用户体验度量:数据臆测不如用户观察【UXRen译#253】

作者:Jared M. Spool | 翻译:WonderVendor   审校:大唯

 

目录:

  1. 为什么通用的分析指标(开箱即用)对用户体验度量毫无用处
  2. 大臭鼠和用户体验指标
  3. 追踪一只“交易安全大臭鼠”
  4. 基于观察来采取行动,而不是推测
  5. 追捕一只“喜欢比较购物大臭鼠”
  6. 弹簧跳
  7. 找出可追踪的痕迹并避开大臭鼠
  8. 可追踪的痕迹来自用户观察

 

我最喜欢的一篇童话故事出自A.A.米尔恩写的《小熊维尼》。这是一个关于维尼和小猪出发捕猎大臭鼠的故事。

故事开始的时候,小猪在百亩森林里碰见正在散步的维尼,就和它一起散步。维尼告诉小猪他正在跟踪雪地上的一串脚印,他相信这串脚印就是他很想抓的大臭鼠留下的痕迹。小猪和维尼兴高采烈地继续跟踪下去。

一小会后,小猪和维尼注意到另一串脚印汇入了最初的脚印。“哦,一定是有两只大臭鼠。”维尼这样推测。他们继续跟踪,忽然又碰到了第三串汇入的脚印。这串脚印有些不同,他们还讨论了一小会儿这可能是两只雄大臭鼠加一只雌臭鼠还是两只雌臭鼠加一只大臭鼠。

最终,故事的主人翁克里斯托夫罗宾,走向维尼问他在做什么,他说他看见他们俩一直在绕着一棵大橡树转圈。维尼解释了一遍他的大臭鼠追踪之旅,才终于意识到他们一直追着的就是他们自己的痕迹。

 

1、为什么通用的分析指标(开箱即用)对用户体验度量毫无用处
Why Out-of-the-Box Analytics Aren’t Helpful for UX Metrics

当我看着一些团队费尽心机要找出关键的用户体验指标的时候,我有时会觉得他们就像是百亩森林里散步的维尼和小猪。他们努力寻找一个(或者两个三个)指标来证明他们的组织为了提升用户体验而投入的钱是值得的。寻找关键体验指标不是那么容易的,而且就像那虚无缥缈的大臭鼠一样,是很难抓到的。

团队通常从某种通用的指标开始。像Google Analytics那样的工具有着听起来就很重要的指标,比如说独立访问者,跳出率和页面停留时间。然而,大多数团队很快就会意识到,这些指标不能真的追踪到任何对用户体验有意义的东西。

当然,跳出率应该可以衡量用户是立即离开网页还是留了下来,这听起来像是用户与网页设计交互体验的重要指标。(我说“应该可以衡量”是因为只有当网站被正确地测量时才可以,而这是十分罕见的。)用户离开网页究竟是因为他们感到迷惑而放弃了呢?还是因为这个网页恰好做了该做的事,用户心满意足地继续他们的探索之旅了呢?

高跳出率可能是有害的(并且理应被降低),也可能是有利的(并且理应推广开来)。我们没法光凭数值来做判断。

跳出率不是通用的指标里头唯一一个捣乱的。事实上它们全都是。

如果访问者都是我们的目标用户,那么“独立访问者”的数目肯定越多越好。然而,当计入指标的用户,是因为误触广告而被计数的话(举个例子,大约50%的移动设备广告是不小心被点到的),那么独立访问者的总数就没有我们想的那么美了。也就是说,独立访问者的增加并不总是一件好事。

难道说“页面停留时间”是一个好的指标,因为这说明用户花很多时间花了不少时间来浏览我们的优质商品?或许“页面停留时间”是一个坏的指标,因为时间长这也有可能说明用户被页面上的东西弄的昏头转向?光看页面停留时间,我们不知道究竟它是升高好还是降低好。我们究竟该干些什么?

 

2、大臭鼠和用户体验指标
Woozles and UX Metrics

通用指标本身只是观察结果。它们没有提供一个场景,来帮我们了解一个更好的设计究竟应该增加它们还是减少它们。没有场景,我们不知道究竟该干些什么。

为了弥补这点,团队常常自行推测。当直接的观察结果不能满足我们的需要时,我们所想象出来的场景就是推测。

维尼和小猪观察到痕迹一直在增加。于是他们推测这些痕迹是一只大臭鼠的,之后是两只,再然后是两只再加一只雌臭鼠。并没有直接的观察证据证明大臭鼠或雌臭鼠存在于百亩森林里。而没有克里斯托夫罗宾的帮助,他们就会一直追下去,而没有任何结果。

当我们说着“他们离开网站是因为我们的内容很无聊”这样的话时,我们就像维尼和小猪一样做了一个推测。并没有直接的观察证据证明我们的网站很无聊。这个推测就像是“大臭鼠”,当我们据此展开行动时,我们就开始追踪大臭鼠了。

3、追踪一只“交易安全大臭鼠”
Hunting a Transaction Security Woozle

几年前,当电子商务还是一件实打实的新鲜事的时候,美国一家大型办公用品供应链的电子商务经理就联系过我们。他想了解所有关于购物者是怎么判断在某个网站上付款安不安全的信息。问我们能否有什么好方法可以让购物者相信他们已经部署了一套安全的购物环境?

