讲真,如今的好设计还是离不开数据的支持

2017/06/15 6285

UX 设计的面貌正在发生改变。几年前,产品设计的决策通常是根据设计师的需求与直觉来推行,而今天,用户所提供的反馈信息则起到了关键性的作用。在通过分析来决定规则的今天,数据是驱动设计的核心因素。可以说,如今的产品开发流程中,数据是基石,它能够让开发更清晰地梳理出优先级,提升整体体验,提升用户满意度。

为了跟上时代,设计同样需要借助数据作为参考。

设计师为何需要数据?

乔布斯曾经有过这样一个著名的言论:“焦点小组设计产品是如此的简单。很多时候人们并不知道他们想要什么,直到你向他们展示出来。”

如果遵循这一思路,产品研发只需要招聘一组顶级设计师就能完成所有的产品决策了。但是这样存在几个现实可见的问题。作为一名创新者和发明家,乔布斯的这一思路在强大的技术支持和顶尖的设计开发团队下,可以创造革命性的产品,但是这并不贴合绝大多数的普通产品的研发环境,对于绝大多数的设计师而言,他们所面对的是对于当前产品有着相当了解、已经具备固有使用习惯的普通用户。

其次,即使雇佣了世界上最顶尖的设计师,他也无法准确预测用户的想法和需求,设计师毕竟不是用户(当然,为设计师开发的工具除外啊)。我们必须承认,设计师和用户之间的知识结构、思维、视角、关注点都有着巨大的差异,即使具备同理心,同样需要有足够的测试和数据支撑的情况下,才能准确判断用户想要什么。

设计师的解决方案从来都不是凭空而来。设计人员需要同用户互动来借以洞悉需求,制定可靠的用户体验方案。而数据,是驱动设计的途径。

如何界定数据驱动的设计?

数据驱动设计听起来很高大上,甚至有些玄乎。但是实际上,概念很简单,让数据作为设计决策的依据。借助数据,很多日常生活中的经验会更容易被理解、结构和使用。

常见的数据可以分为两类:定量数据和定性数据:

  • 定量数据会告诉你正在发生(或者不发生)的事件的数据,通常它们会有具体的数字来对事件进行说明。
  • 定性数据不一定会以具体数字的形式出现,它通常会告诉你为什么会发生这样的情况,以及好坏。

比如 Google Analytics 会告诉你有多少人访问了你的网站,这些用户来自于哪些地方,以什么样的方式访问,以及他们进行了哪些操作。但是,这些数据并没有告诉你为什么。为什么一些用户会倾向于访问页面A,更喜欢使用控件B?为什么内容C更吸引这一部分用户,而表单D的填写比例很低?为什么是很重要的,它关乎用户逻辑的奥秘。

这也是为什么,我们会获得定量数据,然后又转向定性数据。

定性数据比定量数据更好?

当然不是!事实上,任何设计决策都不应该只由一种类型数据来作为支撑,定性和定量的数据结合起来使用,才能让你更了解产品的使用模式。定量数据告诉你当前的状态,定性数据为你揭示原因。定量数据帮你了解产品的实际运用状况,而对于未被使用到的功能,则需要通过用户的定性反馈来了解。这样一来,在数据支撑下发现问题,提出假设然后找到解决方案。

数据驱动设计的三个必要元素

从数据到设计,本身就需要一定的整合、解读、分析和转化。想要更有意义地使用数据来驱动设计,我们需要将两者合理地连接起来,从而最终得以洞悉需求,看清问题。

数据驱动的设计策略,通常是基于下面的3个因素的:

1、数据

基于数据的设计策略当然需要数据。但是数据本身是没有意义的,解读赋予数据以意义。为了创造有意义的用户体验,分析数据将原始的数据转化为有用的信息,才能让它们服务于设计。

正如同《数据驱动设计的6个迷思》这篇文章所说,如果你想用数据来驱动设计,那么可以通过三种方式来运用它们:

  • 证明:通过A/B测试和分析来验证设计决策
  • 改进:衡量改变和调整的效果。这通常是借助数据做设计迭代,优化产品。
  • 发现:不要仅仅只是分析和整合。使用数据来探索,深入研究问题,不仅仅是分析对错。

除此之外,还要能快速判断能用来分析的数据。下面的准则应该对你有帮助:

