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Garmin 拥有我的所有数据——那么 Runna 为什么要为我制定更好的训练计划呢?

杰睿 设计管理与成长

Runna 与 Garmin 的标志
Runna 与 Garmin 的对比

三年前的圣诞节,我收到了一块 Garmin 手表。

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Garmin 手表图片
我漂亮的 Garmin 手表(我有中间的那块)

当时我已经跑过几次马拉松了,但我从来没想过自己会像以前那样,追踪心率、恢复时间、步频……我只是跑而已。不过,嘿,这真是个礼物。所以我戴上它,很快就变成了那种即使走到街角商店也戴着Garmin手表的人。

让我惊讶的是,我竟然如此喜欢它。看到我的静息心率下降?太棒了。长跑后的恢复时间?奇怪的是,令人满足。手腕上那些科技感十足的小绿灯?感觉非常严肃。慢慢地,我开始思考:也许Garmin了解我。

几个月前,在备战爱丁堡马拉松训练时,我决定用 Runna 来“偷懒”。如果你还没听说过 Runna,它是一款训练应用,可以根据你的目标、日程安排、过往表现和进度,为你制定个性化的跑步计划。它就像口袋里装了一位真正的教练,只是省去了写字板和短袜的麻烦。

这次,为了我的下一场马拉松(如果你想知道的话,是在香槟区),我想:还是给Garmin一个机会吧。他们有我多年的数据。他们肯定比任何人都更有能力为我制定一个有效的计划。

他们不能。

用户体验对决:Runna vs Garmin

让我们来分析一下。

目标设定

  • Runna:有人问我是否在为比赛进行训练,旨在提高距离,产后恢复(尊重),甚至进行一些混合功能健身。
  • Garmin:“跑步还是骑行?”然后……“比赛还是里程碑?”就这样。甚至连“新手爸妈想在午睡间隙偷偷跑步”都算不上。
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目标设定:Runna 与 Garmin
目标设定:Runna 与 Garmin

种族选择

  • Runna:我输入了我真正要跑的马拉松的名字。它就弹出来了。太神奇了。
  • Garmin:仅限常规的 5 公里、10 公里和半程马拉松选项。Garminland 似乎没有全程马拉松。
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选择你的比赛:Runna 和 Garmin
选择你的比赛:Runna 和 Garmin

时间估算

  • Runna:根据我过去的跑步情况,他们建议我制定一个明智且可实现的目标时间。
  • Garmin:尽管过去 3 年里我每次跑步都戴着 Garmin,包括参加多次半程马拉松,但它们却没有任何提示。

训练计划

  • Runna:为我量身定制。恰好在合适的一周开始,让我为比赛做好准备。感觉很有挑战性,但也很现实。
  • Garmin:选个教练,选个计划。第一次跑步?九分钟……中间走两分钟。我两个月前真的跑过一场马拉松。我们来这里干什么?

Garmin 用户体验中最糟糕的四个方面(我统计的)

  1. 缺乏个性化:仍然显示骑行选项。我从来没有骑过自行车,一次也没有。除了 2021 年骑 Lime Bike 去赶地铁。
  2. 问我跑步习惯是什么:你好?你有我的手表数据吗?
  3. 教练描述:Vibes-y bios,不清楚他们将如何帮助
  4. 同一流程中多次请求条款和条件 + 隐私:为什么我们要重复执行此操作?您还好吗?

令人心碎的是:Garmin 有数据,但没有产品。

真让人沮丧:我信任Garmin,真的。他们三年来一直在追踪我的每一次心跳。但到了用这些数据来指导我的时候,他们好像把所有知道的都忘了。

如果您允许的话,我提出一些假设:

1. 遗留系统和缓慢的迭代

Garmin 的软件的发展速度跟不上其收集的数据的速度。

2. 以教练为中心,而不是以用户为中心

他们的计划是由少数教练制定的。这对品牌来说很棒,但灵活性却很糟糕。这种体验感觉就像:“这是教练杰夫认为你应该做的”,而不是“这是根据你最近的跑步情况你需要做的”。

3. 风险规避

一个放之四海而皆准的计划总比一个过度拟合的计划好,对吧?错了。跑步者能分辨出一个计划什么时候不靠谱。

4. 硬件>软件

Garmin 的真正业务是手表,而不是教练。应用体验感觉像是他们一直在维护的一个功能,而不是他们真正投入的东西。

Runna 的正确之处:利用数据和同理心进行设计

让我们把鲜花送给该送的人吧。

  • 实时调整:错过训练?它会调整。感觉不舒服?它会减慢你的速度。例如,我最近因为生病错过了几次训练,回来后,Runna 会立即询问我是否要根据错过的训练重新调整计划,还是继续使用原来的版本。感觉这款应用真的在为我着想,而不是照搬剧本。
  • 目标明确:您始终知道每次锻炼的原因。
  • 对话式用户界面:设置起来感觉就像与教练聊天,而不是 2012 年的尘封 PDF。
  • 势头强劲:Runna 发展迅猛。你看得出他们一直在迭代、测试、改进。感觉充满活力。

Runna 成功地建立了信任,在像马拉松训练一样亲密的空间里,信任比统计数据更重要。

Garmin 仍然会追踪我的每一次跑步,但 Runna 会告诉我接下来该跑哪条路。这就是差距。

那又怎样?Runna 不仅打造了一款出色的产品,还填补了其他人未曾发现的空白

我越想越觉得:Runna 之所以能蓬勃发展,是因为其他训练计划都停留在过去。

Garmin、Polar、Coros……大多数巨头都把教练功能放在了硬件之后再考虑。他们的训练计划仍然感觉像是 2015 年的 PDF 文件,只是换了个用户体验。智能手表已经进化了,跑步者也已经进化了。

Runna 看到了其中的差距。一款从用户情境出发,运用实时数据,像真正的教练一样灵活调整,并且使用体验良好的产品?这真是开创性的……主要是因为之前没人费心去做。

这不仅仅是跑步。

您可以在以下方面感受到同样的差距:

  • 睡眠指导:为什么每个应用程序在了解我的 REM 周期后仍给出“睡 8 个小时”之类的通用建议?
  • 营养:宏观追踪器很多,但哪里有适合的实时计划,而不是 2009 年的卡路里计算器?
  • 财务指导Cleo AI!):潜力巨大,但大多数工具仍然感觉像带有表情符号的电子表格。

这里有一个产品模式。当一个传统平台收集数据,却无法将其智能化时,它就为那些更新、更快、更有同理心的平台敞开了大门。

 

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

人工智能时代用户体验导航实践者日志

杰睿 用户研究

随着人工智能、自主代理以及语音和环境计算等新兴模式的兴起,设计的界限变得模糊——我不禁要问:用户体验专业的未来会怎样?

今天:用户体验的现状

根据《用户体验趋势 2025》报告,如今的用户体验 (UX) 现状反映出一门日趋成熟的学科,它日益成为数字产品构建、扩展和演进的基础。用户体验已经超越了屏幕和界面——现在,它应该能够指导战略制定、引导系统思维,并塑造团队如何在复杂环境中为用户构建产品。

大规模个性化

如今,个性化已远远超出了保存偏好设置或定制内容的范畴。通过将机器学习模型嵌入设计系统,我们能够根据行为、情境和预测信号,提供实时自适应的体验。

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我的个人 Spotify 界面展示了为我挑选和制作的精选专辑和音乐的个性化层。
我的个人 Spotify

Spotify例如。它的推荐引擎会不断适应用户的收听习惯,不断推送新音乐,并精心策划与用户同步更新的播放列表。这是规模化的个性化——由人工智能驱动,通过用户行为进行精细化,并在几毫秒内完成。

为这些体验进行设计意味着超越静态人物角色,转向动态行为。用户体验以洞察力为依据,以数据为支撑,并由与用户共同演进的系统驱动。

深度合作

各自为政的设计交接时代已经一去不复返了。如今,用户体验蓬勃发展,设计师、项目经理和工程师从一开始就齐心协力——不仅为了交付,更是为了探索发现。《2025年用户体验趋势》报告将此视为用户体验成熟的标志:整合的、解决问题的团队,在用户价值和业务影响方面保持一致。

这一愿景与 Marty Cagan 的“赋能产品团队”理念相契合——跨职能团队负责成果,而不仅仅是交付成果。在他看来,设计不仅仅是一个辅助角色,更是塑造和解决重大产品挑战的核心。

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该图展示了产品经理、产品设计师和工程师之间产品三人组的关系图。其中,可行性和价值与产品经理相关,可用性与设计师相关,可行性与工程师相关。
图片来源:Maze、Marty Cagan — 产品三重奏图

尽管趋势报告强调了协作的存在,但卡根也鼓励我们思考协作的质量。他提醒说,协作并非共识。被赋能的团队被信任能够做出决策、承担风险,并相互挑战,但要保持一致,而不是千篇一律。

在他的著作《灵感》中,他指出,当团队在清晰、有背景和自主性的情况下运作时,优秀的产品就会诞生。用户体验不仅仅是在餐桌上,它还有助于定义餐桌的用途。

默认道德与包容

影响力越大,责任也就越大——没错,我套用了蜘蛛侠本叔叔的话。如今,道德设计已成为核心期望,这不仅体现在理论上,也体现在实践中。团队被要求解决所有问题,从算法偏见、排他性默认设置,到操纵模式和虚假信息。可访问性、隐私和心理安全不再是次要的考虑因素,而是产品本身的必要条件。

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包容性设计应易于理解、实用、公平且符合伦理道德。概念及插画:Trina Moore Pervall
概念与插图:Trina Moore Pervall

包容性设计超越了合规性。它旨在为边缘案例和以往服务不足的用户进行设计——理解种族、性别、能力、语言和社会经济地位如何与技术交织。优秀的团队优先考虑共同创造,在研究和测试过程中引入多元化的视角,从而从零开始构建更公平的体验。

随着系统自动化和自主性不断提升,伦理风险也随之上升。设计师现在必须考虑意外后果、系统层面的危害以及长期信任。伦理框架正在演变为实际操作实践:清单、红队审查、偏见审计和问责制度。

正如《用户体验趋势 2025》报告中所强调的,合乎道德且包容的设计并非一层简单的附加功能,而是塑造整个产品体验的视角。在当今体验驱动的世界中,它是质量的基准。

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插图描绘了一个雕刻的人头,其中大脑中有一个迷宫,抽象的线条象征着人类大脑为了适应人工智能的转变而需要建立的新通路和连接。
图片来源:麦肯锡公司——什么是人工智能代理?

