色彩是 UI 设计的灵魂，它并非单纯的视觉装饰，而是传递品牌情绪、引导用户行为、强化设计质感的核心语言。兰亭妙微深耕 UI/UE 设计领域十六载，始终将色彩运用作为设计体系的核心环节，在工业制造、医疗健康、财税金融、航天军工等垂直领域，将色彩理论、色彩心理学与行业场景深度融合，形成了一套 “理论落地 + 行业适配 + 用户感知” 的色彩运用方法论。从色彩比例的精准把控到色彩情绪的精准传递，从自然灵感的汲取到实用工具的高效运用，兰亭妙微让每一种色彩的选择都有逻辑、有温度、有价值，让色彩成为连接品牌与用户的无声桥梁。

兰亭妙微作为国内顶尖的 UI/UE 设计领域标杆，深耕行业 16 年，始终以 “设计赋能业务、体验驱动价值” 为核心，在工业制造、医疗健康、半导体、航天军工等垂直领域，将当下前沿的 UI 设计趋势与行业场景深度融合，打造出兼具实用性、美学性与行业适配性的设计方案今日头条。从 3D 视觉的技术落地到个性化体验的精准打造，从交互创新到品牌视觉的 UI 化表达，兰亭妙微在每一个设计趋势的实践中，都坚持 “懂行业 + 懂技术 + 懂用户” 的核心定位，让设计不止于视觉美感，更成为解决企业业务痛点、提升用户操作效率的核心抓手。未来，UI 设计必将朝着更多元、更智能、更贴合用户需求的方向发展，而兰亭妙微也将持续探索设计与技术的融合边界，为各行业打造更具竞争力的数字界面体验。

竞品分析作为日常工作中常用的基础能力，在 C 端和 B 端两种截然不同的产品形态下需要面对的难点也是不尽相同的。那么作为面向企业、公司的 B 端产品，在做竞品分析时的流程以及侧重方向上都有哪些特点呢？兰亭妙微UI设计公司将从产品差异等几个方向为大家分享一下自己的思考和总结，以期能够提供参考和建议。

“竞品分析”我们从字面上理解，就是对现有的以及潜在的竞争产品的优劣进行分析和总结。用以了解市场行情及自身产品的定位，发现新的市场机会，探索产品迭代的有效策略。在正式介绍 B 端竞品分析的经验和思路之前，想先简单介绍一下 C 端产品和 B 端产品的差异点，也能更好的理解 B 端产品的特性。

一、先搞懂：B 端 vs C 端 核心差异

B 端产品面向企业 / 组织，强调效率、流程、合规；C 端面向个人用户，强调体验、流量、转化。两者做竞品分析的思路完全不同。

 

表格

 

 

 

对比维度	B 端产品	C 端产品
用户	企业客户、组织角色（管理者 / 员工）	海量个人用户
场景	办公场景、工作流程、时间固定	生活场景、碎片化、强私人属性
设计	重流程、效率、稳定性	重体验、细节、拉新留存
竞品	公开度低、同质化低、难体验	公开易找、同质化高、易体验
盈利	定制化报价、按年 / 模块收费	明码标价、会员 / 广告 / 电商

 

B 端竞品分析两大难点：

 

1. 竞品难找、信息不透明
2. 产品难试用、核心功能不开放

二、第一步：明确分析目的 + 搭建分析框架

1. 分析目的（二选一为主）

• 战略层：对比市场定位、定价、客户群、产品矩阵、服务模式
• 功能层：找产品优缺点、看流程合理性、辅助迭代规划

2. 必收集的背景信息

• 公司背景：成立时间、规模、行业案例
• 技术背景：核心技术、迭代节奏、生态合作
• 客户与场景：目标行业、使用角色、核心痛点

三、第二步：B 端竞品怎么找、怎么筛？

1. 四类必选竞品

1. 初代产品：看行业起源，理解原始需求
2. 直接竞品：核心对标，全面拆解
3. 间接竞品：局部功能可借鉴的产品
4. 头部竞品：行业标杆，看成熟方案

2. 小众领域：先发散→再收敛

• 发散：提炼核心关键词（如体验管理→CEM、体验监测、客户洞察、数据采集）
• 收敛：用官网信息筛选，剔除定位不符的 “伪竞品”

3. 信息渠道

• 行业报告、行业峰会 / 论坛
• 搜索引擎、垂直媒体
• 厂商官网、客户案例、销售资料

四、第三步：B 端产品难体验？这 4 种方法最实用

1. 半公开产品（可对外售卖）

• 看官网：快速了解定位、功能、客户、案例
• 申请试用 / 付费：最真实体验流程与交互
• 角色扮演咨询：假装客户问销售，获取报价、交付、实施细节

2. 非公开产品（内部系统 / 定制系统）

• 人脉借账号：亲自操作体验
• 操作录屏 / 影子计划：录屏回放完整流程
• 用户访谈：访谈使用者 / 客服，了解真实痛点
• 流程记录：梳理操作路径，还原体验地图

五、第四步：分析总结 + 输出可落地结论

1. 按框架对齐信息：功能、流程、体验、定价、客户、服务逐项对比
2. 提炼优劣势：哪些可直接借鉴、哪些要避开
3. 结合自身落地：不照搬竞品，匹配公司资源、产品定位、团队能力
4. 长期跟踪：B 端迭代慢，需持续关注竞品更新

六、极简工作流程（直接照做）

定目标 → 2. 搭框架 → 3. 找竞品 → 4. 巧体验 → 5. 对比分析 → 6. 输出结论与迭代建议

转载：优设

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。

“在设计的道路上，若暂时看不清远方，不妨先俯身夯实脚下。兰亭妙微坚信，真正的专业并非灵光一闪的偶然，而是源于严谨知识体系的必然。我们主张让每一个像素的落点都有理可依，让每一次交互的流转都有据可引。只有用逻辑筑起设计的基石，才能让作品在纷繁的视觉中站得稳、立得住，让人不仅看见美，更能看见背后的价值。”

一、什么是古腾堡原则

古腾堡原则是由14世纪西方活字印刷术发明人约翰·古腾堡提出，早在20世纪50年代在设计报纸的过程中，提出了一项原则，认为人的阅读方式应该是遵循某种习惯进行的，像读书一样，由左到右，从上到下。

经过研究，他最终得出了被后人熟知的「古腾堡原则」，古腾堡你可能觉得既难懂还陌生，它还有另外一个名字：对角线平衡法则。

这个原则的支撑点为「阅读重心」，由人们一直以来的阅读习惯形成。将页面的设计与阅读的重心相协调，能帮助读者梳理阅读的逻辑。据研究发现，这么做能提高读者阅读的节奏和理解能力。

古腾堡原则指人的阅读方式遵循从左到右的眼动规律，且画面显示的东西都分成四个象限：

1、第一视觉区（Primary Optical Area）：处于左上方，读者首先注意到的位置。

无论用户在搜索内容、主动阅读或者快速浏览，这都是用户阅读的第一落点区域。因此在这个区域我们应放置一级内容或者核心功能。

2、最终视觉区（Final Optical Area）：处于右下方，视觉流程的终点。

这个区域是用户浏览行为的最终落点区域，当用户浏览到这个部分时需要采取措施，我们可以在这里插入按钮或者行动点。这也就能解释为什么按钮都会在右下角出现。当用户的浏览行为结束后，可以进行操作反馈。

3、强休息区（Strong Follow Area）：处于右上方，较少被注意到。

在这个阶段，我们不应该去设置一个重要的行动点，一方面用户容易忽视，另一方面，当用户浏览完中心区域的内容后，再返回到强休息区操作，视线会有个折回过程，用户体验并不太理想。

