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    这些『数据』告诉你,设计怎么做会更好!

    原创文章 分类: 设计趋势 版权: 举报
    13693 289 138 9
    2020-06-21
    86.1。
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    一段时间没写原创长文干货了,先跟关注了很久的老粉丝们说声抱歉。这段时间也没那么忙了,想了想后面还是要咬咬牙挤挤时间,多写写自己的沉淀,目标2020年下半年,写出二十篇像今天这样的长干货。


    之前的干货,大家可以点开我的主页浏览,里面全是高质量文章?。?!



    全文目录大纲

    共五千六百字,阅读需要三十分钟


    1. 1、设计师是否需要关注数据

    2. 2、数据对设计意味着什么

    3. 3、数据对设计策略的影响

    4. 4、设计师应关注哪些数据

    5. 5、数据可以从哪里获取

    6. 6、一些额外的补充




    今天带来的一篇是大家一直都在关注的“数据”解读文章。详细给大家介绍如何利用数据层面,来做设计“辅助决策”,拿到属于设计师的 "设计价值"
    顺带揭秘一下,为什么有的设计师,手活一般但往往晋升提拔特别快的原因。



    设计师是否需要关注数据


    这个问题,先提给大家,看看大家的意见跟想法。说实话之前有写过关于数据相关的文章,其中不乏较多反对的声音,如" 设计师难道不应该关注美吗?数据对设计师有啥用?太虚了! ”
    包括还有很多类似的声音,都认为设计师不需要去理解数据,数据的事情交给专业的人来就好。甚至还有的人,觉得数据能力小部分人掌握就行了,大肆传播会影响到行业风气带偏刚入门的设计师。
    我想反问一句,如果有一天,我们的全部重心,都放在美上面,那么除了美之外,设计师的其它价值会在哪呢?因为任何人都有美的独立判断,我们没办法保证所有人的审美标准都是一致的。有没有想过,我们的设计到底服务于谁,美真正能解决用户的真实需求吗?产出的设计,最后到底拿到什么样的结果,这些真的有数吗?还是做一个需求算一个需求,做完后,只要自我YY,觉得很满意就可以了?实际上设计的价值点到底在哪??
    所以刚入行的设计师,掌握点数据知识,就是跑偏走错路了吗?



    我一直鼓励,设计师是需要理解数据、理解用户行为的,无论你的顾客是广大用户、是商家、还是甲方,或者你是创意设计师、体验设计师、还是UI设计师,都应该具备数据Sense,最起码要能看得懂数据的含义,以及能初步理解数据背后的原因。因为数据,实际上就一部分代表设计的生产价值,而脱离数据本身,设计师往往只是一个单纯的执行者,光主观判断,实际上上是很难理解你的作品,用户在用或者用户在看到的时候,他们在想的到底是什么?既然连这点都把握不透彻,那么又怎么能做出有效且卓越的设计方案?



    并且,假如仅以美评判设计价值,那么作为一个美的执行者,实际上也只是生产线中的流水工具,做的再好,也只是一个很棒的工具。很棒的工具意味着什么,意味着你实际上并不是一个决策者,更多是作为资源工具使用,是能被汰换掉的,如果哪天有个更好用,并且更廉价的工具,那么为什么不把这个工具汰换掉换个更好的?
    在设计行业扎根稳打,把握住设计的价值很重要,设计的生产价值代表设计师在属于他的那个岗位,到底能发挥出多大的作用。这也是为什么有的设计师,手活一般,但往往晋升提拔的特别快的原因,因为手活专业,只是属于设计价值中的一部分,但并不能对设计最终方向起到决定性作用。他们晋升的快,往往是视野比你宽阔,价值理解的也比你更为透彻。



    数据对设计意味着什么


    我看过不少的设计师,也学着在自己的作品集里放了一些数据,比如在加了哪些功能之后,点击提升了多少,复访提升了多少,转化提升了多少,包括还有些同学,写了增加??楹?,用户日活跃量提升了多少。而中间所有的设计推论,包括用户的行为洞察,都没有,只是表述做设计方案后,数据提升了,甚至数据的口径,也是模糊甚至一问三不知的状态。

