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在这个信息数据化时代，作为交互体验设计师的你一定遇到过这样的问题：- 在复杂的 B 端产品中，由于企业级用户的特殊性，很难获取产品落地后的数据，难以完成设计验证；
- 可用性测试、用户访谈等测试工具成本过高，开展实施比较困难；
- 刚刚完成上线的新产品，如何更快更好地收集用户数据和反馈……
这些问题很常见。本文将为你介绍 3 种方法，告诉你当面临以上这些情况时，该怎样发现产品自身的问题以促进体验提升，又该怎样完成设计闭环。相信会对你有帮助。
PART 1
数据的获取方法
要知道，用户反馈的复杂信息、使用疑惑和问题，在经过处理和提炼后也会变成有效数据。你可以在上线的产品中增加「用户反馈」入口，鼓励用户在使用产品的过程中直接反馈使用体验和意见，可以尝试以下方法：（1）主动引导用户进行反馈：在用户刚进入产品或完成某些关键性任务后，使用 banner 或悬浮按钮等方式，吸引用户反馈问题和感受。这种主动式引导不宜太频繁，形式要简单，并且要结合场景。 例子 支付宝 App 在用户截图之后才弹出悬浮按钮，是因为产品推测用户在操作的过程中可能需要求助，这时的反馈往往是真实的有效数据，用户的填写意愿也会更强：
（2）轻量级问卷投放：在产品中使用弹窗、链接等方式，选择合适的用户进行投放。由于是在产品内设置的轻量级问卷，所以要注意：
- 明确调研目的，针对某个关键性的问题进行设置；
- 问卷篇幅要短，简洁精炼，一次 3-5 个重点问题即可；
- 进行分类投放，对不同的用户群进行区别和分类调研，避免混淆数据；
- 填写形式简便，减少被调研用户的输入时长，尽量用选择代替输入；
- 尽量结合场景，同用户反馈的引导一样，问卷也需要尽量结合产品的应用场景，调动用户的填写意愿，避免用户路径的打断。
（3）利用社群触达用户：在产品中增加社群二维码，用户可以通过扫码进群交流，也可以利用社群定期推广一些活动，给用户一些反馈奖励，保持与用户近距离沟通。在产品内部增加用户行为和数据的监测功能。很多大厂都有自己的数据监测平台，现在也有不少第三方数据监测平台和机构，可以提供数据埋点及用户行为监测服务。如果成本有限，设计师也可以求助开发利用一些代码和插件，在产品页面中的关键节点进行「埋点」的设置。这些「埋点」是对用户行为过程及结果的记录，即用户在什么时间做了什么样的事情。用户的所处位置、场景甚至是可能的心理预判，都可以被埋点记录下来，为产品交互提升和改进提供依据。设计师可以通过对用户行为的模拟，为自己设定一个需要完成的任务，测试产品的实际用法。不仅仅是设计师本人，其他的同事也同样可以被邀请来做模拟测试。在测试中需要注意：- 根据产品功能的不同类别有针对性的选择与用户类型相似的人进行模拟测试；
- 设计师要有充分的共情能力，即使对产品已经有一定的了解，也要尝试猜想和假设用户的心理和可能会遇到的问题，模拟出用户所处的真实情景。
例子 工业设计中经常会用到的共情设计方法，有时会借助一些模型和工具来模拟用户的感受和场景。下图为设计师模拟老年人手部关节退化，不能正常弯曲后的生活状态，以更好的为老年人做产品设计：
PART 2
关于数据的两个常见问题
在面试和作品集中没有数据展示，是不是就不能证明设计价值？
很多同学认为，面试官判定设计作品的价值时会以产品的数据作为依据。这个说法不是很准确。数据的展示是从一个侧面反映你设计成果的价值。但没有数据指标，并不代表你做出的设计不是好设计；另一方面，就算你拿出完美的数据，你的设计成果质量不高，数据是靠运营和商业模式跑出来的，也不一定能证明你的设计能力。因此我的建议是，能抓到数据就尽量去抓，抓不到数据也无妨，面试时实事求是的回答，再加上你对数据作用的认知和看法即可。你可以将重点放在设计的逻辑和理论支撑上。
验证 B 端产品的设计价值，通常需要用到哪些数据指标？
不同的产品，设计的发力点和其所解决的问题是不同的，所带来的设计价值就会不同，相对应的评价标准和数据指标也会有变化。在公众号后台回复 “指标”，会看到我为你总结的从「整体产品的用户满意度」、「局部流程优化后的验证数据」以及「设计过程中的提效评估」 三个方面具体应该制定哪些数据指标。
2021 年是我前半生中最充实的一年，工作强度堪比高考，设计知识的沉淀和产出量也在不断刷新着记录：
我在每日输出的知识内容中，选择了一部分进行汇总，梳理了从【接到设计需求到产出设计沉淀】的完整流程。想要看到更多详细内容的同学，可以在公众号后台留言 “设计思维” 👇👇👇
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