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如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

2022-4-17    ui設(shè)計(jì)分享達(dá)人

一、前言


在日常的工作中,會(huì)經(jīng)常接觸到一些數(shù)據(jù)方面的內(nèi)容,同時(shí)我也在不斷的加強(qiáng)相關(guān)方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí),希望可以借此做一個(gè)總結(jié),與大家分享。如果你也在平時(shí)的工作中遇到相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題、不知如何利用數(shù)據(jù)推動(dòng)設(shè)計(jì)、或者對(duì)數(shù)據(jù)抱有一定的興趣,那我們可以一起往下看。

本文主要圍繞以下幾個(gè)方面來(lái)進(jìn)行解釋說(shuō)明:




二、背景


隨著互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境從增量進(jìn)入到存量市場(chǎng),企業(yè)發(fā)展與產(chǎn)品的迭代越來(lái)越離不開(kāi)數(shù)據(jù)的指導(dǎo),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)已然成為當(dāng)下產(chǎn)品的主趨勢(shì)。身為設(shè)計(jì)師的我們,更應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)保持高度敏感,通過(guò)一系列的數(shù)據(jù)分析推動(dòng)設(shè)計(jì)迭代,并讓其更合理、更具有可信度。

任何一款產(chǎn)品,設(shè)計(jì)師都無(wú)法根據(jù)自己的心情、想法,一拍腦門(mén)的迅速產(chǎn)出。好的產(chǎn)品,既要考慮市場(chǎng)價(jià)值,也離不開(kāi)用戶(hù)體驗(yàn),應(yīng)該明確目標(biāo)而進(jìn)行實(shí)現(xiàn),所以設(shè)計(jì)過(guò)程中需要依靠數(shù)據(jù)給予我們指導(dǎo),即利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)。



三、深入了解數(shù)據(jù)


3.1 數(shù)據(jù)的作用

數(shù)據(jù)在產(chǎn)品迭代過(guò)程中有著舉足輕重的地位,對(duì)于設(shè)計(jì)師而言也是極其重要。在了解數(shù)據(jù)之前,簡(jiǎn)單的理解一下為什么需要數(shù)據(jù),在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,數(shù)據(jù)的作用主要分為以下三點(diǎn)。


3.1.1 提效賦能

工作中或許會(huì)常常面臨多種需求并線(xiàn)進(jìn)行的狀況,合理客觀的數(shù)據(jù)有助于我們更好的分清任務(wù)的優(yōu)先級(jí),并聚焦于當(dāng)前最緊急的任務(wù)展開(kāi)進(jìn)行。合理有序的安排可以推動(dòng)任務(wù)的快速高效完成。



3.1.了解用戶(hù)

設(shè)計(jì)師與真正的用戶(hù)之間往往存在一定的差異,我們不能按照設(shè)計(jì)師固有的思維方式去衡量用戶(hù)的想法,更不能想當(dāng)然的覺(jué)得用戶(hù)需要什么。

數(shù)據(jù)可以幫助我們更好的了解用戶(hù),利用數(shù)據(jù)分析的種種方法,我們可以進(jìn)行抽絲剝繭,發(fā)現(xiàn)更深層次的問(wèn)題,不斷的去深挖用戶(hù)需求,進(jìn)而更好的滿(mǎn)足用戶(hù),只有這樣我們才能更好的留住用戶(hù),促進(jìn)產(chǎn)品增收。



3.1.設(shè)計(jì)支撐

在進(jìn)行設(shè)計(jì)輸出的過(guò)程中,我們可能常常會(huì)遇到以下情況:

我相信各位設(shè)計(jì)師在日常的對(duì)接中,一定是根據(jù)需求文檔進(jìn)行了設(shè)計(jì)輸出,但是在設(shè)計(jì)評(píng)審階段卻很難去說(shuō)服各需求方。數(shù)據(jù)在此情景下就顯得非常重要,它可以幫助我們針對(duì)設(shè)計(jì)方案有一個(gè)理性的數(shù)據(jù)支撐,去衡量我們的設(shè)計(jì)方案是否合理有效。

其次在項(xiàng)目上線(xiàn)后依據(jù)數(shù)據(jù)反饋,可以驗(yàn)證此次設(shè)計(jì)是否達(dá)到理想目標(biāo),是否還有進(jìn)一步優(yōu)化的空間。了解數(shù)據(jù)可以更好的幫助我們深耕需求、把控方向。



3.2 數(shù)據(jù)的類(lèi)型

為了進(jìn)一步了解數(shù)據(jù),現(xiàn)將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合區(qū)分,大致上可以分為兩個(gè)類(lèi)型,分別是定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)兩大類(lèi)。

定性數(shù)據(jù)指導(dǎo)設(shè)計(jì)過(guò)程,往往判斷某件事物的意義與價(jià)值。定量數(shù)據(jù)關(guān)注數(shù)據(jù)頻率,在結(jié)果上更具有說(shuō)服力。這兩種數(shù)據(jù)的類(lèi)型在數(shù)據(jù)分析以及設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)的過(guò)程中都非常重要。時(shí)常會(huì)通過(guò)定性數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)、定義問(wèn)題,最后再由定量數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證結(jié)果。


3.2.1 定性數(shù)據(jù)

定性數(shù)據(jù)是非統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),在樣本選取上,數(shù)據(jù)量較少,主要收集途徑有以下方法:應(yīng)用商店評(píng)論、客服反饋、音視頻記錄、筆記反饋、訪(fǎng)談?wù){(diào)研等。

可以快速了解到用戶(hù)的行為和態(tài)度,這種數(shù)據(jù)具有可調(diào)查性,是可以進(jìn)行深入研究的,能進(jìn)一步推斷出設(shè)計(jì)的哪些方面存在問(wèn)題,從而通過(guò)設(shè)計(jì)方法優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)體驗(yàn)。


3.2.2 定量數(shù)據(jù)

定量數(shù)據(jù)是統(tǒng)計(jì)性的,可以用來(lái)問(wèn)“多少”的問(wèn)題,最終生成結(jié)論性的數(shù)據(jù)信息。收集途徑可以有以下方法:測(cè)試、產(chǎn)品數(shù)據(jù)、指標(biāo)上報(bào)、實(shí)驗(yàn)調(diào)查等。

定量數(shù)據(jù)提供了對(duì)設(shè)計(jì)的間接評(píng)估,可以快速了解用戶(hù)基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)以及對(duì)產(chǎn)品的使用感知,例如完成率、滿(mǎn)意度等等數(shù)據(jù)指標(biāo),它不僅可以幫助我們快速統(tǒng)計(jì)信息,還能驗(yàn)證結(jié)果。




3.3 數(shù)據(jù)的維度

數(shù)據(jù)不應(yīng)該是只停留在表面的數(shù)字,需要深入的了解數(shù)據(jù),善于從這一堆數(shù)字背后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實(shí)意義。

由此,Google推出HEART模型,作為一套完善的用以評(píng)估以及提升用戶(hù)體驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)。HEART模型包括五個(gè)維度,分別為:愉悅度(Happiness)、參與度(Engagement)、接受度(Adoption)、留存度(Retention)、完成度(Task success)。通過(guò)這種方式將數(shù)據(jù)分為五個(gè)維度,可以更有效的明白不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的真實(shí)含義。



3.3.1 愉悅度(Happiness)

什么是愉悅度?關(guān)于這個(gè)問(wèn)題,大概一千個(gè)人會(huì)有一千個(gè)回答吧,因此愉悅度更偏向于用戶(hù)在產(chǎn)品使用過(guò)程中直觀的主觀感受,例如滿(mǎn)意度、產(chǎn)品體驗(yàn)感受、推薦指數(shù)、易用性感知等等體驗(yàn)指標(biāo),通過(guò)這一類(lèi)的數(shù)據(jù)可以有效的了解用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品或者某個(gè)功能的喜好程度。

可以利用定性研究的方式獲取用戶(hù)在體驗(yàn)和感知上愉悅程度,例如一對(duì)一訪(fǎng)談、觀察小組、可行性測(cè)試等。也可以通過(guò)定量調(diào)查中的問(wèn)卷、數(shù)據(jù)反饋、AB測(cè)試等了解用戶(hù)的使用情況以及推薦指數(shù)等。



3.3.2 參與度(Engagement)

