目标2020年下半年，写出二十篇像今天这样的长干货。
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共五千六百字，阅读需要三十分钟
设计师是否需要关注数据
数据对设计意味着什么
数据对设计策略的影响
设计师应关注哪些数据
数据可以从哪里获取
一些额外的补充
今天带来的一篇是大家一直都在关注的“数据”解读文章。详细给大家介绍如何利用数据层面，来做设计“辅助决策”，拿到属于设计师的 "设计价值"
顺带揭秘一下， 为什么有的设计师，手活一般但往往晋升提拔特别快的原因。
设计师是否需要关注数据
这个问题，先提给大家，看看大家的意见跟想法。说实话之前有写过关于数据相关的文章，其中不乏较多反对的声音，如" 设计师难道不应该关注美吗？数据对设计师有啥用？太虚了！ ”
包括还有很多类似的声音，都认为设计师不需要去理解数据，数据的事情交给专业的人来就好。甚至还有的人，觉得数据能力小部分人掌握就行了，大肆传播会影响到行业风气带偏刚入门的设计师。
我想反问一句，如果有一天，我们的全部重心，都放在美上面，那么除了美之外，设计师的其它价值会在哪呢？因为任何人都有美的独立判断，我们没办法保证所有人的审美标准都是一致的。有没有想过，我们的设计到底服务于谁，美真正能解决用户的真实需求吗？产出的设计，最后到底拿到什么样的结果，这些真的有数吗？还是做一个需求算一个需求，做完后，只要自我YY，觉得很满意就可以了？实际上设计的价值点到底在哪？？
所以刚入行的设计师，掌握点数据知识，就是跑偏走错路了吗？
我一直鼓励，设计师是需要理解数据、理解用户行为的，无论你的顾客是广大用户、是商家、还是甲方，或者你是创意设计师、体验设计师、还是UI设计师，都应该具备数据Sense，最起码要能看得懂数据的含义，以及能初步理解数据背后的原因。因为数据，实际上就一部分代表设计的生产价值，而脱离数据本身，设计师往往只是一个单纯的执行者，光主观判断，实际上上是很难理解你的作品，用户在用或者用户在看到的时候，他们在想的到底是什么？既然连这点都把握不透彻，那么又怎么能做出有效且卓越的设计方案？
并且，假如仅以美评判设计价值，那么作为一个美的执行者，实际上也只是生产线中的流水工具，做的再好，也只是一个很棒的工具。很棒的工具意味着什么，意味着你实际上并不是一个决策者，更多是作为资源工具使用，是能被汰换掉的，如果哪天有个更好用，并且更廉价的工具，那么为什么不把这个工具汰换掉换个更好的？
在设计行业扎根稳打，把握住设计的价值很重要，设计的生产价值代表设计师在属于他的那个岗位，到底能发挥出多大的作用。 这也是为什么有的设计师，手活一般，但往往晋升提拔的特别快的原因，因为手活专业，只是属于设计价值中的一部分，但并不能对设计最终方向起到决定性作用。他们晋升的快，往往是视野比你宽阔，价值理解的也比你更为透彻。
数据对设计意味着什么
我看过不少的设计师，也学着在自己的作品集里放了一些数据，比如在加了哪些功能之后，点击提升了多少，复访提升了多少，转化提升了多少，包括还有些同学，写了增加模块后，用户日活跃量提升了多少。而中间所有的设计推论，包括用户的行为洞察，都没有，只是表述做设计方案后，数据提升了，甚至数据的口径，也是模糊甚至一问三不知的状态。
虽然在作品集中，放数据肯定会比不放要好，起码放数据代表着这个设计师有更为宽广的视野。但实际上，草率的放一些业务数据，是毫无意义的，因为谁都可以凭空捏造一个数据，描述提升的多么的好，多么的棒。哪怕这个数据是真实的，实际上也代表不了什么，因为你不能保证数据一定是由设计所带来的。
所以对设计而言，数据的结因分析及理解，才是设计价值的核心部分。
在了解数据之前，我们得知道，数据本身是怎么被统计及生产出来的？
