本周马克笔设计留学的安老师想跟大家分享一个你八成不了解关于文字颜色的知识点。
根据世界卫生组织的统计报告，全球范围内，大约有22亿人拥有视力受损（visually impaired）的问题。这其中包含了从轻度的视力问题，到重度的眼部疾病，甚至完全失明的人群。那么在这个高度电子化的时代，大量信息来源于网络，而获取这些信息需要使用屏幕进行阅读，所以紧随而来的问题就出现了，如何让视觉受损人群舒适的阅读这些信息呢？
这里就要提到WCAG，全称是Web Content Accessibility Guidlines（网页内容无障碍指南），它们是一组是网页内容更容易访问的建议，主要针对残疾人，WCAG 2.1于2018年6月成为W3C推荐标准。 这个指南中给出了相关建议，可使网站内容更容易访问。遵循这些原则，web内容更易为广大残疾人士所接受，这些包括盲人和低视患者、聋人和重听人、学习障碍、认知障碍、行动不便、言语残疾、光过敏患者和这些病症的复合患者。而我要和大家分享就是其中关于视障碍人群的在文字用色方面的小知识。
通过在文本和背景之间提供足够的对比度，让弱视人群在不使用增强对比度的辅助技术的前提下可以较省力的阅读该文本。对于没有色盲的人，通过阅读性能评估，色相和保护度对可读性的影响很小或者没有影响。
文字颜色和背景颜色的标准分为一下几种，从上到下为不合格到最高标准：
不合格（Fail）- 文字颜色和背景颜色没有形成足够的反差
AA Large – 对于18号或以上字号的文字内容，这个级别的反差度是最低要求。反差度不低于3:1
AA – 低于18号的文字的最优级别。反差度不低于4.5:1
AAA – 对比增强，对比度不小于7:1
这里要注意的是，装饰性文字内容和品牌logo不需要考虑最小对比度问题。
那么如何知道你的文字颜色和背景颜色的对比度到底符不符合标准呢，这里推荐一个比较简单易用且直观的工具，来自Adobe Color里的“Accessibility Tools”中的对比度检查工具（Contrast Checker）。
（https://color.adobe.com/create/color-accessibility）
通过使用这个工具，你就可以轻松知道你选择的文字颜色和背景颜色是否达到了无障碍要求。比如上图中的白色文字和橙色底图。
在双AA的标准下，白色字体和橙色背景的对比为3.68:1，低于了AA的4.5:1的标准，所以我们可以看到，17号或以下字体就没有通过。
而在最严苛的AAA标准下，3.68:1的对比度远远低于最低标准7:1，所以无论是大字号还是小字号甚至是图形，都无法通过。
经常被大家吐槽的各地警方的通告蓝经过我的测试，都是可以通过AA标准的，甚至有一些还可以通过AAA标准。
再比如，很多同学喜欢使用的橙黄色背景配白色文字的情况，反而连AA标准都完全通过不了，对比度只有可怜的1.71:1。显然这种情况，甚至会给视觉正常的人也造成一定的阅读困扰，长时间阅读可能会造成视觉疲劳。
不过，在实际的操作中，大家还是要根据具体的情况而定，也不一定非要符合这个标准。比如刚提到的这种橙黄色搭配白色字体的情况，如果没有大面积使用，只是偶尔出现的话，我认为也是没有什么太大问题的。
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文章来源：站酷 作者：马克笔设计留学
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增长设计是时下的热门话题，越来越多的企业开始关注增长设计，成立独立的增长部门。在蚂蚁体验技术部，我们除了做好体验设计的「老本行」外，也在往增长的方向探索。在现有的增长理论指导下，我们结合自身业务，边落地实践，边沉淀总结。以下是我们的一些小心得。
本文会讲述我们是如何利用增长大图梳理产品各个环节，以及如何用定量的用户行为数据漏斗，和定性的痛点比重数据，综合分析，去找到机会点。辅以在 Kitchen 和 语雀 中的增长实践案例说明。在增长一块，我们还处于初步探索阶段，若有不成熟的地方，欢迎大家一起讨论。
为什么要关注增长？
说到增长，过去 10 几年是中国互联网高速增长的阶段，但近 2-3 年来，随着人口、流量、资本的红利衰退，越来越多企业开始关注增长。典型的是，2017 年可口可乐宣布取消 CMO（首席营销官），由 CGO（首席增长官）替代，之后各种增长类职位相继涌出。
增长是建立在用户基础上的，用户产生需求，需求又衍生出产品，产品之上才可能有增长。所以我们理解：产品在创造价值，而增长其实是传递价值，让价值被发现。只有让更多的用户，最大限度地体验产品的核心价值，才可能迅速扩张以及有效地变现。它有几个特点：
1.首先他是关注用户全生命周期，不仅仅是获客、变现。还需要关注怎么激活用户，让用户用起来，留存下来，传播出去
2.另外，增长不是一个单打独斗的独行侠，而是体系化的，以团队共创聚焦的方式来推动增长
3.强调数据和实验：从数据分析中洞察，提出假设，循环实验的过程
那什么样的产品适合做增长？我们所做的 To B 产品适不适合做增长？
首先看下 To B 和 To C 的差异：To B 产品，多数是群体决策，决策链路复杂，买的人不一定是用的人，如果是客单价较高的话，基本靠销售关系驱动购买，但像具有 C 类属性的产品，因为是个人消费场景，单一决策购买，就像平时大家在淘宝买东西一样，随心所欲。那运用增长策略去推动转化，能节约很大的获客成本，可见增长更适用于 C类属性的产品。
但经过大半年的实践，并且和其他增长团队交流，我们发现虽然 To B 增长很难，但在 SMB（中小企业）的增长很有机会。SMB 中小企业，有可能是 2-3 人组成的小团队，这类企业的客户和用户通常是同一类人，我们理解这也具有 To C 属性。并且中小企业数量多，实验数据也有保障。
一句话总结：To SMB 中小企业客群的产品可以做增长。
那具体怎么做呢？结合我们自身经验，给大家分享 1 张增长大图，2 个实践案例。
增长大图是基于 AARRR 模型，在用户旅程图的基础上进化得来。为什么不用用户旅程图，而用增长大图呢？用户旅程图主要通过情绪曲线来体现问题的严重性，但在使用上也存在难以量化的问题。
所以在增长大图上，我们选择定量的用户行为数据漏斗来取代情绪值。漏斗其实是对一个流程和路径的分析，目的是定位出问题的关键所在，这样才能对症下药。但定量数据通常只会告诉我们是什么，而定性数据能告诉我们为什么？
所以，我们还建议梳理用户调研中的定性数据，按流程、阶段、产品模块、问题类型等维度归类，通过痛点比重公式，算出每个维度痛点比重的百分比，去综合分析，找到机会点。另外，增长大图还可以记录从业务总目标拆解增长目标的过程，以及实验的策略、方案、指标结果，所以增长大图也是一份连接战略和执行，不断更新的「活文档」。
公式：痛点比重= [每个阶段的问题数 / 问题总数 ] X100%
那怎么用呢？当你确定某个项目可以做增长时，最关键是邀请不同角色的 Key Person，包括 PD、技术、运营共创去搭建增长大图。
从业务总目标出发拆解增长目标，然后将定量和定性数据梳理到大图上，找出机会点，从而确定聚焦领域，开始增长实验。想想就像大家在吃自助餐的过程，基本都是先看一遍有什么，再筛选一下，小份量的取餐尝试，最后再确定几样好吃的，重点吃。
小份量的取餐尝试，就等于增长实验的过程。分为 4 个步骤：
从定量和定性数据中分析洞察——不断的提出假设——然后排定优先级，进行实验——验证应用的过程。
（增长实验流程）
接下来，分享两个我们在增长中做的小 Case。
Kitchen 是一款为设计者提升工作效率的 Sketch 工具集。先利用增长大图看下 Kitchen 的现状，我们捞取用户从访问——下载——安装——使用的数据漏斗，可以看出整体漏斗还是很不错的，整体留存率达到 40%。
然后我老板就说：「可以去做拉新增长，给你一块钱成本，去撬动一个地球吧。」其实，我当时就想给他一个白眼，现在一块钱能做什么？但反过来想想，这确实是增长很重要的一点：怎么用最小的成本去撬动最大的价值，找到最大的发力点。
基于当时的 DAU 数据现状，并初步讨论后，我们敲定 6 周 DAU 增长翻倍的目标。围绕这个目标，再进一步拆解为新增和留存，前面有提到留存率不错，所以我们这 6 周的增长聚焦在拉新上。那么拉新最重要是找到低成本的渠道运营。然后，我们脑爆了一些平时设计师会去的和我们可以切入的网站，虽然筛选了一些，但还是有很多，我们不可能全部去铺。在人有限、钱有限、时间有限的情况下，再回归我们的目标，需要找到最合适和低成本的渠道去运营。
（利用增长大图分析 Kitchen 访问到使用的流程）
所以基于 ICE 评分体系以及结合业务，我们做了局部调整，最终以渠道的「影响力」、「转化率」和「可行性」3 个维度进行打分，确定前 4 个打星标的渠道去做实验，这里主要分享下在 Ant Design 渠道上做的小实验。
（所以基于 ICE 评分体系以及结合业务，选定渠道）
在增长之前，我们已经在 Ant Design 首页投下过广告，通过数据发现转化率不足 0.2% ，后来我们分析 Ant Design 各个页面上的数据，从中发现一个有趣的现象，从招聘贴过来的用户竟然比首页过来的用户还多。
对比这两个入口，一个是首页，一个是很内页的文字链，比较偏僻的入口，位置是微不足道，但给 Kitchen 带来的用户却是首页的 10 倍。
我们又对比了他们之间的差别：首页虽然是比较大的位置，浏览量大，但用户普遍是大致浏览，看的欲望不强。而点击招聘页，通常是带着目的进来，所以这部分的用户是高欲望点击的。正所谓，欲望 - 摩擦 = 转化，为了提升转化，要么提升客户的欲望（Desire) ，要么减少摩擦（Friction)， 往往消除摩擦要比提升客户欲望更简单。所以让用户有欲望进行来时，我们把摩擦尽量减少，则可以带来更大的转化。
所以我们就提出了一个大胆的假设：如果我们在用户点击欲望更强，关注度更高，浏览量更高的页面，并且和 Kitchen 功能相关的页面上增加引导，这个引流的效果可能会更好。因此开始了我们的实验，首先分析 Ant Design 浏览量最高的前 20 的页面，从中筛选出和 Kitchen 功能相关的页面。
（筛选出高频页面，以及相关功能）
在相关功能页面下，增加一个叫设计师专属的模块。在不同功能的页面下，加入了不同的引导文案，去吸引设计师点击。比如 Table 这个组件，我们加入的引导文案是：安装 Kitchen Sketch 插件 ，两步就可以自动生成 Ant Design 表格组件。（甚至连在文案前加 emoji 、文案后加或不加 emoji ，我们都尝试做了实验 ）
Ant Design 的用户有一半是设计师，那么当设计师进入到该页面，并且也想使用 Table 这个组件时，就可以减少用户的摩擦，增加转化。
1 个月后我们发现：对比首页，在功能页上的引流效果更好，也说明这次试验是成功的。通过 Ant Design 渠道过来的访问量，总体提升 2460%。并且这个影响是长久性的。
（渠道优化带来访问量提升）
在同一时间，获得实验成功后，我们继续在不同的渠道尝试了不同的增长实验。6 周后，DAU 整体提升 42%，虽然6周的目标没有达成 100%，但最关键是不断试验的过程。
更详细的案例实践请查看 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/68707241
语雀，是蚂蚁金服孵化的一款知识协同产品。在蚂蚁、阿里内部，大家都是用语雀来管理自己的办公文档与个人笔记，是十万阿里人都在使用的笔记与文档知识库。当然，语雀不仅在阿里内部使用，对外，语雀也服务外部企业和个人用户，所以没有使用过的同学欢迎大家来试试：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.yuque.com/yuque/help
作为文档管理工具，「写」是其中的关键环节。因此，语雀将「注册后写一篇文档」作为用户的激活动作，此次增长实践的目标，就是提升新用户的激活率。
同样利用增长大图先梳理新用户注册激活的流程，从数据漏斗中我们可以看到，从注册登录后，到激活的转化率是非常低的，这是我们的一个机会点。
由此我们也去做了一轮用户调研，从调研结果来看，许多用户在注册后其实不知道「语雀能拿来干啥」「能怎么样解决我的问题」。具体反映在用户的操作和困惑上是：一是引导太弱不知道怎么开始写一篇文档，二是概念抽象令人费解，三是整个激活流程冗长容易失去耐心。这里边其实有比较大的提升空间，那我们能不能通过一些实验去提升转化率呢？
首先分析原有方案的问题
这是我们老的引导方案，用户注册完成后，默认会进入到他的个人页面，语雀默认为用户创建一个空的默认知识库。
现在回顾这个页面，也难怪用户会说不知道语雀能拿来干什么了。
首先，场景引导弱。每天不同用户带着各自的场景和问题，来到语雀，有希望做办公文档协同的，有希望做读书笔记的，有希望写专栏博客的。面对这形形色色的需求，语雀只提供了一个空的「默认知识库」，余下的便留给用户自行探索，也难怪用户会感觉无从下手。
此外，像「知识库」等概念，对于小白来说，其实非常抽象，难以理解。而且在此页面中还有像「关注了」「关注者」等与创作关系不太大的干扰信息。这些东西，都会阻碍用户激活，需要优化。
针对上述问题，团队同学经过讨论，提出假设：我们是否可以通过场景化引导的方式，来提升整个激活率呢？
所谓场景化引导，就是通过语雀产品定位以及用户实际使用情况，提炼出最典型的场景模板，打包出样板间。用户带着场景与问题来到语雀，语雀带着相应的解决方案去迎接用户，如此一来，需求和方案就能很好的匹配上，「语雀能用来干什么」的问题自然迎刃而解。
