// 寫在前面
端到端導流是指在產品矩陣體系內引導優質產品的用戶使用另外一款產品，帶來使用量的提升，從而實現用戶規模提升的一種增長手段。隨業務快速增長，有駕從百度汽車頻道衍伸出了有駕小程序、M站、PC站以及APP等多緯度的產品矩陣，依托各端流量實現矩陣產品間的導流，逐步積累用戶規模，是有駕目前獲客渠道中占比最高的方式。本文將以有駕導流體驗升級的項目為例，分享導流增長探索的設計思路與實踐經驗。
// 為什么要做導流
導流的目的
對于業務本身而言，隨著移動互聯網流量紅利期的結束，獲取新用戶的成本越來越高，不管是新產品還是成熟型產品，都需要通過導流的手段來持續擴充新用戶。其次，對于有駕產品生態而言，需要各端產品間的相互聯動，協同發揮優勢，實現流量價值最大化。
導流的優勢
成本低，相較于投放、活動等渠道流量獲取方式，矩陣導流成本低；
高意向，用戶購車意向明確更容易實現商業轉化；
可共享，用戶數據及行為關聯互通。
// 如何做好導流設計
1.問題分析
通過梳理核心場景的4種導流條，發現各個場景導流形式各異，用戶缺乏統一認知，導流引導語單一內容吸引力弱。在用戶在瀏覽頁面時，點擊功能入口或想要繼續查看更多內容，需要下載APP才能繼續阻礙用戶瀏覽：
缺乏統一認知：視覺表達形式不成體系，用戶感知不夠；
內容吸引力弱：內容單一缺乏吸引力，用戶沒有點擊欲望；
阻礙用戶瀏覽：打斷用戶正常使用功能，影響用戶體驗。
從導流鏈路的用戶行為來看，整個流程下載路徑過長，發現用戶流失較大的轉化點：
從小程序落地頁到下載頁：在進入小程序瀏覽頁面時，用戶沒有注意到導流條就滑走了；
點擊導流條進入下載頁：點擊導流條會先調起導流彈窗，點擊確認后再進入到下載頁，用戶未選擇下載就退出了。
2.明確設計方向
針對導流現狀缺乏統一認知，內容吸引力弱、阻礙用戶瀏覽、下載路徑過長的問題，我們搭建了一個完整的導流鏈路圖，根據用戶增長模型，把用戶生命周期各節點的用戶行為與產品觸點一一羅列出來，找到增長路徑的設計機會點。
通過以上的問題分析，如何建立用戶和產品的鏈接，保障友好的體驗，是本次導流升級要解決的問題。根據用戶關鍵行為，我們可以將整個導流鏈路拆分為3個階段來挖掘主要機會點：
下載前：興趣激發導流吸引，建立用戶穩定認知；
下載中：強化用戶轉化動機，刺激用戶完成下載；
下載后：保障還原體驗暢通，提升首次使用體驗。
下面將分別介紹導流下載前階段的設計落地實踐，以及下載中、下載后階段的延伸設計思考。
// 下載前
1.強化觸點吸引
是否能成功引起用戶注意，是轉化開始的第一步，統一的視覺風格和滿足用戶訴求的內容，有利于增強導流條的吸引力。
1）收斂導流條類型
針對【阻礙用戶瀏覽】打斷用戶正常使用功能、用戶沒有跳轉預期的體驗問題，下線了阻斷式和截斷式兩種體驗不友好的導流類型，將原來4種導流類型收斂為2種，僅保留通用導流條和功能延展導流條，基于這2種導流形態進行深入的設計探索。
2）建立通用視覺標準
針對【缺乏統一認知】視覺表達形式不成體系、用戶感知不夠的視覺問題，建立了通用導流條標準化規范。統一視覺形態，優化為頁面內通欄嵌入式，同時融入品牌色強化用戶感知，根據頁面布局制定了不同的展示規則。
上線后，內嵌導流條在展現受限的情況下，導流轉化數據與改版前基本持平，為了進一步提升導流的點擊效果，開始探索場景化定制提轉的設計方向。
3）定制場景化內容
針對【內容吸引力弱】內容單一缺乏吸引力、用戶沒有點擊欲望的內容問題，在通用標準化形態的基礎上，根據不同場景用戶訴求點，豐富導流內容。分別從內容定制、按鈕文案優化、以及氛圍強化3個方向驗證對轉化的影響。
內容定制：豐富導流利益點、場景化內容更能激發用戶興趣，促進轉化達成；
按鈕文案：轉化按鈕文案導向性明確、內容與導流利益點匹配，可以助力按鈕轉化提升；
氛圍強化：導流樣式上適度弱化氛圍、樣式更傾向于原生功能，有助于提升導流條點擊。
2.拓展場景擴量
復利通用標準導流條的成功經驗，應用到功能延展類導流條中繼續驗證有效性，從產品價值點出發，挖掘高流量場景的機會點從而帶來轉化增量。
1）價值傳遞
根據小程序和APP兩端各自的不同點，分別從功能差異及體驗差異兩個方向進行優化。
APP特有功能：APP完善的功能體驗可以更好滿足用戶訴求，例如參配瀏覽場景下，引導用戶體驗搜索及橫屏查看的高頻功能，對于導流轉化有正向幫助；
各端體驗差異：小程序和APP兩端體驗存在差異，例如圖片瀏覽場景下，APP清晰流暢的瀏覽體驗及放大全屏查看圖片的交互體驗，能夠刺激用戶轉化。
2）價值延續
當用戶完成核心內容消費后，是否可以引導用戶去APP繼續瀏覽更多相關內容，進而引導用戶下載呢？
服務透傳：平臺服務內容傳遞，例如在內容落地頁文末增加品牌廣告導流條，幫助用戶建立品牌認知；
相關推薦：引導相關內容消費，例如在文章或視頻頁增加相關推薦導流條，引導用戶瀏覽更多相似內容。
// 下載中
當用戶通過導流條進入到下載流程時，還有哪些手段可以刺激用戶激活減少流失呢？
強化下載動機：下載頁前置APP落地頁內容，例如將通用下載頁優化為場景化下載頁，給用戶超前產品體驗吸引轉化；
減少用戶流失：縮短鏈路簡化流程，例如可在下載中間頁完成應用下載，同時退出下載頁時增加挽留。
// 下載后
當用戶在應用商店下載完成后，我們還能做哪些提升首次啟動APP的體驗呢？
還原鏈路暢通：提升場景還原成功率，減少頻繁提示信息干擾；
建立用戶心智：引導新用戶探索功能，根據用戶興趣推薦適合的內容。
以上內容是下載中和下載后階段導流優化方向的一些延伸設計思考，為大家提供可以繼續探索的方向。
// 寫在最后
總結一下本篇文章關于導流的體驗設計要點：
全鏈路洞察，對導流鏈路進行拆解，通過盤點導流鏈路的用戶行為，明確每個節點的設計方向；
降低廣告干擾性，減少用戶瀏覽過程中的阻斷感，適度弱化廣告氛圍；
用戶的視角引導，讓用戶專注于產品本身傳遞的價值，引領用戶完成對產品的探索從而完成下載激活。
希望以上的設計思考，可以帶給大家一些啟發。
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免責聲明：藍藍設計尊重原作者，文章的版權歸原作者。如涉及版權問題，請及時與我們取得聯系，我們立即更正或刪除。
藍藍設計( www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的UI界面設計、BS界面設計 、 cs界面設計 、 ipad界面設計 、 包裝設計 、 圖標定制 、 用戶體驗 、交互設計、 網站建設 、平面設計服務、UI設計公司、界面設計公司、UI設計服務公司、數據可視化設計公司、UI交互設計公司、高端網站設計公司、UI咨詢、用戶體驗公司、軟件界面設計公司
當你使用形形色色的APP時，是不是時常不由自主地感慨“這個APP的界面太丑了”、“這個APP太難用了，連入口都找不到”，是什么原因造成這種感受呢？
認知心理學中有個概念叫做認知負荷「cognitive load」，它表示大腦在工作中記憶資源的使用量，會影響用戶的信息閱讀和產品使用體驗。本文將從信息層級、信息結構、閱讀順序、信息密度、文案表述五個層面來探討如何降低用戶認知負荷。
格式塔心理學的封閉性原理告訴我們，人們在認知某個東西的時候首先看到的會是整體、而不是單獨的部分。如圖所示，你首先看到的是一個藍色的字母U和深褐色的人頭側臉，其次才是構成這個形狀的各種細節。
從人類視覺系統成像原理來說，人類天生對于顏色對比非常敏感（彩色視覺是因為視網膜中3種視錐細胞分別感知特定顏色所致，當用戶同時看到多種不同的顏色時，不同視錐細胞就會被激活眼睛感受到強烈的對比）。
