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交互设计是什么?有什么用?

资深UI设计者 交互设计及用户体验

交互设计( interaction design, IXD ),从字面上来说,交互即为相互作用相互影响,设计即为理解与传达。在互联网产品中,交互设计对用户体验产生很大的影响。本文将围绕交互设计进行分析,与你分享。

交互设计思维:用户目标与交互目标

资深UI设计者 交互设计及用户体验

前面的文章我们分享了交互设计思维,这篇文章,我们来看看用户目标与交互目标。交互设计的核心,就是帮用户拆解这些目标并找到最优路径,让他们觉得“这事儿没那么难”。

2025年UI/UX趋势

天宇 行业趋势

2025年,UI/UX设计领域正迎来一系列令人兴奋的创新趋势。从更具沉浸感的3D元素到人性化的分区设计,从动态排版到模糊与颗粒效果的巧妙运用,再到生物识别技术的普及和可穿戴设备的深度适配,这些趋势不仅让界面更加美观,更提升了用户体验和情感共鸣。本文将深入探讨这些前沿设计趋势,为设计师和产品团队提供灵感和方向,帮助他们打造出更具吸引力和实用性的数字产品。

2025 年,数字设计领域会有很多新机会,这都得靠创新来推动。设计师们现在越来越大胆,敢打破传统套路,设计出的东西不仅要实用,还得有吸引力,能真正打动人。

比如,会有更多 3D 元素加入设计里,让用户感觉更真实、更沉浸;还有很多设计会把 “方便用户” 和 “拉近人际距离” 放在首位,不再只追求技术炫酷,而是更关注用户的实际需求和情感感受。

那么我们来看一下有哪些趋势~

1、分区设计(便当格):像整理抽屉一样规划界面

你有没有过这样的体验?打开一个 APP,信息像 “乱炖” 一样堆在一起,找半天找不到重点。

2025 年的设计师学会了 “断舍离”

就像日式便当盒把饭菜分成不同格子,现在设计师也把网页或 APP 界面分成多个 “小格子”,每个格子放不同功能或内容(比如数据、图片、文字)。

好处:信息更清晰,用户一眼就能看出重点,而且设计师可以灵活排列,让页面既整齐又好看。

比如有的网站用这种格子展示不同模块,重要内容更突出,干扰少。

分区设计技巧:格子的大小、间距、边框都有讲究!重要内容的格子更大、边框更粗,次要信息的格子更 “低调”,就像妈妈给你装便当,爱吃的菜永远摆在最显眼的位置。

图片网站链接:https://selestial.co/

2、3D 元素:让界面从 “照片” 变成 “小世界”

以前网页里的 3D 图像是 “摆件”,现在它们会 “互动” 了!

3D 效果不是新鲜事,但现在更厉害:能互动、能沉浸!

比如网页里的物体可以 360 度旋转,虚拟试穿衣服、查看产品细节,甚至结合 AR/VR 让你感觉身临其境。

现在手机和浏览器性能更强了,3D 元素加载更快,甚至能在低配设备上流畅运行,设计师可以大胆用毛茸茸的 3D 图标、会 “呼吸” 的动态按钮(比如按钮按下时像真的被按下去一样凹陷)。

好处:画面更立体、有趣,用户体验像在真实世界互动,不再是死板的图片和文字。

图片网站链接:https://kevinhilgendorf.com/

图片网站链接:https://labs.chaingpt.org/

3、动态排版:文字会 “讲故事” 了

字体不再老老实实不动,而是会 “跳舞”:大小变化、颜色渐变、跟着用户操作移动,甚至根据内容情绪调整动画(比如错误提示字体变红闪烁,成功提示变绿飘动)。

好处:吸引注意力,传递品牌个性,比如让标题动起来,用户一眼就被抓住。

文字不再是 “死板的符号”,而是会 “表演” 的演员,我们可以做一些交互创意方面的案例假设

案例1:一个新闻网站的标题 “今日热点”,当你滚动页面时,“热点” 两个字会像火苗一样跳动,吸引你点击;电商网站的 “限时折扣” 按钮,文字会从左到右 “跑马灯” 式滚动,仿佛在喊 “快看我!”。

案例2:社交媒体 APP 的评论区,当有人给你发 “生日快乐”,“生日快乐” 这几个字会飘出彩色 confetti(纸屑),还会放大缩小;如果收到一条提醒 “网络连接失败”,文字会变成红色,轻微抖动,像在着急地告诉你 “出问题啦”。

案例3:未来的动态字体甚至能根据你的输入语气自动调整!比如你在聊天框里输入 “气死我了!”,发送后文字会变成红色,扭曲变形,模拟 “愤怒” 的情绪;输入 “哈哈哈哈哈”,文字会笑着上下弹跳,自带喜感。

图片网站链接:https://wodniack.dev/

图片网站链接:https://romaingranai.xyz/

4、模糊 & 颗粒效果:给界面加一层 “温柔滤镜”

背景不再是纯色或简单渐变,而是加了 “滤镜”:有的模糊像柔光,有的带颗粒感像老照片,让界面更有层次和温度。

好处:不抢主内容的风头,却能增加细腻的质感,让用户觉得界面更精致、有 “呼吸感”。

想象一下:你的屏幕不再是冰冷的玻璃,而是像磨砂质感的灯罩,透着柔和的光 ——

例如:一个阅读 APP 的背景,不是纯灰色,而是带点模糊的浅灰,像隔着一层薄雾,文字浮在上面更突出,眼睛看久了也不累;

短视频 APP 的点赞按钮背后,有淡淡的颗粒感,像老电影胶片,点击时还会有轻微的 “沙沙” 声,复古又治愈。

例如:有些网站的光标变成了半透明的小圆圈,移动时会在背景留下淡淡的拖影,像在雪地上踩出脚印;

购物车图标点击时,周围会升起细小的颗粒,像撒了一把金粉,让操作更有 “仪式感”。

现代人看腻了 “完美到反光” 的数字界面,这种带点 “不完美” 的质感,反而让人感觉亲切,像摸到了真实的纸张或布料。

图片网站链接:https://breadzine.com/

5、暗色模式:从 “暗黑冷酷” 到 “深夜暖灯”

以前的暗色模式是 “纯黑配白字”,刺眼又冰冷,现在设计师给它加了 “柔光滤镜”:

不是纯黑背景配白字那种刺眼的暗模式,而是柔和的 “低对比度暗调”:比如深灰配浅灰,带点淡淡光影,像傍晚的光线一样舒服。

好处:保护眼睛,减少视觉疲劳,还营造出高级、安静的氛围,比传统暗模式更温馨。

颜色更温柔:比如微信的暗色模式,背景不是纯黑,而是深海军蓝,文字是浅灰色,图标带一点淡金色光泽,晚上刷手机像在暖黄色的台灯下看书,不刺眼还很高级。

场景化设计:一个助眠 APP 的低光模式,界面会模拟 “月光效果”,背景有淡淡的云层阴影,按钮像夜空中的星星一样微微闪烁,配合白噪音,让你还没开始冥想就先放松下来。

保护眼睛更贴心:低对比度设计减少视觉疲劳,尤其适合长时间用手机的上班族、学生党,再也不用担心晚上刷手机 “亮瞎眼”。

图片网站链接:https://www.chromatique.studio/

图片网站链接:https://dribbble.com/shots/24281290-Kenn-Food-Processor-Landing-Page

图片网站链接:https://silverdrive.nl/

6、UX文案:界面里的 “贴心小助手”

你有没有被 APP或网站 的 “谜之提示” 搞懵过?比如 “操作异常,请重试”—— 到底哪里异常?现在设计师开始 “说人话” 了

按钮上的字、提示信息、错误提醒…… 这些细节文字越来越重要。比如 “提交” 改成 “确认发布”,错误提示写 “网络好像断了,点击重试” 而不是冷冰冰的 “错误 404”。

好处:让用户知道该做什么,减少操作困惑,就像有个小助手在旁边轻声指导。

按钮文案更具体:以前 “提交” 按钮,现在改成 “确认并发布动态”,你一下就知道点了之后会发生什么;购物车的 “结算” 按钮变成 “去支付(含 3 件商品)”,清楚告诉你当前购物车数量。

错误提示会 “安慰人”:当你登录密码输错,不再是 “密码错误”,而是 “密码好像不对哦,是不是字母大小写搞错了?试试找回密码吧~”,带点 emoji 和亲切感,让你不烦躁。

空状态会 “引导”:比如一个笔记 APP 的空白页,不再是冷冰冰的 “暂无笔记”,而是画着一个小台灯,配文 “点击新建笔记,开始记录今天的小确幸吧~”,鼓励你行动起来。

图片网站链接:https://clickup.com/

图片网站链接:https://www.headspace.com/

7、生物识别:靠 “脸” 吃饭,告别密码焦虑

不用记复杂密码了!指纹、人脸、语音识别越来越普及,甚至未来可能用眼动或神经信号验证。比如手机刷脸解锁、支付时扫指纹,又快又安全。

好处:再也不怕忘记密码,登录像 “本能反应” 一样自然。 

你还记得自己设过多少个密码吗?邮箱、银行、社交软件……2025 年,你只需要 “露个脸”

“扫个指纹”:

生活场景:早上上班,刷脸打开公司门禁;午休用指纹支付买咖啡;晚上回家,虹膜识别解锁手机,全程不用输密码。甚至连银行 APP 转账,看一眼摄像头就能确认身份,安全又快捷。

默默验证更省心:有些 APP 会 “偷偷” 验证你 —— 比如你常用手机的手势是右手拇指解锁,系统会记录你的握持姿势,当检测到左手拿手机且指纹不符时,自动触发安全提醒,不用你手动操作,安全藏在细节里。

特殊场景:比如戴着手套不方便指纹解锁?未来的可穿戴设备可能支持 “静脉识别”,通过血管纹路确认身份,下雨天、运动时也能轻松解锁。

图片网站链接:https://dribbble.com/shots/23201694-Face-id

8、可穿戴设备设计:从 “戴在身上” 到 “长在身上”

智能手表不再是 “缩小版手机”,而是更懂你的 “贴身伙伴”:

智能手表、VR 眼镜、健康手环等设备的设计越来越难:屏幕小,怎么让用户操作方便?

比如用手势滑动、语音命令,甚至靠眨眼控制;还要考虑戴着舒服(轻、贴合手腕)、续航久、适应各种场景(运动时防水,强光下看得清)。

小屏幕大讲究:比如一个运动手表,跑步时屏幕自动切换成 “极简模式”,只显示配速、心率、里程,字体超大,你 glancing(扫一眼)就能看清;当你停下来休息,屏幕会慢慢显示更详细的数据,像个贴心教练。

交互方式创新:VR 眼镜不再靠手柄操作,你眨眨眼就能切换菜单,点点头就能确认;智能手环检测到你睡眠不好,早上会震动提醒 “昨晚睡眠质量一般,今天记得多喝水哦”,还会同步调整手机的屏幕亮度,帮你缓解疲劳。

场景化适配:比如滑雪专用智能眼镜,强光下自动调暗镜片,检测到你加速滑行时,界面只显示速度和路线,避免分心;潜水手表接触到水时,自动锁定屏幕防止误触,浮出水面后又恢复正常。

图片网站链接:https://inspect-ar.com/en/

图片网站链接:https://dribbble.com/shots/18628321-Fitness-Smart-Watch-UI

2025 年的设计趋势:“以人为本”

界面不再只追求好看,还要让用户用得爽、有情感共鸣:分区清晰、3D 互动、动态字体吸引眼球,模糊背景和低光模式让眼睛舒服;UX 写作和生物识别减少操作麻烦,可穿戴设备更懂用户的使用场景。

本文由人人都是产品经理作者【南设】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

兰亭妙微(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大数据可视化界面设计、B端界面设计、桌面端界面设计、APP界面设计、图标定制、用户体验设计、交互设计、UI咨询、高端网站设计、平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan

交互设计思维:用户目标与交互目标

天宇 交互设计及用户体验

前面的文章我们分享了交互设计思维,这篇文章,我们来看看用户目标与交互目标。交互设计的核心,就是帮用户拆解这些目标并找到最优路径,让他们觉得“这事儿没那么难”。

一、用户需要达成什么目标

在交互设计中,用户的目标可以理解为他们希望通过使用产品完成的事情。换句话说,就是用户打开你的产品时“心里想要达成的事”。这个目标可能是很直接的,比如在外卖App上订一份喜欢的午餐;也可能是抽象的,比如通过一款学习软件提升自己的外语水平。无论目标是什么,用户都期望在操作的过程中高效、顺畅且愉快地达成目标

交互设计的核心,就是帮用户拆解这些目标并找到最优路径,让他们觉得“这事儿没那么难”。比如,如果用户的目标是查找一条航班信息,设计师需要确保他们可以快速找到搜索入口,并在最短的时间内完成查询,而不是在复杂的页面中迷路。

