Facebook设计总监:别拿数据一刀切,产品还得看体验

2016/07/27 5570

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现在很多设计师都提倡从数据出发做设计,但是我们做这些数据分析,是否仅仅是为了提升这些数据目标?如何在提升数据目标和真正有意义的功能之间找到平衡?我们到底是被各种数据目标牵着走,还是真正的为提升用户体验着想?来看Facebook产品总监的答案。

作者介绍

Facebook 的产品总监Julie Zhuo 是一位经历传奇的女性,2006 年进入脸书后,职位像火箭般不断攀升,现在已经是Facebook 的VP了。她的Medium (https://medium.com/@joulee)几乎是最受欢迎的设计师个人博客,国内有很多设计师都是她的忠实读者。这里有几篇她的文章,可以让你学习:

  1. 《FACEBOOK设计总监:我的产品设计年度总结》
  2. 《FACEBOOK产品总监:聊聊资深设计师经历过的瓶颈期》
  3. 《我待PM如初恋!设计师必须向产品经理学习的四个技能点》

回到几十年前,你如果想打造完美的用户体验,只需闭上眼深呼吸,然后得到神的旨意:跟着感觉走。

后来,正如先祖们学会了利用火力,我们也学会了使用各种数据分析手法。从此,我们不用再在黑暗中摸索,忐忑地怀疑「到底有没有人点开我发出的邮件」或者「究竟多少人使用了我们的新功能」。我们只需要打开从各个渠道收集到的珍贵数据,心中的疑问便有了答案。

然而,数据目标(Metric)的出现给我们提供了便利,但也存在局限。茶余饭后,我听到对于一些矛盾的观点,大家经常会有激烈的讨论。我们的纠结点主要在:

  1. 我们做这些数据分析,是否仅仅是为了提升这些数据目标?
  2. 如何在提升数据目标和真正有意义的功能之间找到平衡?
  3. 我个人最认同的一条:我们到底是被各种数据目标牵着走,还是真正的为提升用户体验着想?

关于这些尖锐的问题,我写下了以下思考。

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首先,切勿让「数据目标」与「用户体验」对立

在好莱坞大片中,英雄和坏蛋正反两派往往势不两立。除了这种情况以外,都不应该让产品的「数据目标」与「用户体验」彼此对立。不然,就好像说「碳水化合物」与「健康」是相对立的,这看起来错的离谱。

首先,用数据来测控产品,能让你了解到用户的使用情况。除非你喜欢与世隔绝的,不然还是应该多掌握一些信息。诚然,信息量太大,你若是没有判断和筛选能力,往往会事与愿违,但别因为这点就觉得数据指标洪水猛兽。

第二,如果产品的改进让用户觉得很有意义,数据指标自然就会上升。但如果使用产品的体验没有什么改变,就不能说你的改进很成功。相反,如果你做了一些调整,但使用的人数因此减少,那么不管你做了什么,只能说明一个问题——你搞砸了。

数据目标很有价值的第三个原因:它能把整个团队团结起来,大家围绕着一些清晰和有形的指标,各司其责。单纯从逻辑上讲,让50个员工在一起,为了所谓「创造超绝佳的用户体验」这样一个目标奋斗,是极其困难的。当你发表完激情洋溢的激励演说,他们倒是会持续鼓掌,然后说道「好的,加油!为了绝佳的用户体验奋斗!这就是我们追求的所有!」但当新一周开始,A团队兴高采烈的说:「看!这就是我们创造的绝佳用户体验!」而B团队则说:「不是吧,这个看上去一般般。」出现这种情况到底是因为什么?谁的观点才是正确的?我们如何能够持续有效地定义到底什么是「绝佳的用户体验」?

