做得好的標準

1. 全面的分析範圍
   • 涵蓋所有相關維度：設計師應該分析解決方案的各個方面，包括設計細節、用戶反饋、技術實施、業務影響等。這樣可以提供完整的案例視圖，並從不同角度揭示成功和失敗的原因
   • 跨部門合作：應該與其他部門（如開發、行銷和客戶支持）合作，收集多種觀點。這樣可以確保分析結果不僅基於設計視角，也考量了技術和業務層面的因素
2. 數據驅動的結論
   • 依據真實數據：分析過程中應該基於真實的用戶數據、使用率、性能數據和質性反饋，而不是單純依賴設計師的直覺。數據支撐的結論更具說服力和準確性
   • 數據多樣性與代表性：為了提高結果的可靠性，應使用來自不同來源的數據，並涵蓋足夠的樣本量。這樣可以確保結論具有普遍性，適用於更廣泛的用戶群
3. 清晰的成功與失敗原因識別
   • 具體且可行的解釋：成功或失敗的原因應具體、可量化。例如，解釋為何某個功能提高了用戶參與度，或者為何某個界面設計導致用戶流失。具體的分析可以為後續改進提供清晰的指導
   • 行動導向的建議：應根據分析結果提出具體的行動建議，例如功能調整、介面優化或流程改進，這樣的建議應該是可落地且具有實際可行性的

做得差的標準

1. 分析過於片面
   • 範圍狹窄：如果分析僅聚焦於單一方面（如界面設計），而忽略了技術問題、用戶反饋或市場動因，則可能導致結論片面，無法全面了解解決方案的成敗因素
   • 缺乏跨部門視角：如果分析僅基於設計團隊的視角，而未考慮其他部門的反饋，那麼結論可能會偏頗，無法全面反映產品的實際運行情況
2. 缺乏數據支撐或樣本不足
   • 依賴主觀推測：如果分析結果主要來自設計師的個人觀察或推測，而非基於真實數據，那麼其可信度和實用性會受到限制
   • 數據樣本不具代表性：如果數據樣本過小或選擇不當，無法反映多數用戶的行為和反饋，那麼結論可能會出現偏差
3. 結論模糊或無法落地
   • 無法提供具體建議：如果分析結果過於籠統，如「用戶滿意度不足」或「功能使用率低」，而未能提供具體的改進建議，則這樣的分析無法有效指導後續的設計和開發
   • 行動導向不足：如果分析結果無法轉化為具體的行動方案或改進措施，則缺乏實際價值，難以對設計決策產生影響

總結

• 要做好「內部案例分析」，設計師需要以全面性、數據驅動和具體行動建議為指導原則；而做差則體現在片面、主觀和無法落地的結論上。