“文中示例相關(guān)數(shù)據(jù)都為假的模擬數(shù)據(jù)，而非真正的商業(yè)數(shù)據(jù)，以此聲明”

度量是什么

【度量Measure】是一種測量評定對象的方式，它幫助我們結(jié)構(gòu)化的獲取對象的狀態(tài)與變化，我們運(yùn)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行洞察，轉(zhuǎn)化為有用的信息，幫助決策和優(yōu)化，這個過程也是分析診斷的過程。

那日常會有怎樣的一些信息獲取呢？（這里面包含了數(shù)據(jù)也包含了一些正負(fù)性的反饋）

我們對一個功能上線進(jìn)行一組完整的項(xiàng)目結(jié)果質(zhì)量數(shù)據(jù)模擬：

• 凈交易收入額比去年同期上升2.0%，達(dá)到2千萬

• 訂單量為222，比上周上升了2.0%（對交易產(chǎn)生直接正向作用）

• 方案產(chǎn)出數(shù)共222件，比上周上升了22.2% （對內(nèi)容產(chǎn)出有直接的提升）

• 用戶的滿意度為2.2 ，上升了2% （之前是2.0）

• 用戶使用表現(xiàn)出沉靜，輕松的情緒（比之前挫折，晦澀要好很多）

• 功能點(diǎn)擊，周活躍2200，點(diǎn)擊率22%，周留存22.2%（0-1）

• 功能渲染和可交互時長為0.2秒加載完成。用戶在使用時交互順暢無卡頓（符合業(yè)界前端質(zhì)量交付標(biāo)準(zhǔn)）

這段描述符合整個產(chǎn)品使用的過程，它似乎是一個多面體，幫助我們了解整個產(chǎn)品黑盒。這個描述越精細(xì)越多維，我們得到的信息就越清晰越客觀。（包含多元數(shù)據(jù)內(nèi)容，并對數(shù)據(jù)已進(jìn)行比對和使用，得到一定的有效信息）反之，假如哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題。我們能清晰看到問題出現(xiàn)的環(huán)節(jié)，并且通過其表征的信息進(jìn)行問題的深挖（再細(xì)化相關(guān)數(shù)據(jù)或者關(guān)聯(lián)的層次）。

我們可以拆解到這幾個層次的數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)結(jié)果、用戶反饋（態(tài)度與情緒）、行為點(diǎn)擊、系統(tǒng)性能

可理解為：良好的產(chǎn)品運(yùn)行-》用戶流暢使用-》良好的用戶反饋-》預(yù)期的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化結(jié)果

從獲取方式來說，大致可以從兩個大角度（這里從廣義的范疇去分）

【qualitative research定性研究】：快速從樣本中判斷問題的性質(zhì)和方向

【quantitative research定量研究】：數(shù)據(jù)的驗(yàn)證性，全面性、追蹤性

定量獲取

系統(tǒng)承載業(yè)務(wù)內(nèi)容的運(yùn)作，可以記錄各種各樣的明細(xì)數(shù)據(jù)表，在海量數(shù)據(jù)中，進(jìn)行科學(xué)的關(guān)聯(lián)與細(xì)分。以大數(shù)據(jù)驅(qū)動為最終目標(biāo)，其特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)的全面性和自動追蹤獲取。

業(yè)務(wù)結(jié)果

追蹤問題：產(chǎn)品是否符合市場需求？產(chǎn)品是否良性發(fā)展？

業(yè)務(wù)型數(shù)據(jù)是圍繞著整個商業(yè)建設(shè)和運(yùn)作階段而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。是最能體現(xiàn)產(chǎn)品、商業(yè)價值的部分?？梢詺w納為三類：內(nèi)容建設(shè)->流量訪問->商業(yè)交易。是商業(yè)鏈路中產(chǎn)生的具有直接商業(yè)結(jié)果的數(shù)據(jù)。

