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淺談交互設計師要知道的「數據分析」兩三事

Product Design DonMinifie04870 27℃ 0评论

數據分析,不僅僅是產品運營的“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。淺談交互設計師要知道的「數據分析」兩三事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后的設計方案上線后,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。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複雜?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。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,上線后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后的效果如何,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,得到的答覆是“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。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。青溪Joanna,微信公眾號-青溪札記(qingxizhaji),交互設計師一枚,喜歡體驗各種app,關注社交、在線旅遊、O2O、工具類產品;擅長需求分析、交互設計,有一定前端開發經驗;業餘時間喜歡網球、ukulele、簡筆畫,正在努力攢技能。本文原創發佈於人人都是產品經理,未經許可,不得轉載。

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