導(dǎo)讀:實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本身毫無(wú)價(jià)值,但精心收集的數(shù)據(jù)能成為實(shí)現(xiàn)最終設(shè)計(jì)目標(biāo)——打造最佳用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵工具。 本文介紹實(shí)驗(yàn)方法的基本原則,以及如何將這些原則以一種快速可拓展的方式——A/B測(cè)試——在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品與體驗(yàn)的設(shè)計(jì)流程中進(jìn)行實(shí)踐。希望你能對(duì)相關(guān)名詞和概念熟稔于心,可以繼續(xù)深入了解A/B測(cè)試的相關(guān)實(shí)踐。 作者:Rochelle King, Elizabeth Churchill, Caitlin Tan 如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系大數(shù)據(jù)(ID:hzdashuju) 無(wú)論你在何種類型的企業(yè)就職,我們都希望你將打造最佳用戶體驗(yàn)作為最重要的目標(biāo)與挑戰(zhàn)。用戶群體的差異很大,他們的經(jīng)歷、能力及預(yù)期都將影響并驅(qū)動(dòng)他們的行為。如果僅依賴直覺(jué),即使最優(yōu)秀的設(shè)計(jì)師與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)也難以打造符合所有場(chǎng)合、所有用戶的完美體驗(yàn)。 通過(guò)高效的實(shí)驗(yàn)方法收集用戶數(shù)據(jù),將在用戶行為多樣性、相似性、差異性及設(shè)計(jì)對(duì)用戶影響等方面獲得大量洞察。實(shí)際上,實(shí)驗(yàn)是一種與用戶對(duì)話的方法,能了解用戶的想法。收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)有助于落實(shí)“用戶至上”的理念,并且在打造最佳體驗(yàn)的前提下進(jìn)行設(shè)計(jì)決策。 01 數(shù)據(jù)的多樣性
提起數(shù)據(jù),我們只單純指那些可被收集、衡量或分析的碎片信息或信息集合。我們的目的不在于討論數(shù)據(jù)本身,而是使你認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)對(duì)了解用戶的價(jià)值。比如老營(yíng)員不喜歡過(guò)多食用綠色蔬菜,對(duì)制定夏令營(yíng)運(yùn)營(yíng)計(jì)劃的你而言,這是否算是一則有用的信息? 常聽有人爭(zhēng)執(zhí)于一些數(shù)據(jù)比另一些更具價(jià)值。但我們認(rèn)為,與其說(shuō)存在所謂的最佳數(shù)據(jù),不如說(shuō)能最大化幫助你獲得所需信息的數(shù)據(jù)即為最佳。 為此,我們將介紹一些(而非全部)數(shù)據(jù)的不同維度,而不再一一深入贅述各類數(shù)據(jù)或其收集方法。 02 數(shù)據(jù)的不同維度 數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)的討論中假如不涉及數(shù)據(jù)維度的討論,便是不完整的。介紹這些是要向你說(shuō)明,具有不同優(yōu)缺點(diǎn)的數(shù)據(jù)類型適合于不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景及目的。 因此,你需要判斷哪些數(shù)據(jù)可用,哪些不可,以及這些數(shù)據(jù)類型是否適用于待解決的問(wèn)題。這一系列需要思考的問(wèn)題總結(jié)一下便是:為什么收集,何時(shí)收集,如何收集,收集量是多少。