如何利用数据支撑产品设计（上）：建立数据

在项目开发过程中，设计师需要考虑设计方案的最终结果，想要验证设计结果，必须要一些数据作为依据支撑。

文章目录

• 为什么要利用数据支撑品设计？
• 如何利用数据支撑产品设？

为什么要利用数据支撑产品设计？

因简：在项目开发过程中，计需要对计方案负责。

设计案负责要求既要开始设计依据负责，也要最后设计结负责。这时候我们需要依靠某些指标去支撑设计依据，以及验证设计结。

哪些可以成为指标呢？

设计最终目是为了提升品价值，而用户为合理设计是品价值提升必要核心手段。所以我们日常案设计核心其实是用户为设计。

用户行设得否合理，用户发言权，他们往往会通过以下两种方式告诉我们：

• 用户客观为：用户客观为可以理解为个用户在使用品过程都绘制了各自体验地图，我们要做是将用户体验地图可视化，而用户为事件埋下数据是可视化依据。
• 用户的主观表达：用户的主观表达一般指对用户性/的研究。

综上，数据和用户研究都可以成为我们指标。

实际项目发过程中，用户研究受环境因素影响较，公司资源的本控制、项目迭周的节奏都对用户研究产某种程度的限制。

另外一方面，户研究存在一定的观性，户是人，有社会性，希望被人，他们在某个场景给你的答案，一定是你真正想要的。需要专严谨的方法获得相对客观的结果，这就系到各种资源成本。

所以，在很际项目开程中，能存在没有条件去用用研资料来支撑设计的情况。

比起用户研究，数据的获取成本相对较。有观真实、低成本、可持续、获取周期短等点，所以使用较为频繁和广泛。

这里并不是暗示哪指标更加高级，是比较了两指标在应用场景上高低频率而已。

所以，实际项目发过程中，我们较多利用数据去支撑设依据，以及验证设结果。

如何利用数据支撑产品设计？

下图我整理的讲解思，贴出方便家了解下篇的文章脉络，把控阅读节奏。

1. 建立数据

确定有效的数据指标

数据指标是指项目上线后需要追踪的数据集。

我们往往过某标准去衡量或者判断事物好坏，理，我们完成个项目设计后，后期需要拿什么数据去验证设计价值或者去为下版迭代（也可能是其他数据相相关项目）提供依据呢？

那就求设师需设方案设好合理的且价的预，合理且价的的预就效的数据指标。

我一般通过两个方面确定有效的数据指标：

• 确效的数据：项目线后，会增加或者影响哪些数据；
• 为有效的数据建立指标：这些数据需要达到么样的效果，才满足产设计的目的（升产值）。

确定有效数据

用户在使用品过程，其实是在完成品本身所设计个个或大或小任务流。

无论日常的项目迭还全新的项目发，我们产出的设方案一关联某些任务流或者任务流中的一部分，与设方案相关联的任务流所产的数据，就我们需考核的数据。

举个例子，虚拟需求概述：为商列表筛栏增一项牌筛的类别。

哪些是需要考核的数据呢？

首先确定任务流，用户从品列表开始，有机使用品牌筛选功能，所以我们以从列表开始整理用户的任务流：

商品列表（使用品牌筛选）->商品详情->订详情->待支付页面->产生订（支付成功）

过任务流，到需要考核数据，如下所示：

1. 品牌筛选功能的使用情况（页面占比、筛选栏局部占比、品牌内容覆盖率）；
2. 商品列表->商品详情转化率；
3. 商品详->待提交订单转化率；
4. 待交订单->待支付页面转率；
5. 待支付页面->产生订单（支付成功）转化率；
6. 订转化率（整个流程）。

