本文內(nèi)容為如何建立以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)體系。大綱如下：

• 以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的意義
• 數(shù)據(jù)指標(biāo)
• 數(shù)據(jù)分析方法
• 模型建立
• 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的意義

1. 可視化

用戶行為可視化，可清晰的了解整體/個(gè)體用戶的行為。

如下圖所示，通過 Google Aanalytic 網(wǎng)站可清晰的掌握平臺整體流量的來源，用戶群體路徑行為軌跡，這可以讓設(shè)計(jì)師/產(chǎn)品經(jīng)理清晰地了解到平臺的用戶行為軌跡和用戶人群的操作習(xí)慣。

也可以清晰地了解每個(gè)用戶的操作行為路徑。如下圖所示：

2. 可追蹤

可追蹤產(chǎn)品任何一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)，了解整體數(shù)據(jù)的變化。

如下圖所示：通過曲線變化，可看出產(chǎn)品日活躍的變化，通過變化前后的節(jié)點(diǎn)可得到產(chǎn)品發(fā)生大變化的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

3. 可驗(yàn)證

前期提供數(shù)據(jù)支持和后期方案的驗(yàn)證。

例如下圖，通過優(yōu)化產(chǎn)品界面的購買按鈕，通過對比前后數(shù)據(jù)，看設(shè)計(jì)改版是否成功。

下圖的固定產(chǎn)品的購買按鈕點(diǎn)擊率從 6.4%提升到了 9.8%，漲幅 53.1%，由于漲幅大于 0，同時(shí)沒有外部其他因素影響數(shù)據(jù)變化，所以可得出結(jié)論，這次設(shè)計(jì)改版是成功的。

4. 可預(yù)測

通過數(shù)據(jù)變化，可預(yù)測產(chǎn)品的走向和趨勢。

如下圖所示，通過日活曲線，可預(yù)測未來產(chǎn)品的日活增長速度。

從圖可以看出，經(jīng)歷過第一次增長后，第二次增長的增長率低于第一次。未來產(chǎn)品如果想維持高增長，則需要投入更多的人力和費(fèi)用。

數(shù)據(jù)指標(biāo)

掌握數(shù)據(jù)指標(biāo)有助于我們?nèi)腴T數(shù)據(jù)分析。

我將數(shù)據(jù)指標(biāo)分為三類，分別為：綜合性指標(biāo)、流程性指標(biāo)和業(yè)務(wù)性指標(biāo)。

1. 綜合性指標(biāo)

綜合性指標(biāo)：指的是能綜合體現(xiàn)產(chǎn)品整體情況的指標(biāo)。

對于非交易類型的產(chǎn)品，那么這個(gè)平臺的綜合性指標(biāo)可以包含 DAU、留存用戶數(shù)、留存率和人均使用時(shí)長等等。

DAU

DAU：Daily Active User。衡量產(chǎn)品使用的活躍度。明確產(chǎn)品的用戶體量，方便產(chǎn)品設(shè)計(jì)了解產(chǎn)品的每日用戶情況和用戶增減趨勢。

如下圖所示，通過 DAU 可以很直觀的了解產(chǎn)品的所處在的生命周期。和用戶增長情況。

數(shù)據(jù)用途是方便產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員了解產(chǎn)品的每日用戶情況，了解產(chǎn)品的用戶增長或者減少趨勢。

留存率

留存率：某周期內(nèi)留存用戶數(shù)/某周期內(nèi)訪問用戶數(shù)。用來衡量用戶使用粘性，也是衡量產(chǎn)品引流成本的一個(gè)重要參考

數(shù)據(jù)用途是用來衡量用戶使用粘性，也可以用來作為產(chǎn)品改版后的重要指標(biāo)，留存率提升了，在不改變功能的情況下，說明設(shè)計(jì)改版成功。