這些問(wèn)題有助于你理清所要收集的數(shù)據(jù)維度與類型。 1. 為何收集數(shù)據(jù)? 首先,你要想清楚為何收集數(shù)據(jù)。換句話說(shuō),你希望從數(shù)據(jù)中獲得哪些信息? 也許你十分想了解用戶的行為習(xí)慣。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),行為就是用戶做了什么,或采取了哪些行動(dòng)。比如,假設(shè)你剛剛在應(yīng)用程序中推出了一個(gè)新功能,你想了解用戶能否找到這個(gè)功能,以及會(huì)在什么情況下使用它,那么你需要考慮用戶行為數(shù)據(jù)的收集。 通常,這非常便于衡量與檢測(cè)行為。實(shí)際上,人類行為的用戶研究員常說(shuō),相比一個(gè)人說(shuō)了什么,你應(yīng)當(dāng)相信他的行為。然而,僅僅觀察行為并不能告訴你用戶行為背后的原因,或是他們的感受。 可能你也想要了解用戶的態(tài)度與期望。比如,假如你對(duì)行為好奇,便會(huì)思考用戶是否會(huì)點(diǎn)擊按鈕。相反,假如你在衡量用戶態(tài)度,你可能會(huì)思考,用戶點(diǎn)擊按鈕前對(duì)點(diǎn)擊結(jié)果的期望是什么。你可能想要了解什么結(jié)果符合或違背了用戶的期望。 最后,你可能想要了解用戶的感受。這類數(shù)據(jù)反映了用戶的情感狀態(tài),是一種“效應(yīng)”數(shù)據(jù)。你可能會(huì)思考,用戶是否信任你的企業(yè)或品牌?是否對(duì)新的注冊(cè)流程感到不安或滿意? 與行為數(shù)據(jù)相比,觀點(diǎn)態(tài)度與情感數(shù)據(jù)的收集更難擺脫主觀因素而不失偏頗。一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題是,用戶通常希望提供“正確回答”,因而,他們會(huì)告訴你所希望聽到的答案,并非自己的真實(shí)想法。這稱作社會(huì)期許反應(yīng)偏差或默許偏差,許多技術(shù)手段可以有效避免這種情況。 雖然存在種種難題,但觀點(diǎn)態(tài)度與情感類數(shù)據(jù)對(duì)于打造良好的用戶體驗(yàn)非常關(guān)鍵。即使每個(gè)用戶都會(huì)點(diǎn)擊新按鈕,但假如點(diǎn)擊后的結(jié)果與他們的期望不符,用戶便會(huì)感到失望,也會(huì)失去對(duì)產(chǎn)品和品牌的信任。 2. 何時(shí)收集數(shù)據(jù)? 除了考慮數(shù)據(jù)內(nèi)容,也要考慮何時(shí)收集它們。拆分成兩種便是:縱向數(shù)據(jù)與快照。 首先,數(shù)據(jù)收集的時(shí)間間隔是多少?縱向數(shù)據(jù)來(lái)自同一名用戶一段時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)(周期可能是幾天、幾個(gè)月甚至幾年),使你能夠了解在這段時(shí)間內(nèi)用戶的改變、調(diào)整適應(yīng)與學(xué)習(xí)進(jìn)步。你能夠了解以往的經(jīng)歷如何影響著未來(lái)的經(jīng)歷,這為你的數(shù)據(jù)分析提供了背景信息。然而,你的分析必須等到周期結(jié)束,同時(shí)數(shù)據(jù)收集也必然將花費(fèi)更久的時(shí)間。 假如將縱向數(shù)據(jù)比作一段視頻,那么快照便是一張圖像。相比了解用戶的行為變化,也許你只想了解用戶使用產(chǎn)品的其中一種情況。這種數(shù)據(jù)能夠被更快地收集(你可以一次性觀察上百名實(shí)驗(yàn)參與者,而你將需要花費(fèi)兩年時(shí)間觀察并研究一名用戶的行為),但會(huì)缺失一些信息,諸如用戶先前行為對(duì)后續(xù)行為的影響,以及一段時(shí)間內(nèi)用戶的行為變化。 另外,需要考慮數(shù)據(jù)收集的環(huán)境,是真實(shí)場(chǎng)景中還是孤立場(chǎng)景。