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真心觉得数据分析是设计师的超能力啊!方案验证一手抓,效果杠杠的!

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

我发现很多设计师对竞品分析和用户调研有概念,对数据分析却不太了解。

这真是一件非常非常非常可惜的事。

你想想 CEO 开会的时候,最常做的是什么?就是听各部门的业绩汇报:这个产品销售额增长了百分之多少、那个新产品刚上线吸引了多少流量……

其实对于绝大多数成熟企业来说,数据分析就是高层领导们最常做的事,因为他们要反复确认公司的业务目标是否达成,并且制定新的目标。

而要达成这些业务目标,例如把产品销量提升上去,最核心的是要搞定用户,让用户愿意买单。

而用户是否愿意买单,主要是靠页面上所看到的信息决定的——看起来有吸引力就增加兴趣,看起来无聊就减少兴趣。

所以你看,高层领导们频繁关注的业务数据,以及做出的各种决策,最终都要落到设计上,才能有效传达给用户。

而设计师如果对这件事一点概念都没有,岂不是很可惜?

相反,如果一个懂数据的设计师,大概率也是懂业务的,跟领导交流沟通也会比较顺畅,工作价值也能更有效地发挥出来。

说了这么多数据分析对设计师的意义,肯定有人要抱怨了:“我不是对数据无感,而是没机会接触数据啊!”

嗯,本文的目的,就是想要聊聊,一个毫无经验的设计师,如何从 0 开始,第一次获取到接触数据的机会。

一、分析什么?

设计师的分析数据的切入点主要有三种:

发现问题:通过数据分析找问题点。

分析策略:通过数据分析解决问题的策略。

验证效果:通过数据分析验证方案是否达成功。

建议新手从「方案验证」入手,而且是改版项目的验证。理由有三个:一是前后对比会很明确;二是通常找对一种数据即可;三是很多产品经理的 KPI 是关联数据的,你不提,别人可能也要做数据验证。

二、验证什么?

方案验证的指标,是根据设计需求背后的业务目标来的。

很多设计师不知道自己的方案要用什么数据来验证,感觉可以列一堆数据,主要是因为没明白背后的业务目标。

一家公司通常只有一个核心业务目标,例如提高销量、用户增长、扩充功能……只是这个目标会有分支,也会隔一段时间换一个。

而一个研发/设计任务,之所以被提出来,通常都是跟这个核心业务目标有关联的。不然谁闲着没事,费时费力乱搞事情啊?

通常设计需求背后的业务目标是非常清晰的,不需要你瞎猜。你去问对需求接人,口气和善点,很可能对方就说了。

如果对方不肯说?很可能是你们之间信任度不够,平时在态度和能力上,得加把劲了。或者,也可能这个需求太边缘了,真没啥好说的。

总之设计需求的业务目标,就是需要通过数据分析验证的东西。

没错,归根究底还是业务,因为这才是领导们最关心的。

三、什么数据?

有时候,搞清楚业务目标就简单了。

例如下图 vivo 这个游戏打会员的案例,业务目标摆明了就是付费转化。

对应到的数据有好几种:“立即开通按钮点击人数/方案人数”、“下单人数/访问人数”、“下单金额/访问人数”……至于选哪种,对新手来说差别不大,哪种容易获取数据就选那种好了。

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

上图来源:这个交互思路,居然将转化率提升 50%

总之,vivo 验证购买点击率提升了 50%,效果很是不错。

而且前后对比内容没改,几乎只有设计方案的差别,很容易把功劳算到设计师头上。

但有时候,干扰因素很多,不一定能这么简单将功劳归于设计的。例如下图这个从京东服饰到京东新百货的改版:

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

设计改动很大,但运营改动更大。因此,即便是核心指标增幅高达八九成,也缺乏说服力。

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

此时就不能总盯着整体指标了,得往细节看。

例如页面流量分布,这个和设计的关系就更大一些。像是下图,可以看出改版前用户对头部不感兴趣急着切 tab,并且很多流量集中在中部的薅羊毛区域。改版后头部更具吸引力了,底部的 feeds 流也得到更好的曝光。

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

如果觉得这对比还不够明确,可以再细节一点,看看组件改版后,流量占比有没有提升。因为商品内容切换速度比较快,所以这样对比也能看出设计的影响力。

设计生涯第一次做数据分析,该怎么入手?

总而言之,三条原则就是:

  1. 紧贴业务目标
  2. 落到具体方案
  3. 排除其他因素

好了,你终于想清楚这个设计方案要用什么数据来验证了。但怎么搞到数据呢?之前从没做过数据分析,不好意思开口怎么办?

四、如何开口?

最好的时机,是在拿到需求后,提交方案前。

别人要设计师做页面改版,设计师本着认真负责的态度,要询问线上版本的数据情况,是不是很正常?

例如这么问:“这里要改版?现在的版本有什么问题?有数据吗?”

如果对方做过数据分析,那就太好了。你可以省去亲自自动手的麻烦,对方请教结果,并且要求看看数据即可。

如果对方没有做过,那就问对方是否可以提供相关数据,自己来分析看看。

只要是真的有做过数据埋点,对方又真想把方案做好,就没什么理由拒绝你。

五、怎么分析?

看核心指标,例如转化按钮的点击率。

当然,从没做过数据分析的你,不管是 1%还是 80%,反正都不知道怎么算正常比率。如果是这样,那就别费脑筋思考数据背后的含义了。

这个指标现在如何不重要,主要是改版后的变化。

所以咱们主要分析的,是如何通过改方案,来让这个指标有明显的提升。

假设方案做完了,通过评审了,上线了……很多设计师就不管了。

但如果你要做数据分析,就不能这样了。

六、怎么验证?

上线后等个几天,再去要数据。

介于你之前已经成功索要过数据了,所以这次再要一次,对方也不太会拒绝。一回生,二回熟嘛。

至于要等几天,通常 7 日是比较常见的。也就是拿改版前的 7 日数据和改版后的 7 日数据对比。但也不绝对,这个没有定死的标准。

如果对比发现,改版后指标明显上升了,那么恭喜你,可以存下来用于开会/汇报/作品集了。最好是能算出方案带来的利益增长,例如一个年营收 500 万的会员页,10%的增长就是 50 万。

如果指标没变怎么办?咳咳,那就不提这事了……

如果不升反降了呢?像是我这种有探索精神的人,倾向于对找合作的产品经理聊聊原因。一方面是真的交流学习,另一方面也是向对方展示一下咱悔过自省的积极态度。免得对方发现这个问题后,默默给我扣个印象分

注意,别以为你不做验证,别人就发现不了数据下降的问题了。因为成熟企业的业务领导很常做数据分析,而且很多产品经理的 KPI 是和业务指标关联起来的。

总结一下

设计师第一次做数据分析,建议找那种有明确业务目标的改版项目,在拿到需求后就索要数据,等上线后再次对比,作为方案验证。

这么来个两三回后,只要不次次让数据明显下降,都能给别人留下好印象,说不定还能拿到数据权限。

在这基础上,可以再考虑数据分析的其它运用,例如发现问题、分析策略等,路子就广了。

我是非常建议体验设计师会点数据分析的,因为体验设计和 UI/视觉设计不同,讲究的是“目标导向”而非“过程导向”。即干什么活不重要,重要的事最终能不能把产品的用户体验做好。

而数据分析,是验证用户体验最简单直接的手段之一,而且最被业务领导认可。

其它验证方法:体验走查说服力低,用户测试找同事不具代表性,找真用户又比较麻烦。总之不像数据分析这样,既方便又有说服力。

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