基于大數據的電商視覺設計流程優化策略研究

孫長清（蘇州經貿職業技術學院）

引言

由于我國網購用戶數量急劇上升，電商平臺也得到了迅速發展，而電商平臺若想要取得大量網購用戶的認可，就需要將其平臺自身服務品質上升到一定高度，確保網購用戶需求得到強烈滿足才行，而電商平臺網絡頁面是其給用戶留下的首要印象，對用戶的感受和體驗造成了直接化的影響，因此在電商視覺傳達設計過程中，有效優化設計流程，完善策略才能充分保障平臺收益。

簡述電商視覺設計流程

（一）電商視覺設計的業務流程

眾所周知，電商平臺常常會根據各種主題相應設計專題活動頁，我們就以此為例，在具體設計專題活動頁的過程中，首先運營會將與活動相關的文案、產品具體信息等給到相關負責人，而負責視覺設計的工作人員則會從設計內容、風格等方面入手與運營等工作人員展開細致溝通。當敲定好風格與文案后，才會正式進入到前期準備環節，如搜索相關素材與資料。其次再對整體進行設計并展開創作，當完成設計后再向運營負責人進行遞交與確認，這時運營會從整體角度給出大體的修改意見，而后再按照此意見進行調整，這樣最終形成符合要求的設計，這種從開始到結束的整個過程就叫作視覺設計的業務流程。

由此可見，對于任何一家中小型企業電子商務服務的運營服務商來說，他們的業務范圍都囊括了從平臺維護、網站設計、信息服務跟內外貿服務等諸多模塊，其中通過大數據篩選發現在運營業務中，視覺設計的占比變得越來越大，其重要性不言而喻。尤其是在設計部門運營中，我們發現每位視覺設計師都要與客戶展開一對一的溝通和交流，而最終的設計方案也是需要明確得到客戶同意才行。不過一項設計的好壞與否摻雜了太多主觀因素，與個人喜好、風格等有很大關聯，因此有時候由于溝通不到位等因素，導致設計方案長時間得不到客戶認可的情況也是經常發生，如此一來就會出現負責設計環節的工作人員付出了巨大時間成本，卻沒有獲得較好轉化。所以對中小企業視覺設計流程進行優化還是十分必要的。

（二）電商視覺設計的技術流程

由于電商行業近年來得到了極為迅速的發展，大量設計師不斷涌現，并加入到電商行業里來，而實際上這些在電商行業里活躍的設計師中，有相當一部分人員并不是專業設計師。換句話說他們普遍缺乏強烈的品牌意識，在平時工作中更習慣進行素材拼湊與套用模板。作為平臺設計師，盡管他們具備一定的設計感和能力，但他們無法準確掌握用戶心理，更不會通過數據進行分析，導致他們所設計出的所有作品幾乎都很“模板化”，無法帶給人驚喜。長時間積累下來很容易會給用戶產生一種視覺審美疲勞，不僅運營效果欠佳，且轉化率也會呈現下降趨勢，久而久之很容易在激烈的同行業競爭中失去自身優勢。

對電商運營而言，舉辦各種促銷活動無疑是幫助他們引流的最重要方式，如淘寶、京東商城等等平臺都是如此。尤其是“321上新季”“518備貨季”“1111砍手節”“118年貨節”等這些活動更是貫穿全年。隨著活動的激烈展開，在具體運營過程中產生的問題特別是在營銷設計環節所出現的問題卻也越來越嚴峻：首先為了預留時間來完成設計頁面與Banner工作，設計師構思創意的時間被嚴重縮短；其次隨著活動熱度的上升，量變得越來越大，而量大從一定程度上也說明了需要投入更多的費用和工作人員才行，導致公司投入變得越來越大。

從這一點上來看，有效優化Banner尺寸，提高設計效率，讓設計師有更多時間展開創意，盡可能為公司節省人力財力是大數據下中小企業應當重視和解決的問題。

基于大數據的電商視覺設計現狀

最近這幾年電商平臺發展的風生水起，有相關學者曾說，電商大范圍興起從一定程度上對實體業發展造成了很大的阻礙。然而事實是在電商剛剛興起的時候，它確實對實體業產生了一定的沖擊，但由于之后的幾年電商體系逐步完善，電商產業跟實體產業得到了有效結合，不但促使電商平臺得到了迅猛發展，且實體產業整體銷售額也呈現逐漸遞增的趨勢。

