分享|關于數據對設計師的理解和作用

來源:中國設計在線    時間:2020-09-18    站內收藏

數據篇,全文目錄大綱:

  1. 設計師是否需要關注數據

  2. 數據對設計意味著什么

  3. 數據對設計策略的影響

  4. 設計師應關注哪些數據

  5. 數據可以從哪里獲取

  6. 一些額外的補充

今天帶來的一篇是大家一直都在關注的“數據”解讀文章——詳細給大家介紹如何利用數據層面,來做設計“輔助決策”,拿到屬于設計師的 “設計價值”

順帶揭秘一下,為什么有的設計師,手活一般但往往晉升提拔特別快的原因。

一、設計師是否需要關注數據

這個問題,先提給大家,看看大家的意見跟想法。說實話之前有寫過關于數據相關的文章,其中不乏較多反對的聲音,如“設計師難道不應該關注美嗎?數據對設計師有啥用?太虛了!”

包括還有很多類似的聲音,都認為設計師不需要去理解數據,數據的事情交給專業的人來就好;甚至還有的人,覺得數據能力小部分人掌握就行了,大肆傳播會影響到行業風氣帶偏剛入門的設計師。

我想反問一句,如果有一天,我們的全部重心,都放在美上面;那么除了美之外,設計師的其它價值會在哪呢?

因為任何人都有美的獨立判斷,我們沒辦法保證所有人的審美標準都是一致的;有沒有想過,我們的設計到底服務于誰,美真正能解決用戶的真實需求嗎?

產出的設計,最后到底拿到什么樣的結果,這些真的有數嗎?還是做一個需求算一個需求,做完后,只要自我YY,覺得很滿意就可以了?實際上設計的價值點到底在哪?

所以剛入行的設計師,掌握點數據知識,就是跑偏走錯路了嗎?

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我一直鼓勵,設計師是需要理解數據、理解用戶行為的;無論你的顧客是廣大用戶、是商家、還是甲方,或者你是創意設計師、體驗設計師、還是UI設計師,都應該具備數據Sense;最起碼要能看得懂數據的含義,以及能初步理解數據背后的原因。

因為數據,實際上就一部分代表設計的生產價值,而脫離數據本身,設計師往往只是一個單純的執行者;光主觀判斷,實際上上是很難理解你的作品,用戶在用或者用戶在看到的時候,他們在想的到底是什么?既然連這點都把握不透徹,那么又怎么能做出有效且卓越的設計方案?

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并且,假如僅以美評判設計價值,那么作為一個美的執行者,實際上也只是生產線中的流水工具,做的再好,也只是一個很棒的工具。

很棒的工具意味著什么,意味著你實際上并不是一個決策者,更多是作為資源工具使用,是能被汰換掉的;如果哪天有個更好用,并且更廉價的工具,那么為什么不把這個工具汰換掉換個更好的?

設計行業扎根穩打,把握住設計的價值很重要,設計的生產價值代表設計師在屬于他的那個崗位,到底能發揮出多大的作用。

這也是為什么有的設計師,手活一般,但往往晉升提拔的特別快的原因;因為手活專業,只是屬于設計價值中的一部分,但并不能對設計最終方向起到決定性作用。

他們晉升的快,往往是視野比你寬闊,價值理解的也比你更為透徹。

二、數據對設計意味著什么

我看過不少的設計師,也學著在自己的作品集里放了一些數據,比如在加了哪些功能之后、點擊提升了多少、復訪提升了多少、轉化提升了多少;包括還有些同學,寫了增加模塊后,用戶日活躍量提升了多少。

而中間所有的設計推論,包括用戶的行為洞察,都沒有,只是表述做設計方案后,數據提升了;甚至數據的口徑,也是模糊甚至一問三不知的狀態。

雖然在作品集中,放數據肯定會比不放要好,起碼放數據代表著這個設計師有更為寬廣的視野。

但實際上,草率的放一些業務數據,是毫無意義的;因為誰都可以憑空捏造一個數據,描述提升的多么的好,多么的棒;哪怕這個數據是真實的,實際上也代表不了什么,因為你不能保證數據一定是由設計所帶來的。

所以對設計而言,數據的結因分析及理解,才是設計價值的核心部分。

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在了解數據之前,我們得知道,數據本身是怎么被統計及生產出來的?

