设计知识!如何通过数据帮设计师发现问题

首先，通过用户群的细分，我们发现，交易关系买家通过搜索支付订单转化率是搜索整体支付订单转化率的2倍。因此,在搜索结果中增加老买 家标签,方便找到老卖家。

此外，我们还发现，普通会员、1-2星会员等级,是提升交易关系交易的关键用户。

通过以上的数据分析，我们找到了目前主要的一些问题，围绕着这些问题，后续做了优化方案。

设计中数据帮你判断思路

因为设计师的个人经验不同，创造性思维不同，因此不同的设计师面对同一个问题，解决方案也很可能差别较大，即便是同一个设计师也会想到不同的解决方案，到底哪个方案更合适，有些情况下数据可以给你参考意见，为你提供“判断思路”，协助你做决策；条条大路通罗马，但是哪一条路才是当前最合适的呢？

通过一个具体的例子看看如何利用数据来判断思路？有一个批发类的电商网站（1688.com）的频道首页（ye.1688.com），我们发现用户的转化率很低，就去研究了数据，然后结合了对典型用户做的用户访谈的结论，最后发现转化率低的原因其实很简单，这个频道的首页入口主要是来源于整个网站的首页，而整个网站的首页是一个全行业品类的页面，用户如果是女装行业的买家，她从一个全品类的首页点击一个链接进入另一个全品类的页面，再艰难的找到女装这个类目，再点击进入List页面查看商品，这个路径是非常深的，那么怎么解决这个问题呢？那就是要避免做女装的用户从网站首页进入这个频道之后还要再次选择女装类目，才能看到女装的商品！

解决这个问题的思路有哪些？可以在网站首页增加入口，让用户直接点击女装类目进入频道首页，给用户展示女装商品；可以在用户进入频道首页之后，根据行业偏好的个性化数据来推荐商品，推荐的不准确，用户也可以去定制；到底哪个更靠谱？两个思路各有利弊，鉴于前一个思路需要有外部依赖，要改动网站首页，所以我们内心都很期望后一个思路能跑通，但是怎么知道这个思路行不行？首先我们需要知道行业的个性化推荐能覆盖多大的人群，又有多少的人愿意去定制行业偏好？

对于普通的网站来说这个可能是一个不够明确的问题，但是1688.com是一个会员用户早就过亿的B类电商网站，有着如此庞大的用户规模，较高的用户覆盖率，这就意味着对用户行为数据的积累，再者B类的用户有一个显著地特征就是在一个较长的时间里，行业的偏好相对比较稳定，如果是一个主营女装的买家，那么她的偏好一般会以女装为主，不会超出服装的范围，最多会有少量的服装周边配套的采购。

如上图，通过行业偏好的个性化算法，我们追踪了一段时间来访这个频道首页（ye.1688.com）的用户数据，我们发现大约2/3的用户是有着非常明确的行业偏好的，那么这基本可以断定做行业偏好的个性化推荐是靠谱的！但是剩下的1/3用户愿意去定制行业偏好吗？我们当时因为时间原因，无法直接从这1/3无明确偏好的用户中去判断他们是否愿意定制偏好，但是通过整个用户群的问卷抽样调查发现，大约3成的用户表示定制行业偏好是很好的服务，基于这些情况，我们判定基于行业偏好的个性化推荐能够解决绝大部分用户的行业偏好问题，提升了内容的相关性。这个方案最终上线后，实际上有大约10%的人真正找到定制入口并且产生了定制行为，70%的人不用定制，实现了默认的精准推荐。