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「表单设计」知识点

资深UI设计者

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表单是产品设计中的重要组成部分,如果说弹框的主要作用是完成信息反馈,那么表单的主要作用就是完成信息录入。任何一个表单都可以被拆解成三个最基本要素:标签(标题)、输入框和按钮。

标签是用来告诉用户这个列表项是什么;输入框是供用户完成信息录入的;按钮是供用户完成信息录入后点击进入下一个流程的。

标签

根据标签所处的位置,可以将其分为左标签、顶部标签和行内标签。

1. 左标签

左标签在目前来说是最常见的一种标签样式,但是这并不意味着我们可以无所顾虑地使用它。以手机端为例,手机端的屏幕尺寸(宽度)有限,左标签会占据屏幕较大的空间,此时右边的输入框就可能无法展示完整的信息。

例如,如果用户输入的地址过长,就会造成信息的展示不完全,这对用户体验来说是致命的。因为用户在进行下一步操作之前都会对输入的内容进行审核确认,如果连完整的内容都无法获知或者获知的难度较大,则用户根本不会进行下一步操作,这就造成了操作流程的中断。所以,我们在使用左标签的时候,一定要考虑对多行文本的展示。

2. 顶部标签

顶部标签是指位于输入框上方的标签,这样输入框就可以独占整个页面,信息可以得到更完全的展示。

与左标签相比,顶部标签可以给输入框的内容腾出足够的空间。在界面设计中,更多的空间还意味着具有更高的信息层级。同一个表单中会有很多的输入项,有些输入项的优先级很高,我们可以考虑使用顶部标签的样式来进行凸显。

但是这种布局方式也有缺点:会占据更多的纵向空间,之前一屏就可以展示的内容,现在用户需要滑动页面才可以看完。

3. 行内标签

行内标签又可以被看成是输入提示,其样式看起来很适合手机端的表单设计,因为它可以极大地节省页面空间。但是一旦用户点击切换到输入状态以后,就看不到这些标签了。如果操作提示字数很多,例如密码规范,那么用户记忆会很吃力。我们可以在调起的键盘顶部加上提示,减少用户的记忆成本。

但是,如果表单项目过多,则用户在填写的时候很容易串行,可能会出现把家庭住址填到毕业院校一栏中的情况。更严重的是,用户因为无法看到标签,这类错误是无法被检查出来的。为了解决这个问题,我们可以在行内标签前加一个图标来标识这个列表项,图标所占据的空间不会太大,而且会提高页面的美观性。

当表单项目过多时,我们要对其进行整合分组来提升内容的可读性。如下图所示,这里将 15 个字段分成 3 组。同样的内容,但给用户的印象却大不相同。

输入框

输入框的作用是供用户完成信息录入,这里我们的设计思路是如何提升信息的录入效率。我见过很多设计师偷懒,把所有的输入框都做成文本框样式,用户必须调起键盘一个字一个字地输入,这种体验是非常不友好的。如果我们想让用户录入个人信息,其中的生日和城市就应该使用日期和城市组件,而不是让用户手动输入。

即使非要让用户手动输入,我们同样可以根据不同的场景给用户提供更友好的体验。如果要输入的是数字,那么应该给用户调起数字键盘;如果要输入文本,那么应该给用户调起全键盘,避免用户手动切换键盘。

即使用户输入符号,我们也要考虑如何减少用户的操作步骤。例如,我们发现当光标位于周星星三个字右边的时候,点击「“」键,会出现左右双引号;当光标位于周星星三个字中间的时候,点击「“」键,只会出现左双引号。这是因为光标在文本右边,用户只要输入「“」,那么就必然需要「”」来结尾,这里直接提供左右双引号更合适。如果光标是文本中间,无法确定「”」需要在哪里出现,所以只展示「“」。

容错性设计

在理想状态下,用户填写完表单信息,然后点击「提交」按钮,系统显示提交成功。但是,现实情况却是用户在填写过程中经常会发生错误,那么如何将容错性原则融入表单设计中呢?

首先我们需要给予用户足够的操作提示,日期录入就是最典型的例子。不同的地区对于日期录入的格式也不一样,「02/12/2019」到底是2019年2月12日还是2019年12月2日?如果我们不提示用户,用户就不知道应该怎么输入。

为了避免用户犯错和提升用户的信息录入效率,我们可以提供自动完成录入功能,当用户在文本框里输入时,系统可以猜测可能的答案,显示可选列表,避免了用户手动输入造成的错误。

如果你确定对用户足够了解,在用户进行信息录入时,可以提供合理的默认值。因为对用户来说,填写信息永远都不是一件有趣的事情,设置合理的默认值可以节省用户的操作时间。

能让系统完成的任务,就尽量不要让用户来操作。用户会犯错,而系统不会。表单容错性设计的另一个方向就是梳理表单中的鸡肋项目。

现在很多的购票类 APP 都提供送票上门的功能,这就需要用户填写收货地址。以交通出行类 APP 飞猪、途牛和去哪儿为例,其中,上图中左侧的两张图,飞猪和途牛都需要用户填写邮政编码,而在去哪儿中则是选填的。其实根据用户填写的地址,我们已经可以获取到邮政编码,邮政编码完全可以自动回显,不需要用户手动输入。

而在小米有品 APP 中就可以根据用户填写的地址回显邮政编码,这看起来很方便。这只是看起来很方便,我们可以继续思考一下:如果系统完全可以根据用户填写的地址获取到邮政编码,那么邮政编码这一项完全可以不在界面中露出。其实很多产品在用户填写收货地址的时候已经不需要用户填写邮政编码了。

对于容错性原则,我们还要考虑如何给用户展示合理的报错提示。目前来说,我们经常看到的一个报错提示样式是对话框。在我看来,对话框并不是一个好的选择。因为用户如果要进行修改,就必须要关闭对话框,那么用户就看不到错误信息了。如果错误原因和解决方案的字数较多,那么用户就需要花一定的时间记住这些信息,然后再来修改,这会增加用户的记忆负担。如何才能设计好表单的报错提示呢?表单中的报错提示可以分为两种:单行表单报错提示和多行表单报错提示。

单行表单中意味着在当前界面中表单只有一行输入框,其一般用于手机号、银行卡号、身份证号和金额的录入。对于此类场景,建议使用输入框底部的文字报错提示样式,并且要对录入的信息进行实时校验,不要等到用户进入下一个界面才告知用户在上一个界面中手机号输错了。

给多行表单进行报错提示时,除告知传统的错误原因和解决方案外,还应该告知用户错误的位置。因为在一个界面中,有很多的输入项,用户在短时间内无法把报错提示和错误项联系起来,因此,为了提升用户对于错误场景的感知效率,对错误项进行标记是非常有必要的。具体的实现方式有改变文字颜色、输入框背景色和设置提示文案抖动。

以上图为例,这里通过改变文字颜色或输入框背景色来标记错误位置,用 Toast 告知用户错误原因和解决方法。我们也可以不改变配色,让该输入框左右抖动也能起到快速标识的作用。

按钮

表单中的提交类按钮按照位置可以分为以下三种。

其中位置 A 是最常见的布局样式,这样的布局符合用户的视觉习惯和操作流程:用户由上而下完成表单信息的填写,最后点击「提交」按钮进入下一个页面。但是这种布局有一个问题:如果表单项目过多,则用户必须滑动页面才能完成提交操作。

位置 B 跟位置 A 很相似,唯一的区别在于位置 B 是固定在页面底部的。那么位置 B 跟位置 A 的适用场景有什么不同呢?位置 B 意味着用户在不用滑到页面底部的情况下就可以点击「提交」按钮,那么在什么样的场景下用户不用滑到页面底部就可以提交呢?

其实在很多表单中,不是所有的信息都需要用户手动录入的。以前面提到的邮政编码为例,只要用户输入了地址,系统就能获取邮政编码,相关信息是可以直接回显的,用户没有看到此类信息的必要性。所以,对于一些重要性不是很高、不强制用户看完的表单项目,很适合使用这类底部悬浮按钮。最常见的就是各种协议页。

位置 C 出现的原因在于,对于前两种方案,当调起键盘时就会遮住「提交」按钮,用户必须先关闭键盘才可以点击「提交」按钮,多了一步操作。而位置 C 可以完美解决键盘遮挡的问题,但是其不符合用户的视觉习惯和操作流程。而且手机大屏化是一个不可逆的趋势,用户在单手握持手机的情况下很难直接点击到界面右上角的「提交」按钮,增加了操作难度。

其实位置 C 完全可以被忽视,因为现在很多产品已经支持在调起键盘时滑动页面,所以位置 C 最大的优势已经不复存在。这里还介绍位置 C 的原因是希望读者知道交互规则是会随着技术的发展而不断改变的,可能在这本书里提到的一些技法过一段时间就会落伍了。要成为一名优秀的设计师,必须具备持续学习的能力。

文章来源:优设

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

如何通过体验设计赋能产品增长—阅读产品案例分享

资深UI设计者

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如何通过体验设计赋能产品增长,我这里为大家提供2个方法。

方法1:提高产品的界面转化和活动效果

AARRR 模型对应着用户生命周期的 5 个阶段,检验产品能否有效增长。

案例1: 兴趣选择页优化

设计助力增长的一个有效途径: 提高界面的转化效率。

  • A. 提出问题:
    激活阶段用户流失较高,为什么用户在这个界面流失?
  • B. 背景说明:
    新用户在首次打开 App 时需要选择阅读兴趣,这样系统能够根据用户兴趣推荐一批内置书,从而提升书籍的阅读和付费转化。早期页面用户只需要选择男频、女频分类。后来增加了原创小说和出版书选项。
  • C. 受众分析:
    基于前期用户角色画像分析,进入这一界面的用户是新用户,存在一定比例的”小白用户“。这类用户对于这类产品熟悉程度不高,对于复杂界面的感知程度较弱。
  • D. 体验分析:
    1)文案不够精炼、直接
    2)用户不清楚如何操作(需要操作三步,中间过程状态复杂)
    3)与用户预期不相符(用户希望看到丰富的书籍,但打开之后看到的是男女的性别选项)
  • E. 设计优化:

    基于体验问题,进行了多步迭代,最终在权衡用户场景和结果选择了最为合适的版本(弹窗形式)。

 

 

1.2 案例:运营活动的设计

设计助力: 设计简单有效的运营活动,快速提升特定的数据指标。

运营活动设计目标:简单、有效

  1. 明确活动目标,一切从活动目标出发: 促活、拉新、充值、消费
  2. 第一时间抓住用户的注意力:
    参与策划过程,一起脑暴吸引用户的利益点
    设计中清晰展示活动的利益点
  3. 连贯流畅的行动指引,提高界面行动转化
    尽可能简单,让用户一看就懂
    小技巧:让不了解的人(同事)体验,解决他们在使用中的困惑

