文章从三个方面带我们走近设计中的数据，帮助大家理解数据是怎样对设计师、对设计成果产生价值的，并且有理有据的说明了，设计项目中改如何建立数据指标，以及有哪些切实可用的分析方法。
数据价值
数据的价值在于驱动产品优化。这里的优化体现在两点，辅助设计决策和量化设计效果。项目前期，了解数据发现问题关键点；后期，量化数据，有助于产品迭代，空口无凭，那就用事实说话。小胖老师举了一个58APP中IM有效会话漏斗的例子，一步步的来看到底是怎么驱动优化的。
怎样的过程称之为一次有效会话？C端用户进入详情页，点击IM入口，发送会话内容，B端用户给出回复并被C端成功看到，才为一次有效会话。从上图可以看出，这个过程涉及4个页面，页面跳转也就自然存在流失，由此可得到一个会话漏斗。
数据漏斗直观反应出3个主要问题：
C端用户发起会话路径流失大；
B端用户回复率低；
C端用户活跃度远高于B端用户。
推测问题可能原因（以二手房业务线使用场景为例）：
C端用户发出会话前需要组织语言，如询问哪些问题，此过程对于购房意愿不够强或不明确的用户成本较高；
C端用户不了解中介的服务情况，难以对回复产生预期；
B端用户同样不了解询问者的情况和需求，没有强烈的回复意愿，且其所处环境较复杂，大概率处于户外活动状态，难以及时回复等。
这时我们通过头脑风暴可以获得很多猜测，根据这些靠谱或不靠谱的猜测就能够推导出多个产品设计点、优化点，再评估优先级、可行性进行筛选，即达到了针对性优化的目的。真实项目中，优先进行尝试的是购房意愿单和经纪人服务评价功能（暂未上线）。
数据指标建立
设计方案确定后，如果设计师想通过数据来验证设计效果，如何梳理较为系统的量化指标呢？小胖老师介绍了一个数据指标建立的模型Google的GSM（GoalSign...
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