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晨光文化用品店新闻 什么是数据驱动设计?收下这篇入门科普!
发布日期:2021-07-22 20:24    点击次数:118

数据推动设计创新是一个稀奇而主要的议题。对于设计师来说,理解并学习数据驱动设计能更益地协助吾们往进走设计决策。本文结相符实例探讨了数据是如何影响设计决策,注释了数据驱动和数据回响反映的区别晨光文化用品店新闻,并介绍了众栽数据搜集的方式。

在这篇文章中,吾们将深入探讨什么是数据驱动设计,以及为什么它能更益地推动用户体验的升迁 。与此同时,吾们还将晓畅为什么它能协助吾们做出更实际的决策。

行为设计师,吾们必要批准和拥抱实际世界中的数据指标,并行使它们的微妙力量来调整吾们处事的方式。— Jared Spool

吾们现在面临着来自用户交互的海量数据 。固然有大量工具能够协助吾们晓畅所设计的产品,但是吾们是在为人类设计产品。因此,行为设计师,吾们必要分析人类的走为,并按照对人类交互的理解做设计。这将有助于吾们基于数据做出更益的设计决策。

吾们从用户那里搜集的数据能够协助吾们做出更益的设计决策 。通太甚析和理解数据,吾们能够设计出更益的用户体验。基于交互走为中定性和定量钻研的效果,吾们能更益地进走设计决策。

数据协助吾们探寻用户如何行使吾们的产品,以及设计师如何基于数据为用户优化行使体验。

吾们搜集的数据能够从四个维度协助吾们。

△ 数据将从 4 个维度协助设计师 什么是数据驱动的设计?

设计是以累积的数据钻研效果为撑持的 。在设计过程中,设计决策是基于数据和用户走为钻研的。邃密的用户体验设计包含对体验本身的评测钻研。而只有数据才能映射出有价值的评测结论。用户的走为和逆馈有助于产品设计师验证其发现、倘若和评测效果。

评测数据的清理与分析能揭露主要新闻。— Peter Drucker.

这些数据能够协助产品团队晓畅其现在标用户,发现用户痛点,挖掘新的趋势,声援数据驱动的设计,并确保团队进取倾向的切确性 。用户数据能够直接推动商业收获的升迁。经历数据驱动设计,以升迁用户体验,被证实是精确可走的形式。

为什么要进走数据驱动设计?

吾们设计师在设计产品的过程中,会对用户进走调查、钻研和不悦目察。设计产品的过程中,唯一能验证倘若的就是数据 。倘若吾们在异国任何数据驱动的情况下进走钻研,凭借直觉或经验来做决策,就很有能够把钱铺张在无效的或一钱不值的设计改动中。

产品的性能能够经历相符理行使、验证和分析用户数据而得到升迁,它也能直不悦目地逆映在用户数据中。即使是世界上最益的设计师也无法展望用户的需求。数据驱动的设计是一个向用户学习的过程,它能确保用户的题目得到解决。已足用户需求是产品成功的始要条件 ,而这总共都必要数据来驱动设计迭代。

数据驱动与数据回响反映设计

上述术语来源于在 Rochelle King、Elizabeth Churchill 和 Caitlin Tan 所著的《数据驱动设计(Designing with Data)》一书。本书有助于吾们理解和阐明相关数据驱动设计的迥异术语,并将其与数据回响反映设计和数据感知设计进走对比 。

△ 行使数据进走设计 —— King, Churchill, & Tan

数据驱动和数据回响反映是两栽迥异的形式 。它们都是以数据为基础,产品团队的每一个决策都是由数据评估和驱动的。数据驱动的重点在于数据辅助产品优化和效果升迁。数据回响反映让吾们在数据的行使上拥有更宽阔的发展倾向 。吾们能处理的也不光仅是量化的数据。迥异体验的 A/B 测试或组织化的可用性测试在数据回响反映中能够会失效。

数据感知让吾们理解数据搜集上的普及性和局限性 。吾们能够按照迥异的题目来判定哪栽形式是最正当的。有数据感知能力的团队能够会发现,基于益处相关者钻研会、用户访谈、甚至 A/B 测试钻研效果而做出的决策,具有一致的价值。

麻省理工学院数字商业中央的钻研外明:“在经历数据驱动决策方面,处于走业领先地位的前三分之一的公司,其平均生产效果比竞争对手高 5%,盈余能力高 6%。“

吾们发现增补评测的事物数目或挑高评测的保真度,实际上并不克升迁效果的精确性。数据效果并不因性能的优劣而发生显明的转折。它只能展现更深层次的复杂性—— 性能优劣牵扯到更众的东西。因此数据实际上只是一栽衡量标准,吾们照样必要依赖直觉。吾们照样要对成因的主要水平做出判决。— Jon Wiley(谷歌沉浸式设计总监)

如何搜集数据? 