因此，在設計界面時通常會通過大面積的色塊對比來凸出層級更高的信息。
總結來說，我們在平時的設計中常用形狀大小差異和顏色對比差異來拉開信息層級。
此外，由于人眼視度（舒適的垂直視場角度為-30°~25°）和用戶使用不同設備時的閱讀角度問題，人眼對于屏幕上不同區域的關注度有著天然的差異。
因此，我們在設計時若想拉開信息層級，除了使用面積和顏色對比外，也可以通過位置對比來實現，即將層級較高的信息置于舒適閱讀區內。如圖所示，移動端設備位于屏幕中央偏上的信息在閱讀舒適度上會優于屏幕下方的信息。
我們知道了如何通過設計手段來區分信息層級，那在信息層級區分上是不是越多越好呢？
顯然不是，信息層級過多也會增加人腦的認知負荷（整個頁面顯得很花哨）；而信息層級過少，則頁面的內容展示會比較平均、不一定能突出所有重點信息。一般來說，我們可以將信息劃分為重要信息、次重要信息、一般信息和和輔助信息，也就是信息層級控制在4個以內比較合適。
如圖所示，我們把聚劃算的頁面做高斯模糊后，里面的信息層級就一目了然了。
在討論信息結構之前，我們首先對基本的信息單元做拆解：信息單元 = 信息本體 + 信息容器，這里我們把信息本體定義為我們主動讓用戶感知并能輔助其進行下一步動作的信息元素，而容器定義為具有明顯視覺區隔的信息承載物。信息本體一般包括圖片、文案、icon、行動按鈕等，而信息容器可以大到頁面小到一般的模態、非模態控件。
如圖所示，在典型的電商場景中商品卡片可拆分為信息本體（商品圖、商品名、商品價格、利益點）+ 信息容器（卡片）：
熟悉格式塔原理的朋友都知道相近原則——即彼此位置相近的物體會被人們看成是一類東西。同時，保持相同的信息結構意味著視覺焦點內不同層級信息的相對位置是固定的，這樣用戶在快速掃視某個產品時會降低記憶負擔——即無需尋找同屬性的信息。反之有一定的記憶負擔，不利于用戶快速掃視重要信息。
如圖所示，滴滴我的錢包頁面5張輪播圖的信息結構相同，遵循左文右圖和主文案在上、輔助文案在下的信息結構。
而支付寶理財頁面的輪播圖則有著不同的信息結構，如輔助文案和按鈕在不同輪播圖中的位置和大小、樣式均不一樣，輪播時同類屬性的信息會以不同樣式在不同位置切換，增加用戶的眼動成本和認知負擔。
從頁面整體動線看，同類或關聯信息會有明顯的區塊分隔。如下圖所示，滴滴「我的」tab在頁面整體動線布局上有著非常明顯的區塊劃分來承載關聯信息：
用戶信息（個人信息+會員信息）→常用工具→促活福利（卡券 + 福利）→平臺服務（金融服務 + 企業服務）→低頻工具。
從信息單元內部來看，同樣會對關聯信息做位置上的劃分。例如一般的社區信息流卡片結構基本都是生產者信息→內容信息→互動入口。
我們前面提到過信息單元=信息本體+信息容器（容器為具有明顯視覺區隔的信息承載物），而信息容器的排布也有其內在的規律。
筆者體驗過大量產品后，大致總結了3種較為常見的容器排布結構，即三角結構、宮格結構和列表結構，每種結構容器的排列規則會遵循一定的主次關系并根據其特點有不同的適用場景。
（1）三角結構
我們都知道三角形是多邊形里最穩定的結構，其容器排布主次突出（根據主要容器與次要容器的位置關系可分為上下結構和左右結構），用戶縱向的視覺遷移路徑較短，一般比較適用于數量較少、且有明顯優先級的場景。
（2）宮格結構
宮格結構適用于優先級相同或相似的功能入口，一般以四宮格和六宮格為主，數量過多時容易造成視覺疲勞和信息密度過高。四宮格信息容器和六宮格信息容器如圖：
值得注意的是容器內也可以是宮格結構，但這種宮格結構的信息主體數量會比信息容器更多：
（3）列表結構
列表結構同樣適用于優先級相同或相似的功能入口，但與宮格結構不同的是列表結構的一般具有排布邏輯或規則，如按照時間線排布。
列表結構包含橫向列表和縱向列表，橫向列表適用于短文案卡片（比如活動或功能入口），方便用戶掃視更多圖片；縱向列表適用于長文案卡片，用戶可以快速掃視較多文字。
在B端設計需求中，我們經常會遇到讓用戶輸入一堆信息的場景，這時候如果我們把所有信息都羅列在1個頁面中，可能會造成高跳出率和低完成率。
表單設計領域的專家Adam Silver通過實際項目發現：將較長表單按照關聯性拆解為若干部分，能有效提升用戶滿意度以及完成率。除此之外，Adam還總結了這種設計理念的16個優點，我們認為其中比較有價值的是這3個點：
市面上將長表單拆分成幾個步驟做分頁處理的產品比較多，如下圖小紅書就將店鋪申請流程拆分為了填寫店鋪類型、經營類目、個人信息3個部分。
我們都知道用戶的閱讀習慣一般是近似于從左往右、從上至下的Z字形結構，且基于人眼視度和不同設備屏幕角度的差異，人們掃視屏幕時一般會先注意到屏幕中央偏上一點的位置，因此我們在設計信息結構時也要考慮用戶的閱讀路徑和習慣，將對用戶高價值或者高優先級的信息置于視覺焦點容易觸及的地方。
那什么是對用戶高價值或者高優先級的信息呢？我們判斷的標準是哪種信息形式（圖片or文字）更能高效地傳遞有效信息以輔助用戶決策，比如在電商產品或外賣產品中一般采用上圖下文或者左圖右文的信息結構，且會將圖片的信息層級拉到最高，這是因為用戶在快速掃視過程中僅通過看圖即可看到這件商品，初步了解外賣商家賣的是什么。
但如果我們換一個場景，這種形式就不那么適用了，用戶僅通過看圖并不了解這條資訊的大致含義，因此，此時文案的優先級更高，常常采用上文下圖或者左文右圖的形式。
國外的用研團隊曾通過眼動熱力圖的AB實驗發現通過在圖片中加入人類面部表情的視覺引導對于信息的閱讀率有明顯提升作用。如圖所示在第一張廣告圖中，用戶的視覺焦點大部分集中在了嬰兒的臉部，而右側的文案則很少有用戶關注，第二張圖中嬰兒由正臉轉化成了側臉同時眼睛看向右側的文字，此時右側文字的眼動熱力成像明顯提升。
這里的信息密度指的是在單位容器內（卡片、頁面）所呈現的信息量，比如在1個頁面中如果信息密度大，則相對屏效較高，但卻容易增加用戶的認知負荷；反之，1個頁面中信息密度低則相對屏效較低，用戶的認知負荷也相對較低。
我們來看1個關于信息密度對于閱讀體驗影響的案例：在美國開車，人們常常因為看不懂街邊的停車牌而違停被罰款，我們可以看到左圖中的停車牌上密密麻麻全是字，想要閱讀根本無從下手。
Nikki Sylianteng是一個華裔的設計師，當她初來乍到美國時也因此遇到了很多不便，針對這個問題她簡化用戶的需求，即：
于是她將文字信息做了可視化處理，通過較少的文字+色塊極大地降低了停車牌的信息密度，讓司機看到后一目了然。Nikki Sylianteng的這種設計被美國各地的市政部門廣泛采用。
在傳統媒介中，一張充滿文字和圖片的報紙與一個時尚雜志封面的信息密度對比更加明顯，給讀者帶來的閱讀體驗和認知負荷也完全不同，這也是為什么很少有人會耐心讀完報紙上的文字。
關于海報與雜志設計還牽涉到圖版率這一個概念，簡單講就是圖片面積所占整體版面的比率，通常來說圖版率越高則表現力和親和力就越強，有興趣的讀者可以自行上網了解圖版率的相關知識，在這里就不做詳細闡述了。
在廣告場景下，當用戶被圖片吸引視覺焦點后，文案表述就顯得尤其重要了。這時候我們要搞清楚3個問題：
首先，我們得搞清楚核心目標受眾是誰，同一款產品來自一線城市的年輕白領和三四線城市的中年人關注點和付費動機可能完全不一樣（比如同樣都是手機，一線城市的年輕白領更關注顏值和性能，而三四線城市中年人更關注價格和質量）。
這時候產品的廣告文案也必須依據核心目標受眾的需求點來設計才能命中用戶，小米手機的線下廣告語在一線城市的地鐵站（左圖）和農村的大字報廣告（右圖）就采取了完全不同的描述策略。
