每家公司都需要数据体验师.doc

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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流每家公司都需要数据体验师.精品文档.每家公司都需要数据体验设计师来自于 商业评论2015年7月尽管人人都在谈论大数据正在以何种方式改变商业和社会，然而所有这些讨论似乎仅仅着眼于数据本身。人们通常将形形色色的分析（描述性分析、预测性分析及规范性分析）视为主要价值来源，数据科学家也被置于这一转变的核心，被赋予执掌大数据秘钥的权力和责任。诚然，一些公司成功地运用分析方法简化并重新设计了自身内部流程，提高了对目标客户的精准定位，实现了产品定制化。然而，大家忽视了数据经济这幅“拼图”中一个不可或缺的重要拼块那就是人的因素。就拿社交媒体、可穿戴设备和联网

2、家庭来说，这一切完全有赖于个人生成的数据或与个人相关的数据。这些技术不仅捕捉到人们过去的行为，而且要改善他们今后的行为。从记录睡眠习惯到实时导航最佳回家路径，数据可以进一步充实当前体验，为人们开启超乎想象的全新可能。经数据充实的体验能够为个人创造价值企业可以设法捕捉此类价值，未来赢家将是那些超越纯分析方法、以数据思维重新设计客户体验的公司。然而公司又该如何创造这样的产品和服务呢？我们认为，企业需要培育一种新的思维模式，它与数据科学家的思维模式截然不同但又相辅相成。它将专注于人而不是数据，依靠设计原则而非分析原则。我们构想了一种新的组织角色数据体验设计师，他将熟练运用这种新的思维模式，与数据科学

3、家并肩协作，引领公司前进。我 们开展了一个全球性研究项目，对全球各地的专家进行了深度访谈（访谈对象分别来自柏林、波士顿、伦敦、纽约、旧金山、圣保罗、东京等城市），亦对方兴未艾 的个人数据经济（PersonalDataEconomy，PDE）活动做了分析，意在确定企业为了吸引新一代数据“产消者”（prosumer， 产生者和消费者）在创造新产品和服务时应采取怎样的新设计思维模式。数据产消者：一个全新的客户类别与任何类型的设计一样，数据体验设计首先要从人和人的需求出发。本研究的一个结论是：公司应聚焦于“数据导向的个体”这一新的客户类别，而不能只关注数据这一新的资产类别。太多公司只把客户当作自身业务

4、模式中的一个数据生成器。这是一种目光短浅的做法。个人既是数据的产生者又是数据的消费者，即所谓的数据“产消者”，企业若要在个人数据经济大潮中获胜，就需要理解和把握上述二元性的内涵。或许有人质疑我们样本中的数据产消者不具广泛代表性。即便如此，鉴于数据产消者日益增多，可以预见今日的非典型群体必能提供一定线索，帮助我们了解不久的将来，普通人对数据的看法以及他们与数据互动的方式。今天的数据产消者善于将数据融合到自己的日常生活中，并且充分意识到自身留下的数字足迹，这很令人惊讶。他们对数据价值的认识有以下几种。数 据对于个人的价值一位受访者详述了自己怎样每天撰写电子日志。他把当日经历归纳为五行内容，然后系统

5、会发来一封电子邮件，显示他在两年前同一天的日志内 容。这种利用个人数据的方法，是通过采集过去某一时刻转瞬即逝的想法，将其自动转化成进展报告，从而令当事者反思个人的转变历程。这只是一个例子，说明我 们可以采取何种方式创造对个人具有独特意义的价值无论是通过存储数据来跟踪重要的记忆和生活事件，还是通过分析数据来深入理解自己的某一方面（如健 康、情绪等），或者运用数据来改善决策、改变某种行为习惯，都能给个人带来价值。这些受访者极其生动地讲述了他们如何精心制作自身数据，而不只是作为匿名 的数据生成器而存在，这再一次反映出他们对自身数据的认识是高度个人化的。与他人分享数据的价值除了从数据中获取个人价值之

