人机交互中，有哪些衡量用户体验的指标？
在人机交互（HCI）领域，衡量用户体验（UX）是一个至关重要但又充满挑战的任务。UX并非一个单一维度的概念，而是用户在使用产品或服务时，其感知、情感、态度以及行为等一系列复杂因素的综合体现。为了更客观、系统地评估和改进UX，研究者和实践者们开发了各种各样的衡量指标。下面，我将详细阐述其中一些关键的指标，力求内容详实且避免程式化的表述。
首先，我们可以从几个大的维度来理解这些指标：
一、效率与成效 (Effectiveness & Efficiency)：
这是衡量用户能否顺利完成任务，以及完成任务所需的成本。
任务完成率 (Task Completion Rate): 这是最直接的指标之一，它衡量有多少比例的用户能够成功地完成预设的任务。例如，在电商网站上，任务完成率可能指的是用户成功下单的比例。一个高完成率通常意味着产品设计清晰，易于理解和操作。
更细致地说，我们可以区分目标成功率 (Goal Success Rate)，这指的是用户是否实现了他们最初的意图，即使这个意图可能与预设任务略有偏差。例如，用户可能想找特定型号的手机，最终找到了，但过程中可能浏览了其他品牌。
任务完成时间 (Time on Task): 用户完成一项特定任务所需的时间。时间越短，通常意味着系统越高效，用户越能快速达成目标。当然，也有例外，比如某些需要深度思考或学习的任务，过短的时间反而可能说明用户并没有充分利用系统或存在问题。
需要注意，我们要区分用户自愿花费的时间（例如探索新功能）和被迫花费的时间（例如在等待加载或反复尝试解决错误）。
错误率 (Error Rate): 用户在完成任务过程中犯错误的次数或比例。这包括用户输入错误、误点击、操作失误等。低错误率是优秀用户体验的重要标志，因为它表明用户在操作时不容易迷失方向或受到阻碍。
可以进一步细分为致命错误率 (Critical Error Rate)，即那些导致任务失败或用户数据丢失的严重错误；以及可纠正错误率 (Correctable Error Rate)，即用户可以通过简单操作就能纠正的错误。
错误恢复率 (Error Recovery Rate): 当用户发生错误后，能够成功恢复并继续完成任务的比例。即使系统设计可能导致一些错误发生，如果用户能够轻松地从错误中恢复过来，用户体验仍然可以被认为是可接受的。
这反映了系统的“容错性”和用户的“抵抗力”。
学习曲线 (Learning Curve): 用户在使用新系统或功能时，从不熟悉到熟练掌握所需的时间和努力。一个平缓的学习曲线意味着用户可以快速上手，而陡峭的学习曲线则可能让用户望而却步。
我们可以通过观察新用户在不同阶段的表现来衡量。例如，记录他们第一次使用某个功能与第十次使用时的表现差异。
二、满意度与情感 (Satisfaction & Emotion)：
这部分关注用户在使用产品过程中的感受和情绪反应。
主观满意度量表 (Subjective Satisfaction Scales): 这是最常用的衡量指标之一，通过问卷调查等方式直接询问用户对产品或特定功能的满意程度。常见的量表包括：
the System Usability Scale (SUS): 一个广泛使用的10个条目量表，通过简单快捷的方式评估系统的可用性。
the User Experience Questionnaire (UEQ): 一个包含26个形容词对（如“好用”/“难用”，“创新”/“传统”）的量表，可以测量产品的吸引力、效率、透明度、干扰性、可靠性和时效性。
Net Promoter Score (NPS): 询问用户“您有多大可能将此产品/服务推荐给朋友或同事？”，并根据评分将用户分为推荐者、被动者和贬损者。
Customer Satisfaction (CSAT): 通常是“您对本次服务/产品体验的满意度如何？”，以百分比形式呈现。
这些量表的设计都有其科学依据，旨在捕捉用户在多个维度的感受。
情感反应 (Emotional Response): 通过观察用户的面部表情、肢体语言（在可用性测试中）或在事后访谈中询问他们的情绪反应来评估。例如，用户是否表现出沮丧、惊讶、愉悦等情绪。
更高级的会结合生物识别技术，如眼动追踪捕捉到的注意力分散或尴尬瞬间，或者生理信号监测（心率、皮肤电导率）来推断情绪状态。
用户偏好 (User Preference): 用户在面对多个设计选项时更倾向于选择哪个。这可以通过A/B测试或直接询问用户来衡量。
