2016-11-16 藍藍設計的小編
當你面對一個艱難的問題時，你是根據什么來進行抉擇?直覺?還是遵從內心?難道是喜歡拋硬幣?
這些方法可能偶爾會給你正確的方法，但它們的有效性相比數據是不夠真實的。
當你面對一個艱難的問題時，你是根據什么來進行抉擇?直覺?還是遵從內心?難道是喜歡拋硬幣?
這些方法可能偶爾會給你正確的方法，但它們的有效性相比數據是不夠真實的。
那么，讓我們來挖掘出最有效的方法。作為設計師，我們可以利用數據來改善我們的設計。
什么是數據?
我們需要不拘一格的自主權，和我們考慮的數據一樣。對我們來說，這不僅僅是數字，在我們看似平常的一些數據，甚至能讓傳統數據科學家屈服。
舉個栗子，社交軟件注冊時需要詢問新用戶用一些形容詞(標簽)來描述他們的個性，傳統的分析師可能不喜歡這樣的數據，因為他們不容易量化。但對設計師來說，這些數據可以避免做一些無用功。
“理解好“為什么”才能讓我們創造更佳的用戶體驗。”
畢竟，我們經常面臨各種各樣的挑戰，因此我們擁有藝術和科學數據分析方面轉變思維的權利。
有2類主要數據是我們考慮的方向： 1、定量數據(Quantitative data) 2、定性數據(Qualitative data)
定量數據(Quantitative data)
大數據!數字!圖表和圖形!36大數據
簡單地說，定量數據是關于“誰(Who)”、“什么時候(When)”、“什么(What)”和“在哪里(Where)”的數值數據。
思考Google Analytics(著名互聯網公司Google為網站提供的數據統計服務)，思考人口統計分析數據。
這種類型的信息是與設計師高度相關的，歸根結底，了解用戶是開始設計前 要做的先行步驟，這至少也能解決一個問題。
定性數據(Qualitative data)
定性數據最好的定義為非數字信息，是關于“如何(How)”和“為什么(Why)”。
用戶為什么會選擇你的產品?他們是怎么使用的呢?用戶如何感知你的產品?
定性數據是更難想象得到的，但它仍然可以在你的設計過程中發揮關鍵作用。例如，只要看看微博的熱門話題，就能輕松找到能夠用戶關注的范圍廣度，并挖掘任何你想要的關鍵字。
知道了大家關注什么這就是非常棒的信息，但是想象一下他們為什么會關注這些話題，以及對我們又有什么幫助，或者更好的是：如何才能更加滿足他們?
理解好“為什么”能讓我們為用戶創造更多的參與體驗，從而增加我們的產品或服務的整體價值。
“不要只在意數據，心里還要有一個特定的目標。”
如何在設計中充分利用數據
現在，我們已經掌握了一些對我們設計師有用的數據，讓我們談談如何實際利用數據來完成目標和取悅用戶。
以一個問題開始 數據在外行看了似乎勢不可擋。誰沒有在Google Analytics迷失或暈頭轉向過?如果你帶著特定的目標去挖掘相關信息，你會很容易得到，原來還有這么迷人的東西可以看!
要專注于你的思緒，以一個問題開始數據分析。你渴望找到什么?千萬不要只著眼于看看數據，在腦海中要先有一個明確的目標。
我發現我經常問的幾個問題：
1、是什么影響了新登錄頁面的跳出率?
2、如何改變banner影響轉化率?
3、用戶在百度輸入了什么關鍵詞進而訪問了我的網站?
4、哪種landing pages最流暢?
