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&&&&&&其实大部分的中小卖家对于是什么？都还是一知半解的迷蒙的状态，或许也有人能说出自己的一些理解，但是很多时候在处理店铺转化率较低的问题的时自己都无法说服自己，我觉得可能跟大家对转化率的理解角度不同导致问题复杂化的原因。有人简单的查看店铺后台中的转化率就断定自己的数字是好是坏，从而判断自己的店铺运营是好是坏，我觉得未必科学未必靠谱。 　　另外需要声明的是广义上的转化率定义不止一种，如整店转化率或者是贝页转化率。整店转化率是衡量一家店运营好坏的重要指标，具体宝贝页的转化率对于店铺运营的调整和改变更有指导意义。另外还有广告转化率等。本次我们讨论的是全店的转化率，不仅仅局限于宝贝页面的转化率。对于转化率的理解，并试图从影响转化的因素与购买流程等角度来与大家一起探讨转化率为什么会降低，降低后该从哪些角度提升转化率。 　　前提：从我们都熟知的万能公式说起，流量与客单价为本次不讨论之大前提。 　　销售额=流量X全店成交转化率X客单价 　　流量问题我想大家都非常了解，从构成上主要分付费流量与免费流量。免费流量包括：自然搜索流量、免费活动流量、微博营销流量、社区营销流量、免费DEM投放流量（如旺旺，邮件等）等；付费流量就更多了，淘宝站内的付费流量除了硬广还有直通车、钻石展位、淘宝客、阿里妈妈广告等形式，站外的付费流量方式那就更多了。在保证店铺流量与客单价的前提下我们需要面对的就是店铺转化率了！首先我们来看看响店铺转化率的因素有哪些。
　　其实折张图中的影响转化率的因素列的非常不够完全，甚至是你的宝贝图片，宝贝标题，乃至你的客服聊天用语都是影响你的转化率的重要因素！最直白的理解是：任何影响消费者购物体验的要素都是影响转化率的原因，这里我告诉各位店家一个最直接的诊断方法，请你用消费者的眼观看自己的店铺，觉得自己是否原因购买自己的东西，如果你对这个店铺与产品什么都不了解呢？你还会看同类的哪些店铺？你看了同类店铺后是否有独特的地方非常吸引你去购买呢？同类中你觉得最好的店铺的优秀之处是在哪儿？是他的很详细，还是他的图片足够吸引你？亦或者是他的产品促销跟关联销售非常给力？&&这里面的诸多因都是你需要考虑进来的。 　　另外我想从流量流失的角度与消费者购物体验流程来分析转化率降低的原因： ######
&　　可见从流量导入开始，消费者第一看见的是首页或者是宝贝详情页面。所以第一是跟宝贝详情页面。：首先，一个好的店招：店铺主题鲜明+独特SLOGAN+旺旺群触手可及，这些需要研究店铺所在市场，并通过挖掘自身产品优势来进行体现；其次：架构清晰，便于各种类型买家都能轻松找到想要产品；最后：不断进行改进，并结合量子数据进行调整。 　　宝贝详情页：一个好的宝贝描述不一定不是最花哨最炫的，但一定是最能刺激消费者购买欲望的。而且现在越来越多买家越来越在意店铺评分、宝贝收藏量、店铺销量及评价等来决定是否购买。再后是客服，我们通过各种方式吸引买家进店并打开旺旺咨询，产生咨询的买家都是拥有十分强烈购买意的，这时候客服的引导就至关重要。我相信大家都听说过柠檬绿茶一金牌客服创造的长达3米长的订单的故事！ 售后：决定你的店铺评分、评价以及老客户数量。 　　总而言之，转化率的降低影响因素非常之多，但提升转化率也不是一个单独的过程，而是环环相扣，哪一环节做的不好，都会让店铺流失大量流量。再者，转化率提升是一个长期过程，做好每一步的优化，相信你的店铺一定会突破瓶颈！ 　　成功的店铺一定是诸多优秀细节的积累才有的结果，好的店铺一定不是只有一点点好，一定是到处开花！处处优秀！ 　　最后我给大家一个恐怖的量化公式，如果你尝试着在诸多影响因素中作出一点点改变，哪怕每一点都只有1%的提升： 　　提升总量=宝贝描述提升1%+首页店装提升1%+客服提升1%+促销提升1%+售后提升1%+广告投放提升1%+关联营销提升1%+&&&&&&=！ 　　诸多个1%的积累一定会让你从量变的积累引发质变！罗马不是一天建成的，高转化率也不是一蹴而就的，踏踏实实一步一步，才是真谛！
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2月25日报道
（编译：小白
注：注：将在未来一个月隆重推出《手把手教你创业》系列专题。该专题选择硅谷知名风险投资家、孵化器导师、知名互联网企 业 CEO、创业新星公司的创始人等知名人士的创业经验，进行普及分享。在这一系列文章中，上述“创业名师”将为您带来从创业准备到创业融资、上市等一些 列建 设性的指导。本文为该专题的第十八篇。