在那时,晚间新闻里充斥着人们被虚假网站欺骗了的的故事,以及人们应该在网上购物时格外小心的论调。那位经理告诉我他们对安全支付技术进行了大笔投入,但是他们担心用户没有注意到这一点,这会很影响了他们的销量。

我问那位经理他们如何知道是“安全的担心”导致了销量的下降。他告诉我他们注意到在付款流程里,当人们被要求输入支付信息的时候出现了大量的跳出。他说他的整个团队都相信,购物者认为他们的网站不安全,所以就离开了。

更糟糕的是,团队一度认为这是一个安全问题,还采取了昂贵的措施去修复它。他们重新调整了整个电子商务交易系统,因为他们觉得它对SSL证书的处理还不够好。他们还付了很多钱给数个第三方信用机构来检验并且认证他们的安全性。

尽管他们花了这么多的金钱和时间,却似乎没有哪个改进减少了支付页面的流失率。我们能怎么做呢?

我们告诉他们用户研究可以起作用。我们通过观察真实的购物者在网站上买东西来开始我们的研究,就像我们经常做的那样。这个团队以前从来没有做过这种事,这对他们来说是一个全新的体验。

4、基于观察来采取行动,而不是推测
Acting On Observations, not Inferences

我们研究中的第一个购物者是一个小企业主,他刚好正打算在市场里寻找一种新的高端彩色打印机。他本看中一台2400美元的设备,看到它减价了200美元他非常兴奋。于是他做好了一切购买的准备,进入了付款流程。果然,到了支付信息页面,他停下来了。

但是,并不是安全因素打消了他的热情。实际上他一点都不关心安全。他认为零售商是合法的,网站也很安全。

相反,购物者停下来的原因,是因为这套高端打印机重达140磅。一套那么重的打印机,运费可能很贵。他不知道运费到底是多少。在看到买它的总花费而不只是标牌上的价格之前,他是不可能付款的。因为没法知道运费,所以他终止了付款。

这个购物者不知道、也没法知道的是,下一个页面就会告诉他运费是多少,而且如果他觉得费用太高,他还可以取消掉这次交易。同样,他也不知道购物满25美元就会包邮。(在网站的首页里一个小小的广弹出框里出现了这个提示,可是当时正在找打印机的他根本不可能注意到。而且这个提示也没再出现过了。)

结果表明,在我们的研究里,因为不知道运费而卡在支付页面的不只是他一个。很大一部分的人都卡住了。

之后,团队自然对这一观察结果采取了措施,他们标明了包邮的条件,并且将运费计算器移到了付款流程的前面。从此,他们看到信用卡界面的跳出率大幅下降了,所产生的额外销量给网站带来了上百万美元的收益。

团队的观察(用户在支付信息页面离开)是正确的。但是,认为网站不够安全这一推测是错误的。认定这是一个交易安全问题,使它变成了一场非常昂贵的大臭鼠追踪之旅。

 

5、追捕一只“喜欢比较购物大臭鼠”
Hunting a Comparison Shopping Woozle

在另一项电子商务研究中——这次是大型服装零售商——我们被委托去追踪另一只大臭鼠。这次,这个团队确信他们的产品描述还不够好。他们认为,当购物者在实体商店里的时候,拿起产品端详并且试穿对销量来说是很重要。究竟怎么样才能将这样的体验复制到网络上呢?

