如何運用數(shù)據(jù)用于設(shè)計和提高用戶體驗

在心理學(xué)沒有被大眾普遍接受之前，大部分人只會認(rèn)為心理學(xué)是研究精神病人的學(xué)科，與普羅大眾是絕無關(guān)系的。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展需要，現(xiàn)代心理學(xué)在推動經(jīng)濟發(fā)展方面顯得舉足輕重。那么數(shù)據(jù)給我們的提示呢?數(shù)據(jù)給我們提供的難道只是預(yù)測市場波動的趨勢和產(chǎn)品模型證偽?在數(shù)據(jù)只被我們用來研究經(jīng)濟的時候，大部分人都盲目地追求數(shù)值的精確性以確保經(jīng)濟項目的“精確制導(dǎo)”，而忘卻了數(shù)據(jù)也可以用于設(shè)計和提高用戶體驗。下面我給大家分享一下在友盟組織的主題為《iOS產(chǎn)品設(shè)計如何提升用戶體驗》沙龍中關(guān)于如何運用數(shù)據(jù)用于設(shè)計和提高用戶體驗。

基于數(shù)據(jù)的用戶體驗設(shè)計 創(chuàng)新工場用戶體驗總監(jiān)卓浩

數(shù)據(jù)在設(shè)計當(dāng)中的使用，不管是狹義的純粹的界面設(shè)計或者更廣義一點的產(chǎn)品設(shè)計。數(shù)據(jù)可以從這樣的一個維度來看，有專家級的極少量的數(shù)據(jù)，有量稍微大一點的就是定性的數(shù)據(jù)，還有大量的海量的定量數(shù)據(jù)。

專家視角，專家以專業(yè)的視角在做產(chǎn)品的時候?qū)τ脩粜袨�、產(chǎn)品體驗等方面進行預(yù)測，對產(chǎn)品產(chǎn)生的表現(xiàn)的一個分析。發(fā)過來，通過產(chǎn)品的實際使用數(shù)據(jù)可以幫助校正預(yù)測方法，以提高專家視角預(yù)測的效率。

定性數(shù)據(jù)，用用戶訪談，焦點小組等方法進行定性數(shù)據(jù)收集，以較少的樣本量獲得較高的調(diào)查準(zhǔn)確率。

定量數(shù)據(jù)，憑借互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)收集的實時性，意味著開發(fā)者可以獲得快速、大量、真實的用戶數(shù)據(jù)，通過一定的數(shù)據(jù)研究方法可以起到很好的效果。定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)結(jié)合的方法更加規(guī)模稍小的一些團隊。第一：所謂的專家的視角就是在做產(chǎn)品的時候，或者在做產(chǎn)品過程中的用戶行為分析、產(chǎn)品任務(wù)分析和流程分析的時候預(yù)先預(yù)測用戶使用自己產(chǎn)品的時候會需要什么樣的功能，對產(chǎn)品會產(chǎn)生什么樣的表現(xiàn)的一個分析。

在做具體預(yù)期之前，通常會根據(jù)自己的經(jīng)驗，或者是一些第三方的數(shù)據(jù)來預(yù)測一下，比如預(yù)測在所有的用戶行為當(dāng)中可能有一些是比較主要的用戶行為，并用一定的方法確定主要用戶行為線路和哪幾個行為是比較主要的。當(dāng)你的產(chǎn)品真正上線以后，產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)會給你一個反饋，這個反饋有的時候會是和你預(yù)測的用戶行為區(qū)域或主要用戶行為是一樣。但是也有一些可能會出現(xiàn)一些出入，比如說本來在你預(yù)測當(dāng)中的某個部分是用戶的主要行為，但是在事實的數(shù)據(jù)上發(fā)現(xiàn)并不是這樣，或者說你并沒有預(yù)測這條線路會成為用戶的主行為，但是數(shù)據(jù)反應(yīng)出來用戶實際上會把這個作為一個主行為。同時因為數(shù)據(jù)是帶有量的信息的，所以你可以看到比如這條線路的用戶主行為在用戶使用量上，就是要比其他的顯得更多一些，更粗一些。從專家的角度對產(chǎn)品設(shè)計進行預(yù)測，但是反過頭來，這個產(chǎn)品的實際使用數(shù)據(jù)是可以幫助你校正，這是一個很典型的用法。

第二：定性數(shù)據(jù)通常是指什么?通常是指你取一定的樣本量，不會太多，不會說是成千上萬的，但是又不是像一兩個所謂的專家數(shù)據(jù)，通常會是幾十個量級，得到一些你對這個產(chǎn)品的想法的驗證，從而幫助你盡可能及早弄清楚你產(chǎn)品的方向。

