UX KPI和参与度量标准

1）为什么UX度量标准及其边界在哪里

• 绑定到屏幕目标（一个目标是一个主要KPI）。
• 将行为（做什么）和质量（易于理解）分开。
• 支持A/B实验和"之前/之后"。

2）UX-KPI地图（级别）

全球（端到端）：激活（Activation），保留（Retention），参与（参与），满意度（CSAT/NPS/SUS）。
页面：FMC，TTV，成功率，错误率，Scroll Depth，Rage/Dead Clicks。
组件：特定功能的Adoption/Usage、任务时间、Backtrack Rate。

3）基本行为指标

DAU/WAU/MAU是时间窗口中的活跃观众。
Stickiness = DAU/MAU.解释：0.2-0.6用于实用产品；>0.5用于常见场景。
按用户/日开会-访问频率。
Avg Session Duration-会话的平均持续时间（注意：不等于价值）。
每次会议事件-交互深度（与目标事件相关联）。

4）激活和速度达到价值

Activation Rate=达到"第一价值"/新用户的用户。
iGaming中"第一价值"的示例：推出第一款游戏，成功存款，加入比赛。
TTV（时间到价值）-从登录到关键价值（中位数/分位数）的时间。
FMC （First Meaningful Click）-在下载后N秒 ≤执行目标操作的用户比例。
成功率（任务）是完成脚本（例如存款）的用户的百分比。
Step Conversion是通过浮动步骤（浮动，KYC，售票处）进行的转换。

5）相互作用质量指标

Error Rate=错误/所有会话（分为UI 验证和网络/NTTR）。
Backtrack Rate=返回到前一个步骤/flow中的所有过渡。
Rage Click Rate=单点/所有会话中≥3快速点击的会话。
Dead Click Share=没有效果的点击/所有点击。
Scroll Depth p50/p90-查看深度（对于登陆/股票很重要）。
Mis-Click Distance-从点击到最近的活动目标的平均距离（代理"虚假事件"）。

6）参与度量（参与）

Feature Adoption Rate=使用线程/目标基数（eligible）的用户。
Repeat Usage=在此期间≥N次返回拳击的用户比例。
Session Depth=会话的目标活动（启动游戏，添加到收藏夹等）。
"功能时间"（Time in Feature）-使用特定模块的总活动时间（不要与"挂式选项卡"溷淆）。
注意共享是P1区域vs上的时间/点击P2/P3比例。

7）保留和退款

N日休假（D1/D7/D30）是N日（经典队列）返回的比例。
Rolling Retention N-在≥N的任何一天返回（更柔软、更清晰）。
Churn Rate=在周期开始时离开/活跃。
重新激活率-在此期间"醒来"不活跃的比例。
Survival Curve/Hazard-累积保留和瞬间"跌倒"的可能性。

8）主观感知指标

CSAT-满意度（量表1-5）。
CES （Customer Effort Score）-完成任务（1-7）的努力。
NPS-愿意推荐（− 100……+100）。
SUS（系统可用性尺度）-感知便利性（0-100）。

9）"接口质量"度量（Web Vitals和可用性）

INP/LCP/CLS-响应性，首次内容速度，稳定性。
A11 y度量：具有可见焦点样式的屏幕比例，≥44×44px命中区的大小，关键路径上的AA/AAA对比度。

10） UX捆绑↔业务（iGaming上下文）

Cashier Conversion=已存款/开户结帐。
Net Depositing Users Rate （NDU）=存款/活动。
首次存款的旅程：TTV到第一笔存款+百分之三的台阶。
Bonus/Promo Clarity：CTR在"加入"+规则/条款中的错误/后退。
Game Discovery Efficiency： FMC进入游戏发布,成功搜索率/过滤器,TTV在首次发布之前。

11）公式（简称）

FMC=目标点击用户≤N秒/所有屏幕用户。
TTV=中位数（t（价值）− t（输入））。
成功率（flow）=完成步骤N/开始步骤 1的用户。
错误率（UI）=错误事件/目标输入事件。
Feature Adoption=使用的fich/eligible基数。

Stickiness = DAU / MAU.

