如今”大数据“一词已不鲜见，很多公司的招人标准都会把“数据驱动”挂上。
对此我是赞同的，但就我所在的环境观察，大家几乎是处于一知半解的状态，很多设计师仅在提交报告时才匆忙的找产品经理要数据，然后把数据一平均，就向上汇报了；还有一小部分是处于有意识没有行动的状态。
从平常聊天中能了解到，对于很多专业出身的设计师来说，从校园到社会中更多的是接触视觉感官层面的培训和实践，要改变自己的惯性思维去锻炼逻辑理性其实得付出相当大的努力，而惰性往往很难去克服。这里我不免俗套的说，克服惰性的其中一个办法就是目标激励。
- 举个例子：小A设计师在晋升答辩中展示近一年来的工作成果，她用到了会员转化率这一数据来升华结束，这时有评委提出疑问：你觉得这个数据是你设计的功劳吗？小A慌乱了，结果本来愉悦的氛围突然变得尴尬，最后小A晋升落选。事后找到我咨询如何量化自己的工作（在下不才得了答辩第一还被拉出来遛了一圈），小A说“看到数字就想起恐怖的数学”。这时也只有最俗气的引导，如果数据能让你比别人多加50%的薪资，你愿意了解它吗？答案当然是肯定的。
过后想想，觉得有必要记录下来，以便更多同事了解其中的可操作性，但仅限于自己日常的操作(与专业的数据同事相比，需要学习的地方还有很多)。
如果让我打个比方，数据就像一本字典，还是每年修订的那种，能完全掌控的少之又少，除了日常数据，必要时翻阅即可。
本文核心【懒人专属】：有效的数据可以简化和强化人的记忆。数据=数量(不等于数字)，而让数据有意义的则是数据定义。比如点击率、转化率、PV、UV、DAU等。一定不要忘记证实数据的真实性，既有效。数据除了走量，走质也很重要，即数据分析。最后数据验证是升华，但不代表不允许验证失败。
数据的作用
一、专业形象 Up Up Up
如前面提到的，使用恰当的数据来量化自己的工作成果，让外行一目了然，从而立刻在心中定义我们的专业形象。
这里我有个解释就是数字简化也强化了人们的记忆，就像给你贴上了一张“95”的标签，而别人是“85”，下次有相关事情则会立马记起高分的那张标签，毕竟字节的处理比图像快多了。
设计师可以如何使用数据呢？
1 数据收集——工作量：通常我们按考核周期来看，这一考核周期做过多少页面，可以的话尽量细分，如完整项目、活动页、弹窗……这些都需要靠平时随手记下，临阵再数那可就有的累了。这里还有个小技巧，可以做成展示墙，不在清晰在量，这是在证明我们的数据真实性。
原谅我的线框稿，视觉同学放上视觉图应该效果更加
2 数据验证——结果：这一步其实是最考逻辑的地方，产品经理平时谈论的数据适不适合我们呢？我个人觉得是不适合的，因为本身目标不同。身为设计师应该紧靠设计目标去提取数据。毕竟若是产品充满了bug，设计的再好看也不会有用户转化。（这也是我最近遇到的一个比较头疼的问题）。
- 举个例子：产品经理希望通过redesign来刺激用户活跃。中间的分析过程我就不啰嗦了，最终我要做业绩汇报时，我没有选择用户活跃的提升(虽然结果是成功的)，而是选择了点击率的提升来做支撑。
我们怎么知道要提取哪些数据呢？这里用到了“五个为什么”分析法：
--产品目标是刺激用户活跃，如何才算？产品经理定义是用户使用了产品功能。
--如何归纳成设计目标？用户有交互行为。
--如何定义交互行为？至少进入到该功能界面，即点击(是情况而定，有些入口是其它交互动作)。
--如何证明设计的有效性？整体功能一级入口的点击率提升百分比。
(“五个为什么”分析法不一定是问五个问题哈～）这样你该提取什么数据就明白了。如果是好的结果当然开心，但也会有结果不如理想的时候，那就去接受和继续挑战吧。
3 数据分析——经验沉淀：你从这一考核周期的设计工作中，获得了什么经验，有没有应用或者可应用方向，也就是自己的方法论。这是证明你只是在做重复性工作，还是有提升价值的人。
二、战争武器 Bang Bang Bang
什么战争？这里指的是设计师逃不过的与开发哥哥、产品大大、领导决策的争吵。我见过最厉害的一次是直接摔了一台电脑（瑟瑟发抖～）。
“我觉得”三连：“我觉得不行”“我觉得用户不需要”“我觉得做不到”。Who are you! 凭什么你觉得，有没有第三方机构出来仲裁吖！难道要玩少数服从多数的游戏？开发哥哥人多势众，伤不起伤不起～
如果我们学会用数据说话，一切就好办了（太多人说过的真理了）。但现实中很容易被本末倒置，数据不是用来证明你的想法，而是通过数据观察来产生想法，只是当有争辩时，我们才用来平息炮火。
还是用几个例子来加深感受：
1 “哎呀，这个好像很困难啊，不好做。”——最近在做一个延伸屏的设计，即在APP首页向右滑动可以切换到一个新功能界面，实现用户快速操作的目的。这种情况如何用数据说话呢？嘿嘿，当下我就翻出无数个APP来演示，证明这是有可能实现的，并且应用很广泛，这是数据的量。再就是通过大厂APP的展示，比如微博、抖音、QQ、Instagram、YouTube，这是数据的有效性。开发哥哥为展示自己的能力，也愉快的答应做了。当然还是要靠语言力量的辅助。
