在产品定义阶段我们经常会提到两种图：用户体验地图和用户旅程图，很多人会将二者混为一谈，甚至许多专业老鸟也分不清楚二者的区别，接下来我们通过对比来分析一下二者的区别。
概念（是什么）：
用户体验地图是：以大众视角的方式，将一般用户在完成一个目标过程中，体验路径可视化的工具。这种体验不拘泥于某种特定的产品或服务，而是从更广泛的角度理解用户的行为（不同于用户旅程图，用户旅程图是针对特定的产品或服务而展开描述的）。
作用（为什么）：
用户体验地图是用户旅程图的前提。用户体验地图是在用户画像和需求分析这个阶段做的事情，在信息架构之前要做好的，它能帮我们发现大的机会点，适合从无到有的产品过程：产品从0到1、全新改版、或者新项目开展。
1、不限定产品或服务，描绘用户体验路径
2、理解一般用户的行为，做初步研究
3、建立体验基准理解，达成团队共识
使用方法（怎么做）：
在确定本次研究的目的和原则的前提下，按事情发展顺序，分别从阶段，行动/行为，想法，心态/情绪，痛点，机会几个方面组织和描述事件
这里仅是简单示例，大致理解就好
概念（是什么）：
用户旅程图是：将用户通过某一特定的产品或服务，完成某一具体任务或目标的过程可视化的工具，描述的是某一角色在特定场景下经历的故事，包括用户从第一次接触产品、触达产品的各个点。
作用（为什么）：
用户旅程图能让设计师和其他相关人员理解产品更细节的部分，深入的了解产品的某个模块，并根据对用户情绪、想法帮助产品的设计和优化。它通常作为业务逻辑梳理流程的工具来用，和它配和的工具是业务流程图。
1、准确定位用户旅程图中激发用户快乐或导致痛苦的触点
2、打破壁垒，在团队内部建立一个具有广泛共识的用户旅程
3、基于共识，将旅程中关键触点分配给团队内部成员
使用方法（怎么做）
用户旅程图可以用在设计过程中的任何时候，作为整个产品设计周期中团队的参考点。每一个用户角色或者用户类型都有自己独立的用户旅程图。我们需要通过以下几个维度去描绘用户旅程。
A角色： 这个角色比体验地图更具体，更细分，你可能要讲当前任务的相关角色都列举出来，讲代表性的用户都跑一遍流程。
B情景： 特定用户的特定场景，这里要具体到某一项任务流程
C期望：要解决什么问题
D其他：可以延续使用体验地图的行为、想法、情绪线、痛点、机会
使用淘票票app购买电影票的用户体验地图（图片来源：《步步为赢：交互设计全流程解析》）
通过以上分析我们了解了两种工具的区别，虽然两种工具在颗粒度上有所不同，但是不管哪一种工具都是为了帮助我们了解用户行为洞察用户痛点寻求机会点，我们需要在合适的时机选用合适的工具。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
C端产品的需求通常来自用户自身的诉求，没有明显的行业特征和限制，会基于产品核心功能去附加其他的功能，探索更多的可能性。比如在聊天社交应用上，加一些娱乐性的小游戏、直播功能等。
而B端，一般由于外部环境改变，如政策法规、技术改革等引起企业对生产管理、工具的升级需求，或是企业人员、市场规模扩张带来的组织管理、产能提升等需求。
概括的说，就是C端的产品需求倾向于「 无中生有 」的制造需求。而B端，则是基于企业经营过程中「存在的问题」，然后为解决这些问题而促发的需求。
企业经营管理的基本任务是「 合理地组织生产力 」，因此「 B端产品 」可以理解为企业用来提升生产力的「 工具 」，而提升生产力终极目的就是「 更多的盈利 」，而盈利的方式归根结底就是「 降本和增效 」。所以B端产品的作用，就是让企业有效的降低运营成本和增加效益。
在此之前，需要先清楚企业在「 做什么 」「 怎么做的 」以及这么做「 还存在什么问题 」，然后确定我们的产品可以怎样让企业「 更好更快更省钱地解决、改善这些问题 」，最终获得更大的经济效益。
刚进入一个新公司、接触一个新行业时，我们通常只是了解到一些零星的信息，比如公司是干嘛的、业务名是什么、属于什么行业等等，对业务的了解只是停留在被动的阶段，想要做好相关的产品设计，需要主动进行更多的信息收集。围绕获取到的关键词，从市场、业务、产业、发展历程和趋势等方面，全面深入了解所要服务的企业状况，建立起对企业业务关系、价值体现的清晰认知。
「 建议 ：在信息收集的过程中，可以同步把当前认为有用的信息整理出来，而那些可能有用但暂时还不清楚有什么用的内容，可以把相关链接记录下，并用文字标注自己对这个内容的记忆点和归类，方便后面再次查看。这样随着对业务的了解加深，范围会越来越大，可以减少后期再次查找资料的时间 」
信息来源：「 XX 」「 XX是什么 」等关键词汇。
关于一些业务词汇的定义，可以先通过相关的百科词条，来了解它们的客观定义，纠正可能存在的认知偏差。
然后再从这些内容中获取到业务相关的其他信息、关键词汇，扩大信息收集范围。
信息来源：「 XX产业链 」「 XX行业上中下游」「 XX产业链分析 」等关键词汇。
关于产业链的内容，主要要清楚两方面的信息：
一是清晰企业处于产业链的哪个位置。中游，上游还是下游？
另外是上下游的业务关系，包括产品服务的供需关系和信息、价值的交换关系。
了解产业链的信息，有助于我们更全面的了解业务，在跟相关业务人员沟通时，也可以更好地理解对方所要表达的信息内容。
信息来源：「 XX业务流程 」「 XX工作规范」「 XX生产过程 」等关键词汇，根据所属行业的具体性质调整。还有企业方提供的资料。
清晰，以及确定我们产品的核心目标。
通过获取到的信息，梳理清楚业务的流程、逻辑和相关规则。确定业务的核心是什么，以及要达到的目标是什么。然后从业务的流程中，找到达成目标的关键节点，以及可以通过什么方法、技术、工具来实现。
信息来源：「 XX发展史 」「 XX现状」等关键词汇。
「 当有事情想不清楚时，尝试回到基础理论、发展源头上 」，这个是我自己想不明白一些东西时会采用的方式，比如看相关的一些概论、发展史的书籍。
对于业务也是，从源头上开始了解，同样有助于我们更深刻和清晰的了解相关业务发展的最初目的。
从时间的维度上，了解业务从以前到现在、从线下到线上、从手工到电子到信息化等，在流程、使用技术、工具、相关政策标准等方面有什么样的发展变化。然后这些变化解决了哪些方面的问题，以及目前仍然存在什么问题。
在这个过程中，我们通常可以发现某些方面的问题，是整个业务发展过程都在关注和寻求改进解决方法的。而相关的需求通常就是整个产业发展的最根本需求点。
信息来源：「 XX现状 」「 XX未来发展」等关键词汇。这一部分跟前面的「 发展历程 」在收集信息过程中一般是重叠的。
「 站在巨人的肩膀上 」、「 知己知彼，超越竞品 」。
关于行业现状，一方面通过行业报告、行业概况等信息来源，了解行业发展状况和技术水平。另一方面是了解同行产品、同类型头部产品的水平，清楚目前业务功能的实现情况，以及强调的价值点是什么。站在行业和同行的水平上来进行产品设计，避免局限在自己的主观世界里。
而发展趋势，同样可以反映出行业所关注的产品价值点，清楚行业整体的发展方向，以及期望的发展方向是什么。
信息来源：「 XX业务标准 」「 XX操作规范」「 XX质量要求 」等关键词汇，根据所属行业的具体性质调整，还有企业方提供的资料。
这方面对于一些G端、医疗类产品来说比较重要。
主要是通过相关的政策法规、行业标准、共识等，避免产品设计触及一些行业风险点。同时清楚产品相关标准和性能要求。
通过对业务全方位多角度的了解和梳理，我们可以确定业务的核心需求和产品的价值点。但B端产品本质是商品，在市场上同样存在竞争，所以在清晰了核心业务和价值之后，还需要进一步找到我们产品的竞争力。
即如何让我们的产品在同类产品中占据优势，呈现出更高价值，让客户选择我们，甚至愿意付更高的价格。
在前面的分析中，关于「 现阶段业务流程存在的问题 」、「 同行新产品情况 」以及「 产业的最根本需求 」等信息，这些都是我们要重点关注的。再结合行业共识、发展趋势等关键信息，分析现有产品跟行业需求预期的差距，从中找到我们产品的机会点，发挥产品的价值。
通过对业务的分析，需要清楚：
我们处于产业链的什么位置以及上下游的关系
核心业务和目标是什么
业务处理模式的发展过程以及最根本的需求点是什么
行业（业务）目前发展情况如何
我们产品的价值及竞争力在哪
我自己进行在业务信息收集时，经常会受以往接触到的信息或者自己假设的信息影响，有时候会在结论上混入一些主观想法。这是不太好的，因为对信息进行收集整理，就是要以客观存在的信息为依据，分析真正的产品价值点，而不是人为捏造创造的需求。也就是我们一开始说的，B端需求是基于已有问题来寻求解决方案的。
所以分析过程中要避免受自身的主观影响，而是基于现实的、客观的信息情况来分析得出相应的结论。
另外关于同类型产品价值点分析，如果所在行业业务发展还不是很成熟，需要从另外的角度去了解这些功能点的实际使用情况。比如同行们强调了5个功能价值点，实际客户有3个是基本没有利用到的，类似这样的情况。因为可能同行也还没搞清楚业务方的真正需求，只是在「 创造需求 」或是功能点的性能没有达到客户预期。
这一点也是有次在跟实施人员聊天时发现的，目前所在的行业发展也是比较初期的，所以很多东西并不是特别成熟。有几个我们跟同行都在宣传的价值点，实际在终端并没有怎么用，或者使用这个功能的目的跟我们设定的是不一样的。所以也不能过于相信竞品的，尽可能从另外的角度去对比、验证下。
