本文結(jié)合實(shí)際案例，講解了設(shè)計(jì)是如何影響業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，影響到底有多大？理解設(shè)計(jì)-數(shù)據(jù)-算法三者之間的關(guān)系，以及對增長的影響。產(chǎn)品上下游團(tuán)隊(duì)該如何協(xié)同，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長？

之前寫了篇：產(chǎn)品增長中注意的事：設(shè)計(jì)>數(shù)據(jù)>算法。

這次結(jié)合實(shí)際案例，虛擬了一個例子來講下，主要講了3點(diǎn)：

1. 設(shè)計(jì)是如何影響業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，影響到底有多大？
2. 理解設(shè)計(jì)-數(shù)據(jù)-算法三者之間的關(guān)系，以及對增長的影響。
3. 產(chǎn)品上下游團(tuán)隊(duì)該如何協(xié)同，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長？

用戶體驗(yàn)是基礎(chǔ)，業(yè)務(wù)增長是根本

假設(shè)大寶是一家線下智能貨柜的公司，主要售賣飲料和零食，在某市有10000個貨柜，柜機(jī)大概長這個樣子。柜機(jī)兩邊是封閉的貨架，可以直接看到里面的商品，中間有一個大屏幕，用戶在可以在屏幕上選擇商品，然后付款，完成整個購買流程。

柜機(jī)的成本非常高，飲料需要低溫存放，需要制冷設(shè)備，加上柜機(jī)機(jī)身和一套智能控制系統(tǒng)，僅是硬件部分就需要5萬塊錢，10000臺設(shè)備硬件成本就有5億了。

鋪設(shè)柜機(jī)需要投入大量的資金，大寶的資金壓力非常大。商品售賣是公司的主營收入，所以公司的KPI是柜機(jī)收入。

那么如何提升單柜機(jī)收入呢？

筆者以前的想法在營銷和體驗(yàn)上做文章：一方面在柜機(jī)身上加大宣傳；另一方面保障用戶體驗(yàn)，讓用戶在最短的流程完成購買操作？提高轉(zhuǎn)化率？

除此之外，還有什么方法能提升柜機(jī)收入呢？筆者成立了一個增長小組：通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長？

為了了解業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，增長團(tuán)隊(duì)先分析了過去的業(yè)務(wù)情況：

（1）公司現(xiàn)有10000個柜機(jī)。

（2）平均每天每個柜機(jī)成交100單。

（3）80%以上的用戶買了礦泉水。

（4）不同區(qū)域用戶對價(jià)格敏感度不同。

• 旅游景區(qū)的用戶喜歡購買價(jià)格偏高的商品。
• 街道區(qū)域的用戶喜歡購買價(jià)格偏低的商品。

柜機(jī)現(xiàn)有界面都是復(fù)用一套方案，雖然柜機(jī)本身會自動檢測上架的商品，來決定屏幕上顯示的內(nèi)容，但是并未對顯示排序的邏輯做任何的處理。增長團(tuán)隊(duì)的L想：既然不同區(qū)域用戶偏好不一樣，能不能通過交互設(shè)計(jì)來影響用戶的決策，提高售賣商品收入？

筆者柜機(jī)商品最初版本1的首頁布局如下，設(shè)計(jì)團(tuán)體的想法是采用大圖顯示商品，減輕視覺負(fù)荷，營造購物氛圍。

理解設(shè)計(jì)是如何通過視覺流影響用戶決策

還好公司對之前界面的關(guān)鍵操作都做了埋點(diǎn)，L拉取了過去半年的全網(wǎng)商品位置的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，想看看有什么邏輯。

先是分析訂單商品，不同的柜機(jī)放置的商品不同，每天賣的主要都是礦泉水，不過這也在意料之中。

接下來再分析用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，想了解用戶是如何決策的？

他們先是匯總了一個月每個坑位位置的點(diǎn)擊量，分布情況如下：

我們總結(jié)了版本1的點(diǎn)擊規(guī)律，每個坑位的點(diǎn)擊比例分布相對比較穩(wěn)定，肯定不是巧合。

是不是設(shè)計(jì)產(chǎn)生的影響呢？用戶視線停留的位置，更容易被點(diǎn)擊？

我們發(fā)現(xiàn)點(diǎn)擊分布呈現(xiàn)古騰堡規(guī)律：

結(jié)合之前查找歷史記錄得知：早期公司考慮大部分人買礦泉水，為了方便用戶購買，放在第一個位置。會不會因?yàn)檫@個原因，第一個點(diǎn)擊量高呢，上面的視覺流正好的巧合呢？

