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数据辅助设计
基于大数据的电商用户体验研究与方法
By Biyong Zhang
Dec. 2015
Percentage No Fault Found
(电子产品)
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1970 1980 1990 2000 2010
The Loss
45亿美元 50亿美元
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电子产品 App
损失退货 卸载
平均获取一个App新用户的成本是 元
获取新用户的成本是留住老用户的 倍
一个老用户贡献的利润是新用户的 倍
300
8
16
OUR CHANLLENGE
why
how
用户为什么流失
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Test
Develop
Concept
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迭代式产品开发流程
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概念验证 / 可用性测试
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• 时间成本较高
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受到挑战
• 用户想的和说的,跟用
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• 无法预测外界环境的变
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化
Feedback
Release
Test
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Concept
开发测试
Development Test
• 聚焦于发现性能问题,
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• 用户使用App的场景很
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有场景
Develop
Concept
Feedback
Release
Test
舆情反馈
Feedbacks
• 用户往往有惰性,主动
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• 用户对于反馈问题的描
述往往不够全面,缺少
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还原问题,找出根源
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Develop
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• 什么情况下卡?卡在什么地
方?网络状况如何?手机配
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• 当前自动转屏的问题是什
么?什么场景下会出现这个
问题?用户认为应该改进成
什么样子?
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Test
用户行为数据
UX Data
The Value of Data
Develop
Concept
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用户行为数据
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• 还原用户使用行为,发现问
题,为改版提供依据
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• 当产品设计方案存在争议
时,通过A/B test来对比数
据协助产品决策
Case Study Two
一次性成功率 8%
用户平均耗时 20 S
Test
Develop
Concept
Feedback
Release
• 明确产品设计
目标
• 设定数据指标
• 数据埋点
• 数据提取与分析
• 设计验证
Key Points
完
整
精
确
及
时
灵
活
成体系的全面的数据指标用于反映用户体验
数据采集口径统一;Android和iOS平台数据
含义一致,具备可比较性
数据周期性自动填充,数据延迟不超过48小时
数据分析处理具备灵活性,可以进行多维度
深度比较分析
Thinking of Data
• 数据辅助设计是一种能满足快速迭代式产品的用户体验研
究和产品设计的有效方法。
• 数据与传统用户研究方法的结合有助于我们更全面地了解
用户和产品。通常情况下,我们可以通过数据“知其
然”,进而通过访问、问卷等方法“知其所以然”。
• 数据相较于大多数的定性研究方法更有说服力,因而保障
数据的准确性显得尤为重要。
Key Points

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