內(nèi)容建設(shè) 是指經(jīng)過人為輸入，系統(tǒng)流轉(zhuǎn)產(chǎn)生的比如商品、文章、方案等等具有實(shí)質(zhì)內(nèi)容價值的數(shù)據(jù)。是具有生產(chǎn)過程的（一般是經(jīng)過一系列的操作完成的）。

流量訪問/分發(fā) 則是針對商業(yè)內(nèi)容的使用/運(yùn)作，比如某個商品的瀏覽，某個內(nèi)容的傳播等等。這些和營銷相關(guān)具備人群效應(yīng)的數(shù)據(jù)也屬于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。最常見的就是曝光量點(diǎn)擊量，而在中后臺系統(tǒng)中則是以訪問瀏覽為主。

商業(yè)交易 則是最直接的商業(yè)結(jié)果型數(shù)據(jù)，最常見的就是網(wǎng)站的GMV（成交金額：包括：付款金額和未付款。）

訂單交易額、注冊會員數(shù)等等。

以某平臺中相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為示例

業(yè)務(wù)結(jié)果的分析，是根據(jù)不同業(yè)務(wù)發(fā)展，確定核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，以及建立對核心指標(biāo)的拆解邏輯。

它或許是個計算公式?；蛘呤莻€一級指標(biāo)到二級關(guān)聯(lián)指標(biāo)。例如以下，這里暫時不展開來講。

對于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的獲取，我們大部分是直接通過后端的數(shù)據(jù)庫沉淀下來的。但如果涉及到商業(yè)數(shù)據(jù)的細(xì)分（按照商業(yè)目標(biāo)進(jìn)行階段性或者類別型的追蹤監(jiān)測）。比如想知道會員的vip的分層情況?；蛘咧滥承袠I(yè)商品的生產(chǎn)細(xì)分情況等等。這些雖然可以通過后端拉數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)分析師或者運(yùn)營整理出來，但是每次都有加工成本，也沒有辦法看到實(shí)時數(shù)據(jù)，這時候就會要考慮去做細(xì)分埋點(diǎn)，下文會提及到埋點(diǎn)方式。

行為點(diǎn)擊

追蹤問題：產(chǎn)品使用情況如何？用戶瀏覽習(xí)慣如何？

用戶行為數(shù)據(jù)，是圍繞用戶訪問某產(chǎn)品過程的用戶行為軌跡數(shù)據(jù)。其中大體包含了用戶量、曝光量、點(diǎn)擊量、瀏覽量、訪問時長、停留時長等等觀測用戶使用情況的表征數(shù)據(jù)。

這里是一組典型的平臺用戶使用行為的描述，而這些行為的最終，是產(chǎn)出了上面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（訂單與成交金額）

訪問首頁->點(diǎn)擊并瀏覽商品詳情->點(diǎn)擊客戶咨詢進(jìn)行咨詢->點(diǎn)擊購買提交訂單->點(diǎn)擊支付，支付完成

由此我們可以解釋，行為數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)結(jié)果之間的關(guān)系，并且兩者的關(guān)注點(diǎn)也是有差異的，在行為鏈路中，我們更注重每一層的轉(zhuǎn)化關(guān)系以及用戶為什么沒有向下轉(zhuǎn)化的障礙點(diǎn)。

再以B端管理系統(tǒng)為例

B端的管理系統(tǒng)具有典型性，可以用點(diǎn)線面來歸納，點(diǎn)指的是諸如事件曝光點(diǎn)擊等。線指的是用戶使用路徑，面則是廣義的綜合性觀察，比如流量分布，比如區(qū)域熱圖等。通過觀察這些，可以觀察到用戶的使用率和使用路徑。并且得知用戶使用產(chǎn)品是否真的貼合需求，設(shè)計的是否合理高效。

行為數(shù)據(jù)要結(jié)合具體的場景或者維度去觀察，才能產(chǎn)生更有用的信息。

運(yùn)用行為數(shù)據(jù)，我們可以去做很多分析：漏斗分析、留存分析、流量分布分析、路徑分析 、單頁熱力分析、點(diǎn)擊分析、 人群分析等等，這些都是分析方式，在后續(xù)關(guān)聯(lián)篇章中會去探討。

