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一文告诉你什么是数据驱动设计

发表于: 用户体验. 评论
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前言:数据为设计提供指导,也叫数据推动设计创新。设计并非是单纯拍脑袋想出来,作为设计师,理解并学习数据驱动设计能更好地帮助我们去进行设计决策,并且帮助设计师在设计领域上的发展。本文结合实例探讨了数据是如何影响设计决策,解释了数据驱动和数据响应的区别,并介绍了多种数据收集的方式。

一文告诉你什么是数据驱动设计

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。

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。


一文告诉你什么是数据驱动设计

△ 数据将从 4 个维度帮助设计师

什么是数据驱动的设计?

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。

为什么要进行数据驱动设计?

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。

数据驱动与数据响应设计

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 。


一文告诉你什么是数据驱动设计

△ 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)

如何收集数据?


一文告诉你什么是数据驱动设计

△ 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。

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 。

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。

调研

用户体验调研是用户体验研究中,定量和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。

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。

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。

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。

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。

作者 | TCC翻译情报局
原文网址 | https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0ODE3NTMzNg==&mid=2247489702&idx=1&sn=d7a6cb99c1f5dd9d2c236805e8707ad2&chksm=c36af021f41d79373925ad0ee106a038620e78fac480b4a7237ee984836441d2782855701c5a&&xtrack=1&scene=90&subscene=93&sessionid=1623751482&clicktime=1623751792&enterid=1623751792#rd

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