 

 

方法2: 为目标用户提供更多的核心价值

提升价值比提高转化更难,需要满足用户的功能需求、体验需求、内容需求、关系需求。

2.1 用研和设计敏捷配合

2.2 案例: 阅读书城改版 (用研内容见下半场分享笔记)

  • A. 改版目标:
    提高书城推荐页的整体CTR(点击率)
  • B. 需求分析:
    设计可以直接解决的问题:内容不够丰富,缺少吸引力;空间利用率低,排版松散
    设计无法直接解决的问题:推荐内容(用户想看到什么内容、哪些内容该重点推荐或弱化甚至舍弃);推荐形式(用户更容易接受哪种形式);是否还有优化空间
  • C. 设计优化:
    为了快速解决需求中发现的问题,设计和用研采用了新的合作方式,通过多轮用研设计的迭代,聚焦设计目标,实现改版目标。
    阶段一: 分析书城首页的点击数据
    > 用研输出: 点击热图分布,将用户操作行为数据可视化
    a. 点击分布热图结果:1)各模块的性价比一目了然;2)位置是影响点击的首要因素;3)数据集中现象: 超过一半点击集中在 Tag 区,将近90%点击集中在前两屏;
    b. 用户体验和商业目标契合度分析:1)Tag、本期最火、免费专区点击率最高;2)免费入口点击占 Tag 区的50%以上;
    c. 存在问题挖掘:1)免费内容侵占了其他内容的点击转化: 免费内容商业价值低,对于产品不利;2)楼层区域的整体点击偏低;
    d. 输出初期设计方案。
    阶段二:针对找书场景进行深入访谈
    > 用研输出:用户体验地图
    a. 梳理用户找书关键流程:有目的找书操作路径;无目的找书操作路径;
    b. 存在问题挖掘:分类复杂;在楼层中可找到的书目不多;缺少相关内容推荐;
    c. 输出优化方案。
    阶段三:对发现、分类、搜索的扩展研究
    > 基于前期探索中的设计疑点,通过用研结果进行新的迭代优化。
  • D. 改版效果验证

小结

通过设计赋能产品增长有两种方法:

  1. 提高产品的界面转化和活动效果:
    1)通过设计手段提高界面的转化效率,平衡当前场景和后续影响 (如:兴趣选择页优化,提高新用户激活)。
    2)设计简单有效的运营活动:明确活动目标、快速吸引用户注意力、流畅的行为转化。
  2. 为目标用户提供更多的核心价值:
    1)提高价值比提高转化更难,需要满足用户的功能需求、体验需求、内容需求、关系需求。
    2)最大的难点在于精准找到用户需求,这时候用研的同学介入就会带来很大的帮助,通过用研和设计的敏捷合作地实现设计目标。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

用 PST 框架,帮你系统掌握产品的信息引导设计方法

资深UI设计者

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不知大家有没有和我一样的疑惑:日常产品的信息引导到底该如何设计?

可能有人第一时间会想到浮层、动效、弹窗等等,但这些都只是表层样式而已。背后的引导机制该怎么入手?有没有一个系统性的了解?需要注意些什么?

所以,今天就想聊聊这方面的看法,下面是我对信息引导的理解所提炼、搭建的一个「PST」框架:Performance-表现、Strategy-策略、Target-目标。

目标层:信息不会平白无故去引导用户,都是为了某个确定的目标而展示的。如在首页弹窗展示是为了进行新手教育,以达到让用户使用新功能,进入新页面等运营指标或增长指标。

策略层:目标确定了,需要确定可做信息引导的各种场景和机制。如设置某时间进行信息推送,用户网络不行的情况下怎么解决?

表现层:不同的场景中有各种表现形式,如下拉菜单、弹窗、浮层、视频等等。

这 3 层环环相扣,互相影响。因为每个产品的目标各不相同,所以这篇就先对信息引导的「策略层」进行分析,下篇再讲下引导的形式和适用场景。

信息引导的类型

可能每个人会有自己的分法和定义,我就按照自己的理解概括一下信息引导的基本类型。

1. 新功能引导

向用户展示产品的新功能/页面,对产品的新功能有一个大致的了解,多用于用户首次进入/使用功能的引导,如:各种新手遮罩引导、产品介绍。

2. 指标引导

以提高产品的业务目标/增长目标为导向,按照一定的规律引导用户使用某功能,如:产品的信息 push 和广告。

3. 结果引导

在用户已结束的操作行为、结果页面上,引导商户使用相似功能或内容模块,促进产品的连续消费。

比如:淘宝在订单支付成功后,都会进行店铺、红包、优惠券、相关宝贝的推荐,保证消费者还处于「购物链」上。

4. 异常引导

针对用户可能会犯错的行为进行提示、警告,是一种前置的容错机制。如支付宝,用户在向「异常好友」转账时,以轮播的方式进行信息提示,避免用户转错账。

信息引导从哪方面切入

抛去业务目标和引导样式的局限,信息的引导可以从几个方面切入和思考:产品架构、用户行为、时间、阶段/过程。

1. 利用「产品架构」做引导

像很多同学做信息引导时,一上来就想着浮层、弹窗、动效等各种表现形式,而忽视了最简单、最底层的引导方式:利用产品的架构布局去引导。

这种方式是通过架构布局,来体现内容间的差别与关系,突显出核心内容模块,强调的是「视觉重量」,如:各模块间的面积大小、色彩强弱。像淘宝首页有各种功能入口,通过架构上的布局来进行功能分类和引导。

如何利用架构布局进行信息引导呢?

2 个点可以参考:重组和单拎。

重组:将同一层级、相关联的信息组成一个内容模块,从而使信息更聚焦、减少视觉干扰。

如腾讯动漫的个人中心页面,在老版本中头部信息较为分散、无关联,信息的引导性很差。而在新版本中,则通过「重组」把信息关联在一起,页面更聚焦清晰、引导性更强。

单拎:一种与「重组」相反的引导思路,将信息分解成各个独立的模块进行展示,让信息得到更多的展示。

很多「入口化」的功能,都适用该思路进行信息引导,如:手机淘宝的个人中心,有些功能原本可以和其他模块一样做成入口化的,但出于产品目标、用户诉求等维度的考虑,将部分内容「单拎」出来进行展示效果更好。

2. 利用「时间」做引导

按时间维度去发散的话,则可以分成「用户行为时间」和「网络实时时间」引导。

用户行为时间

根据用户操作的行为时间进行信息引导。如爱奇艺,用户在观看了 30 分钟视频后,会弹出积分领取提示。

这种引导需要注意的是:产品的时间机制。

如爱奇艺的「观看满30分钟」:是观看单个视频时长,还是一天里的总视频时长积累?离线观看视频(有流量联网)时是否也计入时长等等?这些机制都需要在前期,根据产品的平台特性、业务目标、用户习惯等维度去设置好。

网络实时时间

根据当前网络时间进行引导。如百度地图,会在 17 点快接近高峰期时,向用户弹出路况提示。

这类场景的引导,更注重于:产品的推送机制。

如设置了某个时间点推送内容,若用户没网络或者网络较差时,是晚点再推送,还是推送提前预设置好的「静态」内容?这些都是需要考虑的点。

3. 分「阶段/过程」做引导

根据特定的维度,将信息/功能分解成 N 个独立且关联的阶段。分阶段的维度可以是时间、日期、金钱、物品等等。

很多运营活动就会把奖励分成不同的阶段进行发放,如图:

这种引导方式的优势是:可以将全部的信息分解到各个阶段中去,页面的拓展性强,用户理解和操作成本低。劣势在于:周期较长,用户缺乏足够的动力。

因此,很多产品都会把最大奖励、最好的结果放在最后阶段,加上利用消费者的「目标趋近效应」──人们在距离目标越近时,越有动力去完成它,一步步地引导用户消费。

4. 根据「用户行为」做引导

根据用户的当前操作进行引导,如观看视频时,点击屏幕会暂停播放且会弹出广告信息;长按内容列表时,会出现多选、排序、删除等操作。

而根据「用户行为」做引导,需要注意 2 点:引导的返回策略和落地方式。

返回策略

结合用户场景与产品特性,看信息引导后是否需要制定返回策略,相当于一种「逆向引导」。而返回的策略不仅体现在「机制」上,还可以体现在「视觉样式」上。

机制:如爱奇艺在观看视频时最小化产品、跳转到新的页面后,返回观看视频时会自动后退几秒进度,以保证用户的观看记忆不会出错。

样式:如淘宝在支付订单后,会有两种返回形式。一是左上角的「返回」icon,返回到购物车页面;二是中间比较明显的「返回首页」按钮,返回至淘宝首页。

而对于产品来说,「返回首页」的优先级显然更高一点:既可以让用户形成消费闭环,又能浏览、搜索更多的商品,提升产品的 UV、PV、复购率等业务和增长指标。所以,才会把「返回首页」按钮的样式,做得比「返回」icon 重一些。

引导的落地方式

引导的落地方式就是信息引导后,用户跳转到哪里?一种是跳转至新的页面进行落地,页面空间大、可控性强;另一种是停留在当前页面展示,减少用户的操作成本。

如优酷在观看视频时,可以在当前页面进行奖品的引导和获取。

至于最终采用哪种落地方式,则根据产品目标、用户场景、页面形态等特征去抉择。

总结

以上就是个人对信息引导「策略层」的一些心得和看法。

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中后台界面设计流程剖析

ui设计分享达人



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中后台很难设计吗?需求PRD看不懂?或许看完这篇文章后,会有新的体会



拿到PRD的瞬间,你在想什么?

