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Google HEART框架如何帮助设计结果评估?

时间:2019-12-30 17:29来源:最新
原始标题:[翻译] Google HEART框架如何帮助评估设计结果? 不久前,Google为几年前的用户体验建立了一个称为HEART的跟踪和验证框架,并想知道其内容是否有助于建立验证方案的方法,搜

原始标题:[翻译] Google HEART框架如何帮助评估设计结果?

不久前,Google为几年前的用户体验建立了一个称为HEART的跟踪和验证框架,并想知道其内容是否有助于建立验证方案的方法,搜索所花费的时间是原始的外语文章,经过翻译和分解。

不久前,Google为几年前的用户体验建立了一个称为HEART的跟踪和验证框架,并想知道其内容是否有助于建立验证方案的方法,搜索所花费的时间是原始的外语文章,经过翻译和分解。

01摘要

越来越多的产品和服务被部署在Web上,给评估大数据下的用户体验带来了新的挑战和机遇。 Web应用程序需要以用户为中心的指标,这些指标可用于衡量实现关键目标的进度并推动产品决策。

本文介绍了以用户为中心的HEART框架指标以及将产品目标映射到指标的过程。

我们还将展示一些示例,说明HEART指标如何帮助产品团队做出以数据为依据和以用户为中心的决策。

我们相信框架和流程可以很好地覆盖我们的产品,因此其他组织的团队可以使用或修改它们。它还鼓励对大型行为数据下的指标进行进一步研究。

02简介

网络技术的进步使更多的应用程序和服务基于Web并具有交互性。

用户现在可以在“云中”执行各种常见任务,包括以前仅限于本地客户端应用程序的任务(文字处理器,照片编辑等)。

这种转变对用户体验专业人员的主要影响之一是能够使用Web服务器日志数据来大规模跟踪产品使用情况。

也可以通过其他仪器通过其他接口进行控制实验(A / B测试)。但是,从以用户为中心的角度来看,您需要为比较评估创建哪些标准(不同的界面)?您如何扩展您熟悉的用户体验指标?

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在CHI社区中,已经建立了在小规模(实验室)或大规模(通过研究)中测量态度数据(例如满意度)的实践。

但是,关于行为数据,现有的测量方法通常很小,并且一些来自实验的信息是基于有效性(任务完成率,错误率)和效率(任务执行等)的。并通过清单收集时间)[参考文献13]。

CHI调查缺少的关键要素是基于大规模行为数据的用户体验指标。

Web分析社区一直在努力将重点从简单的页面匹配转移到关键的绩效指标。但是,此社区的主要动机是以业务为中心,而不是以用户为中心。

Web分析程序包(此处应称为性能分析程序包主体)是现成的产品,它们可能太笼统或太具体而无法应用于用户体验的上下文。它是电子商务的领域,提供度量解决方案,并且在许多其他应用程序和Web帮助中很难与之交互。

我们创建了一个框架和过程,用于在大数据(例如态度和行为)下定义以用户为中心的指标。

这些是根据我们在大型公司工作的经验汇编而成的,这些公司的产品涵盖了广泛的类别(消费者和业务),产品主要基于Web,并且每个用户都有数亿。是。该框架和流程已应用于我们的完整产品组合,并被证明是非常有效的,因此我们相信来自其他组织的团队可以成功使用和调整它们。我们还鼓励对基于大规模行为数据的指标进行进一步研究。

03相关作品

近年来,出现了许多工具来帮助跟踪和分析网站和应用程序指标。

  • 商业和免费的分析软件包[Ref 5,11]提供了现成的解决方案。
  • 现代分布式系统[Ref 4,8]和特殊的编程语言[Ref 12]有助于对大型日志数据进行自定义分析。 Web应用程序挖掘技术可以根据网页访问者的行为对其进行细分[Ref 3]。
  • 各种供应商支持用户调查的快速部署和分析,还有一些供应商还提供用于广泛的远程可用性测试或基准测试的软件[例如,参考文献14]。
  • 要正确设计A / B测试实验并分析此类实验,还有很多工作要做。在AB测试中,两个相似的用户组被赋予了不同的用户界面,并且可以对他们的响应进行严格的测量和比较[10]。

    尽管取得了这些进步,但仍然难以有效使用这些工具。

    标准的网络分析指标过于笼统,可能不适合特定的产品目标或研究问题。由于可用数据的绝对数量可能非常大,因此您需要准确确定要搜索的内容,并因此确定要搜索的行为。

    一些专家建议,最好专注于一些关键的业务或用户目标,并使用度量标准来帮助跟踪实现这些目标的进度。 [参考文献2、9、10]。

    我同意这个想法,但是很难应用。由于产品团队并不总是同意或声明目标,因此很难定义相关指标。

    可以肯定的是,这些指标不能独立。为了获得更好的决策,它们需要与其他来源的发现相结合(例如可用性研究和现场研究[6,9])[15]。

    而且,它们主要用于评估发布的产品,而不是替代初始或形成形式的用户研究。我们正在尝试将大规模态度和行为数据相结合,以创建一个框架,以补充(而不是替代)我们使用的现有用户体验研究方法。