想象一下,在通勤時(shí)間,用戶在擁堵的地鐵上試用令人著迷的手機(jī)游戲,與他們?cè)谵k公室——一個(gè)安靜私密的空間——使用這款游戲之間的差異。在孤立的環(huán)境中收集數(shù)據(jù)有助于控制那些可能影響或改變用戶使用行為的因素。 你很明白,若干用戶同時(shí)測(cè)試,環(huán)境將不會(huì)對(duì)他們的體驗(yàn)產(chǎn)生任何影響。但是,用戶完全不可能在安靜而隔離的溫室中使用產(chǎn)品。上下文數(shù)據(jù)可以反映設(shè)計(jì)在“原始環(huán)境”——一個(gè)嘈雜混亂、充滿挑戰(zhàn)與干擾的真實(shí)世界——中的真實(shí)情況。 3. 如何收集數(shù)據(jù)? 根據(jù)問(wèn)題的不同類型,數(shù)據(jù)可被分為定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù)。定性數(shù)據(jù)用以闡述諸如“為什么”或“為什么如此”的問(wèn)題。這類信息能夠被觀察或捕捉,但不能以量作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。在設(shè)計(jì)過(guò)程中,定性數(shù)據(jù)有助于建立起用戶同理心,了解用戶的想法態(tài)度、觀念、價(jià)值觀和需求。 相比而言,定量數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)量來(lái)闡述觀察結(jié)果。定量數(shù)據(jù)適用于回答“多大量”或“多少量”的問(wèn)題。可在設(shè)計(jì)流程中使用定量數(shù)據(jù)來(lái)衡量一些固定指標(biāo),如日活躍用戶(DAU)或用戶留存率(在所定義的兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)繼續(xù)使用產(chǎn)品或服務(wù)的用戶占例,比如,橫跨兩種業(yè)務(wù)時(shí))。 另外,可以通過(guò)自述報(bào)告或觀察收集數(shù)據(jù)。自述報(bào)告的數(shù)據(jù)包含詢問(wèn)用戶的問(wèn)題及用戶的一些回答。相比詢問(wèn)用戶,觀察用戶行動(dòng)或行為能夠獲取觀察數(shù)據(jù)。如前面所述,自述報(bào)告的數(shù)據(jù)也許不太客觀,因?yàn)橛脩艨赡軙?huì)給出我們希望了解的內(nèi)容,而非他們真實(shí)的想法或行為。但有些類型的數(shù)據(jù)(比如觀點(diǎn)態(tài)度或情感數(shù)據(jù))難以通過(guò)觀察獲取。 最后,根據(jù)想要獲得的信息深度或事先想要了解的信息量,可以選擇收集封閉式數(shù)據(jù)或開放式數(shù)據(jù)。在訪談等場(chǎng)景中收集封閉式數(shù)據(jù)時(shí),人們進(jìn)行提問(wèn)或觀察。當(dāng)發(fā)現(xiàn)一些有趣或令人困惑的信息時(shí),進(jìn)一步詢問(wèn)用戶行動(dòng)的原因。 相比之下,在調(diào)研等開放式方法中,假如數(shù)據(jù)比較特別或不清晰,則難以繼續(xù)深入了解行為原因或意圖。封閉式數(shù)據(jù)要求觀察者跟蹤觀察或進(jìn)行訪談,了解信息并通過(guò)詢問(wèn)澄清疑惑。 相比之下,開放式調(diào)研需要更多的前期投入(設(shè)計(jì)調(diào)研問(wèn)題必須謹(jǐn)慎而專業(yè),避免系統(tǒng)偏差或干擾用戶,因?yàn)檫@些難以澄清),但由于無(wú)須安排人員跟蹤每個(gè)階段的調(diào)研,這種方式使大規(guī)模數(shù)據(jù)收集變得容易。 此外,開放式調(diào)研確保了每位調(diào)研對(duì)象獲得近乎相同的調(diào)研體驗(yàn),不會(huì)受到行為細(xì)微差異的影響(比如,不同的調(diào)研者會(huì)采用不同的措辭或略有差異的語(yǔ)序進(jìn)行發(fā)問(wèn))。 