產(chǎn)品的留存率越來越高，這說明他們的產(chǎn)品用戶粘性越來越好。

當(dāng)然不同行業(yè)的產(chǎn)品，留存率也是不一樣的。社交產(chǎn)品，關(guān)系鏈越龐大越深度，粘性越好，用戶遷移成本就越高，留存率也高。

人均使用時(shí)長

人均使用時(shí)長：用來衡量用戶使用產(chǎn)品的深度，判斷用戶使用產(chǎn)品的粘性和依賴度。

單位用戶的使用 app 的時(shí)長是一定的，當(dāng)在一個(gè) app 上花費(fèi)的時(shí)間多，那么意味著在其他的 app 上就花費(fèi)的時(shí)間少。

對于交易類型的產(chǎn)品，那么這個(gè)平臺的綜合性指標(biāo)可能就包含 GMV、支付 UV、人均訂單數(shù)、人均客單價(jià)等等。

GMV：用戶的下單總金額。下單產(chǎn)生的總金額，包括銷售額+取消訂單金額+退款訂單金額。舉個(gè)例子：一個(gè)電商平臺，所有用戶一共下單了 100 萬的商品，其中取消訂單 2 萬，退款 10 萬，那么 GMV 就是 100 萬。

數(shù)據(jù)用途是體現(xiàn)電商平臺的交易規(guī)模，GMV 越高說明這個(gè)電商平臺的交易規(guī)模越大，平臺體量越大。

支付 UV：指下單并成功支付的用戶數(shù)。舉個(gè)例子：一個(gè)電商平臺，有 3000 人點(diǎn)擊購買，其中 2000 人，成功完成支付，則支付 uv 為 2000 人。

數(shù)據(jù)用途是了解平臺整體用戶支付購買人數(shù)規(guī)模。

人均訂單數(shù)：支付 PV/支付 UV，人均訂單數(shù)大于 1。舉個(gè)例子：一個(gè)電商平臺，支付 pv 為 3000，其中支付人數(shù)為 2000 人，那么人均訂單數(shù)為 1.5。

數(shù)據(jù)用途是用于衡量產(chǎn)品/頁面/功能的導(dǎo)購能力。

人均客單價(jià)：ARPU，GMV/支付 UV。舉個(gè)例子：一個(gè)電商平臺昨天 GMV 有 100 萬，其中支付 UV1 萬人，那么人均客單價(jià)為 100 元。

數(shù)據(jù)用途是一段時(shí)間內(nèi)每個(gè)用戶平均收入，用來衡量產(chǎn)品效益。

2. 流程性指標(biāo)

流程性指標(biāo)和用戶操作流程中產(chǎn)品的指標(biāo)有關(guān)。

常見的有：點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、流失率和完成率。

點(diǎn)擊率

點(diǎn)擊率：點(diǎn)擊率分為 pv 點(diǎn)擊率和 uv 點(diǎn)擊率。在實(shí)際工作中，使用 pv 點(diǎn)擊率的情況比較多。這個(gè)要根據(jù)具體需求而定。

舉個(gè)例子：如果當(dāng)天知乎的首頁展現(xiàn) PV 是 400 萬，5 萬人點(diǎn)擊提問按鈕有 10 萬次，那么點(diǎn)擊率就是 10/400=2.5%

轉(zhuǎn)化率

轉(zhuǎn)化率：下一步用戶數(shù)/上一步用戶數(shù)。

如下圖所示，可以看到整個(gè)注冊流程，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)。

流失率

流失率：（上一步用戶數(shù)-下一步用戶數(shù)）/上一步用戶數(shù)。

通過流失率，可全局看出所有的流失情況，找到流失異常數(shù)據(jù)，可追蹤之前是什么情況導(dǎo)致流失數(shù)據(jù)情況，并修復(fù)產(chǎn)品問題。

完成率

完成率：完成率相對于轉(zhuǎn)化率而言，是最終的結(jié)果數(shù)值。轉(zhuǎn)化率是過程值，完成率是結(jié)果值。

3. 業(yè)務(wù)性指標(biāo)

