
设计思维对数据分析意味着什么?
从IBM这样的工业巨头,到Airbnb这样的初创公司,设计思维在 企业 团队的脑海中无疑处于最突出的位置。“筑巢引凤”的传统思维已经被客户分析和同理心驱动原型设计等技术所取代。如今讲究的是用户为先,而不是产品为先。
虽然设计思维并非新鲜事物,除了产品研发以外还有许多其他用例,但很多公司不知道如何利用这种思维来改善他们的业务,尤其是在数据分析和决策科学等新兴领域里。
究其本质,设计思维是把用户及其需求作为研发新产品和制定解决方案的出发点。首先是问:我们为谁设计?他们遇到了什么问题?其次:我们设计模型的目的是什么?是刺激消费和参与度、提升性能还是实现规模化?
这些问题着手分析工作的一开始就要提出来。不属于传统设计领域的人,包括数据和决策科学家,也可能成为出色的设计师,他们只是缺乏基本的指导来唤醒他们身体里这股沉睡的力量,并在数据密集的背景下加以运用。
有鉴于此,以下是向数据分析灌输设计思维的五个简单但关键的步骤:
1. 创建一种使你可以尽早回头的设计框架
企业可能会在没有建立适当框架的情况下,就匆忙地开始制定解决方案。这是错误的做法,会导致生产力的损失,使无数的人力物力浪费在从一开始就绝对不应该设计的产品上。
上图是斯坦福大学设计学院演示的一个简单框架,其参数能够应用于任何一种产品、想法或设计。这个框架使你可以保持正确的方向,专注于问题和你所服务的客户。同样重要的是,这个设计框架使你可以尽早回头并降低失败成本,不至于浪费资源试图把方形盒子放进圆形孔洞。
2. 站在客户的角度思考,让产品人性化
与传统的思维模式完全不同,设计思维寻找痛点,创造出满足需求或者解决问题的产品。作为问题解决者,在测试新想法或假设的过程中必须进行换位思考。
在上文提及的那个设计框架中,最左边的一栏完全只用来找出真正的问题和探究用户对那些问题的情绪反应。在设计过程的这一阶段,企业是站在用户的角度思考,深入了解客户需求的方方面面,为了透析客户而进行采访、开展调查、建立焦点小组并在日常环境中观察用户,勤勤恳恳地做记录和查看视频。结果可能会让你大吃一惊。
所有这些工具收集到的信息被用来定义问题和制定解决方案。最后,产品便具有了情感价值主张、生产力,以及从一开始就作为设计目标的易用性。
3. 专注于使你可以进行快速试验的问题解决方法
通过移情研究获得各种信息后,接着就是定义问题的艰苦工作。问题的描述方式应该清晰明了,包括谁是用户、他们想做什么、他们为何想这么做、是什么问题妨碍了他们、他们对问题有何感受。问题陈述应该有一个明确的着眼点,并能够激发快速试验。
美国银行(Bankof America)的“保存零头”服务就是一个很好的例子。起初,当该团队着手帮助客户增加储蓄的时候,他们发现问题不在于该银行的服务,而在于储蓄习惯难以改变,客户很少会主动增加存款。
利用设计思维原则,美国银行测试了不同的想法,发现储蓄过程实际上并不费事,只是需要站在用户的角度思考。最后,他们推出了一种借记卡,可以自动将每笔交易的支付金额取整,然后把零头直接存进储蓄账户。这项服务是自动进行的,而且只涉及多余的零头(不是整数),因此客户几乎不会注意到这种变化。该银行也受益匪浅。“保存零头”服务使美国银行获得了500万新客户、700万个新开支票账户和100万个新开储蓄账户,同时帮助客户总共增加了5亿美元存款。
4. 利用各种方法激发跨团队的创造性想法
在制定问题的解决方案时,要利用团队之间的交叉功能。记住,设计思维是一项团体活动。不久前,营销部门和 数据分析 还没有相互结合。随着企业内部的问题越来越复杂和隐晦,整合多个团队的观点和团队成员的不同看法对于产品的成功至关重要。获得跨团队见解的一个好办法是进行角色扮演,一个团队扮演用户,一个团队扮演产品开发者,一个团队扮演营销人员,等等。
如果你有数据科学家可供使用,各种统计学方法和回归分析法有助于发现意料之外的因素,并激发新的想法。机器学习技术和混合模型,比如决策树,能够根据重要性描绘不同的变量,这也能为设计思维过程提供依据。
5. 为了设计杀手级解决方案,让自然做你的向导
阿德里安·贝扬(Adrian Bejan)的名著《自然设计》(Design in Nature)写到,在自然界中发现的模式具有使传播范围最大化的倾向。比如,一条河分出很多支流,好让河水流经更广阔的地域。你会发现下图中的分布模式就具有这种倾向,以便更容易地进入各个位置。最好的设计方案也是一样:解决当前需求,同时为未来创造机遇。当你按照自然模式来指导设计时,最后得到的解决方案将在以后带来各种新的可能性(产品)。
房屋租赁网站Airbnb就是个很好的例子。2009年,该公司差点破产,努力想弄明白业务为什么没有起色。一天下午,该团队凝视着纽约市房源的搜索结果,他们发现,模糊不清的低分辨率照片不利于客户对房源产生好的观感。于是,Airbnb进行了一次试验。公司员工拿着相机前往纽约,为其用户拍摄房源的高清照片。在一周内,他们的营收翻了一倍。后来,Airbnb建立了一个由专业摄影师组成的庞大网络,帮助Airbnb用户拍摄漂亮的高清房源照片,不收取任何费用。作为一项额外待遇,专业摄影相当于Airbnb的正式认可,这提高了租户对房源信息的信任程度。专业摄影服务开启了交易“流”,甚至发展成为这家房屋租赁公司里的一个小部门。
就像自然界里的系统必须进化以求生存一样,如今企业面临的挑战变得日益复杂。然而,依靠适当的设计框架和上文列出的五个步骤,你可以加快产品开发过程,唤醒你身体里那股沉睡的设计力量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10