与此同时，新方案将「知识库」等很难理解的概念通过场景化包装，变成「笔记本」「攻略书」等更具像化的东西，用户不再需要上来就学习这些概念，只需要在使用的过程中慢慢去体会其作用即可。
（第一批场景模板）
以上就是我们最初提炼的六大场景，我们将它放置在新用户注册后进入的第一个页面。此处以学习笔记为例子：新用户完成注册后，如果想用语雀做学习笔记，他可以点击笔记下方的「立即新建」。
（学习笔记新建流程）
此时，会进入学习笔记的创建流程，语雀会默认帮用户填写好表单内容，并在右侧紫色框框内展示一个样板，通过样板见，用户就能大概知道语雀是如何解决他所在场景下的问题。下一步，用户只需要点击新建，就能创建出一个适用于做学习笔记的知识库。
（学习笔记知识库）
瞧，一个学习笔记知识库也就新建好了，这里，用户可以选择自行「新建文档」，或者基于我们为他进行准备的模板文档，开始自己的创作。整个引导过程，始终围绕用户的目标与场景，并将结果前置供用户预览，让他更有体感。
最终，我们的增长实验取得了还不错的效果。相较于旧版，新版用户激活率提升了 52%。
既然实验效果不错，是否能百尺竿头更进一步，放大成功影响呢？这里运用了两个小方法，举一反三和乘胜追击：
· 举一反三：把成功模式运用到产品的其他地方
· 乘胜追击：针对同一个点进行更多实验，看能否进一步提升实验指标
回到刚才的例子，在验证了场景化引导的有效性后，我们也将模板用在用户日常的新建流程里，除新手引导外，用户在自己常规的新建过程中，也可以通过我们总结出来的场景模板去新建知识库或团队，做到举一反三。
（将模板复用到常规新建流程中）
这一设计有利于向存量老用户介绍语雀的用法，也方便他们去探索语雀更多的可能性，在弄明白「语雀怎么样解决我的问题」之余，还能知道「原来语雀也能干这个！」
与此同时，我们在原先六大模板的基础上，借着双 11 和双 12 的东风，提炼出了「电商团队」模板，乘胜追击。
希望借此转化一部分商家流量，让商户也在语雀中管理自己的进销存等内容。
经过一轮举一反三以及乘胜追击，场景化增长实验取得了还不错的效果，除刚刚说的整体激活率提升 52% 以外，自语雀场景化模板上线以来，语雀新建的所有团队中，有 57% 是通过模板创建的；新建的所有知识库中，有 21% 是通过模板创建的。可以说，我们的场景化模板还是比较契合用户实际场景，被用户接受的。增长实验取得了不错的成效。
整个过程，在产品功能上，其实并没有做多少增量，从前语雀能做的，现在也能做；从前语雀不能做的，现在也不太能做。
通过场景化的方式，让产品的价值显性化，通过让显性化后的产品价值被用户发现，促使用户增长。
场景化，让价值被发现，这是我们在语雀增长实践中学习到的小小经验，分享给大家。
最后总结一下关键点：
利用增长大图，用定量的用户行为数据漏斗和定性的痛点比重数据，去综合分析，找到机会点，然后从业务总目标出发去层层拆解增长目标，确定增长实验的聚焦领域，现阶段先做什么，后做什么？用最小的成本去撬动最大的价值。但增长大图也只是工具和手段，最关键是与 Key Person 共创聚焦、共同推进，这样才能做到事半功倍。
增长实践不是一帆风顺、一蹴而就的，最重要的是持之以恒，反复迭代实验的过程。如果实验成功则可以通过乘胜追击和举一反三的方式，继续放大成功影响。如果实验失败则要吸取教训，了解原因，继续下一个试验。
最后想说的是，增长只是一种思维方式，在设计中增长，让产品核心价值被更多人发现和使用，通过设计的方式去最终帮助业务增长，甚至还可以做到对商业有影响。
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文章来源：站酷 作者：Ant_Design
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原子设计理论并不是什么高大上的规则。
随着网页设计的持续发展，我们认识到开发设计系统（design system）的重要性，它最早就是为了让网页设计师更容易理解网页的构成，后来才延伸到UI设计当中。
简单来说，当公司的业务产品逐渐扩大时，我们需要制定一套完整的设计系统，提升设计和开发的协作效率，统一所有设计师的输出物。 开始设计系统的制定时，大部分设计师可能都会先去网上找到大厂现成的设计系统，当拿到他们的成品的时候，会把自己的产品进行拆解和借鉴，这的确能快速解决问题，但是如果不理解其中的组织规则和逻辑，只是借鉴他们现成的设计系统，只能了解个大概，知其然而不知其所以然。因此，原子设计理论的出现就是为了帮助我们去搭建设计系统，这套理论已经逐渐被国外一些大厂应用于创建统一和富有层次的设计系统。
原子是所有事物的基本构成物质。每一个化学元素都具有不同的性质，并且它们一旦被分解就会失去其意义。
分子是由两个或两个以上的原子通过化学键结合在一起的。这些原子的组合具有自己独特的性质，并且相较于原子来说，更具实际意义和可操作
有机体是由分子有机地组合在一起的。这些相对复杂的结构可以从单细胞生物一直到像人类这样难以置信的复杂生物体。
原子设计使我们可以将我们的界面UI细分为原子元素，并通过这些元素组合在一起形成最终的界面。
原子作为整个理论最基础的元素，当我们改变其中的原子时，整个体系都会发生变化。原子的设计概念和sketch中的“符号”有异曲同工之妙，当我们改变其中一个元素时，其他所有包含这个元素的页面都会发生变化，可以保证整个系统的一致性和层次感。原子设计为界面元素提供了应用规则和组织原理，这套方法论对于设计系统建立、团队协作、产品迭代都具有非常重要的指导意义。
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在可视化设计中，色板的运用原则上优先保障准确性，考虑在操作指引、交互反馈上起到强化或凸显的作用。其次需兼顾色障碍群体，帮助有色盲色弱的人群也能在数据可视化中获取洞见。本文为你揭秘可视化色板的搭配种类、以及如何使用。
在数据可视化领域中，数据与颜色的映射是非常重要的一个环节。颜色有三个视觉通道，分别是色调（H）、饱和度（S）、明度（B），不同的视觉通道可以与不同的数据类型建议关联。
色调（H）：通常使用颜色中的不同色调来描述不同的分类数据，如水果品类中苹果映射为红色、香蕉映射为黄色、梨映射为绿色，将品类与色调（H）建立了关联。
饱和度（S）/明度（B）：颜色通过明暗和饱和度的共同变化来描述有序或数值型的连续数据，比如身高由低到高或由 160cm 到 180 cm 的颜色映射为由浅到深，将连续变化与颜色的明暗饱和变化建立关联。
AntV 色板以蚂蚁极客蓝为起始主色，根据不同数据类型、使用场景扩展出 6 种可视化色板类型，可完美兼容 Ant Design UI 资产。以下所有色板均通过无障碍测试校验，可放心使用。
分类色板用于描述分类数据，如苹果、香蕉、梨，常用一个颜色代表一个值以区分不同类型，取色时色相分布均衡，相邻颜色之间明暗需考虑差异性，常用于饼图的不同分类、填充地图中的不同国家、关系图中的不同角色等。
用法示例
如图水果价格走势对比，使用红色代表苹果价格、蓝色代表蓝莓价格、黄色代表香蕉价格。
顺序色板，一般使用同一或邻近色相，通过明度和饱和度的渐变，常用来表示同一事物中的数值大小或梯度变化，如排行榜等级变化、一个国家或地区新增人口数对比、风险等级变化等。
单色顺序色板
单一色相渐变称之为单色顺序色板，人眼可识别的色彩数量 5～7 个，为保证信息的最佳识别度，尽可能的克制使用颜色数量。
邻近色顺序色板
为拉开颜色差异，可用两个或以上个色相，通过明度或饱和度渐变，颜色连续而丰富，可产生更多色彩分级，表达更多的连续数值，常用于热力图中的热度变化，通过邻近色相的差异将聚集部分突显出来
用法示例
2017 年西安居民人均消费支出，通过连续的颜色变化，可以快速感知出居住方面消费占比最大，其次食品烟酒，第三是交替通信
对比色渐变色板，一般是两种互补色（也可以是对比色）去展现数据从一个负向值到 0 点再到正向值的连续变化区间，显示相对立的两个值的大小关系，常用于气温的冷热、海拔高低、股票涨跌等
用法示例
全国等温线图，使用发散色板表示正负值的气温变化，暖色系的橙红色容易让人联系到太阳或炽热的感受，用于高温变化，颜色越红温度越高，反之，冷色系的蓝容易让人联想到冰和寒冷的感受，用于低温变化，颜色越深温度越低
叠加色板，为了色尽其用的原则，将两组顺序色板通过图层叠加模式产生一组新的色板，一个颜色代表两种变量数据，常用于观察一个事物两个维度变化的相关性，如胖瘦和高矮两个维度的人数分布中，瘦且高的人群分布
用法示例
双变量映射地图，相对于单变量映射的地图，该地图形式更加新颖，十分适合用来展示两个紧密联系的变量信息。如下图所示，图中展现了美国国民人口居住密度和家庭生产总值的分布关系，纵向由浅到深的紫色映射了人口密度，横向由浅到深的蓝色映射了家庭收入水平，相交的颜色可以总体反映出人口和家庭的分布情况。可以从地图中清晰地看到，人口多且收入高的大多分布在沿海地区，人口数少且收入低的则主要分布在中部地区。
对比突出重点或特定数据，将重点关注的数据标以高饱和度的强调色，其他普通数据标以低饱和、低明度的基本色，常用于对比重点关注事物与其他分类事物的差别，如将自家产品与竞品的对比使用
用法示例
如图某工厂历年能源消耗占比趋势对比，分别用五种不同的颜色代表五种能源，其中「天然气」为重点关注的能源类型，使用饱和度高的蓝代表「天然气」，其他能源类型着以低饱和度的分类颜色，以便关注的「天然气」能够快速被观察到，同时其他类型可作为对比参考而不会因颜色过多而产生干扰。
色彩在地图可视化中的使用，不仅是数据信息传递的可视化通道，同时也是更深一层的文化故事的载体，用于表达意义或情感。重视用色习惯，遵循相关标准，色彩也不是都能寓意的，相当一部分图表色彩选择和感情因素无关，而是按照某种习惯来设定色彩，即所谓约定俗成，有的甚至形成来规范。如气象预警配色，红绿灯配色，股市的红涨绿跌等。
用法示例
某水产公司 2019 年的月盈利变化，使用红色表示盈利，绿色表示亏损。
我们发现，在提供官方色板的前提下，仍有用户并不是十分擅长在实际场景中应用色板，以下几条设计指引供使用时参考。
在实际应用中，经常会出现大量颜色使用的误区，建议高亮重要的数据（不超过 7 个），其他数据默认置灰，通过图例交互进行查看。
同样的数据，映射通道应当保持唯一性。例如当使用柱子高度来映射数据大小时，就不需要再使用颜色通道去映射数据。
当图表中出现不同颜色时，需要向读者解释颜色所代表的含义。
结合当前页面环境，建立视觉连续性，对于统一度量，使用同样的颜色方案，而且在整个页面（通常是仪表盘）使用时，注意保持整体颜色方案的一致性。
不同的数据类型建议使用对应的色板，比如分类数据就不建议使用连续色板。
不以色环顺序来表达连续的有序型或数值型数据，因为色环顺序并非人眼自然记忆，且彩虹色变化并非均衡变化，如下图中灰阶的转化，很容易看出彩虹色并不是一个连续逐渐加深的色板，因此彩虹色环并不适合展示连续数据，容易引起误解。
下图右侧“不建议”图中，第 2 、第 3 个颜色很相近，难以区分，第 3 、第 4 个颜色跳跃很大，对于均衡的连续数据表达中，容易引起数据感知的误差，均衡选色可在 PhotoShop 的拾色器中使用 Lab 模式下固定色相不变，调节 L 值进行等距取色。
AntV 色板在做无障碍验证时，得出以下几点取色建议 ：
分类色板选取需明暗交替：
虽然正常人眼中右侧分类色板通过色相可以区分差异，但在视障人士、甚至全色盲，则主要靠颜色的明暗差异来识别不同的数据类型，因此分类色板需要注意适度的明暗交替
离散色板尽量选取蓝黄对比：
一般场景中，我们常也会使用黄绿配色，黄绿对比中，黄是暖色系，绿是冷色系，同样能给到对比感受，且打破常规的蓝红对比色，给到新颖的色彩感受，但如果你的用户中视障人士占比较多，则尽量避免绿黄配色，如图为两种色板在正常人眼和红绿色盲眼中的对比效果，黄绿配色在红绿色盲眼中就失去了色彩对比，难以区分。
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目前关于“体验度量”比较成熟的理论模型当属 Google 的 HEART 模型、ISO 9126 软件质量模型和Davis 的 TAM 技术接受模型。后人在此基础上进行了很多实践，譬如 SAP 的用户体验问卷（UEQ）、Oracle 的客户体验价值公式（CX）等。公司内部各个 BU 也在不断的尝试和探索，譬如新零售技术团队的 TES 模型，技术团队研发效能的 DEVA 模型，国际 UED 语音设计的 HII 模型，阿里云的 QoUE 模型。纵观这些模型和实践，大多是主观数据和客观数据的结合。
我们团队也曾提出过 TECH 、PTECH 模型，但由于模型的操作门槛较高、对埋点数据有不少要求，难以推广到各条业务线。痛定思痛后，我们决定重新回归业务，回归“体验度量”的初心，去繁从简，提高通用性。
企业级中后台产品最大的特点是任务性质非常明确；用户使用这类产品通常是为了解决某个确定的问题点，期待用新的解决方式降本增效。
桌面研究也表明：可用性问题是软件行业的普遍问题：在英国，一般商用计算机用户只有30%-40%的有效生产率；软件缺陷中，48%是可用性问题。
正是基于上述原因，我们尝试提出了“两章一分”的标准，分别从设计验收、可用性测试、易用度分数等三个维度对产品体验进行体检和把关。
“设计验收章”主要有 3 个维度：产品还原度、任务流程跑通率、单页面加载时间。
产品还原度：指技术同学的最终产出与设计稿之间的差异；
