是不是总有人问你：如何证明你设计的好坏？

上到面试，下到日常汇报，铁汁们应该经常会遇到一个头疼脑热的问题：怎么证明你的设计是好的，是有价值的？

之所以说这个问题让人头疼是因为设计本身是一个相对辅助性且偏个人色彩的学科，你无法单一维度的说它是好还是坏。但显然你这么说老板们是不会买单的，那接下来看看我们如何化抽象为具象，把它的衡量方式与指标悉数摊牌。

分析问题小tip：如果在分析问题的时候说的很复杂很绕弯子，高手不会觉得不明觉厉只会觉得逻辑不清，不太聪明的亚子。多学会使用简单的表述+多维度的思考+多分支的论点模式，会使陈述更有逻辑更具说服力。

维度1：主观层分析

从主观层分析是设计最本能的反馈，因为你们懂得，设计本来就是个偏主观的东西。

以下是三个主流实用的衡量用户体验指标，你可以通过他们看到用户对你的设计最直观的感受，是歪瑞good还是厚礼shit：

1. 用户满意度（CAST）

用户满意度一般是用来衡量用户对一款产品服务和体验的整体满意程度。说到这里肯定有人要问那这不是单一变量昂，产品功能不好用会影响满意度，运行速度慢也会影响满意度，这和设计有很大毛球关系吗？所以这里需要指明，用户满意度的侧重其实是偏向体验侧的，而且我们也可以根据实际情况调整调研的问题，或是抽取与体验设计直接相关的命题得出单一变量的评分值。

如果是侧重体验侧的CAST，我们基本分成2大块内容去了解用户对整体产品设计的感受：

• 美观舒适度：看的顺眼嚒？（里面再有多项细分问题）
• 上手易用性：用的习惯吗？（里面再有多项细分问题）

量化过程操作起来是这样的：基本是问卷形式给到用户，每组题目对应从“非常不满意”到“非常满意”的不同满意度。最后通过问卷里的满意度占比我们会得到一个0-100%的满意度评分，比例越高说明用户越满意，也说明在这个指标上你的设计是相对成功的。

2. 净推荐值（NPS）

之前我自己都有点混淆nps和用户满意度之间的关系，一度以为它俩就是袋鼠和袋鼠它妈的关系。但实际上NPS是独立且对C端产品来说很重要的一个体验衡量指标，它旨在了解用户是否愿意将这个产品推荐给ta的朋友。很显然它是个无法改变的多变量指标，但也可以为设计的好坏提供一些侧面佐证。

净推荐值的判定基本把用户划分为3大个群体：

• 推荐者（9-10分）：产品的活跃用户，会热情的推荐产品给朋友
• 被动者（7-8分）：对产品满意但忠诚度不高的用户，给个糖就会被竞争对手拐走的那种
• 批评者（0-6分）：对产品明显不满意的用户

量化过程操作起来是这样的：一般只需要通过问卷一道题“是否愿意将产品推荐给朋友”得到用户反馈，当然你也可以选择多加道题“为什么你选择推荐or不推荐？”。这里记住一个公式：NPS值=推荐者所占比例-批评者的比例，推荐者与批评者的比例差越大，NPS值越高。

3. 用户费力度（CES）

费力度这个指标相较以上2个指标使用率较低一些，因为它更偏向产品与交互层面，通俗点解释可以理解为用户对产品的接受度以及使用成本高低。

量化过程操作起来是这样的：一般只需要通过问卷一道题“你需要花多少力气去实现自己的需求？”设置难易度1-5个等级，得到用户反馈。

通常我们获取这些指标信息的方式和途径就是调研了，常见的定量（问卷）与定性（访谈）调研结合。其中定量可以帮我们把用户对体验设计的直观感受量化成一个具体整体的数值，而定性可以帮我们收集到更多细节的问题所在。

总的来说，为啥管以上的度量指标叫主观层分析，究其根本原因是因为这些无论是调研还是访谈来的定量or定性的信息，都是用户主观意识下的感受。它可以是证明我们设计靠谱的有力证据，也可以是我们优化设计的依据，但仅仅依据这些去做优化or证明自己是不足够的，我们需要主客观结合分析。