我們可以把礦泉水放到商品2的位置，看下點(diǎn)擊情況：

商品2的位置點(diǎn)擊比例上來了，除了商品1的點(diǎn)擊比例下來了。

另外，除了商品2固定放置礦泉水外，其它位置的商品經(jīng)常會變，但點(diǎn)擊比例基本保持不變。但是首位置仍然明顯好于其它位置點(diǎn)擊比例，可以說明：在兩行商品分布的設(shè)計(jì)下，用戶瀏覽商品的視覺流呈現(xiàn)古騰堡模型的。

根據(jù)這個信息，我們可以抽象出原則，指導(dǎo)運(yùn)營策略：

1. 在視覺流分布線上，商品曝光要遠(yuǎn)大于其它產(chǎn)品。
2. 對于礦泉水作為通用高頻需求商品，商品位置對點(diǎn)擊率的影響較小。
3. 對于其它小眾化非高頻需求商品，商品位置對點(diǎn)擊率的影響較大。

增加一行會怎么樣呢？

雖然版本1的兩行設(shè)計(jì)簡潔，沉浸感強(qiáng)。但老板覺得單屏放得商品太少，現(xiàn)在商品越來越多了，盡可能要一次性曝光。用戶不可能一屏一屏地翻頁來看商品，「要再加一行商品」老板說。

「再加一行就變成了九宮格了，不好看吧？要不，每行先加一個商品？」設(shè)計(jì)同學(xué)Y說。

「好，就按你說的來」老板說。

Y很快推出了版本2。上線一個月后，L統(tǒng)計(jì)了點(diǎn)擊分布比例情況，還是跟預(yù)測的情況基本一致，在古騰堡視覺流上的商品位置，明顯高于其它位置。

再來看一看商業(yè)數(shù)據(jù)：單柜機(jī)日均訂單數(shù)并沒有增加，柜機(jī)的總體的點(diǎn)擊量也并沒得到增加。某種程度上說明，新加的商品并沒能激起用戶的興趣，查看更多的商品。另外，每行4個商品的設(shè)計(jì)也帶來了另一方面的影響：在同等情況下，不同商品之前的點(diǎn)擊分布變得不均勻，運(yùn)營策的同學(xué)很難集中火力主推某一個商品。

由于版本2并沒有為營業(yè)帶來實(shí)質(zhì)的增長，老板說再一個思路再看看「既然單行增加商品不行，就增加一行吧，看看怎么樣？」

「那就成九宮格，不太好看吧。數(shù)據(jù)估計(jì)也不一定好，版本2都不行」設(shè)計(jì)同學(xué)Y說。

「做一版出來，先看一看效果吧」老板說。

Y按照老板的意思，推出了版本3：「先做一版，跑段時間看看吧」老板就是想試一試，看能不能多賣些商品。Y就按老板的意思推出了版本3。

版本3上線了，L一直監(jiān)控后臺點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，看會對收入有沒影響？

這次改版比較大，相較版本1和2，商品位置都要多。L擔(dān)心用戶體驗(yàn)不好，可能會影響礦泉水的售賣情況，就把固定在商品1位置。數(shù)據(jù)跑了一個星期之后，L整理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：

1. 單柜機(jī)的日均訂單并沒有減少，而客單價(jià)略有提升。
2. 而商品位置的日均總點(diǎn)擊量比版本1提升了50%。

而商品位置點(diǎn)擊比例的分布并沒像版本1那樣，呈現(xiàn)了Z字型，并不像版本1那樣，L做了下總結(jié)：

1. 在超過兩行的設(shè)計(jì)情況下，用戶的視覺流分布呈Z字型。
2. 處在視覺流路徑上的位置，更容易比其它位置獲得點(diǎn)擊。
3. 在視覺起點(diǎn)，終點(diǎn)，停留點(diǎn)的位置，又比視覺流上其它位置更容易獲得點(diǎn)擊。

L繼續(xù)拉取柜機(jī)一個月的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，查看了分布情況：不同坑位點(diǎn)擊分布較版本1，2都更為均勻。在總體點(diǎn)擊提升的情況下，較好地平衡了不同位置的流量獲取。

借助數(shù)據(jù)指導(dǎo)設(shè)計(jì)

有了版本3的經(jīng)驗(yàn)，L得到一個重要的內(nèi)容：不同的設(shè)計(jì)對用戶視覺流產(chǎn)生不同的影響，從而影響用戶的的選擇。