    虽然在作品集中,放数据肯定会比不放要好,起码放数据代表着这个设计师有更为宽广的视野。但实际上,草率的放一些业务数据,是毫无意义的,因为谁都可以凭空捏造一个数据,描述提升的多么的好,多么的棒。哪怕这个数据是真实的,实际上也代表不了什么,因为你不能保证数据一定是由设计所带来的。

    所以对设计而言,数据的结因分析及理解,才是设计价值的核心部分。



    在了解数据之前,我们得知道,数据本身是怎么被统计及生产出来的?


    实际上生产过程中,开发同学在写代码的时候,会根据产品或者设计要求,在相应的地方进行埋点。而这个埋点的作用,实际上就是起到一个监测器的作用,能分别监测到,用户是否看到了这个???,是否点击了这个???,在这个??槔锿A袅硕嗑?。通俗易懂一点,就是你去到一个商场后,每个商店都有个录像机(埋点),把你的行为轨迹都录了下来,比如你去哪逛了,去哪买了,买了多少钱,哪个店停留了多久,都会被拍摄监控下来。这样我们就知道用户都去了哪,干了些啥,停了多久,包括每天来的都是哪些人,是否有新人,是否有老顾客流失。




    所以数据能代表用户的真实行为轨迹,或者说是用户决策记录的点,而这些点的聚集,真实的反应了用户面对你的产品时,做出的一些真实反应。数据发生了变化,一定是某些东西,影响到了用户的想法,影响到了用户现有的一些行为操作方式。我们要知道是什么东西,影响着用户进行决策的。

    因此要想证明是你的设计带来的数据提升,那么首先就要解释清楚,你的设计影响到了用户什么样的想法,改变了他们什么样的心智及行为模式。





    数据对设计策略的影响


    数据,实际上就是某种行为总量的映射。这个不但包含产品设计,也包括任何现实世界中的行为方式,所以千万不要觉得,自己不是从事互联网产品设计的,数据就跟自己没关系了,自己完全不需要关心。只要数据理解的透彻,做什么设计都是信手捏来,并且能保证设计是非常有效的,这点适用于大部分场景。
    为了方便大家理解数据本身的含义,这里我举个例子,二线城市的一个商业区开了一家麻辣烫店,午餐时间点有1000人流量路过,只有50人进店进行了消费,消费总金额在1000元。路过消费率大概为5%,人均消费金额平均在20元,其次来过第一次的顾客,经?;崂闯缘诙?。
    那么这个消费数据,实际上能代表哪些顾客的行为?包括能得到哪些初步的洞察结论?我举例YY一下,不一定准确,主要是给大家带来一个思考过程的示意。




    可能的线索:



    • ·路过1000人,消费人数5%,并且在饭点,有95%的流失率,这说明用户选择门店进行消费的概率不高。


    • ·在二线城市,麻辣烫人均消费20元,这说明进来的用户是有实际消费潜力的,并且能接受这个价格,定价起码是合理的。


    • ·第三、用户实际上是认可店内口味的,且能消费两次,说明只要拉更多的顾客来店进行第一次消费,那么自然后面生意也会越来越好。


    所以通过对数据的分析,我们能得出这些结论,首先顾客没有选择这家麻辣烫,并不是因为价格问题??赡苁且蛭丝筒幌不堵槔碧瘫旧?,目标受众不对,或者店内的氛围环境不够好,不够吸引到顾客,其次很多顾客从来没有尝过我家店,不知道我家的口味如何,他们需要第一次的引导尝试。


    通过推断分析,所以我的策略可以这样改:


