关于这个问题，我的理解是这样的：

用户体验这件事，对于用户和产品来说，存在一个主观和客观的概念。主观指向客户切身感受，客观指向数据表现。题主的问题中可以看出，主要问题点事在于，当实际数据表现是增长的时候，很难界定出这个增长中，用户的体验（主观体验）是正向还是负向，进而对指标产生了怀疑。

咱们从为什么负向指标清晰这个问题开始讨论：

负向指标，无论主观客观，从结果来说都会造成用户流失，因此负向指标在表现层是统一的。因此在认知上相对更容易被接受。毕竟用户用的不爽（主观负向）就代表用户会走（客观负向）。

但是同样的逻辑不适用于正向指标，因为各种诱导因素，可能会出现用户用的不爽（主观负向）但是用户依然在用的情况（客观正向）。因此，在指标正向的时候，实际上我们没有办法判断用户主观的情感，因此产生了题主的疑问。而这其中，主观负向的情况会影响产品口碑。

那么应该怎么处理呢？

我的建议是：

短周期内，从客观角度统计和观察正向指标，除明显不合理外，不去考虑主观负向的可能。因为客观正向意味着产品指标上扬，保证了产品后续迭代的可能。

在累积一定的行为数据后，产品可以根据自身经验和数据分析，拆分用户组，选择比较有特征的几类用户，邀请他们聊一聊产品感受。寻找主观负向的体验点，并加以优化迭代。

你试试换个思路，别想着用一个固定的标准去量化所有用户体验的优劣，不存在的。

建议你从基本用户体验与目标指向性用户体验两个方向去做标准化。

基本的用户体验从易懂、易用、友善三个方面就可以做到量化了，并且这类用户体验量化很多公司都有做，什么容错、误操作之类的。可以通过可用性测试、数据埋点、问卷等等易于量化的方式将它们展现出来。它是最直观的，让老板知道产品的用户体验是越来越好还是越来越差的标准化、量化形式。这类量化老板是看不到用户体验对产品的实际作用的，但对产品的用户体验设计，存在指导作用。

目标指向性用户体验，就是你想要的，老板能直接看到用户体验对产品存在实际作用的量化。但这类量化是不具备标准化的。你需要做的是两部分事情：第一，证明指向这个目标是有价值的，并且价值是可以量化的；第二，把这个目标与用户体验之间的关系给量化出来。

要证明目标是有价值的，你需要运用卡诺模型去证明目标在用户心中的价值地位，同时确保目标与产品是价值挂钩的。

比如：电商产品的商品推荐功能和搜索功能，商品推荐功能可以增加用户额外消费的可能性，搜索功能可以让用户高效找到目标商品。从卡诺模型上看，肯定是搜索功能在用户心中价值权重高于商品推荐。实际用户在完成购买行为后会存在惯性，商品推荐虽然优化了用户也不一定能注意到，但会让这个惯性持续下去，进而增加其他商品购买量。搜索功能从提升销量的角度来说不如商品推荐，但优化它可以让用户快速注意到体验的提升。

如果是以协助提升业绩为目的的话，商品推荐功能量化后的价值应该要比搜索高。但是如果是以协助用户提升购买效率为目的，搜索的价值就应该要比商品推荐高。这主要取决于产品的价值定位与用户心中的价值地位综合后的实际考量。

确定各个目标的价值比重之后，你才能有东西来指导你到底该去优化哪个功能的用户体验。接下来就是第二部分，确定目标与用户体验的关系，然后根据关系考虑量化标准。

比如：你的目标是协助提升业绩，为此你要优化商品推荐功能。你需要通过提升用户体验来协助销售业绩的提升。

先确定目标与用户体验的关系，商品推荐功能是通过关联商品的推荐与购买行为的惯性来发挥作用的，商品推荐功能能否发挥作用主要与看到关联商品和购买关联商品两个环节的用户体验有关。具体是什么关系？当用户看到关联商品的时机越准确、商品关联性越高，体验越好，用户越有可能购买；当购买关联商品的流程越顺利、走下单流程的速度越快，体验越好，用户越有可能购买。