指用戶(hù)在使用產(chǎn)品功能時(shí)的參與深度,衡量指標(biāo)即為有效活躍用戶(hù)的數(shù)量。用戶(hù)參與度并沒(méi)有統(tǒng)一的可量化的界定標(biāo)準(zhǔn),但大致上可以分為以下幾個(gè)指標(biāo),產(chǎn)品訪(fǎng)問(wèn)頻次、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù)量、產(chǎn)品使用間隔。

數(shù)據(jù)的衡量只是最基礎(chǔ)的一步,更重要的是如何提升用戶(hù)的參與度,對(duì)于新用戶(hù)而言,可以通過(guò)引導(dǎo)、幫助等建立良好的第一印象;對(duì)于老用戶(hù),需要合理的推送相關(guān)優(yōu)惠與活動(dòng),也可以利用游戲化運(yùn)營(yíng)建立長(zhǎng)期關(guān)系,這些都是比較有效的提升參與度的方法。



3.3.3 接受度(Adoption)

當(dāng)一個(gè)新的產(chǎn)品與功能出現(xiàn)時(shí),由于陌生感,用戶(hù)短時(shí)間內(nèi)很難接受,而接受度就是指用戶(hù)在特定時(shí)間內(nèi)真正開(kāi)始習(xí)慣并使用。

為了快速得到用戶(hù)的認(rèn)可,往往產(chǎn)品設(shè)計(jì)中會(huì)通過(guò)競(jìng)品分析的方式確??蚣軆?nèi)容與市場(chǎng)的同類(lèi)產(chǎn)品保持一致,滿(mǎn)足用戶(hù)的使用習(xí)慣。而針對(duì)大部分的新用戶(hù)也會(huì)使用新功能引導(dǎo)以及相關(guān)通知推送等加快新用戶(hù)的接受度。



3.3.4 留存度(Retention)

在產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中,留存是最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)指標(biāo),它也是產(chǎn)品獲利與增長(zhǎng)中最主要因素之一,留存直接決定了用戶(hù)是否愿意繼續(xù)使用,它是最真實(shí)的數(shù)據(jù)表現(xiàn),而留存通常體現(xiàn)在,多日留存率、回訪(fǎng)率、不同平臺(tái)的使用重合率等。

針對(duì)這一數(shù)據(jù)我們需要關(guān)注的核心問(wèn)題就是如何提升用戶(hù)留存率,大致的方法可以分為以下兩個(gè)維度:

(1) 產(chǎn)品維度

產(chǎn)品功能決定是決定用戶(hù)留存的關(guān)鍵。在需求設(shè)計(jì)上,通過(guò)挖掘潛在需求,刺激用戶(hù)長(zhǎng)期使用,并且通過(guò)拓展應(yīng)用場(chǎng)景,不斷提供細(xì)分服務(wù),進(jìn)一步滿(mǎn)足用戶(hù);甚至我們也會(huì)發(fā)現(xiàn)在大多數(shù)產(chǎn)品中,通過(guò)建立社區(qū),打造社交圈子,強(qiáng)化用戶(hù)的粘性。

(2) 運(yùn)營(yíng)維度

產(chǎn)品使用過(guò)程中,合理的運(yùn)營(yíng)也是提升用戶(hù)留存的關(guān)鍵之一,常用的方法有定期舉辦活動(dòng)、例如砍價(jià)、助力、簽到、每日任務(wù)等;也可以通過(guò)消息推送挽留用戶(hù)。



3.3.5 完成度(Task success)

完成度主要是指用戶(hù)對(duì)于關(guān)鍵任務(wù)的完成率,常常用來(lái)衡量交互流程是否合理。主要包括以下維度:首次點(diǎn)擊時(shí)間、操作完成時(shí)間、完成點(diǎn)擊次數(shù)、完成率、失敗率、出錯(cuò)率等。

A: 任務(wù)完成度的衡量指標(biāo)該怎么計(jì)算呢?

(1) 任務(wù)完成時(shí)間

用戶(hù)在整個(gè)任務(wù)過(guò)程中,所花費(fèi)的時(shí)間即為任務(wù)完成時(shí)間。

(2) 完成率

完成率=完成的操作次數(shù)/開(kāi)始操作的次數(shù)


產(chǎn)品設(shè)計(jì)中,為了提升完成率,需要輔助用戶(hù)進(jìn)行交互并進(jìn)行引導(dǎo)設(shè)計(jì),不僅需要符合不同場(chǎng)景變化以及用戶(hù)的心智模型,還要給予用戶(hù)體驗(yàn)流程中的舒適感受,進(jìn)一步輔助其完成任務(wù)。


B: 如何提升任務(wù)的完成率呢?

(1) 降低理解成本

利用設(shè)計(jì)手法,降低任務(wù)流程中的理解成本,切入到實(shí)際的場(chǎng)景中,幫助用戶(hù)快速完成任務(wù)。

例如在列表模塊中,默認(rèn)狀態(tài)下的輸入框內(nèi),展示灰色的提醒文案,提前告知用戶(hù)該區(qū)域應(yīng)該填寫(xiě)的內(nèi)容;比如說(shuō)高德地圖通過(guò)AR技術(shù)結(jié)合導(dǎo)航,快速幫助用戶(hù)完成導(dǎo)航任務(wù);再類(lèi)似于可視化數(shù)據(jù)看板,幫助用戶(hù)快速獲取信息結(jié)果。


(2) 精簡(jiǎn)任務(wù)流程

降低理解成本只能單一的滿(mǎn)足用戶(hù)操作前的理解,而操作過(guò)程中的步驟長(zhǎng)短也起到非常關(guān)鍵的作用。優(yōu)化任務(wù)流程,目的就是為了提升完成率。

例如用戶(hù)在進(jìn)行登錄注冊(cè)時(shí),可以點(diǎn)擊右上角的文案即可實(shí)現(xiàn)登錄注冊(cè)狀態(tài)的快速切換,減少用戶(hù)切換的流程步驟。再比如說(shuō)表單填寫(xiě)類(lèi)的產(chǎn)品,還可以將相同的內(nèi)容進(jìn)行整合,減少操作。甚至電商產(chǎn)品中,可以通過(guò)找相似減少用戶(hù)的篩選成本。



(3) 系統(tǒng)智能預(yù)判,提供幫助

結(jié)合用戶(hù)的場(chǎng)景與行為,進(jìn)行合理的預(yù)判設(shè)計(jì),有助于縮短用戶(hù)操作路徑、引導(dǎo)用戶(hù)轉(zhuǎn)化。例如下面的案例,在表單信息填寫(xiě)中,通過(guò)智能判斷關(guān)聯(lián)內(nèi)容,提供幫助,甚至通過(guò)判斷用戶(hù)的行為,進(jìn)行精準(zhǔn)內(nèi)容推送。



3.4 常用的數(shù)據(jù)

通過(guò)以上數(shù)據(jù)的五個(gè)維度,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的覆蓋面是十分廣泛的,不同的數(shù)據(jù)反映不同的內(nèi)容。在工作中我們也會(huì)接觸到復(fù)雜且多樣的數(shù)據(jù),對(duì)于設(shè)計(jì)師而言,常用的數(shù)據(jù)大致可以劃分為用戶(hù)數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)這三大類(lèi)別。



3.4.1 用戶(hù)數(shù)據(jù)

從字面上理解用戶(hù)數(shù)據(jù)即為與用戶(hù)有關(guān)的數(shù)據(jù),這種數(shù)據(jù)常常用來(lái)描述用戶(hù)人群、用戶(hù)基礎(chǔ)屬性等。通過(guò)一系列的“用戶(hù)數(shù)據(jù)”進(jìn)行支撐,可以快速梳理關(guān)于產(chǎn)品的基礎(chǔ)用戶(hù)群體,構(gòu)建用戶(hù)的畫(huà)像。

不同的產(chǎn)品屬性,有不同的用戶(hù)人群畫(huà)像。比如說(shuō)美柚這款記錄類(lèi)APP,主要的用戶(hù)人群是年輕的女性,對(duì)生活有一定的追求;再比如說(shuō)英語(yǔ)流利說(shuō)這款產(chǎn)品,主要的用戶(hù)人群是年輕的、有明確學(xué)習(xí)英語(yǔ)需求的人群。

用戶(hù)數(shù)據(jù)主要包括兩大類(lèi)別:用戶(hù)基本屬性與用戶(hù)生命周期數(shù)據(jù)。


a、用戶(hù)基本屬性

用戶(hù)基本屬性通俗解釋即為關(guān)于用戶(hù)自身最基本的屬性,包括性別、地域、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入、婚姻狀況等等......通過(guò)這一系列的屬性,我們可以對(duì)用戶(hù)有一個(gè)更深刻、更全面的認(rèn)知。

