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編輯導(dǎo)語：通過數(shù)據(jù)分析用戶行為是一個很重要的環(huán)節(jié)，不僅可以提升體驗服務(wù)價值，還能幫助設(shè)計師們更深入地了解用戶需求，本篇文章作者分享了如何通過數(shù)據(jù)分析行為來提升體驗服務(wù)價值，希望對你有幫助。

數(shù)據(jù)擔(dān)任了『設(shè)計』和『業(yè)務(wù)』的鏈接橋梁，在內(nèi)部決策中，可以幫助設(shè)計師建立對用戶的同理心與心聲。

當(dāng)不斷的運(yùn)用數(shù)據(jù)后，設(shè)計師會更加清晰用戶群體的行為方式，進(jìn)而明白如何為他們提供更好的體驗。

通過更好的體驗提供足夠的服務(wù)價值以建立穩(wěn)定持久的關(guān)系，提升留存。

一、數(shù)據(jù)與設(shè)計師的關(guān)系

設(shè)計是一個較為感性化的過程，數(shù)據(jù)有助于闡明設(shè)計中各階段的業(yè)務(wù)含義，包括設(shè)計目標(biāo)的啟發(fā)、設(shè)計實(shí)踐的定義以及設(shè)計成效的衡量。

但值得注意的是，在設(shè)計的運(yùn)用中，數(shù)據(jù)并不是為了代替設(shè)計師的前瞻性思維工作，而是通過不同的角度看待設(shè)計對于用戶的影響。

二、數(shù)據(jù)與用戶行為的關(guān)系

說到如何了解用戶行為或心理，很多人第一反應(yīng)可能會想到用戶訪談，但是觀點(diǎn)態(tài)度與情感數(shù)據(jù)的獲取很難擺脫主觀因素的影響。

比較常見的問題就是，用戶通常希望提供“正確的答案”，因而他們會告訴研究人員他們想聽到的答案，并非自己的真實(shí)想法（這被稱作設(shè)計期許反應(yīng)偏差或默許偏差）。

而數(shù)據(jù)驅(qū)動下表現(xiàn)的往往是用戶相對真實(shí)環(huán)境下的真實(shí)操作心理。

若要更準(zhǔn)確的獲得用戶的行為心理活動，對于數(shù)據(jù)的觀測與定義應(yīng)該在一定程度上包括更全面的因素，例如定位、時間等。

以Airbnb為例，Airbnb的客房瀏覽、相似房型推薦、收藏、訂單成交等交互行為的點(diǎn)擊與停留時間在一定程度上都可以反推用戶行為。

但是Airbnb的產(chǎn)品屬性決定了用戶會在線下與房東產(chǎn)生很多其他的行為交互，進(jìn)而再回到APP中來操作體現(xiàn)。

所以此時需要考慮時間與空間的因素影響，比如說來分析『夜晚在門店的訂單成交時間』這個數(shù)據(jù)指標(biāo)相關(guān)項，可以更為準(zhǔn)確去反應(yīng)用戶行為。

那么既然數(shù)據(jù)可以反推用戶行為感知，我們需要怎么去解讀？

數(shù)據(jù)本身的維度解讀，一般可以分為縱向拆分維度與橫向拆分維度。

縱向維度來自同一批用戶群體在一段時間內(nèi)或一段產(chǎn)品周期內(nèi)的數(shù)據(jù)，使我們可以了解這段周期內(nèi)用戶的改變、調(diào)整適應(yīng)與學(xué)習(xí)進(jìn)步。

能夠了解以往的變動如何影響著之后的經(jīng)歷，這為我們的數(shù)據(jù)分析提供了背景信息。不過縱向維度往往周期較長，影響的變量也多，需要介入較為復(fù)雜的「多元變量A/B test」。

橫向維度一般截取某個場景下新老用戶的行為變化，例如說我們可以一次性選取5,000名老用戶進(jìn)行實(shí)驗測試，觀察用戶的先后行為對后續(xù)行為的影響，以及一段時間內(nèi)用戶的行為變化。

所以我們可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要選用不同的方式來解讀數(shù)據(jù)背后的用戶心理。

了解了數(shù)據(jù)與設(shè)計師、數(shù)據(jù)與用戶心理的關(guān)系后，我們可以著手去探究如何通過數(shù)據(jù)來挖掘用戶喜歡的體驗感知，可以通過一套較為體系化的「數(shù)據(jù)驅(qū)動框架」來進(jìn)行學(xué)習(xí)與實(shí)踐。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動框架

