如何快速建立一套用户体验指标体系

发布时间:2020/04/21 00:00      浏览:75
作者:菜包
来源:用户研究社

当一个服务或者产品经过一个迭代以后,整个项目需要闭环。我们需要对版本的结果进行度量,以确定版本优化是否达到我们的预期,来确定接下去的工作方向。


此时,有两种度量数据:一种是行为数据,一种是体感数据。


这两种数据在功能上有什么差别呢?


前者是用户做了一些操作后留下来的痕迹,表达为用户做了什么。后者是用户对某些对象的态度,表达为用户觉得怎么样。从度量而言,最好是将两者结合起来,从而更好的度量项目的结果。


本文主要和大家一起分享下如何建立适合自家业务的体感类指标。


关于服务和产品其实有很多比较成型的用户体验指标,如Google的HEART模型,如1688的五度模型,微众银行的WEUX模型等。可能当你找到这些模型时,会特别开心,终于又发现牛逼的模型可以拿来用了,但是中间有一个问题首先要思考:


这个模型会很好的适用你们家的服务/产品吗?


好几年前,我第一次看到五度模型,特别开心,然后使用五度模型来硬套用自己家的产品,最后发现并不适用:好像很多指标我们家产品并不关心。后来发现主要原因是:自己家的产品是一个偏工具类的产品,而形成五度模型的基础是一个电商产品,该模型可能会更加适用一些电商类产品。


我前段时间帮助客服的同学建立了一个初步的体感类的指标体系,这里我分享下我的做法。


一句话表达核心思路:


结合自上而下模型构建和自下而上“两点”,这里的两点是“重点”和“痛点”


核心步骤:


第一步:自下而上找“重点”和“痛点”


第二步:自上而下找个理论模型


第三步:结合自上而下和自下而上,调整优化出适合自家业务的指标体系


第四步:正式使用指标体系度量,分析因子的表现水平和重要性


第一步:自下而上找“重点”和“痛点”


研究对象是电商的客服服务。将客服的整体服务进行拆分,发现客服服务分为两个部分:在线服务和离线服务。在线服务是指:通过在线会话服务客户,如在线聊天,电话。离线服务是指:非线上的服务,如工单。本案例主要针对在线聊天服务进行说明。


第一步要确定的是:客户对客服服务最关心的是什么?吐槽点有哪些?


将在线聊天服务流程进行拆解,发现整个流程如下图:




然后按照该用户体验流程,收集从各个渠道收集的痛点,如通过访谈获取的用户吐槽,通过问卷获得的用户建议,通过与业务同学的沟通获得的用户痛点,通过老板口中的一些典型事件等等,将这些数据整理为两个方面:重点和痛点。


重点是指用户非常关注的地方。痛点是指用户体验不好的地方。


客户最关心的“重点”主要有三点:


1. 事情是否解决


2. 解决速度是否快


3. 解决过程体验如何,如客服态度如何


我们从各个维度收集上来的“痛点”有:


1. 寻找人工客服不方便


2. 服务态度不太好


3. 回复速度有点慢


4. 客服经常掉线


5. 经常需要转接


6. 答非所谓


7. 解决问题太慢


8. …


第二步:自上而下找个理论模型


在度量服务方面,有个著名的模型SERVAUAL模型,即Service Quality(服务质量),这个模型是衡量服务质量的工具,又被称为“期望-感知”模型。该模型认为服务质量取决于用户所感知的服务水平和用户所期望的服务水平之间的差距。


他认为一个好的服务质量应该有五个维度,分别是:


1. 有形性:主要是指公司是否提供了外表良好的设备和外形良好的服务人员


2. 明确性:主要是指公司是否能清晰和明确的提供服务


3. 响应性:主要是指公司的服务速度


4. 信任性:主要是指公司是否能够按照约定提供服务


5. 移情性:主要是指公司的服务态度


因为这个模型是之前的研究人员基于电话维修、银行零售和保险业三个行业得出的结论,所以外部效度有限,在使用时应该更多的权衡自家的业务应该在哪几个维度上更加重要。


这有点像可用性权衡,对于不同的产品而言,不同的可用性原则的重要性完全是不一样的,比如对于一些使用频率低的产品而言,易学性的优先级就很高;对于一些用户为专家型的产品比如客服后台系统而言,对于效率的优先级就很高。


同样对于不同的服务而言,以上5条的权衡是不一样的。对于客服服务而言,响应性、明确性和移情性的优先级就比其他两项要高很多(如果有兴趣,接下去可以重点讲讲产品的可用性权衡和服务的品质权衡)


第三步:结合自上而下和自下而上,调整优化出适合自家业务的指标体系


将上面的“痛点”和“重点”和SERVAUAL模型结合,按照客户在体验“在线服务”上的核心流程,确定初步的方案:


1. 寻找入口方便程度


2. 寻找人工客服方便程度


3. 服务态度


4. 回复速度


5. 客服是否容易掉线


6. 是否一次性解决,是否需要转接


7. 询问问题的水平


8. 能够快速听懂用户的意思


9. 回复内容是否简洁易懂


10. 解决方案是否令人满意


11. 解决问题的速度


从上面可以看到,这些维度主要是明确性,其次是响应性,最后是移情性,而信任性和有形性没有。


这样,初步的指标体系就可以构建出来了。


第四步:使用指标体系


接下去如何使用呢?


首先设计问卷


构建好的指标体系处于二级,作用是定位到具体的问题。上一级别一般是满意度或NPS。


我使用的是满意度。


为什么不用NPS?对于一个电商平台,它对C用户的核心价值点主要有2个:商品+服务。客户可能会因为商品好而推荐,但是基本上不会因为服务好而推荐。


所以整个调研的结构就变成了:满意度+二级指标体系。


所以问卷标题的写法:首先问客户的满意度,如果客户填满意,那么问满意的原因,限选;如果客户不满意,那么问公司做什么才能更加满意,同样限选。


这里的满意的原因和不满意的原因使用上述建好的指标,做正向和反向的写。比如“回复速度”这个速度,正向是“回复速度快”,反向是“回复速度更快”

然后计算出相关指标


我们将数据收集回来后,计算三个指标:整体满意度,分维度的表现,分维度的重要性。


整体满意度主要是判断整体情况,后面两个指标确定具体维度的优先级。


表现分数的计算采用的是类似NPS的计算方式:(好评人数-差评人数)/(好评人数+差评人数)。代表选择该维度的这些人中有多少净值,差值越高代表表现越好。


重要分数计算:(好评人数+差评人数)/全部回答该题目的人数。代表的是有多少人选择这个维度,不管是好评还是差评,越多的选择代表该维度越重要。


这样就可以算出所有维度的表现分数和重要性得分。


对所有项目的按照重要性X表现放到一个2X2的图上,就可以类似这样的图:



最后根据图进行优先级判断


高关注低表现优先级最高,需要先优化。从上图上看,优先级:1>2>3>4


最后唠句

这种指标体系更多的是基于用户价值判断的一种指标体系,它的好处是和业务紧密结合,能够快速帮助业务定义问题,定义问题优先级。
还有另外一个更重要的好处,这种指标体系没有复杂的计算,大家几乎一看就明白,减少后续各种横向和纵向上的沟通麻烦,这个价值对于一个交付物来说尤为重要。

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