資料主宰下的産品設計

2009年Google做了這樣一個試驗：用41種藍色作為連結色，呈現在搜尋結果頁中，追蹤它們帶來的點選率，最終色值#2200CC脫穎而出。據報道，該色值相較于其它藍色，每年多為Google帶來2億美元的利潤，可謂相當可觀。

資料結果顯示，連結色越偏向綠色效果也就是他們的核心資料越差，越偏向藍色效果效果越好。

這不是個例，全世界許多網際網路公司，包括58，都在做着類似的事情——用資料來做設計決策。線上同時跑着許多版控制變量的測試方案，制定一個核心資料名額，有可能是點選率、停留時長或是日活躍使用者數，保留資料效果好的那一版繼續設計與試驗，無限尋找并趨近商業與設計的平衡點。這便是資料驅動設計的一個縮影，它概括了資料在這類産品中的主宰地位。

一、提高與挑戰

看到Google的連結色試驗，結合日常工作中資料的地位，難免會提出這樣的疑問：為什麼不測試第42種藍色？為什麼隻測藍色，而不測其它顔色？

下圖也是一個有關于顔色的案例，綠色與紅色兩個開始按鈕，進行AB測。綠色在國際上都與順暢通過有強烈的隐喻連接配接，而紅色往往代表着錯誤與禁止。但是最終資料顯示，紅色按鈕版本的轉化率要優于綠色21%。不知道這樣的結果，是否能支援了這個産品将紅色按鈕推全量。

為什麼公認的更好的設計方案，最終資料不一定好看？資料至上的大環境下，我們是否會逐漸失去對産品的直覺判斷能力？使用者的每個決策簡化為一個簡單的邏輯動作，這背後一定是科學正确、無懈可擊的麼？

要解答這些問題與挑戰，需要先搞清資料驅動設計的優勢所在。

二、生存的土壤

資料驅動設計之是以能夠有生存的土壤且不斷發展，總結市面上的沉澱，有以下幾點：

1.利于團隊了解

一般來講，産品的核心價值導向是抽象的，為産品制定核心名額的過程就是将它具象的過程。具體的核心名額，相比于一個抽象的價值觀，更有助于整個團隊的了解。

2.擁有可操作性

核心名額制定後，能夠有相應的公式對名額進行拆分，而拆分後的名額可以指導團隊在各個環節去不斷優化，具有很強的可操作性。

3.符合産品節奏

許多網際網路産品，由于市場環境也好、企業基因也好、産品生命周期也好，都希望小步快跑去快速疊代。資料驅動的産品，友善快速試錯，不斷調整方向。

4.便于向上管理

廣義的向上管理，包括個人對leader的彙報、項目組對高層的總結，甚至創業公司對投資機構的宣講，這些場景有資料的加持，會使工作進展、項目成果、發展潛力更可被感覺，進而争取更多的資源傾斜。

三、資料陷阱

資料驅動固然有它的優勢，但這不意味着它是完美的理論。

1.核心資料難制定

産品制定核心資料的過程，必然伴随着近似與誤差。因為沒有絕妙的資料名額能夠完全等同于産品給使用者帶來的價值。

舉例來看，一款交友産品中「使用者在這兒玩得開心」是核心價值，那麼核心資料是使用者停留時長、互動資訊數量，還是App打開次數？如果使用者停留時長高，但僅打開過一次手機意味着什麼；如果使用者頻繁打開手機卻沒來往過幾條資訊又是什麼場景；如果使用者資訊數量很多，但每天多次隻打開不回複社交資訊，那ta是怎樣的使用者？

可是這些資料乍一看都是「玩得開心」的近似代表，卻都有它們自己的局限。這就告誡我們一定要注意資料陷阱。

2.避免虛榮名額

設計工作中，會出現資料名額有所提升，但最終産品收益不大的情況。其原因可能在于虛榮名額。虛榮名額Looker創始人Lloyd Tabb把虛榮名額與明确名額的差異總結如下：

舉例，對于家服平台來說，58到家App并不是像其它C端使用者一樣隻要登入就可以，使用者需要線上完成購買服務的流程，才能稱之為活躍使用者：找服務、選服務、完成購買并完成線下服務。是以通過簽到領獎勵等營運手段帶來的打開、注冊/登入行為隻是一些資料，除了為當天增加一個日活外，沒有更多作用。是以App下載下傳量、注冊登入使用者數便是58到家的虛榮名額，下單量才是精準名額。

3.代入到更寬廣的層級

設計一樣東西通常需要把它置于它所屬的更大的環境中來衡量，這是我從建築師Eliel Saarinen的設計理念中學到的東西。網際網路短短發展數十載，但是人們對于設計的探尋已經綿延千百年。建築學——更是集概念性、落地性與時間沉澱于一身的學科。非常值得借鑒學習。

