用户体验分析是一套策略和指导方针，可以提高数字产品的易用性和整体用户流. 成功的用户体验分析将产生一个可操作的调整和增强列表, 一旦实现, 是否会对产品的用户体验产生可衡量的改善. 这可能是转化率的提高，更高的用户粘性和留存率.

就像一个好的用户体验设计过程的许多方面一样, 成功的用户体验分析的关键是移情:与用户感同身受, 他们想要的, 他们使用产品的环境(移动设备或工作中的桌面机器), 他们对产品的期望和看法是什么, 诸如此类.

尽管彻底的用户研究在早期形成了设计过程的基础, 与用户需求的联系应该是持续的. 获得和保持同理心的最好方法是尽可能多地与用户互动——无论是通过用户测试, 处理客户支持 作为创始人，或者以其他方式定期与用户互动. 当试图提高数字产品的可用性时，这一点变得尤为重要.

通常，当产品收到来自用户的负面反馈时，就会触发用户体验分析. 负面反馈的一些例子是应用商店的负面评论, 用户分析中的次优数据, 坏的结果 可用性分析，或者表现不佳，从一轮 用户测试. 这些可能指向用户流中存在的问题, 执行用户体验分析将发现可能的解决方案.

理想情况下，团队应该定期进行用户体验分析. 这将有助于团队监控用户行为的变化，并找到改进的机会. 用户体验分析应该是常规的, 尤其是在重大的产品更新之后, 为了确保整体用户流不会受到负面影响.

这 可用性回归测试 类似于软件发布后的回归测试，以确保已经存在的功能正常工作.

准备

第一步是考虑要分析流中的哪些用户段—通常比较新用户和返回用户这两个常见的用户段. 列出每个部分的独特目标、用例和先入之见. 这一步应该得到其他人的支持 用户研究例如观察数据分析结果或之前的可用性研究.

选择一个成功指标

决定要分析的成功指标. 利用任何可用的用户分析数据，通常来自 MixPanel年 or 谷歌分析. 评估从一步到下一步的转化率. 寻找明显的“反弹”或从一个屏幕到下一个屏幕的下降.

无论是较低的放弃形式还是较高的广告点击率, 与现有的分析数据相比，记下期望的结果. 转化率/流失率可以写在每个截图之间，以揭示用户流中最大的改进机会. 这个指标将帮助设计团队验证通过用户体验分析过程制定的任何假设.

优先考虑主要用例

给予常见用例更大的权重，而不是边缘用例. 应用这一原则的一种方法是考虑哪些用户群对整体表现最有价值，如总体收益或用户留存率. 另一种选择是定义哪些用户群需要最少的努力，从而对产品的整体性能产生最积极的影响.

中发生更改的位置 用户流漏斗 哪些变化将对产品的整体健康产生最大的累积影响. 通常，在漏斗的早期会产生最大的影响.

“漫步”用户流

对于每个片段, 通过创建一个全新的帐户(如果该段是一个新用户)来遍历用户流, 最好是在新设备上. 在某些情况下, 这最好是在清除浏览器中的缓存后通过用户流来完成(对于web应用程序)。, 或者从手机中删除应用程序，然后重新安装(对于移动应用程序). 用截图记录每一步, 即使它看起来非常微妙, 比如当应用程序提示用户允许通知时.

将屏幕截图放在用户流中 草图 画板(或同等材料), 确保包括微妙的步骤, 或者把它们打印出来，依次贴在墙上. 建议使用后者, 因为它可以让团队更全面地看待它，并以一种全新的眼光看待它.

这取决于每个部分的目标和用例的不同程度, 每个片段的布局可能不同. 需要考虑的最重要的事情是从新用户和老用户的角度来设计流程.

用户体验分析

现在到了有趣的部分:从整体上分析并考虑每个部分的同时分离用户流. 成功做到这一点的关键是质疑一切.