4、弱休息区（Weak Follow Area）：处于左下方，最少被注意到。

用户对这块的注意程度最弱，因此也用来放置最弱的信息提示。

二、古腾堡原则在设计中的应用

遵循古腾堡法则，界面中的左上和右下是用户视觉最为重点关注的位置，设计师应该把界面的关键元素放在主视区，最终视觉区可以放按钮，休息区可以用来放一些相对次要的内容，如辅助图形、文字信息。

比如我们常用的页面弹窗、各种文件和合同文件等等就是采用这种原则进行设计的。

1、古腾堡原则在web端界面布局设计

我们可以根据一般的用户视觉习惯，来放信息权重不同的内容。

第一视觉区是用户浏览网页的起始点，最终视觉区是结束离开网页的终点。整体是根据人们从上到下、从左至右有规律的阅读习惯设计的。

我们可以看到人人都是产品经理网站信息结构的布局

1、根据起点第一视觉区的特性把LOGO和导航放在左上角，推荐的文章也以图片的形式放在这里进行曝光；

2、弱休息区则放一些最新推荐的文章，吸引用户不断往下翻；

3、高闲置区则放文章内容之外的惊喜推送内容；

4、最终视觉区则是提供给用户相关推荐课程或者想要加入的社区入口，也是常见的放置广告的地方。

2、古腾堡原则在移动端页面布局设计

古腾堡图表应用最典型的例子就是商品详情页，在界面的顶部展示商品图片、名称、价格、快递和优惠等用户主要关心的信息；右上和左下通常是分享、客服和收藏等次要信息；右下角则放置最终促成用户交易的购买按钮。

3. 图文类信息

结合古腾堡的视线强弱分析，我们可以得知左侧的首要视觉点一定是强视觉区，但是有时候简单的图片+文字的排列也会有很多设计思考。

比如：第一个图今日头条的布局，光看它的配图我们根本猜不出来整体条目所表达的内容，所以头条的图片元素传达信息的效率远不如文字，所以第一视觉区会留给文字信息；

而第二图中美团列表也图片所传达的信息效率更直观，会一眼告诉用户我这家是西餐还是中餐，是早点还是正餐，所以在美团的条目中图片会被放在第一视觉区。

这两种布局的目的都是让用户可以快速浏览，不让用户在接收信息时受阻造成体验打断。

此处还可以延伸一下，如上图第三个图，头条的视频条目也是先文字后视频，为什么呢？

按理说视频的传达信息效率要远大于配图，猜想一下，头条的设计是想将视频作为终端休息区进行视觉强化，第一，可以强化信息种类的分类让用户更好辨识，第二，让视频条目传达信息效率更快且满足整体使用APP时一致性的用户心智，让用户能快速上手并且顺畅体验浏览。

三、古腾堡原则在按钮设计中的应用

我们还可以依据古腾堡原则来解读关于按钮位置背后所呈现的设计思路。

1、标题和操作按钮

我们都知道引导用户操作的页面中，一般页面按钮都在界面底部是因为离手近，方便操作，但不仅仅如此还因为浏览是用户的第一行为，他们的视线会根据页面元素进行移动，最终停留在底部结尾的地方。

根据古腾堡原则，将标题和内容放在顶部即第一视觉区，引导用户浏览所有内容后注意到底部的按钮作为终端休息区，这样的摆放即符合用户由上到下的阅读习惯又达到了产品预期的目标。

2、底部垂直双按钮

按钮的水平布局和垂直布局：

垂直布局下，用户浏览时的眼动路径单纯向下，这种由上自下的浏览效率是最高的。

水平布局时，用户由左至右的浏览效率要明显低于垂直布局，但也同时避免了垂直布局下过快的决策造成风险。

这和表单布局方向类似，那些想要让用户快速浏览并完成的表单往往采用了垂直布局，而需要用户仔细阅读、认真填写的表单往往使用了水平布局。

如果产品希望用户对每个按钮都有足够的关注度，垂直摆放是最佳选择，且【重要按钮应该放在页面最底部】，虽然垂直双按钮在样式上做了区分，但用户同样会停留一段时间将按钮的内容进行对比思考。

那么，按照古腾堡原则，重要的按钮应该放在页面最底部，但是现实我们看到的垂直摆放按钮的主次反而是相反的，主要的CTA 按钮往往被放置在了上方？

观察上图，有没有发现浅色按钮很容易被忽略掉，这样就违背了产品要保证每一个按钮都要有足够关注度的目的，所以我们要违背古腾堡原则来满足业务需求，正如我们所看到的微信授权页面一样。

为了保证「允许」与「拒绝」这两个独立的按钮能够被用户足够的重视，并且其中的任意一个按钮不会被轻易的忽略掉，这里将「允许」按钮颜色加重设定为主按钮，并且放在「拒绝」按钮之上，让眼睛原本垂直向下的运动轨迹产生回流的变化。

“拒绝”按钮能让用户注意到，这样便起到了防错性，缺点是会对用户造成流程上较强的打断性，适用于需要用户思虑、审核信息的场景。

所以，这也提示我在设计中要思考：设计原则虽是设计的基础，并非一成不变，要合理权衡设计原则与产品目标之间的关系。

3、水平按钮主次

水平摆放的按钮，最典型的就是电商类型的详情页，【加入购物车】和【立即购买】按钮。

结合古腾堡原则的视觉重点说明，右下角视为视觉终端区域，即视觉最终停留的位置，所以他们将与转化率相关的【立即购买】按钮放在了界面的右下角，让用户更容易关注到。

再比如：比较常见的「确认」和「取消」弹窗样式，通常是在需要让用户确认某种操作行为时出现，有可能是提交表单、确定信息、页面操作引导等等，目的是让用户最快地看到主要操作内容，为用户提高操作效率。

这些按钮的差异不仅仅是位置，还包含按钮的样式、颜色、尺寸等等维度都存在着明显差异。比如上图的，页面引导按钮，支付宝的转入转出按钮位置，都是一样的逻辑，也是我们在设计中的一些设计支持业务转化的一种方式。

为什么要这样设定水平按钮主次关系？

平常我们所看到的弹窗，推荐按钮都是在右侧，那么将推荐按钮放在左侧会怎么样？如下图所示：

当我们在设计表单中的组合按钮时，比如：取消与确认、提现与充值。根据古腾堡法则，用户使用界面时从第一视觉落点区是主视觉区(Primary Optical Area)，最终停留在结尾的终点区(Terminal Area)。

不难看出推荐按钮放在右侧后，眼睛的运动轨迹会在水平方向轴上来回的往复运动，无形中增加了用户选择时长。

水平多按钮同样存在着反面应用

当业务需求需要用户产生视觉回流，或者想要让用户习惯性的点击右下角终点位置，比如常见的卸载软件提示弹窗。

相比横排按钮，用户点击主操作按钮时会更加顺畅，有利于业务的转化，对于用户体验流程的打断也会比竖向按钮相对弱些，适用于能帮助用户快速完成流程的场景，具体使用哪种布局要权衡体验、用户与业务目标之间的统筹关系。

4、右上角按钮位置

根据古腾堡原则，右上角区域属于强休息区，用户对这块的注意程度最低。

既然如此，为什么页面的“发布”、“编辑”等按钮都在右上角呢？

顶部按钮的设计，关键还在于可编辑内容区域，而不是按钮本身，顶部按钮更适用于「编辑页面」，顶部按钮尺寸较小，它所占空间有限，因此在操作上相对来说不便于点击，需要用户谨慎操作。