你怎么處理這些數據將取決于許多因素，以最后一個問題作為一個例子，很容易知道并怎樣把這個應用到我們的設計決策中。
我們可以更好的確定我們的用戶希望看到在我們的網站，什么樣的圖片和消息傳遞能真正和他們建立聯系，以及如何在其他著陸頁面強調我們的價值。
用真實數據建立模型
設計師經常用“完美”在數據模型中造假，如:
1、一行文字的正確長度，通常是根據設計師在腦海中的印象
2、一個數字可能很棒很全面了，但現場輸入卻包含小數點
3、通過精心的編輯和合成圖像的裁切來達到理想的比例
現實世界是不完美的，所以要結合真實的數據來設計，并且要知道當我們在建立數據模型時難免會遇到一些麻煩。
當設計師在模型中使用真實數據時，不得不面對同樣的現實問題，意味著將會被最終設計結果和管理決策約束。
例如，假設你在設計一個新聞app，你可能會設計成2條3排以上的新聞 實體模型，你想要的是不需要點擊就能看完整片段的新聞。
在你的模型里，每條新聞的段數剛好，并且擁有6個小片段。注意：這樣只能用作填充并適合你想要的設計布局。
當你去現實世界中測試它時，你會發現，你的布局看起來完全不一樣，一些新聞由于不同的長度會撞到下面的折疊處。
你可以正確地推斷，在app中這種沖突可能隨時出現各種變量，如果不使用真正的客戶數據，可能經常會遇到一些嚴重的格式錯誤，這會很傷害用戶體驗。
這就是為什么在設計過程中考慮實際數據是如此重要的原因，采用這種方法迫使設計師在建設實際產品的過程中能夠理解最終用戶。
你要做的最后一件事就是確保app或網站設計接近完成時不會在遇到意外，這樣你辛辛苦苦的設計才能更加實用和完美。
A / B測試(A/B testing)
A/B測試是將數據分析應用到設計實踐中的最有效方法。
你有轉變成不同角色的用戶來使用你的產品嗎?假如電商網站的價格用綠色替代紅色會做得更好嗎?登陸頁面的布局是怎么樣的?
A/B測試是檢驗這些的最簡單方法，這是一個簡單的過程，在你運行測試中需要非常頻繁使用的。
在同等條件下，用A/B測試法簡單地改變同一個頁面或app中的某個元素，并留下相同的，然后你分別測試兩種情況，并得出相關的一些KPI指標。
A/B測試應該作為設計過程的一部分，完成第一個版本的設計將不再是最后一個步驟，你應該經常用你的設計做些數據測試!記住，我們要讓數據而不是直覺來指導我們的決策。
語意差異調查
這是很難量化的東西，如“情緒”，但如果我們要創造真正令人難忘的用戶體驗少不了做這方面的工作。讓用戶填寫調查問卷可以說是頗具有挑戰性的，但提供的見解也是很有意義的。
如何讓他們認真填寫調查問卷可能取決于你特定的用戶或者你與他們的關系怎樣，但在一般情況下，我會建議你主要還是用常用的社交軟件(如微信，QQ)去做這件事(國外通行用郵件通訊交流，我們國內主要用微信或者QQ)。
用社交軟件開展問卷調查是能想到的最常用方法，并且有很好的理由，微信或QQ的參與度一般比其他渠道高得多，這是獲得參與者注意的最簡單而廉價的方式。
如果得不到反饋，可以考慮在填完問卷后給予一些獎勵、獎賞措施，至少也要表達真誠的感謝，并引導到問卷中，充分解釋這份問卷的重要性，以及你和你的團隊是多么渴望得到他們的反饋意見。
回到主題，一個語意差異調查的目標是簡單的：你提出了多個選項，并要求參與者對各種描述形容詞的做出真實的選擇，這些如果做好了會非常有效。
如果你要做一個標準的調查，問：“你認為你的經理是一個公平的人嗎?”你問題中使用的形容詞將會被參與者預先感覺到一種特定的方式。
另一方面，你可以嘗試對問題進行一個更開放式的演示。如這樣地:
以這種方式看待它，沒有任何意義或臆斷被傳達，這里的目標是獲得一個人 對主題的真實想法。
你可以進一步采取這個步驟，并刪除一個中立的答案選項。這可能會迫使一些選擇一個側面，讓你獲得更深入的答案。
一款app的相關問題幾乎是無止境的，你可以根據實際情況和需求從任何方向進行摸底。
也許你想得到訪問者對主要登陸頁面的意見;也許你想知道當用戶第一次訪問的內容要收費會有怎樣的感想;或者，也許你想知道用戶是否在通過點擊“購買”的過程中受到某種引導。
你的產品注冊流程的設計是否讓他們參與進來了?為什么人們會從你的購物車中退出?當他們做這些的時候，他們的情緒是怎樣的?
這些都是我們可以通過語意差調查來解決的問題。嘗試著這樣做調查，你會為得到的反饋結果而感到驚訝，以及知道如何更好地了解用戶。
大展拳腳
上面提到的只是一小部分方法，我們可以使用數據來改善和推動我們的設計過程。
在你開始設計之前要多花時間去看看那些數據，用戶和訪問者將會感激你。
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