从业这些年来，发现一个设计师身上普遍比较严重的问题，就是设计师并不懂用户。如果将这个问题再抽象一层的话，就是设计师所想象的用户的用法，现实中的情况不是这样的，一直活在自己想象的世界中。当然，这现象不仅仅存在于设计师身上，同时也存在于其它各行各业的人身上。理想和现实是有差距的。

但是，数据思维即接近真实的世界，数据即反馈真实世界其中的一种方式。它不仅可以反应当下的情况，还可以帮助咱们进行一些预测。

而设计师看数据的目的，主要就是为了验证，自己的设计方案是不是正确的，如果是的话通过哪些数据可以证明出成绩，如果不是，那么问题出现在哪？

说了这么多，再来看看今天的主角，GSM数据模型。

GSM是Google提出的一种量化方法，主要思路是通过对目标的拆解，一步步推导得出最应该关注的关键数据指标(KPIs，Key Performance，Indicators)。这种目标导向的推导过程，能更科学、系统化的搭建指标体系，经过推导得到的数据指标与设计工作关系更紧密，能更好的评估设计目标完成情况。

它分为三项数据，针对设计师而言它的解释如下，

识别目标（Goal）：设计目标是什么？

推导表现（Signal）：根据设计目标，用户在达到这个目标过程中，在APP中的表现有哪些？

选取指标（Metric）：根据用户的表现，这些表现会导致哪些数据会有所改变？

举个例子，如下图表格，

在表格中，因为扫一扫验奖是产品新开发的一个功能，但没有人确定它是否是受欢迎的，那么像这样的新功能，目标就是验证功能是否受欢迎以及提高用户对它受欢迎的程度。

前者属于产品经理的职责，而设计师可以着重聚焦于后者。那么针对于后者，大伙可以着重研究下表格上的内容，看是否是正确的，以及它改善的空间。

数据指标Metric是独立的，单个去看并没有什么意义，重要的还是要要看项目在某个阶段想要解决一个什么样的问题，联系各个数据去反应这个问题！

比方说对于一个新功能，除了用户的点击量变高之外，如果在功能页的停留时间变长，也有可能说明功能比较吸引人。但停留时间变长，也有可能是因为页面做得比较复杂，用户不知道怎么用，思考时间变长，也是有可能的。所以说，看单项的数据是没有用的，而是要多方面的数据结合起来一起去思量。

今天就浅显地说这些吧，针对数据的研究用研的童鞋会更加专业，有时间可以多跟他们交流。

当然这上面的表格是最终删减后的内容，至于原稿长什么，以及怎样从众多的数据中删选出自己想要的数据，敬请期待下周更新的《论罗列交互思维的决策点》

作者简介：Sophia的玲珑阁，一枚爱折腾，爱健身的交互设计妹纸。

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