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所有的數(shù)據(jù)探索、研究和分析，到最后都要 落足于人，所謂“設(shè)計以人為本”——通過數(shù)據(jù)和設(shè)計的彼此作用、相輔相成，最終去影響人的態(tài)度與行為，收獲業(yè)務(wù)目標(biāo)和良好用戶體驗的雙雙達成。

數(shù)據(jù)與設(shè)計的關(guān)系，業(yè)界向來頗多熱議——有“數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計”之說，有“數(shù)據(jù)引導(dǎo)設(shè)計”之論，也有類似“數(shù)據(jù)關(guān)注削弱用戶體驗”的抱怨?？此聘行灾饔^的用戶體驗設(shè)計與理性客觀的數(shù)據(jù)分析，究竟怎樣才能相互作用進而碰撞出產(chǎn)品的靈感火花？

本文試拋一磚，將通過酒店產(chǎn)品設(shè)計中的兩個案例來介紹數(shù)據(jù)在攜程產(chǎn)品設(shè)計過程中的應(yīng)用實踐，以及攜程所構(gòu)建的專業(yè)數(shù)據(jù)體系。

產(chǎn)品設(shè)計的數(shù)據(jù)觀

作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計者，首先要樹立對數(shù)據(jù)的正確認知，我們稱之“數(shù)據(jù)觀”。

• 數(shù)據(jù)貫穿設(shè)計全過程，產(chǎn)品設(shè)計要學(xué)會用數(shù)據(jù)說話
• 數(shù)據(jù)是人創(chuàng)造的，只有人會解釋和分析數(shù)據(jù)
• 明確業(yè)務(wù)/設(shè)計目標(biāo)，根據(jù)需求來采集、分析數(shù)據(jù)
• 上線后關(guān)注數(shù)據(jù)變化，發(fā)現(xiàn)問題，快速迭代
• 持續(xù)監(jiān)測、評估數(shù)據(jù)，以檢驗設(shè)計目標(biāo)是否達成
• 數(shù)據(jù)不能替代用戶體驗，改進仍需結(jié)合多種手段

而要讓數(shù)據(jù)分析真正有效地推進產(chǎn)品設(shè)計，又有以下必備條件：

首先是數(shù)據(jù)源，“巧婦難為無米之炊”，完善的數(shù)據(jù)采集、展示體系，是進行分析的先決條件。

然后是數(shù)據(jù)感，也就是從數(shù)據(jù)中捕捉、挖掘、分析的能力。

再次是對數(shù)據(jù)的分析法，常見的專業(yè)方法有多維分析、路徑分析、留存分析、回訪分析等，將多種方法結(jié)合使用會更有助提升數(shù)據(jù)支撐的深度。

最后，如何將從數(shù)據(jù)分析中洞見的用戶行為與態(tài)度，在設(shè)計中予以體現(xiàn)，那就需要設(shè)計師的設(shè)計力。

攜程的數(shù)據(jù)體系

數(shù)據(jù)分析在攜程有著重要地位，這或許與攜程創(chuàng)始人梁建章系出計算機專業(yè)又曾在Oracle任職的經(jīng)歷有關(guān)。在攜程，數(shù)據(jù)既是考量工作績效的指標(biāo)，也是未來業(yè)務(wù)拓展的探針。

在攜程產(chǎn)品的整個生命周期中，數(shù)據(jù)始終貫穿其間。始自一個創(chuàng)意的誕生，需求分析階段就有基于數(shù)據(jù)的診斷性研究；隨后在產(chǎn)品設(shè)計環(huán)節(jié)，又會有數(shù)據(jù)做出價值預(yù)估，并給出目標(biāo)建議；在產(chǎn)品上線初期，海量數(shù)據(jù)環(huán)境的A/B測試，數(shù)據(jù)波動關(guān)注，一直到產(chǎn)品上線穩(wěn)定后的運營監(jiān)控、定制報表，數(shù)據(jù)無一不是重要的考察因素。

