你究竟是数据驱动,仍是真的关切用户体验?

现在都考究 data-driven。可是,美观的数据真能保证好的用户体验吗?

在没法进行数据收集和分析的时分,假如你想为用户提供好的体验,可能要仰仗你的经历、直觉和命运。

可是,当我们学会收集数据,学会分析背后的意义之后,就不再是在黑私自探索了。你只需要考虑哪些数据可以反映出你关怀的事,把它们调用出来,拉个表,然后自己分析。

可是仍是有人会提出疑问:

我们是否是单纯为了数据做这件事? 我们怎么平衡提高数据和做有价值的事情? 你究竟是数据驱动,仍是真的关怀用户体验?

关于这个问题,我的观点是:

首要,不要把数据和体验天然对立起来。假如你这么做了,那从一开始就是过错的。就好像是我们在评论“碳水化合物和健康饮食”的关系,假如你想从热量的话题开始讲,也不要过头了。

衡量规范在一定程度上确实是有用的,可是更遍及地来说,衡量指标和用户体验其实不是完全对立、不可兼得的东西。

当然,有的时分,一些坏事确实是以“改善指标”的名义开始的。并且,假如你可巧选错了一些衡量指标,并且开始改善它,可能会做出一些伤害人们体验的事情。举一些例子:

(1)“最初,这篇文章的点击率是2%。我们改了标题,点击率现在有 5% 了!”

这句话背后有什么问题?点击率上升其实不能充沛证明用户体验真的变好了。假如你给用户一个过高的预期,可是实践上不能满足他们的期望,他们可能不再会相信你。

(2)“以前,人们在我的 App 上只待 3 分钟。现在更新之后,他们情愿花 5 分钟。”

这句话背后有什么问题?你需要考虑,花费在这个 App 上的时间真的是你需要追踪的重要指标吗?不一定。

假如你是一个内容消费平台,那么多是,因为你想让我们看到更多的内容,所以他们花费的时间越多,越有可能发现你提供的有价值的东西。可是假如你的 App 是个小东西,比如是核算器,或者是用来预告天气的,那么用户时长对你来说就是没有意义的。

除此之外,要知道,还有很多重要的事情没法容易或精确地衡量。

我们无法直接观察到所有用户的主见,不然当然就能够为他们设计出完美的体验。所以我们只能做出去猜想、丈量、尝试,这些行为都有一定的局限性。只靠数据,你不可能了解:

人们对你的产品有多喜欢?有多讨厌? 跟着时间的推移,人们对产品的信赖是添加的吗? 这个产品真的被我们认为是简略易用的吗? 人们怎么看待你的产品与市场上的其他同类产品? 人们最想要改变的功用是什么?

其间一些可以通过调研寻找答案,但即便你可以精确掌握被访者的情绪,也很难知道做了详细改变之后可能会发生什么效果。

假如不能精确衡量上述内容,就意味着单纯寻求指标对错常不恰当的行为。我们可以再举一些例子:

品牌往往是很有生命力的。比如,当苹果或耐克推出新产品时,很多人都情愿购买,即便他们没有对新产品进行研讨,可是通过以前的使用,他们现已对这样的品牌建立了信赖。

这时候候,假如一些没人听过的新品牌做出相同的产品进入市场,状况就不一样了。这样的产品极可能置之不理。

可是有一点,品牌的力气是很难量化的,你怎么又把它们变成每天都可以追踪的数字呢?更何况,你怎么衡量这些公司做出的数以千计的决策是怎么影响品牌的,这些方案的各自本钱和收益又是怎么。

再比如,趋势的力气。没有哪一个指标可以提前通知你未来将向哪一个方向开展。想象一下,2008年智能手机刚刚呈现的时分,假如你看看你的网站的指标,你可能会看到,来自智能手机的流量只占了十分小的一部分。

你可能就此得出结论,过多地押注在移动设备上是没有必要的,因为大大都人都不用。可是现在,你会意想到那些在移动设备上投入巨资并取得丰厚回报的人多么具有远见。这意味着,只是对其时行为进行统计和分析,无法帮你得到一个好的、战略性的长时间规划。

当然,关于数据,我们还可以分享一些详细的经历:

1. 要评价是否达到了 PMF(产品与市场符合),请留心留存率

不要看使用你的产品或功用的人数,事实上,留存率和你的产品是否真的有价值是最相关的,因为它可以通知你,用过它的人是否是足够喜欢它,情愿返回并再次使用它。

2. 要优化增加,就有必要了解渠道,了解方针用户需要阅历哪些妨碍 首要,他们有必要知道你的产品的存在; 其次,他们有必要有足够的爱好来尝试; 第三,他们有必要转化为你的用户(比如下载应用程序,填写表格,确认电子邮件); 第四,他们有必要在你的产品中做足够的事情,这样他们才干了解这个产品是否是真的对他们的日子有价值; 第五,他们有必要记得回来(留存)。

在这五个步骤里,你可能会随时失掉一些用户。假如你可以跟踪和衡量损失率分别是多少,就能够判断你的工作重点,从而减少转化漏斗的流失。

3. 找出哪些指标是真正重要的,并将重点放在这些指标上

可以收集、追踪所有相关的数据当然是很好,可是你需要意想到,大大都的事情是不太重要的,不该该糟蹋时间在那些不重要的东西上。

4. 不要仅仅是拿到数据,要尝试了解它

关于产品来说,最终的方针对错常重要的,你需要确保自己和团队都可以了解为何要做这些事。在这个基础之上,你可能会有针对性地取得一些数据,可是,不要只是被动地承受数据,要问为何。

考虑这些数据代表了什么意义,数据的背后反映了用户为何会做出这样的行为。有些状况下,某个数据的提高看上去很好,但它真的没有因为其他因素而改变吗?假如是这样,选择另外一个衡量指标(或一组衡量指标)是否是能更好地跟踪实践状况?

5. 带着怀疑的眼光分析数据

假如数据显示进展不错,你需要反问自己:“我是否是能做些什么,让我相信这些成果其实不像看起来那么好?”通过这种反向的考虑去查找缝隙,你也许能更好地对数据进行解释,这样的话,也能快速地定位过错,然后调整你的策略。

不要堕入片面成见的陷阱,只是寻找那些可以证明你直觉正确性的数据。

6. 使用定性研讨来分析原因

定量的数据一般能通知你人们做了什么,有多少人做了这事。你最好尝试着和定性研讨搭配使用,去了解用户的感受,进行可行性测试,寻找那些定量数据不能反映的用户行为。

 

原文地点: 

编译:曾翔

译文地点:微信大众号“42章经”(ID:myfortytwo)

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