行為數(shù)據(jù)的獲取是依賴于埋點(diǎn)的，在業(yè)界有兩大類埋點(diǎn)方式：全埋點(diǎn)、手動埋點(diǎn)。

行為數(shù)據(jù)的三大事件類型基本可以歸類為：曝光事件、點(diǎn)擊事件、停留事件

對于C端側(cè)重于曝光、點(diǎn)擊。對于B端側(cè)重點(diǎn)擊、停留 （從流量轉(zhuǎn)化與訪問效能兩個角度來說）

以上介紹了業(yè)務(wù)結(jié)果和行為點(diǎn)擊兩種數(shù)據(jù)，而這兩種內(nèi)容，都會涉及到埋點(diǎn)采集這件事，這里我們介紹下關(guān)于埋點(diǎn)采集數(shù)據(jù)這件事情。

埋點(diǎn)采集

追蹤問題：如何根據(jù)人物、場景、動作制定精準(zhǔn)的采集方案？

埋點(diǎn)，是對特定數(shù)據(jù)的采集，由前端埋點(diǎn)和上報、進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。一般數(shù)據(jù)埋點(diǎn)分以下三種：

全埋點(diǎn)雖然是所有數(shù)據(jù)可按需可查，但是因?yàn)樗臄?shù)據(jù)量極大，且需要2次定義和清洗，所以只能對通用性質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。而針對性的內(nèi)容，由數(shù)據(jù)采集定義后，由前端上報后，可能做到定點(diǎn)，定期精細(xì)具體的統(tǒng)計。

兩者大致能產(chǎn)出什么數(shù)據(jù)分析呢？主要以平臺/系統(tǒng)這個角度看：

整體分析-通用全埋點(diǎn)

用戶活躍、用戶留存、用戶跳出率、用戶停留時長、用戶流量分布...

局部與特定分析-手動埋點(diǎn)

關(guān)鍵事件點(diǎn)擊率、關(guān)鍵入口渠道流量總計與分布、關(guān)鍵鏈路漏斗、關(guān)鍵具體區(qū)域曝光與停留時長...

為了獲取更精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)/行為數(shù)據(jù)，我們一般會采用手動埋點(diǎn)的方式，所以前期 第一階段會在場景中確定分析目標(biāo)，然后梳理相應(yīng)需要的指標(biāo)，書寫明確的埋點(diǎn)需求是很重要的一個環(huán)節(jié)，書寫的足夠明確，才能和業(yè)務(wù)、前端、數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行準(zhǔn)確的溝通，分析目標(biāo)一致，然后上線后建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)看板。

注意點(diǎn)：采集方式｜統(tǒng)計口徑｜數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度校驗(yàn)

那怎么定義數(shù)據(jù)分析時的埋點(diǎn)需求呢？可以用以下方式去描述：

1. 什么用戶=用戶定義

2. 什么時間=時間戳

3. 什么環(huán)境=地理位置+網(wǎng)絡(luò)環(huán)境+硬件環(huán)境+軟件環(huán)境+哪個頁面（來源頁面）+什么位置

4. 什么行為=事件ID+命名

5. 什么條件=可以以某個行為或者業(yè)務(wù)交易為條件

6. 結(jié)果如何=用戶操作的結(jié)果

示例：

一個后臺系統(tǒng)懸浮幫助功能使用的情況需求

一個搜索使用的情況需求

這2個是比較細(xì)致的數(shù)據(jù)采集的描述。規(guī)則了統(tǒng)計的對象，范疇，以及條件，結(jié)果觀測等等的需求，大家可以在業(yè)務(wù)和行為數(shù)據(jù)相關(guān)采集中，試著撰寫下這樣明確的需求。這樣的數(shù)據(jù)采集才具有精準(zhǔn)的分析價值。