以上就是关于B端产品设计中的业务和价值分析部分。
感谢阅读，期待交流。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
今天带来的是《交互设计沉思录》第一部分的第二章「管理复杂性」。
主要讲述的是交互设计师是如何理解&组织所获取到的数字、文字数据。
通过这些步骤&方法能够帮助交互设计师更加清楚信息间的关系，建立很强的心智图景。
其间也穿插了很多职能相关部分的对比，如「交互设计师与信息架构师」「交互设计师与界面设计师」「交互设计师与电子工程师」。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
注：阅读此文章大约需要30分钟
先给大家看两个案例：大家都很熟悉的，自动感应测温，不需要人为操控
第二个案例则是nest智能恒温器，比起传统的需要人为的去手动触发调节温度，他能够实时感知家里的温度，基于不同的场景与客户习惯去调节温度，比起传统模式便捷了不少
那么从这两个案例中，大家可以发现，传统人机交互与下一代人机交互是有着本质区别的，传统人机交互一直以来都是输入输出的被动交互逻辑，什么是被动交互呢，就是必须有用户向机器发送指令，机器接收指令，执行后将结果反馈给用户。而新的交互模式，则是用户不需要做任何指令输入，机器自动感知当前的场景，来理解你的意图是什么，来去主动帮你完成任务。那么这是如何实现的呢，主要是依靠传感器，算法等实现的。这也说明了我们的生活开始下一代人机交互的新时代。
这也就是今天的主题，那么今天，我会详细讲解，把这个课题讲透。包括什么是智能感知交互，他的底层框架模型是怎样的，以及结合案例是讲解他是如何落地使用的，
回顾整个人机交互的发展史，经过了不同的阶段，从命令行界面，也就是通过手柄，遥控等进行交互，再然后是图形用户界面，也就是触摸屏等交互，再到语音交互，图像识别等等
人们对于人机交互也从依赖于人去手动触发，再到趋于自然和本能，随着技术的发展，我们也迎来的技能感知交互的新时代
在这里也对智能感知交互做了初步定义：是以人为中心，基于传感器、大数据及AI技术，自动感知用户情景，理解用户意图，主动响应用户需求，真正提升人机交互效率
那么智能感知交互也有几个特征，更加的趋于自然，输入输出方式更加无感知，智能
接下来是最核心的重点，智能感知交互的框架是怎么样的，他的底层逻辑是怎样运行的，这也是整套理论知识的基石和核心。
智能感知交互模型主要分为三层：
那么以刚开头的无接触测温门为例，在感知层主要通过红外传感器去感知人的体温，在决策层则是当遇到发烧的顾客则需要进行干预，在表达层，则会通过音效、光效做出主动的预警的设计表达。
那么我们接下来详细的看下整个框架模型，那么，感知层又细分为三大模块：
第一块为【用户感知】，第二块为【场景感知】，第三块为【行为感知】。 那我这里给他串联起来，简单来说就是感知用户是谁，在什么杨的场景下，做了什么样的行为。那么决策层则细分为两大块，也就是无感知之后怎么做决策，理解用户的意图是什么，。那么第二则是做出决策后怎么去做设计表达和输出呢，受到那些变量因素的影响，这是由设计表达影响因子模型决定的。那么最后一层则是正式做出设计表达，目前表达的介质主要有界面、声音、光效、触觉、动作等。那么这张图是一个大框架，接下来我会详细的剖析每一层
先讲第一层，感知层，就是感知技术，这里在进一步细分为三个板块，用户感知，场景感知，行为感知，用户感知为，用户性别、地域、年龄等等特征，场景感知则是什么时间、什么地点，当前环境、温度等等，行为感知则是去感知，你用了什么工具，对什么对象，做了什么操作行为等等。针对不同的业务会有不同的针对感知，例如开头案例中的体温测量，他对温度这一属性重点感知。大家这里也能想到，世间万物都可感知，为了方便后续的统计和分析，需要进行加工处理，需要将当前的感知线上化和数据化，同时会将这些数据进行标签化的处理，那么如何去处理这些数据呢，这里主要分成三类：
简单来说就是从传感器或者线上平台等渠道直接获取的数据。举个例子，比如说登录网站，那么我们可以获取用户ID，从温度传感器，我们可以直接获得温度。这些都是统计类数据
简单来说就是基于一定的规则产生，举个例子，比如我们规定用户与设备之间的距离为0~40cm为近距离，，工人每小时生产产品80件定义为熟练工，这些都定义为规则类数据
他是通过机器学习挖掘产生，根据相关属性进行预测和判断。比如淘宝上对男女的划分，他通过你买的商品去判断你是男生还是女生，你的兴趣爱好是什么
那么接下来我们讲决策层,那么刚刚我也介绍了整个框架模型，决策层主要有两部分，现在讲述第一部分，也就是整体框架中红色圈住部分，针对【意图识别决策模型】进行剖析。简单来说就是我感知之后去理解用户的诉求是什么，这里也抽象为四大类决策方向:行为干预、推送建议、意图预判、自动决策
简单来说就是我感知到当前的行为是异常、错误的，会做出主动预警进行干预。举个例子，比如图中的场景，通过摄像头的图像识别检测到工人的操作不规范，会通过光效和音效的预警来进行行为干预
是基于你的爱好去推送不同的内容
感知之后去预判，你接下来会做什么。比如上图，当系统之前感知到用户粘贴了地址和电话信息，那么系统就预判你是不是要寄快递
比如陀螺仪识别用户将设备倾斜了多少度，将屏幕做自动关屏
那么前面讲述的是决策层的第一大板块，那么现在讲第二板块，也就是设计表达影响因子模型。简单来说，就是我已经决策完成，那么我怎么去做决策和输出，受那些变量因子影响呢
那么这里也抽象为三大类变量因子，用户感官因子，环境因子，设备因子。
比如在【用户感官因子】上，会去分析，用户当前的认知负荷是什么样的，如果当前是在黑暗的情况下，用户的视觉负荷比较大的话，那么设计表达是不是就应该以听觉和触觉为主。同时我们还会去分析用户是运动状态还是静止状态，如果是运动状态那么在设计的时候是不是需要考虑，字体是不是需要更大，方便用户获取信息等等案例。
【环境因子】就是环境光线的强弱，噪声的大小等等，比如设计的时候，是在室外，光线比较强的环境，那么设计的界面对比度是不是就得更强。
【设备因子】就是传统设计当中，他的输入通道是物理按键，还是触屏，还是语音，手势这些，以及输出通道，有没有喇叭，指示灯等等。这些都会影响我们采用怎样的方式去进行设计表达。
那么第三层就是我们最熟悉的表达层，也就是具体的交互执行。常用的表达方式主要有界面，音效，光效，触觉，动作这几类，这些大家都很熟悉，这里就不做详细的讲解。
那智能感知交互依赖的技术和条件也是比较多的，所以他是分企业分阶段发展的。那么这里主要分为5个等级。从无智能到完全智能，那么目前呢主要处在中间C2这个条件智能的阶段中。简单来说就是机器自动感知部分情景，再加上人的辅助输入，让系统完成任务。
那么前面说这些都是偏理论偏框架类的，那么下面我会结合案例具体讲解智能感知交互是怎样去落地使用的
那么当有了模型框架后怎样应用呢，首先，离不开设计流程，和传统设计流程类似，智能感知交互的设计流程也为：【发现一个机会点，制定对应的设计策略，然后定义具体的设计表达，持续监测进行迭代和优化。】这样构成，那么大家就会想了，那我们的不同之处在哪呢？这其实离不开设计对于技术的洞察力，我们设计对于技术的了解和应用其实贯穿在全流程中。
比如说，在我们在做UED设计中，发现痛点时，我们可以通过问卷调研，访谈调研获得用户的主观数据，也可以通过埋点检测获得用户的行为数据，而我们在优化的时候，除了从设计侧出发的体验优化，那是不是可以不给自己设立边界，比如从技术出发，让算法自身不断学习，让准确率有所提升。带着这样的不同，我来举一个案例。
这块沙琪玛出生在一个非常传统的食品供应链公司，她从出生出来到被运送到客户手中，会经过4个空间，12个节点。而在这层层的校验中，当我们想知道沙琪玛的质量，生产日期，和他的位置，需要的是员工的手动介入和对于条形码的扫描，
但我想更精细化的知道沙琪玛具体的信息来进行更好的数字化管理，那就变得非常困难。所以我们在想，怎么可以让对沙琪玛的管理，变得更聪明一些呢，那改变这传统模式的机会，就来自于识别技术的发展。
那么现在已经运用起来这样的技术了，一些商场的衣服和商品上都会有RFID标签，比如优衣库，在进行结账时只要将多件商品投送到结账框中，就可以一次性识别多个商品完成结账，这就是RFID的优势，他可以完成一对多的批量识别，并且具有更大的识别范围，识别过程中不需要设备和条码直接对视。
那我们就要想了，如果每个沙琪玛都有一个RFID码，那我们是不是就可以批量无感知的识别他们了呢。带着这样的技术优势，我们来回顾整个操作流程，我们发现，在围绕沙琪玛的一层一层校验中，已我刚刚提到的【行为干预、意图预测、自动决策和推送建议】四个角度来找到更智能的优化点，比如说，当沙琪玛从车间生产出来，即将被打包的时候，我们如果发现了一个异常，可以怎么处理呢，大家觉得~~~~我们是不是可以进行一个行为干预，来将这个异常及时的告知给用户，又或者，我们可以进行一个自动决策 ，我们通过自动化设备，来吧出现异常的商品进行自动剔除。
那由于整个链路太长，所以我现在呢，以沙琪玛离开仓库的最后一个校验环节为例，来做展开
