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??構(gòu)建數(shù)據(jù)體系設(shè)計方法論對用戶體驗設(shè)計師來說，好處多多，但一直以來也是困擾許多設(shè)計師的難題，無法構(gòu)建出一個合理，有效的數(shù)據(jù)體系設(shè)計方法論。這篇文章，作者通過實際案例為我們講述了如何構(gòu)建數(shù)據(jù)體系設(shè)計方法論，說不定對還在困擾的你有所啟發(fā)。推薦相關(guān)人員閱讀。

一、構(gòu)建數(shù)據(jù)體系設(shè)計方法論好處

作為一名用戶體驗設(shè)計師，在工作中最常出現(xiàn)的痛點有兩個：一個是如何讓方案獲得各個角色的認可，順利的將方案推行下去；另一個是項目上線之后，設(shè)計產(chǎn)出和設(shè)計價值如何體現(xiàn)。

構(gòu)建數(shù)據(jù)體系設(shè)計方法論，可以幫助設(shè)計師解決上述兩個痛點，即：

1. 為設(shè)計方案提供依據(jù)
2. 為設(shè)計價值提供驗證

1. 為設(shè)計方案提供依據(jù)

下圖是feed流產(chǎn)品負反饋流程。用戶對于自身不喜歡的資訊，可以通過點擊叉號選擇原因進行屏蔽，以此減少后續(xù)相同類型的資訊，從而提升資訊內(nèi)容的精準度。

拉取數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以得知：用戶點擊叉號之后，出現(xiàn)浮層面板后，進行進一步操作的轉(zhuǎn)化率極低。這么低的轉(zhuǎn)化率嚴重影響整個流程操作流程。

然而在不感興趣面板中進行提交操作，轉(zhuǎn)化率達到前一個節(jié)點的三倍以上。

通過數(shù)據(jù)可以得到以下依據(jù)：

• 列表吸引用戶繼續(xù)操作感知度弱。
• 操作層級深，阻礙用戶進入下一級頁面的轉(zhuǎn)化。

所以，通過數(shù)據(jù)可以得到以下設(shè)計方案支持：

• 將列表樣式改為通過按鈕作為主操作樣式
• 縮短路徑，將主流程的兩步改為一步，進一步提升轉(zhuǎn)化。

改版前后方案如下圖所示：

2. 為設(shè)計價值提供驗證

新的設(shè)計方案上線，可以得到上線后的流程轉(zhuǎn)化率。然而單純的轉(zhuǎn)化率提升，并不能作為最終設(shè)計方案的價值。

單純的轉(zhuǎn)化率提升了，只能說明該流程用戶操作成功率提升，并不能量化對應(yīng)的業(yè)務(wù)價值。

這時候需要控制變量，通過控制其他變量不變，去證明該流程優(yōu)化，提升了整個產(chǎn)品信息流推薦精準度。通過留存率、人均閱讀條數(shù)等數(shù)據(jù)變化，證明該設(shè)計方案的設(shè)計價值。

二、數(shù)據(jù)指標的理解掌握

入門數(shù)據(jù)分析的第一步，就是要掌握常見的數(shù)據(jù)指標的定義和用途，只有掌握了這些，設(shè)計類的數(shù)據(jù)分析就掌握了一半。

說起數(shù)據(jù)指標，大家經(jīng)常聽見的有DAU、PV、UV 、點擊率等。數(shù)據(jù)眾多且無體系化。大家可以將眾多的數(shù)據(jù)，進行分組整理研究。

這里我將數(shù)據(jù)指標的分類，分為大致4類，分別為：基礎(chǔ)性指標、流程性指標、業(yè)務(wù)性指標和綜合性指標。

1. 基礎(chǔ)性指標

基礎(chǔ)性指標適用于各個行業(yè)產(chǎn)品、移動端、PC端等。具有一定的通用性，通常顆粒度小。

常見的指標有：PV、UV、人均點擊次數(shù)、人均停留時長等。

2. 流程性指標

流程性指標通常和交互流程相關(guān)，數(shù)據(jù)涉及到兩個及以上的節(jié)點。流程性指標常用的有：點擊率、轉(zhuǎn)化率、流失率和完成率等