偏好往往是用户综合考量效率、易用性、美观度甚至情感共鸣后的结果。
信任度与可靠性感知 (Perceived Trust & Reliability): 用户认为系统是否值得信赖，是否会稳定可靠地运行。这在金融、医疗等领域尤为重要。
这可以通过用户是否愿意输入敏感信息，或者在遇到问题时是否仍愿意继续使用来间接衡量。
三、易学性与可用性 (Learnability & Usability)：
这部分侧重于用户学习使用系统以及在日常使用中的顺畅度。
易学性 (Learnability): 指用户第一次接触系统时，能多快地学会如何使用它。这与学习曲线密切相关，但更侧重于初次体验的门槛。
我们可以通过观察新用户在没有指导的情况下，能否快速理解界面的核心功能来评估。
可用性 (Usability): 是一个更广泛的概念，涵盖了易学性、效率、容错性、满意度等多个方面。通常通过用户进行实际操作来评估。
在可用性测试中，我们会详细记录用户遇到的障碍、困惑以及他们解决问题的方式。
导航清晰度 (Navigation Clarity): 用户能否轻松地在系统各个部分之间移动，找到他们所需的信息或功能。
可以通过“卡片分类法”让用户对信息结构进行分组，或者通过“导航树测试”来评估。
可发现性 (Discoverability): 指用户是否能轻易地发现系统中存在的各种功能和选项，尤其是那些非核心但有用的功能。
对于一些隐藏式设计或渐进式披露的功能，可发现性尤为关键。
信息架构 (Information Architecture): 内容和功能的组织方式是否清晰、合乎逻辑，让用户能够预测信息的位置并有效地找到所需。
可以通过网站地图、导航标签的命名等来评估。
四、忠诚度与推荐度 (Loyalty & Advocacy)：
这部分关注用户对产品或服务的长期态度和行为。
复购率/用户留存率 (Repeat Purchase Rate/User Retention Rate): 用户是否会再次使用产品或服务，或者在一定时期内继续使用。
这是衡量产品生命力和用户粘性的重要指标。
推荐意愿 (Willingness to Recommend): 如NPS所衡量的那样，用户是否愿意将产品推荐给他人。
用户忠诚度 (User Loyalty): 用户对品牌的忠诚度，即使有其他选择，仍然偏好使用该产品。
这可以通过用户对品牌的认知、情感连接以及对替代品的态度来衡量。
口碑传播 (WordofMouth): 用户通过社交媒体、评论等渠道主动传播关于产品的信息。
这既可以是正面的推荐，也可能是负面的投诉。
如何选择和运用这些指标？
在实际工作中，我们很少会孤立地使用某一个指标。通常需要结合多种指标，形成一个“指标组合”，才能更全面地理解用户体验。例如：
在产品初期设计阶段， 我们可能更关注易学性和任务完成率，确保用户能够快速上手并完成基本任务。
在产品成熟期， 则可能更侧重于效率、满意度以及用户留存率，以优化用户体验并提升用户忠诚度。
当某个功能出现问题时， 我们会关注错误率、错误恢复率和任务完成时间，找出问题根源并加以解决。
此外，情境是选择指标的关键。不同的产品、不同的用户群体、不同的使用场景，适合的衡量指标也会有所不同。例如，对于一个需要高度专业知识的软件，我们可能更看重其功能强大性和可定制性，而对于一个面向大众的娱乐应用，易用性和趣味性则更为重要。
总而言之，衡量用户体验是一个持续迭代和优化的过程。通过深入理解并恰当运用这些丰富的指标，我们可以更有效地诊断问题、发现机会，并最终打造出真正令人愉悦且高效的产品。这需要我们跳出技术本身，真正站在用户的角度去思考和感受。
首先，我们可以从几个大的维度来理解这些指标：
一、效率与成效 (Effectiveness & Efficiency)：
这是衡量用户能否顺利完成任务，以及完成任务所需的成本。
任务完成率 (Task Completion Rate): 这是最直接的指标之一，它衡量有多少比例的用户能够成功地完成预设的任务。例如，在电商网站上，任务完成率可能指的是用户成功下单的比例。一个高完成率通常意味着产品设计清晰，易于理解和操作。
更细致地说，我们可以区分目标成功率 (Goal Success Rate)，这指的是用户是否实现了他们最初的意图，即使这个意图可能与预设任务略有偏差。例如，用户可能想找特定型号的手机，最终找到了，但过程中可能浏览了其他品牌。
