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走近設(shè)計中的數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)在產(chǎn)品設(shè)計中的運用

58UXD

2017-09-21

3 評論 8155 瀏覽 63 收藏

13 分鐘

文章從三個方面帶我們走近設(shè)計中的數(shù)據(jù)，幫助大家理解數(shù)據(jù)是怎樣對設(shè)計師、對設(shè)計成果產(chǎn)生價值的，并且有理有據(jù)的說明了，設(shè)計項目中改如何建立數(shù)據(jù)指標，以及有哪些切實可用的分析方法。

數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)的價值在于驅(qū)動產(chǎn)品優(yōu)化。這里的優(yōu)化體現(xiàn)在兩點，輔助設(shè)計決策和量化設(shè)計效果。項目前期，了解數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題關(guān)鍵點；后期，量化數(shù)據(jù)，有助于產(chǎn)品迭代，空口無憑，那就用事實說話。小胖老師舉了一個58APP中IM有效會話漏斗的例子，一步步的來看到底是怎么驅(qū)動優(yōu)化的。

怎樣的過程稱之為一次“有效會話”？C端用戶進入詳情頁，點擊IM入口，發(fā)送會話內(nèi)容，B端用戶給出回復(fù)并被C端成功看到，才為一次有效會話。從上圖可以看出，這個過程涉及4個頁面，頁面跳轉(zhuǎn)也就自然存在流失，由此可得到一個會話漏斗。

數(shù)據(jù)漏斗直觀反應(yīng)出3個主要問題：

C端用戶發(fā)起會話路徑流失大；
B端用戶回復(fù)率低；
C端用戶活躍度遠高于B端用戶。

推測問題可能原因（以二手房業(yè)務(wù)線使用場景為例）：

C端用戶發(fā)出會話前需要組織語言，如詢問哪些問題，此過程對于購房意愿不夠強或不明確的用戶成本較高；
C端用戶不了解中介的服務(wù)情況，難以對回復(fù)產(chǎn)生預(yù)期；
B端用戶同樣不了解詢問者的情況和需求，沒有強烈的回復(fù)意愿，且其所處環(huán)境較復(fù)雜，大概率處于戶外活動狀態(tài)，難以及時回復(fù)等。

這時我們通過頭腦風暴可以獲得很多猜測，根據(jù)這些靠譜或不靠譜的猜測就能夠推導出多個產(chǎn)品設(shè)計點、優(yōu)化點，再評估優(yōu)先級、可行性進行篩選，即達到了針對性優(yōu)化的目的。真實項目中，優(yōu)先進行嘗試的是購房意愿單和經(jīng)紀人服務(wù)評價功能（暫未上線）。

數(shù)據(jù)指標建立

設(shè)計方案確定后，如果設(shè)計師想通過數(shù)據(jù)來驗證設(shè)計效果，如何梳理較為系統(tǒng)的量化指標呢？小胖老師介紹了一個數(shù)據(jù)指標建立的模型－Google的GSM（Goal-Sign-Metric）模型。

梳理思路：設(shè)計目標決定衡量的數(shù)據(jù)指標，從設(shè)計目標出發(fā)，推導相關(guān)可量化指標。

還是以IM “購房意愿單”為例，結(jié)合該項目，我們來看一下運用gsm模型為此功能搭建數(shù)據(jù)指標框架。

Goal ?設(shè)計目標

前面提到說設(shè)計目標決定衡量的數(shù)據(jù)指標，所以第一步要明確我們設(shè)計的目標是什么，或者說是為了解決什么問題。那么，購房意愿單的提出，有兩個主要目標：提高C端用戶發(fā)起會話的意愿度；提高 B端經(jīng)紀人回復(fù)意愿度。

Sign ?現(xiàn)象信號

確定了目標，我們再假設(shè)，如果能夠達到這些設(shè)計目標，用戶會產(chǎn)生怎樣的態(tài)度和行為。假設(shè)購房意愿單真是切中了用戶的需求，他們會有怎樣的反應(yīng)呢？我們猜想：

C端用戶覺得有用，填寫意愿單的人多，填寫完后發(fā)送的人也多；
C端用戶很愛用，主動將已有意愿單發(fā)送給經(jīng)紀人或者修改后發(fā)送給經(jīng)紀人；
經(jīng)紀人看到信息后，主動回復(fù)信息。這是正常目標達成情況下，用戶可能會發(fā)生的反應(yīng)。

Metric ?衡量指標

現(xiàn)象信號中，有哪些是可以轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)指標的信息，這些就可能會成為衡量設(shè)計效果衡量的指標。還是對應(yīng)之前的現(xiàn)象信號來看，可用的指標有：