汇总人工智能线、技术风险线等 5 个产品近 1 年的可用性测试结果。除功能、性能问题外，高频体验问题主要集中在“帮助引导”、“操作反馈”、“任务流程”、“概念术语”、“功能入口”这 5 个方面。同时，结合之前项目沉淀的设计经验和设计工具，我们最终将“产品还原度”的子维度定为“信息导航”、“帮助引导”、“操作反馈”、“文案名词”；每个子维度用 2-3 句描述来进行评分。
任务流程跑通率：验收确认能跑通的主干任务流程数，在所有主干任务流程数中的占比；举个例子，设计稿中枚举了 10 条主干任务流程，验收发现其中 9 条已跑通，那么任务流程跑通率就是 9/10*100%=90%。
单页面加载时间：接入雨燕性能指标数据的产品看“首次有效渲染时长 fmp”这个指标；未接入的产品直接主观判断，超过 3 秒的视为不合格。
“可用性测试章”也在验收阶段执行，同样有三个参评维度：最终完成率、人均求助次数和高阻碍页面。
我们没有考虑将可用性测试的常用指标——操作时长作为参评维度，主要原因是企业中后台产品类型多、使用场景复杂程度各自不同：用语雀创建企业空间只需要 5 分钟；用云凤蝶搭建一个后台页面可能需要 60 分钟，用 sofa stack 创建并发布一个应用可能需要 2-3 个小时......难以确定可以作为标准的具体操作时长。
“易用度分数”标准为 5.5 分。（关于“易用度分数”的更多详情，请查阅《企业级中后台产品体验度量探索（上）》）。
截至 2020 年 9 月，已有 58 个 产品实践过“两章一分”系列方法，基本覆盖平台设计团队支撑的重点项目及 UV 超过 100 的产品。详细数据如下图：
完整体验“两章一分”的 18 个产品，仅可用性测试就帮助发现 364 个问题，平均每个产品发现 20 个问题；其中，“九州2.0 发布部署”发现问题数多达 53 个。
企业中后台产品生产阶段中，由于一般没有专门的测试同学，因此设计验收都是由设计师或 PD 单独执行，没有作为必选环节，有时候甚至会因为开发周期紧张而直接略过；既没有方法论，又缺乏仪式感。
“两章一分”的实践中，我们首次践行“共创式验收”，以项目组会议的方式，邀请各个角色共同参与到验收环节中：如果产品没有什么技术门槛，那么各个角色分别独立操作核心流程；如果产品有一定的技术门槛，则由技术同学操作核心流程，同时共享屏幕，其他同学从旁观察。操作完毕后，项目组内共同讨论发现的体验问题，并将问题落地到 Aone 中进行排期管理落地。
引入“技术支持”
企业中后台产品通常有一定的技术门槛，以 SOFAstack的测试任务为例：
使用 sofaboot 技术栈，创建 “hello world” 应用，通过“经典版”发布部署模式发布成功。
测试过程中经常会出现一些涉及到底层技术系统的问题，非设计同学能解决，因此我们建议做企业中后台产品的可用性测试时，需要配备至少一名技术支持同学，以备不时之需。
圈定最低测试人数
Jakob Nielsen 在 2000年提出测试 5 人就能发现 85%的可用性问题；结合我们的实际业务场景：有些产品真实客户非常难找；前期“共创式验收”已跑通核心主干流程；因此我们将最低测试人数限制为 3 人。
线上测试降成本
我们开始实操案例时，恰逢疫情期间，于是就引入了线上远程测试的方式；后续实践下来，发现远程测试能在观察、分析阶段显著降低执行成本。
通过钉钉或阿里郎发起视频会议，邀请参加测试和观察的同学入会，请测试用户共享操作屏幕，主持人录屏捕捉用户操作轨迹，PD、技术等项目组成员从旁观察。测试结束后，使用语音转文本工具，快速将音频转成文字。这种模式最大的好处有两点：
突破了距离和观察人数的限制；从实践来看，现场测试结合远程测试的模式，至少能同时对 2-3 人进行测试，执行成本减半；
语音转文本后，显著提升了分析效率。
最开始提出“两章一分”的时候，我们原本希望这套标准能被作为判断产品体验是否好用，能否上线的标准之一；但实际并未推动成功。这里面有很多原因，其中一个非常实际的问题是很多产品需要调用线上数据库才能跑通核心流程，在测试阶段没法跑通；这就导致在测试阶段做可用性测试无法真实还原用户场景。
此外，设计师或 PD 新接手某款产品时，也希望能通过可用性测试的方式来快速了解产品问题。回归到“两章一分”的初心——帮助产品发现体验问题，因此，我们拓展了方法的执行阶段，不再局限于测试或验证阶段，只要场景适合，都可以用。
LinkE 研发运维中心是云通未来 Serverless 战场的重要产品；业务方希望用该产品来整合研发同学日常高频使用的研发、运维、中间件平台，大幅减少平台割裂和跳转，提供沉浸式的产品体验。
目前该产品还处于 0-1 建设的阶段。
为了确保产品体验良好，设计师在验收阶段引入“两章一分”，进行共创验收和可用性测试；
共创验收阶段，邀请 PD、技术 等 8 名同学一起参与，最终结果为“通过”；
可用性测试阶段，设计师根研发通用场景，招募 6 名研发同学参与两个可用性测试任务，分别为
任务 1：基于代码变更完成研发自测联调；
任务 2：基于发布完成分支的集成、预发、灰度、生产
结果用户在任务 2 遇到高阻碍页面，导致可用性测试结果为“不通过”，任务 2 的易用度分为仅 4.4 分，显著低于 5.5 分的参考标准；最终发现 30+ 问题点，并推动 PD 思考产品逻辑设置是否合理。
经过两次完整实践，LinkE 设计师已能完全独立操作执行“两章一分”；
业务方的参与度 & 认知度提升明显：已开始习惯将“两章一分”设为项目里程碑，并全员参与进来。
在实践过程中，我们发现企业中后台产品的典型场景大致可以分为 4 个场景；不同场景面临的设计项目有所偏重；不同设计项目在体验度量方面的切入点也有所不同。譬如：云凤蝶是一个典型的沉浸式画布页面，所有操作几乎都是通过编辑器属性面板来调整，那么如何来评估编辑器的效率呢？通过一系列实践和思考，我们提出可以通过“高频属性查找、配置的步骤数和时间”、“设置相同组件属性的耗时变化”等指标进行衡量。以下是我们根据不同典型场景、设计项目提出的体验度量切入点。
经过 S1 长达几个月的探索：我们制定了“两章一分”的标准；对 30+ 产品进行了易用度分数的测试，捕捉分数基线；提炼实操方法技巧，并赋能给各位设计师；联合设计师和业务方跑通近 20 个案例。不管是问题发现数量，还是设计师、业务方的主观反馈，都让我们坚定“两章一分”在企业中后台产品体验优化中是一个相对有效的模式。为此，S2 我们打算继续深化。
落标准：在关键业务线将“两章一分”落地到业务生产环节中，不过“两章一分”就不能上线；
分基线：区分不同产品类型和迭代大小，制定不同的易用度分数基线；
升方法：针对跨产品、跨域等难以推动的横向体验项目，我们考虑升级方法，如将可用性测试升级为“用户体验日”，以便更好地推动问题落地；
闭案例：针对 S1 已跑通的业务，我们会在 S2 进行案例闭环测试，以验证优化效果是否真的能在“两章一分”上体现出来；
始运营：我们会挑选一些案例在公司内外发声，找相关业务领域的团队进行交流和探讨；并从案例中总结和提炼设计技巧，帮助业务成长。
我们团队当前支持的企业中后台产品以 0-1 阶段产品为主，PD 通常缺少用户意识和体验优化手段，这就导致了设计稿还原度较差、产品上手门槛较高。针对这一现状，我们尝试性地提出了“两章一分”这个评价标准，从设计验收、可用性测试、易用度分数 3 个维度来评价产品当前的体验现状。
通过 S1 50+ 产品的实操，我们一边不断完善评价标准和实操经验，一边总结体验度量经验；共帮助 18 个产品发现 364 个产品，并在 link 、sofa 等重点产品线中落地到业务生产环节中，在业务方层面收到良好反馈。
在这过程中，我们总结了适合不同场景、不同设计项目的体验度量切入点，验证了这种方式在当前企业中后台产品中确实有效。后续我们将尝试细化标准，闭环案例，对内对外发声等方式，更好地推动体验思维在企业中后台产品生根发芽；同时，也期待能跟对这块感兴趣的同行朋友们多多交流。
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文章来源：站酷 作者：Ant_Design
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导语：尽管杰夫·贝佐斯身上的黑料可不少，但是实事求是地说，亚马逊在他的手上发扬光大，说明他还是有两把刷子的。起码在如何快速决策这一领域，他提出的“70%法则”还是很管用的。这一法则的意思是当你掌握了70%的信息后就应该立刻做出决定了。考虑到不少人总是在犹豫不决，这一法则其实可以算作是过度思考者的福音了。无论如何，要记住一个错误的决定总比没有决定好，以及从来就没有所谓的最终决定。
尽管发型相同，但我不是杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）的粉丝。这家伙是个混蛋，他对雇员非常严苛，逃税，试图通过金钱干预选举，欺骗他的妻子，还有干了很多其他的坏事。
但这个混蛋很聪明。他的一个个决策使亚马逊（Amazon）从一家在线书店成长为一个富有的（甚至有点可怕的）商业帝国。考虑到商业中最重要的能力就是做出正确的决定，我认为我们应该偷师“暗黑贝佐斯”，从他身上学到点什么。“70%法则”就是其中之一。
很简单，就是你应该在掌握了70%的信息后就做出决定。
我知道你有很多问题，让我们一个一个来分析。
来，为了把问题捋清楚，我们把做出一个好的决策所需要的所有信息称为“必要信息”。
贝佐斯解释说，高质量的决策需要90%的必要信息。明白了吗？获得这高质量的“90%”需要很多时间，而速度在我们这个快节奏的世界至关重要。无论是在工作中还是在家里，如果你不赶快做出决定，你就会错过很多机会。
如果你和我一样犹豫不决的话，在你决定如何使用那些在线优惠券获取最大优惠之前，它们就已经过期了。你还因为忙着选剧而不是看剧，硬生生地把睡前一小时的放松时间给弄没了。不过你也不要担心，就算是商业精英，同样也会有举棋不定的时候。
当Twitter提出40亿美元的收购要约时，Clubhouse的创始人犹豫了。不久之后，Twitter成立了Spaces——和Clubhouse功能差不多。突然之间，Clubhouse不再像以前那么热门了。20世纪90年代至21世纪初，诺基亚（Nokia）一直是移动行业的领导者。当时关注的重点是硬件，但当新的挑战者出现时，关注的重点已经转向了用户体验。诺基亚又足足过了7年才开始认真对待用户体验，只不过为时已晚，苹果公司（Apple）早就主导了这个市场。
以上所有例子都传达了同样的信息：“等待太久才做出决定很是糟糕。”
这就是贝佐斯提出“70%法则”的原因。他说：“在做出大多数决定时，你应该掌握你希望掌握的70%的信息。如果你想要掌握90%的信息，在大多数情况下，你可能会很花太多时间。”
在商业上，没有所谓的最终决定。你可以随时改变方向、停止行动或返回起点。
“如果你擅长修正方向，那么犯错的代价可能比你想象的要低，”贝索斯说。“然而，慢下来肯定会代价高昂。”这就是发生在诺基亚身上的事情，以及Clubhouse正在遭遇的事情。
所以，亲爱的读者们，当涉及到决策时，请记住，犯错总比行动缓慢要好。
这是一个那些过度思考者非常熟悉而且特别容易陷入的情况：你掌握的信息越多，你就变得越犹豫不决。这就是所谓的“决策瘫痪症”，但“70%法则”可以帮助你打破这个困境。
当你掌握了70%的信息时，你就和自己签下了一个精神契约，这个契约会让你避免陷入沉思模式。这就像把你的饼干盒搬到地下室，从而让自己搞砸自己的健康的成本变高了，毕竟如果这下你想吃饼干的话，就没那么方便了。
你当然不可能准确知道自己是不是掌握了70%的必要信息，但你可以尝试着估计一下。
如下三种方法可以帮助你估计自己是否已经掌握了70%的必要信息。
在这篇文章的结尾，我想强调一下关于商业决策的两件事：
文章来源：人人都是产品经理 作者：纸皮小火车
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在《增长黑客》中有这样一句话“If you are not growing,then you are dying!”（如果企业不在增长，那么就在衰亡！），这话也适用于个人。人生毕竟不像企业，是非成败，似乎都无可厚非，所以我们常常放飞自我偏离轨道，以至于有时候不得不提醒自己“不在成长，就在消亡”。我们来人间一趟，有没有全力以赴想要成全的事？可以反复尝试、不断接近吗？所以，我认为，增长它是一个永恒的话题，我们在学生时代读书的时候希望自己的分数与排名能增长，在企业上班工作的时候，我们希望我们的收入能增长，当我们创业的时候，我们希望自己企业的业绩能增长，增长是长期伴随着我们生活的一个指数。
《在大数据时代》一书中提出了“量化一切”的概念，即一切都可以用数据来衡量。其实，在“数字敏感”的互联网时代，电商平台“销量”、电影票房、百大up主、文章阅读10w+等等，我们其实早已在不知不觉中用数据丈量着一切。
增长设计这个概念好像是最近几年才广为互联网从业人员才熟知，成为每个互联网er所讨论的热门话题，因为在过去的十多年，是中国经济数字化腾飞发展的十年，我们90后更是亲身见证着互联网企业的成长，“眼见他起高楼，眼见他宴宾客，眼见他楼塌了”。
我们关于用户增长也是在不断的迭代的，从最早期的雏形AIDA法则，由路易斯提出推销模式，西方推销学中一个重要的公式，AIDA法则也称“爱达”公式，然后到2007年的facebook,提出这个概念，即，我们知道我们的广告费是浪费掉了，但是我不知道是哪一半，于是,精于广告投放的facebook便通过科学的，可复制性，可以被检测的广告投放可以帮助于其他企业做好用户增长，然后便是我们知道后期比较流行的AARRR海盗模型这样更加精细的用户增长策略.
