你的使用者不是你的使用者 — 設計師也要會看數據？！

嗨，我是Lena！經過幾個月的努力，新版的平台終於上線啦。而當然不是上線後就沒事幹了，為了後續的改善優化，我們試著從數據面著手，觀察新功能的使用率如何，改版後的成效是否符合預想？

老實說，我也是第一次看這些東西…

好多數字頭好痛！設計師為什麼要看數據？

雖然商科出身的我，對數字沒有那麼地排斥，但看到密密麻麻的數據還是在裡面迷路了XD 所以說，設計師了解數據後能夠對自己帶來什麼幫助呢？

1. 更清楚了解使用者行為

透過Google Analytics 工具能夠清楚知道每一位使用者從哪裡來、在你的網站上做了哪些事情、又從哪裡離去。對比產品初期設想的使用者行為，會發現真實的使用者行為與你預想的也許有那麼一點不同。

2. 讓你的設計更有依據

有時候聽到同一個設計卻有正反兩極的回饋，或是上層以為設計就是憑感覺做事。這時候若有真實的數據作佐證，能夠讓你更有信心地說服上層為什麼這麼設計，絕對不是憑感覺或想像。

妥善運用數據對產品開發有什麼影響？

1. 了解產品目前的狀況、聚焦問題

透過不同的時間設定，能夠清楚知道每月、每季的產品活躍程度。也能清楚知道不同功能、流程環節的使用者狀況。比如在結帳流程的停留時間過長、銷售頁的跳出率比預期高等等。進一步找出可能的原因並且定義想改善的問題。

2. 更好驗證每一次的產品優化成效

透過前後的數據對比，能夠得知此次產品優化的成效是否達到預期。不過除了設計本身之外，也要考慮是否因為其他因素影響了數據。比如可能因為內容比較吸引人，或是舉辦促銷活動等等。

3. 更準確訂出未來的目標與方向

因為有了數據幫助，能讓我們了解一路下來，產品是否往我們想要的方向走，是否要做修正？數據能有效協助我們訂立產品未來的決策與方向。

可是專有名詞好多，我要從哪裡開始看？

以下介紹幾個常見的專有名詞：

1. 活躍使用者（DAU/WAU/MAU)

DAU（Daily Active User）=日活躍使用者人數

WAU（Week Active User）=週活躍使用者人數

MAU（Month Active User）=月活躍使用者人數

透過不重複的使用者人數計算，搭配不同區間的數據對比，能夠看出產品是否有持續留住使用者，又或者多是進來一次就不再回訪的人，也能進而看出我們常聽到的「黏著度」。

黏著度：使用者是否會想再回訪你的產品或網站。單看日活躍人數偏高，但週活躍、月活躍人數卻越來越少，通常代表著使用者黏著度較低。

2. 點擊率

在廣告上指的是「被點擊次數 / 廣告曝光次數」，在網頁上則是「點擊次數 / 流量」。按鈕點擊次數比預期低有可能是按鈕不夠明顯、或是內容不夠吸引人做更進一步的動作等因素。

3. 跳出率

根據 Google Analytics的定義，依照跳出率的判定方式分為兩種：

(1) 使用者進到頁面之後，沒有執行任何動作（如：點擊、滾動）即離開頁面。

(2) 使用者從造訪到離開，只瀏覽了一個頁面。

資料來源：https://www.yesharris.com/google-analytics-bounce-rate/

4. 離開率

在使用者的造訪過程中，在該頁面離開的比率，與跳出率不同。

5. 平均網頁瀏覽時間

顧名思義是指使用者在頁面上停留的時間。

6. 轉換率

在廣告上，Google Ads官方文件定義是「單次廣告點擊的平均轉換數，以百分比表示。」，意指「轉換次數 / 廣告點擊次數」。

而在網頁上指的則是「轉換次數 / 流量」，轉換動作則可能是填寫表單、加入購物車等。

了解這幾個常見的名詞之後，是不是沒那麼不知所措了呢？當然呈現出的數據不一定100%準確，其中有許多變因（內容吸引度…等）要考量。看完平台數據的我心中充滿了很多問號QQ，但也覺得自己更貼近使用者一點。

你的使用者不是你的使用者，沒有數據支撐的需求，很有可能都是你幻想的。

這次的文章就到這邊，如果你和我一樣剛學習如何將數據運用在設計上，讓我們一起從頭開始了解吧 :)