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用戶(hù)研究干貨!量化用戶(hù)研究什么是用戶(hù)研究?本書(shū)關(guān)注的是前者的廣告主。這里的用戶(hù)可以是一個(gè)付費(fèi)顧客、內(nèi)部員工、物理學(xué)家、呼叫中心處理員、汽車(chē)司機(jī)、手機(jī)擁有者或是任何試圖去完成某個(gè)目標(biāo)的人一一一方面是那些涉及到軟件、網(wǎng)站以及機(jī)器設(shè)備的目標(biāo)。這里的“研究”寬泛而又模糊一一它是以其為核心的方法和專(zhuān)業(yè)人員的結(jié)果。Schumacher(2021,p.6)草擬了以下的定義:用戶(hù)研究是對(duì)于用戶(hù)既定目標(biāo)、需求和能力的系統(tǒng)內(nèi)研究,它的終極目標(biāo)是為了給設(shè)計(jì)、手機(jī)用戶(hù)架構(gòu)或改進(jìn)工具來(lái)幫助用戶(hù)更好的黨務(wù)工作和生活。相比起這個(gè)詞語(yǔ)的定義以及它的內(nèi)容,我們愈關(guān)心如何關(guān)心量化用戶(hù)的行為,因?yàn)檫@包含到可用性相關(guān)專(zhuān)業(yè)人士、設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品經(jīng)理、營(yíng)銷(xiāo)人員以及開(kāi)發(fā)者。用戶(hù)研究中的數(shù)據(jù)n盡管“用戶(hù)研究”這個(gè)說(shuō)法最終可能會(huì)失寵,但是它其中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)勞動(dòng)生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)卻不會(huì)。貫穿本書(shū),我們將把重點(diǎn)放在可用性測(cè)試,使用一些來(lái)自精確性測(cè)試、用戶(hù)調(diào)查、A/B測(cè)試以及沙盤(pán)調(diào)研的案例。之所以把重點(diǎn)放在可用性測(cè)試上,是有以下兩點(diǎn)原因:可用性測(cè)試依然是判別用戶(hù)是否在完成任務(wù)的核心方法。我均執(zhí)行過(guò)的可用性測(cè)試并對(duì)其有著很多論述??捎眯詼y(cè)試用到了許多其他用研方法所涉及到基準(zhǔn)的指標(biāo)。(比如到處都能看到的“完成率”)??捎眯詼y(cè)試大多數(shù)的可用性測(cè)試屬于總結(jié)性的。它們通常是一個(gè)小樣本量的定性活動(dòng),在其中問(wèn)題描述以及設(shè)計(jì)建議是以數(shù)據(jù)的形式輸出的。你的目標(biāo)是找到發(fā)現(xiàn)盡可能多的問(wèn)題并找到軟件平臺(tái),但是這并不意味著沒(méi)有固相什么事。你可以從頻率、程度的角度量化問(wèn)題,追蹤哪些用戶(hù)碰到了哪些問(wèn)題,衡量一下他們量度圓滿(mǎn)完成任務(wù)花費(fèi)的時(shí)間,判斷一下他們是否成功的敲定了任務(wù)。通常來(lái)講有兩種典型的總結(jié)性測(cè)試:基準(zhǔn)測(cè)試以及比較實(shí)驗(yàn)?;鶞?zhǔn)可擴(kuò)展性測(cè)試的目標(biāo)是描述一個(gè)應(yīng)用相對(duì)于一系列基準(zhǔn)來(lái)說(shuō)的可用程度。在基準(zhǔn)測(cè)試?yán)锬憧梢蕴岢鲆粋€(gè)界面中需要修復(fù)的問(wèn)題并且它也提供了用于比較設(shè)計(jì)后改變的一條基線。比較可用性測(cè)試,就像他的名字一樣,某個(gè)這可以是較為同一個(gè)產(chǎn)品的不同版本,也可以是比較幾個(gè)競(jìng)品。在比較測(cè)試中,同一個(gè)用戶(hù)可以在所有的產(chǎn)品上任務(wù)嘗試完成任務(wù)(主題下的設(shè)計(jì)),或者不同組的用戶(hù)可以試驗(yàn)各個(gè)產(chǎn)品(主題間的設(shè)計(jì))。