除了完成任务,用户还有情感上的目标,比如体验愉悦感、安全感或满足感。举个例子,当用户在付款时,他们的功能性目标是完成支付,而情感性目标可能是确认交易安全或者支付方式简单快捷。这就是为什么很多支付产品会在完成支付后弹出一个愉快的提示动画,比如一个小勾或一个成功的笑脸——它不仅告诉用户任务完成了,还让他们感到一种心理上的正反馈。

因此,交互设计思维的本质是站在用户的视角去思考:他们想要完成什么,他们需要如何完成,以及我们如何让这个过程变得简单、高效和愉悦。满足用户目标,才是设计的成功所在。

二、产品需要传递什么信息

在交互设计中,产品不仅是帮助用户完成任务的工具,更是一个信息传递的媒介。那么,产品需要传递的信息到底是什么呢?简单来说,就是**“我是什么”“我能做什么”“你现在在哪儿”“接下来该怎么做”**这几大核心信息。

首先,产品需要明确地告诉用户“我是什么”。比如,你打开一个外卖App,页面上醒目的美食图片和“搜索餐厅”的提示,就在告诉你,这个App的核心功能是帮助你找到食物并下单。如果用户对产品的功能感到困惑,那设计就失去了它的基础价值。

接着,产品要传递“我能做什么”的信息。也就是说,用户需要很清楚地知道,这个产品能为他们提供哪些服务,或者有哪些功能可以用。比如在拍照App中,用户可能会关心是否有滤镜或编辑功能。设计师要通过直观的界面布局和易识别的图标来传递这些功能信息,避免用户四处寻找。

再来是“你现在在哪儿”。用户在使用产品的过程中,需要随时了解自己在操作流程中的位置,比如是刚开始填写订单信息,还是已经进入支付环节。这种清晰的路径感,可以通过导航栏、进度条等设计元素来实现,让用户有一种“掌控感”。

最后,也是最重要的,产品需要告诉用户“接下来该怎么做”。交互设计的一个关键点,就是要引导用户完成操作,避免他们卡在某一步不知所措。例如,当用户填写表单时,如果某项信息漏填了,产品需要用清晰的提示信息,比如红色边框或弹窗,告诉用户哪里需要修正。通过明确的反馈,用户会感到流程是流畅的,而不是无头绪的。

总结来说,产品传递的信息是为了让用户明白自己的位置、了解操作步骤、感受到控制感和安全感。一个设计得当的产品,会像一位贴心的向导,不断用合适的方式传递这些信息,让用户有条不紊地完成目标,同时享受使用的过程。

三、如何链接用户目标与产品目标

在交互设计中,找到用户目标与产品目标之间的平衡点就像搭建一座桥——一边是用户的需求和期望,另一边是产品的商业目标和核心价值。设计的任务,就是让这座桥既稳固又通畅,让用户愿意通过产品实现他们的目标,同时产品也能达成自己的目标。

  1. 理解双方的目标。用户目标往往是具体的、个人化的,比如通过一个购物App快速买到需要的东西,而产品目标可能更关注商业利益,比如提高销量或用户粘性。要平衡二者,设计师需要深刻理解用户的真实需求和行为,同时清楚产品的发展方向和核心价值。
  2. 用设计让双方目标对齐。最理想的状态是用户的需求与产品的目标能在设计中自然地融合。比如,外卖平台的用户希望快速点餐,而平台的目标是提高订单量。设计师可以通过优化首页推荐系统,让用户快速找到喜欢的餐厅;同时引入组合优惠功能,既满足了用户省钱的需求,又推动了平台的销售增长。
  3. 关注用户体验的同时实现产品价值。有时候,产品目标可能会和用户体验产生冲突,比如产品希望通过广告增加收入,但广告过多会让用户反感。此时,设计师需要通过策略性设计找到平衡点,比如在不打扰用户核心任务的地方投放广告,或者提供“去广告”的付费选项,让用户自己选择。
  4. 通过数据和用户反馈持续优化。平衡用户目标和产品目标不是一蹴而就的,需要在实际使用中不断调整。通过用户测试、数据分析和用户反馈,设计师可以发现哪些地方做得好,哪些地方需要改进。比如,如果发现某功能让用户觉得复杂,那么优化后的设计既能提升用户满意度,也可能间接增加产品留存率。

总结来说,设计师的职责是成为用户和产品目标之间的“调解员”,用设计语言找到两者的共赢点。一个成功的设计,不仅能让用户满意,还能帮助产品实现长远的发展目标。这种平衡并不容易,但通过不断洞察、尝试和优化,就能让产品和用户之间建立起良性连接。

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AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈

ui设计分享达人 设计管理与成长

这两年生成式ai爆发性增长并且重塑数字创作的工具生态。从文本生成、图像视频生成以及模型训练,可以说无法离开ai,ai的介入让创意生产变得前所未有的高效简单,但同时也带来了体验上的困境,例如我们在使用自动化生成便利的同时,还能保持对创作过程的深层控制?比如在进行文生图或者线稿转3D的流程中,我们如果要控制某个部分的设计表现,需要利用多个方法才能完成,仅仅通过提示词的修改并无法完成,这个矛盾在之前的SD等开源模型中非常明显;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
 
算法模型的开放让设计达到了无限的可能,但更多设计师却被迫在控制权和易用性之间做出了妥协,当重复一个流程无法生成满意的图象时,大多情况都是基于一个“不满意”的图像进行优化,我把这个理解为用户心理上的妥协;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
以节点式工作流工具ComfyUI为例,其通过可视化编程赋予用户对Stable Diffusion生成流程的精细控制权,允许自由组合模型、调节参数、插入预处理模块,成为专业创作者的首选工具。然而,这种高度自由的设计也带来了显著的认知负担:错综复杂的节点连线、晦涩的参数术语、缺乏引导的开放式画布,让0基础设计望而止步;数据显示,超过67%的新用户在首次使用ComfyUI时因“界面混乱”而放弃进一步探索(来源:ComfyUI社区调研)。这一现象揭示了生成式AI工具设计的核心矛盾——系统的灵活性与用户的心智模型之间如何实现平衡?
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
一、核心问题与矛盾
1、设计师对“控制权”的需求本质
安全感需求:
用户希望理解生成过程(分布控制、seed数值、CFG),避免黑箱带来的不可预测性;
注:大多数AI工具(如Midjourney)像一台自动售货机——输入提示词,随机吐出一张图片。用户无法知晓AI为何生成一只三头六臂的猫,只能反复“抽卡”直到满意。
 