正在发生的转变:工具链、裁员和人工智能重置

虽然未来常常感觉只是理论上的,但当今的设计师已经在引领工作方式的巨大转变。

野外的人工智能代理

早期的人工智能代理已然重塑工作流程。人工智能代理是一个能够根据所获得的信息进行推理、规划和自主行动的系统,用于管理工作流程、使用外部工具并适应变化。n8n.io 等工具可帮助团队轻松实现多步骤流程自动化——从生成内容、汇总研究成果,到集成 API 和触发提醒。这些并非科幻小说中的“助手”。它们是真实存在的,唾手可得,并且正在助力创造性工作。

我们不要把AI代理和自动化混为一谈。我最近看了Futurepedia的Kevin Hutson对AI代理的分析,他提到:自动化更像是预先定义的固定步骤,而AI代理是一个更具动态性和灵活性、能够推理的系统。”

他在视频中指出,代理商依赖三个关键要素:

  1. 大脑(法学硕士) ——大型语言模型,如 ChatGPT、Claude、Gemini 等,负责推理、规划和语言生成。
  2. 记忆——这使代理能够记住过去的交互,并利用这些背景做出更好的决策。它可以记住对话中的先前步骤,也可以从存储的记忆源(例如文档或矢量数据库)中提取信息。
  3. 工具——代理如何与世界互动——搜索网络或从文档中提取信息、通过发送电子邮件、更新数据库或创建日历事件采取行动,以及呼叫其他代理、触发工作流或融合操作的编排。

如今,设计师们正在尝试使用各种智能代理来执行用户测试、市场调研、标记可访问性问题,或根据书面提示构建原型。问题不再在于智能代理是否会帮助我们,而是我们如何围绕它们进行设计。

无代码和氛围编码的持续兴起

WebflowFramer以及现在的Figma Make等无代码平台,让设计师能够绕过工程师,更快地将他们的愿景变为现实。结合 AI 辅助创作,“氛围编码”正在兴起——一种将直觉与快速工程相结合,生成布局、内容和流程的实践。

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展示 vibe 编码工具、v0、Superwhisper、Cursor、Bolt 和 Lovable 的不同标志。
Vibe 编码工具包

氛围编码不仅仅是一个新的流行词,更是思维方式的转变。Bolt和Lovable等其他工具是更专业的氛围编码工具,它们允许创作者通过感觉、基调和能量进行创作。设计师可以描述体验的氛围——俏皮、严肃、简约、大胆——并使用 AI 工具将这种意图立即以视觉形式呈现。它快速、直观,并且与许多创意人员的实际想法高度契合。

这不仅仅关乎速度,更关乎权力的转移。设计师现在可以更自由地进行实验,更快地迭代,并掌控更多的生产流程。这种自由改变了我们的思维方式——让我们更加注重表达和品味,设计师必须能够清晰地、有品位地表达设计语言,向机器传达产品需要的感觉、流程和功能。

AI重置和新团队结构

《福布斯》报道,“人工智能重置”正在引发科技行业的大规模裁员——这不仅仅是为了节省成本,而是为了打造更精简、更“AI原生”的员工队伍。各大企业正在裁员,重新思考团队结构,并更加重视工具链而非员工数量。

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图示为会议室中人类和机器人面对面坐着的场景。
图片来源:Getty via Forbes 文章

设计团队被要求以更少的资源完成更多的事情。这种转变要求设计师不仅要具备视觉技能,还要精通操作——熟悉自动化、系统思维和快速原型设计。

“我们不再只是设计产品。我们正在设计工作本身的方式。”

明天:UX 的不久的将来

谷歌 I/O 2025 大会上公布的众多创新成果,预示着未来用户体验 (UX) 趋势的到来。新产品的发布标志着人类与跨平台和设备的人工智能系统交互方式的重大变革。设计师必须理解这些信号,并运用它们来打造全人类可用且包容的体验。

人工智能驱动的个性化

想象一下,用户界面能够如此深入地理解你的行为,甚至预测你下一步会做什么。人工智能与日常工具的融合,实现了前所未有的个性化水平。例如,谷歌的Gemini AI助手在Gmail中提供“个性化智能回复”,模仿用户的写作风格,从而提高沟通效率。这种级别的定制通过提供直观易懂的交互方式,提升了用户参与度。

从用户体验的角度来看,这引出了更深层次的问题:个性化在什么时候会变成操纵?我们如何构建基于个人需求的用户体验,同时确保其透明度和用户控制权?

语音、手势和多模式用户体验

传统的基于屏幕的界面正在不断发展。如今,设备拥有更强大的功能,能够处理并响应语音命令、手势和视觉信号。“Gemini Live”的推出就体现了这种转变。通过这项功能,用户可以立即使用摄像头与人工智能进行关于可见物体的对话,从而与周围环境互动。

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展示 Gemini Live 的移动交互,使用视频与 AI 进行通信,提供视觉环境和实时响应。
图片来源:谷歌

这带来了新的用户体验挑战:我们必须创建对话和手势反馈循环,使其与点击带来的清晰度和可靠性相媲美。我们可以实施哪些策略来确保每种用户交互方式的可访问性?

系统胜过屏幕

跨平台和设备的无缝集成是用户体验未来的关键。谷歌通过其“AI模式”搜索功能,用交互式聊天机器人体验取代了传统的搜索结果格式,使用户能够更直观、更快速地收集信息。

谷歌推出了一款名为“Stitch”的互动编码工具,它允许通过自然语言输入和图像提示进行应用程序开发,从而连接设计和开发流程。我很好奇这些发展将如何影响工程团队。

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Google Stitch 界面展示了该工具的一些主要功能,右侧有一个侧边栏,用于快速协作和查看设计概念。
Stitch的主要功能

这些工具的开发表明,行业正持续转向人工智能增强的设计方法,将用户体验设计从单一的UI扩展到多个界面和情境。随着人工智能成为日常交互的基础层,设计师现在需要专注于系统编排而非构建,因为他们需要创建能够带来切实成果的隐形架构。

谷歌的最新进展揭示了未来的发展方向。这些新产品的发布表明,未来的用户体验设计将超越传统的点击,在用户的整个环境中创造沉浸式体验。

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人类的手和人造机器人的手指接触,类似于米开朗基罗的“创造亚当”。

未来 5-10 年的用户体验

未来十年蓬勃发展的设计师将是那些倾向于模糊性、以同理心塑造新兴技术并坚持技术人性化原则的人。

人工智能代理作为体验伙伴

智能代理的兴起意味着用户不仅与界面交互,还会与界面合作。从个人日程安排到购物助理和创意协作者,智能代理将以越来越自主的方式执行任务

在未来5到10年内,我们可以预见人工智能将从各自孤立的、特定任务的代理转变为完全集成的多代理生态系统。这些系统将允许人工智能代理相互协作——协商日程安排、委派任务,甚至跨平台学习共享的用户行为。想象一下,一个项目管理人工智能与你的个人日历代理、团队研究代理和市场分析代理协同工作——所有这些代理共同努力,让你保持专注和高效。哇!光是想想这场景,我的脑袋就疼。

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该图表展示了人工智能代理工作流程,其中显示了人工智能模型、网络和通信渠道之间的自动化层。
图片来源:n8n.io | n8n 研究代理工作流程

大规模采用人工智能代理很可能成为职场常态。据Salesforce称,人工智能代理的使用率预计将大幅增长 327%,预计生产率将提升高达 30%。对于专业人士来说,这不仅仅是一项竞争优势,而是一项基本期望。就像我们今天被期望知道如何使用电子邮件或电子表格一样,熟练地管理和与人工智能代理协同工作将成为标准。

对于用户体验设计师来说,这意味着不仅要创建用户流程,还要创建代理框架。我们需要塑造代理之间的沟通方式,如何向用户呈现决策,以及如何在每次交互中维护信任、情境和界限。

这挑战我们设计出关系型而非交易型的体验。我们如何与数字实体建立信任?优秀的“代理人格”是什么样的?我们如何在不让用户感到不知所措的情况下赋予他们控制权?

