數(shù)據(jù)透視設(shè)計力:北京藍藍UI設(shè)計揭秘如何量化評估設(shè)計系統(tǒng)的用戶體驗

2023-10-9    ui設(shè)計分享達人

在當(dāng)今數(shù)字化時代,設(shè)計系統(tǒng)的健康運轉(zhuǎn)對于提升用戶體驗、優(yōu)化產(chǎn)品功能至關(guān)重要。然而,如何科學(xué)地度量評估設(shè)計系統(tǒng)的表現(xiàn),尤其是組件庫的維護升級效果,一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的問卷形式定性評估雖然廣泛應(yīng)用,但因其受限于樣本量和周期性評估的特性,難以提供實時、精準(zhǔn)的反饋。

在B端設(shè)計領(lǐng)域,Light Design設(shè)計系統(tǒng)憑借其出色的組件庫,為用戶帶來了極大的便利。然而,隨著產(chǎn)品功能的不斷迭代和用戶體驗要求的提升,組件庫的維護升級也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。為了更加敏捷地應(yīng)對這些挑戰(zhàn),我們急需一種實時的定量監(jiān)測能力,以便快速定位問題、明確迭代方向,進而減少維護成本,提升組件庫的易用性。

本文將以Light Design設(shè)計系統(tǒng)的組件庫為例,深入探討如何通過定量指標(biāo)來優(yōu)化組件庫的維護升級流程。我們將從四個關(guān)鍵方面展開:明確問題、選擇指標(biāo)、探究現(xiàn)狀、解決風(fēng)險。

首先,我們需要明確想要挖掘組件庫的哪些問題。這些問題可能涉及組件的使用頻率、錯誤率、性能表現(xiàn)等多個方面。通過將這些問題按維度分類,我們可以更加清晰地了解組件庫的現(xiàn)狀和潛在風(fēng)險。

接下來,根據(jù)設(shè)立的維度,我們將選擇合適的觀測指標(biāo)。這些指標(biāo)應(yīng)該能夠準(zhǔn)確地反映組件庫的性能表現(xiàn)和用戶體驗,同時也需要具有可量化、可比較的特點。

在確定了觀測指標(biāo)后,我們將開始探究這些指標(biāo)所反映的現(xiàn)狀和風(fēng)險。通過收集和分析實際數(shù)據(jù),我們可以了解組件庫在實際使用中的表現(xiàn),發(fā)現(xiàn)存在的問題和瓶頸,為后續(xù)的優(yōu)化提供有力支持。

首先,我們需要明確希望定量評估幫助解決哪些問題,從參與組件庫的角色來入手把問題維度進行分類:

角色一是維護方,負(fù)責(zé)生產(chǎn)和迭代組件。對于這一方,希望宏觀的知道目前組件庫的體量,判斷是需要精簡還是擴充;

以及還需要判斷迭代周期是否合理,那么就對應(yīng)以下2個維度:

1.構(gòu)成規(guī)模-即組件庫由多少組件構(gòu)成。

2.維護效率-即組件庫迭代的快慢。

角色二是引用方,也就是各個業(yè)務(wù)平臺的設(shè)計師、研發(fā)同學(xué)。他們會在日常的需求消化中,引用組件完成功能迭代。我們希望通過這些引用的行為觀測組件庫的覆蓋能力,提前預(yù)知不易用的風(fēng)險組件,盡早升級。于是就有了以下2個維度:

1.引用規(guī)模-即有多少平臺用到了組件庫。

2.易用性-即組件是否在各業(yè)務(wù)場景都方便引用。

有了維度分類后,接下來就需要在眾多組件庫的觀測數(shù)據(jù)中,選取合適的數(shù)據(jù)成為觀測指標(biāo)。

下面是我們根據(jù)評估維度選擇的觀測指標(biāo):

構(gòu)成規(guī)模

1.組件個數(shù)-基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)、圖表等多組件庫分別計數(shù)。

2.組件庫覆蓋率-各組件庫中被引用組件對于全集的占比。

維護效率

1.組件庫迭代進度-迭代性質(zhì)可分為問題修復(fù)、特性和實驗性功能增優(yōu)。

引用規(guī)模

1.引用平臺數(shù)-有多少平臺引用了組件庫。

2.組件庫版本引用占比-各平臺引用的是哪個版本的組件庫(組件庫每升級一次,即為一個新版本)。

3.各平臺組件庫引用覆蓋-我們提供了基礎(chǔ)、業(yè)務(wù)、圖表3個大組件庫,從這個數(shù)據(jù)可以獲知各個業(yè)務(wù)平臺都引用了前述的哪些組件庫,以及各引用了多少組件。

易用性

1.組件引用次數(shù)-組件被各業(yè)務(wù)方引用了多少次。

2.組件改寫次數(shù)-此處為非正常改寫,業(yè)務(wù)的研發(fā)強行破壞了組件的既有樣式,業(yè)內(nèi)通常稱其為"Hack"。

通過上面的分析,我們就得到了一個較為完整的觀測指標(biāo)框架,下面我們來探討下如何利用他們實際去發(fā)現(xiàn)和解決問題。

探&解

確定以上觀測指標(biāo),我們搭建了監(jiān)測平臺,日常監(jiān)控組件庫的數(shù)據(jù)表現(xiàn),產(chǎn)出數(shù)據(jù)報告。下面就用實際的例子來講講如何利用這些定量的觀測指標(biāo),發(fā)現(xiàn)并解決組件庫的易用性和維護上的一系列問題。

易用性相關(guān)

問題1:如何定位到不好用的組件?是否值得升級?又如何進行優(yōu)化呢?

