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如何利用數據支撐設計丨讓你的設計更有說服力!

【文章摘要】我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。
  很多設計師都會苦惱原因和解決方案是什么,而正好我最近在圈內交流發現一個很嚴重的現象:一線設計師對于數據和目標的敏感程度非常的低,所以設計沒有說服力、自認為設計很好的東西別人看不明白,推進很困難。而很多產品經理也因此認為設計師就是固執的藝術家,做的東西除了美化看不到具體的價值。
  那為什么了解數據可以幫助改進這些設計問題呢?
  1,產品經理、公司領導都重視數據,大目標通常不是用戶增長數據、產品活躍數據就是商業數據。所以數據是合作方真正關注的和重視的問題,是他們的KPI,往往產品經理很多提給設計師的需求就是為了改進某項數據指標;
  2,數據是客觀的,設計方案上線后通過正確的分析就能看出好壞,好設計的價值能很直觀的表現和被衡量;
  3,把數據當做目標可以把抽象的概念轉化成大家都懂的”語言”(至少PM和研發都懂),比如你說”這個方案可以讓列表更簡單清晰,輸入容易,成功率高出5%” 比說 “這個方案能讓用戶體驗更好”,明顯前者更具說服力;
  4,數據不光是產品經理的工作,產品經理也看但是他們更多的是抽出需求方面的影響。產品經理在設計上不專業,如果等著對方解讀當然得到的就是不專業的建議,設計師需要自己去挖掘數據和琢磨如何用設計解決本質問題;
  直接拋出我們團隊利用數據的一套設計方法『確定數據目標 – 深挖數據 – 快速敏捷驗證設計 – 確保真實高效』:
  一,確定數據目標
  前段時間我們的產品總監找我吐槽注冊流程的設計太差了,讓我一定要好好改。但是他說來說去無非是什么文案不優美、按鈕太小、配圖不夠好看等很抽象的概念。于是我心中的ORZ是『憑什么用你自己的喜好來衡量設計好不好!』,當時就拉上了產品經理查了下注冊轉化率。我們的注冊轉化率是70%,但是這個效果算好還是差呢?如果我要優化,我優化的目標又是什么呢?所以在做設計之前一定要確定下當下的數據情況,并且制定客觀可衡量的數據優化目標:
  1,通過對比競品:比如我們是社交產品,通過大公司的便利找了些和我們類似流程的競品對比,發現他們的注冊轉化率平均能有75%,優秀的產品能夠達到85%。
  2,利用行業數據和交流:如果沒有渠道去了解競品就可以在網上查資料或者搜知乎,另外還可以問在其他公司的朋友、前同事或者前輩等,雖然數據比較敏感但是他們一般都能給出大概的建議。
  最后我和產品總監說要我優化設計可以,我們大概定下目標達到注冊轉化率80%,在這期間我多試幾種方法,你就不要管是不是你覺得喜歡了,拿結果說話。
  二,深挖數據并且分析,找到設計問題
  拿到了設計目標,設計師立即對整個流程進行一番體驗分析,發現了很多可能存在破壞體驗的問題,但其實這樣是不對的。設計師的評估也是出于設計師的主觀經驗,拿自己對用戶的理解去說瞎猜,設計出來的東西說服力也必定很低,漏洞百出。所以做之前應該先把數據一層一層的剝開,深挖細節,定位重點:


  設計


我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。
 
  首先發現注冊三個步驟中,步驟一和步驟二的流失率非常大,是需要重點關注的地方。比如注冊步驟二的流失率我們定義是用戶雖然點擊了郵箱注冊,但是卻沒有點擊完成:
  1)進入后沒有任何輸入就退出了
  2)輸入后因為各種輸入問題,格式錯誤,已存在的問題導致注冊沒辦法完成
  3)網絡問題,服務端問題導致沒有真正完成賬號的注冊
  如何知道誰是主謀呢?獵豹的PM一般都會在產品上線前對各個元素進行埋點,我們只要去查每個元素的埋點數據就可以了。最后發現其中一個 “賬號和密碼格式錯誤” 彈窗的彈出比例很高,占到 “下一步” 按鈕PV的10%,所以懷疑是用戶經常輸入錯誤格式才流失。有了數據,設計師馬上知道問題出在哪里,”之前為了界面的簡潔性,格式錯誤的彈窗是用戶輸入點擊完成后才會檢測的”,修改之后提示外露,并且輸入正確后按鈕才會亮起。這樣定位且優化之后該步驟的流失大頭馬上被解決了,而且PM也覺得設計師很敏銳很厲害的樣子。
  
我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。

數據支持設計

 
  三,快速敏捷的驗證設計方案,盡快拿到數據結論
  再舉另外一個例子,步驟一沒有任何點擊行為就流失的用戶達到14%,用戶下載了App并打開了卻在第一頁什么都不做就走了,非常詭異:

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我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。
 