4. 收集多少數(shù)據(jù)? 最后還剩一個(gè)問(wèn)題,收集多少數(shù)據(jù)才足夠。實(shí)際上,這是一個(gè)相當(dāng)難給出答案的問(wèn)題,本文將簡(jiǎn)要提及一些。這個(gè)答案很大部分依賴于根據(jù)所要收集的數(shù)據(jù)類型與最終目標(biāo)所做出的決策。 想象一下,你工作的桌子旁有一塊地毯。一天,你看到某人因地毯的一塊隆起而絆了一下。你會(huì)一直等到10個(gè)、100個(gè)甚至更多人都絆倒在同一處時(shí),才會(huì)考慮撫平這塊地毯?jiǎn)???dāng)然不會(huì)。 這與如何看待軟件缺陷問(wèn)題的情況一樣——當(dāng)你發(fā)現(xiàn)了一些軟件/硬件配置問(wèn)題,雖然不確定多少人面臨同樣的問(wèn)題,但你會(huì)修復(fù)這個(gè)問(wèn)題。這個(gè)原則同樣適用于設(shè)計(jì)的可用性問(wèn)題。包含少數(shù)參與者的研究(通常叫作“小樣本研究”)可以完美說(shuō)明此類問(wèn)題,你無(wú)須量化問(wèn)題人數(shù)來(lái)確認(rèn)問(wèn)題是否是由設(shè)計(jì)引起的。 比如,圖2-1指出,由5個(gè)被測(cè)試者即可確定85%以上的可用性問(wèn)題。假如調(diào)研更少的用戶,你同樣可以在相同時(shí)間內(nèi)獲得更豐富、更深入的數(shù)據(jù)信息。 然而,在某些類型的小樣本研究中,你無(wú)法保證研究發(fā)現(xiàn)適用于總體中的每一個(gè)個(gè)體。同樣,你也無(wú)法采用更高精度的方法量化到底多少用戶將遇到相同的問(wèn)題,或產(chǎn)生相似的感受。這意味著,小樣本研究不適用于某些決策,比如,確定某個(gè)問(wèn)題的產(chǎn)生概率。 ▲圖 2-1:隨著更多用戶的參與,從每個(gè)后續(xù)用戶中獲取的信息量在逐漸遞減。絕大多數(shù)人(包括NNG,本圖表的發(fā)明者)都贊同,可用性測(cè)試只需5名用戶參與,便可使你不費(fèi)吹之力注1發(fā)現(xiàn)85%以上的可用性問(wèn)題 相比而言,從大量參與者收集的數(shù)據(jù)(通常被稱作“大樣本研究”)可以提供更加精確的量化及頻率信息:多少人存在相同的感受,以及執(zhí)行某種操作的用戶占比是多少等。理想的環(huán)境中資源是無(wú)限的,你可能認(rèn)為盡量多地收集數(shù)據(jù)總是最好的選擇,這確保你掌握全部信息。 然而,你可能沒(méi)有時(shí)間以這種方式進(jìn)行研究。通常,樣本量越大,得到的結(jié)果越能夠代表整體情況(只要樣本具有代表性)。一些統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以用來(lái)確定進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的用戶量,以保證結(jié)果達(dá)到一定的可信度。 我們不再深入討論更多細(xì)節(jié)問(wèn)題,假如你想了解更多,建議與你的數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行溝通,探討關(guān)于樣本大小和統(tǒng)計(jì)規(guī)模之間的關(guān)系。 03 為什么實(shí)驗(yàn) 剛剛講了數(shù)據(jù)的多種維度。實(shí)際上,精確細(xì)膩地處理各類數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)數(shù)年時(shí)間。相比膚淺地研究處理多類型數(shù)據(jù),我們決定專注于一種類型的數(shù)據(jù)收集:通過(guò)A/B測(cè)試開展實(shí)驗(yàn)。 那么為何如此在意實(shí)驗(yàn),且不斷提及?