△ smart UX 的数据可视化

吾们有很众搜集定性和定量数据的形式。很众用户体验从业者认为数据就是数字,但这是一个误区,是一个谬论。为了用数据驱动设计,吾们必要定性和定量数据 。定量数据会通知你,用户在行使吾们的产品时采取了哪些走为。而定性数据会通知你,他们为什么这么做,以及更主要的 —— 他们对集体体验的感受。于是,吾们在制定设计决策时必要搜集这两栽数据。

1. 定量数据搜集法

定量数据的数据类型是数字、人物、事物、时间、地点。定量数据能表现水平 晨光文化用品店新闻,而不克表明因为 。吾们能从 Google Analytics、Google Tag Manager、Google Optimize 和其他测量工具(例如:Hotjar、Crazy Egg、Optimizely、Usertesting)中获取很众关于网站或行使程序行使情况的定量数据。

A/B 测试

A/B 测试也被称为 分组测试 。Hubspot 将 A/B 测试定义为:

在(一个)实验中,’划分’ 出众个测试群体,测试一系列变量,并确定哪个变量外现更益。换句话说,你能够向一半的测试者展现版本 A,向另一半的测试者展现版本 B。

在进走 A/B 测试时,最主要的是尽能够确保每次只转折一个变量,并且使对照组和实验组的人数相通。你能够向吾们一半的测试者展现 A 版本,向另一半展现 B 版本。测试的主要现在标是在一致条件下,对迥异变量进走比较 。

解析

经历解析,吾们能够清新谁来到了吾们的网站,他们是如何到达那里的,他们在那里中止了众长时间,他们点击了什么。这类数据能有效清理出很众价值的指标,比如用户的平均会话时长、退出率等。倘若你想让行使程序或网站转化率得到升迁,提出从用户流量大的页面开起解析,由于它们能让你更快地搜集到有价值的数据。

吾们还能够行使眼球追踪工具,比如炎力图。炎力图经历眼球追踪技术,晓畅用户在屏幕上所关注的位置 。当来自众个用户的炎力图展现出相通的模式,表明网站或行使程序更新的内容模块或设计迭代是有价值的。

调研

用户体验调研是用户体验钻研中,定量和定性数据的主要来源。

一个益的调研必要精心设计益题目,确保题目异国引导性,并且现在标清晰。吾们答该尽量控制题目的数目(不超过 10-15 个),以免用户中途屏舍调研问卷。

2. 定性数据搜集法

定性数据能表明因为和发生过程 。为什么迥异组用户采取迥异的走为?为什么迥异的内容让用户在网站上中止的时长迥异?定性数据挑供了一个视角,不光协助吾们晓畅发生了什么,还能让吾们晓畅事件发生的因为以及过程。吾们频繁经历用户画像、体验旅程图或移情图来搜集定性数据。

有了清亮的定性数据,吾们能够创造更益的用户体验,更有效地服务于用户。

用户旅程 / 流程图

为理解用户与产品之间的交互,创建用户行使模型是专门有协助的形式 。从用户流程图中搜集到的新闻有助于确定湮没的单薄环节,为 A/B 测试或用户访谈的深入调研打下基础。

竞品分析

这是找出竞品缺陷的附添形式 。竞品分析经历调研竞品来找出相通产品的上风、劣势或有待改进的地方。

在进走竞品分析时,必须郑重。一味地模仿竞品并不是一个有效的解决方案。相逆,最益将竞品分析行为获取灵感的手腕。经历对竞品的理解,吾们能够取长补短。

用户访谈

用户访谈是搜集用户定性数据的有效形式 。它经历盛开式和封闭式的题目,较益地定位到用户中央题目。同时,吾们也要局限访谈对象的数目。电话或面谈能够得到更深入的数据。

外交媒体和用户逆馈

外交媒体逆映了用户对体验的憧憬 。经历晓畅用户共同的不悦,能够确定产品需求的优先级。晓畅用户对产品的评价和逆馈,也能获得更众的相关新闻。

搜集数据的形式必要按照项现在标内容和需求而转折 。吾们能够不必要往钻研数据,也不必要往做运算,就能高效行使数据以推动设计决策。但行为一个产品设计师,在设计用户体验时,吾们都要行使现有的工具对设计进走迭代和评估。因此,吾们不该该只是基于数据进走盲现在标决策,而是要对本身所做的决策知情知理。

不论吾们的现在标是什么晨光文化用品店新闻,数据驱动设计都有助于 挑高产品性能,挑高转化率,已足用户需求 。经历数据驱动设计,吾们的设计能得到更益的投资回报率。这也有助于挑高产品集体的行使率和复用率。

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