什么是数据驱动设计?极品干货看这里

编辑导语:在产品设计中,数据也是设计过程的一个重要依据因素。通过数据,我们可以更加直观且准确地了解到用户体验感受与用户喜好,由此推进后续产品设计方案的优化改进。本篇文章里,作者介绍了数据驱动设计及相关方法,一起来看一下。

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在这篇文章中,我们将深入探讨什么是数据驱动设计以及为什么它能更好地推动用户体验的提升。与此同时,我们还将了解为什么它能帮助我们做出更实际的决策。

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图片来源于Unsplash

作为设计师,我们需要接受和拥抱现实世界中的数据指标,并利用它们的神奇力量来调整我们做事的方式。

——Jared Spool

我们当前面临着来自用户交互的海量数据。虽然有大量工具可以帮助我们了解所设计的产品,但是我们是在为人类设计产品。因此,作为设计师,我们需要分析人类的行为,并根据对人类交互的理解做设计。这将有助于我们基于数据做出更好的设计决策。

我们从用户那里收集的数据可以帮助我们做出更好的设计决策。通过分析和理解数据,我们可以设计出更好的用户体验。基于交互行为中定性和定量研究的结果,我们能更好地进行设计决策。

数据帮助我们探寻用户如何使用我们的产品,以及设计师如何基于数据为用户优化使用体验。

我们收集的数据可以从四个维度帮助我们。

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数据将从4个维度帮助设计师

一、什么是数据驱动的设计?What is data-driven design?

设计是以累积的数据研究结果为支撑的。在设计过程中,设计决策是基于数据和用户行为研究的。精细的用户体验设计包含对体验本身的评测研究。而只有数据才能映射出有价值的评测结论。用户的行为和反馈有助于产品设计师验证其发现、假设和评测结果。

评测数据的整理与分析能揭露重要信息。

——Peter Drucker

这些数据可以帮助产品团队了解其目标用户发现用户痛点发掘新的趋势支持数据驱动的设计并确保团队前进方向的正确性。用户数据可以直接推动商业成果的提升。通过数据驱动设计,以提升用户体验,被证实是切实可行的方法。

二、为什么要进行数据驱动设计?Why data-driven design?

我们设计师在设计产品的过程中,会对用户进行调查研究和观察。设计产品的过程中,唯一能验证假设的就是数据。如果我们在没有任何数据驱动的情况下进行研究,凭借直觉或经验来做决策,就很有可能把钱浪费在无效的或一文不值的设计改动中。

产品的性能可以通过合理使用、验证和分析用户数据而得到提升,它也能直观地反映在用户数据中。即使是世界上最好的设计师也无法预测用户的需求。数据驱动的设计是一个向用户学习的过程,它能确保用户的问题得到解决。满足用户需求是产品成功的首要条件,而这一切都需要数据来驱动设计迭代。

三、数据驱动与数据响应设计 Data-driven vs data-informed design

上述术语来源于在 Rochelle King 、Elizabeth Churchill 和 Caitlin Tan 所著的《数据驱动设计(Designing with Data)》一书。本书有助于我们理解和阐明有关数据驱动设计的不同术语并将其与数据响应设计和数据感知设计进行对比

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利用数据进行设计 —— King, Churchill, Tan

数据驱动和数据响应是两种不同的方法。它们都是以数据为基础,产品团队的每一个决策都是由数据评估和驱动的。数据驱动的重点在于数据辅助产品优化和效率提升

数据响应让我们在数据的使用上拥有更宽阔的发展方向。我们能处理的也不仅仅是量化的数据。不同体验的 A/B 测试或结构化的可用性测试在数据响应中可能会失效。

数据感知让我们理解数据收集上的广泛性和局限性。我们可以根据不同的问题来判断哪种方法是最合适的。有数据感知能力的团队可能会发现,基于利益相关者研讨会、用户访谈、甚至 A/B 测试研究结果而做出的决策,具有同等的价值。

麻省理工学院数字商业中心的研究表明:“在通过数据驱动决策方面,处于行业领先地位的前三分之一的公司,其平均生产效率比竞争对手高 5%,盈利能力高 6%。”

我们发现增加评测的事物数量或提高评测的保真度,实际上并不能提升结果的准确性。数据结果并不因性能的优劣而发生鲜明的改变。它只能揭示更深层次的复杂性——性能优劣牵扯到更多的东西。因此数据实际上只是一种衡量标准。我们仍然需要依靠直觉。我们仍然要对成因的重要程度做出判决。

——Jon Wiley(谷歌沉浸式设计总监)

四、如何收集数据?How can we collect data?

