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淺析數(shù)據(jù)化設(shè)計(jì)思維在阿里系產(chǎn)品的應(yīng)用

2015-4-9    藍(lán)藍(lán)設(shè)計(jì)的小編

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數(shù)據(jù)化思維

1、做設(shè)計(jì)為什么還需要看數(shù)據(jù)?

很多設(shè)計(jì)師從來不看數(shù)據(jù),要么是因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)可看,要么是根本不想看,但是也一樣把設(shè)計(jì)做的很好啊!設(shè)計(jì)本來就是有感性的一面,為什么非得要和數(shù)據(jù)扯上關(guān)系呢?我們不妨先看看設(shè)計(jì)的本質(zhì)是什么。設(shè)計(jì)不同于純粹的藝術(shù),藝術(shù)源于藝術(shù)家對現(xiàn)實(shí)的觀察和思考,以及對這種觀察和思考的自我表達(dá);設(shè)計(jì)天生就是為別人在做事情,縱然同樣需要觀察和思考,但是這種觀察和思考不是為了表現(xiàn)設(shè)計(jì)師的自我,而是為了更好地服務(wù)于某個用戶群,因而設(shè)計(jì)師了解用戶就變得非常重要。尤其是要了解用戶的目標(biāo)、行為、態(tài)度等相關(guān)的情況,我們這里說的數(shù)據(jù)其實(shí)也就是對用戶的目標(biāo)、行為、態(tài)度等情況的量化,因此,通過對這些數(shù)據(jù)的分析,我們可以更好地挖掘用戶的需求,進(jìn)而為用戶提供更好地體驗(yàn)。

簡單點(diǎn)說,設(shè)計(jì)是服務(wù)于用戶的,了解用戶才能更好地做設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)是了解用戶的一種途徑。

2、數(shù)據(jù)在項(xiàng)目中的作用有哪些?

要了解這個作用,我們先回到設(shè)計(jì)師看數(shù)據(jù)的主要場景,總結(jié)起來無外乎兩類:一個是因?yàn)轫?xiàng)目的需求,通過數(shù)據(jù)的論證,讓設(shè)計(jì)走得更從容,有理有據(jù),而不是設(shè)計(jì)師自己的YY;另外一個是日常監(jiān)測的需求,自己做的產(chǎn)品,總要知道大概有多少人在用,使用的情況如何,用戶的行為和預(yù)期是否一致。也就是說要了解你的設(shè)計(jì)被使用的情況,否則你怎么知道設(shè)計(jì)的好不好,是不是達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo),是不是真的幫助用戶解決了問題。

先來分析下項(xiàng)目中看數(shù)據(jù)的場景。幾乎整個設(shè)計(jì)的過程都可能會用到數(shù)據(jù),概括起來可以把這個過程切分成三部分:

大數(shù)據(jù)

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設(shè)計(jì)前數(shù)據(jù)幫你發(fā)現(xiàn)問題:所有設(shè)計(jì)開始之前的研究和分析,都是為了更明確用戶的需求,明確為什么要做這個設(shè)計(jì)?從業(yè)務(wù)的角度來看,這個產(chǎn)品對公司有何價(jià)值,此次設(shè)計(jì)要達(dá)到什么目的;從用戶的角度來看,這個產(chǎn)品對用戶有何價(jià)值,此次設(shè)計(jì)要為用戶解決什么問題;在了解業(yè)務(wù)訴求和用戶訴求的過程中,我們難免要用到數(shù)據(jù),這個階段,數(shù)據(jù)的作用就是為了“發(fā)現(xiàn)問題”,看看設(shè)計(jì)可以解決什么問題,從而更佳明確設(shè)計(jì)的目標(biāo)。

當(dāng)然具體的工作中,多數(shù)設(shè)計(jì)師都比較糾結(jié),既要考慮業(yè)務(wù)訴求,又要考慮用戶訴求,如果這兩者不能完全匹配的時候,我們該咋辦,是兩者的相加嗎?還是我們就只考慮用戶訴求,對業(yè)務(wù)訴求看看就行了。我個人的理解是,現(xiàn)實(shí)工作中我們都不是在追求最完美的設(shè)計(jì),更多的是在做平衡,如果是一個用戶型的產(chǎn)品,比如偏向于為用戶提供某個功能的平臺,本身就是完全從用戶的角度出發(fā),通過為用戶提供功能幫助用戶解決問題的,應(yīng)該向用戶訴求靠攏多一些;如果是一個商業(yè)型的產(chǎn)品,比如偏向于為用戶提供某些內(nèi)容的平臺,那么在為用戶提供主動查找的入口的同時,可以適度的向著業(yè)務(wù)發(fā)展需求傾斜,做適度的業(yè)務(wù)層面的引導(dǎo);當(dāng)然這個也不是絕對的,往往同一個平臺,同一個產(chǎn)品,在不同的發(fā)展階段也有不同的需求,如果是一個全新的產(chǎn)品,業(yè)務(wù)的生存就變得格外重要,這個時候設(shè)計(jì)應(yīng)該多一些考慮業(yè)務(wù)訴求,先幫助業(yè)務(wù)生存,否則,這個產(chǎn)品都要掛了,還怎么為用戶提供服務(wù)呢?

