本文对设计验证中定量分析的用途与用法进行详细介绍

　　本文对设计验证中定量分析的用途与用法进行详细介绍

　　设计验证不仅可以让设计过程更加完整，还可以让设计更有说服力。本文将详细介绍定量分析在设计验证中的使用和用法。

　　

　　本文以苏宁集团大数据中心“智慧之眼”项目的改版为例，围绕设计验证探讨定量分析的使用和用法：设计验证、定性与定量的概念和关系，以及为什么要进行定量分析被选中。

　　

　　▲本文内容概要

　　一、源起

　　每一个项目都离不开“需求-设计-开发-启动-重新-需求-重新设计...”的进化路径。

　　在这样的无限循环中，很多工作都取决于产品、设计、开发和测试职位的成员的项目经验。任何环节出现问题都会导致严重后果。

　　如何优化这样的流程？对于设计人员来说，添加设计验证是最有效的方法之一。 （死亡螺旋模型和一些优化方法如下图所示）

　　

　　▲死亡螺旋

　　1.1 什么是设计验证

　　设计是艺术与技术的结合。 ——包豪斯

　　当设计稿交付时，设计师的工作似乎已经结束，但在一个完整的项目过程中，还远远没有完成。

　　除了落地后的目视检查，设计师还可以关注设计方案是否达到了项目初期设定的各项指标，如PV、UV、IP等

　　如果达到预期，设计师可以总结设计经验，以提高未来设计的准确性；如果发现问题，还可以在下一次修订中分析和优化计划的缺陷。而这样的环节就是设计验证。

　　

　　▲设计验证改进流程

　　1.2 什么是定量分析？

　　设计验证可分为定性分析和定量分析。

　　定性分析是一种源自社会科学的研究方法，通过“什么”、“如何”、“为什么”等主观问题进行分析。

　　定性分析依靠分析师的直觉和经验，通过对过去和现在的连续性和最新信息的分析，对分析对象的性质、特征和发展变化规律作出判断。

　　定量分析是一种源自数学的研究方法，它分析诸如“做了什么”、“做了多少次”、“花了多长时间”等客观问题。定量分析不仅重视观察和实验，采集经验数据，而且重视逻辑思维和演绎推理。假设的应用使观察实验方法与数学推导形式相结合。

　　常用的分析方法如下图所示：

　　

　　▲用户研究方法

　　定性分析和定量分析要统一互补；定性分析是定量分析的基本前提。没有定性的量化是盲目的、毫无价值的量化；定量分析使定性分析更加科学准确，可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

　　本文主要讲定量分析的实践和使用。为什么选择定量研究而不是定性研究？正是因为苏宁拥有海量的运营信息，可以有效提高数据的可信度，同时也可以通过项目初期设定的各项指标快速完成量化分析。

　　二、慧眼项目界面进化2.1 慧眼项目介绍及用户需求演进

　　过去，苏宁有多个数据分析产品。数据分析师需要打开多个产品页面来完成他们的日常工作，慧眼就是为了解决这个问题。

　　Smart Eyes 针对苏宁唯一的数据门户，整合集团所有数据分析产品资源，将所有数据集合展示在一起，从而大大提高业务用户的工作效率。

　　上网一段时间后发现，作为一个数据入口，在主要用于展示数据的模块中，导航占用了大量空间，数据展示的区域相对小，影响观看体验。因此，在本次改版中，扩大各模块中数据看板的面积成为最重要的需求。

　　2.2 界面风格的演变

　　以“My Must-See”为例，Goggles 第一版页面中的数据板仅占整个页面的 46.3%。

　　

　　▲视力页第一版

　　为了满足本次改版的主要要求，数据看板扩展最直接的方式就是隐藏，即尽可能隐藏看板以外的其他模块。这是方案一的设计思路：

　　当用户进入My Must-See时，左侧二级导航自动隐藏；报表列表区增加隐藏/展开功能，用户点击隐藏列表区；点击展开页面，回到布局的初始状态。

　　方案一

　　通过释放二级导航和隐藏报表列表来增加显示区域，优点是页面整体框架没有大的变化，修改成本更低。

　　经过计算可以看出，数据板的面积从原来的46.3%增加到了58.4%和69.4%的比例。具体改动后的*敏*感*词*如下：

　　