解:這里需要依靠2個數(shù)據(jù)指標(biāo)來判斷,分別是組件的引用次數(shù)和改寫次數(shù)。簡單解釋就是高頻引用同時又頻繁改寫的組件嚴(yán)重影響了業(yè)務(wù)方的引用效率,這些組件自然是不好用的,需要重點解決。

我們以表單組件為例,來看下具體的工作流。

1.定位出高頻引用且高頻改寫的組件:首先定位到"表單"組件出現(xiàn)在引用數(shù)Top5內(nèi),且改寫數(shù)是非常頻繁的。

2.還原具體改寫場景并分類歸因:針對"表單"組件,拉取了改寫的css代碼,逐一分析都改寫了哪些樣式。從中提煉出共性的改寫場景,進行分類歸因。于是可以把表單組件的改寫問題分為4大類,分別是行間距問題、標(biāo)簽寬度問題、橫向表單缺失問題、附屬表單樣式規(guī)范問題。

3.針對不同原因?qū)С鼋鉀Q手段進行組件升級:最后,根據(jù)上述問題,逐一進行設(shè)計和研發(fā)升級。升級后的表單組件再被業(yè)務(wù)方引用時,免去了改寫的成本,平均單次引用可節(jié)省約1h的研發(fā)耗時。

問題2:上面解決了單個組件的易用性問題,但無法從全局判斷組件庫整體的易用性表現(xiàn),那應(yīng)該如何解決呢。

解:把所有組件的引用次數(shù)加和,得到總體數(shù)值,并結(jié)合時間維度,觀察組件庫整體改寫數(shù)與引用數(shù)各自的變化趨勢。用線形圖來描述的話,隨著時間推移,引用越多,改寫越少,兩條線呈開口狀,那就表示組件庫處于越來越健康的狀態(tài)。反之則需要警惕了。同時我們搭建了一套評分體系,基于引用/改寫數(shù)值,通過歸一化和加權(quán)等一系列計算,by月/季度給組件庫易用性打分,也能精準(zhǔn)的知道組件庫易用性的表現(xiàn),如果分值是下降的,就要具體去定位哪些組件出了問題,再根據(jù)上述的方法相應(yīng)地進行升級。

日常維護相關(guān)

問題1:業(yè)務(wù)方反饋的升級訴求經(jīng)常扎堆,怎么去快速判斷升級的優(yōu)先級呢,提高維護效率呢?

解:為了能提高組件庫的維護效率,及時滿足各業(yè)務(wù)方的訴求,會從易用性、引用規(guī)模、升級成本這三方面來綜合判斷升級的優(yōu)先級。

首先,將業(yè)務(wù)側(cè)提出升級訴求的組件按業(yè)務(wù)上線時間由近到遠排序。這就有了一個基礎(chǔ)的優(yōu)先級。

然后,從中挑選有嚴(yán)重bug的組件(易用性差)、多平臺高頻引用的組件(引用規(guī)模大),往前調(diào)整優(yōu)先級。

最后,評估它們的升級成本,如果成本小,迅速能迭代,那就按順序解決。如果其中有大規(guī)模升級的組件,不一定能敏捷支持,那就需要與業(yè)務(wù)側(cè)商量,先提供臨時替代方案,再專項升級組件。

問題2:日常維護組件庫,如何保持組件庫的活力?

解:組件庫若長期未更新,說明對業(yè)務(wù)升級訴求的支持效率不高。此外若存在一些低頻使用甚至冗余的組件,則會在組件庫升級時帶來很大的負(fù)擔(dān)。所以需要時刻保持組件庫的精煉和活力。我們從兩方面來評估,第一、固定周期內(nèi)的迭代頻次,這體現(xiàn)了應(yīng)對業(yè)務(wù)方訴求的響應(yīng)速度和自驅(qū)升級的主動性;第二、低頻引用的組件個數(shù),首先我們會定期清理引用數(shù)為0的組件,并分析低頻組件不常被引用的原因,相應(yīng)做精簡、合并,控制低頻引用組件個數(shù),有利于我們將更多的精力聚焦在重點組件的維護升級上。

結(jié)語

上述給大家簡單地介紹了設(shè)計系統(tǒng)相關(guān)的定量指標(biāo)及其使用案例,那么除了以上這些,其實我們還有很多可擴展的空間,如目前的數(shù)據(jù)維度都是針對系統(tǒng)"維護方"和"引用方"的,還缺少"平臺體驗者",也就是真正用戶對設(shè)計系統(tǒng)的視覺/操作體驗指標(biāo),如何通過定量的手段收集這些指標(biāo)數(shù)據(jù),與定性數(shù)據(jù)相輔相成讓組件庫的評估更為精準(zhǔn),將是我們接下來需要探索的課題。

 

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