當(dāng)然,好的設(shè)計(jì)師總是能在業(yè)務(wù)和用戶之間找到巧妙的平衡,找到二者的交集,舉個例子,假如這個產(chǎn)品這個階段就是要做用戶規(guī)模,而用戶訴求是享受個性化的服務(wù),看似完全不關(guān)的兩個訴求,實(shí)際上我們完全可以通過更好的個性化服務(wù)提升用戶滿意度,獲得好的用戶口碑,再間接地借助用戶口碑提升產(chǎn)品的用戶規(guī)模,這二者之間并不是完全的不相干,更多的時候看能否找到他們的關(guān)聯(lián)性,抓住階段性的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

通過一個具體的例子看看如何利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題?數(shù)據(jù)代表的是用戶的目標(biāo)、行為和態(tài)度,但是單獨(dú)看一個數(shù)字是沒辦法發(fā)現(xiàn)問題的,數(shù)據(jù)的對比是最簡單有效地手段。我們知道交易關(guān)系買家所產(chǎn)生的交易對1688網(wǎng)站有著非常重要的意義,我們想提升交易關(guān)系型買家的交易體驗(yàn),但是不知道從何入手,因此做了大量的數(shù)據(jù)分析。交易關(guān)系買家是通過什么方式找到老賣家?不同路徑的轉(zhuǎn)化率如何?不同用戶查找方式與轉(zhuǎn)化率有什么差異?

首先,通過用戶群的細(xì)分,我們發(fā)現(xiàn),交易關(guān)系買家通過搜索支付訂單轉(zhuǎn)化率是搜索整體支付訂單轉(zhuǎn)化率的2倍。因此,在搜索結(jié)果中增加老買 家標(biāo)簽,方便找到老賣家。
數(shù)據(jù)化思維
此外,我們還發(fā)現(xiàn),普通會員、1-2星會員等級,是提升交易關(guān)系交易的關(guān)鍵用戶。 通過以上的數(shù)據(jù)分析,我們找到了目前主要的一些問題,圍繞著這些問題,后續(xù)做了優(yōu)化方案。

數(shù)據(jù)化思維

設(shè)計(jì)中數(shù)據(jù)幫你判斷思路:因?yàn)樵O(shè)計(jì)師的個人經(jīng)驗(yàn)不同,創(chuàng)造性思維不同,因此不同的設(shè)計(jì)師面對同一個問題,解決方案也很可能差別較大,即便是同一個設(shè)計(jì)師也會想到不同的解決方案,到底哪個方案更合適,有些情況下數(shù)據(jù)可以給你參考意見,為你提供“判斷思路”,協(xié)助你做決策;條條大路通羅馬,但是哪一條路才是當(dāng)前最合適的呢?

通過一個具體的例子看看如何利用數(shù)據(jù)來判斷思路?有一個批發(fā)類的電商網(wǎng)站(1688.com)的頻道首頁(ye.1688.com),我們發(fā)現(xiàn)用戶的轉(zhuǎn)化率很低,就去研究了數(shù)據(jù),然后結(jié)合了對典型用戶做的用戶訪談的結(jié)論,最后發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率底的原因其實(shí)很簡單,這個頻道的首頁入口主要是來源于整個網(wǎng)站的首頁,而整個網(wǎng)站的首頁是一個全行業(yè)品類的頁面,用戶如果是女裝行業(yè)的買家,她從一個全品類的首頁點(diǎn)擊一個鏈接進(jìn)入另一個全品類的頁面,再艱難的找到女裝這個類目,再點(diǎn)擊進(jìn)入List頁面查看商品,這個路徑是非常深的,那么怎么解決這個問題呢?那就是要避免做女裝的用戶從網(wǎng)站首頁進(jìn)入這個頻道之后還要再次選擇女裝類目,才能看到女裝的商品!