创造性需求:
通过精细化的控制实现独特的风格,例如分布提示,基于大模型训练出来的lora,不同lora模型融合后的混合模型,这些需要付出很大的学习成本和时间才能满足,我个人理解ai给设计师通往目标的过程中搭建了不同的道路,但设计师如果在没有导航的情况下要达到这个目标,中间可能会辗转反侧,也可能一条道路就能到达目的地;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
效率需求:
自动化设计(如MJ和国内其他一键生图的ai产品)可以降低设计的操作成本,但同时牺牲了可控性;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
2、comfyUI的设计矛盾
过度控制悖论:
ComfyUI试图打破黑箱,将AI拆解成可调节的“齿轮组”(如调节“采样器”改变画质、用“ControlNet”控制构图)。但当用户面对50多个参数和上百种节点时,反而因信息过载陷入“该调哪个参数?连错节点会爆炸吗?”的决策瘫痪。
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
过高的配置要求:
comfyUI解决了MJ带来的黑箱效应,但同时也带来了物质上的门槛,设计师需要配备更高的配置或者使用第三方租用云电脑等才能运行,否则前者就会造成漫长的等待,后者则需要花费大量的财力,对于设计师而言反而是造成了时间上的负荷;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
功能维度:
节点系统支持无限组合,但缺乏对用户意图的主动理解,如自动推荐节点;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
认知维度:
参数暴露(如CFG Scale、Sampler)提供控制感,但引发“选择过载”实际使用过程中,如果是普通玩家,无法短时间内通过这些参数来控制结果,核心还是在于认知门槛过高;
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交互维度:
自由连接节点导致逻辑混乱(如错误连线无及时提示),增加调试成本。
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我把ControlNet的“负面条件”打乱连接到“正面clip文本框”上,而采样器的“负面条件”直接连接到“负面clip文本框”内,整个过程是不会出现任何报错提示,但是当运行调试的时候就会运行失败,提示ControlNet缺少负面条件,ControlNet(应用)缺少负面条件输出等问题,众所周知对于一些低配玩家,运行一次需要等很久,等到最后发现生产出来一个“报错”!!!
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二、对比分析:comfyUI和midjourney
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
当设计师想生成“一只穿宇航服的柴犬”,Midjourney可能输出卡通风格或超现实照片,设计师只能通过追加提示词(如“3D、黏土”)逼近目标,不停的抽卡;
(实在不想用mj了,下面的图本地跑的,大概的意思一样就是不停的抽卡抽卡)
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
在ComfyUI中,设计师可以强制指定:用FLUX模型生成基础图像,然后加载相关LoRA模型,在添加个视觉风格迁移的模型,添加宇航服,在添加个视觉风格模型,连接OpenPose节点调整柴犬姿势,最后用放大模型,放大画质;但我就想说:我只是想画只猫,为什么要弄这么复杂。。。
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
关键结论:
ComfyUI的“高可控性”吸引专家设计师,但普通设计师或者0基础设计师因认知负荷大多放弃使用。Midjourney通过“限制控制权”降低门槛,但设计师可能因无法干预细节感到焦虑。
三、comfyui冲突点和机会点
为什么说这个呢,因为comfyui目前是趋势ai,核心的生成逻辑包括实际应用都已经大于mj了,所以接下来的内容也是围绕comfyui拆解的;
1、参数暴露vs认知负荷
问题:
ComfyUI将所有参数(如LoRA权重、VAE选择、采样器、各种模型加载器)暴露给用户,导致界面信息过载。
例如:
设计师需要同时调整“提示词权重”“采样器类型”“ControlNet强度”时,易混淆参数优先级,对于这个结果的影响,是采样器类型问题呢还是ControlNet的数值不对呢,最后我猜大多人过程都是一个个试一遍,最后哪个效果好用哪个;
思考点:
动态参数分组,根据生成的目标隐藏无关的参数,比如当输入完成“提示词”后,可以识别出输入的提示词类型,生成一个3d风格海报,那么基于这个提示词,就可以提前预判出跟3d风格海报相关的参数都可以隐藏;参数依赖的可视化,通过逻辑线的方式标记他们之间的关系,例如CFG与采样步数,通常来讲CFG数值越高生成的图越接近提示词,但是图像质量会下降,采样步数越高生成的图质量就越高,那么问题来了,当设计师调整CFG数值时,是不是可以标记或者提示设计师采样步数的变化,以此来达到最优解;
下方示例
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
2、自由连接vs逻辑错误
问题:
节点可任意连接,但缺乏逻辑校验目前comfyUI中只是告诉设计师如果两个节点本身没有前后关系的情况下不可以连接(没有节点对应的收入口)另一种情况是两个节点在一个工作流中都能起到作用,但是节点是多功能化的,连线的时候可以正常连接,最后运行的时候就会出现某某节点不匹配。
例如:
设计师错误连接ControlNet预处理器与VAE节点,导致生成失败且无报错提示。
思考点:
实时逻辑校验,在设计师连线时提示冲突(如“该节点仅接受潜空间输入”)。
工作流自检模式,一键检测缺失节点(如缺少“提示词编码器”时提醒用户)。
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四、设计师心理与工具的“错位战争”
生成式AI工具的设计矛盾,本质上是人类认知模式与技术逻辑的冲突。以ComfyUI为例,其设计暴露了以下深层问题:
1、“技术透明化”的认知陷阱
ComfyUI将AI生成过程拆解为节点,试图通过“透明化”提升用户信任,但普通人并不需要(也无法理解)技术细节;不知道你们有没有,当我第一次看到“VAE解码器”“潜在空间降噪”等节点时,大脑会触发“意义建构焦虑”——“这些词和我想要的图片有什么关系?”
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
2、控制权的“虚假承诺”
ComfyUI看似赋予用户完全控制权,但多数参数的实际影响难以预测(如CFG值从7到8可能导致画风突变)这类似于让设计师驾驶一辆方向盘与轮胎无机械连接的汽车,转动方向盘时,轮胎可能随机偏转。设计师误以为“控制节点=控制结果”,实则是“在黑暗中调整未知旋钮”;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
3. 技术极客与大众的“认知断层”
开源社区的理想:“人人可 Hack”的民主化工具;现实问题是开发者设计节点时默认用户理解SD原理(如Latent Space、扩散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m),但普通用户只关心“如何让图片更逼真”;这种断层导致ComfyUI的文档充满技术术语,而非用户目标导向的指南(如“修复模糊人脸”对应哪些节点组合),这也是技术工具与用户体验的博弈;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
五、对于comfyUI的畅想
1、适配不同能力的设计师
专家模式:保留完整的节点和参数,让这类设计师自由编辑;
精简模式:隐藏底层参数,仅仅提供目标导向的选项;
自动化操作:根据提示词推荐采样器、cfg数值等组合,例如提示词是自然语言,那就匹配关于flux模型的专属采样器;
AI创作工具的「可控性」与「用户体验」博弈
 
