數據分析在設計及研究上所扮演角色

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阿里巴巴用戶體驗研究專家 張必勇,在ECX 2015電子商務經驗設計論壇中,說明數據分析在設計及研究上所扮演的角色,其實是讓研究與設計人員得以「知其然」,知道使用者的真實行為到底是什麼(What),但如果想要進一步知道他們為什麼會做這件事(Why),則還是需要透過傳統研究方法輔助,進而「知其所以然」。

文 / 張家豪

糟糕體驗的代價

曾在荷蘭讀書的必勇同時也在當地知名的電子產品公司工作過,他於一開場便展示了「電子產品功能沒問題卻被退貨」的比例表,顯示其逐年上升的趨勢。並告訴聽眾,這些電子產品大多功能性能良好,但卻因為用戶體驗欠佳而被消費者退回,而這些退貨,光是在2012年美國的消費性電子產品市場,就造成了高達170億美元的損失。實體產品如此,那 APP 呢?

行動經濟發展至今,使得消費者擁有更大的生殺大權,輕點幾下就能決定某個 APP 是生是死。但不過就是移除一個 APP 而已,對於公司而言真的有這麼大的影響嗎?而必勇在加入手機淘寶之前,其實也認為取得 APP 的新用戶並不用多少成本,直到後來看到了內部數據才發現,平均取得一位 APP 新用戶的成本竟高達300元人民幣,此外獲取新用戶的成本是舊用戶的8倍,但舊用戶能貢獻的利潤卻是新用戶的16倍。是故倘若因為使用者經驗不好,而使得 APP 被舊用戶移除,其實造成的損失比想像中還來的龐大。也因此,必勇團隊接下來思考的問題,則是「為什麼使用者會離開?」以及「該如何使舊用戶留下來?」這兩個方向,而期待能做更進一步的用戶研究。

傳統用戶研究方法的限制

但當要開始做用戶研究時,傳統的研究方法(如脈絡訪查、用戶訪談等)就會遇到幾個棘手的問題像:時間成本較高、只抽取少量受訪者難以涵蓋所有使用者、使用者真實行為與訪談時的落差等。或是在做「開發測試」時,可能只解決了「能用」的問題,但不一定有辦法能使產品變成「好用」或「愛用」,亦或是使用者使用產品的情境過多,在做測試時無法概括所有狀況。至於產品內建的客服反饋系統,則常會受到使用者的惰性影響,或是使用者的反饋不夠全面,無法讓公司了解真正的問題到底在哪,有些情況下更有可能會遇到惡意評論等狀況。

再加上手機淘寶 APP 迭代更新的速度相當快速,大概平均一個月就會更新一次版本,傳統的用戶研究方法根本就無法跟上手機淘寶的的更新節奏,但也促使了淘寶團隊建立起用戶體驗資訊庫,來幫助用戶研究團隊迅速釐清問題。

 

數據如何輔助設計

必勇接著舉了兩個運用數據輔助設計的案例:

  1. 條碼掃描鈕:例如某個 APP 在左上角設有一個簡易的條碼掃瞄功能,但之後卻發現這個頁面的 Bounce Rate(未作任何動作便立刻跳出)竟高達 64.9%,這對於一個用戶使用目的非常明確的功能來說是相當高的數字。而用戶研究團隊進一步電訪那些操作無效的使用者後,才發現使用者是在點選搜尋框點時誤點掃描鈕,抑或是當使用者連續點擊「返回」按鈕時,便常會誤觸那放在左上角的掃描鈕,才會導致這個功能的 Bounce Rate 如此之高。
  2. 訂票驗證碼:某中國知名訂票網站為防止機器人大量訂票,因此設定了難度極高的人工驗證碼,但這個立意良善的功能卻可能對使用者造成極大的困擾:從數據中顯示,驗證碼輸入一次就成功的比率只有8%,驗證環節平均完成時間高達20S,而在四次內成功的比率也還是只有65%。而當團隊觀察到這些數據後,便能藉此找到可以修改的方向。

從以上兩個案例中可發現,數據能夠提供用戶研究人員對於使用者行為迅速地觀察,進而找到產品中可能有問題的痛點,並藉此改善。而若想要妥善運用數據分析來幫助用戶研究,必勇也分享了幾個重要的方法,像是在概念發想階段時,便要有明確的產品設計目標,例如要先確定這個新增的功能最主要的目的是什麼,並思考依照這個目的能夠設立哪些數據觀察點,而在產品發展階段,便要與工程團隊合作,在重要的頁面或按鍵上要提早埋好追蹤點,最後上線後使用者的反饋,則能夠幫助團隊驗證當初的假設是否成立,及倘若不成立的話該如何修正。

要知其然,也知其所以然

最後,必勇認為數據分析在設計及研究上扮演角色,其實是讓研究與設計人員得以「知其然」,知道使用者的真實行為到底是什麼(What),但如果想要進一步知道他們為什麼會做這件事(Why),則還是需要透過傳統研究方法輔助,進而「知其所以然」。換句話說,數據分析與傳統用研方法其實並不相斥,而該是相輔相成的,數據讓研究人員得以迅速瞭解使用者行為,訪談則可以進一步找出使用者的想法及痛點,進而進行快速的迭代設計。

文章轉載自:ECX 2015 電子商務經驗設計論壇


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