工欲善其事，必先利其器。攜程平臺打造了多款數(shù)據(jù)利器，幫助員工善用數(shù)據(jù)：

• 利器之一，UIP用戶洞察平臺。它將主要數(shù)據(jù)指標(biāo)一網(wǎng)打盡，產(chǎn)品設(shè)計可根據(jù)需要，基于頻道、頁面、地理位置、提交渠道、流量來源等，逐一查看各種PV、UV指標(biāo)，以及跳出率、二跳率、退出率、轉(zhuǎn)化率、頁面停留時間等數(shù)據(jù)。
• 利器之二，頁面點擊插件。點擊頁面上的每個模塊，可以查看到它的點擊概要、訪問趨勢、統(tǒng)計數(shù)據(jù)明細、瀏覽器統(tǒng)計、頁面熱力圖等信息。
• 利器之三，A/B 測試，也就是切取部分流量，采用科學(xué)取樣方法，讓新舊設(shè)計版本在同一時間段同質(zhì)的用戶群體內(nèi)“以實踐來檢驗”，直觀地從轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)評判出設(shè)計的價值。這種方法穩(wěn)定、高效，目前在酒店產(chǎn)品線已得到廣泛應(yīng)用，測試的成功率達到15%以上。由于A/B測試僅在一定樣本內(nèi)進行，不致對全局業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，于是設(shè)計師獲得更大空間去發(fā)揮他們的創(chuàng)意，敢于試錯；數(shù)據(jù)比對會幫助他們不斷修正設(shè)計中的方法偏差。當(dāng)然，A/B測試著力相對短期，不能過度依賴，且更適用海量用戶的測試。
• 利器之四是定制開發(fā)的KPI Portal，它根據(jù)各個項目的具體需求，將與項目相關(guān)的各類數(shù)據(jù)指標(biāo)集成在一起，做出趨勢看板，供項目中人快速、直觀地了解項目目標(biāo)達成情況。有趣的是，這些指標(biāo)還可換算成收益！

然而光有這些數(shù)據(jù)分析工具，不免還有所欠缺。比如酒店詳情頁上展示的房型和設(shè)施信息，要從點擊數(shù)據(jù)上分析用戶對它們優(yōu)先級的排列和分組的看法，就非常困難。因為定性的問題很難通過定量的分析工具來得到解決。此時，攜程的用戶研究團隊就受命登場了。

用研團隊會通過對典型用戶的訪談、焦點小組、卡片分類、眼動追蹤等一系列專業(yè)手段，挖掘出用戶的行為與態(tài)度特征，幫助產(chǎn)品設(shè)計理解表象行為后的內(nèi)在原因，為優(yōu)化設(shè)計提供依據(jù)和佐證。

攜程民宿頻道的設(shè)計進化或許就可歸因于這種定量與定性分析的結(jié)合。

案例一：攜程民宿頻道進化史

近年來，住宿市場上獨具個性和人情味的民宿、客棧異軍突起，深受游客追捧，于是攜程應(yīng)運市場趨勢，在攜程旅行客戶端推出了民宿頻道。用戶訪問的路徑是：民宿頻道首頁（選擇城市與時間段）-列表頁（選擇客棧）-詳情頁（了解客棧的房型信息）-預(yù)訂填寫頁（對具體房型下單購買）。

最初，民宿頻道只是將具有民宿、客棧屬性的酒店收錄進來，其頁面樣式仍然沿襲常規(guī)酒店的模板。很快，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，民宿頻道各頁面的轉(zhuǎn)換率低于常規(guī)酒店。用研給出結(jié)論：民宿頻道功能照搬常規(guī)酒店，沒有考慮民宿用戶的特定需求；頻道定位不清晰，沒有凸顯特色。

于是，改版優(yōu)化開始。首先，通過對訂單數(shù)據(jù)的挖掘，我們發(fā)現(xiàn)民宿類酒店提前預(yù)訂天數(shù)較之常規(guī)酒店更長，預(yù)訂距離更遠，說明民宿用戶訂單特征跟主頻道差異明顯，基本是度假出游類型；隨后通過用戶訪談，對用戶特征做出了分類畫像；再經(jīng)過對競品的對比研究，新的設(shè)計方案脈絡(luò)清楚起來：

• 首頁：著重瀏覽和推薦，弱化搜索功能；整體布局高、大、松；視覺暖色調(diào)，小清新
• 列表頁：嘗試提供大圖模式，讓用戶出行前提前了解民宿特色
• 詳情頁：增強模塊感，每個模塊均外露一部分內(nèi)容，讓用戶對模塊內(nèi)容有預(yù)覽

第一版的設(shè)計方案上線即伴隨A/B測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)訂單轉(zhuǎn)化率上升明顯，而具體到各頁面，轉(zhuǎn)化率變動情況如下：

• 首頁：首頁-列表頁的轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)了20%的下降（分析：用戶找不到查詢模塊，迭代時需加強）
• 列表頁：轉(zhuǎn)化率上升10%，但是大圖效果差于小圖列表（后續(xù)默認切換為小圖列表，同時保留大圖列表）
• 詳情頁：到預(yù)訂填寫頁的轉(zhuǎn)化率上升（信息外露對用戶有效，后續(xù)外露更多內(nèi)容幫助用戶更快決策；同時讓價格常駐頁面底部，減少用戶來回拖動頁面尋找的費力度）

