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榮耀標識如何用數據指導設計？
在運營活動當中，不同角色對于數據有不同需求，而對于設計師，數據又能對他們起到什么作用呢？
隨著網絡滲透率不斷增長，網絡數據量級每時每刻都在指數增長。與此同時，AI、大數據及云存儲等數據相關底層技術也慢慢得越來越成熟，數據時代的到來是每個人都不可小覷的未來趨勢之一，它將不僅僅影響到社會生活的方方面面，也會對各個互聯網相關的崗位分工和職責帶來變化。
在早期的項目中，設計師能拿到PV、UV這樣的基礎維度的數據就已經不錯了。而今，幾乎每個崗位都能看到數據，且看數據的維度和方法也越來越精細化，甚至能靠數據帶來大幅度的業務增增長，我們團隊也在數據指導設計這條路上不斷的摸索著。
1. 設計師為什么要懂數據
在運營活動當中，不同角色對于數據有不同需求。譬如運營和銷售會關注業務指標的表現，規劃資源投放、監控活動、評估投入產出和項目價值等；而產品經理則更偏重查看使用數據，判斷頁面功能是否有異?！鴮τ谠O計師，數據又能對他們起到什么作用呢？
1）數據是理性設計的根基
設計和創作不一樣，設計往往存在目的和理性部分。雖然也有人不做數據分析，也一樣能做出方案，但數據作為一個定量的維度，能拓寬設計判斷的渠道，以一種客觀方式反映某些現象或問題。雖然數據并不能完全決定設計，但數據分析可作為一項定量標準，支持設計方案的推導和決策，以及對方案效果進行驗證。
2）數據是體現設計價值和輔助方案推動的利器
一些團隊中設計師會苦于無法體現設計價值，譬如：在一次運營活動中，從采銷到玩法策略到營銷推廣等都會對銷售與活動效果產生影響，如何體現設計在活動中的價值，提升設計與用戶體驗在活動策劃中的話語權，也需要一種客觀且可度量的反饋，而數據分析則提供了一種反饋手段。
2. 數據是什么
在利用數據指導設計之前，先需要理解數據是什么。很多時候設計師往往沒有主動去看數據的意識，更常見的場景是業務或者產品做了數據分析，然后看情況同步一下給相關的設計師，大致知道。這類數據往往有的只是一些概括性的數據，如整體的PV、UV、轉化率等，很難看出具體的問題和原因。我們獲得的數據維度越多，越有利于我們深入去研究問題。
實際上，對我們有用的數據可以分為2大類：后臺數據和調研數據。
1）后臺數據
后臺數據是指通過行為埋點統計的全量數據，它能夠為我們提供頁面的客觀事實，常見的有以下幾類：
- 頁面數據，以頁面為單位反映頁面的整體情況的指標。如頁面PV、頁面UV、轉化率、跳失率、回訪率、流量來源、流量去向等；
- 銷售數據，從業務角度來看的維度，如在電商活動中，業務人員主要會關注的銷售數據是GMV、引入訂單量、引入訂單金額、客單價等；
- 用戶畫像數據，從用戶屬性的角度出發，體現現有用戶人群的特征，如年齡、性別、新用戶/老用戶、用戶等級、購買偏好等；
- 用戶行為數據，從用戶操作的角度出發，體現訪問人群的行為特征，如按鈕的點擊PV、點擊UV、點擊率、頁面瀏覽深度、停留時長、分享率等。
不同的角色在不同場景下往往會關注不同角度的數據，比如：設計師關注點在頁面設計，可能會更關注用戶行為數據，而運采銷人員更注重大盤的售賣情況，所以會更關注銷售數據。
圖2-1 某頁面的后臺數據示例
2）調研數據
調研數據是指通過用戶調研提煉的抽樣數據。如用戶期望價值、滿意度評分、主觀評價、凈推薦值NPS、回訪/復購意愿、腦電圖測試數據、眼動儀測試數據等等。調研數據能夠幫助我們去發現問題、細化問題、尋找個數據表現背后具體的原因。
圖2-2 某頁面的眼動測試數據示例
除此之外，每次看數據之前要明確數據口徑，清楚每個指標是怎么定義的、代表了什么。
舉個栗子，非常多人都會忽略的UV和訪次的案例：小A認為UV和訪次都是代表訪問的用戶量，所以當日UV=當日訪次，但實際UV是當日獨立訪問的用戶量，而訪客是30min內的停留在站內的獨立訪問的用戶量（不同的公司有不同的計算口徑）。如果小A把訪次當UV來計算客單價（客單價=引入訂單金額/UV），那算出來的結果就會明顯偏低了。
所以在分析具體數據及下結論之前，一定要把數值代表的含義定義清楚。
圖2-3 某數據表的指標定義示例
3．什么時候要看數據？
絕大多數的情況下，我們開始想到要看數據的時間點都發生項目上線后，看效果如何，但數據的價值遠不止于此，數據能幫助我們客觀的了解現狀，追溯問題，甚至輔助未來決策。根據經驗，設計師們可以在這些時間節點去關注相關數據：
- 項目前期：定位設計目標時，可分析線上或往期活動數據，尋找問題和發現機會點；
- 項目中期：進行方案抉擇和定信息優先級時，可參考頁面相關/相似模塊數據來輔助決策；（此階段可以選預設每個設計點需要驗證的指標，提前做數據留存和埋點溝通）
- 上線后：通過數據驗證方案帶來的效果，及排查問題環節，進行下一輪的優化迭代。
圖3-1 結合數據的時間節點
總之，隨時隨地要把數據思維滲透到每個環節中去，能用則用，總會有增益。
4．怎么通過數據指導設計？
