// 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。
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免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
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、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
当你使用形形色色的APP时，是不是时常不由自主地感慨“这个APP的界面太丑了”、“这个APP太难用了，连入口都找不到”，是什么原因造成这种感受呢？
认知心理学中有个概念叫做认知负荷「cognitive load」，它表示大脑在工作中记忆资源的使用量，会影响用户的信息阅读和产品使用体验。本文将从信息层级、信息结构、阅读顺序、信息密度、文案表述五个层面来探讨如何降低用户认知负荷。
格式塔心理学的封闭性原理告诉我们，人们在认知某个东西的时候首先看到的会是整体、而不是单独的部分。如图所示，你首先看到的是一个蓝色的字母U和深褐色的人头侧脸，其次才是构成这个形状的各种细节。
从人类视觉系统成像原理来说，人类天生对于颜色对比非常敏感（彩色视觉是因为视网膜中3种视锥细胞分别感知特定颜色所致，当用户同时看到多种不同的颜色时，不同视锥细胞就会被激活眼睛感受到强烈的对比）。
因此，在设计界面时通常会通过大面积的色块对比来凸出层级更高的信息。
总结来说，我们在平时的设计中常用形状大小差异和颜色对比差异来拉开信息层级。
此外，由于人眼视度（舒适的垂直视场角度为-30°~25°）和用户使用不同设备时的阅读角度问题，人眼对于屏幕上不同区域的关注度有着天然的差异。
因此，我们在设计时若想拉开信息层级，除了使用面积和颜色对比外，也可以通过位置对比来实现，即将层级较高的信息置于舒适阅读区内。如图所示，移动端设备位于屏幕中央偏上的信息在阅读舒适度上会优于屏幕下方的信息。
我们知道了如何通过设计手段来区分信息层级，那在信息层级区分上是不是越多越好呢？
显然不是，信息层级过多也会增加人脑的认知负荷（整个页面显得很花哨）；而信息层级过少，则页面的内容展示会比较平均、不一定能突出所有重点信息。一般来说，我们可以将信息划分为重要信息、次重要信息、一般信息和和辅助信息，也就是信息层级控制在4个以内比较合适。
如图所示，我们把聚划算的页面做高斯模糊后，里面的信息层级就一目了然了。
在讨论信息结构之前，我们首先对基本的信息单元做拆解：信息单元 = 信息本体 + 信息容器，这里我们把信息本体定义为我们主动让用户感知并能辅助其进行下一步动作的信息元素，而容器定义为具有明显视觉区隔的信息承载物。信息本体一般包括图片、文案、icon、行动按钮等，而信息容器可以大到页面小到一般的模态、非模态控件。
如图所示，在典型的电商场景中商品卡片可拆分为信息本体（商品图、商品名、商品价格、利益点）+ 信息容器（卡片）：
熟悉格式塔原理的朋友都知道相近原则——即彼此位置相近的物体会被人们看成是一类东西。同时，保持相同的信息结构意味着视觉焦点内不同层级信息的相对位置是固定的，这样用户在快速扫视某个产品时会降低记忆负担——即无需寻找同属性的信息。反之有一定的记忆负担，不利于用户快速扫视重要信息。
如图所示，滴滴我的钱包页面5张轮播图的信息结构相同，遵循左文右图和主文案在上、辅助文案在下的信息结构。
而支付宝理财页面的轮播图则有着不同的信息结构，如辅助文案和按钮在不同轮播图中的位置和大小、样式均不一样，轮播时同类属性的信息会以不同样式在不同位置切换，增加用户的眼动成本和认知负担。
从页面整体动线看，同类或关联信息会有明显的区块分隔。如下图所示，滴滴「我的」tab在页面整体动线布局上有着非常明显的区块划分来承载关联信息：
用户信息（个人信息+会员信息）→常用工具→促活福利（卡券 + 福利）→平台服务（金融服务 + 企业服务）→低频工具。
从信息单元内部来看，同样会对关联信息做位置上的划分。例如一般的社区信息流卡片结构基本都是生产者信息→内容信息→互动入口。
我们前面提到过信息单元=信息本体+信息容器（容器为具有明显视觉区隔的信息承载物），而信息容器的排布也有其内在的规律。
笔者体验过大量产品后，大致总结了3种较为常见的容器排布结构，即三角结构、宫格结构和列表结构，每种结构容器的排列规则会遵循一定的主次关系并根据其特点有不同的适用场景。
（1）三角结构
我们都知道三角形是多边形里最稳定的结构，其容器排布主次突出（根据主要容器与次要容器的位置关系可分为上下结构和左右结构），用户纵向的视觉迁移路径较短，一般比较适用于数量较少、且有明显优先级的场景。
（2）宫格结构
宫格结构适用于优先级相同或相似的功能入口，一般以四宫格和六宫格为主，数量过多时容易造成视觉疲劳和信息密度过高。四宫格信息容器和六宫格信息容器如图：
值得注意的是容器内也可以是宫格结构，但这种宫格结构的信息主体数量会比信息容器更多：
（3）列表结构
列表结构同样适用于优先级相同或相似的功能入口，但与宫格结构不同的是列表结构的一般具有排布逻辑或规则，如按照时间线排布。
列表结构包含横向列表和纵向列表，横向列表适用于短文案卡片（比如活动或功能入口），方便用户扫视更多图片；纵向列表适用于长文案卡片，用户可以快速扫视较多文字。
在B端设计需求中，我们经常会遇到让用户输入一堆信息的场景，这时候如果我们把所有信息都罗列在1个页面中，可能会造成高跳出率和低完成率。
表单设计领域的专家Adam Silver通过实际项目发现：将较长表单按照关联性拆解为若干部分，能有效提升用户满意度以及完成率。除此之外，Adam还总结了这种设计理念的16个优点，我们认为其中比较有价值的是这3个点：
市面上将长表单拆分成几个步骤做分页处理的产品比较多，如下图小红书就将店铺申请流程拆分为了填写店铺类型、经营类目、个人信息3个部分。
我们都知道用户的阅读习惯一般是近似于从左往右、从上至下的Z字形结构，且基于人眼视度和不同设备屏幕角度的差异，人们扫视屏幕时一般会先注意到屏幕中央偏上一点的位置，因此我们在设计信息结构时也要考虑用户的阅读路径和习惯，将对用户高价值或者高优先级的信息置于视觉焦点容易触及的地方。
那什么是对用户高价值或者高优先级的信息呢？我们判断的标准是哪种信息形式（图片or文字）更能高效地传递有效信息以辅助用户决策，比如在电商产品或外卖产品中一般采用上图下文或者左图右文的信息结构，且会将图片的信息层级拉到最高，这是因为用户在快速扫视过程中仅通过看图即可看到这件商品，初步了解外卖商家卖的是什么。
