设计系统 | 设计师应该掌握的设计成果评估模型-轻识

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转自：长弓小子

编辑：张梦如

共 2981 字，预计阅读 8 分钟

设计成果评估模型是什么？

作为设计师，在设计工作中常会遇到设计成果评估的问题，即如何评判设计成果的好与坏。

很多用户体验设计团队都倾向于以任务页面数、完成时间、完成率、项目重要性等指标进行设计成果的评判，但这些指标都更偏向于微观层面，更多是对设计师的工作效能做评判，而对于设计成果的评判，则需要的是一些宏观层面的指标，这些指标涉及用户反馈、产品运营等更深层次。下文为你介绍几个常用的量化设计成果的评估模型，希望会对你有所帮助。

1. HEART 模型

HEART 是 Google 的设计师提出的衡量用户体验设计成果的模型。HEART 中的每一个字母的定义分别是：

Happiness／愉悦度：用户体验中的主观感受，如满意度、视觉感受、用户推荐度等

Engagement／参与度：用户在一个产品中的参与深度，如访问页面的频率、时长、互动等

Adoption／接受度：在特定时期内有多少新用户开始使用产品

Retention／留存率：在特定时期内有多少用户在下一个时期仍然使用

Task success／任务完成度：用户完成动作的效率，效果以及错误率等

这五个度仅仅是衡量的范畴，不同的产品可由此出发，再选取更为细致的特定指标。

2. GUCDR 模型

GUCDR 模型植根于数个设计模型，由网易用户体验团队提出。GUCDR 中的每一个字母的定义分别是：Goal ／目标， User ／用户，条件／ Condition ，设计／ Design ，落地／Realize。

GUCDR 模型不仅可以用于指导设计的产出，也可以用于对设计成果进行检验和评判。GUCDR 画布工具较为清晰和全面的概述了产品设计中所需的关键步骤，也为设计成果的检验提供依据：

3. GSM 模型

GSM 是由 Google 用户体验团队提出的一种简单的设计成果指标定义方法，可以从设计目标推导出需要建立的评价指标。Goal ／目标，Signal ／信号，指标／ Metric ，简称GSM模型。

Goal／目标：通过设计和改进想要实现的目标

Signal／信号：设计目标实现后会产生什么样的现象

Metric／指标：对产生现象的量化和数据化

简单来说，就是用目标推导出现象，再用现象推导出指标。举个例子：

目标：设计一张床来提升用户的睡眠质量

信号：如果用户的睡眠质量提升后，会产生什么现象：在床上比以前更容易入睡；入睡前翻身的次数减少；用户觉得精神状态很好因而想要推荐给朋友使用等等

指标：包括但不限于以下几点：从用户躺在床上开始睡觉到进入睡眠的时间；入睡前身体翻转的次数；在所有购买的用户中，通过他人推荐来购买的用户比例等等

4. 用户体验评价 5 度模型

这是阿里巴巴 UED 团队提出的用户体验评价模型。先来理解“用户体验周期”这个相关概念：

用户体验周期

用户体验周期指的是用户与产品的关系随着时间变化而形成的不同周期阶段。用户体验周期可以分为「当前」和「长远」两个阶段，每个阶段中有不同的细分。

「当前」阶段，分为 3 个过程：

触达：用户来访问网站，包括第一次访问网站的新用户和再一次访问网站的老用户
行动：用户在网站上进行相关操作
感知：用户在操作完成后对产品形成的主观感受

「长远」阶段：分为 2 种表现：

回访：用户自己再次使用该产品
传播：用户推荐给其他人使用该产品

- 用户体验评价 5 度模型 -

用户体验周期中「触达」、「行动」、「感知」、「回访」、「传播」这 5 个部分，分别对应 5 个评判维度

触达 — 吸引度：是指产品能不能在操作前将用户吸引过来，相关的评判指标有：知晓率、到达率、点击率、退出率等

行动 — 完成度：是指用户在使用产品过程中的操作完成情况和效率，相关的指标有：首次点击时间、操作完成时间、操作完成点击数、操作完成率、操作失败率、操作出错率等

感知 — 满意度：是指操作完成后用户产生的主观感受，相关的指标有：布局和理性、界面美观程度、表达内容易读性等

回访 — 忠诚度：是指用户完成一次使用后是否还会再次使用，相关的指标有：30天／7天回访率、同一产品不同平台使用的重合率等

传播 — 推荐度：是指用户会不会将产品推荐给其他用户，相关的指标有：净推荐值NPS [ NPS：全称 Net Promoter Score =（推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100% ]

我们将用户体验评价的 5 度模型与 Google 的 GSM 模型相结合，使用时将「5度」设置为 Goal／目标；用户产生的行为定义为 Signal／信号；相关的设计评定指标定义为 Metric／指标。以某导购页面为例，应用示例见下图：

5. KANO 模型

KANO 模型是 1984 年，日本的狩野纪昭 ( Noriaki Kano ) 提出的一种模型，可以预测人们对一款产品设计的满意程度，并能有效地使人们对一个功能或者想法的好坏做出评判。该模型的核心原则是沿着五条截然不同的曲线绘制用户满意度：

坐标轴横轴：产品功能实现的程度，包括实现次数、质量等

坐标轴纵轴：用户对于产品的满意度

蓝线：代表用户期望的功能，用户满意度与其所期望的功能实现程度成正比

绿线：代表用户喜欢的功能，但不是产品必需的功能。比如春节很多 App 都更新了主界面的操作 icon，换成了新年的庆祝元素

灰线：代表用户根本不关心的功能。无论它们是否完全实现，都不会改变用户对应用的看法，也不会改变用户使用该应用的方式

黄线：代表必需的功能，是用户认为产品理所当然具备的功能。这类功能只会达到用户的初级预期，不会让用户在使用时感觉很兴奋或是很愉悦

红线：代表用户不想要的功能，这种类型的功能越多，用户的不满就越大。

使用这个模型，需要根据产品功能做用户测试，了解用户对新增功能的看法，收集用户对于功能的评价。在汇总了所有的结果之后，就可以开始计算出满意度和不满意度系数了。满意度系数是一个介于 0 到 1 之间的数：越接近 1，就代表该功能对用户的满意度影响越大。不满意度系数是一个介于 0 到 -1 之间的数：越接近 -1，就代表该功能对用户的不满意度影响越大。我们可以用下面这个两个公式计算系数：

举个例子，某产品功能，用户给出的评价如下：

5 % 的用户期望有这个功能，12 % 的用户认为必须有这个功能，4 % 的用户觉得这个功能令人愉悦，23 % 的用户觉得该功能无关紧要，31 % 的用户不喜欢这个功能。

则满意度系数计算结果为：

（4 + 5）/（4 + 5 + 12 + 23）≈ 0.2045

不满意度系数计算结果为：

（5 + 12）/（4 + 5 + 12 + 23）x （-1） ≈ - 0.3863

所以可以得出，不满意该功能的用户较多，该功能需要重新作设计。

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