公司好比一台机器，只有深入了解之后才能最大地优化产出。在这个过程中我们扒开机器的层层外壳找到每一个会对结果产生影响的因素所在，贴上指标。这些指标，就是机器性能的调节器。如何巧妙设计指标，得到最佳性能，正是本篇文章的核心讨论内容。
成功的公司背后都有一个出色的管理团队，一个出色的管理团队势必十分清楚提高项目的唯一途径是从一开始就制定一套评估方案。好的指标不仅应该是可执行的，还应该起到激励促进成功行为的作用。在本篇文章里，我希望能帮助大家学会辨别什么样的指标最重要，以及怎样设计才能起到最佳的激励作用从而获得公司希望得到的结果。
本文所讲的内容完全适用于任何形式任何阶段的公司企业。下面以软件运营公司为例，我将为大家一步步分析此类公司的一系列指标是如何设计的。由于软件运营企业（或者其他以订阅为基础的企业）和标准的软件公司有很大的不同，我们可以从中发现一些十分有意思的因素。
把你的公司想象成一部机器
要想了解公司的运作模式，一个有效方法就是把你公司想象成一部机器，一部由输出，还有调节杠杆的机器。你和你的管理团队通过操控这个调节杠杆，可以影响这部机器的输出结果。
一般的管理团队对他们的机器运作模式知之甚少，也不了解调节杠杆能对运行效果产生多少影响。换句话说，越是优秀的管理团队，越是了解他们的机器运行，越是清楚他们可以怎样优化机器的运行效果（即如何操控调节杠杆）。
当我们着手设计指标时，也就是加深我们对机械装置的认识，和工作模式的了解。合理设计的指标自然而然地会激励人们的行文，优化机器的输出结果。
举例：失败的董事会会议
下面我们来举一个失败的董事会会议例子。这样的事情时有发生，远超过了我们的想象。通常，公司在召开董事会会议的时候，会有意无意地忽略了他们的季度收入预测。有经验的董事会成员会想要知道以下两件事：为什么没有季度收入预测？今后如何避免类似问题再次发生？
当问及第一个问题时，管理人员通常会回答说，因为市场不景气，完成的交易数没有达到他们的预期。对于下一个季度怎样改变这种困境，他们也没有一个详实的计划，除了寄希望于市场会自动改善，完成的交易数会有所上升。对于这种情况，有句老话说得很好：守株待兔，于事无补。
举例：成功的董事会会议
优秀的管理团队则完全是另外一种回答。他们会抽丝剥茧一般分析整个组织结构，就像剥洋葱一样，然后找出问题的根本所在，当时还会强调如何处理解决这个问题。下面让我们一起来看一个案例：
他们将会告诉你，收入由交易量组成。收入可以由平均交易额乘以交易数得到。他们还会告诉你他们正在努力把平均交易额提高的某一个数值，并且完成了目标，但是完成的交易数量没有达到预期。
接着，他们会进入到更深一层，告诉你之所以没有达到制定的交易量，是因为有三分之一的销售团队没有完成指标。
继续往下一层分析，他们会接着给你分析，销售人员没有完成指标的原因在于未签约的订单没有计算在最终的指标里。但是他们的订单转化率完全符合我们的要求。所以，我们认为问题并不出在这些销售人员身上。
再剥去一层问题，他们会继续告诉你，订单数量和某网站访问数量到订单的转化率是匹配的。他们还会告诉你，访客数量达到了指标，但是最终的客户转化率跟以前相比降低了。
层层分析下去，他们最终会告诉你，他们开展了三场主要的营销活动吸引用户访问网站，以及依靠口碑吸引用户。然后他们会告诉你问题的根源所在：他们在Facebook上投放的广告收益甚微，客户转化率远不及前几个月。
我们可以看到，以上两种处理方式截然不同。在第二个案例中，很显然管理人员知道怎么解决问题（增加新的流量生成程序）。他们还清楚地知道达到增长的目标还需要多少的额外流量，也知道需要多少的销售人员才能完成指标等等。
令人惊讶的是很少有管理团队在这个问题上能够采取正确的处理措施。对于交易规模小但成交量指标高的Web和软件运营企业，建造模型和跟踪数据都相对容易，因为基于网页的模式让运行和市场变得更容易衡量，并且交易量指标越高，交易模式则更清楚。虽然渠道销售的情况又有点不一样，但是这样的处理方式仍具有重要的参考价值。大宗交易的直接销售可能更难追踪数据、分析问题根源，但不管怎样，解决思路都一样。
成功设计指标的秘诀
设计一个合理指标的秘诀是从最终目标开始，逆向操作。对于大多数企业来说，最重要的三个最终目标是：
利润/（亏损）
好的现金流
（到这里，可能有人会问为什么收入不重要，请继续往下看，很快就会有答案。）
我们先来看第一个目标：利润率，还有逆向操作。逆向操作就是从利润率的组成部分来分析最终利润：
Profits (EBITDA) = Revenue – Cost of Goods Sold – Expenses
