本篇文章主要介紹設(shè)計師在支持業(yè)務(wù)的過程中，可能會遇到的數(shù)據(jù)分析場景及應(yīng)對的思路、方法，希望能給大家?guī)韱l(fā)。
首先介紹一下數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)及用途，總的來說主要是用來發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的。設(shè)計師用到比較多的情況有：
- 宏觀了解產(chǎn)品/功能表現(xiàn)，判斷產(chǎn)品/功能的重要性或優(yōu)先級，比如看流量指標(biāo) UV、PV 等；
- 衡量產(chǎn)品/功能的轉(zhuǎn)化能力，在產(chǎn)品改版之初或改版后，觀測關(guān)鍵轉(zhuǎn)化指標(biāo)，如點擊率、CTR、鏈接轉(zhuǎn)化率等，評估產(chǎn)品整體表現(xiàn)是否符合預(yù)期；
- 發(fā)掘問題，指導(dǎo)設(shè)計。在設(shè)計之初，可以在關(guān)鍵轉(zhuǎn)化指標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步拆解，分析影響關(guān)鍵指標(biāo)的因素都有哪些，通過觀測這些影響因素的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，來判斷產(chǎn)品/功能模塊是否有持續(xù)優(yōu)化的空間。
以上三種情況中，只有指導(dǎo)設(shè)計的分析過程看起來有些復(fù)雜，它基本包含了前兩種情況的分析，下面重點針對第三種情況，介紹一下數(shù)據(jù)分析的思路。
剛開始，需要先明確數(shù)據(jù)分析是為了什么，這個目標(biāo)最好是可量化驗證的。比如發(fā)布改版的目標(biāo)是提高發(fā)布成功率還是提高發(fā)布字段的填寫率，從而豐富信息展現(xiàn)？兩種目標(biāo)的數(shù)據(jù)分析過程完全不同，甚至結(jié)論可能會是兩種相反的設(shè)計方向。有的產(chǎn)品可能要求兩個目標(biāo)都達(dá)到，這個時候設(shè)計師需要兩個目標(biāo)都考慮，必要的時候在有沖突的設(shè)計點上做權(quán)衡。
在明確了總目標(biāo)后，需要在總目標(biāo)的基礎(chǔ)之上進(jìn)行拆解，分析影響目標(biāo)的因素可能都有哪些，哪些可能還有提升的空間，這個過程就是問題預(yù)設(shè)。拆解目標(biāo)、分析可能性的方式有很多，列出一些，供大家參考交流：
1. 轉(zhuǎn)化漏斗
按照時間順序，列出用戶從開始到達(dá)成目標(biāo)整個過程中的關(guān)鍵點，即任何可能操作失敗導(dǎo)致用戶流失的觸點，一一列舉，繪制成轉(zhuǎn)化漏斗。轉(zhuǎn)化漏斗本身就可以作為預(yù)設(shè)的問題，另外，還可以在轉(zhuǎn)化漏斗的基礎(chǔ)上發(fā)散影響轉(zhuǎn)化漏斗的問題，進(jìn)行驗證。這種方法作者用的多一些，它在解決流程明確的需求中比較清晰，可以系統(tǒng)化的列出各個轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)的情況。
2. 頭腦風(fēng)暴
組織頭腦風(fēng)暴，往往也會發(fā)散出可能性較高的問題預(yù)設(shè)，成員間思維碰撞，互相啟發(fā)，也會帶來很多新思路。組織頭腦風(fēng)暴的方法有很多，本文篇幅有限，就不贅述了。
3. 用戶調(diào)研
通過用戶訪談或可用性測試等用研方法，也可以搜集到很多問題，通過數(shù)據(jù)分析對問題發(fā)生的概率及影響程度進(jìn)行定量驗證后，針對發(fā)生頻繁、影響用戶量大的問題優(yōu)先設(shè)計解決方案，效果更直接，效率更高。有些問題的影響程度難以通過數(shù)據(jù)量化，可以考慮通過調(diào)研問卷的方式進(jìn)行驗證；如果時間及資源上來不及上線問卷，也可以根據(jù)經(jīng)驗作出判斷，設(shè)計簡單的方案小成本上線驗證，如果上線后衡量目標(biāo)的核心指標(biāo)有所提升，說明預(yù)設(shè)的問題方向無誤。
4. 專家走查
成立專家組進(jìn)行問題走查，使用得也比較普遍。可以設(shè)定幾個典型任務(wù)，帶著任務(wù)進(jìn)行走查。筆者推薦將用戶分層，每類用戶隨機抽取幾個用戶的行為路徑，專家進(jìn)行真實場景還原，這樣走查的問題可能會更加真實。