在近几年我们经历了从互联网市场在基本火热到冷静，尤其是随着移动互联网的流量红利开始消失，“增长黑客”与“用户增长”这两个概念开始慢慢火爆开来，我们国内互联网企业互联网从业人员也开始重视用户增长。
企业的增长，也可以理解为企业的成长，所以企业能否保持增长，是老板和员工都比较关心的一件事，因为企业只有保持一定幅度的增长，才能保证大家在未来继续过上好日子。以前传统企业做增长可能就是通过赞助冠名一个很火的电视栏目，或者请个明星作为企业产品代言人，都可以在一定时期内来吸引消费者的关注，实现快速增长。但是这几年我们可能也发现了，传统意义上的营销手段似乎不太管用了。因为以前我们从在电视和传统纸媒上获取信息的用户都慢慢转移到朋友圈、B站、抖音等互联网头部平台，过去的传统营销三板斧来拉动企业业绩的增长，已经变得越来越难。
所以我们发现，在2017 年可口可乐宣布取消 CMO（首席营销官），由 CGO（首席增长官）替代，以增长为中心的各个职位在招聘网站上也如雨后春笋一般涌出。
看到这里，这些好像和我们从事Ui视觉工作的好像关系并不是很大，而恰恰相反，我认为用户增加设计并不是一套虚无缥缈的说辞，而是一种能够与团队协助的工作形式，在一个产品团队中，我们每一个人都应该了解一些关于用户增加设计方面的知识。
我们所知道的产品是为用户在服务，是为了满足用户的实际的需求，所以我们所理解的增长设计便是产品创造了价值，而增长设计是将产品的价值放大传递，让更多的人去发现。
而我们体验设计师更多关注在做产品增长设计的时候尽可能的不去伤害到用户，以同理心去思考做增长设计的策略。这个我们会称为用户增长设计(User Growth Design），即简称UGD，简单的理解为用户增长设计要以用户为中心，以用户的角度和思维方式去想问题，去做用户的增长。
让产品简单到“傻瓜”也能操作，是乔布斯和张小龙做产品的核心理念。坐拥10亿用户的微信之父张小龙说过，产品经理要有傻瓜心态。“我要经过5～10分钟的酝酿才能达到傻瓜状态，马化腾需要1分钟，功力最深的是乔布斯，传说他能在专家和傻瓜之间随意切换，来去自如，即所谓的Stayfoolish。”
当然，此傻瓜不是彼傻瓜，而是一种跳出当下局限的外行心态，是站在普通用户的角度是操作、带有同理心去思考产品，这样才会更容易发现产品本质上的问题和抓住真痛点，找到影响用户增长的关键因素。
我们设计师要想所做的用户增长肯定不是去街上发个小广告，去地铁上拿着产品的下载二维码让用户去下载我们的产品，我们设计师着手的设计增长范围还是从用户体验去入手的，所以我们在考虑提升产品数据的时候也需要考虑用户的使用体验，例如，公司现在想要提升产品的成交额，我们设计师肯定不会提出的方案肯定不会是让公司去请个明星代言来吸引用户下单之类的，我们设计事所要思考的是如何提升用户在下单过程中的流畅感，如何缩短路径，让用户能方便成交，所以我们设计师的增长观一定是在产品现有的基础上，提升用户的体验，尽量让用户有良好的体验下来提升用户的数据增长。
那我们产品都是来自五花八门的类目，那什么样的产品适合做增长或者以什么样的形式做增长合适呢？在增长设计概念最火热的几年，我听过这样的一个有趣的故事，一个做服务于医疗聚合类的产品的CEO去给投资人讲他们这个产品的前景，其中讲到他们通过如何通过增长策略去拉动用户增长，如何留住用户，投资人听完，反问了一句，那们这个增长设计的策略是通过给城市投病毒导致那么多人生病的吗？
所以，世间万物的增长都需要条件，用户的增长需要内在的动力，不能浮于表面，需要认清内在动力这样才能有助我们找到增长的关键因素，从而合理有针对性的部署资源和策略。
C 端的产品，一般是个人消费场景，单一决策购买，所以我们需要给用户持续使用产品的动力，即产品可以持续给用户提供其他产品无法提供的价值。用户在使用产品获得价值提升，例如获得友情、愉快、知识、优惠、收入等等，用户才会继续使用，甚至会给身边的好友去推荐。
例如我们的国民软件微信，拉进了人与人之间的距离，带来了免费通话和朋友圈和这个门槛最低的社交网络，我们可以通过朋友圈去展示和表达，我们微信上的各种”相亲相爱的一家人“”多少级的同学“群成为我们去维系友情亲情的宝地，现在我们通过扫一扫便可以完成生活中很多事情，都为用户提供了极大的便利，微信独有的社交属性促成了巨大的网状人机关系，让用户自发的去加入，并难以离开。在2020年3月底QuestMobile提供的数据来看，微信活跃用户180日留存率为95.5%，位于常用APP用户留存率排行的首位，拥有如此高的用户长期留存，可见微信为用户提供的价值之大。
所以C端的产品只有能为用户提供价值，用户才会选择留下，甚至会主动传播为产品带来更多有价值的用户，这才是最理想的、良性的用户增长。
B端的产品和C端的产品不同，B端的产品往往是群体决策，往往能决定购买的人并不是产品的使用者，他们只是负责采购的，所以他的决策链路会比较复杂，有的采购量比较大的企业往往和销售的人脉关系挂钩，
但是阿里的团队通过不断的深耕B端的市场发现，虽然 To B 增长很难，但在 SMB（中小企业）的增长很有机会。SMB 中小企业，有可能是 2-3 人组成的小团队，这类企业的客户和用户通常是同一类人，我们理解这也具有 To C 属性。并且中小企业数量多，实验数据也有保障。
一句话总结：To SMB 中小企业客群的产品可以做增长。
用户增长设计设计其实就是从吸引新用户的注意力到产品能给用户一些价值最后用户认可我们产品的过程，这是一个从短期流量到长效流量转化的过程，
我们一般获取用户的方式最直接便是去投放广或者软文推广，用户通过点击下载APP来访问我们的产品界面，在我们的产品中寻找自己想要的信息，一直周而复始，直到找到自己想要的信息，反正，产品的内容没能吸引用户，这时候，用户便会退出产品，也就是用户的流失。
在这个过程中，一直围绕着三个比较关键的因素“使用者（人）”、“使用场景”、“用户行为”，我们需要明确用户的使用路径中，产生行为的原因和流失的因素。
我们在设计中怎么通过设计策略去避免用户的流失呢？我们需要去引导用户的注意力，让用户在使用过程中对我们产品有认可，都可以有效的去避免用户的流失，
我们怎么去衡量我们的产品是否吸引了用户的注意力呢？根据Alibaba Design Ucan 2020所提出的一个公式。用户的注意力＝心理需求*视线所及，用户的注意力是用户的心里所想和目标所看到的交汇，当产品给用户看到的信息是用户想要的东西的时候，这时候，用户便会点击进入，所以通常曝光率则可以验证用户在产品使用中的注意力。
例如，我们在浏览商品的时候，我们的目标首先关注的商品的品牌然后是名称和价格，我们用户心里想的可能是哪个品牌会比较可靠，哪个的价值比较低，有没有我常用的品牌，视线所及便是我们展现给用户的列表，当用户看到某品牌有我喜欢的明星的代言或者喜欢明星的同款，这便是用户所想的。当满足这些前置条件，用户便会产生点击行为。
我们想要用户去认可我们产品的价值，我们需要了解用户，了解用户可以从三个关键因素去入手，1.用户群体，2.认同目标，3.说服用户
例如当新用户进去拼多多后，界面会弹出新人的专享红包，引导新人用户的点击，下一个页面便是弹出手气最佳的红包，最后展示页面出现现在限时下单全额度返利的banner,每一个页面的场景关联度极强。一步一步的去说服用户去下单、有效的提升用户点击率。从而提升新用户的首次下单的增长。
张小龙曾提出一个产品观叫“用完即走”，与我们常常提到的“留存”“粘性”的原则是背道而驰的，其实我理解的用完即走便是产品其实不想让用户离开，我们的产品能给用户一个确定性的答案，无论是在产品的易用性还是在产品体验层面，都可以保持高效，让用户在使用过程中有愉悦感，让用户迁移成本提升，便是用完即走后的恋恋不忘、
例如早期的打车软件和团购软件，那时候用户在网上打车和线上支付习惯还没养成，对产品的模式的认同度还不够，所以，那时候打车软件和团购软件给予人的确定的心理印象便是，你在我这里支付购买会便宜。培养用户的使用习惯，给用户一个用了该软件确实会便宜的心理安全感，从而实现了用户的留存。
我们平时准备出门或者去一些陌生的地方，我们都会使用高德地图或者百度地图看下路上是否堵车，我们这次出行走哪条路需用用时多久，以方便我们去选择合适自己的出行方式。
我们设计师在做设计的时候也是一样的，我们通过之前的数据，也可以分析出产品一些不一样的改版点，我们能把一些抽象的问题具体化，能更好的去度量我们的设计，所以设计师在学习如何增长设计前，我们需要了解一些关于产品的数据知识，我们分析一款产品的时候，通过比较关注的点是用户、需求和数据。
当我们的产品上线或者上新某一个功能的时候，往往用户的意见反馈代表的是个体的声音，而数据是用户对于产品的客观反馈，数据的变化能代表用户对产品的态度，所以，设计师要是能读一些数据报表，那么我们可以从我们的角度去给产品迭代的时候能提出不一样的观点，辅助我们企业的app的成长。
数据如如何产生的，比较深的知识是不需要我们去深挖的，我们日常接触到数据反馈都是来自产品的“埋点”，埋点需要提供两个关键的信息：一是需要埋点的内容，二是埋点的名称，这可以方便我们以后快速的找到相关的数据，当埋点完成后，产品上线就会检测用户的行为动作，当用户进入我们的“埋点"界面或者功能的时候，后台系统就会上报数据，我们就会收到数据反馈，但是在现实工作的场景可能比这个要复杂的多，我们可以根据具体的场景在灵活应变。
我们对一款的产品的优化可能有很多层面的思考，但是我们去对用户数据的分析则是对当前产品最有价值的参考点，数据的采集与分析无论是对产品的规划还是对设计师下一步的工作开展都是比较重要的指标，因为用户可能会因为一些客观的原因可能不会说出自己内心的真心话。
例如我们去面试的时候，在一番精心的准备和问答之后，我们在面试结束之后，如果去问面试官“您觉得我这样面试表现怎样”，有的面试官可能会就你这次的变现去做出比较切合实际的点评或者建议，但是有可能你那场面试因为外部的原因会失常发挥，但有的面试官可能会照顾你的面子，可能会说表现的还可以之类的话来安慰你，但是面试官最后会不会录用你这点他肯定不会作假，所以有时候我们在分析用户行为及操作路径的时候，一些用户的数据表现便是我们对产品优化的关键因素。
我们通常将数据的指标分为三大类：1.用户相关指标、2.用户行为指标、3.业务数据指标
我们常见的与用户相关的指数有像DAU、MAU、新增人数等，我们需要了解的数据为1.用户的活跃指数，2.用户的留存率，3.人均使用时长。
在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站 / App 的人就称为留存。
在一段时间内，对某个网站 / App 等有过任意行为的用户，称之为这个网站 / App 这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开 App 等等。
我们常见的用户指标有「日活」 即日活跃用户量，缩写为DAU，，缩「周活」 即周活跃用户量，缩写为WAU，「月活」 即月活跃用户量，缩写为MAU。
留存率是最能反映一个产品是否对用户有吸引力的指标，一般的留存率是基于某个时间段而得出的结论，例如我们常常听说的次日留存和七日留存率。
次日的留存率计算公式为：当天拉新的用户中，次日留存率＝在注册的第二天继续登录/第一天拉新用户的总数量
七日留存率的计算公式为：在第一天拉进的用户中，七日留存率＝在注册七天后还有登录的用户数/第一天拉新的用户总数。
人均使用时长通常是对内容和游戏类的参考价值的很大，它可衡量我们产品是否做的比较优秀，能不能留住用户的注意力。如果我们做的是工具类的产品，例如计算机之类的，这个时候的人均使用比较长，说明我们的产品可能出现了问题，无法让用户在短时间内得到他想要结果。
人均使用时长的计算公式为：人均使用时长＝ 总活跃时长 /总活跃用户数。
用户行为相关常见的指数有用户的页面访问量率、转化率等指标。
我们对页面的访问流量的定义分为两种，一种是PV（page View）即页面浏览量，另外一UV(UniqueVisitor):独立访客数。
PV（page View）也就是页面浏览量，即你每观看一次就会涨一个PV，类似于B站的播放量，我们每个账户只要点开观看一次视频，播放量就会增长一次，关闭在打开，也会在增长一次，所以我们每播放一次，便会涨一个PV值。
UV(UniqueVisitor):也就是独立访客数，类似于腾讯视频和优酷的播放量，每个账户点进去播放只会增长一个播放量，你再关闭再点进去也只涨一个VU值。在正常情况下是依靠浏览器的cookies来确定访客是否为独立访客之前是否访问过该页面。
在统计数据的过程中， 我们会将不同的点击率来划分，从而更好的可以来统计数据来分析。我们将UV分为：1.