而底部按钮的核心在于按钮本身，而不是内容。底部按钮更适合全局最终的确定，提交等操作按钮。

四、应用古腾堡原则需要注意点

1、虽然古腾堡图所揭示的阅读规律是普遍适用的，但是只在信息均匀分布的页面证明古腾堡原则的阅读规律。

若是为了突破常规或达到一种强烈的冲击，古登堡图所揭示的视觉规律经常被设计师所颠覆。常用的颠覆方法为采用特别醒目的形象，或者大小颜色更为鲜明抢眼的元素置于闲置区，从而改变玩家的阅读顺序。

上图banner中，右侧的3D内容第一吸引用户眼球，而后才会看到左边的文字，视觉流程如红色箭头，这就是突破古腾堡常规设计原则的常见设计。

2、语言本身的阅读顺序可能也会产生一定的影响，例如阿拉伯语从右至左的文字顺序可能并不符合古腾堡原则的阅读规律。

3、用户已熟悉，并养成独特阅读习惯的页面也不一定遵循此规律，比如用户自动跳过轮播广告的【轮播图盲视区】现象。

五、总结

古腾堡图贯穿于界面设计的每个角落，只要谨记阅读引力的顺序：从上到下，从左到右，综合阅读流来排布视觉层级，即能做出合理的设计。

但设计师也不能局限于古腾堡图的规律中，要善用规律并结合其他设计知识做出更加完美的设计。

应用建议：

• 原则是设计的基础，并非一成不变，需要结合设计原则与产品目标之间的关系进行合理运用；
• 不需要死遵循原则，比如焦点模式下用户将首先查看页面上最主要的元素（视觉重量最大的元素或区域）。顺序将取决于这些焦点的相对权重以及指示下一步要看的任何视觉提示。
• 想要让用户进行某种操作时，正常情况下主要按钮放在右侧，操作流程畅通，提高效率，需要用户确认思考的场景下，主要按钮可放在左侧，达到反复确认的目的。
• 创建层次结构和流程会颠覆视觉动线的模型。

转载：人人都是产品经理

站在2026年的节点回望，数字设计领域正经历一场历史性的转折。过去十年以“移动端优先”、扁平化设计与静态设计系统为核心的范式，正被一股更具动态性、智能性与沉浸感的新浪潮全面取代。

2026年的设计趋势，已不再停留于界面美学的修饰，而是深入至交互的底层逻辑重构。人工智能的角色，正从单纯的效率工具，进化为“联合设计师”乃至“实时的UI生成者”，驱动着“生成式UI”的兴起。与此同时，硬件形态的突破——如空间计算设备的普及、车载显示系统的革新——正迫使二维界面加速向三维空间拓展，催生了以“液态玻璃”为代表的新拟物美学与空间化叙事。

从技术与社会两个维度来看，2025年是设计行业最为动荡的一年。

• 技术层面，大型语言模型（LLM）与端侧算力的深度融合，使“智能”不再依赖云端高延迟请求，而是内嵌于每一台终端设备，为实时、个性化的界面生成提供了底层基础。

• 社会层面，用户对数字成瘾的警惕达到顶峰，对隐私与心理健康的关注，迫使设计必须从“争夺注意力”转向“尊重注意力”。

这些深刻变化，正以不同形态融入2026年的设计趋势与方法策略之中。

基于对这一转型期的持续观察，兰亭妙微UI设计公司梳理出2026年真正值得关注的7大UI/UX趋势。在后续内容中，我们将逐一拆解“是什么”“为什么”以及“如何应对”，为数字产品团队提供可落地的方向参考。

一、生成式 UI：从「页面设计」到「规则设计」

2026 年，用户界面正在经历自 1976 年以来最深刻的变革。传统 UI 设计依赖于设计师预先定义每一个界面、状态与跳转逻辑；而生成式 UI 的核心在于，界面不再是预先画好的固定图像，而是由 AI 根据用户实时意图、上下文环境与设备状态，在毫秒级动态重组而成。这意味着，两位用户使用同一应用完成同一任务时，看到的界面可能完全不同。设计的对象正从「页面」转向「组件关系」与「生成规则」。

这一趋势成熟的关键在于端侧智能与组件化系统的深度融合。本地设备算力足以支撑复杂实时推理模型，解决了云端生成带来的延迟与隐私问题。用户操作——如语音指令、模糊搜索或点击行为——被端侧小模型解析为结构化意图，AI 从设计系统中检索符合品牌规范的原子组件，并根据屏幕尺寸、用户偏好与任务优先级实时排布，生成一个「用完即焚」的临时界面。

Figma Make、Google Stitch、妙多等产品，已是生成式 UI 的早期实践，未来将逐步深入一线应用。传统的 A/B 测试也将进化为「A/N 测试」，每个界面都成为对用户当前需求的最佳猜测。从用户体验角度看，这标志着「学习成本」的终结。

在生成式 UI 时代，设计师的角色发生根本性转变，工作重心聚焦于四个方向：

• 定义约束：设定品牌风格、交互原则与安全边界，确保 AI 生成的 UI 不偏离品牌调性；

• 提示词设计：编写与优化用于指导 AI 界面生成的提示词；

• 系统架构：维护庞大而灵活的设计组件库，保障组件在任何组合下均能正常工作；

• 设计兜底：处理例外情况，由设计师亲手解决具体设计问题，为 AI 提供保障。

设计师的价值正转向设计逻辑的健壮性与智慧程度，这或许是一个更「抽象」但必然到来的结果。

二、液态玻璃美学：数字材质的「生命力」

如果说 2010 年代的扁平化设计是为了适应低分辨率屏幕与性能受限的移动处理器，那么 2026 年的「液态玻璃」美学，则是硬件性能过剩与屏幕显示技术飞跃的自然产物。这一趋势由 Apple 在 2025 年 WWDC 上发布的系统更新（iOS 26、macOS Tahoe、visionOS 26）引爆，迅速蔓延至整个数字设计领域。

「液态玻璃」并非简单的拟物化回归，也不是「毛玻璃」效果的重复。它是一种高度动态、具有物理属性的数字材质：与静态半透明背景不同，液态玻璃界面是「活」的——背景元素在透过上层界面时，会根据距离、角度与运动速度产生实时光学扭曲与模糊。

这一趋势的核心在于「深度感」与「响应性」。在 2026 年的界面中，光影不再是装饰，而是信息层级的指示器：

• 动态模糊：用户滚动列表时，底层内容不仅模糊，还会产生类似流体流过玻璃表面的拖影效果；

• 镜面高光：按钮与卡片边缘根据设备陀螺仪感知的倾斜角度，呈现流动光泽；

• 层级重构：通过精确光学模糊与深度分层，在不遮挡背景内容的前提下，清晰呈现前景操作区。

实现「液态玻璃」效果高度依赖先进图形渲染技术——在 iOS 生态中依托 Metal 图形 API 的深度优化，在 Web 端则因 WebGPU 的普及，使浏览器能以 60fps 甚至 120fps 流畅渲染复杂实时光照与模糊效果。

对品牌而言，「液态玻璃」提供了扁平化时代一度缺失的差异化手段。通过调整「玻璃」的折射率、厚度感、色散程度与「液体」的粘滞系数，不同品牌可打造出截然不同的质感。「数字材质学」正成为 UI 设计师的新必修课。