既然如此，增長團(tuán)隊(duì)想做個嘗試：

1. 利用視覺流效果，在重要位置主推高利潤的東西，刺激用戶購買。
2. 把強(qiáng)需求的商品，放在次要位置，改變視覺流，從而帶動附近商品的曝光。

經(jīng)過老板的溝通，他們在不改變版本3的情況下，調(diào)整了礦泉水的放置位置，將其放到商品2，原有商品2的脈動放置在商品1，暫且稱它為版本3-1。

上線一個月之后，發(fā)現(xiàn)：

1. 單柜機(jī)日均訂單量略有增長，增幅也就只有1%。
2. 商品1位置的脈動訂單量明顯較之前有一些提升，增幅達(dá)到5%以上。
3. 商品6位置的點(diǎn)擊量和訂單數(shù)有所提升。分析發(fā)現(xiàn)：用戶視覺在走到商品2時發(fā)生了停留，影響一些用戶的選擇，又產(chǎn)生了古騰堡視覺流，從而對商品6的曝光和點(diǎn)擊產(chǎn)生的補(bǔ)償。
4. 商品2位置的礦泉水訂單量有所有下降，但并沒影響單柜機(jī)的日均收入。
5. 新策略使得高利潤的商品獲得了更多的曝光，提升了客單價(jià)，整體營業(yè)收入上漲了10%。

新策略下的收入增長是通過提升客單價(jià)來實(shí)現(xiàn)的，但有沒方案能夠提升單柜機(jī)的日均訂單。要是能提升日均訂單，那單柜機(jī)的收入可以有較大的增長。

再小的數(shù)據(jù)也蘊(yùn)藏著業(yè)務(wù)信息

如果你看得比較仔細(xì)的話，會發(fā)現(xiàn)：比例圖分布中有些商品點(diǎn)擊比例分布呈競爭關(guān)系：

1. 版本1中，各個商品并未發(fā)現(xiàn)太大的競爭。
2. 版本2和版本3中，商品1和商品9呈現(xiàn)此消彼漲的情況。

為什么會發(fā)生這種情況呢？

不論是版本2還是版本3，發(fā)生競爭的商品都是同類商品，恰巧兩個商品都處在視覺流的重要位置，容易得到曝光。用戶只會在兩者之前選一個，選擇了前一個，就不會選擇后一個。反之，也是一樣。這就是競爭的原因。

有意思的是，兩個商品的競爭有周期性規(guī)律，總是前面幾天競爭明顯，后幾天減弱。

為什么會這樣呢？

每個柜機(jī)存放東西有限，公司每周定期都要補(bǔ)貨，填補(bǔ)賣出的商品。前面講了，版本1和3中，除了商品1位置固定放置礦泉水外，其它商品都是根據(jù)補(bǔ)貨的情況，隨機(jī)出現(xiàn)。競爭發(fā)生的時間正好跟商品更新的時間吻合。

所以，兩個版本在用戶看來，商品1固定，商品8不一樣。當(dāng)商品8周期性更新時，視覺上發(fā)生了變動，用戶可能因?yàn)樾迈r好奇查看了商品8。當(dāng)商品展示了一段時間后，用戶視覺就會產(chǎn)生疲勞，不再點(diǎn)擊后面的商品。兩者之間點(diǎn)擊取得平衡。而當(dāng)商品8再次更新時，平衡再次被打破。

怎么才能消除商品之前的競爭呢？

總不能不更新商品吧，即使是固定商品8的位置，本質(zhì)上兩者還是有競爭關(guān)系的，只不過是消除了更新產(chǎn)生的波動，而看到不過是競爭后的再平衡。

換一個角度來講，更新的波動也是有利的，能教育用戶商品的更新，有利新品的曝光。競爭不能消除，那能不能減弱，反而利用好曝光的競爭關(guān)系？

增長團(tuán)隊(duì)的同學(xué)提議，要不我們放個不同品類的商品試試吧。

你放置兩個飲料，我肯定只會選一樣啊。要是搞個搭配，比如一個放可樂，一個放小魚干，可能兩個我會買。

「那我們就試一試唄?！褂辛饲懊娓陌娴男Ч习鍖π虏呗酝τ行判?。增長團(tuán)隊(duì)在版本3-1基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，在不改變其它位置的商品情況下，商品8和商品9放置小吃的零食。

