1. 數據指標是什么
定義：對于一個數據的量化，一般通過對字段進行某種計算得到(比如求和、平均)在原始數據的 基礎上，通過統計匯總，加工處理形成的用于表征業務活動好壞優劣的數據。
數據指標通常由三部分組成：
好的數據指標特點：
稍微解釋一下可比較性、比率優先兩個特點，比率是天然有可比較性的，而跟一般數值對比的區別在于，比率比率會更加注重過程、質量等。然后這些特點里面最重要的是，好的指標發生變化時，產品是可以采取相應措施去改善的。
2. 指標體系是什么
定義：一系列指標的有序結合，數據指標通常較為零散，指標體系可以全面、簡潔明了地反應業務狀況。
比較常見指標體系會把指標分為三個層級，一級指標是產品目標層面指標，二級指標主要是產品策略相關指標，可理解為一級指標的實現路徑，三級指標是業務執行層面指標，跟二級指標的區別在于三級指標對二級指標進行了拆解，并且會可執行落地動作。
指標類型的劃分，有一定的主觀成分，這里介紹三種常見的指標劃分方式。
第一種，是按照用途劃分，可以劃分為運營效果類、用戶體驗類、產品特性類、推廣渠道類、性能指標類。
第二種，是按環節劃分，可以分為過程指標、結果指標。如果要看產品、運營活動的好壞，一般會直接看結果指標，但需要改進它們就會用到過程指標。類似活躍用戶數等，部分指標即可以是過程指標，也可以是結果指標，具體是看你以什么為目標進行體系建設的。然后還有像總用戶數、GMV 這種累計指標，通常是公司用于對外宣傳和公關使用的。
第三種，按屬性劃分，可以氛圍用戶數據類、用戶行為類、產品數據類。
1. 了解北極星指標
北極星指標應該是大家比較常聽到的指標，寓意是像北極星一樣指導公司、產品前進的方向，制定的時候最好符合 smart 原則。 通過關注北極星指標以及有限的周邊指標，可以有效的幫助業務迭代規劃。
好的北極星指標特點：
Ps：指標好并不完全代表產品發展的很好，更多是監測作用，不應該盲目圍繞其開展工作。實際開展業務的時候，也需要常常思考業務會遇到什么問題，能不能通過指標進行預警。
2. 圍繞生命周期選擇北極星
這里推薦一種圍繞產品生命周期選擇北極星指標的方法，產品生命周期可以分為啟動、成長、成熟、衰落四個循環，產品通常要先確認自身產品處于生命周期的哪個階段，通過了解對應階段產品的關注點、常見操作策略，從而進一步選擇合適的北極星指標。
啟動階段的產品通常是源于發起人的業務洞察，可能是一個偉大的想法，但這個需求是不是真的呢？我們需要通過一個 MVP 版本的去驗證猜想，關注產品是否能夠滿足用戶的需求，這個階段北極星指標通常會選擇能夠表征目標用戶的留存。
具體選擇的時候考慮對用戶群體進行細分，選擇發力點最大的地方作為階段北極星指標，一個簡易公式可以是，整體用戶留存等于新增用戶留存+老用戶留存，這三者的區別在于整體用戶留存是最終的結果，新增用戶會更具有對比性，體現在可以通過不同時間周期內的新用戶留存去衡量近期產品的迭代是否產生了好的影響。老用戶可能會由于已經習慣了，從而表現出相對穩定性，一般來說，新增用戶、整體用戶留存會更合適作為北極星指標。另一個需要考慮點是業務形態對指標顆粒度的影響，一般會取決用戶習慣，高頻業務可能會優先日粒度的留存，低頻的則會選擇周留存或者月留存。
成長階段，產品的重點是拉新，尋求體量上的成長，以及探索商業化變現，關注產品流量的增長，這個階段通常會選擇產品的活躍度指標作為北極星指標。
常見有 DAU\MAU、活躍率、在線時長三種活躍度指標。其中，活躍率和 DAU、MAU 的區別在于，產品活躍數評估的是產品的市場體量，活躍率評估產品的健康度，一款產品用戶數絕對值可能很高，但活躍率由于整體注冊用戶的體量更大，而不夠健康。選擇標準在于產品的市場增長空間，增長空間大的通常會用 DAU、MAU 等指標。在線時長則會更適合 killtime 產品，例如抖音、騰訊視頻等等。這個階段需要注意的是，活躍度作為北極星指標監控，不是為了逼用戶天天來戳一下，而是為付費、轉介紹等提供穩定的支持。
成熟階段，產品的市場價值、用戶規模均已過了增長期，進入穩定的發展階段，產品在這個階段通常會關注提高用戶活躍度，保證產品留存的情況下，確保產品付費轉化穩定增長，所以北極星的指標會優先選擇付費相關指標。
營收有一條基礎的公式，營收等于流量乘以轉化率乘以客單價 Arpu 值，基于這個基礎公式可以做很多變形，選擇北極星的時候會從公式找到變動、提升空間大的點。舉一些例子，某音樂產品的商業化，是選擇新會員數作為北極星指標，原因在于國內音樂市場付費滲透率只有 5%，而對比美國音樂市場 50%付費率，有近 10 倍的提升空間。
衰退階段，產品特征是用戶需求逐漸減退，市場競爭趨于緩和，產品會更多考慮退出新的產品、服務，讓老的產品為新產品引流，常見行為是減緩衰退，開展新的用戶場景驗證，重點在于新的增量市場，北極星指標會優先考慮新場景相關的指標。相當于是開啟了一個新的循環，去驗證新產品、新場景能否滿足用戶需求。
3. 拆解指標的方法
主要介紹一下三種拆解指標的方式，分別是按業務策略 OSM、增長模型或者是業務主要參與者關系進行拆解。
業務策略 OSM 模式，主要是根據業務目標、業務策略、和業務度量進行拆解，整體邏輯是，目標是 What，是什么，業務策略是 how，具體怎么做，業務度量是 which，具體是哪些指標。
舉個例子，我們對某產品的北極星指標進行了拆解。某產品的北極星指標周活躍產品數，等于新接入產品加上活躍產品留存加上沉默用戶激活。我們對沉默用戶目前是處于接受現狀，沒有采取促活措施，所以大目標拆成了兩個小目標，提升新接入產品以及提升老活躍產品留存。策略上，針對目標 1 是通過影響力提升自然流量以及渠道拓展，重點進行衡量是，官網流量的轉化評估，從訪問、創建、接入，以及渠道質量的評估，包括流量分布、轉化率。而在老活躍產品留存上，主要是改善產品體驗來提升用戶留存，主要看的指標是活躍用戶數的持續跟蹤，以及細分用戶維度留存情況。
第二種方法是按照增長模型進行拆解，AARRR 海盜模型大家應該比較常聽到，主要是獲客、激活、留存、收入、推薦這些，這個模型是 07 年提出，這么多年隨著環境的變化，逐步演化出了 RARRA 模型，造成這種變化的主要原因是以前處于互聯網流量紅利時代，獲客成本相對較低，所以會選擇讓用戶進來再轉化，而現在隨著獲客成本的升高，傾向于先做好用戶留存運營，避免拉新成本的浪費，再拓展用戶盤子。具體模型選擇上，更多是合適的問題，選擇跟自己業務相對契合的模型開展工作。
舉個例子，網課平臺收入可以拆解為付費用戶數乘以客單價，付費用戶可以進一步拆解為新用戶加老用戶，新老用戶分別拆為流量乘以轉化率，老用戶數乘以續費率，老用戶又可以向其他人推薦形成閉環。最下方的四個指標，分別對應著拉新、激活、留存、收入。實際的網課業務可能更加復雜，每一個維度可能對著好幾個指標，需要在業務上靈活應用。
第三種方式按照業務主要參與者關系進行拆解，這種方法通常適用于平臺型產品，產品的用戶既有供給方，也有 C 端用戶。拆解指標的時候圍繞雙方關系的邊或點，按照 OSM、或者增長模式做進一步拆解。
例如，打車軟件可能是大家接觸較多的雙邊市場案例，乘客打車，需要完成下訂單、付款、評價司機等，司機提供接送服務給乘客，期間需要接送乘客、收款、評價乘客，體現供需雙方關系的指標是客單量，而司機側影響這個指標可能是服務時長，乘客側則是打車體驗，可以分別再做進一步拆解。外賣類業務，則是典型的三邊市場，涉及商家、騎手、用戶，圍繞成交訂單/GMV 等建立關系。
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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
以設計師的角度，基于覆蓋面的廣度，組件庫可以從小到大分為三個層次：
第一個層次的組件庫要解決的是單個項目內的復用，同時也能保證整個項目的設計統一性。如果同一個項目下如果有多個設計師，為了保證各個頁面的交互和視覺一致性，一個統一的標準就更有必要了，而組件庫可以說是這個標準的具化，不同的設計師使用同一個組件，可以有效保證頁面的一致性，同時也提高了工作的效率。
那，這個時候就一定必要創建組件庫嗎？恐怕也不盡然，如果這個項目需要快速開發上線進行驗證，后續發展路線也很模糊，那犧牲部分一致性，容忍不同頁面的相對差異，或者用類似復制粘貼這種粗暴方式等等來達到目的，也許性價比更高。
第二個層次的組件庫，其價值在于多個項目間保持統一性，解放設計師重復性的工作。這個價值有一個前提，就是這些項目之間是需要保持一致性的。