在回答完以上3個問題后還需要注意，我們的文案描述目標受眾是否能夠理解，因為人群不一樣，其受教育程度和理解能力也會不一樣。
在設計動作文案時，我們時常會受到慣性思維（常態場景下的通用做法）的影響而忽略了動作本身的意涵。
比如下圖的二次確認彈窗用戶取消上傳和取消訂單是一個對當前行為的否定，但我們習慣于用“確定”和“取消”來讓用戶回應是否進行某個行為（我們也可以從另一個角度理解，否定的否定就是肯定，點擊「取消」按鈕即繼續用戶當前行為，但這種理解很繞），這個時候就會帶來理解上的歧義，當出現這種情況時，最好的做法就是將動作本身簡單明了地描述出來避免產生歧義。
藍藍設計建立了UI設計分享群，每天會分享國內外的一些優秀設計，如果有興趣的話，可以進入一起成長學習，請加藍小助，微信號:ben_lanlan，報下信息，藍小助會請您入群。歡迎您加入噢~~希望得到建議咨詢、商務合作，也請與我們聯系01063334945。
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最近看到了一個很有用的知識，它是項目管理中的一個概念，叫做Stacey矩陣模型。
這個模型我看完之后，對應到設計行業上，
發現它對于“設計師面對不同類型項目，應該如何做決策”，很有啟發和幫助。
而我自己最近也剛好離開了熟悉的環境，要面對一些新的挑戰，
這個模型也給我提供了一些可借鑒的思路。
所以決定整理下自己的心得，給大家分享一下。
這個模型將項目分為“技術”和“需求”兩個維度，建立了一個坐標系：
橫軸是“技術”層面，判斷技術的確定性和不確定性，可以理解為技術是否成熟。
縱軸是“需求”層面，判斷需求是明確的還是不明確的。
根據這兩個維度，可以將項目劃分為五種類型：
1. 簡單型（Simple）：技術確定，需求也明確
2. 燒腦型（Complex）：技術確定，但需求不明確
3. 棘手型（Complicated）：需求明確，但技術不確定
4. 混亂型（Chaotic）：技術不確定，需求也不明確
5. 模糊型（Hazy）：并非完全不確定，介于混亂型與其它類型之間
而針對不同區域的項目，這個模型給出了相對應更適合的開發方式、解決方案。
“技術”的確定與否，與“需求”的確定與否，基本上就涵蓋了所有的項目情況。
我們可以將目前的項目情況對應到這個模型里，判斷它是處于哪個區域的，
再根據它所在區域，選擇性使用這個區域所對應的解決方案。
相比沒有任何方法原則，僅憑經驗做事，
借助一個成熟的方法論模型框架，來輔助自己做決策，
條理會更清晰，做決策的效率也更高，
這就是建立思維模型的好處。
思考一下，你目前的項目是處于什么樣的區域呢？
一、不同項目類型的應對思路
在具體介紹不同項目類型對應的解決方案之前，
我們要先從大方向上來看一下這個模型。
從模型整體來看，最理想的項目類型，必然是處于區域1的簡單型項目：
技術確定，需求也確定。
所以在大方向上，
我們應先采取一種向下的“簡化思路”：
也就是盡可能將項目引導向最簡單、最可控、最穩定的“簡單型”區域，
需求維度上，引導客戶明確需求，達成共識。
技術維度上，盡可能選擇更可控、更成熟的技術。
所以項目的前期階段很重要，這個階段決定了項目最后的導向。
前期多花點時間溝通討論，可以為后續執行減輕很多負擔，
目的是為了在這個過程中盡量減少不確定性，
讓項目類型流向更簡單的區域。
接下來介紹下不同項目類型對應的應對方案：
1. 簡單型（Simple）：預測型，做好計劃，按計劃執行。
2. 燒腦型（Complex）：增量型：逐步構建，每次增量一部分。
3. 棘手型（Complicated）：迭代型：先搭建基礎框架，再逐漸迭代改進細化。
4. 混亂型（Chaotic）：避免掉，很難成功
5. 模糊型（Hazy）：敏捷開發（更多是對于產品層面了，對設計領域的借鑒意義可能不大，所以這里不做引申。）
01 預測型：
適合需求明確，技術也成熟的項目。
這種通常是比較簡單的項目，或者是已經做過多次的很成熟的項目。
對于這種可控性高的項目，可以提前制定好完善的計劃，
之后執行就按之前的計劃，按部就班完成即可。
02 迭代型：
適合需求明確，但技術不成熟的項目。
對于處于初期階段的設計師，通常面對的都是這樣的項目，缺少經驗，技術還未成熟。
這時候應該先去做一個比較簡略的粗稿，明確大方向，再去逐漸細化完善。
而錯誤的做法是：先去摳細節，在一個局部的小細節上磨半天。
結果就是，細節也不對，大方向更不對，
不僅效率低，做的還全是錯的。
我自己以前就犯過這樣的錯誤，非要把東西做的差不多了，調了很多細節，再拿給主管看。
結果整個方向都是錯的，而且因為已經做了很多細節，改起來還很麻煩。
實際上我應該在做好大方向的粗稿后，就拿去給主管看，
確定了大方向，再去打磨細節。
因為當你經驗成熟后就會發現，只要大方向出來了，之后能細化成什么樣，基本可以預見了，剩下的只是時間問題而已。
03增量型：
較適合技術成熟，但需求不明確的項目。
這種類型的項目很普遍，比如客戶需求不明確，不知道自己具體想要什么。
還有可能是項目體量比較大，要考慮好所有細節，需要很長的時間。
這時候就可以嘗試用“增量開發”的模式，
也就是先做好確定的那部分，然后交付給客戶，
客戶提出了新的需求，再增量進去。
像堆積木一樣，想到一點做一點，每次完成一部分，
而不是等全部想好再動手。
這樣做的好處是：
1. 可以在執行上先做起來，避免因為需求還未確定，導致執行無法推進。
比如在項目前期，雖然腳本還有很多東西沒有完善，但一些已經確定要做的東西，就可以先進執行，或者做技術上的測試等等。
2.交付客戶的部分模塊，通常是已經比較完善的，客戶能盡早看到一個直觀的結果，減少理解偏差。
比如有時候明明草圖階段已經確定了，
結果等成品出來，客戶又不滿意了。
因為每個人想象出來的東西是不一樣的。
很多設計師還會遇到這樣的問題：難以理解領導者的想法。
無論是自身經驗的原因，還是溝通上的問題，
總之，對于需求的理解是模糊的，
不清楚領導想要的到底是什么樣的。
這時候其實就可以采用“增量”的設計思路：
先完成自己能理解，能確定的部分，然后拿給領導看，
這時候他可能會提出一些新的反饋，告訴你接下來應該做些什么。
再根據反饋，繼續往下做。
這樣可以快速產出一個可見的結果，加快溝通頻率。
而不太好的做法是：
自己在那死磕，自己在那猜，非要做完再交。
最后,這個過程消耗了很多時間，得到的結果卻根本不是對方想要的。
小步快跑，多次更新，這種“增量”的設計思路，
對于需求不清晰的情況，執行效率很高。
二 如何運用到其它方面？
除了項目上，Stacey模型對于設計師遇到的一些其它問題，同樣有借鑒價值。
接下來我們看看在職業成長和技能學習上，可以如何借鑒：
職業成長上如何借鑒：
根據Stacey矩陣模型圖，我們不難推演：
對于處于初期階段的設計師，由于能力不成熟，技術上是不確定的。
如果再加上客戶需求也不確定，
項目類型就會變為“技術不確定，需求也不確定”的混亂和模糊類型，難度很高。
這就像是，剛出新手村，就要去打BOSS一樣。
所以在職業生涯的初期，應盡量去一些大公司，或比較成熟的公司。
因為這樣的公司，往往需求到你手里時，基本已經是確定的了，
只要專心去打磨你的技術就好。
如果去一些本身不夠成熟的公司，需求也不確定，自身的技術也不確定，
無疑進入了困難模式，導致很難提升，一團亂麻，還會打擊自己的信心。
技能學習上如何借鑒：
如果我們想要掌握一個新的技能，它是處于什么樣的區域呢？
需求是確定的，而技術不成熟，
