一、为什么? 设计师要懂点儿数据?

1.大厂面试官关注丨好设计≠靓图平铺

大厂在招聘设计师时（尤其是偏视觉的设计师）常常收到「看展式作品集」海量精美的设计稿华丽平铺，手活儿水准与审美能力跃然纸上。但对于招人方（你作品集的真实用户）来说，其实还欠缺了很多信息。
大厂面试官往往会从三个维度评价被试者：能力+思维+意愿。

市场对设计师的能力要求是“感性与理性两开花”。虽然感性主导的「设计表达」仍是需求度最高的能力，但「用户研究」「产品理解」「数据分析」这些理性主导的能力，也成了大厂设计师的必备。因此，培养自己的理性思维和数据能力，也就成了设计师成长进阶的关键一环。

2.提升设计说服力丨获得话语权

怎么证明你的设计是好的？王婆卖瓜，自卖自夸？好设计≠好看的设计，产品的最终目标常是「用户增长」「用户付费」，公司花钱招聘设计师，是希望帮公司赚钱，如果你的设计，可以带来用户增长，用户付费，那么你的设计无疑是好设计，而这些指标都需要数据的佐证。

我们常谈到「设计师的话语权」，不少人认为“我是设计师，设计的事当然要听我的”，同时又苦于现实中的自己总不能“说了算”。我以为，这种“说了算”的权力，并不是一坐上某个位子就免费附赠的礼包，而是要用自己的价值换取的。
如果你的想法有理据，团队听了你的话能实现目标，听一次爽一次，一直听一直爽。他人的信服、认同、共赢的期待，才能转化成所谓的话语权。
分析问题时，用数据给现状更客观的解释（而不仅凭感觉）能让你的想法更值得信任；设计落地后，用数据衡量设计带来多少提升，也能把你输出的价值弄一整个明明白白。当然，如果被验证你的设计确实是帮了倒忙，数据也能帮你诚恳低头、有效复盘、及时止损。

3.验证设计价值丨复盘设计

计师在做设计时，也常拿不准，这个样式哪种更好呢？这时我们可以用实验的思维，将用户分组，使用控制变量的方法，观察不同设计的数据结果。数据更好的样式，就是更好的设计。

还有一种情况，我们通过一些方法论，优化了产品，发布了一个新版，我们预想这个新版应该会更受用户喜爱，但事实真的如此吗🤔？实践是检验真理的唯一标准！通过真正的上线，监测数据变化，验证我们的设计确实更优。更重要的是，复盘我们的设计方法，为日后的设计做指导，渔比鱼更重要。

二、数据的分类

1.用户数据

用户数据是用来描述用户人群的特征的。有很多角度能度量人群的特征，比如人口统计学、社会属性、生理信息、习惯、爱好、目标、生活方式等。我们可以统计用户在这些维度上是如何分布的，来获得对用户群体的理解。这类数据能对设计产生直接的指导意义，以下列举两种使用方法。

①聚类

用户数据能帮我们把一群用户聚合成一类典型角色，来明确如何为其设计。「用户画像」就是按人群的特征数据归纳成的虚拟角色（如无障碍设计）

②细分

用户数据也能帮我们把一群用户细分成不同的小组，来提供更精准的设计。
例：用户按职业分组，发现不同职业的求职/招人诉求实际上差异很大，一致的设计并不是最好的解决方案。因此，我们开始对不同职业的用户提供定制化的设计，给用户提供更精准的体验。

2.态度数据

①满意度 CSAT

CSAT( Customer Satisfaction )，即客户对产品的满意度进行评分，是一种简单有效的用户体验指标。给出1星到5星的评分，分数越高代表满意度越高。

通过使用体验地图，把用户使用产品的全流程拆解为触点，收集用户的各个触点的满意度，就能得到更具体的信息。哪些阶段是体验上的短板，便能一目了然。

②净推荐值 NPS

NPS ( Net Promoter Score ) 净推荐值，询问用户“您愿意把网站推荐给朋友吗？”（请从0-10打分，0分表示“完全不愿意”，10分表示“非常愿意”），根据用户打分，将用户分为三类：贬损者、被动者、推荐者，推荐者与贬损者在用户总数中所占百分比之差，即净推荐值。

• 推荐者（9-10分）：高度满意的顾客，愿意向他人积极推荐产品或服务；
• 中立者（7-8分）：一般的顾客，没有强烈的推荐意愿；
• 批评者（0-6分）：不满意的顾客，可能向他人负面评价产品或服务。

