计算机工程领域有一个词语，叫鲁棒性，指系统是否健康和强壮，在异常和危险的情况下是否能够生存。对于产品体验来说，也存在这样的概念，也就是用户在各种场景下，是否能无异常地完成任务。
体验的稳定性在过去的纯线上产品中，出现异常的概率通常不高，或者用户感受不深。例如，对于搜索引擎来说，异常一般是指网页崩溃或者搜不到结果，这些情况出现的概率本身就很低，而且解决起来也不太难，刷新页面或者换个关键词搜索即可。
如今结合线下的互联网产品，出现异常的概率和影响程度都差别巨大。例如，对于网约车出行来说，乘客遭遇堵车、导航不准、GPS（全球定位系统）信息丢失、司机师傅爽约等异常的概率会远高于线上问题的概率，异常的概率在真实场景中很难降低。同时当乘客遇到类似的问题时，解决出口也远比刷新网页难得多，成本会非常高，这就让体验的稳定性变得异常重要了。
因此，场景越复杂的业务，对稳定性的要求越高。
面对稳定性，我们要解决以下两点：
努力让GPS变得更准确，优化导航性能，做好司机管控等，这些是解决异常发生要关注的手段。在异常总是会发生的情况下，不管概率是1%，还是0.01%，都会影响用户，这时就要尽力降低异常发生后的解决成本，比如司机爽约后能否尽快给乘客转派订单。前文提到的支付宝的案例也是如此，既然无法确保绝对安全，那就用全额赔付来让异常发生后的用户成本为零，这样对用户体验的损伤就能降到最低。
稳定性对于用户体验意义重大。(www.xing528.com)
先说可用性功能和服务的稳定性，在复杂场景下，它们出现异常的概率比较高，那就意味着经常会出现不可用的情况。假如不可用的情况会让用户彻底失望，用户就会离开产品寻求替代品。在可用性层面，稳定性并不是个数字问题，比如一个用户用了100次，只有1次会出问题，那这个用户就会理性地选择继续使用，这就是概率思维。我们前文也提到，大多数用户都是0/1思维，一旦受到严重伤害，用户不会判断概率问题，而是会一票否决。在金融安全、人身安全层面，尤其如此。
因此在可用性层面，首先要确保几乎所有的异常发生后都有降低成本的解决方法，其次就是要竭力优化异常发生的概率。有了这个意识后，就会发现有的新产品功能的价值，不如对旧的产品功能异常率做优化的价值大。
对于易用性的功能和服务的稳定性，影响程度通常不会特别严重。易用性毕竟原本就是降低用户使用成本的，如果易用性不稳定，出现异常，无非就是用户重新回到易用性较差的路径中继续使用，比如购物的推荐算法有问题，用户不理会就可以了，自己再去搜索查询。这种情况下，用户对异常的忍耐程度非常高。
值得注意的仍然是，易用性的功能和服务发生异常的后果到底是什么，会不会造成用户的成本剧增，成本剧增实际上会导致可用性降低，也需要着重解决这个问题。比如，在高峰期打车出行，网约车平台可以建议乘客付费调度一个比较远的司机来接，不用排队，这属于易用性层面的优化，提供给乘客更优的出口。但假如调度的司机过远，他到达乘客所在地花费的时间超过了乘客原本等车的时间，这就属于功能异常，乘客会多付成本来解决原来的问题。甚至还有可能远程调度过来的司机在半途取消了订单，也会造成乘客成本增加。
总的来说，我们要考虑的体验层次，按重要程度由高到低排序，实际上应该是：
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