你是否曾经在艺术博物馆看过一些作品，却不明白它们为什么会被博物馆收录？

一群非常出色的专业人士，来对这些作品的价值进行判定。但是因为我们对这个领域并不精通，他们的观点可能对我们没有太多影响。

同样的想法适用于设计。你的界面可能具有创新性和吸引力，但如果用户不喜欢它，则无济于事。

幸运的是，使用数据驱动设计的方法可以提供帮助。根据用户的偏好，目标和行为调整产品，使其更具吸引力。该方法包括调查、用户测试、A / B测试、网站分析和消费者研究。理想情况下，这些都应该在整个数据驱动的设计过程中发挥作用。

“要建立以用户为中心的线上体验，请使用数据驱动的方法。”

以下是数据驱动设计的四个主要原因，以及如何着手去操作。

1、设计师并不是用户

有些人认为一位出色的设计师会让用户测试变得不重要。毕竟设计师总会有一些奇思妙想，而且用户一定会喜欢它。

史蒂夫乔布斯是最常被引用的例子。乔布斯有句名言：“很多时候，人们并不知道他们想要什么，直到你展示给他们，告诉他们想要的东西。”

那么，你是否应该削减研究的预算，而将所有心思都投入到招聘世界级设计师的工作中？

绝对不。以下是一些相关的问题。首先，乔布斯正在创造新的产品类别。除非你的产品与目前市场上的任何产品都不同，否则你的消费者对产品的心理预期已经形成。如果忽略这一点来设计一个期望他们喜欢的产品体验，就很困难了。其次，即使你聘请了世界上最好的设计师，他们也无法预测你的用户想要什么。设计师并不是用户。与你的目标受众不同，你的设计团队熟悉你的产品。他们为了项目成果而投入了很多。

“即使世界上最好的设计师也无法预测用户想要什么。”

从人口统计学角度的角度来看，你的设计师和用户并不相同。也许你的目标用户是40多岁的郊区医疗专业人员。同时，你的设计团队由城市创意的千禧一代组成。双方有着不同的技术导向和对产品不同的期望。

作者：Shell_Xiao 发表在dribbble上的作品

幸运的是，设计师可以通过用户调研缩小差距。观察符合目标人群的真实用户可以得到有用的见解。你可以看到他们与产品互动并表达他们的想法。这有助于设计团队产生共鸣，更好地了解他们的用户。

2、数据驱动型设计可以帮助设计者达成超越性的表现

数据驱动型设计还不止如此，他还能让设计师突破他们的假设，使作品更具备超越和颠覆性。

设计师应该站在目标用户群体的角度来制定用户体验。每个行业，垂直行业和企业都是独一无二的。当你教条的遵循的设计规则和指导原则，或者只是遵循最新的设计趋势时，只能设计出平淡无奇的页面而不能引发用户的共鸣。

“站在目标用户的角度来制定用户体验。”

有关汉堡导航的争论验证了这个想法。如果你为熟知汉堡导航的用户创建app，可能没有问题。用户完全理解其用法，而这也是简化用户体验，并且节省空间的有用方法。但如果你的用户不理解3条水平线等于“导航”，他们会感到困惑和沮丧。

然而，你可以进行用户访谈，跟踪鼠标移动或查看屏幕活动。这些数据可以帮助你找到产品改进的方向。

作者： Yaroslav Zubko 发表在ddribbble上的作品

3、成功的网站将用户需求放在首位

许多机构都在努力平衡用户的需求与业务目标。弹出电子邮件捕获表单就是一个很好的例子。尽管通过电子邮件捕获表单打断浏览体验，不符合用户的最佳利益，但许多网站仍然选择这样做。

同样的，网站通常要求消费者选择不加入邮件列表而不是选择加入。如果你在购买某件产品时很匆忙，很容易忽略“为我注册简报！”的复选框。接下来的事情如你所知，你正在收到一些你并不希望收到的促销电子邮件。

我们相信这样的决定能够满足企业利益，但失去了用户体验。最高效，高转换率的网站首先满足用户的需求。如果产品整体的用户体验吸引人，并且易于操作，用户转换的可能性更大。尽管在单个网页上的转化率可能会降低，但产品的核心转化率会更高。

团队： Norde 在dribbble上发表的作品

“最高效，高转换率的网站首先服务于用户的需求。”

以提升转换率为目的来设计产品，实际上会损害用户体验。我们应该从用户用研会议开始。

4、数据和创新并不矛盾

数据驱动的方法经常被指控抑制创新，只考虑“局部最优解”。这个最优解是基于当前数据的最合理的结果，并不是你当前设计的最佳版本。这个词语的创造者 - 优步的Andrew Chen 认为，有时只优化细微的调整是不对的，你专注于微小的改善，却忽略掉更严重的问题。只见树木，不见森林。

的确如此：努力通过提高较小百分比的转换率可以防止设计师犯错。但问题不在数据上，而是数据的使用方式。

设计师可以 - 也应该提出激烈而大胆的改变。 如果他们希望获得客户或其他利益相关者的肯定，应该用数据来支持他们的设计假设。

例如，假设你要完全重新设计电子商务网站的结帐流程。你可以利用用户调研，把消费者挣扎最多的结账流程为核心流程。从网站的分析数据可以发现，有多少人在看到运费后放弃购买。而且你可以对当前客户的购物行为进行调查，以更好地把握促销机会。

现在，你可以用这些定量和定性数据，更好地影响决策。有了这些数据，你可以说服决策者优化是必要的。

如何开始使用数据驱动设计

如果你的团队目前没有将很多（或任何）数据纳入其方法中，那么启动这个想法似乎很难。真相是什么？采用数据驱动的做法是一个重大的责任。幸运的是，也会带来巨大的回报。

从分析现有客户开始。查看你网站的页面分析数据，用户行为流程和网站内容，以便全面了解用户在做什么。之后，深入研究用户分析和人口统计数据以了解他们的人物角色。

然后，你可以通过焦点小组，客户调查或访谈补充这些信息。一旦获得了客户的360度全方位资料，就可以将共同特征和相似的操作习惯整合在一起，创建用户角色。

你可以找到与理想用户模型尽可能相似的真实用户进行测试。在线框或原型图阶段使用它们以获得产品的早期反馈。在测试阶段使用它们来发现错误和潜在问题。并用他们来找到设计中的问题点进行优化。

随着你的改进和迭代，用户研究再次发挥作用来确认或否定你的假设。

吆喝科技的A/B测试方案

同时，A / B测试可以方便做对照实验：隔离某种用户体验特定变量，通过测试找到最有效的优化方式。在添加，更改或减少界面元素，或想要提升转化率的时候，就可以进行A/B测试。

无论设计师或博物馆馆长多么喜欢创作，这都并不重要。好的产品应把观众的想法视为最重要。要构建以用户为中心的线上体验，请使用数据驱动的方法。