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设计价值量化评估方法及应用

刘兆峰

2019-12-01

用户体验 文集

2018年学术论文欣赏

本文段落精选

 

本文基于GSM模型,构建了一套行之有效的指标体系,用以解读定性和定量的反馈数据,有效评估设和直观体现计价值,指导后续的设计实践。设计师可通过目标、表现、指标三项关键内容代入体系中对设计结果进行评估,发掘设计方案的实际价值表现,指导后续的设计优化,同时对于设计师专业素养以及对数据敏感度的形成,都会产生很好的促进效果。

 

 

 

设计价值量化评估方法及应用

 

刘兆峰

北京奇艺世纪科技有限公司

 

 

摘要:

设计师在实际的设计工作中,一般需要支持各种产品需求和设计优化,但是随着产品陆续上线,设计效果或者说设计价值在整个工作流程中如何体现,常常是困扰设计师的问题。

设计效果的感性体验可以通过定性的用户研究工作得到反馈,产品经理也会追踪后台数据获取需求是否达到了KPI(关键绩效指标)目标。定性反馈较好理解,但是面对数据图表时,设计师往往手足无措,无法提取有效的数据来验证设计效果。有经验的设计师会在逐渐增长的工作年限和走过的弯路中,逐渐总结归纳自身一套数据方法或者Checklist来监控、验证和指导辅助设计工作。在众多的数据分析方法中,Google的GSM模型是一套相对直观同时易于上手操作的量化指标方法。本文基于GSM模型,构建了一套行之有效的指标体系,用以解读定性和定量的反馈数据,有效评估设和直观体现计价值,指导后续的设计实践。

 

关键词:设计价值,GSM,用户体验

 

1.     GSM模型概述

GSM是Google提出的一种对设计效果进行量化监控方式,“GSM”分别指目标(Goal)、信号(Signal)、指标(Metric)。

 

1 GSM模型

 

1.1    目标(Goal)

一般是指产品目标,涉及产品功能、用户行为、用户场景等方面所达到的效果。对于设计师而言,产品目标可能与设计目标或者体验目标并不相同,这时需要前期主动从产品目标中提取设计目标或者用户体验目标,作为自身的评估结果。

 

1.2    信号(Signal)

即表现信号,主要是指根据产品需求或者设计方案来推导用户的哪些行为、感受可以作为目标达成的判断标准。这些用户信号的反馈结果主要可以从定性研究中获得,包括用户的认知、行为操作路径、感受、态度体验等内容。从表现获取方法上来看,这些信号的反馈结果有些是能够直接获取(用户访谈)的,如认知、感受等;有些需要通过对信号源发散出的数据进行整理后获得,如用户的真实行为路径、满意度(问卷收集)等。

 

1.3    指标(Metric)

主要是指收集到的产品后台数据。将目标转化为可量化并且支持持续追踪的数据是GSM模型的关键点。这些指标数据可进行横向与纵向的对比,从而得到可借鉴的结果。横向数据对比是指与相关竞品在相同或者相似功能点击上进行数据的比对分析;纵向对比是指同一功能模块与产品不同版本进行比对。对于设计师而言,横向对比有利于快速发现差异化设计方案的数据反馈效果,但是竞品方的完整数据往往难获得;纵向的数据比对对于设计更新优化目标意义更大,文章也将主要以纵向的数据比较来搭建模型系统。

每个可量化的指标都需要理解其中的意义,用同一个设计点的指标需要酌情选取,避免横向或者纵向数据铺开范围过大反而稀释数据效果;另一方面,需要灵活处理指标数据,包括相对数据和绝对数据的转换,以及实际基数的体量等因素。

文章以GSM模型为基础,建立起一套系统化的设计价值衡量指标体系,创建起可用性较强量化标准,搭建起用于可量化的设计指标的评价体系,通过将目标、反馈与数据放置仅模型中,能够很好地获得指导性的结果,进而驱动设计进程。

 

2.     GSM模型系统分析

设计师若要在实际工作中能够对设计价值在一定规则下进行相对完整、周期稳定的评估,需要首先建立一套行之有效的评估体系。通过GSM模型搭建一套系统化的指标体系用以评估和提取设计价值,能够保证每一次的设计价值评估和提取的标准都是一致的,在固定的周期下执行,有利于对设计价值进行完整的追踪和评估。