建築學如此，網際網路産品的設計也如此。部分資料未能真實反應産品使用的情況，可能是因為沒有把小的設計環節放置在整個流程中→沒有把設計流程放置在整個産品的使用中→甚至，再進一步——沒有把産品的使用放置在使用者的日常手機使用中。如果我們在更長更廣的視角去看待設計環節的資料驅動驗證，很可能發現那個關鍵資料隻是整個鍊條中的小小切片。它隻能反應上下遊關系，而無法真正地指導整套設計方案的産出。

舉例，58到家App首頁的feed子產品，上線了雙欄内容穿插sku，與單欄場景化sku的灰階測試。預想中，後者能夠為目标不明确的使用者打造許多場景化的需求溫床，促使使用者根據場景提示來完成下單。

資料情況：之前該該環節的核心資料定為了點選率，這就沒有做到把這個小的設計環節放置到整個流程當中，也沒有選用最核心的資料——即訂單轉化率，來衡量這個設計的好壞。如果僅看點選率，後者效果不佳，但如果看訂單轉化便扳回比分。

再結合使用者體驗的直覺與經驗：場景化sku的使用者心智引領路徑過長，不适用于若幹行清單的呈現方式，會造成使用者的疲勞感。相信後續針對後一版本的優化會取得較好的效果。

還有些情況，一個核心名額确實無法反映設計的好壞，可以嘗試增加二級名額，這也是代入到更大層級的一個方式。

舉例，假設58到家有20%的使用者是我們判斷的高價值使用者，他們貢獻80%的收入。那麼我們在針對與收入相關的核心名額做版本疊代時，會不斷向着20%的使用者傾斜。但是剩下80%的使用者，他們可能對于産品的增量擁有更大的想象空間，在優化核心名額的同時，可能會犧牲掉産品長遠發展的可能性。

是以增加并觀測有關80%非核心使用者的二級名額，争取達到短期效益目标和長期增長目标的雙保險。

四、其它驅動

經過上面的分析，我們發現資料驅動設計這件事本身，有利有弊，如果要做得科學有指導意義，難度并不小。那現行條件下，是否有其它驅動能夠将其代替？假說驅動、理論驅動、直覺驅動以及神經營銷學等等都是與之并列的驅動方式。其中直覺驅動與資料驅動最為不同。

1.直覺驅動

羅翔老師講刑法，說有些同學學了法之後，就失去了人性，失去了老百姓都懂的樸素價值觀。做設計一樣，我們判斷一個設計好壞的時候，如果代入了太多複雜的設計方法論、資料驗證理論、産品營銷思維，就容易忘掉最樸素的設計直覺與價值判斷。

2.神經營銷學

有關神經營銷學，有一些耳熟能詳的典故，如可口可樂與百事可樂的盲測。推薦TED演講《神經營銷:消費者決策的新科學Neuromarketing:The new science of consumer decisions》，内有詳實的案例。

3.最重要的關卡

最後回到産出設計方案的人——設計師自己。在發出傳遞郵件的那一刻，是否感到驕傲；上線後的某一天是否會很開心看到自己的設計；年終總結時是否願意把它送出到團隊的設計年鑒當中。這些問題的回答如果都是肯定的，我想這個設計不會差。

寫在最後

回到最初的41種藍色，無獨有偶，2010年Microsoft的Bing也做了類似的試驗。最終确定了該搜尋引擎的連結色——#0044CC。據報道，如果把額外的廣告點選量和使用者參與度考慮在内，每年能增加8000萬美元的收入（考慮到Bing的市場佔有率遠小于Google，Bing連結藍的收益增長，從百分比來看要高得多）。

看到這裡，你是否對這兩個網際網路巨頭的試驗結果産生了一絲懷疑，Google與Bing的使用者，是否有如此大的差異，以至于這兩個冠軍藍色看起來截然不同？有沒有一種可能，人類的社會活動、心理狀态以及使用産品時輔助做決策的潛意識等等這些，根本無法用資料去概括與總結？那資料驅動設計的根基，是否不複存在？

這讓我想到老友記中，Phoebe讓Ross這個古生物學博士，對進化論産生了動搖。當Ross松口後，Phoebe對他說「How are you going to work tomorrow?」

回到設計，這篇文章充滿自相沖突的假說與推演，既沒有自圓其說，也沒有明确立場。隻是希望能夠信馬由缰地把有關資料的一些思考記錄下來。接下來，你将用什麼作為你的設計驅動?