本文將介紹用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)化的思路和方法，包含當(dāng)前對(duì)于用戶(hù)體驗(yàn)描述的兩種方式，用戶(hù)問(wèn)卷的項(xiàng)目設(shè)計(jì)原則，及以實(shí)際例子——系統(tǒng)可用性量表(SUS)分析其設(shè)計(jì)邏輯和應(yīng)用價(jià)值。

用戶(hù)體驗(yàn)無(wú)疑是對(duì)當(dāng)下以用戶(hù)為核心，例如智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，服務(wù)設(shè)計(jì)等內(nèi)容。但客觀上，用戶(hù)體驗(yàn)是反映用戶(hù)主觀感受的內(nèi)容。因此，華夏經(jīng)緯的研究人員對(duì)其的判斷也多基于自我認(rèn)識(shí)，無(wú)法重復(fù)驗(yàn)證。產(chǎn)品設(shè)計(jì)也就變成了類(lèi)似賭博式的投資，為了避免這種情況，全世界都在研究如何將用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)化，客觀化的方法。作為產(chǎn)品抉擇者，深入了解這些最前沿的方法，思維是至關(guān)重要的。

一. 兩種描述用戶(hù)體驗(yàn)的方式

進(jìn)行用戶(hù)體驗(yàn)度量的第一步無(wú)疑是“如何描述用戶(hù)體驗(yàn)”，我們需要將用戶(hù)體驗(yàn)的衡量轉(zhuǎn)化為具體的問(wèn)題和語(yǔ)言。

例如“對(duì)于一個(gè)咖啡店的用戶(hù)體驗(yàn)”，我們可以將其分解成幾個(gè)維度，例如：便捷感受，休息感受，咖啡感受等等。由此衍生的內(nèi)容可以進(jìn)行具體化，包括客觀的觀察和主觀的報(bào)告。比如可以同時(shí)測(cè)量用戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)一杯咖啡上所花費(fèi)的時(shí)間和用戶(hù)主觀上認(rèn)為的便捷程度，在比如在休息感受維度，可以客觀上的測(cè)量用戶(hù)在咖啡館里所待的時(shí)間，也可以進(jìn)行主觀評(píng)測(cè)等等。一般的用戶(hù)體驗(yàn)度量，由于其具有非常強(qiáng)烈的主觀性(本身研究的就是用戶(hù)的感受和想法)，因此在測(cè)量時(shí)常常會(huì)采用客觀+主觀的方式進(jìn)行收集。

需要注意，在很多時(shí)候，我們并不清楚有哪些體驗(yàn)維度可以進(jìn)行測(cè)試(如上述例子中的便捷感受，休息感受，咖啡品質(zhì)的感受等)。

如何解決這個(gè)難關(guān)?就需要研究人員或者設(shè)計(jì)師對(duì)于這個(gè)行業(yè)有一個(gè)了解。同時(shí)也需要理解，這些預(yù)設(shè)的作用，是為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性從而讀懂?dāng)?shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，我們最最核心的是去客觀的描述用戶(hù)感受，甚至可以暫時(shí)將其維度，因果關(guān)系等已經(jīng)存在我們腦海中的定式拋棄，來(lái)進(jìn)行純粹的描述這些用戶(hù)行為(感知)。至于分析與界定的部分，我們留在數(shù)據(jù)挖掘與處理部分即可。

“預(yù)設(shè)”的好處在于，用戶(hù)體驗(yàn)度量將會(huì)有一個(gè)明確的方向，容易暴露問(wèn)題，迭代產(chǎn)品，因此常常被用于改進(jìn)式的設(shè)計(jì)，例如App的迭代，空調(diào)的迭代等。相反的，沒(méi)有預(yù)設(shè)的，純粹描述行為的數(shù)據(jù)收集，則能夠很好的打破思維定式，從數(shù)據(jù)本身中獲得用戶(hù)期待和用戶(hù)行為等關(guān)鍵等，給產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，改革進(jìn)行參考，比如第一輛純電動(dòng)汽車(chē)，第一款智能手機(jī)等。再開(kāi)展用戶(hù)體驗(yàn)度量之前也需要明確整個(gè)項(xiàng)目目標(biāo)是什么，從而決策合適的方法。

二. 用戶(hù)體驗(yàn)問(wèn)題設(shè)計(jì)原則

關(guān)于問(wèn)題的設(shè)置有許多技巧，詳細(xì)的可以參考戴力農(nóng)老師的《設(shè)計(jì)調(diào)研》。我在這里列出三個(gè)最主要的原則。

1. 避免答案誘導(dǎo)

例如問(wèn)：“是否喜歡這款產(chǎn)品?”這樣子對(duì)于一般的無(wú)感覺(jué)用戶(hù)，這個(gè)問(wèn)題常常會(huì)產(chǎn)生“喜歡”這種答案，而一般采用的方式是“您對(duì)這款產(chǎn)品的態(tài)度是?A.喜歡 B.一般 C.討厭”。需要考慮不同情況下，問(wèn)題本身對(duì)于用戶(hù)的思考方式影響。這是度量客觀性的第一保證。