舉個例子，比如說當(dāng)大家看到這張圖(圖片點擊放大)的時候，我想問一下大家是看在哪里，這是一個很嚴(yán)肅的問題，可能會有的朋友說，我看到他這個頭發(fā)顏色很漂亮，身上有很漂亮的紋身，頭像的花很漂亮，可能會有同學(xué)這么說。但事實上如果我們用專門的儀器來跟蹤一下大家的視線，你會發(fā)現(xiàn)這是真實的情況。實際上是有一些工具能夠幫助大家把用戶他自己不愿意表達，或者沒有辦法表達清楚的事情，清晰地展現(xiàn)出來，這個就是一個很典型的定性研究的或者說定性數(shù)據(jù)分析起到的作用。當(dāng)然這個定性研究里面還有很多其他的方法，比如說像觀察法，我們?nèi)フ业竭@個目標(biāo)用戶，跟蹤他一天的行為或者說他一段時間內(nèi)的行為，來看一看他是怎么樣工作，怎么樣生活的。而不是說你聽這個用戶說，我一天會用你的產(chǎn)品十多次，但你實際跑去看的話，發(fā)現(xiàn)他其實一次都沒用，或者說十多次只是打開看一下并沒有真正使用。然后也包括像用戶訪談、焦點小組等等，這些都算是比較經(jīng)典的定性研究，或者說獲取定性數(shù)據(jù)的方法。像這個例子叫視覺追蹤這樣的方法，在做定性研究的時候其實我所經(jīng)�？吹降氖橇硗庖粋�誤區(qū)，就是大家會覺得，有的人會覺得定性研究因為它的樣本量很小，一共才那么十幾個人，它究竟靠譜嗎?是不是其實做了跟沒做其實沒什么兩樣，因為你樣本量這么小，其實它不能夠代表最大量用戶的真實情況，會有人有這樣的看法�；蛘哒f另外一個極端是，有人會覺得要做研究，我們一定要很嚴(yán)謹(jǐn)，你十幾個人的量可能不行，我必須要做到幾百人，所以這樣投入很大，時間、金錢投入都很大，我也沒法做，干脆不做了。

第三：接下來我們再看一下定量數(shù)據(jù)，定量數(shù)據(jù)其實是真正只有在進入了互聯(lián)網(wǎng)時代之后才有的一種奢侈，當(dāng)進入了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時代，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品憑借它的數(shù)據(jù)都是實時連通的，開發(fā)者可以得到快速、大量、真實的用戶數(shù)據(jù)。

大家想象一下，在過去比如說像九幾年甚至包括像兩千年前后，那時候微軟這個世界IT界軟件行業(yè)的巨頭，他在做產(chǎn)品的時候比如說office這樣的產(chǎn)品，他們在做用戶數(shù)據(jù)獲取、用戶研究，并且以此做分析來改進產(chǎn)品。他是什么狀況?花大概半年的時間，就是請一個專業(yè)的咨詢公司花大概半年的時間做數(shù)千個用戶的訪談和調(diào)研，收集數(shù)據(jù)。然后再花將近半年的時間整理數(shù)據(jù)，反饋給產(chǎn)品研發(fā)團隊，改進產(chǎn)品。所以傳統(tǒng)的研發(fā)過程它的周期真的就是用年計的，但是當(dāng)進入了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時代，其實有一個巨大的好處給大家，因為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品它的數(shù)據(jù)都是實時連通的，這意味著開發(fā)者可以得到快速、大量、真實的用戶數(shù)據(jù)。這三個非常非常關(guān)鍵，快速的、大量的、真實的用戶數(shù)據(jù)，這個意味著只要我們這個產(chǎn)品當(dāng)中做好了準(zhǔn)備，每一分每一秒用戶使用的情況，都可以成為你下一個版本改進的依據(jù)。而且甚至這些做互聯(lián)網(wǎng)的人到今天，他們也正在去影響著很多傳統(tǒng)行業(yè)，比如像手機行業(yè)里面以前是做市場的人員來主導(dǎo)的，因為對于手機公司來說，做市場的人員看起來是離商品銷售距離最近的。他們覺得我跟店員接觸是最緊密的，所以我應(yīng)該來決定做一個什么樣的手機，有什么樣的功能，甚至長什么樣。但是反過頭來大家再看傳統(tǒng)的手機行業(yè)到今天已經(jīng)潰不成軍，正是因為有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的思路正在進入到傳統(tǒng)的手機領(lǐng)域當(dāng)中，徹徹底底地在改變這個領(lǐng)域。

在定量數(shù)據(jù)獲取當(dāng)中或者定量的研究當(dāng)中有這樣幾個主要的方法：

第一個就是所謂AB測試，AB測試就是上線幾個不同的版本，然后讓用戶去使用，通過比較用戶所使用不同版本之間的差異來弄清楚究竟哪個好。做AB測試這里面其實也是有幾個關(guān)鍵點，第一個就是AB測試的這兩個版本一定是利于比較。