设计一个产品的前提是要先了解这个产品想要解决的是用户什么痛点,核心功能是什么,价值点在哪里等等。


整体需求概览,产品画布

先整体浏览下需求,对需求有个整体的认知,知道大概的框架,功能点是什么



思维导图,梳理需求


用白纸或XMIND将功能点梳理出来,最好是按照用一级菜单/二级菜单/三级菜单的模式,把整体的流程,页面的逻辑都整理出来


这是一个消化过程,从PRD一堆文字,消化成,自己可以理解图画


这一步当中,要把逻辑理顺,不懂的就问,千万不要用猜的,猜一猜,无限可能啊。一不小心,就给自己挖坑了。


如果产品是涉及到流程的,那就要把整个流程画出来。比如要设计审批系统的中后台。



如果PM已经事先画好流程图,可以自己先过一遍,然后用自己的理解再画一遍,然后对照看理解上有没有偏差,这样可以对整个流程流转有更深的理解


草图先行,原型跟上

前面两步完成后,可以说对产品的理解已经没有问题了。现在要把页面串起来,所以我建议先画草稿,不用很细致,要大致规划板块



注意一点,不需要所有页面,都需要画草图,这样时间上太长,把主要页面和流程的草图画出来,把前两步的理解用页面表现出来,验证流程上是不是有漏洞。很多时候可能整体流程看起来是闭环的,等到画页面的时候,会发现有漏洞的地方


关于原型的问题,如果是比较大的项目,建议还是先画原型,因为前期原型交互上修改的次数会比较多,那么设计师可以专注在整体页面流程上的把控,而不把时间放在颜色,icon,插画等视觉上的修饰。一个大项目前期的讨论,评审,修改个5-10次都挺正常的。


每次修改最好都更新下版本号,并在原型里面加个【更新记录】的页面,记录这次更新哪些内容,如果是大的更新,或者是功能的改变,最好写上原因,方便后期可查,因为时间久了,往后翻,真的会忘记。比起相信自己的记忆,还是烂笔头吧。我也碰到几次这样的坑,某次开会,去掉了某个功能,当时觉得不需要。后期又有人提这个需求,追溯到底是谁说不要的,结果怎么也想不起来。所以要做到记录可查。


如果产品前期有做竞品分析,建议把竞品分析的内容也写在原型里面。同时也把产品目标,用户痛点这些都可以写上去,这样让整个原型,可以更加完整,也更有份量。后期如果遇到类似的产品要设计,就可以去回顾下之前做产品的记录,考查的方向。


做原型时,可以对一些要点,进行补充,比如以下几点:


1. 新建页面,新建完成后,是跳转到哪个页面,这个需要说明,不然开发就只能用猜。

比如新建产品完成后,是到产品列表,还是到产品详情页,因为前期没有说明,开发就让页面跳转到产品列表,但是事实上,是要跳到产品详情。因为到详情页面,可以引导用户进行下一步操作。如果到列表页面,其实操作就被中断了,除非产品的需求是,不断建产品,但这种情况比较少


2. 有涉及到状态的列表

要在原型旁边补充说明并列出,所有状态。如果状态还会对应不同的操作,则需要把对应关系都列出来。同时界面中的列表,也需要把状态和操作对应,不要随意填写,以致于开发看漏或者看错了,要保持一致,减少错误发生。


或许你会认为开发在细分的时候,也会讲清楚状态的分类,各自的逻辑关系。但是,建议设计师多做一步,可以帮助设计师更了解产品,还有些特殊状态。而且自己碰到比较多情况是,前端也不清楚逻辑,结果在状态与操作的对应关系上来来回回一直在修改。个人的习惯是,如果设计稿可以呈现的逻辑,那就认真的画出来,减少后期开发的错误和来回沟通的时间。


3. 列表的排列顺序

按什么顺序排序,这也是个关键问题,按创建时间、更新时间,产品序号,优先级等等,不同的需求会不一样,所以不要去假设开发都知道


4. 表单校验

前端校验,还是后台校验?基本上现在都是前端校验,马上给用户反馈,而不是在用户填完一堆的表单后,告诉用户,哪里出错了。后台校验属于偏重的交互,容易给用户产生心理负担。


校验问题,还会涉及到报错文案。这个建议做个文档给开发,特别是刚合作的开发,也不了解对方的习惯,这样减少后期更改文案的时间。也可以做个报错规范,这样后期的报错就根据规范来就可以,不需要每次都来提醒。


5. 输入框提示文案

之前有人提到这个提示文案是非必要的,因为前面已经有说明,当前输入框是要填什么内容


加入提示语后,会让表单更丰富。而看右边的表单,空得让人有点慌...

特殊的字段,会需要特别的文案;比如版本号,业务方希望用户可以遵循某种规则去新建,则可以提示:请输入版本号,例:1.0.0;


视觉稿

原型评审没有问题后,就可以进行视觉的设计了。视觉稿上面,也同样需要一些交互的说明,虽然前期原型上已经有标注。但是对于开发来说,他要看着设计稿,又打开原型对着看,其实也是件挺讨厌的事。而且有些交互,是需要界面。比如下拉菜单样式、搜索框(涉及模糊查询)、进度条(失败和完成)等等。

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在商业环境中的UX体验衡量指标

资深UI设计者

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好的衡量指标带你上天堂,不好的衡量指标带你睡…

嗨,本周Nathan 与大家分享下一些在UX 工作中,常会听到的一些衡量指标专有名词,有些或许是你常常听到但不太确定的,有些则可能是你所在的领域或项目比较少讨论的。

虽然在大多数的公司中,与中小型的设计团队,采用快速定性的研究,可能是比较符合CP 值的方式。但当产品、用户甚至团队具有一定规模时,关于量化指标的重要性,在2019 年的今天想必已经不需要再重复叙述。

不太一样或是常被误会的是,对于设计师来说,多数在工作中使用的量化衡量指标,其实大多是围绕设计工作的显性部分,也就是可用性(Usability) 上,而可用性工作其实只是UX Design 的一环。

但, UX 毕竟是由商业环境中反推学术的一门职位。

如果仅仅只是将量化指标用在UX Designer 的工作上,反而是自己自废武功。不要忘记小至前端展现,大至商业策略,都可以是UX Design 的范围。

Five Levels of UXs ConversionXL

因此如何学习使用一些既带有商业特性,又能体现用户体验的指标,是每个UX 工作者,多少都要知道的。

We are not design the UX,but we can design for UX

另外,本篇主要在分享一些使用体验横标指标上的一些迷思,与介绍工作中常用的一些指标,至于如何透过这些指标帮助UX Designer 在工作中提升重要性,来自证UX 工作能带来的价值部分,可以看一下Nathan 以前写过的一篇古早文。

 

1、关于数据指标与衡量的常见迷思

01 数据指标的使用,不符合GSM 原则

当有一定的用户后,结合常见的数据分析工具或内部团队自建的数据埋点,网站和应用马上就能出现许多可供分析的数据,似乎只要有这些数据,令人惊喜的洞察就会自动浮出水面。

GSM(Goal-Signal-Metrics)是Google 提出的目标导向衡量模型,用来拆解用户使用产品时的设计目标-行为信号-衡量指标的一种模式。

Google GSM Framework, Goal-Signal-Metrics

在商业场景中,所有的数据衡量必定带有明确的目标,比如:透过观察宽口转化和窄口转化,分析广告投放效益以及GMV 成本。甚至,如果仅基于这些观察数据进行动作性的优化,没有配合中长期的决策时,变化仅会流于短期效益。

02 显而易见的数据指标,不代表就是有帮助的

一个数据指标容易监测与计算,并不意味着它对你的产品来说就是重要的。透过现在大部分的分析工具,可以很容易就监测跟踪成百上千的各种指标,而且分析的工具也层出不穷。新产品团队往往因为能获取大量的数据,然后就期望洞察自动出现,但往往不遂人意。

例如,网页或App 的PV 数据很容易收集,但如果你的网页或产品是属于内容消费类型的,它就无法呈现用户是否在你的网站消费内容(有效时长更具代表性)。高的PV 或许是由市场广告转化过来的用户,但对内容消费类的产品目标,肯定不是确定每个用户到底浏览了多少页面,PV 可能是衡量广告效果的重要度量,但它并不是监测用户参与度的良好方式。

如果你不确定你正在用的数据指标,是否有正向帮助的话。可以参考AARRR 的转化模型,来帮助自己梳理清楚核心的转化链路。

03 单一的数据指标,对于效果衡量可能是模糊的

如上面所说相较于PV、UV、DAU,用户在网站或应用中的有效停留时长,可能更适合用来衡量用户在产品中的参与度。

但停留时间越长可能是正面的,也可能是负面的。在电商产品类的转化过程中,如果在关键的转化节点用户停留较久,可能意味着用户因困惑、分心或挫败而花费了大量时间。即便同时监测网站或应用的停留时长和转化率,你可能仍然不清楚为什么用户参与度如此高,对于最后的成交却没有太大帮助。

这时就需要透过配合更细致的数据指标组合,慢慢的定位用户在操作步骤中的关键问题,并尝试透过A/B Testing 来解决。

04 正确的衡量指标,要依产品、企业本身而制定

大家常用的数据指标,并不一定适合自己当前产品阶段或企业目标。

正常而言企业的主力产品,正是代表着企业主要的商业营利模式,因此在发布产品后要监测的各种衡量指标,通常在产品准备进入市场前,都已依照商业模式进行拆分。但在产品的冷启动时期,这些依商业模式拆分的指标,很多时候无法反映出,企业的产品是否正在往好的方向成长。

比如Saas服务类型的产品,通常都会使用净收入留存NDRR (Net Dollar Retention Rate)作为主要的商业模式指标,但在前期用户量少时,搭配NPS或PSAT等类型的指标,才能够好的回归到Saas产品的服务体验本质。了解企业目前提供的服务,对用户来说是否是正向的,并且能持续增长。

05 大多时候,衡量指标并不会纯粹与设计相关

在产品开发迭代中发布新功能后,数据可能会开始上升。产品团队可能认为这是新功能的发布造成的,但销售部分却可能会将它与一项新的促销活动联系起来,而UX 团队则可能认为这与他们的新设计相关。

这种场景在产品的数据到达一定规模时十分常见。真实情况是只能透过控制一些固定因子,来做更细部的A/B Testing 拆分。但大多时候产品的迭代时间与开发资源,很难真正做到能明确确认是因为什么原因。

因此结合前面所说的,各团队在主要的数据指标中,配合其他辅助指标,甚至提取更与团队紧密相关的个别指标,来了解在产品的迭代过程中,各自团队做的决策是否是正向的。

用户体验指标,跟易用性和商业指标目的不同

下面就会介绍几种工作中常用的,与体验相关的衡量指标,部分指标在订定的一开始,本身即包涵了商业与体验维度。

 

2、工作中可能用到的几种体验衡量指标

大部分的体验衡量指标,都会基于三个主要价值观,结合其他用户态度类型作为衡量基准。

  1. 可用性
  2. 参与度
  3. 转化率+ User Attitude

下面介绍几种,在工作中可能常用到的通用型,与不同业务场景型的体验衡量指标。

2.1 通用型

01 传统网站服务使用的PULSE

PULSE 是基于商业和技术的衡量模型,被很多组织和公司广泛应用于跟踪产品的整体表现。包含:

  • Page view 页面浏览量
  • Uptime 响应时间
  • Latency 延迟
  • Seven days active user 7天活跃用户数
  • Earning 收益

但不难看出PULSE 指标仅覆盖了UX 设计中最最基础的可用性部分,和衡量用户体验的直接关系不大,难以评估设计工作到来的影响,毕竟这个指标创建之初是用来衡量产品的技术与商业效果。