所以屬于“棘手型”項目。
那就可以用“迭代”的方法。
比如你要學動效，那就可以先去找一個簡單但完整的動畫小案例，
先去把整個流程、一些最基礎的知識點弄明白。
學完之后，就已經可以做一點簡單的小動畫了。
然后再逐漸加大難度，不斷完善和迭代你的技能。
這種方法的好處顯而易見，在很短的時間，就能把技能運用起來，
而不必等到學的差不多了，才能開始運用。
我最早學軟件時，用的就是一種很低效的方法：對著一本工具書，一點一點學軟件的每個功能。
結果整本書看完了，都還不知道要怎么用。
這也跟當時的教學資源環境不成熟有關。現在很多教程都是基于具體、完整的案例教學了，學習起來效率很高。
所以在選擇教程時，應優先選擇案例型的教學，而避免單純功能模塊的講解。
小結一下：
面對需求的不確定，或技術的不確定性，無論是迭代開發的思路，還是增量開發的思路，方向上其實都是在逐漸減小不確定性。
面對技術的不確定、不成熟，那就先大致完成一個粗略的版本，再去逐漸細化、優化、迭代。
面對需求的不確定，那就先完成確定的部分，做一步看一步，隨著想法、需求的逐漸完整，不斷填充完善設計。
而對于技術也不確定，需求也不確定的混亂和模糊項目，但又無法避免的，可以嘗試多種方法混合使用。
整體來說，這是一種向下簡化，減小不確定性的思路。
拓展：逆向應用的“挑戰模式”
而根據這個模型推演，逆向思考，
會發現其實還有一種向上復雜化的思路。
我把它稱為“挑戰模式”。
顧名思義，就是將處于區域1的簡單項目，向復雜的方向演變。
一般是在技術的軸向上，將確定性變為不確定。
為什么要把它變復雜？找虐嗎？
當然不是。
處于區域1的簡單項目，因為它簡單可控，容錯率高，
所以恰好是用來嘗試新技術的最佳實驗對象。
在這樣一個非常穩妥的環境里，你可以放手大膽去嘗試新的技術，新的想法。
失敗了也問題不大，大不了還是換回老方法唄。
比如我們有一些日常的EP項目，每個月都有一兩條的產出，技術上和需求上都已經很成熟。
這類項目就是我們的快樂實驗場，可以大膽嘗試一些新的技術，新的想法。
而且，適當給自己加點挑戰，也可以消除重復性工作帶來的無聊感。
嘗試下這種“挑戰模式”，非常有利于設計師能力的成長。
在簡單的項目里，將新的技術打磨成熟，
之后就可以在復雜的項目中去應用了。
可以不斷拓寬自己在技術軸上的確定性范圍。
避免陷入技術和需求雙雙不確定的混亂情況。
結語
最后，出于嚴謹考慮，要說一下，
我對這個模型的一些理解，不一定絕對準確。
畢竟它是另一個領域的知識。
但我們學習借鑒其它領域的知識，
本來就不是為了照搬過來。
而是為了從中吸取能夠借鑒的部分，
最終目的，是要為自己所用。
最后留給大家一個思考題，可以按照步驟依次進行，
1. 你目前的項目是處于什么樣的區域？
2. 如果處于較復雜的區域，能否引導向更簡單的區域？
3. 根據Stacey模型，使用什么樣的方式更合適？預測型、迭代開發、增量開發還是混合使用？
4. 具體可以如何做？
作者：崔小俊
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在產品定義階段我們經常會提到兩種圖：用戶體驗地圖和用戶旅程圖，很多人會將二者混為一談，甚至許多專業老鳥也分不清楚二者的區別，接下來我們通過對比來分析一下二者的區別。
概念（是什么）：
用戶體驗地圖是：以大眾視角的方式，將一般用戶在完成一個目標過程中，體驗路徑可視化的工具。這種體驗不拘泥于某種特定的產品或服務，而是從更廣泛的角度理解用戶的行為（不同于用戶旅程圖，用戶旅程圖是針對特定的產品或服務而展開描述的）。
作用（為什么）：
用戶體驗地圖是用戶旅程圖的前提。用戶體驗地圖是在用戶畫像和需求分析這個階段做的事情，在信息架構之前要做好的，它能幫我們發現大的機會點，適合從無到有的產品過程：產品從0到1、全新改版、或者新項目開展。
1、不限定產品或服務，描繪用戶體驗路徑
2、理解一般用戶的行為，做初步研究
3、建立體驗基準理解，達成團隊共識
使用方法（怎么做）：
在確定本次研究的目的和原則的前提下，按事情發展順序，分別從階段，行動/行為，想法，心態/情緒，痛點，機會幾個方面組織和描述事件
這里僅是簡單示例，大致理解就好
概念（是什么）：
用戶旅程圖是：將用戶通過某一特定的產品或服務，完成某一具體任務或目標的過程可視化的工具，描述的是某一角色在特定場景下經歷的故事，包括用戶從第一次接觸產品、觸達產品的各個點。
作用（為什么）：
用戶旅程圖能讓設計師和其他相關人員理解產品更細節的部分，深入的了解產品的某個模塊，并根據對用戶情緒、想法幫助產品的設計和優化。它通常作為業務邏輯梳理流程的工具來用，和它配和的工具是業務流程圖。
1、準確定位用戶旅程圖中激發用戶快樂或導致痛苦的觸點
2、打破壁壘，在團隊內部建立一個具有廣泛共識的用戶旅程
3、基于共識，將旅程中關鍵觸點分配給團隊內部成員
使用方法（怎么做）
用戶旅程圖可以用在設計過程中的任何時候，作為整個產品設計周期中團隊的參考點。每一個用戶角色或者用戶類型都有自己獨立的用戶旅程圖。我們需要通過以下幾個維度去描繪用戶旅程。
A角色： 這個角色比體驗地圖更具體，更細分，你可能要講當前任務的相關角色都列舉出來，講代表性的用戶都跑一遍流程。
B情景： 特定用戶的特定場景，這里要具體到某一項任務流程
C期望：要解決什么問題
D其他：可以延續使用體驗地圖的行為、想法、情緒線、痛點、機會
使用淘票票app購買電影票的用戶體驗地圖（圖片來源：《步步為贏：交互設計全流程解析》）
通過以上分析我們了解了兩種工具的區別，雖然兩種工具在顆粒度上有所不同，但是不管哪一種工具都是為了幫助我們了解用戶行為洞察用戶痛點尋求機會點，我們需要在合適的時機選用合適的工具。
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藍藍設計( www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的UI界面設計、BS界面設計 、 cs界面設計 、 ipad界面設計 、 包裝設計 、 圖標定制 、 用戶體驗 、交互設計、 網站建設 、平面設計服務、UI設計公司、界面設計公司、UI設計服務公司、數據可視化設計公司、UI交互設計公司、高端網站設計公司、UI咨詢、用戶體驗公司、軟件界面設計公司
C端產品的需求通常來自用戶自身的訴求，沒有明顯的行業特征和限制，會基于產品核心功能去附加其他的功能，探索更多的可能性。比如在聊天社交應用上，加一些娛樂性的小游戲、直播功能等。
而B端，一般由于外部環境改變，如政策法規、技術改革等引起企業對生產管理、工具的升級需求，或是企業人員、市場規模擴張帶來的組織管理、產能提升等需求。
概括的說，就是C端的產品需求傾向于「 無中生有 」的制造需求。而B端，則是基于企業經營過程中「存在的問題」，然后為解決這些問題而促發的需求。
企業經營管理的基本任務是「 合理地組織生產力 」，因此「 B端產品 」可以理解為企業用來提升生產力的「 工具 」，而提升生產力終極目的就是「 更多的盈利 」，而盈利的方式歸根結底就是「 降本和增效 」。所以B端產品的作用，就是讓企業有效的降低運營成本和增加效益。
在此之前，需要先清楚企業在「 做什么 」「 怎么做的 」以及這么做「 還存在什么問題 」，然后確定我們的產品可以怎樣讓企業「 更好更快更省錢地解決、改善這些問題 」，最終獲得更大的經濟效益。