但如果我们换一个场景，这种形式就不那么适用了，用户仅通过看图并不了解这条资讯的大致含义，因此，此时文案的优先级更高，常常采用上文下图或者左文右图的形式。
国外的用研团队曾通过眼动热力图的AB实验发现通过在图片中加入人类面部表情的视觉引导对于信息的阅读率有明显提升作用。如图所示在第一张广告图中，用户的视觉焦点大部分集中在了婴儿的脸部，而右侧的文案则很少有用户关注，第二张图中婴儿由正脸转化成了侧脸同时眼睛看向右侧的文字，此时右侧文字的眼动热力成像明显提升。
这里的信息密度指的是在单位容器内（卡片、页面）所呈现的信息量，比如在1个页面中如果信息密度大，则相对屏效较高，但却容易增加用户的认知负荷；反之，1个页面中信息密度低则相对屏效较低，用户的认知负荷也相对较低。
我们来看1个关于信息密度对于阅读体验影响的案例：在美国开车，人们常常因为看不懂街边的停车牌而违停被罚款，我们可以看到左图中的停车牌上密密麻麻全是字，想要阅读根本无从下手。
Nikki Sylianteng是一个华裔的设计师，当她初来乍到美国时也因此遇到了很多不便，针对这个问题她简化用户的需求，即：
于是她将文字信息做了可视化处理，通过较少的文字+色块极大地降低了停车牌的信息密度，让司机看到后一目了然。Nikki Sylianteng的这种设计被美国各地的市政部门广泛采用。
在传统媒介中，一张充满文字和图片的报纸与一个时尚杂志封面的信息密度对比更加明显，给读者带来的阅读体验和认知负荷也完全不同，这也是为什么很少有人会耐心读完报纸上的文字。
关于海报与杂志设计还牵涉到图版率这一个概念，简单讲就是图片面积所占整体版面的比率，通常来说图版率越高则表现力和亲和力就越强，有兴趣的读者可以自行上网了解图版率的相关知识，在这里就不做详细阐述了。
在广告场景下，当用户被图片吸引视觉焦点后，文案表述就显得尤其重要了。这时候我们要搞清楚3个问题：
首先，我们得搞清楚核心目标受众是谁，同一款产品来自一线城市的年轻白领和三四线城市的中年人关注点和付费动机可能完全不一样（比如同样都是手机，一线城市的年轻白领更关注颜值和性能，而三四线城市中年人更关注价格和质量）。
这时候产品的广告文案也必须依据核心目标受众的需求点来设计才能命中用户，小米手机的线下广告语在一线城市的地铁站（左图）和农村的大字报广告（右图）就采取了完全不同的描述策略。
在回答完以上3个问题后还需要注意，我们的文案描述目标受众是否能够理解，因为人群不一样，其受教育程度和理解能力也会不一样。
在设计动作文案时，我们时常会受到惯性思维（常态场景下的通用做法）的影响而忽略了动作本身的意涵。
比如下图的二次确认弹窗用户取消上传和取消订单是一个对当前行为的否定，但我们习惯于用“确定”和“取消”来让用户回应是否进行某个行为（我们也可以从另一个角度理解，否定的否定就是肯定，点击「取消」按钮即继续用户当前行为，但这种理解很绕），这个时候就会带来理解上的歧义，当出现这种情况时，最好的做法就是将动作本身简单明了地描述出来避免产生歧义。
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，请加蓝小助，微信号:ben_lanlan，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01063334945。
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最近看到了一个很有用的知识，它是项目管理中的一个概念，叫做Stacey矩阵模型。
这个模型我看完之后，对应到设计行业上，
发现它对于“设计师面对不同类型项目，应该如何做决策”，很有启发和帮助。
而我自己最近也刚好离开了熟悉的环境，要面对一些新的挑战，
这个模型也给我提供了一些可借鉴的思路。
所以决定整理下自己的心得，给大家分享一下。
这个模型将项目分为“技术”和“需求”两个维度，建立了一个坐标系：
横轴是“技术”层面，判断技术的确定性和不确定性，可以理解为技术是否成熟。
纵轴是“需求”层面，判断需求是明确的还是不明确的。
根据这两个维度，可以将项目划分为五种类型：
1. 简单型（Simple）：技术确定，需求也明确
2. 烧脑型（Complex）：技术确定，但需求不明确
3. 棘手型（Complicated）：需求明确，但技术不确定
4. 混乱型（Chaotic）：技术不确定，需求也不明确
5. 模糊型（Hazy）：并非完全不确定，介于混乱型与其它类型之间
而针对不同区域的项目，这个模型给出了相对应更适合的开发方式、解决方案。
“技术”的确定与否，与“需求”的确定与否，基本上就涵盖了所有的项目情况。
我们可以将目前的项目情况对应到这个模型里，判断它是处于哪个区域的，
再根据它所在区域，选择性使用这个区域所对应的解决方案。
相比没有任何方法原则，仅凭经验做事，
借助一个成熟的方法论模型框架，来辅助自己做决策，
条理会更清晰，做决策的效率也更高，
这就是建立思维模型的好处。
思考一下，你目前的项目是处于什么样的区域呢？
一、不同项目类型的应对思路
在具体介绍不同项目类型对应的解决方案之前，
我们要先从大方向上来看一下这个模型。
从模型整体来看，最理想的项目类型，必然是处于区域1的简单型项目：
技术确定，需求也确定。
所以在大方向上，
我们应先采取一种向下的“简化思路”：
也就是尽可能将项目引导向最简单、最可控、最稳定的“简单型”区域，
需求维度上，引导客户明确需求，达成共识。
技术维度上，尽可能选择更可控、更成熟的技术。
所以项目的前期阶段很重要，这个阶段决定了项目最后的导向。
前期多花点时间沟通讨论，可以为后续执行减轻很多负担，
目的是为了在这个过程中尽量减少不确定性，
让项目类型流向更简单的区域。
接下来介绍下不同项目类型对应的应对方案：
1. 简单型（Simple）：预测型，做好计划，按计划执行。
2. 烧脑型（Complex）：增量型：逐步构建，每次增量一部分。
3. 棘手型（Complicated）：迭代型：先搭建基础框架，再逐渐迭代改进细化。
4. 混乱型（Chaotic）：避免掉，很难成功
5. 模糊型（Hazy）：敏捷开发（更多是对于产品层面了，对设计领域的借鉴意义可能不大，所以这里不做引申。）
01 预测型：
适合需求明确，技术也成熟的项目。
这种通常是比较简单的项目，或者是已经做过多次的很成熟的项目。
对于这种可控性高的项目，可以提前制定好完善的计划，
之后执行就按之前的计划，按部就班完成即可。
02 迭代型：
适合需求明确，但技术不成熟的项目。
对于处于初期阶段的设计师，通常面对的都是这样的项目，缺少经验，技术还未成熟。
这时候应该先去做一个比较简略的粗稿，明确大方向，再去逐渐细化完善。
而错误的做法是：先去抠细节，在一个局部的小细节上磨半天。
