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月薪3万的增长设计师如何提升商业价值?

来源:增长黑客 编辑:增长黑客 时间:2018-08-13 22:02:10 阅读:

       UGD(User Growth Design)即用户增长设计,主张「以用户为中心,以增长为导向」。
        我的朋友刘津,硕士毕业于北京大学数字艺术系,有多年知名互联网公司的产品设计及管理经验,现为宜人UGD(User Growth Design)用户增长设计团队创始人及负责人,并曾担任阿里巴巴商家事业部交互设计专家、网易电商(北京)UED团队主管。
       刘津在国内始终致力于UGD概念的践行和布道。她的新书《破茧成蝶——用户体验设计师的成长之路》已于日前上市,并在设计师圈内获得好评。我也为这本书写了推荐语。
        今天这篇推送,摘录了《破茧成蝶》一书有关如何利用设计思维做增长的篇幅。希望能对有志于向UGD方向发展的设计师提供指引。

成熟期产品的优化策略

          经过成长期大刀阔斧地优化,成熟期的产品已经可以初步宣告成功了。这个时候一方面我们需要考虑用户固定的习惯,所以不适合大幅改动产品;另一方面,你会发现,正常的改动已经很难再带来数据的提升了。

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        随时间发展,提升空间越来越小

        这是因为凡事都有限度,产品不会无止境的提升下去。在产品定位明确的前提下,随着时间的流逝,产品改进的空间会越来越小。
         当成长空间还很大的时候,因为基础薄弱,所以随便怎么优化都容易有较大的提升,这个时候我们适合大刀阔斧地改进;但是当成长空间变得十分有限的时候,任何一个小小改动都可能造成难以预估的影响,这个时候如果还用之前的设计思路,不但不会有成效,反而还可能破坏前期的积累。
         做个形象的比喻:如果说探索期我们需要的是一把锯子的话,成长期需要的应该是一把斧头,而成熟期需要的是一个小锉刀或者类似的工具。

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       不同阶段采用不同的方式这个小锉刀就是“测试变量”。有了它,我们可以精确的控制修改程度,不会由于“过度”设计而导致反效果;也使得设计结果更容易被量化。
       举个例子,我们第一次优化某营销落地页的时候,通过A/B测试发现,数据完全没有得到提升。

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优化前(左一)与优化后(左二、左三)的首屏

虽然表面上看,第一个界面设计感很弱、也略显粗糙,但它的转化数据却是最好的。第二、三个界面做了大量的改动,效果却不及前者。可见在产品优化方面并不是做的越多越好,而是要掌握正确的方法和规则。
下面就通过“设计跨栏法”来帮助大家理解这一规则。

设计跨栏法

探索期的设计冲刺法(如同前文提到的锯子)可以帮助我们在非常有限的时间内产出理想的方案;
成长期的设计接力法(如同前文提到的斧子)通过拆分模块、逐步发布,帮助我们降低大版本迭代的风险,也使得设计方案更加有迹可循;
成熟期的设计跨栏法(如同前文提到的小锉刀)则通过拆分变量,帮助我们了解具体变量对提升数据的影响,一方面这是最有利于在成熟期快速提升数据的方式、另一方面这样可以帮助我们源源不断地积累测试经验。
设计跨栏法首先确定工作范围及价值指标,然后考虑所有能提升价值指标的假设,接下来拆分设计变量并完成设计,之后通过A/B测试的方式验证该变量的价值指标是否有所提升。如果提升了就在此基础上继续测试其它的变量。

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设计跨栏法

就好像一个人本来直接跑一百米,现在变成了跨栏跑,跨完一个栏,才能接下来跨第二个栏,以此类推……
由于要跨栏,那么奔跑的技术也会和平跑不一样:平跑时就放开了跑就好了,但跨栏跑注重的是技术,比如刘翔当年就是通过“八步变七步”技术(正常人要十多步),大大的提升了最后的成绩。
这就是为什么平跑中国人不行,但是跨栏跑却能拿世界第一的原因。因为平跑看身体素质,那是黑人的天下;但是跨栏跑除了看身体素质外还要看技术,所以亚洲人才有可能获胜。
这也是设计跨栏法的意义所在:即便你不是天才,你也有可能通过过硬的技术帮助产品取得更好的成绩。

营销落地页面优化案例

回过头来说说刚才那个营销落地页面,后来我们通过设计跨栏法,在没有改变设计人员的前提下,把该页面从“转化0提升”变为“累计转化提升70%以上”,大幅降低了公司的营销成本。

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设计跨栏法应用示例

我们具体是怎么做的呢?
第一步,确定价值指标:对于该页面来说,和总体增长指标最相关的指标是转化率,所以我们把“提升转化”作为该页面的价值指标。
第二步,围绕指标确定方向假设:由于之前整体优化了若干次,效果都不理想,所以这次决定减小颗粒度、把页面分成若干区域逐步优化。经过和运营人员讨论,决定先修改头图以下的区域,这样风险更小一些。
第三步,拆分变量:头图以下的区域占了页面的大半部分,是应该整体修改,还是只修改内容、或是只修改颜色、或是只修改图标?
很多人都问过我如何决定分解的颗粒度,我的建议是按照从大到小的原则。即先整体修改,如果数据效果不好再进行拆分。因为分的过大可能导致过度设计,分的过小又可能会影响效率。
当然也可以根据情况,使用组合变量。
就这个案例来说,为了提升测试效率,我们除了整体优化目标区域外(做出三套不同的风格),还额外选择了颜色这个变量进行试验(选择其中一个方案,用红、蓝两种颜色做对比)。
这样我们不仅可以看到不同风格的效果区别,还能额外了解到用户对不同颜色的喜好。
所以我们同时测试了四个方案(注意每个方案的样本量至少要过千才有意义)。

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控制变量(只修改页面部分区域&颜色)

第四步,持续测试:我们选择了一个小渠道,用了将近一周的时间看效果(累计足够的样本量)。通过A/B测试看到,四个方案中表现最优的是方案3;红蓝方案对比,蓝色表现比红色要好。整体转化率提升了30%以上。
第五步,验证效果:通过实验得到的结论是,用户喜欢简洁干练的视觉风格。因此我们决定继续改进其余变量,转化提升依次为8%、4%、5%……经过40天的连续实验,注册转化累计提升70%以上。
从图中我们也可以明显感受到:随着数据的提升,设计质量也有了明显的提升。可见,在其它因素不变的情况下,设计质量与数据的提升是成正比的,数据可以真实地反映出设计质量的变化。

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营销落地页改进过程

同时我们也可以观察到,最终的优化版本和原始方案相比,变化远不如失败的方案那么大。这也证实了通过设计跨栏法,我们可以在实验中找到最合适的修改尺度,有效避免过度设计,大幅提升数据。
可能有人会想:这样一次只测试一部分,效率岂不是很低?其实这是一件一劳永逸的事情,因为我们不仅可以通过这种方式不断提升数据,更重要的是,我们可以从方案的演变过程中发现规律、总结经验,并复用到其它页面上。

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营销落地页风格沉淀

比如从营销落地页的改进中,我们沉淀出了特定的设计规律,并把这种规律复用到了其它营销页面及产品页面,转化均有明显提升(当然同样的规律未必适用于其它产品)。
当然,随着产品线越来越复杂、设计人员越来越多,后期我们会通过搭建DPL(Design Pattern Library)设计组件库的方式严格定义、批量复用该风格,做到真正的一劳永逸。
文:刘津/增长官(zengzhangguan)

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