人群標(biāo)簽

追蹤問題：用戶都是哪些人，誰使用了這些功能 ？

人群標(biāo)簽可以理解為數(shù)據(jù)型用戶畫像。為什么在這里提及，因?yàn)榇罅繑?shù)據(jù)（特別是具體的采集數(shù)據(jù)）都會涉及到人群這個角度。人群也是定量數(shù)據(jù)中最具有獨(dú)立觀察價值的數(shù)據(jù)。

人群標(biāo)簽就是根據(jù)人群特點(diǎn)，進(jìn)行描述分類，對人群打標(biāo)簽。我們根據(jù)不同的獲取路徑，可以大致分兩類。

一類是利用基本數(shù)據(jù)進(jìn)行定義，比較簡單直接

從不同的端，可以獲取用戶的基本來源，如訪問端的類型，或地理位置等，可以定義為“客戶端用戶”、“江浙滬用戶”等。

通過唯一用戶ID所匹配的一系列用戶注冊時的基本信息內(nèi)容，如性別、職業(yè)、行業(yè)、興趣等。可以定義為“女性用戶”、“定制類用戶”等。

還有一類就是復(fù)合型自定義，一般是根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)、行為數(shù)據(jù)或者類別屬性來定義的，它非常的靈活聚焦。

使用某類條件公式來定義某一波用戶

如我們將購買能力從高低來分層用戶：月購買小于5000的為中購買力用戶，大于5000的為高購買力用戶，周活躍大于2但無購買記錄為潛力用戶。

另外一種構(gòu)建用戶范疇的方式：通過“時間、地點(diǎn)、事件”等一系列復(fù)雜描述來勾勒圈選用戶

如我們定義“第一次訪問站點(diǎn)時，在首頁有關(guān)注過每日推薦“的用戶。

這里的復(fù)合定義很多時候都會用到多指標(biāo)多維度。是一種深度結(jié)合業(yè)務(wù)場景來圈選人群，定義用戶的方式。

人群標(biāo)簽，不僅幫助我們細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，知道“到底是什么人做了什么事”，聚焦使用人群的各項(xiàng)指標(biāo)健康情況。最終，還可以定位產(chǎn)品，定位人群，精細(xì)化運(yùn)營產(chǎn)品：現(xiàn)在的用戶大致都集中在哪些人群中？哪些功能是頭部用戶需要的？哪些功能最受基礎(chǔ)版用戶的歡迎等等。在探索商業(yè)需求的時候，更容易找到抓鉤，去深挖商業(yè)價值。

常用畫像的場景

1.定性用戶畫像：通過調(diào)研，熟悉角色日常生活或者工作場景環(huán)境，定義基本用戶畫像 

如：用戶訪談、用戶旅程圖

2.定量用戶畫像：用定量的數(shù)據(jù)做某些值的規(guī)則，來圈定用戶人群

如： 用戶生命周期、問卷分發(fā)、運(yùn)營活動

某產(chǎn)品生命周期使用示例：

系統(tǒng)性能

追蹤問題：產(chǎn)品使用起來流暢嗎 ？ 

性能數(shù)據(jù)一般指由產(chǎn)品進(jìn)行頁面渲染及前后端交互時，監(jiān)測到的時長數(shù)據(jù)。觀測系統(tǒng)性能，是因?yàn)橄到y(tǒng)數(shù)據(jù)量很大時，在產(chǎn)品渲染交互環(huán)節(jié)中，容易產(chǎn)生卡頓，造成用戶體驗(yàn)的下降，導(dǎo)致流失率。而系統(tǒng)性能，一般是由性能監(jiān)控等產(chǎn)品產(chǎn)出質(zhì)量報告。在一些瀏覽器中，也有嵌入的插件統(tǒng)計報告。

這里大致介紹下業(yè)界google最新的關(guān)于7大性能指標(biāo)的定義

這其中，最重要的3大核心指標(biāo)是：

LCP：頁面的速度指標(biāo)

FID：頁面的交互體驗(yàn)指標(biāo)

CLS：頁面的穩(wěn)定指標(biāo)