簡(jiǎn)要來(lái)說(shuō),實(shí)驗(yàn)幫助我們通過(guò)證據(jù)了解事情的因果關(guān)系,而非傳聞逸事,這可能具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此,當(dāng)在真實(shí)環(huán)境中發(fā)布設(shè)計(jì)、功能或是產(chǎn)品時(shí),我們能夠得到一些預(yù)見(jiàn)性的觀點(diǎn)。這么說(shuō)可能有點(diǎn)夸張,下面將進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。 1. 了解因果關(guān)系 先從實(shí)驗(yàn)的一個(gè)明顯重要的優(yōu)勢(shì)談起。有句古老諺語(yǔ):“相關(guān)不蘊(yùn)含因果聯(lián)系”。這是說(shuō)兩件或多件事物相關(guān)聯(lián),意味著它們之間存在著某些共同相互的關(guān)系或聯(lián)系,這并不意味著一件事情的變化會(huì)引起另一件(些)事情發(fā)生改變。實(shí)際上,我們善于將生活中發(fā)生的各種事情與影響關(guān)聯(lián)起來(lái)。 在夏令營(yíng)的例子中,假設(shè)我們?cè)噲D了解使用哪種營(yíng)銷方式可招攬更多營(yíng)員。對(duì)此,我們也許得出一個(gè)結(jié)論,刊登了夏令營(yíng)廣告的雜志的熱賣會(huì)促進(jìn)營(yíng)員增長(zhǎng)(見(jiàn)圖2-2)。 雜志銷量的提升一定會(huì)引起注冊(cè)人數(shù)的增多,該假設(shè)的問(wèn)題在于,在不可控的環(huán)境中,我們不是上帝,無(wú)法完美預(yù)見(jiàn)所有的因素,而某些因素或許會(huì)引起其他結(jié)果。我們無(wú)法排除這些因素,無(wú)法斷定預(yù)見(jiàn)了事情的前后因果。 ▲圖2-2:假如刊登了夏令營(yíng)廣告的雜志熱賣,營(yíng)員增多,也許可以認(rèn)為營(yíng)銷活動(dòng)促進(jìn)了人數(shù)擴(kuò)張 實(shí)際上,這個(gè)例子中,雜志的銷量增多可能確實(shí)引起了注冊(cè)人數(shù)的增長(zhǎng),但其他原因也是存在的。增加一個(gè)變量便可清楚地解釋這一點(diǎn)。比如,把經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況考慮在內(nèi)? 實(shí)際上,也許是經(jīng)濟(jì)整體的健康發(fā)展引起了雜志銷量的提高和夏令營(yíng)人數(shù)的增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得家庭可自由支配的收入增多,因而在雜志和夏令營(yíng)方面花銷增長(zhǎng)(見(jiàn)圖2-3)。 ▲圖2-3:然而,也可能是經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展引起了雜志銷量的提高和注冊(cè)人數(shù)的增長(zhǎng)。哪種假設(shè)才是正確的?不實(shí)驗(yàn),我們便不了解真相 A/B測(cè)試和實(shí)驗(yàn)的優(yōu)勢(shì)在于,它們提供了可控的環(huán)境,有助于了解事情發(fā)生的前因后果。換句話說(shuō),實(shí)驗(yàn)幫助我們確立因果關(guān)系。這對(duì)設(shè)計(jì)師很重要,了解了行為的潛在原因,便能預(yù)知產(chǎn)品或設(shè)計(jì)的改變會(huì)產(chǎn)生哪些影響。 同樣,也有助于明確地了解,怎樣的設(shè)計(jì)決策會(huì)引起用戶行為的變化。再則,避免過(guò)于傾向于可支持我們觀點(diǎn)的數(shù)據(jù)與行為模式(心理學(xué)上稱作“確認(rèn)偏差”),降低將時(shí)間和企業(yè)資源投入到未被證明的假設(shè)上的風(fēng)險(xiǎn)。 2. 