导语：尽管杰夫·贝佐斯身上的黑料可不少，但是实事求是地说，亚马逊在他的手上发扬光大，说明他还是有两把刷子的。起码在如何快速决策这一领域，他提出的“70%法则”还是很管用的。这一法则的意思是当你掌握了70%的信息后就应该立刻做出决定了。考虑到不少人总是在犹豫不决，这一法则其实可以算作是过度思考者的福音了。无论如何，要记住一个错误的决定总比没有决定好，以及从来就没有所谓的最终决定。
尽管发型相同，但我不是杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）的粉丝。这家伙是个混蛋，他对雇员非常严苛，逃税，试图通过金钱干预选举，欺骗他的妻子，还有干了很多其他的坏事。
但这个混蛋很聪明。他的一个个决策使亚马逊（Amazon）从一家在线书店成长为一个富有的（甚至有点可怕的）商业帝国。考虑到商业中最重要的能力就是做出正确的决定，我认为我们应该偷师“暗黑贝佐斯”，从他身上学到点什么。“70%法则”就是其中之一。
很简单，就是你应该在掌握了70%的信息后就做出决定。
我知道你有很多问题，让我们一个一个来分析。
来，为了把问题捋清楚，我们把做出一个好的决策所需要的所有信息称为“必要信息”。
贝佐斯解释说，高质量的决策需要90%的必要信息。明白了吗？获得这高质量的“90%”需要很多时间，而速度在我们这个快节奏的世界至关重要。无论是在工作中还是在家里，如果你不赶快做出决定，你就会错过很多机会。
如果你和我一样犹豫不决的话，在你决定如何使用那些在线优惠券获取最大优惠之前，它们就已经过期了。你还因为忙着选剧而不是看剧，硬生生地把睡前一小时的放松时间给弄没了。不过你也不要担心，就算是商业精英，同样也会有举棋不定的时候。
当Twitter提出40亿美元的收购要约时，Clubhouse的创始人犹豫了。不久之后，Twitter成立了Spaces——和Clubhouse功能差不多。突然之间，Clubhouse不再像以前那么热门了。20世纪90年代至21世纪初，诺基亚（Nokia）一直是移动行业的领导者。当时关注的重点是硬件，但当新的挑战者出现时，关注的重点已经转向了用户体验。诺基亚又足足过了7年才开始认真对待用户体验，只不过为时已晚，苹果公司（Apple）早就主导了这个市场。
以上所有例子都传达了同样的信息：“等待太久才做出决定很是糟糕。”
这就是贝佐斯提出“70%法则”的原因。他说：“在做出大多数决定时，你应该掌握你希望掌握的70%的信息。如果你想要掌握90%的信息，在大多数情况下，你可能会很花太多时间。”
在商业上，没有所谓的最终决定。你可以随时改变方向、停止行动或返回起点。
“如果你擅长修正方向，那么犯错的代价可能比你想象的要低，”贝索斯说。“然而，慢下来肯定会代价高昂。”这就是发生在诺基亚身上的事情，以及Clubhouse正在遭遇的事情。
所以，亲爱的读者们，当涉及到决策时，请记住，犯错总比行动缓慢要好。
这是一个那些过度思考者非常熟悉而且特别容易陷入的情况：你掌握的信息越多，你就变得越犹豫不决。这就是所谓的“决策瘫痪症”，但“70%法则”可以帮助你打破这个困境。
当你掌握了70%的信息时，你就和自己签下了一个精神契约，这个契约会让你避免陷入沉思模式。这就像把你的饼干盒搬到地下室，从而让自己搞砸自己的健康的成本变高了，毕竟如果这下你想吃饼干的话，就没那么方便了。
你当然不可能准确知道自己是不是掌握了70%的必要信息，但你可以尝试着估计一下。
如下三种方法可以帮助你估计自己是否已经掌握了70%的必要信息。
在这篇文章的结尾，我想强调一下关于商业决策的两件事：
文章来源：人人都是产品经理 作者：纸皮小火车
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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.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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，
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。
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，
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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%
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。
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，
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%。
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。
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）
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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.、
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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.
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。
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，
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
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！
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。
文章来源：站酷 作者：Endings
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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
今年，我们在内部中后台产品进行尝试，发现「易用度」可以作为合适的度量指标，并成功推广到 35 个产品，帮助PD、设计师、工程师等产品设计者去衡量产品体验现状，发现改进机会点。实践证明，易用度，相比满意度、尖叫度、NPS，更适合技术类产品的体验度量。结合用户行为数据，可以为用户画像、改进方向、运营策略提供更准确的决策依据。
在公司内部，技术类产品种类繁多，有很大一部分是开发、运维人员使用的中后台产品，且以从 0-1 阶段为主。由于这部分同学本身工作复杂度高，又必须依赖内部产品来完成，所以长期以来“简单易用”成为大家追求的产品体验标准，他们也把“如丝般顺滑”作为终极目标。但现实情况是，上手门槛高是使用技术类产品最大的痛点。