通常考核的数据度包含：页面浏览量（pv）、页面浏览人数（uv）、页面浏览路径、使用时长、访问深度、频率和间隔、设定转化漏斗（考察核心路径用户逐级留存状况）。

如何从考核的数据中提取有效数据呢？要足个要求：

• 因为个设计，之前不存在，增加的数据；
• 因为这个计，之前存在，被响的数据。

因为增加品牌筛选，所以产生与品牌筛选相关的用户行为数据，也就是品牌筛选功能的使用情况。即1是「增加的数据」，1是有效数据。

增加品牌筛选的目的是方便用户更快捷高效的找需要的商品，提高了浏览商品的可能性，会直响商品列表的点击（进入商品详情页面），母不变（商品列表页面），在变化（商品详情页面），转化率可能发生变化。所以即2是「被响的数据」，2是有效数据。

我们再来看3，在2分子（商品详情页）在3数据已经转换了色变为分母，分母（商品详情页）在变化，也会带动本身3分子（待支付页）变化，两者都在往个变化时，转化率本身不会明显波动。所以，3不是有效数据，理4、5都不是有效数据。

后看6，订单转化率的分子订单数，分母某一购买功能入口的访问。由于2->5径的逐级转化，可能动后订单数的变化，当分母不变的况下，分子变化，订单转化率可能发变化。所以即6「被影响的数据」，6效数据。

效的数据建立指标

当确完效的数据，接下就这些效数据建立指标。指标一般包含两部分：

• 目标
• 标志

目标可以理解为「项目上线后，我希望数据趋势是什么样」。

标志「什么样的数据，表满足了我希望的数据趋势呢？」

订单转率为例，这个时候我需要建立目标：牌筛上线后，订单转率升（升为数据趋势）。那么样的转率代表升呢？接着，我要制定标志：转率升1%~2%（1%~2%是标志）。

具数值的少取决设计师对现有产品状况的判断。

2. 收集数据

确定有效的数据指标，接下来要决的问题，就是何得到数据？就要求需要围绕数据指标进行数据收集工。

数据的收集过程其实就是整理数据需求并提供给开发的过程。

整理数据需求

每一个数据的计算都来于体页面的操作事件，所以数据的收集其实是整理和数据有关的操作事件。

在理数据时候，我般记录两个部分：

• 统计逻辑：统计逻辑指的是数据需要通过哪些页面操作事件，经过怎计算方式才能得，由此确定哪些事件需要进行点，同也可以帮助评估数据需求的可行性。
• 操作事件：操作事件大部分来自埋事件。关于操作事件理，视环境而定。我本所在公司使用自己数据平台，需要过操作事件查找到应数据，所以我会提前将已经有操作事件理出来，便后期快速追踪理数据结。

提前建立假设

在整理数据的程中，我提前建立假设：「果数据指标没有达到目标，我需要依靠哪数据来分析原因？」。

这可以好的防止后期析数据的候，数据缺失的情况。如果等问题产生了，再建立假，再开始收集这部数据，会耗费一部等待间，导致问题存在的间拉长，解决问题的效率降低。

3. 将建立数据落实到工作中

讲完了建立数据的方法，下来说说如何将方法落实实际工作中。

我在这里共享下自己做法，仅供参考。

我的交互方案都借 axure平台完的，当设方案交付给发或者视觉后，我会始行项目的数据作。

我通会在项目目录单独建立一个数据模，将设计方案容拆分为多个任务流，将任务流分类编组，每个任务流组中都包含了建立数据和追踪数据两个页面。

建立数据页面中就包含数据指标和收集数据两个模块。

下图以「筛选栏增加品牌筛选操作」需求背景为例的建立数据页面：

仅为部分截图，部分虚拟数据已清除，存在的虚拟数据仅为示意，非数据，仅形式供参考。

最后

方法只是一种手段，根据经验、阅历的增长，也许不断优化。核心是「捕捉到数据所带来的关键信息，以提升产品价值为最终目的去用数据」。

要想成为武林高，既要有巧妙的招式，更要练就大的内力。

参考

• 《苹果分析为例，谈如何对公司「本质分析」》 Yourseeker

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