数据库实验报告总结-电子标签库实验

很明显，企业真实图片版本从展现到点击的比例几乎是其他版本的2倍， 故连接到点击也有很好的表现。所以在业务连接层面讲，真实企业图片这版是最受欢迎的。此外，字段覆盖底色这版从点击到连接的表现也不容忽视。

所以图片实验的部分，我们的实验结论是：“真实”好于“想象”。

用户会更加倾向于能展现企业真实面貌的图片。

2. 福利实验 “精细”好于“模糊”

二期实验从福利优越性出发，定位到“福利标签”和“推荐语”元素。二期实验主题是福利信息对于求职者的点击影响。

福利实验的起因是，原本招聘贴在缺少附图加持下，天然所占版面小于其他业务。所以我们希望调整卡片的展示字段，测试出高度对用户点击吸引的影响。做了一系列关于高度的尝试后，关于福利展示的部分有了一些发现。

实验之前，我们对推荐语和标签并没有做太多的重视，认为不加推荐语和标签的招聘帖，可以凸显招聘贴本身的重点，即地理位置和职位信息，增加屏效。但是在实际实验中我们发现，展示推荐语和标签的版本，明显要比不展示的数据好很多，这验证了用户对薪资福利信息比我们预想中的更为关注。

此外，我们有意识的将平台推荐语库改为业务的多维度推荐语。业务侧往往有更完善更多面的推荐话术。无论是从补贴待遇，还是福利薪酬，都更贴合于当前的招聘内容。将业务多维度推荐话术推荐体系接入到平台，也可以让首页Feed流推荐形式更丰富完整。

此外，我们还做了另一项测试，内容是关于招聘贴左上角的标签。

之前为了区分与其他业务的差异，将“找工作”作为标签放置在左上角。如今我们更加细分类目，将“职位类目”直接摘取放在卡片左上角，这个职位类目下的受众群体是对该职位信息敏感度更高的人群，这样做势必会促进点击与连接，而最终的数据也如同我们所推测的一般。

最终在福利推荐语和标签的展现上，我们得出的结论是：“精细”好于“笼统”。

更加精细化的推荐和分类是好于只做笼统模糊的概述的。

3. 位置实验 “直观”好于“笼统”

第三期实验，源于我们在调研时候的一个新发现，58的招聘用户求职时，对于工作地点、通勤距离的关注度比我们想象的要高，因为在标题和薪资上已经了解工作基本信息，例如外卖/物流基本要求都差不多，选择工作时用户会通过工作距离来进行筛选。

因此我们尝试定位工作地址，做一期关于位置对于求职者的点击影响。设计方案分别从文本位置和地图图片两个方向出发。

文本位置类似于副标题，小字提示位置元素，地图位置是以缩略图片的形式来展示地理位置。这里有两个设计出发点：

明显｜图片的很明显占据的面积大，一定程度可以增高招聘卡片高度。丰富｜招聘本身都是以文字信息为主，增加地图样式可以去丰富卡片元素。

目前这一期数据正在开发测试中，暂无数据结果。后期，会同步到我们的卡片数据库中，再进行深入分析。

最终我们预期验证的是：“直观”好于“笼统”。

在地理位置的展现上，是不是直接以地图为背景的感知优于只描述地理位置。

最终，我们从最初的对于招聘卡片的猜测，即可能是图片、内容、高度、样式等因素对实验数据产生影响。继而通过一系列图片/福利/位置方向的实验设计，最终从数据反馈中得到了真实感、精细化、直观性这样的实验结论，一步一步的找到正确的设计方向。

三、验证实验结论

在实验结束后，我们取到一些实验中的过程数据去进行显著性差异校验，可以看到图片实验中大字报版和企业真实图片两版对比，企业真实图片版本明显更加成功。

但是我们将企业真实图片版本和关键字段覆盖底色版本两个版本去进行显著性验证的校验的时候，发现二者并没有显著区别。我们对比福利实验中有无推荐语和标签也进行了显著性验证校验，发现这两者的差异也比较小，也没有显著差别。

由此我们可以得到一个判断，就是不得不承认：在正常波动范围下，真实含有噪声数据的环境里，我们的实验数据是很难形成一个确定的结论的。

即使我们得到多个数据都有明确的正相关，但是也没有办法完全的确认我们的结论一定是正确的。相信大家在实际工作中在做数据结论验证的时候，也会遇到这样的问题。但这并不代表我们的实验是无意义或是这个实验结论是错的，反倒是我们依旧可以按照预判的实验结结论去做设计探索。因为实验得出的结论数据库实验报告总结，只是该实验解构之后很小的一部分。

而数据实验的目的以及最终成果，应该是我们与产品同学一起把循环数据实验的机制建立了起来。

四、循环机制实验1. Feed流的卡片实验数据库

我们共创了一个Feed流的卡片实验数据库。将我们所有的实验记录，推断以及结论都同步在了卡片数据库里。这也成为我们经验累积，实验内容总结，以及跟产品去共晒成果的一个小小基地。

2. 固定周期循环迭代机制

但其实更重要的是我们把一种固定周期循环迭代的机制搭建了起来。

我们通常在3周迭代一个版本，由设计产出方案后，产品给到我们实验的数据反馈。我们会根据反馈的内容去判定我们本次实验的目的是否达到。若结论与我们之前预想数据差异比较大，我们会选择通过尝试新的视觉样式或交互去完成这个实验目标。相应的产品在3周之后，也会给到更新的数据反馈。我们在3周的时间里去思考和探索，不断的去尝试思路。

所以在这段循环时间段里，大家都没有闲着，各司其职。每一次我们也可以在第一时间给到产品创新设计的方案供给。大家一起小步快跑，敏捷适应。

五、“成为”更好的设计

今年我读过一本书叫《成为波伏娃》，其中关于becoming的概念，让我觉得非常警醒，也想把这句话分享给大家。

“自我是流动的，人的一生都在成为自己，永不停止的蜕变”

人生就是永远不停止的蜕变，我们一辈子都要去独立思考，探索自己，成为自己。

成为自己，跟做设计某种意义上讲是相通的。

似乎没有什么设计方案可以作为永恒经典的设计，一劳永逸。我们的设计注定永远要随着用户的需求，场景的转换不断被打磨的愈加精细。

自我是流动的数据库实验报告总结，设计也是流动的。

将“探索一个正确的设计方案”作为目标，得到的也只是一个短时效的结果。它其实远远比我们想象的难，因为没有什么事情在流动的时间线上是永远正确的。

所以我更加提倡去构建出一个能够检验方案适配程度的机制，跟合作方一起构建出可以一直流动，一直蜕变着的设计检验机制，它的功能性可能要远比探索出来一个所谓的当下的正确设计方案要有意义。

希望大家的设计都能在不断蜕变的过程中变得更好。

来源公众号：58UXD（ID：i58UXD），58UXD，全称58同城用户体验设计中心。

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