第三個層次的組件庫，則是為了更廣泛的提高效率，它已經跳出了設計師這個范圍，和其他職業產生了聯動，涵蓋了研發技術甚至更多專業人員，也被稱作業務型組件。雖然同樣的模塊不用再重新設計也不用再重新開發很吸引人，但這些組件的設計是否能被使用方認可？原有支持的技術棧是否與使用方需要的一致，學習和推廣這些組件的成本是否能夠得到同等回報？相關的公司流程、規則和資源是否方便對組件進行學習、推廣和使用？都是需要考慮的問題。
這三個層次的組件庫層層遞進，每上升一個層次，聽起來就越吸引人，所耗費的精力卻越大。
做到最好的，諸如谷歌、微軟、蘋果、阿里等等，在業務上也有同等布局，比如需要開放給廣大的開發者形成生態平臺。這個時候，組件向外部賦能，不再局限于公司內部，所發揮的價值已經遠遠大于其所耗費的精力。
但作為一個新的組件庫，我們首先需要根據自己的實際情況來確認要不要創建組件，而不是僅僅因為它美名在外。不做組件庫，或者使用第三方的組件庫，都是一種選擇。而不是為了做組件庫而做組件庫。當確認這個組件庫在當前的實際情況下依然有創建的價值，我們就要把這個價值更具像化，成為切實可行的目標。
進入公司的第二年，我開始基于我涉及到的三個 B 端產品來創建組件。
每一個 B 端產品其實都是一個系統，是平臺+應用的結構，數據信息在這兩者之間運轉。雖然看著挺龐大，但首先，這三個產品體系都是基于一個統一的產品價值（AR 技術）來映射到不同應用場景（遠程視頻、巡視檢查、展覽展示）的。其次，在人力資源的配備上，三個系統的產品、研發和設計負責人都同屬于一個團隊，團隊優先級一致。另外，雖然主次分工不同，但同一個產品經理或設計師都會同時涉及到三個產品線的定義中。
所以，在建設組件庫的時候，我直接提煉了三個產品線的相同功能模塊，給出了包含多個頁面和多個交互邏輯組合而成的功能模塊，對于市面上大多組件庫會包含的按鈕、提示、彈窗等也沒有專門羅列，只將 AR 眼鏡上有過特殊交互說明的模塊給標示了出來。
來源：公司內部 Guidelines 文檔
可能由于恰好符合實情，在沒有費很多力氣推廣的情況下，研發團隊就形成了登陸和首頁列表 2 個模塊，其中的登陸模塊，更是一直沿用到了現在。
但隨著探索期的深入，產品對接的業務場景迅速擴大，加上架構調整，公司布局更新，組織使命調整，想要一次打通形成第三層次的組件很快就行不通了。雖然后來我也針對這個現象做過一些調整，但收效并不明顯，之前一直認定主要原因是時間和精力不夠，直到組織設計團隊完成了一場 workshop 后我才發現，沒有聯系實際情況設定切實可行的目標，可能才是收效甚微的主要問題。
現在的實際情況是怎么樣的呢？
于我所在的組織來說，三個部門分別負責了 1-3 個業務線，每個業務線都對應不同的用戶場景和產品需求，需要用實際的落地業績和財務收入迅速證明自己所在業務線對于公司的價值，所以即使我能看到不同業務間存在復用的可能，想要像之前一樣，直接形成第三層次的組件也很難。
這個時候，借鑒 OKR 思維，設定更具有實質性意義的 KR 目標，然后讓組件庫如同產品一樣去迭代，確保每一次迭代都是關鍵和有效的。
比如，我認為創建的組件庫要到第三層次才是它基于現狀能獲得最好的價值體現，那就可以把這個設定為 O。這個 O 的設定是由戰略指引的，需要對齊公司或部門的目標，也就是我們在第一步明確的價值。
接著，我們來設計子目標，也就是 OKR 里的 Key results，可衡量的關鍵結果，以終為始，形成這個組件庫的目標體系。
對應我這個例子，就可以從用戶群的不同分為兩類，一個是針對設計師而言有用，一個是對協作部門來說有用，以年度為周期，可以形成兩個關鍵結果：
如果再往下細分，還可以把年度周期拆分為季度周期甚至月度周期，設定更小的 OKR 目標體系，使結果得到更及時的追蹤和復盤。
因為我們的項目幾乎都是 To B 的業務線，每個產品無論大小都是一個體系，即信息在前端和后端之間傳輸，用戶至少包含 2 個及以上的職業角色，最簡單的是 1 個 Web 平臺+1 個 AR 終端應用，所以要達到前面的 2 個關鍵結果，這個組件庫從一開始就需要支持至少 2 個終端。
最開始由于幾乎是單推我們自研的 AR 眼鏡作為應用終端，在設計組件分類的時候，我選擇優先羅列了組件，再在每個組件下區分終端。
這種形式和 Material design 的組件庫相似，基于一種終端衍生到其他平臺。在目錄上，你會首先看到組件列表，再看到每個組件支持平臺。
來源：Google Material design
但很快，這種推廣模式就被改變了，除了 AR 眼鏡，機器人、邊緣算法盒子、工業 PDA、帶 CV 模組的相機等都納入了不同的業務線，以形成更貼合場景的方案構成。雖然它們都圍繞計算視覺為核心技術，但在界面層的表現上就大不一樣了。
而這個時候，我還是以之前的形式組織著這個組件庫。導致使用的時候，必須得先看一看每個組件長長的目錄，才能找到當前所需要的對應終端資源。
來源：公司內部組件介紹頁面
在組織過那場 workshop 后，我開始廣泛的研究行業內其他優秀的組件庫。其實大多數優秀的組件庫都有對應明確的、單一的終端，比如 Ant 組件是對應 web 終端，Hololens 的組件是對應 AR 眼鏡的，即使蘋果這樣跨平臺多設備的廠商，也分移動設備、電視設備、手表，輸出了不同的組件庫。
出于種種考慮，我將原本處于二級目錄的終端分類提升到了一級，給設計師使用的 Sketch 組件也按終端劃分成單獨的文件。然后，再根據當前的業務情況，聚焦到 2 個主要的終端上：Web 網頁和 AR 眼鏡。
由于有了聚焦的終端，在借鑒其他組件庫時，也就可以在之前廣泛研究的基礎上縮減范圍，得到更有參考意義的結果。
比如，針對 AR 眼鏡終端，Windows 的 Hololens 和 Magic leap 的設計就比 Material design 更具有參考意義。
來源：Magic Leap 設計 & Windows Hololens
即使具有參考意義，但由于每一個組件庫所面臨的實際情況都不一樣，生成組件庫時依然需要做對應性的更改。
以我這里創建的 AR 眼鏡 UI kit 為例，因為最終要落入不同業務線的各個項目中，應對的客戶和場景很難統一，所以，色調統一就不需要作為該組件庫生成時一定要滿足的條件。如果要保證一致性，Sketch 里的圖層樣式，甚至顏色變量都可以作為解決方案放到組件庫里。
來源：公司內部 Sketch 頁面
過硬的設計技能和專業能力，對建設一個優秀的組件庫必不可少，但我認為一個優秀的組件庫，必然首先是一個實用的組件庫，在被它的光環吸引的同時，緊緊的扣住當前環境的實際情況，依時而定、依時而變，不被自身的專業角度限制，才能夠發揮它本來應該給團隊或公司帶來的價值。
按照實際情況調整，這句話說來簡單卻最是困難，因為它就像這個組件庫的土壤，土壤變了，上面就要跟著變化。這 3 個步驟，首先是在確認有這樣一片讓它生長的土壤，然后分析土壤當前和未來可以提供個組件庫的養分，最后，才是動手開干，讓組件庫在這片土壤上開花結果。
因為土壤不一樣，同樣的方法，最后生成的組件庫可能會完全不一樣，但并不妨礙它成為助力協作，提高效率的一個好的組件庫。
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編輯導語：數據分析有助于幫助我們獲知業務效果及其他效果反饋，然而當下企業在線下業務當中，不少數據都有所流失，這就要求企業尋找更有效的數據體系搭建方式。本篇文章里，作者就線下業務的數據體系搭建做了總結，不妨來看一下。
前言
在實際的業務環境下，能夠完全通過線上留存的數據搭建業務數據體系的情況主要還是以互聯網公司為主，有大量的線下傳統公司，是沒辦法通過線上數據的積累完成業務數據體系的搭建的，在這種情況就得通過不同類型的數據來源去獲取業務中可能涉及的數據，設計合理的業務數據體系，完成線下業務數據的監控、維護和分析。
如果是從數據邏輯出發，第一步應當是監控數據，就是我們平常一直說的看數據。
但在實際業務中，尤其是線下業務中，其實有大量業務沒有留存業務發生時點的數據，在業務的各個轉化節點的數據也很難及時獲取留存，大量的數據丟失。如果需要從監控數據開始，其實相對來說難度會很大，甚至有很多業務數據沒有合適的方式被留存下來，在日后的數據分析搭建中也無法起到作用。
所以，我更建議從業務的發展方向上入手，盡量細化業務流程，明確各個業務流程對部門業務到底有什么影響，核心業務流程是什么，優先從核心業務流程入手，根據業務流程的步驟完成業務數據的監控和留存。
