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『簡體書』价值设计:用数据优化设计力 万予芯

書城自編碼: 4008888
分類: 簡體書→大陸圖書→管理一般管理學
作者: 万予芯
國際書號(ISBN): 9787111745822
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2024-07-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 567

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一本帮助您科学有效地衡量和优化产品设计的实用指南,光华龙腾奖中国服务设计十大杰出青年候选人历时4年倾情力作!
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√ 如果您是管理者和创业者:本书用实际案例讲解设计思维和原理,帮助指导工作、改进产品,洞察项目中提升商业价值的机会。
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本书为你揭示:
● 1个双钻形价值设计模型
● 1个体系化工作流程和方法
● 1套设计应关注的指标体系
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● 4个常用的场景案例
● 用户研究工具深入剖析
● AI(人工智能)环境下辅助工作
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內容簡介:
如今,同质化产品越来越多,好的产品要想脱颖而出,产品体验设计不可或缺,因此设计师的价值也越来越被重视。在体验经济时代,如果你是创业者、管理者或产品经理,但你不了解体验设计,那么你可能无法理解消费者需求,从而无法改进产品或指导其他人工作。如果你是设计师,在AIGC(人工智能生成内容)工具越发强大的时代,却不具备全链路设计能力,没有跨学科的思维和能力(如产品设计思维、数据分析、用户研究),那么你的设计价值可能会局限在装饰,你的工作甚至最终会被人工智能替代。
本书的重点研究主题是这个时代真正的设计价值是什么,以及如何科学有效地衡量和优化产品的设计力,提出价值设计模型。价值设计模型主张让数据贯穿设计的始终,通过数据找到并定义问题,发现设计机会点,用数据衡量设计效果,最终实现让设计赋能商业增长的目的。本书重点阐述了价值设计模型的体系化工作流程和方法,共8章,分别介绍了基于双钻模型的设计思维工作框架,从需求出发理解业务目标,利用数据分析工具找到洞察,通过用户研究确认问题,设计目标及衡量指标,进行竞品分析,测试设计方案,以及用数据驱动设计的实践案例。
本书不仅有理论,还有实践案例和体会,适合对设计行业感兴趣,或者想系统学习设计流程和工作方法,或者想提升行业竞争力的读者阅读。对那些想具有商业、数据和用户思维的互联网产品经理、运营和营销人员、管理者和创业者,本书也有价值。
(更多案例和服务请关注作者公众号“予芯设计咨询”。)
關於作者:
万予芯,中国电子工业标准化技术协会用户体验标准工作委员会专家委员,13年设计经验,7年管理经验,美术科班出身,具有品牌、广告、体验、服务设计经验,对品牌和产品全局的把握力强,服务过互联网金融、旅游等行业。以增长模型思考设计如何赋能用户和业务增长,不断研究用户新增、裂变、活跃、留存的创新方式。善于利用数据思维辅助设计决策,带领团队持续改进用户体验,多次提升转化率、成交总额等。
历任鲜橙品牌设计机构品牌设计师、安索帕集团公司维拉沃姆数字营销机构互动设计师、阳狮集团数字营销机构用户体验设计师、蓝色光标数字营销机构高级用户体验设计师、某互联网投融资平台资深产品设计经理、某旅游出行平台服务体验运营及设计负责人。
(联系方式:关注作者公众号“予芯设计咨询”。)
目錄
第1章 设计价值与价值设计
1.1 什么是设计价值 / 1
1.2 价值设计模型 / 3
1.3 为什么要提升设计价值 / 4
1.3.1 用户体验行业现状及发展趋势 / 4
1.3.2 设计师的困扰 / 6
1.4 设计师的破局之道:左手抓设计,右手抓数据 / 6
1.5 数据可以衡量设计 / 8
1.5.1 设计和数据 / 8
1.5.2 设计师为什么需要数据 / 10
1.6 以增长理论做设计 / 12
1.6.1 增长与增长黑客 / 12
1.6.2 用增长思维做设计 / 13
1.6.3 增长模型 / 14
第2章 从需求出发理解业务目标
2.1 如何建立需求分析思维 / 18
2.2 如何分析业务目标 / 19
2.2.1 驱动型设计团队如何设立业务目标 / 19
2.2.2 建立北极星指标并根据影响因素将其拆分为细分指标 / 20
2.3 从数据中发现和定位问题 / 25
2.3.1 从指标出发,基于增长模型中的弱势环节,定位问题 / 25
2.3.2 从痛点出发,基于用户反馈与投诉定位问题 / 27
第3章 利用数据分析工具找到洞察
3.1 设计师要掌握的数据分析思维与能力 / 32
3.2 数据分析方法 / 32
3.2.1 用户分析 / 33
3.2.2 用户行为数据分析 / 40
3.2.3 态度数据分析方法 / 57
第4章 通过用户研究确认问题
4.1 如何分析用户目标 / 68
4.1.1 明确目标用户,梳理用户场景与行为 / 69
4.1.2 通过用户研究,挖掘用户诉求 / 70