利润(EBITDA)= 销售收入 – 销售成本 – 运营费用
所以，要提高利润，我们还应该跟踪和评估销售收入、销售成本和费用。这里没有任何问题对吧？那好，我可以告诉大家这条简单的公式可以应用到任何一个需要考虑销售收入、销售成本和费用这三个要素的问题，百试不爽。
接下来，我们逐个分析其中的三个要素，再把每个要素分解成几个关键要素。预定是销售收入的预估指标，所以我们先以预定为例来分析：
Bookings =No of deals closed * Average Deal Size
预定 = 已完成交易数 * 平均交易额
对于经销商渠道，我们可以参考另一个不同的公式：
Revenue = No of productive resellers * average productivity per reseller
销售收入 = 生产经销商数 * 单位经销商的平均生产率
（编辑君注：大部分企业的交易类别有好几种，比如：大宗交易和小额交易。或者多种交易类别混合。所以实际情况要比公式显示的更加复杂。）
往深了一层分析，我们可以发现下面这一条公式：
No of deals closed = No of productive sales people * Average Productivity per Sales person
已完成交易数 = 生产销售人员数 * 单位销售人员的平均生产率
还有另一个公式：
No of deals closed = No of Trials * Average Conversion Rate
已完成交易数 = 订单数量 * 平均转化率
这两条公式清楚地呈现了影响预定结果的因素。我们可以增加试订单数量，或者增加销售人员，或者提高销售人员的平均生产率。无论如何，我们需要确保订单数量和销售人员之间的同步增长，否则可能导致结果失衡：销售人员过剩，没有足够的单子可以转化；或者订单太多却没有足够的销售人员去处理。
下一步，我们继续往下分析订单数量等深层次因素：
No of trials = No of visitors to the web site * Average Conversion Rate to Trials
订单数量 = 网站访客数量 * 订单的平均转化率
No of Visitors to the web site = Normal traffic + for each traffic generation campaign: target audience of each campaign * Conversion Rate to visitors
网站访客数量 = 基础访问量 + 每一次销售活动带来的访问量：每次活动的预计观众 * 访客转化率
每深入一层分析其中的组成元素，我们都可以更进一步地了解我们的机器工作原理，知道如何调节杠杆可以帮助我们获得更好的绩效。就拿以上两个公式来说，影响整个模型结果的一个重要因素是网站的访问量。但是，增加访问量的成本或许有点高。所以，另外一个可选的办法是提高每场营销活动的客户转化率，以及订单转化率。我们可以通过变更活动信息和登陆页面，以及使用A/B测试法来找出网站的最佳创意内容吸引更多的访客。
当然我们可能还需要集中精力去提高平均交易额，那么怎么做呢？请看下面：
“交叉销售”：增加额外的产品
“提升销售”：鼓励客户购买更高级的功能
开发一个可扩展的价格矩阵，促使高端客户购买更多或更好的产品。这大概会涉及到一些新的举措来提升价格：比如以用户数量收费，或者以每跟踪1000条数据元素收费，或者以提供24小时售后服务来收费等等。
企业中的好创意层出不穷，只有你想不到没有做不到，而且以上所有这些创意都很简单，目的也只有一个，提高整体绩效。但是，你还是会发现，很少有企业会真正地一层一层剥开问题寻找主要变量和可调节因素，那么当然也就无法找到最佳的指标全程跟踪绩效成果。
基于趋势的分析
对于我们的模型中每一个至关重要的主要变量，我们当然希望可以一直跟踪它们的变化。因为这些细小的变化可以告诉我们，我们的努力是否正在起到积极的作用，以及在出现任何负面趋势之前及时发出警告。
在大多数的销售和营销渠道层面，我们需要跟踪两个重要的指标：一、在该阶段我们要完成多少预期指标？二、从这一阶段转化到下一阶段的效率如何？下面是一个示例表格：
逐层分析销售内部流程
合理的指标在管理内部销售组织（电话销售）时也十分有用。让我们从整个销售团队完成的总销售量开始层层向下分析，从中掌握一些管理技巧：
团队绩效＝所有团队个人绩效总和
首先我们来了解一下高绩效团队和低绩效团队的区别在哪里，个人的销售业绩又是如何影响到整体的平均水平。
