以购物车为例，产品体验如何做衡量？

用户体验是人人常挂在嘴边的一个词，无论他是业务、运营、研发还是老板。

但只有产品，真正为产品体验负责，同时也很需要体验提升来为自我价值证明。

业务可以说今年卖了多少货，运营可以说今年拉了多少客，研发可以说今年做了多少需求，而产品呢？总不能说自己今年写了多少PRD吧。

所以，尤其是当产品自己不是业务方的时候，体验度量就很有必要和价值了。

一、产品体验的价值

如引言所说，体验提升的度量能让产品像业务一样，用强有力的数据来证明自己工作的价值，进而在争取资源、PK优先级上提供支持。

一般来说，体验提升可以带来两方面的价值：

1. 口碑价值

这个口碑来自用户，来自老板，来自业界从业者。

优秀的体验不仅让用户易上手，体验愉悦；更能提高用户对产品品牌的信赖，甚至是传播，所谓“自来水”。

而来自老板和业界从业者的认可，对产品团队来讲，也是一种对产品专业能力的背书，有利于升职加薪跳槽。

2. 商业价值

这块是实打实因为产品体验提升给公司带来实际收益，比如带来了更多的GMV。

举个例子，通过优化购物链路的下单体验，在AB切量测试验证下，新版本相比旧版，订单转化率提升了5%，如果每天有一百万单，客单价100，那因为这个体验提升带来单增量GMV就是的500W，比很多品类业务的销售额还高呢。

这些价值也都是在老板面前、在简历上拿得出手的成绩。

二、主流的体验衡量思路及其痛点

体验的价值大家都是认可的，但难就难在，如何去度量它。

行业里在体验度量上的思路，大致可分为这几种：

• 主观衡量：常规通过调查问卷等形式来收集汇总用户的主观感受，并归一量化。比较典型的就是NPS，往往是比较宏观针对整体的，比如品牌、APP这种层面；针对具体模块/功能层面还有满意度、尖叫度（Aha值）、可用性测量等；
• 客观衡量：主要通过在具体页面、操作路径上埋点来监测用户的实际行为数据，客观用数据说话。常见的有 PULSE 模型，在电商行业还有一些运营指标，如月活日活、留存率、ARPU、转化率、LTV等；
• 主观和客观结合：这类往往是结合要度量产品的实际特质，把用户的主观感受和实际行为数据相结合，通过赋予各自权重来得到一个综合的分值，大家最熟悉的就是Google 经典的 HEART 模型。

如果仅是主观衡量，它的缺点就是不够针对性。用户的主观反馈往往是对宏观层面的，也很难记得在下单中对某个具体模块感受如何；除此之外，得分只能是在整体视角去看体验的变化趋势，难以对具体模块/功能提供有价值的指导，帮助产品进行对应的体验提升。

抛开用户主观体验，只看埋点情况，用数据说话也不全面。最明显的问题就是数据欺骗，尤其是KPI导向下，数据的变化往往和当初设计对应的体验指标大相径庭，产品或者业务为了短期指标而上线一些有损长期用户体验的功能；你去问用户，用户反馈体验很糟糕，但从数据上看，一片蒸蒸日上。

所以理论上，使用「主观+客观」是比较综合的衡量维度，不至于太过极端。但实际操作下来，找到合适的度量因子，选择哪些抛弃哪些，赋予多大的权重，能逻辑自洽并说服他人，并非易事。

三、以购物车为例，如何改进落地

在实际的落地中，我们需要结合自身产品度特点，在已有的衡量框架下，进行选择和改进落地。

Google的HEART模型非常经典且具有普适性，很多体验衡量模型都以此为蓝本。我们可以先看一下，HEART分别为以下指标：

• Happiness/愉悦度
• Engagement/参与度
• Adoption/接受度
• Retention/留存率
• Task success/任务完成度

这里面愉悦度是用户主观反馈，后面都可以用数据埋点来对用户行为进行量化；另外用户对一个产品的交互，由浅入深，从陌生到熟悉，所以指标需要能综合反应新老用户的体验情况。

「接受度」描述是否能吸引新用户，「参与度」、「愉悦度」和「任务完成度」来表达用户的实际参与情况，过程是否有障碍，效率如何、感受好坏；「留存率」体现老用户是否买帐，粘性如何。

1. 基于HEART改进的体验衡量框架

结合国内产品尤其是电商行业的实际情况，阿里在HEART模型的基础上，按照用户购物的时间线，加上“用户的行为与态度”这个维度进行分解，衡量指标改进为吸引度、完成度、满意度、忠诚度和推荐度。

同样的道理，「吸引度」映射新用户是否易于理解，「完成度」和「满意度」量化用户对核心功能的实践情况（尤其对电商产品来说，下单是非常清晰的核心功能），「忠诚度」意味着老用户的留存，「推荐度」则从「愉悦度」进一步衍生出来，代表用户对产品高度认可，产生传播。

2. 以购物车为例的具体落地

框架有了，在具体落地时需要针对具体模块特点具体分析，不能直接生搬硬套。

以购物车为例，如前文思考：京东为什么需要购物车？所说，购物车诞生的核心职能是方便用户合并结算，后面随着发展，购物车商品暂存、促销凑单、营销能力逐步演化为购物车的主要定位。

清楚定位之后，在框架的指导下进行拆解。

• 吸引度，用购物车的UV以及用户来购物车的频次来表示，来购物车的用户越多，访问越频繁，购物车的吸引力越大；
• 完成度，购物车作为购物链路中的一环，核心指标就是转化率，购物车转化率越高，完成效果越好。
• 满意度，用户的主观反馈，针对性调研用户对购物车部分的使用体验，将购物车的核心能力进行拆分来提问，得到用户的满意度得分。
• 忠诚度，作为交易链路中的一环，用户来购物车很大比例是不得不经过，尤其是类似结算页这样的模块，用户甚至无法通过非下单的形式触达，无从谈起粘性、留存这样的指标；面对这些功能模块时，忠诚度需要舍弃。
• 推荐度，这里推荐度其实需要和NPS做个区分，尤其是用来衡量具体模块而非整个APP时；我们需要关注的其实是这个功能模块的传播能力，购物车可以考虑的是商品清单分享。

具体拆解如下：

剩下就需要设置对应的权重，取到相关指标的历史数据，按照一定的时间周期去验证模块的产品体验变化是否符合实际情况，再进行相关的调整和细化。

比如在「完成度」这核心指标下，可以继续往下拆解，按人群可以按照新老、地域、生命周期、消费力等维度拆，也可以按照购物车核心能力，如商品查找、凑单、营销等方向细分，更有针对性。

四、小结

本文介绍了产品体验的价值，解释为什么需要衡量产品体验、主流的度量方法及对应痛点，最后以购物车为例，描述如何选择和落地衡量框架，拆解模块适合的衡量指标，结合实际主观调研反馈和实际数据，对功能模块进行体验度量。

作者：陈才源，京东产品管培生，公众号：陈才源

本文作者 @陈才源 。

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