如何量化 UE、UI 績效標(biāo)準(zhǔn)

總體來說沒有一勞永逸的辦法，不要指望通過簡單的數(shù)字和公式來衡量用戶體驗(yàn)研究和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)出。管理本來就沒法這么簡單，不然就不需要Manager的職位了，你想偷懶就肯定出問題。好的做法是讓接近UE/UI團(tuán)隊(duì)的、懂行的人來做出評價(jià)，可以融入一些用戶滿意度、縱向和橫向的可用性指標(biāo)對比等等，但是不要完全依賴看似量化的指標(biāo)。好多公司非常想要量化的績效指標(biāo)，就是因?yàn)橥庑衼碓u定內(nèi)行、看熱鬧的評看門道的。如何量化 UE、UI 績效標(biāo)準(zhǔn)

在績效評價(jià)上，IBM的做法是由直接Report的經(jīng)理來根據(jù)年初的目標(biāo)(PBC)和年底執(zhí)行的結(jié)果來做出評價(jià)，這些評價(jià)中有的還會(huì)在更高一級的管理層里討論，然后和員工一對一地直接溝通，給出終評定。這個(gè)無論對于開發(fā)團(tuán)隊(duì)還是UE/UI都是一樣，我覺得這是個(gè)靠譜的辦法。如何量化 UE、UI 績效標(biāo)準(zhǔn)

海底撈的經(jīng)驗(yàn)里有一個(gè)很有意思，服務(wù)員們很有很大的權(quán)限，可以給客人贈(zèng)送菜品甚至買單，有人就問了，怎么考核?通過什么流程、什么指標(biāo)來防止這些服務(wù)員濫用權(quán)力?海底撈的回答是，一線的管理者們本身就曾是經(jīng)驗(yàn)豐富的服務(wù)員，他們很容易發(fā)現(xiàn)問題，這比一個(gè)看似安心的指標(biāo)、流程更可靠。

而UE/UI的量化評估，是專業(yè)問題:

對用戶滿意度的追蹤、關(guān)鍵指標(biāo)(但是很多時(shí)候會(huì)和運(yùn)營、產(chǎn)品的指標(biāo)混合起來不容易分開)等等，能夠有一些量化的結(jié)果。但是這個(gè)前提是研究(鄭州天琥設(shè)計(jì)培訓(xùn)小編舉例：例如問卷調(diào)查)需要被精心設(shè)計(jì)，避免先入為主的、誤導(dǎo)性的、片面的，或者忽略其他影響因素的調(diào)查，盡管大家都喜歡看起來很漂亮的統(tǒng)計(jì)圖表，很多調(diào)查往往一開始就走向了偏差。A/B Test等方法也是很好的量化方法，更適合幫助做設(shè)計(jì)決策。

常用的評估方法都是偏定性的，如總結(jié)性的可用性測試、認(rèn)知走查、啟發(fā)式評估等等，能夠幫助我們利用有限的資源(如參與的用戶量可以很少)來對用戶體驗(yàn)進(jìn)行評估，更重要的是，找到問題所在。很多人喜歡把這些測試、評估做成看起來是定量的結(jié)果，但是一般10名用戶以內(nèi)的測試，定量只是個(gè)美好的想法。這樣定性的研究夠么?Nielsen做過相應(yīng)的研究，這樣量級的用戶測試已經(jīng)足夠發(fā)現(xiàn)大部分的可用性問題(我一個(gè)朋友也做過類似的研究，驗(yàn)證了這個(gè)結(jié)論)。

不要特別相信看起來完美的定量評估模型等等，盡管這些是有用的，但是要了解它們的局限性。用定量指標(biāo)來做評價(jià)可以簡化我們的判斷，但是往往關(guān)鍵因素可能也被簡化掉了。無論是定量還是定性研究，在研究中各個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)失誤都有可能導(dǎo)致研究失效，無論它的結(jié)果看起來是多么漂亮。

這些研究很適合幫助設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)改進(jìn)設(shè)計(jì)，但是如果想要拿他們來評定設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)本身的績效，往往就難以正常運(yùn)作。