行為數據

蒐集到的用户行為數據必須使用合適的度量方法進行分析，在可用性工程生命週期中，它對於評估是否達到可用性目標以及對競爭產品進行比較的工作也起到重要作用。對於用户行為特徵的度量通常通過一組測試用户完成預先規定的測試任務，蒐集所用時間和出錯等數據這樣的方法來進行。

度量的目標是產品的可用性，這是一個抽象的目標，需要拆分成幾個成分，這些成分也就是影響產品可用性的屬性，例如，可學習性、可記憶性、使用效率、少錯、主觀滿意度等，確定了這些具體的度量目標後需要精確地進行量化。例如，“使用效率”可以通過用户完成指定任務的平均時間來量化，“出錯”可以通過統計出錯次數來量化等等，相應的可用性的屬性也都有量化的方法。有了成分的量化指標之後，就需要選擇一個方法來度量行為特徵。通常可以有兩種明顯的方法可供選擇：用户測試法或者實地研究。選擇一種度量方法後還需要確定用來蒐集分析數據的實際活動：讓計算機來記錄每個任務的開始和結束時間，或者讓一個試驗人員用秒錶度量，也可以讓用户在日誌中自己報告所用的時間。不管是哪一種情況，重要的是要明確定義度量目標的開始和結束時間。

通常可以量化的可用性度量指標包含[17][19]：

用户完成規定任務所用的時間。

在限定時間內完成的任務數量（或比例）。

正確的交互操作與所發生錯誤之間的比率。

從錯誤中恢復所用的時間。

用户出錯的數量。

隨後導致的錯誤操作數量。

用户用到的命令或其他功能的數量。

用户從未用到的命令或其他功能的數量。

在測試後交流中，用户能記住的系統功能的數量。

使用手冊或/和幫助系統的頻度，以及使用時間。

手冊或/和幫助系統有多少次解決了用户的問題。

用户在測試期間對系統肯定和批評的比率。

用户表達明顯的挫折（或明顯的歡喜）的次數。

表示喜歡用該系統而不喜歡用某個特定競爭產品的用户比例。

用户不得不試圖解決某個無法解決的問題的次數。

採用高效策略的擁護與使用低效策略的用户之間的比例（在有多種方法完成任務的情況下）。

用户不與系統進行交互的“呆滯”時間。可以在系統中度量出兩種呆滯時間：用户等待系統響應所造成的延遲，系統等待用户思考所造成的延遲。

用户注意力從真實任務被吸引到其他地方的次數。

在特定的度量研究中，通常對以上這些度量指標也會相應有所增刪。

用户因素對度量結果的影響

用户在瀏覽網站的時候，每個人都具有各自不同的特徵，這些內在的特徵是他在使用網站的過程中或者測試中所花費的時間、出錯次數等不同於他人的因素之一，而花費的時間和出錯的次數是衡量產品可用性的重要指標。

但是，假設一個老年人和一個青年人使用同一個網站完成同一個任務，假如他們都出了同樣多的錯誤，花費了同樣多的時間。如果可用性專家在事先不知道他們的個體差異，那麼作出的評價可能是青年人使用的網站的可用性高。不過，使用的是同樣的網站，那麼就應該具有同樣的可用性。顯然這是一對矛盾體，因此，在考慮產品的可用性因素時必須將人的因素也考慮進去。下面列出一些與人相關的因素。

評估人員的工作經歷、情緒狀態、身體狀況對評估的結果也有一定的影響。

績效管理的兩個元素是過程中看得見的行為，和由行為導致的可測量的財務數據。行為與數據的關係是因果關係。它通過對過程的行為（因）的調整達到對期望的數據的（果）的管理，是預防性管理；同時是連接戰略（財務數據）和執行（操作行為）的橋樑。正是因為預防和橋樑這兩個特性，構成了績效管理的競爭優勢。

行為和數據這兩個元素的工具來表現它。這工具叫行為數據語言。它是指已經發生的事實、客觀信息和數據、看得見的具體行為和聽到的具體話語，這些數據與事實應該是沒有經過接收者任何假設、推理和演繹等主觀判斷和處理的。是接受者聽到後不用經過猜想、假設就能落實到行為的“硬”語言。又叫白色行為數據語言。它有別於我們日常溝通的判斷、感覺的“軟”語言。

