体验设计理论
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HEART 模型

UX百科编辑部2024-01-03 发布
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简介

HEART 模型是一组可以对用户体验质量进行具体量化的 模型工具,包括:幸福感「Happiness」、参与度「Engagement」、接受度「Adoption」、留存率「Retention」、任务完成度「Task Success」。

Google 的学术人员提出这组指标,是为了弥补 PULSE 模型 的不足,即:过于关注技术指标,也就是说,过去的指标模型大多基于技术出发 (例如延迟),与体验却是间接相关的,而 HEART 填补了体验方面的空白。

HEART 模型可以被用研或体验团队用在度量产品某一流程的实际体验质量,并根据度量结果对产品进行改进;或在进行改版之后追踪用户的体验指标以让改版更具有说服力;或在 A/B 测试 中对两个版本进行对比量化,作为最终判断的依据。


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具体说明

HEART 从五个维度出发,量化评估产品某一模块或者流程具体的用户体验质量,每个维度都有其各自不同的评估方法。在用户体验评估的实践中,团队或许需要多次对这五个维度分开进行测量和数据收集,并对前后数据的变化和变化原因进行分析。

幸福感「Happiness」

HEART 使用 “幸福感 “一词来描述态度方面的指标。这些指标与用户的主观体验有关,如满意度、视觉吸引力、向他人推荐的可能性和易用性感知。

想要量化幸福感指标,除了设计团队内部的审美、易用性走查之外,还可以借助 调查问卷 的工具,从用户那里获取大规模的数据,例如分发诸如「您有多大意愿向朋友推荐这款App?」这类满意度调查的问题,就可以持续追踪用户的幸福感体验质量。

参与度「Egagement」

参与度指的是用户在产品/服务/功能里的参与深度。从指标上看,参与度可以用:人均访问/触发频率、人均使用时长、留存率、人均分享频率等来衡量。这些指标越高,则说明用户参与度越高。

想要量化参与度,就需要在网站或App中提前进行 数据埋点,即通过在页面某些按钮预留信息采集点,来获取用户的点击频次、停留时间、分享次数等信息。在这些数据中,平均值比总数更为客观,因为总数可能会由于用户总量的变化有所浮动,但平均值可以客观反映用户平均的参与情况。

接受度「Adoption」

接受度是针对新用户的测量维度,主要通过统计新用户注册数,来评估一段时间内新用户对产品、功能的接受程度。这些指标越高,则说明新用户对产品/功能的接受度越高。

这同样可以使用数据埋点来获取想要的数据。

留存度「Retention」

留存率用来衡量现有或新增的用户对产品的重复使用度,也就是依赖度情况。数据越高,则说明用户对产品/功能的依赖度越大。

留存度可以通过计算留存率来衡量,留存率的具体算法为:活跃用户在某一时间周期后依然为活跃用户的比例,例如:2023年7月28日所统计出的日活跃用户,在2023年7月29日统计的日活跃用户的占比,此为次日留存率。而这个时间周期可以是次日、一周、半月、一月,在实践中,具体情况会选择不同的时间周期。

计算留存率所需的原始数据依然可以通过数据埋点获得。

任务完成度「Task Success」

首先我们需要知道用户使用任何 App 的任何功能,都需要经过若干步骤的操作,才能达到最终的目标(例如:微信的添加好友)。任务完成度就是用来评估用户在经过这些操作步骤之后,能否顺利完成最终目标的情况。

在指标上,可以通过:任务完成率、某一步骤的停留时间、操作错误率(返回率)来进行评估。

这些指标可以通过可用性测试来获取。用研团队可以邀请一定数量的测试者完成给定的任务,并记录测试者的完成情况,然后对这些数据分析,对产品的流程、引导设计进行完善。

参考

  1. Rodden, K. (2010). Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications. Static.Googleusercontent.Com. https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36299.pdf
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