（一）電商視覺設計的數據利用率不高

電商視覺設計工作與實體產業門店的設計工作類似，我們在實體店購物時往往會通過門店設計風格來對其品牌價值做出相應判斷，電商也是如此，很多客戶會通過網絡商域頁面設計來對店家的服務質量及產品質量做出判斷。因此客戶對網絡商域頁面的精美追求有效加快了電商視覺設計產業的發展。

而通常情況下，電商視覺設計工作都是依靠人工方式進行的，不管是商家的投放渠道還是海報等都是如此。站在技術角度上看，近年來電商的視覺設計明顯存在數據利用率不高的問題。例如每年都會舉辦的雙十一、雙十二等這種促銷活動，雖然每年都舉辦，但卻每年都各有側重，突出的主題各不相同，因此每年都需要全面否定重新進行設計，導致每年的數據利用率明顯低下。

而設計的文案可以在參考用戶喜好的基礎上，設計出容易引發情感共鳴的內容，如可以通過大數據分析得出當下時事熱點、熱搜詞匯等。

（2）進一步優化設計首頁與詳情頁。具體可以跟店鋪前期設計運營數據進行結合，并使用數據指標對設計頁面進行2-3周的數據情況觀測。

首先，要對總瀏覽量進行分析。對此我們可以根據流量變化情況、來源構成等方面展開分析，從而得出優化后的與優化前的店鋪頁面日均流量變化；其次，分析用戶忠誠度，主要從訪問天數、用戶留存率等參數情況展開分析。例如首頁，我們可以根據優化前后月均訪問變化以及周均PV變化對比圖加以演示。再次，分析頁面效率，其中包括分屏點擊率、用戶參與率、點擊率等內容，通過分析對設計因素給頁面造成的影響有更深入的了解。最后，設計師要根據上面的一系列分析及時從中找出頁面存在的問題并加以整頓和完善，如調整頁面布局、調整配色等。盡可能確保優化后的頁面更能滿足新時期下用戶的需求、審美，從而全面提高店鋪的流量。

（二）電商視覺設計的效率低，成本高

目前可供工作人員在線根據需求進行設計并實時更新的智能在線化平臺過少，導致從客戶提出需求，到獲得最終結果這之間很難做到實時。由于設計師不會與用戶個性化需求進行深度結合，導致很容易出現上下文沒有關聯的現象。此外，由于消費者的個性化與實時性日益增長，極易出現供給與需求不匹配，甚至出現巨大差異的情況。

而由于互聯網的廣泛普及，大數據存儲能力的提高，大數據跟設計之間的關系勢必會變得越來越密切。也就是說基于大數據分析，將大量用戶需求更直觀地傳遞給設計師，繼而設計師設計出更符合用戶需求的作品并經由網絡展現給用戶，提高商業價值，使設計行業得到全面升級，是電商視覺設計行業發展的必然結果。

基于大數據有效優化電商視覺設計流程的幾點措施

（一）優化業務流程

（1）成立專門的數據運營部門，創建大數據平臺，有效利用大數據平臺的開放性與實時性特點，建立客戶售后模塊，盡可能根據客戶的建議與描繪來進行視覺設計，從而使設計部門的創新能力得到有效培養。

（2）通過構建團隊進行項目設計。在團隊中的工作人員應當各司其職，組長主要負責跟客戶的溝通工作，按照每個員工特色相應分配工作，同時還應按照客戶構思展開分層設計，由于客戶審美水平是逐年提升的，在大數據時代下，客戶更偏愛于定制個性化設計。因此企業要以此為切入點，進而設計出符合客戶需求的作品，使項目通過率得到有效提升。

（二）優化技術流程

（1）設計活動文案。通過大數據可有效對比同類型店鋪并對流量最高店鋪進行全面分析，從而得出爆款和關鍵詞搜索。如外套，可以借助大數據分析中的轉化率、點擊率等數據，確定選擇夾克外套、牛仔外套、明星同款外套等關鍵詞。

結束語

總而言之，在“互聯網+”時代下，大數據得到了更為寬廣的發展，甚至已經波及了電商視覺設計模塊。就電商視覺設計而言，借助大數據分析進行視覺優化設計不僅利于提高客戶體驗度與滿意度，而且還能幫助其進一步拓展客戶群。就設計師而言，設計的所有流程都應當根據大環境變化進行相應調整，實時利用大數據分析，確保視覺設計時刻保持精準。由此可見我們在大數據基礎上對電商視覺設計流程進行優化和完善，具有十分重要的現實意義。