赵祎喆：支付宝网站规划部高级专家，负责搭建支付宝Web Analytics体系。擅长运用数据分析，改善体验，优化产品，专注做有商业价值的用户体验。

赵祎喆（中）与媒体记者

记者：这是您第一次参加UPA，简单谈谈您的感受。
赵祎喆：没想到参与的人这么多，觉得大会的整个氛围非常好。对大会的参与人员的多样性及主题演讲人的选择方面印象很深。从我的角度来看，用户体验从业者很难找到自己的准确定，主要原因是工作产出很难去和最后的结果匹配，或者是和业务目标去匹配。所以我觉得应该有更多的行业和角色去介入这个圈子。这次周鸿祎周总过来就很好，实际上体验和数据都是自上而下的东西，它不可能自下而上的去做。只有公司里最高的主管去执行，它才能慢慢的落地，才能把产品、整个网站融入到整个体验的氛围。所以这次能够请到企业里面有一定话语权的人过来参会及做演讲嘉宾非常好。

记者：：您能简单的解读一下用户行为数字化的概念吗？
赵祎喆：实际上我们在做很多决策的时候，更多的只是看业务数据的结果。比如我们说的因果，其实只是“果”，而“因”更多的是在整个过程里面。举个例子，比如说100个人创建了定单，最后有30个人成功支付，这是30%的转化率；但实际上，来这个网站的人其实有10000个，最后只有100个人创建成功，所以你忽略了9900个人的体验，这才是最大的问题。所以我希望可以用数据梳理出整个用户在网站的使用过程里面，他的行为到底在哪里？盲点在哪里？痛点在哪里？他在哪个地方没有走下去，最后影响了哪些人？在创建品牌，或者完成任务是需要很客观的去描述的，而不是凭自己主观的感觉来判断；而UED本身，或者是设计类本身，是一个情感很丰富的群体，容易很感性的去认知这个世界，认知这些用户，这样就会造成一些偏颇。这个时候，我们希望可以让数据这些东西去精准的刻划用户？揭示用户到底做了什么？用户在做的过程里面，到底遇到了什么样的问题？这个问题的程度是多少？大概就是这个意思。

记者：用量化的形式来表现用户对产品的使用体验。
赵祎喆：对，从另外一个角度来达成和体验的互补。

记者：请简单介绍一下，您现在做的用户行为数据化所应用到的技术以及已上线的产品。
赵祎喆：在支付宝网站内部，我们做了很多的产品，一个是网站WA，一个是产品魔方，还有热图。WA就是网站分析，通过它可以了解支付宝网站页面的用户行为数据；产品魔方主要考察用户在使用支付宝产品过程中的转化情况，以及描述用户原型。热图这个产品主要是用来描述用户在支付宝网页上的操作行为。热图现在已经变成了支付宝产品的标配；我们现在在做热图的浏览器插件，这样就可以更直接看到页面的数据，比如看页面的点击热图，包括页面的流向。技术上主要的还是依赖数据仓库，并且对日志数据进行清洗，再对一些指标进行重新梳理，重新确定指标的口径等等。

记者：如何去权衡数据结果和用户主观体验？
赵祎喆：实际上，我们会在进行分析之前，针对产品对用户进行定性研究，比如满意度调查，真针发现问题的产品进行数据分析。然而用户在实际的过程中遇到的问题，我们很难去给它定性；我们只能说，这个东西转化率很低，我们觉得不好；但是有可能这个产品满足了用户的需求，用户觉得的好；所以产品功能是第一位的。产品要在功能上满足用户需求，在其基础上我们去提升他的使用流畅度、满意度。

记者：现在您所做的工作，可能有些人会觉得这是BI要做的，或者是用户研究人员需要去做的。从您的角度去讲，用户行为数据量化分析和传统行业的BI部门所做的工作，或者是用研所做的线上用户行为研究的工作有什么样的不同 ？
赵祎喆：数据仓库上应该有两块东西，一块是BI，一块是WA（网站分析）；
BI更看重的是业务数据，比如说定单量、成功率、用户数等这些业务数据。WA更看重的是整个用户在这个过程中，网站运转是不是正常；以及用户在使用产品过程中是不是很顺畅。这二者是基于两个不同的纬度，所以传统行业里面的BI它关注的点和WA关注的点是不一样的，但它们都会为最终的转化率去负责。这在国外的非常成熟的，比如说亚马逊、新浪，他们都会有专门的Team，或者有专门的部门去做这部分的工作。

记者：您工作的产出是怎么去指导产品研发的？
赵祎喆：我现在的工作产出主要用于指导产品迭代的优化，对于新产品研发的指导还存在一定的局限。产品研发前期，应该是用研去介入，去做市场调研、去做用户的访谈来整理用户对这种产品需求。产品上线后，我们可以通过用户数据，具体分析接下来产品应该怎么做、怎么改、怎么优化。

记者： 您的学术背景和您现在的工作有什么样的联系？现在有很多跨专业从事不同行业的人，对于有志于从事您这一行业的从业者来说，您给他一些什么建议 ？
赵祎喆：我自己本身是换了太多的专业，我的大学、硕士、博士、博士后，是四个不同的方向，包括我现在跳过来到互联网这里面，完全是不一样的。我的博士研究方向是统计地震学。博士后的主要研究方向是研究突发事件，是在管理学院做的。我所有的东西没有变的是做数据，我认为数据是一个基础，如果把这个方法和这种本领掌握好的话，你将来只不过是使用的一个策略，或者是使用的方向有差异。
我的建议是：第一，是爱，你要爱数据；如果一个人，自己都不喜欢这个产品的话，他设计的东西，注定不会是一个好的产品，这样产品会完完全全有设计者的情绪、情感在里面。第二，要适当掌握学习的方法及策略；其实我们最不会的就是学习；不管你是跨界也好、或者是完全的转变专业也罢，其实就是一个过渡的过程，从这个领域到那个领域的过渡就是一个学习过程。所以我觉得如果想很快的去融入一个新的领域，一定要学习怎么去学习。
对于知识储备来讲，我觉得大学里面学的知识都是有局限性的，它可能跟现实有些脱节。如果想做网站数据分析相关的工作，我建议可以多看一些跟统计学、数据分析相关的书籍杂志及文章。其实从业人员缺的不是知识技能，比如方差分析、T检验这些方法我们大学都能掌握；我们缺的是idea，就是要怎么运用这些知识技能。用最简单的方法去做最有效的工作，是我们现在最缺的。
所以我还建议可以多看一些科普性质的、数学类的书箱文章，比如说德军的密码怎么会被美国直接破译掉？自己多去思考，不断实践自己所学到的知识技能。