三、多模态交互与感知界面：告别「点击」中心主义

2026 年的交互设计，正式告别以「点击」与「滑动」为绝对核心的时代，进入多模态共生阶段。随着传感器成本降低与 AI 语义理解的质变，语音、手势、眼动追踪乃至面部微表情，均成为标准的一级输入方式。

这种转变的标志是「输入方式的流动性」。用户无需显式切换模式——在撰写文档时，可一边打字，一边用语音补充描述，同时用眼神注视角落唤起参考资料，系统流畅融合三种输入，理解综合意图。

更进一步，「感知界面」成为最具未来感的趋势。设备不再是被动工具，而成为具备情感计算能力的伙伴。通过分析用户打字速度、语音语调变化，甚至通过摄像头捕捉面部肌肉紧张度，界面可实时推断情绪状态（如焦虑、愤怒、困惑或专注）。如 Hume AI 等公司开发的语音接口，能表达与响应细微情感线索，使人机对话不再冰冷。

在汽车领域，多模态交互已成为部分车型标配。宝马 Panoramic Vision、现代摩比斯全风挡全息 HUD 等设计，将整个挡风玻璃下沿变为显示区域，结合增强现实（AR），将导航信息直接投射于路面。

四、空间化叙事与沉浸式滚动：从「无限瀑布流」到「叙事驱动」

传统的「无限瀑布流」因易导致成瘾与信息迷失而受到批判，取而代之的是「滚动叙事」。在这种模式下，滚动操作不再仅是移动视窗，而是驱动时间轴与叙事逻辑的引擎。用户向下滚动时，界面元素并非简单上移，而是根据预设叙事脚本进行复杂变换：

• 场景转换：背景随内容深入从清晨渐变为黄昏；

• 拆解展示：3D 产品模型旋转、拆解以展示内部结构；

• 节奏控制：滚动速度决定故事流速，利用「智能吸附」技术让用户在关键叙事节点自然停顿，避免信息遗漏。

受 Apple Vision Pro、Meta Quest 等空间计算设备影响，即便在普通手机与电脑屏幕上，UI 也开始追求「空间感」。2026 年的设计广泛采用「伪 3D」与「2.5D」技术：

• 视差效应：通过陀螺仪与光标位置，平面卡片与图像产生视差移动，仿佛悬浮于屏幕后方不同深度；

• 光影互动：3D 卡片根据光标移动改变阴影投射方向，呈现近乎真实的物体存在感；

• 打破网格：空间化设计打破传统网格布局，允许元素在 Z 轴堆叠与穿插。

五、超个性化与自适应布局：UI 的「千人千面」

借助 AI 的力量，2026 年的 UI 终于实现真正的超个性化。这超越了「猜你喜欢」的内容推荐，深入 UI 布局与功能逻辑层面。应用可根据用户使用习惯、当前情境与生物节律，动态重组界面。例如，财务经理看到的是报表导出与审核功能，数据分析师则突出可视化图表与 SQL 查询窗口。

这种自适应布局依赖高度灵活的动态设计系统。UI 元素不再固定位置，而是根据权重算法实时排布，这对品牌一致性提出挑战。设计师必须定义强大的「品牌基因算法」，确保无论 UI 如何变形，用户仍能一眼识别品牌。这通常通过以下方式实现：

• 动态令牌：定义语义化颜色、间距与排版规则，而非硬编码数值；

• 微交互签名：无论布局如何变化，按钮点击反馈动画、页面加载的独特「呼吸感」保持不变，成为品牌的指纹。

六、Zero UI 与 AI Agent：从「操作流」到「确认流」

「最好的界面就是没有界面」（Zero UI）的理念在 2026 年得到广泛关注。在智能家居、HMI 与可穿戴设备领域，屏幕不再是交互中心，而退居二线成为辅助信息展示板。交互主要通过传感器自动触发：

• 接近感应：走近汽车时，通过蓝牙与步态识别自动解锁并调节座椅；

• 行为预测：从冰箱拿出牛奶时，手势与重量传感器自动记录消耗量，在耗尽前加入购物清单。

Zero UI 的另一面是 AI Agent 的兴起。用户不再亲自操作复杂软件菜单，而是向 AI Agent 下达模糊目标，由 Agent 在后台自动跨应用完成任务。

UI 设计的重点从「操作流」转向「确认流」与「状态流」。设计师需要设计清晰的卡片，展示 AI 的思考过程、决策依据与最终结果，让用户快速扫视并「批准」或「微调」，而非亲自执行每一步。信任感设计成为核心——用户需要知道 AI Agent 做了什么，以及为什么这么做。

在没有屏幕的场景下，反馈需通过其他感官传达。空间音频利用声音方向感引导用户，触觉反馈则通过不同频率震动传递「成功」「错误」或「提醒」等信息。设计师不仅要「画图」，还要学会「编曲」与「编排震动」，这大大拓展了 UX 设计师的技能边界。

七、动态排版与微叙事：文字成为「视觉生命体」

2026 年，文字不再仅是承载信息的静态符号，而成为具有生命力的视觉元素。动态排版成为主流趋势：标题不再只是静态字体，它们会根据鼠标悬停、页面滚动或语音输入产生变形、变色、拉伸甚至破碎重组的效果。

这一趋势深受短视频文化和高刷新率屏幕普及的影响。静态文字被认为通过率低且乏味。设计师利用变量字体技术，让字体的粗细、宽窄、倾斜与衬线形状可无级调节，并与用户交互行为绑定。

与此同时，微交互也被赋予叙事功能。一个简单的「点赞」按钮不再只是变红，它可能爆发出彩色粒子，或像果冻般弹跳，甚至根据点赞次数展现不同等级的华丽动画。

这些微小的瞬间不仅仅是反馈，它们共同构成产品的性格。通过精心设计的微交互，设计师在不增加额外内容的情况下，向用户传递品牌的趣味、严谨或关怀——也就是情绪价值。

结语

综上所述，2026 年的 UI/UX 设计趋势呈现出一种深刻的辩证关系：技术越是先进（AI 生成、空间计算），设计越是追求回归人性（情感感知、神经包容、物理质感）。

对于企业与设计团队而言，应对这些趋势需进行战略层面的调整：

1. 技能升级：设计师必须从「画图员」转变为「逻辑架构师」与「提示词工程师」。掌握 AI 工具不再是加分项，而是生存技能。

2. 伦理优先：在 AI Agent 与情感计算日益强大的背景下，设计伦理（隐私、包容性、防成瘾）必须成为产品开发的第一性原理，而非事后补救。

3. 系统思维：建立能够适应生成式 UI 与多模态交互的动态设计系统，是企业在 2026 年保持竞争力的基础设施。

2026 年的设计，不再是关于如何让界面「好看」，而是关于如何让技术以最自然、最尊重、最可持续的方式融入人类生活。

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。

表单验证不仅是技术实现，更是一场微妙的人机心理博弈。特别是实时验证，改变了传统的“填完再说”模式，实现了“边走边评”，信息反馈更及时，用户的情绪也随之起伏。

兰亭妙微UI设计公司，将围绕三大核心原则，深入探讨如何通过精细的验证设计，提升用户体验，引导用户顺利完成表单填写。

一、实时反馈：让用户每一步都有“回应”

1. 正向反馈：用“小鼓励”建立信心

实时反馈对用户心理有显著影响。正向反馈，特别是“正反馈 + 小情绪颗粒”的组合，能瞬间建立用户信心、降低焦虑、激发行动欲。从心理学看，这是一种“即时奖励”——即使不依赖物质，单纯的认可也能产生强烈的动机。

案例：Instagram 注册时的“鼓励策略”

