股票交易系统评估模型

投稿用户 • 2022年8月17日 am7:21 • 指标热门文章 • 阅读 78

本文将以“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。enjoy~

制作产品的人通常会问自己这些问题：

我们现在的口碑如何？用户使用这个功能的满意度如何？这次更新体验提升了吗？与竞争产品A相比，我们有什么优缺点？……

所谓了解自己和敌人，我们通常更容易了解敌人（了解竞争产品），因为有市场测试、用户声誉和他们自己的个人操作经验。然而，对于知己，它并不那么确定，因为主观的先入为主，在其中往往让我们盲目，其次，我们往往没有一个可靠的评价体系。

评估和反馈对产品的进化非常重要。但我们通常这样做：

这次修改后，用户说了什么？有坏声音吗？用户又下降了。这个版本不够好吗？看看用户对这次优化的整体评分。

以上信息本质上是反馈，但信息混乱模糊，无法从产品各方面获得用户的准确满意度。

我们需要一个稳定、全面、客观的评估工具。

稳定性：采用统一指标和统一测量，可重复测量；综合：指标包括用户与该功能（系统）接触的所有信息表面，无遗漏；客观：测量指标全面严格，不同样本测量结果稳定一致。

下面，我们以股票交易系统评估为例，简要制作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？这些都是未知。这第一步非常重要，因为这是所有工作的基石。所以需要尽可能全面收集信息，绝不能出现显而易见的遗漏。我们的指标内容收集主要来自：

9名内部专家用户访谈用户问卷信息收集（343人）客户端背景反馈

在采访中，有必要设置一个主题，以便受访者能够围绕这个主题充分表达交易系统的内容。

我们的访谈主题是：

目前同花顺的交易(含同花顺)PC你认为手机的优缺点是什么？你认为未来的规划和发展方向应该是什么？STEP 2 指标拆分

针对上述两个主题，专家和用户从同一角度提出建议（需求），需要进行语义拆分。语义拆分是一个经验和直觉的过程，当然也有一些方面 ** 可以借鉴，但最重要的是做数据的人要熟悉产品和项目，最终结果反馈给专家检查，基本正确。

根据内容，我们将交易系统的评价维度归纳为以下几类：

性能问题可用性问题功能问题的内容

图:部分关键信息归纳(仅示部分)

同时，根据内容细分指标。一级指标下的二级指标(15个):

STEP 3 指标定义

明确定义二级指标。这一步不仅是对每个细分指标的解释，也是为下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，直接测量目标用户。15个二级指标需要真实用户得分，并将其转化为15个实测问题。用户在充分理解指标的含义后得分。

题目格式参考如下：

比如安全:交易安全是指交易和资金安全有保障。-你觉得同花顺手机交易怎么样？(评分:0-100，很不满意-很满意)

1434个数据通过在线问卷进行回收。

STEP 5 指标统计

要清理失真数据，必须使用904个数据（主要是删除答案时间小于最低时间的数据）。主要分析方法：因素分析（二级指标&一级指标；一级指标&总体满意度)

注：因为因子分析的原理是提取少量分子来描述多个原始变量，而且我们不需要减少这里的因子数量，所以在Extract提取因子的数量应与原始变量相同，如功能下有五个二级指标，提取因子的数量应为5。

上一级各指标的权重(贡献)计算如下:

STEP 6 评估模型

经过以上计算，我们可以初步评估模型如下图所示：

从这个系数图中，我们可以清楚地看到，对整体交易满意度敏感的因素是功能，对功能指标的影响是创新和差异化。在分类方面，速度、流畅性和内容确实是我们当前交易系统的缺点，也反映在数据上。综上所述，评估模型可以直观地告诉设计师两个问题：

目前系统的优缺点是什么？影响用户满意度的最重要因素是什么？ (只有根据权重找出改进的优先级，才能抢占用户的口碑)

当然，这只是第一次评估，所有的评估都必须进行比较才能有意义。评估模型还需要继续进行2-3轮迭代验证，并逐步调整未来交易系统的功能调整。这不是一个静态工具。

本文转自： >woshipm.com/pd/956810.html

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