解決這個問題的思路有哪些?可以在網(wǎng)站首頁增加入口,讓用戶直接點(diǎn)擊女裝類目進(jìn)入頻道首頁,給用戶展示女裝商品;可以在用戶進(jìn)入頻道首頁之后,根據(jù)行業(yè)偏好的個性化數(shù)據(jù)來推薦商品,推薦的不準(zhǔn)確,用戶也可以去定制;到底哪個更靠譜?兩個思路各有利弊,鑒于前一個思路需要有外部依賴,要改動網(wǎng)站首頁,所以我們內(nèi)心都很期望后一個思路能跑通,但是怎么知道這個思路行不行?首先我們需要知道行業(yè)的個性化推薦能覆蓋多大的人群,又有多少的人愿意去定制行業(yè)偏好?

對于普通的網(wǎng)站來說這個可能是一個不夠明確的問題,但是1688.com是一個會員用戶早就過億的B類電商網(wǎng)站,有著如此龐大的用戶規(guī)模,較高的用戶覆蓋率,這就意味著對用戶行為數(shù)據(jù)的積累,再者B類的用戶有一個顯著地特征就是在一個較長的時間里,行業(yè)的偏好相對比較穩(wěn)定,如果是一個主營女裝的買家,那么她的偏好一般會以女裝為主,不會超出服裝的范圍,最多會有少量的服裝周邊配套的采購。

數(shù)據(jù)化思維

如上圖,通過行業(yè)偏好的個性化算法,我們追蹤了一段時間來訪這個頻道首頁(ye.1688.com)的用戶數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)大約2/3的用戶是有著非常明確的行業(yè)偏好的,那么這基本可以斷定做行業(yè)偏好的個性化推薦是靠譜的!但是剩下的1/3用戶愿意去定制行業(yè)偏好嗎?我們當(dāng)時因?yàn)闀r間原因,無法直接從這1/3無明確偏好的用戶中去判斷他們是否愿意定制偏好,但是通過整個用戶群的問卷抽樣調(diào)查發(fā)現(xiàn),大約3成的用戶表示定制行業(yè)偏好是很好的服務(wù),基于這些情況,我們判定基于行業(yè)偏好的個性化推薦能夠解決絕大部分用戶的行業(yè)偏好問題,提升了內(nèi)容的相關(guān)性。這個方案最終上線后,實(shí)際上有大約10%的人真正找到定制入口并且產(chǎn)生了定制行為,70%的人不用定制,實(shí)現(xiàn)了默認(rèn)的精準(zhǔn)推薦。

設(shè)計(jì)后數(shù)據(jù)幫你驗(yàn)證方案:我們的設(shè)計(jì)方案到底做的好不好呢?衡量標(biāo)準(zhǔn)就是看設(shè)計(jì)方案是否能夠達(dá)成設(shè)計(jì)目標(biāo)?這也需要數(shù)據(jù)來量化,通常會用GSM的模型來支撐設(shè)計(jì)的驗(yàn)證。G(Goal)設(shè)計(jì)目標(biāo)、S(Signal)現(xiàn)象信號、M(Metric)衡量指標(biāo),所謂的設(shè)計(jì)目標(biāo),就是要確定設(shè)計(jì)要達(dá)成什么結(jié)果,要解決什么問題;衡量指標(biāo),我們不能憑空猜想,必須建立在設(shè)計(jì)目標(biāo)的基礎(chǔ)上,先假設(shè)設(shè)計(jì)目標(biāo)會實(shí)現(xiàn),那么會出現(xiàn)什么現(xiàn)象或信號呢?列舉出所有的現(xiàn)象或信號,選擇我們可以監(jiān)控的到的,然后對這個現(xiàn)象或信號產(chǎn)品進(jìn)行量化,自然就得到了衡量指標(biāo),但是指標(biāo)的波動幅度往往要依賴經(jīng)驗(yàn)來定。

比如說,某個產(chǎn)品的設(shè)計(jì)目標(biāo)是通過設(shè)計(jì)的引導(dǎo),讓更多的買家產(chǎn)生購買,想象一下,如果設(shè)計(jì)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)了,會有什么現(xiàn)象呢?可能會有更多的人有購買意愿,看了商品詳情頁,點(diǎn)擊了購買按鈕等等,最終也產(chǎn)生了購買,那么,衡量指標(biāo)是哪個?設(shè)計(jì)只是改變了商品信息的呈現(xiàn)方式,并不能改變商品本身的質(zhì)量或背后的服務(wù),所以我們應(yīng)該重點(diǎn)考察設(shè)計(jì)是否強(qiáng)化了引導(dǎo),提升了購買意愿,是否激發(fā)了用戶進(jìn)一步了解的行為,主要是指瀏覽行為,最典型的就是到達(dá)了商品列表頁或者商品詳情頁等,量化的結(jié)果就是看又進(jìn)一步行為的用戶的比例;

