如何通过数据优化产品设计?

发布时间:2024-12-03 13:50

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作为交互设计师或用户体验设计师。都应该对整个产品的数据情况有清晰的了解,这将有助于更好的优化产品设计。

当设计师对产品数据很熟悉后,就可以根据经验判断设计出来的方案数据情况,也可以大致猜测各个模块的数据转化情况和业务数据情况。也可以通过数据的页面,做出更有针对性的设计,提升页面数据。

本文将讲解如何通过数据优化产品设计,大纲如下:

1、制作转化漏斗

2、分析数据

3、优化方案

4、数据验证

一、制作转化漏

针对于一个功能的操作流程,整理线上数据,并且按照用户的操作流程路径制作出对应的转化漏斗。

例如针对表单填写操作流程,其主界面如下图所示。


上一级(工作台)的页面每日PV为50W,其中用户进入申请流程表单的PV为14.3w,最终提交成功的PV0.3w

制作转化漏斗可以得到以下数据情况:


整体转化率为0.6%,其中从申请流程到提交成功的表单过程转化率为5.7%

二、分析数据

通过数据分析可以看出,对于一个内部tob产品来说,申请流程是刚需需求。从工作台进入申请流程,这一步骤,用户频次不会太频繁,大部分用户只有需要才会进入,所以从工作台到申请流程,转化率为10.6%是可以接受的。

当用户进入申请流程之后,其大概率是需要提交申请的,所以这方面的转化率应该很高。

但是从数据得到,申请流程到提交成功的转化率只有5.7%,其转户率比预期要低很多。

通过界面可以分析得出,导致转化率低的原因有以下:


1、一次性需要填写的信息多,导致用户填写压力大,直接跳失。

2、有些字段填写方式落后,导致用户填写成本高。

三、优化方案

通过分析可以针对性的输出解决方案。

未解决一次性填写压力过载的情况,可以通过分步解决,从之前的一步变为两步,分担用户填写表单的压力。如下图所示:


将产品已获取的信息直接展示出来,无需用户填写。

对于可通过图片识别的方案,直接让用户通过相机识别获得,当然用户也可以通过手动输入的方式填写。

在设计过程中,尽可能减少需要填写的字段,降低用户操作成本。

四、数据验证

产品上线之后,整理数据得到对应的转化漏斗,如下图所示:


改版之后整体的转化率为1.4%,较之前的0.6%,整体涨幅为:133.3%

总结:

通过这个案例可以两条总结经验:

1、采用分步的形式,将大量的表单填写压力分散,可以提升用户的操作意愿,提升转化率。

2、尽可能的简化操作,可以有效的提升转化。

以上案例,方便说明如何通过数据优化设计方案,实际工作中远比这个要复杂很多,所以本文的主要工作就是提供一个大概流程思路,方便各位读者快速理解。

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