正如经济学家理查德·鲍德温所说:“人工智能不会抢走你的工作——但懂得如何运用人工智能的人会。” 这正是设计师必须蓬勃发展的地方:打造能够构建、协作和加速工作流程的智能体。人类的优势就在于你。

无界面的未来

屏幕或许会消失,但设计将永存。正如Muhammad Zeeshan Asghar在LinkedIn 的这篇文章 中所强调的那样,未来十年的用户体验可能更多地取决于我们的感受和感知,而非我们点击和滚动的内容。从神经接口到环境计算,交互将越来越多地通过空间、感觉和微妙的情境感知线索来促成。

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语音、VR、AR 和感官交互等多模式媒介的图示
图片来源:Toptal | 多模态现实

这种转变挑战着设计师超越可见表面的思维。我们需要成为无形的编舞者——设计出无需依赖屏幕、按钮或点击即可直观体验的反馈回路。未来的用户体验层可能存在于我们的环境、可穿戴设备或神经信号中——但它仍然需要意图、清晰度和人性化的触觉。

设计师作为道德的协调者

随着自动化逐渐取代人工,设计师的角色将变得越来越具有战略意义。我们不仅要塑造用户旅程,还要塑造其背后的道德架构。我们的工作将决定人工智能的功能、服务对象以及界限的划分。

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这是一幅非常详细的数字插图,描绘了一位人类指挥家在未来派玻璃圆顶音乐厅内指挥一支人工智能机器人管弦乐队的场景。
作者使用 ChatGPT 制作

正如Design Bootcamp 的这篇文章所概述的那样,人工智能时代的道德用户体验设计不仅仅是为了防止伤害,它还关乎预测意外后果、为极端情况进行设计,并将人类价值观融入可扩展的算法中。仅仅问“我们能做到吗?”已经不够了,更重要的问题是:“我们应该做吗?”

这需要与数据科学家、伦理学家和产品负责人进行更深入的合作。这要求人工智能决策的透明度,以及决策影响对象的公平性。随着人工智能变得越来越自主,设计师必须在每一次体验中维护用户的信任、自主权和尊严。

道德设计不会只是一张幻灯片,而将成为基础。

未来不会由那些仅仅适应人工智能的人所引领,而是由那些带着意图、责任感和人性引导人工智能的人所引领。

OpenAI 收购 io:用户体验的范式转变

OpenAI 以 65 亿美元收购了由前苹果首席设计师 Jony Ive 创立的 AI 硬件初创公司 io ,这是一个里程碑式的举措。此次收购标志着 OpenAI 战略性地进军消费硬件市场,旨在开发超越传统屏幕和界面的 AI 原生设备。

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OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和苹果前首席设计官 Jony Ive 的肖像。
图片来源:OpenAI—Sam & Jony 介绍 io

OpenAI 与艾维的设计公司 LoveFrom 的合作,旨在重新定义用户与科技的互动。通过将先进的人工智能功能与标志性的工业设计相结合,此次合作旨在打造能够感知情境、融入环境并无缝融入用户生活的设备。

这一举措凸显了用户体验的转变,这种转变不仅注重用户友好,更注重以用户为中心——强调同理心、符合伦理道德的设计以及几乎无形的实用性。据《纽约邮报》报道,这笔交易暗示了一种全新的交互设计类型:屏幕可选、多模式,并且由意图而非输入决定。

对于用户体验专业人士来说,这一发展预示着更广泛的转变:我们不仅仅是在设计软件;我们是在设计智能的、具身化的体验。这需要一套融合行为科学、交互设计和系统思维的混合技能,而这在以前是前所未有的。

用户体验 (UX) 正在进入一个新时代——它不再由工具定义,而是由各种张力定义。速度与深度、自动化与意图、力量与同理心之间的张力。设计的下一个前沿并非控制,而是对话。对话关乎人与机器、意图与结果、可能性与原则之间的张力。

我对设计师的建议是:每天学习新知识,在瞬息万变的技术和体验设计领域保持适应力。成为早期采用者,拥抱实验。努力成为“超级IC”(Super IC),这个称号由Meta 产品设计总监Garron Engstrom创造——在代理设计时代,他们能够将商业目标、领导力、新兴技术、产品和以人为本的思维融为一体。

我们所有人面临的问题不仅仅是“我们能设计什么?”而是:

“我们的设计面向什么样的世界?”

参考

UX 趋势 2025 报告 — UX Collective:https://trends.uxdesign.cc/

2024 年顶级 UX 设计趋势——UX 设计学院:https://www.uxdesigninstitute.com/blog/the-top-ux-design-trends-in-2024

Vibe 编码综合指南 — Madhukar Kumar:https://madhukarkumar.medium.com/a-comprehensive-guide-to-vibe-coding-tools-2bd35e2d7b4f

人工智能重置:裁员与工作新现实 — 福布斯: https: //www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/02/12/ai-reset-layoffs-rto-and-the-new-realities-of-work/

n8n.io — AI 工作流代理的实际应用 (YouTube):https://www.youtube.com/watch?v =EH5jx5qPabU

Google I/O 2025 大会上宣布的所有内容 —《连线》杂志:https://www.wired.com/story/everything-google-announced-at-io-2025

Google I/O 2025:重大公告 — The Verge:https ://www.theverge.com/news/669408/google-io-2025-biggest-announcements-ai-gemini

UI/UX 和 AI 可访问性的未来 - LinkedIn(Asghar Jafri):https://www.linkedin.com/pulse/future-uiux-how-ai-accessibility-shape-next-decade-asghar-8epkf/

UX 的 Agentic 时代 — UX Collective:https://uxdesign.cc/the-agentic-era-of-ux-4b58634e410b

在人工智能时代探索用户体验设计的道德格局——设计训练营:https://medium.com/design-bootcamp/navigating-the-ethical-landscape-of-ux-design-in-the-age-of-ai-25c12ad3ed6d

用户体验与人工智能:设计未来 — Qubika:https ://qubika.com/blog/ux-ai-designing-the-future

OpenAI 收购 io —《金融时报》:https://www.ft.com/content/8ac40343-2fd1-4035-9664-47c77017d0d3

OpenAI + Jony Ive 合作 — OpenAI: https: //openai.com/sam-and-jony

OpenAI/io 收购——纽约邮报:https ://nypost.com/2025/05/21/business/ex-apple-exec-jony-ive-joins-openai-in-6-5-billion-deal-for-ai-devices-startup/

Agentic AI 对劳动力的影响 - Salesforce:https://www.salesforce.com/news/stories/agentic-ai-impact-on-workforce-research/

 
 

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史蒂夫·乔布斯最重要的用户体验规则(大多数设计师都忽略了)

杰睿 设计思维

让我们先来看一个惊人的数据:根据尼尔森诺曼集团的一项研究,用户在不到10秒的时间内就会决定是否停留在网页上。没错,就是10秒。你花了几个小时(甚至几天)来完善这个设计?用户只是在眨眼间就做出了快速判断。然而,大多数设计师却忽略了一个改变游戏规则的原则——史蒂夫·乔布斯正是基于这个原则创立了苹果。

这可不是些空洞的激励话语。这条规则看似简单,却被大多数人低估了。

规则?简单比看上去的要难。

乔布斯说得最好:“简单比复杂更难。你必须努力理清思路,才能让事情变得简单。但最终这一切都是值得的,因为一旦你做到了,你就能移山倒海。”

你知道吗?他说得对。想想看——有多少次你为了“增加一个功能会更容易”而在用户界面里塞满额外的按钮?或者为了给利益相关者留下深刻印象而展示一个过于详细的线框图?(我经历过,也做过。)但这种做法呢?这与苹果产品令人上瘾的本质背道而驰。

那么,让我们来分析一下。

为什么大多数设计师忽略了这条规则

问题在于:我们都在忙于各种优先级的权衡。用户想要同时拥有所有功能(“为什么这个应用不能同时煮咖啡?”)。产品经理总是问:“我们能不能在这里再加五个标签?” 而截止日期则会让你怀疑时间是否真的存在。

事实上,简单并不浮夸。它不会在设计评审中赢得一片喝彩。但是——这是一个很大的“但是”——它什么能取得成果。因为简洁不仅仅关乎视觉效果。它在于减少摩擦,让选择变得轻松。它在于在用户意识到问题存在之前就解决问题。

想要证据?看看初代 iPod。一个滚轮,一个按钮。革命性的。

一个令人谦卑的个人故事

好吧,坦白说。几年前,我为一款 SaaS 应用设计了这个仪表盘。当时我兴奋不已。我把所有你能想到的指标都加进去了。页面浏览量、参与度、转化漏斗、用户热图——应有尽有。这简直就是一场数据自助餐(至少我是这样认为的)。但当我们上线的时候,你猜发生了什么?

一片空白。用户不知所措。没人知道该点击哪里。

确实少更多的

如何拥抱简单(而不失去理智)

这就是关键所在。如何才能把这个原则应用到自己的工作中,又不至于费尽心思呢?(说实话,简化比想象中难得多。)

  1. 严格确定优先顺序:问问自己,“一件事“这难道不是用户绝对需要的东西吗?”如果它不是任务关键型的,那么它很可能就是混乱的。
  2. 使用“奶奶测试”:你那不懂技术的奶奶能不用说明书就能用上你的设计吗?如果不行,那就重新开始吧。
  3. 多说“不”:这一点很难,但乔布斯本人就是这方面的高手。他曾经放弃苹果的一系列产品,专注于Mac、iPod和iPhone。说“不”并非失败,而是专注。
  4. 疯狂测试简洁并非仅仅源于直觉。让真实用户测试你的设计。观察他们遇到的问题。修复它,然后重复。

简单带来的情感回报

关键在于:简单不仅仅是好的设计,更是情感化的设计。

当用户觉得你的产品“很好用”时,他们会心怀感激。他们会记住这种体验,会推荐给朋友,还会再次购买。乔布斯比任何人都更了解这一点。苹果的成功并非建立在“最多的功能”上,而是建立在最佳体验上。而最佳体验总是简洁易用。