  1)用戶發現需要注冊,嫌麻煩就不打算嘗試了(但是我們卻不能去掉注冊流程)
  2)用戶下載后,僅在此頁面看到的元素沒有足夠吸引他
  因為這里涉及到用戶的主觀感受,問題就不那么明確了,設計采用的方法是把這一界面所有的元素整理出來,然后腦爆很多優化點子【關于產品設計怎么做頭腦風暴?】,挑選了一些比較好的點子進行快速驗證:
  1)修改背景視頻,分別試試歐美美女、本地美女、一些人溝通交流的場景
  2)新增加一個輪播圖去告訴用戶產品有什么功能和內容,期望用戶會改興趣
  3)優化按鈕的布局和文案
  敏捷驗證的過程就是用最簡單的方案先嘗試去這樣設計,然后上線兩天,觀察數據。兩天之后如果數據有提升,那就在這個設計方向上再接著深化一下。如果數據沒提升或者變差,就去掉,再上線另外一個設計想法。很快我們就發現了效果,比如我們背景視頻之前是幾個人溝通的場景,我們改成了本地美女(亞洲面孔),發現用戶點擊按鈕的比例提升了1個點。然后我們又在下一個版本試了下歐美美女,數據又提升了1個點(看來歐美妹子更高大上)。而改進按鈕就更有趣了,首先我們懷疑海外用戶擔心隱私問題,在Facebook按鈕旁邊加上了隱私保證的文案,數據上升了1個點。將Sign up by mail 改成了 Sign up by free都能上升3%,甚至連 “使用Facebook登錄” 的按鈕顏色和facebook一致都能帶來轉化的提升。
  
我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。

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  經過我們的一系列努力,很快步驟一的流失率減小到了8%,整體的注冊轉化率也上升到了82%,領導非常滿意并且在大規模推廣中節省了很多”開支”。但也不是所有設計都是一番風順的,比如在驗證過程中我們學習很多App做了一些輪播圖介紹產品的亮點,但是上線幾天后發現流失不但沒有減小還還小幅增加了。于是也顧不得設計師努力好幾天的美圖,只好下線。
  
我最早的時候認為設計就是如何去做出各種新奇的圖形、質感和界面,追逐潮流和創意?墒呛髞戆l現設計最難的是平衡各方面的因素,在條條框框的限制中找到方案還要推進下去,并被人看到價值。前者很容易滿足,而后者要做好卻非常的難,PM不給力、溝通不順暢、開發不支持、老板不滿意。

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  視覺設計師也很詫異,一副”怎么會?我覺得這東西挺好的”表情,后來我們總結反思是因為所有的用戶都是從GooglePlay下載的App,而商店的截圖已經很好的說明了產品的亮點,新加的輪播圖不但重復說明,反而還讓頁面變得復雜了,用戶對操作不知所措。
  四,保證驗證過程的真實和高效
  1,同一版本只驗證一個設計點
  當時我們修改按鈕文案的時候開發就說背景視頻也可以順手替換,成本非常低。但是如果同是一個步驟的優化如果同時上線,我們就不知道到底是誰帶來了效果,所以刻意把按鈕發一個版本,背景視頻的替換放在了下一個版本上線。但是這樣就需要非?焖俚陌姹镜浜,獵豹的敏捷文化facebook都公開贊賞,所以我們在優化期間基本可以做到每隔2天發一個版本。
  2,先粗糙,再細致
  這么快的速度設計師豈不是瘋了?哪里做到過來!所以我們驗證新想法時經常強調的是”先上” ,隨便網上扒個圖標做個界面,或者最好是不需要設計,可以利用現有元素最低成本的拼出來最好,如果這個想法沒有作用我們2天后就砍掉,如果有正向的作用比如1%,設計師就可以開始認真搞搞把它變成5%。
  3,保持數據的穩定
  可能很多人都在想這1%2%的漲跌怎么確定就是和設計的改進有關?首先要保證的是數據有一定量級,比如每日安裝達到5K,那流失1%就是50人,就是一個可以說明問題的現象。當時我們產品一直有保持一定小量的推廣,也不僅僅是為了注冊這件事情,而是如果沒有一定的用戶和數據去支撐,所有關于產品改進的好壞討論都是耍流氓,千萬不要自己閉門造車。還有就是數據的穩定,比如我們在優化注冊期間就是在那么幾個地方打廣告,如果廣告位一變吸引來的安裝用戶大變,從妹子突然變成了大媽,那我們的驗證結果就不可信了,所以做設計真不是自己的事情,這期間和推廣部門的配合也很深。
  最后,因為產品的一些細節還是比較敏感的,所以我舉的 “注冊轉化率” 案例的數據和過程都模糊化處理了,僅供當讓大家更簡單看懂的例子。真實情況下要把數據玩轉是一件很復雜的事情,要耗費大量的時間精力,但是如果你有這個想法準備探索一下,希望『確定數據目標 – 深挖數據 – 快速敏捷驗證設計 – 確保真實高效』這個方法能夠給你一些思路。

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