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走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

时间:2017-09-25 17:04来源:我来投稿获取授权
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文章从三个方面带我们走近设计中的数据,帮助大家理解数据是怎样对设计师、对设计成果产生价值的,并且有理有据的说明了,设计项目中改如何建立数据指标,以及有哪些切实可用的分析

  文章从三个方面带我们走近设计中的数据,帮助大家理解数据是怎样对设计师、对设计成果产生价值的,并且有理有据的说明了,设计项目中改如何建立数据指标,以及有哪些切实可用的分析方法。

  

走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

  数据价值

  数据的价值在于驱动产品优化。这里的优化体现在两点,辅助设计决策和量化设计效果。项目前期,了解数据发现问题关键点;后期,量化数据,有助于产品迭代,空口无凭,那就用事实说话。小胖老师举了一个58APP中IM有效会话漏斗的例子,一步步的来看到底是怎么驱动优化的。

  

走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

  怎样的过程称之为一次“有效会话”?C端用户进入详情页,点击IM入口,发送会话内容,B端用户给出回复并被C端成功看到,才为一次有效会话。从上图可以看出,这个过程涉及4个页面,页面跳转也就自然存在流失,由此可得到一个会话漏斗。

  

走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

  数据漏斗直观反应出3个主要问题:

  C端用户发起会话路径流失大;

  B端用户回复率低;

  C端用户活跃度远高于B端用户。

  推测问题可能原因(以二手房业务线使用场景为例):

  C端用户发出会话前需要组织语言,如询问哪些问题,此过程对于购房意愿不够强或不明确的用户成本较高;

  C端用户不了解中介的服务情况,难以对回复产生预期;

  B端用户同样不了解询问者的情况和需求,没有强烈的回复意愿,且其所处环境较复杂,大概率处于户外活动状态,难以及时回复等。

  这时我们通过头脑风暴可以获得很多猜测,根据这些靠谱或不靠谱的猜测就能够推导出多个产品设计点、优化点,再评估优先级、可行性进行筛选,即达到了针对性优化的目的。真实项目中,优先进行尝试的是购房意愿单和经纪人服务评价功能(暂未上线)。

  数据指标建立

  设计方案确定后,如果设计师想通过数据来验证设计效果,如何梳理较为系统的量化指标呢?小胖老师介绍了一个数据指标建立的模型-Google的GSM(Goal-Sign-Metric)模型。

  

走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

  梳理思路:设计目标决定衡量的数据指标,从设计目标出发,推导相关可量化指标。

  还是以IM “购房意愿单”为例,结合该项目,我们来看一下运用gsm模型为此功能搭建数据指标框架。

  Goal 设计目标

  前面提到说设计目标决定衡量的数据指标,所以第一步要明确我们设计的目标是什么,或者说是为了解决什么问题。那么,购房意愿单的提出,有两个主要目标:提高C端用户发起会话的意愿度;提高 B端经纪人回复意愿度。

  Sign 现象信号

  确定了目标,我们再假设,如果能够达到这些设计目标,用户会产生怎样的态度和行为。假设购房意愿单真是切中了用户的需求,他们会有怎样的反应呢?我们猜想:

  C端用户觉得有用,填写意愿单的人多,填写完后发送的人也多;

  C端用户很爱用,主动将已有意愿单发送给经纪人或者修改后发送给经纪人;

  经纪人看到信息后,主动回复信息。这是正常目标达成情况下,用户可能会发生的反应。

  Metric 衡量指标

  现象信号中,有哪些是可以转化为数据指标的信息,这些就可能会成为衡量设计效果衡量的指标。还是对应之前的现象信号来看,可用的指标有:

  1.1 填写入口功能的点击率;

  1.2 填写后发送的转化率;

  2.1 已有意愿单的点击率;

  2.2 已有意愿单的修改率;

  2.3 已有意愿单的再次发送率及发送次数;

  3.1 C端用户发起会话转化率;

  3.2 首次发起会话后B端回复率。

  这样,我们就得出了一系列较为系统的功衡量指标,一定程度上验证功能优化的效果。

  

走近设计中的数据:数据在产品设计中的运用

  运用此模型要注意的是,不一定所有现象信号都能被量化。在建立数据指标过程中强调两点,首先重要项目中,设计师最好也独立进行数据指标的梳理,去和产品的关键数据指标相结合。形成一套完善的量化指标;其次不要只关注核心指标,最终上线效果会受很多因素影响,整体的体验很难通过单一功能优化获得明显提升。但是可以通过较为详细的数据指标,验证功能是否满足用户需求。例如,购房意愿单的用户使用频率、意愿单内容维护度,都可以验证此功能的需求满足度。

  分析方法

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