6、外，人们还发现，共享而不是独享数据也能提供价值。这是有实际原因的。例如，福岛核事故发生后，在政府无力提供相关答案的情况下，人们利用Pachube 平台记录和分享日本周边地区的辐射量，以了解真实的辐射水平。对于一些人来说，共享行为本身发布图片、位置信息和最近一次在公园慢跑的统计数字能 够产生归属感和情感关联，这给他们提供了超乎任何实用意图的社会价值。我们还看到，信息共享能够为成就宏伟事业做贡献，也有助于人们同舟共济。例如，PatientsLikeMe这个平台不仅能让病情相似的患者彼此分享经验，还可以通过贡献数据，帮助研究人员和卫生保健机构改善医疗服务质量。经 济价值。最后一点，尽管普遍的观点是大

7、众并不清楚企业怎样从他们的数据中赚钱，但我们发现情况恰恰相反。受访者不仅意识到这一事实，而且大多愿意与公司共 享自己的数据，只要能看到公平的价值回馈即可。事实上，用户在信息共享的商务领域远非那么天真，他们有意识地权衡自己能从共享行为中获取的价值，并基于这 种价值判断，做出刻意的选择。我们采访的一名盗版党（PirateParty）成员无疑属于这种情形：尽管他很在意自己的隐私，同时清楚地知道 Google公司是个利用数据赚钱的机器，但他似乎很乐意向该公司提供自身数据。这显然是因为他知道这样做能换得一定的价值和便利，而此种回馈与他分享的 数据价值相当。尽管很多数据产消者认识到了将数据带入生活可以获取

8、的价值，但仍有许多人认为这是一种“充满负担”的体验。一 方面，各种用于生成和管理个人数据的工具和平台之间无法共同操作和整合。因此，从多如繁星般的数据点和数据流中提取真正的意义就成了一项无比艰巨的任务。 比如，一个糖尿病患者能用FitDay收集自己的日常饮食数据，用RunKeeper记录自己的日常锻炼情况，并用专门的医学App监测自己的血糖水平。 尽管他起初热情高涨，觉得能掌控自己的身体健康，但到最后不免灰心丧气。和其他许多人一样，他会发现手头的数据堆积如山，能从中提取的意义却少得可怜。另一个挑战是管理个人数据的难度极大。之所以这么说，是因为隐私保护问题人们担心个人数据被二度使用。但是，我们的访

9、谈呈现出一幅更加微妙的画面。对 我们的受访者来说，隐私保护在更大程度上是个社会问题而非数据问题。事实上，人们普遍倾向于更多地分享个人数据，因为他们正是通过这种方式来获取预期价值 或利益的。只有在特定情境下，人们才担心隐私问题。因此，数据加密工具或数据安全存储方案本身并不是一种可取的价值主张。较理想的方案是，能让用户在为其 创造价值的产品或服务环境内控制个人数据。这便构成了数据产消者在隐私问题上的行为边界。同样，对于保护隐私的传统手段，即人们 常说的信任、透明和控制，受访者表现出来的偏好也大相异趣。有些人强调，在决定是否与另一方（无论是个人还是公司）分享数据时，信任是最重要的因素，一旦 确立了信

10、任，便可无条件地分享数据。另一些人则看重个人数据利用的透明度。还有些人则希望严格控制谁能看到并获取自己数据足迹中的每一个数据点。有些人会 竭尽所能保护个人数据，积极检查所有账户和设备上的隐私设置，或创建多个社交媒体账户。一旦我们领会到数据产消者看待隐私问题的方式主要取决于数据生成、分享和应用的情境，那么上述差异便不难理解。这些是关键的决定性因素。令 人遗憾的是，许多公司似乎并未认识到这一事实。它们为了更加精准地定位，不遗余力地收集和分析浩如烟海的客户数据。这种无视情境、只顾堆积数据的行为，导 致客户被视为毫无个性的平均数。客户也会因为公司不能妥善利用其个人数据而对公司备感失望。正如一位年轻的纽