請注意，問題預(yù)設(shè)環(huán)節(jié)在于發(fā)散，認(rèn)為可能影響目標(biāo)的因素都可以考慮進(jìn)去。另外如果發(fā)散的問題比較多，導(dǎo)致驗證工作量較大，也可以根據(jù)經(jīng)驗判斷預(yù)設(shè)問題對目標(biāo)影響的大小，加以排序，按照優(yōu)先級進(jìn)行驗證。
根據(jù)預(yù)設(shè)的問題，確定衡量問題的數(shù)據(jù)指標(biāo)都有哪些，F(xiàn)實情況會因為歷史原因、技術(shù)實現(xiàn)成本等等，并不是所有數(shù)據(jù)指標(biāo)都適合觀測。所以，衡量同一個問題，可能需要發(fā)散多條思路進(jìn)行驗證。
比如在分析表單類產(chǎn)品時，目標(biāo)是提升表單轉(zhuǎn)化率，預(yù)設(shè)問題是各個表單控件可能會有填答障礙。衡量控件是否有填答障礙，可以有以下幾個思路：
- 統(tǒng)計表單報錯率，了解用戶在哪個控件遇到哪種障礙比較多，可以針對性的進(jìn)行優(yōu)化；
- 觀測用戶填答單個控件的時間，來判斷該控件是否有填寫障礙，是否需要進(jìn)一步優(yōu)化；
- 統(tǒng)計在表單提交時，哪些控件的填寫率低，也可能是填寫體驗差、影響轉(zhuǎn)化的原因；
- 統(tǒng)計填寫失敗的表單，哪些控件的填寫率低，在表單中順序比較靠前的控件，很可能是填寫體驗差、影響轉(zhuǎn)化的原因。
數(shù)據(jù)指標(biāo)有很多，每類產(chǎn)品的指標(biāo)也會不盡相同，難以窮舉，觀測哪些指標(biāo)需要具體問題具體分析。列幾個常用的供參考：點擊率、CTR、使用時長、鏈接轉(zhuǎn)化率。
需要注意的是：
- 確定與業(yè)務(wù)目標(biāo)、預(yù)設(shè)問題一致的、有關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
- 確定是否需要拆分維度，如按業(yè)務(wù)看、按用戶類型看等。
- 確定數(shù)據(jù)指標(biāo)是否可觀測或易于觀測，建議確定較小成本的數(shù)據(jù)觀測方式。
一般來說，如何驗證預(yù)設(shè)問題，可以和更專業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理或數(shù)據(jù)分析師商量，設(shè)計師主動參與這個過程，一方面可以幫助團(tuán)隊發(fā)散更多思路，另一方面理解數(shù)據(jù)分析過程有助于發(fā)散設(shè)計解決方案。
收集數(shù)據(jù)一般也可以有更專業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理或數(shù)據(jù)分析師，設(shè)計師了解數(shù)據(jù)收集的過程，可以了解可能影響結(jié)論的因素都有哪些，盡量規(guī)避風(fēng)險，拿到準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)。
1. 數(shù)據(jù)觀測時長：
根據(jù)產(chǎn)品特性，規(guī)律波動的數(shù)據(jù)以波動周期的整數(shù)倍為觀測時長即可。如以周為周期規(guī)律性波動的以周為單位觀測，一般為一周到兩周。 盡量避免節(jié)假日、活動期間、淡旺季切換周期內(nèi)觀測數(shù)據(jù)得出結(jié)論，因為數(shù)據(jù)波動大且影響因素不確定。
2. 數(shù)據(jù)觀測方法：
如果要做數(shù)據(jù)對比，確定對比方式，AB 測和改版前后對比，確保選擇準(zhǔn)確性及可行性佳的方式。如果要做 AB 測，則需要避免多個 AB 測交叉同時做，另外流量配比的多少也可能影響結(jié)果，一般采用 50%：50% 的流量配比。
如果采用改版前后對比的方式，則需要在產(chǎn)品表現(xiàn)平穩(wěn)的時間周期內(nèi)，避免旺季淡季變化周期內(nèi)觀測。不推薦用這種方式對比，影響因素較多，難以得出較為準(zhǔn)確的結(jié)論。
3. 數(shù)據(jù)量級預(yù)估：
樣本量：一要有代表性，一般數(shù)據(jù)統(tǒng)計采取全樣本的方式，沒有這類問題；有些調(diào)研性質(zhì)的數(shù)據(jù)，需要通過人工處理，選取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析即可，此時要求選取數(shù)據(jù)要占總數(shù)據(jù)量的一定比例，才具有代表性；二是樣本基數(shù)要足夠說明問題，量級太低，結(jié)果波動太大，可以調(diào)高量級或拉長觀測周期，再得出結(jié)論，否則沒有可信度。
