PM 拿數據說話與拿出更專業精細的設計相比，哪個更重要？

12-04

聽一個百度的朋友說，百度很注重PM拿數據說話這事，比如反覆做實驗嘗試「十個字截斷」和「8個字截斷」點擊率的不同，或者嘗試將該區域顯示在下面還是右邊；
但比起這種微調，其實很多產品在交互上、視覺上還有很大優化空間，有沒有想過，那些AB Test可能只是微調，但真正需要優化的是交互的創新、視覺上的優化呢，將交互、視覺上的用戶體驗提高上去，再做微調是不是更合理呢？

很好的問題，寫一些個人意見。午休時間隻言片語，沒有結構，見諒。

維度一，產品階段：

產品階段早期：設計遠遠大於數據。追求本心，理解用戶核心問題和解決方案，勇敢做。

產品階段中期：設計數據並重。設計繼續突破創新，數據證明故事，設計和數據同時發現問題、解決問題。

產品階段後期：設計略輕於數據，數據進入強勢階段，數據與商業價值強綁定。設計需要得到數據的印證才能放心大膽地做。此時產品的用戶基數、營收、規模已經到一定地步，設計改變的成本變大，謹慎的考量通過數據來說話。

產品階段後期突破和再創新可以適當回到產品階段早期來思考。

維度二，懂數據的程度：

初級：懂得發現數據、使用數據，但是結構紊亂或者沒有章法，建議給靠譜的設計讓路。

中級：懂得數據的價值和局限，懂得激進和保守的平衡，有系統有效的數據理解和分析方法，建議和設計強強結合，產出優秀的用戶體驗和優質的商業價值。

高級：數據理解、分析、把握到位，可以為設計提供架構性思考指導，可以激發團隊對用戶更深層次的分析和理解，建議大大影響設計，給設計的突破鋪路。

HBR的大數據系列文章讓我一個設計師受益匪淺，分享：

HBR Insight Center: Big Data

（Google HBR Big Data）

維度三，設計的話語權和風險控制力：

初級：聽產品需求並執行，思辨能力初期。這個時候你沒有太多能力去挑戰或者質疑數據。建議配合數據為主，發展自己的數據理解、設計思辨、溝通能力。

中級：有一定的產品設計話語權，經過系統的分析（例如用戶研究）能對產品設計的關鍵環節進行風險控制和結果判斷。建議把數據作為工具使用，以提升設計的信用和效率威嚴。

高級：有高的話語權，透徹理解數據和數據分析，並對產品設計有部分最終決策權，同時敢於承擔風險並能對結果有一定的判斷能力。建議勇敢一點為了最初和最終的用戶體驗目的去做，即使有失敗的風險。

維度四，數據的時間階段：

前：設計師懂得如何設定數據來源等構思方式。會預判，計劃為重。

中：設計師懂得在產品迭代中與數據交流互通。會變通，敏捷為重。

後：設計師懂得定性和定量的分析方法，懂得數據的優點和缺失。會總結，思辨為重。

設計師會在商業產品設計中與數據的交流越來越多，我們不能抵觸，也不能迷信，要知己知彼，才能為產品設計帶來最好的用戶體驗和商業結果。

謝謝閱讀。

thanks,

yoyo

基本理解樓主的觀點，偏重後者，我贊同。
產品設計首先憑藉的是邏輯性和創造力，不僅能設計出自己認為是對的產品，而且能通過清晰明了地溝通，讓團隊成員心服口服地接受你的設計。
數據可以起到輔證的作用，但在合理的成本下有效使用的確有一定難度。
就好比那拿中國足球開涮，我們是不是可以通過分析歷史比賽的數據，來推導中國足球最適合使用什麼戰術，什麼陣型呢？
顯然不行~
並且，據我所知，不少知名互聯網公司這兩年已經漸漸讓「數據」走下神壇了~不是不用，而且讓它回歸到了正確的地位。

baidu的PM注重數據,我理解的其實是一種文化上的妥協,因為baidu的技術太強勢太給力了,又是一群死理派nerd,要讓他們認同8個字10個字截斷的這種看起來雞毛蒜皮(實際上也真是雞毛蒜皮)的改動,不按他們的思維出牌怎麼行呢?而baidu的PM大部分都算是市場出身,搞數據本就是市場的強項,這麼一來二去,PM和RD不就勾搭上了

