后期结果数据则是产品真正上线后，通过预先埋入的统计点，通过数据结果是否符合预期，数据曲线的变化，来分析产品存在哪些问题，问题出现的节点，进而思考解决方案。

　　从分析对象来讲，数据思维可分为：

　　用户行为

　　市场运营

　　技术性能

　　用户行为对于设计师来说最重要，我们通过用户对每个页面、模块的访问率、停留时间等数据，来了解用户更喜欢或习惯做什么，有没有达到我们的预期目的。有时候用户数据会反馈出和我们的预想截然相反的结果，比如说现在很多电商都喜欢用产品横向排布，支持手势向后横划查看更多的设计，这样可以在入口处展现更多的商品，但实际的数据反馈确实，更多的商品展现的总访问率，并不比固定的2、3个商品的总访问率好多少，由此可以看出展现更多商品并不一定能带来更多的访问。

　　市场运营的数据是诸如销量、销售额、转化率、客单价等。这一类数据通常不是对所有人员开放的，那么设计师尽可能去了解一些大概数据，一对自己所做的项目的表现能有一定的了解，二是可以思考运营数据好与差的原因，有助产品功能和设计方面的改进。

　　技术性能数据，这类数据对开发人员更重要，设计师要了解的是产品的性能对用户体验的影响。比如一个页面的加载时间如果过长，对用户来说很可能是认为产品出了问题，放弃在页面的等待，设计师就要和技术人员一起查找是技术原因还是交互行为造成的，如何去优化。

　　设计师要有关注和主动提出数据埋点的意识。因为做网络或移动设备的数据统计，是需要提前埋入统计点的，如果设计师觉得某些功能或设计需要关注用户的行为，那么要在产品上线前找相关的数据人员去埋点，并且后期去拉出数据，做分析结果。

　　但是要记住的是，数据再重要，也只是辅助功能，不要被数据牵着鼻子走，用数据的高与低来判断功能的重要性是很肤浅的，重要的是去分析数据产生的本质。

　　4. 市场营销思维

　　上面在讲数据思维时，提到了设计师也要关注营销数据，也属于市场营销思维。企业的根本目的是要把产品卖出去，所以产品设计方案能够吸引目标用户群才是最重要的，这里要特别强调下“目标用户”，每个产品都有对应的群体，想要设计面向全民各阶层的产品，是不可能的。设计师应该去研究了解目标用户，针对他们的特点去做设计，才能保证设计思路清晰，效果明显。

　　从美学角度说，设计师不应将自己的审美强加给用户，要去分析目标群体，设计出符合他们审美的产品，这也是营销思维。但是在某些层面，设计师又有责任去引导用户的审美，至于做到何种程度才是最佳的引导方式，不同的人群的接受度和忍耐性有不同，这就需要不断的测试和数据分析才能确定。

　　举个例子：我们经常在接到运营的需求文档后，发现运营同学特别喜欢“多”信息，把所有相关的点都集中展示出来，从运营自己的角度，多展示产品特点，能够吸引用户;但是从信息设计的层面，用户在一个时间点能接受的信息是有限的，并且人有信息过滤的本能。所以我们在和运营沟通时，一个是从专业角度要讲人接受信息的能力有限，另一点要去分析目标人群最关注的是哪种信息。

　　5. 项目思维

　　最后说项目思维，原因有二：第一是前面讲的4种思维都和项目思维有交集;其次，有一定的项目经验才能去谈项目思维，因为这个是学校课本类绝对教不到的。

　　项目思维可以细分为以下几点：

　　了解项目组成和自己所处的位置

　　关注项目进展和自己的推动能力

　　协调项目其他成员达到最佳效率

　　1 )了解项目组成和自己所处位置

　　一个完整的项目组，是由多个部门组成的，在我经历的项目中，电商项目是最复杂的，因为电商本身的服务环节就非常庞大。了解每个环节、每个部门的职责，可以知道整个项目的运作模式、每个人对项目起到的作用。项目组中的每个成员都会有直接间接的工作联系，设计师要知道自己的直接需求方和最终的需求方来自哪里，自己的设计对接下游有哪些，最终方案在哪里落地。一些与设计师没有直接交集的环节，如果出现问题时，设计师也要去思考是否可以从设计角度去解决问题。

　　2) 关注项目进展和自己的推动力