通过分析设计的方法验证UED价值

首先说明一点，本文中提到的UED基本都指交互设计。

一、为什么需要数据验证？

“天天看到你们也挺忙的，但是怎么衡量游戏用户体验提升了多少。”

是的，高层对战略方向关注的更多，不可能了解每个员工所有的工作细节，尤其是我们是做用户体验的。在最终的游戏体验里，能看到漂亮的视觉、有趣的玩法，却唯独感觉不到交互多美妙。其实交互设计的追求恰恰是“让用户感觉不到界面的存在”，只有感觉不到界面的存在，才能沉浸在游戏里，感受身临其境的愉悦，感受玩法的趣味。

对于大多数公司来说，高层基本很关注投入产出，游戏也是一样，我们做一款游戏，能够通过广告投入吸引多少用户来玩，在来玩的用户中，大概能有多少用户留存下来，在留存下来的用户中，又能有多少用户付费。归根结底，公司关注的是投入多少成本、多少玩家付费。

二、我们大致摸索出一个通过分析设计来进行数据验证的方法

考虑高层更在乎投入产出的相关数据，我们决定演算出和“质量、用户留存、客服压力”这3方面的相关数据。其中质量关系着品牌影响力，产品的声誉等；用户留存关系着公司的收入；减轻客服压力可以为公司降低成本。

下面我们通过一个虚拟的示例来说明一下验证的过程。

1.在所设计的系统中，抽样7个左右，就每一个原型进行分析。下面举一个操作步骤的统计过程。（如果为了追求客观，可以多找几个维度。）

本步骤示例：组队操作过程示意（举抽样中的其中一个示例）

未有队伍时，通过点击主导航‘组队–> 创建队伍成功的过程：

优化前后的对比表

柱形图对比

操作步骤和信息认知量对比

由此我们分析出，组队过程在操作步骤上减少了40% 。

2.把抽样的数据汇总成一张表

（表中的数据为了后面的计算而虚拟）

3.根据步骤2的基础数据分别计算出公司层面关注的数据

提高产品质量

对7个数值进行平均。

（40%+40%+54.5%+30%+60%+45%+50%）/7=45.64%

保守估计，产品优化了45.64%

（注：数据的抽取，大家可以根据自己的需求进行抽取，尽量体现出品平均水平。）

对用户留存的影响

用户留存因素，保守假设：玩法50%，风格30%，UE20%

45.64%×20%=9.128%

即在用户留存的提高里，设计的因素占9.128%

（注：用户留存因素也可以根据自己掌握的实际数据调整所占比例。）

减轻客服压力预估

客服压力因素，假设：BUG20%，操作问题50%，其他30% （这部分的假设最好听取一下客服部的意见）

45.64%×50%=22.82%

在客服压力减轻的因素里，设计因素占22.82%

（注：客服因素也可以根据自己掌握的实际数据调整所占比例。）

小结：验证的方法有很多种，这里主要是在设计完成后，能够通过分析的方式来完成初步的验证。最终真实的效果还需要用客观的定量方法去验证，由于非本次重点，就不在赘述。