剛進入一個新公司、接觸一個新行業時，我們通常只是了解到一些零星的信息，比如公司是干嘛的、業務名是什么、屬于什么行業等等，對業務的了解只是停留在被動的階段，想要做好相關的產品設計，需要主動進行更多的信息收集。圍繞獲取到的關鍵詞，從市場、業務、產業、發展歷程和趨勢等方面，全面深入了解所要服務的企業狀況，建立起對企業業務關系、價值體現的清晰認知。
「 建議 ：在信息收集的過程中，可以同步把當前認為有用的信息整理出來，而那些可能有用但暫時還不清楚有什么用的內容，可以把相關鏈接記錄下，并用文字標注自己對這個內容的記憶點和歸類，方便后面再次查看。這樣隨著對業務的了解加深，范圍會越來越大，可以減少后期再次查找資料的時間 」
信息來源：「 XX 」「 XX是什么 」等關鍵詞匯。
關于一些業務詞匯的定義，可以先通過相關的百科詞條，來了解它們的客觀定義，糾正可能存在的認知偏差。
然后再從這些內容中獲取到業務相關的其他信息、關鍵詞匯，擴大信息收集范圍。
信息來源：「 XX產業鏈 」「 XX行業上中下游」「 XX產業鏈分析 」等關鍵詞匯。
關于產業鏈的內容，主要要清楚兩方面的信息：
一是清晰企業處于產業鏈的哪個位置。中游，上游還是下游？
另外是上下游的業務關系，包括產品服務的供需關系和信息、價值的交換關系。
了解產業鏈的信息，有助于我們更全面的了解業務，在跟相關業務人員溝通時，也可以更好地理解對方所要表達的信息內容。
信息來源：「 XX業務流程 」「 XX工作規范」「 XX生產過程 」等關鍵詞匯，根據所屬行業的具體性質調整。還有企業方提供的資料。
清晰，以及確定我們產品的核心目標。
通過獲取到的信息，梳理清楚業務的流程、邏輯和相關規則。確定業務的核心是什么，以及要達到的目標是什么。然后從業務的流程中，找到達成目標的關鍵節點，以及可以通過什么方法、技術、工具來實現。
信息來源：「 XX發展史 」「 XX現狀」等關鍵詞匯。
「 當有事情想不清楚時，嘗試回到基礎理論、發展源頭上 」，這個是我自己想不明白一些東西時會采用的方式，比如看相關的一些概論、發展史的書籍。
對于業務也是，從源頭上開始了解，同樣有助于我們更深刻和清晰的了解相關業務發展的最初目的。
從時間的維度上，了解業務從以前到現在、從線下到線上、從手工到電子到信息化等，在流程、使用技術、工具、相關政策標準等方面有什么樣的發展變化。然后這些變化解決了哪些方面的問題，以及目前仍然存在什么問題。
在這個過程中，我們通?？梢园l現某些方面的問題，是整個業務發展過程都在關注和尋求改進解決方法的。而相關的需求通常就是整個產業發展的最根本需求點。
信息來源：「 XX現狀 」「 XX未來發展」等關鍵詞匯。這一部分跟前面的「 發展歷程 」在收集信息過程中一般是重疊的。
「 站在巨人的肩膀上 」、「 知己知彼，超越競品 」。
關于行業現狀，一方面通過行業報告、行業概況等信息來源，了解行業發展狀況和技術水平。另一方面是了解同行產品、同類型頭部產品的水平，清楚目前業務功能的實現情況，以及強調的價值點是什么。站在行業和同行的水平上來進行產品設計，避免局限在自己的主觀世界里。
而發展趨勢，同樣可以反映出行業所關注的產品價值點，清楚行業整體的發展方向，以及期望的發展方向是什么。
信息來源：「 XX業務標準 」「 XX操作規范」「 XX質量要求 」等關鍵詞匯，根據所屬行業的具體性質調整，還有企業方提供的資料。
這方面對于一些G端、醫療類產品來說比較重要。
主要是通過相關的政策法規、行業標準、共識等，避免產品設計觸及一些行業風險點。同時清楚產品相關標準和性能要求。
通過對業務全方位多角度的了解和梳理，我們可以確定業務的核心需求和產品的價值點。但B端產品本質是商品，在市場上同樣存在競爭，所以在清晰了核心業務和價值之后，還需要進一步找到我們產品的競爭力。
即如何讓我們的產品在同類產品中占據優勢，呈現出更高價值，讓客戶選擇我們，甚至愿意付更高的價格。
在前面的分析中，關于「 現階段業務流程存在的問題 」、「 同行新產品情況 」以及「 產業的最根本需求 」等信息，這些都是我們要重點關注的。再結合行業共識、發展趨勢等關鍵信息，分析現有產品跟行業需求預期的差距，從中找到我們產品的機會點，發揮產品的價值。
通過對業務的分析，需要清楚：
我們處于產業鏈的什么位置以及上下游的關系
核心業務和目標是什么
業務處理模式的發展過程以及最根本的需求點是什么
行業（業務）目前發展情況如何
我們產品的價值及競爭力在哪
我自己進行在業務信息收集時，經常會受以往接觸到的信息或者自己假設的信息影響，有時候會在結論上混入一些主觀想法。這是不太好的，因為對信息進行收集整理，就是要以客觀存在的信息為依據，分析真正的產品價值點，而不是人為捏造創造的需求。也就是我們一開始說的，B端需求是基于已有問題來尋求解決方案的。
所以分析過程中要避免受自身的主觀影響，而是基于現實的、客觀的信息情況來分析得出相應的結論。
另外關于同類型產品價值點分析，如果所在行業業務發展還不是很成熟，需要從另外的角度去了解這些功能點的實際使用情況。比如同行們強調了5個功能價值點，實際客戶有3個是基本沒有利用到的，類似這樣的情況。因為可能同行也還沒搞清楚業務方的真正需求，只是在「 創造需求 」或是功能點的性能沒有達到客戶預期。
這一點也是有次在跟實施人員聊天時發現的，目前所在的行業發展也是比較初期的，所以很多東西并不是特別成熟。有幾個我們跟同行都在宣傳的價值點，實際在終端并沒有怎么用，或者使用這個功能的目的跟我們設定的是不一樣的。所以也不能過于相信競品的，盡可能從另外的角度去對比、驗證下。
以上就是關于B端產品設計中的業務和價值分析部分。
感謝閱讀，期待交流。
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今天帶來的是《交互設計沉思錄》第一部分的第二章「管理復雜性」。
主要講述的是交互設計師是如何理解&組織所獲取到的數字、文字數據。
通過這些步驟&方法能夠幫助交互設計師更加清楚信息間的關系，建立很強的心智圖景。
其間也穿插了很多職能相關部分的對比，如「交互設計師與信息架構師」「交互設計師與界面設計師」「交互設計師與電子工程師」。
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先給大家看兩個案例：大家都很熟悉的，自動感應測溫，不需要人為操控
第二個案例則是nest智能恒溫器，比起傳統的需要人為的去手動觸發調節溫度，他能夠實時感知家里的溫度，基于不同的場景與客戶習慣去調節溫度，比起傳統模式便捷了不少
那么從這兩個案例中，大家可以發現，傳統人機交互與下一代人機交互是有著本質區別的，傳統人機交互一直以來都是輸入輸出的被動交互邏輯，什么是被動交互呢，就是必須有用戶向機器發送指令，機器接收指令，執行后將結果反饋給用戶。而新的交互模式，則是用戶不需要做任何指令輸入，機器自動感知當前的場景，來理解你的意圖是什么，來去主動幫你完成任務。那么這是如何實現的呢，主要是依靠傳感器，算法等實現的。這也說明了我們的生活開始下一代人機交互的新時代。
這也就是今天的主題，那么今天，我會詳細講解，把這個課題講透。包括什么是智能感知交互，他的底層框架模型是怎樣的，以及結合案例是講解他是如何落地使用的，
回顧整個人機交互的發展史，經過了不同的階段，從命令行界面，也就是通過手柄，遙控等進行交互，再然后是圖形用戶界面，也就是觸摸屏等交互，再到語音交互，圖像識別等等
人們對于人機交互也從依賴于人去手動觸發，再到趨于自然和本能，隨著技術的發展，我們也迎來的技能感知交互的新時代