    • 把店内的灯光做得更为明亮,营造更为光亮的环境,先吸引人群注意力。

    • 给新顾客足够的福利及优惠,吸引用户进行第一次店内消费,并且消费完后赠送二次优惠券,引导二次消费。

    • 除了麻辣烫,也尝试做一些其它的小食或者其它的口味,来探索顾客群体的口味偏好,培养顾客吃麻辣烫的习惯。

    • 引导顾客关注店内微信公众号,日常推送美食福利,在吸引顾客店内进行再次复访。


    有了数据,有了分析。接下来就好办了,找个平面设计师,让他先帮忙把店内的环境设计一下,门头logo设计的有吸引力一些,其次设计一些新顾客的权益,做点红包福利卡券啥的,再设计一下微信公众号等等。洞察清楚原因后,我就能很确保,做的这些设计,都是有效,且是有价值的。不会说设计出来之后,完全没效果,白投入了钱力,以及人力。



    在这些策略实施后,我会再持续看看店内顾客的消费率,包括消费金额,是否上涨,如果上涨了,那么再去分析上涨的原因,下跌了,想想为什么下跌。总有些上涨跟下跌的策略,实际知道原因后,下跌可以避免,最后的结果,当然会呈一个积极向上的状态。这里我就不再举例了,因为上面那个纯属YY,可以借鉴这个思路,对日常工作的需求进行分析总结。


    最后,再回到刚刚作品集放数据的问题,如果我只是告诉你,我设计了一个红包券的样式,发到顾客手里,门店销售率提升了50%。但你并没有告诉我,门店销售率提升50%,是出于什么样的缘由?包括谁提出来卡券设计,门店为什么会想着突然发卡券。如果这些都没有表述清楚,或者没有想清楚,那么这个提升50%,又跟你的设计有什么关系??



    所以说,我倡导设计师多注重数据,并不是数据本身的这串数字,而是要倡导设计师需要知道,需要理解数据背后,对用户的影响行为关系是什么?这些数据能代表用户一个什么样的想法?


    最重要的一点,好钢要用在刀刃上,还是得想清楚,我花大精力去做的设计,需要从哪些地方去发力,才能带来更大的价值。懂数据,往往也是为了让设计师少做无用功,把更多的精力投入在更重要的事情上,拿到更多的生产价值。


    无论你是刚入行,还是从业较久,都应该具备这块的 Sense 。



    设计师应关注哪些数据?


    这个之前其实有简单说过,忘记了的同学可以点进去复习一下《 重点洞察哪几类数据能帮助设计师更好的拿到设计价值  》。正常的DAU、MAU、CTR、CVR、GMV,我们都需要理解这些数据代表的含义。但有一点需要注意,数据跟设计的影响关联度到底有多大,因为有的数据不一定是设计改动就会带来的,而是诸多其它因素变动导致的。举个例子,用户的活跃数据,比如日活DAU与月活MAU,往往跟内容与服务本身的质量有关系。设计很难影响到活跃度,用户并不怎么会因为你的设计,而特地跑过来瞄两眼,除非你的设计也是属于内容的一部分。所以这块需要你自己多想想,把其中的因果关系梳理清楚。




    所以,我们的更多精力,往往可以放在点击率CTR与转化率CVR上,这两个才比较能代表,你的设计是否能吸引到用户点击,是否能吸引到用户进行消费。另外除了上面那些,还有哪些数据也是我们最好日常需要关注的?这里我把一些基本的数据统计口径,以及数据的名词解释,给大家简单分享一下吧。



    DAU:每日访问用户数

    MAU:每月访问用户数

    PV:用户点击次数

    UV:用户点击人数

    GMV:成交总金额

    CTR:用户曝光点击率

    CVR:用户曝光转化率

    访问分析:提供用户访问规模、来源、频次、时长、深度、留存以及页面详情等数据,具体分析用户新增、活跃和留存情况;

    用户画像:提供用户画像数据,包括用户年龄、性别、地区、终端及机型分布;

    分享:用户将其页面分享给好友的行为。

    新增:用户首次访问,即称为新增。

    活跃:用户在一段时间内访问过即称为活跃。

    留存:某个时间段内新增或活跃的用户,经过一段时间后仍然使用,即称为留存。

    注册用户数:首次登录的用户数,同一用户多次访问不重复计。

    累计注册用户数:历史累计登录的用户数,同一用户多次访问不重复计。

    活跃用户数:访问总用户数,同一用户多次访问不重复计。

    人均停留时长:平均每个用户停留在页面的总时长,即页面停留总时长/活跃用户人数。

    人均访问次数:统计周期内,平均每个用户访问的次数,即访问次数/活跃用户数。



    还有很多,我就不一一例举了,这些在百度上也可查,了解熟悉起来也不是啥难事。



    数据可以从哪里获???