舉個例子，如果對保險行業熟悉的朋友會知道，保險業所有公司都有“培訓”這個項目，甚至在保險業里面“組訓”、“督訓”都是很吃香的崗位，能夠在短期內積累大量經驗，往公司中高層走更快速，這個崗位主要的業務范疇就是“培訓”，培訓外勤、培訓新人、培訓合作渠道等等。
怎么評價培訓效果呢？依靠外勤人員的銷售量、銷售額對培訓效果進行評價，剩余對培訓效果的評價來自學員和更高級的培訓講師的打分。
其實可以從上述模式看出，對線下培訓這種業務模式的評判，對培訓崗工作人員能力、業績的評估其實很難通過以上評分模式進行量化，更不用說實際培訓效果的追蹤。
還是同個例子，如果要想追蹤實際培訓對銷售業務產生的效果和影響，要關注幾個模塊：
從培訓業務的目標出發，如果想從更細化的角度去關注培訓，會有以下幾個業務方會想要關注的點：
所有這些關注點的數據，均無法從線上獲取，也很難追蹤（這還是僅僅線下業務在實際業務細化關注項提出后的一部分數據的數據量化和追蹤，如果要實現業務數據的獲取，就需要公司嚴格要求外勤人員反饋該類型數據，可想而知如果是溝通渠道獲取業務數據，就會顯得更為困難）。
在這種情況下，線下業務數據體系建立就需要建立嚴格且標準的業務數據體系，這需要與每一步工作流程相互契合，這個流程有點類似于線上數據埋點的過程，只不過因為業務不在線上，沒法在線上完成數據積累。
當然，線下數據埋點和線上數據埋點完全不一樣，因為缺乏線上工具的記錄能力，大量數據記錄只能依靠人力完成，如果想要通過人力完成這類數據登記匯總，就需要使用統一的工具，使用統一的數據字段、數據格式，這需要做到數據流轉記錄的標準化留存。
以上問題的解決方法除了需要依靠人力對數據進行核準清洗外，建議最好是按照統一的字段建立本地數據庫。
熟悉EXCEL或者WPS EXCEL的朋友會了解，這兩個軟件的處理能力隨著數據量的上漲會十分受限，如果是行數超過百萬級的話，是無法在EXCEL中操作的，會出現數據丟失。
同樣的，如果數據量在20萬以上，使用IF系的函數將會加重性能負擔，非常容易崩潰，尤其是當出現過去的某一原始主鍵重復出現的時候，利用EXCEL技巧實現等價FOR循環會變得更難。
這個時候我們會更傾向于在本地建立MySQL數據庫，可以利用MySQLworkbench或者NAVICAT對本地數據庫進行處理， 利用本地數據庫的字典表的字段完成線下交互數據EXCEL/CSV表格表頭字段的統一，在簡單獲取了線下匯總回來的數據之后利用update函數完成數據更新，形成本地數據庫。
作為參考，這個是阿里天池某次比賽的測試集數據源，測試數據集的文件不超過100M，模型處理后的預測集也就100M-150M，這部分數據條數約為20W，如果是數據條數在70-80W左右的線下數據，文件大小會達到超過200M，如果還需要清洗、維護這些業務數據，僅僅依靠EXCEL是完全不現實的。
既然要建立數據庫，線下數據的維護同步時間就極為關鍵，線下數據的收集端口需要明確，不同部門、不同渠道之間進行數據交互的人員要固定，交互時間要固定，否則就容易出現數據交互不清晰，導致最后在不同的統計節點的數據無法統一，不斷會出現數據重復更新的情況，不利于數據檢測監控。
這要數據監控和數據維護以及數據統計在同個周期內完成，同時還要確定所有數據的每一次更新都是以數據覆蓋的邏輯，即每一次新增更新的數據范圍和內容必須是完全新增的數據。
舉個例子，新增的數據版本為C，數據庫內現有數據版本為B，更早的版本為C，上傳的時候就不允許C版本的數據中含有A版本的數據內容，這樣會導致數據的轉化順序存在混亂，涉及時間續流的數據就出現問題。
以上是線下數據體系中數據監控和數據維護的部分，接下來我們聊聊線下數據分析體系的搭建.
和線上數據類似，所有的線下“埋點”的數據回收都是服務于實際業務數據分析的，可以這么說，我們要的不是數據，而是數據告訴我們的事實，以及我們根據歷史事實能推導出的合理預測，從邏輯方法論上面，就是歸納—演繹。
想進行數據分析，首要的是需要對歷史和現階段的事實情況進行歸納統計，這就需要加入線下“埋點”的數據進行統計分析，即，先深入了解知道自己的情況。
深入了解自己的情況可以從以下幾個方向去深入思考：
了解了這些自身情況之后，還需要深入了解，那些和你在做一樣事情的人，在面對同類型業務核心指標的人，他們的工作情況、業務完成情況、實際業務流程轉化，和他們歷史的情況。
當然，所有的這些外部事實情況都可能不準確，這就需要從業人員實際判斷這些外部信息的準確性和可用性。
這些事實怎么得出？通過數據的形式。
這些事實怎么校驗？通過數據的形式。
舉個例子，還是以我們上說的保險公司培訓部門的例子。
假設當前保險公司的業務正常，市場正常，政策上國家沒有對保險市場提出什么更為嚴苛的政策要求，在這些條件下：
這些是相對比較概念化的事實，這時候就需要利用數據把所有的事實細化描述清晰，且所有的數據都需要和工作流程相關聯。
同時，所有的業務數據分析都需要建立“時間”的概念，我們可以畫一個時間軸來看這個業務流程：
每個業務流程下其實都需要一定時間完成當前工作狀態的信息收集，數據本身就具有時間的特性，如果是金融公司、金融部門，還會對數據的時間序列有更嚴格的要求，因此，數據本身就需要打上所屬時間的標簽。
在業務流程中，記錄每個事件發生時間點的數據，留存這些時間標簽下的數據，完成基礎數據源的匯總。
在分析中可以將分析劃分為幾層，可以先按“事前—事中—事后”的順序留存各個事件發生時點的數據，從中盡量明確有規律性的節點，例如：
這些時點的數據收集可以幫助你深入了解業務流程，在日后做到各類自動化有很大程度上的幫助，這就是業務體系初步建立之后再進行優化的工作了。
在關注了業務的核心指標后，找到能夠對核心指標產生影響的因素，將這些因素拆分成“事前—事中—事后”的形式，設定一定的主鍵完成數據特質化的積累。
以電商為例，電商可以以“訂單號—用戶ID”的形式，如果是在保險培訓的角度下可以參訓外勤人員ID作為主鍵，當然，不同的業務模式會有不同類型的主鍵，涉及的后續的一些數據內容也不一致。
還是以保險培訓為例，在培訓中有大量數據是沒有辦法輕松進行積累的，也同樣不能很明確地進行量化，這時候就要建立評分卡的制度，用于量化一部分難以直接估量的行為數據。
比方說，A講師培訓營銷技巧和保險學原理課程，兩門課程完全不屬于同一個課程體系下，在實際外勤作業中，營銷技巧所能給實際業績的增長是短期高效的，而保險學原理課程可能在提升外勤人員金融素養方面更為突出，可能在面對高凈值客戶的時候能更體現優勢。
這部分提升并不會很直接的在實際銷售業績上有明確的體現，這時候就會需要對實際的培訓效果進行分類歸納，建立不同評分評級制度。
類似于量化投資，這些數據都會需要和業務核心指標建模擬合判斷，根據歷史經驗，最好是建立相關的多元線性回歸模型，機器學習模型雖然在預測方面更具有優勢。
但是實際可解釋性并沒有那么強，在實際業務總結反饋的時候并不能明確的找出問題所在，所以在預測分析的角度還是更推薦從線性回歸的角度配合相關性進行分析。
希望分享的這些給現在還在線下摸索業務數據體系搭建的朋友們一些啟發。
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文章來源：人人都是產品經理 作者：Logan_RRRC
編輯導語：2021年，隨著高級別自動駕駛技術的快速和智能駕駛汽車量產落地，作為關鍵環節的高精地圖也愈發受到車企的重視。當前，部分車企L3自動駕駛車輛開啟量產之路，高精地圖滲透率大幅提升，前期獲得訂單的圖商優勢將進一步擴張。但是，對于行業各方參與者而言，高精地圖需要長期的技術支持和大量的資金投入，中國高精地圖市場競爭格局將愈演愈烈。
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雖然說 2021 已經快到 10 月份，但我最近我還是花了點時間，搜羅全網設計，總結出了這 7 種出鏡率最高的版式風格，也是今年最流行的設計表現形式之一。
看完這一波網頁 UI 類設計，再也不愁接下來該如何做設計創新了。
這是今年出鏡率比較多的一種設計風格，不管你是在 Dribbble 還是 Behance 上都能見到它的影子。這種風格設計最大特點：形式感、聚焦、簡約而不簡單。
當然還可以是將線圈與文字疊加圖片，有一種層疊縱深布局感受。
又或者說圖形只是作為裝飾作用。
