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淺談交互設計師要知道的「數據分析」兩三事

作者:佚名    責任編輯:admin    更新時間:    2016-02-23 11:36:03

   數據分析,不僅僅是產品或運營的“專利”,作為交互設計師也需要掌握這方面的技能,來幫助我們做更好的設計。如果你是沒有關注過數據分析的交互設計師,下面這三點你可能需要知道。

  數據分析的作用

  1、發現問題

  分析數據發現某個功能的轉化率/留存率低,作為設計師如何提升這些指標呢?可以從自身專業角度的分析、也可以通過可用性測試去挖掘,再針對性的做改進、調整。

  2、對比改版前後的效果

  某個改進後的設計方案上線後,需要對比改進前後的效果,驗證此次改進是否有效,根據結果做下一步的行動指導。

淺談交互設計師要知道的「數據分析」兩三事 三聯

  關注哪些數據指標

  不同的功能、改版目標,關注的指標不同,下面只是列舉幾個例子:

  1、同一個界面,不同模塊的點擊量對比,用戶黏性(PV/UV)對比

  對於某個功能點,如果我們希望用戶經常使用、喜歡使用,這個時候需要關注的有 點擊量、用戶量、用戶粘性 。

  2、層級由淺及深,每一層級的PV和UV ,看用戶在不同層級的轉化率/流失率

  如果每個層級的流失率高,是否因為操作流程太復雜?這就需要交互設計師去分析具體原因了。

  3、某個操作流程,最終的成功和失敗的比例

  前面各個層級的轉化率綜合決定了最後的成功率,所以如果要提高這個指標,需要將各個層級都分析透徹,挖掘問題所在。

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  常犯的錯誤:改版前不操心,上線後才關注數據

  作為很少關注數據的交互設計師來說,常常在改版前沒有操心,上線後想要某個數據才發現木有。

  我也有過這樣的經歷,那個時候以為產品經理會跟進每次改版的埋點需求,也擔心我來提埋點需求會不會不太好。後來發現,目前所在的產品組,我對接的是產品總監,中間沒有執行此事的產品經理。作為設計方案的提出者也想看看設計上線後的效果如何,於是主動找產品總監聊了聊這個問題,看可不可以提產品組的埋點需求,得到的答復是“當然可以”。

  所以,我現在的做法是,如果某個設計方案想對比改版前後的效果,我會提前將自己的埋點需求整理成Excel表格,發給相關的同事,再對照交互原型詳細討論這些埋點,確保雙方理解一致,不至於最後埋點的數據不是自己想要的。

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  總結

  通過數據分析,可以量化交互方案的效果。作為交互設計師,可以主動去承擔一些工作,化被動為主動,去發現問題、改進問題,不用等到產品經理提了需求才想改進方案嘛。

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