写在前面

数据，让很多设计师又爱又恨。

“爱”是善用数据让设计有所依据，不论面对自己还是合作方，心里都能垫上厚实的底气。“恨”是因为更擅长感性、抽象、视觉表达才志愿成为设计师的自己，万万没想到还是没能逃过数学这一关。

因为数据这么个“鬼东西”，设计师进阶的理想，成了必须得通过一场高数大考才能进入的乐园。

本文详细介绍设计师必需的数据基础知识，以及在设计全程中运用数据的进阶方法，配合丰富的实际案例，希望对大家有所帮助。

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为什么设计师得懂点儿数据？

1. 设计师能力模型 | 感性与理性两开花

在《2020中国用户体验行业发展调研报告》中统计得到的「设计师能力模型」，直观表现了行业对于设计人才的要求与期待。

从模型中不难看出，市场对设计师的要求是“感性与理性两开花”的。虽然感性主导的「设计表达」仍是需求度最高的能力，但「用户研究」「产品理解」「数据分析」这些理性主导的能力，也成了排名靠前的专业标准。因此，培养自己的理性思维和数据能力，也就成了设计师成长进阶的关键一环。

2. 设计话语权 | 你的话对大家有用吗？

我们常谈到「设计师的话语权」，不少人认为“我是设计师，设计的事当然要听我的”，同时又苦于现实中的自己总不能“说了算”。我以为，这种“说了算”的权力，并不是一坐上某个位子就免费附赠的礼包，而是要用自己的价值换取的。

如果你的想法有理据，团队听了你的话能实现目标，听一次爽一次，一直听一直爽。他人的信服、认同、共赢的期待，才能转化成所谓的话语权。

分析问题时，用数据给现状更客观的解释（而不仅凭感觉）能让你的想法更值得信任；设计落地后，用数据衡量设计带来多少提升，也能把你输出的价值弄一整个明明白白。当然，如果被验证你的设计确实是帮了倒忙，数据也能帮你诚恳低头、有效复盘、及时止损。

3. 大厂面试官关注 | 好项目≠靓图平铺

我们在招聘时（尤其是偏视觉的设计师）常常收到「看展式作品集」海量精美的设计稿华丽平铺，手活儿水准与审美能力跃然纸上。但对于招人方（你作品集的真实用户）来说，其实还欠缺了很多信息。

通过和大厂同行们交流，我们发现大厂面试官往往会从三个维度评价被试者：能力+思维+意愿。

靓图秀传递了你的设计表达能力，但没能表达更多元的能力和思维方式。你在过程中是否有效的理解业务、获取信息、定义问题和目标，又是否通过你的设计实现了目标，这些都离不开数据的加持。

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数据，有哪些分类？

我们可以按下面几个维度划分数据的类型：用户数据、行为数据、态度数据、业务数据。不同类型的数据，关注的角度不同，可以根据需要灵活选择。

1. 用户数据

用户数据是用来描述用户人群的特征的。有很多角度能度量人群的特征，比如人口统计学、社会属性、生理信息、习惯、爱好、目标、生活方式等。我们可以统计用户在这些维度上是如何分布的，来获得对用户群体的理解。

这类数据能对设计产生直接的指导意义，因为它提供了两种可能性。

① 聚类：用户数据能帮我们把一群用户聚合成一类典型角色，来明确如何为其设计。「用户画像」就是按人群的特征数据归纳成的虚拟角色。

例如，*58到家阿姨App的设计师们 ，便是通过对用户数据的分析，推动了「无障碍/适老化设计」的深入研究与应用。

项目文章传送门：关于无障碍/适老化设计,你想知道的都在这里

*58到家阿姨App-无障碍/适老化设计，设计师：刘春明、田晓红、王书晨、李国辉、杨小芳、张兹佩、吴立杰

② 细分：用户数据也能帮我们把一群用户细分成不同的小组，来提供更精准的设计。

例如，我们把*58招聘的用户按职业分组，发现不同职业的求职/招人诉求实际上差异很大，一致的设计并不是最好的解决方案。因此，我们开始对不同职业的用户提供定制化的设计，给用户提供更精准的体验。

2. 行为数据

行为数据是用来描述用户是如何行动的。通过「数据埋点 Event-Trace」记录下每个人在产品中的行为，TA打哪儿来、到了哪个页面、点了哪个按钮……再把一群人的行为汇总起来，得到能用来观察的数据。

这里介绍6种常用的行为数据：PV、UV、点击率、转化率、停留时长、渠道。

① PV（Page View）页面访问量，指某个页面被进入了多少次，一般按天计。

② UV（Unique Visitor）页面访问人数，指某个页面有多少人来过，一般按天计。

③ 点击率（CTR，Click Through Rate）或者叫「点展比」更好理解，指某个东西展示给用户后有多大几率会被点击。

可以按PV算，PV点击率=点击次数/被展示次数，指这个东西每展示100次会被点多少次。

也可以按UV算，UV点击率=点击人数/被展示人数 ，指这个东西每展示给100个人会有多少人点。

点击率一般能反映这个东西被人需要的程度，以及设计方式的吸引力。

④ 转化率（CVR，Click Value Rate）指的是用户从某个起点走到某个终点的机率有多大。起点和终点是我们可以自由定义的。

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