任务完成时间 (Time on Task): 用户完成一项特定任务所需的时间。时间越短，通常意味着系统越高效，用户越能快速达成目标。当然，也有例外，比如某些需要深度思考或学习的任务，过短的时间反而可能说明用户并没有充分利用系统或存在问题。
需要注意，我们要区分用户自愿花费的时间（例如探索新功能）和被迫花费的时间（例如在等待加载或反复尝试解决错误）。
错误率 (Error Rate): 用户在完成任务过程中犯错误的次数或比例。这包括用户输入错误、误点击、操作失误等。低错误率是优秀用户体验的重要标志，因为它表明用户在操作时不容易迷失方向或受到阻碍。
可以进一步细分为致命错误率 (Critical Error Rate)，即那些导致任务失败或用户数据丢失的严重错误；以及可纠正错误率 (Correctable Error Rate)，即用户可以通过简单操作就能纠正的错误。
错误恢复率 (Error Recovery Rate): 当用户发生错误后，能够成功恢复并继续完成任务的比例。即使系统设计可能导致一些错误发生，如果用户能够轻松地从错误中恢复过来，用户体验仍然可以被认为是可接受的。
这反映了系统的“容错性”和用户的“抵抗力”。
学习曲线 (Learning Curve): 用户在使用新系统或功能时，从不熟悉到熟练掌握所需的时间和努力。一个平缓的学习曲线意味着用户可以快速上手，而陡峭的学习曲线则可能让用户望而却步。
我们可以通过观察新用户在不同阶段的表现来衡量。例如，记录他们第一次使用某个功能与第十次使用时的表现差异。
二、满意度与情感 (Satisfaction & Emotion)：
这部分关注用户在使用产品过程中的感受和情绪反应。
主观满意度量表 (Subjective Satisfaction Scales): 这是最常用的衡量指标之一，通过问卷调查等方式直接询问用户对产品或特定功能的满意程度。常见的量表包括：
the System Usability Scale (SUS): 一个广泛使用的10个条目量表，通过简单快捷的方式评估系统的可用性。
the User Experience Questionnaire (UEQ): 一个包含26个形容词对（如“好用”/“难用”，“创新”/“传统”）的量表，可以测量产品的吸引力、效率、透明度、干扰性、可靠性和时效性。
Net Promoter Score (NPS): 询问用户“您有多大可能将此产品/服务推荐给朋友或同事？”，并根据评分将用户分为推荐者、被动者和贬损者。
Customer Satisfaction (CSAT): 通常是“您对本次服务/产品体验的满意度如何？”，以百分比形式呈现。
这些量表的设计都有其科学依据，旨在捕捉用户在多个维度的感受。
情感反应 (Emotional Response): 通过观察用户的面部表情、肢体语言（在可用性测试中）或在事后访谈中询问他们的情绪反应来评估。例如，用户是否表现出沮丧、惊讶、愉悦等情绪。
更高级的会结合生物识别技术，如眼动追踪捕捉到的注意力分散或尴尬瞬间，或者生理信号监测（心率、皮肤电导率）来推断情绪状态。
用户偏好 (User Preference): 用户在面对多个设计选项时更倾向于选择哪个。这可以通过A/B测试或直接询问用户来衡量。
偏好往往是用户综合考量效率、易用性、美观度甚至情感共鸣后的结果。
信任度与可靠性感知 (Perceived Trust & Reliability): 用户认为系统是否值得信赖，是否会稳定可靠地运行。这在金融、医疗等领域尤为重要。
这可以通过用户是否愿意输入敏感信息，或者在遇到问题时是否仍愿意继续使用来间接衡量。
三、易学性与可用性 (Learnability & Usability)：
这部分侧重于用户学习使用系统以及在日常使用中的顺畅度。
易学性 (Learnability): 指用户第一次接触系统时，能多快地学会如何使用它。这与学习曲线密切相关，但更侧重于初次体验的门槛。
我们可以通过观察新用户在没有指导的情况下，能否快速理解界面的核心功能来评估。
可用性 (Usability): 是一个更广泛的概念，涵盖了易学性、效率、容错性、满意度等多个方面。通常通过用户进行实际操作来评估。
在可用性测试中，我们会详细记录用户遇到的障碍、困惑以及他们解决问题的方式。
导航清晰度 (Navigation Clarity): 用户能否轻松地在系统各个部分之间移动，找到他们所需的信息或功能。