樣本量n對(duì)于樣本量有一種錯(cuò)誤的觀點(diǎn)認(rèn)為必須越大越好,這樣才可以讓數(shù)據(jù)精確可使用并量化成可供使用數(shù)據(jù)。我們將在第6.7章中深入探討這個(gè)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題,并且在本書(shū)中,我們都將展現(xiàn)給你如何在樣本量展現(xiàn)遠(yuǎn)大于10的情況下獲得有效的數(shù)據(jù)結(jié)果。不要讓你的測(cè)量誤差(哪怕你只有2到5個(gè)用戶(hù))阻礙你使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息來(lái)量化數(shù)據(jù)并指導(dǎo)最終的設(shè)計(jì)方案。代表性和隨機(jī)性在用戶(hù)研究中,無(wú)論數(shù)據(jù)是定量的還是定性的,最重要的一件事所能是你測(cè)試的用戶(hù)樣本能夠代表你所要針對(duì)的所有人。否則你的專(zhuān)題報(bào)告不適結(jié)果從邏輯上就不適用于你的目標(biāo)人群。如果你用一個(gè)群體的樣本來(lái)推論另一個(gè)不同的群體,信息學(xué)那么再好的統(tǒng)計(jì)學(xué)都幫不上忙。如果你想要深入了解如何雪地鞋的設(shè)計(jì),去調(diào)研5個(gè)極地探險(xiǎn)者都要比調(diào)研1000個(gè)沖浪者來(lái)的好。在實(shí)踐中,這就如果你試圖從不同的用戶(hù)群里得出結(jié)論(比如,上新用戶(hù)和經(jīng)驗(yàn)用戶(hù),或健壯用戶(hù)和年輕用戶(hù)),你就該讓樣本很好的代表不同的用戶(hù)群。在指標(biāo)上不同組別之間有潛在的關(guān)鍵差別。(Dickens,1987)組與組之間存在潛在交流。(AykinandAykin,1991)在關(guān)鍵指標(biāo)的變動(dòng)性上,組與組之間不同。不同組之間控制點(diǎn)成本不一樣。Gordon和Langmaid推薦用一下方法來(lái)定義一個(gè)組(1988):寫(xiě)下所有重要的變量。如果需要的話,按優(yōu)先級(jí)對(duì)常量排序。設(shè)計(jì)者一個(gè)理想的樣本。利用常識(shí)來(lái)合并組。舉例來(lái)說(shuō),假設(shè)你一開(kāi)始有24個(gè)組,這些組都是基于6個(gè)人統(tǒng)計(jì)地點(diǎn)、2種經(jīng)歷、2種性別的組合。你可能規(guī)劃著⑴每組中都包含同樣數(shù)量的40歲以上和以下的男性同性戀者,(2)初學(xué)用戶(hù)和經(jīng)驗(yàn)用戶(hù)分開(kāi),然后(3)棄用中間的那些用戶(hù)。最后的規(guī)劃需要從2個(gè)組里取樣。而不會(huì)合并性別和年齡的規(guī)劃可能需要?jiǎng)t需要從8個(gè)組里取樣。我們理想的假設(shè)你中會(huì)的樣本是從兄人群中隨機(jī)挑選的?,F(xiàn)實(shí)中這一點(diǎn)十分困難。除非你強(qiáng)迫用戶(hù)去參與調(diào)查,否則多多少少不會(huì)完全隨機(jī)。在可用性研究和調(diào)查中所,如果人們決定參與,那么這一組里可以有不同的特點(diǎn),而如果人們偏好不會(huì)選擇參與則反之。這個(gè)說(shuō)白了問(wèn)題不僅僅存在在用戶(hù)深入研究中。即便在要對(duì)藥物以及醫(yī)療程序作出生與死的決定的臨床里,人們又不得不參與或者有某種疾病(癌癥或糖尿?。┑臅r(shí)候,也有這樣的情況。許多心理學(xué)課本里關(guān)于人們行為的準(zhǔn)則居然是被一些大學(xué)本科生的一一這是一個(gè)潛在的代表性以及隨機(jī)性問(wèn)題。你必須要意識(shí)到你的數(shù)據(jù)依舊是存在不一致性的,這也將制約到你的結(jié)論。在應(yīng)用研究中,我們被預(yù)算以及用戶(hù)參與度所拘束,可是產(chǎn)品依然必須要產(chǎn)出。所以,在我們能收集到的數(shù)字的基礎(chǔ)之上,我們給與盡量做出最完全正確的判斷。