轉(zhuǎn)化量：在樣本基數(shù)足夠的基礎(chǔ)上，如果轉(zhuǎn)化量級太低，也可能轉(zhuǎn)化量在小范圍波動時，轉(zhuǎn)化率波動較大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，可信度低。此時應(yīng)考慮放棄觀測轉(zhuǎn)化率，尋找其他方式。
在收集到數(shù)據(jù)后，根據(jù)設(shè)定的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，此時可能用到數(shù)據(jù)透視表、可視化數(shù)據(jù)圖表等等。專業(yè)的數(shù)據(jù)分析方法有很多，設(shè)計師掌握求和（SUM）、求平均值（AVERAGE）兩個基礎(chǔ)公式，以及餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖幾種可視化圖表，應(yīng)該就夠用了。
需要注意的是：
- 如果需要比較，一般使用比率進(jìn)行對比，不用絕對量值直接對比，消除變量的影響。
- 比較比率的結(jié)果是變化率，變化率的算法是（新版比率-舊版比率）/舊版比率×100%。
- 有些數(shù)據(jù)初始值處于較低水平，對比變化率可能非常高，所以絕對差值及變化率兩者都需要看。
- 特殊數(shù)據(jù)的處理：一般數(shù)據(jù)處理有清洗的環(huán)節(jié)，在設(shè)計側(cè)涉及較多的是問卷的數(shù)據(jù)清洗，其他情況少有涉及，所以沒有單獨講。但是有偶發(fā)的因為特殊節(jié)假日、運營活動期間導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)波動異常，前面講了最好避免出現(xiàn)這種情況，如果遇上了，可以除去這部分特殊數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，也可以分開兩部分進(jìn)行分析，對比正常數(shù)據(jù)和特殊數(shù)據(jù)可能會有新結(jié)論的出現(xiàn)。比如運營活動期間，可能流量沖得比較高，但是因為新用戶可能精準(zhǔn)性差，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率會明顯比平時轉(zhuǎn)化率低。
因為前期對于目標(biāo)及問題分析的比較清晰了，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來之后，有些結(jié)論就呼之欲出了。有些需要根據(jù)經(jīng)驗判斷數(shù)據(jù)變化是否在預(yù)期范圍內(nèi)，比如：
- 該產(chǎn)品該指標(biāo)歷史上變化的范圍是？
- 相似產(chǎn)品該指標(biāo)歷史上或現(xiàn)在的范圍是？
- 做的改版或者近期的各種影響因素是否足以影響數(shù)據(jù)有這么大的變化？
如果數(shù)據(jù)超出預(yù)期，需要分析可能原因是什么？是否合理？
- 對于 AB 測的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)一步考慮數(shù)據(jù)差異是否明顯。
- 需要分析考慮在分析期間數(shù)據(jù)波動是否符合規(guī)律或者一致。
- 有些類型的新方案剛上線，轉(zhuǎn)化會有明顯提升，此種情況如果轉(zhuǎn)化提升的程度和方案不對應(yīng)，難以用理論解釋提升的原因，此時建議再觀察一段時間數(shù)據(jù)趨勢是否有變化。如果轉(zhuǎn)化隨時間推移呈不可挽回的下降趨勢，原因可能是用戶對新方案需要有適應(yīng)的過程，可能會出于新鮮感、好奇心或不熟悉而多次、反復(fù)點擊。這種情況的處理方式是在線上多觀察一段時間，待數(shù)據(jù)穩(wěn)定時再進(jìn)行分析，得出結(jié)論。
可以看出雖然文章標(biāo)題名字是數(shù)據(jù)分析，但是內(nèi)容更偏重設(shè)計過程中如何通過數(shù)據(jù)挖掘問題，以及在數(shù)據(jù)分析中遇到問題都有哪些解決思路。以上是筆者從歷次項目交互設(shè)計總結(jié)出來的經(jīng)驗與方法，希望能給各位設(shè)計師帶來啟發(fā)。
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