解决这个问题的一个方式,就是设立层层评估的等级制度。你可以指定公司中某一个人(或者一系列不同梯队的人)来对产品的质量高低进行评断。如果不喜欢这种等级制度,那么也可以设定具体目标来进行测控,例如:如果50%的人会在一周内使用两次以上,那就说明这款产品的用户体验非常好。现在,团队A和团队B不仅明确了他们的努力方向,日常的工作结束后,也都能找到与目标的差距。

总之,数据目标是很有用的,它和用户体验不应陷入永久的竞争对立局面。所以作为领导者,注意不要表达出这样的意思。

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其次,别为了追求「数据目标」而顾此失彼

这就好比,你吃太多甜甜圈而导致肚子疼,然后就觉得碳水化合物不是什么好东西。同样,数据目标也会导致一些评判欠妥当。这类事件究其原因有二:一、并不是所有能够被测控的东西都值得被设定目标,而且也不见得能产生什么影响。二、只是单纯的看数据,也不能统揽事情的全局。通常,想要看的更宏观,你需要一系列的统计数据。

如果你恰巧找错了测控的方向,却还继续推进,那么事实上你可能正在损害用户体验。

来看一些例子:

a)原先这个页面的点击率是2%,在我们调整之后,点击率变成了5%,真是太赞了!

问题出在哪?点击率并不能准确地告诉我们用户体验是否得到了改进。比如,我把网站上所有的链接都改成「点这里来赢取250元话费!」这样一来,点击率自然上升了。但最后,人们可能发现,事实上我并没有给他们250元的花费,那他们肯定会骂死我,从而不会点击链接,更会卸载应用,然后在应用商店里面给我一个一星差评。结局就是这样。

b)人们原来每天使用我这款应用的时间是5分钟。现在新功能上线后,他们每天的使用时间就只剩3分钟了,唉。

问题出在哪?你要考虑下,用户的在线时间到底是不是一个有效指标?这个得具体问题具体分析。如果你的应用以内容为主,那么答案是肯定的——这款应用存在的目的是给人们一些好文章去读、好的东西去看去听,所以他们在线时间越长,他们就越能发现你提供的东西很有价值。

但如果你的产品只是单纯的应用性质,比如帮助别人签署数字文档,那答案就是否定的了。你需要去搜集一些其他的数据指标来测控应用的用户体验,比如这款应用真正帮助人们签署文档的次数等等。实际上,用户可以因为能更快地签署文件,所以更喜欢这个应用。久而久之,他们才会关联使用到你能提供的其他服务。

c) 「原先使用我们产品的人大多都在北京,但现在上海的用户更多一些。」

这个问题出在哪?兄弟,这其实根本不是问题,也根本不是值得你关注的数据。

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当然,有些问题不是光看数据就能发现的

理论上来讲,如果我们了解用户的需求,我们就能设计出用户体验极佳的产品。但遗憾的是,不是每个人都会读心术。所以我们只能尽力而为,去猜一猜用户都关注什么。在这个时代,我们需要时刻铭记:能测控的指标是有限的。仅仅关注用户如何使用你的产品,并不能告诉你:

  1. 用户喜欢你的产品吗?他究竟关注你的产品或是产品这个功能吗?
  2. 你对产品进行了更新,那么用户对这款产品的信任,从长远来讲是增强还是削弱了?
  3. 在用户预期中,产品的简单性和易用性究竟如何?
  4. 相较于市场上的其他精品,用户对你的产品怎么看?
  5. 人们最想改变、最想增加或者最想修正的产品功能是什么?
  6. 长远来看,用户对你的产品有着怎样的期待?

你可以尝试通过定性研究(qualitative research)或者用户调研来得到上述问题的答案,但其实这些措施并不能完美解决你的问题(想必你还记得那些用于预测「脱欧」结果的民意调查?)甚至在一些事情上,你虽然能准确地做到宏观感知(比如了解群众对品牌的信任度),但很难了解某些改变到底产生哪些特定的效果(例如:公司所采取的最新Logo和视觉特效,到底有没有改善大众对这个品牌的印象?)如果不能将以上信息量化,说明我们并没有真正地做到数据测控。看看几个例子你就懂了:

复杂功能的代价

当你每次在产品上增加新功能时,你追踪的数据目标似乎都能显示出产品越来越好。然而,如果你不停地给这个产品添加新功能,久而久之,在某种程度上大家到最后都会觉得这个产品冗杂。紧接着,一些新的竞品会很快受到大众青睐,因为人人能都爱「傻瓜软件」。让你的用户感到产品过于复杂,那么你必然要为此付出代价。如何对其复杂化进行调整和取舍,是最真实可感的矛盾。