可以通过“卡片分类法”让用户对信息结构进行分组，或者通过“导航树测试”来评估。
可发现性 (Discoverability): 指用户是否能轻易地发现系统中存在的各种功能和选项，尤其是那些非核心但有用的功能。
对于一些隐藏式设计或渐进式披露的功能，可发现性尤为关键。
信息架构 (Information Architecture): 内容和功能的组织方式是否清晰、合乎逻辑，让用户能够预测信息的位置并有效地找到所需。
可以通过网站地图、导航标签的命名等来评估。
四、忠诚度与推荐度 (Loyalty & Advocacy)：
这部分关注用户对产品或服务的长期态度和行为。
复购率/用户留存率 (Repeat Purchase Rate/User Retention Rate): 用户是否会再次使用产品或服务，或者在一定时期内继续使用。
这是衡量产品生命力和用户粘性的重要指标。
推荐意愿 (Willingness to Recommend): 如NPS所衡量的那样，用户是否愿意将产品推荐给他人。
用户忠诚度 (User Loyalty): 用户对品牌的忠诚度，即使有其他选择，仍然偏好使用该产品。
这可以通过用户对品牌的认知、情感连接以及对替代品的态度来衡量。
口碑传播 (WordofMouth): 用户通过社交媒体、评论等渠道主动传播关于产品的信息。
这既可以是正面的推荐，也可能是负面的投诉。
如何选择和运用这些指标？
在实际工作中，我们很少会孤立地使用某一个指标。通常需要结合多种指标，形成一个“指标组合”，才能更全面地理解用户体验。例如：
在产品初期设计阶段， 我们可能更关注易学性和任务完成率，确保用户能够快速上手并完成基本任务。
在产品成熟期， 则可能更侧重于效率、满意度以及用户留存率，以优化用户体验并提升用户忠诚度。
当某个功能出现问题时， 我们会关注错误率、错误恢复率和任务完成时间，找出问题根源并加以解决。
此外，情境是选择指标的关键。不同的产品、不同的用户群体、不同的使用场景，适合的衡量指标也会有所不同。例如，对于一个需要高度专业知识的软件，我们可能更看重其功能强大性和可定制性，而对于一个面向大众的娱乐应用，易用性和趣味性则更为重要。
总而言之，衡量用户体验是一个持续迭代和优化的过程。通过深入理解并恰当运用这些丰富的指标，我们可以更有效地诊断问题、发现机会，并最终打造出真正令人愉悦且高效的产品。这需要我们跳出技术本身，真正站在用户的角度去思考和感受。
网友意见
下面是根据Google的《Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications》一文的主要内容和观点的翻译，请参考原文~ 感谢作者@Ro
越来越多的产品和服务被部署在网络上，这对大规模的用户体验衡量提出了新的挑战。非常需要有一个用户中心的指标体系，用以衡量关键目标的达成过程，并推动产品的决策。在这份简报中我们可以看到Google目前使用的以用户为中心度量的HEART框架，以及作为产品目标映射到的这个指标创建的过程。
1、传统的网站衡量指标PULSE
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Page view/页面访问次数
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Uptime/持续运行时间
-
Latency/延迟
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Seven days active user/7天活跃用户数
-
Earning/收入
PULSE是基于商业和技术的产品评估系统，被很多组织和公司广泛应用于跟着产品的健康状况。
这些指标非常重要，并且和用户体验息息相关，比如一个产品如果经常访问中断（low uptime）或者非常慢（hight latency）是无法吸引用户的。一个电子商务网站的购买流程如果太多步很可能难以赚到钱。一个拥有很棒用户体验的产品更可能在PV和用户量上不断增长。
但是这些指标要么太浅层次，要么和用户体验不直接相关，很难用以评估用户界面的改变对于用户的影响。并且他们也经常很尴尬的互相影响——比如一个特定功能页面的PV上升可能是由于这个功能真的很流行，或者是由于界面让用户迷惑，而不断在周边点击以便逃走。带来短时期的价值的改进，有可能造成糟糕的用户体验，从而在更长时期造成用户的流失。
