数据提升背后的3个问题点

之前我文章写到了设计师需要经历的几个阶段，其中设计师的第二阶段是数据化阶段。在这一阶段，设计师要通过数据去验证设计的效果。

对于中级或者高级设计师来说，数据仿佛是去佐证设计的一件利器，它可以让我们设计更有说服性。

基于这种情况，有部分设计师将数据过度神化和迷恋，都以数据为准，将数据当做唯一的衡量指标。

数据只是衡量设计的一个维度，它并不是唯一评判标准。

数据通常是将设计进行量化，如果单纯的用数据去衡量的话，我们会被表面的数据给蒙蔽双眼。忽略数据之外的产品逻辑，这样的话对于产品来说会产生很多问题并伤害到产品。

数据的提升背后，可能会出现3个问题点，分别为：数据的欺骗性、无意义的数据提升、以透支产品为代价的数据提升。

数据的欺骗性

在做数据比对时，我们需要统一内部变量和外部变量，没有统一变量的数据，在进行数据对比参考性不足，但在实际工作中，却存在各种变量。

举个例子，对一个广告弹窗点击率的优化，优化后设计的样式和布局做出了很大的改变，优化后，弹窗的点击率提升了20%，这时候能够说明是设计的优化导致数据上的提升呢？

其实是不确定的，因为可能弹窗的弹出时机发生了改变， 也会影响数据的提升。或者是弹窗的内容变化导致数据的提升。所以对于数据改变，我们需要更全面的分析总结。

对于产品设计的改版，体现设计的价值是对比数据的变化，常用的衡量指标是留存率和日活。

如果新版改版了，发现留存率提升了，这时候不要立马下定义为，这是新版改版提升的原因，有时候可能是其他原因，导致的，例如新增了杀手级功能，或者新增了某个模块的内容发生了变化， 导致整体提升留存率。

更有可能是更换了其他流量渠道，新的流量渠道整体流量更优质，流量更大，从而导致用户的留存率更高，日活也更高。

举个例子：一款摄影的app在做外部推广时，以前选择了一个资讯的网站渠道，这个网站渠道整体的用户人群混乱，用户下载了这个app，因为不是精准用户，那么推广这段时间留存率会被整体拉低。

如果在设计改版后，摄影的app推广渠道发生了变化，通过摄影公众大号进行推广，因为广告人群是精准用户，整体用户质量高，那么设计改版后的整体留存率和日活整体数据肯定会提高。

在日常工作中，一些设计师或者产品经理做项目分享或者项目汇报时，需要去证明产品改版优化的价值，这时候可能会隐瞒一些其他变量，展示出来的数据的提升，可能并没有那么美好，因为数据的欺骗性随处可见。

无意义的数据提升

有些数据提升，本质上是没有意义和参考价值，仅仅是数据上好看了，给上级汇报方案的时候，展示出来的确实是提升了转化率，但是真正本质核心数据的转化率可能并没有明显提升。

举个例子：当iPhone的消息通知权限没打开时，产品希望用户能看到推送消息，增加用户的打开率。常见的设计方式是使用弹窗提示用户去打开推送开关。

设计者为了提高开启点击率，将开启按钮文案改为我知道了，字面意思给用户感知点击关闭弹窗，其实点击是跳转了。下次再说的次级按钮做的特别小，特别容易误点击主按钮，这种做法是为了提升主按钮的点击率。

表面上我知道了，点击跳转设置-通知的点击率提高了，但是真正核心的数据指标是推送开关的完成率，即用户真正去开启推送开关的完成率。

虽然弹窗主按钮表面数据提升了，但是这是严重伤害用户体验。用户会觉得很难受，同时用户真的不想开启就算跳到了设置页面，也不会设置将通知推送打开。

核心数据推送打开率并没有提升，对于推送提醒，在恰当的时候给予开启提示效果可能会更好，例如下单之后，出现弹窗提醒用户开启推送通知，用户因为关心下单后的状态，这时候更容易开启推送打开。

以透支产品为代价的数据提升

有些模块数据的提升，对整个产品来说并不一定是好事。

举个例子做一个探讨，QQ浏览器的有一个福利中心功能模块，QQ浏览器为了提升福利中心的各项数据，在各个任务的产品界面都会融入福利中心的功能。

图2当用户阅读完一篇文章，出现弹窗提示，用户点击弹窗按钮即可进入福利中心界面，在这一过程中，对于用户阅读文章的流程是一种破坏。图3，用户阅读完一篇文章也是给出对应的提示。

图2和图3来看，福利中心的整体数据（参与用户数、人均使用次数、福利中心人均使用时长和留存率等）提升了。

但是如果从整个产品来看，QQ浏览器从一个搜索信息和看资讯的工具，变成了一个任务型的功能，这对于产品的形态来说是一个改变，长期来看，这对于用户来说是不利的。

因为热衷参与活动的用户依旧是少数，大部分用户是不会参与这种活动的，所以图2和图3的做法是会影响绝大部分用户，让他们受到干扰，影响他们的体验。这种做法不亚于丢西瓜捡芝麻。

有些产品为了提升数据，通过疯狂的骚扰用户来获得更多的商业化收益，在这一过程初期产品的商业数据会提升很多，但是用户对产品的好感度会一步步降低，在透支产品的生命力。

后记

设计师在设计过程中要确定设计目标。以设计目标是主，数据指标为辅。做设计，首先要专注的是产品目标。基于产品目标的基础上，再关注数据指标，通过数据指标去验证设计。

所以在产品设计过程中，设计目标要作为最主要参考标准，数据指标为次要参考标准，它是为了辅助设计目标而存在。

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公众号：吴轶（ID：uxecho）

知乎：吴轶

设计师一枚。专注于产品设计，会不定期分享产品设计文章。

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