如何用數(shù)據(jù)提高體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化？大廠(chǎng)高手總結(jié)了6個(gè)步驟！

B端設(shè)計(jì)師如何利用數(shù)據(jù)提高用戶(hù)體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化？本文總結(jié)了6個(gè)方面，幫你快速入門(mén)。

更多數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)干貨：

一、B 端數(shù)據(jù)在體驗(yàn)上的意義

在體驗(yàn)為王的時(shí)代，B 端也在朝著體驗(yàn)精細(xì)化邁進(jìn)，對(duì)數(shù)據(jù)的觀測(cè)能夠幫助設(shè)計(jì)師能更好地推動(dòng)客戶(hù)體驗(yàn)的提升。

1. 獲得精確客戶(hù)畫(huà)像，了解客戶(hù)及行為模式

設(shè)計(jì)師大部分沒(méi)有經(jīng)營(yíng)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)真實(shí)客戶(hù)的認(rèn)知存在一定的差距，而且對(duì)企業(yè)進(jìn)行調(diào)研往往成本很高。數(shù)據(jù)可以幫忙從企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營(yíng)情況、行為偏好等維度補(bǔ)充客戶(hù)畫(huà)像。

2. 優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

B 端產(chǎn)品的功能，紛繁復(fù)雜，很容易像一個(gè)大集市，幾百個(gè)功能堆砌。由于，B 端涉及到不同行業(yè)、和不同客戶(hù)角色，功能偏好都是不一樣的，可以通過(guò)數(shù)據(jù)，找到不同客戶(hù)的需求側(cè)重點(diǎn)，優(yōu)化產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)。

3. 提升企業(yè)的任務(wù)效率

數(shù)據(jù)可以提供設(shè)計(jì)更理性的支撐，幫助產(chǎn)品流程優(yōu)化、功能打磨，提升各個(gè)環(huán)節(jié)的人效，降低成本，從而幫助企業(yè)提效。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：

①客戶(hù)信息：客戶(hù)在簽約注冊(cè)或使用產(chǎn)品過(guò)程中，填入的基本資料

②客戶(hù)經(jīng)理或業(yè)務(wù)人員對(duì)客戶(hù)進(jìn)行盡調(diào)、服務(wù)過(guò)程中，對(duì)客戶(hù)資料的補(bǔ)充 。

③交易數(shù)據(jù)：客戶(hù)交易過(guò)程中產(chǎn)生的結(jié)算記錄

2. 行為數(shù)據(jù)：

通過(guò)在前端代碼植入到對(duì)應(yīng)位置的監(jiān)控代碼，或后端的服務(wù)器日志我們可以準(zhǔn)確地記錄客戶(hù)對(duì)應(yīng)行為的相關(guān)信息。后端日志所獲取的數(shù)據(jù)類(lèi)型不如前端埋點(diǎn)豐富，以下以前端端埋點(diǎn)為例：

①數(shù)據(jù)類(lèi)型：這些信息可以用 what、who、when、where、how5 個(gè)單詞來(lái)概括。

②埋點(diǎn)方式：埋點(diǎn)方式分為半自動(dòng)化埋點(diǎn)與全自動(dòng)埋點(diǎn)。一般由公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)組實(shí)現(xiàn)，也可以采用第三方平臺(tái)，比如友盟、神策分析、growing IO 等等。

半自動(dòng)埋點(diǎn)：把部分人工的工作進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，做成 SDK，在 APP 或 web 產(chǎn)品中嵌入該段埋點(diǎn)代碼。

全自動(dòng)埋點(diǎn)：不管需不需要，將所有的點(diǎn)都埋了。通常這種埋點(diǎn)也是通過(guò) SDK 實(shí)現(xiàn)的，但不需調(diào)用，已經(jīng)直接嵌入在 APP 或 web 產(chǎn)品中了。

半自動(dòng)化方式的埋點(diǎn)更加精準(zhǔn)一點(diǎn)，B 端產(chǎn)品不建議使用全自動(dòng)化埋點(diǎn)。

3. 外部渠道獲取的數(shù)據(jù)：

①客戶(hù)在社交媒體上的行為數(shù)據(jù)。

②客戶(hù)在電商平臺(tái)或自身 ERP 系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)，如建設(shè)銀行將電商平臺(tái)和信貸業(yè)務(wù)結(jié)合起來(lái)，便于阿里金融為其客戶(hù)提供無(wú)抵押貸款；

③客戶(hù)的產(chǎn)業(yè)鏈上下游數(shù)據(jù)。

④其他三方平臺(tái)數(shù)據(jù)，如 DMP 推廣營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)。

三、數(shù)據(jù)維度

1. 基本信息

所屬行業(yè)、注冊(cè)資本、公司規(guī)模、經(jīng)營(yíng)主體、所在城市、關(guān)鍵人特征、成立年限….