这个时候，用户拖着托盘，来到月台，准备将沙琪玛装上卡车，这个时候，如果沙琪玛上错了车，那我们就非常难以将他追溯回来了。所以这个时候，用户的意图是非常清晰的，那就是及时的阻止这个异常的商品流出仓库。但我们知道了，那下一步呢，就是让机器也知道这一个意图，其实在这个场景下非常简单，无非是，某人在某场景下做出了某个行为，而这个场景下我们可以通过员工的账号ID来获取的员工的身份，
我们也可以通过设备上在运行的秘钥来获得当前的实操场景是什么，
还能通过RFID的天线，他所识别到的信号逐渐增强，来发现，啊确实有一个用户，在拖着商品逐渐靠近，那以上这三个条件，就可以触发我们对于托盘上的货物的识别来判断，他上的车是不是对的呢，数量是不是准确呢，一旦发现异常，我们就需要将信号及时的传给用户
那下面问题就来了，我们该怎么表现这个异常，刚才也提到，我们设计的表达是多种多样的，有界面内的，界面外的，环境空间的。而用户接收的渠道却非常的单一，无非是，视觉、听觉、触觉、甚至以后可能会有嗅觉。
所以我们在定义一个合适的表达方案的时候，就需要考虑到当下用户、环境、设备的影响因素，那在我们的场景中，我们应该怎样选择一个合适的感官通道来传递这个异常信号呢
这就需要我们清晰的了解，在这个场景下，每一个感官通道被占用的情况，这样我们才能选择其中占据优势的那些来做出我们的设计表达
为此，我们总结过往一些学术研究，来将用户、环境、设备他具体的影响程度进行数值化。比如对于用户的限制，我们采用VACP的工作负荷模型来量化用户的各个通道上认知资源被占用的程度。而对于用户自身的能力限制，我们通过剑桥大学提出的一个无障碍公式，来计算用户自身能力限制的程度，同样，我们综合国内一些常见的标准，来将环境因素，例如，亮度、噪声、和设备自身的表达能力进行等级的划分。那大家就要好奇了，那要数值化，那数值化靠谱吗，我们怎么做这个数值化呢？
那我以VACP工作负荷模型来做一个简单的展开，他起源与1984年，对于飞行员在驾驶飞机的一个观察和研究。研究者将他划分为视觉、听觉、认知、运动四个维度。同时呢，对于不同难度系数的任务，划分了不同对资源程度占用不同的等级，这样，我们就可以像查阅字典一样，来根据我们需要的任务表现，找到这个通道上对应具体的占用程度
回到我们刚才的场景，当用户拖着托盘靠近的时候，他需要时刻注意眼前的道路，避免和其他物品碰撞，这个时候，视觉上他对物体的追踪和跟随，这个时候呢，在视觉上通道上他会有77%的占用情况
而听觉上，虽然他不需要声音来辨别道路，但在这个过程中，有可能有小组长会叫他说，唉，你过来以下，那这样我们就需要做一个声音的辨认，那在听觉通道上，可能会有14%的占用程度
而在月台上，时刻会有运输与发动机的声音，这个大约在70分贝的噪声，会给用户在听觉上有个二级的干扰作用
综合来看，首先，我们对用户在触觉上的反馈通道就被阻断了，因为设备端离用户实在太远了，无法进行一个触觉上的反馈，
而剩下的视觉通道已经被高度占用了，他的有效性是较为有限的。而在听觉上，虽然他的占用程度没这么高，但他收到了环境噪声的二级干扰，所以我们单一的通过视觉或者听觉都不足以达到一个有效的反馈作用。
好在现在用户的认知还是比较充沛的，所以呢，我们可以通过视觉、听觉、认知三个通道上的整合，来做一个比较有效的反馈。
也就是，当用户靠近时，首先，她会在听觉上听到蜂鸣器的报警，
然后呢，他的注意力就被抓到了灯光的闪烁模式上。，他从他的记忆中记得的灯光的三种闪烁模式上，辨识到了这个闪烁意味着说：这个闪烁，标识着我现在拉得沙琪玛品类有问题，那我要好好的检查一下。那我们的反馈呢，就成功的达成了
那除了刚刚提到的，多感官的反馈，我们在对于界面的设计上，也考虑到了多因素的影响
那第一个就是大家相当熟悉的视觉距离，在我们的生活场景中，，有手持设备的近视距，也有推动设备的中视距，还有推动大型设备上走向通道门的，远达130厘米的远视距
那面对这样不同的视觉距离，和用户静态或者动态的移动状态，我们推导了计算文字高度和文字字号的公式，
然后计算这样的视觉距离和运动速度的不同，来对关键信息做突出化的展示，保证用户在看到关键信息时他的清晰度。那大家可以想想，除了视觉的距离以外，还有什么因素会影响到视觉的表达呢，
那就是环境的亮度。在我们的场景内，尽管有部分都是在室内发生，但也有部分是在室外发生，就比如我们举的沙琪玛的例子，他是在月台发生的场景，那这个时候，就需要我们在色彩的设计上，去考虑到环境亮度的影响，
我们基于 W3C,对于色彩对比度的分析，然后定义了我们的配色方案，在对于室外的环境，我们会采用色彩对比度较高的配色方案，而到了室内呢，我们会动态的将色彩对比度降低，避免用户长时间注视对比度高的界面，造成视觉疲劳
那既然有设计方案，那自然就有效果评估，
我们将智能感知设计的评估，分为主观和客观两个部分，主观就是大家比较熟悉的，比如我们感知的这个情景是否准确，能不能够帮助用户提高效率呢，整个感受是不是愉悦的，是不是有效的，那么这一块我们是通过李克特5点量表问卷，和SAM问卷来进行度量，另外一部分则是客观部分，这一部分我们通过对于算法模型的评估指标来进行度量，比如他的准确率，召回率，精准率来评估他的算法是否可以不断学习和进步。
那智能感知交互的分享就到这里，这里我衍生一下，从刚才的案例中，主要都是实操类的，那么我们是不是可以做个衍生，将智能感知设计的思路方法也延用到产品设计中呢，比如现在的抖音，头条，他们去分析我们的喜好，主动的替我们进行筛选，于是在使用产品的时候，我们可以说是被动的看内容，被动的看到商品被吸引然后下单。那么B端产品也可以以此类推，传统模式下，是人登录后台，主动去找任务，那么在这里，我们是否可以换个思路，任务主动来找人，通过感知到用户的身份，我们来主动检测，他所关注的任务的进度，并且在这个任务落后的时候，主动发出预警和提示，真正的提升用户的管理效率。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
数据在服务主张（service propositions）中发挥着越来越重要的作用。这就引出了一个问题：服务设计师如何以实际的方式为此类命题的数据策略做出贡献？本文翻译来自飞利浦的三位设计师写的一篇有关于数据定义框架的文章，在飞利浦，他们使用数据定义框架将数据与设计思维整合，以启用和衡量服务体验。
数据和人工智能 (AI) 正在推动服务设计的新范式，其中服务体验变得更加智能、无处不在和高度个性化。数据构成了支持此类新兴服务主张的支柱，并在持续衡量其影响方面发挥着核心作用。鉴于数据发挥的重要作用，许多科技公司目前正在制定广泛的数据战略（Data strategies）。这些数据策略提供了详细的路线图，可推动服务的技术发展，并与业务目标紧密结合。
然而，这些数据策略通常是技术上的努力，侧重于平台之间的数据访问、数据流或数据存储等方面。他们往往缺乏以人为本的视角，因为他们很少关注数据收集的体验、数据如何反映现实世界的体验，或者人们在日常工作中如何与数据和人工智能进行交互。
服务设计师通常只是间接参与这些数据策略的制定。虽然服务蓝图可能有助于推动数据战略发展的业务路线图，但我们看到，当服务设计视角更加结构化时，它们的质量会显著提高。
服务设计是数据战略的一个关键方面，因为它提供了更加人性化、集成化和整体化的体验视角。它的优势在于允许理解复杂的关系以及多个细节如何影响整体体验。例如，它可以帮助确定在何处以及如何收集数据以获得最高质量的结果，或者它可以为其他复杂的技术问题确定简单的流程变通方法。
由于这种附加价值，精通数据的服务设计师可以在构建以现实世界工作流程和体验为基础的以人为本的数据策略方面发挥关键作用。因此，数据策略应该是学科之间的协作努力，以确保可以从不同的角度检查和设计整体挑战。
尽管服务设计提供了价值，但我们看到服务设计人员本身通常缺少在这种数据战略协作中取得成功的工具和方法。虽然我们在为生产或开发团队创建特定要求方面有着悠久的历史，但在数据策略方面，我们通常不会就数据要求或需求以相同级别的粒度和特异性进行沟通。
这部分是因为我们必须进一步发展我们的数据能力，但也因为没有多少实用的框架可以让设计师对数据策略做出有意义和实际的贡献。如果没有正确的工具来指导我们的探索并与我们的技术同事进行交流，为数据策略做出贡献可能会让人不知所措。
我们的数据定义框架首次尝试为服务设计人员提供正确的工具，使他们能够积极参与数据战略活动。
我们的数据定义框架挑战（服务）设计人员考虑他们明确的数据需求，促进对这些需求的探索，并在将围绕数据的思想构建成具体的数据需求方面发挥着重要作用。我们没有引入完全独立的附加流程，而是将我们的数据定义框架整合到现有的工作方式中，并旨在让那些对数据世界经验有限的人们能够了解到它。
具体流程是：
在我们尝试构建自己的数据定义的前几次，我们非常挣扎。从头开始时，想出有意义的数据点似乎不是随机的，这是一项挑战。我们探索了如何从角色、场景或架构图开始，但这些方法给出的结果要么过于肤浅，要么过于技术化。
随着时间的推移，我们了解到（体验）地图为搭建和构思数据定义提供了宝贵的基础。我们在这里使用体验地图作为容器术语，因为这些地图可以是服务蓝图、工作流程图、用户旅程甚至是 UI 流。
基本上，任何类型的地图都可以概述用户如何通过一组具体的操作来经历体验。地图的颗粒度将表明数据定义的性质。例如，如果它是一个 UI 流，数据定义将更多地关注微交互或应用程序功能的体验含义。相比之下，如果选择的地图是一个高级工作流，那么数据定义将更多的是关于跨接触点、整体的假设数据。
