交互设计|如何通过数据推理，发现“超常规”用户问题？业务|智慧菜场|菜场|数字化|商

编辑导语：在大数据时代，数据显得尤为重要，犹如一种语言。产品经理在工作中需要根据用户数据，才能更好地掌握产品关键。交互设计师在工作中也需要与数据碰面，如何通过数据推理，发现“超常规”用户问题，是一个重点也是难点。本文运用大量例子，通过三个方面详细地为大家解答这个问题。一起来看看吧。

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随着互联网人口&流量红利的退场，“精益数据分析”“数据驱动”已经成为当下主流趋势。
在几乎所有产品都手握大量用户数据时，交互设计师当然也必须跟上步伐，借着这股“数据东风”探索更科学的设计依据以及发现问题的新方式。
一、从行为的角度看数据在平时工作中，总会听到大家在谈论“DAU”、“转化率”、“留存率”等等和流量相关的数据指标。
我们当然可以通过这些宏观数据判断目前整个产品的的机会与风险点，但如果想洞察更深刻的用户使用问题，那我们看待数据的角度就要切换回用户与产品的交互行为本身。
举个例子，同样是看「首页的点击」数据：

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从宏观数据角度看，思考的问题是“各个模块的ctr如何？” “首页分发能力如何？”
从交互行为角度看，思考的便该是 “是哪部分用户？产生了什么行为？”“什么吸引了更多用户的注意？”“用户出于什么目的点击了这里？”

二、透过行为数据，推理用户心理在用户使用APP的事件中，从发生的顺序的角度可以抽象成：

用户带着一定目的（查看/购买等）打开App；
进行了一些操作（浏览/滑动/点击等）；
达到或未达到目的后离开。

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举个例子：
“我们家马桶堵了，得找个通马桶的赶紧过来”。按照产品设计中的预想，用户的操作应该一气呵成：

用户带着「找师傅疏通马桶」的目的打开了58到家App；
找到「马桶疏通一口价」服务，选择项目/确认价格/填写地址/填写上门时间等；
下单支付后离开。

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用户打开App之后，为了满足目的进行的一系列操作而留下的痕迹被我们称作「用户行为数据」。
假设整个事件的发展非常顺利，那么页面曝光pv&uv、各模块点击pv&uv、浏览时长等数据都应该是相互对应的，但当我们梳理线上真实的行为数据时，发现了用户的“超常规”行为。
在选择服务模块，选择项只有2个的情况下，用户的平均点击次数（点击pv/点击uv）达到了10+次。

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如何透过用户表层的非常规交互行为，推理出更深层的用户心理，从而锁定优化方向呢？
“推理”在犯罪学中非常常见，我们不妨把刑警破案的思路复用到线上：

在现场勘查罪犯的行为活动（通过数据看超常规用户行为）；
推断其当时的心理活动及状态（通过行为推断其心理活动）；
结合其心理活动及影响因素推断其作案动机（结合心理活动和当下场景判断其动机）；
根据动机锁定嫌疑人（根据其动机锁定优化方向）。

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让我们一起试着按步骤还原这起用户“超常规”事件：

通过数据看超常规用户行为：用户在「马桶基础疏通」和「马桶高难度疏通」两个选择项之间来回点击，人均点击次数到达10+次。
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