数据思维驱动设计价值

数据思维近年来越来越火，具体为通过设计结果，探索可复制的操作流程标准化，不断地沉淀到设计知识管理系统，促进团队成长，从而整体提高企业效率和效能。
而对设计结果的探索，在项目中带来的改变一直很模糊。经常受到产品的质疑，缺少理性指标。本次分享通过平台化的多场景测试、多次优化迭代的经验进行案例分析，做到有理有据，最终实现设计流程化，达到数据的稳步提升。

58同城用户体验中心坚持数据驱动设计，追踪用户路径进行深层数据分析，建立设计师用户数据中台，研发提效工具，打造适合下沉用户的最佳设计规则，投放海量素材验证设计带来千万点击的变化，不断挖掘影响数据的因素，与产品共同制定优化的方向，与技术共同实施落地，将设计系统化、标准化、流程化。

本次工作坊，主讲人将分享如何通过常见的用户行为分析模型进行设计验证，包括用户漏斗分析、用户留存分析、用户人群分析、用户品牌口定位调研等常用方法，进一步确定优化指标与验证标准，选取最优方案进行测试，尊重设计结果，从而快速进行设计决策。
以58同城的平台产品为力，通过流量入口小范围测试，打造提升转化的通用组件，推动全业务提升。从反馈收集信息到设计整合，从研发落地到线上数据观测，最终形成可复用的方法。

工作坊内容介绍：
1. 什么是数据化思维
1.1 体验问题数据化，演绎法 、归纳法、类比法
1.2 设计目标数据化，*SMART原则，任务布置与模块化管理
1.3 设计结果数据化，项目建立设计验收标准、设计质量评估、人效标准
1.4 提升多维度思考能力，计划层面、执行层面、表现层面 ，六顶思考帽思维法

2. 常见分析模型介绍
2.1 常见的数据后台规模，*UV、*PV、*CTR等观测方法
2.2 留存分析：基于平台一年的用户去留变化，探索通过设计用户粘性的提升方法，及设计产品路径延长用户生命周期
2.3 用户漏斗分析：观察用户路径，探索影响转化的流失点。漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够发现用户流失缓解，从而找到优化方向
2.4 用户分层分析：分析用户属性与行为特征，针对不同时段不同用户层，基于同一位置通过设计方案的多轮测试，分析出设计风格、设计理念、设计原则。定义最佳设计秩序
2.5 结果定向分析：任何数据都会有一定的陷阱，如何应对多变的市场变化，客观+主观的判断进行设计决策
2.6 竞品分析，如何在同类产品中分析优缺点，加强竞争力
2.7 A/B test、 时间、循环 、树状、队列分析思维以及其他方法介绍
2.8 数据后台基础知识，搭建数据指标，设计优化埋点

3. 体验驱动的常见方法，全面执行设计落地
3.1 双轨驱动模式，精益迭代与周期优化模式的优缺点。如果达到快速落地，从调研-分析-方案-测试-验证-规范-推动 全面分享设计经验
3.2 需求分级与版本排期机会点，驱动优化效率与设计评估
3.3 目标管理与量化，与技术部的合作沟通与设计埋点方法，加入版本需求与跟踪机制
3.4 如何通过其他途径进行线下线上个用户数据采集

4. 如何搭建设计情感化指标
4.1 如何设置情感化用调研问卷
4.2 通过设计风格的改变以及氛围的营造，驱动满意度提升
4.3 版式、文案以及风格测试与探索方案，为业务引流提升50%
4.4 色彩、光影、材质、体积对于人类心智模型的影响

*注释：
· SMART原则指出，在制定工作目标和绩效管理的时候都需要 符合以下5个原则: 即目标都应该是，S (Specific)具体的；M (Measurable) 可以度量的；A (Attainable)可以达成和实现的；R (Realistic）具有相关性的；T (Time-bound)有明确时效性的。

· UV是（Unique Visitor）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据)，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。可以理解成访问某网站的电脑的数量。

· PV（Page View）访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计。

· CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，指用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率。

1、主讲人分享方法与案例，问答互动，成立业务小组，选择项目类型，模拟用户操作，记录用户行为
2、抽签认领方法，模拟训练，头脑风暴与优化分析，生成可量化方案。并演示执行步骤与目标预期
3、招募邻桌用户进行方案体验评估。复盘与反馈验证方法优缺点
4、专家点评与集体投票评优，Q&A环节
5、工作坊总结

1、UI/视觉设计师（3-10年 中高级）
2、交互设计师（1-7年）
3、产品设计师（1-7年）

1、帮助参会者了解数据分析模型，包含留存、漏斗、行为路径分析等方法进行设计验证，结合执行落地案例3个
2、帮助参会者学习使用数据化思维思考问题，制定目标、执行、落地，通过标准化流程与数据收集来提升业务转化
3、以产品视角、全局思维去从事设计工作，提升设计驱动力