个人绩效 = 完成的交易数量 * 平均交易额
对于低绩效的销售团队，一般来说他们的交易数量往往低于预期水平。但是，我们需要知道为什么。所以，影响个人的销售业绩的因素有哪些呢？假设在一个销售环节中，每个内部销售人员都有一列合格的销售列表名单，然后给名单上的人打电话邀约演示活动，最后签单完成交易，整个过程的影响因素如下：
每个销售人员拨打的电话数（如果每天拨打的电话低于其他人，当他们看到其他同事的拨打电话数时，会立刻感到压力重重。）
回访电话的数量。（如果回访电话很少，一个很大的可能性是该销售人员的语音留言做得不够好，所以应该有专业的人员对其进行培训提高回访电话量。）
从电话邀约到参加演示活动的转化率。（如果这个数据不达标，那么说明销售人员在电话邀约时不具备足够的说服力，同样需要进行专业的培训提高销售能力。）
从演示活动到签单的转化率。（如果最后的一步数据不够理想，可能需要在演示活动方面对该销售人员进行专业培训。）
平均交易额。（如果平均交易额不高，那就说明销售人员需要提高他的“交叉销售”或者“提升销售”的能力。）
以上举例可能并不能完全地反映一个实际的内部销售流程，但是从最终目标开始逆向操作的方法却是适用于所有流程的，以及逐层分析找到每一个影响因素的方法可以帮助你设计出最适合你的实际情况的业绩指标。
销售和市场漏斗模型——总体指标
我们还需要关注一些能够从上到下覆盖整个销售和市场这个漏斗模型的总体指标。这里我给大家举一个比较重要的总体指标：
CAC——获得一个客户的总成本
销售线索来源（用户获取）的有效性：
线索来源的总成本
线索来源的投资回报率（编辑君注：即把成本、最终交易成功的转化率以及客户的生命周期价值都作为线索来源有效性的参考）
不需要跟踪的因素
有些分类，例如费用，它牵涉到因素太多，有时候我们并不希望在指标中列入过多的因素，因此我们需要弄清楚一个问题：我们的分析应该走到哪一步最合适？答案我想大家应该都知道，只是具体实践的时候可能没那么顺利：
按照重要程度给每个因素优先级排序
别把太多精力放在跟踪那些你无法控制的因素上
别去管那些细枝末节或者影响甚微的因素，把重心放在重点上
整篇文章通俗易懂。但是，就是因为太简单而往往很难实施。在大多数的企业里，我们经常发现制定计划很容易，但是执行起来困难重重。以我的经验来看，一个运行良好的企业必然有一套成熟的系统来制定公司运作时需要的指标，并且这些指标也是保证公司良好运行的要素之一。
好处：合理的指标促进积极的行为
在适当的位置引入合理的指标，能够带来的一个好处就是：这些指标会自然而然地改变人们的行为，激励他们提升当前指标。而且，合理的指标也让人们清楚地知道什么地方需要改进，以及如何改进。
合理的指标是完成计划的最佳向导
从某一个特定的收入目标逆向分析，管理人员可以很好地理解要达到这一目标需要考虑哪几个因素。比如，你希望本季度的预订量达到X百万美元，那么你可以从这几方面去着手实现：
你需要多少销售人员来完成任务？
这一群销售人员可以消化多少销售线索？
你需要什么样的销售活动来增加销售线索？
如果你采用的渠道销售模型，同样你可以从这几个角度来分析：你需要几个经销商来帮你销售产品？以新签约的经销商在试用期阶段的销售转化率为参考，你可以推算出还需要招聘几个新的经销商，以及加开销售培训课程的数量等等。
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声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
　　很多人都把用户体验看作是网站或应用成功与否的一个总体衡量标准。分析一个网站或应用在提供好的用户体验方面的效果如何，往往会变成一项很主观的事情，仅停留在观点层面，缺乏客观依据。
　　本文描述了为何量化用户体验这么难，并提供了一个量化用户体验方法，对于网站和应用的过去开发所作努力的快速、客观、形象的表现很有帮助。
　　1、什么是用户体验？
　　“用户体验”这个术语指的是一个概念：把最终用户作为设计和开发活动的焦点，而不是系统、应用程序或者单纯的审美价值。它是基于一般的以用户为中心（用户至上）的设计理念。
　　而用户体验，绝不仅仅只是易用性。
　　用户体验主要由四个因素组成：
　　&品牌（产品的品牌身份，品牌特点，品牌认知度等）
　　&可用性（用户能够使用交互界面来达到他们的目的的难易程度）
　　&功能（用户可以使用的网站或应用的功能数量和质量）
　　&内容（用户可以看到的网站或应用的内容）
　　单独作用的话，这些因素中没有一个能带来积极的用户体验；然而，如果综合起来，这些因素就组成了一个网站成功的主要因素。