區(qū)別于基礎(chǔ)通用型指標(biāo)，業(yè)務(wù)性指標(biāo)主要強(qiáng)調(diào)其業(yè)務(wù)屬性，例如社交社區(qū)，則可能需要的業(yè)務(wù)指標(biāo)為：人均發(fā)文數(shù)、人均評論數(shù)、人均點(diǎn)贊數(shù)，分享率等。

數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析和設(shè)計(jì)的方法這里簡單介紹以下 5 種，分別為：行為事件分析、漏斗分析、留存分析、分步分析和對比分析。

1. 行為事件分析

通過分析特定類型的用戶行為，找到這種特定類型的用戶行為的對產(chǎn)品帶來的影響。也可以推算出這種特定的行為給產(chǎn)品帶來的意義。

行為事件分析法一般經(jīng)過事件定義、下鉆分析、解釋與結(jié)論等環(huán)節(jié)。

2. 漏斗分析

流量在各個(gè)節(jié)點(diǎn)流轉(zhuǎn)過程中，會(huì)存在一級級的流失。最終形成了漏斗形態(tài)，漏斗分析適用于一些列完整流程操作的用戶行為。

找到設(shè)計(jì)過程中流失比較多的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)找到流失的原因。

3. 留存分析

通過找到整體留存情況，找到用戶留存的關(guān)鍵性因素指標(biāo)。

留存分為兩種情況：

• 產(chǎn)品整體留存，整個(gè)產(chǎn)品的留存率，對象是整個(gè)產(chǎn)品。
• 功能模塊流程，各個(gè)模塊的留存，這里是針對于單個(gè)功能模塊。

產(chǎn)品留存要分開看待。既要看整個(gè)產(chǎn)品留存率也要看所負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)的各個(gè)功能模塊留存率。

4. 分布分析

用戶在特定指標(biāo)的各種占比的歸類展現(xiàn)。

如下圖谷歌數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站所示，可以根據(jù)不同分布類型占比，進(jìn)行分析。

5. 對比分析

對比前后數(shù)據(jù)，通過對比數(shù)據(jù)的差值，驗(yàn)證設(shè)計(jì)。

• 自身產(chǎn)品比，對比產(chǎn)品其他模塊相似場景的數(shù)據(jù)差異。通過對比找到問題點(diǎn)并做分析優(yōu)化。
• 行業(yè)產(chǎn)品比，和同行業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)對比分析，找出數(shù)據(jù)差異的問題所在，并給出對應(yīng)的優(yōu)化方案。

模型建立

目前市面上常用的模型有 Google’s HEART、AARRR 和 RARRA。

1. Google’s HEART

HEART 是一個(gè)用來評估以及提升用戶體驗(yàn)的模型，它由五個(gè)維度組成：Engagement（參與度）、Adoption（接受度）、Retention（留存度）、Task Success（任務(wù)完成度）和 Happiness（愉悅度）

Engagement（參與度）：通常指的是用戶的使用行為，這里面包含用戶的活躍度、uv、pv、人均訪問次數(shù)等，通過這些數(shù)據(jù)可以很好的反應(yīng)整個(gè)產(chǎn)品的用戶參與意愿度。

Adoption（接受度）：用戶在特定（短）時(shí)間內(nèi)開始”真正”開始使用某個(gè)新功能/模塊。接受度主要體現(xiàn)在用戶訪問和操作等行為

Retention（留存度）：留存度即對于一個(gè)功能或者產(chǎn)品，一段長時(shí)間內(nèi)從開始參與到現(xiàn)在連續(xù)活躍的用戶，留存率是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的主要獲利因素。

Task Success（任務(wù)完成度）：任務(wù)完成度主要指核心任務(wù)的完成率，在該緯度下包括三個(gè)基礎(chǔ)用戶行為指標(biāo)：轉(zhuǎn)化率、跳失率、成功率。

