用户体验设计中，用户的反馈是关键的一环，通过数据驱动产品设计，对产品进行不断优化，才能够在发展的浪潮下立于不败之地。
本文总结了用于优化产品的的两大数据类型，希望对你有所帮助。
用户体验设计的前提是要重视用户的反馈，也是最根本的体现，是作为数据驱动产品设计中必不可少的一环。
只有不断提升用户洞察的敏锐度，尽快做出产品的调整与优化，才能在未来的数字化浪潮中立于不败之地。
一、反馈型数据问卷调查是用来搜集用户的反馈的一种方法。
在实际的工作中，也是作为设计的一项重要的发力点。
常见有如下几种类型：1. 净推荐值NPS净推荐值NPS（Net Promoter Score），可称为口碑，是一种计量客户会向其他人推荐产品或服务可能性的指数。
它是最流行的用户忠诚度分析指标，专注于用户口碑如何影响产品增长。
具体说来，NPS的数据来源于在问卷中询问用户“你愿意向同事/朋友/家人推荐我们的产品吗？”这个问题。
用户在0-10分之间进行打分，10分表示非常愿意，0分表示不愿意。
根据用户的推荐意愿，将用户分为推荐者、中立者、贬损者。
NPS=（推荐者数/总样本数）100%-（贬低者数/总样本数）100%，得出的数值越高说明产品越受欢迎。
需要注意的是，仅了解NPS数值是不够的，作为设计师还需要深挖其背后的原因，以便找准设计切入点。
这也是为什么现在各大APP的NPS调研中，通常还会追加附加问题。
如飞猪旅行和去哪儿这两个APP均会进一步询问用户其推荐/不推荐的原因。
（下图所示）2. 费力度CESCES（Customer Efforts Score）是指顾客费力指数。
是衡量顾客在使用产品时所花费的精力与时间的指标。
用户前后所花费的精力与时间越多，费力度也就越高，产品体验也就越差。
通常采用5分制，从“1=非常少”到“5=非常多”。
好的设计需要做到让用户一看就懂如何使用，自然流畅的达成目标。
而对于部分产品而言，由于业务本身较为复杂，用户上手需要一定的时间成本，所以想要做到让所有用户都一看就懂如何使用是非常困难的。
一些复杂的B端产品，不要说让用户自己一看就秒懂了，能够做到让用户不寻求客服的帮助自己完成功能的使用、解决问题就非常厉害了。
所以对于一些功能复杂的产品来说，通过设计降低理解门槛和使用门槛，是一件挺重要的事情。
（如下图所示）对于用户而言，降低门槛设计的价值和目标是减少客户的挫败感，提升使用效率；对于产品而言，降低门槛设计的价值会降低服务成本。
（篇幅有限这里不展开讨论，关注后续内容分享）3. 问题占比当产品积累一定的用户体量后，反馈的渠道也是多种多样。
通常包含直接反馈、工单、客服周报等。
在一定周期内，运营会将搜集的问题进行统计汇总。
设计师需要针对高频出现的问题，进行分析与定义，再进行设计与体验升级。
一些看似微不足道的改进，对提升客户满意度，帮助产品达成商业目标，提升团队运作效率，都有着不可忽略的价值。
无论是核心的转化率还是其他的数据指标，分析不同产品的特性，梳理关键路径，明确每个节点对用户的意义并不断优化，结果自然而然会向好。
二、结果型数据近年来随着互联网迈入存量市场，获客的成本也越来越高。
产品难以再有爆发性增长，运营策略也从如何快速增长，转变成为如何盘活现有的用户。
因此，会显得尤为的重要。
谈到，最为核心的就是转化率。
很多设计师误以为转化率就是与付费相关的行为，这样的理解未免太片面。
转化的本质是与具体事件相关的一种行为，除付费外还包含注册、激活、分享等。
转化率的公式为：（目标页面UV/来源页面UV）100%由此可推导出：注册率=（注册量/UV量）100%付费率=（付费用户/新用户）100%激活率=(完成关键行为的新用户/新用户)100%…这里要重点聊一下激活率，所谓“完成关键行为的新用户”，指的是与产品价值相关的行为，在不同类型的产品中的判断标准是不同的。
举个例子，作为饿了么的新用户，是否下单点过外卖？这个行为就是关键行为；作为头条的用户，是否完整的浏览或发布过一条内容？这个行为也叫做关键行为。
在实际工作中遇到转化的场景，我们通常会采用漏斗模型来分析问题，统计每一个步骤的转化情况，即漏斗模型。
查看漏斗的转化情况，找出最大漏损环节，对应设计，意味着最大的改善机会点。
（如下图）这里举一个饿了么店铺页引导开通超级吃货卡的例子，目前店铺页开通的路径是“店铺红包—引导弹窗—销售页—购买页—支付页”。
基于这一路径进行漏斗转化分析，我们发现大部分的用户都在中间的引导过程中流失了，而最终完成支付的甚至不到1%。
于是，设计师提出了简化路径的方案，来减少漏斗流失。
另外优化入口的显示，让原本需要在弹窗上显示的信息前置，相较于优化前减少了3层漏斗，更多的流量可以直接进入到购买页。
提升转化力一方面需要查漏补缺，洞察本质原因，从根源上降低无效转化数；另一方面要求设计师能够跳出思维困境，找到更高效的转化方式。
除以上的转化率外，还有两项重要的指标分别是：活跃用户量与留存率。
活跃用户量：指执行产品关键行为的用户，这个关键行为的定义与客户获取到产品价值的相关。
不能单纯的把登录行为定义为活跃。
如抖音，仅登录不能算活跃用户。
其算法可能是在线10分钟或者刷三个视频才算一个日活。
活跃用户量是衡量内容类、社交类、游戏类产品的重要指标。
留存率：即让用户持续的使用你的产品。
一般分为新增用户留存与活跃用户留存。
通过区分不同属性的用户留存状况，对不同用户采取精细的运营策略。
在用户基础上，通过时间维度进一步区分次日留存、周留存、月留存。
用户来了就走，走了就不再回来，并不是产品和运营希望看到的，这等于前期的一系列产品策略、运营成本、人力时间都白白浪费掉了，因此对用户的维系显得格外重要，新用户留存率也衡量用户增长过程中最重要的一个环节。
以上是产品中常见的，无论是核心的转化率还是其他的数据指标，分析不同产品的特性，梳理关键路径，明确每个节点对用户的意义并不断优化，结果自然而然会向好。
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