引言

看到这个题目，也许很多设计师会感到眼前一黑…… 笔者也不希望各位是被老板们强制要求数据化考核，才来这里寻找答案的。如果你是基层的设计师和设计主管，本文内容应该可以给你带来很多启发；如果你是数十名设计师的主管，并且可以调动更多开发、算法、运营等资源，那么你可能更应该做的无疑是自主发起业务性产品的创建，并直接获取业务结果。 好了，言归正传。 让数据的分析和验证贯穿于整个体验设计工作过程，可以促进设计师客观地洞察用户的行为和需求，全面地审视用户体验和业务价值的关系，从而用更加严谨地设计方案、推进方案、验证结果、迭代优化，最终更好地造福用户、服务公司。

范围

1. 数据验证主要针对设计工作能起到重要作用的产品/项目。例如有些技术类项目，比如通过算法优化提升推荐精度，如果相关界面的调整较少，并且是同步上线，这种情况下设计能起到的作用就很有限，可以不做设计的数据验证。

2. 对于品牌设计和处在实验/孵化阶段的创新性项目，不适合采用数据来度量。

3. 数据只是分析验证设计结果的工具之一，可以结合其它方法同步进行，核心目的都是为了不断提升用户体验。 流程设计的数据验证并不应该仅仅在研发阶段进行数据埋点、在项目收尾时回收查看一下数据即可，而是要将数据的收集、整理、分析和运用贯穿于整个项目流程和设计过程，与产品迭代同步，让数据助力用户体验的进化。

4. 项目规划阶段：设计师要在此阶段就着手汇总和分析相关历史数据，如果现有数据不足以辅助当前设计判断、不足以对比验证后续设计结果，需要在这个阶段进行快速地定性/定量调研。如果设计师的工作与项目其他角色关系绑定地比较紧密，应预先在规划阶段与关键角色（通常是产品经理、项目经理、运营）沟通，针对数据指标达成共识。

5. 设计阶段：设计师要将产品的用户体验目标和公司的业务目标有机结合，而不是只考虑用户的痛点和需求、忽略业务述求，在此基础上，结合前期汇总的数据推导出的设计判断，产出完整的设计方案。

6. 开发落地阶段：跟据资源情况（包括开发、时间成本），推进设计方案落地；如果上一步产出的整体方案能够全部落地最好，如果受业务优先级和资源所限，就要因地制宜，将方案拆解开、按重要性逐步落地；同时要在开发阶段及时给出具体数据埋点需求、跟进埋点。

7. 产品上线阶段：及时整理分析数据，验证设计结果；同时思考优化空间和具体方案，为项目下一期方案的快速产出和推进做准备。