如何利用數據驅動產品的用戶體驗設計？

用戶體驗到底是不是一門玄學？如何使用數據切實有效地幫助設計師們透過問題看本質，更客觀更科學地設計我們的產品？通過文章或許這些問題就可以得到解答

很久以前，大家還不怎麼專門談用戶體驗的時候，關於如何設計出一款好用的產品，大家基本只能靠猜。沒有參照，也沒有數據，那時候的設計師們憑藉著自己的直覺、品味以及知識來設計一切。

時過境遷，現在大家都非常重視用戶的體驗，也有越來越多的人參與了進來，建立了更加具體的知識體系，而更重要的是，我們學會了用數據來「量度」體驗。即便用戶不去app store進行評論，我們也能夠獲得非常詳細而且具體的數據。海量的數據在加以分析之後讓我們知道用戶是否喜歡我們最新的功能、讀沒讀我們的廣告、按鈕位置改了之後用戶找不找得到。自此，設計師們在開始一些情況下不再需要純靠猜。

不過，儘管有了這牛逼哄哄的數據驅動設計法，用戶體驗還有太多太多的範疇無法用數字去量度，設計師們還面對太多不確定的東西，很多問題大家也都沒有個定數，方案孰優孰劣也無法很好地判斷，它不像物理或者化學這類量化科學，是和不是分得很清。

更要命的是，看起來非常科學的數據分析法得出的結論卻與大家原本預期的東西大相徑庭，讓人不敢相信，覺得一定是數據收集的時候搞錯了點東西。又有些時候，我遵循數據的指導作出改變，但最後獲得的回報卻不盡如人意，用戶體驗這東西在一些時候表現得像玄學。

那麼，用戶體驗到底是不是一門玄學？如何使用數據切實有效地幫助設計師們透過問題看本質，更客觀更科學地設計我們的產品？

1.首先要理清「度量」和「體驗」之間的關係。

聰明的人們學會了使用收集用戶的各種數據並嘗試用這些數據來理性地量化」體驗」。可是，有些人認為用戶體驗這東西就像照相機的鏡頭一樣，有些人說：「這款鏡頭好，毒！德味！」可是有些人又說：「怎麼有點偏綠藍啊，是我眼睛不好還是你鏡頭不好啊？」認為用戶體驗是無法度量的，是無法量化的。可有些人，甚至有些公司又堅定地踐行數據驅動設計，他們堅信用戶體驗也是可以量化的，從用戶的行為表現、各種反饋可以看出用戶體驗的好與壞，對設計本身的整個過程也有指導意義。

其實，我們本身就不應該將度量和體驗放在兩個對立面來看。

誠然，用戶體驗這個命題實在是太大，設計的範疇非常廣闊，很多確實沒辦法（或者說目前沒有辦法）依靠數據來度量。儘管如此，數據還是非常之重要的，今時今日，還是想著完全拋棄數據，仍舊依靠個人品味和喜好來進行設計，未免顯得太過老套而且落伍。做設計，數據不是萬能的，沒有數據卻是萬萬不能的，但是利用數據來驅動設計的必要條件是，你能判斷出那些數據對於你的目標來說是重要的，哪些數據對於你的目標來說是不重要甚至是有害的。

假如你的設計為用戶解決了問題，帶來了價值，體驗很棒，那麼那些能夠從側面或是正面反映出你的體驗是良好的數據肯定會有所增長。反過來看，假如你在這版的更新修改了以前的陳舊的設計，用上了時下最新潮的樣式，可是數據卻告訴你我們的用戶越來越不愛打開我們的應用了，那相信你也很難說這是一個好的設計，儘管這個設計你po到追波上面被點了一萬次贊。數據不會像設計師一樣，不會給你指出哪兒哪兒有一個像素的偏差，但是卻能從宏觀的角度來對你的設計進行更加具有現實意義的評判。

