一、解读高投资回报率
高ROI（投资回报率）来定义体验度量流程的原因？
3-5年工作经验的设计师在商业项目中寻求从业务协同转型为设计赋能的角色。如果要做到赋能商业项目，自然就需要让设计具备商业价值。所以在评估体验价值时，必须要融合这项商业指标——ROI（投资回报率）。
ROI高投资回报率的定义
如何让体验度量流程产生高ROI（投资回报率）？
第一步，找准产品/功能
用户体验度量需要依附于一个产品/功能。那么选择的产品/功能，决定你制定的体验衡量标准是不是一件有意义的事情（其实可以理解为你用一定的资金买哪一支股票才能获得最大收益回报）。
举个实例：在支付产品中支付完成率是作为核心业务指标，所以在支付流程基础上建立体验衡量指标。
在设计价值结果衡量中支付成功率提升／资金、项目人员成本=ROI；若ROI高，自然体验的价值就大。那么整个度量体验的流程也便是高ROI(投资回报率）。
第二步，明确业务目标
明确你选定的产品／功能对应的目标（例如：电商平台的GMV/社交平台日活/资讯平台浏览时长/内容发布数/支付产品的支付成功率等目标），这个目标决定了你不是自下而上地思考, 而是自上而下思考、从目标到指标。不再仅仅是看表面的数据来推导体验优劣。
如果你不能完全定义目标，那么就无法确定最优的方法来衡量体验好坏。因为仅仅是表面的数据变化，其实对整体业务发展没有太大的意义。
监测数据的两个视角对比
上述结论
高ROI的基础：找准产品/功能——明确目标。在此基础上建立体验度量才会锦上添花具备高投资回报率。
解构高ROI的用户体验度量流程
二、拆解体验度量指标
基于高ROI，拆解体验度量指标步骤步骤如下：
- 点——首先是一个明确目标（上半部分提到高投资回报率的关键）
- 线——寻找用户关键核心行为路径
- 面——选择HERAT框架五个维度，定义最重要的（几个）信号和指标
最终，在用户表现层的数据指标/用户主观态度中，监测体验度量结果并持续推进优化反哺业务。
点线面体验度量指标拆解法
了解HEART框架
有部分同学可能不太了解HEART体验框架，这里插播解释下Google的HEART体验框架已经是市面成熟的方法。在Google的重多产品线中已经被使用，且国内的许多大厂也流传的工作方法。
Google HEART框架（包含愉悦度、参与度、接受度、留存率、任务完成率）
三、“点线面”拆解法实际案例
以下为实际项目案例网易游戏平台，使用“点线面拆解法”的过程：
第一步，锁定“点”。1.0上线为网易游戏分发平台，产品目标是游戏下载量。
第二步，明确“线”，即确定关键核心行为路径。用户从各运营位触点（APP首页资讯位、底部tab）——游戏首页/详情——点击下载——开始下载——下载完成——安装——打开游戏。
第三步，选择“面”，即选择HEART维度、确定信号和指标。1.0游戏平台版本是依赖于现有业务产品流量导流，且导流产品和游戏平台二者用户属性均为游戏付费重合。
所以，在交互团队内部结合以上项目目标、用户类型和核心路径讨论后，确定了接受度、任务完成率两个维度；并且依赖于这两个维度了后续定义用户行为信号和指标。
“面”：确定游戏项目体验衡量维度——“接受度”
在游戏平台项目中，因为游戏平台1.0是依赖于网易内部现有业务导流。所以现有用户对于新功能接受度，必须是核心指标之一。
接受度维度模型
“面”：确定游戏项目体验衡量维度——“任务完成率”
下载量的监测，必须要从流程每一步转化进行监测。所以在1.0上线前将下载完成率做为核心指标，对应的信号是让任务变的更加简单和缩短任务完成时间。
面=“选择维度-定义信号-确定指标”
四、上线监测和迭代推进
项目1.0版本上线后，指标度量体验结果
接受度维度，产品上线之初就达到用户转化便超过三成且持续上升，表现良好。
任务完成率维度，1.0版本主要监测的就是下载链路每个步骤的转化，用户行为就是从用户进入页面（首页/详情页）——点击下载——开始下载——完成下载。
上线1个月后下载转化率持平于同业OPPP等应用市场的热门游戏转化率。
从”任务完成率”指标监测到2.0优化迭代思路
虽然总体下载转化结果都和竞品持平，但从下载链路的完成率中发现点击下载某款游戏后再主动暂停的用户占到45%。
所以得出结论2.0版本迭代目标为减少主动放弃的用户数，进而提升下载完成率。
2.0迭代的设计策略
- 1、针对减少主动放弃用户目标，了解这部分用户放弃原因。
- 2、挽留因为任务难度高和任务等待时间长而放弃的用户，提供对应的解决方案进而使其完成下载。
设计策略：减低用户任务难度和任务等待时长
上述的“点线面”用户体验度量方法，是在HEART度量方法基础上增加高投资回报率这项指标。
适合于有明确业务目标/设计目标的的商业项目中，将目标打碎至产品体验流程中进而量化体验的价值。并且最终形成一个高投资回报率、良性的优化体验并持续迭代过程。
感谢大家抽时间阅读本文，文章若有疏漏之处，希望各位能够批评指正。
原文地址：网易UEDC（公众号）
作者： 陈韵