 
2、智能节点推荐引擎
目标推荐:输入“生成赛博朋克城市”后,自动推荐“SDXL模型+ControlNet边缘检测+色调调整节点”;行为预测:分析历史工作流,推荐高频使用的节点组合(如“LoRA模型+分层提示词”);
3、可解释性反馈面板
参数与结果的实时性:实时显示调整CFG值对图像细节、对比度的量化影响。节点的贡献度分析:生成后标记关键节点(如“ControlNet贡献度72%”),帮助用户理解流程。
六、总结:控制的幻觉与设计的谦卑
ComfyUI揭示了生成式AI时代的核心矛盾——技术的能力越强大,人类越需要承认自身认知的局限性。工具设计不应追求“上帝模式”,而需寻找“刚刚好的控制权”给用户“扳手”而非“零件库”:提供高层级调节维度(如“画面精细度”“风格偏离度”),隐藏底层技术参数,并不是每个设计师都是工程师的角色;大多设计师的角色只是维修工;拥抱“不完美的人性”:允许用户保留“我不知道为什么要调这个,但调了就有用”的玄学操作,而非强迫所有人成为AI工程师。重新定义“控制”:从“绝对掌控流程”转向“有效影响结果”,让AI的不可预测性成为创意催化剂而非焦虑来源。


作者:爱吃猫的鱼___
链接:https://www.zcool.com.cn/article/ZMTY1MDQ2OA==.html
来源:站酷
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
 

用好「用户行为分析」让体验起飞

ui设计分享达人 交互设计及用户体验

用户行为分析-如何开始搭建
体验或交互设计知晓用户行为分析有什么用?
答:
我们所处的行业下,各类产品变得成熟精细,大家开始拼细节卷服务,市场竞争激烈。对于产品的各种优化改版也就开始变得谨慎,往往需要经过用户研究或是数据分析等工作来验证或决策,不再是由设计师或产品经理凭借过往经验办事或对标竞品照抄了,恰好用户行为分析就是用户洞察中具有代表性的一项;
 
体验或交互设计为什么要掌握这些呢?
答:
回归到用户体验相关设计,本身就是一项细致活儿,处处需要用户研究或数据洞察来辅助设计工作,了解其相关甚至熟悉搭建分析,从职能发展趋势来看,可能是迟早的事;
 
所以即使你目前用不上用户行为分析相关,也不要急着关掉文章,先简单了解一下吧,说不定你会有兴趣呢,说不定不久后刚好用上呢?
 
 
用户行为分析能干啥
用户行为分析是数据分析的一个重要领域,特别是在数字化服务行业中,主要目的是通过深入研究用户群体的流量动向以及操作行为特征等,来了解用户与产品间的关系、效果、趋势,以帮助我们优化产品设计、提升用户体验并驱动业务决策。
说人话就是:
监测用户在产品上做出了哪些行为、是否符合预期、有什么特征、问题在哪里,然后看看产品上需要做些什么调整或迎合用户的特征偏好来决策啥的。
 
用户行为分析有啥优势
具备一定的客观性与真实性
被动采集的行为数据有时候比用户口述反馈的信息要更真实有效,一方面更加直接,另一方面也少了些用户心理设防(霍桑效应);
用好「用户行为分析」让体验起飞【构建篇】
 
 
具备一定的代表性与准确性
由于是群体性的大数据,所以更有代表性,并且是即时的数据记录,不容易记混记错,准确性也更好;
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具备可持续性与可追溯性
通过数字化技术实现,可以伴随产品发展持续的采集数据,可以较为方便的调取过往数据进行比对追溯分析;
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具备一定的AI不可代替性
用户行为的背后依旧是人文心理等方面的内容分析或业务场景化决策,往往离不开人工的加持介入;
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实施构建的流程
以下是对用户行为分析的工作流图解,由于不同企业的诉求有差异,以下工作流仅代表大部分用作交流;
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关键节点拆解说明
此次主要聊聊基础的上手运用与注意事项,不涉及过深或难以理解的部分,如果说用户行为分析可以到达高等数学的程度,那么此次就讲讲加减乘除好了,师父领进门,修行靠个人,各位看客请上座!
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目标需求拆解
1、什么时候开始?
首先你的产品得有流量,然后得有一个关乎到用户行为的目标,例如想看看用户流量分布、了解功能使用频率、任务执行的漏斗关系、用户行为偏好、用户数据画像构建等,这个时候就可以考虑开始了,不然就可能南辕北辙费力不讨好。
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2、界定一个范围?
首先构建一套完善的用户行为分析系统并持续的维护与应用并不是一个轻松的事情,所以最好是针对性构建+多迭代,不要上来就想着做全盘搭建,表面的工作或问题往往可能只是浮冰,逐步的深入后问题会越来越多,个人深有体会!
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3、由上而下,找准路线?
通过业务目标向下拆解,一般上层目标无非是商业转化、用户活跃留存、任务通过率这些,向下拆解则是通过业务目标去锁定核心的业务场景或任务线路,这些核心的页面、场景或是任务线路,就是你前期可以界定的一个范围,后续的重点工作则是将核心功能的入口或路径穷举出来,避免数据对不上或找不到异常源头的情况。
在我的认知里,用户行为分析建设不是一锤子买卖,步伐走小一点,基础搭好一些,以后的迭代建设或维护也会轻松许多;
概括一下就是,不要追求全面,靠拢业务价值,关联上指标或者核心业务场景即可;
之前网上看到有大佬给了一个建设思路,这里搬来大家参考一下;
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带你认识不一样的埋点
数据埋点技术已经很成熟了,甚至有很多第三方的埋点+分析的服务,以及采集用户行为数据的不仅仅只有埋点技术方案,哪怕你做一个录屏技术都可以,只不过从数字化产品视角出发,埋点技术更有性价比,以及符合用户隐私权益,所以这里专门讲一下“埋点”这个老技术,熟悉的大佬们可以跳过埋点这部分。
1、埋点是什么
数字化应用大多有个特征,就是需要用户进行界面交互,有交互就有行为动作发生,而
数据埋点
就是将用户在
界面交互
时产生的
各种类型
监控日志
上报到产品后台去,这样业务团队就可以知道到用户在不同页面或业务场景下操作了什么,去往过哪些页面,当结合业务后台的订单等数据时,就可以还原出更加清晰的用户行为全貌。
 