为了举例说明，我们使用下图所示的图解（简化）体验图，该图显示了医疗机构中的患者如何通过冠状动脉支架置入术：
与上面提到的其他类型一样，此地图有助于在适当的上下文中可视化数据，以及与之相关的体验。该地图侧重于用户操作和事件，因此是开始以人为中心的数据探索的良好基础。
下一个合乎逻辑的步骤似乎是用数据点注释地图。但是，这些数据点的范围可以从更高级别的指标（例如患者报告的结果）到较低级别的数据指标（例如护士在患者监视器上单击后退按钮的频率）。这里的问题是有几乎无限数量的选项可供探索。
为了指导数据定义过程，我们引入了“意图（intents）”。您可以将这些意图视为您希望通过数据实现的目标。我们总是使用两种截然不同的意图，它们直接反映了使用数据的不同方式：
然后可以将数据点连接到这些意图，以明确这些数据点所扮演的角色。这会产生一个定义明确的关系模型，有助于以后制定战略和确定优先级。定义意图和相关数据点总是有点反复练习，其中新意图触发新数据点需求，新数据点激发新意图。
（1）识别“衡量”意图
智能产品、服务和解决方案不是一成不变的；它们可以远程配置、更新，并且可以自行学习以适应和发展。为了推动这个过程，我们需要创建反馈循环。“衡量”意图在定义学习目标方面发挥着关键作用。
它们可以包含更多以结果为导向的、评估性的目标，或者更具探索性、以洞察力为导向的目标。例如，评估性“衡量”意图可以是在引入新的患者摘要视图后评估吞吐量时间的变化。一个更具探索性的“衡量”意图可能是深入了解患者如何体验入院咨询的不同部分，以发现新的改进机会。
这些意图也可以是细化的或整体的。它们可以与体验图中的特定接触点相关联，例如，如果新的患者仪表板可以帮助护士更快地了解患者的病史。但它们也可以跨越该体验地图的多个阶段，捕捉患者如何体验整个过程。
将属性分配给“衡量”意图，就像上面提到的那样，有助于引导设计师思考正确的方面。我们在确定属性时可能会问的问题可能是：“需要多少数据？”、“持续多长时间？”、“意图是否与更高级别的体验驱动因素相关联？”和“评估目标的目标是什么？”
尽管其中一些属性也可能与您的用例相关，但我们鼓励您探索哪些属性在您的域中有意义，并在您的定义中始终如一地使用它们。然后可以使用这些“衡量”意图指导进一步的数据定义。设计师可以考虑他们需要哪些数据来回答这个问题，而不是拥有无限的选择。
（2）识别“启用”意图
智能产品、服务和解决方案需要数据来了解它们所处的环境以及人们在它们周围的行为方式，以便有意义地适应不同的情况。为了明确我们想要启用哪些体验，并定义提供这些体验所需的数据，我们引入了“启用”意图。
“启用”意图是对启用某种体验的功能或特性的描述。重要的是定义实现这些体验所需的数据，以便制定长期的数据战略。
“启用”意图中描述的功能可以根据其抽象级别而有所不同。在更详细的接触点级别，“启用”意图可以指特定的应用程序功能。图像中的自适应 UI 功能就是一个很好的例子。在更高的体验旅程级别，“启用”意图可能更多地涉及服务解决方案（它将来自接触点集合的数据汇集在一起）。
与“衡量”意图一样，“启用”意图可以具有不同的属性，有助于进一步定义它们。对于给定的“启用”意图，我们经常回答诸如“它已经可用还是计划用于未来？”、“它集成在哪个接触点？”、“它针对哪些参与者？”等问题，以及“它的预期影响是什么？”
“衡量”和“启用”意图通常是相关的，因为先验往往旨在了解后者的影响。因此，这些意图也经常共享相同的数据。
（3）识别数据点
这两种意图都为数据定义了明确的目的。我们已经简要介绍了它如何在定义具体数据点方面发挥指导作用。数据点是对正在收集的数据的简单描述。这些数据点始终连接到地图中的特定部分，在这些部分可以获取这些数据，或者将其反馈入其中。这些连接可以是我们或其他人拥有的接触点，也明确需要第三方加入一起整合。
数据点也有自己的属性来指导讨论。为了提倡对这些数据的经验观点，不仅要定义收集的数据，而且要关注收集数据的方式和地点的经验。其他属性可以是是否自动收集数据，例如医疗程序的持续时间；或者是否手动收集，例如在手术后问卷中记录的患者报告的结果。其他属性可以包括数据是客观的还是主观的；是连续收集还是定期收集；以及是否始终需要或仅在某些条件下需要。
在反复定义“启用”和“测量”意图以及与之相关的数据点之后，我们最终得到了一个如下图所示的关系模型。
该模型中的意图和数据点可能比可以轻松解决的要多。因此，数据定义框架有助于确定未来路线图的优先级，这一点很重要。紧密关联的关系模型有助于从整体上看待这一挑战。
我们现在可以评估这些数据点所产生的影响，而不是只关注实施数据点所需的复杂性或工作量。虽然在整个旅程中跟踪患者体验可能很困难，但这样做可能是理解这两种类型的许多意图的关键因素。在这种情况下，将他们的收集优先于其他多个更易于实施的数据点的收集可能是值得的。
确定哪些数据点在路线图的哪个阶段获得优先级对于制定成功的数据策略至关重要，因为它直接关系到何时可以实现哪些“启用”和“衡量”意图。
我们创建了数据定义框架，使服务设计人员能够开始为他们设计的服务的数据策略做出务实、有意义的贡献。这是我们将“数据思维”与服务设计相结合的第一步。
在飞利浦内部，我们已经将数据定义框架应用于各种服务设计挑战。我们与具有不同数据素养的利益相关者一起使用它，并从各种体验地图开始。它主要被认为是探索数据机会的工具，也是围绕数据构建思想的一种方式。尽管该框架是在医疗保健领域开发的，但我们相信它在其他领域具有潜力。我们已经看到它被应用于更通用的客户体验、专业培训服务和日常消费者服务，而不会面临重大挑战。
我们觉得这个框架现在对（服务）设计师来说特别及时，因为数据开始在我们设计的所有体验中发挥更突出的作用。作为设计师，我们的创造力和想法不应受到现有数据的限制。相反，我们应该在定义数据策略方面发挥积极作用，使我们能够随着时间的推移编排有意义的、个性化的体验。
来源：人人都是产品经理 作者：陈昱志Yeutz
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请加微信ban_lanlan，报下信息，蓝小助会请您入群。欢迎您加入噢~~
希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系01063334945。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者. 免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
从事互联网医疗行业的年头也不短了，做过慢病的健康管理产品，负责过互联网医院整条产品线的建设，也参与过AI健康检测硬件产品的设计。
行业中互联网医疗行业中一些公司在对外的宣传中也衍生出了数字医疗、数智医疗等新名词，无论是服务于医生、还是医院或者是药企或者是保险，最终落地或者说绕不开的都是C端患者。那么，如今市面上互联网医疗C端产品的组成成分都有哪些呢？
在谈互联网医疗C端产品的组成前，我们先用一小段介绍下人体有哪些重要组成部分：
“脏”是指实心有机构的脏器，“腑”是指空心的容器。
人体五脏包含：心脏、肝脏、脾脏、肺脏、肾脏。
人体六腑包含：小肠、胆囊、胃、大肠、膀胱等分别和五个脏相对应的五个腑，另外人体的胸腔和腹腔分为上焦、中焦、下焦，统称为三焦，是第六个腑。
五脏和六腑的关系：脏与腑是表里互相配合的，一脏配一腑，脏属阴为里，腑属阳为表。脏腑的表里是由经络来联系，即脏的经脉络于腑，腑的经脉络于脏，彼此经气相通，互相作用，因此脏与腑在病变上能够互相影响，互相传变。
人体各个器官按照一定的顺序排列在一起，完成一项或多项生理活动的结构叫系统。
人体的八大系统：消化系统、呼吸系统、循环系统、泌尿系统、运动系统、生殖系统、内分泌系统和神经系统。
八大系统在神经和内分泌系统调节下，互相联系、互相制约，共同完成整个人体的全部生命活动，以保证人体生存和种族绵延。
看到这也许大家会纳闷，文章标题是“互联网医疗C端产品的组成和优势的建立”，PM大白怎么在开篇讲起人体的五脏六腑和八大系统呢，因为PM大白认为产品同样也是一个生命体，产品的0-1即是产品的出生、产品的迭代即是产品的成长、产品的矩阵即是种族的绵延，那么产品作为一个生命体，并且是互联网医疗产品，那么她同样存在着类似五脏六腑八大系统的组织，只是组织的名称不一样，大家不这样称呼而已。
不多说了，下文进入正题，看看互联网医疗C端产品的组成成分有哪些：
上文中提到了人体的五脏六腑：“脏”是指实心有机构的脏器，属阴；“腑”是指空心的容器，属阳。
那互联网医疗C端产品中（下文中简称为“产品”）的五脏六腑PM大白如何定义呢？
上文中选择互联网医疗C端产品中的几个重要模块定义为其“五脏六腑”，那互联网医院C端产品中将这“五脏六腑”串联起来的八大系统又有哪些呢？其实本质是各个维度中的供需关系的维护。
上文我们介绍了互联网医疗产品的核心组成模块，但是好像现在互联网医疗行业并没有迎来爆发期或者说没有得到大范围的应用和产生价值，那又是为何呢？
之前我在生物实验室工作，那个时候社会上就说生物行业是朝阳产业，未来可期；后来我转行到了互联网医疗行业，身边的朋友又说，互联网医疗可是互联网垂直行业中的朝阳行业，可是互联网医疗这个朝阳一直在海平面附近起起落落，一直没有升起来，更不用说什么日到中天的趋势，反而是不温不火。