　　

　　▲慧眼页面优化方案一

　　然而，方案一仍然没有最大化数据看板的可用区域。为了进一步探索扩张计划，方案二首先从智慧之眼的架构入手。

　　如下图所示，“我的必看”页面根据功能不同分为导航区（绿色）和报告查看区（橙色）：导航区由一级导航、二级导航组成导航和面包是由面包屑组成的；视图报表区由过滤分析主题一、过滤分析主题二、report查询、报表列表、数据板、辅助功能区组成。

　　

　　▲华严页面优化方案二

　　汇研的设计定位是数据门户。衡量整体产品框架、用户操作习惯，横向对比其他门户网站，分三步调整导航区域：

　　将页面导航区的二级导航集成到顶级一级导航中；去除面包屑导航：因为报表名称在页面上重复三遍，位于面包屑、报表列表和报表中。因此，保留最贴心的举报地点名称；在顶部菜单的logo右侧添加定位：因为去除面包屑后，用户可能会混淆当前页面的位置，所以在一级导航中添加定位信息。

　　

　　▲新版Smarteye导航区

　　除了导航区的调整外，查看报告区的结构主要基于功能重要性、用户数、使用频率三个维度。这方面的功能分为三个优先级：

　　

　　▲护目镜报告区域优先

　　根据这个优先级，在第二个方案中，第二个优先级中的内容被整合并以浮动窗口的形式固定在页面的左侧。用户进入My Must-See后，页面初始样式如下。

　　

　　▲Smart Eyes Page Plan 两页初始样式

　　当用户需要打开报表时，将鼠标移动到过滤主题区，二级优先级内容会展开显示；将鼠标移出以再次返回初始布局样式。根据本次方案调整，数据板面积将达到90.9%。

　　

　　▲Scheme 2 Smart Eyes Page Plan 2-移动鼠标过滤主题区样式

　　2.3 可能的问题

　　Option 2 的面积比已大大满足本次修订的主要要求，但相应的调整也会产生一定的影响。

　　比如报表列表折叠后，当用户想要打开一个新的报表时，就会出现“如何打开”和“从哪里打开”的疑惑。这个疑问会影响任务的完成度或完成效率吗？这种变化会产生什么影响？变化的程度可以接受吗？

　　这一系列问题可以通过设计验证环节中的定量分析，落实到具体指标进行衡量。

　　三、Design 验证应用3.1 慧眼的用户体验目标

　　汇研的总体目标是成为苏宁集团内唯一的数据门户，为用户提供统一的数据读取平台，不断提升业务用户日常数据分析的效率。本次改版的明确需求是解决报表显示区域不够大的问题，而隐性需求是在此前提下尽量不降低其他区域的用户体验。在设计和设计验证中，需要重点关注这些目标。

　　用户体验目标可以在设计和设计验证过程中提供指导，也可以在定量分析的推导中起到定性作用。

　　3.2 定量分析指标推导

　　如果掌握了产品的用户体验目标，就可以通过一些方法模型推导出定量分析所需的衡量指标，GSM就是一个应用比较广泛的模型。

　　什么是GSM？ GSM是谷歌用户体验团队提出的量化用户体验的分析模型。 GSM 是 Goal、Signal 和 Metric 的英文首字母。目标，设计目标，是需要通过设计手段解决的问题；信号，现象信号，是用户的行为方式；指标，衡量指标，是基于设计目标，将用户的行为量化为一个可衡量的指标。

　　所以GSM是一个分析模型，通过Goal→Signal→Metric的推导路径，将自身抽象的目标转化为具体的指标。

　　

　　▲Plan 2 GSM 模型

　　如何使用GSM分析模型？我们可以专注于产品的用户体验目标，并假设用户可以完成这些目标。在这种情况下，用户行为中会出现哪些表现形式和信号，列举和选择高价值和可采集的部分，并将这些信号转化为数据项。获取相应的测量指标。