2. 完備性

依據(jù)問(wèn)卷性質(zhì)，可以進(jìn)行問(wèn)題的設(shè)計(jì)，從粗略到詳細(xì)，從ABC到百分比，從評(píng)級(jí)到打分。但不變得是，讓用戶(hù)的直覺(jué)反應(yīng)能夠在提供的選項(xiàng)中得到安放之處，而盡量避免糾結(jié)。以我之見(jiàn)，應(yīng)當(dāng)首先滿(mǎn)足完全性，在再這個(gè)基礎(chǔ)上增加直觀性。例如在一般是否命題總，常常會(huì)采用三級(jí)“-1，0，1”表示“否，不知道，是”。“直觀性”的需求是非常考驗(yàn)?zāi)芰Φ摹Ｑ芯咳藛T需要預(yù)先設(shè)想盡量全面的用戶(hù)反映來(lái)進(jìn)行措辭，又需要避免誘導(dǎo)。

3. 可數(shù)據(jù)化

最后一個(gè)原則是可以進(jìn)行數(shù)據(jù)化，從而進(jìn)行之后的數(shù)據(jù)運(yùn)算。無(wú)論是客觀指標(biāo)例如，溫度，濕度還是主觀評(píng)測(cè)，例如便捷感受，滿(mǎn)意感受等。都需要進(jìn)行在數(shù)據(jù)上的轉(zhuǎn)換。雖然想本身就是數(shù)據(jù)的指標(biāo)可以直接帶入計(jì)算，但這并不是越精確越好。承建上面咖啡館的例子，我們需要調(diào)查咖啡館溫度與體驗(yàn)的關(guān)系。在獲得準(zhǔn)確的溫度之后，由于人的溫度感受是非常模糊的，只有數(shù)個(gè)感受：“熱，較熱，舒適，較冷，冷”。依據(jù)人體感受區(qū)間直接進(jìn)行轉(zhuǎn)化是可取的。一方面是減低之后數(shù)據(jù)處理的難度(降維)，另一方面這些數(shù)據(jù)與主觀感受更為匹配，因此得到的結(jié)果更為準(zhǔn)確。另一方面，對(duì)于開(kāi)放性問(wèn)題，例如。“建議類(lèi)”問(wèn)題，就不適合作為用戶(hù)體驗(yàn)測(cè)量的數(shù)據(jù)收集。

當(dāng)然，不可否認(rèn)，這些回答中包含著許多寶貴的信息，但這為之后的數(shù)據(jù)處理帶來(lái)了很大難度，當(dāng)前對(duì)于這類(lèi)問(wèn)題僅有依賴(lài)研究者本身的素質(zhì)，而無(wú)法進(jìn)行重復(fù)性驗(yàn)證，也就是不客觀的反饋。因此在這里被剝離。幸運(yùn)的是，現(xiàn)階段隨著自然語(yǔ)言處理等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)“關(guān)鍵詞”“情感化”等方式給可充分的想象力，有興趣的同學(xué)可以研究一下。

在滿(mǎn)足以上三個(gè)原則之后，只能算是可以開(kāi)展用戶(hù)研究了。落到更具體處，還需要考慮人員構(gòu)成，區(qū)域因素等等。這里就不再過(guò)多闡述。

三. 體驗(yàn)量表范例：系統(tǒng)可用性量表(SUS)

相比較介紹系統(tǒng)可用性量表而言，其設(shè)計(jì)思路和驗(yàn)證為什么這個(gè)量表的可行性更為重要。在理解了其設(shè)計(jì)方式之后，或許就能夠突破原先的應(yīng)用領(lǐng)域如“應(yīng)用迭代，網(wǎng)頁(yè)迭代等”而進(jìn)入到更為廣泛的領(lǐng)域。

SUS是在評(píng)估系統(tǒng)或產(chǎn)品感知可用性時(shí)最廣泛的工具之一。他最初是由John Brooke在1986年編制的，它包括10個(gè)陳述句，用戶(hù)需要對(duì)于他們同意這些句子的程度進(jìn)行評(píng)分。其中一半的項(xiàng)目是正向敘述，另一半是負(fù)向敘述，每個(gè)句子都使用5點(diǎn)同意標(biāo)度，并給出了一個(gè)方法把10個(gè)評(píng)分合成到一個(gè)總分上(之后我會(huì)詳細(xì)探討降維方法)。

SUS計(jì)算方法

首先需要把各個(gè)項(xiàng)目的分?jǐn)?shù)加起來(lái)，每一個(gè)項(xiàng)目的得分在0到4之間。項(xiàng)目1，3，5，7，9(正向描述)的得分是x-1(x為用戶(hù)評(píng)分)，項(xiàng)目2，4，6，8，10(負(fù)向描述)的得分是5-x(x為用戶(hù)評(píng)分)。然后把總分乘以 2.5(為什么是2.5?將在下面介紹) ，就得到一個(gè)總的SUS分?jǐn)?shù)T，區(qū)間在0~100之間。T則表示在這項(xiàng)產(chǎn)品上100為完美的產(chǎn)品體驗(yàn)，T為T(mén)%的產(chǎn)品體驗(yàn)。

