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编辑导语:在产品设计中,数据也是一个重要依据因素,通过数据分析,产品设计可以更好地兼顾用户需求,进而推动后续用户体验的提升。本篇文章里,作者总结了如何建立一个以数据为导向的设计体系的方法,让我们一起来看一下。

本文内容为如何建立以数据为导向的设计体系。大纲如下:

  1. 以数据为导向的意义;
  2. 数据指标;
  3. 数据分析方法;
  4. 模型建立;
  5. 数据验证。

一、以数据为导向的意义

1. 可视化

用户行为可视化,可清晰地了解整体/个体用户的行为。

如下图所示,通过Google Aanalytic 网站可清晰地掌握平台整体流量的来源,用户群体路径行为轨迹,这可以让设计师/产品经理清晰地了解到平台的用户行为轨迹和用户人群的操作习惯。

也可以清晰地了解每个用户的操作行为路径。如下图所示:

2. 可追踪

可追踪产品任何一个时间段的数据,了解整体数据的变化。

如下图所示:通过曲线变化,可看出产品日活跃的变化,通过变化前后的节点可得到产品发生大变化的时间节点。

3. 可验证

前期提供数据支持和后期方案的验证。

例如下图,通过优化产品界面的购买按钮,通过对比前后数据,看设计改版是否成功。

下图的固定产品的购买按钮点击率从6.4%提升到了9.8%,涨幅53.1%,由于涨幅大于0,同时没有外部其他因素影响数据变化,所以可得出结论,这次设计改版是成功的。

