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今年，我們在內部中后臺產品進行嘗試，發現「易用度」可以作為合適的度量指標，并成功推廣到 35 個產品，幫助PD、設計師、工程師等產品設計者去衡量產品體驗現狀，發現改進機會點。實踐證明，易用度，相比滿意度、尖叫度、NPS，更適合技術類產品的體驗度量。結合用戶行為數據，可以為用戶畫像、改進方向、運營策略提供更準確的決策依據。

1. 中后臺體驗度量現狀

在公司內部，技術類產品種類繁多，有很大一部分是開發、運維人員使用的中后臺產品，且以從 0-1 階段為主。由于這部分同學本身工作復雜度高，又必須依賴內部產品來完成，所以長期以來“簡單易用”成為大家追求的產品體驗標準，他們也把“如絲般順滑”作為終極目標。但現實情況是， 上手門檻高是使用技術類產品最大的痛點。 

對于前臺業務的設計者，經常會使用「人+錢」，也就是「流量+付費」來衡量產品效果。通過成功率、轉化率等指標，可以快速看到用戶行為上的反饋，來指引后續優化。但對于技術類產品，尤其是強流程、工具型產品，很難找到一套契合業務特點的度量方式。理論上，使用「成本+效率」是比較合適的衡量維度，實際操作下來，找到設計和產品效果之間的因果關系，并非易事。 

我們做了一個內部調查，發現產品設計者經常容易遇到這些問題： 

• 體驗度量是一個繞不開的話題。天貓、阿里云、華為、京東都有嘗試提出解決方案，但沒有統一的衡量維度。 
• 設計方案與產品的市場反饋，需要一個可以解釋關聯關系的抓手，這對迭代方向的指引至關重要。 
• 產品團隊逐漸重視用戶用戶，但缺乏有說服力的指標。 

業界在體驗度量上的方案，大致分為 3 個派別： 

• 客觀衡量法：通過數據埋點監測用戶行為數據。例如經典的 PULSE 模型，還有大家熟悉的運營指標，活躍用戶數、留存率、ARPU、LTV等等。這對于還未商業化、用戶基數少的產品不適用。 
• 主觀衡量法 ：收集用戶主觀打分。經典的滿意度、尖叫度、NPS，可用性測試量表（如SUS），美國客戶滿意度指數ACSI。 
• 主觀+客觀衡量法：把用戶行為數據和主觀打分結合起來，多數用歸一化方式得出一個總分，把分數劃分成不同檔次作參考。Google 經典的 HEART 模型，內部 的 PTECH 模型，阿里云 QoUE 模型 ，華為云的用戶體驗模型。 

在掌握了這些信息之后，我們在內部的技術類產品上，進行了一輪新的探索。經過半年時間的試點，結合業界的解決方案、內部產品的業務特性，我們最終選擇主觀衡量法，并使用「易用度」這個衡量指標。

2. 易用度指標

易用度，英文 Customer Effort Score ，簡稱「易用度」，也有譯成「費力度」，指的是用戶使用某個產品/服務來解決問題的難易程度。目的是 消除或減少用戶使用產品過程中的障礙。

該定義來自 2010年 《哈佛商業評論》發表的文章《Stop Trying to Delight Your Customers》。2013年，Gartner 子公司 CEB 發布易用度2.0版本的測量方法，定義為“解決問題的難易程度”（make it easy to handle my issue）。 

它的源頭可以追溯到美國用戶研究專家 Jeff Sauro(2009)提出的單項難易度問卷（Single Ease Question，SEQ），在可用性測試之后，用戶需要對一個問題進行打分，問法是“整體上，這個任務是非常困難-非常容易（7分制）”。 

為什么說「易用度」更適合技術類的產品？主要基于技術類產品的三大特點。 

衡量維度

總體指標

易用度：使用**產品完成**工作的容易程度。 

影響因素

• 主要因素：產品及設計給用戶操作帶來的復雜度，我們稱之為「基礎體驗」，包括幫助引導、功能入口、概念術語、任務流程、操作反饋。 
• 次要因素：用戶特征對使用易用度的調節作用，也稱之為「調節因素」。不同特點的用戶，會影響易用度分數，包括操作熟練度、先驗知識、行為習慣。 

量表開發

大家肯定要問，這些影響因素是怎么確定的，如何證明它們的合理性？這就要提到量表開發方法，基本上可以分為幾個步驟： 

step1.理論借鑒

從相關領域查找經典量表，站在巨人的肩膀上，經過實踐檢驗的量表更可靠。我們首先從 15種國際可用性測試量表中借鑒，抽出了一些關鍵的衡量維度。另外，易用度創始人Matt Dixon（2014）在《the effortless effort》書中，總結了在客戶服務場景，費力的關鍵因素： 