更有甚者，同行们开始怀疑互联网医疗的价值到底在何处，难道互联网医疗就是卖药卖保险卖医疗周边延伸服务的工具吗？个人没有怀疑过互联网医疗价值，至少从没有怀疑过这个行业的未来价值的，只是限于当前的用户就医习惯、政策法规、相关技术以及医疗体系，医疗是一个严肃的产业，必须循序渐进与互联网、AI等新技术结合，这才是负责任的医疗行业从业者该有的态度，因为医疗健康事关生死。
如何在现在的这个行业处境下默默地建立起自己的优势才是正道，那么互联网医疗产品的优势在何处建立呢？其实有两个方向：资源和技术（也许对从事互联网医疗行业的大家来说，这就是大白话）。
资源型优势：通过不断地积累医疗业务相关的核心资源建立优势。
1）数据优势
定义：这里提到的“数据”仅指患者在所有医疗、健康活动中产生的用于组成患者健康档案的数据。
来源：线下医院（核心）、线上问诊、用药记录、医保数据、健康险数据、移动设备检测数据……
政策：近期国家相关部门出台了《“十四五”全民健康信息化规划》正是一个信号，出于患者个人医疗健康数据的重要性、复杂性、安全性、隐私性，也只有国家力量才有这种能力去实现；以下是从《“十四五”全民健康信息化规划》摘录的部分信息 ：
坚持统筹集约，共建共享。坚持统筹布局，深化共建共用，增强全民健康信息化发展的系统性、整体性和协调性，以构建大平台、大系统、大目录为导向，加大信息化建设统筹力度，加强信息化基础设施集约化建设，巩固政务信息系统整合成果，进一步破除数据共享壁垒，畅通数据共享通道，推进数据全生命周期管理。
到2025年，初步建设形成统一权威、互联互通的全民健康信息平台支撑保障体系，基本实现公立医疗卫生机构与全民健康信息平台联通全覆盖。
数字健康服务成为医疗卫生服务体系的重要组成部分，每个居民拥有一份动态管理的电子健康档案和一个功能完备的电子健康码，推动每个家庭实现家庭医生签约服务，建成若干区域健康医疗大数据中心与“互联网+医疗健康”示范省，基本形成卫生健康行业机构数字化、资源网络化、服务智能化、监管一体化的全民健康信息服务体系。
目的：打通各个医疗数据孤岛，构建患者全生命周期的健康档案、属于整个现代医疗体系的底层基础建设，服务于上层所有与医疗相关的应用服务，对线上互联网医疗尤为重要；
最终在健康数据这块的发展趋势，应该是国家完成居民全生命周期的健康档案的统筹和建设，制定授权标准，然后通过授权的方式提供给具备相关资质的互联网医疗企业在其产品中进行调用。
我们选取了腾讯医疗官网以及腾讯医疗面向C端用户的一款产品：腾讯健康（小程序），看看对方在数据建设方面的的产品。
①腾讯官网
产品服务对象划分为了两类：医疗机构与患者、区域医疗。
面向不同的服务对象，腾讯提供了不同的解决方案；面向医疗机构与患者，解决方案有：
前两种方案的实现必然需要与医保系统和医院his系统的对接，则涉及医保数据和his数据的互通；后两种方案则涉及到疾病和药品数据知识库的建设。面向区域医疗，解决方案是：微信电子健康卡开放平台、全名健康信息平台、区域智慧医疗平台、区域大数据云，这类方案完全符合了《“十四五”全民健康信息化规划》的目标。
②腾讯健康小程序
进入首页是不是发现与其他互联网医疗APP呈现的内容有所不同呢，腾讯健康既没有直接呈现大量的医生和科室，也没有直接呈现各种医疗服务包，金刚区显示的是“医保电子凭证”和“防疫健康码”，首页还还在功能区显示了“我的医保”入口，以及在服务推荐区1号位显示“本地医保码”领取和查看入口。
2）知识优势
定义：这里提到的知识主要指与健康管理，疾病治疗相关的医学知识。
来源：医生、医院、协会、医学百科以及权威医学书籍。
形式：直播、短视频、音频、图文。
目的：培养患者的健康习惯、提供患者自我健康管理的科学方法、提高患者对疾病各方面的认知以及自我治疗和线下就医的各种渠道和流程信息，对产品来讲是前期的流量入口。
我们选取百度健康官网和腾讯医典APP，看看同行在医疗健康知识这方面的重视程度和所做的努力：
我们可以看到百度健康的PC端官网没有一个医生，没有任何线上问诊等其他医疗服务入口，展示的是不同形式的疾病知识，其中包含短视频、直播、图文等形式，其实百度健康是用它的“医典”模块作为的PC端官网，如果不是百度健康搞错了，那就足以看出百度健康认为健康知识这块的重要程度；还有就是腾讯很早就做出了一款定位医学科普知识的产品——腾讯医典。
3）服务优势
定义：这里提到的服务主要指线上的问诊、开药、健康管理、挂号、等需要医生或其他专业医疗健康从业者或医疗机构参与的业务。
来源：医疗机构、专家、医生、药师、健康管理师、营养师等。
目的：医疗健康服务是最直观的能让患者感受到当前产品所具备医疗健康价值的模块，也是能帮助患者解决实际需求的重要模块，对定位于互联网医疗的产品长期发展来讲，医疗健康服务必定是后期的主要盈利入口，互联网医疗也必然会像现在的线下医疗体系改革一样摆脱以药养医的依赖。在所有的互联网医疗产品中，好大夫便是聚焦服务和坚持线上医疗服务为主要方向的一款产品。
4）商品优势
定义：这里提到的商品主要指药品、健康险、保健品等与医疗健康相关，由医疗服务延伸出的需要付费交易的实物产品。
来源：药企、健康险公司、移动健康设备等。
目的：在患者对线上医疗健康服务付费接受度还没有那么高时，采取的一种盈利生存手段；如果一家互联网医疗公司是靠药品、保险或其他非服务产品维持发展和成长的话，医疗服务型产品只是为这些盈利手段服务的话，也许会是一个成功的生意，但是个人宁愿将这类公司直接称之为医药电商公司、医疗设备提供商，而不是今天全篇讲的互联网医疗公司（或产品）；目前在京东健康上的药品收入与医疗服务收入占比接近7:1。
技术型优势：通过发明或优化新的技术让线上的互联网医疗服务流程发生革命性的变化，并且获得医生、患者以及医疗权威机构或政府相关单位的认可。
1）检测技术
大家去线下就医见到医生后的第一件事是做什么？是各种抽血化验等检查，检查前的医生问诊只是为了缩小检查范围。
我们必须接受的一个现实就是：如今没有设备检查，没有具体定量的检查指标，医生可能都不会下诊断，这也不能怪医院或医生，西医就是这个流程：检查-诊断-给药或手术，而这个流程中哪些是可以在线上真正解决的呢？我想应该只有“给药”了，这也是目前大多数互联网医疗公司以药品为突破口的原因之一。
说到第一步：检查，互联网医疗是无法在线上做到医院要求的各种指标检查的，所以最终线上问诊，医生给出的结果多是“可能”、“建议线下就诊”等结论，同时也是现在线下问诊开药不支持首诊的原因，因为在没有线下确诊的情况下开具处方药是有很大风险的。
SO如果患者不用去医院就能完成医院要求的部分疾病确诊的核心指标的检测，理想情况下那是不是互联网医疗就可以实现部分疾病的检查-诊断-给药的流程了，特别是常见的慢性病或者季节性疾病。
这就依赖于便携式家庭健康检测技术和设备的发展了，例如：血管纳米机器人，全体24小时记录生物体的各种生理指标。
2）沟通技术
患者另一个不愿意接受线下问诊治疗，或不相信在不去医院的情况下，就可以给出一个满意的健康问题的解决方案的原因是——信任的力量。
因为千百年来患者就医都是与医生面对面接触进行检查诊断，线上的方式中，也许目前的视频沟通比起之前的文字或者语音的方式更进了一步，但是不光是医生无法确认是否完整地了解到了相关的病情信息，就是患者自己也会担心自己是否把病情完整陈述给了对面的医生，医生是否有认真在给自己看病。
因为每个患者的语音表达力都不同，很有可能患者对症状的描述并不是真实的疾病表现；更何况线下就医，患者都有可能去多家医院咨询问诊。
这种线上的沟通方式与面对面的沟通相比，以及加上患者早已习惯的线下就诊方式，新的沟通问诊形式让患者对另外一头医生的信任感大打折扣。
文字沟通到语音再到视频，问诊沟通方式在不断进步，但还不够，与线下相比越真实越好，越趋于线下面对面的体验越能增强患者的安全感和信任感，也许目前比较火的虚拟现实、元宇宙在沟通方式上的应用在一定程度上改变这种状态。
以上提到的案例基本并不会在单一维度努力去沉淀自己的产品优势，而多会综合去发展，但是需要根据自身的优势和能力范去选择建立优势的方向。
例如做医药电商的建东健康，也在大力发展医疗服务，家庭医生方面的产品；专注做医生问诊服务的好大夫也有在向药店、医院合作方面发展；上文还未提到的平安健康更是在医疗服务、医药、健康险等方面同时发力（目前平安健康财报显示其在医疗服务和医药上的营收占比已接近1:1）。
其实上文提到的这些维度大致可以分为：基础能力建设层（数据+技术）、知识引流层、医疗服务层、医疗商品层。
医疗医药医保医健康，诊前诊中诊后整闭环；线上线下，院内院外，医院医生医护医全家；上有政策，下找对策，To G To B To C To all in；深挖坑，广积粮，医路漫漫修远兮！
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请加蓝小助，微信号:ben_lanlan，报下信息，蓝小助会请您入群。欢迎您加入噢~~希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系01063334945。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