在盡力讓樣本中的當(dāng)中系統(tǒng)偏差最小化的同時(shí)要記住,代表性比某類(lèi)更加重要。換句話說(shuō),哪怕你有一個(gè)非常完美的隨機(jī)樣本,但是它選取自錯(cuò)誤的人群,那么這個(gè)樣本也比不上選取自正確人群但不完美的樣本。數(shù)據(jù)收集n可擴(kuò)展性數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室可以在一個(gè)傳統(tǒng)基于實(shí)驗(yàn)室的有主持過(guò)程里被收集,這個(gè)過(guò)程中,用戶(hù)去完成任務(wù),而一個(gè)主持人將觀察并與他們互動(dòng)。這樣的測(cè)試過(guò)程無(wú)疑耗時(shí)耗力,并且還可能需要具備用戶(hù)和觀察人兩個(gè)角色(這也阻礙其進(jìn)行一些跨國(guó)的測(cè)試)。這樣的研究一般運(yùn)用小樣本的統(tǒng)計(jì)學(xué)過(guò)程,因?yàn)槊恳粋€(gè)樣本的產(chǎn)品成本生產(chǎn)成本實(shí)在太高了。近些年來(lái),遠(yuǎn)程主持以及無(wú)主持的投資過(guò)程越來(lái)越受歡迎。在遠(yuǎn)程主持的過(guò)程中會(huì),用戶(hù)在自己的電腦上嘗試完成任務(wù),而主持人通過(guò)屏幕共享軟件來(lái)觀察并記錄用戶(hù)的行為。而在不具主持的遠(yuǎn)程主持測(cè)試過(guò)程中,用戶(hù)嘗試任務(wù)(通常是在網(wǎng)站上),而軟件記錄下點(diǎn)擊,頁(yè)面瀏覽以及時(shí)間。對(duì)于遠(yuǎn)距離測(cè)試的辦法,讀者可參閱《BeyondtheUsabilityLab》(Albertetal.,2021),里面有透徹的討論。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn),盡管多因子人類(lèi)犯罪行為行為動(dòng)機(jī)是十分困難的,這些行為的結(jié)果卻是易于觀察、衡量并利用的。以下就是在用戶(hù)研究里,可用性測(cè)試內(nèi)外能收集到的一些常見(jiàn)指標(biāo)描述。我們會(huì)在本書(shū)里不斷用到這些名詞專(zhuān)有名詞。完成率完成率,也被稱(chēng)為成功率,是可用性指標(biāo)里基本十分基本的。(Nielsen,2001)。他們一般都?xì)v史紀(jì)錄成二進(jìn)制的數(shù)據(jù):1代表任務(wù)成功,0代表任務(wù)失敗。你所報(bào)告的成功率就是所以那些成功完成任務(wù)的用戶(hù)數(shù)量除以將嘗試任務(wù)的用戶(hù)數(shù)量。舉例來(lái)說(shuō),如果10個(gè)用戶(hù)里有8個(gè)成功完成了演訓(xùn),那么成功率就是0.8,通常報(bào)告里寫(xiě)成80%。你也可以用用100%減去成功率而記錄失敗率為20%。當(dāng)然,也有辦法來(lái)定義一種表示部分的指標(biāo),二進(jìn)制但是我們更加敬重這種簡(jiǎn)單的二進(jìn)制衡量方式,因?yàn)樗永跀?shù)據(jù)挖掘之后的統(tǒng)計(jì)分析。一章里提到的成功率都是指這種二進(jìn)制的成功率。二進(jìn)制統(tǒng)計(jì)無(wú)處不在另一個(gè)好處在于它在科學(xué)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)文獻(xiàn)里的。本質(zhì)上來(lái)說(shuō),任何事物記錄的出現(xiàn)和未出現(xiàn)即便可以記錄成1或者0,然后可以匯總成一定的比率。這個(gè)可以是在一個(gè)軟件上完成任務(wù)的用戶(hù)數(shù)量,或是從疾病中恢復(fù)的病人數(shù)目,又或是湖里補(bǔ)上來(lái)的魚(yú)的數(shù)量,以及購(gòu)買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的顧客數(shù)量等等等等,它們都適用于二進(jìn)制比例??