純文字版式在今年版式中出鏡率也是相當之高，包括深圳設計周官網也幾乎都是幾個大字排版。其實我們仔細思考，將文字放大處理，有點圖形化的意思。
上圖是典型的文字圖形化，將文字轉化成線性設計。
圖文混合設計風格大膽、新穎，讓人眼前一亮。這種版式布局一般會出現在設計工作室網站居多一些，追求形式感與觀賞性。
圖文混合設計，不光只是圖片與文字混合排版，還可以是圖標與文字、粗字體與細字體之間的混合穿插。
圓形設計趨勢一直都存在，在網頁設計中出鏡率高也是毋庸置疑的事情。畢竟圓形本身自帶超強親和力、聚焦。設計用它可以解決很多枯燥的版式，讓畫面瞬間活了起來。
還可以將文字處理成圓形，與圓形圖相呼應。
文字輪廓化版式今年出鏡率尤其之高，將文字輪廓化設計處理，減輕了文字的視覺重量感，更像是將文字線條化設計處理。
文字輪廓化設計還可以用在背景，作為設計裝飾效果。
玻璃質感設計趨勢，也是今年最火的設計風格之一。那么它在網頁出鏡率也是在下半年開始逐漸多了起來，也許是設計師發現這種質感細膩與折射光透露出的細節之美。
線無疑是圖形里面運用較多的，今年發現很多網頁中都加了線條作為版式裝飾，或者就是純線條版式設計，讓人眼前一亮，原來還可以這樣玩。
線條在這里作用明顯，除了美學設計裝飾之外，它還用作信息層級區分。
好了，差不多到這里就結束了。7 種風格，希望能給大家帶來一些新鮮的設計想法，在工作中將其運用進去。
當然，在做設計提案版式、作品集包裝都是可以參考，希望大家不要被局限。
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桌面和大屏幕上導航欄要怎么設計其實是一個經常被拿來探討的問題，如今這也是 B 端設計中繞不開的一個設計問題。Jennifer Rose Kingsburg 曾經有針對網頁的三級菜單導航進行過一份研究，結論是在左側設置導航好處多多。此外還有很多類似的研究，你可以在這里看到很多相關研究的摘要。值得注意的是，這些研究大都是 2017年之前的研究成果，而如今很多設計范式發生了變化。
Eyetrac?荷蘭國際集團的研究表明，用戶習慣于使用 F 式的瀏覽路徑，這使得左側導航在一般情況下有著相對更強的可用性，它不需要用戶視線上的查找，因為用戶會下意識注意到它們的存在。
如果我們經常使用筆記本電腦來瀏覽頁面，會很容易注意到不同的導航模塊對于頁面空間的占用比例，左側導航所占用的頁面控件通常是同樣內容量的頂部導航的占用空間的3倍，因為縱向的側邊欄導航需要考慮到橫向的標題占用空間，再加上搜索等功能模塊的加入，這種空間占用就成了不可避免的結果。即使左側的菜單欄可以折疊，這種處理方法也不總是有效的，因為這可能會隱藏相關條目的標簽信息，降低了導航的可用性。
也正是左側導航本身的排版邏輯，它通常可以顯示比頂部導航多一倍的條目內容，如果你的信息架構本身涉及到的一級菜單條目較多的時候，采用左側邊欄導航是明顯更合理的選擇，而且這種導航非常適合隨著時間推移逐漸增加條目的需求。
側邊導航本身雖然占用的空間更大，但是它也有著更多的空間根據需求來定制各種不同的需求，相比于頂部導航，側邊導航甚至可以直接將分層的二級菜單直接展現出來，就像 Outlook 的側邊欄和 Slack 的側邊欄導航。
你會注意到 macOS 和 Windows 操作系統當中，系統默認的用戶界面大都采用了靈活的側邊欄導航設計，很多 web 應用也是如此，它們會將頂部空間留給系統默認的菜單模塊。采用側邊欄導航的 UI 界面可以和操作系統的邏輯保持一致。
懸停激活抽屜式下拉菜單的設計在頂部導航當中是非常自然的，但是在側邊欄導航當中，這種設計可能會在一定程度上遮擋住下級菜單，如果使用在旁邊展開的方式，可能會占用大量的空間，總而言之，它更貼合頂部導航的交互模式。
頂部導航正是因為和懸停出發下級菜單的功能很搭，所以很多電商和大型網站上會使用它來呈現條目眾多的超級菜單。它是用來一次容納超多條目的下級菜單的有效方式，這種布局也為產品展示和廣告留出了足夠多的空間。
如果一種導航模式看起來不夠好用，那么是否要借助重設計的機會，切換到另外一種模式呢？根據 Jira 的用戶測試，95% 的早期用戶對于這種情況會感到非常迷惑，即使是再小的導航功能修改都可能直接影響到大量用戶的日常使用，因此不管哪種導航模式，一旦選定，盡量不要改變。
對于沒有太多條目的頂部導航，在移動端上依然可以直接在頂部呈現，不過如果太多了就需要使用漢堡菜單來承載，或者切換為垂直的側邊欄導航。而側邊欄導航在移動端上相對好一點，因為導航模式本身是一致的，但是有限的空間內如何呈現大量的導航條目同樣存在挑戰。
頂部導航：占用空間小，在頁面的位置最為顯著，涉及條目不多的時候效果非常好。對于層次結構簡單的中小型網站，頂部導航還是很好用的，對于層級較少但是二級條目特別多的超級導航，頂部導航也是不二選擇。
側邊導航：側邊導航支持一級條目較多且層級較多的導航需求，擴展性良好，對于復雜的產品和自定義需求較多的產品、涉及到管理功能、 桌面級產品、 都適合使用側邊導航。
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醫療是多個相關方、多種服務協同運作的。打造智慧醫療，要把握各方的利益關系，才能更好地找到服務提供的突破點。作為用戶研究，也需要綜合考慮多方訴求，為行業的關注者提供更完整面的理解。
醫療是一個專業的領域，為支持醫療活動的正常開展，不僅需要專業醫生參與傷病的判斷、處理、治療，還要有政策環境、資源保障和就診全流程各環節的多方支持。醫療活動的發生不是獨立的，而是多個相關方、多種服務協同運作的。
正如《健康中國“2030”規劃綱要》所說，醫療健康是國家戰略層面的事情，關注健康、促進健康是國家、社會、個人及家庭的共同責任與行動。打造智慧醫療，只在某個點上進行調整是無法影響整個系統的，把握各方的利益關系，才能更好地找到服務提供的突破點。作為用戶研究，也需要綜合考慮多方訴求，為行業的關注者提供更完整面的理解。
公眾越來越重視健康，對醫療服務的需求持續增長
改革開放以來，中國在公共衛生領域投入不斷加大，醫療、醫保、醫藥事業深入發展，醫療衛生體制改革不斷深化。到 2019 年，我國人均期望壽命達到 77 歲，居民主要健康指標總體上優于中高收入國家平均水平。與此同時，中國居民的健康意識也在逐漸上升，《2019 國民健康洞察報告》 發現，93%的公眾認為身體健康是“最重要的事”，遠超過“擁有財富”和“滿意的工作”，這說明“健康”正在得到越來越多的重視。
但與此同時，真正理解并掌握基本健康知識、擁有健康生活方式的公眾仍是少數，公眾健康素養水平處于低位，需要專業力量幫助。在中國老齡化進程加快和現代生活壓力的背景下，亞健康和慢病的危險因素也在增加。艾瑞咨詢的《2018 年大數據時代下的健康醫療行業》報告認為，中國整體診療人次和人均診療次數還將持續上升，這就意味著，我國醫療健康的需求還將持續擴大。
1. 資源稀缺且分配不均，政府調控有重要意義
區域醫療資源分布不均已經成為各界共識。高等級醫院集中在東部，意味著其他地區的居民接觸到優質醫療資源的機會相對少。其次，醫療資源利用不合理，三級醫院人滿為患，基層醫療機構供過于求，8%的三甲醫院承擔了 40%的門診量。這不僅會降低就醫體驗，造成優質資源的嚴重浪費，也會使得基層醫院、民營醫療機構的資源得不到有效利用，影響機構的地位、口碑和患者接觸廣度。
分級診療是政府為推進醫療資源的合理分配提出的政策。在分級診療的指導下，常見病、多發病、 慢性病到三級醫院診治的比例會逐漸降低，恢復期、穩定期的患者也會轉診到下級醫療機構，繼續治療和恢復。匯集優質資源的三級醫院，則重點負責危急重癥、疑難雜癥的診治，并為基層醫療衛生機構提供專業、管理、科研等方面的指導。如果分級診療能深入貫徹，將在很大程度上緩解看病難的問題。
2. 醫療健康活動的發生需多相關方、多服務的協同支持
聚焦到就診“這件小事”上，可以更清晰地看到醫療場景下服務對象的復雜性與多樣性。長期以來，傷病的判斷、處理、治療，很難脫離專業醫生的指導和醫療器械的輔助。從日常的醫療保健行為——“預防疾病→掛號就醫→治療處理→康復管理”來看，我們也許只是和醫生、護士產生了接觸，但在疾病的確診、治療和護理過程中，還需要一系列相關政策、醫療器械、基礎服務來提供支撐。也就是說，醫療健康活動的開展是需要多個相關方、多種服務協同運作的。
以慢病預防管理舉個例子?；颊咴诼☆A防和持續管理期，會以直接或間接的方式與多個政府部門、行業機構產生互動。
