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如何運用數據用于設計和提高用戶(hù)體驗
在心理學(xué)沒(méi)有被大眾普遍接受之前，大部分人只會(huì )認為心理學(xué)是研究精神病人的學(xué)科，與普羅大眾是絕無(wú)關(guān)系的。隨著(zhù)市場(chǎng)經(jīng)濟的發(fā)展需要，現代心理學(xué)在推動(dòng)經(jīng)濟發(fā)展方面顯得舉足輕重。那么數據給我們的提示呢?數據給我們提供的難道只是預測市場(chǎng)波動(dòng)的趨勢和產(chǎn)品模型證偽?在數據只被我們用來(lái)研究經(jīng)濟的時(shí)候，大部分人都盲目地追求數值的精確性以確保經(jīng)濟項目的“精確制導”，而忘卻了數據也可以用于設計和提高用戶(hù)體驗。下面我給大家分享一下在友盟組織的主題為《iOS產(chǎn)品設計如何提升用戶(hù)體驗》沙龍中關(guān)于如何運用數據用于設計和提高用戶(hù)體驗。
基于數據的用戶(hù)體驗設計 創(chuàng )新工場(chǎng)用戶(hù)體驗總監卓浩
數據在設計當中的使用，不管是狹義的純粹的界面設計或者更廣義一點(diǎn)的產(chǎn)品設計。數據可以從這樣的一個(gè)維度來(lái)看，有專(zhuān)家級的極少量的數據，有量稍微大一點(diǎn)的就是定性的數據，還有大量的海量的定量數據。
專(zhuān)家視角，專(zhuān)家以專(zhuān)業(yè)的視角在做產(chǎn)品的時(shí)候對用戶(hù)行為、產(chǎn)品體驗等方面進(jìn)行預測，對產(chǎn)品產(chǎn)生的表現的一個(gè)分析。發(fā)過(guò)來(lái)，通過(guò)產(chǎn)品的實(shí)際使用數據可以幫助校正預測方法，以提高專(zhuān)家視角預測的效率。
定性數據，用用戶(hù)訪(fǎng)談，焦點(diǎn)小組等方法進(jìn)行定性數據收集，以較少的樣本量獲得較高的調查準確率。
定量數據，憑借互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數據收集的實(shí)時(shí)性，意味著(zhù)開(kāi)發(fā)者可以獲得快速、大量、真實(shí)的用戶(hù)數據，通過(guò)一定的數據研究方法可以起到很好的效果。定量數據和定性數據結合的方法更加規模稍小的一些團隊。第一：所謂的專(zhuān)家的視角就是在做產(chǎn)品的時(shí)候，或者在做產(chǎn)品過(guò)程中的用戶(hù)行為分析、產(chǎn)品任務(wù)分析和流程分析的時(shí)候預先預測用戶(hù)使用自己產(chǎn)品的時(shí)候會(huì )需要什么樣的功能，對產(chǎn)品會(huì )產(chǎn)生什么樣的表現的一個(gè)分析。
在做具體預期之前，通常會(huì )根據自己的經(jīng)驗，或者是一些第三方的數據來(lái)預測一下，比如預測在所有的用戶(hù)行為當中可能有一些是比較主要的用戶(hù)行為，并用一定的方法確定主要用戶(hù)行為線(xiàn)路和哪幾個(gè)行為是比較主要的。當你的產(chǎn)品真正上線(xiàn)以后，產(chǎn)品的使用數據會(huì )給你一個(gè)反饋，這個(gè)反饋有的時(shí)候會(huì )是和你預測的用戶(hù)行為區域或主要用戶(hù)行為是一樣。但是也有一些可能會(huì )出現一些出入，比如說(shuō)本來(lái)在你預測當中的某個(gè)部分是用戶(hù)的主要行為，但是在事實(shí)的數據上發(fā)現并不是這樣，或者說(shuō)你并沒(méi)有預測這條線(xiàn)路會(huì )成為用戶(hù)的主行為，但是數據反應出來(lái)用戶(hù)實(shí)際上會(huì )把這個(gè)作為一個(gè)主行為。同時(shí)因為數據是帶有量的信息的，所以你可以看到比如這條線(xiàn)路的用戶(hù)主行為在用戶(hù)使用量上，就是要比其他的顯得更多一些，更粗一些。從專(zhuān)家的角度對產(chǎn)品設計進(jìn)行預測，但是反過(guò)頭來(lái)，這個(gè)產(chǎn)品的實(shí)際使用數據是可以幫助你校正，這是一個(gè)很典型的用法。
第二：定性數據通常是指什么?通常是指你取一定的樣本量，不會(huì )太多，不會(huì )說(shuō)是成千上萬(wàn)的，但是又不是像一兩個(gè)所謂的專(zhuān)家數據，通常會(huì )是幾十個(gè)量級，得到一些你對這個(gè)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(gè)例子，比如說(shuō)當大家看到這張圖(圖片點(diǎn)擊放大)的時(shí)候，我想問(wèn)一下大家是看在哪里，這是一個(gè)很?chē)烂C的問(wèn)題，可能會(huì )有的朋友說(shuō)，我看到他這個(gè)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(huì )有同學(xué)這么說(shuō)。但事實(shí)上如果我們用專(zhuān)門(mén)的儀器來(lái)跟蹤一下大家的視線(xiàn)，你會(huì )發(fā)現這是真實(shí)的情況。實(shí)際上是有一些工具能夠幫助大家把用戶(hù)他自己不愿意表達，或者沒(méi)有辦法表達清楚的事情，清晰地展現出來(lái)，這個(gè)就是一個(gè)很典型的定性研究的或者說(shuō)定性數據分析起到的作用。