作为深耕 UI/UE 设计的专业团队,兰亭妙微在企业信息化、互联网产品、大数据软件的表单设计实践中,始终坚信细节决定体验。Web 表单作为产品与用户数据交互的核心载体,看似只是标签、输入框的简单组合,却藏着诸多易被忽视的设计细节 —— 标签末尾是否加冒号、标签与输入框如何对齐、必填字段该如何标记…… 这些看似 “无关紧要” 的冷知识,实则直接影响用户的填写效率与体验感受。
作为深耕 UI/UE 设计领域十余年的专业团队,兰亭妙微始终秉持 “设计优秀,不断超越” 的核心理念,从清华主创团队的专业积淀出发,将用户心理洞察融入每一次数字化产品的设计实践中。我们深知,优秀的设计从不只是视觉上的美感呈现,更要触达用户内心,通过对心理学原则的精准运用,在屏幕端为用户创造兼具实用性与情感共鸣的交互体验。唐・诺曼的情感设计三层理论 —— 本能、行为、反思,是兰亭妙微所有设计工作的底层逻辑,本能层打造视觉吸引力,行为层保障产品可用性,反思层赋予产品深层价值,而这一切的落地,都离不开对设计心理学法则的熟练驾驭。以下便是兰亭妙微在千余次企业信息化、大数据软件、互联网产品设计中,反复验证并沉淀的 10 大设计心理学知识,掌握这些,便能让产品与用户建立第一眼的情感连接。
我发现很多人设计主按钮,只会用主题色。而兰亭妙微 ui 设计公司在服务大量企业级产品过程中发现,很多大厂设计的主按钮,并不统一用主题色。
注意,这里讲的不是作为陪衬的次按钮,而是一个页面上最显眼的主按钮 CTA (Call to Action) 按钮。

兰亭妙微(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。

那好话不多说,我们正式开始~
在开始之前先来说说 什么是 B 端产品,我们通常也叫做管理后台。
这里会有两个问题:“它管理什么?到底如何管理?”给大家三秒钟可以思考一下。
首先它管理的是数据,无论是 ERP 系统的订单数据、CRM 的客户数据、OA 的流程数据,你都会发现管理后台就是在不停的对数据进行补充、整合。
那到底应该如何管理?简单来说就是 数据的“增删改查”,筛选其实就是查询的一种重要方式。
比如一个客户关系管理系统(CRM),销售人员去拜访客户就会提前查询客户信息,来了解客户关注内容进而去组织销售话术。
那这里的筛选应该如何设计?怎样设计既能高效便利,同时也具备扩展性?那今天我们系统盘点筛选组件究竟应该如何设计?
这里我们先来讲讲筛选的邻居“搜索”,因为很多同学其实对于这两者之间的差别不太了解,只知道它们都是在工具栏当中,都是在做查询数据的工作。但在功能上是有明显的区分:
搜索是对系统的关键词进行精准匹配,比如用户 ID、手机号、昵称、地址等信息内容
筛选则是给出产品的固定条件选项,比如归属人、状态、类型 等,你可以按需勾选条件,就能得出对应数据
这里稍微多说一句,因为所有的 B 端系统都是由字段组成,而在大的分类上,字段主要包含有输入、选择、上传三大类型。
搜索服务于输入类字段,比如刚才讲到了 用户 ID、手机号、昵称、地址等 都是得让用户自行输入才会得到,因此在表单里输入,在表格当中也是输入搜索,所以系统是关联的。
筛选则是选择类字段,也就是归属人、状态、类型 等,在 B 端系统当中,选择字段尤为重要,所以在表单处选择同样在筛选处也是相同逻辑。
理解筛选与搜索的差异后,我们再来说说筛选~
在筛选的过程当中,有着非常多重要的逻辑需要提前掌握,我们通过简单的快问快答,帮助大家快速拆解。
第一题:什么是 且、或、非
这是筛选当中必须要了解的基础运算条件。
且就是筛选的条件必须同时满足才能出结果,比如一个电商数据分析师,需要筛选潜在高意向客户,在筛选条件为「时间在近 30 天有支付订单、近 30 天累计消费金额≥800 元、近 30 天订单次数≥2 次」,必须同时满足才会满足用户需求。
或就是这些条件满足任意一个就能出结果,比如还是电商数据,需要寻找对产品有兴趣的潜在客户,就需要筛选「近 90 天内有过人工咨询记录、近 30 天内访问产品详情页≥6 次、近 180 天内提交过试用申请」,三个条件满足任意一个,这样就能涵盖更为全面。
非就是这些条件必须排除掉才能出结果,比如电商数据,因为涉及到刷单、退款的情况,需要将其进行清洗,因此在筛选条件上就需要满足「订单状态≠测试订单、支付状态≠已退款、客户类型≠内部员工」,需要同时排除这些数据。
所以对应的筛选运算规则,其实背后都是用户在使用时需要深度分析使用的最为重要的工具~
第二题:在B端系统当中多个筛选条件默认的运算规则是什么?
