作為交互設計師或用戶體驗設計師。都需要對整個產品的數據情況有清晰的掌握，這將為設計提供更好的支持。

當設計師對產品數據熟悉后，可以根據經驗判斷設計出來的方案數據情況；也可以大致猜測各個模塊的數據轉化情況。通過核心數據，做出更有針對性的方案。

本文將講解如何通過數據優化產品設計，大綱如下：

• 轉化漏斗
• 分析數據
• 優化方案
• 數據驗證

轉化漏斗

針對于一個功能的操作流程，整理線上數據，并且按照用戶的操作路徑制作出對應的轉化漏斗。

例如表單填寫操作流程，其主界面如下圖所示。

上一級（工作臺）的頁面每日PV為50w，其中用戶進入申請流程表單的PV為5.3w，最終提交成功的PV為0.3w。

轉化漏斗可以得到如下：

整體轉化率為0.6%，其中從申請流程到提交成功的表單過程轉化率為5.7%

分析數據

通過數據可以看出，對于一個內部tob產品來說，申請流程是剛需需求。

從工作臺進入申請流程，這一步驟，用戶頻次不會太頻繁，大部分用戶只有需要才會進入，所以從工作臺到申請流程，轉化率為10.6%是可以接受的。

當用戶進入申請流程之后，其大概率是需要提交申請的，所以這方面的轉化率應該很高。
但是從申請流程到提交成功的轉化率只有5.7%，其轉化率比預期低很多。

通過界面可以分析得出，導致轉化率低的原因有以下：

• 一次性需要填寫的信息多，導致用戶填寫壓力大，直接跳失。
• 有些字段沒必要二次填寫，導致用戶填寫成本高。

優化方案

通過分析可以針對性的輸出解決方案。

為解決一次性填寫壓力過載的情況，可以通過分步解決，從之前的一步變為兩步，分擔用戶填寫表單的壓力。如下圖所示：

將產品已獲取的信息直接展示出來，無需用戶填寫。

對于可通過圖片識別的方案，直接讓用戶通過相機識別獲得，當然用戶也可以通過手動輸入的方式填寫。

在設計過程中，盡可能減少需要填寫的字段，降低用戶操作成本。

數據驗證

產品上線之后，整理數據得到對應的轉化漏斗，如下圖所示：

改版之后總轉化率為1.4%，較之前的0.6%，整體漲幅為：133.3%

總結：

通過這個案例可以兩條總結經驗：

適當地采用分步的形式，將大量的表單填寫壓力分散，可以提升用戶的操作意愿，提升轉化率。

盡可能的簡化操作，可以有效的提升轉化。

以上案例，方便說明如何通過數據優化設計方案，實際工作中遠比這個要復雜很多，所以本文案例僅提供一個大概流程思路，方便各位讀者快速理解。

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