本文第一部分給出日常管理工作的五種績效困惑及其解法第二部分應用行為數據語言，解析困惑原因並提出該工具的操作原則

案例1，背景：酒店顧客交待服務生

“請馬上給我送一包針線，我要用。”客人説。

“好的，馬上送到。”

但等了10分種還不見服務生來。客人輕者困惑，重者發脾氣。

案例2，背景：西餐廳裏，客人交待服務生。

“牛排嫩一點。”

“好的，嫩一點。”

然而端過來的牛排血淋淋，客人不願吃，當然不肯買單。

案例1改為：“請5分鐘內給我送來針線包”。即可消除困惑。往往客人不能具體準確地表達自己的需求，提出的要求和心裏的需求有距離。作為酒店管理者，有責任澄清客人的具體需求，填補這個空白。接到客人的提出的要求後，可以説：“好的，我會在多少分鐘之內送到您房間。”既可以主動地管理客人的要求，也同時消除了客人因為等待而引起的困惑。

同理案例2改為：“牛排要7成熟。”即可消除困惑。服務生除了澄清客户的具體要求外，同時有責任引導客户準確表達消費需求。

以上兩個案例是通過表達量化數據澄清疑惑。

案例3，背景：在辦公室女同事男同事對話

憤怒的女士對一位男同事説：“停止對我性騷擾！”

這是一句危險係數極高的話，很容易激怒對方，引起爭端：

“誰騷亂你了？神經病！”男同事説。

案例3改為：“請你停止評論我如何穿着，停止叫我寶貝”。直接反饋女士聽到的原話，不作任何推理、判斷。在不安全的環境中，反饋行為是屢試不爽的保險做法。也是績效反饋和評估中消除大多數管理者頭痛的“金鑰匙”。

以上案例是通過反饋行為澄清疑惑。

案例4，背景：上司對績效未達標的下屬評估。

“這個月你在銷售上沒有盡力。”上司説。下屬滿臉委屈，心想：“我怎麼沒有盡力啊，起早貪黑拼死拼活，如果不是物流生產出問題，我的銷售目標早已完成了”。“老闆，因為××原因，所以才讓我未達標。如果公司能××××，我早就達標了。”上司、下屬互相忙着幫助對方提升能力。關係反而緊張，衝突由此產生。

案例4改為：“你這個月銷售目標是500萬（標準），你實際完成了300萬（數據），與目標有200萬的距差。”

案例4是通過反饋觀察到數據和量化差距澄清下屬的疑惑。

案例5，背景：主管到工作現場檢查工作

“走廊怎麼這麼髒，是誰幹的？為什麼還不打掃？”下屬中有人跑過來解釋，“那是因為什麼什麼的原因，所以地上髒了，沒有打掃。”這顯然不是主管要的“藉口”答案。“這個員工的工作態度有問題，給他一本《沒有任何藉口》，讓他好好學學”主管心想。

案例5改為：“請在10分鐘之內處理地上的垃圾（想要的行為），按照##要求擺放桌椅（想要的結果）”

案例5是通過明示你想要的行為和行為結果澄清下屬的疑惑。

在管理者忙着管理員工的“藉口”時候，是否反省過是誰給了員工找藉口的機會?我們提出的要求與我們真正想要的一致嗎？在忙着幫員工提升素質和能力的同時，是否想過先提升我們自己的思維績效和語言的績效呢？

案例6：背景：上司給下屬的績效評估。

“我知道你的問題是自由散漫、喜歡索取，而不想好好工作”，上司對下屬説。顯然，這句話在感覺上極不中聽。

案例6改為：“我看到你在最近的四周裏遲到6次，你的遲到次數超過上班紀律五次，我要求你一個月裏不要超過一次遲到。”

案例6通過反饋觀察到的數據和比較得出的量化差距，同時提出想要的量化行為結果，澄清下屬的疑惑，消除衝突。

以上六個案例的共同特點是，觀察到的行為結果與想要的結果適得其反。為什麼會產生這樣的差距呢？它缺少了績效管理的音符――行為數據。

下面結合第一部分的案例，應用行為數據語言，解析困惑原因並提出該工具的操作原則

“請馬上給我這裏送一包針線，我要用。”造成雙方困惑的原因是，“馬上”二字給出的是模糊的時間描述，沒有具體數量限制，很難操作。服務生以為的“馬上”與客人想要的“馬上”可以不一樣。而“5分鐘”是具體的數據，是量化的要求，具有可操作性。用“5分鐘”代替“馬上”，就是用數據代替判斷，消除困惑。