结果就是，细节也不对，大方向更不对，
不仅效率低，做的还全是错的。
我自己以前就犯过这样的错误，非要把东西做的差不多了，调了很多细节，再拿给主管看。
结果整个方向都是错的，而且因为已经做了很多细节，改起来还很麻烦。
实际上我应该在做好大方向的粗稿后，就拿去给主管看，
确定了大方向，再去打磨细节。
因为当你经验成熟后就会发现，只要大方向出来了，之后能细化成什么样，基本可以预见了，剩下的只是时间问题而已。
03增量型：
较适合技术成熟，但需求不明确的项目。
这种类型的项目很普遍，比如客户需求不明确，不知道自己具体想要什么。
还有可能是项目体量比较大，要考虑好所有细节，需要很长的时间。
这时候就可以尝试用“增量开发”的模式，
也就是先做好确定的那部分，然后交付给客户，
客户提出了新的需求，再增量进去。
像堆积木一样，想到一点做一点，每次完成一部分，
而不是等全部想好再动手。
这样做的好处是：
1. 可以在执行上先做起来，避免因为需求还未确定，导致执行无法推进。
比如在项目前期，虽然脚本还有很多东西没有完善，但一些已经确定要做的东西，就可以先进执行，或者做技术上的测试等等。
2.交付客户的部分模块，通常是已经比较完善的，客户能尽早看到一个直观的结果，减少理解偏差。
比如有时候明明草图阶段已经确定了，
结果等成品出来，客户又不满意了。
因为每个人想象出来的东西是不一样的。
很多设计师还会遇到这样的问题：难以理解领导者的想法。
无论是自身经验的原因，还是沟通上的问题，
总之，对于需求的理解是模糊的，
不清楚领导想要的到底是什么样的。
这时候其实就可以采用“增量”的设计思路：
先完成自己能理解，能确定的部分，然后拿给领导看，
这时候他可能会提出一些新的反馈，告诉你接下来应该做些什么。
再根据反馈，继续往下做。
这样可以快速产出一个可见的结果，加快沟通频率。
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,这个过程消耗了很多时间，得到的结果却根本不是对方想要的。
小步快跑，多次更新，这种“增量”的设计思路，
对于需求不清晰的情况，执行效率很高。
二 如何运用到其它方面？
除了项目上，Stacey模型对于设计师遇到的一些其它问题，同样有借鉴价值。
接下来我们看看在职业成长和技能学习上，可以如何借鉴：
职业成长上如何借鉴：
根据Stacey矩阵模型图，我们不难推演：
对于处于初期阶段的设计师，由于能力不成熟，技术上是不确定的。
如果再加上客户需求也不确定，
项目类型就会变为“技术不确定，需求也不确定”的混乱和模糊类型，难度很高。
这就像是，刚出新手村，就要去打BOSS一样。
所以在职业生涯的初期，应尽量去一些大公司，或比较成熟的公司。
因为这样的公司，往往需求到你手里时，基本已经是确定的了，
只要专心去打磨你的技术就好。
如果去一些本身不够成熟的公司，需求也不确定，自身的技术也不确定，
无疑进入了困难模式，导致很难提升，一团乱麻，还会打击自己的信心。
技能学习上如何借鉴：
如果我们想要掌握一个新的技能，它是处于什么样的区域呢？
需求是确定的，而技术不成熟，
所以属于“棘手型”项目。
那就可以用“迭代”的方法。
比如你要学动效，那就可以先去找一个简单但完整的动画小案例，
先去把整个流程、一些最基础的知识点弄明白。
学完之后，就已经可以做一点简单的小动画了。
然后再逐渐加大难度，不断完善和迭代你的技能。
这种方法的好处显而易见，在很短的时间，就能把技能运用起来，
而不必等到学的差不多了，才能开始运用。
我最早学软件时，用的就是一种很低效的方法：对着一本工具书，一点一点学软件的每个功能。
结果整本书看完了，都还不知道要怎么用。
这也跟当时的教学资源环境不成熟有关。现在很多教程都是基于具体、完整的案例教学了，学习起来效率很高。
所以在选择教程时，应优先选择案例型的教学，而避免单纯功能模块的讲解。
小结一下：
面对需求的不确定，或技术的不确定性，无论是迭代开发的思路，还是增量开发的思路，方向上其实都是在逐渐减小不确定性。
面对技术的不确定、不成熟，那就先大致完成一个粗略的版本，再去逐渐细化、优化、迭代。
面对需求的不确定，那就先完成确定的部分，做一步看一步，随着想法、需求的逐渐完整，不断填充完善设计。
而对于技术也不确定，需求也不确定的混乱和模糊项目，但又无法避免的，可以尝试多种方法混合使用。
整体来说，这是一种向下简化，减小不确定性的思路。
拓展：逆向应用的“挑战模式”
而根据这个模型推演，逆向思考，
会发现其实还有一种向上复杂化的思路。
我把它称为“挑战模式”。
顾名思义，就是将处于区域1的简单项目，向复杂的方向演变。
一般是在技术的轴向上，将确定性变为不确定。
为什么要把它变复杂？找虐吗？
当然不是。
处于区域1的简单项目，因为它简单可控，容错率高，
所以恰好是用来尝试新技术的最佳实验对象。
在这样一个非常稳妥的环境里，你可以放手大胆去尝试新的技术，新的想法。
失败了也问题不大，大不了还是换回老方法呗。
比如我们有一些日常的EP项目，每个月都有一两条的产出，技术上和需求上都已经很成熟。
这类项目就是我们的快乐实验场，可以大胆尝试一些新的技术，新的想法。
而且，适当给自己加点挑战，也可以消除重复性工作带来的无聊感。
尝试下这种“挑战模式”，非常有利于设计师能力的成长。
在简单的项目里，将新的技术打磨成熟，
之后就可以在复杂的项目中去应用了。
可以不断拓宽自己在技术轴上的确定性范围。
避免陷入技术和需求双双不确定的混乱情况。
结语
最后，出于严谨考虑，要说一下，
我对这个模型的一些理解，不一定绝对准确。
毕竟它是另一个领域的知识。
但我们学习借鉴其它领域的知识，
本来就不是为了照搬过来。
而是为了从中吸取能够借鉴的部分，
最终目的，是要为自己所用。
最后留给大家一个思考题，可以按照步骤依次进行，
1. 你目前的项目是处于什么样的区域？
2. 如果处于较复杂的区域，能否引导向更简单的区域？
3. 根据Stacey模型，使用什么样的方式更合适？预测型、迭代开发、增量开发还是混合使用？
4. 具体可以如何做？
作者：崔小俊
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在产品定义阶段我们经常会提到两种图：用户体验地图和用户旅程图，很多人会将二者混为一谈，甚至许多专业老鸟也分不清楚二者的区别，接下来我们通过对比来分析一下二者的区别。
概念（是什么）：
用户体验地图是：以大众视角的方式，将一般用户在完成一个目标过程中，体验路径可视化的工具。这种体验不拘泥于某种特定的产品或服务，而是从更广泛的角度理解用户的行为（不同于用户旅程图，用户旅程图是针对特定的产品或服务而展开描述的）。
作用（为什么）：
