音樂、資料與設計：Spotify 設計師吳添羽
本期節目，我們請到了 Spotify 的產品設計師吳添羽。Spotify 是全球最大的音樂播放平臺之一，它來自瑞典，一個人口不多卻盛產音樂和藝術家的國家。成立 10 年至今，Spotify 已經擁有了 1.8 億全球使用者，其中有 8300 萬付費使用者。添羽在 Spotify 的工作有些特殊 —— 作為資料組的產品設計師，她每天除了要和使用者打交道，還要和海量的資料打交道。這期節目裡，她會聊聊 Spotify 是怎樣將上億聽眾的資料轉化成價值的。
資料視覺化，重要的是「觀點」
UX Coffee： 可以先介紹一下你所在的資料組的工作嗎？
添羽 ：我所在的資料組是一個橫向的部門。我們經常和資料科學家合作，討論怎樣通過資料讓藝術家更瞭解他們的聽眾，比如說他們的聽眾是什麼樣的人，他們是怎麼收聽歌曲的等等。當產品組需要資料資訊、或是資料視覺化的服務時，我們也會提供支援。此外，我們還開發了很多資料視覺化的開源產品。
UX Coffee： 作為組裡的設計師，你的設計過程是什麼樣的？
添羽 ：我們會先在公司的使用者研究團隊幫助下了解使用者的需求。根據發現的需求，我會先了解已有的資料是什麼樣的，把資料放到已有的資料分析軟體，比如說 Tableau 裡看看可能得到什麼樣的資訊。比如說，是以時間軸的方式呈現資料，還是把不同使用者的資料作比較，不同的分析方式可以得到不同的觀點和資訊。當發現了可以滿足使用者需求的資料呈現方式時，我會用設計工具把介面做出來。
UX Coffee： 那麼需求來自於研究團隊發現的使用者痛點，還是當你們發現需要提高的地方時，讓研究團隊或者資料科學家幫你們拿資料？
添羽 ：其實都有。但產品決策的過程中最重要的部分是和資料科學家的合作，確保我們能夠拿到真的對自己產品和設計有影響的資料。舉個例子，知道今天的日活量增加了 5%，這對團隊而言沒有太大的用處，因為我們不知道是什麼導致了這 5% 的增長。如果我們知道是在某個國家的某個使用者群使用了某個頁面裡的某個功能，從而導致了這樣的變化，這才是對做產品設計有決策價值的資料。
大家可能覺得資料視覺化就是把資料變漂亮，或者通過互動讓資訊更好懂，但我覺得它有更大的價值。 大家需要的不是圖表本身，而是一個「觀點」。比如說對於藝術家而言，每月收聽量這樣的絕對資料可能是沒有太大意義的；但如果把自己的資料跟別人比較，就會知道自己差在哪裡、好在哪裡、下一步該怎麼做。所以「觀點」是一個超越資料本身的問題，有的時候甚至只是一句話，可能要比圖表更有效 。
Spotify 的革新：音樂去中心化
UX Coffee： Spotify 作為一個音樂播放平臺，不僅要為聽眾提供好的收聽體驗，也致力於為藝術家群體提供更好的創作生態，幫助各種各樣的藝術家把自己的音樂傳播給更多人。你們是如何利用資料來啟發藝術家的創作的呢?
添羽 ：在傳統意義上來講，藝術家都要有個好的廠牌，他們的音樂才能被人聽到。但是很多獨立音樂家可能不認識或者沒有好的廠牌。即使音樂家有了好的廠牌，他們的收益也有一大部分是被廠牌拿走的。所以現在市場的現狀是 10% 的藝術家和廠牌賺了 90% 的錢。
我們希望 Spotify 應該是去中心化的，只要做好音樂，你就可以在這個平臺上被更多的人發現、收聽你的音樂，然後從中得到收益。Spotify 的平臺上有 200 多種音樂流派，有最全的使用者收聽資料。創作者可以利用這種新的收聽形式，思考他是不是需要修改或重塑他的創作方式。 在這樣一個數字時代，大家聽音樂的耐心能夠持續多久？受此影響，一首歌的時長應該是多少？人們對不同音樂的忍耐度有多高？這些會重塑音樂和人的關係，也會建立聽眾和藝術家的共生關係。
藝術的創造性 vs 資料的理性
UX Coffee ：藝術家做音樂主要是表達自己的情感，釋放自己的風格。但是現在他們可以通過資料檢視使用者的喜好、瞭解市場的走向，根據這些調整自己的作品，這讓人覺得有些矛盾。你覺得從情感或者是藝術風格的角度，這樣資料導向的創作會對他們有什麼樣的影響？
添羽 ：沒錯，可能高度工業化的製作團隊會對有資料特別感興趣； 對藝術家來說，藝術是一種表達，很多音樂家就想表達自己想表達的東西。但他們也想要了解他們的粉絲，與他們建立更深的聯絡。 比如通過 Spotify, 他們可以更清楚地瞭解他們的粉絲是誰。
添羽 ：人與資訊其實是一個非常情感化的關係。如果大家關注數字貨幣的話，可能會知道去年 12 月漲得很凶，今年年初則一直在跌。如果你去檢視所有數字貨幣軟體的使用量，就會發現使用量和行情的好壞基本是成正比的。去年 12 月份的使用量就是最高的，而到了今年使用量就降低了。有些時候，資料越好你就越想去看，看到消極資訊就會避免去看。我們有時候也會討論要不要直觀顯示負面的資訊，還是應該用另一個角度去描述它。比如說，我們不可能說「你上個月你墊底了」，但可能會說你在某一個方面表現得比別人好。但是這也要注意平衡，我們可能不想把事情說得太負面，但也必須讓使用者知道問題很嚴重，要去解決它。
