讲真，如今的好设计还是离不开数据的支持 -尊龙凯时手机版

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

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尊龙凯时手机版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。

设计师的尊龙凯时手机版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，提出假设然后找到尊龙凯时手机版的解决方案。

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。