数据化设计时代,不懂一点数据分析,做不出 [复制链接]

有一位鞋类设计师（前下属）问我“商品周转率和库存周转率怎么计算？”，她在做年度开发规划，直接我在公司的时候年度开发都是我在做，我和她调侃莫公司设计师还需要有数据分析能力，都是全才，不容易啊，哈哈哈。不过观念想设计师确实需要有一些数据分析的能力的。

随着市场的变化，对于品牌来说需要更了解用户，更用心做产品才能打动用户。随着互联网的发展，用户的选择也越来越多，购买越来越便捷，除了好的产品，还需要品牌给用户带来灵*共鸣才有可能有持续性发展。

过去，产品设计师一般不会把“数据”挂在嘴边。设计师设计出来的产品可能更多是仅凭销售经验主观判断“好不好看，消费者喜不喜欢，能不能买”，老板直接拍板定款也是常有的事情，或者再谨慎一些的就是产品预览会（请有经验的区域代表选款）。设计师提倡“以用户为中心，打磨极致用户体验”。成本和商业效益可能更多是由产品经理等来把控。产品经理负责“生意”，设计师负责“体验”，设计师不需要担心运动鞋的销量，产品经理则要跟老板汇报销量业绩。

现在，产品同质化严重和快速迭代的多重压力下，仅凭主观判断“好不好用、好不好看”来打磨产品内在体验，不考虑产品的生存、增长和盈利，很难在行业立足。精益化设计是必然趋势，而“数据分析”是精益化设计的手段之一。

用鞋类设计为例，UX设计师要在自己所在领域思考：在设计调研的过程中，我们用什么数据指标来衡量这个儿童鞋好穿、好卖？在鞋进行批量生产前，我们有没有数据资源支持我们研究父母/小孩对鞋子外观的偏好、小孩运动时容易受到哪些物理伤害等等？如果有条件进行小范围的数据实验，我们如何设计数据实验来评估好穿好卖？

数据的定义

“理解任何事物都需要先对它进行定义，这样才能够在头脑中清楚地知道正在讨论的是这个东西，而不是其他东西。如果我们对“数据”下定义，那么产品设计语境中的“数据”具体是什么？数据是怎么产生的？从数据采集手段来看，互联网产品的数据来源主要有3个：二手资料数据、问卷调研数据和应用埋点数据。

二手资料数据

行业数据和竞品数据一般通过二手资料获得，包括商业交易数据、用户群的态度和意愿、用户舆论指数、竞品的用户规模和盈利状况等宏观数据。常用的搜索渠道有：百度指数、企鹅智酷、艾瑞、尼尔森、各大科技资讯平台等。我们可以将这些理解为“市场数据”，在立项期对产品方向有一定指导意义，能快速了解市场概况，也能帮助产品思考差异化定位的问题。以“腾讯文档”项目为例，我们想提高腾讯文档用户创建文档的成功率，通过模板创建文档是关键路径之一。研究用户通过模板创建的路径时，想大概了解用户找模板时可能会在意什么。于是我们尝试使用百度指数搜索“模板”、“文档模板”、“PPT模板”、“Word模板”、“Excel模板”，从搜索量得知：PPT模板搜索量最高，符合我们的推测；Word模板内容中，简历、合同需求量较大，而部分用户只是想要好看的Word背景等等。虽然我们得到的有效信息不多，但我们能够通过二手资料的方式，快速了解用户需求的基本面。

问卷调研数据问卷调研数据是通过向目标用户发放问卷获得的，侧重于收集人口学信息、用户自述的历史行为、主观态度或意愿，比如用户满意度调查、流失用户原因调查等。本质上是通过建立假设、再进行抽样统计的方法来得到用户口述的答案。也就是，问卷倾向于听用户说了什么、而看不见用户真正做了什么。严谨的问卷分析也会比对后台数据，校验用户说的和做的是否一致，以清洗无效数据。应用埋点数据较之于问卷调研数据，我们想看“用户做了什么”，则通过分析应用埋点数据获得。“应用埋点数据”也叫“埋点数据”、“前端页面数据”，我们可以简单理解为“通过技术手段获得用户在应用内（网站、客户端、小程序等）的操作行为数据”。我们可以运算得出点击率、功能渗透率、人均点击次数、人均使用时长等具有对比价值的数据。较之于二手资料和调研数据，埋点数据更加贴近用户的真实表现，作为反馈指标的灵敏度更高，可挖掘性更强，也能作为客观衡量指标引入到每一次产品迭代中。设计师理解埋点的原理，有助于在数据采集环节跟数据开发更好地沟通，并提出合理的数据需求。另外，当我们拿到一组数据，也需要从根本原理上去判断数据的信度和效度，确保数据没有质量问题再进行下一步分析。数据化设计不是对“精心打磨体验”的否定。恰恰相反，对设计工匠来说，数据分析能力是一种新的“打磨工具”，提倡在设计实施和决策过程中更科学和客观。我们期望鞋子被量产之前能够有数据佐证“这款鞋好看好穿好卖”，而不是否定“好看又好穿的鞋子能带来更好的销量”。最后，“价值-设计-数据”是一个动态课题，必然随着业界经验的沉淀和数据工具的发展，不断迭代。

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