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“大數(shù)據(jù)”“數(shù)據(jù)分析”“數(shù)據(jù)可視化”已經(jīng)被人們?cè)絹?lái)越多的提起，傳統(tǒng)的金融服務(wù)公司最早開(kāi)始使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，由最早的二八法則尋找客戶、拓展業(yè)務(wù)發(fā)展到類似今天互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品利用數(shù)據(jù)構(gòu)建客戶畫(huà)像去管控風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何更好利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)，提升產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值是業(yè)界普遍關(guān)注的重點(diǎn)。

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代信息越來(lái)對(duì)稱，越來(lái)越少有人能夠做到你知道別人不知道，此時(shí)善于利用數(shù)據(jù)就會(huì)讓你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加極致，也會(huì)讓你在競(jìng)爭(zhēng)如此之大的行業(yè)中發(fā)掘新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)機(jī)遇。

1.1用戶反饋數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)

用戶反饋數(shù)據(jù)不僅可以獲得后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法獲取到的用戶行為數(shù)據(jù)，也可以了解用戶的主觀態(tài)度、用戶觀點(diǎn)，將主觀感受應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中助力產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

小米的MIUI操作系統(tǒng)是完全根據(jù)中國(guó)用戶的使用習(xí)慣自主原創(chuàng)全套的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)，自2010年8月首發(fā)，在小米發(fā)燒友中的反響巨大，用戶的功能訴求從未停止，因此小米同時(shí)宣布了每周一次更新的策略，每次周五更新之后發(fā)燒友率先使用并積極與小米互動(dòng)，提供很多修改意見(jiàn)，這些意見(jiàn)或主觀或?qū)嵱没蚶硇曰蚯楦?，小米將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一整理并對(duì)評(píng)估合理的一些意見(jiàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，并快速修改，下周五便推出下一個(gè)版本，如此利用用戶反饋數(shù)據(jù)不斷滿足用戶，到2015年2月，不到5年時(shí)間MIUI用戶總數(shù)突破1億。

1.2用戶行為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)

Linkedin的人才流動(dòng)畫(huà)板記錄整理了世界上某個(gè)時(shí)間點(diǎn)到某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，有多少人在哪兒家公司擔(dān)任過(guò)什么職務(wù)，得到世界上所有公司的人才流動(dòng)情況。

2012年Linkedin基于此人才流動(dòng)畫(huà)版設(shè)計(jì)了兩款新的產(chǎn)品：找出硅谷中最有潛力的初創(chuàng)公司，根據(jù)人才畫(huà)板中哪些公司最近階段采取方式方法挖掘大公司人才，人員流動(dòng)少等信息對(duì)該公司的潛力值基本可以有一定的判斷；第二款產(chǎn)品即是為最受關(guān)注的雇主品牌排名，12年榜單發(fā)出便受到了極大的關(guān)注。

這兩款產(chǎn)品也是極大的方便了企業(yè)的銷售人員，
銷售把這張相關(guān)圖表發(fā)給目標(biāo)客戶的管理層，這樣就很容易引起對(duì)方的重視，預(yù)約成功率和簽單比率大幅度上升，服務(wù)Linkedin企業(yè)內(nèi)幾千人的銷售團(tuán)隊(duì)。

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)如何評(píng)價(jià)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)目標(biāo)由產(chǎn)品的設(shè)計(jì)目標(biāo)決定，通過(guò)對(duì)設(shè)計(jì)方案上線后用戶數(shù)據(jù)的對(duì)比，判斷設(shè)計(jì)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度，往往也可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到產(chǎn)品優(yōu)化的方向。

1688UED團(tuán)隊(duì)提到過(guò)“5”度用戶體驗(yàn)質(zhì)量模型，即從用戶和產(chǎn)品“當(dāng)前”關(guān)系的觸達(dá)、行動(dòng)、感知三個(gè)過(guò)程和“長(zhǎng)遠(yuǎn)”階段的回訪、傳播兩個(gè)過(guò)程，定義數(shù)據(jù)指標(biāo)分別是吸引度、完成度、滿意度、忠誠(chéng)度和推薦度。

