作為一名用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師，在工作中最常出現(xiàn)的痛點(diǎn)有兩個(gè)：一個(gè)是如何讓方案獲得各個(gè)角色的認(rèn)可，順利的將方案推行下去；另一個(gè)是項(xiàng)目上線之后，設(shè)計(jì)產(chǎn)出和設(shè)計(jì)價(jià)值如何體現(xiàn)。

構(gòu)建數(shù)據(jù)體系設(shè)計(jì)方法論，可以幫助設(shè)計(jì)師解決上述兩個(gè)痛點(diǎn)，即：

• 為設(shè)計(jì)方案提供依據(jù)
• 為設(shè)計(jì)價(jià)值提供驗(yàn)證

1. 為設(shè)計(jì)方案提供依據(jù)

下圖是 feed 流產(chǎn)品負(fù)反饋流程。用戶對于自身不喜歡的資訊，可以通過點(diǎn)擊叉號選擇原因進(jìn)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(zhǔn)度。

拉取數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可以得知：用戶點(diǎn)擊叉號之后，出現(xiàn)浮層面板后，進(jìn)行進(jìn)一步操作的轉(zhuǎn)化率極低。這么低的轉(zhuǎn)化率嚴(yán)重影響整個(gè)流程操作流程。

然而在不感興趣面板中進(jìn)行提交操作，轉(zhuǎn)化率達(dá)到前一個(gè)節(jié)點(diǎn)的三倍以上。

通過數(shù)據(jù)可以得到以下依據(jù)：

1. 列表吸引用戶繼續(xù)操作感知度弱。
2. 操作層級深，阻礙用戶進(jìn)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(jì)方案支持：

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

改版前后方案如下圖所示：

2. 為設(shè)計(jì)價(jià)值提供驗(yàn)證

新的設(shè)計(jì)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(jì)方案的價(jià)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(jià)值。

這時(shí)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(gè)產(chǎn)品信息流推薦精準(zhǔn)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(jì)方案的設(shè)計(jì)價(jià)值。

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(biāo)的定義和用途，只有掌握了這些，設(shè)計(jì)類的數(shù)據(jù)分析就掌握了一半。

說起數(shù)據(jù)指標(biāo)，大家經(jīng)常聽見的有 DAU、PV、UV、點(diǎn)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(jìn)行分組整理研究。

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

1. 基礎(chǔ)性指標(biāo)

基礎(chǔ)性指標(biāo)適用于各個(gè)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(biāo)有：PV、UV、人均點(diǎn)擊次數(shù)、人均停留時(shí)長等。

2. 流程性指標(biāo)

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

3. 業(yè)務(wù)性指標(biāo)

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

例如電商則是：客單價(jià)、訂單量，人均訂單量、人均付費(fèi)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(biāo)

綜合性指標(biāo)，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(shí)長等。電商的話，有 GMV、訂單數(shù)等。

面對設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)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(diǎn)

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

通過收集所有的埋點(diǎn)文檔，整合在文檔里。

如果開發(fā)并沒有埋點(diǎn)，則給開發(fā)提需求進(jìn)行埋點(diǎn)。

2. 定義整理數(shù)據(jù)指標(biāo)

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

例如 PV 細(xì)分包含：曝光 PV、加載 PV、點(diǎn)擊 PV 等。我們平時(shí)說到的 PV 通常默認(rèn)為曝光 PV。

下圖是整理數(shù)據(jù)指標(biāo)示意：

3. 定義功能核心指標(biāo)

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

下圖是整理核心指標(biāo)示意：

在設(shè)計(jì)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(gè)路徑節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)（操作次數(shù)），各個(gè)節(jié)點(diǎn)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(jì)過程中流失比較多的節(jié)點(diǎn)，分析找到流失的原因并改進(jìn)。

如下圖所示，用戶在搜索場景購買商品的整個(gè)操作路徑，在這個(gè)路徑中，每一節(jié)點(diǎn)都會存在流量的流失，從而形成一個(gè)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(jì)算出對應(yīng)的轉(zhuǎn)化率。