需要注意這是一個(gè)相對(duì)概念。分?jǐn)?shù)高并不能說(shuō)明你的產(chǎn)品在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中一定優(yōu)秀。針對(duì)不同的領(lǐng)域T值分布不同。一般需要進(jìn)行多種產(chǎn)品SUS分析才能確定其市場(chǎng)地位，也就是有效的。同時(shí)，兩者的SUS差并不能具有絕對(duì)價(jià)值，例如65與67的SUS，差值2是無(wú)意義的。但是閾之間的比較是有價(jià)值的看到網(wǎng)上某些文章將其當(dāng)成了絕對(duì)概念，特此說(shuō)明。但基于前輩們的大量研究-(Tullis,2008;Bangor,Kortum,Miller.2009)在調(diào)查了129個(gè)SUS研究，得到以下結(jié)論：

* SUS < 50: 不可接受

* 50~70：臨界值

* >70：可接受

為什么是2.5?

我第一次接觸的SUS的時(shí)候就有一個(gè)問(wèn)題，為什么是2.5?不能是其他數(shù)字?實(shí)際上，其他數(shù)字也完全可以，只要不是0。2.5是為了讓最高評(píng)分(10*4)轉(zhuǎn)化成100的百分比。表示最完美數(shù)值，這并不是關(guān)鍵，最差評(píng)分(10*0*2.5)轉(zhuǎn)化為0。理論上所有的產(chǎn)品分?jǐn)?shù)將完全的在這一條0到100的軸上展現(xiàn)，從而進(jìn)行產(chǎn)品之間的決策。如果是3，也沒(méi)有關(guān)系，只是說(shuō)明完美值是120。這里是最簡(jiǎn)單的降維思想，各個(gè)項(xiàng)目對(duì)于SUS分?jǐn)?shù)的貢獻(xiàn)值是相等的，沒(méi)有層次之分。因此這也只能算是一種非常簡(jiǎn)單的度量方法。之后，出現(xiàn)了多維度的度量方法，賦予不同項(xiàng)目已不同的貢獻(xiàn)值，從而進(jìn)行更準(zhǔn)確的度量。

e.g :SUS1=65 與 SUS2=70 之間的關(guān)系是非常曖昧的，我們不能夠決斷SUS1產(chǎn)品就比SUS2產(chǎn)品劣。但是對(duì)于40和80的產(chǎn)品基本誰(shuí)好誰(shuí)壞是馬上能夠判斷的

為什么采用正向敘述與反向敘述?

這個(gè)設(shè)計(jì)的初衷是為了保證數(shù)據(jù)客觀性。多數(shù)人認(rèn)為是為了能夠使參加這“保持警覺(jué)”。但是也有聲音表示，這樣的混雜描述會(huì)讓用戶(hù)產(chǎn)生困惑，導(dǎo)致錯(cuò)誤回答比例增加。后來(lái)有學(xué)者對(duì)于全正向描述，和原先方式進(jìn)行比較27份數(shù)據(jù)集，得到有編寫(xiě)錯(cuò)誤(制作人員)的SUS數(shù)據(jù)占比11%，用戶(hù)填錯(cuò)的SUS數(shù)據(jù)占13%，但兩者的差異性不大。因此，比較建議使用全正向的描述方式。由此可見(jiàn)，項(xiàng)目的語(yǔ)句設(shè)計(jì)是多么難做。這類(lèi)的趣事在實(shí)際的用戶(hù)體驗(yàn)領(lǐng)域舉不勝舉。大家自己去找吧。

SUS拓展

在后來(lái)的研究中，人們發(fā)現(xiàn)SUS實(shí)際上有兩個(gè)因子(維度)可用性因子項(xiàng)目1，2，3，6，7，8，9;與易學(xué)性因子(維度)-項(xiàng)目4，10。進(jìn)行某一維度上進(jìn)行類(lèi)似的處理，例如可用性指標(biāo)上乘以3.125得到了可用性比例，在易學(xué)性上乘以12.5就得到了易學(xué)性比例，就可以比較簡(jiǎn)單的畫(huà)出雷達(dá)圖來(lái)進(jìn)行多因子之間的比較。

后記

除了SUS之外，還有許多量表，例如likert量表等等，這類(lèi)資源很多，但是也只停留在比較粗淺的層面上，如果需要更深入的研究下去，比如，有哪些維度可以進(jìn)行比較?如何賦予差值意義?等等這些問(wèn)題，就需要更高級(jí)的數(shù)據(jù)處理方法，而這些內(nèi)容無(wú)疑是對(duì)與當(dāng)下智能產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，服務(wù)設(shè)計(jì)等等，以用戶(hù)為核心產(chǎn)品設(shè)計(jì)的巨大支持。我也將在之后幾篇文章中介紹一些數(shù)據(jù)處理算法。