hillo 各位 圣诞快乐~ 2020 终于要过去了
最近在看《The Queen's Gambit》 连刷七集
其中印象最深的情节不是那些紧张刺激的对局
而是女主经历了挫折和迷失之后 开始懂得「复盘」的重要性
结局和伙伴们一起分析对手的棋局和攻防方式
那一刻 真是让人热血又感动

对于棋手来说，通过复盘可以不断寻找自身的漏洞以及弱点，
思考更多的可能性、探索新招式来提升棋艺。

————————————————————————————————————————

作为电商平台的交互设计师，除了被动的接需求、做竞品调研、画交互稿、跟进开发之外，日常项目的复盘也是非常重要的。如果只是盲目的干活儿，单凭经验或灵感解决眼前看到的问题，就很难形成自己的知识体系，也没办法把日常很细碎的东西形成规律沉淀下来，最后就是沉浸在自己的世界里，固步自封。

前一段时间刚收到2021的大促活动排期，“经验丰富”的电商打工人——我，在接到这些大促需求的时候都做了些什么？在活动过程中承担了怎样的角色？做完活动之后又是如何做活动复盘？我们就一起来唠一唠吧。希望在这个过程中可以和大家一起进步和成长～

写在前面

据行业数据表示，90%的用户购物行为都是在促销活动中产生的。我们平台基本上每个月都会有1～2场的促销活动 (如图)，运营会根据其促销等级分配相应的活动资源。

参与大促这种跨部门合作的项目还是蛮有意思的，不单纯聚焦于自己的设计效果，更多的是要考量如何服务上下游的需求并实现整体的设计目标。

整体分三部分阐述，读完约需8min。如果觉得太长，可以拖到末尾点个赞再走呀～

 01  了解大促 · 设计师的觉悟

一般大促项目开始筹备期间都会召开项目说明会，叫上相关业务部门：产品、设计、开发一起讨论本次活动的需求。需求文档一般包括：

通过这个文档我们可以快速整理需求，对大促有一个概念性的初印象。之后会进入大促的SOP机制，按照需求的时间节点，明确自己要做的事情。

前期可以和业务同学多沟通，明确大促的节奏和特点。前期对大促了解的越透彻，后续介入时才越容易入手。

而对于设计师来说，接到需求之后拆解大目标为具体的设计目标，执行时可以更聚焦。

所以复盘的STEP 1, 就是对大促的介绍以及设计的前期思考。

 02   设计承接 · 设计中的设计

交互设计师在大促活动中要设计用户的购买路径，对不同路径的用户进行合理分流。再挑重点页面进行用户分析，制定相应的设计策略。在满足业务的基础上，不断地优化交互逻辑、视觉表现、页面浏览体验等，思考如何更好的满足用户的需求，让用户快乐的买买买是我们的终极目标～

交互设计师提供了完整的交互链路，既方便上游业务方确认整体需求，也给下游的视觉表现提供了坚实的结构基础。接下来视觉设计师要根据大促的主题进行关键词提炼，设计活动的主KV。确认了主KV之后，还要提炼视觉元素和视觉规范，保证整体视觉风格的统一。

在做完这些主要的设计之后，主设计师还要作为项目PM，对已知的设计需求进行提前分工。例如：主设计师作为项目PM负责主视觉KV及制定设计模版和规范并做最后的复核工作，其他设计师负责会场延展和细节执行，而商品图替换等一些基础的工作则交由项目实习生负责。这种流水线制的操作，可以规避大促期间出现临时需求时手忙脚乱，设计文件交接混乱，项目相关找不到责任人等问题。

不足的地方肯定也有，在活动期间记录出现的问题，最好把问题做分类，以此来推动后续活动的流程或是用户体验优化。

到这里，设计师在项目流程中的主要工作也就基本上结束了。接下来就是复盘最重要的环节——数据分析。

 03   数据分析 · 设计师怎么看数据

对设计师来说，数据分析主要是帮助我们寻找问题，思考解决问题的方法。不仅复盘，日常观测数据也对我们做设计很有帮助～

项目结束之后，在哪里看数据？看哪些数据？如何用数据验证自己方案的效果？

一般来说公司会有专门的数据部门，你可以申请相关的数据访问权限，以此来观测页面相关动态数据。还有一些就是在策划活动之初和产品一起提交给开发技术部门的数据埋点，活动结束之后就可以拉取相关页面的数据。