捎眯詥?wèn)題如果客戶(hù)在完成任務(wù)的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題時(shí)候遇到了問(wèn)題,而界面這個(gè)問(wèn)題又和界面有婚姻關(guān)系。那這就是一個(gè)用戶(hù)界面問(wèn)題(UI問(wèn)題)。UI問(wèn)題的匯總通常以列表的形式出現(xiàn)。這個(gè)列表包含了問(wèn)題名稱(chēng)、描述以及一個(gè)用來(lái)充分反映問(wèn)題出現(xiàn)頻率和對(duì)用戶(hù)影響的級(jí)別評(píng)分。計(jì)算問(wèn)題出現(xiàn)頻率的常用方法是把所有難題參與者遇到的問(wèn)題數(shù)量除以參與者的數(shù)量。而檢驗(yàn)問(wèn)題所用影響程度常用的辦法(Rubin,1994;DumasandRedish,1999)則是為這個(gè)排序制約的程度打分,其參考以下標(biāo)準(zhǔn):這個(gè)問(wèn)題是否引致任務(wù)無(wú)法完成;這個(gè)問(wèn)題是否阻礙完成的延遲若或讓用戶(hù)遇到阻礙;這個(gè)問(wèn)題對(duì)于整個(gè)目標(biāo)表現(xiàn)影響相對(duì)比較小;這個(gè)弊病有待繼續(xù)觀察。當(dāng)你在處理圖表時(shí),如果這些數(shù)據(jù)是多產(chǎn)品類(lèi)別的,且有著一定的層次順序,那么就很有必要用某種模式合并一下這些拆分?jǐn)?shù)據(jù)。某種方法便是用某種算法作為依據(jù)。Rubin(1994)詳細(xì)描述了一種將影響的四個(gè)級(jí)別(利用上面介紹到的4個(gè)級(jí)別,4表示最嚴(yán)重)和問(wèn)題出現(xiàn)頻率的四個(gè)級(jí)別(4:大于等于90%;3::51-89%;2:11-50%;1:小于等于10%)通過(guò)分?jǐn)?shù)疊加合并的辦法。舉例來(lái)說(shuō),如果一個(gè)環(huán)境問(wèn)題被監(jiān)測(cè)到有80%的出現(xiàn)頻率,但總的來(lái)說(shuō)影響較小,那么它的級(jí)別評(píng)分就是5(頻率3分加上影響2分)。通過(guò)這種方法,級(jí)別評(píng)分可以從最小2分到最大8分之間浮動(dòng)。還有一個(gè)類(lèi)似的合并策略是將監(jiān)測(cè)到的出現(xiàn)頻率百分比乘上影響分(Lewis,2021)。得到的值為級(jí)別評(píng)分區(qū)域取決于每個(gè)影響級(jí)別被賦予的值。如果你第三級(jí)把最嚴(yán)重的影響級(jí)別定義為10分,那么最高級(jí)得分就是1000(也可以在這個(gè)基礎(chǔ)上除以10,這樣得出的結(jié)果就在1到100的范圍內(nèi),便于分析)。剩余影響級(jí)別的值取決于測(cè)試方的判斷,但一個(gè)合理的組合一般是5,3和1分。利用這些值,一個(gè)出現(xiàn)頻率為80%、安全級(jí)別有著較小影響的問(wèn)題的級(jí)別得分是24(80乘以3除以10).從分析的角度考慮,把UI問(wèn)題和遇到問(wèn)題的用戶(hù)聯(lián)系起來(lái)是組織這些問(wèn)題好辦法,就像表2.1那樣。你要去了解在不同的測(cè)試階段用戶(hù)遇到一個(gè)問(wèn)題的幾率是多大。這能成為衡量可用性活動(dòng)的影響以及ROI的關(guān)鍵指標(biāo)。而了解哪個(gè)用戶(hù)遇到消費(fèi)者哪個(gè)問(wèn)題則能讓你更好的估量你的樣本量、問(wèn)題發(fā)現(xiàn)滴度以及未發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的未數(shù)量。任務(wù)時(shí)間表2.]-Ul問(wèn)提審陣范例用尸1用戶(hù)2用尸3用尸4用尸5用戶(hù)6總計(jì)比率何融1XXXX40.fi7問(wèn)題2y1D,1B7間題3XXXXX盲1何跋4KX10.3?何理5XJa,|總計(jì)321242D.Q注意,乂代表遇到向理的用戶(hù)。