惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
J
Java Code Geeks
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Last Week in AI
Last Week in AI
雷峰网
雷峰网
博客园_首页
小众软件
小众软件
美团技术团队
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
腾讯CDC
P
Proofpoint News Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
MyScale Blog
MyScale Blog
U
Unit 42
The Cloudflare Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Engineering at Meta
Engineering at Meta
N
Netflix TechBlog - Medium
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
博客园 - 叶小钗

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
设计师必备体验评估设计指南(机制篇)
58UXD · 2023-01-17 · via 人人都是产品经理

有关设计师必备的体验评估设计指南——本篇为机制篇,内容主要针对评测机制QMD存在的几个问题:问题推动落地难、评估结论信服度低的问题提出了解决方法,介绍了建立可信赖评测机制的思路与方法,希望对你有所启发。

秉承58同城“用户第一”的核心价值观,设计团队建立以基础体验指标为评估标准、发掘体验问题的评估机制,并借助内外部业务专家视角,对58同城各产品的重点场景进行评估,优化业务场景,从而提升各业务线的体验,而这一套评测机制就是QMD。

在上一篇《设计师必备体验评估设计指南(指标篇)》中提到,目前QMD存在的两个难点,分别是:问题难推动落地、评估结论信服度低。针对目前难点,今年我们项目组对测评体系再次升级,推出了全新的QMD3.0。

我们将通过干货满满的三篇连载文章,分别从【指标模型】【评估机制】【组织实践】来全方位的分享体验评估机制的升级经验,欢迎大家的持续关注和探讨。本篇为大家介绍:围绕提高QMD主观评价的可信度,通过信度检验,管控测评流程,建立人人可信赖的测评机制。

一、信服度低的原因

想要建立人人可信赖的测评机制,需要我们解决目前“结论信服低”这一难点。

在讨论结论信服度的问题,我们需要知道QMD到底属于什么类型的测评;按照测评变量的不同,我们可以讲测评分类两大类,主观性测量和客观性测量;举个例子,主观性测量类似简答、论述题,客观性测量类似单选、判断题;而QMD是邀请专家对特定业务场景,根据特定指标进行量化评估,其评分会因为其评分专家的主观判断影响,因此我们的QMD就是属于主观性测量。

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

这就导致在评分过程中,因为评分者的知识结构(也就是对世界的认知、经验等)、判断水平(也就是对评分标准的认知和理解)、个人偏好(对设计风格、操作习惯偏好等)的不同,使评分者的评分存在差异。

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

因此亟需通过某种技术手段,去控制测量误差,提高主观变量测量的精确性,而这一技术手段就是下文将要提到的评分者信度。

二、检验信服度的手段

1. 什么是信度

在了解评分者信度之前,我们需要知道什么是信度。信度是指测量结果的一致性程度,亦称可靠性程度,它衡量的指标是:对同一对象测量得到的结果是否一致。举个例子,当你拿杆秤去测量10斤的西瓜,过一个月之后,再去测量一个10斤的西瓜,它还是10斤,说明这个秤就是可信的,这就是信度;而这个西瓜是10斤,测量出来也是10斤,说明这个秤是有效的,这就是效度。

2. 什么是评分者信度

而评分者信度就是信度的一部分,其实评分者信度是若干个评分者对同一组测试结果评分的一致性程度,他关注的是不同组间评分者之间的共同差异的分析指标,也就是说侧重处理评分者组间差异的一般趋势,主要目的是为了测量不同评分者对同一样本是否给出同一正确的分数指标,因此为检验QMD中各专家评分是否一致,选择了评分者信度作为分数的检验指标。

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

测量评分者信度的统计指标及方法很多,那我们需要如何选择适合QMD的统计指标呢?在根据QMD不同的测量特点、数据类型、评分人数等,我们QMD选择的测量方式是组间相关系数(ICC),也就是通过方差分析来计算总体变异多大程度上属于总体的特征。

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

3. 如何分析评分者信度

选定测量方法后,具体怎么执行呢?就是万能的SPSS软件,按照:Analyze—Scale— Reliability Analysis 步骤得来,根据分析结果可以得知 ,本次分析的评分者评分信度是否一致。