1.1 填寫入口功能的點擊率；
1.2 填寫后發(fā)送的轉(zhuǎn)化率；
2.1 已有意愿單的點擊率；
2.2 已有意愿單的修改率；
2.3 已有意愿單的再次發(fā)送率及發(fā)送次數(shù)；
3.1 C端用戶發(fā)起會話轉(zhuǎn)化率；
3.2 首次發(fā)起會話后B端回復(fù)率。

這樣，我們就得出了一系列較為系統(tǒng)的功衡量指標，一定程度上驗證功能優(yōu)化的效果。

運用此模型要注意的是，不一定所有現(xiàn)象信號都能被量化。在建立數(shù)據(jù)指標過程中強調(diào)兩點，首先重要項目中，設(shè)計師最好也獨立進行數(shù)據(jù)指標的梳理，去和產(chǎn)品的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標相結(jié)合。形成一套完善的量化指標；其次不要只關(guān)注核心指標，最終上線效果會受很多因素影響，整體的體驗很難通過單一功能優(yōu)化獲得明顯提升。但是可以通過較為詳細的數(shù)據(jù)指標，驗證功能是否滿足用戶需求。例如，購房意愿單的用戶使用頻率、意愿單內(nèi)容維護度，都可以驗證此功能的需求滿足度。

分析方法

以上的套路可以幫我們明確要看哪些數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)收集到之后呢，分析過程同樣至關(guān)重要，小胖老師給出了一些常用、實用的數(shù)據(jù)分析方法，一起來學習吧。

熱力圖

熱力圖是大家都相對熟悉的一種數(shù)據(jù)可視化方法，能夠直觀展示一個頁面各模塊的點擊量，適用于PC端頁面和APP中導流類頁面的分析。以58APP首頁為例，熱力圖可以表達用戶來到首頁后往下游的轉(zhuǎn)化情況，以及每屏的轉(zhuǎn)化比較，然后我們發(fā)現(xiàn)，僅此而已，這樣的數(shù)據(jù)帶來的幫助可能并不足以支撐優(yōu)化需求。

小胖老師推薦，如果結(jié)合用戶細分來看呢？我們知道58面向的用戶分布在各個業(yè)務(wù)線，以招聘、租房、二手車業(yè)務(wù)線的用戶來橫向?qū)Ρ龋梢悦黠@看到不同需求的用戶在首頁的走向是有較大差異的，有些功能使用頻率相似，有些則相差很多。這樣的橫向比較，會比單純看熱力分布有更多收獲。

除了用戶細分，還可以與用戶軌跡分析搭配使用。在58M端首頁改版的項目中，新版上線后，數(shù)據(jù)并沒有明顯變化，這時很難判斷改版的效果，如果結(jié)合用戶軌跡再研究，會發(fā)現(xiàn)其實效果是顯著的，下面我們跟隨小胖老師逐一了解。

M端首頁的行為軌跡有這樣三個項目，用戶步長、頁面流向和列表往詳情轉(zhuǎn)化質(zhì)量。用戶步長是指，用戶進入網(wǎng)站內(nèi)第一次到達詳情頁經(jīng)過的步數(shù)；從如下圖中可以看出，步長為2-4步的用戶占比有明顯提升，增長了5.72％，需要更多步長的用戶占比減少，由此可看出首頁改版讓用戶能夠更快到達目標頁。

我們還可以對比不同路徑的頁面流向，如新版中首頁進入大類頁（路徑A）和首頁直接進入列表頁（路徑B）兩種路徑的后續(xù)流向。新版首頁采用大類 icon樣式，相比于舊版更強調(diào)大類入口，而數(shù)據(jù)顯示：①B路徑會額外增加無用操作；②B路徑返回率為A路徑的2倍；③A路徑進行篩選的概率更高；這些都能體現(xiàn)出首頁改版突出大類入口的效果。

再看轉(zhuǎn)化質(zhì)量的比較，還是依據(jù)上文中的A、B兩種路徑，A路徑中列表往詳情轉(zhuǎn)化更高，且篩選使用率更高，說明路徑A的“List-Detail”轉(zhuǎn)化質(zhì)量更高。那么根據(jù)以上種種驗證，PC端的首頁也隨之改版上線大類icon樣式。

趨勢圖

大家對于趨勢圖就更不陌生了，是一種能夠直觀表達數(shù)據(jù)升降的線圖，邵倩老師依然要叮囑兩句。第一，不要只關(guān)注均值，還要關(guān)注連續(xù)趨勢；上漲不能完全說明什么，但持續(xù)穩(wěn)定的上漲就是有意義的。第二，坐標區(qū)間很重要；現(xiàn)在很多人在項目匯報時，為了數(shù)據(jù)好看，會在區(qū)間坐標上做“手腳”，來放大數(shù)據(jù)的漲幅波動（如下圖），所以我們在看別人的數(shù)據(jù)報表時要留意一下坐標。第三，±3％的浮動很正常，不要因為－3％氣餒，也不要因為＋3％過分欣喜。