同理案例2解析如上所述。

“請停止對我性騷擾。”“性騷擾”不是直接看見的行為和聽見的原話，它是根據男同事“評論女同事如何穿着，並叫女同事寶貝”這一具體行為通過推論後得來的判斷。給沒看到行為和聽到原話的第三方有很大的猜想空間。而我們的文化背景使多數時候對這類事的猜想是負面的內容較多。這位女同事的誤點是將自己推論得來的“性騷擾”判斷當成了直接看到的行為反饋給男同事，給自己引發可能麻煩的後果。

用原話“評論衣着和叫我寶貝”代替判斷“性騷擾”避免歧義，消除爭執。

在一次會議中，一位經理對一羣擋住他視線的同事説，“自覺點，自覺點！”這裏“自覺點”不僅令他人無所適從，還會引起他人自衞性的反應。如果他用行為語言，直接説出對他人的行為要求“請坐下”，即可消除困惑。

工具操作原則：具體——用行為數據反饋

“這個月你在銷售上沒有盡力”上司的話引起下屬的疑惑和反感。因為盡力不盡力不能直接看到，是根據諸多看得見的行為表現總結出來的判斷。作為上司，在沒有行為數據支持的情況下直接評價下屬的態度，令到下屬困惑。改成：“你這個月銷售目標是500萬（標準：數據），你實際完成了300萬（數據），與目標有200萬的距離（判斷：推理邏輯合理）。”用數據反饋下屬的行為結果，不是做下屬的“態度醫生”。否則雙方把注意力和時間放在“盡力不盡力”上，偏離主題。即使要我們表達不滿情緒，也是表達對某個人的行為或者是行為後果的不滿，不是對他這個人的個性、出發點和態度做否定評價。例如“這份報告比預定上交的時間晚了一天（數據），這一行為令我部門的可信度在公司裏打折扣（行為後果）。”不要説“這樣子做事讓人家怎麼信任你。”

工具操作原則：具體的、邏輯的

“走廊怎麼這麼髒，是誰幹的？為什麼還不打掃？”引發下屬一大堆藉口的，不是別人，正是主管自己這三句話。主管想要的行為是“來人處理地上的垃圾，”結果是“地面乾淨，桌椅擺放整齊”。用行為數據語言，直接反饋你要看到的行為結果，可澄清困惑。

看近期被炒的沸沸揚揚的EMC秘書PK老闆事件。如果陸總裁説：“這個禮拜二我剛告訴你，想東西、做事情不要想當然，今天晚上你就把我鎖在門外，我要的東西都還在辦公室裏。問題就在於你以為我隨身帶了鑰匙”，直接行為反饋為：“無論是午餐時段還是晚上下班後，你要跟你服務的每一名經理都確認無事後才能離開辦公室。”也不會有後面秘書發飆的機會，更不會引出鎖門對與不對、猜想或者假定什麼等之爭。

又如，某上司對一個人際關係緊張、被人稱為“是非精”的下屬建議“多跟團隊的成員溝通。”問題是“多溝通”的目的是什麼？能保證良好溝通效果嗎？顯然“是非精”沒少溝通，她的問題不是少溝通，而是不知道如何溝通，導致了不願意溝通。不是態度的問題而是如何做好的行為方法問題。上司給下屬的建議無法支持到下屬的績效，是無效反饋。

上司可以首先指導下屬學習如何表達有效信息（如本文的行為數據語言），繼而指導下屬學習如何處理異議的工具，然後提出績效要求，如可以這樣説：“要關注溝通的績效。要落實到同事的抱怨次數降低多少多少，你的工作績效達標率上升多少多少”（看得見的成果）等等。由此想到，在我們管理者貌似誨人不倦的外衣下，有多少是真正支持到下屬的，又有多少是誤導下屬的？然而有多少管理者反省過自己績效管理無績效嗎？管理者要避免以上的無效行為，説話之前問問自己四個問題，我想要看到的具體行為是什麼？我期待得到的具體結果是什麼？要求表達了需求嗎？判斷有數據支持嗎？