在預防階段，公眾對慢病的了解主要來源于政策層面從上至下的知識科普和疾病篩查；同時，政府也在從生存環境、全生命周期管理等方面，來為預防慢性病風險打基礎。
當居民出現慢病癥狀后，各級醫院則承擔起健康監測、生活方式指導和疾病診斷的職責，盡可能降低發病率，及早進行治療處理。
患者確診慢病后，醫保、醫藥也參與進來，為居民提供就醫保障和用藥保障。對于部分無法承擔治療花費的患者，政府還會發動慈善機構等開展醫療救助，讓國民獲得更大范圍的健康保障。
除了我們在表面上能看到的醫療保障和服務，相關部門還會通過國民健康數據分析、環境監測、食品安全檢測等，追蹤國民患慢病的趨勢變化，并通過必要的政策制定和醫學科研，減輕慢病對國人健康的威脅，提高生活質量。
公眾存在醫療需求，政府和醫院提供相關服務，并通過資源調配、流程建設、服務流轉等方式維系醫療系統的正常運轉。在這其中，醫療服務起著關鍵作用。
從對服務的不同需求出發，引申出政府部門、行業機構和社會公眾三類人群，分別對應服務監管方、提供方和接收方。這也意味著，在特定某個醫療場景中，不是只有患者、醫生或政府的其中一方，而是多方協作共建的。服務一方，常需要調動另一方的資源和能力。
基于以上三類人群，可以畫出醫療行業的干系人地圖。提供環境、政策保障的是政府部門，負責監管行業機構的質量達標和服務持續提供，行業機構建設服務，并通過擁有專業技能的人完成服務輸送，公眾則是最終的服務接收方。
圍繞不同人群的角色位置和關注點，可以將醫療場景的研究主題分為國民健康、行業發展和個體保健三個層面，這也是一個從宏觀到微觀、從整體到個體的視角。
不同主題的調研目標和服務方向是有區別的，在分析用戶/客戶需求時，需要有多維分析的視角，為業務提供多層次的解決方案建議。接下來，筆者會通過國民健康主題的一個案例，來陳述用研是如何思考多方需求聯動的。
疾病預防控制是提升國民健康水平、保障民生的重要主題。2019 年 6 月 29 日，《中華人民共和國疫苗管理法》通過，將疫苗定義為“預防、控制疾病發生、流行的手段，事關公共衛生和國家安全”，并且對疫苗管理提出“最嚴格”要求。要求強化對疫苗全生命周期的安全監管，保障疫苗的安全性、有效性和質量可控。同時，也要加強公眾科普，讓更多人了解疫苗接種，并主動配合參與。在這個背景下，騰訊醫療有機會與疾控合作，打造首個線上智慧疫苗服務小程序，輔助計劃免疫政策的實施。
前面講到，醫療場景是多方協同共建的，那么，在落實政策的過程中，除了疾控，還需要哪些人參與？服務的使用者還有誰？為了將服務對象及其相對關系理清，可以將調研路徑做一些調整，把“多角度思考”作為一個重要主題貫穿其中，來幫助我們理清“研究誰，誰需要什么，我們能為誰提供什么”。
1. 圈定研究對象：從案頭研究入手
關于“研究誰”這個問題，我們可以從案頭研究入手。
前面我們畫了一個粗略的醫療行業干系人地圖，在實際操作中，可以對地圖做一個簡化和抽取，作為聚焦調研對象的指導。在案頭研究時，可以圍繞政府、行業機構、公眾三方，通過政策文件、研究報告、學術論文等，來幫助研究員理解特定場景涉及的組織架構、相關角色和關鍵流程，圈定可能的研究對象。
基于疫苗服務鏈條的相關方和業務的資源、能力和業務規劃，最終，我們確定以疾控、社康和接種人（或家屬）為主要服務對象。
2. 需求收集
接下來，我們經過多方調研，了解疫苗接種的流程、相關設備、醫護人員和接種人的互動，從各方視角理解疫苗接種這個場景。在這個過程中，使用的方法主要是實地觀察和訪談。
3. 需求分析
通過與疾控專家的多次訪談、社康走訪和用戶調研，我們梳理了疫苗接種場景的相關方及需求。整體來看，疾控主導疫苗接種的整體方向指導，推廣疫苗接種，監管疫苗安全。社康負責實施接種，支持疾控的工作。公眾更多的是配合方，需按計劃及時、高效、安全地完成接種。
預防接種是一類公共預防服務項目，對預防控制傳染病、保障公眾健康有重要意義，也一直受到政策層面的高度關注。作為開展疾病預防控制、應對突發公衛事件的重要部門，疾病預防控制中心高度關注接種覆蓋率和疫苗接種安全。
根據不同年齡段和疾病場景的需求，我國為公民提供了覆蓋全生命周期、應對多種疾病預防需求的疫苗，其中，以 0-6 歲兒童的接種頻率最高，強制性最強。
作為實施方，社區衛生服務中心負責接種全流程的工作推進和安全把關。
公眾作為配合方，更多的是根據政策要求和自身健康保障，按計劃完成接種。
出于認知水平和需求的差異，公眾在疫苗接種中有不同的態度和行為。在此，我們提煉了幾類典型用戶，來表現不同人群對疫苗的差異化需求。
從用戶的典型故事中可以看到，疫苗接種在實施的過程中會遇到各種各樣的問題。而且，由于信息不對稱、資源供需關系不平衡，疾病防控往往會遇到政策傳達不到位、資源緊缺等問題。
總的來說，這些問題表現為以下四點：
接種咨詢量大。近年來，隨著疫苗接種的普及，公眾對疫苗的學習意識和了解程度有所增長，接種及時性也有所提升。但由于醫療知識具有較強專業性，公眾對疫苗種類、接種禁忌癥、接種安排等了解有限，很大程度上依賴專業醫護人員給予指導。而這就給疾控和社康帶來了巨大工作量。
及時接種難保障。對于公眾來說，接種疫苗的第一步是預約。要保障及時接種，就需要有號或有苗。疫苗預約時，有的約的是號，有的約的是苗。對于兒童疫苗，常常無法確定接種人在某個時期要接種的是哪種疫苗，所以只能約一個名額，到了現場，再由醫護判斷要打哪種疫苗。但成人疫苗種類較少，通常約號就相當于有苗供應。但不管是沒號或沒苗，都會影響接種的及時性。
社康在進行庫存規劃時，一般是參考往年同期的疫苗數量做估算。但由于人口流動、氣候變化等因素，每年的實際接種情況都會有所差異，疫苗缺貨情況時有發生。若資源調配時間較長，就會影響及時接種，進而影響特定時間段和特定區域的接種率。
接種體驗差。疫苗接種雖不屬于疾病就醫，但其流程與常規就醫相近，自然也難以避免“等待時間長”的痛點。加上部分社康指引不清晰，增加接種整體耗費時間，從而加重負面情緒，甚至引發投訴，這又會影響社康醫護的工作開展。
安全意識欠缺。接種過程中，“安全”是非常重要的主題。社康醫護人員須在多環節確認接種人的身體狀況是否適合接種，核對接種類別。
盡管“疫苗的安全性”是接種人（或家屬）最關注的話題之一，然而，公眾對“安全”的認知常局限于“貴的、進口的就安全”。在實際行動上，對接種安全的重視程度非常有限，包括不認可安全確認流程、不重視接種后留觀的重要性和未及時上報副反應，這又會對社康的工作開展造成一定阻礙。
“接種人每天的身體狀況都不一樣的，需要在接種前確認。有的民眾就不認可接種前體檢，認為自己清楚身體狀況，不需要多此一舉?！?——社康護士
“有個患者來打 HPV 第二針的時候說，自己打完第一針之后‘差點要死了’。我不知道是多嚴重，反正她就是這么說。但是她當時沒有告訴我們，也沒有去醫院看是不是過敏引起的，那我們就會建議她不要打第二針，因為不知道會不會再出現類似的情況。她后來就沒打了?！?——社康護士
4. 服務方向探討
收集了用戶的需求和痛點后，就是與項目組成員結合業務資源、能力優勢、產品規劃、商業化需求等，思考服務方向的可能性。最終，我們形成了以下服務框架——通過線上接種服務和宏觀輔助決策平臺，優化接種流程，輔助接種情況感知，助力宏觀調控與政策落實。
其中，線上接種服務承接公眾科普、信息查詢、預約服務、接種引導和全流程追蹤功能，能夠根據接種人的年齡段，匹配對應的疫苗知識，對公眾進行持續科普。接種前，公眾可以在線上平臺查詢特定疫苗的庫存信息、過往的接種記錄和當前接種計劃，選擇接種時間、地點和疫苗種類。從預約開始到接種完成，線上服務提供全流程指引，包括接種前的飲食、作息注意事項、接種當日流程說明和接種后反饋問卷等。以線上接種服務作為中介，連接公眾和社康，有助于降低接種的時間成本和溝通成本，建立全流程追蹤路徑，讓公眾的接種需求更快傳達到社康和疾控。
同時，基于監管政策實施效果和宏觀調控的需求，通過接種數據與宏觀輔助決策平臺的連通，可幫助相關部門快速了解區域接種情況，輔助資源調配和措施干預決策，落實及時接種、安全接種。
宏觀輔助決策平臺
醫療場景是多方聯動的，這種特殊性會影響用研的思考方式，也決定著設計時需考慮多方需求和協同共建。依托自身的技術、資源和優勢，智慧醫療健康可以通過打通數據、拓展場景、共建生態等方式，為政府部門提供輔助，與行業機構共建服務，滿足社會公眾多樣化、多層次的醫療保健訴求，更好地解決問題。
用戶研究是一個理解用戶和學習理解用戶的過程，最后，基于調研實踐，筆者嘗試總結了在醫療場景做調研的一些心得，在這里和大家分享。
1. 學知識，拿到打開專業領域大門的鑰匙