　　举例来说，一个设计精美的网站，却频繁地出现服务器错误或超时。或者想象一个很棒的数据库应用程序，由于某种原因而从未被使用过，因为它被深深地掩埋在了网站信息架构的深处。在两种情况中，我们都可以看到，独立的品牌、可用性、功能和内容等要素是无法说明一个网站是成功的。然而，当综合在一起时，这些核心要素就构成了用户体验的基础。
　　2 用户体验量化一定是针对特定参与体验的用户群
　　用户的体验就是网站的实际用户在接触、使用网站时候的体验，这种体验不同，所带来的用户行为也不同，而用户行为是可以监测的，也可以设置规则进行量化。
　　参与体验的用户，内部来说就是模拟真实用户群而参加用户体验优化工作人员，站在用户的角度上去体验网站，人员水平、能力的不同，工作的质和量是不同的。对于每个工作的质和量，都是可以监测的并量化的。
　　用户体验，首先是用户的体验，用户的心理感觉会影响用户的行为，用户的行为会体现为数据，数据是可以量化的。
　　举例说明，某网站一个按钮颜色，略微加深了一点后，订单量上升了好几倍，原因在于，以前的按钮颜色太浅，而在用户的印象里，下意识的认为这个按钮是无效的，不能点击的，于是，当按钮颜色适当调整后，交易额立杆见影的增加了几倍。
　　再比如，也许某电子商务网站的购买页面太繁琐，不够简单，每天的订单量只有几千笔，原因在于用户感觉太复杂，太难，而放弃了，如果简化了订单页面，那么可能会上升到几万笔，这些都是可以通过数据来衡量的。
　　这个页面如果每天的流量是1万，而购买量只有1千，那么购买转化率就只有十分之一，而如果流程复杂，导致用户点击购买后放弃，这个购买取消率也可以体现为一组数据，当进行用户体验优化后，购买转化率上升的比率、购买取消率下降的比率，都可以成为可量化的数据。
　　再比如，用户在购买某一个商品时，在交易流程中，总是存在疑问，而去咨询客服，这里就存在一个咨询率，当通过用户体验优化、做好了页面上的说明引导、简化交易流程，那么，这个效果就可以通过咨询率的下降来量化。
　　网站易用性的提升，意味着转化率的上升、易用性相关咨询的下降等等。
　　3 用户体验必须细化才能落实
　　虽然部分用户体验是可量化的，但是却很难把用户体验指标落实到哪个人或者哪几个人身上。很简单，用户体验不是几个人的工作，不是哪个部门的工作，而是集体的工作，一个互联网公司的产品部门、客服部门，甚至所有部门的目标，其实归根结底都是一个，就是用户体验。
　　网站或应用的战略定位、网站产品、流程策划、信息架构、交互设计等与网站或应用的功能性、可用性紧密相连。 网站平台的技术、运维、同样与网站或应用的功能性、可用性密切相关。
　　网站商业模式策划，决定在取得商业利益的同时，是否能保障用户体验不受影响。
　　网站的客服、销售、直接面对用户，一言一行、一笔一划，打字的标点符号、话务的语调语速，都在影响用户体验。
　　如果把用户的体验看做一个产品，那么这件产品能打多少分，不取决于某一个人或者某几个人。
　　因此，笼统的评估用户体验是不可行的，用户体验必须细化，分工明确、责任到人。
　　谁来考核用户体验？
　　用户，只有用户，只有用户才能考核用户体验，用户用他们的手投票、用他们的脚投票。用户举手投足，都会有具体的数据体现出来。
　　对于内容型网站来说，用户体验的某项改善，也许反应为平均网站停留时间的上升，综合浏览量的上升、每次访问页数的上升。
　　而对于电子商务网站来说，用户体验的改善，恰恰反应为用户操作时间，从浏览到下单、到支付完成、甚至收货评价时间的缩短。
　　因此，也只有用户才能考核用户体验工作的好坏，用户用他们的手、用他们的脚投票。对用户体验考核的时候，我们就收集这些数据，来对用户体验进行考核。 要量化和考核用户体验，我们首先要明确，用户体验工作的目的是什么、具体的目标是什么。 每个网站的目的不同，每个用户体验优化项目的目标也不同。有的是资讯网站、媒体网站、有的是社区网站、有的是电子商务网站，每个网站的量化目标都是不同的。
　　但有几点是共同的，以下以电子商务网站为例谈用户体验量化指标：
　　1 降低用户的不满感： 投诉、咨询量的减少
　　2 增加用户的忠诚度：重复购买率、回头率的增加
　　3 提升流程的畅快感：交易流程所耗费用户时间的缩短
　　4 给予用户归属感：用户好评数的提升、诚恳建议的提升
　　5 给予用户信赖感：注册转化率、购买转化率、推荐注册、购买率的提升
　　6 给予用户稳定感：购买失败率的下降、网站访问、操作失败率的下降、支付取消率的下降
　　7 给予用户安全感贴心周到的安全保障措施，降低用户被盗、被骗次数 ......
