如上图，通过行业偏好的个性化算法，我们追踪了一段时间来访这个频道页(ye.1688.com)的用户数据，我们发现大约2/3的用户是有着非常明确的行业偏好的，那么这基本可以断定做行业偏好的个性化推荐是靠谱的!但是剩下的1/3用户愿意去定制行业偏好吗?我们当时因为时间原因，无法直接从这1/3无明确偏好的用户中去判断他们是否愿意定制偏好，但是通过整个用户群的问卷抽样调查发现，大约3成的用户表示定制行业偏好是很好的服务，基于这些情况，我们判定基于行业偏好的个性化推荐能够解决绝大部分用户的行业偏好问题，提升了内容的相关性。这个方案终上线后，实际上有大约10%的人真正找到定制入口并且产生了定制行为，70%的人不用定制，实现了默认的精准推荐。
设计后数据帮你验证方案：我们的设计方案到底做的好不好呢?衡量标准就是看设计方案是否能够达成设计目标?这也需要数据来量化，通常会用GSM的模型来支撑设计的验证。G(Goal)设计目标、S(Signal)现象信号、M(Metric)衡量指标，所谓的设计目标，就是要确定设计要达成什么结果，要解决什么问题;衡量指标，我们不能凭空猜想，必须建立在设计目标的基础上，先假设设计目标会实现，那么会出现什么现象或信号呢?列举出所有的现象或信号，选择我们可以监控的到的，然后对这个现象或信号产品进行量化，自然就得到了衡量指标，但是指标的波动幅度往往要依赖经验来定。
比如说，某个产品的设计目标是通过设计的引导，让更多的买家产生购买，想象一下，如果设计目标实现了，会有什么现象呢?可能会有更多的人有购买意愿，看了商品详情页，点击了购买按钮等等，终也产生了购买，那么，衡量指标是哪个?设计只是改变了商品信息的呈现方式，并不能改变商品本身的质量或背后的服务，所以我们应该重点考察设计是否强化了引导，提升了购买意愿，是否激发了用户进一步了解的行为，主要是指浏览行为，典型的就是到达了商品列表页或者商品详情页等，量化的结果就是看又进一步行为的用户的比例;
通过一个具体的例子看看如何利用数据来验证你的设计方案是否达成设计目标。曾经有一个找产地的功能模块，我们在设计前进行了调研，用户告诉我们他们需要找产地，而且比较习惯于用地图来找产地，我们欣喜若狂，照着这个方向做了个产地直达的楼层，我们坚信用户告诉我们的肯定是对的!但是这样的设计真的能达到帮助用户高效找产地的需求吗?来看下面的数据分析。
用户的目标不是要找产地吗?还告诉我们用地图找产地很符合他们的习惯呢?为什么上线后，用户却不怎么使用这个版块???我看到这个数据非常的意外，一时之间根本摸不着头脑，后来再去看了看这个板块的热力图，一下子恍然大悟。通过数据分析得出，地图纵然符合用户习惯，但是才这么狭小的地图上进行如此复杂的操作，其效率是非常底下的，因此将地图找产地的功能保留下来，只是不作为默认的方式，采用了按照热门的、区域的、附近的、可搜索的、地图的方式综合承载，后取得了较好的效果!
3、如何利用数据做日常监控？
作为一个设计师，你的作品上线后，有多少人用?这些用户是谁?有什么特征?用户具体是怎么在使用你的产品的?你的设计是否还有优化的空间?如何才能为用户打造更好的使用体验?怎么才能知道这些数据好不好，有没有问题呢?主要是靠比较、靠经验，靠对这个产品长期跟进产生的直觉，只有在对这个产品非常熟悉的前提下，你才有可能对数据的变化给予比较靠谱的解读。
日常监控中用于发现问题的主要手段就是做数据的对比，但是如何具体的作对比呢?主要有三种常用的简单的对比方式：a、横向比较，和类似的产品去比较，看相对的状况，进而推测出自身是否存在问题;b、纵向比较，和自己的过去比较，看看从历史的发展规律中是否能得到某些启发，主要是看自身的变化趋势;c、用户细分，这个就是把用户按照不同的分析需要，拆分来之后来看数据，看看各个群体之间的差异在哪里，有没有一部分用户和其他用户表现出不同的行为，进而找到问题所在。当然除了这三种常用的对比之外，我们还可以做一些配套的定性研究，进而把问题搞得更透彻。一些统计学的工具有时候也能起到作用，比如说用SPSS做数据的因子分析、聚类分析等等，也可以有一些意想不到的收获。
4、数据不是核心价值，你才是！
说了这么多，我并不是要强调数据有多么的万能，但是在互联网领域，任何一个具有一定用户量的的产品，你都不得不去了解数据，这些数据中有一些是宏观的，作为设计师我们可以当做是背景知识，应该去了解了解，但是设计师更多的是应该关注用户的目标、行为和态度等相关的数据，关注那些微观的、和用户、和设计方案息息相关的数据，这样才能更好的了解我们的用户，了解用户对我们的设计方案的反馈，以帮助我们更好的发挥自身的价值!
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