霍格沃兹测试开发学社
ETS.AI：从用户体验视角评估数智产品ETS.AI从用户体验视角出发，面向数智产品建立多维度评估框架，用于判断AI智能产品在真实使用过程中的体验状况，并帮助研发团队定位后续优化方向。它的价值不只是给产品打一个分数，更重要的是通过系统化指标，把“用户觉得不好用”进一步拆解成可分析、可定位、可改进的问题。通过ETS.AI模型，团队可以更清楚地回答：哪些体验问题来自交互设计？哪些体验问题来自AI理解与生成能力？哪些问题与安全感、信任感和效能感有关？哪些问题影响了用户与智能产品之间的认知连接？对于金融类数智产品来说，这一点尤其重要。金融产品天然具有高敏感、高信任、高合规、高准确性的特点。用户不仅关心产品能不能用，更关心它是否可靠、是否安全、是否值得信任。因此，数智金融产品的体验评估，不能只看“智能不智能”，还要看“稳不稳、准不准、能不能让用户放心”。ETS.AI模型的四大核心维度本次分享中，高明将介绍ETS.AI模型的创建、检验与应用方法。ETS.AI是在原有ETS模型基础上的升级，面向数智产品构建了全新的体验评估模型。模型基于体验设计三层次理论，并通过探索性因子分析，提炼出四大核心维度：1. 交互设计交互设计关注用户与数智产品之间的操作体验。在传统数字产品中，交互设计更多关注页面结构、流程引导、按钮反馈和任务路径。而在数智产品中，交互设计的评价范围进一步扩大。它不仅要看页面是否好用，还要看用户与AI交互时是否自然、顺畅、低成本。比如：用户是否容易表达需求？系统反馈是否清晰？对话过程是否连贯？用户是否知道下一步该怎么操作？当AI输出不符合预期时，是否有补救机制？好的数智产品，不应该让用户不断猜测系统能做什么，而应该让用户在交互过程中逐步建立清晰预期。2. 模态融合随着语音、图像、文本、视频等多模态能力的发展，数智产品的交互方式正在变得更加丰富。模态融合关注的是不同交互方式之间是否能够自然协同。例如，用户通过文字输入问题，通过图片补充信息，再通过语音继续追问，系统能否理解这些信息之间的关系，并保持上下文一致？对于金融产品而言，多模态能力可能出现在智能客服、远程服务、业务办理、风险提示、智能投顾辅助、运营分析等多类场景中。但模态越丰富，并不代表体验一定越好。真正关键的是：多模态能力是否降低了用户理解成本？是否让业务办理更高效？是否避免了信息割裂和重复输入？
发布于 北京
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