轉(zhuǎn)化率=下一個(gè)節(jié)點(diǎn) PV/上一個(gè)節(jié)點(diǎn)的 PV，通常來說低轉(zhuǎn)化率節(jié)點(diǎn)是可優(yōu)化點(diǎn)。

漏斗的計(jì)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(shí)名認(rèn)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(jìn)行拆解分析。

如下圖，當(dāng)我們在數(shù)據(jù)中看到目標(biāo)用戶有 1866 個(gè)人，那么接下來拆解分析這 1866 個(gè)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(zhǔn)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(jià)格方面，36kr 單個(gè)用戶價(jià)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(biāo)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(yàn)證設(shè)計(jì)。

簡單地舉個(gè)例子，下圖為服務(wù)購買頁面。

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

從圖可以看出存在以下問題：

1. 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(diǎn)被購買須知和服務(wù)協(xié)議所占據(jù)。導(dǎo)致用戶注意力被搶占影響點(diǎn)擊率。
2. 優(yōu)惠利益點(diǎn)不夠，導(dǎo)致用戶支付意愿下降。

針對于提升立即支付點(diǎn)擊率，那么可以從 3 個(gè)方面著手：

1. 增加按鈕的視覺表達(dá)，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(diǎn)，得到對應(yīng)的優(yōu)化方案，如下：

明確全量發(fā)布時(shí)間后，那么該時(shí)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(biāo)數(shù)據(jù)。

建議當(dāng)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(biāo)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(diǎn)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(diǎn)擊立即支付按鈕數(shù)據(jù)前后的變化，驗(yàn)證設(shè)計(jì)是否成功。

對比分析通常有以下兩個(gè)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(diǎn)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(gè)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(jì)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(xí)慣。

也可以清晰地了解每個(gè)用戶的操作行為路徑。如下圖所示：

通過核心指標(biāo)判斷設(shè)計(jì)方案是否符合預(yù)期，以此驗(yàn)證設(shè)計(jì)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(jì)的價(jià)值，通常分為 4 步：

1. 確定改版的核心指標(biāo)
2. 核心指標(biāo)帶來的價(jià)值/受益
3. 確定上線時(shí)間
4. 對比上線前后數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行驗(yàn)證

1. 確定改版的核心指標(biāo)

設(shè)計(jì)過程中，要關(guān)注設(shè)計(jì)的核心指標(biāo)，針對于核心指標(biāo)，進(jìn)行針對性的設(shè)計(jì)。
如果改版的最重要（核心）的指標(biāo)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(biāo)是人均觀看次數(shù)，則要思考可通過哪些設(shè)計(jì)策略可提升產(chǎn)品的人均播放次數(shù)。

舉個(gè)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(jìn)行下一步點(diǎn)擊才能播放下一個(gè)視頻。改版后看完視頻會自動切換到下一個(gè)視頻。這樣的設(shè)計(jì)策略雖然綁架了用戶的行為，用戶從一個(gè)主動接受者，變成了一個(gè)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(biāo)帶來的價(jià)值/收益

當(dāng)驗(yàn)證了核心指標(biāo)往好的方向發(fā)展，這時(shí)候，就需要總結(jié)核心指標(biāo)帶來的價(jià)值和收益，這樣的話設(shè)計(jì)價(jià)值才可以直接被量化。

舉個(gè)例子：一個(gè) banner 的點(diǎn)擊率達(dá)到 3%的時(shí)候，每天 GMV 約 200 萬，當(dāng)重新設(shè)計(jì)了這個(gè) banner，同時(shí)其他條件保持不變，點(diǎn)擊率提升到了 6%，這時(shí)候通過數(shù)據(jù)查看每天的 GMV 是多少，如果達(dá)到了 400 萬，那么這增加的 200 萬則是通過設(shè)計(jì)優(yōu)化所帶來的。

3. 確定上線時(shí)間

通常規(guī)模大一點(diǎn)的產(chǎn)品通常產(chǎn)品上線發(fā)布，都需要進(jìn)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(shí)間節(jié)點(diǎn)。通過全量上線的時(shí)間，對比前后的數(shù)據(jù)。

4. 對比上線前后數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行驗(yàn)證

舉例：

改版前運(yùn)營位每日 PV，改版后每日 PVXXXW；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%

本文至此就結(jié)束了。