通過一個具體的例子看看如何利用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證你的設(shè)計(jì)方案是否達(dá)成設(shè)計(jì)目標(biāo)。曾經(jīng)有一個找產(chǎn)地的功能模塊,我們在設(shè)計(jì)前進(jìn)行了調(diào)研,用戶告訴我們他們需要找產(chǎn)地,而且比較習(xí)慣于用地圖來找產(chǎn)地,我們欣喜若狂,照著這個方向做了個產(chǎn)地直達(dá)的樓層,我們堅(jiān)信用戶告訴我們的肯定是對的!但是這樣的設(shè)計(jì)真的能達(dá)到幫助用戶找產(chǎn)地的需求嗎?來看下面的數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析

用戶的目標(biāo)不是要找產(chǎn)地嗎?還告訴我們用地圖找產(chǎn)地很符合他們的習(xí)慣呢?為什么上線后,用戶卻不怎么使用這個版塊???我看到這個數(shù)據(jù)非常的意外,一時之間根本摸不著頭腦,后來再去看了看這個板塊的熱力圖,一下子恍然大悟。通過數(shù)據(jù)分析得出,地圖縱然符合用戶習(xí)慣,但是才這么狹小的地圖上進(jìn)行如此復(fù)雜的操作,其效率是非常底下的,因此將地圖找產(chǎn)地的功能保留下來,只是不作為默認(rèn)的方式,采用了按照熱門的、區(qū)域的、附近的、可搜索的、地圖的方式綜合承載,最后取得了較好的效果!

數(shù)據(jù)化思維

3、如何利用數(shù)據(jù)做日常監(jiān)控?

作為一個設(shè)計(jì)師,你的作品上線后,有多少人用?這些用戶是誰?有什么特征?用戶具體是怎么在使用你的產(chǎn)品的?你的設(shè)計(jì)是否還有優(yōu)化的空間?如何才能為用戶打造更好的使用體驗(yàn)?怎么才能知道這些數(shù)據(jù)好不好,有沒有問題呢?主要是靠比較、靠經(jīng)驗(yàn),靠對這個產(chǎn)品長期跟進(jìn)產(chǎn)生的直覺,只有在對這個產(chǎn)品非常熟悉的前提下,你才有可能對數(shù)據(jù)的變化給予比較靠譜的解讀。

數(shù)據(jù)化思維

日常監(jiān)控中用于發(fā)現(xiàn)問題的主要手段就是做數(shù)據(jù)的對比,但是如何具體的作對比呢?主要有三種最常用的最簡單的對比方式:a、橫向比較,和類似的產(chǎn)品去比較,看相對的狀況,進(jìn)而推測出自身是否存在問題;b、縱向比較,和自己的過去比較,看看從歷史的發(fā)展規(guī)律中是否能得到某些啟發(fā),主要是看自身的變化趨勢;c、用戶細(xì)分,這個就是把用戶按照不同的分析需要,拆分來之后來看數(shù)據(jù),看看各個群體之間的差異在哪里,有沒有一部分用戶和其他用戶表現(xiàn)出不同的行為,進(jìn)而找到問題所在。當(dāng)然除了這三種常用的對比之外,我們還可以做一些配套的定性研究,進(jìn)而把問題搞得更透徹。一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的工具有時候也能起到作用,比如說用SPSS做數(shù)據(jù)的因子分析、聚類分析等等,也可以有一些意想不到的收獲。

數(shù)據(jù)化思維

4、數(shù)據(jù)不是核心價(jià)值,你才是!

說了這么多,我并不是要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)有多么的萬能,但是在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,任何一個具有一定用戶量的的產(chǎn)品,你都不得不去了解數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中有一些是宏觀的,作為設(shè)計(jì)師我們可以當(dāng)做是背景知識,應(yīng)該去了解了解,但是設(shè)計(jì)師更多的是應(yīng)該關(guān)注用戶的目標(biāo)、行為和態(tài)度等相關(guān)的數(shù)據(jù),關(guān)注那些微觀的、和用戶、和設(shè)計(jì)方案息息相關(guān)的數(shù)據(jù),這樣才能更好的了解我們的用戶,了解用戶對我們的設(shè)計(jì)方案的反饋,以幫助我們更好的發(fā)揮自身的價(jià)值!

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