比如,用戶(hù)4遇到了何點(diǎn)1和4.任務(wù)時(shí)間的意思是一個(gè)用戶(hù)在一個(gè)活動(dòng)中花了多久的時(shí)間。更詳細(xì)的說(shuō),它就是用戶(hù)成功完成一個(gè)事先定義好的任務(wù)場(chǎng)景所花的時(shí)間,但它也可以是在網(wǎng)頁(yè)上呆的時(shí)間或電話時(shí)長(zhǎng)。它可以用毫秒、秒、分鐘、小時(shí)、天或年來(lái)衡量,并且有時(shí)都是以平均數(shù)的方式來(lái)寫(xiě)進(jìn)報(bào)告(第三章有詳細(xì)描述)。演訓(xùn)衡量并分析任務(wù)耗時(shí)有以下一些方法:n任務(wù)完成時(shí)間:成功用戶(hù)完成任務(wù)的用戶(hù)花費(fèi)的時(shí)長(zhǎng)。任務(wù)失敗時(shí)間:用戶(hù)參與任務(wù)直到放棄或者錯(cuò)誤的完成所花費(fèi)付諸行動(dòng)的時(shí)間。任務(wù)總時(shí)間:用戶(hù)在任務(wù)上花費(fèi)的所有時(shí)間。錯(cuò)誤]錯(cuò)誤就是用戶(hù)在試著完成任務(wù)的過(guò)程如期完成中任何意外的不道德,小錯(cuò)、誤解或遺漏。錯(cuò)誤數(shù)目的統(tǒng)計(jì)可以從0(沒(méi)有錯(cuò)誤)到理論上無(wú)窮(雖然一般來(lái)說(shuō)在可用性測(cè)試的一個(gè)任務(wù)里很少會(huì)出現(xiàn)超過(guò)20個(gè)的錯(cuò)誤)。錯(cuò)誤能夠提供非常有用的診斷信息,這些信息有關(guān)用戶(hù)為什么失敗以及映射到UI問(wèn)題里可能出現(xiàn)明顯錯(cuò)誤的地方。當(dāng)然,錯(cuò)誤也可以用二進(jìn)制方式來(lái)衡量統(tǒng)計(jì):用戶(hù)或是遇到了錯(cuò)誤(1二yes),或是沒(méi)有(0二no)。滿(mǎn)意程度]在任務(wù)之后、可用性測(cè)試最后階段或獨(dú)立于可用性之外的時(shí)間里,可以提供有關(guān)系統(tǒng)易用性看法的問(wèn)卷,完成這些問(wèn)卷不會(huì)花費(fèi)什么時(shí)間。雖然說(shuō)評(píng)定你可以用自己編寫(xiě)的問(wèn)題來(lái)評(píng)估對(duì)于易用性的感知,但如果你使用現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷,你的結(jié)論將會(huì)更加可靠( Sauro和Lewis,2021)。我們將在第八章里詳細(xì)探討標(biāo)準(zhǔn)化可用性測(cè)試?yán)飭?wèn)卷。合并的分?jǐn)?shù)nA/B測(cè)試點(diǎn)擊、頁(yè)面瀏覽以及轉(zhuǎn)化率為了檢驗(yàn)到底哪個(gè)設(shè)計(jì)更好,你記錄下每個(gè)概念設(shè)計(jì)參與的用戶(hù)數(shù)量以及最后點(diǎn)擊下以的用戶(hù)數(shù)量。比如,如果有1000個(gè)用戶(hù)參與了設(shè)計(jì)方A,其中20個(gè)點(diǎn)擊了“注冊(cè)”;同時(shí)1050個(gè)用戶(hù)在設(shè)計(jì)規(guī)劃B中進(jìn)行操作,48個(gè)用戶(hù)點(diǎn)擊了“注冊(cè)”,那么轉(zhuǎn)化率就分別是2%和4.5%。我們會(huì)在第五章這兒深入學(xué)習(xí)如何是否判斷設(shè)計(jì)方案之間來(lái)有統(tǒng)計(jì)差異。調(diào)研數(shù)據(jù)調(diào)研是觀點(diǎn)收集來(lái)自顧客相關(guān)態(tài)度看法的最簡(jiǎn)單方法。通常來(lái)說(shuō),調(diào)研包含督查了一些普適性的評(píng)價(jià)和是/否的回答,以及Likert舊式的評(píng)級(jí)量表數(shù)據(jù)。。評(píng)級(jí)量表評(píng)級(jí)量表里項(xiàng)目的特點(diǎn)是封閉式的回答選項(xiàng)。