回到問題本身,有關"XX的創新"本質就是做了什麼+沒做什麼,不存在一個憑空的創新,所有的創新一定會紮根於產品本身.另外什麼層面的人考慮什麼層面的問題,比如一個視覺的P顛P顛去給程序員的實現方法指手畫腳,不說團隊協作和分工的問題,首先本身的職業技能就跟對方不在一個級別上,程序員用一種看起來笨的方法迴避了一個致命的隱患,而視覺卻因為看不到隱患而覺得程序員愚蠢,這不就是扁鵲和他兩個哥哥誰醫術高的問題么.

宏觀問題由宏觀角色去考慮,搞交互的可以用各種方法建議,可以用各種手段爭取,但最終決定要不要做做到什麼程度的,始終只有宏觀角色才能背得起這個責任和包袱.

先安分守己,把自己那一畝三分地精耕起來,然後再認識化肥廠商和大米批發商,然後再去考慮整個流程的問題,接著就可能會發現:原來影響大米銷量的不只是大米本身啊!

如果產品的用戶量級到了百度貼吧的程度，做產品創新，或者AB Test細調產品都是可行的。
如果每天幾萬PV，數據更適合用來做設計的驗證。

在產品初期，你的用戶量不大，而且用戶總體特徵與產品目標用戶群特徵存在偏差的可能性相當大。這個時候數據需要進行對比觀察。

舉個例子，最近果庫iPhone做了改版。

改版後，用戶留存比例增高，各種基本數據小幅增長或基本不變，但贊同數據下跌不小。（這就是對比觀察）於是通過數據發現了這個版本有問題呀！然後結合用戶反饋查找設計缺陷，發現之前的精選cache沒做，用戶每次點開都會從頭開始，另外精選的中商品點評數沒有進行展示，這導致商品下點評的曝光率減小，然後、然後我們就進行調整。接下來就是上線，然後再看數據變化。

所以這個過程就是：通過數據發現問題 -&> 重新設計 -&> 驗證設計 -&> 肯定設計/發現問題 -&> ......

對於我們目前的產品來說，測點評最少8個字、還是10個字都是閑的沒事找抽的行為。為什麼這麼說呢？因為從數據中我讀不出來選8個字，還是10個字的設計理由，而設計上我也找不到這樣一個理由，所以測這個就是蛋疼，但是你可以測試有最低字數要求和沒字數要求兩種，這個就是有意義的。或者通過數據發現字數&>n個字時，點評質量較高。我們可以把字數限制設為n，然後再用數據去驗證。

讀數據的時候要抓大放小，也要注意讀數據的方式。
如新版上線後，網站PV增加200%，可能是新的設計對了，也可能是媒體曝光或者微博大號的影響。樣本越少，數據越容易收到一些你想不到的原因的影響，不過這種影響不會持久，所以看數據需要多看一段時間。

任何時候，做產品設計都要考慮產品自身目標、設計經驗、理性的數據反饋、感性的人肉反饋。

產品不對的時候，再多微調都是白費。往往我們的成功只靠那對的一個點。

利益相關：某門戶某頻道前端負責人

1. 想起個有趣的事情
曾經大家一致的認為門戶新聞標題如何寫對於點擊量會產生很大影響

遂在日UV最高的首頁做了AB測試，標題位置為首屏靠上，一版是普通的標題，不帶感情和誘導的陳述句，另一版則有較強感情色彩和誘導

實驗結果是兩版標題點擊量相差微乎其微

連續的實驗之後發現，除了露骨圖片外，新聞的點擊量只和新聞所反映內容正相關，與標題如何寫並無太大聯繫

我想說的是，很多時候，很多所謂的「細節」，並不會對整體產生如何的影響，多數情況下用戶瀏覽某一網站所花費的精力是有限的，當一個業務或一個版面吸引了更多的流量時，也同樣會犧牲其他的業務，致使整體的流量並不會因為一兩塊業務的改變而受到影響

