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    用一篇文章,幫你掌握數據導向設計

    2019/09/29 6324評論區

    吳軼 :本文從工作實踐出發,結合案例分享了數據分析的相關知識,供大家一同參考和學習。

    中高階設計師都需要關注數據,數據是對設計師主觀審美邏輯設計的一種輔助和補充,通過數據做出來的設計更具有說服力和驗證性。

    數據為設計提供方案支撐和后期的方案驗證,有利于產品后期的迭代和優化。

    通過對數據的比對,對數據趨勢的分析,能讓我們發現哪些環節存在問題,哪些環節有提高空間。

    明確各種數據指標,明確設計目標,讓數據為設計服務。

    這篇文章的目的是幫助設計師快速入門和熟練掌握數據導向設計。

    數據分析的意義

    1. 用戶行為可視化,可清晰地了解整體/個體用戶的行為

    如下圖所示,通過 Google Aanalytic 網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,這可以讓設計師/產品經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慣。

    2. 可追蹤產品任何一個時間段的數據,對比整體數據的變化

    如下圖所示,通過曲線變化,可看出產品日活躍的變化,通過變化前后的節點可得到產品發生大變化的時間節點。

    3. 提供數據支持和后期方案的驗證

    例如下圖,通過優化產品界面的購買按鈕,通過對比前后數據,看設計改版是否成功。

    下圖的固定產品的購買按鈕點擊率從 6.4% 提升到了 9.8%,漲幅 53.1%,由于漲幅大于 0,同時沒有外部其他因素影響數據變化,所以可得出結論,這次設計改版是成功的。

    4. 通過數據可分析產品設計的問題所在

    如下圖所示,整個注冊,綁定銀行卡的過程中,總的轉化率只有 0.06%,用戶完成率過低,如果要優化整個用戶注冊操作流程,那么需要找出流失過大的節點進行優化。

    注冊成功率過低,這時候設計師就要分析整個注冊流程中,哪些設計因素導致成功率低,并針對成功率低進行特定優化。

    熟練掌握數據指標

    掌握數據指標有助于我們入門數據分析,我將數據指標分為三類,分別為:綜合性指標、流程型指標和業務性指標。

    1. 綜合性指標:指的是能綜合體現產品整體情況的指標

    對于非交易類型的網站,那么這個平臺的綜合性指標可以包含 DAU、留存用戶數、留存率和人均使用時長。

    DAU:Daily Active User ,衡量產品使用的活躍度。

    數據用途是方便產品設計人員了解產品的每日用戶情況,了解產品的用戶增長或者減少趨勢。

    留存用戶數:一段時間內再次訪問的用戶數,留存有次日留存、7天留存、30天留存等。

    數據用途是用來衡量產品的用戶粘性和產品的留存用戶規模。

    留存率:某周期內留存用戶數/某周期內訪問用戶數。

    數據用途是用來衡量用戶使用粘性,也可以用來作為產品改版后的重要指標,留存率提升了,在不改變功能的情況下,說明設計改版成功。

    人均使用時長:用戶平均每天停留在產品的時間。

    數據用途是用來衡量用戶使用產品的深度,判斷用戶使用產品的粘性和依賴度。

    對于交易類型的網站,那么這個平臺的綜合性指標可能就包含 GMV、支付UV、人均訂單數、人均客單價。

    GMV:用戶的下單總金額。下單產生的總金額,包括銷售額+取消訂單金額+退款訂單金額。舉個例子:一個電商平臺,所有用戶一共下單了 100 萬的商品,其中取消訂單 2 萬,退款 10 萬,那么 GMV 就是 100 萬。

    數據用途是體現電商平臺的交易規模,GMV 越高說明這個電商平臺的交易規模越大,平臺體量越大。

    支付UV:指下單并成功支付的用戶數。舉個例子:一個電商平臺,有 3000 人點擊購買,其中 2000 人,成功完成支付,則支付uv 為 2000 人。

    數據用途是了解平臺整體用戶支付購買人數規模。

    人均訂單數:支付PV/支付UV,人均訂單數大于 1。舉個例子:一個電商平臺,支付pv 為 3000,其中支付人數為 2000 人,那么人均訂單數為 1.5。

    數據用途是用于衡量產品/頁面/功能的導購能力。

    人均客單價:ARPU,GMV/支付UV。舉個例子:一個電商平臺昨天GMV有 100 萬,其中支付UV有 1 萬人,那么人均客單價為 100 元。

    數據用途是一段時間內每個用戶平均收入,用來衡量產品效益。

    2. 流程性指標,這些指標和用戶操作流程中產品的指標有關

    點擊率:點擊率分為 pv點擊率和 uv點擊率,整體來看,點擊率使用 pv點擊率比較好。

    轉化率:下一步用戶數/上一步用戶數。

    流失率:(上一步用戶數-下一步用戶數)/上一步用戶數

    完成率:完成率相對于轉化率而言,是最終的結果數值。轉化率是過程值,完成率是結果值。

    3. 產品的業務性指標

    區別于基礎通用型指標,業務性指標主要強調其業務屬性,例如社交社區,則可能需要的業務指標為:人均發文數、人均評論數、人均點贊數,分享率等。

    數據分析與設計的方法

    數據分析和設計的方法一共有以下六種,分別為:行為事件分析、漏斗分析、留存分析、分步分析、對比分析和多維度拆解。

    1. 行為事件分析

    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對產品帶來的影響。也可以推算出這種特定的行為給產品帶來的意義。

