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以购物车为例,产品体验如何做衡量?

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  • 2022-06-27 03:55:01
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用户体验是人人常挂在嘴边的一个词,无论他是业务、运营、研发还是老板。

但只有产品,真正为产品体验负责,同时也很需要体验提升来为自我价值证明。

业务可以说今年卖了多少货,运营可以说今年拉了多少客,研发可以说今年做了多少需求,而产品呢?总不能说自己今年写了多少PRD吧。

所以,尤其是当产品自己不是业务方的时候,体验度量就很有必要和价值了。

一、产品体验的价值

如引言所说,体验提升的度量能让产品像业务一样,用强有力的数据来证明自己工作的价值,进而在争取资源、PK优先级上提供支持。

一般来说,体验提升可以带来两方面的价值:

1. 口碑价值

这个口碑来自用户,来自老板,来自业界从业者。

优秀的体验不仅让用户易上手,体验愉悦;更能提高用户对产品品牌的信赖,甚至是传播,所谓“自来水”。

而来自老板和业界从业者的认可,对产品团队来讲,也是一种对产品专业能力的背书,有利于升职加薪跳槽。

2. 商业价值

这块是实打实因为产品体验提升给公司带来实际收益,比如带来了更多

以购物车为例,产品体验如何做衡量?

的GMV。

举个例子,通过优化购物链路的下单体验,在AB切量测试验证下,新版本相比旧版,订单转化率提升了5%,如果每天有一百万单,客单价100,那因为这个体验提升带来单增量GMV就是的500W,比很多品类业务的销售额还高呢。

这些价值也都是在老板面前、在简历上拿得出手的成绩。

二、主流的体验衡量思路及其痛点

体验的价值大家都是认可的,但难就难在,如何去度量它。

行业里在体验度量上的思路,大致可分为这几种:

主观衡量:常规通过调查问卷等形式来收集汇总用户的主观感受,并归一量化。比较典型的就是NPS,往往是比较宏观针对整体的,比如品牌、APP这种层面;针对具体模块/功能层面还有满意度、尖叫度(Aha值)、可用性测量等; 客观衡量:主要通过在具体页面、操作路径上埋点来监测用户的实际行为数据,客观用数据说话。常见的有 PULSE 模型,在电商行业还有一些运营指标,如月活日活、留存率、ARPU、转化率、LTV等; 主观和客观结合:这类往往是结合要度量产品的实际特质,把用户的主观感受和实际行为数据相结合,通过赋予各自权重来得到一个综合的分值,大家最熟悉的就是Google 经典的 HEART 模型。

如果仅是主观衡量,它的缺点就是不够针对性。用户的主观反馈往往是对宏观层面的,也很难记得在下单中对某个具体模块感受如何;除此之外,得分只能是在整体视角去看体验的变化趋势,难以对具体模块/功能提供有价值的指导,帮助产品进行对应的体验提升。

抛开用户主观体验,只看埋点情况,用数据说话也不全面。最明显的问题就是数据欺骗,尤其是KPI导向下,数据的变化往往和当初设计对应的体验指标大相径庭,产品或者业务为了短期指标而上线一些有损长期用户体验的功能;你去问用户,用户反馈体验很糟糕,但从数据上看,一片蒸蒸日上。

所以理论上,使用「主观+客观」是比较综合的衡量维度,不至于太过极端。但实际操作下来,找到合适的度量因子,选择哪些抛弃哪些,赋予多大的权重,能逻辑自洽并说服他人,并非易事。

三、以购物车为例,如何改进落地

在实际的落地中,我们需要结合自身产品度特点,在已有的衡量框架下,进行选择和改进落地。

Google的HEART模型非常经典且具有普适性,很多体验衡量模型都以此为蓝本。我们可以先看一下,HEART分别为以下指标:

Happiness/愉悦度 Engagement/参与度 Adoption/接受度 Retention/留存率 Task success/任务完成度

这里面愉悦度是用户主观反馈,后面都可以用数据埋点来对用户行为进行量化;另外用户对一个产品的交互,由浅入深,从陌生到熟悉,所以指标需要能综合反应新老用户的体验情况。

「接受度」描述是否能吸引新用户,「参与度」、「愉悦度」和「任务完成度」来表达用户的实际参与情况,过程是否有障碍,效率如何、感受好坏;「留存率」体现老用户是否买帐,粘性如何。

1. 基于HEART改进的体验衡量框架

结合国内产品尤其是电商行业的实际情况,阿里在HEART模型的基础上,按照用户购物的时间线,加上“用户的行为与态度”这个维度进行分解,衡量指标改进为吸引度、完成度、满意度、忠诚度和推荐度。

同样的道理,「吸引度」映射新用户是否易于理解,「完成度」和「满意度」量化用户对核心功能的实践情况(尤其对电商产品来说,下单是非常清晰的核心功能),「忠诚度」意味着老用户的留存,「推荐度」则从「愉悦度」进一步衍生出来,代表用户对产品高度认可,产生传播。

2. 以购物车为例的具体落地

框架有了,在具体落地时需要针对具体模块特点具体分析,不能直接生搬硬套。

以购物车为例,如前文思考:京东为什么需要购物车?所说,购物车诞生的核心职能是方便用户合并结算,后面随着发展,购物车商品暂存、促销凑单、营销能力逐步演化为购物车的主要定位。

清楚定位之后,在框架的指导下进行拆解。

吸引度,用购物车的UV以及用户来购物车的频次来表示,来购物车的用户越多,访问越频繁,购物车的吸引力越大; 完成度,购物车作为购物链路中的一环,核心指标就是转化率,购物车转化率越高,完成效果越好。 满意度,用户的主观反馈,针对性调研用户对购物车部分的使用体验,将购物车的核心能力进行拆分来提问,得到用户的满意度得分。 忠诚度,作为交易链路中的一环,用户来购物车很大比例是不得不经过,尤其是类似结算页这样的模块,用户甚至无法通过非下单的形式触达,无从谈起粘性、留存这样的指标;面对这些功能模块时,忠诚度需要舍弃。 推荐度,这里推荐度其实需要和NPS做个区分,尤其是用来衡量具体模块而非整个APP时;我们需要关注的其实是这个功能模块的传播能力,购物车可以考虑的是商品清单分享。

具体拆解如下:

剩下就需要设置对应的权重,取到相关指标的历史数据,按照一定的时间周期去验证模块的产品体验变化是否符合实际情况,再进行相关的调整和细化。

比如在「完成度」这核心指标下,可以继续往下拆解,按人群可以按照新老、地域、生命周期、消费力等维度拆,也可以按照购物车核心能力,如商品查找、凑单、营销等方向细分,更有针对性。

四、小结

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