对于前台业务的设计者，经常会使用「人+钱」，也就是「流量+付费」来衡量产品效果。通过成功率、转化率等指标，可以快速看到用户行为上的反馈，来指引后续优化。但对于技术类产品，尤其是强流程、工具型产品，很难找到一套契合业务特点的度量方式。理论上，使用「成本+效率」是比较合适的衡量维度，实际操作下来，找到设计和产品效果之间的因果关系，并非易事。
我们做了一个内部调查，发现产品设计者经常容易遇到这些问题：
体验度量是一个绕不开的话题。天猫、阿里云、华为、京东都有尝试提出解决方案，但没有统一的衡量维度。
设计方案与产品的市场反馈，需要一个可以解释关联关系的抓手，这对迭代方向的指引至关重要。
产品团队逐渐重视用户用户，但缺乏有说服力的指标。
业界在体验度量上的方案，大致分为 3 个派别：
客观衡量法：通过数据埋点监测用户行为数据。例如经典的 PULSE 模型，还有大家熟悉的运营指标，活跃用户数、留存率、ARPU、LTV等等。这对于还未商业化、用户基数少的产品不适用。
主观衡量法：收集用户主观打分。经典的满意度、尖叫度、NPS，可用性测试量表（如SUS），美国客户满意度指数ACSI。
主观+客观衡量法：把用户行为数据和主观打分结合起来，多数用归一化方式得出一个总分，把分数划分成不同档次作参考。Google 经典的 HEART 模型，内部 的 PTECH 模型，阿里云 QoUE 模型 ，华为云的用户体验模型。
在掌握了这些信息之后，我们在内部的技术类产品上，进行了一轮新的探索。经过半年时间的试点，结合业界的解决方案、内部产品的业务特性，我们最终选择主观衡量法，并使用「易用度」这个衡量指标。
易用度，英文 Customer Effort Score ，简称「易用度」，也有译成「费力度」，指的是用户使用某个产品/服务来解决问题的难易程度。目的是消除或减少用户使用产品过程中的障碍。
该定义来自 2010年 《哈佛商业评论》发表的文章——《Stop Trying to Delight Your Customers》。2013年，Gartner 子公司 CEB 发布 易用度2.0版本 的测量方法，定义为“解决问题的难易程度”（make it easy to handle my issue）。
它的源头可以追溯到美国用户研究专家 Jeff Sauro(2009)提出的单项难易度问卷（Single Ease Question，SEQ），在可用性测试之后，用户需要对一个问题进行打分，问法是“整体上，这个任务是非常困难-非常容易（7分制）”。
为什么说「易用度」更适合技术类的产品？主要基于技术类产品的三大特点。
总体指标
易用度：使用**产品完成**工作的容易程度。
影响因素
主要因素：产品及设计给用户操作带来的复杂度，我们称之为「基础体验」，包括帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
次要因素：用户特征对使用易用度的调节作用，也称之为「调节因素」。不同特点的用户，会影响易用度分数，包括操作熟练度、先验知识、行为习惯。
大家肯定要问，这些影响因素是怎么确定的，如何证明它们的合理性？这就要提到量表开发方法，基本上可以分为几个步骤：
step1.理论借鉴
从相关领域查找经典量表，站在巨人的肩膀上，经过实践检验的量表更可靠。我们首先从15种国际可用性测试量表中借鉴，抽出了一些关键的衡量维度。另外，易用度创始人Matt Dixon（2014）在《the effortless effort》书中，总结了在客户服务场景，费力的关键因素：
信息分类不恰当，反复描述问题（82%）
需要多次求助（62%）
帮助指引不清晰(59%)
找不到相关入口，频繁切换沟通渠道（59%）
step2.实践总结
我们盘点发现，技术类产品，绝大部分属于工具型产品，强调任务流程，也是用户痛点集中的地方。汇总多条业务线近1年的调研结果。除了功能、性能问题外，根据对完成任务的阻碍程度，无论是0-1阶段，还是1-N阶段，高频体验问题分布都集中在5个维度：
帮助引导
操作反馈
任务流程
概念术语
功能入口
step3.数据分析
通过整理归纳的影响因素，需要经过信效度验证，才能有说服力。简单来说，信度就是“可信与否”，指的是结果的一致性、稳定性及可靠性；效度就是“命中与否”，指的是结果反映所想要考察内容的程度。通过统计学的探索性因子分析，验证性因子分析，我们确定 5 个维度可以有效测量易用度分数的变化。详细可查阅《如何找到影响用户体验的关键因素？》。
从易用度-满意度-尖叫度-NPS，是一个用户预期的渐进变化。从中可以看出，易用度更关注的是基础体验，也就是“简单好用”。
为什么易用度相比其他指标更适合技术类产品呢？主要有 3 个原因：
1.内部试点发现，满意度无法准确衡量技术类产品体验
满意度不能很好衡量真实体验，分数虚高。我们在一些产品上，同时使用「易用度」和「满意度」作为总体指标，发现 43% 的用户满意度评分，高于易用度评分，可以理解为“产品我满意但不好用”。此外，易用度分数与满意度分数相关性高达0.77，具备很高的可替代性。
易用度更接近用户真实体验。对任务难易程度作出评价，用户在判断时会更直接，考虑使用过程中付出的脑力、时间等成本。对满意度作出评价，除了考虑产品本身的易用性，内部用户还会考虑其他主观因素，例如：
合作关系：你是研发，我是用户，担心给你满意度打低分了，之后就不满足我的需求了。
中庸倾向：满意度调查，已经是人尽皆知的评分，国人都倾向于打中上。
评价范围：易用度问的是完成工作的容易程度，范围更小，用户评价的时候更聚焦。满意度问的是整体是否满意，范围更大，用户会综合考虑很多因素，例如上面提到的服务支持、上下游协作、需求响应等等。
2.行业实践表明，易用度比 NPS 更能预测用户留存和成本变化
易用度更能预测用户留存。《哈佛商业评论》（2010年）发表易用度时，调研7500多名用户，数据显示易用度低的客户，94％的有复购意愿，88％表示会增加支出，仅1％表示会对公司持负面态度。Garter（2013）发布报告，基于49000多名用户数据发现，易用度分值从1分提升到5分，可以使用户忠诚度提高22%。Oracle（2015）发布服务云易用度白皮书发现，当用户表示使用产品付出了更少的努力，忠诚度提高18%。相反，从满足用户预期到超出用户预期，用户忠诚度的变化并不明显。
易用度更能预测成本变化。 Gartner（2019）对100+公司、12.5w用户的调研发现，易用度从高分到低分，可以降低37%的成本。
3.行业实践表明，尖叫度更适合成熟度较高的产品类型
目前在市场上，至少在国内，ToB 产品没有达到饱和，定位也各有不同。在企业用户心中，并没有足够清晰的心智和经验去判断。例如企业微信和钉钉，基本上很少有用户会同时使用这两个产品，那用户就无法准确评价二者的好坏。
更关键的是，很多 ToB 产品，用户多数是被动接受使用的，极少有选择余地。普遍的高技术门槛，也把他们尝试的意愿和可能性大打折扣。
对比满意度、尖叫度、NPS指标，易用度的优势在于：
关注用户完成任务过程中的阻碍，重视基础体验；
适合去度量特定的用户接触点和任务流程，以便了解用户解决问题的难易程度。
劣势在于：
对于分数过高或过低的情况，没有通用的基线，需要区分行业、产品类型、产品复杂度来衡量分数是否合格；
侧重基本体验，无法衡量用户的总体满意度。
经过半年的实践，我们采集了 35 个技术类产品的易用度，根据产品类型、产品阶段来区分。结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。主要发现：