在這里也對智能感知交互做了初步定義：是以人為中心，基于傳感器、大數據及AI技術，自動感知用戶情景，理解用戶意圖，主動響應用戶需求，真正提升人機交互效率
那么智能感知交互也有幾個特征，更加的趨于自然，輸入輸出方式更加無感知，智能
接下來是最核心的重點，智能感知交互的框架是怎么樣的，他的底層邏輯是怎樣運行的，這也是整套理論知識的基石和核心。
智能感知交互模型主要分為三層：
那么以剛開頭的無接觸測溫門為例，在感知層主要通過紅外傳感器去感知人的體溫，在決策層則是當遇到發燒的顧客則需要進行干預，在表達層，則會通過音效、光效做出主動的預警的設計表達。
那么我們接下來詳細的看下整個框架模型，那么，感知層又細分為三大模塊：
第一塊為【用戶感知】，第二塊為【場景感知】，第三塊為【行為感知】。 那我這里給他串聯起來，簡單來說就是感知用戶是誰，在什么楊的場景下，做了什么樣的行為。那么決策層則細分為兩大塊，也就是無感知之后怎么做決策，理解用戶的意圖是什么，。那么第二則是做出決策后怎么去做設計表達和輸出呢，受到那些變量因素的影響，這是由設計表達影響因子模型決定的。那么最后一層則是正式做出設計表達，目前表達的介質主要有界面、聲音、光效、觸覺、動作等。那么這張圖是一個大框架，接下來我會詳細的剖析每一層
先講第一層，感知層，就是感知技術，這里在進一步細分為三個板塊，用戶感知，場景感知，行為感知，用戶感知為，用戶性別、地域、年齡等等特征，場景感知則是什么時間、什么地點，當前環境、溫度等等，行為感知則是去感知，你用了什么工具，對什么對象，做了什么操作行為等等。針對不同的業務會有不同的針對感知，例如開頭案例中的體溫測量，他對溫度這一屬性重點感知。大家這里也能想到，世間萬物都可感知，為了方便后續的統計和分析，需要進行加工處理，需要將當前的感知線上化和數據化，同時會將這些數據進行標簽化的處理，那么如何去處理這些數據呢，這里主要分成三類：
簡單來說就是從傳感器或者線上平臺等渠道直接獲取的數據。舉個例子，比如說登錄網站，那么我們可以獲取用戶ID，從溫度傳感器，我們可以直接獲得溫度。這些都是統計類數據
簡單來說就是基于一定的規則產生，舉個例子，比如我們規定用戶與設備之間的距離為0~40cm為近距離，，工人每小時生產產品80件定義為熟練工，這些都定義為規則類數據
他是通過機器學習挖掘產生，根據相關屬性進行預測和判斷。比如淘寶上對男女的劃分，他通過你買的商品去判斷你是男生還是女生，你的興趣愛好是什么
那么接下來我們講決策層,那么剛剛我也介紹了整個框架模型，決策層主要有兩部分，現在講述第一部分，也就是整體框架中紅色圈住部分，針對【意圖識別決策模型】進行剖析。簡單來說就是我感知之后去理解用戶的訴求是什么，這里也抽象為四大類決策方向:行為干預、推送建議、意圖預判、自動決策
簡單來說就是我感知到當前的行為是異常、錯誤的，會做出主動預警進行干預。舉個例子，比如圖中的場景，通過攝像頭的圖像識別檢測到工人的操作不規范，會通過光效和音效的預警來進行行為干預
是基于你的愛好去推送不同的內容
感知之后去預判，你接下來會做什么。比如上圖，當系統之前感知到用戶粘貼了地址和電話信息，那么系統就預判你是不是要寄快遞
比如陀螺儀識別用戶將設備傾斜了多少度，將屏幕做自動關屏
那么前面講述的是決策層的第一大板塊，那么現在講第二板塊，也就是設計表達影響因子模型。簡單來說，就是我已經決策完成，那么我怎么去做決策和輸出，受那些變量因子影響呢
那么這里也抽象為三大類變量因子，用戶感官因子，環境因子，設備因子。
比如在【用戶感官因子】上，會去分析，用戶當前的認知負荷是什么樣的，如果當前是在黑暗的情況下，用戶的視覺負荷比較大的話，那么設計表達是不是就應該以聽覺和觸覺為主。同時我們還會去分析用戶是運動狀態還是靜止狀態，如果是運動狀態那么在設計的時候是不是需要考慮，字體是不是需要更大，方便用戶獲取信息等等案例。
【環境因子】就是環境光線的強弱，噪聲的大小等等，比如設計的時候，是在室外，光線比較強的環境，那么設計的界面對比度是不是就得更強。
【設備因子】就是傳統設計當中，他的輸入通道是物理按鍵，還是觸屏，還是語音，手勢這些，以及輸出通道，有沒有喇叭，指示燈等等。這些都會影響我們采用怎樣的方式去進行設計表達。
那么第三層就是我們最熟悉的表達層，也就是具體的交互執行。常用的表達方式主要有界面，音效，光效，觸覺，動作這幾類，這些大家都很熟悉，這里就不做詳細的講解。
那智能感知交互依賴的技術和條件也是比較多的，所以他是分企業分階段發展的。那么這里主要分為5個等級。從無智能到完全智能，那么目前呢主要處在中間C2這個條件智能的階段中。簡單來說就是機器自動感知部分情景，再加上人的輔助輸入，讓系統完成任務。
那么前面說這些都是偏理論偏框架類的，那么下面我會結合案例具體講解智能感知交互是怎樣去落地使用的
那么當有了模型框架后怎樣應用呢，首先，離不開設計流程，和傳統設計流程類似，智能感知交互的設計流程也為：【發現一個機會點，制定對應的設計策略，然后定義具體的設計表達，持續監測進行迭代和優化?！窟@樣構成，那么大家就會想了，那我們的不同之處在哪呢？這其實離不開設計對于技術的洞察力，我們設計對于技術的了解和應用其實貫穿在全流程中。
比如說，在我們在做UED設計中，發現痛點時，我們可以通過問卷調研，訪談調研獲得用戶的主觀數據，也可以通過埋點檢測獲得用戶的行為數據，而我們在優化的時候，除了從設計側出發的體驗優化，那是不是可以不給自己設立邊界，比如從技術出發，讓算法自身不斷學習，讓準確率有所提升。帶著這樣的不同，我來舉一個案例。
這塊沙琪瑪出生在一個非常傳統的食品供應鏈公司，她從出生出來到被運送到客戶手中，會經過4個空間，12個節點。而在這層層的校驗中，當我們想知道沙琪瑪的質量，生產日期，和他的位置，需要的是員工的手動介入和對于條形碼的掃描，
但我想更精細化的知道沙琪瑪具體的信息來進行更好的數字化管理，那就變得非常困難。所以我們在想，怎么可以讓對沙琪瑪的管理，變得更聰明一些呢，那改變這傳統模式的機會，就來自于識別技術的發展。
那么現在已經運用起來這樣的技術了，一些商場的衣服和商品上都會有RFID標簽，比如優衣庫，在進行結賬時只要將多件商品投送到結賬框中，就可以一次性識別多個商品完成結賬，這就是RFID的優勢，他可以完成一對多的批量識別，并且具有更大的識別范圍，識別過程中不需要設備和條碼直接對視。
那我們就要想了，如果每個沙琪瑪都有一個RFID碼，那我們是不是就可以批量無感知的識別他們了呢。帶著這樣的技術優勢，我們來回顧整個操作流程，我們發現，在圍繞沙琪瑪的一層一層校驗中，已我剛剛提到的【行為干預、意圖預測、自動決策和推送建議】四個角度來找到更智能的優化點，比如說，當沙琪瑪從車間生產出來，即將被打包的時候，我們如果發現了一個異常，可以怎么處理呢，大家覺得~~~~我們是不是可以進行一個行為干預，來將這個異常及時的告知給用戶，又或者，我們可以進行一個自動決策 ，我們通過自動化設備，來吧出現異常的商品進行自動剔除。
那由于整個鏈路太長，所以我現在呢，以沙琪瑪離開倉庫的最后一個校驗環節為例，來做展開
這個時候，用戶拖著托盤，來到月臺，準備將沙琪瑪裝上卡車，這個時候，如果沙琪瑪上錯了車，那我們就非常難以將他追溯回來了。所以這個時候，用戶的意圖是非常清晰的，那就是及時的阻止這個異常的商品流出倉庫。但我們知道了，那下一步呢，就是讓機器也知道這一個意圖，其實在這個場景下非常簡單，無非是，某人在某場景下做出了某個行為，而這個場景下我們可以通過員工的賬號ID來獲取的員工的身份，
我們也可以通過設備上在運行的秘鑰來獲得當前的實操場景是什么，