2. 行為偏好

點(diǎn)擊、瀏覽、停留、交易..

3. 生命周期

近一個(gè)月是否登錄、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、近三月結(jié)算筆數(shù)、注冊(cè)時(shí)間超一年…

4. 客戶(hù)價(jià)值

經(jīng)營(yíng)流水、是否 EVA、存款年日均、結(jié)算金額…

四、常見(jiàn)的體驗(yàn)指標(biāo)

1. 反應(yīng)產(chǎn)品總體情況

2. 客戶(hù)在產(chǎn)品內(nèi)的參與度情況

3. 評(píng)估單個(gè)功能的體驗(yàn)指標(biāo)

任務(wù)型功能

落地頁(yè)/流量分發(fā)頁(yè)

五、常見(jiàn)的數(shù)據(jù)模型

1. 熱力圖分析

一目了然的展示客戶(hù)在頁(yè)面內(nèi)的點(diǎn)擊熱度，用于多個(gè)功能入口的集合頁(yè)，為功能入口調(diào)整或頁(yè)面布局優(yōu)化提供參考，常用來(lái)回答：

1. 客戶(hù)是否點(diǎn)擊了我們希望其互動(dòng)的內(nèi)容？
2. 客戶(hù)感興趣的內(nèi)容是否和我們預(yù)想的一樣？
3. 不同的運(yùn)營(yíng)位、不同的內(nèi)容對(duì)客戶(hù)的吸引力分別是多少？

2. 漏斗分析

漏斗分析主要用于分析一個(gè)多步驟完整的任務(wù)流程，通過(guò)將客戶(hù)行為起始的各個(gè)行為節(jié)點(diǎn)作為分析模型節(jié)點(diǎn)，來(lái)衡量每個(gè)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化效果。幫助我們清晰的地了解每一步的轉(zhuǎn)化與流失情況，找出流失原因，提升轉(zhuǎn)化表現(xiàn)。常用來(lái)回答：

哪一步是流失最多的步驟？

3. 事件流分析

事件流是了解客戶(hù)在做完任一行為之后的流向，判斷是否符合預(yù)設(shè)任務(wù)路徑。也可以搭配漏斗分析，觀察某一步未正常轉(zhuǎn)化的客戶(hù)后續(xù)的操作，以此分析轉(zhuǎn)化失敗原因，通過(guò)事件流分析可以回答以下問(wèn)題：

1. 客戶(hù)行為路徑是否與預(yù)設(shè)的路徑一致？
2. 產(chǎn)品迭代后，客戶(hù)行為，路徑是否有變化？
3. 此步驟的流失客戶(hù)去了哪里，為什么流失？

4. 客戶(hù)細(xì)查

客戶(hù)細(xì)查可以展示單個(gè)用戶(hù)的詳情，以及單個(gè)用戶(hù)在產(chǎn)品內(nèi)的行為流。在此基礎(chǔ)上，我們可以根據(jù)真實(shí)的用戶(hù)足跡來(lái)驗(yàn)證某種猜想，或者從產(chǎn)品使用流程中發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題，激發(fā)更多的靈感；還可以輕松地向具有高價(jià)值的用戶(hù)了解他們使用產(chǎn)品的情況。

5. A/B test

AB 測(cè)試是為產(chǎn)品的界面或流程制作兩個(gè)（A/B）或多個(gè)（A/B/n）版本，在同一時(shí)間維度，分別讓組成成分相同（相似）的訪(fǎng)客群組（目標(biāo)人群）隨機(jī)的訪(fǎng)問(wèn)這些版本，收集各群組的用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析、評(píng)估出最好版本，正式采用

六、數(shù)據(jù)可信度

1. 數(shù)據(jù)樣本不夠，呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)會(huì)有偏差，無(wú)法反應(yīng)真實(shí)規(guī)律，所以盡量確保充足的樣本量。
2. 存在臟數(shù)據(jù)，埋點(diǎn)采集過(guò)程中出現(xiàn)的 BUG 采集錯(cuò)誤，或客戶(hù)使用過(guò)程中的無(wú)效輸入。需要對(duì)臟數(shù)據(jù)的防控與清洗。

歡迎關(guān)注作者微信公眾號(hào)：「CO SPACE對(duì)公創(chuàng)新」