Facebook 的产品设计VP如何设置数据指标

设计师如何设置核心数据

本文在根据Julie Zhuo 在2017年8月9日Medium的文章翻译。


你怎么设置数据指标的?

问:设计师该如何看待数据指标?你是怎么给自己设置指标,并转化到实际设计中?

经常听到大家对数据指标的一些误解,认为数据是产品经理和数据科学家的范畴,这些用来衡量商业情况的冰冷的数字,是不能真正地衡量用户实际使用产品的体验。与此同时,一些设计师会非常警惕拿数据当工具,坚信这些data-driven的方式相当于短时和无脑地局部优化,比如改变按钮的大小和颜色,这些并没有帮助设计师设想?一个伟大的产品。

我不认为这是个健康的观念,而事实上那些帮助定义和理解他们团队指标的设计师们,能够比那些不愿意理解数据的设计师给团队带来更为深远的影响力。

简单来讲,数据指标不过是衡量你的工作成绩的一个量化标准。清晰,明确 - 团队里的每个人都知道自己做的好不好,并且什么是“好”。当大家抱怨太多“数据驱动”的时候,根本的原因是因为这时太过于强调数字本身的价值。只是说“增长或者增加用户活跃度”是非常内向并没有非常鼓舞士气。给人感觉这是作为一个公司会收到哪些成果,并不是你为用户创造的价值。

这是为什么我发现,选择数据指标的最好方式并不是一上来就谈数字,而是先用平实的说清楚成功的成果是用户的什么样子。换句话说,如果你们的努力奏效了,用户的生活会有哪些变化。这些更为激励的表达,能够抓住你尝试做的改变的核心。一旦你们都达成一致,选一个指标(或者一小组指标)和一个时间段来检查是否你们在对的轨道上。这并不完美,但是可以是“空话”变成一个让团队操作的数字上去。

最近在Facebook我们开始使用新办法来更新使命目标,我们使命不光是链接世界,还要让世界的距离越来越近。刚开始,我们的表述是,如果大家的努力有效,那么世界上的每个人都会发现并且参与到对他们来讲有意义的社区中,无论是线上还是线下。然后,我们设置的目标是使帮助世界上1亿人加入到“有意义的群组” - 他们在facebook上经常互动的群组。从这个表述出发,然后用这个目标来指导选择成功的数据指标,我们脑海里对于我们服务的目标也有更清晰的画面,以及我们团队也有更好的框架,来思考如何建设工具来帮助人们开始和增长社区。

值得注意的是,我们可以选择其他的数据指标,例如群组中的发帖和评论的数量,或者每个人参加的群组数量。有非常多的方式可以将同一个使命转化成数据指标,同时时不时的重新评估一下你们选择的数据指标是否反应出你定义的使命。当你的使命和你的数据指标不一致的时候,就会产生紧张的种子,因为数字会驱动你做出技术上对于数字有帮助的决定,而实际上没有任何实际意义。

现在你已经有了合适数据指标,你该怎么用呢?数据指标使得目标眼神得清晰,并且应该是你所有做的事情的原因。他们让你每年或者每个月的指标,同时帮助你设定优先级和做出妥协。当资源有限时,更可能影响你的数据的方向就应该有更高的优先级,同时变成跟有效的判断标准,帮助你检查过程中的每一步,包括设计标准,用户研究和产品拓展。同时因为数据指标是从你的使命statement衍生出来的,数据的改善应该从能帮助总体目标。它能够很好的帮助你的设计展示,从目标人的标准开始,你如何衡量目标的改进,一级具体你的工作做了些什么。

关于数据指标还有一些其他准则,

避免一开始就列出一长串数据指标。你可以测量任何你想测量的东西,并且你也应该。你越多的了解人们实际怎么使用你的产品,你就会更好的创造对的体验。但是当设立一个top-level的目标来驱动团队是,你应该尽量针对一个,最能体现你的使命的关键的指标开展行动。你有越多数据指标,就越难时时想着他们却难做出权衡。虽然可能感觉很痛苦,但是与其不断争执哪个指标更重要,一开始就做出清晰的决策就可以省去很多麻烦。

考虑跟踪反向指标。一个目标只设定一个数据指标当然有很多注意事项。值得注意的是你可能需要有一个反向指标来平衡短期和长期目标。举个例子,如果你的指标是用户交互,增加每个用户的使用时长,你需要加一个反向指标是总活跃用户不能减少。虽然目标仍然是一样的,但是需要留心的是,系统可能很复杂,加一个反向指标可以避免过度优化有一部分用户而是应该创造更为宽泛的有吸引力的体验

避免虚荣指标。很多人都讨论过这个问题,所以我简单的说一下。 虚荣指标是那些听起来很蓬松并且有趣(例如总注册用户,一般比日活用户数据大很多)但实际上会带来很多伤害。因为表面上看你做的很不错,而实际上用户在大量流失。更多实际意义的指标是留存,利润,每日使用度,和一些有意义的动作。

避免主观的衡量。尽可能能的尝试理解你讲如何量化你创造的价值。当然,有些事情你很希望达到,例如喜欢你产品的用户数,但是如果你想要尝试衡量情感,考虑NPS或者其他方式来建立数字化的方式。同时设置一个可以衡量的目标作为你希望改进的目标。只是看看用户反馈或者几个用户引言并不是一个很严格的得出结论的方式。

避免事后设定指标。等你的产品经常在市场上之后在设置成功指标不合理。人类倾向于看到最优化的事实。整个数据帮助理解开发时间里在你希望避免被偏见引导。你应该知道,在进入工作前,你的目标是什么,并且你坚固和衡量他。

考虑设置只能达到50%的目标。你的目标应该帮助开拓团队。你需要设定一个合理的目标,既不过高到感觉都无法实现,也不能过低好像不需要做啥就能达到。一种计算方式是,考虑你想要的目标为理想目标的50%-例如,只有一半的可能性你能达到目标。这意味着如果你一半时间能够达成目标,那么你做的就很不错了。如果你经常达到或者超过目标,你很有制定的目标股不够高。如果你不能达到你的目标,你应该非常诚恳地讨论为什么目标有问题,或者如果解刨下来是团队的战略或者执行出了问题。 无论如何,能够制定合理的目标本身就是一个技能,而且能够是你的团队不断的提高自我。如果需要,可以看看10%和90%的目标是还是呢么样子的。例如,在你给予的目标下,除了50%的目标,什么目标是你认识90%的可能性会达到,什么是非常有野心的目标,如果一切都非常顺利,10%的可能性会达到什么目标。

不要沉溺在语义上。到底目标,指标,衡量标准,驱动,目标有什么区别。有时大家讨论数据指标的时候,不同的问题会用不同的术语。 我不太担心你用什么术语,只要你你和你的团队的定义是一致的。

最后,没有一种方式能够完美地帮助团队选择并使用指标,同时也因团队自身情况,产品和市场而有很大不同。 我传达的主要意思是我们因为拥抱数据指标,并且让在产品设计师扮演一个重要角色。我越来越喜欢这个话题,因为我见多太多次,能把数据用得好的设计师可以变得非常成功,如果你感兴趣,有一些相关的文章可以阅读:

Metrics Versus Experience

The Agony and Ecstasy of Building with Data

Metrics, a Story

Quality is Not a Tradeoff

The Tax of New

The Two Ways of Building

稍后继续

原文见https://medium.com/the-year-of-the-looking-glass/how-do-you-set-metrics-59f78fea7e44

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