更重要的是，數據能夠避免讓整個設計團隊陷入不自知的迷惘與混亂之中，讓整個團隊知道現在首要的目標是什麼，並朝著那個目標進發。

譬如說，你們團隊有20人，20個人，人人都是那麼的優秀，人人都有自己的想法，設計師們，你懂的，都覺得自己的想法是最棒的，有時候真的會陷入一種無端的固執之中，如果20個人每個人都是這樣，聽不進去別人的話，一味依靠自己的主觀意識否定別人的設計，那麼整個團隊就會陷入到上述的不自知的迷惘與混亂之中。有些團隊的解決辦法是折中處理，每個人的設計都抽取出一些亮點，最後糅合成一個新的東西，不得不說這是一種還算ok的辦法，在技術水平良好的團隊裡面這叫集思廣益，在技術水平偏低的團隊裡面這叫和稀泥，沒人能夠保證那些亮點本身是一個足夠好的設計，更沒人能夠保證這些設計集中在一起能出來一個什麼樣的東西。所以面對這些問題，最好的辦法還是靠數據分析來度量，設計好了，體驗好了，數據上漲，那我們就判定這是一個好的設計。這裡的判定或許不能非常準確地說明這就是一個好的設計，但是總好於團隊像無頭蒼蠅一樣不知道要飛去哪裡。有一個數字擺在那裡，大家的目標會變得明確很多，勁頭也更能往一處使。

所以說，試圖度量用戶體驗是有益的，但是不要期望這樣的度量能夠精細地指導設計應該怎麼走，我們只能從比較宏觀的角度要得到問題的反映，怎麼去辨識對於度量用戶體驗是有益的數據，怎麼將它們抽取出來然後得出有用的結論，是更重要的事情。體驗與度量並不是敵對的，用戶體驗固然也不是玄學。

2.當然了，太過追求量化也會帶來害處

數據固然必不可少，但是正如水喝多了也會中毒一樣，數據多了也不一定能夠正確地反映問題，將我們帶向不一定正確的方向。因為我們能夠獲取到的數據是海量的，用戶的行為表現、評論反饋、社區反映甚至公司業績，我們並不能保證每個數據都是有益於我們做出一些決定的。並且，單純的數據是非常單薄的，設計師們看不到也想不到背後的來由。

如果我們選錯了要觀察的的數據，那麼設計可能從一開始就已經錯了。舉個例子：

「原本用戶每次打開都要要花上5分鐘在我們的app上面，這次改版之後變成了3分鐘，我是不是做錯了什麼？」

是不是你的錯？首先你要問自己，用戶的停留時間對於你的產品來說是重要的嗎？假如你是社交類，或者是內容類應用，那麼當然重要了，用戶在這類產品內花的時間越多，越說明你能夠為用戶提供有價值的東西。但是假如你的產品本身就是一個工具類app，譬如支付寶，你最好還是不要去量度用戶的停留時間，支付寶本身是一個支付工具，用戶如果能夠在更短的時間內完成自己的任務那當然用戶的提留時間數據上面的下滑對於你來說就是一件好的事情，用戶用更短的時間完成了要完成的任務，這個體驗很棒。 現在支付寶要做社交，在這個時候，支付寶的設計師們也肯定要開始留意用戶停留時間這個數據了，我們也是能頻頻看到他們在這方面的努力，雖然這個過程是非常痛苦的。

3.還有，有些東西確實是無法量度的

相信每一個干設計的人都會想過跑到用戶腦子裡面去看看用戶到底想要什麼，可惜這個並不能實現，因此我們希望用一些數字來量度我們的設計。然而上文已經說過，用戶體驗這東西命題比較大，可能有些範疇確實無法度量或者說目前沒辦法度量。譬如說：

• 對於你的產品或者說是裡面某個功能特性，用戶喜歡/討厭到了什麼程度。
• 從長遠看，你做出的一些變化是不是真的提高了用戶解決問題的效率，為用戶帶來了價值。
• 你的產品要簡單到了什麼程度對於用戶來說才算是簡單。
• 對於同類競品，用戶是怎麼評價你和他們之間的區別的。
• 什麼東西是用戶迫切需要你改變/添加/修復的。
• 一段時間過後，用戶為繼續使用你的產品的動機是啥？
• 這一次的改版有沒有讓我們的品牌展現更進一步？

也許你會說上面的東西發個問卷不就可以收集到數據了，並不是完全不能衡量，但即便是所有用戶都認真地填寫了你的問卷，得回來的數據也並不能很直接地反映問題。

某些東西無法量化，數據驅動這個新潮概念有時候會辜負了我們的期望，數據不是萬能的。

1.複雜性

這裡給一點典型的例子，每次你在app裡面添加一個全新的功能，那麼使用這個功能的人在數據上的體現一定是增加的，沒人能夠在你這個功能出來之前就使用上了這個功能。數據上呈現的增加總是讓設計師們感覺非常良好，使用率直線上升、社區反饋一篇大好、似乎每個人期待著這個功能。但是這些數據是具有一定的欺騙性的，想想Photoshop之於Sketch，PS歷史悠久，體量龐大，功能非常強大，但是做UI的同學就是喜歡用Sketch，喜歡Sketch的簡單直接於高效。每次PS更新的新功能，大家都非常的期待，反饋也都非常好，那為什麼到最後越來越多的設計師還是投向了Sketch了呢？這個例子想要表達的是，我們目前為止並沒能夠很好的去測量複雜度的上升對於用戶認知負擔之間的關係。