曝光UV ，2.点击UV , 3.意向UV。
曝光UV即曝光在视野内的用户数，例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候，当我在当前的列表停留2-3秒的时候，都可以算一次曝光UV。
点击UV即有点击行为的用户数，例如我们在京东或者天猫去搜索某个产品进入了搜索的feed列表页的时候，我点击某个商品进去了详情页，那么就可以算一个有效的点击UV。
意向UV即进入意向页面的用户数，例如我现在想去买一个Macbookpro, 我在B站看完关于Macbookpro,的评测视频，在百度看完Macbookpro的参数后，我在去天猫和京东去搜索进行比价的时候这个时候我就属于意向UV，在举个我们比价常见的例子，当我们在百度搜索宝马的时候，排在前面的经常是各种五花八门的关于车的广告，在百度看来，我们便是想去买车的意向UV，是有机会促成交易的。
所以我们看用户对我们的产品或者活动是否感兴趣，便可以看看PV和VU的数据如何。
页面的转化率是任何一个企业都比较关心的数据为，我们的任何运营活动和产品的推广都是为了转化用户的时间或者金钱，我们费尽心思的用户点击进来，也都是为了转化用户的购买。
用户的注册、下单、登录和复购都可以用转化率来进行量化，我们根据产品不同的情况来制定转化率的指标。通常我们计算转化率：产生购买行为的户人数/总的用户访客* 100%。例如我们这个页面访问人数是1000，接下来有100人进行了购买的行动，那么我们页面转化率为：100/1000*100%=10%的转化率。
意向用户转化率，即意向Intention Click Value Rate，简称意向UV CVR，是通过直观科学的角度去评判需求是否达到了预期的效果，意向用户转化率一般用来衡量用户访购行为，是可以通过该指数去发现问题中隐藏的核心问题的依据，非意向UV的转化流失有很多不确定因素，而意向UV的流失往往跟产品体验有更大关联性，通常计算的方法为：产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的意向访人数* 100%。
例如像民宿和酒店类的APP的核心转化率是客房的预定量，像B站和西瓜的核心转换率则是用户评论和点赞。
通常我们在曝光UV和点击UV直接会有一个点击率的关系，Click-thougphRate，简写为CTR，即点击数占展示次数的百分比，通常的计算形式为,点击率=点击次数/页面访问次数,
在曝光UV与意向UV之前也有一个比例关系，叫意向率，即意向UV占曝光UV的比例关系，通常用以衡量运营活动或者功能的导流能力，主要用来看用户的质量，通常的计算方式是意向率＝意向UV/占曝光UV。
跳出率是在设计用的比较少的一个数据，一般是运营人员会关心的数据指标。指的是用户通过搜索点击进入该商品的详情页，只是简单的浏览一遍就关掉了页面，在该页面没有任何的活动行为我们称之为一次跳出行为。
跳出率的计算公式为：页面的跳出率＝一个页面离开的次数/总的访问次数*100%
我们对业务的数据指标可以将他们分为两类：一是免费供用户使用的产品，例如微信、B站等产品，我们更多的关注用户的使用时长和停留时长。二是需要用户有购买行为产品，例如淘宝、拼多多和京东之类的，这里的产品我们更多关注的是产品的GMV和ARPU等指数。
Gross merchandise Volume,简称为GMV，指标通常称为网站成交金额，属于电商平台企业成交类指标，主要指拍下订单的总金额，包含付款和未付款两部分。
GMV反映的是电商平台直观的成绩，但在电商行业，GMV包括拍下未支付的订单金额，GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，
ARPU是 “The average revenue per user” 的缩写，译为每用户平均收入或平均每用户收入。也可以理解为单个用户的价值。
通常的ARPU用来反映这个产品在这段时间内从单个用户获得的利润和收益，通常用来计算用户生命周期价值的作用：它是 App 成功的指标，是用户忠诚度的反应，是预测用户增长的工具。简单来说，用户生命周期价值是驱动移动市场预算的动力。它会告诉你每个用户值多少钱；你应该花多少成本去获取一个用户。
ARPU的计算公式为：ARPU＝在指定时期总收入/指定时期的付费用户的总数*100%。
付费率是用来衡量用户转化行为的指标，通常所有用户和付费用户之间的一个转化比率。我们前面说到的ARPU值是付费用户的人数来计算的，我们通常会把付费率和ARPU值放在一起分析。一般该产品的付费率越高，这说明用户对该产品的认可度越高。
我们的产品每个阶段的增长指标在不同阶段会有不同的定义。每个时期所需要注意的事项也是不一样的，我们对基础的数据有了认识和了解之后，我们更重要的事情就是怎么去实践在我们自己的产品中。
我们产品中很多时候，我们的设计做的是否合理，我们的商品类别该怎么去排序，都和CTR的数据去挂钩，产品中的很多核心的数据也需要CTR等基础数据去做支撑，那么我们一起来复盘下提升列表的CTR策略点：1.增加影响用户决策的信息，2.梳理列表的信息层级，3.新增适当的交互，4.标题优化（非设计角度）
平时我们在逛街的时候一定会发现这样的场景，当一条街上开了很多店的时候，每个店铺一定会派出自己店铺长相比较甜美的店员或者比较擅长口播的店员在自己店前面进行“吆喝”，比较小的店铺就算人手不足也会用音箱去反复播放店内的促销信息，这些策略都是为了在众多的店铺中去吸引过往行人的注意力。
那么我们做设计也是一样的原理，我们在在做列表时候，想要提升用户击我们的列表进入详情页的意愿，首先我们需要了解我们的用户对什么样的信息比较感兴趣，我们将它整理并放出来，从而达到吸引用户来点击。
我们平时去逛超市的时候，我们发现每个类目的货架前都会摆放特价或者促销力度比较的商品的合集，理货员会将他们放在一起，这样，对于价格敏感的会直接过去挑选。
我们在梳理列表的信息也是一样的，我们需要将用户比较关注的信息或者产品的卖点信息层级抬高，减少用户在挑选时候的跳出率。
我们想提升列表的点击率也可以从另外一个角度是入口，就是想办法让用户在最短时间内可以看到更多的信息列表，让质变产生量变，这一点我们可以从改进交互的操作入手，让让用户看的比较多的列表交互。
因为这种形式的设计他占用的位置比较少，且只需用用户通过手指左右去滑动，便可以查看更多的信息列表或者产品列表。
在交互层面另外一个可以让用户看的更多的设计形式便是点击就换一批，这样可以让用户感受到我每次点击过后的详情列表和产品列表都是不一样的，这样每一次点击都会有新的“多巴胺”去刺激用户再次去点击“换一批”按钮，从而达到让用户看到更多的列表，已质变产生量变。
我们经常上网经常浏览新闻的朋友一定知道有个词叫做“标题党”,简单的来说就是标题经常以夸张、“故弄玄虚”的方式出现，UC是众多平台中运用标题“最好的楷模”，所以网民也会亲切的称之“UC震惊部”，所以一个列表流的标题对点击量的影响也是比较大的。
另外一个角度就是当标题显示不全的时候，用户对信息传递无法感知的时候， 我们取再好的标题也是没用的，也许关键信息会被省略掉，所以我们在设计标题的时候，也可以限制标题可输入的字数，避免文字的缩略显示，让用户可以完全看清标题的意思，提升用户的点击欲望。
我们产品在上新一个新功能的时候，我i们如何布局能去让用户从熟悉到使用我们的新功能都是需要一个过程的，我们需要慢慢的去引导用户，我们可以从一下策略去去入手：1.替换用户习惯的功能，2.把控出现时间，3.用动态吸引注意力，4.合理划分功能层级.、
我们每个都会有自己的习惯性的动作，例如我们习惯左手写字，右手拿筷子吃饭，我们每天回家习惯性的走同一条路，这些都是我们下意识的动作，是不需要经过思考的意识，那我们在软件的使用中，也会有这样的习惯，例如，通常底Tap栏的图标第一个通常是首页或者软件的主要功能，而最后一个通常会放个人中心，这也是我们在软件使用的中的共识，所以我们可以利用人下意识的习惯将常用的功能与新功能去替换，用户便会在下意识的惯性中去点错，例如网易云音乐为了推广“云村”功能，便会将以前在最后一个的“我的”给替换成“云村，会导致很多用户的下意识的动作点错而提升新上的功能”云村“的点击率。
我们在下班回家的路上，当我路过一些小吃摊的时候会觉得街边的小吃特别想吃，也特别有购买的欲望，这是为什么呢？因为我们在劳累的工作了，下班的时间也正是需要吃饭的时候，所以这个时候我们会看到街边摊的小吃特别想吃，也特别想买，因为他摆摊的时间点和位置都恰好满足了我们的需求，所以我们转换到界面里也是一样的，我们想要用户去分享一篇文章的时候，一定要等看用户在读的时候，然后在出现分享功能，这个时候如果用户读到比较精彩的内容，便会和朋友分享这篇文章，例如用户在进入商品也可以浏览的时候，我们这个时候可以出现满减的红包，这都是在适当的时候给与用户想要的，把控好了出现的时间。
在一些静态的元素中，突然有一个元素动起来，那么，那个动起来肯定是更吸引人的眼球的，所以我们在电商的页面页面中，会经常看到一些会动的icon和一些会动的胶囊导航，我能在付款页面也可以看到一些立即付款的按钮会忽大忽小的动起来，这都是为了吸引我们的注意力，引起我们去关注它的存在。
我们做设计排版的时候一定都听说过这样的一句话，就是你什么都想突出，结果你却什么都没有突出，这句话的意思是我们在做设计的时候一定要注意运用对比，将次要元素与主要功能的要做好主次的对比，这样的层次对比才有利于用户的阅读，可以分清主次。
我们在ui设计中也是一样的，要想用户快速的找到想要的功能，高频使用的功能和不常用的功能要做好强弱的设计区分，这样才能让用户一眼能看到自己想找的功能，例如美团和支付宝，都是将用户高频的操作放大并放置于顶部比较显眼的位置，方便用户去操作。
我们都知道，弹窗在软件中属于级别最高的通知，就相当于学校里面的校园广告，只要打开软件的人，基本都可以看到，所以我们想推广一个新功能的时候，使用弹窗是流量比较大的，但是也是比较打扰用户的，我们需要看情况而定。
软件的人均使用时长代表用户对我们人均软件关注度和我们给予用户的价值，当人均使用时长在增长的时候，说明我们的产品正在良性的增长，在提升人均使用时长我们可以从以下几个策略入手：1.让用户忘记时间，2.弱化用户的负面情绪，3.多变的板式消除疲劳，4.激发用户的好奇心
我们放假在家打游戏的时候，总有这样的感觉，就是打着打着不知不知的天就黑了，或者打着打着天就亮了，感觉时间过的非常快，但是我们需要注意一个细节就是一般打游戏的时候，游戏是会将顶部的时间状态给隐去的，是为了给用户更好的沉浸式的体验，正因为我们看不到时间，所以便会忘记这件事情，一局一局的打着游戏。例如早期的抖音，在进去界面后变会隐藏时间条，让用户在刷抖音的过程中忽略时间，所以 ，我们想要提升人均使用时长，在一些娱乐性的产品或者模式下，可以尝试着隐藏时间条，给予用户更沉浸式的体验，这样用户便会忽略时间这件事情。
我们在饭店高峰期去餐厅吃饭的时候，一般会遇到餐厅客满需要排队拿号的情况,海底捞的做法是给排队的客户免费的小零食,外界对海底捞的服务评价可以用16个字来概括：有求必应，无微不至，嘘寒问暖，小恩小惠，中国有古话是这样说的“伸手不打笑脸人”，也许我们在就餐中会有各种不满，但是海底捞都可以用他的服务去抵消客户的负面情绪。所以，我们一般在餐厅催菜是时候，不管菜做没有，服务员都会对我们说菜正在做，都是抵消我们等待中的负面情绪，让客户不会在等待的过程中离开或者退菜。
我们在做界面中也是一样的道理，我们的APP在实际运行过程中肯定也会遇到各式各样异常问题，我们做设计的时候要为用户提前给考虑进去，为用户提供贴心、无微不至的服务。例如我们用户可能在使用过程中可能手机信号不好，有的页面加载不出来，我们需要设计有趣的加载动画和页面加载不出来的时候的占位符，告诉用户我们的APP还是在正常的运行中，不是宕机了。