• 觸達(dá)–吸引度：新用戶、老用戶帶著目標(biāo)訪問(wèn)網(wǎng)站，相應(yīng)的吸引度是衡量在用戶操作前，產(chǎn)品是否能夠吸引用戶或有多少用戶通過(guò)吸引產(chǎn)生相應(yīng)的行為；
• 行動(dòng)–完成度：用戶尋找自己感興趣的內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)操作，相應(yīng)的完成度是衡量用戶能否完成相應(yīng)操作及完成相應(yīng)操作的實(shí)際效率如何；
• 感知–滿意度：操作完成后對(duì)產(chǎn)品形成的主觀感受，相應(yīng)的滿意度是指完成相應(yīng)操作之后用戶的滿意程度及其他主觀感受；
• 回訪和傳播對(duì)應(yīng)的忠誠(chéng)度和推薦度指的是用戶會(huì)不會(huì)再次使用該產(chǎn)品或?qū)⒃摦a(chǎn)品推薦傳播給其他人。

“5”度用戶體驗(yàn)質(zhì)量模型作為一個(gè)基礎(chǔ)模型定義用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)指標(biāo)，不同企業(yè)不同產(chǎn)品也會(huì)根據(jù)自己的目標(biāo)具體定義用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)，助力驅(qū)動(dòng)體驗(yàn)設(shè)計(jì)。

3.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)模式設(shè)計(jì)

以往提到數(shù)據(jù)科學(xué)人們腦海中總會(huì)勾勒出定律、公式、學(xué)術(shù)等詞藻，今天數(shù)據(jù)科學(xué)更多的被認(rèn)識(shí)到是可以創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的科學(xué)，不僅是科學(xué)，更多的是為業(yè)務(wù)帶來(lái)增值效益。

用戶屬性信息、行為數(shù)據(jù)信息、社交網(wǎng)絡(luò)信息都是數(shù)據(jù)挖掘不可或缺的資源，Linkedin常提到EOI方法中講過(guò)大客戶興趣指數(shù)的案例，利用toB產(chǎn)品中決策者扮演決定性作用的本性，利用數(shù)據(jù)去判斷企業(yè)級(jí)大客戶對(duì)產(chǎn)品的興趣，根據(jù)決策者指數(shù)和產(chǎn)品傾向模型建造個(gè)人興趣指數(shù)得出大客戶興趣指數(shù)，這樣可以清晰的排序那幾家公司更容易購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品，那樣相關(guān)的業(yè)務(wù)人員只需要在這些人身上花相對(duì)多的時(shí)間去采取手段、爭(zhēng)取機(jī)會(huì)就可以實(shí)現(xiàn)最初的目的，從而為整個(gè)業(yè)務(wù)帶來(lái)更高的交易效率。

4.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可視化設(shè)計(jì)

有了數(shù)據(jù)，可視化就成了必然趨勢(shì)，設(shè)計(jì)師需要通過(guò)圖表、形狀、文字、色彩等元素的組合將數(shù)據(jù)信息表達(dá)給用戶。數(shù)據(jù)類型直接決定所要表達(dá)的圖表類型，一般情況下想要表現(xiàn)離散數(shù)據(jù)選擇柱狀圖，想要展現(xiàn)連續(xù)數(shù)據(jù)、表現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)選擇折線圖，想要表現(xiàn)地區(qū)數(shù)據(jù)則會(huì)選擇地圖作為數(shù)據(jù)展現(xiàn)的底圖相應(yīng)選擇地圖色彩圖或地圖氣泡圖等。

《數(shù)據(jù)之美》中關(guān)于咖啡種類的說(shuō)明，可視化的圖形樣式，直觀表現(xiàn)出不同種類咖啡的成分組成及各成分之間的比例關(guān)系。

美國(guó)大選投票數(shù)據(jù)展示是一個(gè)很好的榜樣，設(shè)計(jì)師將特普朗和希拉里雙方的選舉人票在地圖上進(jìn)行整體對(duì)比，除此之外，也可通過(guò)鼠標(biāo)懸停操作查看各洲投票情況及雙方支持比例。

數(shù)據(jù)連接著圖形和現(xiàn)實(shí)世界，終極目標(biāo)是讓用戶通過(guò)更少的時(shí)間了解到更多的數(shù)據(jù)信息，”我花了5分鐘時(shí)間才看懂圖表“ 這是可視化設(shè)計(jì)的失敗，數(shù)據(jù)量越大可視化選擇就越大，如何設(shè)計(jì)最適合的形狀、顏色圖表過(guò)濾掉不好的選擇尤為重要。

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