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设计如何驱动用户增长
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2018-07-24 原创文章 经验/观点 举报 4450 38 15 2


阅读本文将收获:

设计如何实现增长?

设计师的成果如何量化?

增长的成果如何证明是设计带来的?


缘起于一个金融设计论坛


周末受邀参加宜信UGD团队关于设计团队变革的一个发布会,发布了一种可以有效衡量设计的方法,受益良多。本文将对我参会过程中认知提升的知识点进行沉淀。

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李善友老师增长逻辑PPT前段时间在朋友圈刷屏,“增长”一举成为现阶段IT圈内热门关键词。


今天要分享的和增长相关,设计在增长时代下为产品带来的价值



为什么要关注增长?


风向1:互联网已进入下半场,人口红利消退


相信大家都有所感受,作为互联网从业人员,身边很多同事几年前纷纷下海创业;作为互联网用户,有段时间O2O项目薅羊毛能薅到手软,我记得20元钱宜生到家上门按摩、10元钱上门河狸家美甲、1元钱上门洗车…

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(2015年O2O创业死亡名单,冰山一角)


但这几年看来,从创业如雨后春笋冒出到后来创业行业九死一生,到底发生了什么?

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蓝色线代表中国,可以看到用户增长在2015年进入拐点,2015年之前做产品很容易、创业拉投资也很容易,但在2015年后人口红利走下坡路了,流量红利也萎缩,这种情况下如果再不不关注增长整个产品就会走下坡路。



风向2:可口可乐用“首席增长官”取代“首席营销官”


无独有偶,被看作营销界标杆的消费品巨头可口可乐公司,在2017年3月宣布了一则关键的人事任命:


新设立了“CGO”(“首席增长官” Chief Growth Officer)一职取代“ CMO ”(“首席营销官” Chief Marketing Officer )。

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这不仅是个名词的改变,用CGO更能准确表达以增长为战略的目标。


(笔者语)在市场趋势及传统行业变革的影响下,互联网的“增长时代”是否即将到来?设计师为此又该如何准备?



回顾当下设计团队难以解决的问题?


1.设计师的成果怎么量化?


2.怎么证明这个数据增长是设计带来的?


相信很多从业的设计师在工作经历中都会遇到以上两个问题,演讲者(刘津)将自己所在的设计团队从UED转型为UGD,通过团队转型及精益闭环的设计方法,这两个问题将迎刃而解。



设计团队如何实现增长?


接下来,我提炼2个核心关键点及3个案例来介绍这套设计方法及应用。


1. 从体验指标到价值指标(划重点)


当下做设计时我们通常会关注3类数据:

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①业务数据:转化率、留存率、跳出率、交易总额、订单数、客单价···

②行为数据:访问频率、间隔时长、停留时间、访问页面数、完成任务情况···


③主观感受:满意度、用户反馈、用户评价、推荐度···


这些数据相当于我们工作绩效工具KPI,他是一个短期的结果导向,但并不具有长期价值。



转型后的UGD团队


将北极星指标当做长期增长指标,这相当于另一个工作绩效工具OKR。


O(Objectives )是长期价值,是非常有远见和野心的目标,就是北极星指标,高高在上指导公司上上下下的目标;KR(Key Results)是在这个指标下拆解的灵活指标;


这个指标有什么好处呢?它能保证公司里不同部门的人和事做任何事都有一个共同目标,长期积累水滴石穿的合力可以达到无法想象的未来。



2.从问题驱动到价值驱动(划重点)


UED设计优化的流程是:


收集成百上千条体验问题 → 归纳提出设计目标 → 输出设计方案 → 上线验证




这个流程有什么问题:


· 目标不清晰、难以量化;

· 设计方案较为主观:设计师千人千面,各人主观意意愿占主导地位;

· 数据提升有一定偶然性:有时候尽力了但依然无法提升数据;有时候因为运气数据很棒,但让两周以后再提升数据就很难,除非一年一次大改版;(太常见了)


