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设计万花筒|做UI,文案也需要设计?不信你来瞧瞧

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在吸引用户使用产品时,存在许多分散注意力的错误,精准的提示性文案设计可以作为改善用户体验和吸引用户的工具。作为设计师,我们大部分都将注意力集中在视觉和交互上,但如何才能继续创建更有用,更吸引人且更易于使用的产品呢?这就不能不提及到常常被我们忽视的一些提示性文案,那么通过日常和工作中遇到的一些页面和大家一起聊聊那些被忽视的提示性文案设计。

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01.前言

作为设计师,我们大部分都将注意力集中在视觉和交互上,但如何才能继续创建更有用,更吸引人且更易于使用的产品呢?这就不能不提及到常常被我们忽视的一些提示性文案,那么通过日常和工作中遇到的一些页面和大家一起聊聊那些被忽视的提示性文案设计。

“永远不要削弱语言的力量,言动于心, 心动于身”——公开演讲者Hamza Yusuf

在吸引用户使用产品时,存在许多分散注意力的错误,精准的提示性文案设计可以作为改善用户体验和吸引用户的工具。著名UX公司-尼尔森诺曼集团(Nielsen Norman Group)经过大量调研后得出用户在使用产品的过程中存在以下现象:

1、浏览页面文案是较高文化素养用户的典型行为。

2、在平均600至800字的页面上,用户只能阅读大约20%的文案。

3、简洁的文案,目标清晰的语言和可阅读的提示性文案能将产品可用性提高124%。

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02. 什么是提示性文案?

它是以微观的形式,存在于弹窗、按钮、搜索等链接位置,信息性或指导性的文本,在使用产品时以提示的形式告知和帮助用户提升使用体验。
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当用户采取特定操作(例如搜索产品)时,“提示性文案复制”可作为指南。它还可以建立用户对产品的信任和同理心,并与整体品牌形成更牢固的联系。

那么合理有效的提示性文案设计是:

· 清晰,简洁且易于理解

例如在一些登录注册页面我们尽量让提示性文案设计的清晰明了,易于理解。让用户可以毫不费力的理解这些文案的作用,提升用户使用体验。

· 融合产品品牌调性及语气

在设计提示文案时,最好能够从产品品牌调性和用户特性出发。 

· 视觉上与整体设计浑然一体

提示性文案作为产品的一部分,在风格上应该与整体的设计保持一致,不需要过于特立独行,与整体设计浑然一体最为合适。

· 满足用户需求,回答问题或建立同理心

提示性文案设计是为了更好的帮助用户理解页面的操作逻辑,若设计改变了用户的心理与习惯,可能会增加用户的学习成本或者被用户抛弃。我们在进行设计的时候,如果要设计一些创新的操作规则,那么需要做更多的调研和测试,确保这个规则符合用户的心理。
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03.提示性文案是如何提高用户参与度的?

有效的提示文案可以试图理解预测用户的期望,让用户感觉好像是正在与该页面进行对话,参与其中从而吸引用户并增加转化的作用。

 

· 要与用户产生同理心

提示性文案增添情感, 可以与用户建立更好的关系, 并有助于建立更牢固的联系。当遇到设计流程页面时也可以利用提示文案让产品的使用步骤更透明清晰,以达到同理心。
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· 要做到清晰与控制

清晰明了有控制的使用提示性文案也会减少焦虑并更好地传达信息给用户。
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· 透明传达信息,建立信任

由于有些产品可能引起人们对安全性和隐私的关注, 因此建立信任的提示性文案将对产品带来积极影响。
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· 促使人们采取行动

好的提示性文案可以帮助用户完成任务, 提高参与度并鼓励用户走得更远, 做更多的事情。例如在很多电商APP“购物车”中会常常出现这种用来鼓励用户继续探索其他类似产品的提示性文案。

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因此推动提高用户参与度, 同理心、透明感以及清晰感和控制感, 都是好的提示性文案设计的宗旨,但是, 并非所有的都是好的。

 

04.糟糕的提示性文案的影响

在设计过程中应始终努力设计出有效的提示性文案,但是, 一定是有比没有要好吗?个人认为也是不必要的,糟糕的提示性文案甚至会破坏产品中最好的用户体验。例如以下几种情况:

· 含糊不清

· 过于啰嗦

· 无意义,产生误导

· 无同理心

 …

因此糟糕的提示文案设计会误导用户在产品中采取不必要的操作, 从而使他们感到生气和困惑,甚至可能会破坏品牌对用户的忠诚度,产生本末倒置的结果, 也给用户带来不佳体验。

 

05.结语

提示性文案设计对产品体验产生很大影响,好的提示性文案设计优点是可观的:增加用户参与度,品牌忠诚度,信任度和丝滑的产品体验。如果运用的巧妙得当,好的提示性文案可以帮助产品在竞争日益激烈的市场中脱颖而出。以上是我对于一些提示性文案设计的一点儿心得体会,欢迎与大家共同探讨。

文章中部分图片来源于网络

 

原文地址: 58UXD

作者:环铁艺术家


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揭密可视化专家配色秘笈,你在乎的颜色远远不够

ui设计分享达人

AntV 色板是基于 Ant Design 色彩体系,并结合数据可视化特性而设计。在可视化设计中,色板的运用原则上优先保障准确性,考虑在操作指引、交互反馈上起到强化或凸显的作用。其次需兼顾色障碍群体,帮助有色盲色弱的人群也能在数据可视化中获取洞见。本文为你揭秘可视化色板的搭配种类、以及如何使用。


颜色映射原理

在数据可视化领域中,数据与颜色的映射是非常重要的一个环节。颜色有三个视觉通道,分别是色调(H)、饱和度(S)、明度(B),不同的视觉通道可以与不同的数据类型建议关联。

色调(H):通常使用颜色中的不同色调来描述不同的分类数据,如水果品类中苹果映射为红色、香蕉映射为黄色、梨映射为绿色,将品类与色调(H)建立了关联。

饱和度(S)/明度(B):颜色通过明暗和饱和度的共同变化来描述有序或数值型的连续数据,比如身高由低到高或由 160cm 到 180 cm 的颜色映射为由浅到深,将连续变化与颜色的明暗饱和变化建立关联。



6 大色板类型

AntV 色板以蚂蚁极客蓝为起始主色,根据不同数据类型、使用场景扩展出 6 种可视化色板类型,可完美兼容 Ant Design UI 资产。以下所有色板均通过无障碍测试校验,可放心使用。



分类色板

分类色板用于描述分类数据,如苹果、香蕉、梨,常用一个颜色代表一个值以区分不同类型,取色时色相分布均衡,相邻颜色之间明暗需考虑差异性,常用于饼图的不同分类、填充地图中的不同国家、关系图中的不同角色等。



用法示例

如图水果价格走势对比,使用红色代表苹果价格、蓝色代表蓝莓价格、黄色代表香蕉价格。





顺序色板

顺序色板,一般使用同一或邻近色相,通过明度和饱和度的渐变,常用来表示同一事物中的数值大小或梯度变化,如排行榜等级变化、一个国家或地区新增人口数对比、风险等级变化等。




单色顺序色板

单一色相渐变称之为单色顺序色板,人眼可识别的色彩数量 5~7 个,为保证信息的最佳识别度,尽可能的克制使用颜色数量。




邻近色顺序色板

为拉开颜色差异,可用两个或以上个色相,通过明度或饱和度渐变,颜色连续而丰富,可产生更多色彩分级,表达更多的连续数值,常用于热力图中的热度变化,通过邻近色相的差异将聚集部分突显出来



用法示例

2017 年西安居民人均消费支出,通过连续的颜色变化,可以快速感知出居住方面消费占比最大,其次食品烟酒,第三是交替通信




发散色板

对比色渐变色板,一般是两种互补色(也可以是对比色)去展现数据从一个负向值到 0 点再到正向值的连续变化区间,显示相对立的两个值的大小关系,常用于气温的冷热、海拔高低、股票涨跌等



用法示例

全国等温线图,使用发散色板表示正负值的气温变化,暖色系的橙红色容易让人联系到太阳或炽热的感受,用于高温变化,颜色越红温度越高,反之,冷色系的蓝容易让人联想到冰和寒冷的感受,用于低温变化,颜色越深温度越低



叠加色板

叠加色板,为了色尽其用的原则,将两组顺序色板通过图层叠加模式产生一组新的色板,一个颜色代表两种变量数据,常用于观察一个事物两个维度变化的相关性,如胖瘦和高矮两个维度的人数分布中,瘦且高的人群分布



用法示例

双变量映射地图,相对于单变量映射的地图,该地图形式更加新颖,十分适合用来展示两个紧密联系的变量信息。如下图所示,图中展现了美国国民人口居住密度和家庭生产总值的分布关系,纵向由浅到深的紫色映射了人口密度,横向由浅到深的蓝色映射了家庭收入水平,相交的颜色可以总体反映出人口和家庭的分布情况。可以从地图中清晰地看到,人口多且收入高的大多分布在沿海地区,人口数少且收入低的则主要分布在中部地区。





强调色板

对比突出重点或特定数据,将重点关注的数据标以高饱和度的强调色,其他普通数据标以低饱和、低明度的基本色,常用于对比重点关注事物与其他分类事物的差别,如将自家产品与竞品的对比使用



用法示例

如图某工厂历年能源消耗占比趋势对比,分别用五种不同的颜色代表五种能源,其中「天然气」为重点关注的能源类型,使用饱和度高的蓝代表「天然气」,其他能源类型着以低饱和度的分类颜色,以便关注的「天然气」能够快速被观察到,同时其他类型可作为对比参考而不会因颜色过多而产生干扰。





语义色板

色彩在地图可视化中的使用,不仅是数据信息传递的可视化通道,同时也是更深一层的文化故事的载体,用于表达意义或情感。重视用色习惯,遵循相关标准,色彩也不是都能寓意的,相当一部分图表色彩选择和感情因素无关,而是按照某种习惯来设定色彩,即所谓约定俗成,有的甚至形成来规范。如气象预警配色,红绿灯配色,股市的红涨绿跌等。




用法示例

某水产公司 2019 年的月盈利变化,使用红色表示盈利,绿色表示亏损。




8 条使用建议

我们发现,在提供官方色板的前提下,仍有用户并不是十分擅长在实际场景中应用色板,以下几条设计指引供使用时参考。

避免使用过多颜色

在实际应用中,经常会出现大量颜色使用的误区,建议高亮重要的数据(不超过 7 个),其他数据默认置灰,通过图例交互进行查看。



保持唯一映射通道

同样的数据,映射通道应当保持唯一性。例如当使用柱子高度来映射数据大小时,就不需要再使用颜色通道去映射数据。



解释你的颜色

当图表中出现不同颜色时,需要向读者解释颜色所代表的含义。



上下文保持颜色一致性

结合当前页面环境,建立视觉连续性,对于统一度量,使用同样的颜色方案,而且在整个页面(通常是仪表盘)使用时,注意保持整体颜色方案的一致性。



不同数据对应不同色板

不同的数据类型建议使用对应的色板,比如分类数据就不建议使用连续色板。



不用彩虹色环表达连续数据

不以色环顺序来表达连续的有序型或数值型数据,因为色环顺序并非人眼自然记忆,且彩虹色变化并非均衡变化,如下图中灰阶的转化,很容易看出彩虹色并不是一个连续逐渐加深的色板,因此彩虹色环并不适合展示连续数据,容易引起误解。



顺序色板选择需均衡

下图右侧“不建议”图中,第 2 、第 3 个颜色很相近,难以区分,第 3 、第 4 个颜色跳跃很大,对于均衡的连续数据表达中,容易引起数据感知的误差,均衡选色可在 PhotoShop 的拾色器中使用 Lab 模式下固定色相不变,调节 L 值进行等距取色。



为视障群体设计

AntV 色板在做无障碍验证时,得出以下几点取色建议 :

  • 分类色板选取需明暗交替

虽然正常人眼中右侧分类色板通过色相可以区分差异,但在视障人士、甚至全色盲,则主要靠颜色的明暗差异来识别不同的数据类型,因此分类色板需要注意适度的明暗交替



  • 离散色板尽量选取蓝黄对比

一般场景中,我们常也会使用黄绿配色,黄绿对比中,黄是暖色系,绿是冷色系,同样能给到对比感受,且打破常规的蓝红对比色,给到新颖的色彩感受,但如果你的用户中视障人士占比较多,则尽量避免绿黄配色,如图为两种色板在正常人眼和红绿色盲眼中的对比效果,黄绿配色在红绿色盲眼中就失去了色彩对比,难以区分。

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文章来源:站酷   作者:Ant_Design

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利用原子设计体系构建自己的组件库设计语言

资深UI设计者

原子设计理论并不是什么高大上的规则。


随着网页设计的持续发展,我们认识到开发设计系统(design system)的重要性,它最早就是为了让网页设计师更容易理解网页的构成,后来才延伸到UI设计当中。


简单来说,当公司的业务产品逐渐扩大时,我们需要制定一套完整的设计系统,提升设计和开发的协作效率,统一所有设计师的输出物。 开始设计系统的制定时,大部分设计师可能都会先去网上找到大厂现成的设计系统,当拿到他们的成品的时候,会把自己的产品进行拆解和借鉴,这的确能快速解决问题,但是如果不理解其中的组织规则和逻辑,只是借鉴他们现成的设计系统,只能了解个大概,知其然而不知其所以然。因此,原子设计理论的出现就是为了帮助我们去搭建设计系统,这套理论已经逐渐被国外一些大厂应用于创建统一和富有层次的设计系统。



