在产品设计中,数据思维是非常重要的思维方式。因为在产品设计中,通常需要通过用户反馈数据进行后续迭代优化,从而提高业务的业务价值。
与此同时,在这个过程中,你可能还需要进行数据测试以进行验证。如何进行数据测试,并将分析结果反哺至设计中?不如来看看作者的案例解读。跟随数据驱动运营设计大趋势,运营设计师怎样提升核心竞争力?运营设计除了有创造力,还要学会用数据思维为你的设计发声,将你的设计价值最大化,加快提升你的商业价值。
设计师可以通过数据思维,寻求提升核心竞争力的解决方案。借用大数据精准运营让企业的精细化运营更加有效和有针对性,直接的触达目标用户。用户点击行为的精准分析,对优化入口资源位,提升点击率、增加转化率起到关键作用。对企业来说也降低了试错成本。还可以根据数据分析制定设计策略,让设计师提升商业价值。
一、为什么做数据测试?
运营设计师不仅要关注“高品质”的设计图,还要懂的如何用运营视觉语言吸引用户点击,达到高流量、高曝光、高转化等“数据量化”目标,做到“质、量”合二为一,助力业务提升商业价值。
设计图是否吸引用户点击,我们首要关注的是点击率,点击率的高低可以说明该物料于用户的吸引力和受欢迎程度。
为提升首页流量对招聘业务的转化效率,助力招聘运营精细化设计路,58UXD招聘设计部与招聘、平台运营部门合作,发起了对58APP首页运营位进行精准运营测试项目。目前第一期测试实验已经完成,春运将至,希望我们本次总结的一些经验和结论,可以帮助运营同学,更快速的用设计来提升点击率,助力业务增长。
废话不多说,超细致数据测试实验全过程来了~
二、如何做数据测试?
我们的目标很明确,确认要做数据实验项目这件事之后,第一要务分析如何能快速的将大象装进冰箱里?
共分五步,梳理测试资源位、筛选测试方法、解构测试层级、量化测试因子、分析实验数据。
三、怎么做数据测试?
1. 梳理测试资源位
- 针对招聘业务属性,梳理58APP首页、招聘业务大类页及相关三级页面的所有运营入口、资源位。
- 根据资源位数据流量、结合业务方设计需求、设计师投入成本,梳理罗列测试点位优先级,优先确认第一批测试实验点位。
本期主要分享APP首页feed流卡片第一期实验、首页浮窗第一、二期实验。后续实验仍在进行中,如图:
2. 筛选测试方法
在产品同质化、快速迭代的双重压力下,设计师凭借主观经验完成用户体验,很难有立足之地。以人为本的精细化设计是用户体验的必然趋势,而数据分析可以快速有效的辅佐验证精细化设计。
我们前期整理出ab测、交叉测、前后测、灰度测四种测试方式,最终结合招聘用户属性、测试目标、测试周期,选择ab测的测试方法。
3. 解构测试层级
结值得注意的是这一部分设计师们最好先构建一个思维脑图,结合实验目的、实验验证的预期结果、确定的实验资源位,反推测试层级。我们此次实验的测试层级分为测试状态、布局、背景层、主体层、文案层、引导层6个纬度。每一个纬度再拆解、再细分,最终可切实的落在设计图上。如图:
举例说明,主体层细化拆解:
- 真假(人/物/微场景)再细分:真实摄影素材;3D/2D素材。
- 景别,再细分:特写人物;场景人物。
- 人物数量,再细分:单人;多人组合(3-5人)。
- 人物动态,再细分:正面/四分之三侧面板正动态;活力/青春/跳跃动态。
- 人物属性,再细分:职业肖像(物流、普工、司机、销售、客服、餐饮、保洁、保安);通用无职业属性。
- 点缀元素,再细分(根据测试需求,灵活变通)。
4. 量化测试因子
为了保证精细化设计测试结果的准确性、可靠性,每一个组测试物料,只能允许出现单一变量。
- 产品层面变量因子:通过用户分群的手段,圈定用户画像,根据用户行为轨迹,圈选用户行为。
- 设计层面变量因子:解构测试层级中拆解的测试点、需要测试物料中的其他变量,如文案、按钮、背景色等等。
举例说明,首页feed流卡片:
测试点1:真实职业人物