A:且 B:或 C:非
在 B 端系统当中,最常用的运算规则就是且,也就是取多个筛选当中的交集。
比如下面这三个筛选项,所计算的呈现规则就是 「销售负责人是李强」且「销售时间是 近一个月」且「价值为高价值」的客户,这样就是一个典型的且的关系。
因为这种思维方式是最符合用户的思考逻辑,这也是众多 B 端系统当中的常见逻辑。
第三题:且、或、非可以同时存在于一个筛选组合当中吗?
A.可以
B.不可以
它们可以出现在同一个筛选组合当中,因为实际的业务往往是“多条件、多逻辑” 的复合场景。
比如在教育管理系统当中,班主任要筛选 初三年级且数学月考不及格 或 非 住校生 的学生,来针对这两类人群进行重点管理与监控。
但在筛选的设计当中,为了让用户理解逻辑,我们需要通过 条件组(如括号、层级缩进、虚线框)让用户直观感知分组关系,避免依赖抽象的优先级规则。
第四题:如果你是一个设计师,应该如何降低成本表达这个关系?
因为逻辑较为复杂,所以在筛选时有些基础办法可以降低门槛。
① 可视化展示筛选运算,如果用户对于且、或逻辑不太了解,可以使用图标快速表示
② 实时校验逻辑规则,不要出现相互矛盾的筛选逻辑
这个功能其实不太好做,但 ONES 做了一个最简单的逻辑判断。在且条件当中,同一筛选条件不得选择两次,这样用于避免在且条件当中经常出现的相互矛盾的筛选逻辑。
好的,准备工作已经完成,我们就可以顺利了解筛选的类型。
由于筛选的类型众多,我们会按照 业务复杂度、容器差异 两个维度,来对筛选进行归类。
通过业务复杂度,将其分为:基础筛选、高级筛选、自定义筛选
按照容器差异,将其分为:标签筛选、折叠筛选、浮窗筛选、抽屉筛选、表头筛选、AI 筛选
基础筛选是将 高频使用(使用频率≥80%)的筛选条件进行固定,一直保持在页面中的核心位置,不折叠、不隐藏,让用户能够直接看到的筛选类型。
这是一个最为基础的筛选方式,在常见的 Ant Design、Arco Design 的页面模板当中都会有基础筛选的身影。
使用基础筛选最为重要的便是 快速触达,用户打开页面就会查看筛选条件,不需要点击“更多”“展开” 等入口,这能满足 B 端用户 高效完成日常操作 的核心需求。
在使用基础筛选时,我们需要注意以下问题:
① 基础筛选条件的数量不宜过多,一般 3-4 个最为合适
因为筛选条件过多,就失去了常驻的意义。但在实际业务当中,我们也需要考虑 5 个、7 个这类极端场景,毕竟常驻是最为基础的方案,难免会遇到特殊情况。(需要在筛选的规则当中进行梳理,将交互逻辑呈现清楚)
② 基础筛选当中,排序规则会非常重要
一般按照 高频-低频 的方式,从左到右依次排列,对于高频低频的获取方式,我们可以数据埋点、卡片分类、问卷调研等多种方式进行搜集。
③ 筛选基础,样式就不基础
基础筛选有着较多的筛选样式,大家可以结合自身业务进行选择,这里推荐样式一与二,因为展示效率更高~
这里列举一些常见的基础筛选产品,大家可以一并查看:
高级筛选是较为复杂的筛选形式,它为了满足更多 低频、复杂、个性 的业务需求,通常会提供相对独立筛选面板,展示更多的筛选条件。
独立面板也就是我们后续会提到的 浮窗筛选、抽屉筛选、表头筛选...,所以它们的关系也会相对复杂。
高级筛选与基础筛选最大的区别在于:
基础筛选只能覆盖 3 个左右的高频筛选,而高级筛选可支持 10 + 维度的灵活组合;常驻只能使用且的逻辑相对简单,而高级可以有条件组嵌套支持复杂业务逻辑;常驻位置较为固定,而高级则有面板加持,可以更为灵活。
