对创意负责——设计结果也需要量化
2014-10-24 00:00
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首先,我们做项目的交互设计可量化是需要一个基本评估标准:
个人认为根据不同项目侧重会有所不同,这个需要设计师根据项目需求和产品目标等来判断。任何纬度与标准都是参考,随着个人和行业发展与变化一定都是时时变通。所以没有固定标准走天下或者说标准也是时时更新中。
项目功能设计。
– 点击率、转化率、点击流、活跃度、留存率、成功率等
体验可用性。
识别性- 点击率
高效性- 时间效率
有效性- 功能使用成功率、操作信息传达有效性
易学性- 新用户操作与操作的符合程度
一致性- 和规范不一致数量
用户满意度。
– 口碑、新增用户数、在线时长、回头率等
其次,根据基本评估标准进行评估可量化:
每个项目根据需求设计都有所不同,搜搜在做网页改版时候我们有比较突出预览功能,左边栏等。当时我以A/B Test, 灰度测试做为主要数据评估方法。在预览新产品没有参照物时候,其实建议可用按我们预期标准来进行对比。相反则以同时与旧版本进行对比。
数据统计和分析。
-采用数据指标有:点击率、转化率、点击流、活跃度、留存率、成功率等。
1) 举例:以网页预览点击率分析
预览适合评价纬度
功能需求、识别性
统计方法
点击次数/曝光量
参照物
上线前后一周或者一月的日均同比
AB测试的方式,两个方案之间比较
干扰因素
同比的方式,不适合单独评估内容型模块的设计效果,用户点击的决策受内容本身影响较大。
2) 举例:以点击流分析
适合评价纬度
有效性
统计方法
页面跳转的持续点击流统计
参照物
上线前后一周或者一月的日均同比
AB测试的方式,两个方案之间比较
干扰因素
同比的方式,会受不同时间段内其他相关因素的干扰。
……
转化率在做搜搜首页改版时做为数据指标给出很好的评估参考。活跃度与留存率均在预览功能设计同时做为很重要的数据评估指标。成功率在需要用户配合注册或填写内容时等也都可以做为其一参考。以上是做为搜搜为纬度的数据基本标准参考内容。个人始终把数据做为客观决定之一,并非唯一。
2. 用户研究。
– 用户访谈、问卷调查、产品反馈满意度、可用性测试
用户研究比较适用于搜搜需求挖掘和新方案的评估,可用性测试主要分为两类:
1) 总结性评估:版本更新时,评估旧版本,可以给与新版本以设计指导,并且作为新版本上线后的比较依据。
2) 设计中评估:用设计Demo或灰度上线,找用户测试,目的是发现问题,在产品完全上线之前更加完善产品。
以上是简单归纳的几个思考点,如前面提到归纳实战后再不断思考归纳。app或者网页设计工作价值更值得长期思考并挖掘。越是简单越值得挖掘。或许数据增长也不代表设计质量一定就是最好。再或者我们不仅把本身做为参照对比数据 ,同时与行内对比数据又如何更好挖掘。确定工作成效的评估纬度和评估指标不管是否可度量,都是我们设计师值得去思考与挖掘必经之路。
个人认为根据不同项目侧重会有所不同,这个需要设计师根据项目需求和产品目标等来判断。任何纬度与标准都是参考,随着个人和行业发展与变化一定都是时时变通。所以没有固定标准走天下或者说标准也是时时更新中。
项目功能设计。
– 点击率、转化率、点击流、活跃度、留存率、成功率等
体验可用性。
识别性- 点击率
高效性- 时间效率
有效性- 功能使用成功率、操作信息传达有效性
易学性- 新用户操作与操作的符合程度
一致性- 和规范不一致数量
用户满意度。
– 口碑、新增用户数、在线时长、回头率等
其次,根据基本评估标准进行评估可量化:
每个项目根据需求设计都有所不同,搜搜在做网页改版时候我们有比较突出预览功能,左边栏等。当时我以A/B Test, 灰度测试做为主要数据评估方法。在预览新产品没有参照物时候,其实建议可用按我们预期标准来进行对比。相反则以同时与旧版本进行对比。
数据统计和分析。
-采用数据指标有:点击率、转化率、点击流、活跃度、留存率、成功率等。
1) 举例:以网页预览点击率分析
预览适合评价纬度
功能需求、识别性
统计方法
点击次数/曝光量
参照物
上线前后一周或者一月的日均同比
AB测试的方式,两个方案之间比较
干扰因素
同比的方式,不适合单独评估内容型模块的设计效果,用户点击的决策受内容本身影响较大。
2) 举例:以点击流分析
适合评价纬度
有效性
统计方法
页面跳转的持续点击流统计
参照物
上线前后一周或者一月的日均同比
AB测试的方式,两个方案之间比较
干扰因素
同比的方式,会受不同时间段内其他相关因素的干扰。
……
转化率在做搜搜首页改版时做为数据指标给出很好的评估参考。活跃度与留存率均在预览功能设计同时做为很重要的数据评估指标。成功率在需要用户配合注册或填写内容时等也都可以做为其一参考。以上是做为搜搜为纬度的数据基本标准参考内容。个人始终把数据做为客观决定之一,并非唯一。
2. 用户研究。
– 用户访谈、问卷调查、产品反馈满意度、可用性测试
用户研究比较适用于搜搜需求挖掘和新方案的评估,可用性测试主要分为两类:
1) 总结性评估:版本更新时,评估旧版本,可以给与新版本以设计指导,并且作为新版本上线后的比较依据。
2) 设计中评估:用设计Demo或灰度上线,找用户测试,目的是发现问题,在产品完全上线之前更加完善产品。
以上是简单归纳的几个思考点,如前面提到归纳实战后再不断思考归纳。app或者网页设计工作价值更值得长期思考并挖掘。越是简单越值得挖掘。或许数据增长也不代表设计质量一定就是最好。再或者我们不仅把本身做为参照对比数据 ,同时与行内对比数据又如何更好挖掘。确定工作成效的评估纬度和评估指标不管是否可度量,都是我们设计师值得去思考与挖掘必经之路。
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