實際上生產過程中,開發同學在寫代碼的時候,會根據產品或者設計要求,在相應的地方進行埋點;而這個埋點的作用,實際上就是起到一個監測器的作用;能分別監測到:用戶是否看到了這個模塊、是否點擊了這個模塊、在這個模塊里停留了多久。

通俗易懂一點,就是你去到一個商場后,每個商店都有個錄像機(埋點),把你的行為軌跡都錄了下來;比如你去哪逛了、去哪買了、買了多少錢、哪個店停留了多久,都會被拍攝監控下來。

這樣我們就知道用戶都去了哪、干了些啥、停了多久,包括每天來的都是哪些人、是否有新人、是否有老顧客流失。

所以數據能代表用戶的真實行為軌跡,或者說是用戶決策記錄的點,而這些點的聚集,真實的反應了用戶面對你的產品時,做出的一些真實反應。

數據發生了變化,一定是某些東西,影響到了用戶的想法,影響到了用戶現有的一些行為操作方式;我們要知道是什么東西,影響著用戶進行決策的。

因此要想證明是你的設計帶來的數據提升,那么首先就要解釋清楚,你的設計影響到了用戶什么樣的想法,改變了他們什么樣的心智及行為模式。

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三、數據對設計策略的影響

數據,實際上就是某種行為總量的映射。

這個不但包含產品設計,也包括任何現實世界中的行為方式,所以千萬不要覺得,自己不是從事互聯網產品設計的,數據就跟自己沒關系了,自己完全不需要關心;只要數據理解的透徹,做什么設計都是信手捏來,并且能保證設計是非常有效的,這點適用于大部分場景。

為了方便大家理解數據本身的含義,這里我舉個例子:二線城市的一個商業區開了一家麻辣燙店,午餐時間點有1000人流量路過,只有50人進店進行了消費,消費總金額在1000元;路過消費率大概為5%,人均消費金額平均在20元,其次來過第一次的顧客,經常會來吃第二次。

那么這個消費數據,實際上能代表哪些顧客的行為?包括能得到哪些初步的洞察結論?

我舉例YY一下,不一定準確,主要是給大家帶來一個思考過程的示意。

可能的線索:

  • 路過1000人,消費人數5%,并且在飯點,有95%的流失率,這說明用戶選擇門店進行消費的概率不高。

  • 在二線城市,麻辣燙人均消費20元,這說明進來的用戶是有實際消費潛力的,并且能接受這個價格,定價起碼是合理的。

  • 用戶實際上是認可店內口味的,且能消費兩次,說明只要拉更多的顧客來店進行第一次消費,那么自然后面生意也會越來越好。

所以通過對數據的分析,我們能得出這些結論,首先顧客沒有選擇這家麻辣燙,并不是因為價格問題。

可能是因為顧客不喜歡麻辣燙本身,目標受眾不對,或者店內的氛圍環境不夠好,不夠吸引到顧客;其次很多顧客從來沒有嘗過我家店,不知道我家的口味如何,他們需要第一次的引導嘗試。

通過推斷分析,所以我的策略可以這樣改:

  • 把店內的燈光做得更為明亮,營造更為光亮的環境,先吸引人群注意力。

  • 給新顧客足夠的福利及優惠,吸引用戶進行第一次店內消費,并且消費完后贈送二次優惠券,引導二次消費。

  • 除了麻辣燙,也嘗試做一些其它的小食或者其它的口味,來探索顧客群體的口味偏好,培養顧客吃麻辣燙的習慣。

  • 引導顧客關注店內微信公眾號,日常推送美食福利,在吸引顧客店內進行再次復訪。

有了數據,有了分析,接下來就好辦了——找個平面設計師,讓他先幫忙把店內的環境設計一下,門頭logo設計的有吸引力一些;其次設計一些新顧客的權益,做點紅包福利卡券啥的,再設計一下微信公眾號等等。

洞察清楚原因后,我就能很確保,做的這些設計,都是有效,且是有價值的;不會說設計出來之后,完全沒效果,白投入了錢力以及人力。

在這些策略實施后,我會再持續看看店內顧客的消費率,包括消費金額是否上漲,如果上漲了,那么再去分析上漲的原因;下跌了,想想為什么下跌。

總有些上漲跟下跌的策略,實際知道原因后,下跌可以避免,最后的結果,當然會呈一個積極向上的狀態。

這里我就不再舉例了,因為上面那個純屬YY,可以借鑒這個思路,對日常工作的需求進行分析總結。

最后,再回到剛剛作品集放數據的問題,如果我只是告訴你,我設計了一個紅包券的樣式,發到顧客手里,門店銷售率提升了50%。

但你并沒有告訴我,門店銷售率提升50%,是出于什么樣的緣由?包括誰提出來卡券設計,門店為什么會想著突然發卡券。

如果這些都沒有表述清楚,或者沒有想清楚,那么這個提升50%,又跟你的設計有什么關系?

所以說,我倡導設計師多注重數據,并不是數據本身的這串數字,而是要倡導設計師需要知道,需要理解數據背后,對用戶的影響行為關系是什么?這些數據能代表用戶一個什么樣的想法?

最重要的一點,好鋼要用在刀刃上,還是得想清楚,我花大精力去做的設計,需要從哪些地方去發力,才能帶來更大的價值。

懂數據,往往也是為了讓設計師少做無用功,把更多的精力投入在更重要的事情上,拿到更多的生產價值。

無論你是剛入行,還是從業較久,都應該具備這塊的 Sense 。

四、設計師應關注哪些數據?