你的挑战

所以,我向你提出一个挑战:下次你设计东西的时候,停下来。问问自己:“乔布斯会怎么做?”然后……精简。改进。打磨。因为简单不仅仅是一个原则,而是一种超能力。

现在,去创造一些精彩的东西吧!嘿,如果你也有自己的简约故事(或者对乔布斯规则的精彩解读),欢迎在评论区留言。让我们继续讨论。

从零到上线:小程序开发全流程指南(含界面设计要点)

杰睿 移动端UI设计文章及欣赏

小程序已经不是什么新鲜事物了,从微信到支付宝,从抖音到百度,几乎每个主流平台都有自己的小程序生态。对企业来说,它是低门槛触达用户的工具;对个人开发者来说,它是快速试水产品想法的方式。

如果你从没做过小程序,不知道从哪下手,这篇文章会帮你理一遍全流程,并从界面设计的角度给出一些实用建议,让你从“想做”到“上线”不再迷茫。


1.明确目标与平台选择

小程序不是只有微信这一种,常见的平台有:

微信小程序:用户量大,生态完善,适合大多数应用场景。

支付宝小程序:金融、生活缴费、电商支付等场景强。

抖音小程序:适合内容带货、短视频场景导流。

百度小程序:搜索入口强,适合工具型和信息型应用。

建议:先想清楚你的目标用户在哪个平台活跃,再决定优先开发哪个平台的小程序。


2.注册与认证

不同平台的小程序都需要先注册账号:

注册开发者账号(企业、个体工商户、个人都可以,功能权限会不同)。

进行实名认证(企业通常需要营业执照,个人只需身份证)。

获取 AppID(这是你的程序唯一标识)。


3.准备开发环境

以微信小程序为例,开发环境配置步骤:

下载微信开发者工具(Windows/Mac 都有)。

选择语言框架

  1. 原生开发(WXML + WXSS + JS)
  1. 第三方框架(Taro、Uni-app、WePY 等,支持多端同时发布)

使用 AppID 创建项目(测试阶段可用“体验版”AppID)。


 

4. 设计与原型:从交互到视觉的桥梁

小程序虽然运行在移动端,但它并不是传统的 APP。它的页面切换、加载速度、交互逻辑都有一些特殊限制,所以 UI 设计需要有针对性。

设计要点

界面结构简洁 小程序的核心优势是“轻量”,用户希望在 13 步内完成操作。UI 结构建议保持 23 层深度,不要做复杂的菜单树。

尺寸与单位

  1. 设计稿一般用 750px 宽(对应 rpx 单位,自适应不同屏幕)
  1. 可触控区域最小建议 88rpx × 88rpx,避免手指误触。

一致性

  1. 按钮样式、色彩体系、字体大小在全局保持一致。
  1. 使用平台提供的 UI 规范(微信有 WeUI),减少开发适配成本。

首屏体验

  1. 保证 2 秒内展示核心内容。
  1. 可以用骨架屏或渐进加载提升感知速度。

适配多端主题 微信等平台支持暗色模式,设计时要考虑浅色/深色的对比度。


5.核心开发步骤

小程序基本文件结构:

.json:页面配置(导航栏颜色、标题、是否下拉刷新等)

.wxml:结构(类似 HTML)

.wxss:样式(类似 CSS)

.js:逻辑与交互处理

开发流程:

搭建项目结构

编写页面模板与样式

绑定数据与事件(MVVM 思路)

调试 API(如登录、支付、获取位置等)

进行真机预览


6.接口与数据

小程序常用的数据来源:

平台 API(如微信支付、用户信息、位置等)

自有后端接口(需要部署在可访问的服务器上,支持 HTTPS)

第三方服务(如云开发、BaaS 平台)

如果不想自己搭服务器,可以用 微信云开发,直接在平台提供的云函数、云数据库上写逻辑。


7. 测试与优化:别忽视视觉细节

除了性能测试,还要做 UI 视觉与交互测试

检查不同机型下字体是否过小或溢出。

确认交互反馈(点击高亮、按钮状态变化)是否及时。

检查色彩对比度,确保在户外光线下依然清晰可读。


8.提交审核与上线

流程:

上传代码到平台

填写版本信息与更新说明

提交审核(不同平台审核时间不同,一般 1~3 天)

审核通过后可发布上线

上线后,记得持续关注数据(访问量、留存率、转化率),不断迭代优化。

 

做小程序并不一定要是程序员,很多第三方平台和低代码工具(如 uni-app、Taro、HBuilderX、即速应用)也能帮助你快速上线。但理解基础流程和开发逻辑,可以让你在产品迭代中更高效、更有掌控感。

 

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

实用仪表盘:2025 年初创企业分步指南

杰睿 大数据可视化设计文章及欣赏

明暗模式下的仪表板用户界面元素

我们的团队为各种各样的企业构建了仪表板,并且在此过程中获得了一些关键见解。

如果您正在考虑创建仪表板,这里有一些建议可能会帮助您节省时间、金钱和理智。

如果你想要一个坚固的仪表盘,就要像对待飞机驾驶舱一样认真对待它的设计。在商务中——就像在飞行中一样——你需要清楚地了解你的方向和表现,以免为时已晚而无法及时纠正航向。

真正实用的仪表板始终是协作的成果。它汇聚了目标、数据、人员和逻辑。而它的最佳构建者,正是一支精通所有四要素(分析师、设计师和开发人员)的团队,他们能够理解您的业务语言。

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级联:浅色模式下的 UI 元素

模板和人工智能工具在某些方面确实能提供帮助,但它们无法感知你的背景,也无法洞察所有细微之处。如果使用不当,它们可能会把原本有用的工具变成有害的工具。你可能会追踪错误的事物,做出错误的判断。

因此,如果您的仪表板用于实际业务(而不仅仅是娱乐),请引入能够连接业务目标、数据和视觉语言的专家。

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健身应用程序的管理分析仪表板

步骤 1. 设定精确目标

确定正确的目标和问题是成功的一半。另一半是选择能够回答这些问题的可视化效果。

首先为您自己、开发人员和设计师组织需求收集流程。使用您喜欢的任何工具(MiroTrelloFigJamGoogle SheetsNotionClickUpGoogle Forms)。

创建看板、卡片或列表;每个看板、卡片或列表都应包含您在交接任务前必须回答的问题。这些问题的答案将帮助您避免仪表盘的最大缺陷:杂乱的用户界面、毫无意义的指标以及未使用的数据。

仪表板应该适用于业务,而不仅仅是看起来漂亮。

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基于人工智能的NexusX去中心化交易平台的分析仪表板

第 2 步:组建一支负责任的团队

决定谁拥有仪表板、谁构建它以及谁将使用它。

不要试图制作一个“适合所有人”的仪表板。

人人适用的工具通常对任何人都没有帮助。

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智能金融平台的仪表板设计

步骤 3. 定义用例和用户

明确业务任务,并绘制用户画像。问自己三个问题:

  • 仪表板将解决哪些问题?
    (例如,跟踪收入增长、聚焦渠道瓶颈、监控客户流失)
  • 谁根据这些数据做决策?
    创始人、营销人员还是产品经理?
  • 每个人每天需要看到什么?
    想想一个“晨间仪式”——他们必须在30秒内掌握什么?

这不仅仅与角色有关;习惯和便利也很重要。

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Monex — 智能分析仪表板

步骤 4. 确定关键指标

选择3-5 个真正能推动业务发展的指标。按从顶层到底层的顺序排列它们。糟糕的仪表盘会显示所有内容,造成掌控全局的错觉。

指标越少但越有意义。

例子:

  • SaaS:活跃用户、CAC、LTV、流失率;
  • 营销:点击到引导转化率、客户获取成本、ROMI;
  • 财务:营业利润、平均订单价值、预测现金流。
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级联:黑暗模式下的 UI 元素

步骤 5. 准备数据

没有好的数据,就没有好的仪表盘。问:

  • 数据存储在哪里?
  • 它的完整性和时效性如何?
  • 它将如何刷新?
  • 数据质量归谁所有?

无需手动输入。自动化让仪表板保持活跃。

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HR 仪表盘 UI — 清晰的指标,以人为本的设计

步骤 6. 绘制粗略布局

任何东西都可以——从餐巾纸上的草图到 Figma 的线框图。仔细思考:

  • 哪些块属于“顶部”?
  • 视觉焦点在哪里?
  • 什么应该首先跳出来?

丑陋也没关系——重点是测试结构和想法。

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插图来自 Lukatsky 的博客

步骤 7. 获取用户反馈

把原型展示给真实用户。不要问:“它漂亮吗?” 而是问:

  • 是不是一眼就看明白了?
  • 它是否有足够的信息来做出决策?
  • 感觉缺少了什么或者多了什么?