11、约受访者所言：“我可以分别以美食爱好者、Y 世代或商业分析师的身份访问亚马逊网站，这没问题，但是如果把三种身份合并起来，结果真让人受不了。我肯定逃不过那些蹩脚的推荐，比如，再推荐一本我毫无 兴趣的哈利波特小说。”数据科学家vs.数据体验设计师一些老牌企业和初创公司已经开始认识到数据产消者的需求。然而，要想充分利用个人数据经济带来的商机，企业需要开发一套新的思维模式，也就是数据体验设计师的思维模式。它在许多重要维度上有别于数据科学家的思维模式。数 据观。数据科学家主要将数据视为人类活动的输出项。在他们看来，无论是Facebook上的状态更新、Instagram上的照片分享、 Foursquare

12、上的位置签到，还是RunKeeper中记录的跑步数据，统统是有待挖掘、分析的数字足迹。而数据体验设计师则把此类数据视为人类活 动的重要输入项，利用它们来改变和强化人与世界之间的互动方式。请看下面两个把数据作为输入项，强化功能性和终端用户体验的实 例：Waze是一个社交型GPS解决方案，它从司机群体（他们的智能手机上装有这款App）采集当前路况信息，随即通过分析和应用这些数据，向驾车人提供 实时建议，显示走哪条路线可以最快抵达目的地。另一个实例是连通网络的Nest智能恒温器，它能根据每个家庭的家居能耗模式，找出既能尽量降低取暖和空调 成本，又足以保障日常生活环境舒适的解决方案。这两个实例不仅依靠

13、数据更好地理解以往活动，还综合上述洞察，丰富或改善特定情境下个人的未来活动。对 数据价值的认知。对于数据科学家而言，数据的价值与它解释、预测和描述特定现象（如客户行为）、使公司从中得益的能力密不可分。这些益处常见于业务流程层 面，表现为效率提升、转化率提高、成本节约或者向第三方出售数据等。数据体验设计师也力求为公司创造效益，但方式有所不同。对他们来说，数据的价值在于数 据和体验的交集。除了提高效率之外，数据体验设计师还力求创造经数据充实的新产品、新服务，从而给用户带来新鲜体验。从当前互联 网运动装备的激增中，我们可以看到这股潮流的强劲涌动。网球设备制造商百宝力（Babolat）研制出世界上首款

14、互联网智能网球拍 BabolatPlayAeroProDrive。它的外观、手感和用法都跟普通网球拍一样，然而，球拍柄部安装的传感器能跟踪玩家的击球模式、耐 力、技术和协调性。然后，它就像教练一样，通过分析玩家的个人数据，甚至将这些数据与其朋友及专业选手的数据进行比较，帮助玩家提高运动水平。它对网球玩 家的价值在于提高他们的积极性和运动水平。而这反过来又给公司带来了价值：百宝力公司因此得以享受高溢价，产品黏性随之增强。对 数据的运用。由于数据科学家和数据体验设计师这两个群体对数据及其价值的看法各异，导致二者对数据的运用方式截然不同。数据科学家经常汇总数据，挖掘、合 并不同来源的数据，以揭示相关

15、模式。这种无视情境的方法用于分析领域效果良好，但在设计世界中存在重大缺陷。事实上，接受我们访谈的众多数据产消者都指 出，人们不喜欢被视为毫无个性的平均数。因而，理解数据分析和应用的具体情境，对于数据设计师创建和提供有意义的体验变得至关重要。有 一款名为Simple的预算及个人财务应用程序，便是将数据纳入具体情境的实例之一。大多数银行会告知客户当前账户结余，而Simple则通过计算客户需 要为应付账单、待定交易和任何预定消费目标预留多少钱，显示其当前的安全支出额度。当你头脑发热，准备为一双昂贵的新鞋一掷千金时，这种安全消费指标就要 比只显示当前账户结余更有价值。情境的另一关键作用是将对数据的洞察