比如說它可能是所有的指標(biāo)當(dāng)中只有那么一個或者是很少幾個有區(qū)別的，其他大部分都作為控制項是相同的。因為只有這樣才能知道究竟是哪個因素在起作用，像有的經(jīng)驗不是太豐富的團隊他們會憋大招，就是一個版本里面有很多很多的改進，很多很多的革新。如果是這種情況，經(jīng)常就遇到你看到這個數(shù)據(jù)不管是好的還是壞的，不知道是因為什么，因為中間發(fā)生的改動太多了。所以真正有經(jīng)驗的團隊會是用短平快的方法，很快的一次改一個，一次改很少的幾個，然后來做比較，發(fā)現(xiàn)哪個更好確定下來，然后再有新的測試和記錄。當(dāng)然如果說在更高深一點，其實這個實驗還可以被設(shè)計得更加巧妙，你可以把你的數(shù)學(xué)模型設(shè)計成，的確是你同時測試了好多個不同的屬性的變化，但是從數(shù)學(xué)模型的角度來說是可以把這些不同因素之間的相互影響分離出來的，這樣其實也可以。但是對于大家來說，可能最開始作為起步還是短平快的方法，一次只比一個或者很少幾個，這是AB測試快速試錯的方法。

第二個實際上是很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的殺手锏，就是所謂的百分之一測試。百分之一測試它的本質(zhì)是什么?本質(zhì)是說我控制一小部分用戶，但是又足夠量的，控制一小部分客戶來使用我們的新版本或者新產(chǎn)品，然后得出反饋幫助我改進。

這個做法其實最主要的就是說避免一下子影響到太多的用戶而產(chǎn)生不可控制的后果。比如像在早些年其實用百分之一測試用得最好的首屈一指的就是Google，對于Google來說，一年當(dāng)中可能會有幾千個這樣的實驗上線，然后會有幾百個或者說幾百次對產(chǎn)品的改進，僅僅對搜索而言。Google有那么多產(chǎn)品線，還有更多更多。像今天大家可能會更熟悉的是像facebook甚至把這個作為一種標(biāo)準(zhǔn)的上線機制，就是它的系統(tǒng)設(shè)計成為就是可以同時支持很多個不同的控制實驗，所以它可以幫助我公司產(chǎn)品當(dāng)中有很多的實驗性功能，或者是新的產(chǎn)品特性，可以同時以少量用戶測試的方法來進行。然后實驗數(shù)據(jù)好我就作為正式產(chǎn)品上，實驗數(shù)據(jù)不好我就把它收回來，重新改進。當(dāng)他做成是一種大規(guī)模自動行為的時候，就出現(xiàn)了一個巨大的益處，就是你的產(chǎn)品新功能的改進、提交、發(fā)布變成了一項非常非常順暢，不用說再像以往那樣好象特意準(zhǔn)備一個月，實驗兩個月，再調(diào)整一個月。反過頭來看起來好象你是用了快速的方法，但實際上還是要經(jīng)過兩三個月才能上線。對于facebook他把整個產(chǎn)品基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計成可以同時進行大量少量用戶控制實驗的這種結(jié)構(gòu)，對于它的產(chǎn)品迭代改進非常有好處。

第三個就是對于這些數(shù)據(jù)的解讀。其實數(shù)據(jù)是中性的，一個數(shù)據(jù)出來很少有那種，當(dāng)你看到這個數(shù)據(jù)就可以很清晰地判斷說，這個數(shù)據(jù)究竟代表著好還是代表著不好。大部分情況下，其實你需要首先確定的是你這個數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，比如說舉個最簡單的例子，大家說一個網(wǎng)頁用戶來到這個產(chǎn)品上面，一個網(wǎng)頁產(chǎn)品用戶來到這個頁面上，究竟是快快的離開好還是停留的時間久好，其實這兩個沒有絕對的標(biāo)準(zhǔn)，完全要根據(jù)你產(chǎn)品的目標(biāo)來定。

比如說如果像新浪這樣的門戶或者說像新聞類的產(chǎn)品，可能大家希望用戶來到這個頁面多停留一會兒。因為這意味著用戶在上面有很多的瀏覽，但是如果說對于Google搜索頁面，停留得久意味著災(zāi)難，意味著產(chǎn)品質(zhì)量不好，設(shè)計不好，不能讓用戶很快地找到他想要找的結(jié)果，馬上離開。所以你的產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，千萬不要把數(shù)據(jù)當(dāng)做所謂的萬能的，看到一個數(shù)據(jù)就可以很快下結(jié)論，真的不

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