4. 可预测

通过数据变化,可预测产品的走向和趋势。

如下图所示,通过日活曲线,可预测未来产品的日活增长速度。

从图可以看出,经历过第一次增长后,第二次增长的增长率低于第一次。未来产品如果想维持高增长,则需要投入更多的人力和费用。

二、数据指标

掌握数据指标有助于我们入门数据分析。

我将数据指标分为三类,分别为:综合性指标、流程性指标和业务性指标。

1. 综合性指标

综合性指标:指的是能综合体现产品整体情况的指标。

对于非交易类型的产品,那么这个平台的综合性指标可以包含DAU、留存用户数、留存率和人均使用时长等等。

1)DAU

DAU:Daily Active User 。衡量产品使用的活跃度。明确产品的用户体量,方便产品设计了解产品的每日用户情况和用户增减趋势。

如下图所示,通过DAU可以很直观地了解产品的所处在的生命周期。和用户增长情况。

数据用途是方便产品设计人员了解产品的每日用户情况,了解产品的用户增长或者减少趋势。

2)留存率

留存率:某周期内留存用户数/某周期内访问用户数。用来衡量用户使用粘性,也是衡量产品引流成本的一个重要参考。

数据用途是用来衡量用户使用粘性,也可以用来作为产品改版后的重要指标,留存率提升了,在不改变功能的情况下,说明设计改版成功。

产品的留存率越来越高,这说明他们的产品用户粘性越来越好。

当然不同行业的产品,留存率也是不一样的。社交产品,关系链越庞大越深度,粘性越好,用户迁移成本就越高,留存率也高。

3)人均使用时长

人均使用时长:用来衡量用户使用产品的深度,判断用户使用产品的粘性和依赖度。

单位用户的使用APP的时长是一定的,当在一个APP上花费的时间多,那么意味着在其他的APP上就花费的时间少。

对于交易类型的产品,那么这个平台的综合性指标可能就包含GMV、支付UV、人均订单数、人均客单价等等。

① GMV

用户的下单总金额。下单产生的总金额,包括销售额+取消订单金额+退款订单金额。

举个例子:一个电商平台,所有用户一共下单了100万的商品,其中取消订单2万,退款10万,那么GMV就是100万。

数据用途是体现电商平台的交易规模,GMV越高说明这个电商平台的交易规模越大,平台体量越大。

② 支付UV

指下单并成功支付的用户数。举个例子:一个电商平台,有3000人点击购买,其中2000人,成功完成支付,则支付UV为2000人。

数据用途是了解平台整体用户支付购买人数规模。

③ 人均订单数

支付PV/支付UV,人均订单数大于1。

举个例子:一个电商平台,支付pv为3000,其中支付人数为2000人,那么人均订单数为1.5。

数据用途是用于衡量产品/页面/功能的导购能力。

④ 人均客单价

ARPU,GMV/支付UV。

举个例子:一个电商平台昨天GMV有100万,其中支付UV1万人,那么人均客单价为100元。

数据用途是一段时间内每个用户平均收入,用来衡量产品效益。

2. 流程性指标

流程性指标和用户操作流程中产品的指标有关。

常见的有:点击率、转化率、流失率和完成率。

1)点击率

点击率:点击率分为PV点击率和UV点击率。在实际工作中,使用PV点击率的情况比较多。这个要根据具体需求而定。

举个例子:如果当天知乎的首页展现PV是400万,5万人点击提问按钮有10万次,那么点击率就是 10/400=2.5%。

2)转化率

转化率:下一步用户数/上一步用户数。

如下图所示,可以看到整个注册流程,每个节点的转化率数据。

3)流失率

流失率:(上一步用户数-下一步用户数)/上一步用户数。

通过流失率,可全局看出所有的流失情况,找到流失异常数据,可追踪之前是什么情况导致流失数据情况,并修复产品问题。

4)完成率

完成率:完成率相对于转化率而言,是最终的结果数值。转化率是过程值,完成率是结果值。

3. 业务性指标

区别于基础通用型指标,业务性指标主要强调其业务属性,例如社交社区,则可能需要的业务指标为:人均发文数、人均评论数、人均点赞数,分享率等。

三、数据分析方法

数据分析和设计的方法这里简单介绍以下5种,分别为:行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分步分析和对比分析。

1. 行为事件分析

通过分析特定类型的用户行为,找到这种特定类型的用户行为的对产品带来的影响。也可以推算出这种特定的行为给产品带来的意义。

行为事件分析法一般经过事件定义、下钻分析、解释与结论等环节。

2. 漏斗分析

流量在各个节点流转过程中,会存在一级级的流失。最终形成了漏斗形态,漏斗分析适用于一些列完整流程操作的用户行为。

找到设计过程中流失比较多的数据,通过数据找到流失的原因。

3. 留存分析

通过找到整体留存情况,找到用户留存的关键性因素指标。

留存分为两种情况:

  1. 产品整体留存,整个产品的留存率,对象是整个产品。
  2. 功能模块流程,各个模块的留存,这里是针对于单个功能模块。

产品留存要分开看待。既要看整个产品留存率也要看所负责设计的各个功能模块留存率。

4. 分布分析

用户在特定指标的各种占比的归类展现。

如下图谷歌数据分析网站所示,可以根据不同分布类型占比,进行分析。

5. 对比分析

对比前后数据,通过对比数据的差值,验证设计。

  • 自身产品比,对比产品其他模块相似场景的数据差异。通过对比找到问题点并做分析优化。
  • 行业产品比,和同行业产品的数据对比分析,找出数据差异的问题所在,并给出对应的优化方案。

四、模型建立

目前市面上常用的模型有Google’s HEART、AARRR和RARRA。

1. Google’s HEART

HEART是一个用来评估以及提升用户体验的模型,它由五个维度组成:Engagement(参与度)、Adoption(接受度)、Retention(留存度)、Task Success(任务完成度)和Happiness(愉悦度)。

1)Engagement(参与度)

通常指的是用户的使用行为,这里面包含用户的活跃度、UV、PV、人均访问次数等,通过这些数据可以很好地反应整个产品的用户参与意愿度。

2)Adoption(接受度)

用户在特定(短)时间内开始“真正”开始使用某个新功能/模块。接受度主要体现在用户访问和操作等行为。

3)Retention(留存度)

留存度即对于一个功能或者产品,一段长时间内从开始参与到现在连续活跃的用户,留存率是互联网产品的主要获利因素。

4)Task Success(任务完成度)

任务完成度主要指核心任务的完成率,在该纬度下包括三个基础用户行为指标:转化率、跳失率、成功率。

5)Happiness(愉悦度)

愉悦度是一个产品用户体验的最直观的评价感觉。

基于HEART五大维度可制作业务的数据模型,如下图所示:

2. AAARR

AARRR增长模型出自于增长黑客,即获客、激活、留存、变现、传播推荐。

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个。

1)获取用户(Acquisition)

本阶段最主要的目的是将潜在的目标用户转化成我们产品的用户,并且开始使用产品。提高用户注册转化率的关键在于,调优产品的着陆页,要准确传达产品的核心价值。

需要的数据指标

流量来源、CAC(用户获取成本)、CPC(每次点击付费)、CPT(按时长付费)、 CPM(千人成本)、 CPS(按提成收费)、CPA(按点击计费)、Campaign(塑造品牌)。

