说用户体验软件模型在硬件产品领域的应用

　　有数据显示，移动终端App的次日留存率大概为20，这也是为什么移动互联网行业这么重视用户体验。而对于家电行业来讲，大多数企业还抱着产品卖出去了再说的想法来做产品，在产品过剩的今天，这种状态还能持续多久呢？
　　最近把某竞品的一个智能产品，留置给真实用户进行试用体验，进行了为期三个月的跟踪监测，分析竞品的真实使用体验情况。刚开始完全不懂用户体验评估该怎么做，完全是按照传统的留置测试来做的，等到测试即将结束要写分析报告时，才发现傻眼了，由于缺少系统的评估指标，对于该产品的体验评估分析真有点讲不清理还乱的赶脚
　　用户体验四要素：有用、能用、易用、爱用
　　首先脑补下，解释下什么是用户体验用户体验（UX）是UsereXperience的专业缩写。有一些同学会将UX与UE弄混淆，经过UXRen专业社区的专业解释，找到根源：在美国的软件行业，最早兴起的叫做可用性工程，即UsabilityEngineering（缩写UE）。而产品的可用性定义为：特定的用户在特定的使用场景下，为了达到特定的目标而使用某产品时，所感受到的有效性、效率及满意度。再后来，JakobNielsen教授发挥了巨大的推动作用，并且随着人机交互理论的发展日趋成熟，同时融合了用户研究、交互设计、视觉设计、用户界面设计、多媒体设计等专业领域，UX用户体验慢慢开始取代UE可用性工程成为新风向。用户体验可定义为：用户在使用或预计要使用某产品、系统及服务时产生的主观感受和反应。
　　是不是有点懵？那新产品的用户体验到底该如何系统的评估呢？
　　在我上一篇文章《Jacky说用户体验以创新的名义糟蹋用户体验，值得吗》里提到的罗浩新书《用户体验：引爆商业竞争力的新法则》中，介绍了一个非常重要的用户体验四要素模型，如下图：
　　这个用户体验模型从基础的内容性到高级的情感性，完整地覆盖了产品体验的各方面，可以快速应用在产品体验的评估工作中。同时这个模型指标远比有效性、效率及满意度三个可用性测试指标更系统、更有层次：
　　有用、能用是最底层、最基础的体验要素，如果这个层次的体验不好的话，就根本不要考虑更高层次的要素了，否则产品就好似功能浮夸、内容跑题、中看不中用，例如一个Bug多多的产品直接会被用户放弃掉；
　　易用就是圈儿里常说的产品可用性要素了，这些要素直接决定了用户使用时的主观感受和反应，如果可用性好，用户的感受会持续上升到爱用情感性的层次上；如果可用性差，用户的感受很可能会退化到最底层的体验要素上，说直白点就是用户觉得这个产品不好用、不能用、没用、不想再继续用；
　　当用户的体验升华到爱用的层次，用户开始会对产品产生情感性的连接，会愿意去花时间玩儿更多和更深的功能，会身心愉悦以至于到处晒，同时该产品的品牌也得到升华并产生溢价，AppleiOS的良好体验就是个好例子，对比过Android的童鞋都应该深有体会吧。
　　硬件产品的用户体验评估
　　在使用该模型的指标进行评估时，我们发现一些指标更多是适用于移动互联产品的，特别是软件的用户体验评估，对于硬件产品有些指标是无效的。因此经过优化改进，将一些指标合并，最终得到如下的体验评估结果：
　　（PS：本文重点是探讨用户体验模型在硬件产品领域的应用，数据仅供参考）
　　从真实用户对各层次体验指标的打分可以有如下发现：
　　（1）用户对该智能产品的价值感一开始是认可的，她们刚开始使用该产品，觉得比较新鲜好玩，但是随着时间的推移，某些因素导致她们对该产品的价值产生了明显的质疑；
　　（2）该产品的智能功能突出，用户容易理解、容易学习、容易记忆，用户使用起来容易上手，而且容易养成操作习惯，这是较好的体验方面；
　　（3）该产品真正的问题出现在使用效率与出错控制上，作为一个以智能控制为卖点的产品，并没有大幅提升用户的使用效率是个很可怕的Bug；同时当用户误操作之后，竟然没有清晰的出错反馈提醒，这是基本的交互设计问题；所以可以理解为何到后期用户的价值感开始大幅降低了，她们的体验已经退化到有用、能用的层次；
　　进一步我们通过用户回访发现，正是使用效率与出错控制的Bug大大影响了用户对该智能产品的价值感与使用愉悦度，用户在使用1个月之后，响应慢、误识别、误操作、无反馈等问题开始增多，总体感觉体验感变差。另外我们让用户手动操作一次该产品，以及使用智能功能操作一次，通过对比两次操作的录像，发现使用智能功能竟然比手动操作还要多耗费15s！童鞋们可能会质疑15s这么短有啥问题呢？可对于我们的产品，15s的时间里动作麻利的用户可以把鸡蛋炒熟咯！这个足以让用户放弃该功能，返回使用手动操作。而且更别指望用户会尖叫，会在朋友圈里晒她们的良好使用感受了。
　　（4）做用研的童鞋这时候会有个疑问：接下来怎样衡量用户是否还会继续使用该智能产品呢？通常有三种判别方法：第一种是直接询问，配合度比较高的用户会告诉你她的直接想法，但如果用户知道你是厂家安排的留置测试，她可能会碍于面子不好直接给你否定的答案；第二种是继续监测用户的使用情况，但问题是这样持续时间太长，用户可能不愿意继续配合，同时厂家也不可能花这么久的时间来跟踪监测；第三种是通过关键体验指标来判断，例如刚才说的，对于一个智能控制功能，15s的时间差已经足以让用户放弃并改为手动操作了，童鞋们可以通过对比自己产品在响应速度方面的体验指标要求，来判断这15s是否是致命的！
　　新产品的用户体验，不是随便做两个用户测试那么简单
　　通过这次用户体验模型的尝试应用，有如下感触：
　　我们研究竞品的产品用户体验，不是为了评价竞品的长短，而是为了发现竞品在用户体验方面的突出优点，加以学习借鉴，然后评估是否可以超越；另外找到竞品在用户体验方面的致命弱点，从而避开这些坑，降低犯同类错误的机率；
　　任何的模型都不能生搬硬套，都需要根据自己产品的属性进行优化改进，即使是这次改进后的模型，我们认为还需要在后续的工作中，根据不同产品的品类属性，优化成为更成熟的评估模型和指标；
　　用户体验工作，需要邀请真实的用户进行，以及在真实的或者接近真实的使用环境中进行，才能发现在实验室条件下无法洞察到的痛点。尤其是对于类似智能控制这些比较新颖的功能，真实场景下的用户体验工作是必不可少的，否则就会闹出上一篇文章所讲的那款智能晾衣架的笑话；
　　用户体验评估可以采用定量定性的方式进行，定量数据主要是从体验指标评分、体验痛点的发生人次、发生频率、随时间变化等方面进行评估，特别是进行对比研究时这些数据就很有用了；另外定性研究主要是为了帮助解释用户体验下降的原因，以及发现一些致命问题，例如刚才所说的15s时间差的问题。
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