  • 知道你需要哪些数据。如果你不知道要测量什么,也不清楚数据测算的基准是什么,那么这样的设计基本上就是瞎的。所以,要知道你需要哪方面的数据,以及如何获得数据。
  • 拓展对数据的理解。不同来源的数据能够帮你描绘出更加多元、细致的图景,换句话说,它们能够帮你获得可行性更高的设计方案。你应该使用多种不同的获取数据的方法来提升体验:分析、A/B测试、语境研究、客服日志、社交媒体数据、用户研究、用户访谈、可用性测试、相关票据等等。
  • 避免过度使用数据。许多团队会随着时间推移越来越保守,因为他们会越来越依赖数据来做决策,最终因为无法接受新的东西而最终走到死胡同,陷入瘫痪。让数据为你所用,而不是被数据束缚住。
  • 规避认知偏差。数据的解读方式多样,如果始终只是坚持自己主管臆想的方式来获取信息,忽视客观存在的其他内容和可能性,那么最终受损的是产品。如何规避认知偏差,可以参考我之前的文章《想让设计更走心?你得学会用共情来驱动设计》
  • 同时记录数据和场景。每个数据得来的背景都不相同,而特定的数据在特定背景下,能够揭示出特定的问题,所以两者不可分割。找出数据的含义,同时不要忘了记录相应的细节。

2、共情

共情(Empathy)对于设计师有多重要,想必我已经在上一篇文章《想让设计更走心?你得学会用共情来驱动设计》中有过详细的说明。你的产品最终是要交付给用户的,能否站在用户的角度来看待需求,解决问题,决定了你的产品能走多远,影响着它的核心价值。

值得注意的是,我们所搜集的数据,都是是人所产生的,数据是人活动的痕迹,所以数据本身就传递着关于人的真实含义:

  • 通过数据来读懂人们的语言、行为、思考和感受。找到数据背后,那些关于人的重要意义。
  • 追溯情感,了解人们行为的深层原因,行为动机和痛点。

当我们理解了用户的想法,自然能够创造出更加适合用户的产品。特斯拉在产品设计过程中,就很好地运用了“共情”这一利器。特斯拉将他们的技术和积累,以一种新鲜有趣的方式打包起来,但是有不让用户感到陌生。Model S 背后的设计意图就很明确,创建一个“奇怪的”产品:一辆让人觉得很贴近传统汽车体验的全新的电动汽车,打破了陌生感,又集合了最新的技术,熟悉而又新颖。

3、愿景

当我们怀着创新的想法借助数据来做设计的时候,数据是用来辅助我们做决策的,但是千万不要让数据作为唯一的参考,别让它左右我们的奋斗目标。纯靠数据来推动设计,所存在的问题非常大。首先,你所倚靠的数据是基于你所构建的内容,而所获得的数据通常是基于你当前的受众和已有的产品设计模式。考虑到这一点,搜集的数据实际上只能是影响决策的因素中的一小部分。其次,数据和共情始终都是手段,作为设计师的你才是拥有目标、提供判定标准的决策者,产品的意义是你所赋予的,也就是说,你的愿景也是一个关键的影响因素。

随着时间的推移,你的产品会沿着你愿景的方向前进,作为工具的数据和作为手段的共情则为产品提供动力与支撑,帮你达成目标。在这个过程中,不断决策,在错误和反馈里面不断学习完善。

好设计的关键是平衡

任何产品的设计团队如果仅仅只是依赖一部分因素做决策,最终的产品都很容易跑偏,这种状态下的“优化”有时候很可能是负优化。和现实生活中中的一切一样,设计和设计决策都是需要平衡的。在今天,良好的设计离不开数据的支持,共情的优化,愿景的指引。所以,你需要在三者之间找到平衡。

【2017年的设计趋势都在这里】

  1. 《作为8年DRIBBBLE粉,和设计师聊聊未来的视觉趋势》
  2. 《PS教程!教你打造2017年最受欢迎的渐变幻彩风格》
  3. 《趋势抢先知!2017年设计师都在讨论的服务设计到底是什么?》
  4. 《2017年,这5个网页设计风格可能会成为主流趋势》

原文地址:Medium
原文作者:Nick Babich
优设译文:@陈子木


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