具体怎么做用户体验量化？

1、量化用户看到关联商品时机不准确、商品关联性低的事件发生数量：相关页面的关联商品点击量、相关页面的点击热力图。筛除多余变量（营销活动日期内的数据等）后，优化前后固定周期的数据对比。

2、量化购买关联商品、下单环节的时间：通过获取各个页面的访问时间，计算每个页面的停留时间。筛除无效数据（远远超出正常购买时间的数据）后，根据固定周期（月/周/天）计算平均值。筛除多余变量（营销活动日期内的数据等）后，优化前后固定周期的数据对比。

当商品推荐的用户体验量化后，随着你不断对该功能进行优化，量化的数据也会不断给与你反馈，这时候只要根据量化数据的变化做好归因分析，并持续优化到出现边际效应就行了。当你不管做多少优化量化的数值都没有明显提升甚至出现下降的时候，说明边际效应出现了，不用费力去继续优化它了，开始投入资源去优化下一个目标的体验。流程还是那个流程。

量化目标指向性的用户体验都是针对性的，不能通过泛化的量化方式去做。不然做出来的东西也就是走走过场的东西。做这类量化最合适的方式就是直接把它当设计实验去做，当缺少什么数据导致无法量化的时候，就想办法去获取到什么数据，弄清楚数据之间关联关系以后总是有办法能拿到的。

#产品经理挑战赛# day3

今天在看刘飞的《产品思维》，对用户体验又有一些理解。产品有一个本质目的是帮助用户完成他们想要达到的目标。

完成目标这个过程，用户的感受就是用户体验。

而好的用户体验是有没有帮助用更简单、更容易、更快速、更安全地达成目的。

这里想提一个概念是服务，产品是服务用户的。

想要做到好的用户体验，要关注用户来之前、来到、来之后、到离开一整个过程。在这个过程中把用户服务好。

当然要注意“平衡”，平衡企业与用户之间的利益。

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回答这个问题之前，特地看了下《用户体验要素》这本书中，关于用户体验的定义。

用户体验是指“产品如何与外界发生联系并发挥作用”，也就是人们如何“接触”和“使用”它。

通俗地说，就是如何让产品更容易被使用，如何降低用户的操作成本？

再具象一点儿，比如这个页面加载信息的速度、完成某个任务的操作路径与时间成本等等。

用户体验不好，一定会有现象显示。比如某个按钮无法点击、用户找不到活动入口、信息加载不出来、用户反馈比较 bug 多、或者应用商店评价比较低、又或者用户注册流失率严重等等。

转换成具体的指标，可以变成：

• 解决了 xx 个用户反馈；
• 解决了 xx 个bug；
• 用户好评率提升了 xx%；
• 页面加载速度提升了 xx；.......

以上是个人对用户体验的粗略理解~ 

我有一事不解，需要请教：

为何要量化“用户体验”？

做用户体验的目标是什么？我做过手机OS的产品经理，你以为「体验型的产品以日活、月活、留存、用户使用路径来考核这个产品成功与否的吗？」其实并不是。同时要考虑到运营点、用户吐槽数量等。

我觉得用户体验这个东西只是一个敲门砖，它达到一定的程度就可以了。80分和90分和100分的差别并没有你想象中那么大。如果你不信，你可以尝试着找出3个你认为用户体验还不错的产品，对比下他们的用户活跃度。

回到问题本身，我认为体验这个东西没有所谓的“极致”，而且“恰到好处”。最追求极致的苹果，我想大家也是有很多吐槽点的吧？

我希望大家能统筹来看产品设计，内容、运营、体验，要结合起来，相辅相成。

我举个当年我做过的系统清理的APP作为例子。

怎么定义这个产品成功与否？

我们来看竞品：clean master、360（海外版）、金山清理大师等等。

主打的功能是什么？

1、专项清理，例如微信、QQ等；

2、内存清理是否完善；

3、其他辅助功能（桌面加速悬浮窗、widget等）。

从用户体验看，clean master绝对不是最好的。不信你可以把上述app 下载下来试试。但clean master用户活跃度最大、用户数量最多。

用户体验从来不是出奇制胜的关键。持续的内容输送、良好的运营、完善的生态才能保持产品的活力。

可能我的理解有点“歪门邪道”，可能是错的，但你可以参考。

用户体验这事吧，一般大厂才会研究这个，小司…用不起，因为小司的核心一般都是活下来，盈利；

个人经历说到用户体验这块，百度以及拿安卓和iOS的手机体验成熟的产品，学习，模仿~ 有效快捷；

楼主说的第五个问题，类比你觉得产品功能重要还是体验重要，产品是功能、性能、体验的集合，而产品的走向来源于企业目标。企业目标不同，相应地对功能和体验的需求程度也就不同。