我们都开车或者坐车经过高速公路，我们会发现高速公路在一条直道后马上会迎来一个弯道，我们小学的时候都学过，两点之间直线最短，那么高速公路为了节省司机开车的时候，能否直接全部设计成直线的呢？答案是不可以，除了有些地方路线的规划外，其次安全因素也很重要，经科学家研究表明在笔直的公路长期行驶很容易导致驾驶员发生事故，这是因为在笔直的高速上行驶，驾驶员的神经长时间处于放松状态，容易麻痹大意，如果适当的时候来个转弯会提醒驾驶员注意力集中，减速行驶，从而减少事故发生率。其次从心理学角度来说，驾驶员一旦在笔直的高速上行驶，容易产生飙车行为，谁都会想猛踩油门来追逐刺激，如果适当时候来个弯路，能够抑制飙车行为的发生，从而减少故事发生率。
所以我们在设计板式布局的时候，让用户盯着单一的布局形式，用户很容易感觉到疲劳，从而会在页面跳出。我们为了避免这样的情况发生，让用户在浏览过程中能感受到板式的变化，而不是滑到底都是一样，单一且无趣，很容易疲劳，我们设计者需要在单一的板式寻求不一样的解决方案。
我们都比较喜欢看悬疑剧的一个重要的因素是因为情节一环扣一环，线索和剧情结合的比较紧密，剧情比较扣人心弦，能激发我们对真相的探索欲，这才是我们喜欢追悬疑剧的原因之一。
所有，我们做设计时候也需要给予线索让用户去探索，让用户感受到内容源的充沛，用户才会兴趣去向下探索，从而提升用户的使用时长，所以，大部分的APP在最后一个板式都会做成瀑布流的形式，因为他在滑动的时候会不断给予用户新的提示，告诉用户你不断往下滑，都会有新的内容。
留存率是用于反映产品的的运营情况的统计指标，我们产品的留存越高，说明我们产品很活跃，真正稳步的向前迈进，那我们在优化留存的策略可以从以下几个入手：1.优化初次上手体验，2. 减轻用户的使用负担，用内容留住用户，3.完善奖励机制，4.增加沉没成本
我们现在年轻人由于生活的节奏越来越快，在使用APP的时间往往都是碎片化的，用户的持续注意力会越来越短，一个产品在初次上手的难度越高，能劝退的用户就越多，用户在上手一款产品的时候，首先会关注界面是否易于上手，能不能快速找到自己想要的功能，例如在登录的时候设计验证码登录或者第三方的快捷登录，在新用户初次进去的时候，对新功能有使用说明，用户在初次体验是很重要，有了第一次的良好体验印象，用户才会有第二次第三次的回访率，这也是提升留存的第一步。
减轻用户的使用负担是指在核心功能尽量能让用户能用最短的时间去完成，让用户感受到产品对用户是有价值的，做到用完即走，例如，微信就算其他功能做在有趣，上手在简单，它的核心聊天功能做的不好，用户发一条要等很久， 我相信也不会有人去选择用它去聊天，早期的米聊，其他的功能和想法都是比较超前的，微信也是根据米聊的模式改进，但是早期米聊在即时通信领域不是很擅长，在发送消息的即时性上欠缺，导致失了先手，在手机聊天领域输了给微信。
在产品做好了核心功能，能够吸引一批忠实的种子用户，这样我们在一些附加功能，才是锦上添花，例如现在无论什么产品都喜欢做社区功能，就是希望用内容去留住用户的注意力，附加功能一般都是利用人性的七宗罪去设计布局的（傲慢、嫉妒、愤怒、懒惰、贪婪、淫欲和暴食。）例如微信的摇一摇是利用人想认识新的异性，扩大好友圈，汽车APP的社区功能会经常发一些车站的车模，来吸引精准用户的注意力，这些都可以提升用户再次来使用我们的产品。
我们在工作中，一定遇到这样的情况，就是公司会设置奖励机制，当员工的绩效达到一定的程度的时候，公司会给予员工一定的奖励，反正则会触发惩罚机制，这会使得员工为了完成目标而努力工作，从而达到目标得到的奖励会触发员工的“爽点”。
这是因为这样，所以越来越多的产品开始做自己的会员体系，在加入积分商城，最后在来个签到奖励，简单来讲，就是通过给予用户一些“爽”的东西，来让用户帮我们的产品达成一些我们需要的商业目标，其中最主要的目的就是用户的留存率.
我们在去理发店去理发或者在去网吧上网的时候，他们都会希望我们去办理一张会员卡，在往里面存在钱，有的是存多少送多少，当我们一但存钱办理会员后，我们会惦记着我们有类似的消费的时候，都会想起我在那家店里会员还有余额，会员里的余额就是们迁移的成本。
所以共享单车会推出月卡服务，视频会员会有连续包月或者年卡套餐，甚至我们点外卖开通会员也能享受大额的折扣，让用户感觉占便宜的感觉，这些都是为了锁定用户，增加用户的迁移成本，来达到让用户再次来我们产品来消费，从而提升用户的留存率。
产品的活跃度也可以称为产品的粘性，产品的留存率是计算单次打开产品的次数。而多次打开我们的产品也可以称为产品的活跃度，或者用户对我们产品的粘性,我们去优化产品的活跃的可以从以下几个策略入手：1.让产品看起来生机勃勃，2.主动与用户沟通，3.让用户有自己的社交圈，
我们都会有凑热闹的习惯，看到街边有人排长队我们会不自觉的看过去，所以我们在新闻看到了网红店会请人来排队，都是为了营造该店看起来很有生机，人很多，很热闹。
我们在做产品设计的时候也是一样的，需要在设计层面让用户看我们的产品也是很有热闹，很有生机，例如我们产品的运营区的图片会经常更换，让人感觉有人在运营，每天都是不一样的，当我们的用户关注的人比较少或者没关注的时候， 我们需要给用户去推荐质量比较高KOL去让用户去关注，有什么活动我也可以主动推送给用户，这都是可以让我们产品看起来有活力，从而让用户可以多次打开，提升活跃度。
我们小时候通常会被家长教导，遇到熟人和长辈要主动打招呼，这样会让我们看起来比较有礼貌，我们生活中也乐于和有礼貌的人去交往，因为对方会看起来比较有亲和力，比较好沟通。
我们做设计的时候也是一样，我们的产品也需要主动与产品去沟通，让用户去了解我们，例如，我们评论去外露，是在告诉用户我们这个商品已经得到了大多数的肯定，也可以让用户感受到我们这个产品其实用的人还是不少的，比较有生命力。
不知道从什么时候起，无论是什么类目都有了自己的社区，淘宝有自己微淘，咸鱼有自己的鱼塘，求职找工作的APP也开放了求职讨论专区，连墨迹天气都开放了社区功能，让大家可以拍自己的当地的风景来讨论。
为什么大量的产品开始做社区功能呢？因为他们希望自己的用户能在自己的产品有自己的社交圈，只有用户有自己固定的圈子，才会有用户粘性，把路人用户转化为死忠粉，大家一起来讨论，从而达到提升产品的活跃度。
核心转换率一般我们的用户需要走的流程比较多，我们需要按照实际情况去删减合并流程，来保障用户无障碍的可以付款下单，我总结一下几个优化策略：1.优化核心流程，2.丰富决策信息，降低转化顾虑
我们以前在放学的路上一定熟知自己家到学校的各种小道，在巷子的玩玩转转，比走大路要节省很多时间，节省了很多时间。
我们在做电商APP的时候，想要让用户快速下单购买也是需要提升用户的下单效率，例如我们以前输入完密码还需要点确认才能付款，现在我们在输入完第6位数密码的时候就直接付款了，现在手机的升级了指纹和面容识别后都不需要输入，就可以直接付款了，点外卖的时候，会有一键搭配购买，这都把以前复杂的步骤给整合优化，提升用户的下单效率。
已经简化到最简单的流程仍然步骤还是很多的时候，我们可以将流程分开展示给用户，例如我们的流程一共有12项，已经是优化的最精简了，这个时候，我们每个页面显示4个给用户去填写，如果用户在第二个或者第三个想放弃的时候我们这个时候提示他，马上就要完成了，用户想着我之前已经填写一页了，反正也没多少了，我就在坚持写一页把，例如我们常见的电商产品，现在都是支持先选购商品加入购物车，在需要购买的时候在提升用户登录并付款，避免用户还没选商品就被登录界面给阻拦了。这都是可以提升核心转化率的策略。
我们在超市购物时候，一般会先看看产品信息和生产品日期，然后在看看品牌，最后看看产品的价格，觉得合适就拿走付钱了，就算我们有挑选的空间，也会在这这家超市买，因为往往两家超市隔的都是比较远的，跑来跑去比较费力，但是我们在网上购物或者选东西的，换平台成本比较低，也不怎么费力，所以我们需要将我们的能有的优势都展示出来，降低用户的下单顾虑。
例如自如租房的优势就是有管家服务，服务比较全，这是它的优势，也是我们租房的时候比较担心的，有时候房间洗衣机或者热水器坏了找人也找不到，另外就是我们商品的销量好也需要展示出来，那么多人都买了都没问题，我也肯定可以放心的下单购买，我们产品或者平台有什么优势都可以展示全，去尽力打消用户最后的心理防线，从而提升下单转化率。
当我们想做增长的时候，会遇到各种各样的指标，经常我们会觉得提升哪个指标都会比较重要，然后我们在把各个指标一把抓的时候却发现与目标却是南辕北辙的背道而驰，最终是研究了很多数据指标，却仍然没做好增长设计。
其中最关键的因素是我们每找到唯一的关键性指标，即OMTM，,全称是 One Metric That Matters，最早提出这一概念的是《精益数据分析》这本书中提出的，后来肖恩·艾利斯在《增长黑客》一书将其称为“北极星指标（North Star Metric）”，现在“北极星指标”已经称为行业的通用词汇。
北极星指标即在纷繁的产品世界中照耀着我们去走向终点的指标，它是产品走向成功的关键且唯一的指标，我们整个组织的增长目标都应该统一指向北极星指标。那么北极星指标有什么作用？
（1）明确目标：让我们避免南辕北辙，，帮助我们确定现阶段的产品最需要解决的问题，帮助我们找到清晰的目标，来促进用户的增长。
（2）集中资源：有助于减少内部的沟通成本，整合企业的人力、技术、资金等资源，明确方向，力往一处使，利出一孔。
我们在前面说到北极星指标的重要性，我们前面也讲到关于很多数据指标，我们怎么可以确定符合企业定位的北极星指标呢？
北极星指标确立和我们自身的产品的属性、行业是密不可分的，不同的产品和行业也对应着不同的用户和盈利模式，用户价值的不同和商业模式不同，所对应的关键指标也会不同，因此，我们要确定北极星指标首先要了解产品的受众和我们的产品可以给受众提供什么样的价值来盈利、
在过去互联网高速的发展的过程中，也衍生出了不同品类的产品。但是总体来说，我们大致可以把互联网产品给归类为内容产品、社交产品、电商产品、工具产品、游戏等几大类目。我们可以看看不同的产品所对应的北极星指标。
如果我们确定了产品的北极星指标，那么接下来我们需要做的就是任务的分配工作以及各部门的协作与协调，让每位成员能够能明确各自的职责，这样我们设立的北极星指标才可能完成，这里我推荐一种在各大企业都开始推行的一种工作方式OKR（(Objectives and Key Results）工作法。全称为目标和关键成果，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。
OKR 这套系统最初由英特尔公司制定，在谷歌成立不久，被风投家约翰·都尔(John-Doerr)引入谷歌，并一直沿用至今。除了Google以外，现如今有很多公司在使用，国外Facebook，Twitter，Linkedin，国内我知道知乎，字节跳动，明道等在使用。
通过这么多公司的使用充分说明了OKR方式的可行性，OKR在执行过程主
要以季度为周期来进行管理。
整个OKR制定是从上到下，逐级进行拆分的类似金字塔式结构，最终拆分到团队或者个人OKR。
OKR中的“O”代表我们这次工作的目标，例如：年度目标、季度目标、阶段目标，“KR”是关键成果，就是这些目标可以通过哪些关键成功可以完成，然后还有一个Action(行动方案)，这些关键成功需要通过哪些方案去达成。
我们以一款内容社区类的产品为例子，我们这个产品的季度的北极星指标为提升用户的粘性，那么可能分配到我们设计负责人手上的目标为提升用户的留存率和简化产品的操作留程，那我们设计师需要做的可能是新增一个签到功能，让用户每天都记得签到来领奖励，或者简化直达看帖区的交互步骤，让内容能留住用户
所以我们北极星指标结合OKR工作法，如何在合适的阶段做合适的事，如下图所示
GSM模型是Google的用户体验团队提出的一种指标体系，与OKR工作法不同，OKR主要适用于整个企业的任务的排兵布阵，而GSN体系主要是用来量化用户体验的，GSM分别为目标（Goal）→信号（Signal）→指标（Metric），所以也简称GSM模型。
但是由于我们国内的互联网情况和国外的环境也是不一样的，经过本土化的改良，我们国内的GSM被精细化为6步。
我们来结合实际的案例来看下吧！
例如我们我们公司的一款民宿的产品，我们的产品团队接到的需求是提升我们产品的活跃度。
那我们的数据目标便是提升产品的活跃度，我们接下来的工作便是对产品的现状进行分析，以方便我们开展接下来的设计工作。
用户分析主要是对我们现在的用户进行一个比较全面的分析，了解我们用户群体的使用习惯，发现用户主要的查看内容和用户的痛点，以方便我们做针对性的设计策略