Happiness（愉悅度）：愉悅度是一個(gè)產(chǎn)品用戶體驗(yàn)的最直觀的評價(jià)感覺。

基于 HEART 五大維度可制作業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型，如下圖所示：

2. AAARR

AARRR 增長模型出自于增長黑客，即獲客、激活、留存、變現(xiàn)、傳播推薦。

AARRR 是 Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，五個(gè)單詞的縮寫，分別對應(yīng)用戶生命周期中的 5 個(gè)。

獲取用戶（Acquisition）：本階段最主要的目的是將潛在的目標(biāo)用戶轉(zhuǎn)化成我們產(chǎn)品的用戶，并且開始使用產(chǎn)品。提高用戶注冊轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵在于，調(diào)優(yōu)產(chǎn)品的著陸頁，要準(zhǔn)確傳達(dá)產(chǎn)品的核心價(jià)值。

需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)：流量來源、CAC(用戶獲取成本)、CPC(每次點(diǎn)擊付費(fèi)) 、CPT(按時(shí)長付費(fèi))、CPM(千人成本) 、CPS(按提成收費(fèi)) 、CPA(按點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)) 、Campaign(塑造品牌)

提高活躍度（Activation）：對于移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)品，用戶活躍度還有另外兩個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)：每次啟動(dòng)平均使用時(shí)長和每個(gè)用戶每日的平均啟動(dòng)次數(shù)。

需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)：DNU(日新增用戶) 、DAU/WAU/MAU、ACU(平均同時(shí)在線人數(shù))、PCU(最高同時(shí)在線人數(shù))、PV、UV、意向 UV(進(jìn)入意向頁面的用戶數(shù))、PV/UV、CTR(點(diǎn)擊率)、 意向 UV-CTR （點(diǎn)擊 UV/意向 UV）、VV(視頻播放次數(shù))、訪問時(shí)長、停留時(shí)長、滾動(dòng)屏數(shù)、人均停留時(shí)長、人均操作次數(shù)、N 次操作占比、行為路徑、訪問頻次、跳出率、用戶來源、用戶去向。

提高留存率（Retention）：用戶留存率是非常重要的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，留存率衡量著一個(gè)產(chǎn)品是否健康成長。

需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)：留存率、次日留存率、7 日留存率、30 日留存率、回流率、召回 CTR（提取出的正確信息條數(shù) / 樣本中的信息條數(shù))、用戶生命周期 (周期/(1-周期內(nèi)新增留存率))

獲取收入（Revenue）:即用戶給產(chǎn)品貢獻(xiàn)的收入價(jià)值，公司從用戶所有的活動(dòng)中所得到的全部經(jīng)濟(jì)收益的總和。

需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)：GMV、ARPU(每用戶平均收入）、ARPPU(平均每付費(fèi)用戶收入）、LTV(生命周期價(jià)值)、PBP(回收期)、ROI(投資回報(bào)率 )、收入地圖 、客單價(jià)、 消費(fèi)次數(shù) 、消費(fèi)頻率、 訂單量、 利潤、 購買偏好、 直接引導(dǎo)成交、 間接引導(dǎo)成交、 購買間隔

用戶推薦（Refer）：通過用戶推薦再次獲取新用戶，應(yīng)用運(yùn)營形成了一個(gè)螺旋式上升的軌道。而優(yōu)秀的應(yīng)用就很好地利用了這個(gè)軌道，不斷擴(kuò)大自己的用戶群體。

需要的數(shù)據(jù)指標(biāo)：分享率、分享次數(shù)、K-Factor (病毒傳播指標(biāo))、NPS

AARRR 模型對應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)如下圖所示：

3. RARRA

RARRA 的數(shù)據(jù)模型，本質(zhì)上是在 AARRR 的基礎(chǔ)上進(jìn)行順序調(diào)整得到，以滿足日益獲客成本所帶來的壓力成本。RARRA 模型相比與 AARRR 可以使得獲客成本更低。

