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如何评价一个任务型的解法方案体验好坏?

导读:我们如何去评价一个任务型的解法方案体验好坏?很多时候可能设计师自己也是懵的,除了等待商家后续反馈(主观),有没有其他角度供我们去了解?本文结合零售报损单据查找商品交互优化的例子,做个简单的交流

通常商家在门店经营过程中,会根据行业的特性以及自身特点,制定相应的工作流程;设计师根据这些工作流程,进行任务拆解,从而产出对应的设计方案。但是我们如何去评价一个任务型的解法方案体验好坏?很多时候可能设计师自己也是懵的,除了等待商家后续反馈(主观),有没有其他角度供我们去了解?本文结合零售报损单据查找商品交互优化的例子,做个简单的交流。


度量模型

业内最知名的体验度量模型是Google团队在发布的HEART模型+GSM模型,在C端产品领域应用较多;随着B端产品的大爆发,目前针对这块较为成熟的模型有阿里云-UES系统及蚂蚁的PTECH模型。

阿里云-UES模型,包含以下5个维度:易用性、一致性、满意度、任务效率、性能。前三个主要通过问卷表格及设计交叉走查完成度量,后两个则可通过数据埋点实现。

蚂蚁PETCH模型,包括以下5个维度:性能体验、任务体验、参与度、清晰度、满意度。前三个通过数据埋点实现,后两个通过问卷表格完成度量。

通过比较,可以发现这两个模型都是主观感受+客观数据的结合,都会关注性能、任务效率及满意度。而阿里云的一致性、易用性也更加贴近我们实际做业务时需要考虑的点:商家要觉得易用方便、大多数界面上要遵循ZDS设计语言,因此将UES模型作为此次度量的参考。


如何选取维度及指标

明确设计目标

先回到此次需求,零售行业(蛋糕烘焙、生鲜果蔬、轻餐茶饮)的商品报损是指在日常经营商品中短保商品占比较高的情况下,门店会在每日营业快结束的时候进行商品的清点,将临保、过保或者已损坏的商品记录下来。

那落实到店员身上,其实是需要一系列步骤去完成这项任务。从行业的特性及商家调研中了解到,如蛋糕烘焙分类不是很多,且每个分类下的商品也是有限的,因此设计上相对其他单据最大的变化是选择一级分类直接展现,看是否能帮助商家进行提效(进出存有许多单据,报损是其中一种,之前大部分单据的查找商品结构是一致的)。

选取度量维度及指标

通过上面分析,我们可以发现UES模型里的任务效率,比较契合此次需求。假设此次设计改进是有效的,那么商家完成商品报损整体速度是变快的;将这个感受用客观数据来呈现即是「完成一次报损商品添加时间的均值」和「完成一次报损时间的均值」两个指标,其中整体报损的时间需与行业对齐。

如果我们之前并没有对老的报损交互进行埋点,从而没有初始数据可以对比,那可以从满意度和功能使用率上入手。比如商家满意度,商家查找商品时分类的点击率等,从另一个角度看看商家实际使用的情况。

指标整理

我们再从此次需求引申到进出存整个单据的视角上,结合产品侧的数据诉求,可以发现任务型单据几个共通的维度:用户使用、用户行为及用户效率。


维度

子维度

数据指标

备注

用户使用

使用情况

某单据入口单级次数


完成情况

提交/完成点击次数

单据需要审核的情况下存在提交

用户行为

查找商品

一级分组点击次数



搜索点击次数



扫码点击次数


修改商品

移除点击次数



编辑按钮点击次数


用户效率

查找商品效率

完成一次商品添加所需时间

从入口进去到第一个报损商品添加完成的时间

单据效率

完成一次该单据所需时间

从入口进去到最后提交成功的时间

用户使用:主要关注功能的使用及完成情况

用户行为:用户是如何来使用你的产品(可以与最初的调研场景进行验证)

用户效率:用户完成任务的时间


小结

通过设立任务型设计度量指标,我们可以观察每次迭代下相关数据的变化情况。在对数据进行分析时,也要关注每次迭代的变量,不能简单地认为时间增加了就是效率下降了,要结合需求,结合商家的反馈,主观和客观一起综合考量。

ps:关于主观度量实操,大家有什么好的技巧欢迎在评论区留言交流~


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