設計師生來就是要解決問題的。那如何才能更好、更高效地解決問題？首先要求我們能發現問題，數據分析就是一種常用的發現問題的手段。通過數據定位問題，然后用設計方案來嘗試解決問題，之后再用量化的數據指標來評估問題是否解決了，解決了多少。通過迭代優化，問題就能夠得到較好解決。
本文結合自己在在登錄產品的體驗優化中積累的一些實戰經驗，重現過程中的設計點滴，有效果明顯的方案，也有效果不明顯的優化嘗試，最后將總結一些通用的設計思路。
- 登錄失敗的原因在哪？
登錄框一般是個較簡單的界面，它包括：賬戶名和登錄密碼、校驗碼、其他賬戶登錄入口、注冊等關聯操作等元素。
看似一個簡單的界面，每天卻有不少用戶嘗試登錄卻登錄失敗。某些流量較大的網站，每天可能有上百萬登錄失敗次數。登錄作為用戶進入一個產品的第一道門，體驗非常關鍵。因此我們把登錄成功率作為衡量登錄產品體驗好壞的最重要的指標。
通過數據收集和分析后，我們發現用戶登錄出錯的原因占比如下圖（圖中數據做了模糊處理）：登錄密碼出錯、賬戶名出錯、校驗碼出錯是影響登錄成功率的top3因素。
- 詳細定位問題，各個擊破
針對上述的top3問題，我們迭代做了優化。在此以校驗碼出錯的優化為例，來說明優化思路。前面我們通過數據定位了大問題出在哪里，接下來我們需要詳細定位問題。那校驗碼為什么出錯？有什么解決方案？
通過頁面埋點點擊數據和后臺日志我們發現用戶刷新圖片校驗碼概念較高，平均每個用戶會刷新2次校驗碼才能輸入正確。所以問題可歸納為：校驗碼識別度低，容易輸錯。
那對應有怎樣的解決策略？不妨嘗試下這種循序漸進的解決思路：事前、事中、事后。
1）事前：我們把輸入圖片校驗碼作為一個事件，那“事前”的意思就是不出現圖片校驗碼，或者降低校驗碼出現概率。圖片校驗碼的作用是防止機器批量登錄行為。逆向思考下：如果我們能保障系統安全的情況下，通過技術手段盡可能提前識別是人在請求登錄，還是機器惡意登錄。確信識別為人在登錄的情況下，就不出現圖片校驗碼（如下圖），就可以大大減少正常用戶登錄時輸入圖片校驗碼的概念。
上線后，通過跟蹤登錄成功率數據，發現此優化效果非常明顯。
2）事中：近一步發現校驗碼是數字和字母隨時混搭出現，如數字“0"和字母“O”，數字"1"和字母“I” 很容易混淆。
解決方案：降低容易混淆的數字和字母出現的概率，如果出現了數字“0"或字母“O”，默認用戶輸入其中一個都是正確的。條件允許的話，還可以過濾掉這些容易混淆的組合，提高用戶首次輸入的成功率。
還有一個解決策略是用戶輸入校驗碼后即時反饋結果：輸入正確還是錯誤。
輸入正確的提示如下：
輸入錯誤的提示如下：
通過這個優化，用戶可以提前知道自己出錯了，而不需要登錄請求后才知道出錯了，導致一次登錄失敗。所以用戶登錄效率更高了（用時更短），而登錄成功率也有不小的提升。
3）事后：用戶輸錯一次圖片校驗碼了，再次輸入如何能更容易成功？如下圖中，用戶通過點擊圖片校驗碼區域刷新出現另一張校驗碼，但相對隱晦，部分用戶出錯了，就不知道點擊換一張校驗碼圖片。
解決方案：強化刷新圖片校驗碼的操作按鈕，同時增加語音校驗碼。雖然語音校驗碼本意是為盲人用戶設計的，但正常用戶在圖片校驗碼老是輸錯情況下，也可以使用語音校驗碼。
最后，總結下通過數據來指導產品優化的一般流程。
第一步：確定產品體驗的量化指標
如上面案例中我們用成功率來衡量登錄產品體驗好壞的指標。什么指標可以用來量化某個產品的體驗呢？這是目前交互設計領域討論比較多的話題，這里先不展開闡述，只提供參考建議：一、用戶體驗的改變對該指標有至關重要的影響；二、該指標很好被量化；三、清楚該指標是如何計算的，項目組達成共識，這樣才能更有的放矢的開展設計。
第二步：數據分析準確定位問題
找到影響上述量化指標的產品問題點在哪，如上述案例中登錄失敗有哪些情況，占比怎樣。視產品不同，數據來源可以是產品的后臺日志數據，用戶點擊行為數據或用戶來電求助率，等等。再近一步分析：密碼為什么出錯、賬戶名為什么出錯、圖片校驗碼為什么出錯。比如我們通過大量的用戶來電客服錄音就可以找到用戶密碼出錯的真正原因：將支付密碼和登錄密碼混淆，跟其他產品的秘密混淆；密碼設置得太復雜，記不?。幻艽a出錯后，找回密碼不成功，等等。
第三步：迭代優化，用數據檢驗效果
找到了問題，就針對性得設計方案。解決思路可以參考上述的“事前”、“事中”和“事后”。事先：問題是否能提前規避，降低發生的概念；事中：問題發生了，如何幫助用戶快速解決；事后：如何避免再次發生。優化方案快速上線，看對應的體驗指標是否改變了，改變了多少。往往不可能一步到位就把問題解決掉，需要迭代優化，不斷通過數據跟蹤來修正設計策略。通過效果累計，達到我們最終的設計目標。
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本文來源： 淘寶交互設計師分享：如何通過數據指導產品優化