用户体验地图是用户旅程图的前提。用户体验地图是在用户画像和需求分析这个阶段做的事情，在信息架构之前要做好的，它能帮我们发现大的机会点，适合从无到有的产品过程：产品从0到1、全新改版、或者新项目开展。
1、不限定产品或服务，描绘用户体验路径
2、理解一般用户的行为，做初步研究
3、建立体验基准理解，达成团队共识
使用方法（怎么做）：
在确定本次研究的目的和原则的前提下，按事情发展顺序，分别从阶段，行动/行为，想法，心态/情绪，痛点，机会几个方面组织和描述事件
这里仅是简单示例，大致理解就好
概念（是什么）：
用户旅程图是：将用户通过某一特定的产品或服务，完成某一具体任务或目标的过程可视化的工具，描述的是某一角色在特定场景下经历的故事，包括用户从第一次接触产品、触达产品的各个点。
作用（为什么）：
用户旅程图能让设计师和其他相关人员理解产品更细节的部分，深入的了解产品的某个模块，并根据对用户情绪、想法帮助产品的设计和优化。它通常作为业务逻辑梳理流程的工具来用，和它配和的工具是业务流程图。
1、准确定位用户旅程图中激发用户快乐或导致痛苦的触点
2、打破壁垒，在团队内部建立一个具有广泛共识的用户旅程
3、基于共识，将旅程中关键触点分配给团队内部成员
使用方法（怎么做）
用户旅程图可以用在设计过程中的任何时候，作为整个产品设计周期中团队的参考点。每一个用户角色或者用户类型都有自己独立的用户旅程图。我们需要通过以下几个维度去描绘用户旅程。
A角色： 这个角色比体验地图更具体，更细分，你可能要讲当前任务的相关角色都列举出来，讲代表性的用户都跑一遍流程。
B情景： 特定用户的特定场景，这里要具体到某一项任务流程
C期望：要解决什么问题
D其他：可以延续使用体验地图的行为、想法、情绪线、痛点、机会
使用淘票票app购买电影票的用户体验地图（图片来源：《步步为赢：交互设计全流程解析》）
通过以上分析我们了解了两种工具的区别，虽然两种工具在颗粒度上有所不同，但是不管哪一种工具都是为了帮助我们了解用户行为洞察用户痛点寻求机会点，我们需要在合适的时机选用合适的工具。
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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、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
C端产品的需求通常来自用户自身的诉求，没有明显的行业特征和限制，会基于产品核心功能去附加其他的功能，探索更多的可能性。比如在聊天社交应用上，加一些娱乐性的小游戏、直播功能等。
而B端，一般由于外部环境改变，如政策法规、技术改革等引起企业对生产管理、工具的升级需求，或是企业人员、市场规模扩张带来的组织管理、产能提升等需求。
概括的说，就是C端的产品需求倾向于「 无中生有 」的制造需求。而B端，则是基于企业经营过程中「存在的问题」，然后为解决这些问题而促发的需求。
企业经营管理的基本任务是「 合理地组织生产力 」，因此「 B端产品 」可以理解为企业用来提升生产力的「 工具 」，而提升生产力终极目的就是「 更多的盈利 」，而盈利的方式归根结底就是「 降本和增效 」。所以B端产品的作用，就是让企业有效的降低运营成本和增加效益。
在此之前，需要先清楚企业在「 做什么 」「 怎么做的 」以及这么做「 还存在什么问题 」，然后确定我们的产品可以怎样让企业「 更好更快更省钱地解决、改善这些问题 」，最终获得更大的经济效益。
刚进入一个新公司、接触一个新行业时，我们通常只是了解到一些零星的信息，比如公司是干嘛的、业务名是什么、属于什么行业等等，对业务的了解只是停留在被动的阶段，想要做好相关的产品设计，需要主动进行更多的信息收集。围绕获取到的关键词，从市场、业务、产业、发展历程和趋势等方面，全面深入了解所要服务的企业状况，建立起对企业业务关系、价值体现的清晰认知。
「 建议 ：在信息收集的过程中，可以同步把当前认为有用的信息整理出来，而那些可能有用但暂时还不清楚有什么用的内容，可以把相关链接记录下，并用文字标注自己对这个内容的记忆点和归类，方便后面再次查看。这样随着对业务的了解加深，范围会越来越大，可以减少后期再次查找资料的时间 」
信息来源：「 XX 」「 XX是什么 」等关键词汇。
关于一些业务词汇的定义，可以先通过相关的百科词条，来了解它们的客观定义，纠正可能存在的认知偏差。
然后再从这些内容中获取到业务相关的其他信息、关键词汇，扩大信息收集范围。
信息来源：「 XX产业链 」「 XX行业上中下游」「 XX产业链分析 」等关键词汇。
关于产业链的内容，主要要清楚两方面的信息：
一是清晰企业处于产业链的哪个位置。中游，上游还是下游？
另外是上下游的业务关系，包括产品服务的供需关系和信息、价值的交换关系。
了解产业链的信息，有助于我们更全面的了解业务，在跟相关业务人员沟通时，也可以更好地理解对方所要表达的信息内容。
信息来源：「 XX业务流程 」「 XX工作规范」「 XX生产过程 」等关键词汇，根据所属行业的具体性质调整。还有企业方提供的资料。
清晰，以及确定我们产品的核心目标。
通过获取到的信息，梳理清楚业务的流程、逻辑和相关规则。确定业务的核心是什么，以及要达到的目标是什么。然后从业务的流程中，找到达成目标的关键节点，以及可以通过什么方法、技术、工具来实现。
信息来源：「 XX发展史 」「 XX现状」等关键词汇。
「 当有事情想不清楚时，尝试回到基础理论、发展源头上 」，这个是我自己想不明白一些东西时会采用的方式，比如看相关的一些概论、发展史的书籍。
对于业务也是，从源头上开始了解，同样有助于我们更深刻和清晰的了解相关业务发展的最初目的。
从时间的维度上，了解业务从以前到现在、从线下到线上、从手工到电子到信息化等，在流程、使用技术、工具、相关政策标准等方面有什么样的发展变化。然后这些变化解决了哪些方面的问题，以及目前仍然存在什么问题。
在这个过程中，我们通常可以发现某些方面的问题，是整个业务发展过程都在关注和寻求改进解决方法的。而相关的需求通常就是整个产业发展的最根本需求点。
信息来源：「 XX现状 」「 XX未来发展」等关键词汇。这一部分跟前面的「 发展历程 」在收集信息过程中一般是重叠的。
「 站在巨人的肩膀上 」、「 知己知彼，超越竞品 」。
关于行业现状，一方面通过行业报告、行业概况等信息来源，了解行业发展状况和技术水平。另一方面是了解同行产品、同类型头部产品的水平，清楚目前业务功能的实现情况，以及强调的价值点是什么。站在行业和同行的水平上来进行产品设计，避免局限在自己的主观世界里。
而发展趋势，同样可以反映出行业所关注的产品价值点，清楚行业整体的发展方向，以及期望的发展方向是什么。