PS：如果还想看以上指标具体用研如何操作细节请自行度娘，保姆级教程用研的小哥哥小姐姐们应该可以写出一本书。

最后还想说，肯定又有铁汁要抱怨我们没有用研资源怎么调研，怎么证明自己的清白啊？自驱调研了解一下，虚拟调研了解一下（好孩子不要学）。

维度2：客观层分析

除了主观感受外，我们还需要一些客观指标来综合验证设计的好坏，因为我们在以用户为中心的基础上还需要同时兼顾业务的成长与变现。

以下是日常我们需要考虑的几个方面的客观指标：

1. 与设计有关联的业务指标

这里业务指标主要是指业务侧在达成核心目标的路途中一些衡量业务运行情况的指标。业务数据的验证应用是因地制宜的，不同产品类型对应不同的业务指标，其中有些与体验设计有直接关联的（就算不是单一变量也没事儿）就可以作为我们验证设计好坏的辅助证明。

比如泛娱乐类的产品：直播/短视频等，社交类的产品：社区/论坛/贴吧，他们都有一个和设计直接关联的业务指标：页面停留时长。设计的好坏可能直接影响用户对页面的整体兴趣，所以通过体验设计上的优化是可能解决一部分停留时长的问题的。

这里不建议大家用一些变量过多/且设计关联度过低的整体业务目标去证明自己的设计，比如：比如今年要成交多少个亿，或者DAU要涨到几百万一类的。

因为容易被质疑设计在其中贡献的价值，所以建议大家拿设计自驱的或者关联度高的指标来证明自己。

2. 核心流程的漏斗转化率

做体验设计很重要的一环是同步业务侧传递的功能优先级，也就是时刻清楚哪个功能流程是你需要最关注的，所以把握好这个流程的漏斗转化率，就可以证明自己的设计是相对合理可靠的。这里举个栗子，比如一个电商的app，它的核心流程正常是在于用户的购买下单流程。我们把流程路径梳理出来就是：点击商品卡片➡点击购买➡选择物品详情➡确认订单➡支付方式选择➡跳转支付➡支付成功提示。看似简单的一个流程操作实则有7个漏斗节点，每一个节点都可能漏掉用户，到最后看到支付成功提示的就是漏斗尖尖剩下的用户。

所以漏斗转化率是每个体验设计师都需要非常关注的点，因为有时候用户并无法很明确的告知你哪个环节ta的体验不舒畅导致了流失，漏斗的具体数据可以很明确的告诉你哪个节点出的问题比较多。我们通过设计改版优化提升的漏斗转化率就是非常有力的证明武器。

至于这个漏斗转化的数据要去哪里看，每个公司和团队都不一样，有的是使用类似GIO一类的第三方，有的是有自己的内部系统可以用，这点可以咨询你们的产品经理，一般他们也会很关注。

3. 强视觉运营位点击率

这趴主要是给肩负多职的设计师用的，有同时还需要负责视觉物料和品牌设计的铁汁，对线上的纯视觉设计也可以通过实际的用户点击率数据来体现自己的能力（当然是在不违和整体视觉体验的基础上）。

同时也可以利用A/B测试的方式，做多个banner，让运营同学分不同时段投放，看哪个的点击率更好，这样你不仅可以收获高点击率设计的经验，也可以体现自己对线上产品的尽心尽力。

具体的运营位点击率咨询请主动call运营的同学，不然是木有人会告诉你哒。

总的来说，就是尽量控制变量，通过设计优化前后的客观数据比对验证设计价值。

一个困惑

最后说一个困惑：项目的成功必然会给所有职能部门（包括设计）带来价值，但这就一定能证明这个产品设计是优秀的嚒？

近期看了有很多依托大平台体量和初期不错的战略打赢的产品，他们的产品设计委婉的说可能不太符合业内的专业良心，毕竟“宫中唯有争宠生还，谁看庭前花开日落”。但秉着存在即合理的真理，也许适者生存，最适合行情的就是最好的。

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