只有更好的了解用戶(hù),我們才能進(jìn)行針對(duì)化的設(shè)計(jì)產(chǎn)出、精準(zhǔn)投放,從而推動(dòng)產(chǎn)品更好的發(fā)展。這就好比兩個(gè)人談戀愛(ài),只有清楚對(duì)方的想法、習(xí)慣、喜好,才能減少吵架的幾率,實(shí)現(xiàn)和諧發(fā)展。



b、用戶(hù)生命周期數(shù)據(jù)

生命周期指的是從開(kāi)始到結(jié)束,用戶(hù)都會(huì)經(jīng)歷著從接觸到流失的階段,我們通過(guò)生命周期結(jié)合用戶(hù)數(shù)據(jù)可以簡(jiǎn)單分為新增、活躍、留存、流失。


1、新增用戶(hù)數(shù)

新增用戶(hù)從字面上拆解開(kāi)來(lái)即為新、增,廣泛意義上來(lái)說(shuō),我們可以將一段時(shí)間內(nèi)打開(kāi)產(chǎn)品的新用戶(hù)人數(shù)算作新增用戶(hù),但是更嚴(yán)謹(jǐn)一點(diǎn)的話(huà),則表示某產(chǎn)品一段時(shí)間內(nèi)新增加的注冊(cè)用戶(hù)數(shù)量。

通常我們將下載且訪(fǎng)問(wèn)過(guò)產(chǎn)品的用戶(hù)稱(chēng)為訪(fǎng)客,這部分人群是潛在的注冊(cè)用戶(hù)。


2、活躍用戶(hù)數(shù)

活躍用戶(hù)在體驗(yàn)產(chǎn)品的過(guò)程中會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間與精力,相比普通用戶(hù)而言他們更加認(rèn)可平臺(tái),對(duì)于平臺(tái)的發(fā)展有著重要的地位。那什么是活躍用戶(hù)?如何具體的去定義活躍用戶(hù)呢?

通常來(lái)說(shuō),用戶(hù)在規(guī)定的時(shí)間周期內(nèi),有打開(kāi)過(guò)產(chǎn)品,這就算做一個(gè)活躍用戶(hù)。當(dāng)然,不同平臺(tái)對(duì)于活躍用戶(hù)的定義存在一定差異。而活躍用戶(hù)主要也分為兩類(lèi):新用戶(hù)與老用戶(hù),而從商業(yè)的角度上還可以劃分為低價(jià)值用戶(hù)與高價(jià)值用戶(hù)。

活躍用戶(hù)數(shù)常見(jiàn)的指標(biāo)有DAU、WAU、MAU。

DAU:Daily Active User,表示日活躍用戶(hù)數(shù)量,指的是從0:00-24:00一個(gè)自然日(統(tǒng)計(jì)日)之間,登錄并使用了某一功能的用戶(hù)數(shù)量。

例:某個(gè)產(chǎn)品的日活計(jì)算方式為打開(kāi)該APP即算活躍,2022年1月19日這天打開(kāi)APP的行為有50次,經(jīng)排重后發(fā)現(xiàn)有30個(gè)用戶(hù)打開(kāi)了APP,那么該產(chǎn)品的DAU就是30。

了解完DAU,我相信大家對(duì)于WAU(周活躍用戶(hù)數(shù)量)與MAU(月活躍用戶(hù)數(shù)量)應(yīng)該不至于陌生了。WAU與MAU,他們兩者最大的區(qū)別就是計(jì)算周期的不同,但需要注意的是,月活的計(jì)算并不是簡(jiǎn)單的日活相加,我們需要進(jìn)行去重。



3、用戶(hù)留存率

在講解用戶(hù)留存率之前,我們應(yīng)該了解用戶(hù)留存。何為用戶(hù)留存?顧名思義,就是最終留下來(lái)的用戶(hù)。用戶(hù)留存率這一指標(biāo)可以反饋當(dāng)前產(chǎn)品的質(zhì)量如何,這是產(chǎn)品自初期開(kāi)始就需要持續(xù)關(guān)注的內(nèi)容。常用的用戶(hù)留存指標(biāo)有次日留存、3日留存、7日留存、15日留存和30日留存。



4、用戶(hù)流失

用戶(hù)流失的定義是什么?用戶(hù)流失需要結(jié)合時(shí)間(Time)與動(dòng)作(Action)這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行,即用戶(hù)在一段特定時(shí)間內(nèi)未進(jìn)行關(guān)鍵行為的操作。與之常常相關(guān)聯(lián)的因素大致分為產(chǎn)品生命周期、負(fù)面體驗(yàn)、競(jìng)品策略等等。

用戶(hù)流失率的存在表明了用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的負(fù)面反映,對(duì)于產(chǎn)品發(fā)展有著非常重要的數(shù)據(jù)反饋。

當(dāng)下市場(chǎng)中的獲客成本越來(lái)越高,獲取新用戶(hù)的成本要比留住現(xiàn)有用戶(hù)的成本高出5倍。因此降低用戶(hù)流失率,就顯得尤為重要。



3.4.2 行為數(shù)據(jù)

行為數(shù)據(jù)常用來(lái)描述用戶(hù)使用方式,指的是用戶(hù)在使用產(chǎn)品過(guò)程中所產(chǎn)生的一系列交互相關(guān)的數(shù)據(jù),通過(guò)分析快速了解用戶(hù)特征,為流程優(yōu)化、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品體驗(yàn)等設(shè)計(jì)措施提供判斷依據(jù)、輔助設(shè)計(jì)。

行為數(shù)據(jù)的指標(biāo)主要包括轉(zhuǎn)化率、平均停留時(shí)長(zhǎng)、跳出率、PV、UV等等。

1、轉(zhuǎn)化率

什么是轉(zhuǎn)化率?轉(zhuǎn)化率就是下一頁(yè)面與當(dāng)前頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)占比。它常常被用來(lái)衡量產(chǎn)品路徑中的用戶(hù)體驗(yàn)是否合理,從而進(jìn)一步推動(dòng)流程優(yōu)化以及設(shè)計(jì)迭代。

以下圖為例,有200個(gè)人來(lái)到了頁(yè)面A,其中有100人點(diǎn)擊頁(yè)面A的按鈕進(jìn)入頁(yè)面B,那么頁(yè)面A按鈕的轉(zhuǎn)化率則為(100/200)*100%=50%。


2、啟動(dòng)次數(shù)

通常指的是某一特定時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)啟動(dòng)應(yīng)用的次數(shù)。與之相關(guān)的兩大指標(biāo)分別為用戶(hù)總啟動(dòng)次數(shù)與人均啟動(dòng)次數(shù),常用來(lái)反映用戶(hù)粘性與活躍度。


3、使用時(shí)長(zhǎng)

使用時(shí)長(zhǎng)是指某一特定時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)從打開(kāi)到關(guān)閉產(chǎn)品的使用時(shí)間。使用時(shí)長(zhǎng)需關(guān)注的指標(biāo)為用戶(hù)總使用時(shí)長(zhǎng)、人均使用時(shí)長(zhǎng)、單次使用時(shí)長(zhǎng)。這些指標(biāo)常用來(lái)衡量用戶(hù)粘性與活躍度,常常需要與啟動(dòng)次數(shù)一起結(jié)合進(jìn)行分析。


4、訪(fǎng)問(wèn)分析

頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)分析包括頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)、停留時(shí)長(zhǎng)、跳出/退出率、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù)和用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)路徑。


(1) 訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)

訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)是指訪(fǎng)客完整打開(kāi)頁(yè)面進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)的次數(shù),常用來(lái)衡量產(chǎn)品的訪(fǎng)問(wèn)速度。

(2) 停留時(shí)長(zhǎng)

停留時(shí)長(zhǎng)表示用戶(hù)進(jìn)入產(chǎn)品中,呆了多長(zhǎng)時(shí)間后離去。這一指標(biāo)是考量用戶(hù)粘性以及貢獻(xiàn)度的重要指標(biāo)。

(3) 跳出率/退出率

跳出率,指的是只訪(fǎng)問(wèn)了入口頁(yè)面即退出的次數(shù)與入口頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)的占比數(shù)。

跳出率越低,說(shuō)明流量越好,用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的興趣越高。

計(jì)算公式為:跳出率=訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)頁(yè)面后離開(kāi)的次數(shù)/總訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)*100%

 

