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Notas do Editor

  1. 過去我比較專注
  2. 首先一開始 我們先探討產品與數據的關係 數據可以是一種產品,透過大量的分析去產生對使用者有價值的數據 例如 博客來,買過這個的人也買過什麼,Whoscall 我可以從分析通話的模式,去猜測一個號碼到底是不是推銷號碼,或者他原本是個推銷號碼,但他現在從良了 那另外一個面向,就是透過數據觀測產品的行為,進而在我們設計的流程中,去輔助我們設計,輔助我們做決策 那這個也是今天主要要跟大家分享的
  3. 但數據在產品的流程中到底能幹嘛呢
  4. 收集商業和用戶的目標,找一個方式要怎樣可以滿足公司的目標,又可以讓使用者用起來很爽,確認的設計的目標後,選擇倒底要怎麼設計,要從哪一個面向去切入 那在這一個過程當中,數據到底要怎麼幫助我們
  5. 第一個部分,在設計前設計可以幫助我們了解設計的問題,現在用戶的行為是怎麼樣 進而去發現問題在哪,到底有什麼問題是需要優先解決 Question priority
  6. 第二個部分,數據看幫著我們在上縣後,去追蹤我們的成效 讓我們知道設計成不成功,下一步該怎麼修正 第二部分就是驗證設計,在產品上線後持續做分析,去了解設計究竟成不成功,以及下一步該怎麼修正
  7. 接下來我要跟第一部分,發現問題 今天有一個產品與服務,怎麼透這些數據來描述產品行為,然後又怎麼,我到底要怎麼從這些數據中發現問題,我們要怎麼去看這些數據
  8. 當我們嘗試在設計流程中運用數據時,我們必須注意三個東西 產品行為該怎麼用數據來拆解和分析 怎麼觀看怎麼解讀這些數據 從數據發現問題後,怎麼回饋到產品上 看數據的方式很多,這邊會跟大家分享四種比較基本常用的方式
  9. 首先想先跟大家分享,數據怎麼看,分析數據解讀數據的方法博大近 但在這之前我先跟大家講,今天我要跟大家分享四種,我比較從用到看數據的方式
  10. 對比主要就是,對比同一行為不同情境,不同時間 那從對比中其實我們就可以發現差異
  11. 第二個就是戲份,比較常見的例子我把一個重要的流程做猜解 看那邊的跳出率最後 去分析其中每一個步驟的成功率,轉換率 細分中最重要的就是可以讓我們發現問題揪竟在哪
  12. 第三個就是溯源,我們可會在數據既有的pattern 中發現一個不正常的起伏,進而可以去追蹤這個異常的原因 數元就可以協助我們觀察現況
  13. 分別是對比,細分,溯源,和趨勢, 最後一個則是趨勢,我們可以從一個長時間的觀察中,去了解一個接下來的走勢是怎樣,進而可以去估計未來的情況 倒底到底怎麼運用數據 回到我們的主題,數據到底要怎麼幫我們觀察或改散一個產品的服務,假設今天
  14. 這些數據是打哪來的,他倒底是在描述產品或幅度 怎麼觀看數據發現搵替 介紹那我們就要來說名,這些數句嘖麼來的,到底要怎麼透過數據去描述一個產品或服務的流程
  15. 這些數據是打哪來的,他倒底是在描述產品或幅度 怎麼觀看數據發現搵替 介紹那我們就要來說名,這些數句嘖麼來的,到底要怎麼透過數據去描述一個產品或服務的流程
  16. 假設我們今天開一家咖啡廳,我們要透過數據來改善我們咖啡廳的營收到底該怎麼做 一開始我們一定是看使用者買咖啡的這個行為和流程,但使用者的行為,一定是發生在一個特定的情境上, 像是顧客買咖啡這個行為,他背後的情境可能是這個人是個熟客,在與天的石後,親自來電了,買了一個咖啡 所以在要觀察數據的時候數據時,我們要做的第一步
  17. 那為什麼我們需要將情境跟數據做連結 唯有我們區分了有了不同的情境,你才能將不同的情境去對比,我們才能針對重要關鍵的情境,去做進一步的細分,發現問題倒底在哪裡,做進一步的細分,你的細分才有意義 一般來說我們有幾個拆解情境的方式 不同的使用者類型,新用戶,舊用戶,會員還是非會員 第二個,一個動作或流程,你有沒有不同的進入點,一家麥當勞,你可以走進櫃檯買,也可以去得樂樹,也可以電話訂餐 第三個,就是背景,那這個就可能會根據你的服務有很大的不多,向whoscall, 我們就把電話拆分成很多不同的你究竟是來電去電,來電的人是陌生人,還是你的聯絡人 使用數據的第一步,嘗試拆分你的產品你的服務的不同情境,並讓你的數據去跟這些情境做連結
  18. 那我們了解這個行為的數據,不同情境的數據後,除了什麼面向,是我們還可以透過什麼相向去觀察數據,猜姐問題
  19. 讓我仔細看一下,我們還有兩個很重要的角色,我們可以進一步去分西這個角色的狀態 使用者 每一個使用者,第一次買咖啡,第二次買咖啡,平均間隔了多少天 咖啡 每次開店,賣第一被咖啡,到第二杯之間,平均間隔了多少客人,平均間隔了多少時間 從這之間去瞭解使用者的消費情況 甚至我們可以把時間拉長