看哪些数据？

在这里我罗列了部分电商常见的数据指标及定义，供大家参考。

GMV：(一段时间内)成交总额   对电商平台来说GMV是交易结果成功与否的指标，比如11.11期间的GMV是1个亿，和去年相比成交额翻倍，这就是一次成功的活动。

客单价：GMV/订单量   客单价描述了每个订单的平均成交金额，根据客单价可以推断出平台的用户消费水平。

购买转化率：页面订单量/页面UV   购买转化率是电商平台非常重要的数据指标之一。这个数据描述了流量的转化，就是有多少用户来到这个页面，其中发生了多少成交。

UV：页面访问人数   UV是指页面的访问人数，如果同一个人浏览此页面多次UV也只记录1。UV有各种来源，例如站外广告引流、用户主动回访、社交裂变活动分享引流等。

PV：页面访问次数   PV是指页面的访问次数，如果同一个人浏览页面3次则记录为3PV。

人均访问次数：PV / UV   这个指标描述了每个用户访问页面的次数。比如需要用户多次回访的促销活动页面，就会出现PV比UV高很多的场景。

点击率：模块点击人数 / UV   点击率表示点击某个模块的人在页面总访问人数中的占比。这个指标在需要用户操作的交互体验中非常重要，可以验证该模块对用户的吸引程度。

曝光点击率：模块点击人数 / 模块曝光人数   曝光点击率可以排除一些因为模块位置原因（一般页面越往下点击率低的概率越大）导致点击率低的一些影响。但它也有一些缺点：曝光需要特殊埋点，且可能会影响页面性能，因此很多时候我们没有办法取到曝光数据...

曝光率：模块曝光人数/UV   这个数据可以定位用户在页面上的浏览深度如何。比如页面曝光在2屏以后就暴跌，这就说明大部分用户对此页面的耐心程度在前2屏，这个时候我们就应该思考是不是应该把重要模块往上提或者前2屏是否有用户不感兴趣的内容。

了解了这些基础数据之后，我们就可以来验证设计的效果。比如会场数据，我们一般从两个方向对其进行数据对比。

如何看数据？

分享一个我很喜欢的数据分析逻辑：如果要看事情是怎么发生的，就从事情发生的顺序角度去理解它，用户过来（UV）→浏览加购分享（行为）→最后付款（交易）；如果你要查找问题，就倒过来，先看数据的结果（交易）是否有明显涨跌 → 再看用户（UV），是否因为UV涨跌造成 → 最后从用户行为去拆解，看是否有值得关注的异常。

还有一个看数据的窍门：就是日常先找一些简单的页面练习，对其进行一个时间段的持续观测和分析，培养自己的“数据敏感度”。经过多次反复的练习后，面对数字表格不再感到害怕，就说明数据分析逐渐上手了。

美国百货商店之父约翰·华纳梅克曾说：“我在广告上的投资有一半是无用的,但是问题是我不知道是哪一半”。而通过数据，我们就很容易知道得到自己的方案是否带来数据上的增长，项目是否成功。但同样重要的，是通过数据可以发现之前设计存在的一些问题，或者是对现状有更清晰的理解，之后再做设计的时候就更有底气和把握。

在项目结束之后，整理一份干货满满的PPT进行项目汇报，既能让大家看到你的工作成果，也可以让大家知道整个项目的设计思路，还能帮助自己更深层次的理解这个项目，是一件很棒的事呢～

第一次做大促项目的完整复盘，最开始写了大约5000字的教程，写写删删。通读了很多遍之后简略了很多，就成了现在的样子。但其实也是因为给自己设置的DDL要到了，终于可以松一口气。要结束了，是新的开始吗？有个人说，要直面自己才能继续向前。
会越来越好的，我坚信。

年末了，希望大家一起能升职加薪旺旺旺呀～

Powered by Froala Editor