  • 原子是所有事物的基本构成物质。每一个化学元素都具有不同的性质,并且它们一旦被分解就会失去其意义。




  • 分子是由两个或两个以上的原子通过化学键结合在一起的。这些原子的组合具有自己独特的性质,并且相较于原子来说,更具实际意义和可操作



  • 有机体是由分子有机地组合在一起的。这些相对复杂的结构可以从单细胞生物一直到像人类这样难以置信的复杂生物体。



原子设计使我们可以将我们的界面UI细分为原子元素,并通过这些元素组合在一起形成最终的界面。

原子作为整个理论最基础的元素,当我们改变其中的原子时,整个体系都会发生变化。原子的设计概念和sketch中的“符号”有异曲同工之妙,当我们改变其中一个元素时,其他所有包含这个元素的页面都会发生变化,可以保证整个系统的一致性和层次感。原子设计为界面元素提供了应用规则和组织原理,这套方法论对于设计系统建立、团队协作、产品迭代都具有非常重要的指导意义。


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文章来源:站酷   作者:请叫我海锅锅

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揭密可视化专家配色秘笈,你在乎的颜色远远不够

资深UI设计者

在可视化设计中,色板的运用原则上优先保障准确性,考虑在操作指引、交互反馈上起到强化或凸显的作用。其次需兼顾色障碍群体,帮助有色盲色弱的人群也能在数据可视化中获取洞见。本文为你揭秘可视化色板的搭配种类、以及如何使用。


一、颜色映射原理

在数据可视化领域中,数据与颜色的映射是非常重要的一个环节。颜色有三个视觉通道,分别是色调(H)、饱和度(S)、明度(B),不同的视觉通道可以与不同的数据类型建议关联。

色调(H):通常使用颜色中的不同色调来描述不同的分类数据,如水果品类中苹果映射为红色、香蕉映射为黄色、梨映射为绿色,将品类与色调(H)建立了关联。

饱和度(S)/明度(B):颜色通过明暗和饱和度的共同变化来描述有序或数值型的连续数据,比如身高由低到高或由 160cm 到 180 cm 的颜色映射为由浅到深,将连续变化与颜色的明暗饱和变化建立关联。

二、6 大色板类型

AntV 色板以蚂蚁极客蓝为起始主色,根据不同数据类型、使用场景扩展出 6 种可视化色板类型,可完美兼容 Ant Design UI 资产。以下所有色板均通过无障碍测试校验,可放心使用。

1. 分类色板

分类色板用于描述分类数据,如苹果、香蕉、梨,常用一个颜色代表一个值以区分不同类型,取色时色相分布均衡,相邻颜色之间明暗需考虑差异性,常用于饼图的不同分类、填充地图中的不同国家、关系图中的不同角色等。

用法示例

如图水果价格走势对比,使用红色代表苹果价格、蓝色代表蓝莓价格、黄色代表香蕉价格。

2. 顺序色板

顺序色板,一般使用同一或邻近色相,通过明度和饱和度的渐变,常用来表示同一事物中的数值大小或梯度变化,如排行榜等级变化、一个国家或地区新增人口数对比、风险等级变化等。

单色顺序色板

单一色相渐变称之为单色顺序色板,人眼可识别的色彩数量 5~7 个,为保证信息的最佳识别度,尽可能的克制使用颜色数量。

邻近色顺序色板

为拉开颜色差异,可用两个或以上个色相,通过明度或饱和度渐变,颜色连续而丰富,可产生更多色彩分级,表达更多的连续数值,常用于热力图中的热度变化,通过邻近色相的差异将聚集部分突显出来

用法示例

2017 年西安居民人均消费支出,通过连续的颜色变化,可以快速感知出居住方面消费占比最大,其次食品烟酒,第三是交替通信

3. 发散色板

对比色渐变色板,一般是两种互补色(也可以是对比色)去展现数据从一个负向值到 0 点再到正向值的连续变化区间,显示相对立的两个值的大小关系,常用于气温的冷热、海拔高低、股票涨跌等

用法示例

全国等温线图,使用发散色板表示正负值的气温变化,暖色系的橙红色容易让人联系到太阳或炽热的感受,用于高温变化,颜色越红温度越高,反之,冷色系的蓝容易让人联想到冰和寒冷的感受,用于低温变化,颜色越深温度越低

4. 叠加色板

叠加色板,为了色尽其用的原则,将两组顺序色板通过图层叠加模式产生一组新的色板,一个颜色代表两种变量数据,常用于观察一个事物两个维度变化的相关性,如胖瘦和高矮两个维度的人数分布中,瘦且高的人群分布

用法示例

双变量映射地图,相对于单变量映射的地图,该地图形式更加新颖,十分适合用来展示两个紧密联系的变量信息。如下图所示,图中展现了美国国民人口居住密度和家庭生产总值的分布关系,纵向由浅到深的紫色映射了人口密度,横向由浅到深的蓝色映射了家庭收入水平,相交的颜色可以总体反映出人口和家庭的分布情况。可以从地图中清晰地看到,人口多且收入高的大多分布在沿海地区,人口数少且收入低的则主要分布在中部地区。

5. 强调色板

对比突出重点或特定数据,将重点关注的数据标以高饱和度的强调色,其他普通数据标以低饱和、低明度的基本色,常用于对比重点关注事物与其他分类事物的差别,如将自家产品与竞品的对比使用

用法示例

如图某工厂历年能源消耗占比趋势对比,分别用五种不同的颜色代表五种能源,其中「天然气」为重点关注的能源类型,使用饱和度高的蓝代表「天然气」,其他能源类型着以低饱和度的分类颜色,以便关注的「天然气」能够快速被观察到,同时其他类型可作为对比参考而不会因颜色过多而产生干扰。

6. 语义色板

色彩在地图可视化中的使用,不仅是数据信息传递的可视化通道,同时也是更深一层的文化故事的载体,用于表达意义或情感。重视用色习惯,遵循相关标准,色彩也不是都能寓意的,相当一部分图表色彩选择和感情因素无关,而是按照某种习惯来设定色彩,即所谓约定俗成,有的甚至形成来规范。如气象预警配色,红绿灯配色,股市的红涨绿跌等。

用法示例

某水产公司 2019 年的月盈利变化,使用红色表示盈利,绿色表示亏损。

三、8 条使用建议

我们发现,在提供官方色板的前提下,仍有用户并不是十分擅长在实际场景中应用色板,以下几条设计指引供使用时参考。

1. 避免使用过多颜色

在实际应用中,经常会出现大量颜色使用的误区,建议高亮重要的数据(不超过 7 个),其他数据默认置灰,通过图例交互进行查看。

2. 保持唯一映射通道

同样的数据,映射通道应当保持唯一性。例如当使用柱子高度来映射数据大小时,就不需要再使用颜色通道去映射数据。

3. 解释你的颜色

当图表中出现不同颜色时,需要向读者解释颜色所代表的含义。

4. 上下文保持颜色一致性

结合当前页面环境,建立视觉连续性,对于统一度量,使用同样的颜色方案,而且在整个页面(通常是仪表盘)使用时,注意保持整体颜色方案的一致性。

5. 不同数据对应不同色板

不同的数据类型建议使用对应的色板,比如分类数据就不建议使用连续色板。

6. 不用彩虹色环表达连续数据

不以色环顺序来表达连续的有序型或数值型数据,因为色环顺序并非人眼自然记忆,且彩虹色变化并非均衡变化,如下图中灰阶的转化,很容易看出彩虹色并不是一个连续逐渐加深的色板,因此彩虹色环并不适合展示连续数据,容易引起误解。

7. 顺序色板选择需均衡

下图右侧“不建议”图中,第 2 、第 3 个颜色很相近,难以区分,第 3 、第 4 个颜色跳跃很大,对于均衡的连续数据表达中,容易引起数据感知的误差,均衡选色可在 PhotoShop 的拾色器中使用 Lab 模式下固定色相不变,调节 L 值进行等距取色。

8. 为视障群体设计

AntV 色板在做无障碍验证时,得出以下几点取色建议 :

分类色板选取需明暗交替:

虽然正常人眼中右侧分类色板通过色相可以区分差异,但在视障人士、甚至全色盲,则主要靠颜色的明暗差异来识别不同的数据类型,因此分类色板需要注意适度的明暗交替

离散色板尽量选取蓝黄对比:

一般场景中,我们常也会使用黄绿配色,黄绿对比中,黄是暖色系,绿是冷色系,同样能给到对比感受,且打破常规的蓝红对比色,给到新颖的色彩感受,但如果你的用户中视障人士占比较多,则尽量避免绿黄配色,如图为两种色板在正常人眼和红绿色盲眼中的对比效果,黄绿配色在红绿色盲眼中就失去了色彩对比,难以区分。

 


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,请扫码蓝小助,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。

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文章来源:人人都是产品经理   作者:AntDesign

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如何在设计中构建共情 (同理心)

ui设计分享达人

到底什么是共情

————


在体验设计的过程中,如果不能对设计对象有更深入的了解,设计思维就无法开始。而用户对产品持有的观念、态度甚至意见并不一定会表现的很明显,这需要设计者更加主动的与用户进行互动去构建共情。这可以使得你能够更加了解他们的需求、想法、情绪和动机。好消息是,你能掌握多种方法来与用户构建共情去获取更多信息。并且当你有足够的“正念”和经验时,你也能成为共情他人的专家。

“正念”:有目的的、有意识的,关注、觉察当下的一切,而对当下的一切又都不作任何判断、任何分析、任何反应,只是单纯地觉察它、注意它。



百科

共情(Empathy),也称为神入、同理心,共情又译作同感、同理心、投情等。 由人本主义创始人罗杰斯所阐述的概念,却越来越出现在现代精神分析学者的著作中。不管是人性观还是心理失调的理论及治疗方法似乎都极为对立的两个理论流派,却在对共情的理解和应用上,逐步趋于一致。共情似乎为现代精神分析与人本主义的融合搭起了一所桥梁。


通俗含义

我们常说的感同身受、换位思考、同情心、设身处地、将心比心这都是共情的一种描述。Empathy一词源于德语“Einfühlung”,意为让人们跟艺术品融为一体,比喻走进一件艺术品的奇妙体验,因此国外常常会看见“站进别人鞋子里去”的共情比喻——(Stepping into their shoes as the saying goes, in order to gain a deeper understanding of their situations.)意为正如俗话所说,站在他们的立场上,以便更深入地了解他们的处境。


对于“共情”我更多的理解成是两个或多个载体之间的一种共识一种情绪共鸣,然后再到行为跟思维上的影响。但实际上发生完全的共情是不可能的,有时连我们自己也会做一些无法理解的迷惑行为,并且客体是多样化的,可以是跨物种的,跨维度的。而我们要做的就是在工作中定义共情的有效范围,尽可能的与目标用户产生共情以了解更多信息或需求,然后去定义和构思新的需求与设计。共情很重要,但它不是设计工作中的全部,有效而不要过度的使用也很重要。


  1. 共情载体的多样化可以是你通过一幅画感受到了作者的情绪表达

  2. 十字路口听见火车的鸣笛声,从而感知到危险的信号

  3. 当你傍晚处在城市生僻的角落,打开地图软件,亮起了回家的导航


身边的共情

我们身边的共情无处不在,正是这些共情使得人与人之间的情感更丰富,当然也是因为人类有强大的表达能力。通常当客体情绪在表达出来的情况下,主体是可以更容易得到共情的。所有当主体更专注的去感受客体的情绪表达时,能够使达到共情变得更迅速。



        常的的共情场景;


  1. 身处于电影院,看到某一段感人的情节,很多人开始泪盈眼眶。

  2. 朋友讲述着自己的不幸,你听完后的同情与表示理解他。

  3. 看着熟睡的婴儿,人们自觉的保持了安静的氛围。

  4. 准备上楼,当眼看电梯门就要关上时,里面的人帮忙打开了电梯门。

  5. 正在写报告时,突然的停电让你措手不及,也让你的同事措手不及。

  6. 与伙伴开黑游戏,共同取得胜利那一刻。

  7. .....


以上都是一些生活中常有的共情场景。通常当我们与其他客体得到共情时,往往我们能够更清楚客体传递的信息是什么、需求是什么,这完全可以应用到我们的设计场景中帮助我们获取更多的有效信息。



共情对体验设计的作用

————


如果你想要更了解你的产品用户,从而让你的产品更好的服务用户得到更好的体验口碑,那么体验设计师如果对目标用户没有更深入的了解,那么产品设计中的各种设想都是没办法决策的,甚至都难以测试和验证,这对产品研发一定是一个危险信号。而共情则能帮助我们洞察用户需求和定义问题,所以共情在体验设计中显得基本且至关重要。


以交互设计为例

- 电商的界面设计:

产品原型与交互界面时常是有所出入的,其原因在于前者更关注产品本身框架与盈利点,而后者更注重整体的用户体验的细节。共情用户需求,以及思考商业盈利与用户体验之间平衡的点似乎是无法脱离共情应用的。这便是共情应用的一种体现,也是共情价值与设计赋能的体现。



- 移动端常见广告推广界面:

一直以来在产品营销广告中,始终存在一些流氓的交互方式让用户苦恼。往往更加注重和尊重用户感受可以更好的提升用户的好感与使用体验,这便能够使产品与用户之间的感情升温赢得口碑。



- 组织产品功能架构时:

在构建产品业务框架时,大多可能会出现以公司服务资源为中心的构建方式,但同时这种由内而外开发方式会为产品带来更多的弊端(往往产品投入使用后,会出现超出预期的问题)。尝试去站进用户的鞋子里去,或者找来目标用户甚至是相关的专家来做咨询,减少研发迭代的弯路。



用户研究中的共情应用

- 用户画像:

用户画像是体验设计中常见的一种设计工具,它能够帮助产品定义目标用户,能够有效用于产品设计决策或者洞察用户需求等。一个好的用户画像是基于真实用户的,它不是胡编乱造的。画像在于形成多组可供参考的角色材料,这有利于跨团队跨层级之间快速实现共情,达到业务目标的统一性。因此一组目标用户画像能否帮助团队快速实现共情是一个重要的衡量标准,而不仅是一组人口调查数据。



- 用故事去描述:

故事的元素通常会更丰富更有趣味,用故事叙事更能提升用户的兴趣和关注,这能便于构建共情。因此当你发布测试任务或者撰写研究报告时,都可以加入背景故事或用故事叙事,便于对象更容易理解和共情,你甚至可以用笔绘制故事版,像四格漫画一般,因为用图传达概念或信息更容易让人记住或回想起来,并且当你用这些方法时,自身也能加强理解。共情不是单向传递的,不要高估对方的理解能力,让你的信息更简单明了的传递也是重要的共情应用!