信息来源：「 XX业务标准 」「 XX操作规范」「 XX质量要求 」等关键词汇，根据所属行业的具体性质调整，还有企业方提供的资料。
这方面对于一些G端、医疗类产品来说比较重要。
主要是通过相关的政策法规、行业标准、共识等，避免产品设计触及一些行业风险点。同时清楚产品相关标准和性能要求。
通过对业务全方位多角度的了解和梳理，我们可以确定业务的核心需求和产品的价值点。但B端产品本质是商品，在市场上同样存在竞争，所以在清晰了核心业务和价值之后，还需要进一步找到我们产品的竞争力。
即如何让我们的产品在同类产品中占据优势，呈现出更高价值，让客户选择我们，甚至愿意付更高的价格。
在前面的分析中，关于「 现阶段业务流程存在的问题 」、「 同行新产品情况 」以及「 产业的最根本需求 」等信息，这些都是我们要重点关注的。再结合行业共识、发展趋势等关键信息，分析现有产品跟行业需求预期的差距，从中找到我们产品的机会点，发挥产品的价值。
通过对业务的分析，需要清楚：
我们处于产业链的什么位置以及上下游的关系
核心业务和目标是什么
业务处理模式的发展过程以及最根本的需求点是什么
行业（业务）目前发展情况如何
我们产品的价值及竞争力在哪
我自己进行在业务信息收集时，经常会受以往接触到的信息或者自己假设的信息影响，有时候会在结论上混入一些主观想法。这是不太好的，因为对信息进行收集整理，就是要以客观存在的信息为依据，分析真正的产品价值点，而不是人为捏造创造的需求。也就是我们一开始说的，B端需求是基于已有问题来寻求解决方案的。
所以分析过程中要避免受自身的主观影响，而是基于现实的、客观的信息情况来分析得出相应的结论。
另外关于同类型产品价值点分析，如果所在行业业务发展还不是很成熟，需要从另外的角度去了解这些功能点的实际使用情况。比如同行们强调了5个功能价值点，实际客户有3个是基本没有利用到的，类似这样的情况。因为可能同行也还没搞清楚业务方的真正需求，只是在「 创造需求 」或是功能点的性能没有达到客户预期。
这一点也是有次在跟实施人员聊天时发现的，目前所在的行业发展也是比较初期的，所以很多东西并不是特别成熟。有几个我们跟同行都在宣传的价值点，实际在终端并没有怎么用，或者使用这个功能的目的跟我们设定的是不一样的。所以也不能过于相信竞品的，尽可能从另外的角度去对比、验证下。
以上就是关于B端产品设计中的业务和价值分析部分。
感谢阅读，期待交流。
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今天带来的是《交互设计沉思录》第一部分的第二章「管理复杂性」。
主要讲述的是交互设计师是如何理解&组织所获取到的数字、文字数据。
通过这些步骤&方法能够帮助交互设计师更加清楚信息间的关系，建立很强的心智图景。
其间也穿插了很多职能相关部分的对比，如「交互设计师与信息架构师」「交互设计师与界面设计师」「交互设计师与电子工程师」。
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注：阅读此文章大约需要30分钟
先给大家看两个案例：大家都很熟悉的，自动感应测温，不需要人为操控
第二个案例则是nest智能恒温器，比起传统的需要人为的去手动触发调节温度，他能够实时感知家里的温度，基于不同的场景与客户习惯去调节温度，比起传统模式便捷了不少
那么从这两个案例中，大家可以发现，传统人机交互与下一代人机交互是有着本质区别的，传统人机交互一直以来都是输入输出的被动交互逻辑，什么是被动交互呢，就是必须有用户向机器发送指令，机器接收指令，执行后将结果反馈给用户。而新的交互模式，则是用户不需要做任何指令输入，机器自动感知当前的场景，来理解你的意图是什么，来去主动帮你完成任务。那么这是如何实现的呢，主要是依靠传感器，算法等实现的。这也说明了我们的生活开始下一代人机交互的新时代。
这也就是今天的主题，那么今天，我会详细讲解，把这个课题讲透。包括什么是智能感知交互，他的底层框架模型是怎样的，以及结合案例是讲解他是如何落地使用的，
回顾整个人机交互的发展史，经过了不同的阶段，从命令行界面，也就是通过手柄，遥控等进行交互，再然后是图形用户界面，也就是触摸屏等交互，再到语音交互，图像识别等等
人们对于人机交互也从依赖于人去手动触发，再到趋于自然和本能，随着技术的发展，我们也迎来的技能感知交互的新时代
在这里也对智能感知交互做了初步定义：是以人为中心，基于传感器、大数据及AI技术，自动感知用户情景，理解用户意图，主动响应用户需求，真正提升人机交互效率
那么智能感知交互也有几个特征，更加的趋于自然，输入输出方式更加无感知，智能
接下来是最核心的重点，智能感知交互的框架是怎么样的，他的底层逻辑是怎样运行的，这也是整套理论知识的基石和核心。
智能感知交互模型主要分为三层：
那么以刚开头的无接触测温门为例，在感知层主要通过红外传感器去感知人的体温，在决策层则是当遇到发烧的顾客则需要进行干预，在表达层，则会通过音效、光效做出主动的预警的设计表达。
那么我们接下来详细的看下整个框架模型，那么，感知层又细分为三大模块：
第一块为【用户感知】，第二块为【场景感知】，第三块为【行为感知】。 那我这里给他串联起来，简单来说就是感知用户是谁，在什么杨的场景下，做了什么样的行为。那么决策层则细分为两大块，也就是无感知之后怎么做决策，理解用户的意图是什么，。那么第二则是做出决策后怎么去做设计表达和输出呢，受到那些变量因素的影响，这是由设计表达影响因子模型决定的。那么最后一层则是正式做出设计表达，目前表达的介质主要有界面、声音、光效、触觉、动作等。那么这张图是一个大框架，接下来我会详细的剖析每一层
先讲第一层，感知层，就是感知技术，这里在进一步细分为三个板块，用户感知，场景感知，行为感知，用户感知为，用户性别、地域、年龄等等特征，场景感知则是什么时间、什么地点，当前环境、温度等等，行为感知则是去感知，你用了什么工具，对什么对象，做了什么操作行为等等。针对不同的业务会有不同的针对感知，例如开头案例中的体温测量，他对温度这一属性重点感知。大家这里也能想到，世间万物都可感知，为了方便后续的统计和分析，需要进行加工处理，需要将当前的感知线上化和数据化，同时会将这些数据进行标签化的处理，那么如何去处理这些数据呢，这里主要分成三类：
简单来说就是从传感器或者线上平台等渠道直接获取的数据。举个例子，比如说登录网站，那么我们可以获取用户ID，从温度传感器，我们可以直接获得温度。这些都是统计类数据
简单来说就是基于一定的规则产生，举个例子，比如我们规定用户与设备之间的距离为0~40cm为近距离，，工人每小时生产产品80件定义为熟练工，这些都定义为规则类数据