　　当然，如果假设用户无法完成目标，也可以分析相应的指标。在做设计验证时，我们可以从任务成功、任务时间、错误、效率、易学五个方向进行优先分析：

　　

　　▲5个常见的用户体验指标

　　当然，除了以特定任务为目标的模型衍生出的指标外，改版对访问量、独立访问者、独立IP、网站访问等指标的影响也是一个重要的指标定量分析的一部分。

　　3.3 指标的用途和用途

　　以二方案“开新报告”任务为例，利用GSM模型可以推导出的相应现象信号和测量指标如下：

　　

　　▲指标的操作定义

　　以“任务时间→用户在哪个环节停留时间最长”中的一个为例，该任务可以划分为下图所示的操作节点和流程。

　　

　　▲任务操作流程拆分

　　那么任务时间在节点和流程中起到什么样的分析目的？首先，用户进入该页面后，会打开默认主题下的默认报表，所以在完美状态下，用户默认进入该模块的报表就是用户最需要查看和分析的报表.

　　所以当用户停留在下图所示链接的时间很短，即准备打开新报表或进入页面后立即切换到新主题时，可以考虑是否默认主题或主题下的默认报告不够准确。

　　

　　其次，如果下图所示的链接停留时间较长，则需要考虑用户在查找相应报告时是否出现混淆。

　　比如当前话题下是否有很多报道，很难找到对应的报道；是否不知道报告属于哪个具体分析主题。

　　

　　当然，虽然下图所示的几个链接在前面的过程中已经存在，但是这个操作通常意味着存在错误。虽然记录“任务时间”也有助于定量分析，但这种情况下记录“点击次数”的成本会比任务时间少很多，所以建议在“错误”模型。

　　

　　设计验证发现问题时，可在改版中进行设计优化。

　　比如默认推荐的报表不准确，可以设置报警提醒报表配置器提前调整默认报表；或者在离开页面时保留浏览历史，下次进入时自动打开。

　　如果用户在查找相应的报告时感到困惑，可以减少当前主题下的报告数量或为报告添加自定义排序功能。可以发现，设计验证在衡量设计方案的优劣、指导体验设计优化方*敏*感*词*有重要作用。

　　3.4 指标数据的可信度

　　分析得到的指标数据后，经常会有疑问，如果用户在操作过程中突然被其他事情打断，会出现异常指标（即异常值，如下图）情况。 .

　　如果把这个异常指标也混在一起分析，结果就会有偏差。在这种情况下，可以引入置信区间的概念。

　　

　　

　　▲置信区间

　　置信区间是指样本统计量构建的总体参数的估计区间。概率样本的置信区间是对该样本某一总体参数的区间估计。

　　置信区间表示该参数在一定概率下的真实值的可信度，本文不展开。

　　总结

　　本文通过对设计思想发展过程的描述，介绍了定量分析在设计验证中的使用和用法。

　　设计验证，作为设计拼图中不可或缺的一块，可以让设计过程更加完整，同时让设计方案更有说服力。定量分析，通过对具体指标数据的对比分析，可以帮助设计者判断或预测设计方案的合理性，也可以为方案的说服力提供坚实的后盾。

　　限于篇幅，本文也有一些概括性的描述。例如，界面的演变并没有给出完整的设计背景；分析模型得出的指标的价值和效率不同；指标在开发过程中所产生的成本也大不相同。这些问题希望通过下文章单独解释。

　　希望通过这篇文章，让更多相关领域的朋友对设计验证和定量分析的使用感兴趣和关注。

　　作者：董一男，IT总部大数据中心设计经理，不擅长用户研究的数据分析专家，不是一个好的摄影师，“属性”可以抗拒会玩的“小金刚”，“爱好”玩穿越世界

　　本文由@董一男原创发表，人人网是产品经理。未经许可禁止转载

　　标题图片来自Unsplash，基于CC0协议

　　奖励作者，鼓励他努力！

　　欣赏