实际上生产过程中，开发同学在写代码的时候，会根据产品或者设计要求，在相应的地方进行 埋点。而这个埋点的作用，实际上就是起到一个监测器的作用，能分别监测到， 用户是否看到了这个模块，是否点击了这个模块，在这个模块里停留了多久。通俗易懂一点，就是你去到一个商场后，每个商店都有个录像机（埋点），把你的行为轨迹都录了下来，比如你去哪逛了，去哪买了，买了多少钱，哪个店停留了多久，都会被拍摄监控下来。这样我们就知道用户都去了哪，干了些啥，停了多久，包括每天来的都是哪些人，是否有新人，是否有老顾客流失。
所以数据能代表用户的真实行为轨迹，或者说是用户决策记录的点，而这些点的聚集，真实的反应了用户面对你的产品时，做出的一些真实反应。 数据发生了变化，一定是某些东西，影响到了用户的想法，影响到了用户现有的一些行 为操作方式。我们要知道是什么东西，影响着用户进行决策的。
因此要想证明是你的设计带来的数据提升，那么首先就要解释清楚，你的设计影响到了用户什么样的想法，改变了他们什么样的心智及行为模式。
数据对设计策略的影响
数据，实际上就是某种行为总量的映射。这个不但包含产品设计，也包括任何现实世界中的行为方式，所以千万不要觉得，自己不是从事互联网产品设计的，数据就跟自己没关系了，自己完全不需要关心。只要数据理解的透彻，做什么设计都是信手捏来，并且能保证设计是非常有效的，这点适用于大部分场景。
为了方便大家理解数据本身的含义，这里我举个例子，二线城市的一个商业区开了一家麻辣烫店，午餐时间点有1000人流量路过，只有50人进店进行了消费，消费总金额在1000元。路过消费率大概为5%，人均消费金额平均在20元，其次来过第一次的顾客，经常会来吃第二次。
那么这个消费数据，实际上能代表哪些顾客的行为？包括能得到哪些初步的洞察结论？我举例YY一下，不一定准确，主要是给大家带来一个思考过程的示意。
可能的线索：
·路过1000人，消费人数5%，并且在饭点，有95%的流失率，这说明用户选择门店进行消费的概率不高。
·在二线城市，麻辣烫人均消费20元，这说明进来的用户是有实际消费潜力的，并且能接受这个价格，定价起码是合理的。
·第三、用户实际上是认可店内口味的，且能消费两次，说明只要拉更多的顾客来店进行第一次消费，那么自然后面生意也会越来越好。
所以通过对数据的分析，我们能得出这些结论，首先顾客没有选择这家麻辣烫，并不是因为价格问题。可能是因为顾客不喜欢麻辣烫本身，目标受众不对，或者店内的氛围环境不够好，不够吸引到顾客，其次很多顾客从来没有尝过我家店，不知道我家的口味如何，他们需要第一次的引导尝试。
通过推断分析，所以我的策略可以这样改：
把店内的灯光做得更为明亮，营造更为光亮的环境，先吸引人群注意力。
给新顾客足够的福利及优惠，吸引用户进行第一次店内消费，并且消费完后赠送二次优惠券，引导二次消费。
除了麻辣烫，也尝试做一些其它的小食或者其它的口味，来探索顾客群体的口味偏好，培养顾客吃麻辣烫的习惯。
引导顾客关注店内微信公众号，日常推送美食福利，在吸引顾客店内进行再次复访。
有了数据，有了分析。接下来就好办了，找个平面设计师，让他先帮忙把店内的环境设计一下，门头logo设计的有吸引力一些，其次设计一些新顾客的权益，做点红包福利卡券啥的，再设计一下微信公众号等等。洞察清楚原因后，我就能很确保，做的这些设计，都是有效，且是有价值的。不会说设计出来之后，完全没效果，白投入了钱力，以及人力。
在这些策略实施后，我会再持续看看店内顾客的消费率，包括消费金额，是否上涨，如果上涨了，那么再去分析上涨的原因，下跌了，想想为什么下跌。总有些上涨跟下跌的策略，实际知道原因后，下跌可以避免，最后的结果，当然会呈一个积极向上的状态。这里我就不再举例了，因为上面那个纯属YY，可以借鉴这个思路，对日常工作的需求进行分析总结。
最后，再回到刚刚作品集放数据的问题，如果我只是告诉你，我设计了一个红包券的样式，发到顾客手里，门店销售率提升了50%。但你并没有告诉我，门店销售率提升50%，是出于什么样的缘由？包括谁提出来卡券设计，门店为什么会想着突然发卡券。如果这些都没有表述清楚，或者没有想清楚，那么这个提升50%，又跟你的设计有什么关系？？
所以说，我倡导设计师多注重数据，并不是数据本身的这串数字，而是要倡导设计师需要知道，需要理解数据背后，对用户的影响行为关系是什么？这些数据能代表用户一个什么样的想法？