产品类型越复杂，易用度越低。试点产品中，ToC 产品易用度均值 5.46，ToB 产品易用度均值 5.32，ToD 产品易用度均值 5.07。
产品阶段越早期，易用度越低。试点产品中，0-1 阶段的产品易用度均值 5.09，1-N 阶段的产品易用度均值 5.28。
如图所示，易用度有很好的区分度，不同产品类型的不同产品阶段分数呈现出差异性，我们可以根据这个数据，去评估自己的产品所在位置。
为什么总体上选择 5.5 分作为“易用”标准？
我们在这 35 个产品上进行易用度的尝试，最终收集了 4000+ 问卷数据，得出了技术类产品的体验基线：
总体均值 5.07 分，中位数 5 分。具体分布如图所示，认为“比较容易”（5-7分）的用户占 69%。
但由于内部的技术类产品，大多处于 0-1阶段，以现在的状态作为“易用”基线，显然不合理。
因此，我们需要结合业界的实践作为参考。我们收集到 2 家用户研究领域的老牌公司 Nicereply 和 HotJar 的数据。Nicereply 是一家咨询公司，它服务的对象既包括 C 端用户，也包括 B 端用户。HotJar 是一家专做用户行为监控的公司，它服务的对象主要是 C 端用户。因此，我们倾向于采纳 Nicereply 发布的基线 5.5 分，作为参考。
Nicereply 公司在2018 年发布的易用度 benchmark，基线为 5.5 分。
HotJar 公司在 2019 年发布的易用度 benchmark，基线为 6.09 分。
很多设计者会想，不就是一个问卷嘛，能发挥多大的作用？实际上，当问卷数据+用户行为数据，它将发挥更大的价值。
现状描述：对产品当前的功能、体验、性能的在用户心中的水位进行摸底，通过数据和主观反馈找到原因。
对比差异：技术型产品往往有多个角色共同使用，并且有上下游协作关系，可以通过问卷和数据发现不同角色的偏好，找出差异化的改进方向。
影响关系：当发现某些模块用户评价低时，需要下钻找到最相关的影响因素，这时需要用到相关分析，找到此消彼长或相辅相成的变化关系，以及用到回归分析，找到可能的因果关系。
聚类分析：结合问卷数据和用户行为数据，我们可以对典型用户进行分层，也就是我们通常说的“用户画像”，可以结合经典的 RFM 模型，找到高频、忠诚、高付费且评价好的用户。
以某个技术类产品 A 为例，通过现状描述，可以发现低分人群抱怨的问题集中在哪里，提出问题优先级排序。
通过对比差异，把用户根据人口学、行为特征进行单维分类，与易用度分数做交叉分析，找出人群之间的差异，有针对性改进。
通过影响关系分析，可以找到影响产品 A 易用度分数的主要原因，也就是用户为什么觉得好用/不好用。
通过聚类分析，结合问卷数据和用户行为数据，可以发现典型人群，制定差异化的运营策略。
在 35 个技术类产品上的实践，我们发现了一些常见现象和经验性的洞察，它并非都是普适的，却有很高的参考价值。
基于内部技术类产品的体验度量实践，我们得出以下结论：
实践证明，易用度指标衡量技术类产品更有效。技术类产品降本增效的商业目的、降低技术门槛的用户诉求、流程复杂上手难的痛点，决定了体验度量要关注基础体验。满意度、尖叫度、NPS去衡量都不太准确。
易用度的衡量维度，包括 5 个部分的基础体验。即帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。当前内部技术类产品的易用度基线是 5.07分，行业技术类产品的易用度基线是 5.5 分，产品类型（ToC/ToB/ToD）、产品阶段（0-1阶段，1-N阶段）也会有所差异。
结合行为数据，易用度可以进行描述、分类。使用现状描述找出低分人群的高频问题，使用对比差异找到多角色的不同诉求，分析影响关系找到影响易用度的主要因素，结合用户行为数据进行聚类找到典型人群。
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。
文章来源：站酷 作者：Ant_Design
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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。
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）。
服务蓝图直观上同时从 4 个主要方面展示：
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。
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。
后台
后台是给前台提供技术方案支持的存在。
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。
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
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）。
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
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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很久以前我写过一篇讲「用户体验」的文章，文中提到电影的观影体验是可以通过灯光、镜头、脚本、台词、道具、特效等等手段去塑造出来的。比如，《教父》中对灯光塑造角色形象的首次运用，营造出阴暗、冷酷、深不可测的角色形象，帮助观众去建立更立体的角色印象。
所以许多学习电影的同学会去分析电影里的某个镜头或某个片段的细节，聊这个镜头的拍摄用了什么样的手法，演员的表演传递出了一种什么样的信息，以值得我们去学习。于是许多学电影的新人就会以为，学好这些东西，就能拍出一部好电影。
但是作为一名导演，如果只关注这些细节去学习所谓的理论知识，而不知道这部电影背后的宗旨，支撑起整个故事脉络的重要信息，众多人物角色的复杂情感关系，以及剧本背景所表达的时代现象等等，那么就不可能在自己的电影里代入那些细节理论。甚至连如何推进到这样的场景都做不到，试问又怎么可能去聊某个镜头下的细节呢？
这叫缺乏上下文联系，也是任何行业的从业人员在学习该行业所需要具备的理论知识时，都会忽略掉的重要条件。
说一个真实故事。设计师 Teisanu Tudor 前阵子在 Instagram 上做了个实验。他扮演成一位资深 UX，每天通过网上找来的几张图片组成各种设计案例、教程、原则等帖子，分享在上面。受欢迎程度远超他的预期，而其中热度最高的帖子，是案例改版对比图，以及两个方案比较图，再加几句简单的总结。比如：
通过这样的说法，难道就能认为现在所有 App 或网页上的 banner 设计都是错误的？当然不能这么随意下定论。
许多人都以为通过这种简单的几个步骤就可以学会设计，且认为这个学习过程是有趣且轻松，可以速成的。
Teisanu Tudor 说：这种速成贴如此火爆，不免让人有些担忧。这些帖子里的案例几乎都是脱离改版目标的上下文背景去探讨体验的，可许多人都忘了目标才能决定设计改版后的效果，而不是单独看起来如何。
或者这类：
A 与 B，真的是 B 更好么？在不同设备与不同用户的条件下，仅仅通过视觉理论得出这样的结论，未免也过于仓促。