通常这些埋点会分为
“页面访问(PV、UV)、区块曝光(区域、时长)、按钮操作(动作、状态)”
三大类型,并
携带交互元素和操作者的各类特征信息参数
,便于我们知晓更多的场景细节与用户情况,例如知晓这个【免费试用】按钮是对应了那个产品?点击的用户是否已开通这个产品?这个用户是否为付费用户?是否个人还是商家类型?用户从那个渠道进来的等,而且这些植入在产品代码中的埋点可以不间断持续的采集和配套产品迭代进行维护,可以帮助业务团队获取大量有效数据用作业务分析决策。
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2、什么时候派上用场
这些数据埋点主要是为业务目标的洞察分析服务,也就是说业务目标中需要采集用户行为数据时,埋点就要派上用场了,相比传统的业务日志,埋点可以收集到更加全面的界面交互的行为数据,能够简易的还原出一套线上用户的使用情景,而不仅限于一些业务后台就能统计出的转化率或基础数据等;
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并且埋点数据可以与业务数据分开存储运维,这意味着埋点数据可以更迅速的根据设定的指标公式统计出期望的数据或视图,并且不会干扰业务访问的性能质量,因此产品迭代后的新老数据对比、营销活动的效果评估、用户行为的特征偏好识别等,数据埋点都以可以派上用场的。
 
3、怎么提埋点需求?
首先埋点需求没有固定的文档格式,其次不同埋点服务平台的要求也有差异,就移动端来讲,很多服务商已经支持可视化埋点、全埋点、无埋点服务,可以实现自动识别交互元素并进行埋点操作,大大减少了开发工作量,那么再聊回埋点需求怎么提。
 
核心结论就是由上而下,通过业务目标或核心指标进行拆解,然后关联到核心的任务流程上,对于一个页面或一套流程没有必要进行全篇埋点,技巧我概括为以下几点;
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埋点需求的主要内容基本包含以下,根据业务或埋点平台的差异,可以自行调整;
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4、业务扩参怎么一回事儿
扩参即扩展参数,指在当前用户界面中可以请求到的业务数据,并将这些业务数据绑定到埋点日志中一并上报给埋点数据后台,通常为一些用户属性参数、业务属性参数、设备属性参数、网络环境参数,这样我们就可以通过这些额外的参数进行数据分析或是过滤,举个典型案例;
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数据治理是做什么
为什么要治理?
简单说就是提升数据质量与准确性,在庞大的一套数据中,我们需要弄清楚数据之间的映射关系,即不同的数据参数代表了什么元素什么动作什么含义,数据是否有缺漏或冗余、报错漏报乱报、是否有无效的脏数据(例如内部的测试数据或脚本爬虫等带来的数据),如果我们不去将这些数据进行治理,则统计出的数据指标特征或趋势都将不可靠,无法被商业应用。
简单讲就是元数据没治理准确,得到的数据指标也就失去了实用价值。
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怎么去治理?
本质是查缺补漏将无效的数据过滤掉或纠错
,再把数据涵义映射成具体的指标或描述,用作进一步的指标计算与分析,如果数据又多又杂,你会发觉这一步要你老命,例如埋点就需要逐个查询原始埋点的位置、触发条件、埋点用途、埋点含义甚至与关联业务数据的关系校对等。
不过还好,
一般来讲这些工作都是数据建模(BI)相关人员去负责的
作为应用层的我们,更多的是能够根据业务目标提出埋点需求、提出指标与数据报表需求,以及通过数据核算或查看数据趋势等手段找出异常让 BI 修复
,所以这里就不展开埋点数据治理的方法了。
 
数据维护不易
就埋点监控用户行为的方式来讲,除了平时的治理与报表问题修复,每次迭代改版还要做好相关埋点信息的管理与维护更新,保证不出错,不影响关联指标,甚至是线上用户偏好的推荐算法等应用,特别是数据规模越来越大后,又密切关联着业务决策时,数据更不容出错,且要求准确。
 
三大分析内容产出
1、内容产出的先后
在用户行为分析内容构建的过程中,除非是有特定场景特定诉求,通常个人认为都是先出指标、再完善行为链路、再逐步丰满用户画像的一个过程,原因如下;
  1.  
    通常先接到的都是一些核心指标,例如转化率、留存率、活跃度等,同时这些指标也是上层最先关注到的;
  2.  
    接着就是完善不同场景或任务路径相关,帮助洞察微观视角下的体验障碍或用户偏好等,产出流量统计、流程漏斗等,起到业务体验的洞察改善决策作用;
  3.  
    用户画像的数据本身就没那么好收集,并且是一个逐步完善和被业务决策应用的过程,所以一开始不会直接奔着用户画像构建开始;
 
2、基础指标构建
所谓指标可以理解成是产品某项业务的成绩,例如我是卖包子的,那么我的指标大概率就是每天卖出去多少包子、利润有多少、哪款包子销量高,根据这些信息我就可以知道我平时应该准备多少包子、哪些品类的包子需要多做一些、我靠卖包子能赚多少钱。
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指标构建的原理
实际上指标的构建逻辑可以很简单,例如A占B的百分比、ABC的总和、连续多天A占B的变化等,很多加减乘除的算法就能搞定,主要是能拿到真实数据,不然我怀疑你在做烂账......
 
常见指标:
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3、行为链路分析
用户行为路径是一种数字化的旅行地图,相比较传统服务的旅行地图,场景会更纯粹、意图更准确、数据采集更便捷,主要作用有以下几点;
  •  
    分析用户在产品中的活动范围或页面路径的关系,可以帮助了解用户活跃分布,流量走向等情况;
  •  
    识别在任务或流程漏斗中的卡点或跳失情况,帮助优化流程体验或提升转化率等指标;
  •  
    通过用户的互动方式或路径特征来进行用户分类或偏好分析预测等,用于内容推荐算法或精准营销;
 