在草稿期间听到“我不明白”比在发布后听到要好。

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Monex——智能金融小工具

步骤 8:为设计师撰写一份详尽的简介

设计师不会读心术。如果你不说重点,他们就会替你做决定。包括:

  • 哪些指标适用于何处以及如何适用?
  • 阻止优先级(最重要的);
  • 移动与大屏幕行为;
  • 颜色强调、警报、数字格式。
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FinGuard——更智能的财务管理仪表板

第 9 步:找到合适的建筑商

我们很想说“雇佣我们”,但这是你的事业和愿景。在 Dribbble、Behance 甚至 LinkedIn 上查看作品集——人才无处不在。

评判前景:

  • 商业理解

漂亮的图表并不比了解它们存在的原因更重要。

  • 界面体验

仪表板不是登录页面;可用性是第一位的。

  • 清晰的沟通

如果他们的流程现在听起来很模糊,那么以后就不会变得清晰。

  • 简化能力

真正的技巧是让复杂变得简单。

  • 克制感

作品集可以帮助您评估设计师的风格、潮流感、是否适合您的业务类型以及整体技能和独创性。

最重要的是,选择一支能够深入实现你的目标的团队。

这就是真正的“哇”的由来。

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Minot——人工智能驱动的任务管理平台

第十步:启动。观察。改进。

仪表盘是一个动态系统,而非一次性的落地页。发布后,请关注:

  • 人们多久打开一次它?
  • 会议中是否体现了指标;
  • 什么让用户犯了错误,或者他们接下来会请求什么。

没有哪个仪表板是第一天就完美的。不断迭代——改进终将带来回报。

结论

优秀的仪表盘不仅仅是一堆图表。它能够塑造团队的思维。它能够引导注意力、培养习惯、加快决策速度,并节省时间,而不是浪费时间。

当出现以下情况时,您的仪表板将变得无价:

  • 其目的非常明确;
  • 每个角色都有自己的衡量标准;
  • 噪音最小,意义最大;
  • 您可以快速深入研究;
  • 该团队确实使用了它。

如果这就是您想要的仪表板类型,我们希望这可以帮助您入门。

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Minot——人工智能驱动的任务管理平台

另外,以下是创建业务仪表板时可能有用的AI 工具列表:

  1. 聚合物搜索
  2. Zoho Analytics
  3. Tableau
  4. 多莫
  5. Sisense
  6. 思想点
  7. Looker工作室
  8. Klipfolio

 

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设计师应该从 Gmail 收件箱中学习的 5 个智能 UI 经验

杰睿 设计管理与成长

当我们谈论优秀的产品设计时,我们常常会被 Dribbble 上那些炫酷的新事物、设计趋势、微交互和概念图所吸引。但关键在于:一些最好的经验教训来自于每天被数百万人使用的真实产品。

Gmail 的移动收件箱就是其中之一。

它并不浮夸,也不刻意赢得设计奖项。但它抓住了基本要素——清晰的视觉效果、高效的交互以及以用户为先的决策,让电子邮件收发变得轻松便捷。无论你是设计师、创始人还是产品人员,研究 Gmail 如何处理收件箱都能让你受益匪浅。

让我们来分析一下。

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1. 从主页预览附件

Gmail 不会强迫你打开邮件查看对方发送的文件。如果有附件,它会立即显示在收件箱预览中,方便你即时查看和点击。

重要性:在移动设备上,每一次点击都至关重要。为用户提供访问重要内容的快捷方式,可以节省时间并减少用户挫败感。这小小的改进,却带来了巨大的可用性提升。

要点:思考用户最想从列表视图中的项目中获得什么,并将其直接呈现。不要埋没好东西。

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2. 清晰区分已读和未读

这是最简洁、精妙且有效的用户体验示例之一:Gmail 会用加粗的主题行和更高的对比度来显示未读邮件。就是这样。没有彩色圆点,没有图标。只是巧妙地运用了字体排印。

工作原理:它可以立即扫描。你甚至不需要思考就能看到未读邮件。

设计洞察:视觉重量 > 视觉混乱。如果简单的对比度和字体样式就能达到效果,就不要添加新元素。

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3. 自动整理收件箱标签

主要功能、社交功能、推广功能。Gmail 会将您收到的大量邮件自动分类,方便您管理。这不仅自动化,还能帮您减轻压力。

为什么这样做很明智:收件箱超载是真实存在的。Gmail 通过无需用户输入即可对内容进行分类,为用户提供了喘息的空间,并帮助他们确定优先级。

产品团队的经验:不要只展示内容,还要精心策划。智能默认设置和自动化可以减少决策疲劳。

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4. 内联关键信息提取

以截图中的 Under Armour 邮件为例。Gmail 会提取预计送达日期,并直接显示在收件箱预览中。无需点击、滚动或搜索。

巧妙之处:它甚至在用户打开邮件之前就解答了他们的疑问。这才是效率,这才是信任。

学习要点:如果你的产品能够检测日期、状态、摘要等关键信息,就不要隐藏它。把它拿出来,在最有用的地方展示。

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5. 简洁且内容丰富的层次结构

Gmail 的收件箱界面功能丰富:头像、发件人、主题、时间戳、预览、标签、图标。但丝毫不会让人感觉杂乱。

怎么做到的?巧妙地使用间距、字体大小、对齐方式和填充,创造出赏心悦目的视觉节奏。

设计要点:你可以展示大量内容,但又不会让人感到不知所措。关键在于层次和空间的留白。

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从现实世界的用户界面中学习,而不仅仅是概念

这个 Gmail 细分只是UXSnaps上的众多专题之一——UXSnaps 是一个免费网站,可以对成功产品背后的 UI 模式进行逆向工程。

每一个细分都直接取材于真实的产品屏幕,并附有快速实用的课程,助您轻松应用。没有专业术语,没有空谈,只有敏锐的洞察力。

如果您真的想提高自己的设计技能,那就从这里开始吧。

 

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AI辅助设计 | 我如何使用人工智能来简化人物角色和旅程地图的创建

杰睿 行业趋势

虽然人工智能能够增强我们的工作,但它无法取代从实际用户体验研究和分析中获得的重要见解。

人工智能是一种帮助我们更高效地完成工作的工具;它不会取代我们。

凭借 20 多年的用户体验研究经验,我最初对将人工智能融入研究实践持怀疑态度。然而,我发现诸如 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft CoPilot、Claude.ai 等生成式人工智能 (GenAI) 工具非常有用。它们不仅能协助分析数据以发现洞察,还能将这些洞察转化为有效的可交付成果,例如用户体验人物角色和旅程地图。

一张模因图片上写着:“阻止人工智能抢走你的工作的唯一方法就是让它更好地完成你的工作。”

编写 AI 提示来创建用户体验人物角色和旅程地图的方法有很多。只需在 Google 上搜索“如何使用 AI 创建用户体验人物角色?”,你就能找到大量资源(其中一些我曾经使用过,并在文末引用过)。既然已经有很多资源了,我为什么还要写这篇文章呢?经过一年的研究和实验,尝试了多种变体,我发现了一种成功的方法:混合使用各种提示,并赋予它们独特的细微差别,而这些细微差别似乎在我读过的任何文献中都没有涉及。因此,我想分享我的发现,希望它们也能帮助其他用户体验研究人员。随着我们领域的不断发展,分享我们的发现并促进合作对于充分释放 AI 在用户体验中的潜力至关重要。因此,如果您尝试过这些提示中的任何一个或其他方法并取得了良好的效果,我诚邀您在评论区分享您的经验。

人物角色

UX 角色的插图。
由作者通过 Canva.com 创建

用户体验人物角色主要分为两类:基于实际用户研究的人物角色和基于假设的人物角色。无论您创建的是基于数据的人物角色,还是基于假设的人物角色(又称“原型人物角色”、“临时人物角色”、“一致性人物角色”等),GenAI 都能提供巨大帮助。

✴️关于原型用户画像的补充说明:根据我的经验,产品团队以外的许多人并不理解用户画像和原型用户画像之间的区别。因此,在创建原型用户画像时,我更喜欢使用“基于假设的用户画像”这个术语,这样就能清楚地看出,仍然需要进行研究。没有什么比展示一个原型用户画像,而利益相关者却认为他们已经勾选了“用户画像框”,可以不进行实际用户研究就继续前进更糟糕的了!

如果您有兴趣了解有关如何创建原型人物角色的更多信息,我强烈建议您查看 Tamara Adlin 关于对齐人物角色的出色作品

即使用户画像是基于用户研究构建的,提炼出的信息也会以虚构的方式呈现,同时仍然能够准确地描述产品的普通用户。无论是姓名、背景故事、标语等等,这些虚构的元素都能赋予用户画像生命力,使其真实可信、令人难忘,同时增强其与受众的共鸣。我不知道你的情况如何,但我总是在创作这些虚构的用户画像时遇到困难,而这正是 GenAI 给予我最多帮助的地方。

经过研究和分析后,我知道了哪些数据应该包含在用户画像中,以及如何对其进行细分,但我苦苦挣扎于如何以最佳方式传达这些数据。有些人可能认为这是用户画像创作的乐趣所在,但就我个人而言,我可能要花上几个小时才能想出合适的标语。我是个数据迷,热爱定性分析,但我并不认为自己是最有创造力的作家,而创造力有时能让用户画像真正有意义。这并不是说我无法独自完成,而是我比拥有这种天赋的人花费的时间要长得多。人工智能来了!