退出率是指從該頁(yè)面退出的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)數(shù)與進(jìn)入該頁(yè)面的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)數(shù)之比。

計(jì)算公式為:退出率=退出次數(shù)/總訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)*100%


跳出率為(2/8)*100%=25%

退出率為{(2+2)/(8+2)}*100%=40%

 

注意:跳出率與退出率較高,也不全部都是壞事。我們需要具體問(wèn)題具體分析。比如說(shuō)某些下單頁(yè)面,點(diǎn)擊提交后會(huì)進(jìn)入第三方支付平臺(tái),該頁(yè)面跳出率高則為正常。



(4) 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù)

用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù)常常離不開(kāi)兩方面的指標(biāo),PV值與UV值。

PV(Page View):指的是在一個(gè)特定周期內(nèi),頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量或點(diǎn)擊量,側(cè)重瀏覽量。

用戶(hù)每訪(fǎng)問(wèn)一次就算作一個(gè)PV。

UV(User View):指的是在一個(gè)特定周期內(nèi),訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的人數(shù)之和,側(cè)重訪(fǎng)客數(shù)。

一天內(nèi)同個(gè)用戶(hù)多次訪(fǎng)問(wèn)僅算作一個(gè)UV。



(5) 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)路徑

用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)路徑是統(tǒng)計(jì)用戶(hù)從進(jìn)入產(chǎn)品到離開(kāi)產(chǎn)品整個(gè)過(guò)程中的路徑與頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)情況,不同的用戶(hù)路徑是不同的,我們需要去定位關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),針對(duì)性的產(chǎn)出優(yōu)化方案。

如下圖所示,用戶(hù)在進(jìn)行針對(duì)性的查找歌曲時(shí),通過(guò)首頁(yè)的搜索入口進(jìn)入,在搜索引導(dǎo)頁(yè)面中輸入歌名,最終出現(xiàn)結(jié)果頁(yè)。通過(guò)用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)路徑分析,可以為我們進(jìn)行優(yōu)化提供合理的切入點(diǎn)。





3.4.3 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)


1、ARPU

ARPU是 “The average revenue per user” 的縮寫(xiě),是指在某一周期內(nèi)用戶(hù)產(chǎn)生的平均收入,用來(lái)衡量單個(gè)用戶(hù)為企業(yè)所帶來(lái)的效益。

注意:ARPU值是有時(shí)間屬性的,我們?cè)谟?jì)算的時(shí)候需要有清楚的時(shí)間定義,不同的定義方法,計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是有很大差異的。



2、付費(fèi)率

不同業(yè)務(wù)模式之間的付費(fèi)率計(jì)算方式是不同的,在進(jìn)行分析之前,我們就需要弄清楚分析的維度。

(1) 注冊(cè)用戶(hù)付費(fèi)率

注冊(cè)用戶(hù)付費(fèi)率=付費(fèi)人數(shù)/注冊(cè)人數(shù)

(2) 活躍用戶(hù)付費(fèi)率

活躍用戶(hù)付費(fèi)率=付費(fèi)人數(shù)/活躍用戶(hù)人數(shù)



3、GMV (成交金額

GMV (Gross Merchandise Volume),即成交金額。這個(gè)指標(biāo)常用在電商行業(yè),是用來(lái)衡量電商企業(yè)綜合實(shí)力的核心指標(biāo)。

GMV=真實(shí)成交金額+未付款訂單金額+拒收訂單金額+退貨訂單金額。簡(jiǎn)而言之就是GMV為已付款訂單與未付款訂單兩者之和。



4、LTV (用戶(hù)終身價(jià)值)

LTV(Life Time Value),為用戶(hù)生命周期價(jià)值。一般常用指標(biāo)為3日、5日、7日、30日、60日、90日LTV。常用來(lái)衡量用戶(hù)從開(kāi)始使用到不再使用產(chǎn)品的整個(gè)生命周期內(nèi),為企業(yè)貢獻(xiàn)了多少收入。

它的計(jì)算方式由兩部分組成:LTV=LTxARPU,LT為用戶(hù)生命周期,ARPU為每用戶(hù)平均收入。




四、數(shù)據(jù)分析思維

數(shù)據(jù)分析不僅僅是擺數(shù)據(jù),同時(shí)深度的結(jié)論也非常重要。空有數(shù)據(jù),沒(méi)有結(jié)論,對(duì)于決策者而言并沒(méi)有什么明確的用處。那么,面對(duì)一堆數(shù)據(jù),我們?cè)撊绾畏治龅贸錾疃鹊慕Y(jié)論,從而驅(qū)動(dòng)決策?


4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)的獲取渠道有很多種方式,接下來(lái)分享幾個(gè)我在工作中經(jīng)常使用的方法。


4.1.1、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)


注意:同一關(guān)鍵詞,不同平臺(tái)的搜索結(jié)果可能存在一定差異




4.1.2、內(nèi)部咨詢(xún)

平時(shí)的工作中,我們不能僅僅是沉浸在自己的世界,需要加強(qiáng)與其他同事之間的溝通交流。通過(guò)與用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)分析師的交流,可以了解到最新的數(shù)據(jù)情況,時(shí)刻保持敏感度。

如果公司沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)分析師,也可以從客服人員下手,他們無(wú)疑是與客戶(hù)打交道最直接的人了,他們對(duì)于用戶(hù)的痛點(diǎn)會(huì)更及時(shí)感知??梢酝ㄟ^(guò)詢(xún)問(wèn)客服人員,更好的了解用戶(hù)的痛點(diǎn)需求,輔助我們?cè)O(shè)計(jì)方案的執(zhí)行。




4.1.3、用戶(hù)反饋

我們可以通過(guò)多種方式了解用戶(hù)對(duì)于產(chǎn)品的反饋,比如說(shuō)Feedback用戶(hù)反饋,Twitter、Facebook等社交媒體,以及Google Play應(yīng)用商店評(píng)論等。



4.1.4、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

針對(duì)想要查看相關(guān)數(shù)據(jù)的模塊內(nèi)容,提交關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)給到數(shù)據(jù)分析師、開(kāi)發(fā)等,從而進(jìn)行一個(gè)定制化的內(nèi)容獲取。

注意:說(shuō)到這里就不得不提到數(shù)據(jù)埋點(diǎn),有一個(gè)需要我們注意的地方,那就是在進(jìn)行埋點(diǎn)時(shí),一定要在設(shè)計(jì)階段就提前告知開(kāi)發(fā)以及數(shù)據(jù)分析師,做好溝通工作,針對(duì)需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行埋點(diǎn)處理。



4.1.5、需求評(píng)審

在需求評(píng)審前,設(shè)計(jì)師可以提前了解相關(guān)數(shù)據(jù),幫助我們對(duì)于設(shè)計(jì)層面有個(gè)更深刻的理解。在評(píng)審過(guò)程中,通過(guò)溝通碰撞了解到更多的數(shù)據(jù),也能依據(jù)之前項(xiàng)目的數(shù)據(jù)資料作為參考,輔助本次設(shè)計(jì)優(yōu)化。



4.1.6復(fù)盤(pán)分享

在一些大的項(xiàng)目上線(xiàn)一段時(shí)間后需要進(jìn)行數(shù)據(jù)反饋,大家針對(duì)結(jié)果做一個(gè)項(xiàng)目復(fù)盤(pán),開(kāi)展相關(guān)會(huì)議。在這結(jié)果之外,我們還需要關(guān)注是否產(chǎn)生了新問(wèn)題以及是否有新的機(jī)會(huì)發(fā)掘點(diǎn)。在復(fù)盤(pán)之后,針對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行共享,設(shè)計(jì)師可以通過(guò)這種方式了解更多信息,方便后期迭代。




4.2 甄別數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)往往告訴我們已經(jīng)發(fā)生了什么,但它沒(méi)有告訴我們將會(huì)發(fā)生什么。我們應(yīng)該利用數(shù)據(jù),從歷史中吸取教訓(xùn),也可以依據(jù)過(guò)去的趨勢(shì)預(yù)測(cè)未來(lái),甚至可能是非常準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。我們需要對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)理性的判斷,進(jìn)行甄別。

4.2.1 虛榮數(shù)據(jù)

什么是虛榮數(shù)據(jù)?如果空有一個(gè)數(shù)據(jù),盡管該數(shù)字看起來(lái)很美,卻無(wú)法依靠該數(shù)據(jù)去進(jìn)行設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)以及提供具體價(jià)值,那么該數(shù)據(jù)就是一個(gè)虛榮數(shù)據(jù),毫無(wú)意義。