当用户在 Instagram 输入用户名时，系统不仅提示“可用”，还会附上趣味性文案，例如：

• “✓ 太棒了，这个名字没人用过哦！”

• “✓ 这个用户名看起来不错”

这就像有人在你耳边轻声夸一句“选得妙！”，让用户在轻松愉快的情绪中继续填写。

2. 负向反馈：避免成为“情绪灭火器”

负向反馈如果处理不当，极易浇灭用户热情。尤其是在用户尚未完成输入时，就弹出模糊、生硬、充满否定意味的提示，会让用户感到被“攻击”。心理学中，这被称为“认知威胁感知”——即便系统不带情绪，用户也容易将其“脑补”为批评。

案例：某银行 App 的“劝退式”体验

某银行 App 在设置交易密码时，用户刚输入“123456”，系统立刻弹出：

• “不符合要求！”

• “不能为连续数字！”

• “请重新输入复杂密码”

但用户根本不清楚规则是什么。尝试输入“abcDEF123@”后，系统继续报错：

• “不能包含字母连续！”

• “必须包含至少两种符号！”

最终，用户直接放弃操作，选择线下办理。这说明负向反馈需要有节奏、有余地、有帮助，而不是一次性“开火”。

二、用户的“归因机制”：错在我，还是怪系统？

这是用户体验中非常微妙但关键的心理触点。当用户遇到错误时，本能会判断：“这错，是我傻？还是你系统蠢？”这一判断直接影响用户是继续修正，还是直接离开。

1. 什么是“归因机制”？

人类是“归因动物”——遇到问题总想弄清楚原因。当用户操作失败时，系统的提示方式决定了他们把责任归给自己，还是归给系统：

• 归因于自己：提示清晰、有礼、提供解决方案 → 用户想：“哦，是我疏忽了，下次注意。”

• 归因于系统：提示模糊、生硬、带情绪 → 用户想：“什么破系统，设计得这么烂，怪我咯？”

一旦用户将责任归给系统，就很难再挽回。

对比案例：登录密码错误

• 系统 A：只提示“错误！”

  • 用户反应：“我哪错了？是密码错？账号错？格式错？服务器炸了？”

  • 归因结果：怪系统。

• 系统 B：提示“密码错误，请检查大小写是否正确，或尝试找回密码”

  • 用户反应：系统既指出了问题，又给出了解决路径。

  • 归因结果：怪自己。

对比案例：手机号输入

• 提示 A：“格式错误！” → 像在呵斥用户，归因偏系统。

• 提示 B：“请输入 11 位手机号码，例如：13800001234” → 提供示例，用户更愿意调整。

  

2. 设计师的启发：用“归因引导”挽救体验

好的提示文案，传递的是“我是来帮你的”合作心态，而非“你怎么又出错”的责备心态。可以遵循以下原则：

• 避免空洞词汇：少用“错误”、“无效”这类模糊词汇。

• 用例子具象化：提供符合用户语境的输入示例，降低理解成本。

• 传达解决路径：不仅要指出问题，还要告诉用户“怎么改”。

  

三、心智模型：别让用户和“不可预测的机器人”斗智斗勇

1. 什么是“心智模型”？

心智模型，简单说就是用户“以为系统会怎么运作”的心理预期。例如，在表单填写中，用户预期的流程是：我填信息 → 系统检查 → 告诉我对错 → 我修改或继续。如果系统行为偏离这一预期，用户就会感到困惑。

2. 系统“跑偏”的典型表现

验证触发过早
用户还没输完，系统就开始报错，仿佛在说“你话说得不对”。正确做法是等用户输完再判断（如使用 onBlur 或 onChange + debounce）。

反馈来得太迟
用户填完所有字段、点击提交后，系统才提示“手机号格式错了”。这就像“你让我爬了十楼，现在告诉我楼梯走错了”。更优方式是局部字段校验 + 实时反馈，至少在失焦后立即提示。

提示位置飘忽不定
错误提示有时在上方、有时在下方，有时红框、有时弹窗，用户眼睛跟着乱跑。一致性是安全感的来源：建议错误提示统一显示在字段正下方，颜色、样式、交互都保持一致。

四、引导用户走向正确方向

你无法控制用户怎么想，但可以引导他们“往正确的方向想”。

1. 规则“提前说”，别“事后骂”

如果字段有格式要求，直接在旁边用灰色文字说明，例如“请输入 11 位中国大陆手机号”。或者提供示例“如：13800001234”，让用户一眼看懂。否则等于“逼他犯错，再事后教育”，极易导致用户流失。

2. 提示语要具体、友好、有“引导感”

• 避免高压语气：不用“错误！”、“非法！”、“无效！”这类词。

• 用“请检查一下”替代“你错了”，更像建议而非指责。

• 给出具体信息：如“9 位”，而不是“格式不对”。

3. 保持流程一致性，不搞“突袭”验证

如果前几个字段都没有实时反馈，用户会默认“最后统一验证”。结果突然在第 5 个字段弹出实时验证，用户可能瞬间懵掉。记住：一套剧本演到底。要么全部实时反馈，要么全部最后校验，不要“双标”。

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。

在产品设计中，用户粘性是衡量产品成功与否的核心指标之一。好的产品不仅要吸引用户，还要让他们愿意长期使用，甚至形成习惯。做到这一点，体验设计师和产品设计师需要深入理解用户行为模式，并利用心理学原理来打造“让用户离不开”的产品体验。钩子模型与多巴胺反馈机制是比较常提及的概念。

兰亭妙微UI设计公司深知，优秀的设计不止于视觉表现，更在于对用户心理的精准洞察。我们始终将用户行为研究与心理学原理融入设计实践，通过钩子模型与多巴胺反馈机制的科学运用，助力打造具备高粘性、强吸引力的产品体验，让用户在使用中形成习惯，真正实现“让用户离不开”的设计目标。

一、钩子模型：打造用户持续回归的行为闭环

1. 钩子模型四大环节核心逻辑

• 触发：产品使用的起点，分为外部触发与内部触发。外部触发是产品主动触达用户的信号，如推送通知、好友互动提醒、平台推荐等；内部触发则是用户的情绪驱动，如孤独、无聊、好奇心、害怕错过（FOMO）等，当用户的情绪需求与产品价值形成强连接，会自发产生使用行为，这也是触发的最高阶形式。
• 行动：触发后用户完成的核心操作，如点击、滑动、输入、发布内容等。行为科学研究表明，行动的发生依赖动机、能力、触发三大因素，其中降低操作成本是关键 —— 产品需让操作足够简单、路径足够短小，让用户无需过多思考就能完成行为。
• 可变奖励：用户完成行动后获得的不确定回报，这是钩子模型的核心。奖励的随机性会激发大脑的多巴胺系统，大幅增强用户的探索欲，让用户因 “期待下一次的惊喜” 而持续重复行为，这也是常说的 “赌徒心理” 的底层逻辑。
• 投入：用户在产品中投入的时间、精力、金钱、社交关系等，会形成沉没成本效应，同时让用户与产品建立情感联结。用户的投入越多，放弃产品的成本就越高，也会因 “舍不得已有的积累” 而更愿意持续使用。