最近,我一直在尝试使用 HeyMarvin、ChatGPT Team 和其他 GenAI 工具来帮助我填补创作人物角色时常常遇到的创意写作空白。要以这种方式使用 AI,我发现最有效的方法是先自己完成最繁重的工作。

步骤 1:收集所有研究数据和见解

如果你做过用户研究,请收集所有访谈记录和/或研究报告。如果你正在构建原型用户画像,最好有大量二手研究文件可供分析(例如品牌战略和行业报告、年度报告、之前的研究报告——例如调查结果、市场研究报告、客户服务报告等),或者一些能够记录团队对目标受众假设的文件。

第 2 步:确定你的角色部分和行为提示

没有两个人物角色是完全相同的。选择符合你研究需求的人物角色部分至关重要。正如史蒂夫·穆德 (Steve Mulder) 在其著作《用户永远是对的》中所述,人物角色的每个元素都应该有其目的,这意味着它应该帮助团队更好地理解和体谅该用户群体。始终确保背景与你的产品或服务环境相关。包含过多与人物角色如何使用产品或其功能无关的个人背景信息毫无意义。

如果您想了解更多有关决定包含哪些信息的信息,请观看我的免费 1 小时课程“如何创建和使用 UX 角色”。

步骤 3:将文档上传到 GenAI 工具(即您的数据集)

不同的工具允许您上传不同的文件格式。目前,您可以在 ChatGPT Plus 或 Team 中上传 PDF、TXT、JPEG、PNG、DOCX、CSV 和 XLS 文件格式。

数据隐私:您上传到 ChatGPT Plus 的任何文件“都会无限期地保留在服务中,OpenAI 也可能使用这些文件来训练其模型,因此最好不要上传包含任何重要个人信息的文件……”。如果您需要更安全的选项,例如不使用聊天记录进行训练且数据已加密,则需要使用 ChatGPT Team 帐户或投资安全的用户体验研究分析工具,例如 HeyMarvin 或 Dovetail。我还想指出,ChatGPT Team 目前存在一个安全问题,即无法限制团队成员邀请新成员加入工作区,因此您必须定期检查工作区的“成员”页面。ChatGPT Enterprise 没有此安全漏洞。在将任何 GenAI 工具用于处理客户和/或公司数据之前,请咨询您的 IT 团队,以确保您遵守他们的数据安全规定。

步骤4:提供AI提示

您可以调整下面的提示以满足您的个人需求……

AI 提示:

[公司] 正在重新设计其 [产品],以便更好地与目标
受众沟通。[产品] 的主要受众是 [X]。根据
营销团队的定义,目标受众被定义为 [简短定义]。
主要受众使用 [产品] 来实现 [用户目标]。

根据提供的定义
以及所附的背景材料和研究记录,为 [主要受众] 撰写一个用户画像。该用户画像
需要包含以下部分:价值观、动机、亲和力
(即拥有相似目标受众和
共同兴趣或价值观的品牌或组织)、目标、挑战、需求、人口统计、
行为以及与公司(线上和线下)的首选接触点。

步骤 5:审查并完善结果

如果您发现第一个回复不够深入,或者您希望它包含具体信息,您可以要求 GenAI 通过多种方式对其进行完善。对于用户画像,我喜欢提供行为提示。例如,您可以使用下面的提示要求 GenAI 重写用户画像的某些部分。顺便说一句,这些提示与我在跨职能团队主持用户画像研讨会以开发原型用户画像时使用的提示相同……

AI 后续提示: 

使用以下行为提示重新编写
此角色的“动机”和“亲和力”部分:

动机

1. 个人目标:
a. 你的人物角色的短期和长期个人目标是什么?
b. 是什么促使你的人物角色实现这些目标?

2. 职业抱负:
a. 你的人物角色的职业抱负和野心是什么?
b. 是什么驱使你的人物角色在职业生涯中取得成功?

3. 激励和奖励:
a. 什么类型的激励或奖励对你的
人物角色最有吸引力(例如






































这个后续提示应该会产生更丰富的结果。您可以选择在初始 GenAI 提示中提供行为提示,但我注意到,如果我逐步提供数据并进行迭代改进,结果会更好。在一个提示中提出太多要求会使模型混乱。《面向用户体验设计师和产品经理的 AI 助手》一书的作者 Patrick Neeman建议在提示中加入用户研究问题,以“确保其准确反映真实用户”。他建议在提示中添加“生成能够验证此用户角色是否正确的用户研究问题”。

使用大型语言模型 (LLM) 根据行为模式、偏好、人口统计数据等将用户群划分为不同的角色,非常有帮助。然而,务必记住,如果用于训练模型的数据中存在偏见,你可能会无意中延续甚至放大偏见。

关于准确性:请记住,所有 GenAI 工具都可能存在错误,并可能提供错误的答案。最终,您必须尽职尽责,确保所提供的信息准确反映您收集的数据。如果您使用的数据集包含历史偏差或不平衡(例如,在性别、种族或社会经济地位方面),则模型的输出很可能会反映这些偏差。

提示:正如 Bill Bulman 在他的文章《利用 AI 增强研究构建人物角色(分步指南)》中提到的,你也可以编写一个提示,为你的人物角色获取“日常生活叙述”。Bill 提供了一个示例提示:“请以以下用户访谈数据为基准,为我提供一个人物角色的日常生活叙述。”使用以下用户访谈数据作为基准,为我提供人物日常生活的故事。”

无论是基于数据还是基于假设,创建用户体验人物角色都是一个细致入微的过程,GenAI 的支持将使其受益匪浅。这些工具可以帮助我们打造复杂的细节,使人物角色更具关联性和价值,尤其对于那些不擅长创意写作的人来说更是如此。通过细致地收集和分析用户数据,定义真正反映用户需求的人物角色元素,并策略性地运用人工智能来增强人物角色创建的创造性,我们可以开发出更精准、更引人入胜的用户角色。

旅程地图

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免费旅程地图模板图片来自 nulivo.com。

您将遵循创建角色中概述的相同步骤来创建旅程地图,但与步骤 2 和步骤 4 有一些明显的差异。

第二步是确定你的旅程地图元素。你需要花费大量时间来定义旅程的各个阶段以及每个阶段想要呈现的用户数据(例如,行动、想法、待办事项等)。我认为 GenAI 不应该承担这项繁重的工作。相反,你应该将其与数据集(即你在步骤 3 中上传的文档以及最终确定的人物模型)一起包含在你的 AI 提示中。

对于步骤 4(AI 提示),我喜欢使用详细说明的提示:

  1. 谁在旅途中(即你的角色)
  2. 他们正在进行什么旅程
  3. 旅程的各个阶段
  4. 我们希望在每个阶段包含的信息(例如行动、想法、待办事项等)
AI 提示(通用示例):

为 [x] 角色撰写旅程地图。该地图应重点关注
[x] 的旅程。阶段如下:1) [x]、2) [x]、3) [x]、4) [x] 和 5) [x]。

请针对每个阶段提供:
1) 待完成任务(例如,目标 - 客户想要实现什么?)
2) 行动(客户会做什么?他们寻找哪些信息?
他们的背景是什么?)
3) 挫折/挑战(客户想要实现或
避免什么?) 4) 线上接触点(他们 与
[x] 服务的哪些线上部分互动?) 5) 线下接触点(他们与服务的哪些线下部分互动 ?)6) 关键时刻(客户互动可能会对 品牌、产品或服务产生正面或负面的印象,从而影响他们的 购买决策。)





例如,如果我正在创建通过移动应用程序订购食物的旅程地图,我的提示可能看起来像......

AI PROMPT(以使用手机应用订餐为例):

使用提供的数据集(包含详细的人物角色、用户
研究报告、调查结果、市场调研报告和客服互动),为一款外卖手机应用
创建全面的用户体验旅程地图。该地图的人物角色是“Chris”,一位忙碌的软件开发人员,喜欢各种美食。旅程地图应整合来自每个阶段和各个维度的数据集数据驱动洞察,以准确呈现 Chris 的体验。阶段:1. 认知:Chris 如何通过广告、社交媒体或 好友发现这款应用。2 . 考虑:Chris 评估应用的功能、优势和用户 评论。3 . 注册/入门:Chris 下载、注册并 学习使用应用的步骤。4 . 探索:Chris 浏览各种餐厅选项和 菜单。5 . 决策:Chris 选择餐厅和餐点的那一刻,包括 任何定制。6 . 交易:完成订单并填写付款和外卖详情。7. 履行:监控订单进度并接收更新 直至送达。8 . 送达后:收到订单后的操作,包括用餐、 解决问题和评价。对于每个阶段,请提供:* 操作:详细说明 Chris 在每个阶段在应用程序内采取的每个操作。* 想法:捕捉 Chris 在每个阶段中的想法 。* 情绪:描述 Chris 在旅程关键点的情绪状态 。* 接触点:确定 Chris 与应用程序和任何其他 服务元素交互的位置。* 挫折:记录 Chris 遇到的任何具体挫折或挑战。* 待办事项 (JTBD):概述 Chris 在每个阶段想要满足的基本需求或任务。确保旅程地图在视觉上结构化并区分这些方面,提供用户体验的整体视图。






































在审查您的结果时,如果旅程图不能准确反映您的数据集,GenAI 可能会做出假设!

LLM 非常擅长预测分析和预测用户行为,当他们进行猜测时,除非你特别指示他们这样做,否则不会在结果中指出。

因此,我更愿意完善提示,以了解研究中的差距在哪里……

AI 精炼提示(清晰标记假设的示例):使用提供的数据集(包含用户研究报告、调查结果和客户反馈)

为外卖应用创建更新的用户体验旅程图。如果数据集不完整或缺少全面理解用户旅程所需的具体信息,您可以做出合理的假设。请在旅程图中清晰地标记这些假设,以将其与数据驱动的洞察区分开来。具体说明:1. 数据整合:对于旅程图的每个阶段,请使用来自数据集的直接洞察。清晰引用 支持这些洞察的 数据源(例如,特定的调查问题、报告页面) 。2. 识别假设:如果数据集中缺少必要的信息,请提出并清晰标记假设。 根据可用数据的上下文, 为每个假设提供理由。3 . 假设标签:在旅程图中任何 未直接受数据集支持,而是由 AI 进行有根据的猜测 的内容旁边,使用独特的视觉或文本标签(例如“假设”或特殊符号) 。4. 澄清与合理化:对于每个假设,请简要 解释为什么基于 数据集中观察到的相关趋势或模式做出此假设。5 . 细节与准确性:确保旅程地图的每个阶段都包含 详细的描述和可视化效果,清晰区分 数据得出的见解和假设。这将增强地图的 整体清晰度和决策实用性。预期结果:旅程地图应将事实数据与必要的假设无缝集成,提供全面且实用的用户体验视图。每个假设都应清晰标记并论证其合理性,使利益相关者能够理解和评估所提供见解的基础。这将有助于战略规划和设计改进,确保它们既基于数据,又能适应不确定的领域。





































