分享|一个设计数据的使用思路


时间: 2021-07-30 11:00:07 人气: 10 评论: 0

设计工作中,数据既是源头也是依据,更是工作效果的评判,设计师要看哪些数据?设计工作中如何系统化使用数据?怎么搭建与设计有关的数据指标体系?对数据的理解有什么误区?这里聊一聊这几个问题,希望给大家一些启发。

数据的误区

1、数据就是后台数据?

提到数据,大家想到的可能是PV、UV、CTR、CVR等这些后台“大”数据,可以把它们叫做全量后台数据,这些数据可以帮我们了解大**用户怎么使用产品的。

除了这些,通过用户研究得到的数据对设计工作也很有帮助(用研工作本质就是信息数据的收集、分析提炼与转化过程),这些数据对场景、用户及态度的细节描述可以给设计很多启发,可以把它们叫做抽样的调研数据。把数据广义的拆分为两大类,全量后台数据包括用户、流量、交易这3个方面,抽样调研数据分为定性、定量两方面,数据应该是多方面的汇入。

2、数据是用来验证设计效果的?

经常有同学问我:“前段时间上线了XX,应该看哪些数据来衡量设计效果?”,发现大家对数据的使用还比较偏后期的效果评估。实际上,在接到设计需求启动设计时,就应该思考这个问题了,搞清楚为什么设计、为什么做这样的设计是看数据的前提,这些早已决定了最终要看什么数据。数据驱动设计应该是目标导向并贯穿整个设计过程的。

从最初启发思路发散创新形成设计方案,到方案判断对比取舍后的开发上线,再到评估效果验证设计方案,以及后续通过数据发现问题锁定原因进行迭代优化。

3、跟PM看一样的数据?

在一些复**项目中看到有设计同学用“UV提升”、”访购率提升”等PM同学的KPI来评估设计工作,这样做可能不够细致。PM同学更关注宏观的业务数据,作为设计师需要了解,但具体设计执行过程中不够聚焦,且没有或很少涉及用户体验方面,比如UV**受运营影响比较大。

设计需求千差万别,设计目标也各有不同,同一个页面不同时期也**有不同的目标。需要区分具体问题具体场景,根据特定的设计目标,关注与设计方案“更有关系”的数据。

设计过程看哪些数据?

设计数据需要细分!Do or Die!(有本书翻译为不细分毋宁死),是说不细分的数据没有意义。

这是我常用的部分数据指标,大概写了一些。数据指标千千万,外部各种书和网站上有不少介绍,内部黑话也提及很多。有些同学虽然知道很多指标,但选取过程仍**有困惑,这么多到底看哪些?仅知道是不够的,因为真正跟某次设计有关系的指标并没有多少。熟悉但不要拘泥于指标,数据驱动设计过程不应为了看数据而看数据,更应有一套成熟方法作为思路指导。

系统化搭建指标体系方法

任何事物和现象都应该是可测量的,关键是要知道怎么去测量和解释,并能意识到我们所拥有的各种数据的用处。通过一定方搭建指标体系后,**发现我们可以用的数据比想象的要多,真正需要的数据也并没有想象的那么多,这里分享一个设计数据的使用思路。

1、GSM模型

GSM是Google提出的一种量化方法,主要思路是通过对目标的拆解,一步步推导得出最应该关注的关键数据指标(KPIs,Key Performance Indicators)。这种目标导向的推导过程,能更科学、系统化的搭建指标体系,经过推导得到的数据指标与设计工作关系更紧密,能更好的评估设计目标完成情况。

  • 识别目标(Goal):明确并同时考虑产品/页面/模块目标、用户目标、设计目标;
  • 推导表现(Signal):如果这些目标成功/失败了,用户**有哪些相应的行为表现发生、态度上**有什么表现。
  • 选取指标(Metric):根据第二步的用户表现,找出最相关的数据指标,有系统的制定和选取。

2、指标体系搭建过程

通过GSM搭建指标体系,用于特定场景的数据需求,更合理的使用数据驱动设计工作。

(1)识别并明确目标(Goal)

  • 业务目标、用户目标、设计目标是什么?
  • 用户要完成什么任务?我们希望他们按照什么路线走?希望他们执行什么操作?

(2)推导目标对应的表现(Signal)

  • 什么用户行为/态度指示了目标达成?
  • 什么样的感受与目标失败/成功相关?

(3)找出关键的数据指标(Metric)

  • 考虑每个指标的价值,清楚它们的意义
  • 少而精,重点关注3-5个最核心的
  • 尽量简约避免同质(如UV点击率和跳失率)
  • 更关注相对值,不过分关注绝对值
  • 不拘泥于已知,一些情况下“创造”新的指标
  • 与合作方充分沟通,确保口径及对象清晰无歧义

通过上面三步,推导得到关键数据指标体系:

来,看个例子,假设某次有两个目标:增强导流效果、提升页面吸引力,根据这两个目标推导数据指标过程如下:

其中,目标、表现、指标并不只是一一对应的关系,通常情况下,从某个目标可以推导出多个用户表现,某个用户表现也能找到多个对应的数据指标。看两个例子,目标1和目标2按照GSM推导数据指标的过程如下:

3、GSM扩展

如果GSM使用起来不够熟练,在改版项目中,可以将其扩展为GASM(增加优化点Action),方便快速搭建。

这种情况下,整个推导过程同GSM:

举个例子,某次设计为了提高页面的流量分发效率,对运营模块进行了优化,指标体系的搭建过程可以是:

4、一些思考框架

GSM推导过程中,从目标到信号可以参考一些思考框架来发散思考维度,更全面的考虑如何诠释目标,及更有针对性的选取合适指标。不同模型侧重点有所差异,这个过程注意区分维度和指标。

HEART模型:同时考虑商业指标和体验指标,是结合用户体验周期、用户主观态度与行为的全面体现,不同维度下的指标举例如下:

用户行为路径:从用户使用产品过程中涉及的行为路径进行划分,涉及4个关键行为阶段:访问、引导、转化、留存。

5、指标体系推进

指标体系搭建完成后,还需与产品、RD同学讨论明确涉及的模块及具体的指标定义,交付RD埋点。

举个例子,某次对猫眼选座页调研发现,这个页面最大的问题是选座过程中缩放效果影响用户选座效率,优化时根据GSM搭建了一套指标体系,形成下面表格,作为与相关同学讨论的对象和和后续埋点的基础。

后续还有很多细节工作,不再赘述。让数据说话,却不完全按数据说话,希望大家能有理有据的输出更多好的设计。

相关参考

Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications

 

作者:周永杰

来源:微信公众号【美团UED】

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