4.2 用户研究方法 / 70
4.2.1 问卷调查 / 72
4.2.2 用户访谈 / 75
4.2.3 用户体验地图 / 78
4.2.4 服务蓝图 / 81
4.2.5 增长体验地图 / 85
4.2.6 用户体验地图、服务蓝图、增长体验地图的异同 / 85
4.3 用户研究中的数据分析方法 / 87
4.3.1 定性数据与定量数据 / 87
4.3.2 自变量与因变量 / 88
4.3.3 描述性分析 / 89
4.3.4 差异分析 / 90
4.3.5 影响关系分析 / 92
4.3.6 假设检验 / 96
4.3.7 聚类分析 / 100
4.4 将用户痛点转化为需求和增长机会 / 100
第5章 设计目标及衡量指标
5.1 如何制定设计目标 / 103
5.2 设定衡量指标与指标体系 / 106
5.2.1 设定数据衡量指标 / 106
5.2.2 搭建数据指标体系—OSM模型 / 107
5.3 让设计目标与数据指标建立关联—GSM模型 / 110
5.4 用户体验设计量化标准 / 112
5.4.1 搭建用户体验评价模型 / 114
5.4.2 用户体验评估理论与测量工具 / 115
5.4.3 用户体验评价体系案例 / 116
第6章 进行竞品分析、明确增长重点,得出设计策略
6.1 如何进行竞品分析 / 122
6.1.1 明确目标 / 122
6.1.2 明确不同岗位的侧重 / 123
6.1.3 从“用户体验五要素”分析目标 / 123
6.1.4 竞品分析的步骤 / 125
6.1.5 通过数据分析找到与竞品间的差距 / 129
6.2 明确增长重点 / 129
6.3 通过增长模型做最佳增长实践分析 / 131
6.3.1 获客 / 131
6.3.2 激活 / 133
6.3.3 留存 / 148
6.3.4 商业变现 / 151
6.3.5 用户推荐/自传播 / 152
6.3.6 开启增长实践分析之旅 / 156
第7章 测试设计方案
7.1 评估设计方案ROI,确认需求优先级 / 158
7.1.1 想法库管理 / 158
7.1.2 优先级排序:用ICE模型给想法打分 / 163
7.2 设计方案测试与评估 / 164
7.2.1 设计方案测试的应用场景 / 165
7.2.2 设计方案测试方法一:可用性测试 / 165
7.2.3 可用性测试的流程 / 168
7.2.4 可用性问题分析 / 174
7.2.5 设计方案测试方法二:A/B测试 / 177
7.2.6 设计方案测试方法三:眼动测试 / 182
7.2.7 眼动测试的流程 / 184
7.2.8 眼动测试的具体应用 / 188
第8章 用数据驱动设计的实践
8.1 用户转化漏斗模型 / 196
8.2 广告投放物料优化 / 197
8.2.1 广告投放的分类、场景 / 197
8.2.2 影响因素和衡量指标 / 198
8.2.3 如何通过优化素材提高点击率 / 199
8.2.4 增长实验分析测试方法 / 203
8.3 视频广告优化 / 204
8.3.1 短视频广告的影响因素及衡量指标 / 204
8.3.2 如何通过优化素材提高点击率和播放时长 / 204
8.4 落地页设计优化 / 208
8.4.1 什么是落地页 / 208
8.4.2 落地页的目标与场景 / 209
8.4.3 落地页的影响因素及衡量指标 / 216
8.4.4 用户匹配 / 218
8.4.5 落地页的优化 / 219
8.5 产品转化流设计优化 / 228
8.5.1 什么是产品转化流 / 228
8.5.2 产品转化流转化率影响因素 / 228
8.5.3 如何进行产品转化流的优化 / 229
附录
附录A 设计师需要关注的指标及其说明 / 241
A.1 数据指标 / 241
A.2 眼动指标 / 245
附录B  设计模板 / 247
B.1 制定设计目标 / 247
B.2 增长模型模板 / 248
B.3 竞品分析模板 / 249
B.4 明确增长重点 / 250
B.5 通过增长模型制定策略 / 251
B.6 产品转化流的优化 / 252
后记
內容試閱
随着近年来社会经济水平的不断发展,体验经济已经成为继服务经济之后新的人类经济发展阶段。好的体验已经渐渐成为消费者买单和获取高溢价的原因,体验也成为各行各业新锐品牌的核心竞争力。与此同时,体验设计与设计师也越来越被重视。传统设计师的角色在大趋势下也发生了变化和转型,从过去单纯的修饰者到具备全链路设计能力的体验设计师、服务设计师,甚至是产品的驱动者。
这里的全链路设计有两种定义,一种定义是做T字形人才,钻精于视觉或交互,并且从横向的跨度上理解商业,掌握用户研究(简称用研)、交互、视觉和技术以及营销、运营知识等。另一种定义是全链路把控体验推进的过程,例如从开始的用户调研到方案立项、落地,再到方案验证,在整个过程中,设计师是一个体验主导者的角色。
为适应角色的变化,特别是在AIGC不断普及的背景下,设计不仅仅需要关注技法与生产力的提高,更应该通过科学的论证方法和数据导向,挖掘出影响产品生命周期的核心指标,拓展设计的边界,驱动商业的增长和产品的提升。这是体验经济时代给设计师提出的一个比较高阶的要求,同时也是AIGC时代传统设计师的重要转型策略,需要设计师掌握更多的核心专业能力来提升自己的竞争力,从而让自己、让设计实现更大的价值。
那么如何衡量设计价值,如何建立对设计和体验的评价标准,以及如何运用数据来优化设计力,赋能商业增长,从而为企业创造更大的商业价值,将是本书重点介绍的主题。

