編輯導語：在大資料時代，資料顯得尤為重要，猶如一種語言。產品經理在工作中需要根據使用者資料，才能更好地掌握產品關鍵。互動設計師在工作中也需要與資料碰面，如何透過資料推理，發現“超常規”使用者問題，是一個重點也是難點。本文運用大量例子，透過三個方面詳細地為大家解答這個問題。一起來看看吧。

隨著網際網路人口&流量紅利的退場，“精益資料分析”“資料驅動”已經成為當下主流趨勢。

在幾乎所有產品都手握大量使用者資料時，互動設計師當然也必須跟上步伐，藉著這股“資料東風”探索更科學的設計依據以及發現問題的新方式。

一、從行為的角度看資料

在平時工作中，總會聽到大家在談論“DAU”、“轉化率”、“留存率”等等和流量相關的資料指標。

我們當然可以透過這些宏觀資料判斷目前整個產品的的機會與風險點，但如果想洞察更深刻的使用者使用問題，那我們看待資料的角度就要切換回

使用者與產品的互動行為

本身。

舉個例子，同樣是看「首頁的點選」資料：

從宏觀資料角度看

，思考的問題是“各個模組的ctr如何？” “首頁分發能力如何？”

從互動行為角度看

，思考的便該是 “是哪部分使用者？產生了什麼行為？”“什麼吸引了更多使用者的注意？”“使用者出於什麼目的點選了這裡？”

二、透過行為資料，推理使用者心理

在使用者使用APP的事件中，從發生的順序的角度可以抽象成：

使用者帶著一定目的（檢視/購買等）開啟App；

進行了一些操作（瀏覽/滑動/點選等）；

達到或未達到目的後離開。

舉個例子：

“我們家馬桶堵了，得找個通馬桶的趕緊過來”。按照產品設計中的預想，使用者的操作應該一氣呵成：

使用者帶著「找師傅疏通馬桶」的目的打開了58到家App；

找到「馬桶疏通一口價」服務，選擇專案/確認價格/填寫地址/填寫上門時間等；

下單支付後離開。

使用者開啟App之後，為了滿足目的進行的一系列操作而留下的痕跡被我們稱作「使用者行為資料」。

假設整個事件的發展非常順利，那麼頁面曝光pv&uv、各模組點選pv&uv、瀏覽時長等資料都應該是相互對應的，

但當我們梳理線上真實的行為資料時，發現了使用者的“超常規”行為。

在選擇服務模組，選擇項只有2個的情況下，使用者的平均點選次數（點選pv/點選uv）達到了10+次。

如何透過使用者表層的非常規互動行為，推理出更深層的使用者心理，從而鎖定最佳化方向呢？

“推理”在犯罪學中非常常見，我們不妨把刑警破案的思路複用到線上：

在現場勘查罪犯的行為活動（透過資料看超常規使用者行為）；

推斷其當時的心理活動及狀態（透過行為推斷其心理活動）；

結合其心理活動及影響因素推斷其作案動機（結合心理活動和當下場景判斷其動機）；

根據動機鎖定嫌疑人（根據其動機鎖定最佳化方向）。

讓我們一起試著按步驟還原這起使用者“超常規”事件：

透過資料看超常規使用者行為：

使用者在「馬桶基礎疏通」和「馬桶高難度疏通」兩個選擇項之間來回點選，人均點選次數到達10+次。

透過行為推斷其心理活動：

「基礎」和「高難度」到底有什麼區別？切換一下看看頁面有什麼變化？

結合心理活動和當下場景判斷其動機：

要選擇一個能解決我家馬桶堵塞問題的專案。

根據其動機鎖定最佳化方向：

在使用者想要選擇專案時，要同步給到兩者的區別說明。

由此推理思路，我們便能夠很順利地從行為推匯出其動機，最後鎖定最佳化方向，甚至可以給到預判式的設計。

三、基於資料，復現場景，洞察問題

當設計師想要對頁面或流程迭代最佳化時，往往會第一時間想到進行使用者訪談、可用性測試等，實際觀察使用者操作和詢問使用者感受，從中挖掘出一些使用者使用過程中的痛點。

但線下訪談耗時較長，其實我們可以透過拉取使用者行為資料，基於資料分析並發現一部分問題。

1. 方式1：對比使用者的點選動作與執行結果資料

使用者的點選行為一定會帶來頁面的變化，如果使用者點選uv&pv與執行結果uv&pv不能完全匹配，說明在此節點使用者遇到了阻力。

舉個例子：

在服務詳情頁中若按照我們預判的使用者常規行為，則資料應該表現為：

詳情頁點選「立即預約」按鈕的uv a= 確認訂單頁面曝光uvb。

但當我們排查實際資料時發現a≠b且有較大的差異，說明一部分使用者在這個操作節點流失了。

基於此節點的異常行為資料，我們開始復現使用者當時的真實使用場景，便很容易發現問題所在：

在a與b之間，某些情況下會出現填寫地址與上門時間的彈窗，由於彈窗對使用者正常操作流程的打斷，導致一部分使用者沒有耐心走下去從而流失。

另外，我們進一步排查「立即預約」按鈕的人均點選次數（點選pv/點選uv）高達y次，同樣佐證了此節點對使用者來說並不友好，存在很大流失風險。

因此我們對此節點進行了最佳化，最佳化後用戶行為資料迴歸正常，此節點的轉化率也得到提升。

2. 方式2：對頁面中點選率較高的模組重點排查

舉個例子：

使用者在「確認訂單頁」中需要選擇服務商家，我們也提供了“配件價格表”作為其選擇的參考，增加使用者對商家有標準收費的信任。

使用者抱著“看看報價心裡有底”、“挑一個報價ok的商家”心理點選，卻發現平臺沒有拿到這部分資訊，容易讓使用者對產生不確定感並對轉化產生負向影響。

因此我們對此模組進行了最佳化：若無資訊，則不展示“配價價格表”點選入口。

3. 方式3：對比頁面整體平均曝光次數與單個模組的人均點選次數

舉個例子：

在各個地址模組出現的位置，位址列的人均點選次數均比頁面平均曝光次高出許多。

復現使用者使用場景後，便發現地址選擇頁面存在明顯的設計問題：

地址列表中無明顯選擇指示器，沒有選擇&可點選感。

當然，也可能同時存在無法直接洞察的其他問題，但縮小問題範圍後便可以在後續的使用者訪談中進行聚焦深挖。

四、結語

資料並不是讓設計師遏制自己的創造力，使用者在產品中留下的行為資料是設計師快速瞭解使用者的方式之一。

我們可以沿著“超常規”行為反推其動機，也可以透過找到“超常規”行為洞察並破解其使用過程中遇到的問題。

小插曲

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作者：張茲佩，崔登學；公眾號：58UXD

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