他是通过机器学习挖掘产生，根据相关属性进行预测和判断。比如淘宝上对男女的划分，他通过你买的商品去判断你是男生还是女生，你的兴趣爱好是什么
那么接下来我们讲决策层,那么刚刚我也介绍了整个框架模型，决策层主要有两部分，现在讲述第一部分，也就是整体框架中红色圈住部分，针对【意图识别决策模型】进行剖析。简单来说就是我感知之后去理解用户的诉求是什么，这里也抽象为四大类决策方向:行为干预、推送建议、意图预判、自动决策
简单来说就是我感知到当前的行为是异常、错误的，会做出主动预警进行干预。举个例子，比如图中的场景，通过摄像头的图像识别检测到工人的操作不规范，会通过光效和音效的预警来进行行为干预
是基于你的爱好去推送不同的内容
感知之后去预判，你接下来会做什么。比如上图，当系统之前感知到用户粘贴了地址和电话信息，那么系统就预判你是不是要寄快递
比如陀螺仪识别用户将设备倾斜了多少度，将屏幕做自动关屏
那么前面讲述的是决策层的第一大板块，那么现在讲第二板块，也就是设计表达影响因子模型。简单来说，就是我已经决策完成，那么我怎么去做决策和输出，受那些变量因子影响呢
那么这里也抽象为三大类变量因子，用户感官因子，环境因子，设备因子。
比如在【用户感官因子】上，会去分析，用户当前的认知负荷是什么样的，如果当前是在黑暗的情况下，用户的视觉负荷比较大的话，那么设计表达是不是就应该以听觉和触觉为主。同时我们还会去分析用户是运动状态还是静止状态，如果是运动状态那么在设计的时候是不是需要考虑，字体是不是需要更大，方便用户获取信息等等案例。
【环境因子】就是环境光线的强弱，噪声的大小等等，比如设计的时候，是在室外，光线比较强的环境，那么设计的界面对比度是不是就得更强。
【设备因子】就是传统设计当中，他的输入通道是物理按键，还是触屏，还是语音，手势这些，以及输出通道，有没有喇叭，指示灯等等。这些都会影响我们采用怎样的方式去进行设计表达。
那么第三层就是我们最熟悉的表达层，也就是具体的交互执行。常用的表达方式主要有界面，音效，光效，触觉，动作这几类，这些大家都很熟悉，这里就不做详细的讲解。
那智能感知交互依赖的技术和条件也是比较多的，所以他是分企业分阶段发展的。那么这里主要分为5个等级。从无智能到完全智能，那么目前呢主要处在中间C2这个条件智能的阶段中。简单来说就是机器自动感知部分情景，再加上人的辅助输入，让系统完成任务。
那么前面说这些都是偏理论偏框架类的，那么下面我会结合案例具体讲解智能感知交互是怎样去落地使用的
那么当有了模型框架后怎样应用呢，首先，离不开设计流程，和传统设计流程类似，智能感知交互的设计流程也为：【发现一个机会点，制定对应的设计策略，然后定义具体的设计表达，持续监测进行迭代和优化。】这样构成，那么大家就会想了，那我们的不同之处在哪呢？这其实离不开设计对于技术的洞察力，我们设计对于技术的了解和应用其实贯穿在全流程中。
比如说，在我们在做UED设计中，发现痛点时，我们可以通过问卷调研，访谈调研获得用户的主观数据，也可以通过埋点检测获得用户的行为数据，而我们在优化的时候，除了从设计侧出发的体验优化，那是不是可以不给自己设立边界，比如从技术出发，让算法自身不断学习，让准确率有所提升。带着这样的不同，我来举一个案例。
这块沙琪玛出生在一个非常传统的食品供应链公司，她从出生出来到被运送到客户手中，会经过4个空间，12个节点。而在这层层的校验中，当我们想知道沙琪玛的质量，生产日期，和他的位置，需要的是员工的手动介入和对于条形码的扫描，
但我想更精细化的知道沙琪玛具体的信息来进行更好的数字化管理，那就变得非常困难。所以我们在想，怎么可以让对沙琪玛的管理，变得更聪明一些呢，那改变这传统模式的机会，就来自于识别技术的发展。
那么现在已经运用起来这样的技术了，一些商场的衣服和商品上都会有RFID标签，比如优衣库，在进行结账时只要将多件商品投送到结账框中，就可以一次性识别多个商品完成结账，这就是RFID的优势，他可以完成一对多的批量识别，并且具有更大的识别范围，识别过程中不需要设备和条码直接对视。
那我们就要想了，如果每个沙琪玛都有一个RFID码，那我们是不是就可以批量无感知的识别他们了呢。带着这样的技术优势，我们来回顾整个操作流程，我们发现，在围绕沙琪玛的一层一层校验中，已我刚刚提到的【行为干预、意图预测、自动决策和推送建议】四个角度来找到更智能的优化点，比如说，当沙琪玛从车间生产出来，即将被打包的时候，我们如果发现了一个异常，可以怎么处理呢，大家觉得~~~~我们是不是可以进行一个行为干预，来将这个异常及时的告知给用户，又或者，我们可以进行一个自动决策 ，我们通过自动化设备，来吧出现异常的商品进行自动剔除。
那由于整个链路太长，所以我现在呢，以沙琪玛离开仓库的最后一个校验环节为例，来做展开
这个时候，用户拖着托盘，来到月台，准备将沙琪玛装上卡车，这个时候，如果沙琪玛上错了车，那我们就非常难以将他追溯回来了。所以这个时候，用户的意图是非常清晰的，那就是及时的阻止这个异常的商品流出仓库。但我们知道了，那下一步呢，就是让机器也知道这一个意图，其实在这个场景下非常简单，无非是，某人在某场景下做出了某个行为，而这个场景下我们可以通过员工的账号ID来获取的员工的身份，
我们也可以通过设备上在运行的秘钥来获得当前的实操场景是什么，
还能通过RFID的天线，他所识别到的信号逐渐增强，来发现，啊确实有一个用户，在拖着商品逐渐靠近，那以上这三个条件，就可以触发我们对于托盘上的货物的识别来判断，他上的车是不是对的呢，数量是不是准确呢，一旦发现异常，我们就需要将信号及时的传给用户
那下面问题就来了，我们该怎么表现这个异常，刚才也提到，我们设计的表达是多种多样的，有界面内的，界面外的，环境空间的。而用户接收的渠道却非常的单一，无非是，视觉、听觉、触觉、甚至以后可能会有嗅觉。
所以我们在定义一个合适的表达方案的时候，就需要考虑到当下用户、环境、设备的影响因素，那在我们的场景中，我们应该怎样选择一个合适的感官通道来传递这个异常信号呢
这就需要我们清晰的了解，在这个场景下，每一个感官通道被占用的情况，这样我们才能选择其中占据优势的那些来做出我们的设计表达
为此，我们总结过往一些学术研究，来将用户、环境、设备他具体的影响程度进行数值化。比如对于用户的限制，我们采用VACP的工作负荷模型来量化用户的各个通道上认知资源被占用的程度。而对于用户自身的能力限制，我们通过剑桥大学提出的一个无障碍公式，来计算用户自身能力限制的程度，同样，我们综合国内一些常见的标准，来将环境因素，例如，亮度、噪声、和设备自身的表达能力进行等级的划分。那大家就要好奇了，那要数值化，那数值化靠谱吗，我们怎么做这个数值化呢？
那我以VACP工作负荷模型来做一个简单的展开，他起源与1984年，对于飞行员在驾驶飞机的一个观察和研究。研究者将他划分为视觉、听觉、认知、运动四个维度。同时呢，对于不同难度系数的任务，划分了不同对资源程度占用不同的等级，这样，我们就可以像查阅字典一样，来根据我们需要的任务表现，找到这个通道上对应具体的占用程度
