第四章定義階段
說清楚設計背後的原因以及你期待設計會對使用者的行為及情緒有什麼影響，這是運用數據意識框架的關鍵。
試驗是你與使用者溝通的一種方式。在每次試驗中，每個提供給使用者的設計都讓你有機會取得關於體驗的回饋。
透過行為數據來展示你的工具據有商業影響力。並以此獲取一些機會。清楚定義商業策略以及使用者體驗目標能為你想進行的測試導航。
最好的目標應該要能描述對產品或使用者體驗造成的影響力如何明確的連結到 工作團隊及公司優先關心的事情。
定義重點指標
你的目標應該要可以測量的，這樣你才能了解是否有接近或達成這些目標。
儘管你的公司可能有著許多指標，你應該要為每次執行的測試找一個重點指標。要記得重點指標應該要能反映你想要影響的使用者行為。
指標敏感度
敏感度指的是試驗中要有多大的改變才會引起指標改變。
追蹤多個指標
關鍵指標造成顯著的改變是一件長期的事情，需要許多小改變累積而成。舉例來說你的重點指標可能是在優化內容個人化之後，使用者在網站增加的停留時間，而次要指標則是社交推薦數量。
是否有聚焦在那些對企業有顯著影響的指標?如果你也有在觀察次要的指標就能從中學習到什麼是重要指標學不到的。
你可以把指標想成是公司中使用的標準語言，它可以最有效的向關鍵利害關係人及投資人傳達你的設計及努力的價值。
我們必須先了解我們想學習到什麼以及想達成什麼，如此才能量測對的東西。量測值會型塑你的方法，並讓你對我些某些事物特別注意。因此在你選擇指標之前必須確定他是最能代表成功的東西。
最好的指標會同時兼具使用者的需求以及商業目標
試驗中獲取到越來越多關於使用者及商業的數據時，記得留意是否能找出對商業有重要性的新指標，這就是數據 設計原則和商業結合的所在。
你不能只思考數據本身。你必須要思考數據和使用者的哪些行為有關。他們試著要表達什麼?要深入思考人類的興趣 行動和行為如何反應在你的數據中
以下問題可以輔助你思考如何在開始設計及測試之前，運用現有的數據精進你的目標
. 你現在接觸到那些數據可以提供創造影響力的洞見
. 其他類型的數據如何提供洞見，找出改進表現的機會?
. 最投入的使用者有什麼行為?你如何鼓勵其他使用者做一樣的事?什麼會讓使用者開心?一樣的事會讓你想吸引的新使用者開心嗎？
. 他們為什麼有這些行為?他們的行為如何讓他們更可能持續使用你的產品跟服務?
. 最有可能會購買的使用者會有什麼行為?他們會採取什麼樣的行動?
. 使用者最大的痛點是什麼？不同的世代和細分的痛點一樣嗎？
.依據客服或使用者研究，你聽過那些抱怨
找出你要解決的問題
對於每個問題與機會領域，我們都可以建立對應的問題論述來把它描述得更清楚。
從問題與機會兩種面向去思考
. 在使用者體驗中，阻礙你的目標的最大問題是什麼？使用者在那裡會頻繁遇到問題?他們主要的抱怨是什麼？
. 對你來說，改進使用者體驗最大的機會在哪裡?你的專業使用者(那些快速適應並使用最新功能的使用者)有那些行為可以提供潛在機會的線索?
如果太快進入或太過深入解決問題的模式是危險的。希望能藉由透過指出[問題/機會領域]幫助你在前幾階段保持適恰心態。 每個[問題/機會領域]都應該要足夠寬廣，可以生成至少幾個假設以提供探索。
針對問題打造假設
假設是你認為改變體驗後使用者會發生什麼事的預測，而且這個預測試可以測試試驗的。 可以把假設當作北極星， 幫助你保持方向，引導你至有價值可行動 有意義的洞見，並協助達成你的商業目標。
以下是一種打造有利假設的方法
對於[使用者類群]，如果[改變]，就會[效應]，這是由於[理由]，並會影響[量測值]
一個好的假設至少需要包含你想要做的改變以及用來追蹤效應的指標
在市場變化時搶在最前面產出可預測的假設
一個幫角色排出優先順序的簡單方式是粗略計算他們有多少潛在影響力。
A/B測試 使用者研究 問卷調查和市場研究以及其他種種。這樣的專家知識可以幫助你開始篩選一些假設， 以及為其他的假設排出優先順序。
從每個測試中獲得關於使用者的知識，及更加了解什麼設計和體驗是有用的，因為正是這種知識會帶你磨練未來的設計直覺。
邁向A/B測試中設計與執行階段前,篩選假設並為他們排序
檢定力指的是當效應存在時,你的測試可以量測他的能力。
在設計A/B測試時,及早主動考慮最小可檢測效應以及你是否有足夠的檢定力來評估你的假設。我們太常看到一些團隊為A/B測試投入了重本最後卻發現，即使有效應他們也偵測不到。
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