做产品的人，几乎每天都徘徊在“研究竞品“和”改良自己的产品“之间。所谓”知己知彼“，我们通常更轻易”知彼“（了解竞品），因为有市场的检验、用户的口碑，还有自己切身操作体验。然而对于”知己“，则不那么确定了，一来因为主观的”先入为主、身在其中“常常让我们盲目，二来是我们常常没有一个可靠的评估系统。
评估、反馈对于产品的进化非常重要。
但我们平常往往是这样做的：
“这次改版之后，用户说了什么？有不好的声音吗？”
”用户又降了，这版做的不够好吗？ ”
”看下用户对这次优化的总体评分怎样？“
以上信息，本质上的都是反馈，但是信息杂乱、模糊，我们无法从中得到对于产品各个侧面用户精确的满意度。
我们需要一个稳定、全面、客观的评估工具。
稳定：采用统一指标、统一度量，能够重复测量使用；
全面：所设指标包含用户和这个功能（系统）接触的所有信息面，无遗漏；
客观：要求测量指标全面、严谨，对于不同样本施测能得到稳定一致的结果。
以下，我们以“股票交易系统”评估为例，简要阐述做一套完整的评估工具的过程。
STEP 1 指标收集
交易系统的指标包括那些内容？速度流畅、还是内容丰富？ 这第一步非常重要，因为这是所有工作的基石。
我们的指标内容主要有来自：
1.9名内部专家用户访谈
2.用户问卷信息收集（343人次）
3.客户端后台反馈
4.用研已有研究积淀和舆情积淀
访谈时候设立一个可以主题，让受访者可以围绕这个主题充分表达出交易系统所包含的内容。
我们的访谈主题是：
1.目前同花顺的交易（含PC和手机）,您认为优缺点各是什么呢？
2.您觉得交易这个模块，未来的规划和发展方向应该是什么？
STEP 2 指标拆分
针对以上两个主题，专家和用户同一角度给出建议（诉求），所得内容，做语义拆分。
根据内容我们归纳为以下几个大类：
性能问题
可用性问题
功能问题
内容方面
图示：部分关键信息归纳
同时，根据内容再细分指标。在一级指标下再分二级指标（15个）：
STEP 3 指标定义
对二级指标赋予明确定义，这一步既是对各个细分指标的解释说明，也是为了后一步的指标测量做准备。
STEP 4 指标测量
根据上一步明确的指标定义，直接对目标用户实测。
15个二级指标，15道实测题目，用户在充分理解指标含义之后，作出评分。
如：“安全：交易的安全，是指交易和资金安全有保障。——您觉得同花顺手机交易做得如何？”（评分：0-100，非常不满意——非常满意）
通过线上问卷形式实测，回收1434个数据。
STEP 5 指标统计
清理掉失真的数据，得可用数据904个（这里主要是删掉作答时间少于最低测试时间的数据）。
主要分析方法：因子分析（二级指标&一级指标； 一级指标&总体满意度）
注意：因为因子分析原理是靠提取少量分子来描述多个原始变量，而我们此处无需削少因子数目，所以在Extract环节提取因子数目应和原始变量数目相同，比如“功能”下面有5个二级指标，提取因子数应是“5”。
各个指标对上一级的权重（贡献力）计算如下：
STEP 6 评估模型
经过上述计算，我们可得初步评估模型如下图：
评估模型能直观告诉设计者2个问题：
1.目前的系统优缺点是？
2.影响用户满意度最重要的因素是？
从第一次开始，评估模型还需要继续进行2-3轮的迭代验证，并跟随未来交易系统的功能调整而逐渐调整，它并不是一个静态的模型。
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作者：大狗狗，互联网金融产品用户研究员，心理学二年级学渣，公众号：同花顺UED（公众号：Mob-HitThink-UED）；简书专题：用户研究&创意设计“
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