Model 度量模型
从不同目标/场景出发，提供不同的模型进行设计。
设计系统度量模型
| 通用性 | 易用性 | 效率性 | 可靠性 | 满意度 | |
|---|---|---|---|---|---|
| G 目标 | 系统能广泛地应用于业务 | 学习理解和操作容易 | 使用系统高效 | 系统安全可靠 | 使用系统令人满意 |
| S 信号 | 资产&规范覆盖业务范围广； 能适应不同业务的变化； 资产足够，且拓展灵活； | 资产&规范易找、易学、易懂； 使用操作容易； | 在实践中省时省力，协作效率提升； | 系统管理有序； 经常维护迭代； | 系统整体满意度高； |
| M 指标 | 全面性 灵活性 | 易理解 易操作 | 工作效率 协作效率 | 维护感知 反馈机制 | 满意度 推荐意愿 |
| 方法 | 主观定量问卷 定性访谈 组件应用数据分析 ...... | 主观定量问卷 定性访谈 ...... | 主观定量问卷 定性访谈 ...... | 主观定量问卷 定性访谈 ...... | 主观定量问卷 定性访谈 ...... |
中后台场景度量模型
用于评估和改善中后台产品的设计和使用效果的重要工具.
不同的模型针对不同的场景和目标，选择合适的度量模型和指标有助于设计师更好地评估和改善中后台产品的设计和使用效果。。
任务完成度量模型
目标：评估用户在中后台场景下的任务完成效率和准确性。
信号：用户完成任务的时间、正确率、错误率、操作流程、反馈等。
指标：平均任务完成时间、平均错误率、平均完成步骤数、平均反馈时间等。
方法：用户测试、任务模拟、记录用户使用数据等。
搜索度量模型
目标：评估中后台产品搜索功能的效果和使用情况。
信号：搜索词、搜索结果、搜索点击率、搜索时间、搜索历史等。
指标：平均搜索响应时间、平均搜索结果数量、平均搜索点击率、热门搜索词等。
方法：用户测试、记录用户搜索行为和数据、分析搜索结果质量等。
导航度量模型
目标：评估中后台产品的导航体验和效果。
信号：导航方式、导航结构、路径跟踪、标签、搜索等。
指标：平均导航时间、平均路径长度、平均错误率、热门导航路径等。
方法：用户测试、记录用户导航行为和数据、分析用户路径等。
可用性度量模型
目标：评估中后台产品的可用性和易用性。
信号：界面布局、控件设计、交互流程、反馈信息等。
指标：平均学习时间、平均错误率、平均完成时间、用户满意度等。
方法：用户测试、记录用户使用数据、可用性评估工具等。
数据分析度量模型
目标：评估中后台产品的数据分析效果和用户对数据的理解。
信号：数据展示方式、数据内容、数据查询、数据可视化等。
指标：平均数据查询时间、平均数据展示效率、用户数据理解度等。
方法：用户测试、记录用户使用数据、可用性评估工具等。
用户满意度度量模型
目标：提高用户满意度和忠诚度。
信号：用户反馈、用户评论等。
指标：用户满意度得分、推荐得分等
方法：用户调查、用户反馈等。
商城消费场景度量模型
转化率
衡量用户是否从访问到商城网站到完成购买的转化率。
目标：提高转化率，以增加商城的销售额。
信号：跟踪用户从访问网站到完成购买的过程。
指标：转化率 = 购买数量 / 访问量。
退出率
衡量用户在商城网站上的停留时间，以及他们是否选择离开该网站。
目标：减少用户离开商城网站的情况。
信号：跟踪用户在商城网站上的停留时间。
指标：退出率 = 退出数量 / 访问量。
购物车放弃率
衡量用户在商城网站上加入购物车后未完成购买的情况。
目标：减少用户在商城网站上放弃购物车的情况。
信号：跟踪用户添加到购物车但未完成购买的产品数量。
指标：购物车放弃率 = 访问者放弃购买的数量 / 放入购物车的商品数量。
平均订单价值
衡量用户平均每次订单的价值。
目标：提高平均订单价值，以增加商城的销售额。
信号：跟踪每笔订单的价值。
指标：平均订单价值 = 总订单价值 / 订单数量。
页面浏览数
衡量用户在商城网站上浏览的页面数量。
目标：了解用户对网站的兴趣程度，并通过优化网站的内容和布局提高用户满意度和参与度。
信号：衡量用户访问页面的数量。
指标：页面浏览数 = 用户访问页面的数量 / 总页面数。
工具：通过使用网络分析工具，如 Google Analytics，来跟踪和报告。通过对这个指标的监测和分析，可以了解用户对网站内容的兴趣程度，并在必要时通过改进网站的内容和布局来提高用户满意度和参与度。
页面停留时间
衡量用户在商城网站上单个页面的停留时间。
目标：了解用户对网站内容的兴趣程度，并通过优化网站内容和布局提高用户满意度和参与度。
信号：衡量用户在网站上停留的时间。
指标：页面停留时间 =用户在网站上停留的总时间 / 总页面浏览数。
工具：通过使用网络分析工具，如 Google Analytics，来跟踪和报告。通过对这个指标的监测和分析，可以了解用户对网站内容的兴趣程度，并在必要时通过改进网站的内容和布局来提高用户满意度和参与度。
搜索成功率
衡量用户在商城网站上的搜索功能是否有效。
目标：提高用户的搜索体验，从而增加对网站的忠诚度。
信号：评估用户在网站上执行搜索后找到所需信息的成功率。
指标：搜索成功率 =用户通过搜索找到所需信息的次数/总搜索次数。
工具：通过使用网络分析工具，如 Google Analytics，来监测和报告。通过对这个指标的监测和分析，可以了解用户对网站搜索功能的满意程度，并在必要时对搜索功能进行改进，从而提高用户的搜索体验和忠诚度。
留言和评论
衡量用户对商城网站的反馈，以了解他们的满意程度。
目标：评估用户对商城的满意程度。
信号：用户在商城上留下的评论和留言。
指标：
- 留言数量：衡量用户留下评论的数量。
- 好评率：衡量用户对商城的满意程度，通过对留言和评论的情感分析得出。
- 回复时间：衡量商城对用户留言和评论的及时回复程度。
- 留言主题分布：衡量用户对商城的关注点，通过对留言主题的分析得出。