其实选择高级筛选或者基础筛选,最大的话语权还是场景。
如果你的筛选是简单筛选几个条件,那基础筛选就已经足够,反之对筛选条件、筛选效率有着更高要求,我们则会考虑更为复杂的筛选方式。
在使用高级筛选时,这些问题尤为重要:
① 因为高级筛选需要访问独立面板,因此在入口的设计就会尤为重要。一般会用文字链接或者图标来提示用户,便于寻找。
② 基础筛选与高级筛选可以并存,因为角色不同、使用场景不同,常驻可以作为高频使用的固定模块,高级则作为特定角色需要更多筛选的补充,这部分放在下面 筛选的原则-筛选角色化 给大家详细说明。
这里列举一些常见的高级筛选产品,大家可以一并查看:
自定义筛选则是在高级筛选的基础上,进一步业务化。
它是为了满足 字段不固定、需求差异化 的业务场景,用户能够自定义选择 筛选字段,配置字段的筛选规则。
使用自定义字段最重要的核心要素就是 突破固定字段限制,因为高级筛选是针对产品预设好的固定字段进行筛选,自定义则是用户可以自行选择字段,用于适配更为灵活、多变的业务场景,如 CRM 的客户自定义字段、OA 的流程表单(因为不同的公司对于 流程、客户信息的管理不太相同,因此需要提供自定义字段进行支持)
在设计自定义筛选时,我们的方案选择主要受到“筛选频率、条件复杂度、界面空间”的影响。
① 小入口+大弹窗,以筛选图标作为入口,点击过后弹窗展示所有筛选条件。这种方式适合 中低频(每天 1-3 次)使用筛选,界面空间紧张用大弹窗容纳复杂配置
② 展开收起式,当用户点击筛选后,将表格与工具栏之间的部分展开,用于呈现筛选条件。它能够避免弹窗的跳转感,筛选时用户的视线可以无需离开表格区域,适用于 筛选条件数量多、高频使用的场景
③ 固定常驻式,在顶部区域固定,默认展开,这样就无需点击入口,这样更适合“筛选是核心工作流” 的场景
自定义筛选是最难设计的,在使用过程中会有 四大基本元素。
筛选入口:需要让用户快速找到入口,同时不干扰主界面。
逻辑运算区:主要就是 且、或 逻辑的展示,只是在运算区域里面,需要考虑切换时究竟应该如何做?
神策数据是通过文字方式,快速展示 且、或 逻辑,并且支持手动直接切换,这个方案目前看来是用户最容易理解的。
字段选择区:选择你所需要筛选的字段,点击 添加、选择,整体逻辑较为简单。
条件组管理区:筛选条件全部展示过的后续动作,比如保存,批量录入 等相关动作都可以放在条件组管理当中,进行呈现。
接下来的 标签筛选、折叠筛选、浮窗筛选、抽屉筛选,都是对容器进行分类。因此我们需要进行展开讲解,穷举一下不同容器的形式和变化。
先来说说标签筛选(外露筛选)
标签筛选是将重要的筛选选项设计成“可点击的标签按钮”,将筛选过程当中的选项直接来进行展示,目的是为了能够让筛选条件,直接暴露出来给到用户进行使用。
它最重要的是提升效率,针对高频使用的筛选维度将其外露展示,将多步操作压缩为 一步点击,同时能够凸显当前的筛选状态,避免用户忘记自己选了什么。
在使用标签筛选时,需要注意这些内容:
比如我想外露的内容是各种状态,我就可以将其放在顶部,进行指标图+筛选功能的杂糅,像在小红书千帆系统当中,对于订单的多种状态,就会使用这一技巧,进行呈现。
折叠筛选则是用隐藏的方式,按照使用频率将筛选条件分层。高频条件平铺展示、低频条件收折在面板当中,点击展开的筛选类型。
它最重要的价值是要平衡“空间与效率”的问题,当筛选条件 4-8 个时,如果全部平铺页面就会过于冗余,如果全部隐藏又会增加操作步骤,折叠筛选通过 “高频展示 + 低频折叠”,让用户既能快速操作高频条件,又能按需调用低频条件,兼顾 “便捷性” 与 “功能完整性”。