當然這個(gè)定性研究里面還有很多其他的方法，比如說(shuō)像觀(guān)察法，我們去找到這個(gè)目標用戶(hù)，跟蹤他一天的行為或者說(shuō)他一段時(shí)間內的行為，來(lái)看一看他是怎么樣工作，怎么樣生活的。而不是說(shuō)你聽(tīng)這個(gè)用戶(hù)說(shuō)，我一天會(huì )用你的產(chǎn)品十多次，但你實(shí)際跑去看的話(huà)，發(fā)現他其實(shí)一次都沒(méi)用，或者說(shuō)十多次只是打開(kāi)看一下并沒(méi)有真正使用。然后也包括像用戶(hù)訪(fǎng)談、焦點(diǎn)小組等等，這些都算是比較經(jīng)典的定性研究，或者說(shuō)獲取定性數據的方法。像這個(gè)例子叫視覺(jué)追蹤這樣的方法，在做定性研究的時(shí)候其實(shí)我所經(jīng)�？吹降氖橇硗庖粋�(gè)誤區，就是大家會(huì )覺(jué)得，有的人會(huì )覺(jué)得定性研究因為它的樣本量很小，一共才那么十幾個(gè)人，它究竟靠譜嗎?是不是其實(shí)做了跟沒(méi)做其實(shí)沒(méi)什么兩樣，因為你樣本量這么小，其實(shí)它不能夠代表最大量用戶(hù)的真實(shí)情況，會(huì )有人有這樣的看法�；蛘哒f(shuō)另外一個(gè)極端是，有人會(huì )覺(jué)得要做研究，我們一定要很?chē)乐�，你十幾個(gè)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(shí)間、金錢(qián)投入都很大，我也沒(méi)法做，干脆不做了。
第三：接下來(lái)我們再看一下定量數據，定量數據其實(shí)是真正只有在進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代之后才有的一種奢侈，當進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品憑借它的數據都是實(shí)時(shí)連通的，開(kāi)發(fā)者可以得到快速、大量、真實(shí)的用戶(hù)數據。
大家想象一下，在過(guò)去比如說(shuō)像九幾年甚至包括像兩千年前后，那時(shí)候微軟這個(gè)世界IT界軟件行業(yè)的巨頭，他在做產(chǎn)品的時(shí)候比如說(shuō)office這樣的產(chǎn)品，他們在做用戶(hù)數據獲取、用戶(hù)研究，并且以此做分析來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品。他是什么狀況?花大概半年的時(shí)間，就是請一個(gè)專(zhuān)業(yè)的咨詢(xún)公司花大概半年的時(shí)間做數千個(gè)用戶(hù)的訪(fǎng)談和調研，收集數據。然后再花將近半年的時(shí)間整理數據，反饋給產(chǎn)品研發(fā)團隊，改進(jìn)產(chǎn)品。所以傳統的研發(fā)過(guò)程它的周期真的就是用年計的，但是當進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時(shí)代，其實(shí)有一個(gè)巨大的好處給大家，因為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品它的數據都是實(shí)時(shí)連通的，這意味著(zhù)開(kāi)發(fā)者可以得到快速、大量、真實(shí)的用戶(hù)數據。這三個(gè)非常非常關(guān)鍵，快速的、大量的、真實(shí)的用戶(hù)數據，這個(gè)意味著(zhù)只要我們這個(gè)產(chǎn)品當中做好了準備，每一分每一秒用戶(hù)使用的情況，都可以成為你下一個(gè)版本改進(jìn)的依據。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(zhù)很多傳統行業(yè)，比如像手機行業(yè)里面以前是做市場(chǎng)的人員來(lái)主導的，因為對于手機公司來(lái)說(shuō)，做市場(chǎng)的人員看起來(lái)是離商品銷(xiāo)售距離最近的。他們覺(jué)得我跟店員接觸是最緊密的，所以我應該來(lái)決定做一個(gè)什么樣的手機，有什么樣的功能，甚至長(cháng)什么樣。但是反過(guò)頭來(lái)大家再看傳統的手機行業(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(jìn)入到傳統的手機領(lǐng)域當中，徹徹底底地在改變這個(gè)領(lǐng)域。
在定量數據獲取當中或者定量的研究當中有這樣幾個(gè)主要的方法：
第一個(gè)就是所謂AB測試，AB測試就是上線(xiàn)幾個(gè)不同的版本，然后讓用戶(hù)去使用，通過(guò)比較用戶(hù)所使用不同版本之間的差異來(lái)弄清楚究竟哪個(gè)好。做AB測試這里面其實(shí)也是有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，第一個(gè)就是AB測試的這兩個(gè)版本一定是利于比較。