醫療是專業且嚴肅的領域，不了解基礎就醫環節和業務的相關知識，不僅會影響受訪者的初印象，也容易造成溝通障礙。因此，我們可以通過實地觀察、政策文件學習、參加行業會議或講座、專家訪談等方式，來豐富對行業的認知，更好地明確調研對象、調研方向和調研內容。
2. 涉及隱私，需降低用戶的戒備心
健康是非常私密的個人信息，當訪談內容涉及健康狀況、疾病信息時，用戶容易產生抵觸心理，影響調研深度和獲取資料的真實性。在開展調研時，需要用合理的身份、在合適的場合進入，讓受訪者降低戒備心，更好地敞開心扉。同時，使用有技巧的話術，適當調整調研材料，也能讓交流進行得更輕松。
3. 有同理心，結合情緒理解需求，探索機會點
當處在疾病場景，或論及患病經歷時，用戶可能出現焦慮、消極等反應，打亂調研節奏。但情緒并不是只會帶來負面影響，它也是我們挖掘機會點的重要參考因素。因此，用研人員可以在對話中多表現傾聽的態度，鼓勵受訪者表達情感，訴說對就醫流程的感受，獲取更細膩的材料。
在醫療這個專業領域里，我們一直在持續學習和探索?！奥搫俞t療”是理解用戶需求的指引，也影響著服務方向的思考方式?；诼搫有?，用戶研究會繼續將多對象調研貫穿始終，呈現更系統、多維度的需求關系，與業務共同探討智慧醫療更豐富的可能性。
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金剛區是什么，想必大家都有所了解。
沒有的話看這張圖就懂了：
圖片來源：淘寶首頁
我在微信上搜了一下，發現大部分討論金剛區設計的文章，都是在講怎么畫圖標。
但是我自己在使用各大 APP 的過程中，發現很多金剛區并不是那么好用，而且這跟圖標好不好看無關。
金剛區設計不好，會對我的使用造成直接影響：
我今天就來總結一下，對于金剛區設計的交互/體驗思考：
金剛區里有多少項比較合適？
這其實是米勒法則（Miller’s Role）的典型運用了。
如果你還不太了解米勒法則，看看下面這張圖里的詞語：
現在，半分鐘回憶一下，你記住了多少個？
……
大部分人能記住 5~9 個。
米勒的研究發現，普通人的工作記憶（Working Memory）只有 7±2 個信息塊。
如果給的信息超出了這個數字，大部分人也只能記住這么多。
所以說，金剛區里的圖標數量，最好也維持在這個數，否則就是對用戶的記憶能力要求過高了。
通常來，4 個圖標很輕松，說 6 個圖標是比較理想的，8~9 個就有點吃力了，10 個就超綱了。
例如支付寶這個就過分了，好在這只是工具類產品，復雜一點也沒辦法：
人們在看閱讀文字時，視線軌跡是之字形：
人們在閱讀表格時，視線軌跡是除草機形：
上圖來源：這樣設計表格，看著真難受！
雖然金剛區的眼動圖我沒有，但第一步肯定是從左上角開始往右掃。
所以，用戶最有可能使用的圖標，應該從左到右排在最上面一行，最不常用的可以排在右下角。
例如美團外賣這個設計，看著就挺合理。不但把重要內容放在第一行，而且還做了很大的視覺區分：
不過一些不愁流量的 APP 會選擇把黃金位置用做商業宣傳，難免損失點易用性。
1. 仿真圖標
如果追求質感，多半會使用物品本身的顏色，例如每日優鮮這個：
這種圖標就沒什么顏色好討論了，注意一下整體和諧就好。
2. 數量較少
如果圖標數量不多可以使用一個顏色，那么顏色上，同樣沒什么好討論的。
例如 QQ 音樂：
3. 數量適中
如果圖標數量在 7 個左右或以內，那么可以每種顏色的圖標都來一個，這樣用戶也能記住大概什么顏色代表什么。
例如京東這樣：
4. 數量很多
圖標數量遠超過 7 時，就不可能每種顏色來一個了，否則顏色都不夠用了。
如果還是想要劃分顏色，可以將類型作為依據，這樣用戶在尋找圖標時會比較有方向。
當然，其實也可以簡單點，干脆都一個顏色，例如聯通手機營業廳：
1. 底框
一些產品為了統一感，會用圓圈或者圓角矩形，把所有圖標都框起來。
這樣視覺上是好處理了，但交互上很不推薦，因為會大大降低圖標的識別度，乍眼一看都長一樣。
這種底框在主流產品里已經很少見了，不過這么做的設計師還是不少：
這種圖標數量少，有顏色區分還好，如果數量多又一個顏色，那就很難辨認了。
縱觀常見的金剛區圖標，通常不外乎四種樣式：線條、形狀、2D、3D、仿真。
聯通手機營業廳
QQ 音樂
京東
美團外賣
每日優鮮
任何樣式都能讓用戶識別和記憶，但是不同的樣式給人的感官不同。
真實性越高的視覺樣式，就越容易給人高級的感覺；相反真實性越低的視覺樣式，越容易給人簡單邊界的感覺。
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相信身為設計師的我們，在工作中肯定遇到過自己加班加點，絞盡腦汁設計出的方案被質疑、挑戰，在宣講自己設計方案時，總會出現以下聲音：
起初的無言以對到有理有據的辨析設計方案都體現出對設計方案更加全面的思考。
想要讓自己的設計方案更合理，獲得大家認同，可以分為 4 個步驟：
1、 樹立自己用戶思維
2、充分辨析用戶需求
3、嚴謹打磨設計方案
4、精準有趣的文案
我們常說吃飯不積極，思想有問題?？此仆嫘υ挘翘N含的是對于吃飯是本能，是刻在腦子記憶中的。而設計師在做設計時，也需要有這種“本能思維”。
用戶思維最基本就是 圍繞用戶 幫助他們 解決實際問題。如果用三個字來概括的話：人、場、事。
人：目標用戶
場：在什么情況下？
事：要干嘛？
例：筆者 因為在家寫文章沒時間出去吃飯 ，所以需要點外賣 讓別人將飯送到家里。
一個合理的設計方案，必然是將人、場、事很順暢的串聯下得出的結果。
用戶之所以有需求一定是遇到了問題（需求源于問題），只要找準問題所在就能明確用戶需求，那我們的設計便成功大半。辨析用戶需求可以從兩反面：
2.1、確定問題
2.2、清晰表述問題
2.1、確定問題
除了常見訪談、問卷、測試等調研手段，設計師可以采用【同理心圖譜】的方式推導用戶需求
從 說了什么、做了什么、想了什么、感覺到什么 四個維度去勾勒用戶真實的想法感受。
例：日常支付場景
想要將問題表述清楚，還是回到第一部分我們講的：人、場、事上，通過陳述句將用戶面臨問題和期望狀態（目標）的差距描述出來。
如：小明在QQ群里搶發紅包中，由于當前支付流程冗余導致他支付效率較低，影響了大家氛圍。
用戶與他們的需求是問題陳述的核心，避免：我們應該怎么做、產品應該...作為開頭。
保持陳述的寬泛性，不要過早拋出細致的解決方案、技術限制等內容，避免團隊發散受限。
專注一點不要試圖在一個問題陳述中解決太多用戶需求，一次解決一個就很好了。
在打磨解決方案上，設計師需要考慮 易用性、易理解性、及著力提升用戶任務效率，給用戶一個更好的體驗。在打磨設計方案時，我們不必在一個方案上求多表現，一個方案能能夠將你所要表達的設計要點表達清楚即可，主要注意：
健康碼主要是為了讓工作人員快速辨別人員是否安全，但在眾多人中需 快速判斷，這個轉化到設計上解決方式：通過大面積的 色塊直觀反饋；通過實時的 滾動時間+滾動背景反饋真實性；在結合下方核酸與疫苗輔助判斷，整體非常貼合實際訴求，重點突出，有節奏感。
通過體驗核心信息，將內容合理布局，重點突出，操作劃分明確，有助于信息獲取與確定。
人的認知資源有限，天生不善于處理復雜信息，在面對復雜信息時需將內容以一定秩序邏輯管理，分而治之，減少用戶的選擇，讓正確的行為變得自然和明顯。
在58二手車頁面的改版中，頂部按鈕直接 分流 不同目的用戶；中間模塊展示用戶 最關心的維度：價格、品牌、車類型；下方 透出推薦內容 吸引用戶往下逛。
如上圖百度網盤的分層設計（圖片來源：大牙的設計筆記）中，設計師根據不同的會員周期，改變以往的“多人一面”，打造出“多人多面”靈活分層頁面布局，將復雜狀態很好的根據不同時期進行拆解。
多考慮用戶使用場景，挖掘一些場景是可以通過我們的設計 幫助用戶多走一步，幫他們排除障礙，減少負擔。
打車軟件在特定時間點自動浮出目的地，微信聊天窗自動出現截圖、驗證碼直接在鍵盤上方等都是通過用戶的行為預判了用戶下一步的行為，極大的提高了效率。
情感化不一定都是很精美的插畫、動效等表現層面上的，有時候 貼心的記錄、舒緩的內容、小游戲...... 也可以起到 情緒調節 的作用，提高用戶看到復雜信息的 忍耐度。
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所以在具體設計方案上，需要不斷的去思考打磨設計方案，讓自己的設計：
①、顯而易見的，讓用戶體驗后覺得「沒錯，就應該是這樣」；
②、有價值的，它為用戶解決實際的問題；