2. 经典产品落地案例：从理论到实际的设计拆解

案例 1：微信朋友圈 —— 社交驱动的钩子闭环

• 触发：以外部社交触发为主，好友的点赞、评论提醒、“有人 @你” 等信号，会让用户产生 “害怕错过重要社交信息” 的心理，从而主动点开朋友圈；
• 行动：操作门槛极低，用户只需滑动屏幕即可浏览动态，甚至成为无意识的习惯性行为，拿起手机就会下意识打开；
• 可变奖励：每次打开的内容都是不确定的，可能是朋友的生活分享、热门话题、趣味视频，这种 “未知性” 让用户始终保持期待，忍不住 “再刷一遍”；
• 投入：用户不仅是内容浏览者，更是生产者 —— 发布朋友圈、点赞评论、积累好友互动，逐步建立自己的社交阵地与归属感，放弃朋友圈意味着放弃已有的社交联结，让用户难以离开。

案例 2：抖音短视频 —— 无限下滑的上瘾式钩子设计

• 触发：外部 + 内部双重触发，外部是朋友分享的视频、平台推送通知，内部是用户的无聊、碎片化时间，让用户下意识打开抖音寻求快速娱乐；
• 行动：短视频的 “短平快” 特性实现了极低的操作与理解成本，几秒钟就能完成一次内容浏览，用户无需投入过多精力就能获得情绪反馈；
• 可变奖励：核心的 “无限下滑” 机制让奖励高度随机，每次滑动都可能刷到搞笑视频、热点新闻、精彩才艺，大脑始终处于兴奋的期待状态，难以停下；
• 投入：用户的点赞、收藏、关注、发布视频，以及平台基于行为的精准个性化推荐，让用户越用越 “贴合自己的口味”，同时积累的关注列表、收藏内容、粉丝互动，都成为难以舍弃的沉没成本。

3. 钩子模型的设计思考与落地技巧

1. 极致降低行动成本：缩短触发到行动的路径，减少多余的操作步骤，比如一键刷新、一键发布，让用户的行为 “无需思考”；
2. 强化用户的多元投入：除了时间投入，可增加社交、创作、收藏等投入形式，让用户与产品建立多维度的联结，而非单一的内容消费；
3. 保持奖励的适度随机性：避免奖励的同质化与固定化，让用户每次使用都有新的体验，但需注意随机的边界，避免过度诱导；
4. 绑定用户的核心需求：无论是社交、娱乐、工作还是学习，钩子模型的设计都需围绕用户的真实核心需求，而非单纯的 “诱导使用”，否则难以形成长期依赖。

二、多巴胺反馈机制：利用人性心理，打造用户的正向行为循环

1. 多巴胺反馈机制的核心原理

2. 经典产品落地案例：游戏每日签到的底层逻辑

• 随机回报设计：玩家每天登录获得的奖励不固定，可能是金币、经验值、普通道具，也可能是稀有材料、限定皮肤，随机的高价值奖励让用户始终保持登录的期待；
• 累计奖励激励：连续签到的天数越多，奖励越丰厚，通过 “阶梯式奖励” 强化用户的持续行为；
• 损失厌恶效应：若玩家错过签到，会失去累计奖励，甚至需要花费额外成本补签，利用用户 “害怕失去” 的心理，倒逼用户形成每日登录的习惯。

3. 设计的边界：多巴胺反馈不是 “诱导上瘾”，而是 “正向赋能”

1. 设置人性化的使用提醒：当用户长时间使用产品时，主动弹出休息提示，比如短视频应用的 “你已使用 1 小时，建议休息一下”，让用户感知到产品的关怀；
2. 提供健康的使用模式：加入夜间模式、限时使用、专注模式等功能，让用户能主动管理使用时长，而非被动沉迷，比如游戏的防沉迷系统、短视频的 “青少年模式”；
3. 优化奖励机制，减少过度诱导：将 “完全随机的奖励” 升级为 “用户可自主选择的奖励”，比如让用户在金币、道具、优惠券中选择心仪的回报，既保留多巴胺反馈的效果，又赋予用户自主权，降低上瘾风险；
4. 强化产品的核心价值，弱化形式化诱导：让用户因产品的核心价值（如高效的工作工具、优质的内容、实用的服务）而使用，而非单纯的奖励诱导，这是打造长期用户粘性的根本。

三、总结：好的设计，是建立长期且健康的用户关系

• 产品是否真正解决了用户的核心需求？
• 设计是否在尊重用户的前提下，为用户创造了正向价值？
• 如何在商业价值与社会责任之间找到最佳平衡点？

页面优化附加建议（适配网页展示）

1. 视觉层级：为每个核心板块增加醒目的小标题，搭配简约的图标（如钩子模型四环节用箭头图标串联），让用户快速抓取核心内容；
2. 案例排版：将微信朋友圈、抖音、游戏签到的案例做卡片式设计，每个案例明确标注 “触发 / 行动 / 可变奖励 / 投入”，对比更清晰；
3. 互动设计：在文末增加 “设计思考留言区”，引导读者分享自己的产品设计案例，提升页面互动性；
4. 移动端适配：简化大段文字，增加行间距，将长文拆分为更短的段落，搭配配图（如钩子模型流程图、产品案例截图），提升移动端阅读体验；
5. 延伸阅读：在文末增加 “设计心理学相关干货” 的链接推荐，如尼尔・艾亚尔的《上瘾》书籍解读、其他心理学设计原理，丰富页面内容。

转载：优设

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。

啥是用户画像，今天兰亭妙微UI设计公司带大家深入了解

想做成这件事，得先理解用户画像是啥。

用户画像是结合用户的社会属性、生活习惯、消费行为等等信息抽象出来的标签化合集。咱们要通分析用户的背景、行为场景、特征、性格等等猜出用户需要啥，咱们应该做啥功能。

1. 比如说你发现网恋搭子经常玩妲己、小乔、王昭君这样的英雄，那咱可以猜测这人大概是女孩，要是和你打游戏天天玩的不是兰陵王就是关羽、廉颇，那我建议你谨慎。
2. 然后你还发现她经常在月初买新皮肤，通过这个表现可猜测她大概是个家庭条件还不错的大学生。（因为大学生多数都是月初领低保。牛马都是月中领低保。）
3. 通过对她各项特征进行总结、猜测，然后再利用其表现转化为对企业（项目）有价值的内容。直白点说怎么针对你，骗走你兜里的钱。
4. 有伙伴可能说：了解用户不是为了更好的服务用户么？其实你这么说也没毛病，但咱服务好用户最终目的是啥？还不是为了转化企业价值？
5. 回到你网恋妹妹这件事来总结：因为她总玩软辅，月初购买皮肤，所有推测她大概是妹妹，且还在上大学。对于这样的搭子你能想出什么策略呢？1.一起玩的时候不能骂她。2.要保护好，多夸她，提供情绪价值。3.巴拉巴拉……
6. 如果你是和兄弟一起玩联盟你会怎么说。儿子！爸爸亚索（英雄）玩的贼 6。
7. 为啥你对妹妹和兄弟的态度这么不一样？这就是通过画像区分人群，针对不同人采用不同策略。那么在设计过程中也是一样的。咱们要考虑不同用户要如何下菜碟。

基础概念晓得了以后咱进阶一下。用户画像、用户角色、用户属性的不同和相通之处。

用户画像

1. 对用户的全面描述，包含用户的基本信息、行为习惯、需求、痛点等等。大家会常提的基本是：人口统计信息（年龄、性别、职业等等）行为特征（使用习惯、购买行为等）心理特征（兴趣爱好、价值观等等）都在其中
2. 咱们通过以上这么多内容去给用户分类，让人群划分更加具象。比如说王者、大师、白银、废铁等级的划分，就属于咱们看得到的用户分类（依据操作水平）。同理到设计中大咱们常常分为粘性用户、忠诚用户、潜在用户等等。这些都属于理解了用户基本信息后的进一步细化（分层）。分层以后更容易匹配旗鼓相当的对手，如果不通过画像分层会怎样？你想想如果你一个废铁水平每天匹配到我这个王者，你是啥心情？可能玩着没两天你觉得被虐的太惨了没意思，退游了。我觉得每天虐菜好没意思，退游了。