 

2.1   目标(Goal)

在GSM模型中,目标(G)是在需求初期产生中确定的,信号(S)和指标(M)的反馈结果是在设计上线后通过定性和定量研究结果获得的。通过对信号和指标的反馈结果进行一对一的对比分析,才能够准确判断设计价值的实际效果。其中,根据反馈结果倾向性的不同,信号和指标分别会产生两种结果:正向反馈结果和负向反馈结果。

正向反馈结果:用户表现信号与预期的用户行为、感受等一致,或者数据变化趋势与预期相同;

负向反馈结果:用户表现信号与预期行为、感受等不一,致或者数据出现背离预期现象;

将信号和指标产生的不同反馈结果分别进行匹配后,会出现4种对应的分析结果,如下图所示。

 

2 GSM模型四种分析结果

 

 

2.2   GSM模型分析结果解析

2.2.1 A类结果

用户表现与数据指标均为正向反馈,说明用户在认知和感受层面对于产品、功能和设计是认可的,满意度较高,整体表现与预期设定的用户表现一致;产品的数据指标有了一定幅度的提升,或者数据总量增加等。

 

2.2.2 B类结果

用户在认知与感受上满意度较高,与预期的表现描述内容一致;但是获得的数据结果不理想,数据趋势下降或者总量降低等;出现此类结果时,一般可以判断需求或者设计优化方案在用户体验方向的把控上不存在问题,但是在实际的需求设定,或者方案选取上存在偏差,设计方案上需要重新优化调整;

 

2.2.3 C类结果

实际表现与指标均呈现负向反馈结果,与预期的表现和指标不一致。这样的结果无疑是毁灭性的,说明需求或者设计优化在最初的目标设定上就存在问题。不过,这种结果在实际工作中出现的概率很低;

 

2.2.4 D类结果

数据反馈结果无问题,能够支持预期的指标描述,这说明产品需求或者优化设计表现层面无问题,但是负向表现背后的原因可能涉及需求定位或者用户目标偏离等策略问题。

在一次产品或者设计优化过程中,前期的产品需求目标可能会细分成更小的维度,在每个小目标下,表现和指标描述也就会相对更加具象、易追踪。在构建指标体系的时候,每一个细分的目标优先选择一个最优的表现和指标来对应,这样可以避免过度细分造成统计量级减少造成的不准确性。

 

3.     构建基于GSM模型的设计价值评估指标体系

 

根据GSM模型的四种分析结果,结合当前在设计实践中积累下来的设计价值提取经验,可以建立基于GSM模型的系统化指标体系,作为设计价值挖掘和体现的基础。

 

基于GSM模型构建的指标体系

 

设计师通过模型能够较为清晰高效地掌握GSM模型构建的设计评估指标体系的使用方法,具体操作流程如下。

第一步:在设计价值提取和评估过程中,首先将目标内容代入模型,优先确认设计优化目标,或者从产品需求中提取去设计优化点;

第二步:随后增加预期的表现描述和指标标准,需要注意的是,数据的需求需要设计师主动给后台同学提买点需求,避免上线后获取不到追踪数据的尴尬情况出现;

第三步:待需求或者设计优化上线一段时间后,设计师可将用户研究结果和后台数据获得表现和数据反馈内容带入体系中;

第四步:根据项目整体流程,对反馈结果和数据进行评估和筛查,提取与设计价值体现直接相关的反馈结果,进而根据用户表现和数据指标来判断设计价值体现效果,对比实际的数据指标,能够得出R1(A)、R2(B)、R3(D)、R4(C)的评估结果。

 

4.     应用案例解析

 

根据上述构建出的GSM指标体系,可以通过一系列的实际案例来说明其具体使用方式及效果,即设计师在实际工作过程中如何使用GSM指标体系来对自身的设计价值进行评估提取,从而指导后续的设计实践。

其中,R4(C)“反馈负向+指标与预期不相符”的情况发生概率较小,发生此类情况时,更多原因是在前期的产品决策失误和或者用户目标定位不明确导致,需要重新确定产品需求或者设计优化方向,因此在案例中不做概述,只描述前三种情况。

 