用戶留存 Retention：為用戶提供價(jià)值，讓用戶回訪。

用戶激活 Activation：確保新用戶在首次啟動(dòng)時(shí)看到你的產(chǎn)品價(jià)值。

用戶推薦 Referral：讓用戶分享、討論你的產(chǎn)品。

商業(yè)變現(xiàn) Revenue：一個(gè)好的商業(yè)模式是可以賺錢的。

用戶拉新 Acquisition：鼓勵(lì)老用戶帶來新用戶。

RARRA 通過最重要的指標(biāo)來關(guān)注增長：用戶留存。

RARRA 與 AARRR 的區(qū)別是，RARRA 模型里面用戶的留存重要性遠(yuǎn)高于獲客。

在數(shù)據(jù)模型中，我們可以學(xué)到數(shù)據(jù)模型的分類思路，以及如何創(chuàng)造出適用自己團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)模型。

基于這個(gè)目的，我們可以將市面上常見的數(shù)據(jù)模型找出來并進(jìn)行整理并分析。通過熟悉主流的數(shù)據(jù)模型的產(chǎn)出邏輯，并從中找到規(guī)律，創(chuàng)造出適用于自己團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證

通過核心指標(biāo)判斷設(shè)計(jì)方案是否符合預(yù)期，以此驗(yàn)證設(shè)計(jì)方案是否成功，并為后續(xù)產(chǎn)品的迭代優(yōu)化做依據(jù)。

1. 關(guān)注設(shè)計(jì)的核心指標(biāo)

設(shè)計(jì)過程中，要關(guān)注設(shè)計(jì)的核心指標(biāo)，針對于核心指標(biāo)，進(jìn)行針對性的設(shè)計(jì)。

如果改版的最重要（核心）的指標(biāo)是任務(wù)流程完成率，先查看用戶操作流失率，然后分析找出流失原因，給出對應(yīng)的優(yōu)化方案。等到優(yōu)化方案的產(chǎn)品版本上線后，對比完成率數(shù)據(jù)變化。

如果改版的最重要（核心）指標(biāo)是人均觀看次數(shù)，則要思考可通過哪些設(shè)計(jì)策略可提升產(chǎn)品的人均播放次數(shù)。

舉個(gè)例子，新浪微博，以前版本用戶看完視頻后，視頻會(huì)有重播按鈕和推薦視頻，用戶只有進(jìn)行下一步點(diǎn)擊才能播放下一個(gè)視頻。改版后看完視頻會(huì)自動(dòng)切換到下一個(gè)視頻。這樣的設(shè)計(jì)策略雖然綁架了用戶的行為，用戶從一個(gè)主動(dòng)接受者，變成了一個(gè)被動(dòng)接受者，但是這種策略能有效的提升人均播放次數(shù)。

2. 核心指標(biāo)帶來的價(jià)值/收益

當(dāng)驗(yàn)證了核心指標(biāo)往好的方向發(fā)展，這時(shí)候，就需要總結(jié)核心指標(biāo)帶來的價(jià)值和收益，這樣的話設(shè)計(jì)價(jià)值才可以直接被量化。

舉個(gè)例子：一個(gè) banner 的點(diǎn)擊率達(dá)到 3%的時(shí)候，每天 GMV 約 200 萬，當(dāng)重新設(shè)計(jì)了這個(gè) banner，同時(shí)其他條件保持不變，點(diǎn)擊率提升到了 6%，這時(shí)候通過數(shù)據(jù)查看每天的 GMV 是多少，如果達(dá)到了 400 萬，那么這增加的 200 萬則是通過設(shè)計(jì)優(yōu)化所帶來的。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證總結(jié)后有四步：

• 關(guān)注改版的核心指標(biāo)
• 核心指標(biāo)帶來的價(jià)值/收益
• 確定上線時(shí)間
• 對比上線前后數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行驗(yàn)證