　　可以看到，虽然用户体验包含的方方面面内容都可以量化为数字，但无疑，大家也可以看出，其实一个网站所有的工作，最终的目标都是提升用户体验。
　　为此，我们必须把用户体验这个工作细分为很多具体的工作，把每个工作细分为很多项目、把项目细分为很多阶段、给阶段设定具体的目标。
　　4、目标分析工具的必要性
　　比如说你来了一位新领导 C 他们对网站或应用的现状不满意，想让你帮忙把握网站或应用的的正确航向。你应该怎样把你对网站或应用的评论记录完整地量化展示，而不是简单地零零散散地对现有网站进行批判？
　　问题在于，我们每个人对一个网站或应用是好还是坏的感知，是受我们个人背景和行业特性的影响而有所偏倚的。如果被叫来评价一个网站的优点和缺点，一个开发人员、可用性专员、设计人员或信息架构人员可能会有完全不同的评判。
　　我们需要一个客观的测量分析工具，会帮你提供给有事实依据的建议，而不仅仅是主观臆断和观点。
　　建议你设计或采用的分析工具符合以下原则：
　　a、尽可能消除个人偏见（主观因素）
　　b、让不同背景的人（设计人员，开发人员，客户）能够在理解网站上有统一的共识
　　c、创建基准规则，以便于网站与其竞争者或过去的开发努力作比较
　　d、提供一个关于网站或应用的优缺点的事实依据和可视化的展示
　　5、从主要用户体验的要素衡量用户体验
　　用户体验由四个相互关联的要素所组成：
　　品牌、可用性、功能、内容
　　但是，我们如何量化和衡量这些看似无形的元素呢？
　　方法很简单。我们把分析分为四个部分 C 每个用户体验的元素为一个部分。对于每一个元素，我们创建一系列的描述或参数，用于针对性地测量网站。我们为每一个描述创建一个从1到X的尺度范围；并且在这个范围内给每个描述打分。
　　一旦你完成了这个分析的第一部分，四个栏目中的每一个描述就都有了一个对应的分数。
　　在本文附上的范例分析中，我们只为每个元素使用了五个描述或参数。因此，我们使用了一个20分的尺度范围，这样网站的最高分值就是100。所以，如果我们为每个元素添加额外的五个描述或参数，我们就会使用10分的尺度范围来打分。
　　下面就是对范例分析中的每个元素以及描述或参数的概要：
　　a、品牌
　　品牌包括在网站中所有审美的、设计相关的项目。它带给网站想要的组织形象或信息的创意。用于测量品牌的描述包括：
　　网站提供给访客有吸引力的和难忘的体验
　　网站的视觉效果与品牌特征保持一致
　　图像、附加内容和多媒体对于体验的增值
　　网站传达出品牌的感知预示
　　网站利用了媒体的能力来增强和扩展品牌
　　b、功能
　　功能包括所有技术方面的和“后台的”进程和应用。它让网站提供给所有最终用户交互式的服务，而且重要的是，注意这有的时候同时意味着前台公众用户和后台管理员。
　　网站功能的描述包括：
　　用户及时获得对他们查询和提交信息的响应
　　任务进程的清晰告知（比如，成功页面或邮件更新提示）
　　网站和应用严格遵守通用的安全和隐私标准
　　在线功能与离线业务流程结合
　　网站包含管理员工具来加强管理员的效率
　　c、可用性
　　可用性带来的是所有网站元素和特性的总体易用性。可用性之下的二级主题包括导航和易用性（友好度）（注释：易用性处理的是使在线内容可用于用户的体验，享受和使用的问题）。
　　可用性的描述包括：
　　网站防止错误发生，并帮用户从错误中恢复
　　整体网页侧重针对主要受众优化
　　网站帮助访问者达成一般目标和任务
　　网站遵循它自己的一致性和标准
　　网站为残疾用户提供内容
　　d、内容
　　内容指的是网站的实际内容（文本，多媒体，图像）及其结构，或信息架构。我们来看信息和内容是如何按照定义的用户需要和客户的商业需求组织的。
　　测量内容的描述包括：
　　链接密度有足够的清晰度，且容易导航
　　内容组织方便用户达到目标
　　内容及时准确
　　内容适合客户需要和商业需求