- 仔细倾听和观察:

在与目标用户进行互动的时候,通常会借助电子设备帮助记录这个过程,目的是为了更仔细的观察和聆听,并注意到被忽略的信息。就像一种正念,我们会带有目的性的观察目标活动,并且不会进行干涉,同时不对当下发生的一切提前作出任何结论、分析或判断,直至这个过程有了一个里程或结果,我们再将收集到的各种信息放在一起去思考。倾听和观察是人与人之间互动的根本方式,相对仔细完整的倾听与观察可以获取到更加有效的共情,而片面的则可能产生共情偏差。



小结:

共情在体验设计的应用中很广泛也很重要,甚至还延展了许多帮助共情的工具,这些都是为了让设计者能够更好的了解市场、发掘用户需求、甚至找到新的产品机会,最终帮助企业解决产品实际问题。有时在共情工作中,我们就像一个老中医一般,对患者望闻问切。 一旦有了问题,就应该及时使用适当的方式去共情目标对象,定位问题所在,并制定解决方案。



如何在体验设计中构建共情

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制定共情的范围

为了寻求更加有价值的目标用户进行共情研究,我们会对共情的目标进行范围筛选,可以是根据某些用户习惯、常使用的产品服务、某个场景、也可以是社会群体(例如学生、司机)、甚至可以是动植物(例如宠物类产品)。所以第一步你要根据需求去制定共情目标的筛选条件,然后一点点缩小和锁定有效的目标群体,再开始招募、沟通或是进行其他下一步工作。我们没办法跟所有目标用户构建共情也没有必要这样做。通常五个左右的用户就能够反映出大多数问题,并出现重叠的反馈。


- 在不同研发阶段尝试与特殊的用户共情

伴随产品的发展过程用户也在时时发生微妙的变化,在跨度大的迭代中,尝试与产品潜在用户或极端用户进行共情研究也是很有价值的。潜在用户的需求通常存在着更多的不确定,这也意味有发现新机会的可能。而极端用户通常会有一些更刻薄的需求,这些需求可能不是主流,但也有主流发展的潜力,不过至少这些改进会为极端用户带来惊喜。这就像是在公交车站下安装一台自动售卖机,不是大多数人的需求,也不是当前的主流趋势,但却能够为部分乘客带来方便或惊喜,我们不能忽略这些少数。




带有目标的进行

在体验设计的过程中,我们需要与目标对象构建共情时,一定是有目的有意图的。以使用性测试为例,往往我们都会设定一些产品测试任务和目标给用户,再进行观察和共情。这也将允许我们能够在同一个或相似的场景事件中发生共情,这样才能够获取到更真实有效的共情。以一个吸尘器产品为例,如果对方是在地毯上测试的,而你是在木质地板的环境下去共情的,那么共情结果肯定是有所出入的。所以构建一个共情目的甚至是环境是有效共情的一个重点之一。



情绪降噪与倾听

构建共情会受情绪影响,在共情前有必要去除负面情绪影响,不要为共情构建带来更多的阻力,另外则是仔细的倾听和理解。这就好比我们要专注学习,除了认知听讲,脑子里一旦充斥着其他负面情绪或思维影响,就很难完成专注学习的目的。同理,在用户帮助我们测试产品或访谈时,我们也要首先做好彼此的心理建设,去除主要的负面情绪甚至去除不利的环境影响因素,例如缓解用户紧张不安的情绪,找一个素一点且安静的测试房间等。



合理的工具辅助

图表、笔记、录制设备是帮助我们共情的最好工具,在不同的场景下,这些工具能够帮助我们更好的收集信息,并且便于我们思考和共情。我们在短时间能记住的信息是有限的,这也是为什么我们会用到7±2这种定律去控制信息量的原因。以用户体验地图为例,在记载用户体验产品的过程中,便是一种很好的共情辅助工具,它能够按照使用步骤或阶段记载用户使用情况和情绪变化等反馈。



构建共情的要素

在我的理解中,共情由四个主要的因素影响来构成。

一、尊重:受到不同的环境跟经历影响,要去准确理解一个人是很困难的,哪怕是多年的夫妻也是如此。所有首先要做到尊重,消除任何偏见,不要带有批判或评价的心理。然而做到足够的尊重也并不容易。

二、观察:观察是获取客体传递信息的主要途径,不能掌握足够的信息是无法做到共情的,片面的或者假设的信息都将影响到正确的共情。

三、思考:对客体的信息与观念进行思考,尝试理解客体的各种行为根因以达成一致的认知。

四、融入:将自己感受到的情绪与认知代入到共情对象的行径中,去仔细揣摩,以洞察用户的行为、感受、需求、思维方式以及与产品之间的关联,就像灵魂附体一般,以达到更深入的共情来定义问题。




共情为设计赋能

最后便是共情结果如何应用到设计之中,将共情结果赋能到产品设计也是共情工作的价值所在。通常这套流程是共情->定义->构思->原型->测试,在这个整个过程中随时是可以返回到前面其他阶段中反复打磨的,而共情作为一个起点也揭示了其重要性。我们一切的共情工作皆为了能够优化和解决产品的问题,使得产品体验能够更好,这是我们在体验设计中不断去共情的初衷。




好的共情设计欣赏

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以移动端的产品来讲,现在好的共情设计真是百花齐放,这正是创新技术与共情设计发展的好趋势,也是敢于创新探索的好机遇。这里我们放三种典型的欣赏案例说一下;


一、智能便捷型:给用户提供更加智能便捷的服务功能,使得用户能够获得更轻松流畅的服务体验;




二、高效人性化类型:通过大数据与技术手段,为用户提供更加高效人性化的服务方案,提升用户好感度、依赖性,加强产品口碑与体验;




三、情感关注型:有一些属于情感关注类型的共情设计,通过获取用户的场景信息或其他数据共情用户情绪,并给予用户合适的关爱、帮助、引导。为用户带来软件有情感,品牌有温度的体验;



小结:

在体验设计中,情感化设计一定会是一个值得深入方向,我们应该关注到不同场景下用户会产生的情绪变化,为用户提供更加走心的服务体验,为产品收获更多口碑。当然,在产品完善的这个漫长过程中,我们也要随时甄别我们所做的事情是否对用户和企业有更高的价值。在研发资源有限的情况下,划分这些设计点的权重,合理分配研发资源。



共情构建中的认知偏差

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能够对共情构建产生影响的认知偏差挺多的,这些认知上的偏差会影响到共情的正确性,不仅是构建共情的主体还是客体都会有影响。国外产品设计师Abhishek Umrao在UX MAGAZINE(https://uxmag.com/articles/6-ways-psychology-affects-your-design-work)上整理了六个关于影响UX体验设计的认知偏差可以了解一下。这里围绕构建共情补充了一些相关认知偏差,希望能够在构建共情的工作中再少一些坑;


1. Empathy gap(共情偏差)

共情偏差是指由于经验、预期和态度存在差异,我们很难准确地去体会他人的感受。这一点就是前文提到的我们无法做到完全共情,我们对共情的概念要有一定认知。

建议:通过技巧去弥补,减少认知偏差。多一些耐心的聆听,减少偏见和执念,尝试思考如果是TA该怎么办?


2. Negativity bias(负面情绪偏差)

情绪会对我们的认识和行为产生影响,而负面情绪产生的影响则是最大的,这会对我们的共情判断产生偏差,所以前文我们会提到消除情绪噪点的概念。

建议:尽可能的维持中立或积极的情绪状态会更有助于共情工作,但至少是消除负面的情绪影响。


3. Observer-expectancy effect(观察者预期效应)

观察者常常会不自觉地扭曲影响因素或数据,以得到预期结果。这就好比在用户进行产品测试的期间,向你咨询了意见,而你很有可能不自觉的给出你的期望或者一些暗示,这会对目标产生可暗示性偏差(Suggestibility),使得目标想到的内容往往会被扭曲。

建议:1. 对面向用户的测试材料进行自查纠正,尽可能处于中间立场,不要干扰测试结果。2. 在主持访谈或用户测试现场时,对于用户的主动咨询或交谈中不要解释过多,让用户理解其定义跟概念即可,说的越多越是容易出现观察者预期效应。


4. Automation bias(直觉偏误)

基于自身的认知或经历,有时做出判断会过度依赖个人直觉,而不去收集更多有益于做出准确判断的证据。这一现象常常表现为产品或项目经理的一拍脑袋的决定,但是往往因为过度依赖直觉而忽略了实际的场景差异等。

建议:对于不能直接给出有效证据的决策,要敢于质疑而去追究其正确性。当使用参考信息时要思考两者之间的差异性。总之不要凭借事件的相识性而忽略差异性,最终凭直觉决策。


5. Authority bias(权威偏见)

人们会过度倚重某些权威的意见,而忽视事情发生的实际背景。以品牌的影响力为例,两种不同的任务实施程序,通常人们会认为大品牌的方案更好更值得信赖,而忽略了一些体验细节。

建议:对于相比较的软件测试任务,我们有时会弱化甚至隐匿品牌信息。其目的便是在比较时减少这些权威偏见,不论是正面的还是负面的,这些都会影响用户判断,所以在特殊的场景研究下,请注意这一影响是否干扰结果。


6. Normalcy bias(正常化偏误)

人们会过度依赖先前的经验,把一些极端事件看作正常的,认为事情很快会过去。以用户测试为例,当6个人都正常完成了测试任务,仅有一人出现出现问题时,这是一个概念问题,我们不能忽视这仅有的一个用户,更不能安慰自己这只是一个特例。

建议:上文有提到尝试与极端用户进行交流,其实道理类似,问题纯在即合理,我们有必要注重和研究这些极少数,它们极有可能带来新的机会点。


7. Illusion of transparency(透明度错觉)

人们高估自己的个人心理状态被他人知晓的程度的一种倾向,时常表现为你以为别人都明白了你的意思,实际上别人明白的还远远不够。与“知识的诅咒”这一偏差的差别在于,前者是我以为对方明白了实际对方还有诸多不解,而知识的诅咒是你无法给对方进行可理解的解释,有着文化背景或认知的障碍,实际上这两者偏差概念都会影响到共情工作。实际办公中透明度错觉时常体现在需求表达、文档解释、跨部门沟通中,往往你以为你说的已经很清楚了,但在实际研发中却会体现出诸多差异。

建议:适当的了解其他部门的专业文化,便于更好的解释给对方。组织好信息框架,简单易懂的信息框架易于对方理解,例如书本的目录大纲、信息的分类等。跨团队或部门的PRD(产品需求文档)尽可能的减少专业术语的应用或者进行注释,文档的目的不在于体现多专业而是更加高效易懂的传达信息。


趣味思考

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研究用户从观察自己开始。每个时代的人都会有不一样的特质或者某些现状,在这个大环境下,你会发现与同龄人之间有很多相似点,那么加强对自己的行为理解,是不是就等同研究了这些同龄用户的共有特征?这些特性是否会对你的产品使用有关联?带着这些特性去体验你的产品时,是否会发现新的机会点?

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文章来源:站酷   作者:泡泡bing

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如何通过设计驱动产品的增长设计

资深UI设计者

在《增长黑客》中有这样一句话“If you are not growing,then you are dying!”(如果企业不在增长,那么就在衰亡!),这话也适用于个人。人生毕竟不像企业,是非成败,似乎都无可厚非,所以我们常常放飞自我偏离轨道,以至于有时候不得不提醒自己“不在成长,就在消亡”。我们来人间一趟,有没有全力以赴想要成全的事?可以反复尝试、不断接近吗?所以,我认为,增长它是一个永恒的话题,我们在学生时代读书的时候希望自己的分数与排名能增长,在企业上班工作的时候,我们希望我们的收入能增长,当我们创业的时候,我们希望自己企业的业绩能增长,增长是长期伴随着我们生活的一个指数。

《在大数据时代》一书中提出了“量化一切”的概念,即一切都可以用数据来衡量。其实,在“数字敏感”的互联网时代,电商平台“销量”、电影票房、百大up主、文章阅读10w+等等,我们其实早已在不知不觉中用数据丈量着一切。

增长设计这个概念好像是最近几年才广为互联网从业人员才熟知,成为每个互联网er所讨论的热门话题,因为在过去的十多年,是中国经济数字化腾飞发展的十年,我们90后更是亲身见证着互联网企业的成长,“眼见他起高楼,眼见他宴宾客,眼见他楼塌了”。

我们关于用户增长也是在不断的迭代的,从最早期的雏形AIDA法则,由路易斯提出推销模式,西方推销学中一个重要的公式,AIDA法则也称“爱达”公式,然后到2007年的facebook,提出这个概念,即,我们知道我们的广告费是浪费掉了,但是我不知道是哪一半,于是,精于广告投放的facebook便通过科学的,可复制性,可以被检测的广告投放可以帮助于其他企业做好用户增长,然后便是我们知道后期比较流行的AARRR海盗模型这样更加精细的用户增长策略.