因此为了弥补PULSE 指标中存在的问题,Google 提出了HEART 指标模型。HEART 是“以用户为中心度量的指标体系,以及把产品目标与创建指标体系相互关联的过程”

02 以使用者为中心的HEART

HEART其实也是业界使用的老黄历了,尤其常用GA ( Google Analytics ) / Adobe Omniture的人一定都对他不陌生。

早期产品开发上线的阶段,大多是订定业务KPI 作为衡量项目产出的价值,但在用户体验的部份,却很难有可视化以可及量化的衡量指标。因此Google 尝试把产品目标以及体验指标相互结合,建立以用户为中心的HEART 度量体系。

Google Heart 体验衡量指标模型

 

2.2 Saas 服务型

01 NPS( Net Promoter Score净推荐值)

净推荐值最早是由贝恩咨询的创始人Fred Reichheld 在2003 提出,通过测量用户的推荐意愿,从而了解用户之于产品或服务的忠诚态度。

NPS 算是近几年用户体验领域上的当红指标(甚至业内还有所谓的NPS 教派XD),基本上互联网类产品都可以使用。其基本核心理念是,一个企业的用户可被划分为三类:推荐者、中立者和批评者。

  1. 推荐者是投入且重复使用产品的用户,他们会热情地向其他人推荐你的产品或服务。
  2. 被动者是对产品满意,但缺乏热情和忠诚度的用户,他们很容易转而投向使用竞争者的产品或服务。
  3. 批评者是那些明显对企业的产品或服务不满意的那部分用户

相较于其他的指标,NPS 询问的是意愿而不是情感,对用户来说更容易回答,且直接反应了客户对企业的忠诚度和购买意愿,在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势和持续盈利能力。

02 CES( Customer Effort Score用户费力度)

CES 指的是你的产品或服务,会需要用户花费多少力气才能满足自身需求。

根据Oracle 的一项研究,82%的人把他们的购买经历描述为“花费太多的努力”,CES背后的理论就是,应该想办法减少客户为了解决问题而付出的努力。CES可以帮助你找出可优化的方向,更容易理解在哪里进行改善,较低的费力度也与客户留存直接相关,从而增加客户的生命周期价值。

一般情况下,大多会先利用CSAT、PSAT这类的指标来衡量客户对产品或服务的体验反馈,当这套标准的价值到达临界点时,就应该尝试CES作为满意度指标的扩充,更充分的评估Saas产品的用户体验情况。

03 FCR( First contact resolution一次性解决率)

作为Saas类服务型产品,在获取新客或帮助旧客时,大多是通过客户服务,在许多的互联网公司Customer Service团队也是重点投入资源的。而「FCR一次解决率」即是用来衡量这类客户服务的指标。

FCR 是指客户的服务需求在第一次客户服务中完全解决的占比率。

测量一次性解决率是相当简单的。通过单次交互(电子邮件响应,电话,聊天会话等)解决你收到的客户请求数量,并除以同一时期收到的请求总数。

一次性解决率不仅对Saas 产品的客户至为重要,也能体现客户服务的绩效和表现,甚至深入到每个员工的层面上。

 

2.3 系统性评估型

01 SUS( System Usability Scale系统可用性量表)、QUIS(Questionnaire for User Interface Satisfaction用户交互满意度)

SUS 应该也算是用来评估单个用户使用某个产品的可用性时,最常见的指标了。SUS 是一种用来量化定性数据的方法,并不仅仅依靠数据统计,需要结合用户具体参与来进行调研,通常作为可用性测试的组成部分。

SUS 通常用来作为改版效果的整体评估,在使用时可以对题目的主词产品进行替换,这些替换对最后的测量结果都没有影响。

而QUIS 则可以说是SUS 的进阶版,会更注重具体页面或操作节点的易用性,通常作为SUS 的延伸使用。比较简单的QUIS 版本包括27 个问题,分为5个类别:

Overall Reaction 总体反应、Screen 屏幕、Terminology/System Information 术语/系统信息、Learning 学习、System Capability 系统能力

02 CSAT( Customer Satisfaction客户满意度)、PSAT( Purchase Satisfaction购买满意度)

客户满意度也算是经典的衡量指标之一了,随着商业竞争的激烈,各类型的产品与企业都对客户满意度更加重视,很多时候你所熟悉的电话满意调研、电子邮件调研,甚至直接在消费后的星级评分,其实都是关于这类问题的问券。

PSAT 则是在CSAT 的基础上,针对消费类型产品进行细化,强调售后使用体验的部分。这类问卷的好处是简单且扩展性强,可大至系统小至任务。

但缺点就是用户容易在中等范围内回答问题,无法给企业带来真实的反馈。而且,即使在客户满意度很高的情况下,依然有可能遭遇留存流失问题。

因为满意度并不直接与客户忠诚度相关联。

其他相关的系统性可用型指标当然还有许多,不过在工作流程中一般来说都较少会使用到,主要还是更具专业性的用研User Researcher 角色较常使用,包含:

  • SUMI(Software Usability Measurement Inventory 软件可用性测试)
  • CSUQ(Computer System questionnaire 计算机系统可用性测试
  • USE (Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use 有用性、满意度、易用性)

 

2.4 电商产品型

01 PSM(Price Sensitivity Measurement 价格敏感度测试)

PSM 衡量目标用户对不同价格的满意及接受程度,了解其认为合适的产品价格,从而得到产品价格的可接受范围。

PSM 考虑了消费者的主观意愿,又兼顾了企业追求最大利益的需求。但测试过程主要基于目标对象的自然反应,没有涉及到任何竞争产品的信息。所以在横向拉通上显得较为薄弱。

也正因为缺少对于竞争产品的分析,所以PSM 目前主要集中在自成体系的产品链路中,用来配合Saas 服务或虚拟产品的定价,在实体产品中已经较少被使用。

02 DSR(店铺质量评分)

DSR 算是电子商务类产品中的特殊指标,初期是在在阿里巴巴的电商生态中大规模使用,目前也慢慢变成电商场景的通用指标。

DSR 是指买家在电商平台上购物成功后,针对本次购物给出的评价分数。买家可以评分的项目包括「描述相符、服务态度、发货速度、物流速度」4 项。

DSR 评分计算方法:每项店铺评分取连续6个月内买家给与该项评分的总和/连续6个月内买家给与该项评分的次数,统计最近180天

DSR 评分直接影响卖家在电商平台中,商品搜索曝光权重的高低,从而影响商品与店铺的排名。因此对于平台类的UX Design Team 来说,建立类似DSR 的曝光评分机制,也是间接影响服务提供商的产品体验,进而提升整体平台中的用户体验质量。

03 ZMOT(Zero Moment Of Truth第零关键时刻)、FMOT(First Moment Of Truth第一关键时刻)、SMOT(Second Moment Of Truth第二关键时刻)

FMOT & SMOT 是目前新零售场景常会提到的指标模型,但其实在传统的零售行业早就是一个通用的衡量指标,FMOT 指的是消费者在接触到对应商品货价的关键3~7 秒,所有的商品售价、包装、摆设都是在这关键3~7 影响消费者拿取商品甚至购买的关键因素。

而SMOT 则是指这类实体产品,在消费者购买回家后的首次体验,是否符合这个商品的广告语,对于一个品牌来说,即是是否成功地履行了它的承诺还是令人感到失望,这也是消费者是否会成为一个品牌的粉丝,甚至在线上或线下渠道分享的关键(是否很像NPS 的精神?)。

延伸出的ZMOT,即是线上线下结合的新零售关键指标,让消费者在「尚未接触」到特定商品前,就透过线上向消费者进行行销,当消费者主动进行相似活动、搜索时,就能接收到产品的正面讯息来影响消费意向。

本质核心也就是

当广告出现在用户需要的时刻,就变成了服务

ZMOT & FMOT & SMOT

 

2.5 主观评估型

用户体验的主观评估,大多是偏观察式的方法,也是大家比较耳熟能详的用定性调研法,比如眼动仪、观察法、品牌问卷… etc.。

当然如果要尽可能尝试量化这类User Attitude 主观评估数据时,前提都是把用户体验理解成两种维度,一种维度是实用性(Pragmatic)偏向常说的可用性,另一种是享乐性(Hedonic)也就是常说的舒适性,享乐性维度还会被拆分成了几种属性,例如Stimulation和Identification。

01 UEQ(User Experience Questionnaire 用户体验调查表)

UEQ 是SAP 开发的一套定量分析用户体验的工具。用户在问卷上表达出他们在使用产品和服务中的感受,印象和态度,然后生成一个包含用户体验数个方面的量化表。包括传统的易用性方面的指标:

  • Efficiency
  • Perspicuity 易懂
  • Dependability 可信任

也包括三个体验方便的指标:

  • Attractiveness 吸引度
  • Stimulation 激励性
  • Novelty 新鲜度

02 HQ(Hedonic Quality享受性质量)、PQ(Pragmatic Quality实用性质量)& AttrakDiff

HQ 主要是用来消费型产品的情感衡量指标,较常使用消费者对于消费类型产品的评价。而PQ 则主要是在易用性层面上加入主观因素的评分,如果要针对性地对HQ & PQ 进行系统性评分,AttrakDiff 则是一个较常使用的工具。

AttrakDiff 包含了28 项题目,每一项都是一个7 分制量表,分和最高分代表一对具有评价性质的反义词,用户需要根据使用产品过程中的某一方面的体验从低到高进行评分,比如“混乱的— — 清晰的”,分数越高,表明产品的某一方面设计得越清晰。

 

3、写在最后

在产品或业务中导入体验数据衡量指标,不是新入行的设计师想像的这么简单。真正的实务过程绝不是将文章中的指标,直接导入自己对接的产品中,每一个数据指标都有其目的,且不同的人即便看到的数据相同,也都会有自己的解读方式。

过于依赖指标,如果不随时依据市场动态与公司策略进行调整,不仅容易因为短期的良好数据忽视了中长期的产品成长,也会慢慢的丧失设计师的感性创意能力。

所以,清楚的认知到哪个指标可以帮助我进行什么样的设计策略。才是真正的使用方式。千万别让设计师变成动作导向的工作职位,

Value-Driven 价值导向的工作模式,才是设计师的生存法则

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

产品设计师要了解的数据指标

资深UI设计者

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很多设计师和产品经理在刚入门时,都会对一些数据指标很模糊(这些花花绿绿的是啥玩意儿)。尤其是与产品团队和运营扯需求、与开发谈指标、谈实现等场景,数据指标就更为常见。假如我们对指标不了解、没有概念,则会被多方质疑你的专业能力,同时你也无法提升“数据驱动业务、数据驱动产品、数据驱动设计”的核心能力。


关注数据指标,不仅仅是产品经理或运营的“专利”,作为交互和UI设计师也需要掌握这方面的技能,来帮助我们产出更贴近用户行为的设计。同时,监测产品数据也有2个重要作用:一是可以监控产品迭代中的问题点和设计点、运营和市场活动的收入水平等,看看他们目前处于什么状态,也可以为后续产品迭代的方向提供参考帮助。二是通过对数据的挖掘和分析,可以发现新的商业机会和产品爆发点,也就是近两年咱们经常听到的数据增长、用户增长、增长设计概念。


因此,作为一名设计师或产品经理必须要了解与业务相关的核心数据指标。由于所在领域不同、业务不同,因此团队所关注的数据侧重点也不同。今天就从“网页基础指标、用户数据指标、如何获取数据指标、产品设计的生命周期”来梳理我们产品设计者常见的指标维度。

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一、什么是数据指标?