4.1   R1(A)——表现反馈正向+指标与预期相符

R1(A)结果与GSM模型中的A类结果对应,用户的实际使用表现与预期效果相符;若方案由设计师直接推动实现,则定性反馈与关键数据指标得出的结果可直接作为设计的价值的体现;若方案融合在产品需求中,则需要提取出相关的关键数据指标。

 

4.1.1 案例背景与项目描述

案例为爱奇艺APP某个页面功能的产品需求,案例设计点为需求中的一部分,因此最终的指标数据仅提取与设计点相关的内容呈现。

在产品需求中,产品目标在于提高筛选菜单的使用量,以及其中“精华”标签的点击量,产品提供了需求目标,设计师提供多种解决方案后,产品确认最优方案,因此最终获得的反馈与指标数据可直接体现出作为设计价值所在。

原版方案中,页面内的标签筛选样式为折叠样式,用户需要点击后选择筛选条件,用户需要两步操作才能选中目标;折叠的筛选条件不外露,用户对折叠的筛选条件缺少心理预期;从页面整体布局上考虑,当前页面本身承载的信息量较大,筛选入口很容易被淹没在信息流当中。

 

4.1.2 设计改版方案

新版样式中,将筛选标签放出在页面内直接显示,用户能够一目了然获取到标签筛选条件信息;在设计上,标签内容占据了一行高度,首屏进入后更加显著,在信息流中重要性得到提升;从用户操作行为上看,用户可直观看到当前的内容,并且立即点击即可完成目标操作,缩短了实际的操作行为路径,体验更加流畅。

 

4 R1A)案例改版前/后方案

 

预期效果:页面内筛选器的点击量/使用量增加,用户对当前筛选条件的注意力增强,操作体验提升。

 

4.1.3 设计价值呈现

将筛选标签外露后,用户反馈表示筛选功能更加明确,易用性提升从产品后台获取的数据显示,在圈子UV(用户访问量)有所降低的前提下,筛选操作的点击量/使用量提升了2倍,精华筛选条件点击量增加进3倍,如下图所示,数据已隐去。

 

5 R1A)案例数据反馈

 

从用户反馈和数据可见,通过筛选操作的点击量/使用量和精华筛选条件点击量的提升可以直观反映出设计价值所在。

 

4.2   R2(B):表现反馈正向+指标与预期不相符

4.2.1案例背景与项目描述

案例中是一次产品需求改版调整,产品目标在于提升搜索命中的明星圈搜索结果的点击量,设计给出页面调整样式,设计目标与产品目标一致。

搜索结果页页面原版方案中,命中的明星圈搜索结果样式使用简洁的卡片样式,重点呈现明星头像及相关信息,在整体布局上较为平和,无突出亮点,与互动直接相关的打榜操作入口与明星信息关联不紧密,对于明星圈的氛围感渲染不充分。

 

4.2.2 设计改版方案

明星搜索结果使用大图海报方式突出展现,页面区域扩大的同时带来的是实际操作热区的同步扩大,能够更有效引导用户进入明星圈,优化目标是整体进圈量增加。

 

6 R2B)案例改版前/后方案

 

预期效果:改版后命中的明星卡片可以带来泡泡圈整体进圈量的增加;用户对于明星圈结果的感知更加强烈,用户注意力被吸引,用户的点击欲望得到强化。

 

4.2.3 设计价值呈现

上线后用户反馈效果良好,对于新改版样式较为认同;数据结果来源于产品提供的数据内容,从图中可以看到,图标曲线的整体趋势并未提升,曲线波动保持在平稳状态,但而图表中的中间时间段中出现了数据的波谷。如果仅从图表判断,是否可以认为此次改版设计效果不好,或者试一次相对毫无价值的改版?其实不然,仔细研究一下数据就会发现,图表呈现样式是在时间周期和数据选择标准上出现了偏差。

首先,波谷时间恰好与新版发布时间吻合,即当前恰好是新版本发布上线的时间点,一般来说,新版本发布的时间周期内造成页面内整体操作比例的降低,属于数据正常波动范围;另一方面,新版发布后,用户的进圈量的基数是上升的,即该点数据的整体数据量基数是上升的,但是表格中的数据整体的UV占比,即该入口的进圈量/全部进圈量。由此可已分析出,尽管图中曲线是相对保持平稳的,但是在整体进圈量(分母)增加的情况下,当前数据的实际进圈量量是提升的,也就是整体进圈量增加。