以下幾個(gè)指標(biāo)則是常見(jiàn)的虛榮數(shù)據(jù),我們需要引起注意。


1、點(diǎn)擊量

無(wú)論什么網(wǎng)站,只要頁(yè)面上存在的可點(diǎn)擊區(qū)域多,那么該頁(yè)面的整體點(diǎn)擊量數(shù)字必然都比較高。相比之下,我們更應(yīng)該關(guān)注的是點(diǎn)擊人數(shù),而不是點(diǎn)擊次數(shù)。100個(gè)用戶(hù)每人點(diǎn)擊1次,與1個(gè)人點(diǎn)擊100次,后續(xù)帶來(lái)的結(jié)果是必然不同的。


2、下載量 

下載量的多少有時(shí)候會(huì)影響產(chǎn)品在應(yīng)用商店中的排名,但是這個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)并不能帶來(lái)實(shí)際價(jià)值。反觀下載之后的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、付費(fèi)轉(zhuǎn)化率等等才是我們關(guān)注的重點(diǎn)。


3、用戶(hù)數(shù)

用戶(hù)數(shù)量越大,這個(gè)產(chǎn)品聽(tīng)起來(lái)似乎就越成功。但是產(chǎn)品的成功與否,并不僅僅取決于這一個(gè)數(shù)字,而是與之相關(guān)的一系列指標(biāo)。

比如說(shuō)A、B兩款產(chǎn)品的用戶(hù)量分別為100萬(wàn)以及50萬(wàn),用戶(hù)活躍度分別為1%與30%,其他都是沉默用戶(hù),那么就一定能說(shuō)A產(chǎn)品要比B產(chǎn)品好嗎?

用戶(hù)數(shù)量再大,沒(méi)有體現(xiàn)出對(duì)應(yīng)的價(jià)值,那么就是虛擬數(shù)據(jù)。我們不能被這些虛擬數(shù)字所欺騙,還沾沾自喜。


4、停留時(shí)長(zhǎng)

用戶(hù)的停留時(shí)間越長(zhǎng)就說(shuō)明這個(gè)產(chǎn)品越好嗎?真的是由于產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)做的足夠好而讓用戶(hù)產(chǎn)生了沉浸式的體驗(yàn)從而一直停留嗎?

用戶(hù)的停留時(shí)長(zhǎng)并不是越長(zhǎng)越好,這個(gè)指標(biāo)也無(wú)法直觀反映用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的粘性。我們更應(yīng)該結(jié)合完成度、內(nèi)容跳出率等數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合判斷。




4.2.2 異常數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,也會(huì)存在很多異常數(shù)據(jù),需要從多個(gè)角度看待數(shù)據(jù),一般來(lái)說(shuō),產(chǎn)品的部分?jǐn)?shù)據(jù)指標(biāo)存在固定的波動(dòng)周期,當(dāng)某項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)突然不符合常規(guī)波動(dòng)變化的時(shí)候,我們就需要去進(jìn)行深入的研究,挖掘異常背后的原因。


1、幸存者偏差

幸存者偏差是數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的邏輯錯(cuò)誤,那么簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)是什么意思呢?

通過(guò)以上幾個(gè)例子,想必大家對(duì)于幸存者偏差都有一定的理解了吧。所謂幸存者偏差,即我們?cè)谶M(jìn)行統(tǒng)計(jì)的時(shí)候忽略了樣本的隨機(jī)性與全面性,用局部樣本代替總體樣本。歸根到底這就是由于獲取信息知識(shí)的不全導(dǎo)致的認(rèn)知偏差。這啟示我們?cè)诓榭磾?shù)據(jù)的時(shí)候,不能只看顯而易見(jiàn)的信息,同時(shí)還要找出沉默信息。否則,一定會(huì)存在著巨大偏差。


2、數(shù)據(jù)樣本不夠

在進(jìn)行數(shù)據(jù)提取的過(guò)程中,除了需要注意上面所描述的樣本選擇問(wèn)題上,還需保證足夠多的樣本數(shù)量來(lái)進(jìn)行支撐。按照常規(guī)定律來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)樣本達(dá)到一定的數(shù)量程度,才能展示出相對(duì)真實(shí)的規(guī)律。

例:比如說(shuō)我們?cè)诋a(chǎn)品中新增了一個(gè)功能,但是由于預(yù)算、人力資源等原因在前期的推廣宣傳階段并沒(méi)有多少曝光,只有一部分老用戶(hù)知道,這就說(shuō)明這個(gè)功能很失敗,沒(méi)有存在的意義嗎?答案未必是這樣。

所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)提取時(shí),我們就需要盡可能的保證有足夠多的樣本數(shù)據(jù),這樣才能保證最終輸出的數(shù)據(jù)結(jié)果是最客觀的。


3、存在臟數(shù)據(jù)

臟數(shù)據(jù),也被稱(chēng)為壞數(shù)據(jù),常常是指不合理、對(duì)于業(yè)務(wù)毫無(wú)用處的數(shù)據(jù)。

臟數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因有多種,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中可能是由于輸入了多余空格、重復(fù)插入多余數(shù)據(jù)等等。在前期數(shù)據(jù)收集分析階段,例如問(wèn)卷調(diào)查,往往會(huì)存在很多無(wú)意義的問(wèn)卷,為了保證問(wèn)卷的準(zhǔn)確性,可以通過(guò)設(shè)置分支題目、陷阱題目等等方式來(lái)進(jìn)一步篩選問(wèn)卷,做好對(duì)臟數(shù)據(jù)的防控與清洗。



4.3 分析方法

接下來(lái)給大家分享幾個(gè)平時(shí)工作中常用的數(shù)據(jù)分析方法,包括以下幾種:漏斗分析法、矩陣分析法、對(duì)比分析法。


4.3.1 漏斗分析法

漏斗分析法是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中非常重要的一種分析模型,能夠科學(xué)的反映用戶(hù)行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段之間的用戶(hù)轉(zhuǎn)化情況。

常用的指標(biāo)包含轉(zhuǎn)化率與流失率。通過(guò)層層的分析,觀察流程中是否存在提高轉(zhuǎn)化率的機(jī)會(huì)點(diǎn),挖掘設(shè)計(jì)。(后面會(huì)結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目為例進(jìn)行詳細(xì)闡述,這里就不做過(guò)多講解)


4.3.2 對(duì)比分析法

所謂的對(duì)比分析,就是給孤零零的數(shù)據(jù)一個(gè)合理的參考,否則這種數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的。在利用對(duì)比分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要關(guān)注兩個(gè)方面內(nèi)容:對(duì)比對(duì)象與對(duì)比維度。

在產(chǎn)品迭代測(cè)試的過(guò)程中,為了增強(qiáng)說(shuō)服力,擇決出最佳方案,往往會(huì)采用對(duì)比分析,也就是常說(shuō)的A/B Test。A/B Test最核心的思想是要保證單一變量,其他條件保證相同?;氐皆O(shè)計(jì)本身,一般來(lái)說(shuō)每個(gè)方案應(yīng)該大體上相同,只是某一個(gè)地方有所不同,比如某處文案、顏色、圖標(biāo)等。然后針對(duì)不同的用戶(hù)展示不同方案,統(tǒng)計(jì)并對(duì)比不同方案的轉(zhuǎn)化率、留存率等指標(biāo),從而確定最優(yōu)方案。


4.3.3 矩陣分析法

矩陣分析法常常是通過(guò)兩個(gè)指標(biāo)的交叉,利用分析矩陣劃分為四個(gè)象限,找出問(wèn)題的優(yōu)先級(jí)。

例:如下圖所示,為某個(gè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)點(diǎn)擊的四象限分布情況。X軸自左向右,Y軸自下而上,分別代表了從低到高。

通過(guò)矩陣分析的方式,我們可以快速定位當(dāng)前最值得的MVP優(yōu)化方式,指引我們?cè)趶?fù)雜的數(shù)據(jù)中正確前行。



五、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

作為一名設(shè)計(jì)師,在了解了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的內(nèi)容后,就需要掌握通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)最關(guān)鍵的內(nèi)容,接下來(lái)我將通過(guò)用戶(hù)、行為、業(yè)務(wù)三個(gè)角度來(lái)給大家分享幾個(gè)不錯(cuò)的設(shè)計(jì)案例。


5.1 用戶(hù)增長(zhǎng)

