量化分析可以用最直观的数据来反映效果吗？

定量分析可以用最直观的数据来体现效果，常用于用户、市场等。在看似没有标准的设计领域，使用哪些指标，如何使用？我们如何知道设计是如何工作的？

为什么我们需要量化设计的效果？

我们每天都可以对其他同事说，关注用户体验是必要的，我们自己的设计是有效的。但没有证据，只是说话的力度仅限于此。

基于用户行为的设计听起来很合理。但是你怎么能向别人证明这样的设计是真实有效的呢？有哪些方法可以量化设计成果？如何向老板证明在设计上的投入是值得的？

量化设计的效果并不是一件很虚幻的事情。下面，我将列举许多实用的方法来证明设计的价值。

行为和态度指标

我们与各行各业的多家公司合作。在此期间，我们发现了一些常用且被广泛认可的设计效果量化指标，主要可分为两类：

行为类（他们是如何做到的）

从用户研究的角度来看，了解用户在做什么以及他们如何使用您的产品非常重要。

基于各种任务设置的可用性测试是一种基本通用的方法，它不仅限于在小范围内进行的“大声思考”研究，还包括一些远程数据统计和监控，以有效地获取更多信息. 广泛的用户样本。

例如：

态度等级（他们的想法）

用户对产品的感受如何？他们在使用前、使用中和使用后是怎么想的？这些感受如何影响他们对品牌的印象？...

要衡量这些，您可能需要以下态度类型指标：

有了这些指标，如何量化意见？如何将这些“太好看了”、“火眼金睛”的评论和想法转化为一组别人可以快速掌握的数据？

让我们仔细看看这些指标。

行为用户体验指标放弃率（Abandon Rate）

这个很简单。你可以数一数有多少人打开你的电商平台并将产品放入购物车，但最终他们并没有真正购买。

放弃率是购物车中被放弃的物品数量与用户发起的交易总数的比率。

试想一下，如果宜家的实体店废弃率很高，势必会给门店运营带来不小的压力。

平均订单价值（AOV：平均订单价值）

AOV 代表每个订单的平均值。该值来自总收入/汇总账户。根据 VWO 的说法，这个值是利润水平的直接反应。如果您的设计与销售直接相关，则将其用作指标。

兑换率

如果设计改进触发了特定事件，例如增加用户注册率或任务完成，则可以说设计改进是有用的。如果设计更改直接对用户行为产生积极影响，并且您可以监控该更改的价值，那么您可以自信地说该设计正在运行。

正如 NNgroup 所说，“转化率衡量用户在使用您的网站后发生的情况。该指标受设计影响很大，是跟踪和评估设计策略有效性的重要参考。”

但同时我们也应该意识到，转化率的提高也可能与营销活动有关，因此监测数据也应该有所区别。

此外，并非所有访问您网站的人都有可能被转化，这也受到访问者本身特征的影响。

浏览量

页面浏览量和点击量是非常常见的指标，可以涵盖移动应用程序、网页和许多其他产品，记录点击量、页面浏览量以及所选页面或功能的功能之间的跳转。

您可以使用一些统计工具来自动捕获这些信息，并减少数据分析和报告输出的时间。

问题和挫折

我们可以通过计算有多少用户遇到问题来评估设计结果。

我们建议进行“大声思考”测试来定位问题，然后使用更大的受访者群体（在一定的置信区间内）查看这些问题的百分比。

收集的这些数据可以与随着时间/产品改进的数据进行比较，也可以与竞争对手的产品数据进行比较。

任务成功

通常，我们邀请一组用户并要求他们完成一些指定的任务。这些任务可能是：在支付过程中到达特定页面，在促销页面上找到问题的答案，或者在使用应用程序时完成一个步骤。

这个测试中非常重要的一点是对成功和失败有一个清晰的定义。

在使用这些指标时，我们不能忽略采样间隔。

比如10个人中有8个人完成了任务，100个人中有80个人完成了任务，可以算是80%的任务成功率。但是，后者的信心明显高于前者。

任务时间

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