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Facebook的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)理 Adam Mosseri最近做了一個(gè)非常棒的演講： Data informed, not data driven（數(shù)據(jù)啟示，而非驅(qū)動(dòng)）

演講以Facebook如何利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)為主線，還涉及到Facebook的產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)架構(gòu)、不少的設(shè)計(jì)案例，以及Facebook是如何做產(chǎn)品設(shè)計(jì)決策等。 本文將其內(nèi)容以譯介形式總結(jié)如下（意譯非翻譯）。

1. 小而精的產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)

“ It’s important to understand that, at Facebook, we believe in particularly small teams. ”
（有一點(diǎn)需要被清楚認(rèn)識(shí)的是，在Facebook，我們特別認(rèn)可小團(tuán)隊(duì)）

Facebook的產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)通常只有6、7人，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為這個(gè)人數(shù)最高效率，且團(tuán)隊(duì)擁有的產(chǎn)品決策權(quán)很高，架構(gòu)扁平( flat decision-making structure )，有的決策可以直接到CEO那里待通過(guò)。

一個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)通常是這樣的：

• 一名設(shè)計(jì)師，負(fù)責(zé)交互、視覺(jué)，產(chǎn)品戰(zhàn)略(product strategy)，甚至一點(diǎn)前端
• 一名用戶(hù)研究員。兩年前，F(xiàn)acebook只有為數(shù)較少的研究員，而且只負(fù)責(zé)大項(xiàng)目，如今，隨著對(duì)于定性研究的重視逐步增加，基本上每個(gè)團(tuán)隊(duì)都配一名。
• 一至四個(gè)工程師。
• 一個(gè)項(xiàng)目經(jīng)理(PM)，項(xiàng)目經(jīng)理通常相當(dāng)于團(tuán)隊(duì)中的迷你CEO，需要對(duì)產(chǎn)品負(fù)責(zé)。不僅要保證項(xiàng)目的按時(shí)完成、資源協(xié)調(diào)，還要保證產(chǎn)品質(zhì)量。

產(chǎn)品 設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)之上，會(huì)有一個(gè)經(jīng)理負(fù)責(zé)統(tǒng)籌管理。演講者本人就擔(dān)任這一職位，他負(fù)責(zé)著九個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)。另外，有專(zhuān)門(mén)的20人數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，一半是工程師，一半是數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家。

2.?Facebook如何利用數(shù)據(jù)

“ Data helps us understand how users use the product, which then in turn helps us understand how to optimize the product. ”
（數(shù)據(jù)幫助我們了解用戶(hù)如何使用我們的產(chǎn)品，從而幫助我們更好地優(yōu)化產(chǎn)品）

Facebook每天會(huì)采集到4TB的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能指導(dǎo)設(shè)計(jì)持續(xù)優(yōu)化。例如 通過(guò)瀑布式分析、追蹤交互步驟的轉(zhuǎn)化/流失率，大量的A/B testing，觀測(cè)行為使用模式 ， 優(yōu)化界面交互和操作流。

例1：照片上傳器的改造

在新照片上傳器剛上線時(shí)，有85%的用戶(hù)每次只上傳一張照片。針對(duì)這一痛點(diǎn)，對(duì)界面進(jìn)行了優(yōu)化，在用戶(hù)選中一張照片后浮出了一個(gè)上傳tips，雖然有點(diǎn)“擾民”，但結(jié)果數(shù)據(jù)每次只上傳一張照片的用戶(hù)數(shù)降到40%，平均每次上傳數(shù)從3上升到11.

同樣地，通過(guò)數(shù)據(jù)他們發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)在周日量達(dá)到平時(shí)的150%，這種行為模式的識(shí)別也為設(shè)計(jì)帶來(lái)不少啟示。

例2：What’s on your mind的位移

在推出Question這個(gè)產(chǎn)品后，原來(lái)的What’s on your mind需要調(diào)整位置。于是他們使用A/B testing的方式測(cè)試了 8個(gè)設(shè)計(jì)版本，但每個(gè)版本對(duì)于核心指標(biāo)的影響都不具有統(tǒng)計(jì)意義上的差異，所以最終他們選擇了最簡(jiǎn)潔的一個(gè)方案。

例3：注銷(xiāo)頁(yè)的改造

除了瀑布式的分析，數(shù)據(jù)還會(huì)用于回溯性式的分析、優(yōu)化一些小頁(yè)面。例如一個(gè)設(shè)計(jì)師發(fā)起了注銷(xiāo)頁(yè)的改造，他思考的是如何在用戶(hù)即將離開(kāi)之時(shí)將其挽回。最終他通過(guò)一種情感化設(shè)計(jì)改造了這個(gè)頁(yè)面（圖1），成功將注銷(xiāo)率降低了7%，這對(duì)于Facebook的用戶(hù)量來(lái)講是非常了不起的數(shù)字（當(dāng)時(shí)Facebook有7千萬(wàn)用戶(hù)）。