還能通過RFID的天線，他所識別到的信號逐漸增強，來發現，啊確實有一個用戶，在拖著商品逐漸靠近，那以上這三個條件，就可以觸發我們對于托盤上的貨物的識別來判斷，他上的車是不是對的呢，數量是不是準確呢，一旦發現異常，我們就需要將信號及時的傳給用戶
那下面問題就來了，我們該怎么表現這個異常，剛才也提到，我們設計的表達是多種多樣的，有界面內的，界面外的，環境空間的。而用戶接收的渠道卻非常的單一，無非是，視覺、聽覺、觸覺、甚至以后可能會有嗅覺。
所以我們在定義一個合適的表達方案的時候，就需要考慮到當下用戶、環境、設備的影響因素，那在我們的場景中，我們應該怎樣選擇一個合適的感官通道來傳遞這個異常信號呢
這就需要我們清晰的了解，在這個場景下，每一個感官通道被占用的情況，這樣我們才能選擇其中占據優勢的那些來做出我們的設計表達
為此，我們總結過往一些學術研究，來將用戶、環境、設備他具體的影響程度進行數值化。比如對于用戶的限制，我們采用VACP的工作負荷模型來量化用戶的各個通道上認知資源被占用的程度。而對于用戶自身的能力限制，我們通過劍橋大學提出的一個無障礙公式，來計算用戶自身能力限制的程度，同樣，我們綜合國內一些常見的標準，來將環境因素，例如，亮度、噪聲、和設備自身的表達能力進行等級的劃分。那大家就要好奇了，那要數值化，那數值化靠譜嗎，我們怎么做這個數值化呢？
那我以VACP工作負荷模型來做一個簡單的展開，他起源與1984年，對于飛行員在駕駛飛機的一個觀察和研究。研究者將他劃分為視覺、聽覺、認知、運動四個維度。同時呢，對于不同難度系數的任務，劃分了不同對資源程度占用不同的等級，這樣，我們就可以像查閱字典一樣，來根據我們需要的任務表現，找到這個通道上對應具體的占用程度
回到我們剛才的場景，當用戶拖著托盤靠近的時候，他需要時刻注意眼前的道路，避免和其他物品碰撞，這個時候，視覺上他對物體的追蹤和跟隨，這個時候呢，在視覺上通道上他會有77%的占用情況
而聽覺上，雖然他不需要聲音來辨別道路，但在這個過程中，有可能有小組長會叫他說，唉，你過來以下，那這樣我們就需要做一個聲音的辨認，那在聽覺通道上，可能會有14%的占用程度
而在月臺上，時刻會有運輸與發動機的聲音，這個大約在70分貝的噪聲，會給用戶在聽覺上有個二級的干擾作用
綜合來看，首先，我們對用戶在觸覺上的反饋通道就被阻斷了，因為設備端離用戶實在太遠了，無法進行一個觸覺上的反饋，
而剩下的視覺通道已經被高度占用了，他的有效性是較為有限的。而在聽覺上，雖然他的占用程度沒這么高，但他收到了環境噪聲的二級干擾，所以我們單一的通過視覺或者聽覺都不足以達到一個有效的反饋作用。
好在現在用戶的認知還是比較充沛的，所以呢，我們可以通過視覺、聽覺、認知三個通道上的整合，來做一個比較有效的反饋。
也就是，當用戶靠近時，首先，她會在聽覺上聽到蜂鳴器的報警，
然后呢，他的注意力就被抓到了燈光的閃爍模式上。，他從他的記憶中記得的燈光的三種閃爍模式上，辨識到了這個閃爍意味著說：這個閃爍，標識著我現在拉得沙琪瑪品類有問題，那我要好好的檢查一下。那我們的反饋呢，就成功的達成了
那除了剛剛提到的，多感官的反饋，我們在對于界面的設計上，也考慮到了多因素的影響
那第一個就是大家相當熟悉的視覺距離，在我們的生活場景中，，有手持設備的近視距，也有推動設備的中視距，還有推動大型設備上走向通道門的，遠達130厘米的遠視距
那面對這樣不同的視覺距離，和用戶靜態或者動態的移動狀態，我們推導了計算文字高度和文字字號的公式，
然后計算這樣的視覺距離和運動速度的不同，來對關鍵信息做突出化的展示，保證用戶在看到關鍵信息時他的清晰度。那大家可以想想，除了視覺的距離以外，還有什么因素會影響到視覺的表達呢，
那就是環境的亮度。在我們的場景內，盡管有部分都是在室內發生，但也有部分是在室外發生，就比如我們舉的沙琪瑪的例子，他是在月臺發生的場景，那這個時候，就需要我們在色彩的設計上，去考慮到環境亮度的影響，
我們基于 W3C,對于色彩對比度的分析，然后定義了我們的配色方案，在對于室外的環境，我們會采用色彩對比度較高的配色方案，而到了室內呢，我們會動態的將色彩對比度降低，避免用戶長時間注視對比度高的界面，造成視覺疲勞
那既然有設計方案，那自然就有效果評估，
我們將智能感知設計的評估，分為主觀和客觀兩個部分，主觀就是大家比較熟悉的，比如我們感知的這個情景是否準確，能不能夠幫助用戶提高效率呢，整個感受是不是愉悅的，是不是有效的，那么這一塊我們是通過李克特5點量表問卷，和SAM問卷來進行度量，另外一部分則是客觀部分，這一部分我們通過對于算法模型的評估指標來進行度量，比如他的準確率，召回率，精準率來評估他的算法是否可以不斷學習和進步。
那智能感知交互的分享就到這里，這里我衍生一下，從剛才的案例中，主要都是實操類的，那么我們是不是可以做個衍生，將智能感知設計的思路方法也延用到產品設計中呢，比如現在的抖音，頭條，他們去分析我們的喜好，主動的替我們進行篩選，于是在使用產品的時候，我們可以說是被動的看內容，被動的看到商品被吸引然后下單。那么B端產品也可以以此類推，傳統模式下，是人登錄后臺，主動去找任務，那么在這里，我們是否可以換個思路，任務主動來找人，通過感知到用戶的身份，我們來主動檢測，他所關注的任務的進度，并且在這個任務落后的時候，主動發出預警和提示，真正的提升用戶的管理效率。
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數據在服務主張（service propositions）中發揮著越來越重要的作用。這就引出了一個問題：服務設計師如何以實際的方式為此類命題的數據策略做出貢獻？本文翻譯來自飛利浦的三位設計師寫的一篇有關于數據定義框架的文章，在飛利浦，他們使用數據定義框架將數據與設計思維整合，以啟用和衡量服務體驗。
數據和人工智能 (AI) 正在推動服務設計的新范式，其中服務體驗變得更加智能、無處不在和高度個性化。數據構成了支持此類新興服務主張的支柱，并在持續衡量其影響方面發揮著核心作用。鑒于數據發揮的重要作用，許多科技公司目前正在制定廣泛的數據戰略（Data strategies）。這些數據策略提供了詳細的路線圖，可推動服務的技術發展，并與業務目標緊密結合。
然而，這些數據策略通常是技術上的努力，側重于平臺之間的數據訪問、數據流或數據存儲等方面。他們往往缺乏以人為本的視角，因為他們很少關注數據收集的體驗、數據如何反映現實世界的體驗，或者人們在日常工作中如何與數據和人工智能進行交互。
服務設計師通常只是間接參與這些數據策略的制定。雖然服務藍圖可能有助于推動數據戰略發展的業務路線圖，但我們看到，當服務設計視角更加結構化時，它們的質量會顯著提高。
服務設計是數據戰略的一個關鍵方面，因為它提供了更加人性化、集成化和整體化的體驗視角。它的優勢在于允許理解復雜的關系以及多個細節如何影響整體體驗。例如，它可以幫助確定在何處以及如何收集數據以獲得最高質量的結果，或者它可以為其他復雜的技術問題確定簡單的流程變通方法。
由于這種附加價值，精通數據的服務設計師可以在構建以現實世界工作流程和體驗為基礎的以人為本的數據策略方面發揮關鍵作用。因此，數據策略應該是學科之間的協作努力，以確保可以從不同的角度檢查和設計整體挑戰。
盡管服務設計提供了價值，但我們看到服務設計人員本身通常缺少在這種數據戰略協作中取得成功的工具和方法。雖然我們在為生產或開發團隊創建特定要求方面有著悠久的歷史，但在數據策略方面，我們通常不會就數據要求或需求以相同級別的粒度和特異性進行溝通。