  20. 把數個月的數據統計出來,我們可以去看,九個月中,來電一次的客戶有多少,來電兩次的客戶有多少,從中我們就可以去看,顧客回訪的程度是如何 九個月內,咖啡品項的銷量統計,去發現不同咖啡的銷售狀況 可以能使用者有沒有持續的行為,每一個購買會卡在哪裡
  21. 第二個要跟大家分享的是,不只單從行為的角度,更要從不同的面相去思考數據,思考你的流程 但假設我們今天發現了問題
  22. 數據讓我們發現問題,但是然後呢 猜想問題的原因,創造設計假設 數據可以讓你發現問題在哪,但數據不會告訴你問題背後的脈絡和原因數據告訴你蛇蛇 一個我很喜歡UXdesigner 說過,數據可以告訴你什麼 我們必定 可以推測原因,建立假設 從問題中,我們會嘗試建立假設 成功的原因,失敗的阻礙 探究原因,驗證假設 設計假設 複製成功原因:什麼人,為什麼成功 發現阻礙的因素:什麼人失敗了,他為什麼失敗 將這些假設再加以驗證,
  23. 數據讓我們發現問題,但是然後呢 猜想問題的原因,創造設計假設 數據可以讓你發現問題在哪,但數據不會告訴你問題背後的脈絡和原因數據告訴你蛇蛇 一個我很喜歡UXdesigner 說過,數據就是告訴你 我們必定 可以推測原因,建立假設 從問題中,我們會嘗試建立假設 成功的原因,失敗的阻礙 探究原因,驗證假設 設計假設 複製成功原因:什麼人,為什麼成功 發現阻礙的因素:什麼人失敗了,他為什麼失敗 將這些假設再加以驗證,
  24. They came do something something 數據這東西它可以告訴你使用者來,做的某些事,然後離開 但是數據必較難告訴你 為什麼他要做這件事,他怎麼做這件事,這個做事的人他事誰 但這些正都是質化研究所擅長的部分,透過使用者研究的方法 去追溯問題背後的原因,這些東西其實都可幫助我們去建立設計的假設,甚至在上線之前做先期的驗證
  25. 所以第三個想跟大家分享的就是,適時的結合量化還有質化的數據,量化數據可以幫你確認問題,但質化數據可以幫你探究內容,幫助你做設計
  26. whoscall是一個提供來電辨識的App,每一個號碼的資料對我們是非常重要的 除了資料的收集外,另一個很重要的部分就是使用者的回報
  27. 到底我們該選用什麼指標 Soldier 你這一次,要怎麼驗證你的改版成果
  28. 沒有什麼萬用的指標,指標絕對是根據不同的設計目標 建立觀測的數據指標之前,永遠請先確認你的設計目標 沒有目標的紀錄,是沒有效率的, 第一:漫無目標的紀錄,往往很多指標,你一眼都不會看他一次 第二:數據指標的多面向的,如果你沒有定義好目標思考,你往往等到真的要觀察的時候,又缺乏有效的指標 那有沒有什麼方式,是可以幫助我們把設計目標拆解成數據指標的 如何把設計目標拆解成數據指標 那如何從目標
  29. 這個架構 GSM 主要分做三個層次 Goal :產品層次,你的產品的目標是什麼,你想達成什麼目的,為使用者帶來什麼體驗 第二個部分,用戶的行為,在你的目標,怎麼樣的用戶行為,算是達成你的目標,怎麼樣算是失敗 最後一個部分:數據,你的成功的行為,失敗的行為,在數據上該怎麼去呈現 Signal 定義什麼是成功,什麼是失敗 Metrix 怎麼量測成功,怎麼量測失敗
  30. 搜尋的功能是一個很重要的功能 可以透過這個架構,讓我們從目標去連結到數據 透過這個GSM 的架構可以幫助你,從目標去拆解出你該用什麼指標去驗證你的設計 當我們決定數據的指標後,
  31. 不要只是單純的描述你的行為, 去連結到真正你產品上重要指標,或者是商業上重要的指標 這也才能讓你的數據,在你跟你的客戶還老闆的溝通中產生真正的效果 唯有你是著去解析這之間的關係,你才能知道真的去知道的你的設計有沒有用 才能真的有系統性的一步一步的去,達到你想要的成長 但這件事情,真的滿困難的
  32. 行為數據與商業數據真正的連結,不會是一次的步驟,那是一個系統性一次一次驗證的過程 數據除了來驗證我的們設計外,他還有一個很重要的事 他要持續我為我們的下一步帶來線索
  33. 幫我們去做下一步的設計決策,設計改善
  34. 增加收益,
  35. 讓你的數據跟你的下一步做連結,
  36. 步只從行為流程,角色狀態,時間類及 結合值化量化的數據,讓你確認問題,也可以了解問題 所有的數據指標一定都來自設計目標,嘗試從設計目標中一步一步才猜解出數據指標 然後永源不要忘記,為你的下一步鋪路
  37. 其實我們都在走一條數,找到一個好的設計的方式,達到產品的成功,商業的成功
  38. 在這個過程當中,重要的不是數據,是你的產品,是那個做出產品的你