2 “我觉得这想法不行”——之前做过一个活动页，目的是让用户感知我们的产品网络加速的好用。之前做的几个方案都被打回重做，于是我把思考过程具象出来：用户所有使用场景陈述(数据的量)>提取关键字(数据的分析)>初步解决方案>具化方案。呈现给领导过目时，说了一句让我几乎含泪的话“我觉得这个活动可以用H5做，先不要在产品里加。”终于可以向前迈一步了。所以说把想法装进别人脑袋是最难的，我们就把它做成故事，让对方沉浸进去。
设计说明文档中附上了分析和场景参考，让审阅者沉浸于共情中
3 “我觉得用户需要”——做产品不怕用户痛点未被满足，而是领导拍脑袋。底下人就得一溜烟的白忙活。也是近期项目的例子(这种情况实在太多了，枯)，老板说要强化收益入口，原位置在首页右上角，现在要把它卡片画，放首屏，占据三分之一的空间，理由是用户看不见，不知道可以兑换东西，希望用户内部消耗收益。我们马上做了分析，猜测用户不愿内部消耗很大原因是兑换商城的内容太少以及兑换流程成功率低。但老板执意要加能如何呢？必须做，谁让我们是领工资的，但也不想领教用户的暴力反馈，于是我们还是选择坚守底线，做A/B test。毕竟我们的分析也只是处在猜测阶段。最终测试结果验证两种展示方式在点击率上几乎相同，得以保住首屏宝贵的三分之一位置。俗话说的好，退一步海阔天空，只等结果验证。
三、灵感来源(这一点对交互设计师会更有用)
当老板吩咐优化产品时，他在说什么？ 也许我们会兴冲冲的把平时早已等待时机提交对的优化方案抛出来，却发现老板说这不重要，于是我们开始剧烈对心理活动，这明明就很重要啊。如果我们学会了观察数据，它会像盏明灯给你指出最重要的方向。
数据是用户行为的monitor，通过数据观察，你能了解到但不限于：产品的受众群体、流量获取渠道、用户最喜欢去的页面、商业转化等。
这是一个站点的用户行为流图示，从中我们能看到用户更倾向那个页面内容，哪里流失率最高，还可以做用户调研去深挖问题……是不是发现有很多事情等着我们去做。
我们在数据观察时产生的想法和惊讶多不胜数，例如：三分之一的用户对于搜索功能的操作与我们大相径庭；会员触达与转化最高的竟然是用户最讨厌的弹窗；对功能的体验感受达到了用户满足的程度，继续优化能被认同的很少。所以不要再说老板不懂了，只要仔细观察，数据完全能够告诉我们最需要我们发力的地方，然后传达给老板，让他信服，这就是用数据说话，当然最好能画饼，所有的努力都是为了最终的利益。
但数据这个汪洋大海，我们是要有多火眼金睛才能发现其中的异常啊？
确实，我的观察方式是分两部分：一部分是日常数据，另一部分是针对性的数据。
1 日常数据：
网页一般是PV、UV，产品一般是DAU/MAU、新增用户、功能渗透率。我会对比周数据来看，稳定的产品数据上下浮动一般不会太剧烈，若是持续性下滑，则应该引起重视了。
电商或生活服务类可能会随着一些促销活动因素而变化较剧烈，这时要注意排查影响因素。如果有数据团队的话，这些活就不用我们干了，但还是要有个概念。我一般在上班后立即查看前一天的数据变化，以便制定当天的工作内容，当老板随时问起时，我们也能立马回答，会加分不少。
这是我自己制作的日常关注数据报表，便于经常翻看，敏感数据就先遮住了。
我一般在上班后立即查看前一天的数据变化，以便制定当天的工作内容，当老板随时问起时，我们也能立马回答，会加分不少。
电商或生活服务类产品可能会随着一些促销活动因素而变化较剧烈，这时要注意排查影响因素。如果有数据团队的话，这些活就不用我们干了，但还是要有个概念。
2 针对性数据：
如果你的任务是针对某项内容，这时可以把任务目标细分维度去查看数据并分析，最后再综合起来考虑解决方案。
- 举个例子：最近做的一项搜索体验优化任务，怎么了解体验上哪里有疏漏？我们选择了用户旅程地图，其本质就是把用户行为分解到仅有一步操作，再针对每一步操作去观察用户行为。例如我们在“用户输入关键词”这一步骤观察了用户输入关键词的内容(这真是一项繁琐的观察)，发现有12%的用户输入的关键词中带“下载”“迅雷”或者是网址，我们推测其把搜索功能误认为可以搜索网上资源。又例如发现用户输入关键词长度达到4个字以上的有29%(中文或一个字母算一字)，这其中键盘操作的时间我们认为有非常大的压缩空间。最后我们汇总的体验优化报告可是巨长了。
上图是我向数据团队索要的数据，无敏感数据
这一步需要比较严谨的逻辑思维，所以公司有能力的话，组建数据团队是很重要的，帮助效率提升不止是一点点。
总而言之，数据只会安静的等待着我们发现问题，迟到的是我们的行动。
以上是我平时使用到的一些数据观察方法和应用，虽然懂的只是皮毛，但相信所有的困难都会被坚持打败。
