扫一扫 扫一扫 扫一扫 扫一扫 B端设计师如何利用数据提高用户体验和转化?本文总结了6个方面,帮你快速入门。 更多数据驱动干货: 如何构建数据体系设计方法论?五大章节帮你掌握!作为一名用户体验设计师,在工作中最常出现的痛点有两个:一个是如何让方案获得各个角色的认可,顺利的将方案推行下去;另一个是项目上线之后,设计产出和设计价值如何体现。 阅读文章 >一、B 端数据在体验上的意义在体验为王的时代,B 端也在朝着体验精细化迈进,对数据的观测能够帮助设计师能更好地推动客户体验的提升。 1. 获得精确客户画像,了解客户及行为模式 设计师大部分没有经营企业的经验,对真实客户的认知存在一定的差距,而且对企业进行调研往往成本很高。数据可以帮忙从企业规模、经营情况、行为偏好等维度补充客户画像。 2. 优化产品结构 B 端产品的功能,纷繁复杂,很容易像一个大集市,几百个功能堆砌。由于,B 端涉及到不同行业、和不同客户角色,功能偏好都是不一样的,可以通过数据,找到不同客户的需求侧重点,优化产品的结构。 3. 提升企业的任务效率 数据可以提供设计更理性的支撑,帮助产品流程优化、功能打磨,提升各个环节的人效,降低成本,从而帮助企业提效。 二、数据来源1. 业务数据: ①客户信息:客户在签约注册或使用产品过程中,填入的基本资料 ②客户经理或业务人员对客户进行尽调、服务过程中,对客户资料的补充 。 ③交易数据:客户交易过程中产生的结算记录 2. 行为数据: 通过在前端代码植入到对应位置的监控代码,或后端的服务器日志我们可以准确地记录客户对应行为的相关信息。后端日志所获取的数据类型不如前端埋点丰富,以下以前端端埋点为例: ①数据类型:这些信息可以用 what、who、when、where、how5 个单词来概括。 ②埋点方式:埋点方式分为半自动化埋点与全自动埋点。一般由公司内部的数据组实现,也可以采用第三方平台,比如友盟、神策分析、growing IO 等等。 半自动埋点:把部分人工的工作进行标准化,做成 SDK,在 APP 或 web 产品中嵌入该段埋点代码。 全自动埋点:不管需不需要,将所有的点都埋了。通常这种埋点也是通过 SDK 实现的,但不需调用,已经直接嵌入在 APP 或 web 产品中了。 半自动化方式的埋点更加精准一点,B 端产品不建议使用全自动化埋点。 3. 外部渠道获取的数据: ①客户在社交媒体上的行为数据。 ②客户在电商平台或自身 ERP 系统的交易数据,如建设银行将电商平台和信贷业务结合起来,便于阿里金融为其客户提供无抵押贷款; ③客户的产业链上下游数据。 ④其他三方平台数据,如 DMP 推广营销平台。 三、数据维度1. 基本信息 所属行业、注册资本、公司规模、经营主体、所在城市、关键人特征、成立年限…. 2. 行为偏好 点击、浏览、停留、交易.. 3. 生命周期 近一个月是否登录、平均访问时长、近三月结算笔数、注册时间超一年… 4. 客户价值 经营流水、是否 EVA、存款年日均、结算金额… 四、常见的体验指标1. 反应产品总体情况 2. 客户在产品内的参与度情况 3. 评估单个功能的体验指标 任务型功能 落地页/流量分发页 五、常见的数据模型1. 热力图分析 一目了然的展示客户在页面内的点击热度,用于多个功能入口的集合页,为功能入口调整或页面布局优化提供参考,常用来回答:
2. 漏斗分析 漏斗分析主要用于分析一个多步骤完整的任务流程,通过将客户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点,来衡量每个节点的转化效果。帮助我们清晰的地了解每一步的转化与流失情况,找出流失原因,提升转化表现。常用来回答: 哪一步是流失最多的步骤? 3. 事件流分析 事件流是了解客户在做完任一行为之后的流向,判断是否符合预设任务路径。也可以搭配漏斗分析,观察某一步未正常转化的客户后续的操作,以此分析转化失败原因,通过事件流分析可以回答以下问题:
4. 客户细查 客户细查可以展示单个用户的详情,以及单个用户在产品内的行为流。在此基础上,我们可以根据真实的用户足迹来验证某种猜想,或者从产品使用流程中发现潜在的问题,激发更多的灵感;还可以轻松地向具有高价值的用户了解他们使用产品的情况。 5. A/B test AB 测试是为产品的界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本,在同一时间维度,分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用 六、数据可信度
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