这些行为我们可以大致分为浏览、消费、互动三大类,根据不同的业务类型,可以选择性采集和分析相关数据,例如电商产品就比较关注用户的浏览与消费行为,常见的有商品浏览、添加购物车到下单;
而社交应用就更关注用户的互动行为,如不同类型的内容访问、评论点赞、关注收藏分享等;
这些数据最终可能由可视化的数据报表呈现出来,以便于业务团队快捷的找到数据问题或特征,如常见的漏斗图、桑基图、雷达图、树状图、散点图、决策树等;
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小话题延展
最近在UXRen的一场分享会中,听罗浩讲了体验营销的话题,虽然是关于用户研究在职能岗位上挖掘新的商业能力的内容,但是其中有一段是关于如何在旅行地图中挖掘新的营销触点,有一些体会,这里结合用户行为链路分析简单聊一下;
背景与问题:
产品功能与业务增多,引流渠道多样化,不同渠道流量的撬动关键是什么,核心场景具备哪些能力,哪些渠道的流量能吃掉,这些流量所处的触点或场景能支持什么,用户意图是什么,产品能力能满足什么,产品发展可以支持哪些?如何分流或匹配各类流量的意图,并提供路径分发,这些用户流量数据有何趋势或特征,是否能与场景或触点进行根因分析,是否沉淀行为或偏好模型?
行为路径的重点:
在于观察不同触点下的客户意图,展开业务所能触及的部分或新的机会,并匹配合适的关键路径,以提升转化或用户粘性等,然后做数据回归分析,抓取有效的用户特征信息,并应用到产品的内容推荐或外部引流投放信息优化上。
流程过程:
触点展开与机会洞察,触点场景——意图识别——结果匹配(关键路径)——(根因回归)画像更新——算法推荐——广告优化
这一套下来,是不是感觉有点儿似成相识?后来一想这不就是一套用户增长的设计思路嘛。
这一套下来,是不是感觉有点儿似成相识?后来一想这不就是一套用户增长的设计思路嘛。
 
 
4、用户数据画像
主要是帮助了解和理解用户,使得我们可以划分用户群体和识别偏好特征,最终以提供精准营销或是洞察用户诉求来迭代改善产品。
其中偏好特征我们还可以根据业务属性细分为兴趣偏好、行为偏好、消费偏好等,并为不同偏好特征的群体提供个性化的内容服务,例如常见的内容标签标记,通过识别用户常看内容的标签,来推荐类似的标签的内容或是有潜在兴趣的标签内容来抓住用户的兴趣。
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常见画像指标构建
这些指标会通过用户行为、设备信息、个人资料的完善来逐步获取,主要可以了解到用户的地域分布、年龄与性别分布、设备与活跃度情况,相应的数据在业务后台基本上都能够获取到,只需要将某个时间分区的数据拉出来,经过Excel之类的软件把数据加工一下,就能够获取到相关数据视图。
如果将多个数据指标结合起来分析,便可以获取一些复合型数据指标,例如哪些年龄段的用户群体消费能力更强、活跃度更高、不同教育背景的兴趣爱好是否有一定的关联性等等;
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进阶画像指标构建
进阶的数据画像会完善更多的用户特征信息,便于业务团队找到用户群体的特征,做进一步的精细化运营或内容推荐,常见的画像指标如下;
此外就是在收集用户数据的过程中,保证用户隐私安全、合法性和安全性。
此外就是在收集用户数据的过程中,保证用户隐私安全、合法性和安全性。
 
用户分层模型应用
当我们采集到一定的用户数据后,就可以在数据画像的构建阶段进一步完成用户分层工作,这一步是为了将用户分类,因为不同用户群的目的是有差异的,例如闲逛、精准采购、参与活动的等等,以提供差异化的服务做精准营销、识别用户群体特征做业务策略决策、或是优化产品体验相关,不过当你的用户规模尚小,运营模式简单,你也不用迫切去进行用户分层相关,因为收益不大。
那么通常都有哪些用户分层模型呢?其实你并不陌生,一些给你列举了一些;
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分析结论到应用
相信你也发现了,用户行为分析的构建与产出并不只是行为链路的数据,同时会包揽很多其他的有价值的指标与数据,所以不要被用户行为四个字迷惑,或许你此刻正需要构建相关数据。
 
当你准备构建或整理用户行为分析前,记得目标或问题先行,针对性采集数据或建设指标,在你有了相对准确或清晰易懂的数据后,那些数据报表或图表根本难不倒你,说白了无非是将纯纯的一堆数据换了形式展示,如果你数据可视化的形式与应用不够了解,你可以看看AntV官网的介绍说明了解一下,其实你也不用每个都研究个遍,实用的就那么几个,酷炫是要代价的,报表搭建平台支不支持、Excel支不支持、时间精力够不够研发给你整,都是问题~
 
 
此篇最后!
你可能疑问没有完整的教程手把手教你啊,其实不然,构建的前提、流程、要点、建设方向均在此篇中交代过,当你按照这套流程框架去做,基本上不会有啥大问题,一般来讲这些内容也够用,至于选用哪些数据埋点平台、数据分析平台、报表搭建平台、视自家公司情况而定吧。
也不要担心在数据报表搭建或分析的过程中,你搞不定,是不是你执行先不说,多问问百度或平台客服总能解决,如果就是觉得很难上手,那么大概率是工具你不熟,或者工具不好用。
 
 


作者:泡泡_PAO
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来源:站酷
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洞察用户心声:解锁用户习惯,让产品成为用户的贴心小助手

ui设计分享达人

例如,Windows和Mac操作系统的用户在面对不同的软件关闭方式时,会因为习惯的差异而感到不适应。这种不适应性揭示了改变用户习惯需要付出学习成本,而这种成本的高低也直接影响用户对产品的接受程度。

UI设计的4个角度14点思考

资深UI设计者

站在不同的角度思考设计,发现设计的新出路。

这篇导流条设计方法,让我打开了新思路

蓝蓝设计的小编

本文将以有驾导流体验升级的项目为例,分享导流增长探索的设计思路与实践经验。

// 写在前面

 

端到端导流是指在产品矩阵体系内引导优质产品的用户使用另外一款产品,带来使用量的提升,从而实现用户规模提升的一种增长手段。随业务快速增长,有驾从百度汽车频道衍伸出了有驾小程序、M站、PC站以及APP等多纬度的产品矩阵,依托各端流量实现矩阵产品间的导流,逐步积累用户规模,是有驾目前获客渠道中占比最高的方式。本文将以有驾导流体验升级的项目为例,分享导流增长探索的设计思路与实践经验。

 

 

// 为什么要做导流

 

导流的目的

对于业务本身而言,随着移动互联网流量红利期的结束,获取新用户的成本越来越高,不管是新产品还是成熟型产品,都需要通过导流的手段来持续扩充新用户。其次,对于有驾产品生态而言,需要各端产品间的相互联动,协同发挥优势,实现流量价值最大化。

 

导流的优势

  • 成本低,相较于投放、活动等渠道流量获取方式,矩阵导流成本低;

  • 高意向,用户购车意向明确更容易实现商业转化;