2.品牌的力量

就算現在Android在各方面的性能以及追上甚至趕超了iOS，就算每次蘋果發布新產品的時候都會被吐槽一番，但是人們最終的選擇可能還是一台搭載iOS系統且售價比同級別Android手機高上一倍的蘋果手機，這或許就是品牌的力量。大廠裡面的童鞋感受可能比較深，產品的用戶數總是非常多，「到底是勞資設計牛逼，還在是我司流量的蔭護之下，才顯得我辣么牛逼咧？」關於你的一些決定會如何影響品牌，而品牌又將如何影響你，數據都無法給你一個準確的答案。

3.未來發展

沒有哪項數據能告訴你未來的設計應該要怎麼去做。2008年的時候，智能手機方興未艾，移動互聯網勢頭尚未如此之強大，以前人們逛淘寶都是用的電腦，但是現在很多店鋪都能錄得百分之八九十甚至是接近百分之一百的移動端瀏覽記錄。08年的時候，移動端的瀏覽佔比是稀少的，所以很多網站並沒有專門針對移動端進行優化設計，連自適應的不會有（目前很多網站依然沒人），設計師們看到來自移動端的訪問量如此之少，就不會去針對移動端進行設計。但是如果擺到現在，移動端迅猛的發展帶來的利益大到人們無法想象的當下，幾乎每款產品都要針對移動端作大量而且細緻的優化。單純依靠數據我們無法預判未來發展的方向，無法預判明天用戶需要些什麼，那麼關於未來發展的方向，我們是不是就不太好用數據來表達了？這個時候用戶體驗工作又需要依靠設計師個人的品味、眼界以及知識來行進了。

分享一些關於量化用戶體驗的建議

多留意用戶的存留率。

不要太過在意你的產品或者是某幾個功能的用戶數（這通常會跟你們推廣的力度有比較大的關係。）你的產品真的能夠為用戶帶來價值，體驗也足夠好，用戶才會願意一遍遍地回來使。

也要多留意用戶的流失率。

用戶在正常使用你的產品之前，通常都要經過這幾關的考驗。首先他們要知道有你這款產品，然後他們要對你的產品產生了足夠的興趣，之後就要開始轉化（下載你的app，填寫註冊信息，收到驗證郵件，等等），最後他們還要有足夠耐心去了解你的產品能夠為他們做些什麼，要怎麼去使用。最最後，他們還要能夠記得自己下過這個app。這些並不怎麼討人喜歡的數據其實非常寶貴，很應該埋點，這裡的數據能夠告訴你哪個環節出了問題，用戶會在哪個環節離開。

找到那些對於你的產品來說真正重要的數據並重點關注。

的確，以現在的技術我們就能夠收集到非常多種類的數據了，這個感覺非常好，讓你感覺一切盡在你的掌控與監視之中。但是非常抱歉，最能對於設計產生切實價值的數據通常只有那麼特定幾支，所以不要浪費時間與精力在那些對於你們來說不重要的數據身上。

設定某個目標之前一定要仔細想清楚。

這個真的比你們想象中要重要得多，搞清楚為什麼要設定這個目標，將會非常直接地影響到你的設計工作的進行。多問兩個為什麼，會不會出現其實已經做出了改進，然而數據卻不升反降的情況？相反地，會不會出現數據上升，但是卻不是因為設計有所改進的情況？假如有，那麼說明這隻數據受別的因素影響可能更大，那麼會不會有別的更好的替代品呢？

尋找重點數據的「反面數據。」

為了更好地讓數據說真話，我們在關注某個重點數據的同時一定要尋找到它的「反面數據」，譬如說不能在看pv的同時不看流失率，不能在看訂單量的同時不看訂單取消量。數據及其反面數據的比較更能讓你發現不在表層的錯誤，學會找到數據的反面數據並觀察它們同時期不同的表現，千萬不要養成只看一支數據的習慣，這樣得出的結論太過片面。

譯者：zhuyuxuan，追波：dribbble.com/Zhuyuxuan ，知乎專欄：DesignCoder

以上文字以及圖片均來自 Julie Zhou的博文《 Metrics Versus Experience》，原文地址。

本文由 @zhuyuxuan 翻譯發佈於人人都是產品經理。未經譯者許可，禁止轉載。