用数据分析提升产品设计：方法、工具与案例解析

用数据分析提升产品设计：方法、工具与案例解析

在当今竞争激烈的市场环境中，企业如何通过数据分析来优化产品设计变得尤为重要。通过对生产过程数据、产品质量数据以及用户反馈数据的深入分析，企业可以揭示产品质量背后的问题和规律，进而制定有效的改进措施。这不仅能提高产品的性能和用户体验，还能增强企业的竞争力。让我们一起探讨如何借助数据分析的力量，打造更优质的产品吧！

生产数据

生产数据是产品设计优化的重要依据。通过分析生产过程中的各项数据，可以发现潜在的问题和优化点。例如，质量数据管理系统可以收集生产过程中的检测数据、客户反馈、售后维修记录等，确保数据的全面性和准确性。在数据收集过程中，系统会对数据进行初步的筛选和分类，去除无效和重复的数据。同时，为了便于后续的分析，数据会按照一定的标准进行格式化和编码，例如按照产品型号、生产批次、质量问题类型等进行分类。

质量数据

质量数据的分析是产品设计优化的关键环节。通过统计分析、图表分析等方法，可以深入了解产品的质量状况。例如，通过均值、中位数、标准差等统计指标，对质量数据进行描述性分析，了解数据的集中趋势和离散程度。图表分析则将数据以直观的形式展现出来，通过柱状图、折线图、饼图等，快速发现数据的规律和趋势。相关性分析用于研究不同质量指标之间的关系，而回归分析则建立质量指标与影响因素之间的数学模型，预测质量指标的变化。

用户反馈数据

用户反馈数据是产品设计优化的重要参考。通过用户调研工具，如问卷调查、用户访谈等，可以深入了解用户需求和偏好。常用的用户调研工具有问卷调查工具（如SurveyMonkey、Typeform）、用户访谈工具（如UserTesting、Optimal Workshop）等。通过用户调研，产品经理可以深入了解用户需求、痛点、偏好等，从而指导产品的优化和开发。

在产品管理中，数据分析工具和技术是至关重要的，可以帮助产品经理了解用户需求、监测产品性能、提升市场竞争力等。以下是常见的数据分析工具和技术：

数据收集工具

产品经理需要收集大量的数据来了解用户行为、产品使用情况等。常见的数据收集工具包括Google Analytics、Mixpanel、Amplitude等，这些工具可以帮助产品经理跟踪用户行为、了解用户喜好、监测产品的使用情况等。

数据可视化工具

数据分析不仅需要收集数据，还需要将数据进行可视化呈现，以便产品经理更好地理解数据。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Datawrapper等，这些工具可以将数据转化为图表、图形等形式，使产品经理能够直观地了解数据。

用户调研工具

除了使用数据分析工具，产品经理还可以通过用户调研的方式收集数据。用户调研工具包括问卷调查工具如SurveyMonkey、Typeform等以及用户访谈、焦点小组等工具。通过用户调研，产品经理可以深入了解用户需求、痛点、偏好等，从而指导产品的优化和开发。

A/B测试工具

A/B测试是一种常用的数据分析技术，可以比较两个或多个版本的产品或功能，在真实环境下观察不同版本的表现，并根据数据做出决策。常见的A/B测试工具包括Optimizely、Google Optimize等，这些工具可以帮助产品经理设计和执行A/B测试，收集用户数据，并分析和解读结果。

数据挖掘和机器学习技术

产品经理可以使用数据挖掘和机器学习技术来挖掘隐藏在海量数据中的有价值的信息。这些技术可以帮助产品经理发现用户行为模式、用户群体特征、用户需求等，从而更好地优化产品设计。常用的数据挖掘和机器学习工具包括Python的各类库（如pandas、numpy、scikit-learn等）、R语言等。

以快手为例，看看他们是如何通过数据分析优化设计的。在运营活动设计中，数据可以为设计提供方案支撑及后期验证。以数据作为依据，运营设计师才能精准洞察用户行为背后的心理密码。从数据波动里明晰优劣，有依据地进行设计优化。持续进行“设计-数据复盘-优化”的循环，后续归纳出相关规范并执行，才能打造出不仅颜值出众，更能深度黏合用户、驱动业务增长的优质运营设计作品。

首先，可以通过运营活动的数据趋势特点与用户行为数据来发现运营活动的一些主要特点。活动流量趋势可以总结为以下几点：大部分活动都是在上线后短时间有大量访问流量，几天后平均维持一段时间常量，再之后逐渐减少。某些大型活动会划分不同时间阶段，在新活动模块上线时也会突增访问流量。作品生产趋势可以总结为以下几点：大部分作品生产趋势与活动流量趋势呈现正相关。所选择的7个样本中，每日生产者的占比（发布作品数/UV）比例并不高。

通过用户浏览页面时长热力图，可以获取用户对页面各板块的兴趣程度。可以总结为以下几点：活动页人均浏览时长峰值约为65.78秒，首屏后浏览时长会骤降50%以上，也就是说用户在首屏平均停留1分钟左右，随着页面深度增高，停留时长逐渐降低。当首屏内容有文字信息时，用户在文字信息部分停留时间更长。页面深度很深时，如果有抽奖/投票等模块，停留时长会回升。

