建立用户数据模型是较为专业（并且也资源去支撑）的公司或者团队去做的事情，在如今大数据横行的年代，这种做法非常“时髦”。不少成功的公司也会抛出类似用户数据模型的东西证明他们的成功是数据的胜利。但用户数据模型本身就是个理想化的产物，需要我们用谨慎的眼光去看待这些冷冰冰的数据。
用户数据模型的分析方法，是通过各种技术手段，收集用户访问页面或软件产生的相关数据（点击比例、页面热点、停留时长、访问层深、跳出率、访问路径等），通过对数据的梳理分析得出一个“大部分用户”的行为习惯。这种做法看似科学，却也很容易误导人们掉入大数据分析的陷阱中。实际环境中，用户构成是非常复杂的，不同用户的行为习惯必然是有差异的，再加上广告导流之类的其他因素产生误差，很容易“稀释”掉真正的“一般性用户体验”。如果数据来源出现偏差，或者梳理分析的方向不正确，甚至会出现南辕北辙的情况。
那么数据到底有没有意义？答案是肯定的，只是我们需要了解，哪些数据是对网页设计师有意义的，而哪些数据又是会对网页设计师产生误导的。常规意义上，考核网站的基本数据有PV（访问量）、UV (独立访客)、IP（独立域名）这些对网站设计师而言，根本没有意义，这些数据是只能用来考核市场部门的工作成绩，网页设计师更需要关注是页面热点图、按钮点击率、用户访问路径、除广告页外的用户单页停留时间和跳出率等对于改善阅读感、改善用户体验意义的数据。我们需要解决的问题，往往决定了我们需要关注哪些数据。并且，分析数据的时候，一定不要主观臆断，要带着怀疑去看待数据。由于网站的复杂性，不少数据的计算公式各有不同，也许只是调整了一个算法，但得出的结论可能就偏离事实了，所以只有怀疑了数据，才会得到真正的数据。
用户构成的复杂性，决定了用户体验需要有一定的宽容性，也就是从“一般性用户”的角度客观地分析用户的习惯感受。抛去自己的主观观点，多问问身边朋友的意见，并客观的分析是否有用，不是目标用户没有关系，甚至某种程度上，这样用户的意见可能更加客观。
宽容性并不意味着面面俱到，很多时候用户体验是无法平衡的，必须做出取舍。取舍的依据可以是数据的支撑，也可以是对一般性用户的习惯分析，但需要符合“大多数原则”。在此基础上，我们得出一个需要去实现的用户体验的单一性目标，并且设计上围绕此目标，在不影响其他相关体验的前提下，尽量保证逻辑的纯粹性与简单性。用简单的方法，直指目标，解决复杂的问题，在某一方面做大做强，这是用户体验的平衡之道。
网站设计完成并不是对用户体验关注的终点，我们还需要实际环境来验证这样设计是否符合我们的预期。通过反复对比数据与用户反馈，修正自己的设计，直到符合最初设计时制定的目标方向——这是一种对自己的设计以及对产品负责的职业态度。
在用户体验的设计过程中，人们往往会有这样的想法：当无法知道怎么做是对的时候，学习成功的案例是不会错的。这个观点只对了一半，成功的产品并非所有都是做得成功，人们往往觉得只要成功了，那他所做的所有事情都是对的，但这样的思维就让我们无法客观地看清楚产品成功的真面目。并且很多时候，在那个产品这么做是完全正确的，但是在这个产品，这么做就是非常错误的。决定成功的，并不是这么做对不对，而是这么做是否合适于目标产品以及目标产品的受众群体。
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