大家有没有遇到这样的问题，当你面对非常复杂的信息时，在进行信息整理设计时，往往会陷入比较纠结的场面，不知道怎么把这一堆信息进行比较好的排列。如果你刚好也有这部分疑问，这篇文章适合你继续阅读。
本篇文章会提供一种解决排列问题的简单底层逻辑，我们可以围绕这个逻辑去排布我们的页面，从而让整体排版变得更加清晰合理。
信息层级存在于我们目前看到的每一个画面。它本质上是信息组织的一种方式，通过信息的放大缩小和对应的位置，能够将复杂的信息分为不同的模块呈现在我们的视野中。
大家先简单看一下图中两个画面，你就能够直观感受到信息层级对于用户认知的作用。
不好的信息层级就像左图一样会让画面比较杂乱，难以进行视觉上的识别。而优秀的信息层级就像右图一样能够让我们快速且准确的识别出画面想要传递的信息。
因此信息层级的排列不仅影响视觉上的美观度，更影响人们在检索信息时候的效率。尤其是对于B端复杂场景，我们不仅需要考虑清晰传递业务价值，合理的信息层级划分也是提高产品体验的重要部分，好的信息层级则意味着更好的使用体验。
既然信息层级对于使用体验比较关键，那么怎样做好页面的信息层级则显得尤为重要。而目前网上的资料也是参差不齐，我也曾为此类问题查阅了大量资料，想要找到一个简单高效的答案。
但目前查阅到的资料几乎都在讲排列的四个基本原则：对比、对齐、亲密、重复。不可否认的是这四个方法对于我们排布信息层级确实起到了很大的作用。但也阐述得太过宽泛，让人很难在实际中更有效地利用。
即使我对排版四个原则非常熟悉，在面对复杂层级排版时仍会面对困惑。因此我对目前页面上比较好的页面排版进行了进一步的探索：
经过线上页面与概念的整体研究发现，他们在遵循排版原则的基础上，本质上都存在一个简单的逻辑：那些优秀的页面设计都把主内容的层级控制在了三层左右，如下图所示。
因为三层左右的层级是最容易被用户感知，且视觉上不易混乱。超过三层后随着层级越多复杂性会相对增加。
比如我们看下面这两个例子，左边层级因为特别复杂，造成用户获取信息效率变低，而通过层级的转换，我们可以将其变得更简单且易读。
再举一个例子，我们在大部分场景见到的纯文字排版基本都离不开以下几种形式：
因此，我们需要在排版时需要首先思考一个逻辑：那就是尽量将我们的内容层级控制在三层左右。且这三层内有比较明显的对比关系。
有同学看到这肯定要问了，这个道理我也懂啊，可是在实际业务中大部分时间拿到的信息太多，根本做不到保持在三层以内。别急，这篇文章的重点当然不是告诉你这么简单的道理，而是在面对复杂层级的时候，我们应该怎样去控制它的层级表现，从而让它在最终呈现上保持在三层左右，让用户获取信息的效率更高。
其实我们在实际中的大部分优秀页面，在本身的信息层级上可能都非常复杂，但我们可以通过一系列的方法，去减轻这种多层级的影响，从而让我们的页面即使承载了很多复杂的信息，也能变得更加简单清晰。那我们接下来就阐述一下对复杂层级的处理方案。
这可能是被很多人忽略的一点，就是信息的前置处理。我也曾遇到过某些信息很复杂导致排版很困难，但却忽略了这些信息是否真实地被需要。这就需要我们从源头上进行第一层的判断。
源头降低的本质就是判断我们当前所要呈现的信息是不是必要的。其实这也是在目前工作中遇到的场景，比如某些时候产品给到了我们很多信息，但我们并不一定会全盘接受，而是通过当前页面的业务场景去进行判断。确定每个信息的合理性，从而可以决定有些元素是否可以删减，提高整体信息设计的一致性。
1. 当前的所有信息真的需要存在于页面中吗，如果去掉某些信息有无影响。
比如当你在进行打车的时候，当你输入目的地之前，一切其他的信息都无需呈现。当你输入目的地后，车辆的相关信息和价格才会进行呈现，当你打车后，司机的相关信息才会进行呈现。这些都是按照用户的使用场景来进行对应的呈现。
2.当前信息的重要程度是怎样的，对于某些不重要的信息是否可以通过隐藏的方式展现。
当你拿到一堆信息，信息的重要程度就决定了我们需要将哪些信息作为主体，哪些信息作为次要辅助信息，哪些信息甚至可以收起或者省略。比如当你浏览新闻的时候，标题永远是最关注的，而评论，作者，简介等都是可以忽略的信息。
上述两个问题的确认，会影响我们对后面的信息排布。因此我们需要在源头，比如去和产品或者业务沟通，弄清楚该信息呈现的缘由以及必要性，这样能够帮助我们最后理清楚信息层级。
信息排布的本质是通过我们对信息进行排列上的调整，来将多余的层级融入到三层以内。从而让我们整体的页面显得更加简洁。
通过目前的实践总结，我觉得目前可以有以下五种方法来帮助我们更合理地安排信息层级。
信息分组是大家在设计时都能够想到的形式，分组能够将复杂的信息打散，从而降低页面整体的复杂度。比如我们常用的分组方式有三种方式：间距、分割线、卡片。
那么这三种方式有没有区分呢，VIVO设计团队曾经就这个问题展开过用户调研，但结果表示，如果纯粹从用户的角度来讲，对其变化感知不大。但这三种分割方式会影响我们在呈现信息时的整体视觉观感，因此我们可以根据当前信息的复杂度作出以下规则：
通过这三种场景的区别，我们可以根据信息复杂度更好地选择分割方式，让界面的表达清晰明确。
组件其实是目前大部分设计师在进行信息排布时必备的部分，因此对于这部分设计师的熟练度也是最高的。而本篇想要强调的是，目前这几种组件对于我们信息层级的划分起到了比较重要的作用：树形结构、表格结构、步骤条、选项卡。
▍树形结构
对于有关联性的多层级非常适合，可以将复杂的层级结构进行收拢，从而能够显著降低信息的复杂度。
▍表格结构
对于信息多且关联性不大的复杂信息，可以聚合到表格来进行呈现，但表格的呈现方式不宜滥用，需要根据我们场景来进行选择。
▍步骤条
步骤条则对场景要求非常明确，我们可以将多个场景通过分布的形式进行呈现，从而减少当前页面的复杂度。
▍选项卡
选项卡更适合与同级的数据，对于同类型的结构可以更好地将页面进行拆分，从而让当前页面更简洁。
由于组件这一块大家的认知已经比较全了，在这里就不进行更深入的讲解了。如果有需要的同学可以通过浏览各大厂的组件文档去进行更细致的查阅。
通过改变布局的方式，我们可以将多层结构的样式通过拆分布局来将其控制在三层内。这句话什么意思呢，举个简单的例子：
从上图中你可以看出目前的层级较多，尤其是两层tab的叠加，视觉上就会显得稍微有点凌乱。我们可以通过将第二层tab换个布局，从上下结构变为左右结构，达到从视觉上简化层级的作用：
当然以上只是举了一个简单的例子。这里底层逻辑就是当遇到相对比较复杂逻辑时，我们可以考虑通过改变结构来减少其复杂度，比如上述的两栏结构，甚至三栏结构，从而让整体变得更加简洁。
我们可以利用信息融入的形式来减弱其对层级的影响。信息融入从本质上讲就是将某两种层级信息通过不同的组合方式，让其融入到同一个层级中。比如我们看下面这一个例子，Coding产品设计中将标题与tab利用分割排列在一起，从而变为同一层级，这个时候就不会出现四层的复杂结构，页面还是保持三层结构，通过这种方式有效降低了页面的复杂度。
信息融入这个方法，当我们在进行B端布局时，用得比较多。比如我们最常见的标题、搜索和按钮等都放在同一行上。这样既能够节省视觉空间，还能够降低信息层级的复杂度。
但在进行信息融入的过程中，我们需要注意的是：如果放在同一层级会造成理解上的误解时，这个时候不要采用该方案。比如搜索框的位置，放在哪个层级决定了对应的搜索范围。
信息弱化的原则是，将某些超出层级的部分进行弱化。比如有5个层级，但其巧妙地将功能筛选融入到了当前的结构中，使得即使超过3层我们也不会觉得其特别复杂，我们再看一个例子：
可以看到TAPD将「另存为视图功能」与「缺陷统计」进行了弱化，虽然还是有4种层级，但从视觉感知的层面上不会觉得视觉凌乱。
在很多时候，我们觉得信息混乱的原因，就是页面要素太多太花哨。比如工作中的一个小卡片，也就是利用信息弱化去减少画面的复杂度：
因此我们需要学会对信息分级，不重要的信息就进行弱化，这样整体的表述上会好很多。
通过上述5种方案：信息分组、利用组件拆分、更改布局、信息融入、信息弱化，我们可以将大部分层级过多的复杂信息简化在三层以内，从而让我们最终的页面呈现不会太过复杂，更容易被用户理解。但不可否认仍会有更复杂的页面，即使缩减也仍有过多层级，那么这个时候就一定要记得最开始的从源头去追溯这些所有信息是否必要。
在研究的过程中，也总结了目前在进行信息层级排布过程中比较纠结的一些细节点，也分享给大家。希望对遇到相同问题的同学一些帮助。
大家对「对齐」并不陌生，它存在于我们的每个页面。但在对齐的过程中，我们可能会忽视一个小细节点，那就是沿着字的轴线对齐。比如下图两个例子：
在看见左图时，总觉得哪里会有点奇怪，但又不知如何表述。而右图看着就会相对更舒服。经过对比过后明显发现右边的图整体相比于左侧会更整齐，而这就是说的沿着字的轴线对齐。这主要是由于相似原则引起的：那些明显具有共同特性(如形状、大小、颜色等)的事物会被我们的视觉组合在一起，即相似的部分在感知中会形成若干组。
而左侧因为标题字和底部字没有形成对齐，因此会显得更加凌乱一点。所以沿着字的轴线对齐会让我们在整体的页面呈现中显得更整齐。
这是我平时在做设计呈现时也会纠结的一个问题。当你想用卡片来呈现视觉时，你有没有纠结过到底是用线框卡片还是背景色填充呢。
