摘要：如何用数据驱动设计？

关键词：数据，分析，UX设计，方法论

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UED观察 报道 | 公众号 uedsee 

在解决问题的设计中，使用假设并不能达到目的，因此对用户的行为，目标，动机和期望进行更深入的分析非常必要。毫无疑问，基于出色的设计研究，可以增强产品的用户的体验。

“如果我们希望用户喜欢我们的软件产品，就应该将产品设计为像一个可爱的人：尊重，慷慨和乐于助人。” —艾伦·库珀

企业成功与否取决于在可扩展解决方案上的构建程度。优先考虑客户体验的产品或服务更有可能在竞争者中脱颖而出，并长期具有更多的品牌忠诚度。在构建产品时，无需从最聪明的主意或最新技术开始，关键是需要从了解用户开始，研究正确的用户概念和理解用户的价值不可或缺。

了解组织目标和用户需求

为了与组织核心战略保持一致并验证构想，快速学习并更快取得成功，用户研究在设计过程中至关重要。

设计是一个反复的过程，在不同阶段接收反馈有助于重新考虑解决方案。我们越早获得反馈，就越容易迭代设计并实现以人为本的设计策略。在快速增长的数字世界中，用户的感知和需求正在动态变化，设计师需要能够说服和吸引用户与品牌互动。

“设计师的目标是倾听，观察，理解，同情，综合和收集反馈，使不可见的东西变得可见。“ –希尔曼·柯蒂斯

数据驱动设计

有洞察力的用户研究可以提供关键数据，将这些数据有效地整合到设计决策中去，使产品或服务具有影响力，这种在设计过程中利用数据的方法被称为称为“数据驱动设计”。

数据驱动设计方法

“设计不仅仅是单纯的组装，订购甚至是编辑：它是增加价值和意义，阐明，简化，澄清，修改，端庄，戏剧化，说服甚至是逗乐。设计就是将散文转变为诗歌。” –保罗·兰德

在设计时，我们需要了解引起用户反应的实际事实，遵循学习周期-识别并修复产品中最严重的问题，收集反馈并进行相应的迭代。从研究中获得的数据将推动设计决策制定并产生巨大影响，同时根据用户需求量身定制产品。通过测试，迭代和一致的反馈循环，将不断发现更多见解，以数据驱动的设计为有价值的产品提供信息。

创建产品在视觉上令人愉悦并不重要，唯一重要的是用户的想法。为了建立以用户为中心的产品体验，请使用数据驱动的方法。“ 数据驱动设计 ”是一种更加灵活和直接的方法。

数据类型

定性数据

这是有助于理解“为什么”的“数据”，用于理解潜在的原因，观点，动机，思想或经验。基本上，它是从用户角度了解用户行为并帮助制定理论或假设。一些常见的方法包括焦点小组（小组讨论），用户访谈，可用性测试。

定量数据

这是一个“数值数据 ”，有助于理解“是什么”，它是关于事实，度量和数字的信息，可以转换为可用的统计信息。当需要得出一般性结论时，此类研究数据可提供支持，并可用于建立有关某个主题的可概括性事实。例如主要操作的点击事件，页面停留时间，转化率，页面浏览量和滚动深度。这种类型的研究探索大样本数据，以识别趋势和模式。一些方法包括调查，分析和A /B测试。

“用户并不总是逻辑上的，至少不是表面上的。要成为一名出色的设计师，您需要对人们的想法和行为有更深入的了解。” -苏珊·德拉

定性研究几乎是寻求发现新问题和新机会的起点，这将有助于进行更深入的研究。定量数据提供度量，以确认和理解每个问题或机会。重要的是要同时使用定量方法和定性方法，以全面了解用户和要解决的问题。两种方法都有助于回答不同的研究问题，并且不能用一种方法替代另一种方法。理想情况下，需要制定一个计划，根据设计和业务需求来收集用户数据。

参考资料