我们都知道，一个设计方案不可能适用于所有场景，设计师的主要能力之一就是在具体限制条件下，平衡好不同利益相关者，以及多个变量，产出合理方案。而类似这种帖子的火爆似乎在传递出一种信息，就是设计是不需要具体问题具体分析的，甚至通过这种细节的通用解法就能解决绝大多数设计问题。这就属于误人子弟了。
我经常会在一些地方看到有人在整理某个页面当中的设计细节，然后有模有样总结一遍，试图将其当做产品设计的某种理论或准则。比如截一张某款产品中的界面，说它的按钮摆放有问题，会导致用户如何如何，而依据就是之前得出的设计准则。其中最有趣的一次是，有个人拿着一款产品的设计方案去吐槽另一个产品的方案，说没对上…
在前面两篇理论文章里，我反复说过理论知识的重要性，它可以帮助我们产出设计方案。但是有一个点是没有被提及的，就是「理论知识的连接性」。
许多人会把自己看到或学到的东西看作是一个独立的知识模块，且希望在工作时能运用上，然而却事与愿违。于是渐渐排斥理论，觉得理论无用，形成一种认知，就是理论无用论。再也不去读书，不去学习理论知识，以至于在知识体系层面停滞不前，无法说明白自己产出的方案，只能说感觉：我感觉可以。
这些人再也不会去思考自己为什么做这个需求，以及这个需求的利益相关者是谁，用户的目标，企业的目标，甚至是这次需求的指标，而只是看界面从某个原则上来说是否合理……而这所谓的原则，只是一些无关紧要的东西，却被人当做设计圣经。
这就是理论知识逐渐被人轻视的原因，许多人本末倒置，再也回不到正确的那条路上。
比如，前阵子有位读者问我：呆总，你看 QQ 这里把一些未开通的特权放出来，吸引用户去开通，但是绝大多数直播产品的勋章体系也挺丰富的，却很少看见会这么做的，是为什么呢？
类似这样的问题，在缺乏业务背景，商业目的，需求指标等前提下，是不可能得出一个绝对结论去证明其他产品为什么不这么做的。这是现在大多数人面临的问题，但却不自知。
就像我这个系列文章里说的一样，理论知识当然重要，但是破碎的理论，是有反作用的，所以需要串联，从全局角度出发，再深挖到细节。而不是只聊大方向，或只聊细节。
举个例子。当我们拿到一个需求，说要从 0-1 做一个长视频产品的弹幕体系。可能很多人就会无从下手，第一直觉想的是去找所谓的竞品抄一下。可能还会像上面那种对比图一样，把几个产品的弹幕界面截图下来比较下，试图从界面元素角度判断哪个设计得更合理。但是会发现，即使是抄，也会抄不到位，甚至会被老板质疑这个方案的合理性。而你能反驳的只是：别人也是这么做的。
而关于不同用户发布弹幕的权限，比如次数、时间限制、字符差异等重要信息，就被忽视掉了。包括各种违规弹幕，以及如何判断违规的弹幕，甚至是弹幕在屏幕上出现的密度、形式、速度等信息可能都无法考虑到。这就是现在许多设计师存在的问题 —— 过分专注界面元素，忽视其背后的信息。
虽然我在之前一篇文章里提到，注重细节的重要性，但是理论知识，从来都不是相互独立的，尤其是与项目相关的，更不可能从某个单点出发得出全面的设计方案理论。
如果你是刚入行的设计师，这么做无可厚非，就像学习电影的学生一样，它确实是学习理论的一种途径，只不过缺乏连接。但如果你已经入行一些日子，觉得自己进步缓慢，甚至感到迷茫，且读完我写的文章也意识到了这个问题，那你就要开始反思，自己对于理论知识的学习是否有主动去将它们串联起来。
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文章来源：优设 作者：呆呆U理
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人的时间精力都是有限的，建立良好的信息架构和层级，能让用户在有限的时间里快速获取和理解有用的信息，并进行下一步操作。
一张图上有四句话，读者根据 字号 判断先读哪一句。在从测试和调研中收集来的用户需求和期望的基础上，首先明确内容和交互的优先级，确认信息的先后顺序和关联性后，才能够设计出有重点的交互界面。这些行为是为了引导用户在阅读过程中 一眼获取重要信息。
用视觉语言来说，上面的例子只是通过调整 文案的尺寸 去探索如何设计页面层级。同时，通过调整其他平面设计元素例如 字重、颜色、透明度 等等也可以达成同样的效果。当然，这种行为同时适用于 按钮、菜单栏、表单 等其他控件。
通过距离划分视觉元素展示它们之间联系的基础前提是 格式塔心理学 组织原则，这是在构建数字界面时所考虑的设计系统的基础指导理论。因为用户一般通过 视觉元素的位置 来判断阅读顺序，设计视觉元素和控件的位置是为了促使用户完成任务，同时在某些情况下，也会引导用户去做他们所期望的事。在很多情况下，用户会自己选择想看的信息。
“在网络上，人们会一目十行而不是逐字逐句的阅读内容。他们一般倾向于付出更少的精力，以高效的方式达成目标。”
这意味着在一个拥有很多功能的页面上，用户会一目十行的迅速寻找他们的目标，因此 大部分的视觉信息会被屏蔽。
用户在网络上的阅读方式高度取决于：
用户的任务目标
用户习惯
页面层级
页面内容形式
这就非常明显了：最后两个因素是设计师可以控制的，并且考虑到网络设计越来越先进，运用知识和技术推动用户行为，而不是使电子产品成为用户的阻碍。基于这个原因，我提出一个设计原则。
有一些人说如果需要在图标旁边放一个文字说明，图标就没有存在意义了，因为它的认知优先级被降低了，成为了识别序列里的一个负担。因为图标视觉系统是建立在 逻辑原则 上的（和文字表达的意思相同），所以无论是对于有没有相关交互经验的用户而言，图标被认为是可以帮助用户迅速理解功能的。
一个只有文字说明的软件菜单和同时拥有图标和文字的菜单相比，图标可以帮助用户更快的理解。在上图中，根据用户所期望的功能，可以看到菜单中的图标带有要访问页面的标题名。接下来，当用户习惯图标后，图标将会更加简单的引导用户快速的在界面中寻找到所需要的内容。
当设计一个新界面时设计师需要知道，页面必定会被有不同阅读习惯的人使用。为了促进理解，我会把用户分成三种人并且定义为：新手用户、中间用户、专家用户。
新手用户 — 就像你所想象的那样，这是一个 第一次接触 这个界面的用户。如果这个界面是某个系统中的一部分，那意味着始终有某些功能点是他第一次接触到的。这个趋势是说，这个等级的用户 理解页面的速度会低于用户理解页面的平均值，并且花费更多的时间去理解语句直到找到所需的内容为止。
中间用户 — 比新手用户多一些数字产品的使用经验，但并不是一个界面使用专家，理解界面的时间大概是处于平均值左右。
专家用户 — 他们已经使用这个平台很多次了，所以可以较快的阅读，而且并不需要通过阅读所有的内容去理解界面，可以 快速识别元素、布局和交互的视觉呈现。也许正因为这些原因，很多用户 对产品界面的突然改变抱有抵触心理。
现在，想想看如果一个投资 APP 每周通过 Email 将以下这个界面发送给用户。用户会不会阅读上面所有的内容呢？每次打开都会阅读吗？或者只是阅读对他比较重要的内容？
这个来自金融 APP 的卡片信息展示了用户的收入。看看这个例子，你的阅读顺序是怎么样的？我可以通过元素的摆放位置、比重、尺寸大小…所形成的视觉层级逻辑来理解它。由于缺乏明确的层级关系，有一些内容无法被精准获知，必须在事后实际运营的过程中调试，通过用户使用数据反馈来决定内容的优先级和必要性，并进行修改（使用 Hotjar，Crazy Egg 之类的热点地图可以收集数据）。
请注意在这些内容中：唯一的 动态信息 就是整个【 3 】模块中的重要信息【 4 】中的内容。所有的邮件页面中位于【 1 】的内容都是一样的。【 2 】中的信息是不变的，并且重复出现在每一封这类型的邮件中，它们都是其认知标识的一部分。