  • 可共享,用户数据及行为关联互通。

 

// 如何做好导流设计

 

1.问题分析

通过梳理核心场景的4种导流条,发现各个场景导流形式各异,用户缺乏统一认知,导流引导语单一内容吸引力弱。在用户在浏览页面时,点击功能入口或想要继续查看更多内容,需要下载APP才能继续阻碍用户浏览

  • 缺乏统一认知:视觉表达形式不成体系,用户感知不够;

  • 内容吸引力弱:内容单一缺乏吸引力,用户没有点击欲望;

  • 阻碍用户浏览:打断用户正常使用功能,影响用户体验。

 

 

从导流链路的用户行为来看,整个流程下载路径过长,发现用户流失较大的转化点:

  • 从小程序落地页到下载页:在进入小程序浏览页面时,用户没有注意到导流条就滑走了;

  • 点击导流条进入下载页:点击导流条会先调起导流弹窗,点击确认后再进入到下载页,用户未选择下载就退出了。

 

 

2.明确设计方向

针对导流现状缺乏统一认知,内容吸引力弱、阻碍用户浏览、下载路径过长的问题,我们搭建了一个完整的导流链路图,根据用户增长模型,把用户生命周期各节点的用户行为与产品触点一一罗列出来,找到增长路径的设计机会点。

 

 

通过以上的问题分析,如何建立用户和产品的链接,保障友好的体验,是本次导流升级要解决的问题。根据用户关键行为,我们可以将整个导流链路拆分为3个阶段来挖掘主要机会点:

  • 下载前:兴趣激发导流吸引,建立用户稳定认知;

  • 下载中:强化用户转化动机,刺激用户完成下载;

  • 下载后:保障还原体验畅通,提升首次使用体验。

 

 

下面将分别介绍导流下载前阶段的设计落地实践,以及下载中、下载后阶段的延伸设计思考。

 

// 下载前

 

1.强化触点吸引

是否能成功引起用户注意,是转化开始的第一步,统一的视觉风格和满足用户诉求的内容,有利于增强导流条的吸引力。

 

1)收敛导流条类型

针对【阻碍用户浏览】打断用户正常使用功能、用户没有跳转预期的体验问题,下线了阻断式和截断式两种体验不友好的导流类型,将原来4种导流类型收敛为2种,仅保留通用导流条和功能延展导流条,基于这2种导流形态进行深入的设计探索。

 

 

2)建立通用视觉标准

针对【缺乏统一认知】视觉表达形式不成体系、用户感知不够的视觉问题,建立了通用导流条标准化规范。统一视觉形态,优化为页面内通栏嵌入式,同时融入品牌色强化用户感知,根据页面布局制定了不同的展示规则。

 

 

上线后,内嵌导流条在展现受限的情况下,导流转化数据与改版前基本持平,为了进一步提升导流的点击效果,开始探索场景化定制提转的设计方向。

 

3)定制场景化内容

针对【内容吸引力弱】内容单一缺乏吸引力、用户没有点击欲望的内容问题,在通用标准化形态的基础上,根据不同场景用户诉求点,丰富导流内容。分别从内容定制、按钮文案优化、以及氛围强化3个方向验证对转化的影响。

  • 内容定制:丰富导流利益点、场景化内容更能激发用户兴趣,促进转化达成;

  • 按钮文案:转化按钮文案导向性明确、内容与导流利益点匹配,可以助力按钮转化提升;

  • 氛围强化:导流样式上适度弱化氛围、样式更倾向于原生功能,有助于提升导流条点击。

 

 

2.拓展场景扩量

复利通用标准导流条的成功经验,应用到功能延展类导流条中继续验证有效性,从产品价值点出发,挖掘高流量场景的机会点从而带来转化增量。

 

1)价值传递

根据小程序和APP两端各自的不同点,分别从功能差异及体验差异两个方向进行优化。

  • APP特有功能:APP完善的功能体验可以更好满足用户诉求,例如参配浏览场景下,引导用户体验搜索及横屏查看的高频功能,对于导流转化有正向帮助;

  • 各端体验差异:小程序和APP两端体验存在差异,例如图片浏览场景下,APP清晰流畅的浏览体验及放大全屏查看图片的交互体验,能够刺激用户转化。

 

 

2)价值延续

当用户完成核心内容消费后,是否可以引导用户去APP继续浏览更多相关内容,进而引导用户下载呢?

  • 服务透传:平台服务内容传递,例如在内容落地页文末增加品牌广告导流条,帮助用户建立品牌认知;

  • 相关推荐:引导相关内容消费,例如在文章或视频页增加相关推荐导流条,引导用户浏览更多相似内容。

 

 

 

// 下载中

 

当用户通过导流条进入到下载流程时,还有哪些手段可以刺激用户激活减少流失呢?

  • 强化下载动机:下载页前置APP落地页内容,例如将通用下载页优化为场景化下载页,给用户超前产品体验吸引转化;

  • 减少用户流失:缩短链路简化流程,例如可在下载中间页完成应用下载,同时退出下载页时增加挽留。

 

 

 

// 下载后

 

当用户在应用商店下载完成后,我们还能做哪些提升首次启动APP的体验呢?

  • 还原链路畅通:提升场景还原成功率,减少频繁提示信息干扰;

  • 建立用户心智:引导新用户探索功能,根据用户兴趣推荐适合的内容。

 

以上内容是下载中和下载后阶段导流优化方向的一些延伸设计思考,为大家提供可以继续探索的方向。

 

 

// 写在最后

 

总结一下本篇文章关于导流的体验设计要点:

  • 全链路洞察,对导流链路进行拆解,通过盘点导流链路的用户行为,明确每个节点的设计方向;

  • 降低广告干扰性,减少用户浏览过程中的阻断感,适度弱化广告氛围;

  • 用户的视角引导,让用户专注于产品本身传递的价值,引领用户完成对产品的探索从而完成下载激活。

 

希望以上的设计思考,可以带给大家一些启发。

 

 


 


作者:百度MEUX
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以用户为中心的交互设计思维

ui设计分享达人

聊聊关于设计思维的内容,会从产品设计、体验设计、交互设计三个方面入手。
目前是第三篇,关于交互设计思维的内容。到这里设计思维的内容全部结束了。
感谢
以用户为中心的交互设计思维
 
 
以用户为中心的交互设计思维
 
 
以用户为中心的交互设计思维
 
 
以用户为中心的交互设计思维
 
 
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以用户为中心的交互设计思维
 
 
以用户为中心的交互设计思维
 
 
以用户为中心的交互设计思维


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