提示:正如 Nate Jones 在其优秀的时事通讯《快速工程袖珍指南:如何从 AI 模型中获得最大收益》中提到的那样,如果您希望响应采用特定格式,则应确保在提示中指定这一点(例如“将响应放在表格中。”)

包含机会和解决方案:对于旅程地图的每个阶段,我通常喜欢为机会(基于已确定的接触点、情绪和挫折提出的改进建议)和解决方案(基于收集到的见解,提出可以改善用户体验的设计或功能增强)提供额外的“泳道”。对我来说,这是旅程地图中的研究数据最具可操作性的最佳点。我发现最好不要使用 GenAI 来帮助编写这些泳道。通常,数据集不包含集体团队解决每个阶段出现的用户体验问题的广泛知识。

我发现,将人工智能与这些提示结合使用可以显著简化旅程地图的创建,使流程更快、更高效。通过利用人工智能,我们可以更轻松地将复杂数据集的发现整合到用户旅程的每个阶段,确保从行动和想法到挑战和互动的每个环节都被准确捕捉。人工智能能够预测用户行为并生成详细的可视化效果,从而提升旅程地图的有效性。然而,手动审查和调整这些人工智能生成的地图至关重要,以确保它们融入人类洞察并准确反映真实的用户体验,从而提供更具可操作性和更全面的用户旅程视图。虽然人工智能可以协助预测和可视化用户行为,但战略性地融入人类洞察对于制作真正反映和改善用户旅程的旅程地图仍然至关重要。

展望未来:平衡人工智能效率与人类洞察力

随着我们不断将 GenAI 融入用户体验设计流程,在充分利用其计算能力与保持人性化体验之间找到平衡至关重要,这对于创建真实且富有影响力的用户画像和旅程地图至关重要。通过将 AI 的效率与我们的专业知识和创造力相结合,我们可以改进工作流程,从而交付与用户实际需求和体验紧密相关的交付成果。我鼓励我的用户体验专业人士同仁们尝试这些工具,分享他们的经验,并继续在这个激动人心的科技与设计交汇的领域中,共同突破所能取得的成就。

如果您有兴趣了解更多信息,欢迎加入Patrick Neeman 创建的AI for UX Slack 小组。我们会深入探讨如何将 AI 用于用户体验,以便更好地理解如何正确利用它来推动行业发展。期待与您相见!

 

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我不再想利用工作以外的时间去提高 UI UX 设计水平?

杰睿 设计思维

这不仅仅是关于人工智能的崛起或就业市场不断变化的需求——它关乎更深层次的东西。它关乎他们意识到自己曾经相信的职业道路不再令人满意,以及担心自己可能被困在一份与自己真正愿望不符的工作中。

问题始于不断学习新技能的压力。

在大多数行业中,员工可以依靠在学校或初始培训中获得的知识来支撑自己的职业生涯。但在平面设计领域,行业格局瞬息万变,想要保持与时俱进,往往需要投入大量的个人时间。

无论是学习最新的用户体验/用户界面 (UX/UI) 趋势、掌握新软件,还是适应新兴技术,持续学习的负担都可能令人感到压力重重。对许多人来说,一想到要把宝贵的空闲时间花在另一项技能上,就觉得难以承受。

许多设计师感到自己的工作越来越商品化,这进一步加剧了他们不断提升技能的压力。

随着自动化设计工具的兴起,人们越来越担心他们花费多年掌握的技能可能会过时。

但这不仅仅与人工智能有关。

真正的问题在于该行业的结构方式。

人们通常期望设计师成为万事通,兼顾多重角色和职责,同时保持领先地位。而对于那些对这份工作不再充满热情的人来说,继续走这条路可能会让人感到窒息。

Reddit 讨论中最有见地的观察之一是,我们的身份不应该围绕我们的工作而转。

对于许多艺术家来说,工作已经成为他们生活中如此重要的一部分,以至于很难想象他们在办公室之外是什么样子。但这种一心一意的专注可能会导致倦怠和不满

正如一位评论者指出的那样,设计只是一种赚钱的方式——它不必定义你的全部存在。将身份认同与工作分离后,设计师可以开始探索其他能带来成就感的兴趣和激情。

讨论中出现的另一个关键主题是找到符合您的价值观和生活方式的职业道路的重要性。

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设计十字路口。图片来源:Venice.ai

对一些人来说,这可能意味着转行到用户体验/产品设计等相关领域,这些领域仍然高度重视创造力和解决问题等软技能。对另一些人来说,这可能意味着彻底离开设计界,去一个完全不同的行业寻求职业发展。

重要的是花时间思考对你来说真正重要的事情,并探索更可持续、更充实的选择。

当然,做出重大的职业改变从来都不是一件容易的事。

这需要勇气和决心,尤其是在你三四十岁,肩负着依赖收入的责任的时候。但如果继续从事一份不再让你兴奋的工作,眼睁睁地看着自己的创造力和动力逐渐消磨殆尽,长远来看,代价可能更大。

正如一位评论者所说的那样,关键在于关注真正能给你带来快乐和满足感的事物,即使这意味着冒险并踏入未知领域。

那么,设计师可以做些什么来摆脱这种倦怠循环呢?

第一步是承认有这种感觉是正常的。

承认自己对设计的热情已不如从前,这很正常。想要从事业和生活中获得更多,这也很正常。允许自己感受这些情绪,这样你就能迈出创造更充实未来的第一步。

下一步是开始探索新的兴趣和激情。

由于没有时间或精力,您一直推迟哪些爱好或活动?

现在正是重拾这些想法的绝佳机会,看看它们能带来什么。无论是学习一项新技能,发展一项爱好,还是创办一份副业,目标都是找到一些能重新点燃你的热情,并在工作之外赋予你目标感的东西。

最后,重要的是要记住,在这段旅程中你并不孤单。

还有无数其他设计师有着同样的感受——精疲力竭、迷茫,正在寻找新的前进道路。

通过与理解你正在经历的人建立联系,你可以获得支持、灵感和前进的新思路。无论是通过在线社区、本地聚会,还是与同事的一对一对话,与他人建立联系都是获得新视角和找到改变勇气的有效途径。

最终,是继续沿着原来的职业道路走下去还是开辟一条新的职业道路,是一个非常个人化的决定。

没有正确或错误的答案,只有适合您感觉的答案。

最重要的是花时间反思你的价值观、你的激情和你的长期目标,并做出符合你真正想要的生活的选择。

 

兰亭妙微(www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。我们建立了一个微信群,每天分享国内外优秀的设计,有兴趣请加入一起学习成长,咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

大数据可视化设计 | 智能家居 UI 设计:从落地方法到案例拆解

杰睿 大数据可视化设计文章及欣赏

 

智能家居已经从单品智能走向全屋联动,而 UI 设计正处于“功能越来越多、用户时间越来越少”的挑战中。
如何让复杂系统在家中变得自然好用?本文从落地方法论出发,结合实际案例,拆解智能家居 UI 设计的核心要点。


一、智能家居 UI 设计的落地方法论

智能家居 UI 并不是在屏幕上堆功能,而是一个跨硬件、跨场景、跨人群的系统设计工程。这里有一个可落地的三层方法论:

1. 信息架构层(IA)

  • 设备分组:按照空间(客厅、卧室)、功能(照明、安防)、场景(回家、观影)分类。

  • 优先级排序:高频控制放在第一屏,低频控制收进次级菜单。

  • 多入口设计:同一功能允许从不同入口触发(面板、App、小程序、语音)。

落地要点:在信息架构阶段就考虑老人、小孩、访客的使用差异,避免后期 UI 大改。


2. 交互模式层(IX)

  • 场景化卡片:用卡片将多设备操作组合为“一键执行”。

  • 多模态触发:UI 设计兼容触屏、语音、传感器自动触发等多种方式。

  • 实时反馈:用户需要在 0.3 秒内看到操作结果,否则会怀疑系统无响应。

落地要点:在交互模式设计时就和前端、硬件工程师沟通,确保状态同步延迟可控。


3. 视觉语言层(VL)

  • 状态可读性:颜色、图标、文字三重区分设备状态。

  • 适配环境光:在强光与暗光模式下,都保持足够对比度。

  • 品牌一致性:全屋不同设备的 UI 元素(按钮、开关、滑杆)保持统一视觉规范。

落地要点:设计规范提前固化成 UI Kit,减少跨团队沟通成本。


二、智能家居 UI 的设计原则(5 条)

  1. 少即是多
    在智能家居中,用户关注的是结果,而不是过程。UI 应该优先显示关键状态,而非所有数据。

  2. 预判而非响应
    通过 AI 学习用户习惯,让系统提前提供选项(比如傍晚自动弹出“开灯+拉窗帘”场景卡片)。

  3. 跨端一致性
    手机 App、墙面触控、平板控制中心要保持一致的视觉与交互逻辑。

  4. 留出人工控制权
    再智能的系统也要让用户可以一键接管,防止“自作主张”带来反感。

  5. 情绪化体验
    在 UI 动效、配色、微交互中加入温度,让科技更有人情味。


三、案例拆解

案例 1:Google Nest Hub Max

  • 亮点

    • 大面积卡片布局,场景卡片与单设备卡片并存。

    • 动画过渡自然,减少“操作跳跃感”。

  • 可借鉴点

    • 使用图标+标签双保险提高识别率。

    • 场景卡片采用温暖色调,提升亲和度。


案例 2:Aqara Home App(国内)