比如說(shuō)它可能是所有的指標當中只有那么一個(gè)或者是很少幾個(gè)有區別的，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(gè)因素在起作用，像有的經(jīng)驗不是太豐富的團隊他們會(huì )憋大招，就是一個(gè)版本里面有很多很多的改進(jìn)，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(gè)數據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(dòng)太多了。所以真正有經(jīng)驗的團隊會(huì )是用短平快的方法，很快的一次改一個(gè)，一次改很少的幾個(gè)，然后來(lái)做比較，發(fā)現哪個(gè)更好確定下來(lái)，然后再有新的測試和記錄。當然如果說(shuō)在更高深一點(diǎn)，其實(shí)這個(gè)實(shí)驗還可以被設計得更加巧妙，你可以把你的數學(xué)模型設計成，的確是你同時(shí)測試了好多個(gè)不同的屬性的變化，但是從數學(xué)模型的角度來(lái)說(shuō)是可以把這些不同因素之間的相互影響分離出來(lái)的，這樣其實(shí)也可以。但是對于大家來(lái)說(shuō)，可能最開(kāi)始作為起步還是短平快的方法，一次只比一個(gè)或者很少幾個(gè)，這是AB測試快速試錯的方法。
第二個(gè)實(shí)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(shuō)我控制一小部分用戶(hù)，但是又足夠量的，控制一小部分客戶(hù)來(lái)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(jìn)。
這個(gè)做法其實(shí)最主要的就是說(shuō)避免一下子影響到太多的用戶(hù)而產(chǎn)生不可控制的后果。比如像在早些年其實(shí)用百分之一測試用得最好的首屈一指的就是Google，對于Google來(lái)說(shuō)，一年當中可能會(huì )有幾千個(gè)這樣的實(shí)驗上線(xiàn)，然后會(huì )有幾百個(gè)或者說(shuō)幾百次對產(chǎn)品的改進(jìn)，僅僅對搜索而言。Google有那么多產(chǎn)品線(xiàn)，還有更多更多。像今天大家可能會(huì )更熟悉的是像facebook甚至把這個(gè)作為一種標準的上線(xiàn)機制，就是它的系統設計成為就是可以同時(shí)支持很多個(gè)不同的控制實(shí)驗，所以它可以幫助我公司產(chǎn)品當中有很多的實(shí)驗性功能，或者是新的產(chǎn)品特性，可以同時(shí)以少量用戶(hù)測試的方法來(lái)進(jìn)行。然后實(shí)驗數據好我就作為正式產(chǎn)品上，實(shí)驗數據不好我就把它收回來(lái)，重新改進(jìn)。當他做成是一種大規模自動(dòng)行為的時(shí)候，就出現了一個(gè)巨大的益處，就是你的產(chǎn)品新功能的改進(jìn)、提交、發(fā)布變成了一項非常非常順暢，不用說(shuō)再像以往那樣好象特意準備一個(gè)月，實(shí)驗兩個(gè)月，再調整一個(gè)月。反過(guò)頭來(lái)看起來(lái)好象你是用了快速的方法，但實(shí)際上還是要經(jīng)過(guò)兩三個(gè)月才能上線(xiàn)。對于facebook他把整個(gè)產(chǎn)品基礎架構設計成可以同時(shí)進(jìn)行大量少量用戶(hù)控制實(shí)驗的這種結構，對于它的產(chǎn)品迭代改進(jìn)非常有好處。
第三個(gè)就是對于這些數據的解讀。其實(shí)數據是中性的，一個(gè)數據出來(lái)很少有那種，當你看到這個(gè)數據就可以很清晰地判斷說(shuō)，這個(gè)數據究竟代表著(zhù)好還是代表著(zhù)不好。大部分情況下，其實(shí)你需要首先確定的是你這個(gè)數據分析的目標，比如說(shuō)舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，大家說(shuō)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)用戶(hù)來(lái)到這個(gè)產(chǎn)品上面，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)品用戶(hù)來(lái)到這個(gè)頁(yè)面上，究竟是快快的離開(kāi)好還是停留的時(shí)間久好，其實(shí)這兩個(gè)沒(méi)有絕對的標準，完全要根據你產(chǎn)品的目標來(lái)定。
比如說(shuō)如果像新浪這樣的門(mén)戶(hù)或者說(shuō)像新聞類(lèi)的產(chǎn)品，可能大家希望用戶(hù)來(lái)到這個(gè)頁(yè)面多停留一會(huì )兒。因為這意味著(zhù)用戶(hù)在上面有很多的瀏覽，但是如果說(shuō)對于Google搜索頁(yè)面，停留得久意味著(zhù)災難，意味著(zhù)產(chǎn)品質(zhì)量不好，設計不好，不能讓用戶(hù)很快地找到他想要找的結果，馬上離開(kāi)。所以你的產(chǎn)品的數據，千萬(wàn)不要把數據當做所謂的萬(wàn)能的，看到一個(gè)數據就可以很快下結論，真的不
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