一般情况下，3-10种正面评价会被1种负面观点所抵消。

为什么NPS比满意度更为流行？

1.NPS可以区分不良利润与良性利润

2.细分客户，识别超级用户（收益贡献与收益增长）

3.满意度的不足：满意度与公司的增长之间的关联往往很小

在一些竞争激烈的行业中，如电信和金融，NPS分值可能较低，因为顾客往往比较挑剔，要求也更高；而在一些技术导向的行业中，如软件开发和云计算，NPS分值可能较高，因为顾客对创新和技术进步有较高的期待。

③费力度 CES

更聚焦于“我们是否给用户提供了简单轻松的解决方案”，因此较为适用于以效率为主的服务，如办公产品、工具型产品、B端产品等。一般通过问卷调查请用户打分：为了完成XX你的费力程度？
一般采用5分制，1-很容易、2-容易、3-一般、4、费力、5-很费力。
CES可以帮助企业了解客户在使用产品或服务过程中的困难和挑战，找出产品短板。企通过优化流程、简化操作步骤等方式，减少客户的工作量，提高用户体验和满意度。

④自定义指标

对于把用户的态度/感受转化成数据，我们也不必拘泥于前人设计的指标，可以根据需要，灵活设置指标和问卷。只要保证问卷题目是用户能正确理解的，问卷样本是真实有代表性的，就能得到有参考价值的数据。
比如：品牌感知度、创新性、流畅度、 反馈明确度、文案易知度等。

3.行为数据

①浏览量 PV

Page Views（页面浏览量），指某个页面被进入了多少次，一般按天计。

②访客量 UV

Unique Visitors（独立访客量），指某个页面被多少人访问过，一般按天计。

③点击率 CTR

Click-Through Rate（点击率），一定的时间内，内容被点击的次数与显示次数之比。

点击率 = 点击次数 ÷ 显示次数 × 100%
点击率反映了网页上某一内容的受关注程度，常常用作衡量广告效果的重要指标。高点击率意味着内容吸引了大量的观众点击。点击率越低，则表明广告的效果较差。

④转化率 CVR

CVR-Conversion Rate（转化率），一定的时间内，转化行为完成次数与内容点击次数之比。

转化率=成功转化的数量 / 总点击量 * 100%

转化率的起点和终点可以自由定义，一个页面可以是起点，也可是终点。

转化行为可以是发布文章、购买商品、填写问卷、开通会员等。转化率对于网站运营者和电子商务企业非常重要，因为它直接关系到销售额和利润。转化率越高，说明营销活动越成功，吸引潜在客户的能力越强。

⑤时长

Dwell Time（停留时长），指用户在某个产品、页面停留的时间长度。
对面多数产品来说，希望用户停留的时间越久越好，如果用户很快离开某页面，说明他们对该页面不满意或没找到想要的信息；相反，如果用户长时间留在页面上，说明他们认为该页有价值。

因此，优化网站内容和用户体验，延长 Dwell Time，提高用户粘性，可以提高产品的活跃度。
对于效率型产品来说，希望用户完成任务的时长越短越好，如加载时间、上传文件、下载内容、压缩文件等。

⑥渠道

指客户从哪来，以及各用户来源的多少，占实际成交客户的多少。有效管理各种渠道产生的线索，并将其转化为实际的销售额，对公司盈利具有重要意义。

道转化率=付费客户数/渠道所带来的客户数*100%

例如：通过邮件营销活动吸引了100位潜在客户，并且其中30位最终购买了产品，那么这个营销渠道的转化率就是：30/100 = 30%。 要提高渠道转化率，可以尝试优化你的营销策略，例如改进邮件设计、提供更具吸引力的优惠等。

4.业务数据

业务数据是指从公司或业务视角出发，来描述业务的经营状况数据。包括销售数据、财务报告、客户信息、生产数据等。如：新增，活跃，留存，连接数，收入，GMV。这类数据相对宏观，往往是我们追求的最终结果。作为设计师收集、分析业务数据，可以更好地了解业务状况，理解设计目标。

三、什么时候用数据

什么时候用数据？这似乎是个伪命题，事实上只要能用上数据的时候，我们都尽量使用数据。
数据的本质是信息，是描述事实的载体，当我们看清事实，理解事实的时候，都离不开数据。比如设计前，设计后以及长期维度上，数据都能派上用场。

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