搞设计,是听从直觉,还是听从数据_数据分析师
作者Braden Kowitz 是 Google Ventures 的Design Partner,曾领导设计多款Google产品,包括Gmail、Google Enterprise、Google Spreadsheets 与 Google Trends。
对于很多科技公司来说,设计已不再是随心所欲的事情,它往往需要与数据挂钩,通过用户行为分析来测算甚至是极其微小设计的效果。这种源源不断的数据流在决定新产品及其形式中的作用越来越大。那么,设计师自己的直觉还重要么?
搞设计时,用户数据与个人直觉总是相互对立,在过去,设计部门看重直觉,是因为在设计过程中评价其效果十分困难,产品不上市,设计师就不知道设计好坏。但如今像 Facebook 与 Google 这样的数字产品更加看重数据,因为他们完全能够一边设计一边获得用户反馈。
根据我与 80 多个产品团队工作的经验来看,数据意义重大,直觉不可替代,所以最大的挑战是,如何在用户数据与个人直觉间找到平衡点。
我在 Google 最初的几个项目之一就是设计“Google Checkout”按钮,它被用作网上购买物品及服务。设计按钮向来容易,但这次却大不同,因为用户能在几种支付方式中做出选择,所以该按钮必须在热闹的网页上吸人眼球。在每一次反馈中,我总被要求把按钮做得更粗、更大、更醒目、甚至看起来更加可以被点击。慢慢地,设计变得浮夸,直到最后,丑陋不堪。
值得一提的是,我的一名同事设计了可能是他想到的最吸引人的按钮:一个写有“FREE iPOD”的巨型 3D 按钮,火焰翻滚,下面附上极为细小的“Checkout for a chance to win”。
此举重启了我们的讨论:我们不仅要高点击率,更要对结果进行预告,与用户交流,增加熟悉度,建立品牌信任。
利用数据我们能很容易知道哪种设计带来了更多点击,并能依此选择最优解,但这样做却忽视了整体情况和其它的重要目标。
数据对增量式的改进甚为有用,但有些目标是难以被测算的,这时候,我们必须依靠直觉。
没有设计师生来就知道用户要什么,以及人们面对一个崭新设计时会作何反应,通过观察身边事物,直觉于后天习得。人脑是一个神奇的模式匹配机器,每当我们了解到一个新设计以及其效果时,直觉在无形中就被改造了。
设计师留心观察身边事物,留意缺陷——示意你推的门把手实际上却需要你拉,在开车时手机上的一个小按钮极其难找。相信我,对身边事物留意到如此地步确能让人厌烦,不仅对设计师还是对他们身边的人。但如此细心也会有好处。当设计师发现缺陷时,会思考为何会这样、这牵涉到了哪些设计、如何设计就能解决问题。像这样的每一次思考,都在慢慢构建个人设计理念,即所谓“直觉”。
但是,这种自省只能把设计师带到这么远,因为设计的受众在诸多方面跟我们不同:年龄、文化语境及其带来的期望上的差异。
即使在设计师认为用户与其相差无几时,也一定存在着一个不同点:设计师精通于他们自己的产品,而新用户对产品一概不知。既然无法忘却我们已经知道的东西,所以有必要进行用户研究。
观察用户使用产品绝对是发展直觉及防止错误的最好办法,用户研究其实就是一种定性的数据流,虽混乱,但宝贵。
直觉驱动 vs 数据驱动的黄金原则
当用户对产品设计不满意时,团队中从工程师到 CEO 的每个人都必须将其设计直觉发挥出来。但不要让直觉掌控了一切,关键在于判断何时该听从数据,何时该听从直觉。
想了解用户行为?听从数据。
任凭用户如何否认,数据是硬的。
提高产品质量?听从直觉。
设计中的单个细微改良无法从数据中获得肯定,但它们一旦融合,便能高端大气上档次。
在少量选项中选择最佳?听从数据。
想做增量式的改进,数据最有发言权。
在乎长远影响?听从直觉。
当你想实现长远目标时,比如建立产品信任度,那么请看看这个世界,多与人交流,相信直觉。
数据与直觉,看似壁垒分明,实则相通。数据统计让硬数据直观呈现,而直觉,对来自于日常观察生活所得的软数据做了同样的处理,所以,对于一个成功的产品,直觉与数据,缺一不可。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28