举个例子,在针对某个业务线进行QMD评估,对6位专家的评分进行评分者信度分析,结果表明,ICC=0.9704>0.75,p<0.05,说明评分者的一致性是可信的。可见不同评分者在评价产品,在各项指标上评分是比较一致的,其评分者信度是比较高的 。具体分析过程如下:

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

三、提高信服度的方法

1. 测评流程可靠

但是在整个过程项目执行过程中,我们仅仅只做信度检验就足够了吗?其实不是的,分数只是一个判断的依据,或者说是过程的抓手,我们除了关注分数本身以外,更需要关注,到底是哪些因素导致我们分数产生随机误差,进而在源头上提高我们的分数的信服度。‍

那影响评分者信度的因素有哪些呢?总结有以下三部分:

  • 测评工具性能
  • 评分者筛选
  • 实施方案的标准化流程

在了解到这些影响因素后,在整体执行过程中,才能针对性的进行执行、管控,才能最终提高结论的信服度,具体执行过程如下图所示:

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

针对测评工具性能,在整个指标制定和选取过程中,项目组均进行科学严谨的推理,具体推理过程大家可回顾上期文章《设计师必备体验评估设计指南(指标篇)》,为大家展示了整体测评指标的科学合理性,此外在测评工具中不仅讲究科学合理,还要求工具使用者体验良好,对其指标进行解释说明、重点的标记等;第二大模块则是评分者筛选中,主要分为3部分:

  • 专家人选筛选
  • 专家认知对齐
  • 内在标准稳定

也就是说通过一定的要求、人员配置等进行评分者筛选,通过提前的培训对齐评分者认知、以及选择心理和生理健康良好的评分者进行打分;在第三大模块则是保证实测方案的标准化,也就是在实测流程、会场环境的制定和布置过程中,按照标准化、模块化进行执行。

2. 感知效果可靠

当然,大家以为仅仅做了哪些流程管控就结束了吗?我们想要分数信服度高,也就是可靠性高,不仅需要流程可靠,更需要让使用者对结果感知可靠?

(1)什么是可靠性
其实可靠性是指一个人通过对一个产品的可感知效果与他期望值相比较后,所形成的可靠或不可靠的感觉状态,简单的数据表示就是用户感知效果-内心期望,图片表示更清晰,但感知效果契合且高于内心期望时,人们便产生了可靠的感觉状态,低于则相反,我们难以控制其内心期望,因此将在感知效果上下功夫。

(2)如何让可靠更易被感知

从四个环节入手,最开始明确业务预期、中间的利益相关人全程参与、结尾的结果复议,和最后的验证落地效果,采用各类方法,让大家从整体环节去感知可靠性。

设计师必备体验评估设计指南(机制篇)

  1. 明确业务预期:在最开始的明确业务预期中,除了从业务视角去制定与业务契合的测评体系外,更是邀请利益相关人共同制定指标细则,从理论的基础上让大家感知更可靠。
  2. 过程全员参与:在过程中,以前仅邀请设计师参评,现在不仅邀请设计师,更是邀请产品一起参评,从流程上让大家感知更可靠。
  3. 结果复议防错:第三点结果复议,也是本次升级后QMD的一大亮点,我们建立的防错机制,以前结果出来便出来,业务方仅能看,没有可反馈渠道,因此本次建立的防错机制则是建立业务方对结果复议的渠道,从机制上让大家感知更可靠。
  4. 验证落地效果:第四验证落地效果,不仅关注跟进问题改进进度,更是关注跟进QMD结论落地后为业务目标带来的提升,从效果上让大家感知更可靠。

四‍‍‍‍‍、小结

在这次升级过程中,其实想表达的是,分数本身不重要,如何通过分数去管控过程,才是其真正的价值所在。因此,在本次升级过程中,结合使用评分者信度、流程管理和机制升级,从而从实际效果和用户感知上全面提高可靠性。

作者:58UXD

来源公众号:58UXD(ID:i58UXD),58UXD,全称58同城用户体验设计中心。

本文由人人都是产品经理合作媒体 @58UXD 授权发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自unsplash,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。