工具操作原則：目標、心口合一

小結：本文通過澄清績效定義――行為和數據，得出了績效管理在時間上的可預防性、在空間上連接戰略和執行的橋樑性兩大優點。根據績效定義，提出了針對績效管理將戰略思想落實到行為層面的傳遞工具----行為數據語言。並用這工具解析了五種績效困惑原因和如何應用該工具的操作原則：

（1）目標明確――我想要看到什麼具體行為和得到什麼樣的具體數據結果？（思維績效）

（2）心口合一―要求表達了需求嗎？（語言績效）

（3）具體的――行為、數據（原則）

（4）邏輯的――想法和判斷合乎邏輯嗎？是否是基於行為數據（思維邏輯）

由解析績效管理圖譜看到，行為數據語言正是將管理思想傳遞到行為層的運載工具，是面向行為層的可執行、可操作的績效語言。它反映管理者的思維績效，決定員工的行為績效，是看不見的思維與看得見的行為的紐帶。要想管理有績效、要想降低績效管理成本，先管理管理者自己的聽得見的語言績效，和看不見的思維績效。

反省績效管理在中國變形，在過程中走樣，在細節處失真，在中國成為十大管理難題之首，管理者是否反省過自己的思維績效和語言績效？我究竟想要看到的具體行為是什麼？我期待得到的具體數據結果是什麼？

“A ClickZ News story”引用Jupiter Research 分析師Kevin Heisler指出的一些直覺能感到的明顯商業契機：類似MySpace和Facebook的社區網站擁有龐大的用户資料，這些資料可以應用於以行為目標分析為基礎的廣告中。這些資料有許多包含私人的愛好，比如關於音樂，書籍和電影甚至宗教和政治的偏好－這些對相關廣告的提供大有幫助，用户喜歡把自己的愛好分享給有選擇性的朋友，但是並不一定是廣告商。所以可以理解，這些社區網站也只想安於起初的想法，並不想與廣告公司合作。

那麼中國如何呢？中國的社區網站市場也是佔有一席之地的。有很多婚戀網站比如：百合，Yeeyoo,也有最新出現microblogging形式和迷你主頁網站比如騰訊的QZone還有韓國的賽我網，還有專注於大學的類似Facebook的佔座網和5Q/校內（這兩家公司都是千橡互動投資）還有專業性的商務社區CSDN以及電子人脈社區”若鄰網絡”。當然我有很多都沒有提到，非正式的即時通網絡社區和BBS的受歡迎程度都會搶奪社區網站的會員，但是從報告的用户增長看，這並不是很大的問題。

那麼個人隱私在中國會構成問題嗎？ 你會經常聽到中國互聯網用户在文化上不太重視個人隱私。而且有些人會跟告訴你，在中國“隱私”這個詞是20世紀才出現的。在在線環境下，cookie的刪除率只有不到1%，而在美國cookie的定時刪除率是10%。所以，隱私在中國還是問題嗎？

我認為中國的社區網站不會比西方的社區網站對行為利潤增長速度快。因為中國社區網站想通過龐大的用户基礎和充分的資金來賺取利潤（我所説的龐大和充分是有依據的：上個月第二輪融資1000萬美元並聲稱6000萬用户以每天16萬的速度增長。）中國的社區網站看起來不會破壞用户的社區體驗，至少那些資產雄厚的網站不會對廣告打開大門的。

也就是説如果有合適的廣告放在個人頁面上，有一定的制約機制，在中國還是很有市場的－這是一家社區網站與我交談時説的。

社區網站的功能比較完備，但是這並不能代表全部，行為追蹤在中國還剛剛起步。暫時，還沒有比較大的美國公司在中國行為追蹤市場試水。甚至中國的SNS網站都無法提供給廣告技術公司有價值的用户數據，而且這些廣告技術公司知道如何處理這些數據嗎？可能不知道，Google的AdSense,可能會做一些。但是在中國的社區網站的龐雜個人頁面中建立這種系統，在技術上還是很難實現的。

説到市場，網絡廣告公司有責任提供讓社區網站分享廣告收入的產品。這類產品需要給個人用户一些控制的方法，並且確保提供給用户緊密相關的廣告，利用好用户數據，保護用户隱私。

2019年2月，蘋果要求App開發人員刪除或披露他們使用的分析代碼。這些代碼可以記錄下用户如何與他們的App互動。如果開發商不披露這些代碼，那蘋果就會將他們的App從應用商店下架 ^[1]  。