我就曾陷入这种纠结，但在去搜索查阅时，发现目前其实关于这块相关的资料，因此在大部分情况下都是由设计师自行决定的。但经过线上产品的调研发现，这块内容其实也包含着一定的规则：
1.取决于卡片的数量
对于卡片少的其实可以用色块来呈现，对于卡片多的可以考虑用线框来进行。这其实主要是从一个视觉的维度来进行呈现，举个简单的例子：
通过coding和飞书的卡片对比，你会发现卡片过多时线性设计会让页面显得更整洁和清新，色块设计就会让页面显得更厚重。右侧整体的呈现行会显得更好一些。
2.取决于页面的视觉重心
这里页面视觉重心的含义是当你整个页面都全是线框时，你可以利用色块的卡片来达到突出页面重心的效果，让整体页面没有那么单调，可以看到下图的例子，右侧的页面会相对更稳重一点。
在进行色块时，时常会纠结用灰色底还是彩色底来进行。那么这两者到底有没有界限的区分呢，我们应该何时使用这两种色彩呢。
我们先看一下案例：
可以看出目前这两种颜色的运用更多的是功能上的区分：
1.彩色背景更适用于「想要引起用户注意的界面」，比如一些功能引导或者营销性质的页面。从表现性质上来讲更重。
2.而灰色背景更适用于「利用灰色背景来区分层级关系」或者一些微弱提示的信息。从表现形式上来讲更轻。
所以我们可以根据当前的信息场景来选择合适的色彩，后面再面对时就可以不用那么纠结。
本期的内容到这里就结束了。关于这期的信息层级内容，真正需要深入了解的是控制信息层级背后的方法。很多时候我们看见的优秀页面并不是因为它本身就简单，而是通过我们合理的信息层级控制，让最终呈现上显得不复杂，这其实也是我们在实际工作中需要注意的很重要的一个点。
本文重点内容再回顾，当我们遇见复杂的信息层级时，需要分三步：
1.明确当前所有信息的必要性和重要分级，需要从源头去深入了解；
2.运用五个方法可以有效减低信息层级：信息分组、组件拆分、更改布局、信息融入、信息弱化
3.同时在运用过程中需要注意影响层级的小细节
以上是本文关于信息层级的另一种角度的描绘，虽然没有提及四大基本原则，但在实际运用中也是很重要的。最后，虽然进行了很多资料查询，但在在阐述过程中不可避免会有阐述不到位的地方，欢迎进行反馈。
原文地址：站酷
作者：蒙东东
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、
UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
界面设计的好坏，会直接影响到用户的使用体验，很多时候我们往往会直接拿到竞品的页面搬运到自己产品上，而没有针对自身产品的特点和业务加以思考。
这种做法理论上不会让自己的页面出错。但是很多人往往忽略了一点，就是别人这么设计的出发点是什么，是否匹配自身产品的业务流程，如果不了解这些贸然的去搬运设计，那么时间久了就会养成一个不好的习惯，导致思维不能得到足够的刺激和知识的沉淀。当需要我们专门进行设计构思时，就会遇到诸多困难。
如果是刚入手的领域，前期可以去进行适当的搬运参考，但是一定要了解别人设计思考点，明白其背后的原因，将其沉淀成自己的知识储备在脑海中。
过去60年，人类社会的数据发生了爆炸式增长。2008年人类大约创造了近10亿张DVD能存储的数据，这等同于过去5000年的人类创造数据的总和。12年，调研机构预测信息每隔18月会翻一倍20年，调研机构预测信息每隔73天会翻一倍
在信息爆炸的年代，人类进化的速度却是缓慢的，我们现在的大脑跟250万年前的原始人并没有太大区别。
我们的大脑每秒钟要接收约4000万次的感官信息输入，但意识一次能注意到其中约40个，其中短期工作记忆能处理的只有4±1个。
正是由于现代信息数据的大爆炸，多数产品日益臃肿的结构，以及人类有限的处理能力，所以呈现什么信息，以何种形式呈现的信息层级设计就非常重要。
作为设计师，我们有必要根据自身产品的业务方向，以及用户的行为和特征，结合信息环境，选择合适的信息，并以适合的方式进行组织和呈现，以便让用户获取并理解信息更容易，完成信息的组织和传达作用。
相关联信息需要进行归类，无论是什么类型的产品模块，我们在设计中应当做好信息分层，当两段内容元素具有关联性时，他们应当作为一个整体给用户展现。
（1）层级数量应靠近“3”
信息层级作为影响页面信息传达效率的重要因素之一，那么怎样做好页面的信息层级便尤为重要。网上资料大多都在围绕对比、对齐、亲密、重复四个基本原则讲解。
不可否认的是这四个方法对于我们排布信息层级确实起到了很大的作用，并且也是我们非常熟悉的。但其阐述得太过宽泛，在我们实际工作中面对复杂层级排版时，仍会面感到困惑，很难直接有效地利用。
于是我把优秀的案例进行收集并整理分析。
经过线上页面与概念的整体研究发现，他们在遵循排版原则的基础上，都存在着一个简单的规律：主内容的层级控制在三层左右。
如下图所示：
可以发现，三层左右的层级是最容易被用户识别的，且视觉上不易混乱。三层往后，随着层级越多其复杂性会成比增加。
比如我们看下面这两个例子，左边层级方面平铺直叙没有重构区分，使得层级复杂，造成用户识别效率变低。但其实我们只需要对信息加以归类并控制层级数量，瞬间就变得更简单且易懂。
因此，我们需要在着手设计前，首先思考一个逻辑：尽量将我们的内容层级控制在三层左右，且这三层内有比较明显的对比关系。
有朋友看到这肯定要问了，这个道理大家都懂啊，可是在实际工作中大多数拿到的信息都非常多，根本做不到保持在三层以内。别着急，本文的重点当然不是告诉你这么简单的道理，而是在面对复杂层级的时候，我们应该怎样去控制它的层级表现，从而让它在最终呈现上保持在三层左右，让用户获取信息的效率更高。
（2）源头筛选处理
源头筛选的关键在于接手复杂信息时，我们首先需要从源头上进行第一层的判断，了解这些信息是否真实地被需要。这也是我们大多数人容易忽视的一点，当然这也不能完全怪我们，因为通常需求给到我们的时候都是大致的概括，好一点的话还有个交接文档，甚至有时候需求拿到我们手上时，已经转好几手了交接人可能也不知所云，导致很难知晓其底层出因，
源头筛选的本质就是判断我们当前所要呈现的信息是不是必要的。
比如某些时候产品给到了我们很多信息，但我们并不一定会全盘接受，而是通过当前页面的业务场景去进行判断。确定每个信息的合理性，从而可以决定有些元素是否可以删减，提高整体信息设计的一致性。
过程需要我们对以下2点进行思考：
上述两个问题的确认，会影响我们对后面的信息排布。因此我们需要在源头，比如去和产品或者业务沟通，弄清楚该信息呈现的缘由以及必要性，这样能够帮助我们最后理清楚信息层级。
（3）在排布上降低复杂度
信息排布的本质是通过我们对信息进行主观的排列上的组织重构，来将复杂的层级控制在三层左右的区间里。从而保证我们页面的简洁性、规律性、识别性。
通过目前的实践总结，合理地安排信息层级的方法大致可以分为：分组、组件、组织、融入、弱化。
① 信息分组
信息分组是大家在设计时都能够想到的形式，分组能够将复杂的信息归组从整，从而降低整体复杂度，清晰线索。
我们常用的分组方式主要有三种：间距、分割线、卡片。
那么这三种方式有没有区分呢？
VIVO设计团队曾经就这个问题展开过用户调研，但结果表示，如果纯粹从用户的角度来讲，对其变化感知不大。但这三种分割方式会影响我们在呈现信息时的整体视觉观感，因此我们可以根据当前信息的复杂度作出以下规则：
② 利用组件拆分
组件其实是目前大部分设计师在进行信息排布时必备的部分，因此对于这部分设计师的熟练度也是最高的。而本篇想要强调的是，目前这几种组件对于我们信息层级的划分起到了比较重要的作用：树形结构、表格结构、步骤条、选项卡。
③ 灵活组织
通过对组织方式的调整，我们可以将多层结构的样式通过拆分布局来将其控制在三层内。
举个简单的例子：
从图中你可以看出左侧的层级较多，尤其是两层tab的叠加，视觉上就会显得稍微有点凌乱。我们可以通过将第二层tab换个布局，从上下结构变为左右结构，达到从视觉上简化层级的作用：
当然以上只是举了一个简单的例子。这里底层逻辑就是当遇到相对比较复杂逻辑时，我们可以通过改变结构使其交互逻辑更清晰，从而减少其复杂度。
④ 巧妙融入
我们可以利用信息融入的形式来减弱其对层级的影响。信息融入从本质上讲就是将某两种层级信息通过不同的组合方式，让其融入到同一个层级中。比如我们看下面这一个例子，产品设计中将button与查询项利用分割排列在一起，从而变为同一层级，通过这种方式有效降低了页面的复杂度。
当我们在进行B端布局时，信息融入这个方法用得比较多。比如我们最常见的标题、搜索和按钮等都放在同一行上。这样既能够节省视觉空间，还能够降低信息层级的复杂度。
但在进行信息融入的过程中，我们需要注意的是：如果放在同一层级会造成理解上的误解时，这个时候不要采用该方案。比如搜索框的位置，放在哪个层级决定了对应的搜索范围。
⑤ 信息弱化
信息弱化的原则是：将某些超出层级的部分进行弱化。
比如图中有5个层级，但其巧妙地将功能筛选融入到了当前的结构中，使得即使超过3层我们也不会觉得其特别复杂。
在很多时候，我们觉得信息混乱的原因，就是页面要素太多太花哨。
比如工作中的一个小卡片，也就是利用信息弱化去减少画面的复杂度：
因此我们需要学会对信息分级，不重要的信息就进行弱化，这样整体的呈现上会好很多。
但不可否认仍会有更复杂的页面，即使缩减也仍有过多层级，那么这个时候就一定要记得最开始的从源头去追溯这些所有信息是否必要。