如何設計一個精準的個性推薦系統？
UX Coffee ：Weekly Mix （每週推薦）是 Spotify 為人稱道的功能之一，推薦系統會根據使用者的收聽習慣提供非常精準的個性化歌曲推薦。作為 Spotify 使用者，我每週會去看一看推薦了什麼新歌，因為往往會有我喜歡的歌。在開發個性化推薦這類技術導向的功能時，設計師的工作是什麼呢？
添羽 ：設計師肯定在產品角度有很多幫助，但不太可能進入到技術邏輯層面。 個性化推薦的核心其實是一個設計問題 —— 你的使用者是誰？你能把使用者分的更細，那麼你做的推薦就越能夠契合特定使用者群的需求。 Spotify 還有 Daily Mix 等很多不同種類的推薦歌單，它們所服務的使用者需求是不太一樣的。比如如果歌單是服務於那些收聽習慣比較成熟穩定的群體，也許還要考慮怎樣讓這樣的使用者收聽更多的音樂。而如果你是一個新使用者，不知道你要聽什麼，它會根據這個情況給你做不同的推薦。
添羽 ：另外一種分類角度是基於你把音樂看作什麼 —— 有的人會看重音樂的功能性，比如只在運動或者想睡覺的時候聽音樂，也有人把音樂看成是生活的一部分。這些不同的使用者想要的東西是不一樣的。
有時候，視覺上的呈現也是對推薦邏輯不足的補充。比如說當人們發現推薦的重複性比較高，不再有新東西時，我們會把那些新歌用不同的方式呈現出來，同時會把你最近聽過的歌拿掉，比如說你最近聽了「晴天」，那我把那首歌從你推薦歌單中隱去，推薦系統還是一樣，但是你感知層面上會覺得是一個新的歌單。
UX Coffee ：雖然資料很重要，但是作為設計師最終還是跟人打交道，去理解人的情感。你在工作中有沒有遇到過資料結果和跟人的情感層面有衝突，或者是它不能完全地幫助你做設計決策的情況？
添羽 ：肯定會有，比如很多虛榮資料（Vanity Metrics）只是在描述巨集觀的事實。比如說智慧歌單，一般衡量它到底是不是成功的標準，就是多少人聽了、每個人花了多少時間聽、每週使用者留存率有多高，但其實它並不能夠描述使用者對它到底是不是滿意，到底是不是覺得這是一個好的歌單，聽了之後是不是會覺得開心想要去聽更多的歌。所以我們會去做一些使用者研究，讓大家描述出心中覺得滿意的、願意聽的歌單。在這個過程當中，我們發現當用戶喜歡一個歌單的時候，他們還會去檢視那個藝術家頁面，這可能是一個更好的辨別滿意度的訊號。
設計師也可以像產品經理和資料科學家一樣思考
UX Coffee ：Spotify 的資料團隊裡除了設計師，還有哪些成員呢？你們之間是怎樣合作的？
添羽： 一般來說我們產品團隊會有一個產品經理，配一個數據分析師或資料科學家，再加上設計師和程式員。設計師是和資料科學家緊密合作的，但其實到某個階段以後，對於簡單的資料分析，產品經理或設計師花不了太多力氣就可以直接拿到資料，因為現成的資料分析工具已經越來越成熟了。資料科學家可能會把時間花在更加重要的東西上，比如說做預測、做一些機器學習的模型等等。所以從某種角度上來講，我們之間的合作有可能越來越少， 作為一個設計師你需要知道怎麼找到能夠為產品設計提供價值的資料 。
UX Coffee ：你作為一個產品設計師，在這個團隊裡是怎樣跟產品經理合作的呢？職能上有沒有重合的地方？
添羽： 有很多重合的地方，我們所做的設計有一大部分是非視覺的，是跟產品價值和產品策略有關的東西。我前段時間也有做過產品經理，也發現設計和產品經理在對策略、使用者的理解上有很多衝突的地方。產品經理會在技術和設計之間權衡，他可能比較在意你是不是能夠通過這一次的新產品、新功能的釋出能學到一些東西，而不是最終的完美結果。但可能設計師會不太喜歡隨便去釋出一個東西，會比較在意產品的完整度，所以產品經理的有些決策可能跟設計師的完美主義有一定衝突。 如果你從產品的角度動態地看，可以把每一次新功能的釋出看作學習的過程，把你的設計分解成幾個步驟，每一次學習的過程會幫助你做更多的測試、產生更好的靈感，不斷改進設計 。
不只是科技公司，更是文化公司
UX Coffee ：你覺得 Spotify 的設計文化以及整個公司的氛圍和其他公司有什麼不一樣呢？
添羽： Spotify 來自瑞典，所以受到北歐的設計文化影響相對較大。像瑞典這麼一個人口不多的國家，他的音樂的輸出量非常大，很多音樂家的製作人也都來自那裡。所以在 Spotify，音樂文化是非常濃厚的。我們有很多員工自己也是音樂人，他們有時會把自己的音樂放到這個平臺上，看看是不是能夠吸引到更多使用者。你可以說 Spotify 是一個科技公司，但它更是一個文化公司和時尚公司。
嘉賓聯絡方式
本期編輯：張撓撓，帆阿帆
本文圖片來自添羽、Spotify 網站及 Instagram。