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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：

1、以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的意義

2、數(shù)據(jù)指標(biāo)

3、數(shù)據(jù)分析方法

4、模型建立

5、數(shù)據(jù)驗(yàn)證

一、以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的意義 

1、可視化

用戶(hù)行為可視化，可清晰的了解整體/個(gè)體用戶(hù)的行為。

如下圖所示，通過(guò)Google Aanalytic 網(wǎng)站可清晰的掌握平臺(tái)整體流量的來(lái)源，用戶(hù)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(tái)的用戶(hù)行為軌跡和用戶(hù)人群的操作習(xí)慣。

也可以清晰地了解每個(gè)用戶(hù)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(guò)曲線變化，可看出產(chǎn)品日活躍的變化，通過(guò)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(guò)優(yōu)化產(chǎn)品界面的購(gòu)買(mǎi)按鈕，通過(guò)對(duì)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(gòu)買(mǎi)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(méi)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(cè)

通過(guò)數(shù)據(jù)變化，可預(yù)測(cè)產(chǎn)品的走向和趨勢(shì)。

如下圖所示，通過(guò)日活曲線，可預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)品的日活增長(zhǎng)速度。

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

二、數(shù)據(jù)指標(biāo) 

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

我將數(shù)據(jù)指標(biāo)分為三類(lèi)，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(duì)于非交易類(lèi)型的產(chǎn)品，那么這個(gè)平臺(tái)的綜合性指標(biāo)可以包含DAU、留存用戶(hù)數(shù)、留存率和人均使用時(shí)長(zhǎng)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(hù)體量，方便產(chǎn)品設(shè)計(jì)了解產(chǎn)品的每日用戶(hù)情況和用戶(hù)增減趨勢(shì)。

如下圖所示，通過(guò)DAU可以很直觀的了解產(chǎn)品的所處在的生命周期。和用戶(hù)增長(zhǎng)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(hù)情況，了解產(chǎn)品的用戶(hù)增長(zhǎng)或者減少趨勢(shì)。

留存率

留存率：某周期內(nèi)留存用戶(hù)數(shù)/某周期內(nèi)訪問(wèn)用戶(hù)數(shù)。用來(lái)衡量用戶(hù)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(lái)衡量用戶(hù)使用粘性，也可以用來(lái)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(shuō)明設(shè)計(jì)改版成功。

產(chǎn)品的留存率越來(lái)越高，這說(shuō)明他們的產(chǎn)品用戶(hù)粘性越來(lái)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(hù)遷移成本就越高，留存率也高。

人均使用時(shí)長(zhǎng)

人均使用時(shí)長(zhǎng)：用來(lái)衡量用戶(hù)使用產(chǎn)品的深度，判斷用戶(hù)使用產(chǎn)品的粘性和依賴(lài)度。

單位用戶(hù)的使用app的時(shí)長(zhǎng)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(duì)于交易類(lèi)型的產(chǎn)品，那么這個(gè)平臺(tái)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(hù)的下單總金額。下單產(chǎn)生的總金額，包括銷(xiāo)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(tái)，所有用戶(hù)一共下單了100萬(wàn)的商品，其中取消訂單2萬(wàn)，退款10萬(wàn)，那么GMV就是100萬(wàn)。

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

支付UV：指下單并成功支付的用戶(hù)數(shù)。舉個(gè)例子：一個(gè)電商平臺(tái)，有3000人點(diǎn)擊購(gòu)買(mǎi)，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(tái)整體用戶(hù)支付購(gòu)買(mǎi)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(tái)，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(yè)面/功能的導(dǎo)購(gòu)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(tái)昨天GMV有100萬(wàn)，其中支付UV1萬(wàn)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(hù)平均收入，用來(lái)衡量產(chǎn)品效益。

2、流程性指標(biāo)

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

常見(jiàn)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(yè)展現(xiàn)PV是400萬(wàn)，5萬(wàn)人點(diǎn)擊提問(wèn)按鈕有10萬(wàn)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(hù)數(shù)/上一步用戶(hù)數(shù)。

如下圖所示，可以看到整個(gè)注冊(cè)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(hù)數(shù)-下一步用戶(hù)數(shù)）/上一步用戶(hù)數(shù)。

通過(guò)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(wèn)題。

完成率

完成率：完成率相對(duì)于轉(zhuǎn)化率而言，是最終的結(jié)果數(shù)值。轉(zhuǎn)化率是過(guò)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(píng)論數(shù)、人均點(diǎn)贊數(shù)，分享率等。

 三、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(jiǎn)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(duì)比分析。

1、行為事件分析

通過(guò)分析特定類(lèi)型的用戶(hù)行為，找到這種特定類(lèi)型的用戶(hù)行為的對(duì)產(chǎn)品帶來(lái)的影響。也可以推算出這種特定的行為給產(chǎn)品帶來(lái)的意義。

行為事件分析法一般經(jīng)過(guò)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(guò)程中，會(huì)存在一級(jí)級(jí)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(hù)行為。

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

3、留存分析

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

留存分為兩種情況：

（1）.產(chǎn)品整體留存，整個(gè)產(chǎn)品的留存率，對(duì)象是整個(gè)產(chǎn)品。

（2）.功能模塊流程，各個(gè)模塊的留存，這里是針對(duì)于單個(gè)功能模塊。

產(chǎn)品留存要分開(kāi)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(hù)在特定指標(biāo)的各種占比的歸類(lèi)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(lèi)型占比，進(jìn)行分析。