通過(guò)上面的分析,我們了解到用戶(hù)數(shù)據(jù)涉及到兩個(gè)方面,用戶(hù)的基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)可以很好的輔助設(shè)計(jì),通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分層,例如性別、年齡、地域,這些都是常見(jiàn)的用戶(hù)基礎(chǔ)屬性;

除此之外,與用戶(hù)相關(guān)并關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的重要數(shù)據(jù)還包括新增用戶(hù)、用戶(hù)活躍度、用戶(hù)留存率、用戶(hù)流失率等數(shù)據(jù),我們可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)的表現(xiàn)挖掘背后的原因,進(jìn)而通過(guò)設(shè)計(jì)手法深入優(yōu)化促進(jìn)用戶(hù)數(shù)據(jù)增長(zhǎng),形成閉環(huán)。簡(jiǎn)單分享以下幾個(gè)方法。


5.1.1 產(chǎn)品拉新

關(guān)于產(chǎn)品拉新,并不只是產(chǎn)品上線(xiàn)后需要考慮的事情,在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的每一環(huán)節(jié)中,都是需要去進(jìn)行考慮的。產(chǎn)品拉新可以通過(guò)邀請(qǐng)碼、新手福利、邀請(qǐng)好友等幾個(gè)方面進(jìn)行。


1、邀請(qǐng)碼

邀請(qǐng)碼通常是由企業(yè)發(fā)放,優(yōu)先發(fā)放給種子用戶(hù),然后通過(guò)種子用戶(hù)的社交圈去進(jìn)行擴(kuò)散,進(jìn)而吸引更多的用戶(hù)參與進(jìn)來(lái)。

前段時(shí)間爆火的一款國(guó)外音頻社交軟件Clubhouse,便是利用了這種方式進(jìn)行擴(kuò)散傳播。與Facebook、Instagram、Twitter等社交軟件有所區(qū)別,Clubhouse并沒(méi)有對(duì)全部用戶(hù)開(kāi)放,而是需要得到其他用戶(hù)發(fā)出的邀請(qǐng)碼驗(yàn)證后才能進(jìn)行使用。邀請(qǐng)碼的稀缺性將Clubhouse的熱度炒得越來(lái)越高,使得參與其中的用戶(hù)能產(chǎn)生一種自我滿(mǎn)足感,同時(shí)這種模式大大保證了音頻內(nèi)容的質(zhì)量。


2、新手福利

一些產(chǎn)品針對(duì)未注冊(cè)或者未使用過(guò)產(chǎn)品的新用戶(hù),會(huì)發(fā)放專(zhuān)屬福利,促進(jìn)用戶(hù)轉(zhuǎn)化。

新手福利通常是以開(kāi)屏頁(yè)、Banner、彈窗、活動(dòng)頁(yè)、新手任務(wù)等形式進(jìn)行領(lǐng)取,隨著市場(chǎng)環(huán)境的緊張,獲客成本越來(lái)越高,新手福利的成本的也在逐漸增加。


3、邀請(qǐng)好友

針對(duì)注冊(cè)或使用過(guò)產(chǎn)品的用戶(hù)而言,通過(guò)發(fā)掘他們自身的社交圈子,促使老用戶(hù)自覺(jué)邀請(qǐng)新用戶(hù),提升產(chǎn)品的用戶(hù)數(shù)量增長(zhǎng)。

邀請(qǐng)好友有以下兩個(gè)常見(jiàn)方式:

(1) 增加分享入口

老用戶(hù)可通過(guò)點(diǎn)擊分享圖標(biāo)的形式直接分享給相應(yīng)的好友。比如說(shuō),網(wǎng)易云音樂(lè)這款產(chǎn)品,用戶(hù)可以邀請(qǐng)好友一同在線(xiàn)聽(tīng)歌,或者是單獨(dú)分享給特定的人。這種方式主要是利用了人的分享和展示心理。

(2) 福利刺激

平臺(tái)發(fā)放一定的優(yōu)惠券、獎(jiǎng)勵(lì)等給到用戶(hù),新老用戶(hù)都可以通過(guò)這種方式獲得對(duì)應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。這種方式主要是利用了人的獲利心理。


5.1.2 活躍運(yùn)營(yíng)

活躍運(yùn)營(yíng)可以提升沉默用戶(hù)的活躍度,對(duì)于產(chǎn)品的發(fā)展有著非常重要的作用,常常通過(guò)一系列的方式來(lái)進(jìn)行布局。

1、用戶(hù)積分體系

積分體系如果運(yùn)用的好,那么對(duì)于增加用戶(hù)粘性以及提升活躍度是非常有幫助的。這個(gè)積分體系是否能夠吸引到用戶(hù),就在于積分所兌換的產(chǎn)品是否有足夠價(jià)值。

比如說(shuō)常見(jiàn)的外賣(mài)平臺(tái)——餓了么的積分體系,其核心就是圍繞下單行為而展開(kāi),下單之后返還吃貨豆,吃貨豆可兌換紅包,紅包再次消費(fèi)抵扣。整個(gè)操作流程,圍繞用戶(hù)的核心行為構(gòu)建獎(jiǎng)勵(lì)并形成閉環(huán)。


2、簽到

很多產(chǎn)品都設(shè)置了簽到功能,希望借此方式提升用戶(hù)粘性。這一功能的常見(jiàn)名稱(chēng)為“簽到”“打卡”,或者根據(jù)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行命名,比如說(shuō)螞蟻莊園、新浪種樹(shù)等。

一種良好的簽到模式對(duì)于用戶(hù)習(xí)慣的培養(yǎng)是有著積極的正向作用的,但是關(guān)于在產(chǎn)品中是否增加該功能,也是要根據(jù)自身的產(chǎn)品特性去進(jìn)行更細(xì)致的考量。

簽到的方式主要有自動(dòng)簽到與手動(dòng)簽到這兩種。

(1)自動(dòng)簽到

登錄自動(dòng)簽到的方式常見(jiàn)于游戲類(lèi)應(yīng)用中,比如說(shuō)王者榮耀這款產(chǎn)品,用戶(hù)打開(kāi)即以彈窗形式告知用戶(hù),領(lǐng)取相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。

(2)手動(dòng)簽到

用戶(hù)點(diǎn)擊簽到入口,即可完成簽到。相比自動(dòng)簽到而言,這種簽到方式應(yīng)用范圍更加廣泛。


3、社區(qū)

現(xiàn)如今越來(lái)越多的產(chǎn)品開(kāi)始打造自己的社區(qū),比如說(shuō)淘寶的逛逛,咸魚(yú)的會(huì)玩等等。為什么社區(qū)功能越來(lái)越普遍呢?社區(qū)的存在,可以讓用戶(hù)在產(chǎn)品有一個(gè)屬于自己的社交圈子,這樣有助于用戶(hù)產(chǎn)生粘性,從而提升產(chǎn)品活躍度。

例:Keep通過(guò)打造高品質(zhì)的UGC內(nèi)容社區(qū),滿(mǎn)足新老用戶(hù)的價(jià)值需求。頂部Tab分為關(guān)注、精選、圈子三個(gè)模塊。關(guān)注一欄方便用戶(hù)快速查看自己感興趣的人,滿(mǎn)足社交需求。精選一欄承載了KOL與內(nèi)容生產(chǎn)者的分享內(nèi)容、用戶(hù)社交留存功能。圈子一欄更好的滿(mǎn)足用戶(hù)想要一群人打卡的情感訴求。


5.1.3 留存

留存的本質(zhì)是要滿(mǎn)足用戶(hù)的核心需求,只有滿(mǎn)足了這個(gè)條件后用戶(hù)才會(huì)持續(xù)使用。它應(yīng)該貫穿于整個(gè)用戶(hù)生命周期,而不僅僅是局限于其中某一個(gè)節(jié)點(diǎn)。好了,廢話(huà)不多說(shuō),直接上例子。

1、流暢的首次體驗(yàn)

用戶(hù)首次使用該產(chǎn)品時(shí)是否順暢,能否在第一時(shí)間找到自己所需要的內(nèi)容,很大程度上會(huì)影響用戶(hù)后續(xù)的留存情況。

比如說(shuō)現(xiàn)如今很多產(chǎn)品為了降低用戶(hù)的登錄注冊(cè)成本,通過(guò)手機(jī)號(hào)一鍵注冊(cè)即可實(shí)現(xiàn)快速登錄。若未注冊(cè)過(guò),在登錄時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)判斷并為其創(chuàng)建賬號(hào)。這種方式極大的降低了用戶(hù)記憶成本,同時(shí)還有安全性的保障。