回到我们刚才的场景，当用户拖着托盘靠近的时候，他需要时刻注意眼前的道路，避免和其他物品碰撞，这个时候，视觉上他对物体的追踪和跟随，这个时候呢，在视觉上通道上他会有77%的占用情况
而听觉上，虽然他不需要声音来辨别道路，但在这个过程中，有可能有小组长会叫他说，唉，你过来以下，那这样我们就需要做一个声音的辨认，那在听觉通道上，可能会有14%的占用程度
而在月台上，时刻会有运输与发动机的声音，这个大约在70分贝的噪声，会给用户在听觉上有个二级的干扰作用
综合来看，首先，我们对用户在触觉上的反馈通道就被阻断了，因为设备端离用户实在太远了，无法进行一个触觉上的反馈，
而剩下的视觉通道已经被高度占用了，他的有效性是较为有限的。而在听觉上，虽然他的占用程度没这么高，但他收到了环境噪声的二级干扰，所以我们单一的通过视觉或者听觉都不足以达到一个有效的反馈作用。
好在现在用户的认知还是比较充沛的，所以呢，我们可以通过视觉、听觉、认知三个通道上的整合，来做一个比较有效的反馈。
也就是，当用户靠近时，首先，她会在听觉上听到蜂鸣器的报警，
然后呢，他的注意力就被抓到了灯光的闪烁模式上。，他从他的记忆中记得的灯光的三种闪烁模式上，辨识到了这个闪烁意味着说：这个闪烁，标识着我现在拉得沙琪玛品类有问题，那我要好好的检查一下。那我们的反馈呢，就成功的达成了
那除了刚刚提到的，多感官的反馈，我们在对于界面的设计上，也考虑到了多因素的影响
那第一个就是大家相当熟悉的视觉距离，在我们的生活场景中，，有手持设备的近视距，也有推动设备的中视距，还有推动大型设备上走向通道门的，远达130厘米的远视距
那面对这样不同的视觉距离，和用户静态或者动态的移动状态，我们推导了计算文字高度和文字字号的公式，
然后计算这样的视觉距离和运动速度的不同，来对关键信息做突出化的展示，保证用户在看到关键信息时他的清晰度。那大家可以想想，除了视觉的距离以外，还有什么因素会影响到视觉的表达呢，
那就是环境的亮度。在我们的场景内，尽管有部分都是在室内发生，但也有部分是在室外发生，就比如我们举的沙琪玛的例子，他是在月台发生的场景，那这个时候，就需要我们在色彩的设计上，去考虑到环境亮度的影响，
我们基于 W3C,对于色彩对比度的分析，然后定义了我们的配色方案，在对于室外的环境，我们会采用色彩对比度较高的配色方案，而到了室内呢，我们会动态的将色彩对比度降低，避免用户长时间注视对比度高的界面，造成视觉疲劳
那既然有设计方案，那自然就有效果评估，
我们将智能感知设计的评估，分为主观和客观两个部分，主观就是大家比较熟悉的，比如我们感知的这个情景是否准确，能不能够帮助用户提高效率呢，整个感受是不是愉悦的，是不是有效的，那么这一块我们是通过李克特5点量表问卷，和SAM问卷来进行度量，另外一部分则是客观部分，这一部分我们通过对于算法模型的评估指标来进行度量，比如他的准确率，召回率，精准率来评估他的算法是否可以不断学习和进步。
那智能感知交互的分享就到这里，这里我衍生一下，从刚才的案例中，主要都是实操类的，那么我们是不是可以做个衍生，将智能感知设计的思路方法也延用到产品设计中呢，比如现在的抖音，头条，他们去分析我们的喜好，主动的替我们进行筛选，于是在使用产品的时候，我们可以说是被动的看内容，被动的看到商品被吸引然后下单。那么B端产品也可以以此类推，传统模式下，是人登录后台，主动去找任务，那么在这里，我们是否可以换个思路，任务主动来找人，通过感知到用户的身份，我们来主动检测，他所关注的任务的进度，并且在这个任务落后的时候，主动发出预警和提示，真正的提升用户的管理效率。
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数据在服务主张（service propositions）中发挥着越来越重要的作用。这就引出了一个问题：服务设计师如何以实际的方式为此类命题的数据策略做出贡献？本文翻译来自飞利浦的三位设计师写的一篇有关于数据定义框架的文章，在飞利浦，他们使用数据定义框架将数据与设计思维整合，以启用和衡量服务体验。
数据和人工智能 (AI) 正在推动服务设计的新范式，其中服务体验变得更加智能、无处不在和高度个性化。数据构成了支持此类新兴服务主张的支柱，并在持续衡量其影响方面发挥着核心作用。鉴于数据发挥的重要作用，许多科技公司目前正在制定广泛的数据战略（Data strategies）。这些数据策略提供了详细的路线图，可推动服务的技术发展，并与业务目标紧密结合。
然而，这些数据策略通常是技术上的努力，侧重于平台之间的数据访问、数据流或数据存储等方面。他们往往缺乏以人为本的视角，因为他们很少关注数据收集的体验、数据如何反映现实世界的体验，或者人们在日常工作中如何与数据和人工智能进行交互。
服务设计师通常只是间接参与这些数据策略的制定。虽然服务蓝图可能有助于推动数据战略发展的业务路线图，但我们看到，当服务设计视角更加结构化时，它们的质量会显著提高。
服务设计是数据战略的一个关键方面，因为它提供了更加人性化、集成化和整体化的体验视角。它的优势在于允许理解复杂的关系以及多个细节如何影响整体体验。例如，它可以帮助确定在何处以及如何收集数据以获得最高质量的结果，或者它可以为其他复杂的技术问题确定简单的流程变通方法。
由于这种附加价值，精通数据的服务设计师可以在构建以现实世界工作流程和体验为基础的以人为本的数据策略方面发挥关键作用。因此，数据策略应该是学科之间的协作努力，以确保可以从不同的角度检查和设计整体挑战。
尽管服务设计提供了价值，但我们看到服务设计人员本身通常缺少在这种数据战略协作中取得成功的工具和方法。虽然我们在为生产或开发团队创建特定要求方面有着悠久的历史，但在数据策略方面，我们通常不会就数据要求或需求以相同级别的粒度和特异性进行沟通。
这部分是因为我们必须进一步发展我们的数据能力，但也因为没有多少实用的框架可以让设计师对数据策略做出有意义和实际的贡献。如果没有正确的工具来指导我们的探索并与我们的技术同事进行交流，为数据策略做出贡献可能会让人不知所措。
我们的数据定义框架首次尝试为服务设计人员提供正确的工具，使他们能够积极参与数据战略活动。
我们的数据定义框架挑战（服务）设计人员考虑他们明确的数据需求，促进对这些需求的探索，并在将围绕数据的思想构建成具体的数据需求方面发挥着重要作用。我们没有引入完全独立的附加流程，而是将我们的数据定义框架整合到现有的工作方式中，并旨在让那些对数据世界经验有限的人们能够了解到它。
具体流程是：