  • 亮点

    • 按空间分组的首页结构,减少用户寻找时间。

    • 支持“自动化”卡片,满足高阶用户需求。

  • 可借鉴点

    • 提供“快速操作栏”,减少点击层级。

    • 高对比度的状态色(开=亮色,关=灰色)适合老人使用。


案例 3:三星 SmartThings

  • 亮点

    • 跨品牌设备接入能力强,UI 对多种设备类型有统一样式。

    • 分屏模式支持同时查看多个设备状态。

  • 可借鉴点

    • 用统一的“设备卡片模板”降低学习成本。

    • 为第三方设备预留定制化 UI 区域。


四、设计落地建议

  1. 前期用 Figma/Pixso 建立 UI 组件库,统一按钮、开关、滑杆等基础组件样式。

  2. 与硬件/前端团队共创交互原型,在低保真阶段就验证操作路径与响应速度。

  3. 分阶段上线:先覆盖高频设备与场景,再逐步扩展到低频功能,避免一次性开发周期过长。

  4. 收集使用数据:上线后通过埋点分析用户点击路径,优化 IA 和场景卡片顺序。


结语

智能家居 UI 设计的挑战不只是视觉,而是让不同设备、不同人群、不同场景融为一个顺畅的体验
一个优秀的 UI,不是让用户觉得“科技很厉害”,而是让他们感觉——

生活变得更轻松,而这份轻松几乎是无感的。

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如何将神经科学应用于用户体验设计中的负责任的游戏化

杰睿 设计思维

游戏化是应用行为设计。就是这样。

它的有效性取决于了解大脑、行为和人类动机如何运作。

通过借鉴认知心理学、神经科学和行为科学,我们可以探索使游戏化成为如此强大且敏感的工具的原理。

毕竟,只要游戏化尊重道德、可访问性和真正的价值传递等关键原则,它就可以战略性地融入用户旅程中。道德、可及性和真正的价值传递等关键原则。

当我们考虑八角分析框架(Chou,2015)等成熟模型以及关于奖励和参与的神经科学研究——强调多巴胺催产素大脑奖励系统的作用(Knutson,2001;Lieberman,2013)——我们开始提出更细致入微的问题:我们何时以及为何应该将体验游戏化?

在一个经常追求参与度指标而没有明确策略的行业中,游戏化脱颖而出——但只有当它被用作同理心、行为理解和健康积极强化的工具时。

游戏化不仅仅是一种策略,更是设计师和用户之间的一种语言。和任何语言一样,它需要清晰、有意图且有责任感。

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卡通风格的插图,以粉红色的大脑角色为特色,有侧臂和大眼睛,表现出各种情绪:睡觉、生气、从后面、快乐、流口水和困惑。
插图由@upklyak , Freepik 提供

什么是游戏化?

游戏化是在非游戏环境中使用类似游戏的元素(例如积分、级别、奖励和挑战)。

其中包括生产力应用程序、电子学习平台、医疗保健系统、数字银行和工作场所环境等。

Deterding(2011)的经典定义是“游戏化”,即“在非游戏情境中使用游戏设计元素”。虽然这个定义很有道理,但在用户体验领域,它显得有些肤浅。

这是因为用户体验专业人士必须明白,游戏化不仅仅是将游戏机制简单地复制粘贴到数字界面中。它是一个精心设计的激励系统,能够激活那些让游戏引人入胜、富有挑战性和回报性的认知和情感回路。

因此,在设计游戏化体验时,您基本上是在处理心理变量,例如预期奖励、渐进式进步、自主性、归属感和掌握度(Ryan & Deci,2000)。

从这个意义上讲,游戏化应该被视为基于人类行为的激励框架,而不是华而不实的“参与功能”。

但这需要一种更系统的体验设计方法——从入职到持续使用,包括反馈循环、参与触发器和积极强化机制。

在这种背景下,设计师必须提出并清晰地回答这样的问题:是什么激发了用户的动机?这种体验如何创造期待、进步和意义?

游戏化在用户体验中的真正作用

“游戏化”一词常常会让人联想到视觉效果和典型的游戏机制:积分、徽章、排行榜、进度条、“任务完成”弹窗。这些确实是游戏化工具包的一部分。

但将游戏化简化为这些“数字贴纸”是一种肤浅的理解——尤其是从用户体验的角度来看(Werbach & Hunter,2012)。

对于体验设计师来说,游戏化首先是一种基于科学的行为和动机方法

它试图通过与人类大脑工作方式相一致的机制来鼓励期望的行为:追求奖励、能力感、克服挑战并预期成就。

如果有意识地应用游戏化,它可以将数字互动转变为有意义的旅程,增加参与度,促进学习,并支持长期保留(Deterding,2011)。

从这个角度来看,游戏化并非一种装饰——它成为了用户体验策略的核心部分。它并非为了美化用户界面,而是为了塑造交互的结构。

触发心理捷径、减少摩擦、提供实时反馈、强化内在动机——这些原则都植根于自我决定理论(Deci & Ryan,1985)和行为设计(Fogg,2009)。

情感、目的和参与

著名研究员和游戏设计师Jane McGonigal对游戏化提出了更广阔的视角。

对她来说,游戏化的本质在于“用游戏思维解决现实世界的问题”(McGonigal,2011)。

这意味着将游戏背后的思维方式(而不仅仅是视觉效果或互动性)应用到需要用户参与、努力、决策和学习的现实生活中的用户体验流程中。

视频、演讲:“现实破碎:游戏为何让我们变得更好”,Interactive 2011,SXSW

麦格尼格尔认为,游戏之所以成功,不仅仅是因为它们有趣,还因为它们能提供丰富的情感体验,具有明确的目标、持续的反馈、适合玩家技能的挑战以及强烈的目的感。

在游戏设计文献中,成功游戏的四个核心特质如下:

  • 明确的目标→用户知道他们需要做什么
  • 限制行动的规则→存在使任务具有挑战性的限制
  • 反馈系统→进展可见、可理解且即时
  • 自愿参与→用户选择参与,激发内在动力

这些品质与UX 最佳实践直接相关。

例如,强大的新手引导流程就像游戏教程一样:它通过互动进行教学,不会惩罚错误,并逐渐培养玩家的掌控感。持续反馈的微任务流程就像一个任务分解成几个步骤,每个步骤都有小的奖励。

通过嵌入这些结构,用户体验设计师可以构建更具激励性、更少摩擦、更情感化的体验

这就是为什么 McGonigal 坚持认为,成功的游戏化并不是将游戏添加到现实世界中,而是让现实世界感觉像游戏一样引人入胜

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大脑示意图,箭头指向催产素、多巴胺和中脑边缘奖励系统的形成。
由人工智能 ChatGPT 生成的图像

游戏化背后的神经科学

游戏化的真正力量并不在于视觉效果或表面的“乐趣”。
它的有效性源于它与大脑神经生物学的互动方式——特别是与动机、决策、奖励、情感和学习相关的系统。

多巴胺:期待、动力和奖励

这一过程中的一个关键因素是多巴胺,一种通常与愉悦感相关的神经递质。

但与普遍的看法相反,多巴胺与即时满足无关,而是与对奖励的期待有关。

根据 Knutson (2001) 的研究,即使只是预期一个积极的结果也足以触发伏隔核的活动,伏隔核是大脑奖励系统的中心部分。

这就解释了为什么完成一个步骤、升级或保持连续性可以增强继续下去的动力——无论是完成《最后生还者》中的任务还是完成注册以获得奖励。

从用户体验 (UX) 角度来看,产品使用过程中频繁且可见的奖励会以类似游戏的方式刺激多巴胺系统。

当这些奖励达到良好的平衡时,它们会形成自我维持的参与循环,在游戏设计中称为强迫循环(Sweetser & Wyeth,2005)。

这使得用户保持互动不是出于义务,而是因为大脑预期下一次小胜利。

催产素:结合、同理心和合作

游戏化中的另一种重要化学物质是催产素,俗称“信任激素”。

它会在积极的社会环境中释放——当我们合作、获得认可或感受到归属感时。

在游戏化体验中,团队排名、小组挑战、应用内聊天和协作任务等社交机制可以提高催产素水平,鼓励亲社会行为。

Zak (2005) 的研究表明,即使在虚拟环境中,具有积极反馈和社会联系的数字互动也能触发催产素的释放

对于用户体验设计师来说,这意味着游戏化可以增强个人积极性以及用户与社区或品牌的联系

中脑边缘奖励系统:人类动机的核心

所有这些影响都是中脑边缘奖励系统的一部分,该系统是一个大脑回路,包括腹侧被盖区 (VTA)伏隔核前额叶皮质等区域。

该系统由大脑认为有价值的刺激物触发,例如食物、社交互动或实现目标。精心设计的游戏中也会激活同样的系统

这就是为什么渐进式进步、即时反馈、平衡难度和成就感等策略如此有效的原因——它们激发了人类大脑的核心动机引擎。

当这些游戏设计原则以合乎道德的方式融入数字产品中时,它们可以强化自愿行为维持长期参与

奖励而不上瘾

有了这样的神经科学基础,事情就变得清晰起来:精心设计的游戏化并不需要强制互动。它构建了一个系统,让使用本身就是一种奖励——由多巴胺、催产素以及我们内心对进步和意义的渴望驱动。

然而,必须记住的是,使游戏化引人入胜的系统也可能被滥用——导致上瘾、焦虑或强迫行为

这就是为什么用户体验设计师必须负责任地运用这些知识,为用户创造健康、激励和真正有价值的体验。

参考

日历

链接

个人资料

蓝蓝设计的小编 http://www.lanlanwork.com

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