這部分是因為我們必須進一步發展我們的數據能力，但也因為沒有多少實用的框架可以讓設計師對數據策略做出有意義和實際的貢獻。如果沒有正確的工具來指導我們的探索并與我們的技術同事進行交流，為數據策略做出貢獻可能會讓人不知所措。
我們的數據定義框架首次嘗試為服務設計人員提供正確的工具，使他們能夠積極參與數據戰略活動。
我們的數據定義框架挑戰（服務）設計人員考慮他們明確的數據需求，促進對這些需求的探索，并在將圍繞數據的思想構建成具體的數據需求方面發揮著重要作用。我們沒有引入完全獨立的附加流程，而是將我們的數據定義框架整合到現有的工作方式中，并旨在讓那些對數據世界經驗有限的人們能夠了解到它。
具體流程是：
在我們嘗試構建自己的數據定義的前幾次，我們非常掙扎。從頭開始時，想出有意義的數據點似乎不是隨機的，這是一項挑戰。我們探索了如何從角色、場景或架構圖開始，但這些方法給出的結果要么過于膚淺，要么過于技術化。
隨著時間的推移，我們了解到（體驗）地圖為搭建和構思數據定義提供了寶貴的基礎。我們在這里使用體驗地圖作為容器術語，因為這些地圖可以是服務藍圖、工作流程圖、用戶旅程甚至是 UI 流。
基本上，任何類型的地圖都可以概述用戶如何通過一組具體的操作來經歷體驗。地圖的顆粒度將表明數據定義的性質。例如，如果它是一個 UI 流，數據定義將更多地關注微交互或應用程序功能的體驗含義。相比之下，如果選擇的地圖是一個高級工作流，那么數據定義將更多的是關于跨接觸點、整體的假設數據。
為了舉例說明，我們使用下圖所示的圖解（簡化）體驗圖，該圖顯示了醫療機構中的患者如何通過冠狀動脈支架置入術：
與上面提到的其他類型一樣，此地圖有助于在適當的上下文中可視化數據，以及與之相關的體驗。該地圖側重于用戶操作和事件，因此是開始以人為中心的數據探索的良好基礎。
下一個合乎邏輯的步驟似乎是用數據點注釋地圖。但是，這些數據點的范圍可以從更高級別的指標（例如患者報告的結果）到較低級別的數據指標（例如護士在患者監視器上單擊后退按鈕的頻率）。這里的問題是有幾乎無限數量的選項可供探索。
為了指導數據定義過程，我們引入了“意圖（intents）”。您可以將這些意圖視為您希望通過數據實現的目標。我們總是使用兩種截然不同的意圖，它們直接反映了使用數據的不同方式：
然后可以將數據點連接到這些意圖，以明確這些數據點所扮演的角色。這會產生一個定義明確的關系模型，有助于以后制定戰略和確定優先級。定義意圖和相關數據點總是有點反復練習，其中新意圖觸發新數據點需求，新數據點激發新意圖。
（1）識別“衡量”意圖
智能產品、服務和解決方案不是一成不變的；它們可以遠程配置、更新，并且可以自行學習以適應和發展。為了推動這個過程，我們需要創建反饋循環?！昂饬俊币鈭D在定義學習目標方面發揮著關鍵作用。
它們可以包含更多以結果為導向的、評估性的目標，或者更具探索性、以洞察力為導向的目標。例如，評估性“衡量”意圖可以是在引入新的患者摘要視圖后評估吞吐量時間的變化。一個更具探索性的“衡量”意圖可能是深入了解患者如何體驗入院咨詢的不同部分，以發現新的改進機會。
這些意圖也可以是細化的或整體的。它們可以與體驗圖中的特定接觸點相關聯，例如，如果新的患者儀表板可以幫助護士更快地了解患者的病史。但它們也可以跨越該體驗地圖的多個階段，捕捉患者如何體驗整個過程。
將屬性分配給“衡量”意圖，就像上面提到的那樣，有助于引導設計師思考正確的方面。我們在確定屬性時可能會問的問題可能是：“需要多少數據？”、“持續多長時間？”、“意圖是否與更高級別的體驗驅動因素相關聯？”和“評估目標的目標是什么？”
盡管其中一些屬性也可能與您的用例相關，但我們鼓勵您探索哪些屬性在您的域中有意義，并在您的定義中始終如一地使用它們。然后可以使用這些“衡量”意圖指導進一步的數據定義。設計師可以考慮他們需要哪些數據來回答這個問題，而不是擁有無限的選擇。
（2）識別“啟用”意圖
智能產品、服務和解決方案需要數據來了解它們所處的環境以及人們在它們周圍的行為方式，以便有意義地適應不同的情況。為了明確我們想要啟用哪些體驗，并定義提供這些體驗所需的數據，我們引入了“啟用”意圖。
“啟用”意圖是對啟用某種體驗的功能或特性的描述。重要的是定義實現這些體驗所需的數據，以便制定長期的數據戰略。
“啟用”意圖中描述的功能可以根據其抽象級別而有所不同。在更詳細的接觸點級別，“啟用”意圖可以指特定的應用程序功能。圖像中的自適應 UI 功能就是一個很好的例子。在更高的體驗旅程級別，“啟用”意圖可能更多地涉及服務解決方案（它將來自接觸點集合的數據匯集在一起）。
與“衡量”意圖一樣，“啟用”意圖可以具有不同的屬性，有助于進一步定義它們。對于給定的“啟用”意圖，我們經常回答諸如“它已經可用還是計劃用于未來？”、“它集成在哪個接觸點？”、“它針對哪些參與者？”等問題，以及“它的預期影響是什么？”
“衡量”和“啟用”意圖通常是相關的，因為先驗往往旨在了解后者的影響。因此，這些意圖也經常共享相同的數據。
（3）識別數據點
這兩種意圖都為數據定義了明確的目的。我們已經簡要介紹了它如何在定義具體數據點方面發揮指導作用。數據點是對正在收集的數據的簡單描述。這些數據點始終連接到地圖中的特定部分，在這些部分可以獲取這些數據，或者將其反饋入其中。這些連接可以是我們或其他人擁有的接觸點，也明確需要第三方加入一起整合。
數據點也有自己的屬性來指導討論。為了提倡對這些數據的經驗觀點，不僅要定義收集的數據，而且要關注收集數據的方式和地點的經驗。其他屬性可以是是否自動收集數據，例如醫療程序的持續時間；或者是否手動收集，例如在手術后問卷中記錄的患者報告的結果。其他屬性可以包括數據是客觀的還是主觀的；是連續收集還是定期收集；以及是否始終需要或僅在某些條件下需要。
在反復定義“啟用”和“測量”意圖以及與之相關的數據點之后，我們最終得到了一個如下圖所示的關系模型。
該模型中的意圖和數據點可能比可以輕松解決的要多。因此，數據定義框架有助于確定未來路線圖的優先級，這一點很重要。緊密關聯的關系模型有助于從整體上看待這一挑戰。
我們現在可以評估這些數據點所產生的影響，而不是只關注實施數據點所需的復雜性或工作量。雖然在整個旅程中跟蹤患者體驗可能很困難，但這樣做可能是理解這兩種類型的許多意圖的關鍵因素。在這種情況下，將他們的收集優先于其他多個更易于實施的數據點的收集可能是值得的。
確定哪些數據點在路線圖的哪個階段獲得優先級對于制定成功的數據策略至關重要，因為它直接關系到何時可以實現哪些“啟用”和“衡量”意圖。
我們創建了數據定義框架，使服務設計人員能夠開始為他們設計的服務的數據策略做出務實、有意義的貢獻。這是我們將“數據思維”與服務設計相結合的第一步。
在飛利浦內部，我們已經將數據定義框架應用于各種服務設計挑戰。我們與具有不同數據素養的利益相關者一起使用它，并從各種體驗地圖開始。它主要被認為是探索數據機會的工具，也是圍繞數據構建思想的一種方式。盡管該框架是在醫療保健領域開發的，但我們相信它在其他領域具有潛力。我們已經看到它被應用于更通用的客戶體驗、專業培訓服務和日常消費者服務，而不會面臨重大挑戰。
我們覺得這個框架現在對（服務）設計師來說特別及時，因為數據開始在我們設計的所有體驗中發揮更突出的作用。作為設計師，我們的創造力和想法不應受到現有數據的限制。相反，我們應該在定義數據策略方面發揮積極作用，使我們能夠隨著時間的推移編排有意義的、個性化的體驗。
來源：人人都是產品經理 作者：陳昱志Yeutz
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