16、变得可操作。移动应用程序Ginger.io能帮助焦虑症、 抑郁症和某些精神障碍疾病患者监控病情。它将日常交流和活动模式数据与自填问卷相结合，上述信息通过一个复杂的行为分析引擎加以管理，并与医疗服务机构共 享，以识别高危病人。在通知患者方面，Ginger.io对于具体情境特别小心：鉴于此类情况性质特殊，直接通知患者本人可能效果不佳，所以它会把相关信 息发送给事先指定的一组至亲好友。数据带来的挑战。人们把大数据的特点归结为3VVolume（数量）、Variety（种 类）和Velocity（速度）。数据科学家面临的主要挑战都来自于此。当种类繁多的海量数据以越来越快的速度席卷而来，今日的数据科学家们

17、部署了强大的 数据基础架构和复杂的算法予以应对。数据设计师有自己独特的一套挑战。但这些挑战主要在于人们对数据使用的认知，而不在于数据本 身的特点。对认知的管理可通过服务设计来实现，基础架构和算法设计对此无能为力。由于数据设计师更多地聚焦于终端客户体验，因此就更加适合管理诸如信任、 透明度和控制等高接触、高参与度的问题。最近问世的一些PDE解决方案揭示了应对上述问题的新颖方式。例 如，PatientsLikeMe在一个紧密的社群内部培养信任和透明度，用与重大疾病抗争的共同事业将个人和组织维系在一起。它以简单易懂的方式解释了 什么是受限数据和共享数据，以及各类数据的运用方式。更有意思的是，它倡导一

18、种超越现有隐私规定的“开放哲学”。当患者与医疗保健机构和研究人员能够完全 共享自身数据，他们会获得一种赋能感，从而克服数据使用权限的障碍，变不利为有利，让患者能够得到更快、更好的医疗服务。移动信 息分享应用Snapchat则走向另一极端，它强调控制，允许用户自行设定一个时间点，超过此期限，他们分享的照片和视频就会自动销毁。与此类似，移动社 交网络Path通过限制参与人数（每个用户的圈子不得超过150人），把谁能接触数据的控制权交到用户手上。无论采用何种方法，数据设计师需要创建好解决方案，处理好数据使用的信任、透明度和控制问题，而不能只顾数据本身。数据体验设计的基本原则你们公司该如何搭乘个人数据

19、经济的快车，强化当前业务或拓展新的业务领域？笔者总结自身研究，拟出下列几条基本原则，为准备踏上此路的公司提供行动指南。1.从人出发，而不是以数据为本。你的数据战略要把人放在首位。不要把消费者仅仅看作数据生成器或输出项，他们是终端用户，理当受益于自身贡献的数据。牢记这项原则，你的个人数据战略就不再只是挖掘数字足迹，而是积极融入人们的日常生活。2. 识别尚未满足的功能和情感需求。专注于人的因素，意味着深谙他们的需求。这不仅包括他们对于个人数据安全和隐私的需求，也包括他们在日常生活中更广泛的、 可利用数据来满足但尚未得到满足的需求。要当心，不可局限于狭隘的效率观念。现在有许多服务能帮助我们把事情做得

20、更迅速、更准确，但个人数据还能满足人们 更多方面的需求，诸如亲密感、发现欲和成就感，等等。不妨看看Pact如何将数据共享与金钱激励相结合，帮助用户保持健康饮食和规律健身的动力。数据的潜在益处远远不止于帮助我们掌控日常生活中的信息。我们可以利用数据来启动以前绝无可能的新互动和新体验，让大家去尝试新鲜事物！3. 设计全方位用户体验。记住，数据的最高价值在于应用，而不在于出售。你的客户将如何运用他们的个人数据？拓宽视野，别把目光局限在激励用户生成数据或者有 针对性地投放广告上。你要问问终端用户的个人数据体验究竟是怎样的。他们以何种方式创建、捕捉、访问、管理、理解和交换数据？让个人数据融入实实在在的生