2.1 关于增长设计


在近几年我们经历了从互联网市场在基本火热到冷静,尤其是随着移动互联网的流量红利开始消失,“增长黑客”与“用户增长”这两个概念开始慢慢火爆开来,我们国内互联网企业互联网从业人员也开始重视用户增长。

企业的增长,也可以理解为企业的成长,所以企业能否保持增长,是老板和员工都比较关心的一件事,因为企业只有保持一定幅度的增长,才能保证大家在未来继续过上好日子。以前传统企业做增长可能就是通过赞助冠名一个很火的电视栏目,或者请个明星作为企业产品代言人,都可以在一定时期内来吸引消费者的关注,实现快速增长。但是这几年我们可能也发现了,传统意义上的营销手段似乎不太管用了。因为以前我们从在电视和传统纸媒上获取信息的用户都慢慢转移到朋友圈、B站、抖音等互联网头部平台,过去的传统营销三板斧来拉动企业业绩的增长,已经变得越来越难。

所以我们发现,在2017 年可口可乐宣布取消 CMO(首席营销官),由 CGO(首席增长官)替代,以增长为中心的各个职位在招聘网站上也如雨后春笋一般涌出。

看到这里,这些好像和我们从事Ui视觉工作的好像关系并不是很大,而恰恰相反,我认为用户增加设计并不是一套虚无缥缈的说辞,而是一种能够与团队协助的工作形式,在一个产品团队中,我们每一个人都应该了解一些关于用户增加设计方面的知识。

我们所知道的产品是为用户在服务,是为了满足用户的实际的需求,所以我们所理解的增长设计便是产品创造了价值,而增长设计是将产品的价值放大传递,让更多的人去发现。


2.20 关于以用户为中心的增长设计


而我们体验设计师更多关注在做产品增长设计的时候尽可能的不去伤害到用户,以同理心去思考做增长设计的策略。这个我们会称为用户增长设计(User Growth Design),即简称UGD,简单的理解为用户增长设计要以用户为中心,以用户的角度和思维方式去想问题,去做用户的增长。

让产品简单到“傻瓜”也能操作,是乔布斯和张小龙做产品的核心理念。坐拥10亿用户的微信之父张小龙说过,产品经理要有傻瓜心态。“我要经过5~10分钟的酝酿才能达到傻瓜状态,马化腾需要1分钟,功力最深的是乔布斯,传说他能在专家和傻瓜之间随意切换,来去自如,即所谓的Stayfoolish。”

当然,此傻瓜不是彼傻瓜,而是一种跳出当下局限的外行心态,是站在普通用户的角度是操作、带有同理心去思考产品,这样才会更容易发现产品本质上的问题和抓住真痛点,找到影响用户增长的关键因素。

2.30 设计师该如何去做设计增长


我们设计师要想所做的用户增长肯定不是去街上发个小广告,去地铁上拿着产品的下载二维码让用户去下载我们的产品,我们设计师着手的设计增长范围还是从用户体验去入手的,所以我们在考虑提升产品数据的时候也需要考虑用户的使用体验,例如,公司现在想要提升产品的成交额,我们设计师肯定不会提出的方案肯定不会是让公司去请个明星代言来吸引用户下单之类的,我们设计事所要思考的是如何提升用户在下单过程中的流畅感,如何缩短路径,让用户能方便成交,所以我们设计师的增长观一定是在产品现有的基础上,提升用户的体验,尽量让用户有良好的体验下来提升用户的数据增长。


2.40 什么样的产品适合做增长设计


那我们产品都是来自五花八门的类目,那什么样的产品适合做增长或者以什么样的形式做增长合适呢?在增长设计概念最火热的几年,我听过这样的一个有趣的故事,一个做服务于医疗聚合类的产品的CEO去给投资人讲他们这个产品的前景,其中讲到他们通过如何通过增长策略去拉动用户增长,如何留住用户,投资人听完,反问了一句,那们这个增长设计的策略是通过给城市投病毒导致那么多人生病的吗?

所以,世间万物的增长都需要条件,用户的增长需要内在的动力,不能浮于表面,需要认清内在动力这样才能有助我们找到增长的关键因素,从而合理有针对性的部署资源和策略。


(1)C端产品如何做增长设计


C 端的产品,一般是个人消费场景,单一决策购买,所以我们需要给用户持续使用产品的动力,即产品可以持续给用户提供其他产品无法提供的价值。用户在使用产品获得价值提升,例如获得友情、愉快、知识、优惠、收入等等,用户才会继续使用,甚至会给身边的好友去推荐。

例如我们的国民软件微信,拉进了人与人之间的距离,带来了免费通话和朋友圈和这个门槛最低的社交网络,我们可以通过朋友圈去展示和表达,我们微信上的各种”相亲相爱的一家人“”多少级的同学“群成为我们去维系友情亲情的宝地,现在我们通过扫一扫便可以完成生活中很多事情,都为用户提供了极大的便利,微信独有的社交属性促成了巨大的网状人机关系,让用户自发的去加入,并难以离开。在2020年3月底QuestMobile提供的数据来看,微信活跃用户180日留存率为95.5%,位于常用APP用户留存率排行的首位,拥有如此高的用户长期留存,可见微信为用户提供的价值之大。

所以C端的产品只有能为用户提供价值,用户才会选择留下,甚至会主动传播为产品带来更多有价值的用户,这才是最理想的、良性的用户增长。


(2)B端产品如何做增长设计


B端的产品和C端的产品不同,B端的产品往往是群体决策,往往能决定购买的人并不是产品的使用者,他们只是负责采购的,所以他的决策链路会比较复杂,有的采购量比较大的企业往往和销售的人脉关系挂钩,

但是阿里的团队通过不断的深耕B端的市场发现,虽然 To B 增长很难,但在 SMB(中小企业)的增长很有机会。SMB 中小企业,有可能是 2-3 人组成的小团队,这类企业的客户和用户通常是同一类人,我们理解这也具有 To C 属性。并且中小企业数量多,实验数据也有保障。

一句话总结:To SMB 中小企业客群的产品可以做增长。

2.50 什么是用户的增长设计


用户增长设计设计其实就是从吸引新用户的注意力到产品能给用户一些价值最后用户认可我们产品的过程,这是一个从短期流量到长效流量转化的过程,


(1)用户的吸引力(获客)


我们一般获取用户的方式最直接便是去投放广或者软文推广,用户通过点击下载APP来访问我们的产品界面,在我们的产品中寻找自己想要的信息,一直周而复始,直到找到自己想要的信息,反正,产品的内容没能吸引用户,这时候,用户便会退出产品,也就是用户的流失。


在这个过程中,一直围绕着三个比较关键的因素“使用者(人)”、“使用场景”、“用户行为”,我们需要明确用户的使用路径中,产生行为的原因和流失的因素。


(2)用户的注意力(激活)


我们在设计中怎么通过设计策略去避免用户的流失呢?我们需要去引导用户的注意力,让用户在使用过程中对我们产品有认可,都可以有效的去避免用户的流失,


·如何引导用户的注意力


我们怎么去衡量我们的产品是否吸引了用户的注意力呢?根据Alibaba Design Ucan 2020所提出的一个公式。用户的注意力=心理需求*视线所及,用户的注意力是用户的心里所想和目标所看到的交汇,当产品给用户看到的信息是用户想要的东西的时候,这时候,用户便会点击进入,所以通常曝光率则可以验证用户在产品使用中的注意力。


例如,我们在浏览商品的时候,我们的目标首先关注的商品的品牌然后是名称和价格,我们用户心里想的可能是哪个品牌会比较可靠,哪个的价值比较低,有没有我常用的品牌,视线所及便是我们展现给用户的列表,当用户看到某品牌有我喜欢的明星的代言或者喜欢明星的同款,这便是用户所想的。当满足这些前置条件,用户便会产生点击行为。


·如何引导用户认同我们的产品


我们想要用户去认可我们产品的价值,我们需要了解用户,了解用户可以从三个关键因素去入手,1.用户群体,2.认同目标,3.说服用户



例如当新用户进去拼多多后,界面会弹出新人的专享红包,引导新人用户的点击,下一个页面便是弹出手气最佳的红包,最后展示页面出现现在限时下单全额度返利的banner,每一个页面的场景关联度极强。一步一步的去说服用户去下单、有效的提升用户点击率。从而提升新用户的首次下单的增长。


(3)用户的安全感(留存)


张小龙曾提出一个产品观叫“用完即走”,与我们常常提到的“留存”“粘性”的原则是背道而驰的,其实我理解的用完即走便是产品其实不想让用户离开,我们的产品能给用户一个确定性的答案,无论是在产品的易用性还是在产品体验层面,都可以保持高效,让用户在使用过程中有愉悦感,让用户迁移成本提升,便是用完即走后的恋恋不忘、

例如早期的打车软件和团购软件,那时候用户在网上打车和线上支付习惯还没养成,对产品的模式的认同度还不够,所以,那时候打车软件和团购软件给予人的确定的心理印象便是,你在我这里支付购买会便宜。培养用户的使用习惯,给用户一个用了该软件确实会便宜的心理安全感,从而实现了用户的留存。

我们平时准备出门或者去一些陌生的地方,我们都会使用高德地图或者百度地图看下路上是否堵车,我们这次出行走哪条路需用用时多久,以方便我们去选择合适自己的出行方式。

我们设计师在做设计的时候也是一样的,我们通过之前的数据,也可以分析出产品一些不一样的改版点,我们能把一些抽象的问题具体化,能更好的去度量我们的设计,所以设计师在学习如何增长设计前,我们需要了解一些关于产品的数据知识,我们分析一款产品的时候,通过比较关注的点是用户、需求和数据。

当我们的产品上线或者上新某一个功能的时候,往往用户的意见反馈代表的是个体的声音,而数据是用户对于产品的客观反馈,数据的变化能代表用户对产品的态度,所以,设计师要是能读一些数据报表,那么我们可以从我们的角度去给产品迭代的时候能提出不一样的观点,辅助我们企业的app的成长。


3.10 数据是如何产生的


数据如如何产生的,比较深的知识是不需要我们去深挖的,我们日常接触到数据反馈都是来自产品的“埋点”,埋点需要提供两个关键的信息:一是需要埋点的内容,二是埋点的名称,这可以方便我们以后快速的找到相关的数据,当埋点完成后,产品上线就会检测用户的行为动作,当用户进入我们的“埋点"界面或者功能的时候,后台系统就会上报数据,我们就会收到数据反馈,但是在现实工作的场景可能比这个要复杂的多,我们可以根据具体的场景在灵活应变。


3.20 设计师为什么要了解数据


我们对一款的产品的优化可能有很多层面的思考,但是我们去对用户数据的分析则是对当前产品最有价值的参考点,数据的采集与分析无论是对产品的规划还是对设计师下一步的工作开展都是比较重要的指标,因为用户可能会因为一些客观的原因可能不会说出自己内心的真心话。

例如我们去面试的时候,在一番精心的准备和问答之后,我们在面试结束之后,如果去问面试官“您觉得我这样面试表现怎样”,有的面试官可能会就你这次的变现去做出比较切合实际的点评或者建议,但是有可能你那场面试因为外部的原因会失常发挥,但有的面试官可能会照顾你的面子,可能会说表现的还可以之类的话来安慰你,但是面试官最后会不会录用你这点他肯定不会作假,所以有时候我们在分析用户行为及操作路径的时候,一些用户的数据表现便是我们对产品优化的关键因素。

我们通常将数据的指标分为三大类:1.用户相关指标、2.用户行为指标、3.业务数据指标



3.30 用户相关指标


我们常见的与用户相关的指数有像DAU、MAU、新增人数等,我们需要了解的数据为1.用户的活跃指数,2.用户的留存率,3.人均使用时长。

3.31 用户的活跃指数


在互联网行业里,通常我们会通过拉新把客户引过来,但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站 / App 的人就称为留存。

在一段时间内,对某个网站 / App 等有过任意行为的用户,称之为这个网站 / App 这段时间的活跃用户,这个任意行为可以是访问网站、打开 App 等等。

我们常见的用户指标有「日活」 即日活跃用户量,缩写为DAU,,缩「周活」 即周活跃用户量,缩写为WAU,「月活」 即月活跃用户量,缩写为MAU。


3.32 用户的留存率


留存率是最能反映一个产品是否对用户有吸引力的指标,一般的留存率是基于某个时间段而得出的结论,例如我们常常听说的次日留存和七日留存率。

次日的留存率计算公式为:当天拉新的用户中,次日留存率=在注册的第二天继续登录/第一天拉新用户的总数量

七日留存率的计算公式为:在第一天拉进的用户中,七日留存率=在注册七天后还有登录的用户数/第一天拉新的用户总数。




3.33 人均使用时长


人均使用时长通常是对内容和游戏类的参考价值的很大,它可衡量我们产品是否做的比较优秀,能不能留住用户的注意力。如果我们做的是工具类的产品,例如计算机之类的,这个时候的人均使用比较长,说明我们的产品可能出现了问题,无法让用户在短时间内得到他想要结果。

人均使用时长的计算公式为:人均使用时长= 总活跃时长 /总活跃用户数。


3.40 用户行为指标


用户行为相关常见的指数有用户的页面访问量率、转化率等指标。



3.41 页面访问量率


我们对页面的访问流量的定义分为两种,一种是PV(page View)即页面浏览量,另外一UV(UniqueVisitor):独立访客数。

PV(page View)也就是页面浏览量,即你每观看一次就会涨一个PV,类似于B站的播放量,我们每个账户只要点开观看一次视频,播放量就会增长一次,关闭在打开,也会在增长一次,所以我们每播放一次,便会涨一个PV值。

UV(UniqueVisitor):也就是独立访客数,类似于腾讯视频和优酷的播放量,每个账户点进去播放只会增长一个播放量,你再关闭再点进去也只涨一个VU值。在正常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否为独立访客之前是否访问过该页面。


(1) UV的类别


在统计数据的过程中, 我们会将不同的点击率来划分,从而更好的可以来统计数据来分析。我们将UV分为:1.