2、以用户为中心的指标HEART
Google的用户体验师基于PULSE中存在的问题，提出了一个作为补充的度量框架：HEART。
-
Happiness/愉悦度
-
Engagement/参与度
-
Adoption/接受度
-
Retention/留存率
-
Task success/任务完成度
这五个仅仅是衡量的范畴，不同的产品可由此定义特定的指标，用以监控达到目标的进程。愉悦感结合用户的满意度来度量，任务完成度结合任务完成的效果和效率来度量。参与度、接受度、留存率是全新的范畴，一般通过广泛的行为数据来制定。通常并不适合在一个指标设定中用到所有维度，但可以参考该框架来决定是包括或排除某个维度。比如用户是要将使用你的产品作为工作的一部分，在这种企业环境下参与度就没有什么意义了。在这个案例中可以考虑选择愉悦感或者任务完成度。
愉悦感
愉悦感是设计用户体验中的主观感受问题，像满意度、视觉感受、向别人推荐的意愿、易用性感知。可以通过好好设计问卷长时间监控相同的指标来看设计修改后带来的变化。
参与度
参与度是用户在一个产品中的参与深度，在这个维度上，通常用来作为一段时期内访问的频度、强度或互动的深度的综合。比如单用户每周的访问次数，或者用户每天上传的照片数，这比总量要好——因为总量的增长可能是由更多的用户的产生，而不是更多的使用产生的。
接受度和留存率
接受度和留存率指标通过特定时期内大量用户的统计（比如，7天的活跃用户数）提供强大的洞察，来定位新用户和老用户的差异问题。接受度监控特定时期内有多少新用户开始使用产品（比如，最近7天内新创建的账号），而留存率则监控特定时期内有多少用户在下稍后一个时期内仍然存在（比如，某一周的7天活跃用户在3个月后仍然在7天活跃用户中）。
任务完成率
任务完成率维度包括一些传统的用户体验行为指标，比如效率（如完成任务的时间），效果（比如任务完成的百分比）以及错误率。
3、目标——信号——指标
不管定义的用户中心的指标是怎样的，如果不能精确的和目标相关，以及能够跟踪达到目标的过程，那么都是白搭。Google提供了一个简单的流程来完成指标的设定，通过阐明产品或者功能的目标，然后定义达成的信号，最终建立特定的指标的监控方式。
目标
第一步是定义产品或功能的目标是什么，特别是在用户体验方面。用户需要完成什么任务？重新设计是试图达到什么？使用HEART框架来提示相关的目标（比如，是吸引新用户更重要，还是鼓励现有用户更积极参与重要？）一些有用的提示：
-
不同的团队成员可能对于项目的目标有不同的意见。这个过程提供了一个很好的机会来收集不同的想法并且努力达成共识（并且buy-in选择的指标）
-
特定项目或功能的成功可能与产品的整体目标不同
-
在这个阶段无需太担心是否和如何找到相关的信号或指标
信号
接下来，想想用户的行为或态度如何体现成功或失败。什么行动会表示目标已经达到？什么感受或看法能够联系到成功或失败？在这个阶段你应该思考你的这些信号的数据源可能是什么？比如，基于日志的行为信号，这些相关的行为目前有记录或者能够被记录吗？可以收集态度的信号——能否定期投放问卷吗？日志和问卷时我们最常使用的两个信号源，但还有其它的可能性（比如，使用一个面板或判断让用户评分）。一些有用的提示：
-
选择敏感和和目标特别相关的信号——他们应该不因不想过的原因变化，除非用户体验变好或变糟糕了
-
有时失败比成功更容易定义（比如，放弃任务、撤销，戳着）
指标
最终，想想这些信号是否可以转换为特定的指标，是否可以被方便的持续跟踪。一些有用的提示：
-
原始统计数据会随同你的用户基数增长而增长，需要转化为常态；比例、百分率或者每个用户的平均值更有用一些
-
在确保精度上有很多挑战，基于web日志的指标，如从自动生成的数据中过滤流量（如爬虫、垃圾信息），并且确保所有重要的用户行为都被日志记录（默认情况下可能不会，尤其是在基于AJAX或基于Flash的应用中）
-
如果需要拿你的项目或产品和其他的进行对比，你可能需要在这些产品的标准指标中增加监控指标。
4、总结
Google已经花费数年时间来解决广泛应用的用户体验的衡量指标体系。HEART框架和目标-信号-指标的过程，已经在Google超过20个产品和项目中进行了应用。不管是数据驱动的还是用户中心的产品中，HAERT框架和目标-信号-指标过程都能帮助产品团队来做出决定。
参考资料：
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