3. 對(duì)數(shù)據(jù)過(guò)度利用的警惕

“…at Facebook, in product – we call product “product management and product design” – that there’s a healthy skepticism of being overly data driven ”

演講者提到數(shù)據(jù)懷疑論的三個(gè)原因：

一組數(shù)據(jù)指標(biāo)很難完整地代表你所重視的價(jià)值

影響產(chǎn)品決策的因素很多，除了定量數(shù)據(jù)，還有定性數(shù)據(jù)。Facebook的用戶(hù)研究員會(huì)做大量定性研究，如可用性測(cè)試、眼動(dòng)測(cè)試等。另外還有戰(zhàn)略因素，用戶(hù)需求，競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品，商業(yè)利益因素。

過(guò)度依賴(lài)于數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致“微優(yōu)化”或“局部最大化”

對(duì)數(shù)據(jù)的變化過(guò)度敏感，可能導(dǎo)致所謂的“微優(yōu)化”(micro-optimization)，即過(guò)度著重、不斷追求某一項(xiàng)指標(biāo)的提升，而忽略了其他因素。尤其當(dāng)Facebook規(guī)模不斷擴(kuò)大，各個(gè)團(tuán)隊(duì)更專(zhuān)一于自己的產(chǎn)品，就可能導(dǎo)致各自只從自己的指標(biāo)出發(fā)，使得整體上出現(xiàn)沖突，沒(méi)有了全局觀。

例如 ，應(yīng)用菜單的設(shè)計(jì)幾經(jīng)周折，位置從左邊欄換到頂部，又換到底部，由于流量不見(jiàn)大增，還曾考慮使用藍(lán)色大按鈕的方案。雖然流量提高了5倍，但由于設(shè)計(jì)師自己都覺(jué)得很難接受，這個(gè)方案最終沒(méi)有被發(fā)布。無(wú)論如何，直到一年后他們才發(fā)現(xiàn)，盡管朝著提高引導(dǎo)到應(yīng)用的流量這一指標(biāo)不斷優(yōu)化，卻出現(xiàn)停滯不前、達(dá)到局部最大化(local maximization)的瓶頸。最終他們成立了一個(gè)菜單項(xiàng)目組，推翻之前的重新開(kāi)始，設(shè)計(jì)了目前的版本——而這實(shí)際上有一半回歸到菜單最初的樣子。

另一個(gè)例子是相片上傳器。相片團(tuán)隊(duì)花了好幾個(gè)月朝著提高上傳成功率的數(shù)字優(yōu)化， 雖然數(shù)字有提升 ， 但成功率已幾乎穩(wěn)定，不可能有什么新的變化了。如果一直圍著這個(gè)指標(biāo)打轉(zhuǎn)，體驗(yàn)并不會(huì)有質(zhì)的變化。

真正的創(chuàng)新通常會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的變差 ， 但這未必是壞事
“… real innovation invariably involves disruption. And disruption is usually – involves a dip in metrics ”

Facebook一個(gè)核心價(jià)值在于打破，甚至擾亂。這往往導(dǎo)致某些指標(biāo)變差，但這也是創(chuàng)新的意義所在。他們?cè)?jīng)有不少無(wú)視民意無(wú)視數(shù)據(jù)的革新，比如新首頁(yè)，就完全不是根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)的。當(dāng)然，他們的革新有的成功（News Feed和Mini Feed），有的失敗（如Beacon，將你在外站行為導(dǎo)入到FB的功能）。失敗了，只要理解失敗、承認(rèn)失敗，就能繼續(xù)向前。不可能因?yàn)楹ε聰?shù)據(jù)變差而拒絕變革。但是， 變革有時(shí)候會(huì)因?yàn)閿_亂用戶(hù)而造成他們的反感，堅(jiān)持變革，不代表不聆聽(tīng)。如演講者提到他最喜歡的Facebook group是“我不由自主地討厭新的Facebook首頁(yè)”。需要學(xué)會(huì)如何更好地向用戶(hù)傳達(dá)革新的目的和意義。

4. 最大的冒險(xiǎn)在于不敢冒險(xiǎn)

“For us, the greatest risk is really taking no risk at all… at the end of the day we make decisions based on common sense, on interests, on strategic interests. And we use data. We acknowledge it’s important, but it’s really just a small piece of the pie. ”
（ 對(duì)我們而言，最大的冒險(xiǎn)在于不敢冒險(xiǎn)……很多時(shí)候，我們最終依靠常識(shí)、洞見(jiàn)、戰(zhàn)略意義做決策。我們使用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)很重要，但這只是大餅的一小塊）

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