PTECH模型诞生的背景

1、B端产品体验问题在近几年需求量增长，蚂蚁金服庞大的中后台产品急需通过合理的方式验证产品体验情况，从而有的放矢的提升产品用户体验；
2、Ant Design通过设计规范已经解决了大部分产品视觉层上的一致性问题，需要探讨更深层次的体验问题。

基于以上，蚂蚁金服小伙伴站在巨人的肩膀上（谷歌HEART），同时从企业级中后台系统的特征上，形成了PTECH模型。

企业级中后台系统特征：
●目标用户：角色化，带有岗位特征，非个人特性；
●业务流程：冗长，学习成本高；
●操作体验：复杂，上手难度大；
●研发流程：无设计稿或一张原型，即可投入开发；
●页面设计：随意，细节不注重；

什么是PTECH模型？

在谷歌 HEART 模型的灵感基础上，以体验科技助力业务增长为愿景，产出了适用于企业级产品的 PTECH 模型。
该模型历经2次发布，PTECH 模型由1.0版的 TECH 框架，加入了系统性能维度，并可直接计算产品体验分。
发布于2019年 SEE CONF 蚂蚁金服体验科技大会。

PTECH模型由P、T、E、C、H五个维度组成，P是指Performance，即性能体验；T是指Task success，即任务体验；E是指Engagement，即参与度；C是指Clarity，即清晰度；H是指Happiness，即满意度。

支付宝UED团队提供以用户为中心的UBA（用户行为分析）+ APM（应用性能监测）闭环下的体验洞察，让产品体验可量化、可优化、可监控。可以看到PTECH是基于HEART模型来构建，但是也基于自身业务特性做出了优化，例如：
1）NPS改为用户主观满意度：NPS对C类产品是一个很有效的指标，对于企业级中后台来说，往往由于企业产品的封闭内环、用户基数等众多原因，可能还是满意度来的更加有效。
2）不强调留存率：企业级产品用户往往没有太多的可选余地，因此留存率未必适合用来衡量用户对于产品的喜好。
3）参与度和接受度指标合并：对于企业级中后台系统，用户使用的目标性更强，TA就是来完成某个任务或完成工作的，因此活跃度基本和产品能否满足用户的需求强相关

PTECH模型的五个维度

性能体验Performance

概念：产品性能表现，如打开页面速度、操作反馈速度、系统稳定性等。
指标：页面加载时长、页面可用时长、服务请求响应时间。
测量方式：应用性能监控、用户行为埋点。
产出物：性能报告。

任务体验Task success

概念：产品核心任务流程中的体验问题，包括体验成本、效率、期望等。
指标：流程入口清晰度、流程断点合理性、整体流程清晰度、用户可控性、用户满意度、用户情绪、关键任务转化指数等。
测量方式：行为数据埋点、体验地图、可用性测试、专家走查。
产出物：优化点列表、体验地图。

参与度Engagement

概念：产品提供的功能是否可以满足用户任务需求，用户的参与程度、依赖程度如何。
指标：周访问用户数、周用户平均访问频次、周用户留存指数。
测量方式：用户行为埋点。
产出物：访问数指标大盘。

清晰度Clarity

概念：功能设计、引导、帮助是否清晰，让用户可以自主完成各项任务。
指标：设计规范得分、用户主观清晰度评分、帮助系统完善度评分、文案表达准确度、提示准确有用度。
测量方式：用户行为埋点、可用性测试、卡片分类、问卷调查。
产出物：可用性测试报告、优化点列表。

满意度Happiness

概念：用户对产品及其他方面的满意度，如视觉方面、客服服务方面等。
指标：相关满意度评分。
测量方式：问卷调研、用户访谈。
产出物：反馈文本分析、满意度报告。

总结

从上我们可以发现，蚂蚁金服PTECH模型也是建立在蚂蚁金服的产品背景下输出的体验度量模型，模型具有其自己的适用范围。
例如参与度对于一些本地部署类中后台产品来说，就不适用。
比如清晰度的指标对于不同业务产品来说，还可以再进行细分