1. 信息分類不恰當，反復描述問題（82%） 
2. 需要多次求助（62%） 
3. 幫助指引不清晰(59%) 
4. 找不到相關入口，頻繁切換溝通渠道（59%） 

step2.實踐總結

我們盤點發現，技術類產品，絕大部分屬于工具型產品，強調任務流程，也是用戶痛點集中的地方。匯總多條業務線近1年的調研結果。除了功能、性能問題外，根據對完成任務的阻礙程度，無論是0-1階段，還是1-N階段，高頻體驗問題分布都集中在5個維度： 

• 幫助引導 
• 操作反饋 
• 任務流程 
• 概念術語 
• 功能入口 

step3.數據分析

通過整理歸納的影響因素，需要經過信效度驗證，才能有說服力。簡單來說，信度就是“可信與否”，指的是結果的一致性、穩定性及可靠性；效度就是“命中與否”，指的是結果反映所想要考察內容的程度。通過統計學的探索性因子分析，驗證性因子分析，我們確定 5 個維度可以有效測量易用度分數的變化。詳細可查閱《如何找到影響用戶體驗的關鍵因素？》。 

與滿意度、尖叫度、NPS的區別

從易用度-滿意度-尖叫度-NPS，是一個用戶預期的漸進變化。從中可以看出，易用度更關注的是基礎體驗，也就是“簡單好用”。 

為什么易用度相比其他指標更適合技術類產品呢？主要有 3 個原因：

1.內部試點發現，滿意度無法準確衡量技術類產品體驗

• 滿意度不能很好衡量真實體驗，分數虛高。我們在一些產品上，同時使用「易用度」和「滿意度」作為總體指標，發現 43% 的用戶滿意度評分，高于易用度評分，可以理解為“產品我滿意但不好用”。此外，易用度分數與滿意度分數相關性高達0.77，具備很高的可替代性。 
• 易用度更接近用戶真實體驗。對任務難易程度作出評價，用戶在判斷時會更直接，考慮使用過程中付出的腦力、時間等成本。對滿意度作出評價，除了考慮產品本身的易用性，內部用戶還會考慮其他主觀因素，例如： 

1. 合作關系：你是研發，我是用戶，擔心給你滿意度打低分了，之后就不滿足我的需求了。 
2. 中庸傾向：滿意度調查，已經是人盡皆知的評分，國人都傾向于打中上。 
3. 評價范圍：易用度問的是完成工作的容易程度，范圍更小，用戶評價的時候更聚焦。滿意度問的是整體是否滿意，范圍更大，用戶會綜合考慮很多因素，例如上面提到的服務支持、上下游協作、需求響應等等。 

2.行業實踐表明，易用度比 NPS 更能預測用戶留存和成本變化

• 易用度更能預測用戶留存。《哈佛商業評論》（2010年）發表易用度時，調研7500多名用戶，數據顯示易用度低的客戶，94％的有復購意愿，88％表示會增加支出，僅1％表示會對公司持負面態度。Garter（2013）發布報告，基于49000多名用戶數據發現，易用度分值從1分提升到5分，可以使用戶忠誠度提高22%。Oracle（2015）發布服務云易用度白皮書發現，當用戶表示使用產品付出了更少的努力，忠誠度提高18%。相反，從滿足用戶預期到超出用戶預期，用戶忠誠度的變化并不明顯。 
• 易用度更能預測成本變化。Gartner（2019）對100+公司、12.5w用戶的調研發現，易用度從高分到低分，可以降低37%的成本。 

3.行業實踐表明，尖叫度更適合成熟度較高的產品類型

• 目前在市場上，至少在國內，ToB 產品沒有達到飽和，定位也各有不同。在企業用戶心中，并沒有足夠清晰的心智和經驗去判斷。例如企業微信和釘釘，基本上很少有用戶會同時使用這兩個產品，那用戶就無法準確評價二者的好壞。 
• 更關鍵的是，很多 ToB 產品，用戶多數是被動接受使用的，極少有選擇余地。普遍的高技術門檻，也把他們嘗試的意愿和可能性大打折扣。 

優劣對比

對比滿意度、尖叫度、NPS指標，易用度的優勢在于： 

• 關注用戶完成任務過程中的阻礙，重視基礎體驗； 
• 適合去度量特定的用戶接觸點和任務流程，以便了解用戶解決問題的難易程度。 

劣勢在于： 

• 對于分數過高或過低的情況，沒有通用的基線，需要區分行業、產品類型、產品復雜度來衡量分數是否合格； 
• 側重基本體驗，無法衡量用戶的總體滿意度。 

3. 易用度基線

經過半年的實踐，我們采集了 35 個技術類產品的易用度，根據產品類型、產品階段來區分。 結合內部試點和行業調研，我們把技術類產品的易用基線，設定為 5.5 分。主要發現： 