數(shù)據(jù)又跑了一個月后發(fā)現(xiàn)：

1. 單柜機(jī)的日均訂單量有明顯的提升，增幅達(dá)到30%。
2. 同一用戶同時購買商1和商品8或商品9的比較多。顯然，新策略生效了。
3. 商品8和商品9的競爭明顯了，存在此消彼漲的情況。

「要不我們再進(jìn)一步優(yōu)化，將視覺流路徑上的商品品類都區(qū)分開來，避免產(chǎn)生競爭?！乖鲩L團(tuán)體隨機(jī)調(diào)整了商品位置策略：按用戶的購物習(xí)慣，在視覺流路徑上放置容易讓用戶搭配購物的商品。

「那我們擺放的商品豈不是亂了樣，一眼看過花里胡哨的。用戶體驗(yàn)一點(diǎn)都不好，買個想要的飲料，可能都要找半天?！乖O(shè)計(jì)同學(xué)不建議這么做。

「看看今日頭條，展示的東西不也亂七八糟的。用戶口頭上說推薦的不是自己想要的東西，身體還是很誠實(shí)。推過去的東西不還是點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)，比以前分類的點(diǎn)擊好多了?！筁說?！高€是先上線，看看數(shù)據(jù)再說?！?/p>

上線了一個月后，單柜機(jī)的日均訂單量增長了5%，日均收入也增長了5%以上，團(tuán)隊(duì)挺興奮。

「我覺得還有上漲空間。只要你們肯想，一定有方法，相信自己。今年的年終獎就看我們的成績了?！估习彘_始有點(diǎn)灌雞湯，給團(tuán)隊(duì)畫餅。

精細(xì)化運(yùn)營，算法來幫忙

增長團(tuán)隊(duì)開始思考：還能有什么方法提高收入，能想的都已經(jīng)想了。除非再做精細(xì)化點(diǎn)？

不同柜機(jī)放置的場所不同，用戶的購買場景不同。街道的人群傾向購買日常喜歡的商品，旅游區(qū)的人群傾向購買好玩新鮮的商品。

為什么不做智能推薦呢？

我們每天有大量的用戶行為數(shù)據(jù)，完全可以分析不同場所用戶群體的偏好，然后現(xiàn)結(jié)合交互設(shè)計(jì)的原則，讓合適的商品展示在合適的位置。

引導(dǎo)：

1. 同一用戶多購買不同品類的商品。
2. 同一商品盡可能買高利潤的。

「那我們才能做到：讓合適的商品展示在合適的位置上呢？」大家都很好奇。L列出一個公式：

總毛利潤=總訂單數(shù)x平均單筆利潤

「我們年終獎就靠它了，不管我們設(shè)計(jì)怎么變，商品位置怎么變？雖然我們的KPI是收入，公司最終要的還是利潤。毛利潤都是這個公式，也點(diǎn)類似電商GMV?！筁繼續(xù)說。但我們需要拆開來看單柜機(jī)數(shù)據(jù)：

單柜機(jī)毛利潤=商品1x利潤1x訂單1+商品2x利潤2x訂單2+……+商品nx利潤nx訂單n。

這樣為了便于我們做精細(xì)化運(yùn)營，既然不同柜機(jī)擺放位置不同，面向用戶群體不同。那我們就搞個算法，像淘寶一樣，他們個千人千面，我們千柜千面。淘寶做線上，針對個人分發(fā)商品。我們做線下，針對群體分發(fā)商品。至于商品位置怎么放置，都交給算法，由增長同學(xué)來處理，設(shè)計(jì)合適的策略。只有在需要的時候，我們再去干涉算法。

增長團(tuán)隊(duì)覺得挺有意思的，每個柜子商品擺放位置都由算法來決定。我們有10000個柜子，每個柜子每周測試一種策略，相當(dāng)于一周做了10000個A/BTest。

L說，我們要注意兩個核心指標(biāo)：

1. 訂單數(shù)。單柜機(jī)訂單數(shù)與過去一個月數(shù)據(jù)相比，下行波動區(qū)間只能在10%以內(nèi)，總訂單數(shù)下行波動區(qū)間只能在3%以內(nèi)，兩者上行區(qū)間不限，越高越好。訂單數(shù)代表了我們的用戶需求滿足情況，是長期指標(biāo)，權(quán)重高。如果用戶下的訂單數(shù)少了，運(yùn)營的可持續(xù)性就差了。即使通過提升單筆利潤提升總毛利潤，也是不可持續(xù)的。
2. 平均單筆利潤。單柜機(jī)的平均單筆利潤與過去相比，下行波動區(qū)間可以在15%以內(nèi)，全量柜機(jī)平均單筆利潤下行波動區(qū)間只能5%以內(nèi)。利潤代表公司獲取的商業(yè)價(jià)值，是短期指標(biāo)，權(quán)重次于訂單數(shù)。在訂單數(shù)增長的情況下，可以容忍利潤下降，來換取長遠(yuǎn)的收益。