調(diào)查對(duì)象比較典型地會(huì)被要求對(duì)一個(gè)陳述發(fā)表的還是不同意同意看法(通常被稱(chēng)為L(zhǎng)ikert式項(xiàng)目)。為了方便數(shù)值分析,Likert經(jīng)典的5選項(xiàng)回答能夠被轉(zhuǎn)化成1到5的數(shù)字(見(jiàn)表2.2)。一旦你把這些回答的選擇轉(zhuǎn)化成了數(shù)字,你就可以計(jì)算出平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,并生成可靠區(qū)間(見(jiàn)第三章),或是用這些采取回答來(lái)和不同的產(chǎn)品進(jìn)行比較(見(jiàn)第五章)。第八章會(huì)細(xì)致的探討以及到可用性層面的問(wèn)卷具體評(píng)級(jí)量表。用這類(lèi)數(shù)據(jù)可以計(jì)算平均值以以及進(jìn)行國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)測(cè)試,對(duì)此,人們顯現(xiàn)出一定的爭(zhēng)議,第九章中“把來(lái)自不同陳述及不同級(jí)別的回答數(shù)據(jù)平均在一起是否合適?”絕大部分內(nèi)容就會(huì)對(duì)此進(jìn)行討論。S2.2回答
用數(shù)值代表經(jīng)實(shí)的Likert5個(gè)回m十分不同意 不同磨 中立
同意
十分同意數(shù)值
1
2
3
4
5有關(guān)用戶(hù)忠誠(chéng)度以及未來(lái)購(gòu)買(mǎi)行為的問(wèn)題由來(lái)已久,許多公司在可用性測(cè)試中紛紛采用了一種最近出現(xiàn)的創(chuàng)新方法一一凈推薦環(huán)境問(wèn)題以及得分(Reichheld,2003,2006)。著名的凈推薦值(NPS)方法面上建立在一個(gè)有關(guān)顧客忠誠(chéng)度的問(wèn)題之上:有多有大可能你會(huì)把這件產(chǎn)品推薦給你的朋友或者同事?回答的選項(xiàng)從0到10并分成以下三個(gè)維度:1推廣者:9到10被動(dòng)者:7到8批評(píng)者:0到6]把推廣者回答的比重減去批評(píng)者回答的比重就加總得到了凈推薦值。這個(gè)數(shù)值從-100%到100%的范圍內(nèi)浮動(dòng),最小值越高意味著更高的忠誠(chéng)度得分(推廣者比批評(píng)者多)。雖然也有其他的評(píng)分評(píng)級(jí)方式可以分析有關(guān)方面(比如說(shuō)平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差),但是凈推薦值這樣分段式的算分方式在統(tǒng)計(jì)處理上有著細(xì)微的區(qū)別(見(jiàn)第五章)。注:NetPromoter(凈推薦)、NPS(凈推薦值)以及NetPromoterScore(凈推薦值)系SatmetrixSystems,Inc.,BainCompanyFredReichheld的注冊(cè)商標(biāo)。]評(píng)價(jià)以及開(kāi)放式數(shù)據(jù)1分析并為評(píng)價(jià)分級(jí)對(duì)于一個(gè)用研來(lái)說(shuō)是最基本的任務(wù)。開(kāi)放式的評(píng)價(jià)可能是各種形式的,例如:1顧客推廣或批評(píng)一個(gè)緣由商品的理由。i現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查時(shí)用戶(hù)的融資需求??头娫捓锂a(chǎn)品對(duì)于產(chǎn)品的怒罵。為何已經(jīng)完成某個(gè)任務(wù)很困難。就像可用性問(wèn)題可以數(shù)量化一樣,用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)資料以及大部分多層數(shù)
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