《用户体验度量》这本书上给出的题项是8个其中7个项目是5分制,第8个项目(NPS)是11分值。具体如下:
计算分值时,将前七个问题的答案加上第八个项目于的一半分数加起来即可。
SUPR-Q的总体信度为0.86。SUPR-Q分量表的可信度为:
可用性(项目1,2):88信任度(项目3,4):85忠诚度(项目5,8):64外观(项目6,7):78
需要说明的是,SUPR-Q并不是免费的,具体价格为:
1999美元的商业许可证,可以访问规范数据库标准个人拍照499美元学生和学者享受折扣优惠

APP用户体验量表:SUPR-Qm

SUPR-Qm由SUPR-Q的作者Jeff Sauro创建,主要目的是面向一定APP做用户调研。

SUPR-Qm的来源

SUPR-Qm来源于最23个其他相关文献中的题目和4个开放性的问题。
23个相关题目
翻译成中文:
4个开放性问题
翻译成中文:
具体中间是如何去设计问卷的,可以参考文章后面的参考链接了解更多。

SUPR-Qm的问卷内容

通过对上面的一些内容的综合分析,得出的SUPR-Qm的最终问卷内容为:
上图中的Logit Position为获得此项高分的难易程度,数值越高代表越难。
翻译成中文:
SUPR-Qm的内部一致性信度达到0.94,与其它体验量表的得分有着显著的相关性:与LTR(推荐度)的相关性为0.74、与SUPR-Q相关性为0.71、与UMUX-Lite的相关性为0.74。同样的,SUPR-Qm的分数与Apple Store和Google Store的用户评分之间有0.38的相关性。

SUPR-Qm的适用场景

在可用性测试中或者网络投放的回忆性测试中评估APP的整体性用户体验,作为之后产品提升或改变的基线对比在可用性的前后分别进行施测,以便于进行对比分析产品的优化成果SUPR-Qm可以和其它具有领域特殊性的问题混合在一起使用,以便于测量某些特殊产品(如游戏)的用户体验
另外,在验证SUPR-Qm信效度时,Sauro评估了国外比较常用的一部分APP,有需要的也可以用这些去做对比,如下:
参考链接:
SUPR-Qm:为移动端APP开发的用户体验量表SUPR-Qm: A Questionnaire to Measure the Mobile App User Experience

电脑系统可用性问卷CSUQ

电脑系统可用性问卷(Computer System Usability Questionnaire,CSUQ)是PSSUQ的一种变形。在发表PSSUQ之后,为了适应非实验室测试的测验环境,Lewis更改了其措辞编制了CSUQ。因此,CSUQ在项目数,计分方式等方面与PSSUQ是一模一样的。如果要在PSSUQ和CSUQ间作选择,则在实验室测试是选择PSSUQ,而在非实验室的测试环境时选择CSUQ。
CSUQ的总体信度为0.95,系统质量的信度为0.93,信息质量的信度为0.89,界面质量的信度则是0.89(Lewis, 1995)。
英文版CSUQ:
中文版CSUQ:
《用户体验度量》这本书上删除了上述黄色标注的3个选项(为的是与PSSUQ版本3一致)
PSSUQ的分量表的计算方式为:
整体:题项1~16的反应平均值系统质量:题项1~6的平均值信息质量:题项7~12的平均值界面质量:题项13~15的平均值
书上没有明确说明CSUQ如何计算,初步看了下,PSSUQ的计算方式应该可以拿来使用。

有用性、满意度、易用性量表USE

Arnie Lund(2001年)发表了USE量表。测试4个部分,总共包括30个项目。其中的有效性(Usefulness)包括8个项目,易用性(Ease of Use)包括11个项目,易学性(Ease of Learning)包括4个项目,满意度(Satisfaction)包括7个项目。
量表的全部项目都是从1(不同意)到7(同意)的7点评分。其具体的统计方式和统计学参数尚未公开发表。但使用者可通过建立基线/竞品对比等方式来评测产品的可用性表现。
量表链接:http://garyperlman.com/quest/quest.cgi?form=USE
翻译成中文的USE:

客户满意度CAST(Customer Satisfaction Score)

CAST应该是最经典的衡量指标。CSAT要求用户评价对特定事件/体验的满意度,使用的是五点量表(非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意。)。通过计算选择4分和5分的用户所占比例得出最终的CSAT值。CSAT的好处是简单且扩展性强,它只有一个问题,但是针对每个我们感兴趣的功能或服务,我们都可以设定一个CSAT题项进行测量。
目前很多网站或APP的点评功能基本上都是参照CSAT创建的。CSAT的好处是简单且扩展性强。CSAT这个衡量指标也存在以下几个问题:
如果无法引导客户真正参与评分,样本结果很可能无法给企业带来真实的反馈。满意度并不直接与客户忠诚度相关联。

净推荐值NPS(Net Promoter Score)

