深入洞察数据与设计新维度：

当前市场态势严峻，红利消退，资本收缩，产品同质化问题突出，设计师面临更高要求。除了审美执行，设计师需具备数据敏感度，从用户体验和商业目标出发，以数据驱动设计，实现增长目标。数据模型的应用成为设计工作的必然趋势。

一、数据指标新解

六章节精通：常见数据指标与模型解析

数据不是简单的数字，而是业务的镜子。数据指标，是对业务需求的量化反映，是设计决策的依据。它分为三类：反映全局的综合性指标、体现用户行为的流程性指标、以及揭示业务状况的业务性指标。

二、数据指标细说

1. 活跃用户：衡量产品用户规模的晴雨表，分为日、周、月活跃用户，反映不同产品的用户活跃程度。

2. 新增用户：产品增长的潜力所在，通过日、周、月新增用户数据，评估市场推广效果。

3. 留存率：用户忠诚度的体现，通过次日、7日、30日留存率，观察用户对产品的持续使用情况。

4. 人均使用时长：用户粘性的重要指标，反映用户在产品上的投入程度。

5. GMV、ARPU：商业价值的直接体现，反映产品的盈利能力。

6. PV、UV：用户访问的基本度量，反映页面的受欢迎程度。

7. 转化率：产品盈利效率的指标，反映用户点击到转化的效率。

三、数据获取新路径

数据获取有三种途径：二手资料数据、问卷调研数据、应用埋点数据。二手资料数据提供行业参考，问卷调研数据收集用户心声，应用埋点数据捕捉用户行为。

四、数据分析新方法

行为事件分析、漏斗分析、留存分析、对比分析等模型，帮助设计师深入理解用户行为，发现产品优化的方向。

五、设计思维新视角

HEART模型、AARRR模型、RARRA模型等，为设计师提供全面的产品视角，关注用户参与度、留存度、任务完成度、愉悦度，以及产品的拉新、激活、留存、变现、传播等环节。

六、设计师新能力

设计师需具备数据思维，通过数据分析解决问题，让设计更加理性，满足行业发展需求。

感谢您的阅读。