正因为这样的特性,所以很多基础固定的筛选一旦变多后,通常就会使用折叠的方式进行呈现。
浮窗其实是将筛选包起来,用浮窗进行承载,临时唤起,用完即走。
在设计时首先会有一个统一的筛选入口,浮窗弹出后设置对应条件,然后点击确认、取消,浮窗自动收起,不占用页面只提示有筛选条件。
对于系统而言,它为什么需要浮窗筛选?本质上会有三个原因:
我们之前就有相同的业务,需要将桌面端的部分移植到 Pad 端与移动端,使用浮窗性价比就会更高。
抽屉筛选就是浮窗筛选的另一种表达,它主要是平衡 筛选条件与界面空间 的另一种选择。
但确实会发现现在的抽屉筛选已经没有当年的雄风,感觉大家就避之不谈,基本不会使用它。其实也会有几个原因:
很多之前沿用抽屉筛选的产品,现在都在调整自己的交互方案。
并且因为抽屉的不稳定性,我们其实不太建议同学们使用抽屉进行选择自己的选项条件。
表头筛选是一种相对特殊的筛选形式,它是将筛选入口放置在头部,提供给到用户进行快捷的筛选操作。
本质上是在满足长时间使用 Excel 用户的使用习惯,因为在 Excel 当中表格众多,对于筛选只能使用一种影响较小,最为通用的做法,随着 B 端产品的发展,也会发现很多设计方式都被得到了延续。
在理解表头筛选时,会有两种使用场景:
① 空间较少,使用表头筛选可以进行轻量的筛选动作。
这样点击筛选过后便可直接选择筛选选项,执行筛选操作。你可以看到飞书文档,在主页列表中就会这样设计便可以轻量满足筛选需求。
② 字段太多,需要表头筛选带入更多筛选值,进行筛选安排。
这种方案本质上是针对高级筛选的体验补充,记住!是需要高级筛选 or 自定义筛选时才会用到筛选策略。
因为在这两种筛选当中,需要选择筛选字段,有大量的选项,这对用户来说会十分影响其正常使用,通过表头处的点击,就能够将字段默认带入,缩短筛选路径,提高筛选效率。
这种方案的表头筛选也会有相应弊端,首先是表头空间问题,因为表头本身需要展示的信息就相对较多,比如冻结、排序、等等,过多的操作会导致表头过于复杂,如果还加上筛选,表头空间就会更大,更不适合进行使用。
其次用户理解成本也会相对过高,因为很多行业属性相对较为简单的 B 端产品并不会使用这类筛选,对于用户初次使用也会有不小的负担。但表头筛选目前的普及率仍然比较低,使用比较频繁的便是纷享销客。
来到重点,AI 筛选。它不仅仅是未来筛选设计的大趋势,更是能够在产品层面解决 筛选复杂化的问题。
比如刚才的高级筛选、自定义筛选,无疑都是在增加用户的操作层面,他们需要不断的选择,才会得到自己想要的结果。而 AI 筛选的价值在于它解决了 用户自然语言与程序逻辑执行 之间的壁垒,让筛选能够响应用户的自然语言诉求。
比如我想筛选最近一个月的高价值客户,就只需要在 AI 输入框中说出自己想法,然后就能得到筛选结果。
程序逻辑执行,程序就可以根据自身知识库,对高价值客户进行拆解,逻辑变为 客户时间为:最近创建一个月客户、类型为高价值。
这样一来,其得到的结果就会更为简单合理,但是在设计 AI 筛选时,它的难度还是会相对较大。
因为 AI 的结果可能会出现差错,那对应的修改策略就会极为重要。
所以我们可以看到,像 Jira 对于 AI 筛选就会有更多的修改入口让用户对于筛选结果进行快速修正,同时在入口上也需要做更多的设计进行提示。
转载:优设
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