· 被动创新难以创新:全程被动跟着问题走,永远无法解决所有问题,而只有在超出问题的维度去审视才有可能超越这些问题




而UGD的设计流程应用精益闭环的设计方法,从始至终进行4步拆解:


指标→假设→分解→上线


第一步:指标。根据北极星指标拆解子指标。


第二步:假设。围绕指标能做什么事情。


第三步:分解(划重点)。只有分解才能量化、只有量化才能增长。也只有分解了才会有无数的变量去持续提升。


第四步:上线。实验验证。




接下来,通过几个案例讲述这个方法该如何应用。


案例一:如何在排除业务干扰情况下量化设计效果?


背景:下图是通过体验地图走查问题进而进行设计改版优化的方案,但上线后却发现数据波动很大,这可能是由于整个设计流程中有审核评估、三方数据合作等因素影响了上线后数据,但这些和设计并不相关。


所以,要做的就是排除业务影响评估设计质量。



解决:将流程分解,第一部分业务干扰小设计干预大的情况,可通过环比数据验证设计质量;第二部分因涉及信息审核业务维度,则通过AB测试排除业务对设计的干扰。



方法论应用小结:


① 确定核心指标:提升转化;


② 提出假设(提出多个假设,预估假设对效果程度排列优先级):优化流程和界面,流程混乱、界面冗余;


③ 分解:将假设1进行分解,拆解成小节点(变量);


④ 上线验证:根据节点优先级及业务干扰选择验证方法;






案例2:设计改版中眼花缭乱的设计提案,该如何做选择?


背景:设计主管/PM面对各设计师提供的设计提案,有的几十上百页、有的则出发点/设计维度/设计方案都不同,那么怎样能快速做出判断?



答案是应用精益闭环分解。




①指标:结合产品北极星指标提炼转化提升,再结合改版对象首页场景提出跳出降低,最后结合产品个人意向提出增加黏性。


②假设:针对3个指标提出假设方案。


③分解:针对不同假设进行细分拆解。


④上线:针对不同方案进行多方法验证。



如上图,提出设计方案,并应用精益闭环诠释设计原型的思路(而非用上百页PPT把PM绕晕)。



案例3:只有大改版才能提升数据转化?


背景:针对一个借款落地页面,希望通过对真个首页进行大改版提升数据转化,输出了很多设计师主观上认为很美的方案并上线后,却发现被数据打脸。




在摸排各种原因后,发现原来是产品生命阶段的原因。在产品探索期和成长期时,我们可以大刀阔斧做整个页面。



但当产品经过成熟期后,增长空间会越来越小,如果不用精细化的方法去设计,可能会优化过度,数据不升反降。




通过精细化实验,像螺丝刀一样小修小补一下而非用锯子或榔头大动,所以这个优化并没有全部改版,因头图收入比重很大所以先不动,转而从下方产品介绍区进行设计优化。




通过精益闭环拆解目标,颗粒度由大到小进行了40天的实验,结果数据累计提升70%以上。




精益闭环的方法及应用到此就介绍完啦~


可以看到这是一个与公司/产品价值结合更紧密,将主观设计用科学的方法量化产出,并多变量上线验证的方法。


这个方法能够帮助我们设计师量化设计效果,但前提是你所处的公司or部门能够给予最大的时间和人力包容,允许上线做各种亏本or盈利的实验。



【认知拓展】再介绍一个运营领域的AARRR模型~


AARRR模型的概念简单来说就是用户在使用产品的生命周期,分为5个阶段:获取用户→提高活跃度→提高留存率→获取收入→病毒式传播。


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设计师如何应用这个AARRR模型呢?AARRR+传统的用户体验地图=基于北极星指标下寻找用户增长地图中的机会点。



最后,希望你阅读本文有所收获。




小福利:公众号(Hellojyn)回复“增长”,获得演讲PPT。





更新:2018-07-24

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金璐Jyn

百度设计lead/《触人心弦》作者

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      该作品发布时间:2018年07月23日

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