什么是数据驱动设计？极品干货看这里( 三 )

1. 定量数据收集法定量数据的数据类型是数字、人物、事物、时间、地点。定量数据能显示程度，而不能说明原因。
我们能从 Google Analytics 、Google Tag Manager 、Google Optimize 和其他测量工具（例如：Hotjar、Crazy Egg、Optimizely、Usertesting）中获取许多关于网站或应用程序使用情况的定量数据。
1）A/B 测试
A/B 测试也被称为分组测试。 Hubspot 将 A/B 测试定义为：
在（一个）实验中， ’划分’ 出多个测试群体，测试一系列变量，并确定哪个变量表现更好。换句话说，你可以向一半的测试者展示版本 A ，向另一半的测试者展示版本 B 。
在进行 A/B 测试时，最重要的是尽可能确保每次只改变一个变量，并且使对照组和实验组的人数相同。你可以向我们一半的测试者展示 A 版本，向另一半展示 B 版本。测试的主要目标是在同等条件下，对不同变量进行比较。
2）解析
通过解析，我们可以知道谁来到了我们的网站，他们是如何到达那里的，他们在那里停留了多长时间，他们点击了什么。这类数据能有效整理出很多价值的指标，比如用户的平均会话时长、退出率等。
如果你想让应用程序或网站转化率得到提升，建议从用户流量大的页面开始解析，因为它们能让你更快地收集到有价值的数据。
我们还可以使用眼球追踪工具，比如热力图。热力图通过眼球追踪技术，了解用户在屏幕上所关注的位置。当来自多个用户的热力图展示出类似的模式，说明网站或应用程序更新的内容模块或设计迭代是有价值的。
3）调研
用户体验调研是用户体验研究中，定量和定性数据的重要来源。
一个好的调研需要精心设计好问题，确保问题没有引导性，并且目的明确。我们应该尽量控制问题的数量（不超过 10-15 个），以免用户中途放弃调研问卷。
2. 定性数据收集法定性数据能说明原因和发生过程。为什么不同组用户采取不同的行为？为什么不同的内容让用户在网站上停留的时长不同？定性数据提供了一个视角，不仅帮助我们了解发生了什么，还能让我们了解事件发生的原因以及过程。我们经常通过用户画像、体验旅程图或移情图来收集定性数据。
有了清晰的定性数据，我们可以创造更好的用户体验，更有效地服务于用户。
1）用户旅程 / 流程图
为理解用户与产品之间的交互，创建用户使用模型是非常有帮助的方法。从用户流程图中收集到的信息有助于确定潜在的薄弱环节，为 A/B 测试或用户访谈的深入调研打下基础。
2）竞品分析
这是找出竞品弱点的附加方法。竞品分析通过调研竞品来找出类似产品的优势、劣势或有待改进的地方。