用户角色

1. 基于用户画像创建的虚构人物角色代表特定类型用户，用来帮助团队更好地理解用户需求和设计产品。
2. 比如说“搬砖的设计师”、“摸鱼的领导”等，角色背景（职业、生活方式等），角色目标（使用产品的目的），角色痛点（在使用过程中遇到的问题）
3. 很多聪明小明可能就问了：“我就是这么做的啊，为啥他们总说一眼假？”你那玩意是不是真的你自己没数么？这个男人叫小帅，他干了啥干了啥，那个女人叫小美她怎么怎么样了。
4. 演示一下我所筛选的诸多作品中大家画像都是咋写的：小美、女、24 岁、职场白领、肤白貌美大长腿、爱购物、喜欢鲜花、爱浪漫。瞧瞧你的用户画像是不是这样写的？看起来这个画像好像没啥毛病，可是女孩子都是肤白貌美大长腿啊，都喜欢购物啊，都喜欢花啊！就算不做画像也能想到这些，这种类型的画像用在哪个产品里好像都合适。咱就是说这画像有和没有不就是没啥区别么？这个话说了和没说有啥区别呢？为啥一眼假？因为大家做画像总是有种废话文学的赶脚，正所谓“十年磨一剑，五年磨半截”“听君一席话，如听一席话”
5. 用户角色得是看起来真实的常态的人，是众多用户行为的缩影，从真实用户中提取出来的。这个虚拟人物的特征一定是非常全面的，需要包含他的介绍、个人信息、工作信息、性格特点等等，要把它理解为一个真实的人。
6. 有伙伴通过用户画像输出的用户状态是这样的：”小美很抑郁很孤独，小帅也很孤独吧啦吧啦...“大哥？这就编的离谱，难道用了你的 APP 就不抑郁不孤独了？这就好比你去看医生不能只说：“我难受”你要说清楚具体咋不舒服，哪不舒服。你啥症状也不说就只说难受，你让医生咋办？
7. 总结：画像要真实的、常态的、痛点和需求表现不能泛泛，要具体。

用户属性

1. 描述用户特征的具体指标，通常是量化的。
2. 基本信息（如年龄、性别、地区）、行为数据（如访问频率、购买金额）、偏好设置（如喜欢的产品类型、使用的设备）大家可能会觉得用户属性和用户画像有点区分不开，没关系，就理解为他是用户画像附属内的的小弟就行了。

总结：用户画像是对用户的全面描述，用户角色是虚构的代表性用户，用户属性是用户群体的可量化特征。三者相辅相成，有助于更好地理解和满足用户需求

咱们咋利用画像中的信息？

帽子叔叔用来审问你的画像和你电商产品的画像那肯定不一样的嘛～不同的企业对于不同的“嫌疑人”要观察的点自然也不一样。

不同维度下咱们能利用画像干啥？以下内容仅作为切入点帮助大家理解。

你买直升机么

基于人口统计特征分类

1. 关注的内容就是：年龄、性别、职业、收入水平、教育背景等。
2. 平时拼夕夕给你推荐直升机么？为啥不给你推荐？是因为你不喜欢吗？这就是电商平台的个性化推荐，他们会根据的的年龄和性别、收入不同推荐不同类型的商品，拼夕夕可能不是很相信你小小年纪买得起直升机。
3. 再比如基于用户画像的设计的千人千面，设计不同的首页布局和推荐模块，以适应不同用户群体的偏好。

基于行为特征分类

1. 包含内容：购买频率、使用时长、访问渠道、互动方式等。
2. 如果你经常剁手平台就猛猛给你推新品就行了，反正你会买。如果是低频用户呢？多展示一些用户好评激励你进行购买。
3. 时间短就给你推修驴蹄子、锻刀大赛、荒野生存、美女擦边。在页面表现上来说如果使用时间长，那咱就可以考虑用什么样的形式打广告不会强打断用户，因为长时间使用的用户粘性应该比较高，比较能容忍，那就设计一些植入，例如说某音的小窗广告入口设计。如果时间短那设计要考虑怎么通过设计吸引，比如说更有趣的彩蛋、点赞触发感强化等等不多举例了。
4. 对于活跃用户，可以使用动态更新的内容卡片，显示最新消息和互动。对于不太活跃的用户，我就使用静态展示，突出重要通知和精选内容，帮助他们快速了解最新动态。

基于心理特征分类

1. 兴趣爱好、价值观、生活态度、个性特征等。
2. 你喜欢刺激喜欢挑战不可能，那咱们做设计时可以这样搞，给用户设置目标，例如 7 日打卡、例各项比赛 pk、等等，不服输是吧？好！给你匹配氪金大佬天天虐你、嘲讽你，你能忍么？忍不了你会咋办？充钱你能变得更强！

基于生命周期阶段分类

1. 潜在用户、首次用户、活跃用户、流失用户等。
2. 针对不同生命周期阶段的用户（如新用户和老用户），SaaS 产品可以提供不同的引导策略。为新用户设计详细的入门指导和工具提示，而为老用户提供高级功能的使用技巧和更新通知。

上面这些你有没有种似曾相识的感觉？你是不是也想到过这些？其实很多设计师在潜移默化受用户画像影响，基本上咱们每一个设计点都可以回溯到用户画像中，说人话就是你这啥这样设计基本都可以在画像中找到依据。为啥你的画像做不好，设计做不好呢？只不过是大家没认真思考过推导过程，产品说是咱做啥。大家可以尝试把以前做过的功能回推一下，想一想你的设计是在满足用户的什么需求，她的需求能对应到以上提到的哪一个分类里面。

打标签

用户画像就是在打标签

请用最简单的词汇概括你女票们，你会想到哪些词汇？“肤白貌美”“优雅”“前凸后翘”“博学多识”“善解人意”“熬夜冠军”“抬杠运动员”“吃货”“可爱”“独立思考”等等，凡是你想到的词汇都可以理解为是你为她打的标签，这就是你将女票变成了一个标签合集。

这些小标签咱们还可以继续做分类（把小标签归到大分类中），比如说“肤白貌美”“前凸后翘”可以归类到“外貌”，形成一个具体的合集。

父子关系

关于标签分类：

比如说你、你女票、你老公、你女票的男朋友、你们四个可以划分为“男”“女”大分类中，同时还可以归属于一个更大标签“人”中。咱们都是在某些合集和归类之里。无非是大合集小合集的关系。

那么针对不同合集采用不同策略。

比如刚才被氪金大佬虐杀的你，为啥他不虐别人只虐你？你就没有问题吗？你的问题可能是因为你同时具备“不服输”标签和“多金”标签，所以系统才会匹配这样的人给你上压力。因为你是个不服输的穷×给你上多大的压力你也不充钱啊！所以在系统层面上你可能同时具备两个标签才会给你推大佬。

1. 在做画像时也一定要注意，有时用户给咱们的信息不见的准确，需要通过用户行为进行判断。你的网恋对象一定是异性吗？不一定吧？之前我玩一款游戏叫《哈利波特》注册的就是女号，为啥我要注册女号？因为我想住女生宿舍，可住进以后发现室友都是顶着女号的抠脚大汉！！那系统怎么判断你是男还是女？如果这个人天天去竞技场打 PK，那大概可以判断是老爷们，如果说这人不修炼技术，天天在游戏里搞换装、参加舞会，那这个人大概了就是女的。
2. 举例子来说，曾有一段时间，淘宝每天给我推荐漂亮小裙子、丝袜、性感内衣。这什么会这样？有可能是那一段时间我买的衣服都比较中性，一时之间系统对我的性别产生了质疑，所以试探性推荐来看我的状态，进而判断我的性别。