正確理解設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)和算法三者的關(guān)系

新的方案是否會有效？研發(fā)團(tuán)隊(duì)持質(zhì)疑態(tài)度：其實(shí)在你們搞算法之前，我們就做過，效果并不好，反正我知道訂單數(shù)基本上沒什么增長？

「是在版本1的基礎(chǔ)上嗎？」L問。

「版本1，版本2都做過嘗試呀，沒用的?！寡邪l(fā)同學(xué)G說。

「那你看現(xiàn)在的版本訂單量不就增長了，跟版本1，都增加了30%以上呢？」L說?！笇Π?，所以我覺得算法沒用，搞來搞去發(fā)現(xiàn)最后是因?yàn)樵O(shè)計(jì)的問題。我們再怎么努力，還不及界面變一下」研發(fā)同學(xué)G說。

「之前的方法不對，設(shè)計(jì)主導(dǎo)了用戶的購買決策。算法再怎么用力提做不了大的提升。你看后面，版本3布局沒有變動，我們在視覺流的基礎(chǔ)上做了商品搭配策略，訂單量就一下子上來。這也是算法的一種啊，只不過是我們?nèi)藶橹贫ㄒ?guī)則，通過數(shù)據(jù)反映出來了。至少最理想的搭配是什么樣的，就要看算法的。當(dāng)前，這一切的前提是設(shè)計(jì)在正常的方向上。」L說。

G覺得有道理。畢竟，前面連續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，足以說明一切。只有正常方法，才能發(fā)揮算法的價(jià)值，先有設(shè)計(jì)，再看數(shù)據(jù)，然后再考慮算法。

設(shè)計(jì) > 數(shù)據(jù) > 算法

增長與團(tuán)隊(duì)協(xié)作

為了后續(xù)持續(xù)優(yōu)化，增長團(tuán)隊(duì)拉上了運(yùn)營，產(chǎn)品，設(shè)計(jì)和研發(fā)同學(xué)，一起總結(jié)了協(xié)作經(jīng)驗(yàn)：

1. 核心數(shù)據(jù)是最終驅(qū)動力，各個團(tuán)隊(duì)必須要捆綁一起來合作。
2. 每個團(tuán)隊(duì)在處理好專業(yè)領(lǐng)域之外，要關(guān)注自己所負(fù)責(zé)事項(xiàng)對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的影響，且要有量化的結(jié)果。

而后，大家又一起制定了產(chǎn)品原則，來指導(dǎo)產(chǎn)品協(xié)作：

1. 需求從運(yùn)營到產(chǎn)品，設(shè)計(jì)，再到研發(fā)。每個團(tuán)隊(duì)都要理解所處崗位對業(yè)務(wù)核心數(shù)據(jù)的影響，影響有多大。影響的權(quán)重越大，越要謹(jǐn)慎。
2. 從設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)，再到算法。需要制定出合理的規(guī)則，指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，運(yùn)營和開發(fā)：設(shè)計(jì)的依據(jù)是什么（比如總結(jié)上方視覺流原則）？運(yùn)營的依據(jù)是什么？算法調(diào)整的依據(jù)是什么？
3. 在需求實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)中，要思考：依據(jù)現(xiàn)有的規(guī)則，我的工作將如何改變當(dāng)前的商業(yè)行為，并對結(jié)果做出量化的預(yù)測。

在你所負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)里，你會關(guān)注哪些業(yè)務(wù)指標(biāo)呢？每個指標(biāo)都有特定價(jià)值，如果你不清楚，不妨列出你知道指標(biāo)，然后問自己：依據(jù)這個指標(biāo)，我將如何理解或改變當(dāng)前的商業(yè)行為？

小試身手

假如你來負(fù)責(zé)增長團(tuán)隊(duì)，老板有一天再次發(fā)出挑戰(zhàn)：要把訂單量再往上提一成。你會怎么做呢？

#專欄作家#

lei，微信公眾號：monster_talks，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。豐巢產(chǎn)品經(jīng)理。主導(dǎo)過智能硬件，物流行業(yè)的啟動項(xiàng)目。專注To B業(yè)務(wù)策劃和數(shù)據(jù)分析，輔助業(yè)務(wù)決策。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議