尤記得曾經一次改版，日訪問UV過百萬的一塊業務，在改版後UV穩定增長了30%，但整個頻道UV沒有任何變化

2. 數據還是設計

像之前舉的栗子還有其他知友的回答，更多的時候設計所帶來的是質變，而通過數據推動的改動只能是量變

可悲的是這種量變所影響的範圍又太小，要積累足夠多才會有一定的成效

而如果我們考慮人力成本在其中，很多的基於數據的微調，與一次基於設計的變動，前者往往要耗費更多的工時和成本

何況據我了解，現在很多公司，包括題主提及的百度，對於數據的看待都不夠理性，更多人是將對自己有利地數據拿出來說事，而故意的忽略其餘的數據，其所能帶來的效果也同樣有待商榷

3. 交互上的創新還是不斷的微調

說實話，作為技術特別的討厭微調這件事，因為絕大多數的產品，是在開發時／測試時，通過個人的喜好，戳著屏幕挨個地方改的。這種微調且不說作用如何，單就工作效率之低下，就足夠可笑了

如果真要說一個優劣，我想基於對產品和市場的理解，有數據做支撐進而做出的優秀設計，應該是一個最優解吧

上班閑時碼子，沒說清的請見諒

這倆都是產品上的一環而已，沒有可比性。就好像一輛汽車的左前輪和右後輪一樣，你覺得哪個更重要？交互設計上的優化靠的什麼？還不是靠用戶數據啊，現在的交互設計已經不像以前，幾個資深的拍著胸脯拍拍腦袋就能說怎麼做更好。靠數據能得出更細緻的結論。

數據分析和設計創新算是兩種不同的方法吧，更好的是去看適合的場景來用。
如果是一個新的用戶場景，或需求，需要規劃一個產品方案來實現，這個時候數據分析明顯來的局限性很大，更多的是靠PM對用戶需求，群體特性，市場環境的分析，以及設計師的設計表達來完成產品的構造。
如果是一個已經上線比較久的產品，某個局部的優化，已有一些沉澱的數據能說明問題所在，那按照這個結論來指導產品設計也是挺好的。但要明白，明白了問題所在，解決方案的產生依然離不開PM的創造性思維。

或者換句話說，數據分析和設計分析都可以發現產品問題，但要解決產品問題或者做產品創新，更多的只能是依賴創造性分析和思維。

看不到整體的，沒有全局觀念的人才會問這種問題。
用戶需求和市場趨勢的把握（直覺/數據）====》產品原型設計（數據/直覺）====》設計+研發（數據/直覺）=====》上線（直覺/數據）===》升級（直覺/數據）===》……
設計只是其中一個環節，不反對精細設計，但前提是市場和需求考慮到位，否則再好的產品沒有用戶，也沒有錢。
數據只是工具，輔助PM的決策判斷。
交互和視覺上的優化，前提是產品架構的優化，否則就像在局部修飾一個破了的罐子。
「比如反覆做實驗嘗試「十個字截斷」和「8個字截斷」點擊率的不同，或者嘗試將該區域顯示在下面還是右邊；建議這樣的PM先讀讀《認知與設計》吧，這不是重視數據，這是數據的奴隸。
微創新之類的我就不吐槽了。

要看是做什麼樣的產品，百度如果是商業產品，肯定也是必須要拿數據說話的。但是百度的用戶產品一樣是要靠靈感和邏輯來設計的，數據只是作為一個輔助罷了。

同一個產品在不同的生命周期，PM能發揮的作用也不同，一旦大框架設定好了，只能從細節去優化，或者設定一個長線的框架性優化。這個時候，數據就有著十分重要的作用了。除非完全否定當初的設定，否則數據就是一個指明燈。

產品經理要分兩個階段，第一個是創新創造階段，這個時候，所謂的數據是作為一種評估標準，衡量產品在上線後是否達到既定的目標和價值。

第二個階段是運營階段，這個時候是數據為王，如果數據都達不到，那憑什麼說產品運營的好呢？

關鍵點：如何看待數據，如何使用數據。