数据驱动设计：A/B测试提升用户体验

本书旨在帮你了解数据引导设计的基本原则，了解数据与设计流程整合的价值，避免常见的陷阱与误区。本书重点关注定量实验与A/B测试，因为我们发现，数据分析与设计实践在此鲜有交集，但相对的潜在价值与机会缺大。本书提供了一些关于在组织中开展数据实践的观点。通过阅读这本书，你将转变你的团队的工作方式，从数据中获得大收益。后希望你可以在衡量指标的选择、佳展示方式与展示时机、测试以及设计意图增强方面，自信地表达自己的思路。

Rochelle King Spotify，产品设计创意全球副总裁，擅于融合运用设计与数据，并且曾担任一些技术企业的负责人。
Elizabeth Churchill 博士，人机交互（HCI）领域专家，曾在许多硅谷企业中主导以用户为核心的研究，近专注于设计和开发者工具方面的研究。
Caitlin Tan Spotify的用户研究员，毕业于麻省理工学院。

本书旨在帮助你了解数据引导设计的基本原则，了解数据与设计流程整合的价值，避免常见的陷阱与误区。通过本书，作者分享了其就职于数据机构的工作经验，还分享了许多其他从业者的标准实践、案例研究和数据设计的干货。

目录
序 1
前言 3
第1章 数据思维 15
数据趋势 15
关于数据的三种思考 17
数据对设计师意味着什么 22
数据结合了设计与业务 22
有了数据好友的帮助 25
假如还没有数据好友 28
本书主题 29
小结 29
回顾与思考 30
第2章 数据使用指南 31
数据的多样性 31
为什么实验 35
实验基础指南 39
A/B测试：线上实验 44
假设及其重要性 55
创造性的A/B测试 58
小结 65
回顾与思考 66
第3章 实验框架 67
实验框架介绍 68
三个阶段：定义、实施、分析 72
案例：数据与设计的合作实践 74
小结 76
回顾与思考 77
第4章 定义阶段：如何构建实验 79
开始：定义目标 80
定义问题 89
随时构建假设 93
思维发散的重要性 100
如何选择假设 108
小结 114
回顾与思考 114
第5章 实施阶段：如何将实验投入实践 115
设计学习 117
设计最佳假设方案 120
小结 147
回顾与思考 148
第6章 分析阶段：获得答案 149
提前评估设计 150
发布设计 151
评估结果 158
数据揭示了什么 160
发布，还是不发布 170
案例研究：PS3平台上的Netflix 177
小结 182
回顾与思考 183
第7章 营造数据感知的氛围 185
原则1：共享型企业文化与价值观 186
原则2：招聘并培养优秀人才 193
原则3：构建统一的培训流程 197
小结 207
回顾与思考 207
第8章 尾声 209
伦理思考 211
线上实验中的伦理 211
设计实验与社会实验 212
A/B测试伦理 213
核心概念 214
提出问题，思考道德因素 215
写在最后 216
附录 资料 219