净推荐值最早是由贝恩咨询企业客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳(Fred Reichheld)在2003提出,它通过测量用户的推荐意愿,从而了解用户的忠诚度。NPS并非一个单独的量表,它的问题项目来源于SUPR-Q。做净推荐值的调研比较简单,只需要一个问题:“您是否会愿意将XXX(企业或者产品)推荐给您的朋友或者同事吗?”然后根据愿意推荐的程度让客户在0~10之间打分并根据得分情况来判断三种客户:
推荐者Promoters(得分在9~10之间):是具有狂热忠诚度的人,他们会继续购买并引荐给其他人被动者Passives(得分在7~8之间):总体满意但并不狂热,将会考虑其他竞争对手的产品
贬损者Detractors(得分在 0~6之间):使用并不满意或者对你的企业没有忠诚度
推荐者所占比例减去贬损者所占比例就是最终的NPS值。NPS询问的是意愿而不是情感,对用户来说更容易回答,且相比于CSAT,它对用户行为的预测力更高。
优势: NPS仅需要用户回答一个简单的问题,比较容易完成,因此用户会更愿意参与评分。劣势: NPS面临最主要的批判是只有一个问题,那就意味着只能测量一个维度,因此它仅提供了一个狭窄的用户满意度视角。 而且,这个问题也不能证明推荐者会真的向他们生活中的朋友推荐企业的产品或服务,因此这个分数并不一定与客户在现实生活中的推荐行为相关。

客户费力度CES(Customer Effort Score)

客户费力度这个概念在2010年在《哈佛商业评论》中被提出,按字面意思理解,“客户费力度”是让用户评价使用某产品/服务来解决问题的困难程度。第一版的“客户费力度”的问题是:为了得到你想要的服务,你费了多大劲儿?(How much effort did you personally have to put forth to handle your request?),用户需要在1分(very low effort)到5分(very high effort)之间做出选择。
CES的理念是只有真正帮助用户轻松地解决问题的产品或服务,才会获得高满意度和忠诚度。最好在用户刚刚做完操作时询问,否则用户可能忘记自己完成操作的实际体验。下图是现在比较通用的2.0版本:
提出的问题是:企业让我的问题处理过程变得简单。客户的选项包括:强烈不同意,不同意,有点不同意,中立,有点同意,同意,强烈同意
度量:计算所有用户的答案的总和,得到的总分低说明企业降低了用户满足需求的难度,而总分很高则说明用户在与企业互动的时候花费了太多力气。
优势: CES的优势之一是只关注“用户费力程度”这个要素的解决办法。计算CES分数的唯一目的是消除或减少用户服务中的障碍。 CES已被证实是评估用户忠诚度的最佳指标。劣势: CES可以指出用户服务中的障碍,但它并不会深究为什么用户会遇到问题,或这些障碍会是什么。

技术接受模型 TAM

技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)是由美国学者戴维斯(Fred D. Davis, 1986)根据理性行为理论(Theory of Reasoned Action,简称TRA)在信息系统/计算机技术领域发展而来,用于解释和预测人们对信息技术的接受程度。
技术接受模型主张,人对信息科技的使用受其行为意图的影响,用来探讨外部因素对使用者的内部信念(beliefs)、态度(attitudes)及意向(intentions)的影响,两者进而影响信息系统使用的情况(Davis, 1989)。该理论认为,当用户面对一个新的技术时,感知有用性和感知易用性是两个主要的决定因素,如下图所示。
技术接受模型
感知易用性(Perceived ease-of-use,简称PEOU):指使用者认知到科技容易使用的程度,当系统越容易使用时,使用者对于自我效能与自我控制会更具信心,对系统所持态度也会更积极。感知有用性(Perceived usefulness,简称PU):指使用者相信使用某系统会增加其工作绩效或所能省下努力的程度。使用者认知系统容易被使用时,会促进使用者以相同的努力完成更多的工作,因此认知有用同时受到认知易用与外部变量的影响。
用户的感知易用性越高,其使用态度倾向越积极。同时用户的感知易用性越高,其感知有用性也越大。
TAM问卷内容
TAM的题项采用7个步距,从“很可能”到“不可能”,每个都是文字标签而非数字标签。示例:
具体题项为:
总结:这个调查问可能更加适合工具类的软件或应用。对于娱乐类的应用在评判有用性方面可能存在一定的不适用。

享受性质量 HQ

为了支持非任务相关方面的用户体验研究,Hassenzahl等(2002)开发了一份评估享受性质量(Hedonic Quality,HQ)的问卷。HQ有7个7点双极的题项。具体如下:
HQ1:有趣的 – 无趣的HQ2:昂贵的 – 便宜的HQ3:激动人心的 – 令人沉闷的HQ4:独有的 – 标准的HQ5:印象深刻的 – 不伦不类的HQ6:独创的 – 普通的HQ7:创新的 – 保守的
HQ的调查问卷非常的简单,但是对于其问卷的角度,与其他问卷还是有较大的差异,从问题的 内容看,这个比较使用于商品的评价,先记着,以便后期有可能用到。

微软产品反应卡片

微软产品反应卡片Microsoft Reaction Card Method (Desirability Testing)是由微软公司的Joey Benedek和Trish Miner于2002年推出的一种测试“合意性”的方法。该方法主要用于检查设计或产品的情绪反应和合意性,通常应用在软件设计领域。