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TCC 情报局的 第 144 篇 干货分享

2022 年的 第 42 篇

TCC 推荐：大家好，这里是 TCC 翻译情报局，我是李泽慧。近年来设计思维的影响力逐渐扩大，设计为企业带来的效益也与日俱增，与此同时，设计师和设计团队在企业中的角色也在发生着变化。传统的根据需求文档产出产出完美设计原型为目标的设计定位无法帮助设计师在企业中争取更多话语权，因此本文作者提出了由 T 型设计师向 π  型设计师转型的概念。何为 π 型设计师以及如何转型呢，一起来看一下。

设计师的角色正在发生变化，我们需要 新方法 来形成一种：让设计师更加关注设计影响，并且能让设计师成为核心决策者的思维方式。DesignOps 是如何帮助设计师在最大程度上实现角色转变的呢？

归功于设计思维的兴起和广泛影响以及设计在企业中发挥的作用，设计在过去 10 年中获得了长足发展。有大量研究反映了配备设计团队的公司是如何能获得更高的利润，比如 麦肯锡 2018（McKinsey 2018）、John Maeda 的 科技中的设计（Design in Tech Reports）和 弗雷斯特报告  2020（The Forrester Report 2020）。

但是许多设计负责人仍然在抱怨设计在组织中的角色和定位，声称他们的团队不能影响决策，以及设计工作仍然被认为只是执行需求文档并交付像素完美的原型或设计。但这只反映了事情的一面，同样重要的是要去了解工程师、产品经理和营销团队当下与设计团队合作的真实情况，只有这样才能回答这个问题：设计团队的工作真的被误解了，还他们正在错失机会？

结论是：设计团队的形式和设计师的技能都是决定和影响设计在团队中的定位的因素。

这些年我们看到了所谓“ T 型设计师 ”的增长，他们是 一群技术上无懈可击的设计师，能够完美执行任何需求文档并按时交付。他们虽然是才华横溢本领高超的设计专家，但要充分发挥设计本该有的 战略层 的作用，即能够影响最终决策而不只是根据文档执行设计，设计师还得学着在新领域中 用更强的方法与各工种合作。

DesignOpe 的使命正是找到关键方法，发现问题的根源，这需要深刻理解各工种与设计团队合作的现状。一次调查和一对一访谈揭示出，在设计团队的跨职能合作中确实有些反复出现的问题，其中两个是影响 最大的关键问题：一个是设计师有限的决策能力，另一个是设计团队的整体反应态度。

为什么呢？为什么这些因素如此重要，它们又是怎么造成的呢？

1.从设计思维到数据思维

1.From Design Thinking to Data thinking

设计思维 已经让 同理心和用户导向 成为设计团队如何运作的标签之一。然而设计思维中总体上是利用定性研究方法来洞察潜在需求，尚未拓展到使用更强大更体系化的数据驱动的定量研究方法，来衡量用户的行为及影响。

在量化自我的时代，设计师也要开始思考并拥抱量化用户的时代，为此就需要将设计方法迭代升级。

如果设计是为了鼓励用户采用更好的方式达成目标，给用户创造愉悦有价值的体验，那么 衡量体验和量化所提供体验的影响，是确保设计思维的同理心导向设计方法达到预期效果的最重要的因素。这之所以重要是因为，当各合作工种用指标和 KPI 来评估效果和影响时，设计师由于更关注故事和同理心而没有可靠的数据驱动方法做支撑的话，将很难与其分庭抗礼。

同理心和叙事对结果影响至关重要，但是如今的决策是依据数据做出的。

我们团队的 T 型设计师没有完全依靠分析：在一次内部调查和随后的访谈中，当设计师们被问及他们用以决策的工具和数据点时，绝大多数承认他们不仅对分析了解不多，而且不清楚有哪些工具和资源可以利用。

与此同时，即使机构提供了三个以上分析工具开放给全体使用以实现数据民主化，很多设计师还是觉得分析是“ 分析师的工作 ”。

但要是必须依靠分析师获得行为数据的话，这些查询需求对于他们来说通常优先级很低，也就意味着设计师要验证产品功能表现时，可能需要数天甚至数周的时间才能拿到数据。当然，这些 来自设计团队的低附加值的要求，也无益于设计团队和分析团队之间的关系。