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smart UX 的数据可视化

我们有很多收集定性和定量数据的方法。很多用户体验从业者认为数据就是数字,但这是一个误区,是一个谬论。

为了用数据驱动设计,我们需要定性和定量数据。定量数据会告诉你,用户在使用我们的产品时采取了哪些行为。而定性数据会告诉你,他们为什么这么做,以及更重要的——他们对整体体验的感受。所以,我们在制定设计决策时需要收集这两种数据。

1. 定量数据收集法

定量数据的数据类型是数字、人物、事物、时间、地点。定量数据能显示程度而不能说明原因

我们能从 Google Analytics 、Google Tag Manager 、Google Optimize 和其他测量工具(例如:Hotjar、Crazy Egg、Optimizely、Usertesting)中获取许多关于网站或应用程序使用情况的定量数据。

1)A/B 测试

A/B 测试也被称为 分组测试。Hubspot 将 A/B 测试定义为:

在(一个)实验中,’划分’ 出多个测试群体,测试一系列变量,并确定哪个变量表现更好。换句话说,你可以向一半的测试者展示版本 A,向另一半的测试者展示版本 B。

在进行 A/B 测试时,最重要的是尽可能确保每次只改变一个变量,并且使对照组和实验组的人数相同。你可以向我们一半的测试者展示 A 版本,向另一半展示 B 版本。测试的主要目标是在同等条件下对不同变量进行比较

2)解析

通过解析,我们可以知道谁来到了我们的网站,他们是如何到达那里的,他们在那里停留了多长时间,他们点击了什么。这类数据能有效整理出很多价值的指标,比如用户的平均会话时长、退出率等。

如果你想让应用程序或网站转化率得到提升,建议从用户流量大的页面开始解析,因为它们能让你更快地收集到有价值的数据。

我们还可以使用眼球追踪工具,比如热力图。热力图通过眼球追踪技术,了解用户在屏幕上所关注的位置。当来自多个用户的热力图展示出类似的模式,说明网站或应用程序更新的内容模块或设计迭代是有价值的。

3)调研

用户体验调研是用户体验研究中定量定性数据的重要来源。

一个好的调研需要精心设计好问题,确保问题没有引导性,并且目的明确。我们应该尽量控制问题的数量(不超过 10-15 个),以免用户中途放弃调研问卷。

2. 定性数据收集法

定性数据能说明原因和发生过程。为什么不同组用户采取不同的行为?为什么不同的内容让用户在网站上停留的时长不同?定性数据提供了一个视角,不仅帮助我们了解发生了什么,还能让我们了解事件发生的原因以及过程。我们经常通过用户画像、体验旅程图或移情图来收集定性数据。

有了清晰的定性数据,我们可以创造更好的用户体验,更有效地服务于用户。

1)用户旅程 / 流程图

为理解用户与产品之间的交互,创建用户使用模型是非常有帮助的方法。从用户流程图中收集到的信息有助于确定潜在的薄弱环节,为 A/B 测试或用户访谈的深入调研打下基础。

2)竞品分析

这是找出竞品弱点的附加方法。竞品分析通过调研竞品来找出类似产品的优势、劣势或有待改进的地方。

在进行竞品分析时,必须谨慎。一味地模仿竞品并不是一个有效的解决方案。相反,最好将竞品分析作为获取灵感的手段。通过对竞品的理解我们可以取长补短

3)用户访谈

用户访谈是收集用户定性数据的有效方法。它通过开放式和封闭式的问题,较好地定位到用户核心问题。同时,我们也要限制访谈对象的数量。电话或面谈能够得到更深入的数据。

4)社交媒体和用户反馈

社交媒体反映了用户对体验的期望。通过了解用户共同的不满,能够确定产品需求的优先级。了解用户对产品的评价和反馈,也能获得更多的相关信息。

收集数据的方法需要根据项目的内容和需求而变化。我们可能不需要去研究数据,也不需要去做运算,就能高效利用数据以推动设计决策。但作为一个产品设计师,在设计用户体验时,我们都要利用现有的工具对设计进行迭代和评估。因此,我们不应该只是基于数据进行盲目的决策,而是要对自己所做的决策知情知理。

无论我们的目标是什么,数据驱动设计都有助于提高产品性能提高转化率满足用户需求。通过数据驱动设计,我们的设计能得到更好的投资回报率。这也有助于提高产品整体的使用率和复用率。

本文翻译已获得作者的正式授权(授权截图如下)。

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作者:Ish?n,译者:王英睿,编辑:孙淑雅,审核:刘倩茹、张聿彤;公众号:TCC翻译情报局

原文链接:https://uxdesign.cc/data-driven-design-providing-optimal-user-experience-4fdd31d51a00

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