打造 IoT 产品的「体验传感器网络」
打造 IoT 产品的「体验传感器网络」
原创 阿里云 IoT AlibabaDesign;)
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功能介绍 这是一个充满魅力的组织，是一群疯狂热爱用户体验的家伙；这里有国际音乐家、有舞者、游戏玩家、摄影师以及各个领域的爱好者；我们坚信，创新、设计、技术和客户第一的价值观粘合在一起，一定会创造出我们为之疯狂的用户体验！
6 天前
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IoT 领域涉足的设计类型涵盖了软件设计到硬件设计再到服务设计，作为阿里巴巴 IoT 事业部的设计团队，如何建立符合业务需求的用户体验监测系统？如何提升用户体验的收集效率？如何有效地打通用户体验与业务价值的闭环？我们将通过本文与大家分享一下用户研究的经验：如何打造 IoT 产品的「体验传感器网络」。
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IoT 产品的体验监测，
难在哪？
传统的物联网开发，需要经过硬件开发、软件开发与云端部署三个步骤。需要至少三种技术栈的团队储备与长达 3 个月以上的开发过程。这种长链路多角色的业务特性会导致如下的几个体验监测难点：
- 线下环节多：IoT 事业部大多数产品使用链路有 “断链”，无法完全完成线上化追踪；
- 学习门槛高：使用的用户大多需要较长的学习路径，产品很专业化；
- 行业模式新：整体行业处于初期阶段，产品不一定有固定的用户路径。
以往大多数体验监测体系建立在产品流程全线上化，单角色短链路以及稳定的使用路径的基础上，用研上以谷歌的 HEART 模型等为核心，技术上以前端埋点 + 服务端数据为核心构建系统。而在 IoT 的业务特点里，除了以上经典的构造方式之外，我们要扩充更多的反馈类型收集，并且要扩展用户的收集渠道。
02
打造「体验传感器网络」
面对 IoT 事业部 “云管边端用” 的 100 + 产品矩阵，如何布局我们的体验监测系统？
用研分析常用定量埋点，但不同的 IoT 产品类型导致定量埋点方式并不特别适用。我们基于操作环境将 IoT 技术产品买埋点问题分类分析：
- 云端闭环：在浏览器里使用阿里云账号即可完成整体的使用链路，一般是工作台类产品。用户的操作全在云上，可用埋点方式等获取一定的数据。但工作台类产品操作往往很重很碎，不是典型的单链路控制台产品；
- 云端 + 本地：在浏览器里完成配置后，在本地环境进行二次开发。这种产品在云上的部分以控制台配置为主。如果仅靠数据埋点，只能从配置任务完成率以及最后运行调用的情况了解任务完成情况；
- 云端 + 设备端：在浏览器里完成配置后，云端直接下发到物联网设备端。这也是 IoT 产品特色使用路径。数据埋点也能从云端任务完成率以及设备调用的情况了解任务完成情况，中间长链路的使用过程变成了「黑箱」；
- 云端 + 本地 + 设备端：在浏览器里完成配置后，将 SDK 下载到本地环境进行二次开发，最后烧录到物联网设备端。这是 IoT 产品最典型的使用路径。数据埋点只能从一头一尾——即云端任务完成率以及设备调用的情况了解任务完成情况，中间「黑黑箱」出错也难以定位原因。
结合上述的业务特点，我们在数年里尝试了数据埋点，用户走访，焦点小组，问卷调研等各种用研方法以及配套的用研工具，沉淀了 10 + 用研工具使用的标准流程 SOP。比较出各种工具的优劣与投产比如下图。
最后，我们选择了对于某些可以线上化的操作使用了 XSurvey/Uone 等集团中台工具完成插件化轻干扰的投放。对于线下的问题，配合运营团队使用问卷 / 访谈 / 钉群机器人 / 工单的形式收集。形成了 IoT 特色的体验传感器网络，将体验数据源源不断的收集上来。
以 XSurvey 为例，以往对搭建器使用体验的调研只能通过线下工作坊与用户走访才能获得较为有效的信息。我们使用了 XSurvey，将线下「人肉式」用研部分转移为线上「自动化」用研。同时设置条件式触发，保障至少完成「探索」环节的用户的意见才被回收，提高了反馈的质量。相比以前不但降低了 90% 的人力投入，还将有效样本率提高了 30%。
这些体验数据成为了我们体验月报 / 专项报告的基础。体验月报包含由用户反馈，易用性体验数据，核心转化指标等，用于形成固定化的月度汇总。
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工具化赋能体验价值闭环
完成体验数据的收集与体验月报之后，为了保证体验信息能更好的影响业务，我们经过多轮配合后，最后形成一个触达 - 响应 - 追踪的体验信息流转闭环。
一个机制的运作，除了本身设计的合理性有效性外，机制维护的成本也是非常重要的。为了降低大家的负担，我们使用了工具化的思路保证机制能快速高效的运作。
- 触达：使用低代码搭建器 IoT Studio 搭建体验月报，完成自动化生成。将关键的体验信息以钉钉机器人定期推送到群；
- 响应：将专业的体验洞察工具赋能业务方，对核心问题进行攻关；
- 追踪：与阿里云大客户体验团队讨论协同，使用同一个池子追踪，避免体验设计与客服团队各自为战，实现合流。
工具化的思路降低了约 50% 体验机制的维护成本。同时将体验信息的触达率提高 1 倍，并实现了跨部门的触达与响应。体验需求落地率达到 100%。
以低代码 IoT 应用搭建工具 IoT Studio 的案例为例。在条件式问卷自动收集工具上线后，我们对用户的反馈进行了收集，发现大量用户缺少移动应用的开发能力，但所处业务又需要快速搭建移动应用。基于这些反馈，我们对核心用户进行了深度追访，形成了完整的调研报告，大大加快了新版的移动工作台的上线优先级。工作台上线后，获得大量用户肯定，60% 的活跃用户使用了新版的移动工作台，成为了 IoT Studio 重点的功能之一。
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总结
业界有各种各样的指标体系与用研工具，但都是为了促进体验价值在业务中的落地。我们应该基于自己的业务特点选择合适的用研工具完成体验监测的价值闭环，最终将有价值的用户反馈带给业务方。知易行难，共同努力！
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