5、對(duì)比分析

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

（1）.自身產(chǎn)品比，對(duì)比產(chǎn)品其他模塊相似場(chǎng)景的數(shù)據(jù)差異。通過(guò)對(duì)比找到問(wèn)題點(diǎn)并做分析優(yōu)化。

（2）.行業(yè)產(chǎn)品比，和同行業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)對(duì)比分析，找出數(shù)據(jù)差異的問(wèn)題所在，并給出對(duì)應(yīng)的優(yōu)化方案。

 四、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(lái)評(píng)估以及提升用戶(hù)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(hù)的使用行為，這里面包含用戶(hù)的活躍度、uv、pv、人均訪問(wèn)次數(shù)等，通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以很好的反應(yīng)整個(gè)產(chǎn)品的用戶(hù)參與意愿度。

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

Retention（留存度）：留存度即對(duì)于一個(gè)功能或者產(chǎn)品，一段長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)從開(kāi)始參與到現(xiàn)在連續(xù)活躍的用戶(hù)，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(hù)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(hù)體驗(yàn)的最直觀的評(píng)價(jià)感覺(jué)。

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(zhǎng)模型出自于增長(zhǎng)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(xiě)，分別對(duì)應(yīng)用戶(hù)生命周期中的5個(gè)。

獲取用戶(hù)（Acquisition）：本階段最主要的目的是將潛在的目標(biāo)用戶(hù)轉(zhuǎn)化成我們產(chǎn)品的用戶(hù)，并且開(kāi)始使用產(chǎn)品。提高用戶(hù)注冊(cè)轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵在于，調(diào)優(yōu)產(chǎn)品的著陸頁(yè)，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(lái)源、CAC(用戶(hù)獲取成本)、CPC(每次點(diǎn)擊付費(fèi))  、CPT(按時(shí)長(zhǎng)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(duì)于移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)品，用戶(hù)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(zhǎng)和每個(gè)用戶(hù)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(hù))  、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(yè)面的用戶(hù)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(wèn)時(shí)長(zhǎng)、停留時(shí)長(zhǎng)、滾動(dòng)屏數(shù)、人均停留時(shí)長(zhǎng)、人均操作次數(shù)、 N次操作占比、行為路徑、訪問(wèn)頻次、跳出率、用戶(hù)來(lái)源、用戶(hù)去向。

提高留存率（Retention）：用戶(hù)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(zhǎng)。

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(hù)生命周期 (周期/(1-周期內(nèi)新增留存率))

獲取收入（Revenue）:即用戶(hù)給產(chǎn)品貢獻(xiàn)的收入價(jià)值，公司從用戶(hù)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(hù)平均收入）、ARPPU(平均每付費(fèi)用戶(hù)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(rùn)、 購(gòu)買(mǎi)偏好、 直接引導(dǎo)成交、 間接引導(dǎo)成交、 購(gòu)買(mǎi)間隔

用戶(hù)推薦（Refer）：通過(guò)用戶(hù)推薦再次獲取新用戶(hù)，應(yīng)用運(yùn)營(yíng)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(hù)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(duì)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(lái)的壓力成本。RARRA模型相比與AARRR可以使得獲客成本更低。

用戶(hù)留存Retention：為用戶(hù)提供價(jià)值，讓用戶(hù)回訪。

用戶(hù)激活A(yù)ctivation：確保新用戶(hù)在首次啟動(dòng)時(shí)看到你的產(chǎn)品價(jià)值。

用戶(hù)推薦Referral：讓用戶(hù)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(qián)的。

用戶(hù)拉新Acquisition：鼓勵(lì)老用戶(hù)帶來(lái)新用戶(hù)。

RARRA通過(guò)最重要的指標(biāo)來(lái)關(guān)注增長(zhǎng)：用戶(hù)留存。

RARRA與AARRR的區(qū)別是，RARRA模型里面用戶(hù)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(lèi)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(jiàn)的數(shù)據(jù)模型找出來(lái)并進(jìn)行整理并分析。通過(guò)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。

 五、數(shù)據(jù)驗(yàn)證 

通過(guò)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(guò)程中，要關(guān)注設(shè)計(jì)的核心指標(biāo)，針對(duì)于核心指標(biāo)，進(jìn)行針對(duì)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(hù)操作流失率，然后分析找出流失原因，給出對(duì)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(duì)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(guò)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(hù)看完視頻后，視頻會(huì)有重播按鈕和推薦視頻，用戶(hù)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(hù)的行為，用戶(hù)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(lái)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(lái)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(wàn)，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(guò)數(shù)據(jù)查看每天的GMV是多少，如果達(dá)到了400萬(wàn)，那么這增加的200萬(wàn)則是通過(guò)設(shè)計(jì)優(yōu)化所帶來(lái)的。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證總結(jié)后有四步：

（1）、關(guān)注改版的核心指標(biāo)

（2）、核心指標(biāo)帶來(lái)的價(jià)值/收益

（3）、確定上線時(shí)間

（4）、對(duì)比上線前后數(shù)據(jù)變化，進(jìn)行驗(yàn)證

以上就是關(guān)于數(shù)據(jù)導(dǎo)向相關(guān)知識(shí)。

-END-