第一次看到的用户需要理解这是关于什么内容的信息，所以信息全面是非常重要的，但是 并不需要把所有信息都放在突出的位置上。考虑到这点，通过 减少色彩饱和度、改变字号大小 等降低视觉重量的方式，是不打断用户阅读过程的选择。
一张展示了用户收入的来自金融 APP 的 Email 卡片，它应用合理排版促进用户更好的理解信息。
在上面这张卡片里，简单的改变了内容排布，突出了最重要的内容。他们展示了 层级关系 对用户体验的影响。一味格式化的信息传递被更具个性化、同理心的方法所取代。头部和底部信息与主体信息相合并，通过这种隔离降低了被突出的可能性。最后，将主按钮更改为次级按钮（具体情况要根据点击率来决定，主按钮可能是最好的方式，有背景色的主按钮更能激起用户点击欲望）
在商业软件环境中，确切的说是在大量的表格中，更多见的是列表标题比每一行的内容更加突出。因为标题是固定信息，而且用户可能每天都会看到，而不是将重要等级修改为 主要和可变内容（列表内的内容信息）。
认识到设计界面时成本和实现功能之间的复杂性，遵循这一思路可以帮助设计师确定元素优先级，并且创建层级关系以提升用户的使用体验。同时，因为引导对新用户来说是必须的，所以在设计产品的时候，重要功能需要结合良好的入门教程、功能提示和及时反馈。这样便建立了可以提升用户日活及留存的高效、友好的用户体验。
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文章来源：站酷 作者：ZZiUP
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唐·诺曼提出了情感化设计的3个方向：本能层、行为层、反思层。但如何在一个项目中，通过情感化设计，让用户切实感受到这样的情绪，一直没有很系统的理论。恰逢58同城交友业务中有这样的项目，可以实践一下这方面的思考。本次活动中，嘉宾分享了直播礼物的价值与意义、直播情境情绪，并以此为基础，探讨了理性化搭建情感化礼物的设计体系。
礼物的价值是什么？有什么意义，为什么不直接用钱？礼物和金钱的不等价感受，决定了礼物是很好的消费载体；不同场景需要不同载体，礼物的多样性满足了不同场景的需求；直接送钱可能会让用户不爽。
礼物要匹配情境情绪出现，送钱也不太合适，而当前平台已存在30多款礼物，但是用户的使用次数较少，期望通过本次项目更新直播间的礼物，并提升ROI。因此需要重新探索直播间会出现的情境情绪，并设计与之匹配的礼物。
这款产品面向下沉市场、25~40岁、单身/离异的用户群体。
设计情感化礼物的灵感来自于彼得·MA·德斯梅特的理论模式。
情感产生的过程：用户对产品的关注点和产品所呈现的信息相结合会引发用户对产品的评估，而评估的结果会最终决定用户对产品的情感是什么样子的。由于个体的动机、价值观、态度的不同，情感产生的差异是不可控的，导致设计师在设计的时候处于一个相对被动的位置。因此期望可以为设计师提供一些方向性的指引，帮助他们更好地完成产品的设计。因此通过模型推导，了解用户对产品的情感和关注点，从而推导出产品应该呈现什么样的信息，从而帮助设计师做出更好的设计。
2.1 规划思路：
2.2 实施步骤：
基于上述结论，给到设计师合理的方向性指引，快速上线了一部分礼物。在产品逐渐趋于成熟之后，需要对最初建立的情感指标进行核准，了解真正用户在使用过程中对产品的情感诉求和关注点，进一步调整情感。
通过1V1电话访谈，对11名真实用户进行了深访。
在阶段二中，主要探讨了以下四点：
结合上述分析，提炼出了情感诉求和产品关注点两个层面的信息。情感诉求层面，通过送礼场景和送礼动机的分析，将原来的5个情感指标重新定义为3个情感指标：自豪、爱慕、情欲。这3个情感指标将成为后续建立礼物库的基础。
产品关注点层面，从功能、体验层面为设计师提供了方向性的引导。
用研通过上述一系列的研究和分析，仅仅可以给设计师一些方向性的引导，设计师在设计层面需要进一步结合分析结论进行拆解和设计。
情绪与意象具有一定的关联性，它可能是生活习得的。例如：秋雨、孤独的老人、掩面哭泣等都可以表达悲伤；又或者是被竞品教育的，例如：火箭、跑车等，用于表达自豪，均是来自竞品的教育。
我们可以从情绪诞生的场景来剥离构成意象的维度：
基于上述维度及元素，设计、产品、运营团队内收集意象，主要方式包括以下两类：
另一方面，也要收集竞品的意象，同时需要将前面头脑风暴产生的意象以及竞品的意象进行形象类型、礼物形态、价格定位的分析和提取。
以此为基础，可以构建情绪意象库。某一种形象，在不同的场景和不同的关系下，可以表达不同的情绪。例如同样是烟花，小仙女棒式的烟花和宏伟的漫天绽放的烟花所表达的情绪是截然不同的。因此我们根据所要表达的情绪，将所对应的形象、场景、关系收纳到对应的意象库中，这可以帮助一些视觉设计师快速给出设计方向。
下一步，即可为意象进行设计形态的处理。我们将需要处理的意象，以单一-复合 和 具体-抽象 为坐标进行了分类，从而划分小礼物、中礼物、大礼物，以提供定价参考。
由于直播间涉及的礼物品类繁多，同时参与设计的视觉同学也较多，为了使得最终的产出有视觉风格上的一致性，针对每一种情绪进行了配色、光效、样式、质感上的定义。
礼物定价趋势方面，对竞品的礼物进行了分析，将竞品的礼物按表达的情绪聚合，并分析在这种情绪上，礼物价格的分布，来帮助我们了解竞品针对不同情绪表达的礼物的定价规则，以指导自己产品的定价。
最后，礼物上线后，销售量top10的礼物中，新礼物占比达到60%。同时同档位中效益最好的一款，收益提升了1035.4%。
以上是关于理性思维搭建情感化设计体系的分享。
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文章来源：UXRen 作者：宝珠
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编辑导语：面对行业竞争、市场环境的发展与用户需求的提高，品牌若想在众多同行中脱颖而出，就需要对自身做好定位，以求给消费者留下深刻印象。“智能”一词近来频繁出现，然而“智能”真的可以成为品牌定位标签吗？我们对“智能”又该如何理解呢？
2019年12月份，著名主持人蔡康永与著名经济学家薛兆丰正面交锋，他们的议题是：智能，到底“能不能”？双方各持一词，争锋不相上下。关于“智能”的优缺点，每个人的论证都非常精彩，且令人信服。
这场关于“智能”的讨论，熟对熟非？可能没有明确的答案。但凭此一点就可以证明：“智能”绝对是21世纪，商业界最流行的概念。
“智能”这个词无论放在哪个行业都是科技感的象征。看似任何品牌只要在产品中加上“智能”概念，就掌握了致胜砝码。
最近，我们到南孚集团内访，在与他们的高管进行交流中，他们讲，他们针对智能家居开发一款电池产品，并考虑把这款电池定义为“智能电池”。很庆幸，他们最终放弃了。
没有一点点防备，没有一丝顾虑，“智能”已经潜入我们的生活。当你走进家电卖场，几乎找不到不是智能的家电。你也可以到家居建材卖场走一圈，映入眼帘的是智能水龙头、智能马桶、智能锁、智能玻璃、智能蒸箱、智能家居、智能电梯、智能厨卫、智能晾衣架、智能美甲机……无处不在的智能。
我们的生活已经被“智能”包围了。
智能手机的普及让人们意识到“智能”的先进性与方便性，此后便一发不可收拾，大量的智能设备走进人们的生活。起初，智能只在家电行业流行，然后逐步渗透到家居建材行业。发展的今天，只要与电相关的设备都智能化了。因为企业相信，“智能”概念能够帮助到他们。
