设计必备方法，如何通过数据优化方案？
数据引导并验证设计
作为交互设计师或用户体验设计师。都需要对整个产品的数据情况有清晰的掌握，这将为设计提供更好的支持。
当设计师对产品数据熟悉后，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。通过核心数据，做出更有针对性的方案。
本文将讲解如何通过数据优化产品设计，大纲如下：
1、转化漏斗
2、分析数据
3、优化方案
4、数据验证
1、转化漏斗
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路径制作出对应的转化漏斗。
例如表单填写操作流程，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5.3w，最终提交成功的PV为0.3w。转化漏斗可以得到如下：
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%
2、分析数据
通过数据可以看出，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。但是从申请流程到提交成功的转化率只有5.7%，其转化率比预期低很多。
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、有些字段没必要二次填写，导致用户填写成本高。
3、优化方案
通过分析可以针对性的输出解决方案。为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。
4、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：
改版之后总转化率为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、适当地采用分步的形式，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，所以本文案例仅提供一个大概流程思路，方便各位读者快速理解。