經過前面的幾步準備，我們知道了有哪些數據、數據指標代表的含義、以及該在什么時間點去看數據。那接下來，我們就來介紹具體該怎么通過數據指導設計了。
1）用GSM分析方法進行目標驗證
管理學大師、作家彼得·德魯克有一句名言：“你無法衡量的東西，你也無法管理?！?/p>
結合設計方案和設計目的設立指標，并以合理方式檢驗這些指標，便是數據分析的主要思路。其中Google的GSM模型，目標（Goal）-信號（Signal）-度量（Metric），則是一種較為常用的方法。
目標（Goal）的設立是具體、清晰、明確的，不能單純地說提升活動效果或者要提高GMV。確定設計目標往往需要結合業務目標，在保證使用體驗的前提下，把大目標拆解成具體的設計目標。如雙11的主會場，目標可以是通過提升用戶瀏覽效率，使用戶更快更準的到達后續頁面形成訂單轉化。
信號（Signal）指的是方案的反饋信號。在設立指標的過程中，我們需要基于設計目標，預估應該需要得到的反饋。通常一個目標會有多個可能用于檢測的信號，譬如頁面瀏覽時長減少、整體點擊次數減少、甚至坑位點擊轉化率的提升，都可以反映用戶使用效率提高。至于具體選擇哪個信號，應結合設計方案進行考慮，即我修改或設計了什么地方、這種調整預期改變的是什么數據。
一個方案中設計點和信號可能會有多個，可通過分析互不干涉的信號一定程度上得出結論（如點擊分布和點擊率兩個信號是相對獨立的）。但像增加活動說明和弱化進入會場按鈕可能都會影響點擊率，可能需要后續細化迭代中驗證各自所起到的作用。
度量（Metric）則是如何在技術上去測量信號、通過什么方法去評估這些信號反饋，以驗證目標的達成情況。度量方法通常是對比，而變量的控制則是讓對比具有說服力。因此AB測試是常見的產品數據驗證方式，因為它能最大限度地控制除了AB方案本身差異外的其他變量。
另一種方法是切少量的流量做會灰度測試，一邊優化一邊將比例不斷擴大，最后新版相比舊版數據有達到預期的提升后開放100%流量。（此方法僅針對長期在線的產品或頁面）
圖4-1 用GSM分析方法進行目標驗證
2）通過數據發現問題
前面的GSM思路面向是目標非常明確的場景，但也有很多設計師面對數據也不知道從哪下手的場景，比如在對頁面改版前期想要通過數據來發現問題。
這里提供幾個基礎的看數據的思路：
①看趨勢：以時間、流程等線性角度分析整體變化。時間角度，如選取1個月的時間角度來看變化趨勢，特別關注數據特別低的節點，去尋找影響因素；流程角度，如看全流程的流量漏斗，尋找流失特別高的環節，排查問題點在哪。
圖4-2 某頁面的轉化率變化曲線
②做對比：同比/環比看優劣。只看到”PV400,000，UV300,000，轉化率2%，跳出率50%……“這樣一系列的數字是無意義的，我們需要去尋找同類頁面來對比，才知道目前的情況是好是壞，可提升空間大的機會點在哪。比如我們發現另一同類頁面的流量差不多，但跳出僅5%，我們就可以從如何提升用戶轉化和減少跳出為目標來排查問題環節。
圖4-3 某項目數據對比案例
③細化分析：當找到某個問題點之后，我們就需要使用數據來進一步細化分析。如，定位到跳出率是目前頁面數據問題最嚴重的點，那可以繼續細化到頁面每屏的跳出率是怎樣的，在跳出最高的那一屏做挽回措施；也可以拆分細化用戶群來看，你可能會發現新用戶的跳失率明顯高于其他用戶，那下一步就可以針對如何刺激新用戶留存為方向去針對性設計。細化的方向非常多，需要盡可能多的結合業務特性去細化發現問題來源。
3）將數據結論沉淀為共享經驗，不斷迭代試驗，輔助決策
最小單位持續迭代：往往實際情況下，對頁面所有設計點進行AB測試是不可能的。因此，對于相對獨立單一，但應用廣的單元功能，譬如商品坑位利益點展示的樣式，可以通過AB測試在不同的頁面和場景中驗證和迭代，不斷探索各場景下的最優解。
數據經驗共享：一個人的力量是有限的，能做的驗證案例量也有限，比較好的方式是團隊所有人在各種項目中做過的數據驗證都能留存下來共享，當我要做“優惠券”模塊的設計時，可以直接找到曾經所有相關的優惠券做的嘗試，在已驗證過的結論基礎上來做決策。
5．最后的一些建議
將數據變成設計流程中必不可少的一個環節。在更遠的未來，海量的數據將會是每個企業必不可少的基礎支撐，對設計師而言，數據也是幫助設計發揮更大價值的強大幫手，不管是在設計前、設計中、設計后，盡量能將數據變成設計流程中的常規環節吧。
將數據思維變成一種習慣。早期的設計主要靠感覺和審美，慢慢的設計越來越講究方法論和心理學，以后還可以再加一種，那就是依靠數據，它將讓每個人都能獲益。
作者：胡瑤，公眾號：京東設計中心JDC（ID：JDCdesign）
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/XVuy5uGNr_7HmVnxiJmx2A
本文由 @京東設計中心JDC 授權發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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