③、與用戶的心理模型相符，它不意味著更多的設計。
文案這塊本應該屬于上一個模塊額范疇，之所以單獨講是因為文案對于體驗而言太重要了，優秀的文案不僅可以減低用戶理解成本，還可以讓用戶感到興奮、溫暖、愉悅，并感嘆：臥槽，牛脾。
身為交互設計師，不需要做到像杜蕾斯那樣上熱搜的文案、solgan，但設計稿中的文案必須要做到：表達精準無歧義、適當趣味化。
我們是通過屏幕與人交流的人，屏幕上的文案觸點之一，因此簡潔精準的表達出我們要說的內容很重要。這設計中，首先應該避免一些專業術語、“高大上”的詞語，應該簡單直白，用最簡單的詞語，去掉那些不需要出現的詞。
①、直接告知行動：在微信發語音按鈕文案（按住 說話，松開 發送），非常直白的告知用戶需要做什么，且文案中的空格這個細節也將先后順序表達的十分清晰；而QQ在長按時沒有進行文案的提示著點體驗上就不如微信了。
②、文案盡量簡短：成年人 1s 可閱讀 7 個字左右，豆瓣的評論引導就非常簡短，直接三個字：寫評論，明確引導用戶點擊；而知乎為了營造良好的社區氛圍，引導用戶言行友善，但文案較長，相比寫評論而言顯得不夠簡明扼要，如果改成：友善評論... 是否會更好？
③、避免使用雙重否定的句式：在微信撤回的反饋文案中采用了雙重否定的句式（是否撤回該條消息）這樣的句式容易增加認知負荷；而淘寶刪除記錄反饋文章中，則直接詢問：確認刪除？這樣的句式更直接，更好理解。這里我嘗試將微信撤回反饋改成：撤回該條消息？下方操作文案也直接使用撤回，這樣看起來是否更明確了呢？
結合自身產品定位：上述兩個案例續費文案都是展示了自身產品的定位進行設計的，相較于冷冷的會員到期提示，這樣的方式更顯趣味性。
文案適當擬人化：擬人化的文案可以拉近用戶距離，會顯得產品更有溫度而不是冷彬彬的機器，有時還顯得有些小可愛~(#^.^#)
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所以在具體交互方案上，設計師對于文案的把控記住以下幾條原則：
①、字詞簡單，用用戶看得懂的字；
②、表意準確無歧義；
③、字數簡短，陳述語句，避免使用雙重否定類句式；
④、必要時可適當擬人化、趣味化。
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，請掃碼ben_lanlan，報下信息，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。
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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
你是否在面試有中被問到，你設計的頁面需求是如何獲取的? 需求是如何聚焦篩選的？需求是如何做優先級排期的？在互聯網產品的全生命周期里都會涉及到很多的需求。企業的CEO、甲方客戶，用戶調研各方得到的需求時常扎堆，就算是一個小功能也會有很多問題，呈分散式、零星式。
哪個需求對用戶來說最重要？用戶對我們的新功能是否滿意？我們究竟要先做哪些需求？在企業里，大多數時候項目排期內，我們都面臨著開發、設計、測試等人力資源有限的境地。用戶什么都想要，但是不可能所有功能都一起開發、上線。作為用戶體驗設計師或者高級UI設計師，我們有充分地理由掌握一個科學系統的方法可視化需求排期。到底有沒有一個科學的方法論把需求劃分優先級，去說服你的老板、甲方、產品、技術和你自己？
廢話不多說 ，我們直接上干貨！
維基百科對KANO模型的定義如下：
The Kano model is a theory for product development and customer satisfaction developed in the 1980s by Professor Noriaki Kano, which classifies customer preferences into five categories.
KANO 模型是東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)發明的對用戶需求分類和優先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了產品性能和用戶滿意之間的非線性關系。
“用戶滿意度”是用來衡量需求實現后，用戶的滿意程度。具體可以分為以下幾個等級。
“功能完善程度”是用來衡量某個功能被實現的程度。具體可以分為以下幾個等級。
通過“用戶滿意度”以及“功能完善程度”兩個維度，我們可以劃分五種不同類型的需求：
（M）基本型質量 —— Must-be Quality
（P）期望型質量 —— Performance Quality
（A）興奮型質量 —— Attractive Quality
（I）無差異型質量 —— Indifferent Quality
（R）反向型質量 —— Reverse Quality
（1）必要型：產品必須要有的功能，屬于用戶的基本需求，即用戶的痛點。需求滿足時，用戶不會感到滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意；當投入達到一定程度時，不需要再過多的投入。
比如：我們生活中常見的必需品。手機要可以打電話，汽車需要能加速和剎車；微信的聊天功能、抖音的短視頻功能、百度的搜索功能等等一系列產品必須的功能。
（2）期望型：（線性增長）用戶希望有的功能，用戶在其他產品上使用過并養成了一定的用戶習慣后，作為期望的標準也希望產品能具備此功能。需求滿足時，用戶會感到很滿意；需求不滿足時，用戶會很不滿意；這類需求與用戶的期望契合度極高，需求實現程度越高，用戶的滿意度也越高。我們要集中投入。
比如：手機的儲存容量、續航能力越高，用戶的滿意度越高。當地服務類生鮮外賣產品，騎手的實時定位以及距離送達時間就屬于期望型需求。但也隨著整體功能不斷完善也在慢慢從期望型需求轉化為基本需求。
（3）興奮型：超出用戶預期的的功能。是產品差異化的亮點，如果沒有該功能，用戶的滿意度不會降低，但是如果有了該功能用戶的滿意度則會大大提升。能極大的提高用戶的滿意度，但是同時也要付出大量的研發成本。興奮型需求一般是目前市面上沒有的功能，用戶沒有接觸過，也沒有養成用戶習慣。
比如最近網易云音樂、QQ音樂等推出的一起聽功能，bilibili推出的一起看功能就屬于興奮型需求。早年間里第一次使用微信便捷的語音交流，第一次使用抖音等，會讓我們在初次使用時出乎我們的意料。
（4）無差別型：用戶不在意的功能，這類需求的有無對用戶來說無關痛癢，用戶并不關注。
在APP中一般為特定目的而產生的多余設計，如提醒你續費會員頁面，屬于引導消費。這類需求要避免投入過多，將精力轉移到其它類型的需求上面去。
（5）反向型：會引起用戶反感的功能，是指用戶不希望出現在產品或服務上的功能。出現時，用戶的滿意度不增反降。比如在進入一款APP時有四五個彈窗活動入口引導充值和誘導消費，需要逐個點擊關閉才能進入頁面，這類設計越多用戶的負面體驗就越強。
Tips：比如我們做一款手機，打電話功能是基本型需求。我們需要花費大量的時間去夯實這個功能，把它做的穩定準確。如果一款手機打電話交流都有問題，而去花費大量精力去優化它的拍照，視頻等功能。就是失去了一款手機最基本的使用。這與產品設計初期優先考慮產品的可用性與易用性，是否能打中用戶痛點同理，先把精力集中做好基本型需求，而不是過度關注在產品設計細節等期望型、興奮性需求上。
根據前面“用戶滿意度”作為縱坐標，“功能完善程度”作為橫坐標得到這張Kano品質要素圖
Tips：在圖像中可以看到，魅力屬性和期望屬性是會慢慢發生變化的。魅力屬性會隨著時間推移、用戶習慣的養成、競品的影響等，慢慢轉化為期望屬性。一部分的期望屬性會隨著時間推移、用戶習慣的養成、操作流程的影響等，慢慢的轉化為基本型屬性。
首先我們選擇要進行排序的需求。
在實際的工作場景中，我們往往在一個工作周期內可能同時會接到很多的需求。我們面臨項目時間緊，開發、設計人手資源有限的境況。我們首先就需要篩選出適合Kano模型的需求類型，才能更好的進行下面的評估過程。
我們的需求池中往往有著不同類別的需求，有的是需求是關系到最終用戶，有的需求是運營、管理層、甲方客戶。按照常規的需求類型大致可以分為這幾類：