通过上面两个数据的结论，大致可以勾勒出常规运营活动的特点：根据运营活动的特点，归纳了这次页面优化的主要三个目标：找到首屏的最佳展示区域与方式、提升用户活动参与度、优化页面排布与阅读体验。并根据这三个目标提出了一些想要解决的问题。

首屏内容框架优化

问题1：一个适合大部分用户的活动页首屏高度为多少？
快手的后台运营活动数据类型很多，某些看上去只是服务于运营侧的数据其实可以侧面的反应出设计上的可优化点，举个例子：
比如观察浏览用户热力图：
本身浏览用户热力图是作为观察页面内各板块的访问人群的一个数据指标
但我们观察可发现：100%用户都会访问到的高度=这个活动所有用户手机的平均首屏高度
所以我们带着这个结论，总结了快手运营各垂类（比如时尚、健康、青春娱乐、三农、泛知识等）的各种活动页面浏览用户热力图
可发现如下一些现象：
1、大部分用户的首屏展示区域约为8281792尺寸（绝大数iPhone机型首屏尺寸）
2、三农活动的首屏展示区会更短，展示区域约为8281406
这个现象可能是因为：三农垂类用户群体为年龄约40+的农村用户群体，他们使用的手机多为基础款（尺寸更接近于扣除底部导航栏的1080*1920的安卓机型）
所以我们就可以在下一阶段制定优化方案的时候，针对三农的垂类进行特殊设计：
1、三农用户的首屏浏览高度更小，所以就要尽量压矮头图高度，更多的露出关键内容信息
2、三农的用户群体年龄偏大，页面字号就要相对普通活动更大一些，方便用户阅读
3、尽量少的使用过于有设计感的排版

问题2：首屏内，主视觉头图与活动内容的比例为多少更合适？
我们将上文制定的两种首屏展示高度分别列两组方案
收集行业内以及快手内部数据量较好的活动页案例投入到方案中
可以发现如下图所示的结论：
1、常规主视觉高度约为首屏展示区的60%
2、短主视觉高度约为首屏展示区的54%
总结：制定首屏设计框架规范
根据以上两个问题数据分析后的结论，制定了首屏设计框架的规范，并投入设计使用

活动模块布局优化

问题1：参与活动的按钮放页面哪个位置，更能促进用户活动参与度？
让我们先来了解一下组件曝光及点击数据：
如下图所示，此数据是选择的时间范围内，某个组件的曝光与点击数据情况
简单来讲，如果转化CTR值比较高，说明这个组件的点击率很高
所以我们把活动参与入口按钮设计了三种不同位置的方案，并设计相关活动投入使用
每组方案选择5个活动样本，并选择同一时间范围内（如活动上线一周区间内）形成对照组，观察三个组的转化ctr值情况如下：
可发现如下结论：
● 按钮位于【首屏】时比按钮【吸底&首屏以外】点击率更好
● 其中按钮在【首屏外】点击率最差
总结:制定活动参与入口设计规范
根据以上问题数据分析后的结论，制定了活动参与入口的设计规范，并投入设计使用

问题2：活动页最常用的活动组件是什么？
想知道有哪些模块更吸引人，就要先调研活动页最常见的有哪几种活动模块。我们选取了各垂类40个活动页进行归纳总结：
可以发现：
1、【参与相关话题发布作品 赢取奖励】是最常见的活动主模块，要远多于纯图文内容展示的活动
2、其中部分体量大的活动会匹配【抽奖活动/热门用户关注面板/直播预约】等功能模块，具体使用占比如上图所示

问题3：什么活动组件点击量更高更受欢迎？
我们将上述的活动样本的数据设定为活动上线一个月的数据量，并取该活动组件转化CTR排名最高的前三名进行数据调研
下面截取部分数据表作为参考：
我们将全部样本的活动组件转化CTR除以平均值，进行顺序排布，可以发现如下结论：
1、如图中红色标记数值所示：两种活动类型，抽奖与投票的CTR值都明显高过于其他任何组件
2、【参与话题发布作品】型活动中，参与活动按钮的平均CTR值一般为除了【抽奖与投票】组件外，点击率最高的组件
3、其他组件相对没有明显突出的点击率，个别组件因不同运营活动的侧重点不同会有偶发点击率很高的情况，所以不作为参考
总结:通过CTR数据，整理活动组件用户点击偏好
通过以上结论可将组件的点击率情况如下图从左至右排布，也可作为指导运营同学调整模块顺序更好提升用户留存的参考信息：

• 抽奖跟榜单/投票的模块点击率最高，内容少的活动页一般可以将抽奖作为头部吸引点击
• 内容多的活动页可以将抽奖放第二屏，吸引用户继续下滑查看更多内容

字号排版优化

通过以上案例，我们可以看到数据分析在产品设计优化中的巨大价值。通过深入分析生产数据、质量数据和用户反馈数据，企业可以发现产品设计中的问题和优化点，从而提升产品性能和用户体验。同时，借助各种数据分析工具和技术，产品经理可以更有效地收集、分析和解读数据，为产品设计优化提供有力支持。未来，随着数据分析技术的不断发展，其在产品设计优化中的应用将更加广泛和深入，为企业创造更大的价值。