在我们日常工作中，工具的好坏直接影响了我们的工作效率。那如何评价我们使用的工具的价值呢？以及，日常使用的体验如何具体判定？在本文中，作者给到了一些判定方法和指标，供大家参考。

在数字化转型的浪潮中，企业内部工具的体验好坏直接影响着员工的工作效率和企业的运营效率。一个优秀的内部工具不仅能提升员工的工作满意度，还能促进信息流通和团队协作。

那么，如何精准评价公司内部工具的体验好坏，最近也一直在思考这个问题，因为目前的工作很多都涉及到内部管理工具或者平台的搭建，怎么去衡量内部工具带来的价值，是我们必须要考虑的问题，甚至在我们做对应工具之前，就应该深入思考的问题。

首先，公司内部使用的工具其实也分很多类型：①和前台业务关联密切，支撑业务发展的后台系统；②办公协同软件；③产品研发工具；④提升业务管理效率的系统。甚至还有其他更多类型的系统，越大型或者越综合化的公司，对应的内部使用系统和工具就越多越复杂。

不同于C端APP或B端SAAS工具可以直接以客观数据去量化，比方说C端用户直接面向用户收费或通过广告、游戏、电商化的方式去评估收入，也能通过用户活跃、留存、传播等指标去衡量；对于SAAS公司来说，按月度MRR或年度ARR收入就能精准评估对应的系统价值。

而对于内部工具来说，则可能并没有直观的数据去衡量对应的价值，只是有不同的侧重点去评估

比方说业务支撑系统，可能更多的与前端业务指标去做关联，给业务带来了多少支持，提升了多少转化；办公协同软件这种员工必备必须去用的工具，那一定是通过效率的提升去评估；产品研发工具则除了看效率外，还需要去关注稳定性等指标。

而我主要负责的业务管理类的工具，则可能更复杂一些，既可能为业务提供间接的价值，也涉及管理效率的提升。一开始可能我们能想到的指标包括活跃度、渗透率、访问量、访问深度等维度，但是这些真的能反映平台是否好用吗？

就比方说某些系统，我们通过行政手段，要求每个部门或者分公司必须多少的登录和使用时长，但是别人登上来啥都不干，达成考核就行，这样的数据根本无法反映平台的价值和体验的好坏，因为这不是用户自发的行为。

所以，针对这类内部员工使用的管理平台，必须以多维度的指标去评估，既要包括主观的评价，也要包含客观的数据。我总结有以下几点：

一、客观数据指标

何为客观数据指标，就是排除行政手段或考核要求，用户在平台上自发产生的行为。

1. 用户真实活跃度

每天/周/月有效登录用户数、登录频率，活跃用户比例、渗透率等指标

• 登录频率：统计用户每周或每月登录系统的次数，高频率表明工具的日常使用率较高。
• 活跃用户比例：计算活跃用户占总用户数的比例，这一比例越高，说明工具被广泛接受和使用

2. 真实访问数据

访问时长、访问深度、访问量等

• 访问时长：统计用户针对不同功能的访问时长，访问时长长不一定说明依赖高，有可能是系统设计的太烂，导致用户花的时间长，我们一定要仔细甄别
  
• 访问深度：这个一般很能反映真实价值，用户在平台上访问的页面越多，说明对用户有价值的信息更多，，用户更愿意使用
• 访问量：包括访问PV、UV等指标，这些指标一般是虚假繁荣指标，可做基础的参考，一定程度上能反映平台的热度。绝对值有时候不能反映，比方说工具的可访问人数本来就只有1万，每天访问人数5000，占比就是50%，对内的工具更多的是看访问比例

3. 一些细分功能的评价指标

比方说任务管理功能，首先就是要看任务创建的数量，任务完成数量/完成率，任务完成时效等；

对于知识/资讯类功能，还得看知识生产量，知识生产效率，点赞/收藏/评论等指标；

而对于培训类工具，则可能需要看培训创建数量，培训创建时间等

甚至对于现在很火的AI大模型AI写作工具，就需要看生成时间，点赞/点踩比例，复制分享的比例等等

对于一些细分的特定功能，需要我们根据不同的功能特性，去制定和观测不同的指标，而不能单纯的看访问量，活跃度等指标

对于我们银行行业来说，可能还有以下指标来辅助我们评估系统价值：增收入、降成本、控风险、扬声誉、优体验等。但对于我们内部员工使用的平台，以上这几个指标，都不能客观的测量，都只能通过间接或者预估的方式去衡量，比方说降成本，一般都是测量工具可节省的时间，对应转化为节省多少FTE（Full-Time Equivalent），也即节省多少人力成本，这种指标都只能用预估，而且预估的一般情况下都会比实际的大，所以以上这些指标都只能作为参考，不能用来真实衡量

二、主观评价指标

除了以上客观评价的数据指标外，很多内部管理工具都会用到主观评价，什么是主观评价呢？主观评价是指评价者根据自己的感觉、认识和意向对平台的使用情况进行评价，一般包括满意度和NPS等维度。

主观评价主要的手段基本都是问卷调研

1. 满意度评价

满意度评价一般采取1-5分进行评价，或非常不满意、较不满意、一般、满意、非常满意这种形式呈现

计算公式按照非常满意+满意的人数，除以总人数，得出满意度评分

一般满意度评价针对不满意，还会附带一些选项获取用户不满意的原因，指导我们进行迭代优化

最好是在页面上标明匿名评价，减少用户评价的压力，获得更真实的反馈

2. NPS（推荐值）

通过问卷调查获取员工对工具的推荐意愿，如果用户在使用我们平台产品后，愿意主动向其他员工推荐该产品，并且推荐的人数较多，那么该产品的推荐度就高。

一般评分是0-10分，计算平均分，要平均超过9的推荐值才能视为很好的产品，当评分较低时，同样的要收集客户不愿意推荐的原因

3. 其他主观评价形式

在银行业，更多的还能看到表扬信，感谢信等主观评价的形式，而这种独具特色的形式，比客观数据带来的声量更有冲击力，因为表扬信感谢信等一般都是全行或者全部门通知，向上的领导更容易关注到

还有就是通过各种通讯工具、线下调研等口头上的表扬/贬损，这种主观评价的的效果也会比冷冰冰的数字来得更直观

但是我们也要有一双挖掘真实评价的眼睛，有些情况或者场景下这些主观评价也会带有欺骗性，不能真实反映对应的情况。

针对员工必须要使用的工具，主观评价的满意度和NPS更能反映工具都真实价值和使用体验的好坏。而针对业务管理工具，则需要综合考量客观数据指标和主观评价，搭建一套专属的评价体系

最核心的还是：以客户为中心，真正挖掘客户的痛点和需求，具备同理心，这样才能让设计出来的产品工具，才能让内部员工真实的自发去用并推荐