（1）軟件問題（技術類）：這類問題多為軟件BUG，這類問題通常涉及到我們的產品是否為用戶提供了良好的可用性（產品功能初期一般優先考慮的是可用性和易用性）體驗，一般屬于基本型需求，因此屬于需要緊急處理的問題。
（2）用戶問題 （交互體驗類）：這類問題多為交互體驗問題，例如用戶使用產品過程中出現的不知道如何使用某功能（沒有做功能引導、不符合用戶心智、學習成本高），或者某功能找不到在哪（功能個入口不清晰、信息入口層級過深）等類似問題。
（3）產品建議：這類問題基本上屬于期望型需求，例如用戶希望增加某某功能或在某個操作流程感到缺少什么功能。
（4）其他問題：Kano模型適合與最終用戶可以直接操作、感知、相關的需求。而不是針對于產品的運營人員、管理層、甲方客戶等的需求。
Tips：因為KANO模型只從用戶滿意度及功能完善程度這兩個維度出發去分析需求價值，所以并不適用于當價值衡量需考慮其他維度因素，如需要將戰略、商業收益納入考慮等等。
選擇我們產品的目標用戶。
可以在問卷題目中增加條件篩選，在后續問卷收集后進行數據清洗。比如產品的目標用戶為18-36歲女性用戶，就可以在問卷中增加詢問年齡問題，在收集上來的數據結果中篩選掉這一部分非目標用戶數據。為我們下一步的問卷設計投放做準備。
針對第一步梳理后的需求集，進行正反向的發散。KANO問卷每一個功能或需求問題是由正向和負向兩個子問題構成，分別是用戶在具備或不具備某項功能做出的反應。問題選項按照：非常喜歡、理所當然、無所謂、勉強接受、很不喜歡，進行評定。
對此我們問用戶3個問題：
（1）正向問題：
如果我們增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向問題
如果我們不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】對你來說有多重要？
Tips：在實際調研中，產品具有某個功能，大部分人不會表示“不喜歡”或“無可奈何”?！盁o所謂”一般是態度的下線，即很少會有人會覺得“很不喜歡”或“勉強接受”。所以在問卷設計階段為了提高用戶填表的效率，在選項設定中正反向只設定3個選項。
可以采用定量調研的方式，使用“問卷星”設置好問題發在產品用戶交流群中或私域流量群中。
Tips：
如何向用戶提問，如何收集用戶的回答將直接影響到需求排序的結果。這一步非常重要。
提醒用戶正反問題之間的區別，注意強調“增加”還是“不增加”，防止用戶看錯題意。
在實際題目設置中，當功能數量比較多（大于5個時），有比較接近類似的，建議對用戶進行分組，每個用戶最多回答5個功能點，且盡量是區分度大的功能點。
有時需要對功能進行解釋，確保用戶能夠理解。
調研后需要對數據進行清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數據。比如所有題目都選一樣和一些可疑結果的數據。
基于收集的問卷量化的結果，進行需求分類分析。每組正反向問題的排列組合一共是25種，得到需求類型參照表。這張表格中，將重點關注正向的回答（即 > 0 的部分），這樣我們可以幫把注意力放在最重要的正向需求上面。（避免關注到“具備功能時”用戶覺得“勉強接受”和“很不喜歡”的需求上）
Tips：Q：代表可疑結果。對于一個功能的提供與否，用戶都表現出了很喜歡或者很不喜歡這種自相矛盾的情況。所以，這樣的結果在最終統計時，一般都需要排除掉。
需求優先級排序為：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型
在需求數量不是很多只需確認需求分類時，到這里就可以結束了。只需要基于以上結果進行統計，根據少數服從大多數的邏輯，最多比例的屬性作為統計后的結果，即該需求分類。
比如：【功能1】最后收集數據為，基本型42、期望型28、興奮型0、無差異型7，【功能1】為基本型需求。再根據需求排序確定優先級。
如果涉及到較多需求，或者同類型需求有多個需要優先級排序時，你還需進行下一步。
我們引入better-worse系數的概念，表示某功能可以增加滿意或者消除不喜歡的影響程度。
Better系數=（期望數+興奮數）/（期望數+興奮數+基本數+無差異數）
= （P+A）/(P+A+M+I)
Worse系數= -1 *（期望數+必備數）/（期望數+興奮數+基本數+無差異數）
= -1 *（P+M）/(P+A+M+I)
Bette系數，可以簡單理解為滿意系數，代表如果產品提供某種功能，用戶滿意度會提升。Better值越大/越接近1，則表示用戶滿意度提升的效果會越強。
Worse系數，可以簡單理解為不滿意系數，Worse的數值通常為負，代表產品如果不提供某種功能或服務，用戶滿意度會降低。其絕對值越接近1，則表示對用戶不滿意度的影響最大。
1. 橫坐標為Better系數，縱坐標為Worse系數絕對值。根據實際得到結果將最大值均分依次放入兩個坐標軸上。
2. 分別計算Better系數平均值、Worser系數絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
3. 將各個需求的對應的Better系數值、Worser系數絕對值放入圖像內。
4. 我們將根據需求的重要性，來調整上圖中點的大小。這時我們引入功能重要程度概念（在前文問卷問題中有提到），這里可以量化功能需求的重要程度，從“不重要”到“非常重要”，1到9分依次可對應需求點的直徑大小，比如“非常重要”點為90px直徑的圓，可根據具體情況靈活運用。
5. 根據需求優先級排序為：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型 。同一需求類型再根據重要程度二次排序。
6. 至此各個功能需求優先級排序一目了然。
最后，我以“呱呱生鮮”產品為例子回顧整個Kano模型可視化需求的流程。
這次我們有10個需求需要做需求可視化。分別為：
Q1：在點擊訂單結算后提供優惠換購功能；
Q2：詢問上次購買訂單是否滿意反饋彈窗；
Q3：會員每日可領取免費菜功能；
Q4：進入APP提醒不在常用定位地址功能；
Q5：商品詳情頁面菜品推薦做法功能；
Q6：有辣味的商品圖片提醒辣度指數；
Q7：商品詳情頁面菜品直播功能；
Q8：商品列表顯示菜品榜單排名參數；
Q9：購物車結算提示可以免費領取小蔥；
Q10：猜你喜歡你的常購清單功能；
因為KANO模型只從用戶滿意度及功能完善程度這兩個維度出發去分析需求價值，以上10個需求功能均為用戶可直接感知。符合Kano模型條件。
選擇產品的目標用戶進行問卷投放。
對此我們問用戶3個問題：
（1）正向問題：
如果我們增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向問題
如果我們不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】對你來說有多重要？
使用“問卷星”設置好問卷問題投放在產品用戶交流群中或私域流量中。
對調研后收集上來的數據進行數據清洗，處理掉一些用戶亂填或錯誤的數據。比如所有題目都選一樣和一些可疑結果的數據。
（1）基于收集的問卷量化結果，對照需求類型參照表,進行需求分類分析。
（2）結合需求優先級排序：基本型 ＞ 期望型 ＞ 興奮型 ＞ 無差別型 ＞ 反向型 。
（3）計算better-worse系數，計算Better系數平均值、Worser系數絕對值平均值，將其作為參考警戒線加入圖表中。
（4）將各個需求的對應的Better系數值、Worser系數絕對值放入圖像內。
（5）我們將根據需求的重要性，來調整上圖中點的大小。
（6）得到最終的需求可視化排期圖，至此各個功能需求優先級排序一目了然。
我們設計師需要在自我能力范圍內，不斷提升為企業團隊服務，增加自己對內話語權以及對外影響力。成為自我驅動高級體驗設計師。在工作中也需要對需求做一個設計價值和優先級的排序，搭建需求可視化體系。對不同的需求進行品質類型劃分，列出屬于自己排出的需求列表，在更有價值的需求上花費更多的時間精益求精。
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分享此文一切功德，皆悉回向給文章原作者及眾讀者.
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。
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