    04脉冲指示器

    大数据中最常用的指标侧重于产品的业务或技术方面,许多组织广泛使用它们(或类似的变体)来跟踪健康状况。

    我们称这些指标为PULSE指标:综合浏览量,正常运行时间,待机时间,7天活跃用户(即,上周产品的唯一用户数)和收入(收入)。

    这些指标很重要,并且与用户体验有关。

    例如,频繁崩溃(正常运行时间较短)或慢速(等待时间长)的产品不太可能吸引用户。购买过程太多的电子商务站点可能会减少收入。具有良好用户体验的产品更有可能拥有更多的页面浏览量和唯一身份用户。

    但是,由于这些是非常低级的或间接的用户体验指标,因此在用于评估用户界面更改的影响时会出现问题。他们的解释也可能是错误的。

    例如,特定功能的浏览量增加可能是由于该功能的普及,界面设计不熟悉,功能的无用性或生成的数据用户随机单击。短期内增加收入的更改可能会导致不良的用户体验,并且从长远来看可能会失去用户。

    在给定时间段内(例如7天的活跃用户)的唯一身份用户数通常用于衡量用户体验。尽管它可以衡量用户组的总数,但无法提供用户对产品的忠诚度的见解,例如每个用户在7天内访问的频率。另外,您无法区分新用户和旧用户。从理论上讲,在最坏的情况下,即使用户组每周达到100%的客户流失率,但7天的活跃用户数仍会增加。

    05心脏指标

    基于PULSE在衡量用户体验质量和提供可操作数据方面的缺点,我们创建了一个名为Hart的补充衡量框架:幸福,敬业度,招聘,接受,保留(保留) )和任务成功(任务完成率)。

    这些是度量标准类别,使您的团队可以定义特定的度量标准并跟踪其实现目标的进度。

    从现有的用户体验指标中总结出幸福和任务成功的类别。幸福包括满意,任务成功包括有效性和效率。参与度,接受度和保留度是新类别,而大规模行为数据使您可以跟踪这些新类别中的指标。

    该框架基于与团队合作创建和跟踪以用户为中心的产品指标的经验。现在,我们看到了有关我们使用或建议的度量标准类型的一般规则,并且我们发现将它们分组到框架中可以使这些原则更易于其他团队记住和使用。

    并非所有场景都适用于所有类别的度量,但是参考框架允许您明确决定是包括还是排除特定类别。

    例如,对于企业产品,如果用户将产品用作其工作的一部分,则参与并不那么重要。在这种情况下,团队可以选择更专注于娱乐或完成任务。但是,在功能级别而不是整个产品级别考虑用户参与仍然有意义。

    06幸福

    幸福的度量本质上是态度的指标。这些都与用户体验的主观方面有关,例如满意度,视觉吸引力,推荐动机和易用性。使用经过精心设计的通用调查,您可以随时间跟踪相同的指标,以查看进行了哪些更改。

    例如,我们的网站上有一个个性化的iGoogle主页。该团队通过每周的产品内调查来跟踪许多指标,以了解变更和新功能的影响。经过重大的重新设计之后,他们注意到客户满意度指标最初开始下降。

    (研究中使用7点李克特量表,其中7点李克特量表对应于完全匹配,强烈同意,同意,必须同意,不同意,强烈不同意,完全匹配,7 ,5、4、3、2、1点)

    但是,该指标随时间恢复。这表明用户对更改的厌恶可能是拒绝的原因,并且随着用户习惯于新设计,他们会喜欢它。利用这些信息,团队可以做出更自信的决策来维护新设计。

    07订婚

    参与度是指用户对产品的投资程度。在度量的上下文中,该术语通常是行为度量,例如随时间推移的交互作用的频率,强度或深度。

    例如,每位用户每周访问或每位用户每天上传的照片数量。一般而言,每个用户数据的平均值作为参与度指标比总数有用得多。总数的增加可能不是使用更多行为的结果,而可能是更多用户参与的结果。 。

    例如,与活动7天​​的用户的PULSE指标相比(仅计算上周访问您产品的用户数),Gmail团队希望更多地了解用户参与度。

    由于日常任务要求用户定期检查其电子邮件帐户,因此选择的指标是在过去一周中至少访问了5天产品的活动用户的百分比。他们还发现,这一比例的人口很可能会持续很长时间,并且可以用作参与度的具体衡量标准。

    08接受并按住

    您可以使用接受度和保留度指标来更好地了解特定时间段内唯一身份用户的数量(例如7天的活动用户)。这解决了区分新用户和现有用户的问题。接受指标跟踪在一定时间段内已开始使用该产品的新用户数(例如,最近七天创建的帐户数),保留指标跟踪在一定时间段内已存在的用户一定时间后的时间(例如,考虑一周中活跃7天但在3个月后仍然活跃7天的用户百分比)。

    使产品“有用”的原因取决于产品的性质和目的。在某些情况下,仅访问网站可能被视为“使用”。在其他情况下,访问者只有在成功完成重要任务(例如创建帐户)后才能期望使用该产品。像参与度一样,留存率可以在不同的时间段进行衡量。对于某些产品,您需要检查每周保留时间,而对于其他产品,每月保留或90天保留时间可能更合适。

    接受并保留新产品和功能或重新设计的产品

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