在介紹整體框架前，還是要重審一個重要的點(diǎn)。

數(shù)據(jù)分析用戶行為，是一個獲取信息和探索信息為目的的活動，一般在過程中可以借助數(shù)據(jù)的感知來改進(jìn)想法，拓展現(xiàn)有認(rèn)知。

不要把數(shù)據(jù)驅(qū)動當(dāng)做驗證一個設(shè)計的簡單工具。

下圖可以較為直觀簡單的展示數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計的框架模型，其中的每一步都需要數(shù)據(jù)來驅(qū)動。

同時每個部分也會產(chǎn)生許多分支留存，這也是為什么說，數(shù)據(jù)驅(qū)動的整體流程是拓展設(shè)計思維為主了。

因為是發(fā)掘用戶行為為導(dǎo)向的研究方式，所以我們需要對數(shù)據(jù)反饋的內(nèi)容十分包容

我們下面對每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行展開說明。

四、定義一個期望達(dá)成的業(yè)務(wù)目標(biāo)

通常定義與業(yè)務(wù)成功直接相關(guān)的內(nèi)容。然后通過設(shè)計角度來描述業(yè)務(wù)目標(biāo)。

正確的定義目標(biāo)是最重要的一環(huán)，這關(guān)乎我們能否捕捉到所期望的信息。

一般的產(chǎn)品業(yè)務(wù)目標(biāo)從大致范圍上可以從轉(zhuǎn)化率、留存率、流失率等幾個方向去深化定義。

以「車來了」為例，可以通過用戶場景特征來細(xì)化我們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

車來了的主要業(yè)務(wù)場景是實(shí)時公交，實(shí)時公交的主要活躍場景在于工作日通勤，即用戶在今天用，大概率一周后的今天也會有一樣的場景。

而對于這類通勤工具化產(chǎn)品，再未形成生態(tài)前，留存率往往是最重要的，有用戶體量才能去更多的場景擴(kuò)展與商業(yè)變現(xiàn)。所以我們可以設(shè)一個目標(biāo)是以周留存率為導(dǎo)向的。

提升周留存，通過設(shè)計角度的目標(biāo)來闡述，希望增強(qiáng)這個場景的實(shí)時公交服務(wù)價值，得到用戶認(rèn)可，形成『場景化的印象』。

讓用戶在一周后相同的場景還可以想到并且來用這個服務(wù)。如下圖，我們完成了第一步的目標(biāo)定義。

五、發(fā)現(xiàn)問題/機(jī)會域

在這個步驟，主要是結(jié)合之前的業(yè)務(wù)目標(biāo)與該場景下的用戶行為進(jìn)行挖掘問題點(diǎn)與機(jī)會點(diǎn)。

聯(lián)動分析這個點(diǎn)非常重要，這是我們這個框架的核心，因為是結(jié)果導(dǎo)向的，我們需要隨時圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)來思考后面的研究工作。

下面回到車來了的例子：

如上圖，我們來看用戶行為和周留存的相關(guān)性分析。

即拆解這個場景下的用戶行為，然后看每個用戶行為和該頁面周留存的相關(guān)率。

舉個例子，假設(shè)分析得到的結(jié)果是：

• 交互行為01-操作過『使用刷新』的用戶，周留存為50%；
• 交互行為02-操作過『滑動頁面，點(diǎn)擊圖區(qū)查看』的用戶，周留存為40%。

那么可以反向去解讀以發(fā)現(xiàn)問題和機(jī)會域，去挖掘這批周留存用戶（初步粘性用戶）的問題點(diǎn)所在。首先開始假設(shè)。

• 假設(shè)反復(fù)使用刷新，是用戶認(rèn)為這個頁面不實(shí)時；
• 假設(shè)用戶沒看到地圖，只看軸信息不直觀。

于是我們就發(fā)現(xiàn)了多個問題機(jī)會點(diǎn)假設(shè)，如下圖：

提出問題假設(shè)后，就可以開始假設(shè)理想體驗。

六、提出理想體驗假設(shè)

我們以上述的兩個假設(shè)去展開討論。

• 一種是，重新思考該頁面的信息架構(gòu)與體驗感知，體現(xiàn)更明確的“價值主張”。合適的信息架構(gòu)與感知營造可以清晰突顯實(shí)時公交的核心價值：實(shí)時性、車輛時間預(yù)估、車輛到站提醒等。
• 另一種是，突出圖區(qū)的信息呈現(xiàn)方式，便于用戶自己對于位置信息的把握，更了解接下來的出行行為的預(yù)判。

