數據驅動設計是一把雙面刃
不知道各位有沒有聽UX podcast的習慣呢？
近期聽到UX Coffee設計咖當中有一集，邀請來自於Facebook、Google以及Apple的產品設計師和數據科學家，討論數據驅動的設計方法有何優缺點，覺得這期內容特別值得記錄下來，因此幫大家整理成了四個部分，並雜揉一些我個人的想法及反思：
本篇文章整理自UX Coffee設計咖的podcast第68集 - 41種藍色。
UX Coffee設計咖專注於討論產品設計和使用者體驗，是由旅居矽谷的中國人所設立的音頻節目。每期節目，主持人都會邀請業界大咖來談談和使用者體驗設計相關的個人經驗故事。
為什麼要使用數據驅動設計，它擁有什麼魔力？
據傳聞，Google搜尋頁面所顯示的藍色連結，是透過數據實驗在41種藍色當中，選出一個表現最好的方案。
身為Google視覺設計師的Aris，過去曾在一間沒有規劃數據指標的遊戲公司工作，評估產品設計的方式就是把東西做好後，丟到團隊夥伴當中問一問。到了Google之後，才開始面對到自己的設計師思維和數據指標所產生的衝突。也開始相信41種藍色的實驗或許是真的。
我想做過UX研究、產品設計開發的人， 一定多少都聽過：
「請你給我數字的證據，告訴我為什麼要下這個決策？」
「你怎麼知道訪談的結果不是你個人主觀詮釋？還是給我數字吧，這比較實際。」
量化用戶行為的關鍵在於後續數據指標的設立，明確定義要解決的問題後，設計多個解決方案，並進行多次A/B Testing，最終挑選出表現最好的方案。這也容易讓整個團隊取得共識，進行快速迭代開發，並朝著同一個目標邁進。
在互聯網產品當中，有幾項衡量產品效果的重要指標，例如：點擊率、日活躍人數或是交易數量。
例如，Facebook的數據科學家－張勝杰指出，Facebook要怎樣知道使用者有多喜歡他們的產品，我們怎麼去量化「喜歡」這件事？其中，最核心的指標就是Time spend：使用者總共花了多少時間在Facebook上。這是一個直覺的指標，花越多的時間，就表示用戶的黏著度越高、越依賴Facebook。
Facebook也曾經做過一項實驗，在一篇貼文的下方要放上幾個emoji的數量，效果才會是最好的？對於設計師來說，可能4是一個“magic number”，因為4個emoji排版起來好看又優雅，但這種主觀的設計思維，是建立於沒有實際證據上面的。於是，他們將一部分的用戶劃分成5個小群組，並測試了放3、4、5、6、7個不同的emoji所產生的效果，看看哪一個方案在「日活躍用戶」(Daily Active Users) 的數據上的表現最好。
如果大家想知道Facebook Emoji 設計的更多細節，推薦大家閱讀這篇由Facebook產品設計總監Geoff Teehan所寫的文章 - Reactions: Not everything in Life is Likable數據指標的陷阱：達成短期目標，忽略長遠的永續發展
設立「數據指標」是一個容易把使用者行為進行量化操作的方式。有核心指標的話，就很容易做產品的下一步決策，若遇到和核心指標有衝突的項目，就把這個項目的優先順序給降級。這種測試 → 結果 → 選擇優化方向的產品設計路徑，非常適合現在發展快速的互聯網產品，來進行快速迭代開發。
有沒有可能其實是一個好的設計方案，它並沒有帶來數據指標上的增長呢？
雖然數據指標是一個好follow的項目，但是在設計師的群體當中還是會受到不少質疑。例如：學生的考試分數，並不一定能代表他的智商和能力。而我個人認為接下來的討論，是本集音頻節目最精彩的片段：
當產品當中的10%的超級用戶 (power users)，帶來核心指標80~90%的貢獻，在追求商業利益最大化的條件下，我們會想辦法來取悅這群10%的用戶族群，並讓他們掏出更多的錢。當我們抓住這群用戶，未來的產品發展規模呈現飽和時，我們才發現走上了一條受限的決策。
我們忽略了剩下90%的用戶需求，達成了短期目標，但卻犧牲了產品長遠發展的可能性。
這裡給一個比較具體的例子，假設團隊進行手機遊戲營運的時候，理想上針對付費用戶的需求來改善產品。但是，剩下的不付費用戶可能因此慢慢流失，當用戶基數下降的時候，遊戲也經營不下去、付費用戶玩起來的爽感也相對降低了。
來自螞蟻金服的體驗設計師，龔子儀也提到了，數據的決策過程基本上就是一個黑箱。當整個社會在追求整體效益最大化的時候，我們設計目的就是為了取得最多的獲利，相對來說勢必會犧牲掉一些人的權益，產生難以被發現的道德問題。例如著名的電車思想實驗，就是一個很好的例子。
蘋果真的不做用戶研究嗎，那他們到底「根據什麼」做設計的？
大家多多少少或許聽過一個都市傳說，那就是蘋果不做用戶研究的。
Mac OS最早期的設計師 Laurent Baumann表示，蘋果的設計哲學就是：為了自己而設計、相信自己的設計直覺，做出自己也想要用的產品。Airdrop是他最驕傲的產品，但是他並不希望有人告訴他有多少百分比的使用者在使用Airdrop，因為他相信這就是最棒的產品。
我個人認為蘋果這種做法是採用「設計界的菁英主義」，他們相信設計師多年來實踐產品時的經驗及直覺，而每個人都有自己的一套捷思方法 (heuristics)。
但經驗法則還是可能因為個人情感而產生偏頗，建立在錯誤的經驗上發展而來的。蘋果要怎麼避免這件事情呢？
蘋果前設計經理Ellen Dong表示，他們在產品開發的過程當中，很少在畫線框圖 (Wireframes)。更多的時間是思考好的設計，以及跟其他設計師的溝通、爭論。他們相信，爭論就是一個慢慢釐清問題的過程，去了解雙方的思維框架是什麼、雙方的gap是什麼，如果能在當中一點點的產生共識，那就會淬煉出最佳的設計決策。
對於蘋果會不會做用戶研究這點，Ellen則說了，他們會做探索式、更high-level的用戶需求價值研究，但不會去做更具體的設計驗證 (Design Validation)，也不會去做易用性測試 (usability testing)。
結語：持續培養自己的思維判斷能力才是重點
在結論上我們並沒有要說，是Facebook、Google的數據驅動設計方法比較好，還是蘋果的這種「菁英式」設計法比較好。
數據指標雖然可以提供實際的驗證方式，但卻不能完全反應產品的價值。菁英式設計讓設計師直接用彼此的思維框架產生碰撞，但也有可能最後大家一起進入思維誤區。(這就取決於產品最終決策者的智慧了)
個人認為，不論是做量化數據或是質性方法，這些方法的共通點都是「收集而來的資訊」。在產品的設計開發過程中，我們的工作就是針對這些收集而來的資料去做解讀，請切記我們每一個人都是帶著「有色眼鏡」來解讀資訊的。不論是研究員、設計師、產品經理，只要是在個人經驗不足的狀況下，就相對有可能進入思維的誤區、只想聽自己期望中的答案。除此之外，利用混合方法 (mixed method) 研究，適時的將量化與質性的資料交叉驗證與比對，也可以增加資料的信賴程度與培養自身的洞察能力。
本文章感謝劉淨 Ching Liu 提供編輯修改建議。
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