2、降低學(xué)習(xí)成本

通常來(lái)說(shuō)一款產(chǎn)品的學(xué)習(xí)成本越高,用戶(hù)理解起來(lái)就越困難,那么用戶(hù)長(zhǎng)期留在該平臺(tái)的概率就會(huì)降低,故而我們應(yīng)該通過(guò)一些設(shè)計(jì)手法去降低用戶(hù)的學(xué)習(xí)成本。

例如一些金融產(chǎn)品,其晦澀難懂的專(zhuān)業(yè)知識(shí)對(duì)于新手小白來(lái)說(shuō)真的是非常困難,基本的認(rèn)知都存在困難的前提下,更別說(shuō)指望用戶(hù)轉(zhuǎn)化了?;诖吮尘?,新手引導(dǎo)提示、新手教學(xué)視頻、在線(xiàn)客服服務(wù)、模擬交易等等方案,都會(huì)極大的降低用戶(hù)理解成本,為后續(xù)用戶(hù)的下單轉(zhuǎn)化提供有力的幫助。


3、遷移成本

何為用戶(hù)遷移成本?用戶(hù)選擇新產(chǎn)品的行為需承擔(dān)的代價(jià)。隨著遷移成本的增加,用戶(hù)長(zhǎng)期使用該產(chǎn)品的概率也會(huì)相應(yīng)增加。

例如有道云筆記這款產(chǎn)品,用戶(hù)在該平臺(tái)創(chuàng)作了大量的內(nèi)容后,就很有可能會(huì)長(zhǎng)期留在該平臺(tái),因?yàn)橹匦聯(lián)Q平臺(tái)的成本著實(shí)有點(diǎn)高。




5.1.4 挽留機(jī)制

挽留機(jī)制是留住用戶(hù)、促進(jìn)用戶(hù)轉(zhuǎn)化的最后一道程序。

常見(jiàn)的挽留機(jī)制有以下幾種形式:

1、提供解決方案

當(dāng)淘寶用戶(hù)在進(jìn)行退款時(shí),若原因是地址填寫(xiě)錯(cuò)誤,那么頁(yè)面會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)彈窗提醒用戶(hù)修改即可,避免用戶(hù)取消訂單,從而降低退款率。


2、利益刺激

當(dāng)用戶(hù)退出購(gòu)買(mǎi)頁(yè)面關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)時(shí),會(huì)以彈窗形式進(jìn)行挽留。

例:知乎會(huì)員購(gòu)買(mǎi)頁(yè)面退出時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)二次確認(rèn)彈窗,將價(jià)值點(diǎn)信息以動(dòng)效形式展示在視覺(jué)中心,并對(duì)支付按鈕進(jìn)行突出設(shè)計(jì),吸引用戶(hù)注意,再次挽留。

例:拼多多的二次挽留同樣以彈窗形式展示,突出利益點(diǎn),同時(shí)有時(shí)間維度,使得用戶(hù)產(chǎn)生緊迫感,刺激用戶(hù)下單。


3、操作警告

操作警告類(lèi)的文案二次提示,可以讓用戶(hù)對(duì)當(dāng)前行為有更清楚的認(rèn)知,并仔細(xì)思考。用戶(hù)會(huì)考慮到一些時(shí)間成本、花費(fèi)精力等因素,可能會(huì)取消放棄的念頭。

例:全民K歌這款應(yīng)用,用戶(hù)想要?jiǎng)h除之前發(fā)布過(guò)的創(chuàng)作內(nèi)容,點(diǎn)擊刪除之后,會(huì)出現(xiàn)二次警示確認(rèn)彈窗,對(duì)用戶(hù)的行為進(jìn)行一個(gè)挽留。就算最終用戶(hù)刪除了創(chuàng)造內(nèi)容,還可以在最新刪除列表中恢復(fù)。這樣既可以避免用戶(hù)誤操作引起的后果,還能最大程度的保護(hù)創(chuàng)作內(nèi)容的多樣化存在。




5.2 行為優(yōu)化

行為數(shù)據(jù)描述用戶(hù)使用方式,雖然與用戶(hù)相關(guān),但更加關(guān)注的是使用的流程、方式與產(chǎn)品體驗(yàn),其中重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)包含點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、訪(fǎng)問(wèn)分析等。


5.2.1 行為場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)

深入分析用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),模擬行為場(chǎng)景,更好的把握用戶(hù)當(dāng)下的心理,從用戶(hù)角度出發(fā)去設(shè)計(jì)。下面,我將以一個(gè)工作中的實(shí)際項(xiàng)目為例,詳細(xì)闡述如何從設(shè)計(jì)側(cè)推動(dòng)項(xiàng)目迭代。

例如我們接到一個(gè)需求,需要進(jìn)行注冊(cè)流程的優(yōu)化,提升這一模塊的轉(zhuǎn)化率。很多時(shí)候,我們往往會(huì)陷于視覺(jué)層面進(jìn)行調(diào)整,但這并不能從根本上解決問(wèn)題。我們需要靜下心來(lái)仔細(xì)思考,真正找到這個(gè)需求背后的目的以及當(dāng)前存在的問(wèn)題。

那么我們可以怎樣去進(jìn)行呢?首先,為了對(duì)用戶(hù)行為有更直觀的理解與感受,可以利用用戶(hù)體驗(yàn)地圖的形式將用戶(hù)行為場(chǎng)景復(fù)現(xiàn),通過(guò)對(duì)用戶(hù)的情緒曲線(xiàn)、想法的剖析,從中找到合適的機(jī)會(huì)點(diǎn),為后續(xù)設(shè)計(jì)的迭代優(yōu)化提供一定思路。

通過(guò)對(duì)用戶(hù)的旅程進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)在不同關(guān)鍵階段中所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)也不同。因此在設(shè)計(jì)的過(guò)程中可以針對(duì)不同的行為場(chǎng)景,制定對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)優(yōu)化目標(biāo),從而提升整體的產(chǎn)品價(jià)值。



5.2.2 行為路徑優(yōu)化

用戶(hù)的行為是決策的重要因素,了解用戶(hù)的行為和意圖后,會(huì)發(fā)現(xiàn)大部分用戶(hù)的行為與設(shè)計(jì)會(huì)存在很大的偏差,所以需要更多關(guān)注用戶(hù)的行為數(shù)據(jù),揣摩用戶(hù)行為下的真實(shí)心理與訴求,才能做出用戶(hù)滿(mǎn)意的產(chǎn)品。

緊接著上面的案例,咱們繼續(xù)通過(guò)漏斗模型進(jìn)行深入分析,優(yōu)化用戶(hù)在登錄注冊(cè)路徑上的體驗(yàn),提升轉(zhuǎn)化率。

原有的登錄流程轉(zhuǎn)化率如下圖所示


1、快速定位問(wèn)題環(huán)節(jié)

通過(guò)數(shù)據(jù)反饋,發(fā)現(xiàn)從注冊(cè)頁(yè)面到點(diǎn)擊注冊(cè)按鈕這頁(yè)面之間存在較高的流失率,其次再是安全驗(yàn)證頁(yè)面。我們需要對(duì)這一流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行梳理,同時(shí)將主要的精力聚焦于該模塊的優(yōu)化。針對(duì)流失率較高的主要頁(yè)面進(jìn)行著重設(shè)計(jì)。


2、分析問(wèn)題

通過(guò)數(shù)據(jù)分析可知,用戶(hù)很大一部分都在點(diǎn)擊注冊(cè)按鈕這一頁(yè)面流失掉了,當(dāng)前頁(yè)面的停留時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng),那么我們是否可以縮短停留時(shí)長(zhǎng),幫助用戶(hù)快速注冊(cè)呢?該怎樣設(shè)計(jì)才能提高用戶(hù)的操作效率呢?