最重要的一点，好钢要用在刀刃上，还是得想清楚，我花大精力去做的设计，需要从哪些地方去发力，才能带来更大的价值。懂数据，往往也是为了让设计师少做无用功，把更多的精力投入在更重要的事情上，拿到更多的生产价值。
无论你是刚入行，还是从业较久，都应该具备这块的 Sense 。
设计师应关注哪些数据？
这个之前其实有简单说过，忘记了的同学可以点进去复习一下《 重点洞察哪几类数据能帮助设计师更好的拿到设计价值 》。正常的DAU、MAU、CTR、CVR、GMV，我们都需要理解这些数据代表的含义。但有一点需要注意，数据跟设计的影响关联度到底有多大，因为有的数据不一定是设计改动就会带来的，而是诸多其它因素变动导致的。举个例子，用户的活跃数据，比如日活DAU与月活MAU，往往跟内容与服务本身的质量有关系。设计很难影响到活跃度，用户并不怎么会因为你的设计，而特地跑过来瞄两眼，除非你的设计也是属于内容的一部分。所以这块需要你自己多想想，把其中的因果关系梳理清楚。
所以，我们的更多精力，往往可以放在点击率CTR与转化率CVR上，这两个才比较能代表，你的设计是否能吸引到用户点击，是否能吸引到用户进行消费。另外除了上面那些，还有哪些数据也是我们最好日常需要关注的？这里我把一些基本的数据统计口径，以及数据的名词解释，给大家简单分享一下吧。
DAU：每日访问用户数
MAU：每月访问用户数
PV：用户点击次数
UV：用户点击人数
GMV：成交总金额
CTR：用户曝光点击率
CVR：用户曝光转化率
访问分析：提供用户访问规模、来源、频次、时长、深度、留存以及页面详情等数据，具体分析用户新增、活跃和留存情况；
用户画像：提供用户画像数据，包括用户年龄、性别、地区、终端及机型分布；
分享：用户将其页面分享给好友的行为。
新增：用户首次访问，即称为新增。
活跃：用户在一段时间内访问过即称为活跃。
留存：某个时间段内新增或活跃的用户，经过一段时间后仍然使用，即称为留存。
注册用户数：首次登录的用户数，同一用户多次访问不重复计。
累计注册用户数：历史累计登录的用户数，同一用户多次访问不重复计。
活跃用户数：访问总用户数，同一用户多次访问不重复计。
人均停留时长：平均每个用户停留在页面的总时长，即页面停留总时长/活跃用户人数。
人均访问次数：统计周期内，平均每个用户访问的次数，即访问次数/活跃用户数。
还有很多，我就不一一例举了，这些在百度上也可查，了解熟悉起来也不是啥难事。
数据可以从哪里获取？
这也是个很玄学的问题，首先刚刚有说到，每个数据其背后都对应着一个埋点，埋点上报后的数据，被算法进行汇总，才能被我们看见。所以想获得数据，一定需要有个前提，那就是你想看到的那个数据，必须有相应的埋点才OK，如果开发小哥都没有给你设定监视器，那么又怎么会有监视数据？
埋点设定了后，接下来就是数据权限的问题了。数据的接口人是谁，是否有后台可查，还是需要开发区手动捞？这个就需要你自己出面去解决了，很多小公司，数据的权限往往掌握在老板手里。如果你想要拿到这个数据，首先得证明你懂，其次得证明你能拿到更多的数据结果，能带来价值的提升才行，否则老板肯定是不会愿意冒风险把数据给你的，毕竟数据是个很敏感的东西，决定着公司跟业务的生死。
如果数据权限在产品或者在开发那，那你就跟相关同学好好沟通，说明来源，希望能通过数据验证设计的方向，验证设计的准确度，做正确的事儿。如果你做的事情，是真的有价值，真的能带来利益增长的，我相信不会不给你数据的。所以前提还是，首先你得懂这块，起码能看得懂数据背后的逻辑关系，这块需要在工作中，多花时间去培养，心急吃不了热豆腐。
如果先拿不到数据，也不要气馁，一步一步来，先跟你的合作方打好关系，你不知道数据，但合作方可能知道，每次做完设计后，都去向合作方跟踪一下最后的结果，包括跟你的合作方一起讨论，结果是由什么影响的，能否分析影响因子是哪些，然后拆解，做下一步的策略优化，带来更大的数据提升。时间一长，我相信你的合作方都会为你去主动申请数据的。