它是对当前业务有参考价值的统计数据,是通过对于业务需求的进一步抽象,并进行数据埋点后,加工出来的一套计算规则,并通过有效的方法论和数据可视化呈现,最终能够解释业务变化和用户行为。当然,不是所有的数据指标都叫指标,只有对当前业务有参考价值的指标才可称作指标,同时要具备:可统计、可分析、可监测的特点。



二、网页基础指标


先了解下流量的概念:分为站外流量来源站内流量路径。以下就拿电商产品举例:

站外流量:通过其他平台或外界媒体进入到你的店铺就是站外流量。又分为免费和付费,免费有自然流量和搜索流量(比如在百度搜你店铺的名称并点击进入,这就是从免费的外界平台进入),而付费则主要是一些广告投放的流量(比如将你的店铺链接付费植入到某公众号,让他帮你推广,既从他公众号进入店铺的流量)。


站内流量:通过平台内的推荐入口或者搜索路径等方式,进入到你的店铺就是站内流)。主要指用户在网站内的行为路径。



PV(页面浏览量)


用户每1次对网站中的每个网页访问(成功访问/进入)均被记录1次。用户对同一页面的多次访问,访问量累计。在一定统计周期内用户每次刷新网页1次也被计算1次。

理论上PV与来访者数量成正比,但是它不能精准决定页面的真实访问数,比如同一个IP地址通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的PV。



UV(独立访客人数)


访问网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00~24:00内相同的客户端只被计算一次。

使用独立用户作为统计量,可以更加精准的了解一个时间段内,实际上有多少个访问者来到了相应的页面。



VV(用户访问次数)


当用户完成浏览并退出所有页面就算完成了一次访问,再次打开浏览时,VV数+1。VV同时也是视频播放次数(Video View)的简称。



PV、UV、VV有啥区别?


比如你上午打开了UI中国,访问了两个作品页面并关闭网页。下午又打开了UI中国,访问了五个作品页面。则当日统计结果为:PV=5、UV=1、VV=2

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跳出率


一个非常重要的指标,表示用户来到网站后,且没有进行操作就直接离开的比例,代表着陆页面(访客进入网站的第一个页面)是否对用户有吸引力,常用的计算方式是落地页面的访问量除以总访问量。


比如,在一个统计时间内,网站有1000个不同用户从某个链接进入,其中有50人没有二次浏览行为,是直接退出网站的,那么这个链接的网站跳出率为:50/1000=5%。然而有些退出的行为不能作为退出考虑,比如页面上刻意添加的导出链接,如合作伙伴的网站等,还有联系我们,付款页面等,都不算是负面的跳出,所以要根据不同情况统计有效的数据才能得出可靠的跳出率。


统计一个网站的跳出率是非常有必要的,能帮助产品提高用户粘性。跳出率高,说明用户体验做得不好,用户进去就跳出去了,着陆页没有满足用户的期望与需求,或是人群定位不精准。相反如果跳出率较低,说明用户体验做的很好,最起码用户能在第一时间获取自己需要的内容,并且可能还会二次光顾。



退出率

针对网站内某一个特定的页面而言,退出率是衡量从这个页面退出网站的比例,通过一个页面的退出次数除以访问次数。


退出率反映了网站对用户的吸引力,如果退出百分比很高,说明用户仅浏览了少量的页面便离开了,因此需要改善网站的内容来吸引用户,解决用户的内容诉求。



跳出率与退出率又有啥区别?


跳出率是指用户进入网站起,没进行什么跳转操作,又从这个页面退出或关闭的比例。退出率则是无论用户从哪个页面进入网站,最终从这个页面退出的比例。


跳出率适用于访问的着陆页 (即用户成功访问的第一个页面),而退出率则适用于任何访问成功并退出的页面,既用户在网站上访问的最后一个页面 。退出率通常针对局部的页面来统计,比如支付流程退出率高,那就要针对现状对流程做优化。但站在网站总体的角度统计退出率没啥意义,因为有访问网站,就必然有离开网站。而跳出率则可以适用于着陆页面,也可适用于网站整体。



平均访问时长

指在特定统计时间段内,浏览网站的一个页面或整个网站时,用户所停留的总时间除以该页面或整个网站的访问次数的比例。


如用户在网站特定时间内总停留时间为1000秒,在这段时间内,总的访问次数是100次,那么这个页面或网站的平均访问时长就是1000秒/100=10秒。


该数据是分析用户粘性的重要指标之一,也可以侧面反映出网站的用户体验。平均访问时长越短,说明网站对用户的吸引力越差,可用内容信息越少。



转化率


在一个统计周期内,完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率。


转化率=(转化次数/点击量)×100%。以用户登录行为举例,如果每100次访问中,有10个登录网站,那么此网站的登录转化率就为10%,而最后有2个用户关注了商品,则关注转化率为2%,有一个用户产生订单并付费,则支付转化率为1%。


转化率是产品盈利的重要指标之一,它直接反映了产品的盈利能力。不同行业的转化率,关注点也不同,比如电商产品就要关注销售转化,看看参与活动的用户当中有多少是在活动后产生支付的,有需要的还可以根据数据分析出人均购买次数和购买金额。再比如我们监测注册量,就要关注注册转化率,看看这个活动给产品带来了多少新增用户。所以转化率可以针对性分析产品在哪些方面做的不足,可以快速定位到问题点。



转化率是采用访客数量(UV)还是访问量(PV)?


这需要根据团队数据分析的目的而定。比如采用访问量,就是认为每次访问都可产生付费。若采用访客量,就认为用户多次访问才能购买是正常的行为。个人建议前期采用访客数量,以排除自己团队对网站访问的数据干扰,因为访问量是可以通过同一个IP不断刷新网页而递增的,而访客数量是精准到一个IP地址(既一个用户、一个设备)。



回购率


指用户对商品或者服务的重复购买次数(回头客)。


重复购买率有两种计算方法:一是所有购买过产品的用户,以每个人为独立单位重复购买产品的次数,比如有10个客户购买了产品,5个产生了重复购买,则重复购买率为50%;二是单位时间内,重复购买的总次数占比,比如10个客户购买了产品,其中有3人产生二次购买,3人中又有1人产生三次购买,则重复购买次数为4次,重复购买率为40%。重复购买率越高,则用户对产品的忠诚度就越高,反之则越低。




三、用户数据指标


ARPU


即每个用户平均收入。


ARPU=总收入/用户数。它注重的是一个时间段内运营商从每个用户所得到的收入,衡量互联网公司业务收入的指标。ARPU值高说明平均每个用户贡献的收入高,但无法反映利润情况,因为利润还需要考虑到成本。果每用户的成本也很高,那么即使ARPU值很高,利润也未必高。

而用户数可以是总平均在线用户数、付费用户数或是活跃用户数,不同产品标准可能存在差异。ARPU注重特定时间段内从每个用户所得到的收入,衡量互联网公司业务收入的指标。ARPU值高说明平均每个用户贡献的收入高,但未必说明利润高,因为利润还需要减去成本。ARPU的高低没有绝对的好坏之分,分析的时候需要有一定的标准。ARPU值高说明平均每个用户贡献的收入高,这段时间业务在上升。



新增用户


既安装应用后,首次成功启动产品的用户


按照统计跨度不同分为日新增(DNU)、周新增(WAU)、月新增(MAU)。新增用户按照设备维度进行去重统计,如果该设备卸载了应用,一段时间后又重新安装了该应用,且设备未进行重置,若再次打开应用,则不被计算为一个新增用户。


新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标。新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康程度(产品没有新增和活跃,就进入“绝症状态”)。如果某产品新用户占比过高,那说明该产品的活跃是靠推广得来,这种情况非常有必要关注,尤其是新增用户的留存率情况。

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活跃用户


既在特定的统计周期内,成功启动过产品的用户。除此之外,我们还可以将活跃用户定义为某统计周期内操作过产品核心功能的用户(按照设备去重统计)。


活跃用户是衡量产品用户规模的重要指标,和新增用户相辅相成。如果只看一个指标来定义产品的成功与否,那一定是活跃用户数。当然,一般重点关注核心用户规模即可。希望用户每天都使用的应用有新闻APP、社交APP、音乐APP等,其产品的KPI考核指标一般都有日活跃用户数这项。但对于某些低频消费需求和临时性需求的APP,比如旅游、摄影、工具类等,可能会关注月活跃数,甚至特定周期内的活跃数。


活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)。


DAU(日活):某个自然日内成功启动过应用的用户,该日内同一个设备多次启动只记一个活跃用户;


WAU(周活):某个自然周内成功启动过应用的用户,该周内同一个设备多次启动只记一个活跃用户。这个指标是为了查看用户的类型结构,如轻度用户、中度用户、重度用户等;


MAU(月活):某个自然月内成功启动过应用的用户,该月内同一个设备多次启动只记一个活跃用户。这个指标一般用来衡量被服务的用户粘性以及服务的衰退周期。



留存率


既在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例(留存率=留存用户/新增用户*100%)。通常重点关注次日、3日、7日、30日即可,并观察留存率的衰减程度。


次日留存率:即某一统计时段新增用户在第二天再次成功启动应用的比例。如果次日留存率达到50%以上,说明这个产品已经是非常优秀了;


7日(周)留存率:即某一统计时段新增用户在第7天再次成功启动该应用的比例。这个时间段内,用户通常会经历一个完整的产品体验周期,如果这个阶段用户能够留下来继续使用,很有可能成为产品的忠实用户;


30日(月)留存率:即某一统计时段新增用户在第30天再次成功启动该应用的比例。通常移动端产品的迭代周期为2~4周一个版本,所以月留存率能够反映出一个版本的用户留存情况,一个版本的更新,或多或少会影响部分用户的体验,所以通过对比月留存率能判断出每个版本的更新对用户的影响面积,从而定位到类似问题进行优化。

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若以上时段的留存率低,会映射出哪些问题?


