摘要:如果将成功比作北极星,用户调研可以帮助你找到它的位置,但是数据就像GPS一样可以让你知道你距离它有多远。这就是成功产品设计中的阴和阳。 数字还是情绪。 定量还是定性。 数据科学还是人文科学。 针对以上三个方面的论战已经屡见不鲜了,哪一个的优先级更高一直在争论不
如果将成功比作北极星,用户调研可以帮助你找到它的位置,但是数据就像GPS一样可以让你知道你距离它有多远。这就是成功产品设计中的阴和阳。
数字还是情绪。
定量还是定性。
数据科学还是人文科学。
针对以上三个方面的论战已经屡见不鲜了,哪一个的优先级更高一直在争论不休。一些人始终坚定站在某一边,而另一些人则还是那句老套的“两边都重要”,或者“看情况吧”。这两种人可能都是对的,但我想从我自身的经验中分享一些小提示和小技巧。
如果做得好的话,UX和数据应该是完全互补的
1. 不要盲目测试A/B 测试之所以如此流行是因为易于设置并且花费不高。但不要因为这样就随意采取A/B测试,不然的话会非常容易让你掉进测试的兔子洞中。
这听起来是不是很熟悉:一个测试接着另一个测试,你一直在寻找最大化收益和高点击率的方法。然而,你会发现你一直追求的是小胜利。大多数情况下,你并不会发现从产品中根本上改变用户使用方式的改动。悲催的是,多半是糟糕的设计胜出。
Facebook 的设计VP,Julie Zhuo,曾经指出:“如果你把一个巨大的红色按钮放在页面中间并让它一直闪烁着,那么所有人都会去点击这个按钮”。
差不多是这样的按钮
我曾经做过一个非常重要的着陆页,上面有许多关键的交互。我们当时一直对这个页面上做些小修小改(设计上,文字上,内容上),希望能产生“冠军组合”。经过几个月的几十次的A/B测试,“冠军”终于产生了。
但是丑爆了!谁看谁说丑!
这些小修小改全是细微设计和以用户为中心的调整,产生的结果就是一个可以正常工作的弗兰肯斯坦,但是毫无情感在里面。每个人都认为重新设计是有必要的,即使这意味着需要花费更多的时间和资源,而且没准还不如原来的设计,这是有一定原因的。幸运的是,通过一些用户调研和原型设计,我们的重新设计完全可以避免“弗兰肯斯坦”的产生并大获全胜。
底线就是每一个A/B测试都要出师有名。你不能盲目地改动参数去测试,相反,你应该拥有关于为什么改动会有效和为什么用户会因为这个改动而受益的有力假设。
不要盲目去做A/B测试,即使是在你自己身上
2. 通过用户调研来完善数据这里就要谈到阴和阳了。让UX和数据相辅相成的关键就是用户调研。定量分析几乎不能增加洞察力,因为其中的数据不会显示感受和情绪,然而这确实产品设计中的重要部分。即使你找到了一个致胜的改动点,你知道你所做的是正确的,因为用户买账了,但是你不知道背后的原因是什么,这导致无法从过去中学习并复制这种成功。
情况可能会更糟一些。有时候人们盯着A/B测试并试图仅仅从结果的数字上总结出用户的行为,这就掉进了一种陷阱中。在我们知道结果后,我们可能总是能够找到方法来调整设计并使改动后的设计奏效,但这很危险。正如我在上面提到的,如果你在黑暗中射击,那么你会发现自己一直在追求的是小胜利,从而忽视了大的格局。
如何避免这个陷阱呢?在做测试前你需要去了解用户的基本需求和用户行为,而用户调研就是用来干这个的。举个例子,为什么用户首先访问(或者不访问)你的网站?他们想干什么?是什么阻碍了他们使用你的产品?这些问题都可以通过用户调研来回答,而不是通过A/B测试或Google Analytics。
我并不会为了设计一个 A/B测试深入到具体的用户调研的细节。但如果你感兴趣的话,Jennifer Cardello 写了篇文章谈到了如何用用户调研来创建更好的测试参数。
3. 数据还是衡量成功的最有效的方式上面我指出了数据和A/B测试的局限性,以及这种方式是如何让人们误入歧途。然而,我仍然认为数据是帮助我们衡量成功的最快的方式。用户调研能够展示用户脑中想的和嘴上说的,但无法确认他们在生活中的真实行动。依我个人经验来说,在做过了这么多的用户访谈和可用性测试之后,我发现许多人并不能言行合一。在用户访谈中,用户总想表现得更聪明、更有同情心、更用心并比其他人要更优秀。所以我学会了不要完全相信用户在调研中所说的。
正如 Jakob Nielson 在这篇文章中指出的那样,A/B测试还是验证真实世界情况中行为的最快和最便宜的方法。无论你的产品设计得有多友好或者多么精美,产品的首要目标是让用户使用它,就这么简单。数据会告诉你你的产品是否好用,因为数字是不会撒谎的。话虽这么说,不管你喜不喜欢,事实上数据还是产品设计中的至关重要的部分。
总之,用户调研可以让你知道你是否在正确的小路上,但它不能告诉你是否在正确的大路上。打个比方,如果将成功比作北极星,用户调研可以帮助你找到它的位置,但是数据就像GPS一样可以让你知道你距离它有多远。这就是成功产品设计中的阴和阳。
作者:Eric Yi
翻译:Andrew
原文:Yin and Yang: UX and Data
原文地址:https://uxdesign.cc/yin-and-yang-ux-and-data-531306f5e5a4
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