曝光UV ,2.点击UV , 3.意向UV。



·曝光UV


曝光UV即曝光在视野内的用户数,例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候,当我在当前的列表停留2-3秒的时候,都可以算一次曝光UV。


·点击UV


点击UV即有点击行为的用户数,例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候,我点击某个商品进去了详情页,那么就可以算一个有效的点击UV。


·意向UV


意向UV即进入意向页面的用户数,例如我现在想去买一个Macbookpro, 我在B站看完关于Macbookpro,的评测视频,在百度看完Macbookpro的参数后,我在去天猫和京东去搜索进行比价的时候这个时候我就属于意向UV,在举个我们比价常见的例子,当我们在百度搜索宝马的时候,排在前面的经常是各种五花八门的关于车的广告,在百度看来,我们便是想去买车的意向UV,是有机会促成交易的。

所以我们看用户对我们的产品或者活动是否感兴趣,便可以看看PV和VU的数据如何。

3.42 页面的转化率


页面的转化率是任何一个企业都比较关心的数据为,我们的任何运营活动和产品的推广都是为了转化用户的时间或者金钱,我们费尽心思的用户点击进来,也都是为了转化用户的购买。

用户的注册、下单、登录和复购都可以用转化率来进行量化,我们根据产品不同的情况来制定转化率的指标。通常我们计算转化率:产生购买行为的户人数/总的用户访客* 100%。例如我们这个页面访问人数是1000,接下来有100人进行了购买的行动,那么我们页面转化率为:100/1000*100%=10%的转化率。


(1)意向用户转化率


意向用户转化率,即意向Intention Click Value Rate,简称意向UV CVR,是通过直观科学的角度去评判需求是否达到了预期的效果,意向用户转化率一般用来衡量用户访购行为,是可以通过该指数去发现问题中隐藏的核心问题的依据,非意向UV的转化流失有很多不确定因素,而意向UV的流失往往跟产品体验有更大关联性,通常计算的方法为:产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的意向访人数* 100%。

例如像民宿和酒店类的APP的核心转化率是客房的预定量,像B站和西瓜的核心转换率则是用户评论和点赞。


3.43  页面的点击率与意向率


通常我们在曝光UV和点击UV直接会有一个点击率的关系,Click-thougphRate,简写为CTR,即点击数占展示次数的百分比,通常的计算形式为,点击率=点击次数/页面访问次数,

在曝光UV与意向UV之前也有一个比例关系,叫意向率,即意向UV占曝光UV的比例关系,通常用以衡量运营活动或者功能的导流能力,主要用来看用户的质量,通常的计算方式是意向率=意向UV/占曝光UV。

3.43 跳出率


跳出率是在设计用的比较少的一个数据,一般是运营人员会关心的数据指标。指的是用户通过搜索点击进入该商品的详情页,只是简单的浏览一遍就关掉了页面,在该页面没有任何的活动行为我们称之为一次跳出行为。

跳出率的计算公式为:页面的跳出率=一个页面离开的次数/总的访问次数*100%


3.50 业务数据指标


我们对业务的数据指标可以将他们分为两类:一是免费供用户使用的产品,例如微信、B站等产品,我们更多的关注用户的使用时长和停留时长。二是需要用户有购买行为产品,例如淘宝、拼多多和京东之类的,这里的产品我们更多关注的是产品的GMV和ARPU等指数。



3.51 GMV


Gross merchandise Volume,简称为GMV,指标通常称为网站成交金额,属于电商平台企业成交类指标,主要指拍下订单的总金额,包含付款和未付款两部分。

GMV反映的是电商平台直观的成绩,但在电商行业,GMV包括拍下未支付的订单金额,GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额,

3.52 ARPU


ARPU是 “The average revenue per user” 的缩写,译为每用户平均收入或平均每用户收入。也可以理解为单个用户的价值。

通常的ARPU用来反映这个产品在这段时间内从单个用户获得的利润和收益,通常用来计算用户生命周期价值的作用:它是 App 成功的指标,是用户忠诚度的反应,是预测用户增长的工具。简单来说,用户生命周期价值是驱动移动市场预算的动力。它会告诉你每个用户值多少钱;你应该花多少成本去获取一个用户。

ARPU的计算公式为:ARPU=在指定时期总收入/指定时期的付费用户的总数*100%。

3.53 付费率


付费率是用来衡量用户转化行为的指标,通常所有用户和付费用户之间的一个转化比率。我们前面说到的ARPU值是付费用户的人数来计算的,我们通常会把付费率和ARPU值放在一起分析。一般该产品的付费率越高,这说明用户对该产品的认可度越高。

我们的产品每个阶段的增长指标在不同阶段会有不同的定义。每个时期所需要注意的事项也是不一样的,我们对基础的数据有了认识和了解之后,我们更重要的事情就是怎么去实践在我们自己的产品中。


4.10 提升列表CTR的设计策略


我们产品中很多时候,我们的设计做的是否合理,我们的商品类别该怎么去排序,都和CTR的数据去挂钩,产品中的很多核心的数据也需要CTR等基础数据去做支撑,那么我们一起来复盘下提升列表的CTR策略点:1.增加影响用户决策的信息,2.梳理列表的信息层级,3.新增适当的交互,4.标题优化(非设计角度)

4.11 增加影响用户决策的信息


平时我们在逛街的时候一定会发现这样的场景,当一条街上开了很多店的时候,每个店铺一定会派出自己店铺长相比较甜美的店员或者比较擅长口播的店员在自己店前面进行“吆喝”,比较小的店铺就算人手不足也会用音箱去反复播放店内的促销信息,这些策略都是为了在众多的店铺中去吸引过往行人的注意力。

那么我们做设计也是一样的原理,我们在在做列表时候,想要提升用户击我们的列表进入详情页的意愿,首先我们需要了解我们的用户对什么样的信息比较感兴趣,我们将它整理并放出来,从而达到吸引用户来点击。


4.12 梳理列表的信息层级


我们平时去逛超市的时候,我们发现每个类目的货架前都会摆放特价或者促销力度比较的商品的合集,理货员会将他们放在一起,这样,对于价格敏感的会直接过去挑选。

我们在梳理列表的信息也是一样的,我们需要将用户比较关注的信息或者产品的卖点信息层级抬高,减少用户在挑选时候的跳出率。


4.13 新增适当的交互


我们想提升列表的点击率也可以从另外一个角度是入口,就是想办法让用户在最短时间内可以看到更多的信息列表,让质变产生量变,这一点我们可以从改进交互的操作入手,让让用户看的比较多的列表交互。


(1)十字交互


因为这种形式的设计他占用的位置比较少,且只需用用户通过手指左右去滑动,便可以查看更多的信息列表或者产品列表。

(2)随机的列表


在交互层面另外一个可以让用户看的更多的设计形式便是点击就换一批,这样可以让用户感受到我每次点击过后的详情列表和产品列表都是不一样的,这样每一次点击都会有新的“多巴胺”去刺激用户再次去点击“换一批”按钮,从而达到让用户看到更多的列表,已质变产生量变。

4.14 标题优化(非设计角度)


(1)美化标题


我们经常上网经常浏览新闻的朋友一定知道有个词叫做“标题党”,简单的来说就是标题经常以夸张、“故弄玄虚”的方式出现,UC是众多平台中运用标题“最好的楷模”,所以网民也会亲切的称之“UC震惊部”,所以一个列表流的标题对点击量的影响也是比较大的。


(2)字符限制


另外一个角度就是当标题显示不全的时候,用户对信息传递无法感知的时候, 我们取再好的标题也是没用的,也许关键信息会被省略掉,所以我们在设计标题的时候,也可以限制标题可输入的字数,避免文字的缩略显示,让用户可以完全看清标题的意思,提升用户的点击欲望。


4.20 上新功能如何提升CTR


我们产品在上新一个新功能的时候,我i们如何布局能去让用户从熟悉到使用我们的新功能都是需要一个过程的,我们需要慢慢的去引导用户,我们可以从一下策略去去入手:1.替换用户习惯的功能,2.把控出现时间,3.用动态吸引注意力,4.合理划分功能层级.、

4.21 替换用户习惯点击的功能(按钮)


我们每个都会有自己的习惯性的动作,例如我们习惯左手写字,右手拿筷子吃饭,我们每天回家习惯性的走同一条路,这些都是我们下意识的动作,是不需要经过思考的意识,那我们在软件的使用中,也会有这样的习惯,例如,通常底Tap栏的图标第一个通常是首页或者软件的主要功能,而最后一个通常会放个人中心,这也是我们在软件使用的中的共识,所以我们可以利用人下意识的习惯将常用的功能与新功能去替换,用户便会在下意识的惯性中去点错,例如网易云音乐为了推广“云村”功能,便会将以前在最后一个的“我的”给替换成“云村,会导致很多用户的下意识的动作点错而提升新上的功能”云村“的点击率。

4.22 把控出现时间


我们在下班回家的路上,当我路过一些小吃摊的时候会觉得街边的小吃特别想吃,也特别有购买的欲望,这是为什么呢?因为我们在劳累的工作了,下班的时间也正是需要吃饭的时候,所以这个时候我们会看到街边摊的小吃特别想吃,也特别想买,因为他摆摊的时间点和位置都恰好满足了我们的需求,所以我们转换到界面里也是一样的,我们想要用户去分享一篇文章的时候,一定要等看用户在读的时候,然后在出现分享功能,这个时候如果用户读到比较精彩的内容,便会和朋友分享这篇文章,例如用户在进入商品也可以浏览的时候,我们这个时候可以出现满减的红包,这都是在适当的时候给与用户想要的,把控好了出现的时间。


4.23 用动态吸引注意力


在一些静态的元素中,突然有一个元素动起来,那么,那个动起来肯定是更吸引人的眼球的,所以我们在电商的页面页面中,会经常看到一些会动的icon和一些会动的胶囊导航,我能在付款页面也可以看到一些立即付款的按钮会忽大忽小的动起来,这都是为了吸引我们的注意力,引起我们去关注它的存在。


4.24 合理划分功能层级


我们做设计排版的时候一定都听说过这样的一句话,就是你什么都想突出,结果你却什么都没有突出,这句话的意思是我们在做设计的时候一定要注意运用对比,将次要元素与主要功能的要做好主次的对比,这样的层次对比才有利于用户的阅读,可以分清主次。

我们在ui设计中也是一样的,要想用户快速的找到想要的功能,高频使用的功能和不常用的功能要做好强弱的设计区分,这样才能让用户一眼能看到自己想找的功能,例如美团和支付宝,都是将用户高频的操作放大并放置于顶部比较显眼的位置,方便用户去操作。


4.25 合理使用弹窗功能


我们都知道,弹窗在软件中属于级别最高的通知,就相当于学校里面的校园广告,只要打开软件的人,基本都可以看到,所以我们想推广一个新功能的时候,使用弹窗是流量比较大的,但是也是比较打扰用户的,我们需要看情况而定。

4.30 提升人均使用时长的策略


软件的人均使用时长代表用户对我们人均软件关注度和我们给予用户的价值,当人均使用时长在增长的时候,说明我们的产品正在良性的增长,在提升人均使用时长我们可以从以下几个策略入手:1.让用户忘记时间,2.弱化用户的负面情绪,3.多变的板式消除疲劳,4.激发用户的好奇心



4.31 让用户忘记时间


我们放假在家打游戏的时候,总有这样的感觉,就是打着打着不知不知的天就黑了,或者打着打着天就亮了,感觉时间过的非常快,但是我们需要注意一个细节就是一般打游戏的时候,游戏是会将顶部的时间状态给隐去的,是为了给用户更好的沉浸式的体验,正因为我们看不到时间,所以便会忘记这件事情,一局一局的打着游戏。例如早期的抖音,在进去界面后变会隐藏时间条,让用户在刷抖音的过程中忽略时间,所以 ,我们想要提升人均使用时长,在一些娱乐性的产品或者模式下,可以尝试着隐藏时间条,给予用户更沉浸式的体验,这样用户便会忽略时间这件事情。

4.32 弱化用户的负面情绪


我们在饭店高峰期去餐厅吃饭的时候,一般会遇到餐厅客满需要排队拿号的情况,海底捞的做法是给排队的客户免费的小零食,外界对海底捞的服务评价可以用16个字来概括:有求必应,无微不至,嘘寒问暖,小恩小惠,中国有古话是这样说的“伸手不打笑脸人”,也许我们在就餐中会有各种不满,但是海底捞都可以用他的服务去抵消客户的负面情绪。所以,我们一般在餐厅催菜是时候,不管菜做没有,服务员都会对我们说菜正在做,都是抵消我们等待中的负面情绪,让客户不会在等待的过程中离开或者退菜。

我们在做界面中也是一样的道理,我们的APP在实际运行过程中肯定也会遇到各式各样异常问题,我们做设计的时候要为用户提前给考虑进去,为用户提供贴心、无微不至的服务。例如我们用户可能在使用过程中可能手机信号不好,有的页面加载不出来,我们需要设计有趣的加载动画和页面加载不出来的时候的占位符,告诉用户我们的APP还是在正常的运行中,不是宕机了。


4.33 多变的板式消除疲劳


我们都开车或者坐车经过高速公路,我们会发现高速公路在一条直道后马上会迎来一个弯道,我们小学的时候都学过,两点之间直线最短,那么高速公路为了节省司机开车的时候,能否直接全部设计成直线的呢?答案是不可以,除了有些地方路线的规划外,其次安全因素也很重要,经科学家研究表明在笔直的公路长期行驶很容易导致驾驶员发生事故,这是因为在笔直的高速上行驶,驾驶员的神经长时间处于放松状态,容易麻痹大意,如果适当的时候来个转弯会提醒驾驶员注意力集中,减速行驶,从而减少事故发生率。其次从心理学角度来说,驾驶员一旦在笔直的高速上行驶,容易产生飙车行为,谁都会想猛踩油门来追逐刺激,如果适当时候来个弯路,能够抑制飙车行为的发生,从而减少故事发生率。

所以我们在设计板式布局的时候,让用户盯着单一的布局形式,用户很容易感觉到疲劳,从而会在页面跳出。我们为了避免这样的情况发生,让用户在浏览过程中能感受到板式的变化,而不是滑到底都是一样,单一且无趣,很容易疲劳,我们设计者需要在单一的板式寻求不一样的解决方案。