次日留存率低:说明所针对的用户群对我们的产品不感兴趣;


7日留存率低:说明我们产品的内容质量太差,用户过了新鲜劲儿之后发现产品用起来特别枯燥;


30日留存率低:版本迭代规划做得不好,功能更新、内容更新、BUG修复、性能等都做得比较差,此时需要重新规划迭代内容,不可一错再错。


留存率是验证用户粘性的关键指标,设计师和产品经理通常可以利用留存率与竞品对标,衡量用户的粘性和忠诚度。对于一个版本相对成熟的产品,如果留存率有明显变化,那就说明用户质量有变化,很可能是因为推广渠道等因素所引起的。同时,留存率也是产品改版的重要指标,产品体验越好,越符合用户需求,则留存率越高。若产品本身满足的是小众低频需求,留存率则选择双周甚至是30日进行监测。一般来说,留存率低于20%会是一个比较危险的信号



流失率


指那些曾经使用过产品或服务,由于各种原因不再使用产品或服务的用户。用户流失率=某段时间内不再启动应用的用户/某段时间内总计的用户量。流失率和留存率有紧密关联,流失率高既留存率低,但活跃度不一定高,因此需要综合分析。也是重点关注次日、7日、30日的流失率。


对于流失用户的界定依照产品服务的不同而标准不同,对于微博和邮箱这类用户几乎每天登录查看的产品而言,可能用户未登录超过1个月,我们就可以认为用户可能已经流失了。而对于电商产品而言,可能3个月未登录或者半年内没有任何购买行为的用户可以被认定是流失用户,所以不是每个产品都有固定的流失期限,而是根据产品属性而判断。设计师和产品经理需要找到流失的异常数据,定位流失用户的原因,并在下个版本中修复产品中存在的问题。甚至还可以定位到流失的具体用户ID,通过当时用户注册的个人信息进行跟进,我们最常见的就是游戏类产品“召回老玩家”的运营手段。



一次性用户


既新增日后再也没有启动过应用的用户。


一次性用户是关键的营销指标,和判断无效用户的标准,从中把目标用户过滤出来。一般划定的界限是至少超过7天时间才能够定义是否是一次性用户。



使用时长


既统计时间段内,某个设备从启动应用到结束使用的总计时长。


一般按照人均使用时长、次均使用时长、单次使用时长进行分析,衡量用户产品着陆的粘性,也是衡量活跃度,产品质量的参考依据。



启动次数


既统计时间段内,用户打开应用的次数。


重点关注人均启动次数,结合使用时长可进行分析。用户主动关闭应用或应用进入后台超过30s,再返回或打开应用时,则统计为两次启动,启动次数主要看待频数分布情况。



使用间隔


既用户上次使用应用的时间与再次使用时间的时间差。


使用频数分布,观察应用对于用户的粘性,以及运营内容的深度。虽然是使用间隔,但是通过计算同一设备,先后两次启动的时间差,来完成使用间隔统计,充分考虑应用周期性和碎片化使用的特征。




四、如何获取这些数据?


在工作中可能会发生这种情况“上文提到的数据指标有些看不到”、“不知道怎么看”,最终因为没有数据而无法进行监测和分析。这里主要是因为在产品上线前没有对数据进行开发统计。这部分工作一般是由产品经理去规划,开发来执行,设计师也可以提出自己想要监测数据的需求给到开发,我们把这个规划叫做“数据埋点”。


埋点其实是对产品的一个可视化健康检查,贯穿产品的整个生命周期,使产品逐步达到最佳状态(需要数据结果和产品迭代相互呼应),为未来产品优化方向给出指导意见。当然,埋点的目标不同,最终数据验证的结果也会有所不同。


比如,新版本上线,需要验证用户行为和功能效果的几种场景:


(1)新功能是否得到了用户的使用与认可?本次新增的功能用户点击率和活跃度怎样?

(2)用户在核心功能的操作路径上是否顺畅?有没有因为功能按钮的设计而导致无效点击增多?

(3)在某个特别的节日进行了产品内的banner推广或者促销,该活动运营的效果如何?新用户增长是怎样的?

...


所以说,埋点是互联网领域非常重要的数据获取手段。埋点采集信息的过程一般也称作日志采集。通俗点讲,就是在APP或者WEB产品中植入一段代码,监控用户行为事件。典型的应用场景就是某个运营活动,页面的点击量(PV)有多少,点击用户数(UV)有多少,都是用埋点数据进行计算的。当然这些信息并不是消费一次就没用了。通过埋点收集到的信息,可以作为监控并通过可视化数据呈现出来,帮助产品、设计、运营人员看到产品的长期表现,也可以作为基础原料,进行复杂的运算,用于用户标签、渠道转化分析、个性推荐等等。比如我们用某资讯类产品看新闻的时候,会发现每次推荐的内容都是上次所点击的相关类别,这就是通过埋点数据获取的用户行为习惯,通过数据进行个性化推荐。


除了对需要监测的特定功能区做埋点之外,一般大公司也有自主研发的供内部产品组使用的数据分析系统,一些关键数据在上面都能够实时监测到,并有特定的团队去维护它。其次,现在市场上还有很多数据统计工具可以自动监测到产品的相关数据,大多都是付费的,这里就不打广告了,百度搜索关键词会出现一大堆类似的数据监测产品。




五、产品阶段不同,关注的数据也不同


产品阶段就是产品生命周期,可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期,每个阶段的工作权重和数据关注点都会有所区别。

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1、初创期


初创期的重点在于验证产品的核心价值,通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这时我们需要关注的关键数据是目标用户画像,同时是第一批种子用户对产品的使用情况和反馈建议。所以初创期更需要设计师和产品经理去做定性分析(比如用户访谈),直接确定产品是否满足了用户需求、产品有没有覆盖到更多的使用场景等。因此产品初期我们可以不用在数据分析上投入更多精力。说白了,该阶段用户量较少,用户行为等数据还停留在比较初期的阶段,所以数据分析的效果不能发挥到最大化,且价值不明显。该阶段就是先保证产品顺利上路,同时要绑定一批种子用户,解决基本的用户诉求,让产品和团队先生存下来。阶段与手段不匹配的情况下,还把某些事情强加上去,这就是“作秀”。



2、成长期


经过了产品打磨的初始阶段,产品一般会有较好的留存率,这个时候产品开始进入自发增长期(成长期)。该阶段的产品已经能够解决用户的基本诉求了,所以将侧重点关注在用户的生命周期的管理,为产品吸引更多的新用户来使用(新鲜血液),既拉新和留存,那么我们数据关注的重点也要放在拉新和留存上。

拉新要关注推广数据和推荐数据:


(1)推广数据:就是产品以拉新目的所采取的所有推广运营活动和行为的指标数据,不同推广方式(线上+线下)的到达率、触达面积、点击率、转化率、二次访问率、流失率。比如我们举办了一场线下活动,现场实到多少人、哪些是目标用户、哪些不是目标用户、有多少人当场试用了我们的产品,又有多少人在活动后下载了产品等等。


(2)推荐数据:是用户是否愿意将产品推荐给他人的行为数据分析。这里我们在数据上可以关注整个分享环节动态,比如产品有100个种子用户,他们中有多少人只是自己用产品、有多少人会分享给朋友、他们的分享行为带来了多少新增用户等,这些数据会告诉我们产品在用户心中的位置。


留存则是要做用户的留存分析:


重点有用户的次日留存率、7日留存率、30日留存率、日活、周活、月活、产品页面访问深度、退出率等等。需要注意的是,这些指标不能单独监测,需要将他们结合起来看。说透了,留存就是要提高目标用户在核心场景的反复出现频率和停留时间(核心场景既产品的主要功能、主要盈利模式和用户最喜欢的模块)。



3、成熟期

随着用户快速增长,产品不断完善,产品在进入成熟期前后,设计师和产品经理的重心开始从用户生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)开始偏移并做出相应的产品设计,同时也更关注商业化行为,既用户价值(用户给产品带来的价值,产品给开发者带来的价值)。


这里的用户价值指的是用户对公司和产品的商业价值,既解决产品诉求。和我们经常说的用户诉求有所不同。该阶段我们要根据用户的情况进行细分,“保大弃小”,尽可能提升高价值用户的活跃度,对于低价值用户可以适当地减少投入精力。有增长就有减少,所以除了对用户活跃度的关注之外,还需关注核心场景的用户行为数据和高价值用户的流失率。


假设我们的产品日活和周活都很高,但是核心场景上的点击率或是停留时间非常低,核心场景关系到公司商业目标和价值的实现,用户在这一块的行为少,要么你的用户不是目标用户,要么你的核心场景存在比较大的缺陷让用户不满意。高价值用户的流失率也是一个道理,都是值得引起我们警惕的数据指标。



4、衰退期

每个产品都有一个生命周期,这是受市场因素导致的,此时用户会逐渐流失(这里说的流失并不是完全放弃我们的产品,而是从降低活跃度渐渐走到消失),既被其它新产品的体验模式所吸引,所以这时应该更关注用户流失后使用的产品,分析竞品的商业模式和功能,同时监测流失速度,需尽快拓展产品边界,寻找新的切入点。




六、敲黑板

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1、改版前不放在心上,迭代发布后才关注数据


对于平常就很少关注数据的设计师来说,经常在改版前因为专注于界面上的优化,而忽略了真实的用户行为。


真实案例:我们产品中有一个步进器组件,用于客户选择相应的天数,且此项为必填项。之前我们内部的沟通结果是提供一个7天的默认值,当然对此默认值是有争议的,有的同事认为默认10天比较合理,所以为了验证用户的操作习惯,我们在上线前对该组件进行了埋点。经过用户使用过一段时间之后,我们通过数据发现大部分用户在使用步进器时,点击“减少”比“增加”的次数要多,而且一般停留在5天,就这样我们把默认值从7天优化为5天,减少了大部分用户的2次点击,并且在类似的业务模块内,会记住用户上次所选的值,从而提高填写表单的效率。

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虽然只是一个小小的交互优化,但足以证明设计师关注产品数据不仅能够验证设计结果,还能对产品体验不断打磨,精细化提升用户体验。很显然,如果没有此次对数据的监测和教训,只会让我们继续活在自己的世界里,永远也不会在意这个小问题,导致这个组件继续复用、滥用,一错再错,直到用户亲自给我们提优化建议的时候,就已经太晚了。


所以,如果你想让某个设计方案更贴近用户或者想对比改版前后的效果,那就需要提前将自己的埋点需求整理成Excel表格,发给相关的开发同事,再对照交互原型详细讨论这些埋点,确保双方理解一致,不至于最后埋点的数据不是自己想要的。


下面是我在工作中用到的埋点需求表(用户行为统计表)和数据收集表,大家可以参考使用:

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2、成为一名解决产品问题的设计师


随着互联网行业的发展,行业对我们设计师的要求只会越来越高,从近两年冒出的UX设计岗、产品设计岗就能感知到。所以,未来的界面设计师一定会更关注产品和数据,不再是曾经“画”页面的团队底层执行者了,了解一些数据知识可以将用户的行为可视化,以便更清晰的了解用户行为,经过一段时间的数据对比,设计师和产品经理可以共同验证并规划后面迭代的方案,预测产品的走向与趋势。并且通过数据分析,可以量化交互方案的效果,作为一名解决产品问题的设计师,可以主动去承担一些用研工作,化被动为主动。



以上是一些基础的数据指标,希望对你有所帮助。若有来自不同行业和业务的产品数据指标,欢迎讨论交流~



是的,我们距离目标又近了一步,标红的你都看了吗?