    这也是个很玄学的问题,首先刚刚有说到,每个数据其背后都对应着一个埋点,埋点上报后的数据,被算法进行汇总,才能被我们看见。所以想获得数据,一定需要有个前提,那就是你想看到的那个数据,必须有相应的埋点才OK,如果开发小哥都没有给你设定监视器,那么又怎么会有监视数据? 



    埋点设定了后,接下来就是数据权限的问题了。数据的接口人是谁,是否有后台可查,还是需要开发区手动捞?这个就需要你自己出面去解决了,很多小公司,数据的权限往往掌握在老板手里。如果你想要拿到这个数据,首先得证明你懂,其次得证明你能拿到更多的数据结果,能带来价值的提升才行,否则老板肯定是不会愿意冒风险把数据给你的,毕竟数据是个很敏感的东西,决定着公司跟业务的生死。


    如果数据权限在产品或者在开发那,那你就跟相关同学好好沟通,说明来源,希望能通过数据验证设计的方向,验证设计的准确度,做正确的事儿。如果你做的事情,是真的有价值,真的能带来利益增长的,我相信不会不给你数据的。所以前提还是,首先你得懂这块,起码能看得懂数据背后的逻辑关系,这块需要在工作中,多花时间去培养,心急吃不了热豆腐。



    如果先拿不到数据,也不要气馁,一步一步来,先跟你的合作方打好关系,你不知道数据,但合作方可能知道,每次做完设计后,都去向合作方跟踪一下最后的结果,包括跟你的合作方一起讨论,结果是由什么影响的,能否分析影响因子是哪些,然后拆解,做下一步的策略优化,带来更大的数据提升。时间一长,我相信你的合作方都会为你去主动申请数据的。



    再补充一点


    写本文,其实最大想告诉大家的一点,事实上我们作为设计师,要关注数据,但更要关注数据背后的成因,分析哪些是由设计或者是体验策略带来的提升,哪些是由外部因素,比如行情、运营活动因子等增长带来的。数字背后,到底是代表了一些什么含义,其中包括用户对产品的心智,以及认知,还有用户行为的一些偏好有哪些影响。而这些用户的行为数据,对我们业务的发展,会产生什么样的变动,包括带来多少商业价值上的提升。我倡导大家,在平时工作中,多应该花时间积累,思考。


    今天的文章略微有点长,共五千六百字,看不懂的同学,可以先收藏一下本文,多看几遍,多理解几遍,总能收获成长不少?;褂幸晌实?,可以在文末下方留言,我争取每条评论都亲自回复一下大家。


    喜欢的同学,可以多点赞。


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    猫菌_

    input output 大约3年前做过一个小平台电商页面,卖农产品。 上线一周后,页面点击和购买率都很低。 看了数据分析一圈后,发现用户大部分在2、3线等城市,同类友商的产品在那些区域的售卖情况还挺不错的,那会儿分析应该不是农产品本身的问题。 第一版改版时候,给入口banner的购买按钮加了个小动效,又跑了一周,点击确实上来了,不过购买依然没什么变化。 于是和pm一起复盘讨论,出了两版方案: 方案一把详情页头图,直接换成了商家提供的视频,其他不动; 方案二多了一个变量,除了头图换成视频外,页面整体也由原来的绿色有机背景,换成了热闹的红色主题色。 然后这两个方案,AB了两周。 结果出来后, 方案一提升了大概1%的样子, 方案二应该是涨了5%左右,时间太久记不太清了,那时候活动结束,还复盘来着。 不知道这个算不算是一个成功的,应用数据做设计的案例。

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    该作品发布时间:2020年06月21日

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