采用統(tǒng)計(jì)方法,而非道聽途說(shuō) 作為一種方法論,因果關(guān)系對(duì)于實(shí)驗(yàn)而言非常獨(dú)特,是A/B測(cè)試令人期待一個(gè)重要原因,但我們依然想談?wù)撚嘘P(guān)實(shí)驗(yàn)的一些其他優(yōu)勢(shì)。 一般來(lái)說(shuō),無(wú)論采取哪種數(shù)據(jù)收集方法,都旨在找到有意義并值得信賴的可引導(dǎo)設(shè)計(jì)及產(chǎn)品決策的依據(jù)。 當(dāng)團(tuán)隊(duì)中的某成員基于朋友、熟人或業(yè)務(wù)利益相關(guān)人的個(gè)人想法而建議一種全新的產(chǎn)品方向或設(shè)計(jì)調(diào)整時(shí),你應(yīng)當(dāng)保持謹(jǐn)慎。大多數(shù)情況下,這些都是個(gè)人觀點(diǎn)而非真實(shí)依據(jù)。希望你對(duì)所了解的傳聞逸事的局限性有更多的思考(不僅具有偏見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)),提出問(wèn)題來(lái)幫助了解更多信息。 這就是說(shuō),定義“有意義”的方法有許多。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩ㄐ匝芯糠椒ㄕ摕o(wú)疑是有意義的依據(jù)來(lái)源,也是制定良好產(chǎn)品決策的關(guān)鍵。確保所得數(shù)據(jù)有意義的方法之一是制定良好的研究計(jì)劃。 比如,提出不包含偏見(jiàn)、不被偏見(jiàn)誘導(dǎo)或引導(dǎo)、經(jīng)過(guò)深思熟慮的問(wèn)題。再比如,用戶研究員接受過(guò)良好的專業(yè)培訓(xùn),是開展此類工作的專家。 識(shí)別數(shù)據(jù)可能存在意義的另一種方式是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。這些方法僅適用于定量測(cè)量,但因?yàn)閷?shí)驗(yàn)與A/B測(cè)試也是定量方法,它們可基于統(tǒng)計(jì)顯著性進(jìn)行度量。 統(tǒng)計(jì)顯著性能夠量化數(shù)據(jù)所反映的現(xiàn)象是一種真實(shí)存在而非隨機(jī)現(xiàn)象。根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)類型,可選擇不同的統(tǒng)計(jì)顯著性度量標(biāo)準(zhǔn),比如P值。P值用于度量某既定事件在既定情況下發(fā)生的概率。因而,P值有助于量化實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)差異產(chǎn)生的概率。 這里將不再詳述P值的計(jì)算方法,但假如你希望了解更多,建議你與數(shù)據(jù)科學(xué)家或分析師朋友進(jìn)行溝通。此處這些有限的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),來(lái)自一個(gè)被稱作“頻率論”的統(tǒng)計(jì)學(xué)流派,通常用于在線實(shí)驗(yàn)。 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以幫助確定可能有意義的數(shù)據(jù),而非一定有意義的數(shù)據(jù)。為了確定這部分,我們同 Arianna McClain進(jìn)行了交談。Arianna現(xiàn)在擔(dān)任DoorDash公司用戶洞察部門的主管,最近擔(dān)任全球設(shè)計(jì)公司IDEO的設(shè)計(jì)研究員及設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)專家。Arianna在兩個(gè)領(lǐng)域的交叉方面,以及如何使設(shè)計(jì)師無(wú)須接受過(guò)多培訓(xùn)便可使用數(shù)據(jù)方面有很棒的見(jiàn)解。 當(dāng)考慮統(tǒng)計(jì)顯著性,以及它與某事物是否有意義的關(guān)系時(shí),Arianna談道:
P值小不代表沒(méi)有意義,相反,如Arianna所述,這表示你應(yīng)當(dāng)關(guān)注這個(gè)結(jié)果,思考在這種情況下如何收集數(shù)據(jù),這個(gè)改變將如何影響業(yè)務(wù),其他數(shù)據(jù)來(lái)源可以提供什么信息。 不要只考慮顯著性而不考慮其意義。也就是說(shuō),在精心設(shè)計(jì)的前提下,實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚍从痴鎸?shí)而非隨機(jī)的情況,這是在決策時(shí)應(yīng)當(dāng)關(guān)注與思考的。 3. 了解真實(shí)情況 A/B測(cè)試非常善于鑒別統(tǒng)計(jì)顯著性結(jié)果,識(shí)別真實(shí)存在而非偶然發(fā)生的現(xiàn)象。除了因付出有所回報(bào)感到激動(dòng)欣喜之外,統(tǒng)計(jì)顯著性還有哪些價(jià)值? 當(dāng)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃推出一款產(chǎn)品及設(shè)計(jì)時(shí),他們希望對(duì)用戶行為做出明智判斷。以電商網(wǎng)站為例,用戶是否會(huì)點(diǎn)擊按鈕,成功沿著新步驟完成付款流程?少量用戶研究的局限性主要在于,目標(biāo)難以代表用戶整體。但你可以采用其他方式獲得洞察,了解用戶可能遇到的問(wèn)題或特殊群體的訴求。 回顧之前提到的數(shù)據(jù)維度。精心設(shè)計(jì)并實(shí)施的實(shí)驗(yàn)?zāi)芴峁┯幸饬x的洞察,指明有關(guān)功能或產(chǎn)品的真實(shí)表現(xiàn),以此消除局限性的問(wèn)題。A/B測(cè)試是一種基于觀察的行為研究方法,收集大量用戶上下文的數(shù)據(jù)信息。 這就是說(shuō),只要精心設(shè)計(jì)A/B測(cè)試的實(shí)驗(yàn),我們便能確信,測(cè)試結(jié)果可以真實(shí)一致地體現(xiàn)產(chǎn)品發(fā)布后的結(jié)果。借助A/B測(cè)試,團(tuán)隊(duì)便能夠“窺探未來(lái)”,了解產(chǎn)品的預(yù)期表現(xiàn),衡量與量化設(shè)計(jì)變動(dòng)產(chǎn)生的影響。 通過(guò)數(shù)據(jù)感知的方式預(yù)估未來(lái)的能力非常重要?;诖?,進(jìn)行再設(shè)計(jì)、再思考時(shí),企業(yè)能夠節(jié)約時(shí)間與資源,用以投資表現(xiàn)優(yōu)異的項(xiàng)目,舍棄表現(xiàn)不佳或不符合預(yù)期用戶行為的想法。 除去商業(yè)上的優(yōu)勢(shì),A/B測(cè)試幫助設(shè)計(jì)師基于用戶體驗(yàn)或公司的底線量化付出的努力的價(jià)值。這非常重要,因?yàn)檫@有助于設(shè)計(jì)師清晰地向利益相關(guān)人及業(yè)務(wù)人員闡述投資與重視優(yōu)秀設(shè)計(jì)的重要性。 了解并運(yùn)用數(shù)據(jù)感知的方法(比如A/B測(cè)試),有助于設(shè)計(jì)師提出令人信服的依據(jù),并證實(shí)投資優(yōu)秀設(shè)計(jì)對(duì)于商業(yè)成功的關(guān)鍵性是可以被量化評(píng)估的,而非僅僅是哲學(xué)意義上的。 關(guān)于作者:Rochelle King,Spotify產(chǎn)品設(shè)計(jì)創(chuàng)意全球副總裁,擅于融合運(yùn)用設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù),并且曾擔(dān)任一些技術(shù)企業(yè)的負(fù)責(zé)人。 |
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