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UI 工作流程指南:需求分析

资深UI设计者

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完整的 UI 设计流程到底是怎样的?从需求到产品上线,要经历多少个阶段,每个阶段有哪些应该掌握的基础知识,本次优设独家专题为你从零开始梳理出 UI 工作流程,适合新手阅读学习。

本篇工作流程第一节:需求分析。

UI 设计工作,包括 APP 设计、网页设计、小程序设计等方面。而一个产品完整的 UI 设计流程,是指拿到一个新的项目需求后,从设计思考开始,产品前期分析,设计产品,设计评审,用户测试,直至产品上线。

我们的工作流程如下:

以上的流程都是与设计师密切相关的内容,我们的关注点不能只有视觉效果,孤立的设计容易脱离产品,反复修改,因此前期分析与后期支持都值得我们重视。

产品立项后的第一阶段是需求分析阶段,当我们拿到一个新的需求时,首先要了解的就是产品的需求是什么,了解市场背景、产品定位、概念,客户的需求是什么。

一般来说,我们接到的需求分为三类:全新产品、现有产品新增功能、产品改版。

需求文档类型

前期分析阶段中,需求方主要是与产品经理进行沟通,产出文档有三种:

  • BRD文档(Business Requirement Document):商业需求文档,基于商业目标或价值所描述的产品需求内容文档(报告)。
  • MRD文档(Market Requirement Document):市场需求文档,该文档在产品项目过程中属于「过程性」文档,由产品经理或者市场经理编写的一个产品说明需求的文档。
  • PRD文档(Product Requirement Document):产品需求文档是将商业需求文档(BRD)和市场需求文档(MRD)用更加专业的语言进行描述。

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产品分析纬度

有了数据参考来源后,我们就能从五个纬度分析产品。

1. 产品分析

市场背景、产品业务、现有产品各项数据。

2. 用户画像

  • 显性画像:即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征。
  • 隐性画像:用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产品的使用频次等。

3. 需求确认

产品需求主要是为了满足用户或企业价值,所以一定要确认重要且紧要的需求内容是什么,什么功能和内容暂时不需要做,什么功能和内容放在后期做,因此设计时也要考虑产品未来的扩展性。

4. 逻辑流程

  • 逻辑流程,整个产品的逻辑、内部流程;
  • 用户路径,描述用户在产品内部的路径。

5. 竞品分析

和国内外同类产品进行比较分析,知己知彼。

竞品选择,从两个方向出发:

  • 从产品类型出发:比如我们需要设计的产品是财务类,选择的方向也是同类财务类产品;
  • 从产品功能出发:比如说财务产品中有着支付购买的功能板块,选择的竞品也包括了购物、生活类产品。

相关教程:《视觉设计师如何做竞品分析?来看这份超全面的指南!》

最后,比起产品经理来说,设计师在这个阶段能获三个信息:

  • 自己需要完成什么;
  • 要做到什么程度;
  • 扩展性的考虑,可以在设计时预留位置。

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UI 工作流程指南:需求分析

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完整的 UI 设计流程到底是怎样的?从需求到产品上线,要经历多少个阶段,每个阶段有哪些应该掌握的基础知识,本次优设独家专题为你从零开始梳理出 UI 工作流程,适合新手阅读学习。


本篇工作流程第一节:需求分析。

UI 设计工作,包括 APP 设计、网页设计、小程序设计等方面。而一个产品完整的 UI 设计流程,是指拿到一个新的项目需求后,从设计思考开始,产品前期分析,设计产品,设计评审,用户测试,直至产品上线。

我们的工作流程如下:

以上的流程都是与设计师密切相关的内容,我们的关注点不能只有视觉效果,孤立的设计容易脱离产品,反复修改,因此前期分析与后期支持都值得我们重视。

产品立项后的第一阶段是需求分析阶段,当我们拿到一个新的需求时,首先要了解的就是产品的需求是什么,了解市场背景、产品定位、概念,客户的需求是什么。

一般来说,我们接到的需求分为三类:全新产品、现有产品新增功能、产品改版。

需求文档类型

前期分析阶段中,需求方主要是与产品经理进行沟通,产出文档有三种:

  • BRD文档(Business Requirement Document):商业需求文档,基于商业目标或价值所描述的产品需求内容文档(报告)。
  • MRD文档(Market Requirement Document):市场需求文档,该文档在产品项目过程中属于「过程性」文档,由产品经理或者市场经理编写的一个产品说明需求的文档。
  • PRD文档(Product Requirement Document):产品需求文档是将商业需求文档(BRD)和市场需求文档(MRD)用更加专业的语言进行描述。

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1. 产品分析

市场背景、产品业务、现有产品各项数据。

2. 用户画像

  • 显性画像:即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征。
  • 隐性画像:用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产品的使用频次等。

3. 需求确认

产品需求主要是为了满足用户或企业价值,所以一定要确认重要且紧要的需求内容是什么,什么功能和内容暂时不需要做,什么功能和内容放在后期做,因此设计时也要考虑产品未来的扩展性。

4. 逻辑流程

  • 逻辑流程,整个产品的逻辑、内部流程;
  • 用户路径,描述用户在产品内部的路径。

5. 竞品分析

和国内外同类产品进行比较分析,知己知彼。

竞品选择,从两个方向出发:

  • 从产品类型出发:比如我们需要设计的产品是财务类,选择的方向也是同类财务类产品;
  • 从产品功能出发:比如说财务产品中有着支付购买的功能板块,选择的竞品也包括了购物、生活类产品。

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最后,比起产品经理来说,设计师在这个阶段能获三个信息:

  • 自己需要完成什么;
  • 要做到什么程度;
  • 扩展性的考虑,可以在设计时预留位置。

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产品设计之「取消按钮」的使用详解 | 细节分析

资深UI设计者


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通过对「取消按钮」的分析,指导各位正确的进行对于「按钮」的设计。


按钮,无论是在 Web 还是 App 上都被广泛地使用,而很少有设计师会注意到按钮当中的细节,导致在设计过程中出现一些低级的错误,使得用户在完成任务的过程中产生阻碍,无法顺利达成目的。


在许多优秀的产品中,关于按钮的设计已经有了一套相应的规范去执行。作为设计师,应该总结这些规范,并产出一套适用于自家产品的设计规则。这也是我写「按钮规范」系列文章的目的。


今天主要先与各位聊聊「取消按钮」的设计思路。


关于「取消」,大多数人对其理解还停留在 PC 端,认为「取消」的目的就是让用户停止操作上的流程。但时至今日,「取消按钮」的设计已经有许多解法与思路,如果不仔细研究与分析,可能会忽略一些用户行为上的细节。


所以我们从下面三个大点来聊聊「取消按钮」的设计:

  1. 按钮中的「召唤行为」(理清按钮设计的概念)

  2. 其背后的控制权(关于按钮的权重信息)

  3. 「取消按钮」的正确解法(重点)



按钮中的「召唤行为」


通常,我们在产品中会为了达成某种指标,需要在界面上引导用户去完成我们希望其完成的操作。且这类操作是可以达成某种目的的,我们把这类操作称为「召唤行为」,即从元素的角度引导用户完成任务。


这类「召唤行为」最常出现的,是在按钮设计的过程中。


用户如何将元素理解为按钮?就是通过对形状和颜色的控制,使该元素看起来像一个按钮。



它唯一的作用就是让用户点击,并且是主动让用户点击

我们经常在各类设计中见到这样的按钮设计,或许还有更多样式,如:



它们的目的一致,都是召唤用户进行点击,至于类型的选择一般根据功能界面的上下文情况进行判断。


其重要程度也是以此顺序排列:凸起 > 扁平 > 边框 > 文本。


这类设计的结果就是:无需让用户思考要点哪里,而是直接判断下一步是否进行。帮助用户简化一个思考点。


注:因为判断是否进行的操作还取决于功能本身以及文案的提示,与我们今天要聊的不是一回事。所以我们跳过这块,直接聊「召唤行为」与「取消按钮」的关系。


这段内容各位只要记住:按钮的行进与回退,基本遵循「召唤行为」的思路来设计。


这个概念知道了,我们就可以对后面的内容继续进行拆解了。



背后的控制权


接下来我们从多个角度来挖一下「取消按钮」的设计,分析其不同地位。


a. 安全性后退


「取消」在多数情况下,意为安全性地后退,并将界面恢复到原有的内容上,不对界面与功能本身造成破坏,防止对系统进行不必要地更改的「安全措施」。


所以正常来说,「取消按钮」不是「召唤行为」。以至于通常在设计上会被弱化,以表示该按钮在功能的流程中,不是主要的,且是提供给用户作为回退余地的操作。


如:



在这张图里,「登录」是「召唤行为」,所以突出显示。根据风格定义,用了扁平按钮。而取消在这个场景里属于「安全性后退」的操作,于是将其弱化。


这是多数产品采用的设计方式。


比如美团的这个页面:



产品希望用户登录,就会强化「登录」行为的按钮,弱化「回退」行为的按钮。


同样,我们在微信朋友圈的设计里也能见到这样的设计:



我们总是希望用户持续操作下去,但也要给用户提供回退的行为,所以在这些设计中,「取消按钮」会被弱化,「行进按钮」会被强化,因为「取消按钮」在这里不是产品人员期望的「召唤行为」。


这是一直以来的设计共识,但如今也发生了些许变化。「取消按钮」也开始具备「召唤行为」的属性。


b. 强化「取消按钮」


当我们不希望用户退出某个界面,或停止某个流程时,往往会选择将「取消按钮」强化。


如:



或:



通过对字体的加粗,以暗示用户不要轻易退出。在这个流程里,「取消按钮」具备了「召唤行为」属性。


也有产品通过改变「取消按钮」的文案,让其具备「召唤行为」的属性,使得用户在此过程中轻易不要退出该流程:



这里的「继续选座」就是「取消」,因为这里的「取消」成了「召唤行为」,所以通过改变文案的方式,确保用户留下来继续进行流程中的任务。


但是不可取的是,这里的「返回」反而给了用户一种需要思考的压力。返回?是留在这里,还是退出去?思考几秒后,反应过来,是退出去。这样的文案与只有在看到「继续选座」后进行对比,才能反应过来具体是什么意思,除非是用户具备操作习惯,知道「右边」是「行进」操作,才能很快理解。(当然还有个问题,我们在第三各模块来说明)


但是多数用户还是得思考一下,所以要改,最好两者文案都能改了,否则思考的「停顿」会让用户产生厌恶感。


且在一些产品界面里,为了避免用户在流程中终止行为,甚至会转移「取消」与「行进」两者的位置,如:



之前截图了某个产品的界面,写文这天发现已经改回来,这里就没放了。


各位谨记,最好不要这样进行设计,因为用户在 App 的操作上已经习惯左边取消,右边行进,调换位置虽然能暂时解决用户的退出行为,但容易产生误操作,与用户的期望不同,导致在产品体验上会被用户排斥。


所以到这里,先给一个结论,即在 App 的设计上,行进操作在右,回退操作在左,召唤属性根据场景对按钮做突出处理。


但是「取消按钮」真的应该具备召唤属性么?不着急,我们第三模块再细聊。下面我们先聊聊 Web 与 App 的之间的差异。


c. Web 与 App 的位置差异


我们现在见到越来越多的 Web 端产品,也开始遵循 App 产品的设计,把「取消按钮」放在左边,「召唤行为」按钮放在右边。


但在早期,Web 的「取消按钮」基本是放在右边,原因是鼠标的移动路径是根据眼动规则来,我们的视线会首先与文案聚焦到「召唤行为」的按钮上,也就是左边,这时候鼠标轻而易举地随之而来。


而手指行为的操作,会以右为前进导向,且右手手势因为便捷性,也会以右为确认操作。否则单手持机,且行进路径长的话,用户想进行确认操作会相对比较吃力。



这就是 Web 与 App 在按钮位置上的主要区别。


那会有同学问到说 Web 的「取消」到底是放在左边还是右边?这里我说点自己的想法。


如果根据眼动规则与鼠标的操作模式来说,Web 「取消按钮」当然是放在右边更为合适。但如今人们已经习惯了移动产品的「右行进,左取消」属性,且在界面上的视觉终点一般是在右边,能引导用户进行召唤行为。


但这不具备指导性原则,如果要拆开说,里面还有很多说法。


比如 windows 和 macOS 的设计规范里「取消按钮」的位置完全是相反的。win 的取消在右,macOS 的取消在左。



两套体系的按钮位置相互矛盾。这件事本身也说明,只要你在你的 Web 产品里规范好自己的设计体系,就没有对错之分。不要一会儿这个「取消」在左边,一会儿那个「取消」又在右边,给用户造成认知障碍即可。


但是!我更推崇 macOS 的设计规范。原因在于成熟度与一致性。


主观因素:众所周知,苹果是更擅长做设计的公司,体验过 Mac 的朋友应该能理解我说的这句话。一般来说,我只听过从 Win 切换到 Mac 的,没有说从 Mac 切换到 Win 的,除了少部分因为工作需求需要同步使用的。


客观因素:移动产品的普及,已经有相当成熟的设计体系支持行进按钮右侧化设计,统一 Web 或 PC 产品只会让用户的操作行为更方便。


这就是我本小节想聊的,关于 Web 与 App 按钮设计的差异。



「取消按钮」的正确解法


我相信,只要是平时稍微有认真观察的同学,都能知道我上述聊的内容。我个人也不认为这些内容具备任何需要总结的价值。但是如果不写出来,就没办法说明我接下来要聊的内容,也是我这篇文章的重点部分。


通过上述内容,我以不同类型的按钮案例来解释「取消按钮」的控制权。各位可以看出,即使是不同类型的「取消按钮」,在权重上的道理也都是一样的。


但我上面举的所有产品功能的例子,都不是最佳设计方案,包括微信。


那如何设计才是最佳方式呢?取消按钮真的具备召唤行为?


a. 界面层与弹框层


其实严谨点来说,界面层的「取消按钮」与弹框层的「取消按钮」的意义是不同的。


虽然都是安全性后退,但是前者多了一层含义:放弃属性。


还是微信朋友圈的界面:



这里的「取消按钮」有两个状态,一是用户刚点进来,无任何操作,点击取消,解散该页面;二是进来之后,附带操作行为,这时候点击取消,不仅仅是解散当前页面,还包括「放弃当前编辑的状态」。


所以会弹出第二层弹窗:



这时候无论点击「保留」还是「不保留」都是取消,退出当前编辑页面,不对系统产生变更行为,但都属于放弃了当前操作。

无非就是微信通过加粗「保留」来告诉用户,这里的召唤行为是它而已。


所以这层「取消」的含义,不仅仅是取消,还多了一步是否把你放弃的内容保留下来的逻辑。


因此在这层含义上,「取消按钮」也需要特殊处理。


如果说微信这里的「取消按钮」在设计上没有突出其特殊性,那 Twitter 同样的例子,就比微信高明很多:



同样是发布行为,Twitter 在「取消按钮」上选用了品牌色。因为在其编辑状态下点击取消,会出现与微信同样的情况:




而 Twitter 的高明之处不仅仅在其对于「取消按钮」的样式处理,还在于其对是否「保留」做了明确的设计区分:微信的保留等于 Twitter 的保存草稿,不保留等于删除。而在通用型设计规范里,删除内容在样式上应该区别于发布以及取消。


更甚者是,其弹出的这个弹框中,还保留了真正意义上的「取消」,即解散行为。在 Twitter 的这个设计上,两个取消虽然都叫取消,但是通过颜色进行区分,来表示它们之间在逻辑上的差异,这才是我说的高明之处 —— 对每个按钮的处理都恰到好处。


类似的还有微博,但是微博对于「取消按钮」的类型差异没有做出区分,原因在于它为了弱化界面层的取消,与弹框层的取消样式保持了一致。



虽然没什么太大问题,但从严格的逻辑上来说,这两者取消是存在歧义的。只是用户已经习惯且理解了,所以没要造成使用的负担。


微信的弹框虽然避免了这层歧义,但在操作上还是不够直观,我每次发微信朋友圈,点取消弹出「保留」与「不保留」我都要停顿一下谨慎地进行选择,生怕自己点错。


当然,这里面还有关于颜色的说法。


这时候再对比 Twitter 的界面就能看出设计师之间的差距了。


b. 弹框层「取消」颜色的差异


上面提到的许多例子中,还存在一个类似的问题:它们大多选用 iOS 自带的弹框直接做为操作对象。


我始终觉得在 iOS 提供的弹框中,两个操作的按钮颜色保持一致是不对的。


粗细有时候很难被直观感受,而颜色可以在第一时间被感知。


比如前面提到的这个案例:



理想情况下,即使用户知道右边是行进,左边是取消,但弹出这个弹框的时候,不免还是需要再次阅读一遍进行确认。


但如果改个颜色,好像就更好理解(当然文案也是问题,但优先级弱于颜色),毕竟弹框也是设计的一部分:



需要注意的是,用户既然已经选择取消,就尽量明确的告知用户,不要为了留存而留存,以至于模糊化该弹窗的选择结果。

所以召唤行为,并不是强迫用户去做,而是遵循用户的「旨意」去提供选择。这里的「返回」才是真正的召唤行为,而「取消」并不具备召唤属性。硬生生的给「取消」附上召唤属性,只会让用户在操作时摸不着头脑。


包括下图,我常常因为在使用 App 时,弹出这样的弹框,而不能在第一时间进行正确的点击,选择退出当前的 App。



这样例子还有很多。


但是我觉得做得好的,应该是这样的:



或:



这就是刻板印象造成的结果。我们应该学会适当地使用控件,并根据自己的产品对其进行优化。而不是一味跟风。


综上所述:界面层的取消,为了表示其作用性的不同,且界面元素众多,突出颜色是没问题的;但弹框层的取消与确认在颜色上没做区分,直接用不太明显的粗细效果让用户聚焦于这两个内容的选择上,其实是不友好的设计。


如果对 iOS 设计规范有足够的了解的同学就能知道:它们在弹框控件上给出的两个选择都不是真正意义上的召唤行为按钮,只是常规内容,且更适用于产品开发,而不是设计指导。


如果你仔细观察 macOS 的设计,就能发现他们为具备召唤行为的按钮位置与颜色都做了特殊处理,并不是简单的同色系,或用粗细表示。如图:



虽然用 macOS 来反驳 iOS 似乎不太合理,但我只是想说明在设计结果上,我们应该有自己的思考。


就这个问题,我在 Twitter 上咨询了前 Apple,后创办了 UXM 的产品设计师 Anthony。原因是,他曾经也就「取消按钮」的颜色提出过一些个人看法。


在我说了这些内容之后,他跟我说的第一句话是:

Hi Dai — While Apple is very good at design, they are not perfect.(Apple 非常擅长设计,但它们并不完美。) 

接着他继续说道:你这套理论非常棒,所以你完全可以按它去给自己的产品构建一套设计规范,并不一定要遵循 Apple。


借着这个机会,我还跟他聊了许多其他内容。而这件事本身再一次验证了我的想法:越牛逼的人越谦虚,且平易近人。


哦,不是,跑题了,应该是:不存在完美的设计规范,设计师在成长过程中并不一定要循规蹈矩,受到规则的限制,认为设计就该如此。而是学会独立思考,突破屏障,去挖掘更深层次的内容。


看完这篇文章,再去翻一翻 Google Material Design Guidelines,就会有一种「哇哦!原来如此!」的感触了。



小结


所以我这篇文章的内容结论是:

  1. 位置固定,左回退,右行进;

  2. 颜色区分,左浅色,右深色;

  3. 召唤行为不是用户想做的事,而是我们应该要让用户做的事,但不是强迫,所以正常情况下,「取消按钮」通常不具备召唤属性。


可能有人会觉得,这么一个小问题,不至于用这么长一篇文章来说明,不过人么,就是存在这样那样的区别。我认为需要就可以了。


本来这篇文章还有一段关于「手势按钮尺寸」的内容,不过到目前为止,文章内容太长了,所以我暂时去掉了,会在之后的文章里分享给大家。


当然,到此为止,我聊的内容基本适用于通用场景,且适用于大部分的产品设计,但在一些特殊场景下的按钮位置、颜色,也会有不同设计方式,这就要根据具体问题来具体分析。


我这里只是把「取消按钮」的设计差异、细节提供给大家,以便帮助各位在工作中有更深入的思考,而不是想当然的说就是放左边或右边,或者就应该是什么颜色等等。包括对待其他内容也一样。

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