3、方案輸出

通過(guò)聚焦問(wèn)題后,發(fā)現(xiàn)最終我們的落腳點(diǎn)應(yīng)該在如何提升用戶(hù)的操作效率,幫助用戶(hù)快速完成注冊(cè)。

針對(duì)此設(shè)計(jì)目標(biāo),運(yùn)用競(jìng)品分析、用戶(hù)體驗(yàn)地圖等方式對(duì)于該模塊進(jìn)行了思維拓展。提出了一些可行性方案,比如在輸入郵箱時(shí)增加常用高頻郵箱格式后綴,減少用戶(hù)手動(dòng)輸入的步驟;比如增加用戶(hù)輸入錯(cuò)誤之后的快捷刪除圖標(biāo),方便用戶(hù)一鍵操作.....等等(詳細(xì)的可見(jiàn)之前項(xiàng)目復(fù)盤(pán))。


4、數(shù)據(jù)驗(yàn)證

在設(shè)計(jì)上線(xiàn)一段時(shí)期后,查看數(shù)據(jù)情況。

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的驗(yàn)證,漏斗模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化有了很大提升。再次驗(yàn)證,此次改版方案較為成功。

以上案例大致展示了工作中如何運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的常規(guī)流程與方法。從整體漏斗分析原因,定位關(guān)鍵問(wèn)題節(jié)點(diǎn),進(jìn)而推動(dòng)問(wèn)題環(huán)節(jié)的優(yōu)化,最終解決問(wèn)題。



5.3 價(jià)值體現(xiàn)

數(shù)據(jù)會(huì)給到我們一定的指導(dǎo)作用,我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入思考,從設(shè)計(jì)的層面去賦能業(yè)務(wù)。從宏觀的角度去看待業(yè)務(wù)價(jià)值的增長(zhǎng)點(diǎn),尋找設(shè)計(jì)機(jī)會(huì)。那么我們?cè)撊绾瓮ㄟ^(guò)設(shè)計(jì)手段提升業(yè)務(wù)價(jià)值呢?產(chǎn)品價(jià)值的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)用戶(hù),從用戶(hù)的角度進(jìn)行拆解分析,可以更好的洞察到機(jī)會(huì)點(diǎn)。

例如我們需要提升會(huì)員模塊的開(kāi)卡率,該怎么進(jìn)行落地執(zhí)行呢?


5.3.1 目標(biāo)拆解

我們將用戶(hù)的行為路徑劃分為感知——決策——行動(dòng)——傳播這幾個(gè)主要階段,通過(guò)體驗(yàn)地圖,深挖可優(yōu)化的空間。

通過(guò)流程的梳理,將目標(biāo)進(jìn)行拆解,我們可以從中找到一些值得優(yōu)化的地方。



5.3.2 設(shè)計(jì)方案

有明確的設(shè)計(jì)目標(biāo)之后,我們就需要針對(duì)每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的設(shè)計(jì)。

1、感知階段-用戶(hù)觸達(dá)

當(dāng)前會(huì)員購(gòu)買(mǎi)的入口隱藏的過(guò)深,很多用戶(hù)都對(duì)該模塊的存在缺少認(rèn)知。要想會(huì)員卡的購(gòu)買(mǎi)率有所提升,最基本的舉措就是要加大對(duì)其宣傳力度。因此,我們需要增強(qiáng)用戶(hù)感知。常見(jiàn)的形式有Push推送、郵件、短信等等,吸引用戶(hù)去查看相關(guān)的內(nèi)容,并引導(dǎo)后續(xù)轉(zhuǎn)化。

我們需要提升關(guān)于會(huì)員內(nèi)容的用戶(hù)感知,就可以嘗試在首頁(yè)增加會(huì)員入口。宣傳的形式可以采用Banner圖,方便用戶(hù)直接點(diǎn)擊就可進(jìn)入了解詳情。另外,產(chǎn)品頁(yè)面還可增加氣泡文案引導(dǎo),底部懸浮彈窗等等,增強(qiáng)用戶(hù)的感知。

有一個(gè)需要特別注意的地方,就是在進(jìn)行宣傳引導(dǎo)時(shí),一定要考慮到產(chǎn)品自身的屬性,進(jìn)行差異化設(shè)計(jì)。比如說(shuō)海外產(chǎn)品的用戶(hù)一般都很討厭廣告,那么我們?cè)谶M(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候就要做到克制。在滿(mǎn)足運(yùn)營(yíng)需求的前提下,盡量減少對(duì)用戶(hù)造成不好的體驗(yàn)。


2、決策階段-價(jià)值觸達(dá)

用戶(hù)受吸引來(lái)查看會(huì)員相關(guān)內(nèi)容時(shí),我們需要對(duì)會(huì)員的價(jià)值進(jìn)行一個(gè)高效快捷的輸出傳遞。只有讓用戶(hù)在該階段感受到價(jià)值大于價(jià)格,才會(huì)有后續(xù)的購(gòu)買(mǎi)行動(dòng)。在會(huì)員權(quán)益模塊,需要根據(jù)用戶(hù)的狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分,針對(duì)化展示。人群大致劃分為普通用戶(hù)、會(huì)員與過(guò)期會(huì)員。

我們可以通過(guò)一些設(shè)計(jì)手法,強(qiáng)化用戶(hù)的價(jià)值觸達(dá)感知。

(1)文案刺激。告訴用戶(hù)辦會(huì)員卡一年預(yù)計(jì)能省下多少錢(qián)。

(2)增加計(jì)算器功能,讓用戶(hù)根據(jù)自己的習(xí)慣輸入預(yù)計(jì)交易額,更智能的感知優(yōu)惠。

(3)向用戶(hù)發(fā)放一定的優(yōu)惠券,并增加倒計(jì)時(shí),出于沉沒(méi)成本,用戶(hù)轉(zhuǎn)化的幾率很有可能會(huì)增加。

(4)人數(shù)比例展示,利用人的從眾心理,促進(jìn)購(gòu)買(mǎi)。



3、行動(dòng)階段-購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化

到了行動(dòng)階段,用戶(hù)的整體購(gòu)買(mǎi)流程是否高效、是否順暢則成了我們需要關(guān)注的重點(diǎn)。我們?cè)诂F(xiàn)階段的設(shè)計(jì)策略,可通過(guò)以下方式進(jìn)行展開(kāi):


(1)避免用戶(hù)過(guò)多選擇

原有的會(huì)員頁(yè)面將三種會(huì)員模式全都展示出來(lái)讓用戶(hù)自己選擇,對(duì)于很多新手來(lái)說(shuō)這無(wú)疑是非常困難的,會(huì)員的購(gòu)買(mǎi)率也比較低。更新后,我們將會(huì)員的價(jià)值點(diǎn)簡(jiǎn)單的羅列出來(lái),讓用戶(hù)可以直觀的了解會(huì)員卡的優(yōu)勢(shì),同時(shí)會(huì)員卡按照時(shí)間周期與價(jià)格劃分為3個(gè)不同的層級(jí),針對(duì)平臺(tái)主推的年卡,增加標(biāo)簽,強(qiáng)化感知。


(2)減少頁(yè)面跳轉(zhuǎn)

用戶(hù)在進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)時(shí),無(wú)需跳轉(zhuǎn)頁(yè)面,只需在當(dāng)前頁(yè)面操作即可。懸浮收銀臺(tái)的形式,可以避免用戶(hù)在跳轉(zhuǎn)頁(yè)面之間可能帶來(lái)的數(shù)據(jù)流失,最大化的保障用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為的完成。


4、分享階段-持續(xù)正向裂變

用戶(hù)完成分享即可獲得相對(duì)的獎(jiǎng)勵(lì),被分享的新用戶(hù)再進(jìn)入產(chǎn)品進(jìn)行體驗(yàn),即可獲得新用戶(hù)獎(jiǎng)勵(lì)。在進(jìn)行分享的操作中,有以下優(yōu)化方向。

(1) 增加分享引導(dǎo)

可以通過(guò)文案引導(dǎo)、運(yùn)營(yíng)位的形式進(jìn)行宣傳,吸引用戶(hù)進(jìn)行分享操作。

(2) 優(yōu)化分享體驗(yàn)

增加分享的渠道,引入常用的Twitter、Facebook、Telegram等社交平臺(tái);

增加用戶(hù)分享圖的制作,為用戶(hù)提供更多的選擇空間。




六、總結(jié)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的工作,需要去不斷的跟蹤、反饋,通過(guò)不斷的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),才能推動(dòng)設(shè)計(jì)的更優(yōu)發(fā)展。在日常的工作中,我們需要對(duì)數(shù)據(jù)保持敏感,從這些數(shù)據(jù)背后找出真正的原因,并進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化。設(shè)計(jì)師了解一定的數(shù)據(jù)知識(shí),可以更好的輔助我們進(jìn)行設(shè)計(jì)產(chǎn)出,使得我們的方案更有說(shuō)服度。

感謝閱讀,以上就是我要分享的如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的全部?jī)?nèi)容。

文章來(lái)源:站酷   作者:甜西瓜汁
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