    行為事件分析法一般經過事件定義、下鉆分析、解釋與結論等環節。

    2. 漏斗分析

    流量在各個節點流轉過程中,會存在一級級的流失,最終形成了漏斗形態。漏斗分析適用于一系列完整流程操作的用戶行為。

    找到設計過程中流失比較多的數據,通過數據找到流失的原因。

    3. 留存分析

    通過找到整體留存情況,找到用戶留存的關鍵性因素指標。

    留存分為兩種情況:

    • 產品整體留存,整個產品的留存率,對象是整個產品;
    • 功能模塊流程,各個模塊的留存,這里是針對于單個功能模塊。

    產品留存要分開看待,既要看整個產品留存率,也要看所負責設計的各個功能模塊的留存率。

    4. 分布分析

    用戶在特定指標的各種占比的歸類展現。

    5. 對比分析

    對比前后數據,通過對比數據的差值,驗證設計。

    • 自身產品比,對比產品其他模塊相似場景的數據差異,通過對比找到問題點并做分析優化。
    • 行業產品比,和同行業產品的數據對比分析,找出數據差異的問題所在,并給出對應的優化方案。

    6. 多維度拆解

    用不同的維度視角拆分,分析同一類數據指標。例如按照不同的省市地區分析、不同的用戶人群、不用的設備等。通過不同維度拆解,找到數據背后的真相。

    數據模型的建立

    設計團隊引入數據分析,那么就需要一套成熟的適合自己的團隊的模型做基礎,所以數據模型是我們數據分析的理論基礎。

    在數據模型中,我們可以學到數據模型的分類思路,以及如何創造出適用自己團隊的數據模型。

    基于這個目的,我們可以將市面上常見的數據模型找出來并進行整理和分析。通過熟悉主流的數據模型的產出邏輯,并從中找到規律,創造出適用于自己團隊的數據模型。

    常見的數據模型有:Google’s HEART、AARRR、RARRA 和 Customer Experience Index(CX Index)。

    Google’s HEART:Google’s HEART 是一個用來評估以及提升用戶體驗的模型,它由五個維度組成:Engagement(參與度)、Adoption(接受度)、Retention(留存度)、Task Success(任務完成度)和Happiness(愉悅度)。

    AARRR:AARRR 增長模型出自于增長黑客,即獲客、激活、留存、變現、傳播推薦。

    RARRA:RARRA 的數據模型,本質上是在 AARRR 的基礎上進行順序調整得到,以滿足日益獲客成本所帶來的壓力成本。RARRA 模型相比與 AARRR 可以使得獲客成本更低。

    Customer Experience Index(CX Index):用戶體驗指數的維度有三個,分別為滿足需求、簡單地和愉快地。

    數據如何驗證設計

    通過核心指標判斷設計方案是否符合預期,以此驗證設計方案是否成功,并為后續產品的迭代優化做依據。

    1. 關注設計的核心指標

    設計過程中,要關注設計的核心指標,針對于核心指標,進行針對性的設計。

    如果改版最核心的指標是任務流程完成率,先查看用戶操作流失率,然后分析找出流失原因,給出對應的優化方案。等到優化方案的產品版本上線后,對比完成率數據變化。

    如果改版最核心的指標是人均觀看次數,則要思考可通過哪些設計策略提升產品的人均播放次數。

    舉個例子,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,用戶只有進行下一步點擊才能播放下一個視頻。改版后看完視頻會自動切換到下一個視頻。這樣的設計策略雖然綁架了用戶的行為,用戶從一個主動接受者,變成了一個被動接受者,但是這種策略能有效地提升人均播放次數。

    2. 核心指標帶來的價值/收益

    當驗證了核心指標往好的方向發展,這時候,就需要總結核心指標帶來的價值和收益,這樣的話設計價值才可以直接被量化。

    舉個例子:一個 banner 的點擊率達到 3% 的時候,每天 GMV 約 200 萬。當重新設計了這個 banner,同時其他條件保持不變,點擊率提升到了 6%,這時候通過數據查看每天的 GMV 是多少,如果達到了 400 萬,那么這增加的 200 萬,則是通過設計優化所帶來的。

    歡迎關注作者的微信公眾號:「Echo的設計筆記」

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    本文地址:http://www.xtdeersi.com/data-oriented-design

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