武汉一家电梯企业直接把“智能”申请成商标。
总而言之，我们所处的商业环境正处于“智能”的变革中。对于企业来说，“智能”既是挑战也是机遇。他们把“智能”作为广告设计的主角，并认为“智能”应该是传播的核心，甚至比品牌还重要。
在苏州，有一家企业在公路大牌广告中说“智能是我们的方向”。这家企业甚至没有把自己的品牌放进广告中，也没有自己在销售什么产品。
中山市一家智能安防企业，它在广告中说“智能在门上飞驰”。
浙江维卫电子洁具有限公司在广告中说“买智能，选维卫”。这个广告在上海虹桥高铁站投放至少2年。
站在企业角度就能理解他们的做法。在智能浪潮袭来之时，他们非常害怕自己的产品成为过时货。为了使产品成为人们关注的焦点，就必须与智能搭上关系。
企业认为，当消费者浏览网页，观看产品说明书，在购物平台看相关的体验评价，在与消费者的每次互动中，只要把“智能”一词送入消费者眼帘，产品必然比以往卖得好。
企业对“智能”的追求可谓到了疯狂的地步。从创建品牌角度看来，“智能”会成为品牌差异化的定位吗？
不急于回答这个问题，我们探究一下“智能”是否会增加品牌的竞争力。
“智能”是传统企业的兴奋剂。尤其是这个时代，传统企业不被淘汰的救命稻草就是抓住智能风口。因为“智能”会让他们的产品看起来很高级。
投资者也致力于寻找这样的企业，并期待下一个“独角兽”的诞生。媒体也会挖掘他们的故事，并把他们带到聚光灯下。
对于一个企业来讲，“智能”到底是机遇？还是冒险？
我们看几个实践案例，他们都是“智能”概念的簇拥。据我们观察，不同企业的实践成效也不尽相同。部分企业的实践却带来灾难性的后果；有些企业在实践一段时间之后便放弃了；还有的企业正在实践中……
我们看一个传统企业的实践案例。从结果来看，“智能”概念并没有让它的品牌变得更强大。相反，“智能”引导这家企业走向了极端。
浩沙原本是全国领先的健身房连锁机构。到了智能时代，他们已经迫不及待把“智能”与健身房结合在一起。他们通过APP把智能硬件和健身房进行一体化建设，并宣布1亿元战略投资健身APP啡哈健身。同时，内部孵化的硬件公司钛酷科技，开始健身智能硬件的研发。
智能健身房受到媒体的关注，他们大肆鼓吹智能健身房的到来。人民网以《浩沙推出大健身战略打造一流智能化健身房》为主题发表看法，新华社发文《新零售健身时代来了 浩沙启动首家智能健身会所》。
实际上，浩沙智能健身房并没有因此而不可战胜，而是一步一步消失在人们的视线中。
从竞争角度来看，即便“智能”概念没能提升品牌的竞争力，但也不至于导致浩沙健身失去竞争力。导致浩沙走向衰落的原因在于，浩沙把“智能健身馆”当作企业的核心战略，并为此提供相应的战略支持。
直白的讲，他们为“智能健身馆”投入太多。如此大的投入却没有吸引新的顾客，导致企业资金链断裂，走向破产。
再看另一类企业的实践，他们试图通过“智能”概念与竞争对手实现区隔，从而创造新顾客。但事与愿违，而后因为实践效果微乎其微而放弃。
中国厨房电器领导品牌老板电器为了迎合趋势，于2014年9月发布全球首台搭载ROKI系统的智能大吸力油烟机，并畅想行业未来的发展趋势：智能化与科技感成为主流。
在老板电器预见的智能世界里，吸油烟机内部嵌入摄像头可以成为标配，它既可以实时视频通讯，又可以远距离监控烹饪状态。
智能手环精准记录人体的运动量和身体状况，将这些数据与菜谱的荤素搭配，卡路里和维生素的比例都结合在一起，智能推送菜谱，保证营养与能量的均衡。
同样的实践，2016年，中国电动自行车领先品牌雅迪在上海国际时尚中心正式发布公司首款智能电动车新品——雅迪Z3。
所谓智能，就是说雅迪Z3拥有自己专属的智能手机APP，骑乘者通过APP可以轻松地对电动车进行操控。雅迪Z3的APP支持GPS和北斗实时双模定位、远程报警、智能诊断、开机自检、服务网点搜索、一键切换动力模式以及车辆个性化设置等功能。
老板和雅迪两家企业很快就在传播层面放弃了“智能”概念。
可能的原因是实践效果不佳。
雅迪和老板的实践并没有引起其他企业的企业警惕。相反，部分企业会认为雅迪和老板的成功是因为他们向消费者传达了“智能”概念。
实际上，在两个品牌诉求“智能”之前，雅迪电动车和老板电器已是行业领先品牌，智能并没有给他们增色，也没有让两个品牌的影响力得以提升。
话说回来，智能也没有让他们的品牌失去影响力，只是瞎折腾了一番。对于这个具有巨大领先优势的品牌而言，消耗一些资源并不会令他们伤筋动骨。
近几年，“智能”如瘟疫一样侵入汽车市场。如果你经常出入各种车展，就不难发现几乎所有的车企都将重点放在了“智能”领域并纷纷将“智能”作为汽车重要的亮点。小鹏、蔚来、理想和威马这四个领先品牌如何定义自己的品牌？
很明显，他们一致地把目光锁定到“智能”概念上，并竭力占据它，从而实现品牌的差异化。然而企业应该深度思考的是，对于消费者而言，什么是“智能汽车”？“智能”到底意味着什么？如何定义“智能汽车”呢？信息显示：
智能汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。
显然“智能汽车”意味着众多好处。
这与智能手机发展的最初阶段颇为相似。智能手机拥有众多好处，但没有哪个品牌能够占据“智能手机”。那些强大的品牌都是通过占据摄影、信号、音乐、快充等概念来实现区隔。
由此类推，电动汽车品牌不可能通过占据“智能”创建定位，他们实现差异化的方式应该是占据其它的词汇，而不是智能。
从方法论来讲，定位理论倡导品牌占据一个明确的，单一的词汇。而“智能”呈现的却是包罗万象，好处众多。这显然违背了定位理论的基础。
虽然“智能”不会成为汽车品牌的定位概念，但汽车朝着智能化方向进化却不容忽视，因为它让人们的出行更加便捷、更加安全、也更加舒适。如果你的汽车不具备智能化，可能面临被淘汰的局面。
从竞争角度来看，答案是显而易见的——智能没让品牌变得与众不同，变得更有竞争力。
消费者认为什么是智能？它能提供什么价值？对于那些致力于通过智能创建定位的企业而言，这可不是一个可有可无的问题，而是一个首先要弄清楚的问题。否则，企业如何在心智中占据它。
这个问题并不容易回答。我们试图从认知科学领域寻找答案，但依然模棱两可。
哈佛大学认知心理学家史蒂芬•平克曾在《心智探奇》中讨论过“什么是智能”。平克先生在了解其他心理学家对“智能”的看法后，他说出了自己的看法。他认为，智能是面对阻碍，根据理性规则做出决策，从而达到目标的能力。
许多心理学家及认知科学家对“智能”的定义迥然不同。由此可以看出，到目前为止，人们对“智能”依然缺少统一的定义。
企业真应该回过头来想一想，到底什么才算是智能？单从定义上讲，似乎都难以找到一个准确答案。因为一旦将这个词放在任意一个产品上，其定义都会发生变化。
在油烟机品类中，智能代表的含义是：可视频通讯，远程监控烹饪状态。智能手环精准记录人体的运动量和身体状况，将这些数据与菜谱的荤素搭配，卡路里和维生素的比例都结合在一起；智能推送菜谱，保证营养与能量的均衡。
在电动自行车品类中，智能代表的含义是：支持GPS和北斗实时双模定位、远程报警、智能抱死、蓝牙感应、服务网点搜索、电池检测以及车辆个性化设置等功能。
在马桶品类中，智能代表的含义是：通过按钮面板来进行操作臀部清净、下身清净、移动清净、坐圈保温、暖风烘干、自动除臭、静音落座等等。消费者在使用的时候，只要手握遥控器轻轻一按，所有功能都可轻松实现。
老板智能大吸力油烟机、雅迪智能电动车以及智能马桶……如果把名单列全，数量可能会令人吃惊。
不同行业，智能代表着不同的定义。即便处于同一品类，消费者对“智能”的理解也因人而异。可以推测，这些定义传递到消费者那里，他们定然不知所措。