这证实了我们需要重新思考设计师的思维方式，并从 T 型转向 π 型的设计方法。π 型设计师将设计思维与可靠的数据驱动方法相结合：他们使用数据做出有依据的决策并且量化用户行为变化。π 型设计师能 推动 与各职能同事间的 对话和愿景，因为他们都 关注影响，并能将分析作为共同语言：在这种新方法中，数据 补充并加强 了设计师对于 用户痛点的深刻理解，使他们 具备参与决策的能力，并能主动发现有影响力的 设计机会点。

2.如果我们形成了数据导向思维方式会怎样？

2.What if we nurture a data-informed mindset?

这些考虑引出了一个实验：我们能培养并衡量设计师的思维方式吗？

这种 综合战略计划 属于 DesignOps 的战略职责范围。培养数据驱动心态 需要持续的资金投入、时间和来自领导和团队的支持，并且需要结合现有平台的技术培训和持续接触优秀的实践案例研究。

DesignOps 与分析平台方合作，通过 交流顾虑、分析专业差距、讨论机会点和制定学习计划 来增加各团队对平台的了解。同时，一些相关领域专家受邀来分享数据分析应用在设计创新中的专题研究和案例分析。

这很快成为一个为期 6 个月的计划：为保证设计师开始提出正确的问题并能使用工具来解答，同时需要工具 使用的专业训练和心态培养的计划。数据驱动心态依赖工具和平台的支持。最终与设计领导和团队达成一致，每个月进行三次为期 90 分钟的训练，每周保证参加，一个月总计 4.5 小时。

3.6个月后的成果

3.The results after 6 months

要评估训练计划对团队形成数据驱动心态的影响，就需要……数据！

为此，在训练开始前，所有设计师都要求填写了 技能模型评估 来了解团队的强项和提升机会，从而评定对使用数据以及分析平台和工具的信心。同时我们也收集了已有数据平台使用情况的分析数据，用以了解以往设计师使用分析工具的强度和频率。

为了全面了解初始情况以便 量化行动和态度，关键是要了解自我评估并将它与行为进行三角测量。

所有这些数据点、行为分析和技能模型将作为基线。6 个月 30 小时的训练结束后，设计师们会再次填写相同的技能模型，收集新的平台使用数据，来评估设计师行为是否产生变化。

是的，事情向预期的方向变化了。

设计师们给自己在训练涉及的领域的信心打分，结果显示对数据和分析的信心最高 增长了 12%，平均增长了 8%，而使用分析工具和平台的信心 最高增幅达到了 29%！

平台分析出的行为数据证实了这些自我评估，使用量增长幅度超过了所有最初的假设：在 6 个月中，设计师发起的数据分析项目 数量增加了 70%，设计师向平台查询次数增加了 1800%，整体 使用分析工具的次数增加了 170%。

4.我们可以培养数据驱动心态吗？

4.Can we foster and nurture a data-driven mindset?

答案是肯定的，但是需要时间。这些成果只是开始，保持势头，让新的行为成为习惯，增强信息，建立用数据思考和决策的习惯，是一种项肌肉一样需要持续锻炼的心态。

这些初步的成果可能被错误的举措很快磨灭掉，现在关键是反思 6 个月的训练并从中吸取经验，继续寻找机会巩固所学，培养数据驱动的心态。

因为一次积极的结果不算胜利，这只是更多有针对性和有效的行动的开始，它们将加强设计师对数据的使用程度和热情，保证我们形成 π 型的思维方式，从而将设计提升到它应有的战略和影响力的地位。

原文：https://uxdesign.cc/using-data-to-turn-t-shaped-into-%CF%80-shaped-designers-42c6aeddc4de

作者：Patrizia Bertini

译者：李非凡

审核：李泽慧、张聿彤

编辑：李莉好

本文翻译已获得作者的正式授权（授权截图如下） 

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