21、 活情境，从而设计出全方位的用户体验。假如某一方面的体验超群（例如，数据捕获极为方便），而另一方面不尽如人意（例如，未能以正确的格式和背景揭示数据 内涵），则会令客户失望，妨碍他们接纳你的服务。4.创建数据设计工具包。现在的数据处理工具多半是用来粉碎、挖掘及整合数据 的。企业需要一套新工具包，以弄清如何揭示需求和机会，如何直接向终端用户输送价值。有了这个工具包，公司就能运用数据来提升自身产品和服务的用户体验， 并能确定如何将信任、透明度和控制融入用户体验，而不是仅就数据安全做出一些敷衍了事的承诺。5.捕捉个人数据中蕴含的价值。界定价值捕获模式应当是设计流程的最后一步太多公司错误地把这一步放到了

22、设计流程的最前端。你要考虑的是：公司将如何从PDE解决方案中获取金钱价值和非金钱价值？最 直截了当的方法就是打造经数据充实的产品，将其销售给客户。百宝力走的就是这个路线。当然，其中的问题是，客户是否愿意为这种经数据充实的产品支付溢价？ 如果答案是肯定的，你就等着收入增长吧；如果情况相反，你至少会收获一些宝贵的真知灼见，为公司产品或服务的下一次迭代更新做好准备。对 于银行业务应用Simple而言，其价值捕获途径就是承诺永不收取客户的直接服务费，而传统银行业最令客户深恶痛绝的就是服务费太高。Simple的收入 来自传统的存款利息和银行卡交易费。在这个例子中，数据所发挥的作用并非直接提升公司的收入水

23、平，而是提供出色的用户体验，促进市场份额的增长。还 有一些服务是很难直接从中实现金钱价值的。消费者不愿意为之付费，要么是因为市场上存在免费的替代品，要么是因为这项服务的感知价值不适合以金钱来评估。 因此，只要功能相近（或许有限制）的免费地图类应用在市场上比比即是，就没有人会为Waze付费。而要让Pact用户为帮助自己兑现锻炼承诺的服务设定价 格，也会有些强人所难，尽管他们很乐意向所在责任组的成员支付少量费用。以上两个例子，都是公司补贴终端客户，向第三方收费（Pact向旗下健身房会员收费，Waze向广告商收费）来赚取利润。这种聚焦于平台而非产品的方式有其独特的优势，然而这也要求公司方面更加体贴，

24、提高透明度，以减轻用户在隐私方面的担忧。无 论选取哪一种价值捕获模式，最关键的一点就是要坚持为生成数据的个人创造价值其中一个重要原因是数据所有权的相关规则尚未确定，你可能投入数百万资金 建设基础设施，用以收集和分析个人数据，以期提高流程效率或针对性，但是一旦政府收紧隐私和数据保护方面的法律法规，这些投资转眼间就会变得岌岌可危。欧 盟前不久就“被遗忘权”立法，令谷歌陷入麻烦，便是一个很好的例子。投资那些经数据充实的新产品、新服务，提升和拓展客户日常体验，为业界提供了一种更具 可持续性、更加稳健的长期战略。前景展望个人数据经济的前景一片大好。现在我们只不过刚刚开始触及其真正的商业潜力。新的需求将通过数据得到识别和满足，新的体验将被设计和创造出来，新的价值捕获模式将横空出世。经数据充实的产品和服务将变得司空见惯。今 天，个人数据经济的机会空间无比广阔而且全然敞开。为了探索这一空间，你的公司需要培养、锻炼一种新的思维方式，即数据体验分析师的思维方式，当你在一浪 高过一浪的个人数据大潮中航行时，要把人（即你的客户）以及他的日常生活置于你的工作中心。（文/阿比马戈利斯（AbbyMargolis）叶夫根 尼卡加纳（EvgenyKganer）