用户研究赋能用户体验建设( 二 ) 用户研究有两只抓手

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无论是可用性测试，还是满意度、NPS评估，本质上还是基于问卷调研得到的用户主观数据，随着大数据的崛起，用户体验的度量开始加入了客观用户行为数据指标。
典型的有Google提出的PUSLE模型（PageViews ， Uptime ， Latency ， Seven-dayactiveusers ， Earnings），全部由客观用户行为指标组成；HEART模型（Happiness ， Engagement ， Adoption ， Retention ， TaskSuccess），由主观指标+客观指标组成，是基于PUSLE模型的改进。
【用户研究赋能用户体验建设】通过和大数据的结合来对用户体验进行诊断&度量，这其实已经超越了用户研究的边界。另外用户体验长久以来在很多企业内部其实并没有受到重视，因此有必要将用户体验作为一种企业文化引入，并设立长期体验目标。
这意味着需要从更高层面去整合数据、设计、用户研究等资源，从上至下推动，于是“用户体验战略”被提出。
此外，为了体系化、长效化进行用户体验建设，围绕用户体验水平持续跟踪与优化、对用户体验进行数字化管理、对用户体验组织进行管理等而形成了用户体验运营体系。
自此，发轫于用户体验设计，闭环于用户体验运营的用户体验行业成形，而用户研究在其中的角色明确并固定下来，那就是聚焦用户体验诊断&度量。

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需要说明的是，用户研究之于用户体验的核心价值是体验诊断&度量，并不是说就不参与用户体验设计、用户体验战略、用户体验运营，从用户体验研究的角度，上述四个环节都需要用户研究人员的支撑。
二、用户研究如何助力用户体验建设
目前，用户体验的诊断&度量的应用场景主要表现在产品、运营、品牌三个层面。

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1.产品层面
产品层面的体验诊断&度量主要涉及可用性、满意度和NPS评估。
（1）可用性测试
用的最多的研究方法当属可用性测试。可用性测试是通过还原任务场景，观察用户使用（操作）行为，并配合访谈、竞品分析、可用性量表（SUS）来发现产品体验问题，并对可用性进行简单度量的方式。
可用性测试主要关注产品的可学习性、效率、可记忆性、容错性等，下面是实际操作的常用指标。

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可用性测试还可借助眼动仪等设备监测用户的使用过程，属于神经营销学的手段之一，帮助更深层地了解用户。

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传统研究方法（有意识/主观研究方法）和神经科学研究方法（无意识/客观研究方法）的结合，会产生1+1远大于2的效果。
（2）眼动追踪
以主流的眼动追踪（Eyetracking）为例，其原理是基于眼睛视频分析（VOG ， Videooculographic）的“非侵入式”技术，捕捉瞳孔位置，并将该位置信息通过内置算法计算，获得用户在所看界面上视线落点，即用户当前注视点在界面上的具体位置。
眼动追踪主要关注发现度、兴趣度、理解度、接受度等指标，其中理解度、接受度要结合测试后访谈。

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