大概出于我们是业界少有的需要背业务指标的设计团队的缘故,我对于数据驱动商业增长特别敏感。我和我的团队做了大量的项目实践以及线上、线下的优化迭代,取得了一些成果。同时,在业内增长领域的专家以及同行朋友的帮助下,我逐渐成长起来并且掌握了一系列相关的方法论。于是,在2019年GrowingIO增长大会上,我有幸得到GrowingIO张溪梦先生的邀请,做了相关的演讲,获得了一定的肯定。之后,我不断复盘,总结并且优化我的理论。同时,我也参加了一些用户体验设计行业的相关活动来分享我的数据驱动设计的经验,让越来越多的朋友了解它,并且在他们的日常生活中能够更好地运用它,以提升设计价值。
最近三年,我不断拓宽思路,不仅研究用户体验设计领域,还拓展到服务设计领域。2020年,我有幸入围了光华龙腾奖中国服务设计十大杰出青年的候选人名单并且参加了答辩与颁奖仪式。在与业界同行讨论与切磋后,我最终将这一套价值设计的方法论运用到服务设计领域。我希望在不远的将来,服务设计领域也能不断地涌现出各种能提升设计价值的方法论,让整个行业更加欣欣向荣。这是我作为一个普通设计师内心期待的。
本书内容
第1章 设计价值与价值设计:主要介绍设计价值与价值设计模型,设计与数据的关系,以及设计师要具备的数据思维和增长思维;
第2章 从需求出发理解业务目标:介绍设计师如何深入到业务中,学会定义北极星指标,搭建增长模型,找到和了解产品需要提升的业务目标;
第3章 利用数据分析工具找到洞察:介绍设计师要掌握的数据分析思维与能力,以及如何使用数据分析方法;
第4章 通过用户研究确认问题:介绍如何通过用户调研、用户体验地图、增长体验地图、服务蓝图找到和梳理用户痛点,聚焦设计机会点;
第5章 设计目标及衡量指标:介绍如何制定设计目标,以及如何为设计目标与数据指标建立关联,搭建衡量指标与指标体系,并且建立用户体验设计量化标准;
第6章 进行竞品分析、明确增长重点,得出设计策略:介绍如何分析竞品,参考最佳增长实践指导设计;
第7章 测试设计方案:介绍如何通过可用性测试、A/B测试和眼动测试等在形成性研究中洞察体验设计的问题,找到优化点,在总结性研究中辨别设计方案的效果,评估用户体验质量和水平;
第8章 用数据驱动设计的实践:介绍通过广告投放物料(如图片、视频)的优化、落地页设计优化、产品转化流设计优化等案例详细介绍如何通过数据驱动设计,以达成设计目标。
附录 对设计师需要关注的指标做了说明,并提供了设计模板。
我希望本书里的方法论能够给各位读者带来一定的启发,也希望该方法论能够给各位读者在日常工作中提供一定的帮助。
本书的写作始于2019年1月,历经4年多,在写作过程中,我不断更新与迭代方法论和案例,限于篇幅和我的经验及水平,书中难免存在疏漏和错误之处,恳请广大读者指正。设计业本身也在发展,不断涌现出新的案例、改进的方法,我也期待本书的读者能跟我交流,一起在设计行业精进。联系方式:关注公众号“予芯设计咨询”。
万予芯

 

 

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