可以通過官方出品，安裝 web-vitals-extension 插件來獲取三大核心指標(biāo)，也可以通過通過安裝 Lighthouse 插件來獲取如下指標(biāo)，現(xiàn)在已經(jīng)內(nèi)置在瀏覽器中

定性獲取

定性數(shù)據(jù)，是由用戶那里獲取信息，直接判斷問題的性質(zhì)和方向，快速展開挖掘和收集。 

它的獲取方式主要是 面對面研究：

即選擇典型用戶角色，針對問題或者內(nèi)容進(jìn)行集中測試或者訪談：用戶訪談、焦點(diǎn)問題調(diào)研、可用性測試等。

「ps:另外一種 自動化研究：圈人群進(jìn)行在線問卷調(diào)研投放，聚合大量樣本進(jìn)行交叉或者聚類等等分析，是一種樣本量的統(tǒng)計方式。具備一定程度的樣本數(shù)量，可歸為定量統(tǒng)計分析?！?nbsp;

比較常用的是：系統(tǒng)可用性量表（SUS）、有效性、滿意度和易用性的問卷（USE）

不管哪種方式，我們都是圍繞“可用性”這個角度去進(jìn)行評估和研究的。業(yè)內(nèi)可用性這個詞稱為：“Usability”「ISO9241/11」中有明確的相關(guān)定義：一個產(chǎn)品可以被特定的用戶在特定的境況中，有效、高效并且滿意得達(dá)成特定目標(biāo)的程度。可用性關(guān)注的是用戶與對象在互動過程中的有效性（effectiveness）、效率（efficiency）和滿意度（satisfaction）。

用戶反饋中我們獲取到什么樣的信息，我們第一：明確用戶對此內(nèi)容的態(tài)度，觀察用戶行徑中的順暢度，感受用戶認(rèn)知反饋。第二：詢問其嚴(yán)重程度和影響程度，正面負(fù)面情緒。這兩層是由表及里的，互相關(guān)聯(lián)。但側(cè)重有所不一樣。

用戶態(tài)度

追蹤問題：用戶使用后，滿意度如何？ 

通常用到以下幾種度量

而這些內(nèi)容中一般包含數(shù)據(jù)是

1.觀察與記錄實(shí)驗(yàn)性數(shù)據(jù)（描述性狀態(tài)情況） 

2.主觀數(shù)據(jù)和偏好數(shù)據(jù)（出自于自身的想法） 

3.情感層面數(shù)據(jù)（使用系統(tǒng)后最終的感受或者過程中的心情） 

4.結(jié)果性數(shù)據(jù)（比對/選擇內(nèi)容，得出結(jié)論） 

而從場景分我們?nèi)绾问褂眠@幾種度量呢？

引用自：Tom Tullis Bill Albert {Measuring the user Experience} 用戶體驗(yàn)度量 

不難發(fā)現(xiàn)，我們最常用到的是「自我報告式的度量」

它比較寬泛的反應(yīng)了產(chǎn)品綜合情況。這里舉一個自我報告度量涵蓋的范疇

 

用戶情緒

追蹤問題：用戶使用后，在情感上反應(yīng)如何？

初步知曉用戶反饋情況后，可以深入用戶情緒感受，進(jìn)行點(diǎn)狀問題的挖掘。進(jìn)而對問題進(jìn)行定性分析追蹤和程度評級。用戶在一定嚴(yán)重情緒影響下，是對產(chǎn)品會產(chǎn)生排斥的，所以有時候?qū)η榫w的收集，能讓我們對內(nèi)容具備敏感度。且在設(shè)計過程中，充分建立共情和同理心。

情感描述模型是指對情感狀態(tài)進(jìn)行定義，并描述其表達(dá)性特征的方法，主要可分為離散描述模型和連續(xù)描述模型。 

連續(xù)型描述模型往往認(rèn)為人類的情感狀態(tài)是分布在若干個維度組成的某一個空間中，不同情感狀態(tài)之間不是獨(dú)立的，而是連續(xù)的，可以轉(zhuǎn)化的。