　　多语言的综合性内容
　　在多数情况下，我会为这四种元素分别使用10到20个独立的描述。我建议你使用如上描述作为你创建你自己的分析的基础。请记住，如果你添加了更多的描述，你必须也调整20分的尺度，以便每个元素的总分为100。例如，如果你为每个元素使用10个描述，那么你的评分尺度应该是1-20。如果你为每个元素使用20个描述，你的尺度应该是1-5。
　　6、显示结果
　　一旦完成了分析，并且得到了每个描述或参数的分值，就是时候把数据放入清晰而便于告知的格式中去了。
　　首先我们要做的是，把每个元素的所有的分值加总。因为我们已经设置了分值尺度，来为每个元素提供满分为100的分数，我们真正得到的是一个百分比的分数。一旦我们有了这些百分数，我发现最有效的是创建一个雷达图来直观地呈现。微软的Excel或者Open Office Calc都很适合，尽管任何带有图表功能的数据表软件都可以。
　　使用你的数据表软件，你可以创建一个可视化的数据展示。请参见你在上面下载的示例文件来获取更多的范例。
　　7、自定义分析维度，针对特定产品发挥创意
　　可以在分析中添加第五个类别来描述易用性（友好度）或者商业指标。可以容易地创建一套描述或参数来专门处理易用性（友好度）元素，修改图表来相应展示。同样，也可以很容易地创建一个类别来专门处理你的客户的重要商业指标，比如，ROI，点击率，转化量，或者重复顾客数。
　　使用这个分析框架，也能够为你选择的元素添加更大的权重。比如对一个奢侈品生产商，主要侧重在品牌和视觉效果上。你应该创建一个修改过的测量系统，为品牌要素提供更大的权重，为可用性要素上减少权重。
　　有了这个方法，你将很容易为不同领域的网站或应用进行多维度分析，对比各个竞争对手，找到自己的努力方向并确定重点。
　　8 用户体验的要素分层分析
　　如上图所示，图的上半部分是按照分工来划分用户体验的要素；下半部分按照网站架构来划分用户体验的要素。
　　用户体验是由抽象到具体的一个完整的过程，前者决定后者。如果一个团队在没有确定产品定位的情况下就贸然定下了产品视觉，这种视觉先行的做法对于产品设计来说是非常冒险的。
　　用户体验是一个整体感觉，也就是说，用户使用产品过程中的任何一个环节，如果做得不好，其结论都是「用户体验不好」。用户体验绝对不仅仅是界面或者表现层的事情。
　　9 运用用户体验要素指导产品开发
　　1）战略层
　　按照用户体验方法论，在战略层，应完成对产品的定位，应注意的是，产品的定位是双向的，它需要考虑到公司和用户两方面。
　　战略层=用户需求+产品目标。
　　其中，产品目标可以分解为： - 商业目标：如何盈利、预期盈利多少等。 - 运营指标：PV、UV、注册用户数、活跃用户数、转化率等等。 - 品牌目标：建构产品的品牌身份。
　　其中，用户需求需要考虑如下因素： - 用户细分：人口统计学、媒介素养（使用互联网的频率、时长、知识）、垂直领域等。 - 可用性：用户需要可用、易用的产品。设计可用性强的产品需要进行用户调研。 - 用户研究：问卷调查、焦点小组、现场调查、任务分析、用户测试（不一定必须严格局限于分析用户如何成功完成某项特定的任务之中）等。
　　2）范围层
　　当把用户需求和产品目标转化为产品应该给用户提供什么样的内容和功能时，就来到了范围层。
　　比如，你想设计一款日程规划软件，这个定位是产品的战略层，而你这款软件中包含的“创建任务、邮件提醒、社区分享”等功能即为这款软件的范围层。
　　范围层=确定需求范围（做什么、不做什么）
　　如何确定具体做什么其实是一个收集需求、筛选需求、确定需求优先级、测试需求的过程。
　　3）结构层
　　在结构层关注的问题从抽象的决策转移到更具体的因素上，即交互设计（影响用户执行任务）/信息架构（如何将信息表达给用户）层面，确定各个将要呈现给用户的选项的模式和顺序。
