型简介
HEART-GSM模型包括[5]+[3]两部分：5个用户体验测量维度和3个确定数据指标的步骤。
首先，HEART模型由Google于2010年发布，代表了5个用户体验测量维度。它是一个以用户为中心的测量模型，涵盖了用户主客观数据以及可用性指标，可以用于广泛的用户体验测量。这五个维度是快乐、参与、接受、保留和任务完成。
- 愉悦感是指用户在使用过程中的主观感受，主要包括可用性、易用性、视觉体验、满意度、推荐意愿等维度；
- 参与度衡量用户对产品/服务/功能的深度参与程度，例如访问频率、访问时长、互动深度或强度等；
- 接受是新用户的维度。统计有多少新用户接受了产品和功能，例如特定时期核心页面的PV和UV，以及新功能的保留；
- 留存是老用户的维度。它衡量现有用户对产品的重用。常用指标如次日留存率、7日留存率等；
- 任务完成度是指用户在使用产品/服务/功能时能否顺利完成目标任务，包括任务完成率、任务完成效率、错误率等指标。
图｜HEART模型的五个维度
为了将这个抽象的指标应用到实践中，Google提出使用“目标-信号-指标”数据的拆解过程来定义HEART指标，让产品团队使用这个模型来选择数据指标基于用户体验目标和业务目标，最终确保指标服务于业务目标和用户体验。
这三大步骤又可以细分为五个小步骤。首先梳理业务流程，分析确定产品目标或体验目标，然后结合测量维度的定义和目标选择符合实际业务流程的测量维度，然后选择能够显示目标成败的信号，最后从信号中提取适当选择的数据指标，并选择相应的测量方法进行跟踪。
图｜GSM拆解过程
总体来说，HEART模型的C端倾向比较明显，并不完全适合B端产品的体验衡量。例如，由于B端产品的商业性质，用户在使用产品后就不太可能再使用该产品。根据个人经验很难反映参与度、保留度和任务完成度方面的差异。
图片| HEART-GSM 模式优缺点
有些朋友可能不太清楚信号和指标的区别。我的理解是这样的：
在 GSM 模型中，目标、信号和指示器相互连接。确定目标就确定目标对应的信号，然后将其分解为可量化的指标。 信号是目标的分解。一个目标可以分解为多个信号（信号也可以理解为目标对应的表现，目标的成功或失败，如何影响用户的行为，哪些行为和感受可以表明目标已经成功）。 指标是信号的度量，一个信号可以由多个指标来衡量。
例如：
- 目标：智能搜索帮助用户查询结果；
- 信号：更多用户使用智能搜索，用户对搜索结果满意；
- 指标：点击次数、满意度。
4。蚂蚁金服PTECH模型
在HEART衡量模型的基础上，蚂蚁金服根据企业级产品的现状和特点进行了一些补充和修正，推出了适合企业级产品的PTECH模型。 PTECH模型和HEART模型的主要区别是：
- 将NPS改为用户主观满意度：NPS对于C类产品来说是一个非常有效的指标。对于企业级中后台来说，往往是由于企业产品内环闭环、用户基础等多方面原因造成的。也许满足更有效；
- 不要强调留存率：企业级产品的用户往往没有太多选择，因此留存率可能不适合衡量用户对产品的偏好；
- 合并参与和接受指标：对于企业级中后端系统，用户更加目标导向。 TA是来完成某项任务的（或者说TA是来完成工作的），所以活跃程度基本上与产品能否满足用户的需求强相关；
- 提高清晰度。
图| PTECH模型框架
PTECH模型通过马斯洛需求金字塔理论推导出用户体验需要满足的5个等级5个等级，分别对应测量框架的五个维度，实现了充分的量化和定性覆盖。 生理-安全-归属-尊重-自我实现五个层次对应：- P——好用，本产品稳定，无故障，性能好；
- T - 有用，这个产品可以确定地完成某些任务；
- E——常用，该产品满足了会重复使用的真实需求；
- C——简单易用，这是一款专业成熟的产品，交互友好，功能清晰；
- H——爱用，这是一款能给用户带来满足感和成就感的产品。
图片| PTECH模型的优缺点
以上就是本文的全部内容。有点长，划重点吧我们回顾一下吧~
5。亮点
1）融合主客观指标的产品体验测量模型主要包括：UES模型、HEART-GSM模型、PTECH模型。
2）UES模型是综合运用主观与客观、定性与定量分析的衡量体系，包括易用性、一致性、满意度、任务效率和绩效5个衡量维度，适用于技术B端（云）产品的体验测量场景。
3）HEART-GSM模型包括两部分[5]+[3]：5个用户体验测量维度-愉悦、参与、接受、保留和任务完成，确定数据指标的3个步骤- 目标 - 信号 - 指标 。
4）PTECH模型是在HEART模型的基础上进行修改的。主要测量尺寸如下：
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