数据辅助分析

非原创~

很多时候，我们都将互联网上的行为简单归为基于想法的行为，因为在互联网之外的显示世界，我们就是基于想法来进行决策的，这种方式也同样可以用在互联网。当然没错，这种方式可以沿用到我们产品设计工作的部分环节。单对于互联网世界，我们其实有更好的方式，而并不需要完全依赖于自己的想法。

目前，我们处于一个数据极度丰富的时代，在这个大前提下，数字、数据、数学和分析对我们的决策有至关重要的作用。我们可以用数据来确定如何有效营销，如何真正与受众连接，如何有效改进产品的用户体验，如何利用我们有限的资源发挥最大价值，如何提高投入产出比，如何提高销售等等。

我们能够接触到各种数据，包括定量的、定性的，设计时不能单凭经验和直觉，因为相应的目标人群、场景、操作习惯的不同。为了得到更准确、有效的信息去辅助、分析设计，我们会选择定性（用户访谈、焦点小组）和定量（调研问卷、网站数据分析）的方式进行用户研究。其中网站数据分析不需要花费较长的时间及人力成本，也避免了用户及环境等不稳定因素对分析结果的干扰。只要具备精准及适用的数据，我们应优先选择这一方法辅助设计、制定我们的产品和设计策略，做出决策。这些决策包括了页面应该包含还是什么样的内容、页面上的内容框架应该是什么样的、如何为自己的业务找到符合特定社会心理学和人口统计学特征的目标受众、当访客来使用你的产品时如何满足他们的需求。

对于互联网行业而言，我们并不缺少数据，但从取到数据到做出正确的决策之间，还有一段距离。如何将数据转化为可执行的行动方案来改善产品或者是加强我们与客户的联系，着需要我们选择正确的数据并进行深入的分析和洞见。我们要认识到“人”才是关键所在，任何数据都不剩孤立地存在，需要将数据“人”建立联系。

我们可以从“体验”、“行为”、“产出”三个维度去进行产品数据的分析以辅助产品设计。上述是我们分析数据的思考维度，或者从更落地的角度来说，我们进行数据辅助分析就是为了解答问题。例如：点击流数据回答“是什么”的问题；多目标产出分析回答“有多少”的问题；实验与测试帮助解释“为什么”的问题；客户的反馈对“为什么”的问题进行补充；竞争情报则回答其他方面的问题。

假如你设计了淘宝网的新首页，上线十天后通过数据分析发现，有50%的用户都在十秒内关闭或离开了。请分析一下可能是什么原因导致人们在打开你设计的首页没多久就选择了关闭或离开。

考点：能否考虑到不同用户来源，客户端的登录，载入时间，信息结构等因素。如何将“数据”和“人”结合起来考虑，在答题中注意数据和行为的联系，从体验、行为、产出等方面对考虑到的原因进行归纳总结，将是一个比较理想的答案。当然，也可以有更多的思考角度进行分析，重要的是答案的整体性和逻辑性。要切合实际。

一、技术层面：

使用了较多的图片或者会打开较多的链接，而链接数量不太好，导致浏览器打开速度变慢 ，很多研究表明，用户最满意的打开网页时间，是在2秒以下。用户能够忍受的最长等待时间的中位数，在6~8秒之间。这就是说，8秒是一个临界值，如果你的网页打开速度在8秒以上，那么很可能，大部分访问者最终都会离你而去。研究显示，如果等待12秒以后，网页还是没有载入，那么99%以上的用户会关闭这个网页，不再等待。但是，如果再等待载入期间，网站能够像用户显示反馈消息，比如一个进度条，那么用户可以忍受的时间会延长到38秒。

二、交互设计方面：

1导航系统不够清晰：用户很难再短时间内找到自己的目标，例如分类是否准确，搜索框是否明显。在设计导航时，要遵循人类的认知法则，尽量用户一目了然，知道自己当前的位置，且能迅速通过页面提供的导航系统，包括搜索找到自己的目标。

2页面内容层次不清：页面信息过于庞杂，分类不够清晰，重点不够突出，用户进入页容易迷失方向。要讲内容分为不同的层次，核心内容需要明显的突出来。

3操作入口过多：用户进入一个页面后，在同一时间只能完成一项任务。有可能页面提供的可操作项太多，没用目标的用户有点不知所措，容易产生迷惑。

4页面缺乏引导：页面缺少针对目标用户的推荐信息和关联信息。

5页面布局不够合理：不能很好引导用户的视线流，导致用户操作受挫而离开。

6功能优先级把握不够：页面亮点不突出，无法吸引用户。

三、视觉设计方面：

交互需要层次，视觉更需要层次，重点的视觉元素需要让用户一眼扫过去就能看到，而次要的信息则要拉开距离，通过留白、颜色对比等等手段。有可能因为页面颜色太多，页面混乱，给人一种浮躁和无从下手的感觉，导致用户很快离开。