（4）突出热区
当模块具有按钮、文字链、图片入口等需要下一步操作的关键元素，需要进行高亮显示，以此帮助用户快速定位目标。
图中 “Learn more” 使用文字高亮进行处理，通过颜色让用户快速定位入口，且不影响用户正常阅读，若使用色块按钮进行突出，模块会冗余，过于喧宾夺主。
当产品需要用户进行多步骤完成任务时，应当展示系统进度，让用户了解他们的行为操作在界面中所处于的位置。
比如下图中房屋装修信息填写流程，用户面对这种多流程任务时，耐心往往很低，我们可以在设计时添加系统状态进度条，时刻提示用户当前的节点，此方法应用场景还有注册登录、信息完善等更多场景，目的都是为了让用户达到交互可预测的状态，提升用户体验。
我们在设计内容复杂的网页时，建议根据产品诉求和用户目标，合理的放置元素，以此来达到目标，另一方面符合眼动规律的浏览顺序，可以让用户不会产生视觉疲惫，每个视觉点停顿时看到元素都是不同，提升用户体验。
在设计大面积文字排版时，应当注意字体粗细，它决定着我们的设计是否易读性高。
无论标题还是内容，字体过重或者过轻都会降低文本的基本识别度，而且遇到文字信息过多的情况，长时间专注文本的识别很容易出现视觉疲劳的情况。
在设计UI界面中，无论是长文字体还是模块元素字体，我们都要注意字体的重量，保证基本识别度的同时，优化视觉重心，确保用户在阅读时不容易陷入疲劳。
当界面中存在多个入口时，我们可以对这些入口进行优先级处理，以突出核心功能为目的，用户浏览界面的动作是大面积扫读的形式，这就意味着我们需要弱化无关信息，既保证了界面的基本美观性，又能够具备良好的体验。
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请加蓝小助，微信号:ben_lanlan，报下信息，蓝小助会请您入群。欢迎您加入噢~~希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系01063334945。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
可视化图表是提升信息传递效率的一种有效方法，特别是在B端平台中经常遇到对统计的数据分析总结的呈现。我们设计师在设计图表的过程中，如果没有系统的可视化知识，会出现设计的图表虽然美观但图表不能很好的反应数据的情况。那么，在复杂的数据关系中如何设计和选用图表，如何在好看的同时提升信息传达效率，看完这篇文章希望对你的设计过程有所帮助。
// 为什么要数据可视化
数据可视化就是用图表来表示数据信息，它所传达的信息包括你所拿到的数据源和你分析后的结果，再通过图形强化用户的理解和记忆。能让用户简洁明了的获取更多的信息，是我们可视化的最终目的。
举个例子，同样一组数据，用表格的形式呈现是很难有所洞察的；如果将各个地区维度的数据聚合以柱图形式呈现，很容易就能看出各个地区间数据的差异，并从中洞察规律
关于如何设计好数据可视化图表，这边总结了三个步骤：选择适合的图表，强化视觉层次，图表响应式适配。
一、选择适合的图表
数据可视化的图表种类繁多，当我们真的开始作图，往往会遇到一个困境：有这么多类型，要如何选择正确的图表呢？首要依据是考虑所要传达的信息意图，即所要制作的图表它的任务是什么，再通过分析数据关系来选择表达方式；第二层意图是图表传达内容，这时候我们就需要根据数据的特征去突出和强化。
1. 分析数据关系
根据数据分析的方式来看，每一种图表都对应了一种数据关系。从数据的维度出发弄清呈现结构，再结合数据关系作出选择。了解图表的可能知道，一般图表的数据关系有构成、比较、分布，以商业数据为例，常见的还有流转关系。
构成关系
构成关系的图表表达的是部分和整体的关系，用于分析总体和各部分的占比比例，构成关系一般局部元素加起来为总数。如果只是想对比个别组成部分的大小，也可以使用比较关系的图表。
常用图表：饼/环图、堆叠图、面积图等，如涉及到层级结构，还会用矩形树图或旭日图等特殊结构图表。
关键词：“占比、比例、百分比”
比较关系
比较关系是基础分析中常用的一种图表类型。在一定的取值范围内，通过对两个或两个以上的指标分析，可以直观的看到变化和差距。对比分析包括趋势对比和分类对比两种形式，趋势对比用于表示一段时间内数据的变化，分类对比用于比较数据规模。
常用图表：趋势对比常用图表有折线图、散点图等；分类对比常用条形图、柱状图、气泡图等。
关键词：“增减、升降、涨跌、波动”
分布关系
利用空间分区来展示数据之间的分布关系，常用于体现两个或以上数据的相关性。
常用图表：散点图、热力图、雷达图等
关键词：“随着……而变化、A/B之间的相关性、交/并集”等
关联与流转
流转关系是B端数据常用的一种关系，它可以动态的体现相关路径下对象之间的关系、状态、数据量的流转变化等，以面积或颜色深浅展示了多个状态或对象之间的流动量或流动强度。
常用图表：关系图、桑基图、漏斗图、进度图等
关键词：“流程步骤、留存、转化、关系”
2. 分析数据特征
按数据关系和分析目的选择好图表类型后，第二步是根据数据特征选择更加适合的展示方式。从数据分析的角度常见数据特征有：变量特征、维度特征、层级特征、流程特征。
变量特征
分辨一个指标通常有两类特征，按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。连续数据通常会统计一组数据的变化趋势，离散数据通常统计各分类下数量的变化。
维度特征
多维度分析需要将多个变量在同一平面上直观的表示，可以选择使用极坐标系去展示多个维度变量。如果希望对比多组数据，可使用不同颜色进行分类
层级特征
多层级数据由多个部分构成一个整体，又称树形结构数据。除了用结构树图表表现以外，还可以考虑以下两种图表类型：
例如：上图显示了市场销售额的来源结构。长方形的大小取决于各国家的平均销售额，通过色调来区分不同类型，颜色的深浅代表分类下的子集，面积体现销售占比。对比一般结构树图表，它的优势在于可以有效利用空间。
流程特征
流转关系是表达数据转化流程的重要类型，不仅包含统计意义上的数据总和，同时还表达了信息流转的路径；其中桑基图和漏斗图都可以表达路径中流量的变化，不同的是桑基图重点强调流量的强度和走向，漏斗图更加注重突出转化率和效果，根据不同的表达目的选用。
二、强化视觉层次
选择合适的图表后，在信息传达上也需要正确的表达，展示形式美观的同时能够清晰的体现数据特点。
1. 强化数据特性
使用图表正确的表达信息，需要设计师在强化数据特性的同时避免偏差
2. 色彩视觉传达
除了在设计构图上优化以外，颜色的选择也是图表重要的的信息表达元素。颜色会影响我们对数据的感知，错误的取色会让信息读取产生误解。我们可以通过不同的分析目的设置意图色板，精确传达信息同时后续的项目在选用时也可以达到用色的统一。
我们在之前的文章里有介绍过图表的取色模型，通过调整颜色HSL值的区间，可以得到以下三种意图色板：
那么我们要怎么样去使用这些色板呢？下面几个案例将带你了解其中的差异。
定性型：使用色调来进行分类
数据内在没有顺序差别时，建议使用色调值（H）进行区分；如定义国家、行业等类型。如果希望图表看起来更加专业，以下有几项分类色板的小建议：
定量型：使用深浅色板强调内在顺序
如果在同一个分类下包含子类别，或者数据本身具有排名属性，那么建议使用连续色板来突出他们内在的顺序，使图表更加易读。
三、图表中的响应式设计
B端图表可视化的数据一般是在网页或移动端上动态显示。不同于平面展示或汇报，在基础设计完成后还需要考虑到图表展示的环境，根据不同端去适配显示效果，以适应各种复杂情况。而动态显示带来的交互特性也让数据展示有了更多的可能性。
1. 布局框架适配
在网页端显示时，有时候同一个图表需要考虑不同容器下的适配方式。根据数据相关性变化元素的适应形态，将非必要的的元素转化或隐藏，保留重要的图形元素去适应当前空间；元素隐藏后使用悬浮交互来保证信息的展示，保持图表的可读性同时也避免产生元素的重叠。
如案例中的图表，在不同尺寸下通过改变和隐藏图表元素，以达到适配当前空间的效果。
2. 图表元素适配
要适配移动端，网页端横向延展的显示方式需要适应移动端纵向空间的显示。除了呈现角度的改变外，还需要考虑手机屏幕的尺寸和图表元素的适配性，去兼容相关的交互操作。
3. 极值适配
因B端平台的特性，我们无法预知客户传入的数据量，可能会遇到因数据量过多，造成图表显示不佳，数据读取困难等问题。这种情况下，提前考虑数据极限场景，通过交互的形式变化的方式让用户获取完整信息，提升理解同时信息展示更灵活。
还有悬浮放大、点击下钻、联动图表等交互行为可以组成更加丰富的图表。因篇幅原因，在这篇文章就不做深入讲解了，以后可独立介绍。
// 结语
数据可视化在B端设计场景中发挥着重要作用。设计师在表达数据之美的同时更加准确，才能更直观地向用户传达数据的价值。使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，确保用户能够更好的接收信息，才是可视化的关键。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
蓝蓝设计的小编 http://www.lanlanwork.com