产品/行业形成期（某一行业刚出现或者企业刚成立想产品快速上线时），企业目标是快速打造“成品”占领蓝海市场，那么为了达成这个目标，就会重功能而轻体验；

成长期（产品已较完善，市场竞争较充分、同质化开始），企业目标是沉下心打造“精品”而不是性价比，这个时候体验的重要性对于企业和用户都更高，就会形成重体验而轻功能的局面，这种方式里面的轻功能不是说功能有没有没关系，而是砍掉冗余功能，只提供满足用户需求高、使用频次和强度大的极简功能；

成熟期（市场已趋于饱和，销售额已难以增长，行业内部竞争异常激烈）也就是每个企业或个人的理想目标，打造“爆品”。那么远远超出用户预期、给用户带来极大惊喜的功能和优秀的体验都很重要但不是最重要的；

so，时期不同目标不同，做法不同。

#产品经理挑战赛#  day3

用户收获的价值总结为一个公式：用户获得价值 =（新产品体验 – 旧产品体验）- 迁移成本

以单一用户经验为思考点，用户在解决目标的时候，（新产品体验 – 旧产品体验）- 迁移成本 >0,就是好的体验。用户在解决目标的时候，（新产品体验 – 旧产品体验）- 迁移成本 < 0,就是不够好甚至是坏的体验。

以一群用户经验为思考点，所有用户获得的价值之和越大，那么这个方案能给用户带来的价值就越高。

其次，让用户去体验使用新产品是需要成本的，包括推广成本和运营成本和路径损耗。这个也需要考量。

量化用户体验需要多维度考虑。在多维度单一考虑之后还要考虑交叉关联。这是一个体系化的过程。
第一个层面是纯粹从用户体验运营的角度考虑：
通常考虑的单一维度可以从渠道和客户生命周期两方面考虑：比如，网上渠道，电话渠道，面对面渠道；比如：客户获取信息、咨询、购买、使用、服务、后续被跟踪等。
交叉维度就有很多变数了：渠道与生命周期的交叉，渠道协同的交叉等。

另外一个层面，需要与企业经营指标相关联。就是这些体验运营的指标到底和企业经营（收入、市场占有，盈利） 的关联是什么。每一个体验的改变真的能带来正向的企业增长吗？

不清楚你的具体业务场景，但量化用户体验这个事儿你不是第一个人在做，toC\toB 都有比较完善的量化方法论，提问前先活用百度吧。

随便找了篇帖子：https://xw.qq.com/cmsid/20200906A0386M00

#产品经理挑战赛#day4

前排都好专业，学到很多

正好在做体验的项目

理想中流程---------------

1.高层访谈- 产出核心指标看板

2.用户/专家调研-薄弱环节发现

3.不知道从哪里获得数据的-竞品 核心数据看板

现实---------------

1.客服团队没人

2.没钱请专家做调研

3.领导也没有明确的想法

BOOM！所以需求产生了

现在有什么数据就展示什么数据好了 ，形成闭环就行，呜呜呜

  #产品经理挑战赛#  day3

楼主把自己能尝试所有的办法基本罗列了一遍差不多穷举了，不过如果按你所说，假设用户对产品的体验只有正反馈和负反馈，那么他们之间成伯努利分布，所以你通过一系列方法把你说的那些什么CPO，订单折算这些指标降到最低，那你的用户体验不就自然而然提高了吗？这道题就迎刃而解了，何须逼着自己非要弄出个什么用户体验量化，毕竟这是个玄学。

看你是什么公司

小公司的话，只有一个目的，就是活下来

大公司的话，有专门的用研部门，找他们去聊

#产品经理挑战赛# day2

1． 有用性

2． 可用性

3． 功能性

4． 可靠性

5． 满意度