4.34 激发用户的好奇心


我们都比较喜欢看悬疑剧的一个重要的因素是因为情节一环扣一环,线索和剧情结合的比较紧密,剧情比较扣人心弦,能激发我们对真相的探索欲,这才是我们喜欢追悬疑剧的原因之一。

所有,我们做设计时候也需要给予线索让用户去探索,让用户感受到内容源的充沛,用户才会兴趣去向下探索,从而提升用户的使用时长,所以,大部分的APP在最后一个板式都会做成瀑布流的形式,因为他在滑动的时候会不断给予用户新的提示,告诉用户你不断往下滑,都会有新的内容。

4.40 提升留存率的策略


留存率是用于反映产品的的运营情况的统计指标,我们产品的留存越高,说明我们产品很活跃,真正稳步的向前迈进,那我们在优化留存的策略可以从以下几个入手:1.优化初次上手体验,2. 减轻用户的使用负担,用内容留住用户,3.完善奖励机制,4.增加沉没成本

4.41 优化初次上手体验


我们现在年轻人由于生活的节奏越来越快,在使用APP的时间往往都是碎片化的,用户的持续注意力会越来越短,一个产品在初次上手的难度越高,能劝退的用户就越多,用户在上手一款产品的时候,首先会关注界面是否易于上手,能不能快速找到自己想要的功能,例如在登录的时候设计验证码登录或者第三方的快捷登录,在新用户初次进去的时候,对新功能有使用说明,用户在初次体验是很重要,有了第一次的良好体验印象,用户才会有第二次第三次的回访率,这也是提升留存的第一步。



4.42 减轻用户的使用负担,用内容留住用户


减轻用户的使用负担是指在核心功能尽量能让用户能用最短的时间去完成,让用户感受到产品对用户是有价值的,做到用完即走,例如,微信就算其他功能做在有趣,上手在简单,它的核心聊天功能做的不好,用户发一条要等很久, 我相信也不会有人去选择用它去聊天,早期的米聊,其他的功能和想法都是比较超前的,微信也是根据米聊的模式改进,但是早期米聊在即时通信领域不是很擅长,在发送消息的即时性上欠缺,导致失了先手,在手机聊天领域输了给微信。

在产品做好了核心功能,能够吸引一批忠实的种子用户,这样我们在一些附加功能,才是锦上添花,例如现在无论什么产品都喜欢做社区功能,就是希望用内容去留住用户的注意力,附加功能一般都是利用人性的七宗罪去设计布局的(傲慢、嫉妒、愤怒、懒惰、贪婪、淫欲和暴食。)例如微信的摇一摇是利用人想认识新的异性,扩大好友圈,汽车APP的社区功能会经常发一些车站的车模,来吸引精准用户的注意力,这些都可以提升用户再次来使用我们的产品。


4.43 完善奖励机制


我们在工作中,一定遇到这样的情况,就是公司会设置奖励机制,当员工的绩效达到一定的程度的时候,公司会给予员工一定的奖励,反正则会触发惩罚机制,这会使得员工为了完成目标而努力工作,从而达到目标得到的奖励会触发员工的“爽点”。

这是因为这样,所以越来越多的产品开始做自己的会员体系,在加入积分商城,最后在来个签到奖励,简单来讲,就是通过给予用户一些“爽”的东西,来让用户帮我们的产品达成一些我们需要的商业目标,其中最主要的目的就是用户的留存率.

4.44  增加沉没成本


我们在去理发店去理发或者在去网吧上网的时候,他们都会希望我们去办理一张会员卡,在往里面存在钱,有的是存多少送多少,当我们一但存钱办理会员后,我们会惦记着我们有类似的消费的时候,都会想起我在那家店里会员还有余额,会员里的余额就是们迁移的成本。

所以共享单车会推出月卡服务,视频会员会有连续包月或者年卡套餐,甚至我们点外卖开通会员也能享受大额的折扣,让用户感觉占便宜的感觉,这些都是为了锁定用户,增加用户的迁移成本,来达到让用户再次来我们产品来消费,从而提升用户的留存率。

4.50 提升产品活跃度发力点


产品的活跃度也可以称为产品的粘性,产品的留存率是计算单次打开产品的次数。而多次打开我们的产品也可以称为产品的活跃度,或者用户对我们产品的粘性,我们去优化产品的活跃的可以从以下几个策略入手:1.让产品看起来生机勃勃,2.主动与用户沟通,3.让用户有自己的社交圈,

4.51 让产品看起来生机勃勃


我们都会有凑热闹的习惯,看到街边有人排长队我们会不自觉的看过去,所以我们在新闻看到了网红店会请人来排队,都是为了营造该店看起来很有生机,人很多,很热闹。

我们在做产品设计的时候也是一样的,需要在设计层面让用户看我们的产品也是很有热闹,很有生机,例如我们产品的运营区的图片会经常更换,让人感觉有人在运营,每天都是不一样的,当我们的用户关注的人比较少或者没关注的时候, 我们需要给用户去推荐质量比较高KOL去让用户去关注,有什么活动我也可以主动推送给用户,这都是可以让我们产品看起来有活力,从而让用户可以多次打开,提升活跃度。

4.52 主动与用户沟通


我们小时候通常会被家长教导,遇到熟人和长辈要主动打招呼,这样会让我们看起来比较有礼貌,我们生活中也乐于和有礼貌的人去交往,因为对方会看起来比较有亲和力,比较好沟通。

我们做设计的时候也是一样,我们的产品也需要主动与产品去沟通,让用户去了解我们,例如,我们评论去外露,是在告诉用户我们这个商品已经得到了大多数的肯定,也可以让用户感受到我们这个产品其实用的人还是不少的,比较有生命力。

4.53 让用户有自己的社交圈


不知道从什么时候起,无论是什么类目都有了自己的社区,淘宝有自己微淘,咸鱼有自己的鱼塘,求职找工作的APP也开放了求职讨论专区,连墨迹天气都开放了社区功能,让大家可以拍自己的当地的风景来讨论。

为什么大量的产品开始做社区功能呢?因为他们希望自己的用户能在自己的产品有自己的社交圈,只有用户有自己固定的圈子,才会有用户粘性,把路人用户转化为死忠粉,大家一起来讨论,从而达到提升产品的活跃度。

4.60 提升产品核心转化率发力点


核心转换率一般我们的用户需要走的流程比较多,我们需要按照实际情况去删减合并流程,来保障用户无障碍的可以付款下单,我总结一下几个优化策略:1.优化核心流程,2.丰富决策信息,降低转化顾虑


4.61 优化核心流程


我们以前在放学的路上一定熟知自己家到学校的各种小道,在巷子的玩玩转转,比走大路要节省很多时间,节省了很多时间。


(1)合并优化流程


我们在做电商APP的时候,想要让用户快速下单购买也是需要提升用户的下单效率,例如我们以前输入完密码还需要点确认才能付款,现在我们在输入完第6位数密码的时候就直接付款了,现在手机的升级了指纹和面容识别后都不需要输入,就可以直接付款了,点外卖的时候,会有一键搭配购买,这都把以前复杂的步骤给整合优化,提升用户的下单效率。


(2)复杂流程分开显示,提升放弃成本


已经简化到最简单的流程仍然步骤还是很多的时候,我们可以将流程分开展示给用户,例如我们的流程一共有12项,已经是优化的最精简了,这个时候,我们每个页面显示4个给用户去填写,如果用户在第二个或者第三个想放弃的时候我们这个时候提示他,马上就要完成了,用户想着我之前已经填写一页了,反正也没多少了,我就在坚持写一页把,例如我们常见的电商产品,现在都是支持先选购商品加入购物车,在需要购买的时候在提升用户登录并付款,避免用户还没选商品就被登录界面给阻拦了。这都是可以提升核心转化率的策略。

4.62 丰富决策信息,降低转化顾虑


我们在超市购物时候,一般会先看看产品信息和生产品日期,然后在看看品牌,最后看看产品的价格,觉得合适就拿走付钱了,就算我们有挑选的空间,也会在这这家超市买,因为往往两家超市隔的都是比较远的,跑来跑去比较费力,但是我们在网上购物或者选东西的,换平台成本比较低,也不怎么费力,所以我们需要将我们的能有的优势都展示出来,降低用户的下单顾虑。

例如自如租房的优势就是有管家服务,服务比较全,这是它的优势,也是我们租房的时候比较担心的,有时候房间洗衣机或者热水器坏了找人也找不到,另外就是我们商品的销量好也需要展示出来,那么多人都买了都没问题,我也肯定可以放心的下单购买,我们产品或者平台有什么优势都可以展示全,去尽力打消用户最后的心理防线,从而提升下单转化率。

5.10 确定增长指标


当我们想做增长的时候,会遇到各种各样的指标,经常我们会觉得提升哪个指标都会比较重要,然后我们在把各个指标一把抓的时候却发现与目标却是南辕北辙的背道而驰,最终是研究了很多数据指标,却仍然没做好增长设计。

其中最关键的因素是我们每找到唯一的关键性指标,即OMTM,,全称是 One Metric That Matters,最早提出这一概念的是《精益数据分析》这本书中提出的,后来肖恩·艾利斯在《增长黑客》一书将其称为“北极星指标(North Star Metric)”,现在“北极星指标”已经称为行业的通用词汇。

北极星指标即在纷繁的产品世界中照耀着我们去走向终点的指标,它是产品走向成功的关键且唯一的指标,我们整个组织的增长目标都应该统一指向北极星指标。那么北极星指标有什么作用?

(1)明确目标:让我们避免南辕北辙,,帮助我们确定现阶段的产品最需要解决的问题,帮助我们找到清晰的目标,来促进用户的增长。

(2)集中资源:有助于减少内部的沟通成本,整合企业的人力、技术、资金等资源,明确方向,力往一处使,利出一孔。


5.11 怎么确定北极星指标


我们在前面说到北极星指标的重要性,我们前面也讲到关于很多数据指标,我们怎么可以确定符合企业定位的北极星指标呢?

北极星指标确立和我们自身的产品的属性、行业是密不可分的,不同的产品和行业也对应着不同的用户和盈利模式,用户价值的不同和商业模式不同,所对应的关键指标也会不同,因此,我们要确定北极星指标首先要了解产品的受众和我们的产品可以给受众提供什么样的价值来盈利、

在过去互联网高速的发展的过程中,也衍生出了不同品类的产品。但是总体来说,我们大致可以把互联网产品给归类为内容产品、社交产品、电商产品、工具产品、游戏等几大类目。我们可以看看不同的产品所对应的北极星指标。


5.20 怎么拆解增长指标


如果我们确定了产品的北极星指标,那么接下来我们需要做的就是任务的分配工作以及各部门的协作与协调,让每位成员能够能明确各自的职责,这样我们设立的北极星指标才可能完成,这里我推荐一种在各大企业都开始推行的一种工作方式OKR((Objectives and Key Results)工作法。全称为目标和关键成果,是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。

OKR 这套系统最初由英特尔公司制定,在谷歌成立不久,被风投家约翰·都尔(John-Doerr)引入谷歌,并一直沿用至今。除了Google以外,现如今有很多公司在使用,国外Facebook,Twitter,Linkedin,国内我知道知乎,字节跳动,明道等在使用。

通过这么多公司的使用充分说明了OKR方式的可行性,OKR在执行过程主

要以季度为周期来进行管理。

整个OKR制定是从上到下,逐级进行拆分的类似金字塔式结构,最终拆分到团队或者个人OKR。


OKR中的“O”代表我们这次工作的目标,例如:年度目标、季度目标、阶段目标,“KR”是关键成果,就是这些目标可以通过哪些关键成功可以完成,然后还有一个Action(行动方案),这些关键成功需要通过哪些方案去达成。



我们以一款内容社区类的产品为例子,我们这个产品的季度的北极星指标为提升用户的粘性,那么可能分配到我们设计负责人手上的目标为提升用户的留存率和简化产品的操作留程,那我们设计师需要做的可能是新增一个签到功能,让用户每天都记得签到来领奖励,或者简化直达看帖区的交互步骤,让内容能留住用户

所以我们北极星指标结合OKR工作法,如何在合适的阶段做合适的事,如下图所示


5.30 GSM数据驱动


GSM模型是Google的用户体验团队提出的一种指标体系,与OKR工作法不同,OKR主要适用于整个企业的任务的排兵布阵,而GSN体系主要是用来量化用户体验的,GSM分别为目标(Goal)→信号(Signal)→指标(Metric),所以也简称GSM模型。

但是由于我们国内的互联网情况和国外的环境也是不一样的,经过本土化的改良,我们国内的GSM被精细化为6步。

我们来结合实际的案例来看下吧!

