利用數據驅動產品設計：從行銷數據到產品洞察的思維轉變

在台灣學習產品數據時,我比較常接觸到關於行銷方面的數據框架,例如著名的 AAARR 這類框架,或者是常見的停留率、回訪率等指標。這些數據在解讀一頁式的行銷頁面時相對簡單,因此,若要培養利用數據的能力,可以先從解讀一頁式行銷頁的數據開始。

然而,當我們進一步深入了解產品數據時,真正有意義的數據往往是百分比或其他具體指標的轉換率。作為一名資深產品設計師,合理運用數據並根據數據做出設計決策,是我們面臨的最大挑戰之一。

產品數據與行銷數據不同,它沒有現成的工具來自動釐清所有數據。我們只能根據對產品及數據的理解,通過不斷比對數據來得出結論。這種分析超出了 A/B 測試的範疇,涉及更大範圍的設計問題。

以我的工作為例,我們的 PM 每月都會整理數據月報。自從 SEO 開始見效後,我們發現用戶進入產品的路徑發生了改變。原本用戶需要搜索品牌名稱才能進入網站,然後再從網站內搜尋想要的影片,這個過程耗時且增加了用戶的挫折感。

經過 SEO 的優化,用戶可以直接從站外使用影片關鍵字進入具體的影片頁面,而不再經過首頁。這樣的數據變化意味著什麼呢?從首頁跳轉到具體頁面的行為轉變是否符合我們的目標?

這種觀察讓我們意識到,健康的產品數據應該顯示出用戶能夠輕鬆通過影片名稱等關鍵字進入網站,而不是先搜索品牌,再進行二次查找。即便優化了內部搜尋功能,如果流程過於繁瑣,用戶的體驗仍會大打折扣。

隨著產品的點擊率從 300 萬上升到 500 萬,我們可以看出用戶正在更加有效地通過感興趣的內容進入網站。然而,在分析其他頁面的點擊增長比例時,我發現即便流量持續上升,點擊產品方案頁的人數卻沒有明顯提升。這是一個值得深思的現象。

根據這一點,我假設產品方案頁的設計是否不夠明顯,或者 SEO 是否沒有對此頁面進行足夠優化?這些問題都需要進一步的研究來驗證。

這些數據分析無法依賴模板或公式,只有通過設計師對數據的掌握和不斷的假設來發現問題,進行優化。

例如,根據一個數據假設,我發現平板和手機的使用者行為差異很大。手機用戶更偏向於觀看,而平板用戶則更傾向於探索。這樣的數據洞察可以幫助我們進行設計上的優化,滿足不同設備上的用戶需求。

此外,我觀察到電影類影片與劇集類影片的數據差異,電影類影片的相關影片點擊率較高,這表明用戶在選擇電影時更需要進行探索,而對劇集類影片則往往已有清晰的目標。

這些洞察可以幫助我們針對性地提出功能或設計改進,以提升整體使用者體驗。