我们对用户问题的采集主要是通过软件自带的用户意见反馈和APP store 的用户评价，从这里去获取的用户对产品的评价都会是比较客观的。
我们通过评价可以发现，用户对产品存在的一些隐形的坑的体验不好，例如附近有装修会影响人睡觉的之类的，那我们怎么去帮助用户去避免这些问题呢？我们可以让一些经常住民宿的人去写一些住店的体验日记，方便我们用户去查看。
有了住店日记，我们的用户表现是什么样的呢？我们的用户在决定入驻一些民宿的时候，可以去多方位的去查看其他人发入住日记。可以做多方面的对比，这样用户不仅可以减少踩到坑，在对比的过程中，在使用我们软件的时间也会更长了。
那我们怎么可以让一些入住过用户去写一些入住日记呢？我们可以针对愿意写的用户写的好的用户的日记进行曝光，他可以获得自己的粉丝群里，然后，你发一篇日记，我们会奖励给你相应的金币，这些金币在积累后可以获得优惠券，在下次入住后可以减免相应的入住费用，然后我们的产品可以发现写的比较好的日记推送给没有住过的新用户，或者有意向、搜索过的用户，方便用户横向对比，从而提升用户的活跃度
（6）衡量指标
因为活跃度它是比较抽象的一个概念。我们怎么去验证我们的设计策略呢？我们可以通过一些用户的金币的积累去验证我们数据，这样就会比较直观。只有当有有用户去发表住店日记，他才能获得金币的奖励。
增长设计需要精准的界定用户的痛点，这是用户增长的重要基础，然后在聚焦核心的业务，不断的强化痛点来驱动用户的增长。
随着行业的发展，现在行业对Ui设计的要求也是水涨船高，我们每一次改动需要给企业去提供一个能说得通的理由，我们也需要不断的去学习行业里的新的知识，来丰富我们的思维，这样我们才能在寒冬中走自己的坦途，一起加油！
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文章来源：站酷 作者：Endings
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今年，我们在内部中后台产品进行尝试，发现「易用度」可以作为合适的度量指标，并成功推广到 35 个产品，帮助PD、设计师、工程师等产品设计者去衡量产品体验现状，发现改进机会点。实践证明，易用度，相比满意度、尖叫度、NPS，更适合技术类产品的体验度量。结合用户行为数据，可以为用户画像、改进方向、运营策略提供更准确的决策依据。
在公司内部，技术类产品种类繁多，有很大一部分是开发、运维人员使用的中后台产品，且以从 0-1 阶段为主。由于这部分同学本身工作复杂度高，又必须依赖内部产品来完成，所以长期以来“简单易用”成为大家追求的产品体验标准，他们也把“如丝般顺滑”作为终极目标。但现实情况是，上手门槛高是使用技术类产品最大的痛点。
对于前台业务的设计者，经常会使用「人+钱」，也就是「流量+付费」来衡量产品效果。通过成功率、转化率等指标，可以快速看到用户行为上的反馈，来指引后续优化。但对于技术类产品，尤其是强流程、工具型产品，很难找到一套契合业务特点的度量方式。理论上，使用「成本+效率」是比较合适的衡量维度，实际操作下来，找到设计和产品效果之间的因果关系，并非易事。
我们做了一个内部调查，发现产品设计者经常容易遇到这些问题：
体验度量是一个绕不开的话题。天猫、阿里云、华为、京东都有尝试提出解决方案，但没有统一的衡量维度。
设计方案与产品的市场反馈，需要一个可以解释关联关系的抓手，这对迭代方向的指引至关重要。
产品团队逐渐重视用户用户，但缺乏有说服力的指标。
业界在体验度量上的方案，大致分为 3 个派别：
客观衡量法：通过数据埋点监测用户行为数据。例如经典的 PULSE 模型，还有大家熟悉的运营指标，活跃用户数、留存率、ARPU、LTV等等。这对于还未商业化、用户基数少的产品不适用。
主观衡量法：收集用户主观打分。经典的满意度、尖叫度、NPS，可用性测试量表（如SUS），美国客户满意度指数ACSI。
主观+客观衡量法：把用户行为数据和主观打分结合起来，多数用归一化方式得出一个总分，把分数划分成不同档次作参考。Google 经典的 HEART 模型，内部 的 PTECH 模型，阿里云 QoUE 模型 ，华为云的用户体验模型。
在掌握了这些信息之后，我们在内部的技术类产品上，进行了一轮新的探索。经过半年时间的试点，结合业界的解决方案、内部产品的业务特性，我们最终选择主观衡量法，并使用「易用度」这个衡量指标。
易用度，英文 Customer Effort Score ，简称「易用度」，也有译成「费力度」，指的是用户使用某个产品/服务来解决问题的难易程度。目的是消除或减少用户使用产品过程中的障碍。
该定义来自 2010年 《哈佛商业评论》发表的文章——《Stop Trying to Delight Your Customers》。2013年，Gartner 子公司 CEB 发布 易用度2.0版本 的测量方法，定义为“解决问题的难易程度”（make it easy to handle my issue）。
它的源头可以追溯到美国用户研究专家 Jeff Sauro(2009)提出的单项难易度问卷（Single Ease Question，SEQ），在可用性测试之后，用户需要对一个问题进行打分，问法是“整体上，这个任务是非常困难-非常容易（7分制）”。
为什么说「易用度」更适合技术类的产品？主要基于技术类产品的三大特点。
总体指标
易用度：使用**产品完成**工作的容易程度。
影响因素
主要因素：产品及设计给用户操作带来的复杂度，我们称之为「基础体验」，包括帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
次要因素：用户特征对使用易用度的调节作用，也称之为「调节因素」。不同特点的用户，会影响易用度分数，包括操作熟练度、先验知识、行为习惯。
大家肯定要问，这些影响因素是怎么确定的，如何证明它们的合理性？这就要提到量表开发方法，基本上可以分为几个步骤：
step1.理论借鉴
从相关领域查找经典量表，站在巨人的肩膀上，经过实践检验的量表更可靠。我们首先从15种国际可用性测试量表中借鉴，抽出了一些关键的衡量维度。另外，易用度创始人Matt Dixon（2014）在《the effortless effort》书中，总结了在客户服务场景，费力的关键因素：
信息分类不恰当，反复描述问题（82%）
需要多次求助（62%）
帮助指引不清晰(59%)
找不到相关入口，频繁切换沟通渠道（59%）
step2.实践总结
我们盘点发现，技术类产品，绝大部分属于工具型产品，强调任务流程，也是用户痛点集中的地方。汇总多条业务线近1年的调研结果。除了功能、性能问题外，根据对完成任务的阻碍程度，无论是0-1阶段，还是1-N阶段，高频体验问题分布都集中在5个维度：
帮助引导
操作反馈
任务流程
概念术语
功能入口
step3.数据分析
通过整理归纳的影响因素，需要经过信效度验证，才能有说服力。简单来说，信度就是“可信与否”，指的是结果的一致性、稳定性及可靠性；效度就是“命中与否”，指的是结果反映所想要考察内容的程度。通过统计学的探索性因子分析，验证性因子分析，我们确定 5 个维度可以有效测量易用度分数的变化。详细可查阅《如何找到影响用户体验的关键因素？》。
从易用度-满意度-尖叫度-NPS，是一个用户预期的渐进变化。从中可以看出，易用度更关注的是基础体验，也就是“简单好用”。
为什么易用度相比其他指标更适合技术类产品呢？主要有 3 个原因：
1.内部试点发现，满意度无法准确衡量技术类产品体验
满意度不能很好衡量真实体验，分数虚高。我们在一些产品上，同时使用「易用度」和「满意度」作为总体指标，发现 43% 的用户满意度评分，高于易用度评分，可以理解为“产品我满意但不好用”。此外，易用度分数与满意度分数相关性高达0.77，具备很高的可替代性。
易用度更接近用户真实体验。对任务难易程度作出评价，用户在判断时会更直接，考虑使用过程中付出的脑力、时间等成本。对满意度作出评价，除了考虑产品本身的易用性，内部用户还会考虑其他主观因素，例如：
合作关系：你是研发，我是用户，担心给你满意度打低分了，之后就不满足我的需求了。
中庸倾向：满意度调查，已经是人尽皆知的评分，国人都倾向于打中上。
评价范围：易用度问的是完成工作的容易程度，范围更小，用户评价的时候更聚焦。满意度问的是整体是否满意，范围更大，用户会综合考虑很多因素，例如上面提到的服务支持、上下游协作、需求响应等等。
2.行业实践表明，易用度比 NPS 更能预测用户留存和成本变化
易用度更能预测用户留存。《哈佛商业评论》（2010年）发表易用度时，调研7500多名用户，数据显示易用度低的客户，94％的有复购意愿，88％表示会增加支出，仅1％表示会对公司持负面态度。Garter（2013）发布报告，基于49000多名用户数据发现，易用度分值从1分提升到5分，可以使用户忠诚度提高22%。Oracle（2015）发布服务云易用度白皮书发现，当用户表示使用产品付出了更少的努力，忠诚度提高18%。相反，从满足用户预期到超出用户预期，用户忠诚度的变化并不明显。
易用度更能预测成本变化。 Gartner（2019）对100+公司、12.5w用户的调研发现，易用度从高分到低分，可以降低37%的成本。
3.行业实践表明，尖叫度更适合成熟度较高的产品类型
目前在市场上，至少在国内，ToB 产品没有达到饱和，定位也各有不同。在企业用户心中，并没有足够清晰的心智和经验去判断。例如企业微信和钉钉，基本上很少有用户会同时使用这两个产品，那用户就无法准确评价二者的好坏。
更关键的是，很多 ToB 产品，用户多数是被动接受使用的，极少有选择余地。普遍的高技术门槛，也把他们尝试的意愿和可能性大打折扣。
对比满意度、尖叫度、NPS指标，易用度的优势在于：
关注用户完成任务过程中的阻碍，重视基础体验；
适合去度量特定的用户接触点和任务流程，以便了解用户解决问题的难易程度。
劣势在于：
对于分数过高或过低的情况，没有通用的基线，需要区分行业、产品类型、产品复杂度来衡量分数是否合格；
侧重基本体验，无法衡量用户的总体满意度。
经过半年的实践，我们采集了 35 个技术类产品的易用度，根据产品类型、产品阶段来区分。结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。主要发现：
产品类型越复杂，易用度越低。试点产品中，ToC 产品易用度均值 5.46，ToB 产品易用度均值 5.32，ToD 产品易用度均值 5.07。
产品阶段越早期，易用度越低。试点产品中，0-1 阶段的产品易用度均值 5.09，1-N 阶段的产品易用度均值 5.28。
如图所示，易用度有很好的区分度，不同产品类型的不同产品阶段分数呈现出差异性，我们可以根据这个数据，去评估自己的产品所在位置。
为什么总体上选择 5.5 分作为“易用”标准？
我们在这 35 个产品上进行易用度的尝试，最终收集了 4000+ 问卷数据，得出了技术类产品的体验基线：
总体均值 5.07 分，中位数 5 分。具体分布如图所示，认为“比较容易”（5-7分）的用户占 69%。
但由于内部的技术类产品，大多处于 0-1阶段，以现在的状态作为“易用”基线，显然不合理。
因此，我们需要结合业界的实践作为参考。我们收集到 2 家用户研究领域的老牌公司 Nicereply 和 HotJar 的数据。Nicereply 是一家咨询公司，它服务的对象既包括 C 端用户，也包括 B 端用户。HotJar 是一家专做用户行为监控的公司，它服务的对象主要是 C 端用户。因此，我们倾向于采纳 Nicereply 发布的基线 5.5 分，作为参考。
Nicereply 公司在2018 年发布的易用度 benchmark，基线为 5.5 分。
HotJar 公司在 2019 年发布的易用度 benchmark，基线为 6.09 分。
很多设计者会想，不就是一个问卷嘛，能发挥多大的作用？实际上，当问卷数据+用户行为数据，它将发挥更大的价值。
现状描述：对产品当前的功能、体验、性能的在用户心中的水位进行摸底，通过数据和主观反馈找到原因。
对比差异：技术型产品往往有多个角色共同使用，并且有上下游协作关系，可以通过问卷和数据发现不同角色的偏好，找出差异化的改进方向。