正常的DAU、MAU、CTR、CVR、GMV,我們都需要理解這些數據代表的含義;但有一點需要注意,數據跟設計的影響關聯度到底有多大,因為有的數據不一定是設計改動就會帶來的,而是諸多其它因素變動導致的。

舉個例子,用戶的活躍數據,比如日活DAU與月活MAU,往往跟內容與服務本身的質量有關系。

設計很難影響到活躍度,用戶并不怎么會因為你的設計,而特地跑過來瞄兩眼,除非你的設計也是屬于內容的一部分;所以這塊需要你自己多想想,把其中的因果關系梳理清楚。

所以,我們的更多精力,往往可以放在點擊率CTR與轉化率CVR上,這兩個才比較能代表,你的設計是否能吸引到用戶點擊,是否能吸引到用戶進行消費。

另外除了上面那些,還有哪些數據也是我們最好日常需要關注的?

這里我把一些基本的數據統計口徑,以及數據的名詞解釋,給大家簡單分享一下吧。

  • DAU:每日訪問用戶數;

  • MAU:每月訪問用戶數;

  • PV:用戶點擊次數;

  • UV:用戶點擊人數;

  • GMV:成交總金額;

  • CTR:用戶曝光點擊率;

  • CVR:用戶曝光轉化率;

  • 訪問分析:提供用戶訪問規模、來源、頻次、時長、深度、留存以及頁面詳情等數據,具體分析用戶新增、活躍和留存情況;

  • 用戶畫像:提供用戶畫像數據,包括用戶年齡、性別、地區、終端及機型分布;

  • 分享:用戶將其頁面分享給好友的行為。

  • 新增:用戶首次訪問,即稱為新增。

  • 活躍:用戶在一段時間內訪問過即稱為活躍。

  • 留存:某個時間段內新增或活躍的用戶,經過一段時間后仍然使用,即稱為留存。

  • 注冊用戶數:首次登錄的用戶數,同一用戶多次訪問不重復計。

  • 累計注冊用戶數:歷史累計登錄的用戶數,同一用戶多次訪問不重復計。

  • 活躍用戶數:訪問總用戶數,同一用戶多次訪問不重復計。

  • 人均停留時長:平均每個用戶停留在頁面的總時長,即頁面停留總時長/活躍用戶人數。

  • 人均訪問次數:統計周期內,平均每個用戶訪問的次數,即訪問次數/活躍用戶數。

還有很多,我就不一一例舉了,這些在百度上也可查,了解熟悉起來也不是啥難事。

五、數據可以從哪里獲?

這也是個很玄學的問題,首先剛剛有說到,每個數據其背后都對應著一個埋點,埋點上報后的數據,被算法進行匯總,才能被我們看見;所以想獲得數據,一定需要有個前提,那就是你想看到的那個數據,必須有相應的埋點才OK。

如果開發小哥都沒有給你設定監視器,那么又怎么會有監視數據?

埋點設定了后,接下來就是數據權限的問題了;數據的接口人是誰,是否有后臺可查,還是需要開發區手動撈?這個就需要你自己出面去解決了,很多小公司,數據的權限往往掌握在老板手里。

如果你想要拿到這個數據,首先得證明你懂,其次得證明你能拿到更多的數據結果,能帶來價值的提升才行;否則老板肯定是不會愿意冒風險把數據給你的,畢竟數據是個很敏感的東西,決定著公司跟業務的生死。

如果數據權限在產品或者在開發那,那你就跟相關同學好好溝通,說明來源,希望能通過數據驗證設計的方向,驗證設計的準確度,做正確的事兒;如果你做的事情,是真的有價值,真的能帶來利益增長的,我相信不會不給你數據的。

所以前提還是——首先你得懂這塊,起碼能看得懂數據背后的邏輯關系;這塊需要在工作中,多花時間去培養,心急吃不了熱豆腐。

如果先拿不到數據,也不要氣餒,一步一步來,先跟你的合作方打好關系,你不知道數據,但合作方可能知道;每次做完設計后,都去向合作方跟蹤一下最后的結果,包括跟你的合作方一起討論,結果是由什么影響的,能否分析影響因子是哪些;然后拆解,做下一步的策略優化,帶來更大的數據提升。

時間一長,我相信你的合作方都會為你去主動申請數據的。

六、再補充一點

寫本文,其實最大想告訴大家的一點,事實上我們作為設計師,要關注數據,但更要關注數據背后的成因;分析哪些是由設計或者是體驗策略帶來的提升,哪些是由外部因素,比如行情、運營活動因子等增長帶來的。

數字背后,到底是代表了一些什么含義,其中包括用戶對產品的心智,以及認知,還有用戶行為的一些偏好有哪些影響;而這些用戶的行為數據,對我們業務的發展,會產生什么樣的變動,包括帶來多少商業價值上的提升。

我倡導大家,在平時工作中,多應該花時間積累、思考。

今天的文章略微有點長,共五千六百字,看不懂的同學,可以先收藏一下本文,多看幾遍,多理解幾遍,總能收獲成長不少。

 

作者:小學鴨,公眾號:UX小學


本文來源:中國設計在線

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編輯:小學鴨
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