例如我们我们公司的一款民宿的产品,我们的产品团队接到的需求是提升我们产品的活跃度。


(1)数据目标


那我们的数据目标便是提升产品的活跃度,我们接下来的工作便是对产品的现状进行分析,以方便我们开展接下来的设计工作。


(2)用户分析


用户分析主要是对我们现在的用户进行一个比较全面的分析,了解我们用户群体的使用习惯,发现用户主要的查看内容和用户的痛点,以方便我们做针对性的设计策略

(3)发现问题

我们对用户问题的采集主要是通过软件自带的用户意见反馈和APP store 的用户评价,从这里去获取的用户对产品的评价都会是比较客观的。

我们通过评价可以发现,用户对产品存在的一些隐形的坑的体验不好,例如附近有装修会影响人睡觉的之类的,那我们怎么去帮助用户去避免这些问题呢?我们可以让一些经常住民宿的人去写一些住店的体验日记,方便我们用户去查看。


(4)用户表现


有了住店日记,我们的用户表现是什么样的呢?我们的用户在决定入驻一些民宿的时候,可以去多方位的去查看其他人发入住日记。可以做多方面的对比,这样用户不仅可以减少踩到坑,在对比的过程中,在使用我们软件的时间也会更长了。


(5)设计策略


那我们怎么可以让一些入住过用户去写一些入住日记呢?我们可以针对愿意写的用户写的好的用户的日记进行曝光,他可以获得自己的粉丝群里,然后,你发一篇日记,我们会奖励给你相应的金币,这些金币在积累后可以获得优惠券,在下次入住后可以减免相应的入住费用,然后我们的产品可以发现写的比较好的日记推送给没有住过的新用户,或者有意向、搜索过的用户,方便用户横向对比,从而提升用户的活跃度

(6)衡量指标

因为活跃度它是比较抽象的一个概念。我们怎么去验证我们的设计策略呢?我们可以通过一些用户的金币的积累去验证我们数据,这样就会比较直观。只有当有有用户去发表住店日记,他才能获得金币的奖励。


增长设计需要精准的界定用户的痛点,这是用户增长的重要基础,然后在聚焦核心的业务,不断的强化痛点来驱动用户的增长。

随着行业的发展,现在行业对Ui设计的要求也是水涨船高,我们每一次改动需要给企业去提供一个能说得通的理由,我们也需要不断的去学习行业里的新的知识,来丰富我们的思维,这样我们才能在寒冬中走自己的坦途,一起加油!



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文章来源:站酷   作者:Endings

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AntV 图可视分析解决方案(设计篇)

ui设计分享达人

1. 到底什么是图?



「图」对于很多人来说是一个熟悉又陌生的东西,那么到底什么是图?以上图的小游戏为例,为了演示方便,我们抽取其中10个人关于键盘和音乐类型的喜好的信息,如果以键盘和音乐喜好为关系,把这10个人联系起来的话,会得到下方这样能一张关系图。



基于这张图能大致了解这10个人中对于音乐和键盘喜好是什么情况,比如:没有人喜欢流行乐和红轴键盘,甚至可以进行一些简单的推理:喜欢古典乐的人大概率会喜欢黑轴和青轴。



本质上来说,通过前面的小游戏收集到的数据是一张表格数据,当把这些静态的数据以某个维度的信息关联起来,就能构建成一张图,基于这张图我们能进行各种各样的解读和分析。这其实就构成了在我们图这个领域中的 DIKW 模型。把静态的数据,逐步转化成信息,再到分析出有意义的「知识」,在实际的业务场景中,借助算法或者更复杂的分析手段,甚至能从图中分析出价值更高的「智慧」。




随着一张图中的节点数量越多,节点之间能互相产生的关系会指数型的增长,对于这个关系网来说,它能产生的经济效益也是指数型的增长,在经济学领域把这一效应称之为「梅特卡夫效应」。其实在日常生活中,最常见的图,就是一张由人际关系构成的社交关系网络,我们每天都在用的各种社交平台都符合这一效应。



在实际的 B 端业务场景中,图在图数据库、网络安全、企业风控、知识图谱等场景下有非常广泛的应用。

 


2. 设计挑战



分享一个在知识图谱这个业务场景下的真实故事,某天 PD 发过来如上图的钉钉消息,希望帮他设计一个图的需求,然后隔一段时间发来不同的希望在图上面表达的语义诉求。随着要表达的信息越来越多,后面再去设计图的样式时,就陷入了不知道该怎么办的境地…



 

2.1 视觉通道有限

在可视化设计中,常见的视觉通道就那么几种:形状、方向、纹理、尺寸、值、颜色,随着产品功能的拓展,需要在图上表达的信息维度越来越多,且根本没有停下来的趋势。这时我们会面临图这类产品设计时的第一个挑战:视觉通道有限,无法满足日益增长的语义表达的需求。



 

2.2 数据量超预期

下图左侧是一张交付给前端同学的设计稿,基本上满足 PD 提到的各类语义表达的诉求。然而实际验收的时候,带进实际数据的时候效果是右图这样的。这是面临的第二个挑战,在设计一张图的时候,设计师往往是按照非常理想的情况去设计的,但当实际的数据灌入进去,再加上还原度的问题,布局的问题,会导致实际一张图渲染出来的效果是非常「惊人」的,可读性几乎为0。



 

2.3 连续分析效果不可控

下图的 GIF 是最基础的一种图分析的操作:从一个节点出发,逐步的选择感兴趣的节点展开,以随着关系的逐步扩散发掘出更多有价值的信息。GIF 中所看到的从起始的蓝色节点扩散到青色节点,再到红色、绿色节点,这样逐步扩展,分层展示,是一个设计师的理想情况。但实际的情况往往是下图这样的,每次扩展开的节点都会在原来的基础上覆盖,连续扩散几次之后,节点和边密密麻麻的重叠在一起。连续分析的情况下,效果再一次超出我们的预期。



 

回顾一下为何会出现上面的几个问题:在面对图这样一个陌生的设计对象时,在对其有更深入的了解之前,我们往往只能看到表面的静态的视觉的设计,单点的交互设计,看不到也没法控制的是藏在图这座冰山之下的数据量、布局效果、加载速度和用户连续分析的路径。



 

为了解决上面提到的几个挑战,以及便于更多设计师更快速的上手图产品的设计,避免一些我们此前踩过的坑,同时为了规范图产品的设计,我们基于在不同业务线的图产品的实践和思考,产出了「AntV 图可视分析设计指引」



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3. 设计指引

设计指引从全局样式(Global Style)、交互规范(Guide)、组件(Conponents)、功能模板(Templates)、综合案例(Examples)几个视角出发组织相关的内容。由于大部分设计师对「图」是不太了解的,所以增加了一篇「总则」来介绍「图」是什么,在做相关产品的设计时,面临的设计对象是什么,以及几条最通用的设计指引内容。同时也提供了 Sketch 组件库模板资产,内置了优雅好看的图的样式和常用图的模板。


  


3.1 全局样式



回顾前面提到的知识图谱里的这个图设计的需求,我们踩过那么多坑之后,再回头去看,该如何设计这一一张图呢?其实把上面这张 DEMO 图拆解来看,再复杂的图,本质上无外乎就是「两点一线」,以及在节点和边上的文字标签。


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再抽象一层看,会发现组成图的最基础的元素有:点、边、箭头、标签、布局这么5种元素。以其中的点为例,再去拆解看一下,设计这个图里面最基础的元素的时候,适用于表达点的视觉样式的有大小、颜色、描边、形状、图标、角标 这么几个视觉参数。其中,「描边」还能细分为单层描边或多层描边,「图标」还能区分为线型还是面型,各自再对应不同的视觉参数。



有了最适合点的视觉通道和对应的参数之后,回顾一下我们此前需求中我们需要在节点上表达的各类语义,可以归纳3大类:

  • 数据特性:数据中固有的一些特性,比如类型、规模、权限等,这些特性不会随着呈现的平台的不同而变化,而是属于数据本身的一些特性;

  • 功能属性:在具体的产品中,随着产品功能的不断丰富,赋予给节点的属性,比如一个产品有了预测或推理的能力,就需要在图中表达出节点是否是「预测的」或者是「疑似」的;

  • 鼠标状态:鼠标 Hover 、Focus、Disable 等常见鼠标交互事件

这3类语义,共同决定了一个节点应该表达什么维度的信息,样式应该是什么样子的。这时再去设计一个节点的样式时,其实就是一个把语义类型和适用的视觉通道和参数连线的过程。无论需要表达的语义如何新增,节点样式的表达都有一定的内在逻辑可循。



 

图的基础元素中,除了点之外,其他的基础元素也按照类似的思路梳理出需要表达的语义和使用的视觉通道,这样我们就完整的,成体系地归纳出了所有影响一张图「长什么样」的基础元素、视觉通道和参数。有了这样一张「参数表」,再去设计一张图时,就明确的知道有哪些要素可以考虑。



 

当然,能做的不止于此。结合我们前端同学的能力,我们把上述「参数表」工程化了,做成了一个在线工具 — GraphMaker 。在这个工具里可以根据实际的数据量,调整节点、边、布局的所有视觉通道参数,以调整到一个合适的视觉效果。最终导出成代码,用到实际的项目中。及时完全不懂图,也能在这个工具上,调试出理想的视觉效果,再将对应的代码导出给到开发同学使用。

 

 

3.2 交互规范



在图产品中,常见的操作对象有:画布、节点、边、Combo 和其他这五种类型。为了捋清楚图产品中常见的交互事件,以交互事件三要素的形式,将所有的交互事件全部梳理和枚举出来,并以操作对象为分类维度,归纳整理出一份完整的「交互时事件库」,提供给设计师使用。



 

3.3 组件 & 分析模式



前面介绍了「交互事件」,很多时候,一个复杂的交互事件需要有一个独立的组件来承载。比如:关联节点的搜索查询、代码输入框、算法模板选择器等都有一个共性:都是属于「输入某中查询条件」的组件,这类组件则统一归纳为「条件输入组件」,主要由「条件输入」和「确认执行」两部分内容组成。相同的逻辑,我们将各类业务场景下常见的组件归纳为基础组件、条件输入、信息输出、高级功能四种类型。定义好每种类型组件的基本特性,确保产品在不断迭代新增新功能的过程中,新增的功能组件都能保持基本一致的体验。



以最常见的一个「算法模板」查询的场景为例,在左侧的条件输入面板选择一个合适的算法模板,画布上会渲染出对应的结果内容,然后用户会选择其中感兴趣的节点查看详情。这三个组件共同组成了一个完成的图分析操作,这类有固定条件输入的分析模式被定义为「有明确目的分析」。图分析产品中,常见的分析模式有3类:

  • 有明确目的:这类分析模式是有明确的分析或查询条件,这个条件的呈现形式可能是一个规则表达式,一段 Gremlin 或 GQL 的查询语句,或明确的起点和终点,甚至是直接查看某个节点或某条边的具体信息。常见的模式有:规则查询、Gremlin 查询、关联分析、筛选/搜索画布、查看详情等;

  • 无明确目的:无明确目的地探索是指基于已有数据内容,进行关系的 N 度扩展、下钻分析、子图探索、撤销回退等操作,来挖掘数据中的特性,发现价值或机会点的分析过程;

  • 特殊场景:

    • 内置了 AI 算法能力的分析场景:这类分析场景通常需要借助内置的算法或规则推理能力来实现,从海量数据中快捷的挖掘出符合特定规则的目标节点和关系,常见的有:担保圈、实控人、最短路径等;

    • 结合时间或地理信息的分析场景:在源数据中含有时间和地理维度的内容时,会出现结合时间或地理信息的分析场景。



 

回顾一下前面介绍的内容,从「全局样式」到「分析模板」其实都是在做同一件事情:在面对一个「图」这样一个陌生的设计对象时,梳理其内在的逻辑,并在这个陌生的领域,定义清楚其运行和存在的逻辑。从最原子级的样式和交互、组件再到一个完整的分析模式,从不同维度去定义图产品的「规则」,以确保不论多复杂的场景,图分析产品的体验是可控且有序的。类似于积木一样,有了统一的接口规范,无论积木的形状如何变化,都能完美的拼装出玩家想要的形状。



从 ETCGG 的角度出发,介绍了「AntV 图可视分析解决方案」设计相关的内容,解决方案还有非常重要一部分的内容就是「技术方案」,稍后会由我的搭档 @山果 给大家带来更详细的介绍内容。

 

总结

在整个分享中,我们介绍了图分析产品的4个不同的业务应用领域、3种图分析模式,定义出了4种图分析产品的组件类型,同时以交互事件3要素的形式梳理出所有的图交互事件,以及找到了所有影响「图」样式的基础元素和参数。理想情况下,有了这些信息之后,我们再去设计一个图分析产品时,可能就是一个从左到右的连线过程。为此我们也正在努力将这一理念转化为现实,开源工具 Graphin 2.0 正在设计&开发中,也尽情期待。



 

「系统看上去混乱无序,但在其背后却隐藏着一种非常微妙的秩序」 - 诺贝尔奖得主、物理学家 Murray Gell-Mann 曾经说过这样一句话来描述自然界中那些看上去混乱无序,实则内含秩序的系统现象。这句话用来描述「图」这类产品也非常贴切,当前图分析产品处于发展期,相关的设计领域更是一片不毛之地。AntV 图方向的同学们此前的一些探索,以及沉淀下来的「设计指引」和「解决方案」就是在图这类产品的混乱和无序的复杂中,找到其内在的秩序。


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图可视分析领域是一个小众而又专业度很高的领域,希望以上的分享的实践和思考能给在这个领域相关的同学一些启发。目前设计在这一领域刚刚开始迈出一小步,还有巨大的未知和机会等着我们去探索,欢迎通过各种渠道随时交流。


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文章来源:站酷   作者:Ant_Design

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服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

资深UI设计者

前言

用户体验地图与服务蓝图常常会一起出现。因为,用户体验地图更聚焦于用户在前台端到端的体验,而服务蓝图更聚焦于由表面到核心后台业务及如何交付和幕后的操作,并且能与用户体验强关联起来。

什么是服务蓝图?

服务蓝图是以公司角度展示的可视化界面工具。在每个阶段为用户提供的服务,且在服务过程中会涉及到的不同人员和不同的条件。并且在公司内,所有的人员都可以客观的理解并使用(所需各方的服务和支持)。

1. 主要构成

服务蓝图直观上同时从 4 个主要方面展示:

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

用户行为

用户在所有阶段中的体验节点。这里需要注意的是:一定要清晰的罗列出,用户在什么触点下做的什么行为。这样才能更好的进行技术(方案)评估及更好的服务用户。

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

前台

前台是围绕着与用户产生交互行为关系所展开的具体内容,内容可包含员工、数字设备、技术方案,也就是用户能看见的服务和能接触到的服务。

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

后台

后台是给前台提供技术方案支持的存在。

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

支持

支持过程包含内部人员和外部人员履行的服务步骤和互动行为。

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

如何用服务蓝图优化产品/业务?