這里我們介紹一個連續(xù)描述模型： 喚醒度（Va-lence-Arousal）模型

「Va-lence-Arousal」：用兩大象限歸納了人們的情緒：正面與負(fù)面情緒的變化。激動和平緩情緒的變化。構(gòu)建了一個立體的情感空間。 

當(dāng)度量情緒變化階梯時，可以試著使用連續(xù)情緒。比如：挫折——》生氣、沮喪——》厭煩等。而有些程度詞是和時間長度有直接關(guān)系的，比如說疲憊。我們需要關(guān)注場景特點(diǎn)，用戶可能會長時間沉浸式體驗(yàn)時，它是否能接受打擾，是否會因?yàn)橐恍﹥?nèi)容受挫。這些都會導(dǎo)致他最終直觀感受的好與壞。

舉例子來陳述：

1.產(chǎn)品設(shè)計過程中，串聯(lián)用戶使用流程時，流程的長短和任務(wù)路徑會產(chǎn)生直接用戶感受-》是否足夠輕松 

2.運(yùn)營產(chǎn)品過程中，在哪些環(huán)節(jié)中穿插特定內(nèi)容可以打造用戶峰值體驗(yàn)?！愤@個推薦不錯，好貼心，驚喜 

當(dāng)這些生動的情感詞匯，被考慮進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計中時，很容易讓我們得到一個具有溫度感，具有更良好接受度的產(chǎn)品。 

在度量實(shí)施方式上，我們可以在用戶旅程圖中，在問卷或可用性測試部分，考量使用卡片分類法，或表情評分板對用戶的情感進(jìn)行收集。（基于情緒感知更為直接有共情性）。 

情緒評分卡：

在各種用戶態(tài)度反饋中，我們也可以直接去獲取針對性的情緒化度量表進(jìn)行5分表計量評分。

具體方式：

第一步：卡片分類法，預(yù)設(shè)10-20組情緒關(guān)鍵詞，讓用戶選2-3個關(guān)鍵詞，確定影響面。 

第二步：確定程度：1-5評分機(jī)制確定程度。 

以下為目標(biāo)設(shè)定的取詞示例：

嚴(yán)重評級

追蹤問題：什么問題是至關(guān)緊要的，需要馬上解決的？ 

定性內(nèi)容的收集完成后，一個比較重要的事情就是針對問題去做2次整理和評級。 

嚴(yán)重性評估有助于集中精力解決關(guān)鍵的問題,清晰說明每個一個嚴(yán)重等級的意義。對每個等級都盡可能用實(shí)例說明。 

常用評估：

高中低評估

低－會讓參加者心煩或沮喪，但不會導(dǎo)致任務(wù)失敗的問題。

中－這類問題會顯著提高任務(wù)的難度，但不會直接導(dǎo)致任務(wù)的失敗。

高－所有直接導(dǎo)致任務(wù)失敗的問題。遇到這類問題后基本沒有可能再完成任務(wù)。

綜合因素評估

多維度的評估

前兩個較常用，后兩個看產(chǎn)品及技術(shù)配合

1. 對用戶體驗(yàn)的影響

2. 預(yù)期的發(fā)生頻率

3. 對商業(yè)目標(biāo)的影響

4. 技術(shù)／實(shí)現(xiàn)成本評分（0=低，1=中，2=高）

數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)總結(jié)

以上是我們對分層數(shù)據(jù)獲取的一些整理，希望大家對于數(shù)據(jù)涉及到的概念有一個粗略的認(rèn)知。當(dāng)然如何運(yùn)用數(shù)據(jù)做好度量這件事情，本身還需要一些串聯(lián)的方法，比如使用度量框架（Heart模型），運(yùn)用合理的分析流程（GSM），搭建追蹤式看板，基于問題的度量報告或者自我評估報告等。都是靈活運(yùn)用到以上數(shù)據(jù)立體的分析產(chǎn)品質(zhì)量的過程。 

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文章來源：站酷   作者：酷家樂UED

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