消费者如何理解“智能”？它的价值在哪里？
如果把这个问题抛给消费者，他们肯定一脸无辜。商业界创造出来的词汇，为什么让我们来解释呢？根本原因在于，商业界对智能的定义千差万别，导致消费者接受到的信息非常凌乱。
我们对购买智能产品的消费者进行了访谈。结论是，消费者对“智能”的理解是模糊的，不清楚“智能”到底能够带来了什么好处。那些花里胡哨的功能，他们并不在乎。
非但如此，在实践中，许多企业的“智能”概念抹杀了一个犀利的差异化定位。
我们做过一项调研，当向消费者介绍指纹锁时，很容易就理解了。然而，当我们询问他们对智能锁的看法时，他们开始犹豫不决。在不确定的语气中，有的消费者说是指纹开锁，有的消费者说是密码开锁，还有的消费者说是脸部识别开锁。
企业的想法是越多越好，仅诉求指纹锁，好像漏了一项功能；仅诉求密码锁，好像也漏了一项功能。“智能锁”成为他们的解决方案。
可以看出 “智能”是一项复杂的功能。
当企业把众多功能用“智能”概括时，没有让事情变得简单，反而更加复杂。如果你不能用一句话向消费者说清楚品牌的优势所在，即便再先进的功能也不能创造价值。
企业要弄清是什么使您的品牌与竞争对手区分开来。聚焦单一功能才有可能创建品牌。2017年，定位之父艾·里斯先生在第三届定位峰会上发表演讲时表示：“企业创建品牌应该聚焦单一功能”。
也就是说，品牌聚焦“智能”中的某一项功能或许可以创建一个定位。从功能角度来看，“智能”在一定程度上抹杀了一些有价值的功能，从而导致企业错失通过聚焦单一功能来创建品牌的机会。
幸好老板电器放弃了“智能油烟机”，并明智地回到“大吸力”定位。长期聚焦“智能”概念可能会导致品牌的战略成果不及现在。
克里夫定位学院的一家学员企业，他们的学习机有一项非常独特的功能，在我们看来，这项功能非常有价值，凭借此项功能完全可以创建一个全新的品类。可惜的是，这个产品还有其他诸多功能。
企业管理者陷入了“多功能”产品的怪圈，他们用一个时髦的概念概括了产品的功能，这个词就是“智能”。
每当企业管理者向他人介绍这款产品时，用30分钟，说了许多功能，但听者越来越迷惑。
放弃“智能”回归原有定位的案例并不少见。有个企业的实践经历令我们印象深刻。2017年，第十二届豫商大会后，李亮院长和我一同与广东名门锁业董事长陈力先生乘车回酒店。在路上，陈力先生讲，名门在2016年走了一段弯路。
他们认为“智能”在未来会比“静音”更有竞争力。
因此，名门开始聚焦于“智能”。为了抢占“智能门锁”，他们投入不少资源。但最后发现，品牌并没有因此变得更好。竞争压力迫使他们回归“静音”。
企业管理者一定要谨记，一旦公司开发出一项新功能，千万不要把这个功能与其他功能混合在一起，然后给它一个时髦的“智能”概念。
让品牌与众不同的最佳的策略是聚焦单一功能。
品牌创建与产品设计有很大的不同。
设计产品时，当企业发现某项新技术有竞争力，企业就可以获取，从而增强产品的竞争力；创建品牌关乎心智，当一个概念充斥在商业界并随即可见时，心智便认定它不再重要，从而导致品牌占据这个概念的价值大大减弱。
就现在的商业环境而言，“智能”已随即可见。在认知中，它已平淡无奇。
一个适用于所有行业，适应于所有品牌的概念必然会失去它锋利的一面。“智能”之所以能适用如此多的行业，就是因为它是一个很宽的概念。宽泛概念对于创建品牌通常没有什么价值。
事实上，目前还没有一个品牌能够通过占据“智能”来实现区隔，未来也不会有。
我们的观点是“智能”不能成为品牌之间的区隔概念。但智能也并非一无是处，它会使人们的生活变得便捷，变得幸福。虽然它对创建品牌的作用不大，但它依旧是产品进化的主要方向。一旦企业的产品在智能化方面落后于竞争对手，它就很容易在心智中与“过时货”划上等号。
众所周知，特斯拉是全球纯电动汽车的绝对领导者。研究特斯拉的过去会发现，特斯拉没有在某个阶段聚焦于“智能”。但这并不意味着特斯拉没有超智能方向进化，相反，特斯拉是该领域智能化程度最高的品牌。
产品竞争力和品牌差异化具有很大的不同。智能是产品进化方向，可以增加产品竞争力，是产品参与市场竞争的必要条件。但“智能”添加到品牌概念中，并不会在心智中被占据，也不会让品牌差异化。
本文通以以上观点来表明我们的看法，即：在品牌创建定位中，“智能”发挥的力量微乎其微。这一观点可能会遭到同行及企业的“白眼”。但我们会坚持自己的看法。
传统品类贴上“智能”标签总是很吸引人，让企业放弃太难了。只要企业萌生通过“智能”创建品牌定位的念头，这些论据及观点都不值一提。在商业界，想必还会有更多的企业踏进“智能”怪圈并无功而返。
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文章来源：人人都是产品经理 作者：朱小栓
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最近很长时间都在做招聘管理系统的大改版，管理系统用户角色众多、功能逻辑复杂、使用场景多样化，如何做到用户体验的突破？
在 ToB 领域，不能只关注中间的设计环节，而是需要参与到整个项目的流程中，围绕着客户服务的全流程，包括 理解业务-寻找机会-制定策略-设计原型-效果验证 进行全链路的体验设计触达。
理解业务，主要是理解业务逻辑、用户角色、使用场景；
1、业务流程图
通过客户现场访谈、问卷调查、用户行为数据分析、竞品分析、查阅行业报告等方式，梳理业务流程的关键节点，这些节点也就是我们后续设计的关键步骤。
2、用户角色
梳理出业务流程之后，从业务流程中可以找到对应的用户角色。招聘平台的用户角色包括招聘专员、招聘经理、部门主管、面试官、应聘者、猎头、企业员工等，最主要的用户角色是招聘专员。
通过角色画像，减少我们在设计过程中的盲目设计和闭门造车，时刻以用户的视角和感受来设计。
下图是“招聘专员”的用户画像
2、场景分析/用户故事
场景化设计的定义：根据特定时间、使用情景、及用户的特性，进行定制化的设计，使用户按照产品设定的路线快速完成目标尽可能的给予用户惊喜与感动。
可以应用“体验设计画布”来帮助我们更好的梳理场景。
主要是从操作流程、内容反馈、信息传达、视觉表现、情感关怀的角度来寻找交互和视觉的优化点；
「操作流程」是否高效
去除冗余：去掉哪一步骤仍能跑通流程；预判操作：下一步骤是否可预判，提前帮用户完成；自定义操作：高频操作是否允许用户自定义从而减少操作步骤；
2.「内容反馈」是否合适
符合预期：每一个操作后呈现的页面或信息内容是不是用户想要的；
一致性：不同界面同一个操作或样式，操作后是否呈现一致的内容？
轻量化：采用更轻量的内容呈现方式，是否依然符合场景，减轻操作成本；
3.「信息传达」是否清晰
边界清晰：能够明显区分各模块或信息，遵循格式塔原理；
易获取：主要模块或信息放置在容器边界的左上部分，因为用户阅读习惯从左到右、从上到下；
结构简洁：同一层级信息数量遵循7±2原则，若超过则考虑重新整合信息结构，或是提供更高效的信息获取方式；
4.「视觉表达」是否明确
减少认知负担：是否有信息内容可用视觉元素代替或辅助，规避用户阅读文字加重认知负担；
表意清晰：通过视觉元素能够快速了解信息大意，而不产生歧义；
降低疲劳：界面视觉是否容易加速用户的疲劳感；
5.「情感关怀」体现温度
正向情感：文案是否传达了正向情绪，避开负面情绪；
贴近日常：信息呈现贴近日常习惯，非必要不使用专业术语；
积极提供方案：当出现异常情况时，是否有解决方案替代异常提示；
1.「操作流程」优化操作路径
2.「内容反馈」更加人性
3.「信息传达」信息整合，清晰高效
4.「视觉表达」一致、易获取、动线合理