Rolling Retention D7=在2-7天返回的用户/队列D0。

12）教学： 如何设计

session_id, user_bucket (A/B), device, page ui_click(zone, component_id, outcome)
ui_error(type, code, field, step)
ui_state_change(component_id, state)
route_change(from, to)
visibility(zone, time_in_view)
experiment_variant, cohort (signup_date)

稳定选择器："data-ux-zone"，"date-component-id"-不要绑定到CSS类。
卫生：掩盖田野，事件中缺乏PII，接受/opt-in。

13）Dashbords（骨骼）

A.主要UX-dashboard

FMC和TTV在关键屏幕（家庭，目录，游戏，结账）上。
成功的/步进的对话在关键的低谷中。
Rage/Dead Clicks和Error Rate（趋势7/28天）。
Scroll Depth vs CTR关键CTA。
按设备分列的Web Vitals （INP/LCP/CLS）。

B.参与和保留

Stickiness, DAU/WAU/MAU, Sessions per User.

按模块（搜索，选定，锦标赛）进行功能Adoption/Repeat使用。
Retention D1/D7/D30按队列，生存曲线。

C.Cassa和货币化（UX切片）

Cashier Conversion通过步骤（带错误）。
TTV首次存款，Abandonment@Step。
验证/网络错误，Backtrack Rate。

14）分析与方法

队列分析：按注册/首次存款/首次发布游戏分组。
A/B电源分析：预先评估流量和效果-大小,以免发生"黑暗射击"。
因果关系：使用实验和控制屏幕前后方法。
分割：新vs返回,移动vs台式机,流量通道,VIP群集。
三角剖分：度量+热图+会话记录+滴答声/札幌。

15）目标阈值（基准,适应产品）

FMC（英雄-CTA）：前5-8秒时为≥35 -50％。
TTV（推出第一款游戏）：P50 ≤ 30-60秒。
成功率（存款）：≥75 -85％，可理解的限制/费用。

Rage Click Rate: <1–2%.

Dead Click Share： <8-12%在关键屏幕上。
Stickiness： 0.25-0.45（频繁的场景更接近上限）。

16）强迫症示例（如何制定目标）

KR1：将TTV从75秒降低到游戏的首次运行→ 50秒为中位数）。
KR2：前8秒将主要CTA的FMC从38%提高→ 50%。
KR3：将收银员的Rage Click Rate从2.3%降低→ <1.2%。
KR4：将成功率存款从78%提高→ 86%。
KR5：将Feature Adoption新搜索增加到35% eligible用户。

17）实施程序（团队仪式）

1.指定屏幕目标和主要KPI。
2.进行层次结构审计（单个P1,对比度,命中区域）。
3.构造假设→优先级（P1/P2/P3）。
4.运行A/B或使用Logic发布之前或之后。
5.测量FMC/TTV/成功/Errors/Scroll和商务三角洲。
6.在设计系统和网关中确定解决方桉。
7.重复迭代（每周/冲刺周期）。

18）反模式

"Vaniti度量"：平均会话和"站点时间"，与目标无关。
在单个输出中溷合移动和桌面数据。
无统计量的指标解释（没有置信区间）。
关于没有外部度量的热卡的结论（死亡/愤怒/成功）。
实验没有动力分析，也没有预先设定的成功标准。
没有PII掩蔽和用户同意。

19）使用KPI进行UX任务的Acceptance Criteria

已定义主屏幕KPI和目标阈值。
已在data layer中添加事件并在staging中进行验证。
在dashboard（real time/Daily）中构建小部件。
预定A/B或带控制样本的"前/后"窗口。
有"Go/No-Go"标准（例如FMC+8 pp，TTV − 20％）。
结果已记录下来并输入到设计系统中。

20) TL;DR

每个屏幕选择一个主KPI （FMC、TTV、Success Rate……）,稳定测量,与保留和结帐挂钩,确认A/B测试。避免使用浴缸指标,切断流量并捕捉设计系统的改进。UX度量是决策的学科，不是一组美丽的数字。