考虑用户期望

考虑用户的感受和期望. 每个步骤和屏幕是否传达了它应该传达的内容? 入职体验有帮助吗? 对于用户来说，为了实现他们的目标，要求他们做什么是显而易见的吗?

用户满意=用户期望-产品现实

有时候，真是。 设计师 或者工程师认为显而易见的东西可能会让人困惑，或者被普通用户忽视. 最大化可用性, 按钮, 菜单, 图标应该利用用户习惯看到的常见视觉隐喻和线索. 将屏幕上的元素与数据中显示显著峰值的位置相匹配，以验证UI的清晰度.

评估可用性启发式

考虑a中的基本启发式 启发式评估. 启发式评估是依赖约定的设计经验规则列表, 标准, 以及提高产品整体可用性的最佳实践. 这些设计原则包括防止错误——尽量减少用户犯错的机会. 我们的目标是确保, 牢记许多可用性启发法, 我们考虑了核心问题.

分析用户流的步数

计算为实现之前为每个部分(每次滑动)定义的每个目标所需要的交互步骤的数量, 利用, 悬停应该算作一个步骤). 考虑任务的步骤数量和复杂性如何影响用户. 没有什么是既定的，一切都应该被质疑. “用户真的需要在填写之前点击这个字段吗??”

评估应用结构

考虑功能在应用中的位置，以及在功能之间切换的难易程度. 这对于某些用户群体和他们的目标尤其重要. 例如, 用户在应用中参与的任何内容都可能存在于两个或多个部分中, 即使两者之间的切换并不频繁.

注意数据对象是如何, 比如购物车里的物品, 系统设置, 通知是在产品的各个区域处理的. 用户是否在应用程序的一个部分花费了大量时间，而错过了来自另一个部分的重要通知? 当用户点击“后退”按钮，然后沮丧地放弃购物车时，是否会丢失购物车中的物品? 利用一个 客户旅程图 是否有助于在产品内的多个接触点上调整数据分析结果.

衡量成功

用户体验分析应该揭示可以重新思考的问题区域，并影响未来的设计更新. 这些更新的成功可以通过比较用户数据的变化和运行后续的UX分析来衡量.

改进数据

考虑团队分析的成功度量标准，并就如何改进它制定一个假设. 举个例子， 简化注册流程并减少流程中的步骤数将带来更高的转化率.” 用户完成任务所需的步骤数量通常与他们对体验质量的满意度相对应.

基于这一假设 设计师 会重新设计注册流程以减少步骤吗. 将原始流中的步骤数与修改后的用户流进行比较. 然后，团队可以通过分析新流程中转换率的任何变化来验证假设.

简化设计

另一种衡量成功的方法是考虑删除的元素是否多于添加的元素, 例如文本或整个屏幕. 简单的界面通常更清晰，更容易理解和使用.

没有什么可添加的东西是不可能达到完美的, 但当没有什么可以带走的时候 -安东尼·德·圣埃克苏姆

调整数据跟踪

用户体验分析的最终目标是发现可以对产品进行可衡量的改进的机会. 随着设计的更新, 重新考虑在团队的数据分析工具中跟踪的用户交互事件是很重要的, 比如点击和转换. 在适当的时候, 添加任何新事件到工具中，这样它就可以正确地衡量转换和整体用户留存差异.

结论

通过UX分析重新处理产品的用户流的目的是量化地改进该产品. 这应该定期进行, 尤其是在大发行之后, 为了避免有一天醒来发现产品很杂乱，很难使用.

最有效的方法是识别关键用户群体，并与这些用户产生共鸣. 作为一个 设计师在美国，人们很容易迷失在产品中，失去视角. 同理心可以突破自然限制和设计师的认知偏见. 记住这句老话:“你不是用户.”

在进行实际的用户体验分析时，有许多角度需要考虑, 但在它的核心, 它是关于尽可能简化一切，减少用户达到目标所需的步骤.

分析产品的用户流和整体用户体验将允许设计师发现许多痛点和挫折——站在用户的立场上走一英里——并发现将改善产品整体用户体验的机会.