在第一版基礎(chǔ)上的迭代在兩周后上線，A/B測試的結(jié)果令人欣喜，首頁到列表頁的轉(zhuǎn)化率由原來的下降逆轉(zhuǎn)為上升2%，訂單轉(zhuǎn)化率繼續(xù)上升26%。

面向客戶的C端產(chǎn)品在數(shù)據(jù)指導(dǎo)下獲得了明確的迭代方向，而面向商戶的B端產(chǎn)品，也可以借助數(shù)據(jù)分析幫助用戶獲得工作效率的提升。

案例二：客棧通APP訂單詳情頁優(yōu)化

客棧通是一款幫助民宿客棧老板管理房態(tài)、處理訂單的軟件，在這款A(yù)PP上，訂單詳情的展示對老板至關(guān)重要，但是訂單內(nèi)信息較多，在最初的版本上做了逐行展示，用戶要看全信息必須上下滑動3屏。

產(chǎn)品上線后就開始監(jiān)測這個頁面所涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)，我們發(fā)現(xiàn)，進入訂單詳情的用戶大多只是查看信息，做出修改的只占13%；而修改操作中，修改訂單狀態(tài)的又遠多于修改訂單內(nèi)容的。訂單修改頁面的平均停留時長達到11秒，說明用戶定位到要修改的信息再完成修改有一定費力度。雖然對訂單信息做了逐行展示，但有些字段長度有限，可以考慮合并；而有些字段（如房型名稱、房間號）長度可能超出但對用戶這全不是問題——客棧老板對自己的房間如數(shù)家珍，并不強求完整展示。

于是，改版設(shè)計方向明確，我們對訂單信息重新布局，分成預(yù)訂、住客、房間和結(jié)算四個小模塊，每個模塊內(nèi)信息精簡展示，令一屏內(nèi)能完整展示訂單的重要信息；將低頻的修改訂單內(nèi)容操作（如添加房間、入住人）通過入口隱藏起來；同時將我們要強化的修改狀態(tài)操作置底顯示，引導(dǎo)用戶進入主流程（辦理預(yù)訂-辦理入住-辦理離店）。

商戶端產(chǎn)品的用戶數(shù)與客戶端不在一個數(shù)量級，因此設(shè)計驗證我們未采用更適于海量數(shù)據(jù)的A/B測試，而是實地走訪多家客棧，通過高保真原型演示和任務(wù)模擬，直接觀察客棧老板的操作，來進行可用性測試。

優(yōu)化版本上線后的數(shù)據(jù)令人欣喜，訂單查看和修改頁面的PV有了30%以上的增長，訂單平均修改時長由11秒顯著降低至4秒；而與此同時，APP的訂單修改量增加了30倍。顯然，快捷方便的體驗令更多用戶把修改訂單操作由PC轉(zhuǎn)向手機。

對數(shù)據(jù)的研究終須落足于人

小結(jié)這兩個案例，對數(shù)據(jù)的監(jiān)測和分析始終貫穿于產(chǎn)品的生命周期。而在對數(shù)據(jù)的探究中，始終圍繞著以下幾個問題：

• 問題和目標(biāo)是什么？
• 影響哪些用戶？
• 影響哪些流程？
• 你希望的結(jié)果是什么？如何測量？
• 是否有交叉影響（導(dǎo)致此升彼降）？

我們的體會是，數(shù)據(jù)必須與使用場景緊密結(jié)合，明確目標(biāo)來采集分析數(shù)據(jù)，同時引入用戶調(diào)查、情境訪談等定性研究，多管齊下，善用數(shù)據(jù)資源去改進問題和發(fā)現(xiàn)新的可能，而非“為數(shù)據(jù)而數(shù)據(jù)”，或是被各種數(shù)據(jù)目標(biāo)牽著走。

數(shù)據(jù)貫穿設(shè)計全過程，但不可能取代用戶體驗設(shè)計。所有的數(shù)據(jù)探索、研究和分析，到最后都要落足于人，所謂“設(shè)計以人為本”——通過數(shù)據(jù)和設(shè)計的彼此作用、相輔相成，最終去影響人的態(tài)度與行為，收獲業(yè)務(wù)目標(biāo)和良好用戶體驗的雙雙達成。

作者：林傳毅

原文地址：攜程設(shè)計委員會