在我们尝试构建自己的数据定义的前几次，我们非常挣扎。从头开始时，想出有意义的数据点似乎不是随机的，这是一项挑战。我们探索了如何从角色、场景或架构图开始，但这些方法给出的结果要么过于肤浅，要么过于技术化。
随着时间的推移，我们了解到（体验）地图为搭建和构思数据定义提供了宝贵的基础。我们在这里使用体验地图作为容器术语，因为这些地图可以是服务蓝图、工作流程图、用户旅程甚至是 UI 流。
基本上，任何类型的地图都可以概述用户如何通过一组具体的操作来经历体验。地图的颗粒度将表明数据定义的性质。例如，如果它是一个 UI 流，数据定义将更多地关注微交互或应用程序功能的体验含义。相比之下，如果选择的地图是一个高级工作流，那么数据定义将更多的是关于跨接触点、整体的假设数据。
为了举例说明，我们使用下图所示的图解（简化）体验图，该图显示了医疗机构中的患者如何通过冠状动脉支架置入术：
与上面提到的其他类型一样，此地图有助于在适当的上下文中可视化数据，以及与之相关的体验。该地图侧重于用户操作和事件，因此是开始以人为中心的数据探索的良好基础。
下一个合乎逻辑的步骤似乎是用数据点注释地图。但是，这些数据点的范围可以从更高级别的指标（例如患者报告的结果）到较低级别的数据指标（例如护士在患者监视器上单击后退按钮的频率）。这里的问题是有几乎无限数量的选项可供探索。
为了指导数据定义过程，我们引入了“意图（intents）”。您可以将这些意图视为您希望通过数据实现的目标。我们总是使用两种截然不同的意图，它们直接反映了使用数据的不同方式：
然后可以将数据点连接到这些意图，以明确这些数据点所扮演的角色。这会产生一个定义明确的关系模型，有助于以后制定战略和确定优先级。定义意图和相关数据点总是有点反复练习，其中新意图触发新数据点需求，新数据点激发新意图。
（1）识别“衡量”意图
智能产品、服务和解决方案不是一成不变的；它们可以远程配置、更新，并且可以自行学习以适应和发展。为了推动这个过程，我们需要创建反馈循环。“衡量”意图在定义学习目标方面发挥着关键作用。
它们可以包含更多以结果为导向的、评估性的目标，或者更具探索性、以洞察力为导向的目标。例如，评估性“衡量”意图可以是在引入新的患者摘要视图后评估吞吐量时间的变化。一个更具探索性的“衡量”意图可能是深入了解患者如何体验入院咨询的不同部分，以发现新的改进机会。
这些意图也可以是细化的或整体的。它们可以与体验图中的特定接触点相关联，例如，如果新的患者仪表板可以帮助护士更快地了解患者的病史。但它们也可以跨越该体验地图的多个阶段，捕捉患者如何体验整个过程。
将属性分配给“衡量”意图，就像上面提到的那样，有助于引导设计师思考正确的方面。我们在确定属性时可能会问的问题可能是：“需要多少数据？”、“持续多长时间？”、“意图是否与更高级别的体验驱动因素相关联？”和“评估目标的目标是什么？”
尽管其中一些属性也可能与您的用例相关，但我们鼓励您探索哪些属性在您的域中有意义，并在您的定义中始终如一地使用它们。然后可以使用这些“衡量”意图指导进一步的数据定义。设计师可以考虑他们需要哪些数据来回答这个问题，而不是拥有无限的选择。
（2）识别“启用”意图
智能产品、服务和解决方案需要数据来了解它们所处的环境以及人们在它们周围的行为方式，以便有意义地适应不同的情况。为了明确我们想要启用哪些体验，并定义提供这些体验所需的数据，我们引入了“启用”意图。
“启用”意图是对启用某种体验的功能或特性的描述。重要的是定义实现这些体验所需的数据，以便制定长期的数据战略。
“启用”意图中描述的功能可以根据其抽象级别而有所不同。在更详细的接触点级别，“启用”意图可以指特定的应用程序功能。图像中的自适应 UI 功能就是一个很好的例子。在更高的体验旅程级别，“启用”意图可能更多地涉及服务解决方案（它将来自接触点集合的数据汇集在一起）。
与“衡量”意图一样，“启用”意图可以具有不同的属性，有助于进一步定义它们。对于给定的“启用”意图，我们经常回答诸如“它已经可用还是计划用于未来？”、“它集成在哪个接触点？”、“它针对哪些参与者？”等问题，以及“它的预期影响是什么？”
“衡量”和“启用”意图通常是相关的，因为先验往往旨在了解后者的影响。因此，这些意图也经常共享相同的数据。
（3）识别数据点
这两种意图都为数据定义了明确的目的。我们已经简要介绍了它如何在定义具体数据点方面发挥指导作用。数据点是对正在收集的数据的简单描述。这些数据点始终连接到地图中的特定部分，在这些部分可以获取这些数据，或者将其反馈入其中。这些连接可以是我们或其他人拥有的接触点，也明确需要第三方加入一起整合。
数据点也有自己的属性来指导讨论。为了提倡对这些数据的经验观点，不仅要定义收集的数据，而且要关注收集数据的方式和地点的经验。其他属性可以是是否自动收集数据，例如医疗程序的持续时间；或者是否手动收集，例如在手术后问卷中记录的患者报告的结果。其他属性可以包括数据是客观的还是主观的；是连续收集还是定期收集；以及是否始终需要或仅在某些条件下需要。
在反复定义“启用”和“测量”意图以及与之相关的数据点之后，我们最终得到了一个如下图所示的关系模型。
该模型中的意图和数据点可能比可以轻松解决的要多。因此，数据定义框架有助于确定未来路线图的优先级，这一点很重要。紧密关联的关系模型有助于从整体上看待这一挑战。
我们现在可以评估这些数据点所产生的影响，而不是只关注实施数据点所需的复杂性或工作量。虽然在整个旅程中跟踪患者体验可能很困难，但这样做可能是理解这两种类型的许多意图的关键因素。在这种情况下，将他们的收集优先于其他多个更易于实施的数据点的收集可能是值得的。
确定哪些数据点在路线图的哪个阶段获得优先级对于制定成功的数据策略至关重要，因为它直接关系到何时可以实现哪些“启用”和“衡量”意图。
我们创建了数据定义框架，使服务设计人员能够开始为他们设计的服务的数据策略做出务实、有意义的贡献。这是我们将“数据思维”与服务设计相结合的第一步。
在飞利浦内部，我们已经将数据定义框架应用于各种服务设计挑战。我们与具有不同数据素养的利益相关者一起使用它，并从各种体验地图开始。它主要被认为是探索数据机会的工具，也是围绕数据构建思想的一种方式。尽管该框架是在医疗保健领域开发的，但我们相信它在其他领域具有潜力。我们已经看到它被应用于更通用的客户体验、专业培训服务和日常消费者服务，而不会面临重大挑战。
我们觉得这个框架现在对（服务）设计师来说特别及时，因为数据开始在我们设计的所有体验中发挥更突出的作用。作为设计师，我们的创造力和想法不应受到现有数据的限制。相反，我们应该在定义数据策略方面发挥积极作用，使我们能够随着时间的推移编排有意义的、个性化的体验。
来源：人人都是产品经理 作者：陈昱志Yeutz
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