笔者前段时间了解到谷歌早在几年前便针对用户体验建立了名为HEART的追踪验证框架，好奇其内容是否对建立验证方案的方法论有助益，遂抽时间搜索了原外语文章，并进行了翻译和拆解。

01摘要

越来越多的产品和服务被部署在Web上，这为大数据下评估用户体验带来了新的挑战和机遇。Web应用程序非常需要以用户为中心的度量指标，它可以用来度量关键目标的进展，并驱动产品决策。

在本文中，我们描述了以用户为中心的HEART框架指标，以及将产品目标映射到度量指标的过程。

我们还提供了HEART指标如何在兼顾数据驱动和以用户为中心的情况下帮助产品团队做出决策的实例。

框架和过程已经覆盖了足够多的我们公司产品，所以我们相信其他组织的团队也能使用或适应它们。在大规模行为数据之下，我们也鼓励更多对度量指标的研究。

02介绍

Web技术的进步使更多的应用程序和服务基于Web打造，并愈加具备交互性质。

现在，用户可以“在云端”执行各种常见任务，包括那些以前仅限于本地客户端应用程序的任务(例如文字处理、编辑照片)。

对于用户体验专业人士来说，这种转变的一个关键意义是能够使用Web服务器日志数据来大规模跟踪产品的使用情况。

通过附加的仪器，也可以通过不同的界面接口运行对照实验（A/B测试）。但是，从以用户为中心的角度来看，它们（不同界面）应该根据什么标准进行比较评估呢?我们应该如何扩展我们熟悉的用户体验度量指标，这里面存在哪些新的机会?

在CHI社区，已经存在一种既可以在小范围内（在实验室中）也可以在大范围内（通过调查）测量态度数据（例如满意度）的既定实践。

然而，就行为数据而言，已有的测量方法大多是小规模的，并且实验中有部分信息是通过秒表和检查表收集，如有效性（任务完成率、错误率）和效率（任务执行时间）[参考13]。

CHI研究中缺失的一个关键部分是基于大规模行为数据的用户体验指标。

Web分析社区一直致力于将

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