我们有这么多各式各样的工具,互联网给我们带来了这么多用户和数据,这是好事也有副作用。
世界上能访问用户数据,并根据数据做分析和改进的公司,大概 Google 是其中翘楚,这种 data-centric 的做法做过了头,也有悲剧发生:
Douglas Bowman 曾经是 Google 的视觉设计主管,2009 年的一天,他受不了了:
Yes, it’s true that a team at Google couldn’t decide between two blues, sothey’re testing 41 shades between each blue to see which one performs better.I had a recent debate over whether a border should be 3, 4, or 5 pixels wide.and was asked to prove my case. l can’t operate in an environment like that.i’ve grown tired of debating such minuscule design decisions…
当你的公司要你用数据来证明 41 种蓝色到底哪一种更好,或者为一个边栏宽度是 3,4,或 5 而争执不休,纷纷表示要拿数据来证明的时候,你怎么办?
解决的方法:
- 回归基本原则: 在决策时,回归到基本原则和设计目标,而不是过度专注于微小的细节。
- 优先权衡: 了解在时间、资源和成本方面的优先权衡。在有限的资源下,确定最重要的目标并集中精力实现它们。
- 制定清晰的决策标准: 在项目开始之前就确定清晰的决策标准,避免在决策过程中产生不必要的辩论。
- 信任专业知识和直觉: 数据分析是重要的,但不应该排斥专业知识和个人直觉。有时候,经验和直觉也能够指导出更好的决策。
- 文化与沟通: 建立一种文化,鼓励团队成员在决策时充分表达自己的想法和担忧,并确保团队之间的有效沟通。
- 寻求妥协和共识: 如果辩论无法避免,尝试寻求妥协或达成共识,以确保决策能够顺利进行。
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