3. 業(yè)務(wù)性指標

不同的產(chǎn)品業(yè)務(wù)對應(yīng)的業(yè)務(wù)性指標不一致。

例如電商則是：客單價、訂單量，人均訂單量、人均付費等。

剪輯類產(chǎn)品則是：上傳數(shù)、上傳率、剪輯占比率、剪輯完成率、人均生成視頻數(shù)等。

4. 綜合性指標

綜合性指標，則指的是整體的數(shù)據(jù)，常見的是：DAU、MAU、留存率、用戶使用時長等。電商的話，有GMV、訂單數(shù)等。

三、數(shù)據(jù)體系文檔的建立

面對設(shè)計團隊沒有數(shù)據(jù)文檔沉淀，如何才能建立體系化文檔？

1. 梳理產(chǎn)品所有數(shù)據(jù)的埋點

先梳理線上產(chǎn)品的數(shù)據(jù)埋點，一般一個需求開啟時，會進行數(shù)據(jù)埋點和對應(yīng)的文檔。

通過收集所有的埋點文檔，整合在文檔里。

如果開發(fā)并沒有埋點，則給開發(fā)提需求進行埋點。

2. 定義整理數(shù)據(jù)指標

不同的數(shù)據(jù)口徑不一致，也會導致大家對一個指標的理解有出入，從而導致無法真正地溝通。所以整理數(shù)據(jù)指標很重要。

例如PV細分包含：曝光PV、加載PV、點擊PV等。我們平時說到的PV通常默認為曝光PV。

下圖是整理數(shù)據(jù)指標示意：

3. 定義功能核心指標

不同的產(chǎn)品，不同的功能，對應(yīng)的核心指標不同。針對于不同的產(chǎn)品，定義其核心指標，這樣有助于明確設(shè)計目標，并針對性地出設(shè)計方案。

下圖是整理核心指標示意：

四、數(shù)據(jù)分析的幾種方法

在設(shè)計工作中，我們常用的數(shù)據(jù)分析方法有以下4種：

1. 漏斗分析
2. 拆解分析
3. 對比分析
4. 行為分析

1. 漏斗分析

漏斗的定義：基于明確起始操作路徑，根據(jù)每個路徑節(jié)點的用戶數(shù)（操作次數(shù)），各個節(jié)點流轉(zhuǎn)過程中，會存在一級級的流失，最終形成漏斗形態(tài)。

漏斗的意義：漏斗分析適用于一些完整流程操作的用戶行為，找到設(shè)計過程中流失比較多的節(jié)點，分析找到流失的原因并改進。

如下圖所示，用戶在搜索場景購買商品的整個操作路徑，在這個路徑中，每一節(jié)點都會存在流量的流失，從而形成一個完整的轉(zhuǎn)化漏斗。

按照頁面PV繪制成對應(yīng)的轉(zhuǎn)化漏斗如下圖所示：

通過繪制的漏斗，找到對應(yīng)頁面的PV數(shù)據(jù)，計算出對應(yīng)的轉(zhuǎn)化率。

轉(zhuǎn)化率=下一個節(jié)點PV/上一個節(jié)點的PV，通常來說低轉(zhuǎn)化率節(jié)點是可優(yōu)化點。

漏斗的計數(shù)單位可以基于用戶(UV)，也可以基于次數(shù)(PV)。

對于偏一次性流程的，例如注冊、實名認證等建議使用用戶(UV)，對于偏非一次性的流程，例如購買、發(fā)布等建議使用次數(shù)(PV)。

2. 拆解分析

定義：將整體數(shù)據(jù)按照不同緯度進行拆解分析。

如下圖，當我們在數(shù)據(jù)中看到目標用戶有1866個人，那么接下來拆解分析這1866個人在不同緯度中的分布情況怎么樣。

通過拆解，力求后續(xù)推廣流量更加精準化，提升轉(zhuǎn)化率。

如下圖，通過流量渠道來源，top前三的渠道分別為今日頭條、36kr和地推。如果在價格方面，36kr單個用戶價格更加便宜，那么可以加大36kr廣告推廣。

如下圖，通過城市的維度來看，產(chǎn)品目標用戶的城市，排名前三分別為上海、石家莊和杭州。

3. 對比分析

對比前后數(shù)據(jù)，通過對比數(shù)據(jù)的差值，驗證設(shè)計。

簡單地舉個例子，下圖為服務(wù)購買頁面。

項目背景：立即支付的點擊率只有11%，此次優(yōu)化，希望提升立即支付按鈕的點擊率。

從圖可以看出存在以下問題：

• 核心操作流程被弱化，立即支付按鈕底部懸浮，按鈕的視覺搶點被購買須知和服務(wù)協(xié)議所占據(jù)。導致用戶注意力被搶占影響點擊率。
• 優(yōu)惠利益點不夠，導致用戶支付意愿下降。

