交互设计：烂数据好过没数据

作者：王镇雷
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23308366

前段时间听了一个国际电商团队做的设计分享，主题是关于电商产品中的设计量化、设计科学化、用户数据调研等。在研究中，他们团队的设计师和高校实验室合作，使用眼动仪等高级设备，编写专业的用例和访谈手册，并且在全世界范围内选取特征用户做采访。分享的几个关于电商产品的典型问题有：

对商品展示来说，图片和相关信息（描述、价格）之间的位置关系怎么样最合适？图左文右、图上文下，还是其他？

商品图片的比例占到屏幕大小的百分之多少效率最高？

多张图片混排时，是一大两小好，还是等比例一排放更好？

销量、好评率、店铺名，哪些信息最重要？如何排放让用户更有点击欲望？

……

当然，这样的问题还有很多。分享中，也给出了很多调研结论，比如只有高质量图片但没有文字的商品陈列看起来虽然高端有逼格，但成交转化最低；交错排列的商品坑位好像很有设计感，但却让用户视线无处安放；对于不同地区来说，内容摆放顺序可能产生完全不同的影响......

不过，今天要聊的并不是这些问题的结论，而是另一件更有意思的事。

我发现，以全球用户为目标的这个产品，所做的调研样本却并不够大——甚至有点小。比如，对一个问题他们只选取了大约十五个地区各一两名用户做研究，而实际上产品可能会覆盖二十几个国家地区，一两名用户也根本无法代表这个区域的购买者；或者，我发现他们产品在世界各地的分布很不平衡，比如亚洲地区用户量较大，但在欧洲提供的服务就寥寥无几......

从科学研究和统计学的角度来说，这样的调研岂不是毫无可信度？在用户调研最避讳的不就是用个例代表全体吗？

分享会后，我和分享者以及团队其他前辈一起聊了这个话题，却得到了很有趣的一个观点——烂数据比没数据好。

在他们调研规划之初，合作高校的学生也很费解，这样做研究真的能对实际设计有所帮助吗？甚至提出这个项目时也遭到了公司内部大量的反对。但当力排众议坚持一两年之后却发现，参与项目中的研究者做设计时越来越有依据，对用户反馈的预测也越来越准确。一个学生毕业后说，工作中他甚至能猜到用户下一眼要看的位置是哪里，就可以把重要的内容放在上面。

出错的大概率大不大？刚开始很大，但是随着研究的深入和扩展，遇到错误的方向就可以直接避开，样本逐渐扩大时间更久后，结果也越来越准确。

回想日常工作中，相信大家都遇到过这样的场景：

设计方案被挑战时，心里明明知道自己是对的，但却找不到一个坚定的理由来说服对方；

分享、汇报时，说不清楚做设计的原因，也无法认定这就是最好的设计；

项目上线，数据上涨，用户反馈好，却也不常听到有谁说是设计师的功劳，更多赞赏产品和运营（电商行业这种情况很多）；

......

我们常说，设计很难被量化，设计最不容易被评价。但设计真的无法量化吗？没有天然的数据属性，我们是不是可以人为地创造一些量化标准？

当优化一个坑位大小时，如果不是拍脑袋定一个尺寸，而是去调研市面上十个竞品中的坑位尺寸，再看自家产品在其中排第几，再来决定如何改进会不会更好？如果排中间，那说明也许没有改动的必要，而如果排最前或者最后，可能你就已经偏离了行业通用标准；

当做一个新的流程时，我们将核心步骤数作为一个衡量。看一下竞品们在做同样操作时分别要多少步点击，我们的设计是否已经是最好的？

再不行，拿你的稿子去楼下找20个、30个同事看，第一眼喜不喜欢？哪里最反感？记录下来，下回再来一次。

当每一个步骤点都用“数据”的方式来衡量时，设计就是被量化的，就是可以被比较的，就是科学且有据可循的。

遇到错的数据，我们及时改进，迈出去尝试每一个方向，总比原地踏步好太多。你说呢？

关键字：交互, 设计, 调研

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