建立用戶數據模型是較為專業（并且也資源去支撐）的公司或者團隊去做的事情，在如今大數據橫行的年代，這種做法非常“時髦”。不少成功的公司也會拋出類似用戶數據模型的東西證明他們的成功是數據的勝利。但用戶數據模型本身就是個理想化的產物，需要我們用謹慎的眼光去看待這些冷冰冰的數據。
用戶數據模型的分析方法，是通過各種技術手段，收集用戶訪問頁面或軟件產生的相關數據（點擊比例、頁面熱點、停留時長、訪問層深、跳出率、訪問路徑等），通過對數據的梳理分析得出一個“大部分用戶”的行為習慣。這種做法看似科學，卻也很容易誤導人們掉入大數據分析的陷阱中。實際環境中，用戶構成是非常復雜的，不同用戶的行為習慣必然是有差異的，再加上廣告導流之類的其他因素產生誤差，很容易“稀釋”掉真正的“一般性用戶體驗”。如果數據來源出現偏差，或者梳理分析的方向不正確，甚至會出現南轅北轍的情況。
那么數據到底有沒有意義？答案是肯定的，只是我們需要了解，哪些數據是對網頁設計師有意義的，而哪些數據又是會對網頁設計師產生誤導的。常規意義上，考核網站的基本數據有PV（訪問量）、UV (獨立訪客)、IP（獨立域名）這些對網站設計師而言，根本沒有意義，這些數據是只能用來考核市場部門的工作成績，網頁設計師更需要關注是頁面熱點圖、按鈕點擊率、用戶訪問路徑、除廣告頁外的用戶單頁停留時間和跳出率等對于改善閱讀感、改善用戶體驗意義的數據。我們需要解決的問題，往往決定了我們需要關注哪些數據。并且，分析數據的時候，一定不要主觀臆斷，要帶著懷疑去看待數據。由于網站的復雜性，不少數據的計算公式各有不同，也許只是調整了一個算法，但得出的結論可能就偏離事實了，所以只有懷疑了數據，才會得到真正的數據。
用戶構成的復雜性，決定了用戶體驗需要有一定的寬容性，也就是從“一般性用戶”的角度客觀地分析用戶的習慣感受。拋去自己的主觀觀點，多問問身邊朋友的意見，并客觀的分析是否有用，不是目標用戶沒有關系，甚至某種程度上，這樣用戶的意見可能更加客觀。
寬容性并不意味著面面俱到，很多時候用戶體驗是無法平衡的，必須做出取舍。取舍的依據可以是數據的支撐，也可以是對一般性用戶的習慣分析，但需要符合“大多數原則”。在此基礎上，我們得出一個需要去實現的用戶體驗的單一性目標，并且設計上圍繞此目標，在不影響其他相關體驗的前提下，盡量保證邏輯的純粹性與簡單性。用簡單的方法，直指目標，解決復雜的問題，在某一方面做大做強，這是用戶體驗的平衡之道。
網站設計完成并不是對用戶體驗關注的終點，我們還需要實際環境來驗證這樣設計是否符合我們的預期。通過反復對比數據與用戶反饋，修正自己的設計，直到符合最初設計時制定的目標方向——這是一種對自己的設計以及對產品負責的職業態度。
在用戶體驗的設計過程中，人們往往會有這樣的想法：當無法知道怎么做是對的時候，學習成功的案例是不會錯的。這個觀點只對了一半，成功的產品并非所有都是做得成功，人們往往覺得只要成功了，那他所做的所有事情都是對的，但這樣的思維就讓我們無法客觀地看清楚產品成功的真面目。并且很多時候，在那個產品這么做是完全正確的，但是在這個產品，這么做就是非常錯誤的。決定成功的，并不是這么做對不對，而是這么做是否合適于目標產品以及目標產品的受眾群體。
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