股票交易系統評估模型-酷播即時新聞

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本文將以“股票交易系統”評估為例，簡要闡述做一套完整的評估工具的過程。 enjoy~

做產品的人，通常要問自己這些問題：

• “我們這款現在口碑如何？”


• “這個功能，用戶使用起來滿意度怎麼樣？”


• “這一次更新，體驗有提升嗎”


• “和競品A比，我們有優缺點是什麼”


• ……

所謂“知己知彼”，我們通常更輕易“知彼”（了解競品），因為有市場的檢驗、用戶的口碑，還有自己切身操作體驗。 然而對於“知己”，則不那麼確定了，一來因為主觀的“先入為主、身在其中”常常讓我們盲目，二來是我們常常沒有一個可靠的評估系統。

評估、反饋對於產品的進化非常重要。 但我們平常往往是這樣做的：

“這次改版之後，用戶說了什麼？有不好的聲音嗎？”

“用戶又降了，這版做的不夠好嗎？”

“看下用戶對這次優化的總體評分怎樣？”

以上信息，本質上的都是反饋，但是信息雜亂、模糊，我們無法從中得到對於產品各個側面用戶精確的滿意度。

我們需要一個穩定、全面、客觀的評估工具。

• 穩定： 採用統一指標、統一度量，能夠重複測量使用；


• 全面： 所設指標包含用戶和這個功能（系統）接觸的所有信息面，無遺漏；


• 客觀： 要求測量指標全面、嚴謹，對於不同樣本施測能得到穩定一致的結果。

以下，我們以“股票交易系統”評估為例，簡要闡述做一套完整的評估工具的過程。

STEP 1 指標收集

交易系統的指標包括那些內容？ 速度流暢、還是內容豐富？ 這些都是未知。 這第一步非常重要，因為這是所有工作的基石。 所以需要盡可能全面收集信息，絕不能出現顯而易見的遺漏。 我們的指標內容收集主要來自：

• 9名內部專家用戶訪談


• 用戶問卷信息收集（343人次）


• 客戶端后台反饋


• 用研已有研究積澱和輿情積澱

訪談時候需要設立一個可以主題，讓受訪者可以圍繞這個主題充分錶達出交易系統所包含的內容。

我們的訪談主題是：

1. 目前同花順的交易（含PC和手機）,您認為優缺點各是什麼呢？


2. 您覺得交易這個模塊，未來的規劃和發展方向應該是什麼？

STEP 2 指標拆分

針對以上兩個主題，專家和用戶同一角度給出建議（訴求），所得內容，需要做語義拆分。 語義拆分是一個集合經驗和直覺的過程，當然也有一些方法論可以藉鑑，但最重要的還是要做數據的人要熟悉產品和項目，最後出來的結果再反饋給專家把關，基本上都能正確 。

根據內容我們將交易系統的評價維度歸納為以下幾個大類：

• 性能問題


• 可用性問題


• 功能問題


• 內容方面

圖示：部分關鍵信息歸納（僅示部分）

同時，根據內容再細分指標。 在一級指標下再分二級指標（15個）：

STEP 3 指標定義

對二級指標賦予明確定義。 這一步既是對各個細分指標的解釋說明，也是為了後一步的指標測量做準備。

STEP 4 指標測量

根據上一步明確的指標定義，直接對目標用戶實測。 15個二級指標都需要真實用戶評分，化為15道實測題目，用戶在充分理解指標含義之後，作出評分。

題目的格式參考如下：

如：“安全：交易的安全，是指交易和資金安全有保障。——您覺得同花順手機交易做得如何？”（評分：0-100，非常不滿意——非常滿意）

通過線上問卷形式實測，回收1434個數據。

STEP 5 指標統計

清理掉失真的數據，得可用數據904個（這裡主要是刪掉作答時間少於最低測試時間的數據）。 主要分析方法：因子分析（二級指標&一級指標； 一級指標&總體滿意度）

注意：因為因子分析原理是靠提取少量分子來描述多個原始變量，而我們此處無需削少因子數目，所以在Extract環節提取因子數目應和原始變量數目相同，比如“功能”下面有5個 二級指標，提取因子數應是“5”。

各個指標對上一級的權重（貢獻力）計算如下：

STEP 6 評估模型

經過上述計算，我們可得初步評估模型如下圖：

從這個係數圖譜，我我們可以清晰看到，對交易總體滿意度敏感的因素是“功能”，而對“功能”指標影響大是“創新性”和“區分度”。 從整理來說，速度、流暢、以及內容方面，的確是目前我們交易系統的短板，也從數據上得到了體現。 總結起來，評估模型能直觀告訴設計者2個問題：

1. 目前的系統優缺點是？ （知道優缺點，能夠在產品方向上有的放矢）


2. 影響用戶滿意度最重要的因素是？  （根據權重找出改進的優先點，才能搶占用戶口碑）

當然，這只是第一次評估，所有的評估都要有對比才有意義。 評估模型還需要繼續進行2-3輪的迭代驗證，並跟隨未來交易系統的功能調整而逐漸調整，它不是一個靜態的工具。

 

作者：大狗狗，互聯網金融產品用戶研究員，心理學二年級學渣，公眾號：同花順UED（公眾號：Mob-HitThink-UED）

本文由 @大狗狗 原創發佈於人人都是產品經理。 未經許可，禁止轉載

題圖來自 Pixabay，基於 CC0 協議

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