了解品牌的效应

每当苹果或者耐克发布一个新产品,很多的人会争先恐后地购买,甚至都不经过大脑的思考。因为在这之前这个品牌已经让他们有了特别好的体验。但换做是别的新兴品牌,比如叫做梨子或者赛克的公司,即使它们发布了同样水平的新产品,也不会有人如此争先恐后地购买。一定程度上,我们都理解这种现象。但问题是,将品牌效应进行量化,或者把它变成可追踪的数据目标是非常难的。更别提一个公司做出的千百条决策,会对品牌造成怎样的影响及利弊得失。

放手赌一把!

数据目标无法告诉你怎么去大胆行动而赢得未来。让我们回到2008年,那时候智能手机还刚刚起步。如果你观察你网页上对于智能手机的统计数据,就会发现,使用它的人简直太少了。你很可能得出一个非常现实的结论——就是你不该把钱投在这样一种受众小的手机上。

而如今我们才意识到,那些把钱赌在智能手机而赚得盆满钵满的人,是多么的高瞻远瞩。因此,针对当前人群表现的测试并不能准确地告诉该走哪条路。深谋远虑仍然需要一个老办法:相信直觉。

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1. 哇,这点子好棒 2. 呃,怎么是这样的呢 3. 这点子糟透了 4. 我怎么这么笨 5. 也许,可以?6. 可以,这很特赞!

最后,一些巧妙应用数据目标的法则

以下就是我关于数据目标的5条应用法则。

观察产品的用户留存率

别光看产品的用户绝对数量(过于激进的营销手段会造成用户量很大的假象),你应该关注用户留存率,最好结合你的产品价值来看,因为通过这种方式你才能知道人们使用之后是否喜爱它,以至于会回来再用。

为了优化产品,一定要了解你的营销漏斗模型(指营销过程中,将非用户或潜在客户逐步变为用户的转化量化模型)。

人们要成为产品的常用用户,需要突破重重障碍。首先,他们要知晓你产品的存在;其次,他们的有足够的兴趣看上第二眼;第三,他们要做很多入门工作(比如下载应用、填写表格、确认邮件等);第四,他们还得鼓捣半天才能知道过日子要它有何用;第五,他们得想得起来回来用。在上述的每一个环节中,都会发生潜在客户的流失。如果你能追踪并测控出流失率在哪,你就可以开始着手改善你的营销漏斗,让它没那么容易漏掉用户。

思考并聚焦真正有意义的数据测控

你也许很享受那种追踪所有数据投入状态,你也希望所有数据都是漂亮的,但你要意识到,只有少部分数据能起到关键作用。其他的都是鸡肋,是做出一点改进就能解决的。别浪费时间扯些有的没的,也别费心思去关心那些非关键数据的起起落落。

不要不加理解就接受一个数据目标

我着重强调一下:你和你的团队共同认可的目标将会对工作产生重大影响。不要依据表面价值去接受一个数据目标。要问问自己为这么这么做。有没有这样的情况,这个决策感觉很棒,但数据指标并没有变化?反过来,你看到数据在飙升,但是并不确信产品一定就好?你应该仔细思量它们的意义。

通过设置对立数据目标,批判地看待数据结果

如果数据向你展示出了貌似很好的结果,就问问自己:「我还能观察哪些数据来辅助判断?」这些就称作对立数据,每一个成功数据目标的背后都有一些对立的度量。(例如,看了点击率就也一定要看回头率,看了产品的销量就也一定要看退货和取消订单的数量,等等)对数据结果偏执狂般的解读是件好事,这样你能快速找出错误并调整策略,但不要过于陷入其中。

利用定性研究寻找背后的原因

定性研究告诉你人们做了什么,定量研究帮你知晓人们的感受,两者相辅相成。对于产品,进行可用性的测试、焦点小组、调查研究,这样你就能理解到表象行为背后的内在原因。

翻译 | Mr. Yang、Leonie

校对 | 李鑫然、王师境

欢迎关注译者(特赞Tezign)微信公众号:

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