• 產品類型越復雜，易用度越低。試點產品中，ToC 產品易用度均值 5.46，ToB 產品易用度均值 5.32，ToD 產品易用度均值 5.07。 
• 產品階段越早期，易用度越低。試點產品中，0-1 階段的產品易用度均值 5.09，1-N 階段的產品易用度均值 5.28。 

內部實踐

如圖所示，易用度有很好的區分度，不同產品類型的不同產品階段分數呈現出差異性，我們可以根據這個數據，去評估自己的產品所在位置。 

為什么總體上選擇 5.5 分作為“易用”標準？

我們在這 35 個產品上進行易用度的嘗試，最終收集了 4000+ 問卷數據，得出了技術類產品的體驗基線： 

• 總體均值 5.07 分，中位數 5 分。具體分布如圖所示，認為“比較容易”（5-7分）的用戶占 69%。 
• 但由于內部的技術類產品，大多處于 0-1階段，以現在的狀態作為“易用”基線，顯然不合理。 

業界標準

因此，我們需要結合業界的實踐作為參考。我們收集到 2 家用戶研究領域的老牌公司 Nicereply 和 HotJar 的數據。Nicereply 是一家咨詢公司，它服務的對象既包括 C 端用戶，也包括 B 端用戶。HotJar 是一家專做用戶行為監控的公司，它服務的對象主要是 C 端用戶。因此， 我們傾向于采納  Nicereply 發布的基線 5.5 分，作為參考。

• Nicereply 公司在2018 年發布的易用度  benchmark（鏈接），基線為 5.5 分。 
• HotJar 公司在 2019 年發布的易用度 benchmark（鏈接），基線為 6.09 分。 

分析思路

很多設計者會想，不就是一個問卷嘛，能發揮多大的作用？實際上，當問卷數據+用戶行為數據，它將發揮更大的價值。 

• 現狀描述：對產品當前的功能、體驗、性能的在用戶心中的水位進行摸底，通過數據和主觀反饋找到原因。 
• 對比差異：技術型產品往往有多個角色共同使用，并且有上下游協作關系，可以通過問卷和數據發現不同角色的偏好，找出差異化的改進方向。 
• 影響關系：當發現某些模塊用戶評價低時，需要下鉆找到最相關的影響因素，這時需要用到相關分析，找到此消彼長或相輔相成的變化關系，以及用到回歸分析，找到可能的因果關系。 
• 聚類分析：結合問卷數據和用戶行為數據，我們可以對典型用戶進行分層，也就是我們通常說的“用戶畫像”，可以結合經典的 RFM 模型，找到高頻、忠誠、高付費且評價好的用戶。 

現狀描述

以某個技術類產品 A 為例，通過現狀描述，可以發現低分人群抱怨的問題集中在哪里，提出問題優先級排序。 

對比差異

通過對比差異，把用戶根據人口學、行為特征進行單維分類，與易用度分數做交叉分析，找出人群之間的差異，有針對性改進。 

影響關系

通過影響關系分析，可以找到影響產品 A 易用度分數的主要原因，也就是用戶為什么覺得好用/不好用。 

聚類分析

通過聚類分析，結合問卷數據和用戶行為數據，可以發現典型人群，制定差異化的運營策略。 

現象與洞察

在 35 個技術類產品上的實踐，我們發現了一些常見現象和經驗性的洞察，它并非都是普適的，卻有很高的參考價值。 

結論

基于內部技術類產品的體驗度量實踐，我們得出以下結論： 

• 實踐證明， 易用度指標衡量技術類產品更有效。技術類產品降本增效的商業目的、降低技術門檻的用戶訴求、流程復雜上手難的痛點，決定了體驗度量要關注基礎體驗。滿意度、尖叫度、NPS去衡量都不太準確。 
• 易用度的衡量維度，包括 5 個部分的基礎體驗。即 幫助引導、功能入口、概念術語、任務流程、操作反饋。
• 結合內部試點和行業調研，我們把 技術類產品的易用基線，設定為 5.5 分。當前內部技術類產品的易用度基線是 5.07分，行業技術類產品的易用度基線是 5.5 分，產品類型（ToC/ToB/ToD）、產品階段（0-1階段，1-N階段）也會有所差異。 

• 結合行為數據，易用度可以進行描述、分類。使用現狀描述找出低分人群的高頻問題，使用對比差異找到多角色的不同訴求，分析影響關系找到影響易用度的主要因素，結合用戶行為數據進行聚類找到典型人群。

  
  

  文章來源：站酷  作者：Ant_Design

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