5.「情感关怀」体现温度
经过前面的理解业务、寻找机会、制定策略之后就可以进行原型设计了，考验大家设计功底的时候到了，这里不再赘述。
1.验证维度
2.验证方式
我们主要通过系统功能埋点、系统NPS信息收集、客户现场和电话回访、内部客户外部客户问卷调查等方式来收集用户反馈信息。
3.验证结果
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文章来源：站酷 作者：ZZiUP
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相信很多人在开车时都用过手机或车机上的地图导航，而今天 Alibaba Design 想和大家分享的就是大家常用的地图导航的换代升级版——车道级导航。
先来说说车道级导航有哪些不一样。相比于传统地图，车道级地图导航在信息精细度、定位准确性、动态信息丰富度上有大幅提升。比如，车道级导航能清晰显示道路上的虚实标线、自己的车行驶在哪条车道上，还能在地图上看到车身摄像头和雷达检测到的周围车辆、锥桶、防撞桶等。
车道级导航在智能汽车的驾驶场景中，有两方面的用户价值：
目前，高德已经发布搭载了车道级导航能力的量产产品——高德第三代车载导航，已在小鹏P7车型的NGP*自动导航辅助驾驶系统中落地。
*NGP 是高级智能辅助驾驶系统，可以在全中国大部分高快速道路上进行自主并线、超车、驶入匝道等。
车道级地图导航承载的信息与传统地图有明显差异，如何将这些信息加工转化为愉悦的驾驶体验，就是设计师要解决的问题了。下面分享一些我们在车道级导航设计中的思考。
车道级导航应用于智能汽车的人车共驾场景，需要同时考虑用户的驾乘体验和车企客户的设计定制诉求。包含三部分内容：
车道级地图中所呈现的数据元素对比普通地图更多更复杂，而且在不断采集更新中，但大致能划分为三类：动态识别元素、高精道路元素以及场景氛围元素，如下图所示。
我们要做的设计，就是将以上这些数据元素以三维视觉化的方式进行呈现，最终服务于驾驶场景中的驾驶者。我们总结了几个重要的构建原则：
「 清晰的空间关系展示 」
数字地图的优势在于能清晰展示复杂世界的空间结构、空间关系。空间关系的清晰表达能让驾驶者更了解当前所处道路环境，心里更有底，这对于开启自动驾驶的车辆尤为重要。
空间关系表达的关键在于表现道路的上下层级和联通关系、坡度变化，加上仿真的车辆及视角变化，实现高架穿桥而过、相机视角由远及近的场景展示。
空间关系表达的另一重点在于道路与周围环境的关系，比如道路与山脉，通过高精地图可以看到远方道路的弯曲路形，提前减速，提升山路驾驶安全性。
「 简约元素风格提炼 」
地图设计时整体风格选择需要克制，既要保证地图中各元素之间的区隔度，又要保证地图整体与上层业务组件拉开视觉层级。这样才能更好的突出当前需要驾驶者注意的重点元素，提升整体的信息传达效率和体验。
既要让驾驶者能快速识别地图中的元素是什么，又需要让画面整体有序，主次明确。所以我们使用介于写实与抽象风格之间的简约风格，既能写实展示元素的关键特征，整体又不复杂。
对于单个元素的设计上，主要是通过元素现实中的关键特征提取，去掉一些不影响认知的细节，让驾驶者一眼就能明确这个元素是什么。
「 动静风格统一 」
静态元素是由高精地图生成，而运动元素则是车辆传感器识别的车辆、交通设施等。地图上的这些元素的仿真表达，能够反应车周围的实时动态环境信息，增强驾驶者对车辆感知能力的信任。
对于这些动态识别元素，我们推荐客户在设计风格上与地图相呼应，在保证识别性的前提下，两者风格尽量统一，形成整体感。
下面是客户设计团队制作的动态元素模型：
对于行人、自行车等出现人体的元素，我们通过循环的骨骼动画原地播放，以及传感器确定的运动轨迹，来模拟对应的人体运动。
地图画面是由渲染引擎程序的摄像机拍摄出来的。摄像机的位置、俯仰角、投影中心、裁剪区域等都会影响用户看到的画面内容。
「 远近兼顾的视野 」
为了让驾驶者有全局的掌控感，车道级地图的摄像机视野需要兼顾眼前和远方的信息呈现。在地图上既可以看清眼前的车道标线、周围的车辆，又可以看到 500 米甚至一公里后的路形变化、高速出口等。
「 自动驾驶动态视角 」
我们与客户设计团队一起，对自动驾驶场景拆分做了多次讨论，最后决定对车速和并线这两个变量设计动态视角。
在自动驾驶场景中，摄影机与自车的距离会随着车速大小在一定范围内变化。当车速较慢时，拉近摄影机与自车的距离，以强化显示自车周围的动态信息。当车速较快时，拉远摄影机与自车的距离，获得更远的视野和足够的预判时间。
自动驾驶的关键场景是车辆自动并线。为了强化驾驶者对车辆并线决策的感知，在汽车进入并线等待状态时，相机的投射中心会移动到目标车位。
「 车道级导航动态视角 」
与自动驾驶相对的是人驾驶的场景。按与下一个转向路口的距离远近，人在驾车导航时可抽象为 4 个阶段：顺行、预判、确定、动作。
不同的驾驶阶段需要不同的摄像机视角，来强调最相关的信息。例如：当下一个转弯路口在几公里以后时，驾驶员对几公里范围内路况的需求要强于对前方路口位置的需求；当临近路口时，驾驶员对前方从哪里转弯、走哪条车道的需求又会强于对几公里后路况的需求。
下面详细介绍一下临近路口时，摄像机视角的动态过渡策略：
过程 1：根据用户位置和交通情况，提示用户并线，此时将摄像机拉近，画面从 2D 地图视野平滑放大到车道级地图视野，突出并线引导和目标车道；
过程 2：保持摄像机与自车距离不变，仰角随着自车与路口的距离逐渐减小（即锁定路口在屏幕上的位置）。这样既能有清晰的路口距离感知，又能让路口形状逐渐清楚，规避了大仰角导致的离路口越近，路口形状越扁平的问题。
不同的路口形状适合不同的仰角参数。例如分叉路口用“大仰角”就能既看清路口形状，十字路口则需要偏鸟瞰的“小仰角”才能看清路口形状。另外，当转弯路口之前很近的位置还有一个路口时，还需要调整相机的旋转角度，来清晰传达两个路口的位置和形状，防止驾驶员走错。
车道级地图与自动驾驶关联紧急，且依赖于车辆的精准定位能力，是车辆智能化的核心功能展示，对于设计上每个车企都会考虑进行深度定制，与自身 HMI 风格统一，且功能上有与其他车企的差异化与卖点，这就需要我们考虑规模化设计中的效率问题。
规模化难点在于，与客户产研设团队的合作链路摸索和优化；车道级元素种类多、状态多，设计产出的落地文件生成方式也不同；预览验证困难，导致新接触的客户设计师理解门槛高，缺乏对应的工具集。
「 低成本风格定制 」
第一阶段，我们为客户提供了各个设计阶段需要的设计规范、源文件、教程。第二阶段，客户可以使用高德设计团队打造的 D-Map 平台，通过所见即所得的方式进行设计方案配置，并且能快速预览设计效果。
「低成本增减元素」
对于车道级地图中新增三维元素，梳理了对应的元素新增流程，规范前期建模中的模型面数、坐标、法线等，减少返工调整。
传统导航地图的使用对象只是人，而车道级导航地图是人车共用的。在自动驾驶时，车道级导航地图不仅为自主驾驶系统提供地图和导航路径，驾驶者与乘客也可以通过地图更清楚地了解车辆做决策的依据，增强对于车辆的信任感；而在人驾驶时，通过车道级的精细引导，可为驾驶员带来更舒适、更安全的导航体验。
地图是人类文明的坐标，随着科技进步，地图不断被赋予新的内涵。对于车道级导航的设计探索才刚开始，未来，我们也会尝试利用不断增强的车载硬件算力，与车企一起创造次世代的车载导航体验，为用户提供更准确好用的高德地图。
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