總結(jié)如下圖所示，我們兩個假設(shè)為『明確實(shí)時性的價值主張』與『通過圖區(qū)增強(qiáng)位置與車的聯(lián)動感知』。

同時可以更深層次的去想，假設(shè)一中的用戶可能更信任系統(tǒng)預(yù)判，假設(shè)二的用戶更信任自己的判斷感覺。

七、設(shè)計方案與內(nèi)部評估

根據(jù)上面的假設(shè)，可以借助很多設(shè)計手段與方法論進(jìn)行設(shè)計嘗試。

例如在實(shí)時性感知營造的途徑上，可以通過信息分類，找出表現(xiàn)實(shí)時感知的動態(tài)信息，區(qū)別于基礎(chǔ)靜態(tài)信息，突出線上動態(tài)信息。

同時加入時間/空間維度，在某個設(shè)定值下，精細(xì)化顯示動態(tài)信息，并且加入機(jī)器預(yù)判等手段，來整體打造一個實(shí)時且信息預(yù)判準(zhǔn)確的服務(wù)者。

這里突出整體方法論闡述，不展開設(shè)計方法的討論。

在設(shè)計初步完成后即可在內(nèi)部進(jìn)行訪談與可用性測試等用戶研究流程，可以幫助我們改進(jìn)方案。

一般來說，根據(jù)行業(yè)比較認(rèn)可的說法（NNG發(fā)明下表），訪談5個被測試者即可確定85%以上的可用性問題，所以不需要刻意去量化人數(shù)來確認(rèn)其中的某些問題是不是設(shè)計引起的。

隨著更多用戶的參與，從每個后續(xù)用戶中獲取的信息量在逐漸遞減

八、客戶測試結(jié)果

在內(nèi)部測試改進(jìn)后就可以考慮小范圍上線驗證。

首先考慮的是用戶樣本的問題，一般會將用戶分為不同的『用戶隊列』進(jìn)行采樣，隊列是擁有共同經(jīng)歷的用戶群體。

這里需要說明下一個點(diǎn)，一般用戶的特征分為基本特征和行為特征，對于國內(nèi)的大部分產(chǎn)品中的用戶基本特征其實(shí)都較為穩(wěn)定（涉及到出海業(yè)務(wù)，基本特征就尤為重要了），而用戶隊列一般都是按照行為特征來區(qū)分較為常見。

比如說以車來了為例，劃出一個隊列可以是：連續(xù)使用三個月以上、周活躍次數(shù)≥5、主要在工作日高峰期使用等行為特征。

類似的也可以有目的的圈定其他行為特征的一些用戶隊列。通過這些用戶隊列來進(jìn)行實(shí)驗組下發(fā)。

如果一個改版較為大膽，在改動后的最初一段時間，實(shí)驗組反饋的數(shù)據(jù)指標(biāo)會非?；靵y，之后會逐步趨于穩(wěn)定。

這是因為，一個人需要花費(fèi)幾倍時間來適應(yīng)新的體驗，形成所期望的正常或更好的行為習(xí)慣。

有了如上的工作，后續(xù)就需要去看用戶的反應(yīng)了，看看設(shè)計對用戶行為產(chǎn)生了什么影響？

對此我們的下一步計劃是啥？是改進(jìn)設(shè)計方案還是重新思考機(jī)會點(diǎn)。這都是需要去真正實(shí)踐來發(fā)現(xiàn)。

但是需要謹(jǐn)記一點(diǎn)，反饋的好與壞都不要消極，我們都可以通過數(shù)據(jù)更加了解用戶行為，知道他們喜歡什么樣的體驗。

總體而言，設(shè)計始終代表用戶，對用戶負(fù)責(zé)，而數(shù)據(jù)的實(shí)踐探索又恰如其分地為設(shè)計師搭建了與用戶之間的“互動對話”。

在不斷的運(yùn)營中，設(shè)計師們也需要慢慢培養(yǎng)的三種設(shè)計思維意識：數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)啟示與數(shù)據(jù)感知。

通過數(shù)據(jù)驅(qū)動去驅(qū)動設(shè)計決策，通過數(shù)據(jù)啟發(fā)來驅(qū)動多維思考途徑，通過數(shù)據(jù)感知來持續(xù)不斷的了解用戶、成為用戶。

#專欄作家#

小偉同學(xué)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注C端、B端用戶體驗趨勢，擅長場景與用戶行為分析、設(shè)計落地與價值變現(xiàn)，注重全鏈?zhǔn)椒?wù)設(shè)計與用戶感知體驗，喜歡探索設(shè)計新模式。

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