优化产品/业务主要从 4 个关键点出发:

1. 找出服务流程的崩溃点或断点

对于线下智能服务,我们应该遵守一个基本原则:在一个完整的流程中,不应该出现「用户不知道要做什么和需要未知等待的事情」。

怎么找到崩溃点和断点?

主要从「田野调查」和「深度访谈」获得。可根据实际的项目展开定性研究。

2. 新服务、新体验该怎么执行

在更新体验流程的时候,一定要基于全新的角度出发。把自己想象成:我是一名刁钻的用户,你需要喂我吃饭的境界,最好还要帮我把饭粒粒分离。

还是以无人零售商店举例:前期准备节点

如(新服务):在购物流程说明的物料中,把关键字圈出并划重点,在前期推广的时候安排店员进行随时讲解。

如(新体验):把之前的定制便宜的物料,换成高逼格的、贴纸换成超大号的。

该怎么执行:根据蓝图规划设计“高峰值”的体验点,对购物流程说明的物料进行资源倾斜。

3. 衡量服务过程的每一步是否达标

衡量的标准:数据角度出发/用户购物速度/体验流程的衔接度等等

如(漏斗数据):开业前期宣传来了 100 人,100 人阅读了购物流程,留下了多少人,在留下人中,多少人是在 10 秒内完成阅读进店体验(X 人….X 秒/分钟…)

4. 定义服务的“高峰值”

在不同的阶段设计用户的心理峰值曲线。

峰值和终值,是由 2002 诺贝尔奖得主、心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的。他发现大家对体验的记忆由两个核心因素决定: 第一个是体验最高峰的时候,无论是正向的最高峰还是负向的最高峰,一定是能记得住的。第二个是结束时的感觉。这就是峰终定律(Peak-End Rule)

举个栗子:宜家购物

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

宜家会在每个阶段给与用户不同的情感体验(我特别喜欢那个冰淇淋,如果你也是的话文章末尾点个赞呗)。

服务蓝图的增值体现

那么如何在蓝图上体现增值的点?主要从以下 4 个方面:

1. 时间:服务质量再高也会随着时间的消耗而消耗。

服务蓝图中的一步可能需要 5 秒,也可能需要 5 分钟,所以在顶部增加的时间能帮助大家更好的理解这个服务。

2. 衡量标准:服务的成功或价值需要一些体验因素来衡量。

这些因素是用户在心里判断服务是成功还是失败的关键时刻。比如,等待时间。

3. 情绪表达:对某些服务来说,理解用户的情绪状态是非常必要的。

比如,用户注册时,突然手机断网了也需要纳入考量因素。

注释说明:在内部讨论时,将说明的重点用 icon 的形式标记出来

#完整的服务蓝图

服务蓝图的背后到底是什么,该怎么用?

总结

企业的资源是有限的,你不可能在所有点都达到用户的预期或者给用户全程的超高体验 。所以,需要做的是,在服务蓝图上配置资源来制造用户体验,使用户拥有一个美好的峰值和令人回味的终值,并且全程不突破用户的底线。

服务蓝图的结构要素,实际上定义了服务传递系统的整体规划,包括服务的设置、服务能力的规划。服务蓝图不是一个人的事情,在服务环节中的每个人都必须把“用户满意”作为自己的服务标准。服务蓝图提供了一个全局观点。服务蓝图也可以平衡业务需求和用户需求。


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文章来源:优设   作者:七月Xavier

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用户故事——UI设计的基础

蓝蓝设计的小编

这篇文章很好,提供了一种“以用户为中心”把自己和项目组成员随时假定为一个用户的身份,去思考,提出一系列问题,把这些问题编号,去一一解决,注重用户体验,以此为基本框架,严格遵守,一旦设立不增加临时的多余的功能,不把没有用户故事的界面元素放在界面上,保证了精简的内容围绕确立的框架中,井井有条。这篇文章值得看十遍。

让数据更美:B端图表视觉设计思考

ui设计分享达人

随着大数据的兴起,数据价值的不断挖掘,图表作为数据呈现与分析的有效手段,正扮演着越来越重要的角色。我们在进行B端平台设计时也在思考:如何让图表清晰的传达信息,同时带来美观的视觉感受。

 

为了达到清晰传达和视觉美观的目标,我们结合实际项目,进行大量探索及思考,梳理总结了一套适用于B端后台类产品的图表设计思路及方法,涵盖了曲线图、柱状图、饼图、雷达图、漏斗图等各类常用图表类型。

 



图表视觉层级

 

图表能够承载大量数据信息,同时视觉元素较多,如果只是凭借设计师的审美喜好进行视觉设计,没有整体信息读取考量,可能会导致重要信息未能凸显,降低用户读取效率。

 

 

为清晰传达信息,进一步提升读取效率,我们采用元素重要程度与视觉强度相绑定的方法。依据元素重要程度,将图表元素分为三类,分别为“底层元素”、“中层元素”和“顶层元素”,并依据不同视觉强度分别设计三类元素。底层元素最弱,顶层元素最强。通过这种方法,梳理图表元素的前后关系,能够清晰把握元素视觉层次,保证信息传递效率。

 

 

| 底层元素设计

 

在各类图表中,我们把辅助说明数据的轴线、刻度等定义为底层元素。为了减少视觉干扰,最大程度突出主图形,底层元素全部使用浅灰色进行设计。我们发现,当元素与背景颜色的明度对比在1.2:1时,人眼较难看到元素;当对比度在2.0:1时,视觉强度过强,易吸引用户注意力。通过元素视觉强度的调研及视觉尝试,最终确定元素与背景对比度在1.6:1左右,视觉强度偏弱但人眼能够看清的程度。以保证元素视觉不突兀,只在需要查看时可以被发现。


| 中层元素设计


中层元素的内容包括数据图形、数据线段等承载主要数据信息的元素,是图表中表达数据的关键元素。与底层元素相比,中层元素采用更低明度与更高饱和度的数据色来表现,使元素从页面中凸显出来,保证可读性。同时在样式上适当加入渐变、描边等样式,丰富视觉层次,带来美观的视觉感受。

 

 

| 顶层元素设计

 

我们把顶层元素定义为图表高亮信息,内容包括悬停样式、悬停后的详细数据说明等。在设计上为保证视觉样式突出,使用深灰色、强调色等强对比度样式,并辅以动画、投影等手法保证明显的视觉强调效果,保证顶层信息最有效的传达给用户。

 

| 最终效果

 

通过层级梳理,并绑定元素重要程度和视觉强度的方法,设计后图表主次信息均按重要程度进行对应视觉强度的展示,让用户能够在第一时间接收到最重要的信息,提升信息读取效率。



图表排版设计


  

图表排版是指各元素在图表中的尺寸及布局等,对于B端后台类产品来说,不同排版对用户使用体验造成较大影响。如何建立一套合理的规范保证用户的使用体验?我们经过大量讨论推敲,梳理出一套针对B端后台类产品的排版规则,力求保证用户图表的使用体验。

 

| 图表尺寸

 

图表尺寸指图表整体长宽高。在项目中我们发现不同尺寸的图表对数据展现效果影响巨大,例如巨量数据的图表挤在名片大小的区域例显示,这使得信息读取的效率大打折扣。为此我们收集并提取出“全貌概览”、“多角度环视”、“详情分析”三类典型场景,并制定了“迷你图”、“中号图表”、“大号图表”三类尺寸,针对不同尺寸优化图表的信息展示密度,以达到高效读取信息的目的。

 

“迷你图”尺寸最小,舍弃了Y轴等不必要信息,利用小面积展示最关键的图表信息,并控制数据密度,保证信息高效读取。


“中号图表”尺寸受限,限制坐标轴刻度数量和数据的密度,例如曲线图数据点不高于每4像素1个数据点,Y轴坐标刻度不超过5个,以确保信息密度不过载,这类图表尺寸通常用在针对某大类内容进行多方面检视时。


“大号图表”尺寸最大,不限制数据信息密度,给予最全最详细的展示,这类尺寸通常用在数据详情页等详细分析场景中。

 

最后考虑到多图表混合排列时,饼图、地图等大面积填色图表,相较折线图等描边型图表,视觉感受更加膨胀。我们缩小了填色类图表的实际高度,保证多种图表混合排列时,视觉感受的均衡。

 

| 坐标轴

 

坐标轴在图表中出现的频率较高,那么坐标轴常见的设计问题有哪些呢?


第一是横纵坐标轴的刻度出现过密情况。

如果坐标轴所承载的是连续数据(连续数据指可量化的,连续不断的,在区间内可任意取值的数据,如时间、金额、人数等),设计师可自行增减刻度数量以保证视觉舒适度。如果承载是离散数据(离散数据指不可量化的,无关联的,不可在区间内任意取值的数据,如分类、软件版本、省份等),可采取增加坐标轴缩放功能以解决.


第二个常见问题是刻度的说明文字过长。


如果是X轴(横轴)文字过长,除了在可控范围内减少刻度,还可采取文字倾斜45°~90°的办法(如文字全部为中文,可用竖排代替倾斜90°),缓解信息过密看不清的情况。


如果是Y轴(纵轴)文字过长,需联合研发一起调整数据的单位,比如把“元”调整为“百万元”。


如果不能调整,那就要根据所使用的图表库有针对性调整。例如常用的Echarts图表、D3图表等开源图表库,需要提前预估刻度文字长度并预留出来,否则刻度文字可能会被页面裁掉而不能完全显示。如你是用的是AntV等可自适应的图表库,则不必提前处理,图表库会自动按刻度长度进行整体调整。


| 图例

 

图例作为图表中不可或缺的部分,在各类图表库中位置不尽相同,由于不同图表样式差异很大,图例的位置需整体考虑并适当布局摆放,但在同一产品或页面内,过于随意的摆放图例,会导致页面统一性较差,同时增加用户的浏览成本。我们团队所负责的B端商业产品矩阵,作为面向用户的产品集合,产品间联系非常紧密。过于灵活随意的图例摆放不利于用户对于图表的浏览。为解决此问题,我们基于业务特点,针对B端商业产品矩阵制定了图例布局指导原则。

 

我们以提升屏幕信息密度为目标,分析不同场景的页面排布,制定了顶部和右侧两种较为宽松的指导原则,供设计师在没有明确的更优方案时选用。


当图表是左右两端对齐的类型,例如折线图、柱状图时,建议将图例放置在图表顶部。这样能结合标题等其他元素进行统一排布,减少占用空间。当图表本身左右都有空余空间时,例如饼图,建议将图例放置于图表的右侧。也能够节省页面的空间。



数据色板设计


 

色板作为常见的数据表达手段,能够利用不同颜色明确体现分类信息、数值高度、状态信息等。但目前市面上鲜有专业用途图表的配色工具。我们经过大量探索尝试,梳理总结出图表色彩的两个关键维度:辨识度与统一性。既需要颜色间突出强烈可清晰辨别,又需要颜色整体能形成统一风格,以达到清晰传递和美观的目标。如何平衡辨识度与统一性,是我们遇到的难题。

 

| 辨识度

 

辨识度在图表中有两方面:颜色与页面底色的辨识度,各颜色之间的辨识度。对于第一种,我们采用控制颜色的明亮程度来确保色彩辨识度,尤其对于黄色、青色等本身较亮的颜色,降低颜色的明度,确保在浅色背景下颜色可辨识。

 

对于第二种也就是各颜色之间的辨识度,通过实验发现单纯的颜色色相变化,例如红色与橙色的区分,人眼不容易分辨。所以采用了色相变化+明度变化的方法,既深红色与亮橙色,深蓝色与亮紫色等,这样用户能在第一眼就明确分辨,保证颜色间的辨识度。最终把颜色映射到色彩空间的三维坐标中,运用欧几里得距离公式测算颜色间的距离长短,来衡量各颜色间色差数值。颜色间距离越远代表色差越大,利用数据辅助衡量辨识效果。

 

| 统一性

 

色彩统一性的作用在于确保图表整体风格一致,色彩搭配舒适,从而带来美观、统一的视觉感受。为达目的,我们首先提炼商业产品设计风格为明亮、强对比,其次把设计风格转化为色彩数值。经过实验,把颜色明度限制在50%-70%,把饱和度限制在75%-85%,并在区间内不断波动。这样既保证了色彩视觉感受的统一,各颜色间又能够有清晰的辨识度。

 

| 颜色量化与工具

 

量化颜色,将色彩转化为数值,利用数值来验证设计师的「感觉」,能够保证方案合理性,保证设计质量。但通过尝试,我们常用的色彩模式均不能科学合理的量化颜色。通过查阅大量资料,我们最终决定以小众的HCL色彩模式来衡量色彩。其中H表示色相、C表示饱和度、L表示明度。HCL区别于传统的RGB或HSB模式,它能够将人眼对颜色的感知精确的量化为数值,例如黄色相比蓝色明度更高,都能如实的反馈到数值上。也由于此特性,HCL模式在诞生距今不到20年间,已被一些先锋设计师用于数据可视化的呈现中。

 

但是HCL作为小众色彩模式,目前设计软件鲜有支持,造成了HCL色彩不直观、不方便调色等的问题。为解决此问题,我们已初步完成智能配色程序,只需输入品牌色,就能自动生成图表色版,并在风格上与品牌色匹配,达到整体色彩的统一。我们也将一套调配好的色板及HCL实用小工具附在文末,帮助大家直观的查看和使用HCL模式颜色。 



结语


 

数据价值就像不为人知的宝藏,隐藏在一条条枯燥晦涩的数据背后。而图表则是开启宝藏的钥匙,是发掘数据价值的强有力武器。通过对图表的不断探索优化,我们希望能够最大化数据的价值。通过图表,让数据最直观的展现;通过图表,让其背后的规律浮出水面被人探知;通过图表,让B端不再有难懂的数据。


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文章来源:站酷  作者:百度MEUX

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