 

7 R2B)案例数据反馈

 

因此,若想准确描述设计价值,则需要调整图表数据,使用绝对进圈量来体现,而不是当前图表的中比率数据。

 

4.3 R3(D):表现反馈负向+指标与预期相符

4.1.1 案例背景与项目描述

这种结果相对不好发掘,但是却普遍存在。因为用户反馈的表现结果可能需要一个很长周期去追踪获得;后台的数据则相对较为容易获取,而且往往与KPI直接相关,因此当收集到指标数据的效果呈现良性趋势,那么对于表现反馈的结果可能会轻视或者忽略,从而无法发觉隐藏的问题或者不合理之处。本案例来自于一次设计推动的优化改版,方案由设计师发起,与产品沟通后推动优化的设计改版。案例中获取到的表现描述和数据指标均可作为设计价值的直观体现。

原方案中用户搜索命中的视频搜索卡片结果,点击整条卡片(图片缩略图、文案、“去观看”按钮以及卡片空白区域)均可进入视频圈子,同时自动播放视频,所有的设计要素都在指向引导用户点击观看。功能上线后,获取的数据显示,用户点击CTR(点击通过率)始终保持提升状态;

按照最初产品目标来看,这是一个比较令人满意的结果,数据持续上升,说明用户产生了点击行为,同时进行观看了,可见设计效果得到了实证。但是,在用户访谈中,用户反馈结果却让人大跌眼镜:

用户A:“我不知道这一条内容会直接播放视频,吓得我赶紧退出了”;

用户B:第一次点击下了我一跳”;

……

用户对于搜索时结果页的视频卡片的点击预期与操作结果不相符,尽管页面进入率提升了,但是大部分用户点击进去后会马上关闭播放或者选择退出,也就是实际上在圈子页面的跳出率反而受到了负面影响;当然,更主要的是超出了用户的心理预期,造成负面的体验印象。

 

8 R3D)案例改版前/后方案

 

4.3.2 设计改版方案

设计优化方案中,将视频相关标签信息调整至卡片上方;缩略图上去掉播放按钮,增加“进入泡泡圈”按钮,这样页面行为点击逻辑的引导更明确;在点击逻辑上,点击“立即播放”按钮进入剧圈子后,视频直接播放;点击“进入泡泡圈”按钮及卡片其他区域进入圈子,展示圈子内容,视频不自动播放,不打破用户的心理预期。

预期效果:用户对于改版样式的接受程度增加,页面按钮、热区的点击跳转效果与用户的心理预期一致;数据方面,卡片上的整体点击量稳定提升。在设计优化过程中,同样存在的预期风险,包括对当前持续上升的CTR的影响、圈子页面跳出率、视频播放量等其他方面数据影响。

 

4.3.3 设计价值呈现

数据指标中,整体CTR呈现持续提升的趋势,对比新版本上线前后的点击量数据,整体CTR增幅达到近20%;拆分后的按钮显示,用户点击“进入泡泡圈”按钮CTR(约32%)高于点击“立即播放”按钮CTR(约23%),可见用户对于该页面的直观心理预期是点击后可查看圈子内容,而非主动播放视频,因此拆分后的按钮的使用效果更好,用户的操作行为和心理预期一致,体验得到提升。

 

9 R3D)案例数据反馈

 

5.     结语

 

设计师需要对自己的设计成果保持敏感度,在工作过程中除了保持对体验的洞察力,还需要对设计方案的实际表现效果、后台数据等内容保持关注度。合理提取两者的反馈结果,体现设计师在工作流程中的价值。

文章通过GSM模型构建了一套基于GSM模型的设计价值评估指标体系,设计师可通过目标、表现、指标三项关键内容代入体系中对设计结果进行评估,发掘设计方案的实际价值表现,指导后续的设计优化,同时对于设计师专业素养以及对数据敏感度的形成,都会产生很好的促进效果。

 

 

参考文献

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[3]       http://www.woshipm.com/data-analysis/593692.html.

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[6]       郭惠尧;被设计驱动的世界——关于设计价值综合效能的思考[J];湖北美术学院学报;2012年03期.

[7]       张媛. 互联网产品用户体验设计与评估研究[D]. 南京航空航天大学, 2014.

 

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