2)提高活跃度(Activation)

对于移动应用产品,用户活跃度还有另外两个关键数据指标:每次启动平均使用时长和每个用户每日的平均启动次数。

需要的数据指标

DNU(日新增用户)、DAU/WAU/MAU 、 ACU(平均同时在线人数)、 PCU(最高同时在线人数)、 PV、 UV 、意向UV(进入意向页面的用户数)、 PV/UV、 CTR(点击率)、 意向UV-CTR(点击UV/意向UV)、VV(视频播放次数)、访问时长、停留时长、滚动屏数、人均停留时长、人均操作次数、 N次操作占比、行为路径、访问频次、跳出率、用户来源、用户去向。

3)提高留存率(Retention)

用户留存率是非常重要的一个数据指标,留存率衡量着一个产品是否健康成长。

需要的数据指标

留存率、次日留存率、7日留存率、30日留存率、回流率、召回CTR(提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数)、用户生命周期 (周期/(1-周期内新增留存率))。

4)获取收入(Revenue)

即用户给产品贡献的收入价值,公司从用户所有的活动中所得到的全部经济收益的总和。

需要的数据指标

GMV 、ARPU(每用户平均收入)、ARPPU(平均每付费用户收入)、LTV(生命周期价值)、 PBP(回收期)、 ROI(投资回报率)、收入地图 、客单价、 消费次数 、消费频率、 订单量、 利润、 购买偏好、 直接引导成交、 间接引导成交、 购买间隔。

5)用户推荐(Refer)

通过用户推荐再次获取新用户,应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而优秀的应用就很好地利用了这个轨道,不断扩大自己的用户群体。

需要的数据指标

分享率、分享次数、K-Factor(病毒传播指标)、 NPS。

AARRR模型对应的数据指标如下图所示:

3. RARRA

RARRA的数据模型,本质上是在AARRR的基础上进行顺序调整得到,以满足日益获客成本所带来的压力成本。RARRA模型相比与AARRR可以使得获客成本更低。

  • 用户留存Retention:为用户提供价值,让用户回访。
  • 用户激活Activation:确保新用户在首次启动时看到你的产品价值。
  • 用户推荐Referral:让用户分享、讨论你的产品。
  • 商业变现Revenue:一个好的商业模式是可以赚钱的。
  • 用户拉新Acquisition:鼓励老用户带来新用户。

RARRA通过最重要的指标来关注增长:用户留存。

RARRA与AARRR的区别是,RARRA模型里面用户的留存重要性远高于获客。

在数据模型中,我们可以学到数据模型的分类思路,以及如何创造出适用自己团队的数据模型。

基于这个目的,我们可以将市面上常见的数据模型找出来并进行整理并分析。通过熟悉主流的数据模型的产出逻辑,并从中找到规律,创造出适用于自己团队的数据模型。

五、数据验证

通过核心指标判断设计方案是否符合预期,以此验证设计方案是否成功,并为后续产品的迭代优化做依据。

1. 关注设计的核心指标

设计过程中,要关注设计的核心指标,针对于核心指标,进行针对性的设计。

如果改版的最重要(核心)的指标是任务流程完成率,先查看用户操作流失率,然后分析找出流失原因,给出对应的优化方案。等到优化方案的产品版本上线后,对比完成率数据变化。

如果改版的最重要(核心)指标是人均观看次数,则要思考可通过哪些设计策略可提升产品的人均播放次数。

举个例子,新浪微博,以前版本用户看完视频后,视频会有重播按钮和推荐视频,用户只有进行下一步点击才能播放下一个视频。改版后看完视频会自动切换到下一个视频。这样的设计策略虽然绑架了用户的行为,用户从一个主动接受者,变成了一个被动接受者,但是这种策略能有效地提升人均播放次数。

2. 核心指标带来的价值/收益

当验证了核心指标往好的方向发展,这时候,就需要总结核心指标带来的价值和收益,这样的话设计价值才可以直接被量化。

举个例子:一个banner的点击率达到3%的时候,每天GMV约200万,当重新设计了这个banner,同时其他条件保持不变,点击率提升到了6%。这时候通过数据查看每天的GMV是多少,如果达到了400万,那么这增加的200万则是通过设计优化所带来的。

数据验证总结后有四步:

  1. 关注改版的核心指标
  2. 核心指标带来的价值/收益
  3. 确定上线时间
  4. 对比上线前后数据变化,进行验证

以上就是关于数据导向相关知识。