设计必备方法，如何通过数据优化设计？

作为交互设计师或用户体验设计师，都需要对整个产品的数据情况有清晰的掌握，这将为设计提供更好的支持。当设计师对产品数据熟悉后，可以根据经验判断设计出来的方案数据情况；也可以大致猜测各个模块的数据转化情况。通过核心数据，做出更有针对性的方案。

本文将讲解如何通过数据优化产品设计，大纲如下：

1、转化漏斗

2、分析数据

3、优化方案

4、数据验证

针对于一个功能的操作流程，整理线上数据，并且按照用户的操作路径制作出对应的转化漏斗。

例如表单填写操作流程，其主界面如下图所示。

上一级（工作台）的页面每日PV为50w，其中用户进入申请流程表单的PV为5.3w，最终提交成功的PV为0.3w。

转化漏斗可以得到如下：

整体转化率为0.6%，其中从申请流程到提交成功的表单过程转化率为5.7%

通过数据可以看出，对于一个内部tob产品来说，申请流程是刚需需求。

从工作台进入申请流程，这一步骤，用户频次不会太频繁，大部分用户只有需要才会进入，所以从工作台到申请流程，转化率为10.6%是可以接受的。

当用户进入申请流程之后，其大概率是需要提交申请的，所以这方面的转化率应该很高。

但是从申请流程到提交成功的转化率只有5.7%，其转化率比预期低很多。

通过界面可以分析得出，导致转化率低的原因有以下：

通过分析可以针对性的输出解决方案。

为解决一次性填写压力过载的情况，可以通过分步解决，从之前的一步变为两步，分担用户填写表单的压力。如下图所示：

将产品已获取的信息直接展示出来，无需用户填写。

对于可通过图片识别的方案，直接让用户通过相机识别获得，当然用户也可以通过手动输入的方式填写。

在设计过程中，尽可能减少需要填写的字段，降低用户操作成本。

产品上线之后，整理数据得到对应的转化漏斗，如下图所示：

改版之后总转化率为1.4%，较之前的0.6%，整体涨幅为：133.3%

通过这个案例可以两条总结经验：

以上案例，方便说明如何通过数据优化设计方案，实际工作中远比这个要复杂很多，所以本文案例仅提供一个大概流程思路，方便各位读者快速理解。

原文地址：Echo的设计笔记（公众号）

作者：Echo

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