影响关系：当发现某些模块用户评价低时，需要下钻找到最相关的影响因素，这时需要用到相关分析，找到此消彼长或相辅相成的变化关系，以及用到回归分析，找到可能的因果关系。
聚类分析：结合问卷数据和用户行为数据，我们可以对典型用户进行分层，也就是我们通常说的“用户画像”，可以结合经典的 RFM 模型，找到高频、忠诚、高付费且评价好的用户。
以某个技术类产品 A 为例，通过现状描述，可以发现低分人群抱怨的问题集中在哪里，提出问题优先级排序。
通过对比差异，把用户根据人口学、行为特征进行单维分类，与易用度分数做交叉分析，找出人群之间的差异，有针对性改进。
通过影响关系分析，可以找到影响产品 A 易用度分数的主要原因，也就是用户为什么觉得好用/不好用。
通过聚类分析，结合问卷数据和用户行为数据，可以发现典型人群，制定差异化的运营策略。
在 35 个技术类产品上的实践，我们发现了一些常见现象和经验性的洞察，它并非都是普适的，却有很高的参考价值。
基于内部技术类产品的体验度量实践，我们得出以下结论：
实践证明，易用度指标衡量技术类产品更有效。技术类产品降本增效的商业目的、降低技术门槛的用户诉求、流程复杂上手难的痛点，决定了体验度量要关注基础体验。满意度、尖叫度、NPS去衡量都不太准确。
易用度的衡量维度，包括 5 个部分的基础体验。即帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。当前内部技术类产品的易用度基线是 5.07分，行业技术类产品的易用度基线是 5.5 分，产品类型（ToC/ToB/ToD）、产品阶段（0-1阶段，1-N阶段）也会有所差异。
结合行为数据，易用度可以进行描述、分类。使用现状描述找出低分人群的高频问题，使用对比差异找到多角色的不同诉求，分析影响关系找到影响易用度的主要因素，结合用户行为数据进行聚类找到典型人群。
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文章来源：站酷 作者：Ant_Design
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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
用户体验地图与服务蓝图常常会一起出现。因为，用户体验地图更聚焦于用户在前台端到端的体验，而服务蓝图更聚焦于由表面到核心后台业务及如何交付和幕后的操作，并且能与用户体验强关联起来。
服务蓝图是以公司角度展示的可视化界面工具。在每个阶段为用户提供的服务，且在服务过程中会涉及到的不同人员和不同的条件。并且在公司内，所有的人员都可以客观的理解并使用（所需各方的服务和支持）。
服务蓝图直观上同时从 4 个主要方面展示：
用户行为
用户在所有阶段中的体验节点。这里需要注意的是：一定要清晰的罗列出，用户在什么触点下做的什么行为。这样才能更好的进行技术（方案）评估及更好的服务用户。
前台
前台是围绕着与用户产生交互行为关系所展开的具体内容，内容可包含员工、数字设备、技术方案，也就是用户能看见的服务和能接触到的服务。
后台
后台是给前台提供技术方案支持的存在。
支持
支持过程包含内部人员和外部人员履行的服务步骤和互动行为。
优化产品/业务主要从 4 个关键点出发：
1. 找出服务流程的崩溃点或断点
对于线下智能服务，我们应该遵守一个基本原则：在一个完整的流程中，不应该出现「用户不知道要做什么和需要未知等待的事情」。
怎么找到崩溃点和断点？
主要从「田野调查」和「深度访谈」获得。可根据实际的项目展开定性研究。
2. 新服务、新体验该怎么执行
在更新体验流程的时候，一定要基于全新的角度出发。把自己想象成：我是一名刁钻的用户，你需要喂我吃饭的境界，最好还要帮我把饭粒粒分离。
还是以无人零售商店举例：前期准备节点
如（新服务）：在购物流程说明的物料中，把关键字圈出并划重点，在前期推广的时候安排店员进行随时讲解。
如（新体验）：把之前的定制便宜的物料，换成高逼格的、贴纸换成超大号的。
该怎么执行：根据蓝图规划设计“高峰值”的体验点，对购物流程说明的物料进行资源倾斜。
3. 衡量服务过程的每一步是否达标
衡量的标准：数据角度出发/用户购物速度/体验流程的衔接度等等
如（漏斗数据）：开业前期宣传来了 100 人，100 人阅读了购物流程，留下了多少人，在留下人中，多少人是在 10 秒内完成阅读进店体验（X 人….X 秒/分钟…）
4. 定义服务的“高峰值”
在不同的阶段设计用户的心理峰值曲线。
峰值和终值，是由 2002 诺贝尔奖得主、心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的。他发现大家对体验的记忆由两个核心因素决定: 第一个是体验最高峰的时候，无论是正向的最高峰还是负向的最高峰，一定是能记得住的。第二个是结束时的感觉。这就是峰终定律（Peak-End Rule）
举个栗子：宜家购物
宜家会在每个阶段给与用户不同的情感体验（我特别喜欢那个冰淇淋，如果你也是的话文章末尾点个赞呗）。
那么如何在蓝图上体现增值的点？主要从以下 4 个方面：
1. 时间：服务质量再高也会随着时间的消耗而消耗。
服务蓝图中的一步可能需要 5 秒，也可能需要 5 分钟，所以在顶部增加的时间能帮助大家更好的理解这个服务。
2. 衡量标准：服务的成功或价值需要一些体验因素来衡量。
这些因素是用户在心里判断服务是成功还是失败的关键时刻。比如，等待时间。
3. 情绪表达：对某些服务来说，理解用户的情绪状态是非常必要的。
比如，用户注册时，突然手机断网了也需要纳入考量因素。
注释说明：在内部讨论时，将说明的重点用 icon 的形式标记出来
#完整的服务蓝图
企业的资源是有限的，你不可能在所有点都达到用户的预期或者给用户全程的超高体验 。所以，需要做的是，在服务蓝图上配置资源来制造用户体验，使用户拥有一个美好的峰值和令人回味的终值，并且全程不突破用户的底线。
服务蓝图的结构要素，实际上定义了服务传递系统的整体规划，包括服务的设置、服务能力的规划。服务蓝图不是一个人的事情，在服务环节中的每个人都必须把“用户满意”作为自己的服务标准。服务蓝图提供了一个全局观点。服务蓝图也可以平衡业务需求和用户需求。
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文章来源：优设 作者：七月Xavier
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很久以前我写过一篇讲「用户体验」的文章，文中提到电影的观影体验是可以通过灯光、镜头、脚本、台词、道具、特效等等手段去塑造出来的。比如，《教父》中对灯光塑造角色形象的首次运用，营造出阴暗、冷酷、深不可测的角色形象，帮助观众去建立更立体的角色印象。
所以许多学习电影的同学会去分析电影里的某个镜头或某个片段的细节，聊这个镜头的拍摄用了什么样的手法，演员的表演传递出了一种什么样的信息，以值得我们去学习。于是许多学电影的新人就会以为，学好这些东西，就能拍出一部好电影。
但是作为一名导演，如果只关注这些细节去学习所谓的理论知识，而不知道这部电影背后的宗旨，支撑起整个故事脉络的重要信息，众多人物角色的复杂情感关系，以及剧本背景所表达的时代现象等等，那么就不可能在自己的电影里代入那些细节理论。甚至连如何推进到这样的场景都做不到，试问又怎么可能去聊某个镜头下的细节呢？
这叫缺乏上下文联系，也是任何行业的从业人员在学习该行业所需要具备的理论知识时，都会忽略掉的重要条件。
说一个真实故事。设计师 Teisanu Tudor 前阵子在 Instagram 上做了个实验。他扮演成一位资深 UX，每天通过网上找来的几张图片组成各种设计案例、教程、原则等帖子，分享在上面。受欢迎程度远超他的预期，而其中热度最高的帖子，是案例改版对比图，以及两个方案比较图，再加几句简单的总结。比如：
通过这样的说法，难道就能认为现在所有 App 或网页上的 banner 设计都是错误的？当然不能这么随意下定论。
许多人都以为通过这种简单的几个步骤就可以学会设计，且认为这个学习过程是有趣且轻松，可以速成的。
Teisanu Tudor 说：这种速成贴如此火爆，不免让人有些担忧。这些帖子里的案例几乎都是脱离改版目标的上下文背景去探讨体验的，可许多人都忘了目标才能决定设计改版后的效果，而不是单独看起来如何。
或者这类：
A 与 B，真的是 B 更好么？在不同设备与不同用户的条件下，仅仅通过视觉理论得出这样的结论，未免也过于仓促。
我们都知道，一个设计方案不可能适用于所有场景，设计师的主要能力之一就是在具体限制条件下，平衡好不同利益相关者，以及多个变量，产出合理方案。而类似这种帖子的火爆似乎在传递出一种信息，就是设计是不需要具体问题具体分析的，甚至通过这种细节的通用解法就能解决绝大多数设计问题。这就属于误人子弟了。
我经常会在一些地方看到有人在整理某个页面当中的设计细节，然后有模有样总结一遍，试图将其当做产品设计的某种理论或准则。比如截一张某款产品中的界面，说它的按钮摆放有问题，会导致用户如何如何，而依据就是之前得出的设计准则。其中最有趣的一次是，有个人拿着一款产品的设计方案去吐槽另一个产品的方案，说没对上…
在前面两篇理论文章里，我反复说过理论知识的重要性，它可以帮助我们产出设计方案。但是有一个点是没有被提及的，就是「理论知识的连接性」。
许多人会把自己看到或学到的东西看作是一个独立的知识模块，且希望在工作时能运用上，然而却事与愿违。于是渐渐排斥理论，觉得理论无用，形成一种认知，就是理论无用论。再也不去读书，不去学习理论知识，以至于在知识体系层面停滞不前，无法说明白自己产出的方案，只能说感觉：我感觉可以。
这些人再也不会去思考自己为什么做这个需求，以及这个需求的利益相关者是谁，用户的目标，企业的目标，甚至是这次需求的指标，而只是看界面从某个原则上来说是否合理……而这所谓的原则，只是一些无关紧要的东西，却被人当做设计圣经。
这就是理论知识逐渐被人轻视的原因，许多人本末倒置，再也回不到正确的那条路上。
比如，前阵子有位读者问我：呆总，你看 QQ 这里把一些未开通的特权放出来，吸引用户去开通，但是绝大多数直播产品的勋章体系也挺丰富的，却很少看见会这么做的，是为什么呢？
类似这样的问题，在缺乏业务背景，商业目的，需求指标等前提下，是不可能得出一个绝对结论去证明其他产品为什么不这么做的。这是现在大多数人面临的问题，但却不自知。
就像我这个系列文章里说的一样，理论知识当然重要，但是破碎的理论，是有反作用的，所以需要串联，从全局角度出发，再深挖到细节。而不是只聊大方向，或只聊细节。
举个例子。当我们拿到一个需求，说要从 0-1 做一个长视频产品的弹幕体系。可能很多人就会无从下手，第一直觉想的是去找所谓的竞品抄一下。可能还会像上面那种对比图一样，把几个产品的弹幕界面截图下来比较下，试图从界面元素角度判断哪个设计得更合理。但是会发现，即使是抄，也会抄不到位，甚至会被老板质疑这个方案的合理性。而你能反驳的只是：别人也是这么做的。
而关于不同用户发布弹幕的权限，比如次数、时间限制、字符差异等重要信息，就被忽视掉了。包括各种违规弹幕，以及如何判断违规的弹幕，甚至是弹幕在屏幕上出现的密度、形式、速度等信息可能都无法考虑到。这就是现在许多设计师存在的问题 —— 过分专注界面元素，忽视其背后的信息。
虽然我在之前一篇文章里提到，注重细节的重要性，但是理论知识，从来都不是相互独立的，尤其是与项目相关的，更不可能从某个单点出发得出全面的设计方案理论。
如果你是刚入行的设计师，这么做无可厚非，就像学习电影的学生一样，它确实是学习理论的一种途径，只不过缺乏连接。但如果你已经入行一些日子，觉得自己进步缓慢，甚至感到迷茫，且读完我写的文章也意识到了这个问题，那你就要开始反思，自己对于理论知识的学习是否有主动去将它们串联起来。
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文章来源：优设 作者：呆呆U理
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