針對于提升立即支付點擊率，那么可以從3個方面著手：

1. 增加按鈕的視覺表達，按鈕變大。
2. 核心操作占據(jù)核心位置。
3. 提升文案，通過文案吸引用戶

通過以上3點，得到對應(yīng)的優(yōu)化方案，如下：

明確全量發(fā)布時間后，那么該時間之后，就是該優(yōu)化方案上線的數(shù)據(jù)，找到對應(yīng)的指標數(shù)據(jù)。

建議當數(shù)據(jù)穩(wěn)定后，取最近一周的數(shù)據(jù)的平均值作為核心指標的數(shù)據(jù)。

通過開發(fā)得知，該需求于2020年4月20日已全量上線，然后看后臺數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)支付點擊率為16%

那么由此得知，改版后數(shù)據(jù)漲幅為：

（16%-11%）/11%=45.5%

通過對比用戶點擊立即支付按鈕數(shù)據(jù)前后的變化，驗證設(shè)計是否成功。

對比分析通常有以下兩個方面：

1. 自身產(chǎn)品比，對比產(chǎn)品其他模塊相似場景的數(shù)據(jù)差異。通過對比找到問題點并做分析優(yōu)化。
2. 行業(yè)產(chǎn)品比，和同行業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)對比分析，找出數(shù)據(jù)差異的問題所在，并給出對應(yīng)的優(yōu)化方案。

4. 行為分析

通過分析特定類型的用戶行為，找到這種特定類型的用戶行為的對產(chǎn)品帶來的影響。也可以推算出這種特定的行為給產(chǎn)品帶來的意義。

意義：用戶行為可視化，可清晰地了解整體/個體用戶的行為。

如下圖所示，通過Google Aanalytic 網(wǎng)站可清晰地掌握平臺整體流量的來源，用戶群體路徑行為軌跡，這可以讓設(shè)計師/產(chǎn)品經(jīng)理清晰地了解到平臺的用戶行為軌跡和用戶人群的操作習慣。

也可以清晰地了解每個用戶的操作行為路徑。如下圖所示：

五、如何量化設(shè)計的價值

通過核心指標判斷設(shè)計方案是否符合預期，以此驗證設(shè)計方案是否成功，并為后續(xù)產(chǎn)品的迭代優(yōu)化做依據(jù)。

量化設(shè)計的價值，通常分為4步：

1. 確定改版的核心指標
2. 核心指標帶來的價值/受益
3. 確定上線時間
4. 對比上線前后數(shù)據(jù)變化，進行驗證

1. 確定改版的核心指標

設(shè)計過程中，要關(guān)注設(shè)計的核心指標，針對于核心指標，進行針對性的設(shè)計。

如果改版的最重要（核心）的指標是任務(wù)流程完成率，先查看用戶操作流失率，然后分析找出流失原因，給出對應(yīng)的優(yōu)化方案。等到優(yōu)化方案的產(chǎn)品版本上線后，對比完成率數(shù)據(jù)變化。

如果改版的最重要（核心）指標是人均觀看次數(shù)，則要思考可通過哪些設(shè)計策略可提升產(chǎn)品的人均播放次數(shù)。

舉個例子，新浪微博，以前版本用戶看完視頻后，視頻會有重播按鈕和推薦視頻，用戶只有進行下一步點擊才能播放下一個視頻。改版后看完視頻會自動切換到下一個視頻。這樣的設(shè)計策略雖然綁架了用戶的行為，用戶從一個主動接受者，變成了一個被動接受者，但是這種策略能有效地提升人均播放次數(shù)。

2. 核心指標帶來的價值/收益

當驗證了核心指標往好的方向發(fā)展，這時候，就需要總結(jié)核心指標帶來的價值和收益，這樣的話設(shè)計價值才可以直接被量化。

舉個例子：一個banner的點擊率達到3%的時候，每天GMV約200萬，當重新設(shè)計了這個banner，同時其他條件保持不變，點擊率提升到了6%，這時候通過數(shù)據(jù)查看每天的GMV是多少，如果達到了400萬，那么這增加的200萬則是通過設(shè)計優(yōu)化所帶來的。

3. 確定上線時間

通常規(guī)模大一點的產(chǎn)品通常產(chǎn)品上線發(fā)布，都需要進行灰度發(fā)布。10%、30%、50%等灰度，最終全量。通過產(chǎn)品或者開發(fā)，了解全量發(fā)布的時間節(jié)點。通過全量上線的時間，對比前后的數(shù)據(jù)。

4. 對比上線前后數(shù)據(jù)變化，進行驗證

舉例：改版前運營位每日PV，改版后每日PV XXXW；

PV增長約為46%改版前每日收入約XXX萬元，改版后每日收入XXX萬元，每日增加約為XXX萬元。商業(yè)化收益增長約43.4%。