筆者讀過多數應用數據於 UX 的文章，大都以 AARRR 模型來評判設計成效，但 AARRR 適用的場景多是電商和內容網站，對於帶有功能的產品類型卻無法有效評估。因此，本文分享筆者觀察行為數據的想法，也歡迎追蹤轉載於大舌頭的一系列觀點。
什麼是 AARRR？
AARRR 是網路產品出現後可說是最流行的數據分析模型，在下面這張圖中，我們可以很明確地看出這個模型中最關注的五大部分，分別為：獲得使用者、產品互動、使用者回訪、推薦傳播、獲取收入
AARRR 的起源非 UX
就我的觀察，2000 年後第一波成功的網路產品，有非常大的比例為電商和內容平台，同時也觀察到 AARRR 模型確實更適合前述這兩類產品，甚至可以說 AARRR的性質更偏向是觀察商業成效。
但很可惜，UX 們最想觀察的使用者特性、行為、內在需求，以AARRR 模型的角度出發常會牛頭不對馬嘴，例如明明應該專注研究使用者的需求，卻被主管、成長團隊抓去研究優化結帳頁面的配色、排版等等，這樣有點忽略了使用者更深層的需求，遭到 AARRR的框架綁去研究轉換細節。
當然，商業的成功也是重要的，但如果只使用AARRR，很明顯是 Business Center 而非 User Center，恐怕不是一個很好的平衡點。
關鍵行為的數據更能證明 UX 成功
只觀察 AARRR的指標是很難真正瞭解使用者想法的，單就註冊率的提升、購買率的上升，我們只能間接的推斷使用者依照了我們想像的設計行為去操作，但使用者真的用得滿意嗎？真的是設計正確的緣故嗎？會不會是其他原因呢？
我們都知道研究實驗要盡可能減少操作的變數，若當 AARRR 的指標只能間接證明設計成效時，通常是因為這些指標包含了太多的變數。既然如此，那我們為什麼不直接觀察關鍵的行為指標數據呢？這不就更能直接觀察使用者心中的想法嗎？
假想一個不實際存在的例子：Google Map 腳踏車導航
假如 Google Map 在某個腳踏車專用道特多的城市（例如阿姆斯特丹），推出了新的腳踏車規劃路線功能，我們猜測很多原本騎腳踏車的人沒有這個功能前，只能用走路規劃路線來滿足需求。
那麼以 AARRR 框架，我們會觀察的數據是：
我們會發現，上述 AARRR 關注的指標，並沒有任何一項可直接證明腳踏車導航功能的設計滿足了使用者的需求
直接觀察行為數據呢？
繼續套用 Google Map 腳踏車導航的假想例子，我們可以觀察指標如下：
上述這些指標，可以讓我們知道：該功能是否真有人使用？這些客群以前是被迫使用走路或開車規劃路線功能？或其實我們開發了新的客群？是否真的使用該功能或只是好奇點點看？最後這些提供的路線是否真能滿足使用者的需求？這樣子的觀察方式，更能幫我們瞭解使用者，原理也不複雜，就只是我們不再拿 AARRR 砸自己腳、直接觀察關鍵行為而已。
當然，筆者我畢竟只是模擬了一個狀況，沒有實際待過 Google Map 也沒參與這專案過，這例子可能因此有些偏頗，還請大家多多見諒。
還能做些延伸的觀察
針對使用了腳踏車規劃的使用者，我們可以繼續深挖他們特性，例如觀察下列這些指標
這些的觀察可以幫助我們進一步瞭解該客群的特性，深挖該客群的習慣、作息、工作、興趣等等資訊，若挖掘出了隱藏的洞見，甚至能以此制定出產品進一步的開發方向。
看行為數據而非 AARRR總結
AARRR 是數據分析的主流，套用到 UX 去調查使用者想法卻常格格不入，我們不妨直接使用行為數據來驗證功能是不是滿足的使用者，而非死守著頁面轉換率這種 Bussiness Center 的做法！
如果你對行為數據這篇文章有感的話，歡迎繼續閱讀下篇及「使用行為數據量化驗證 Persona」 這兩篇更深入的內容。
原文轉載於 – 別只看 AARRR(上) －UX 更需要看行為數據！
Sojier Tsai
在 UX 和 Data 間劍走偏鋒的 PM，目前待業求職中 🙂
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