团队数天前才和一些服务提供商签署了昂贵的合同,这些服务商提供虚拟的模特以及其他一些据说可以提高销量的工具。团队希望我们确认这些投资确实会促进销量。

我们着重对产品介绍页上的信息进行了研究。在那时,我们这些电子商务行业的人都认为在线购物者的行为和去实体商店里购物的人一样,会浏览每一个产品页面,就像他们在商店里将物品从货架上拿下来端详、看看值不值得买一样。他们在决定买哪一个产品之前会反复对比,挑选出他们找到的最好的一个。

我们期望从购物者身上看到的模式是,他们会从一个产品详情页转跳到下一个,认真地研究每一个产品。我们也的确看到了一些购物者从一个产品详情页转跳到下一个。

然而,我们也看到了很多没有跳转的购买。他们会直接进入列出同一分类下所有产品的那个页面(比如说所有男士衬衣),然后点开最感兴趣的那一个。如果那个产品满足了他们的需要,他们就会买下来,不会再找别的东西来对比。

他们只有当看到的产品不满意时才会去其他页面。这其实说不上是一个比较。这是一个直白的排除式搜索。

这个购物对比的想法也是一只大臭鼠。当我们真的去看网购的人怎么买东西的时候,我们从来没看见大臭鼠。我们看到了完全不同的东西。

 

6、弹簧跳
Pogosticking

这些购物者一直在来回跳,在商品和总陈列页之间(就是我们通常说的分类页,因为它会把产品一一陈列出来)。购物者淘汰一个又一个商品,直到他们看到他们想要的那一个。

我们给了这种在商品和陈列页之间的往返运动一个名字,叫做“弹簧跳(Pogosticking )”。他们做的弹簧跳越多,就越不可能买到合意的商品。

我们回头看了实验所收集到的分析数据。果然也发现了这种“弹簧跳”的行为模式。

在所有的购买事件中,购物者只点开了一个商品详情页的情况占66%。对于点开了多于一个商品详情页的购物者,他们点开的页面越多,付款的可能性越低。

我们所观察到、并且通过分析证实的是,我们的购物者并不通过商品详情页来比较然后做决定。相反,他们早就在看商品陈列页时就决定好了。当陈列页上的产品涵盖了购物者下决定所需要的具体信息时,他们就更可能从那个页面上买东西。

追捕这只购物比较的“大臭鼠”是没用的;增加商品的描述细节和加入虚拟模特也不会增加销量;改进陈列页才会。

7、找出可追踪的痕迹并避开大臭鼠
Identify Trackable Footprints and Avoid the Woozles

弹簧跳的一个好处是,它给了我们一系列十分清晰的痕迹来追踪。我们可以标记好哪些页面是产品详情页、哪些是陈列页。然后监视用户在它们之间转跳的情况。我们可以统计有多少的购买行为(或者至少将商品加入购物车)是伴随着弹簧跳而发生的,有多少不是。

我们也可以分类别来看。或许男装衬衫会比女士鞋类发生更少的弹簧跳?如果是的话,我们就可以研究其中的差异,以及购物者是怎样和这些页面交互的。我们所追踪的精准痕迹可以作为用户体验指标,让我们能够分辨设计究竟是起作用了,还是仍需改善。它们可以告诉我们,我们做的改动有没有效果。

“弹簧跳的痕迹”不止适用于电子商务。当一个新闻网站将最新的报道列出来的时候,这就是一个陈列页。当一个客户支持网站列出了可以为客户解答问题的各种页面时,这也是一个陈列页。我们也可以用类似的痕迹去衡量这些页面的有效性。

但不是所有的观察结果都能转变成清晰的痕迹。比如说,想要追踪那些因为担心运费而停止付款的用户的痕迹就很难。从日志文件记录的活动里很难知道,哪些中途退出的用户是对运费抱有疑惑的。

我们之前观察到,让用户知道运费可以提高销量。我们可以看看这种在支付信息页面上停下来的、相对容易追踪的用户痕迹,在我们将运费信息挪到前面之后有没有变化。如果我们认为运费的计算是一个主要原因的话,在我们将它变得更易发现后这个值应该下降才对。

 

8、可追踪的痕迹来自用户观察
Trackable Footprints Come From User Observation

我们发现的最好的用户体验度量指标全都来自于用户观察。我们看到用户做了某些事情,然后思考“这在日常生活中有多常见?”。这就是我们在零售网站上发现数百万美元的隐藏财富的方法。我们还在内容销售网站里发现了很少人读的内容,在企业级应用中发现了没被充分利用的功能。我们还发现了超级复杂,为想要达到目标的,却为用户带来了不必要麻烦的流程。

如果我们只是从结果中自行推测,我们最终会陷入大臭鼠的追踪之中,最后什么都做不成。从用户观察和痕迹识别入手构建我们的用户体验度量指标,才能创造出能有效地衡量我们设计好坏的工具。


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翻译:WonderVendor  审校: 大唯

作者:Jared M. Spool

原文标题:《UX Metrics: Identify Trackable Footprints and Avoid the Woozles》

原文链接:https://medium.com/ux-immersion-interactions/ux-metrics-identify-trackable-footprints-and-avoid-the-woozles-763f0ac40a7f

发布日期:Mar 22, 2017

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