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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、對比改版前后的效果

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

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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

對于某個功能點,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后的成功率,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,上線后才關注數據

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。后來發現,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,于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后的效果,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,不至于最后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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