　　结构层=交互设计+信息架构-交互设计关注描述可能的用户行为并定义系统如何配合与相应这些用户行为。
　　好的交互设计能够防止用户犯错，有效的错误信息提示和设计可以完善界面。
　　? 信息架构信息架构的基本单位是“节点”，节点可以对应任意的信息片段或组合，节点的类型如下：
　　? 树状结构/中心辐射结构：节点与其他相关节点之间存在父级/子级的关系。
　　? 矩阵结构：允许用户在节点与节点之间沿着两个或更多的“维度”移动，帮助带着不同需求而来的用户。但是超过3个维度的矩阵可能会出现问题，因为人脑的容量是有限的。
　　? 自然结构：没有太强的分类概念
　　? 线性结构：单向度限制内容顺序的信息结构。
　　信息架构可以通过UML状态图、泳道图进行表达。
　　4）框架层
　　用户体验的框架层需要解决更精准的细节问题，包括了界面设计、导航设计和信息设计。
　　框架层=界面设计+导航设计+信息设计（导出成果为线框图）
　　? 界面设计
　　界面的意思是，通过它，用户能够真正接触到那些在结构层的交互设计中确定的具体功能。
　　小白用户是不会理解交互设计规范的，他们不一定知道某个图标代表着返回。因此设计“别让我烦、别让我想、别让我等”的界面设计是非常重要的。这里大家可以借鉴《点石成金》这本书中对web设计的思考。
　　成功的界面设计是那些让用户一眼就看到“最重要的东西”的界面设计。
　　? 导航设计
　　导航设计是为了让用户明确身在何处，如何找到想要的东西；设计好导航对于网站的SEO优化也很有帮助，有利于提高网站流量、排名。
　　导航设计应该：
　　? 提供用户在网站间跳转的方法。
　　? 导航元素必须选择那些能促进用户行为的。
　　? 导航设计必须传达出元素和内容之间的关系，链接之间的相互关系、差异性、有效性非常重要。
　　? 导航必须传达出它的内容和当前浏览页面之间的关系，传达出的信息要有利于用户的任务或目标。
　　? 导航的分类有：
　　? 全局导航：不管你想去哪里，都能从全局导航中（最终）到达。
　　? 局部导航：提供“附近”的通路，只提供一个页面的父级、兄弟级、子级通路。
　　? 辅助导航：允许用户转移他们浏览时的方向（通常时引起他们兴趣的东西），不需要从头开始。
　　? 上下文导航：嵌入页面自身内容的导航，类似超链接。
　　? 友好导航：提供用户他们通常不会需要的链接。
　　? 网站地图：远程导航工具，单页的整体结构快捷浏览方式。
　　? 索引表：字母顺序排列。
　　值得注意的是，在设计导航的时候也要回到战略层去看一看，因为需求理解得越透彻、目标越清晰，导航设计越成功。
　　? 信息设计按照支持用户任务和目标的方式来分类和排列信息元素，运用指示标志（例如颜色编码等）、图标、标签系统、排版等方式突出信息元素。
　　线框图是整合在结构层的三种用户体验要素的方法，指明视觉设计师的方向。
　　5）表现层
　　最后我们把注意力转移到产品的颜值上来，即视觉设计。
　　这个时候应该关注的不是什么好看，什么难看，而是什么能运行良好。换句话说，视觉设计如何能够实现前面四层用户体验要素的目标。
　　因此，颜色、字体、板式等的使用是否突出了原本的结构设计，强化了用户选项就变成了一个可量化的选择。
　　同时，在设计中应保持一致性，从而提升产品在用户中的品牌认知度和同类产品中的辨识度。
　　视觉设计绝不仅仅是美学问题，而是定位问题，是服务战略的问题。
　　以上提到的不少用户体验要素难以量化，但是可以进行定性分析和对比分析。
　　最终我们发现要实现量化，必须从行为入手，将以上思考层级的因素跟行为有效挂钩。
　　可能你觉得这些太复杂了，没错，一个小团队不应该考虑都所有的层级，所有的因素进行量化分析，而是抓住产品驱动的最核心因素，产品增长的最核心指标，以此作为抓手。
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