虽说设计师对标签这个姿势不需要掌握那么深，但多知道点总不会错。

1. 你知道你公司的用户的标签是什么吗？
2. 你知道这些标签怎么来的么？
3. 标签背后的用户行为是什么？
4. 标签 A 和标签 B 同时存在时会有啥不同的化学反应？
5. 大家都在谈“用户分层”那么你们怎么定义忠诚用户的？他的特性是什么？当然了，这些其实更多的是产品层面的事情，但是如果你一点也说不上来，我只能说你根本不懂用户。

咱们继续八卦一下标签分类的事

标签可分为。静态标签、动态标签、预测标签

静态标签

静态标签

用户主动提供的数据，或者你通过手段获取的数据，一般来说是用户不咋变的信息，姓名、性别、年龄、身高、体重、职业、兴趣爱好、情感状态、所在地区、设备信息、手机号等等。大概率不会变的信息，总不会今天你是男，明天变成女吧？静态标签主要用来了解咱们用户的基础需求。

动态标签

动态标签

动态嘛，他是会变的，这些标签是有保质期的，需要咱们定期地更新来保证标签的有效性。比如说用户的网络信息，他的上网时长、啥时候上网。比如说用户的使用习惯，她的频次、使用时长、使用时间段、是用的移动还是 PC、关闭和打开的频次间隔。比如说用户行为，她的购物习惯是啥，价格、品质、频率、风格倾向是运动还是职场？品牌倾向是啥、复购率是多少、支付方式是啥，她的浏览习惯是啥？首页详情页停留多久，是精准搜索还是模糊等等，这里就不举例子来说了。

总之这些都是就近发生的具备有很多的不确定性的事儿。

预测标签

她的兴趣点、关注点、潜在需求等等，是咱们通过某种特定规则猜出来的。

比如说你闺蜜是一个漂亮妹妹，情绪稳定，平时也不介入你的情感生活（静态标签：女、情绪稳定、无男友）但在某次你和她吐槽你男票时她情绪变得无比激动痛骂渣男并极力劝你分手！（动态标签：情绪激动、强烈反应、关心朋友）那你会不会怀疑她想搞定你男票？（预测标签：对你男朋友的潜在兴趣、对感情的需求）静态标签为我们提供了闺蜜的基本信息，动态标签反映了她在特定情境下的行为变化，预测标签则对她的潜在需求和动机进行了推测。这种分析能够帮助我们更好地理解她的行为和可能的心理状态。（故事胡编的、如有雷同纯属巧合）

数据的角度进一步的对这些标签做切分又可以分成很多种。

事实标签、模型标签、预测标签

事实标签

事实标签（你的历史过往）

事实标签就是真实的，具体的事，其中也就是姓名啦、年龄啦、生日啦、居住地啥的等等，当然其中还包含购买记录、浏览记录。这些都是真实在用户身上生效的事。举例子来说你的女票问你谈过几个女朋友，你们都交往了多久，分手原因是啥等等，这就属于在调取你的过往事实标签。

模型标签

模型标签（你当下都在干啥）

对用户的历史数据分析得出的特征描述，它反映了用户的行为模式、兴趣和偏好，模型标签属于是对你的多个真实行为做了一个组合，属进一步提纯。还是继续说你女票询问你的事，她得出的答案如果是这样的。

交往历史:

之前的女朋友数量：8

平均交往时长:6 个月

分手原因：没新鲜感、没感觉、发现她有问题等

行为模式:是否在社交媒体上频繁展示与不同女性的互动：你经常给美女点赞。

是否有同时与多位女性交往的记录：你和多个妹妹聊天

情感态度:

对待感情的态度：曾玩弄感情

对女性的评价和态：贬低、物化女性

结合以上你的事实标签得出模型标签：渣男！！！

通过对用户标签的整合，描述用户的当前特征和行为模式。

预测标签

预测标签（你未来会干啥）

预测标签是基于模型标签生成的未来行为预测，试图预测你未来可能的兴趣或行为。

利用模型标签和机器学习算法，预测用户未来可能感兴趣的产品或服务。集合以上的事实标签和模型标签不难预测了吧？那就是你遇到了新妹妹还是会出轨。

三者关系

在举个例子说一下三种标签的关系。

1. 事实标签（真实的事）你，18 岁，女，上海，购买记录：买了 5 件短裙。浏览记录：浏览了多个香水和时尚配饰
2. 模型标签（对你多个标签的归类）兴趣类别：时尚爱好者行为类型：高频购买者消费习惯：倾向于购买时尚相关产品
3. 预测标签（对你的猜测）可能感兴趣的产品健身器材（如连衣裙、潮流外套）健身课程（如手袋、珠宝）流失概率：低（因为你是高频购买者，表明对平台的忠诚度高）可能的情感状态：可能谈恋爱（基于购买性感内衣和超短裙的行为推测）

估计很多伙伴公司连画像都没有吧？就算有可能你也没看过，很多设计师在设计过程中大多时候全靠意淫。虽然很多公司都没有这些东西，可咱出去找工作面试官就非要问，你说说这不就是欺负老实人吗！就是欺负你啊，能怎样？把上面内容吃透就不怕问了！

把该科普的科普完，这下大家应该能更好的理解用户画像有啥用了。

更好的理解用户需求、优化产品设计、精准市场营销、提高用户留存率、支持决策制定等等。

画像有啥用 ？

1. 用户画像能帮咱们深入理解用户需求、动机和痛点“我儿子贼宅，总让我带饭，怎么破？”你会不会想到小葵花课堂开课啦！孩子不听话打一顿就好了～。但是如果你发现这个发帖人的标签里有“男/大学生”你又当如何？
2. 针对性设计：这位男大学生的需求是啥？我不想给“儿子”带饭。痛点是啥？可能是考虑到大家的情感关系。那如何破？
3. 方案一：他也在寝室里宅不出去，看谁先饿死。
4. 方案二：建议他也拜一位义父，让义父给全寝室带。
5. 这就是咱们根据用户画像得出的针对性方设计案咯～

通过分析用户画像，团队可以确定哪些功能对目标用户最重要，从而合理安排开发优先级。

王二狗、李铁蛋、张铁头都是你的暧昧对象（Tui～渣男）其中你更喜欢李铁蛋一些，你现在想出去约会，请问在王二狗、李铁蛋、张铁头和刘亦菲中你会和谁去约会？？一定是李铁蛋吧？因为她是你的目标用户啊，其次可能是王二狗和张铁头。你会选择刘亦菲么？当然不会，因为她并不在你的用户画像以内，更重要的是那是我老婆。

自己看吧

用户画像帮助企业识别和细分目标市场，使营销活动更具针对性和有效性。

有了用户画像，运营不用再担心广告像石沉大海。比如，你喜欢猫，用户画像就会告诉商家“嘿，这位朋友可能需要猫粮！”然后你的购物页面上就会出现各种猫咪用品，简直比你妈还懂你。

根据用户画像提供个性化的服务和内容，增强用户的黏性和忠诚度。

1. 了解用户的需求和痛点后，企业可以主动进行沟通和服务，提升用户体验。通过用户画像优化产品，让企业知道该改进什么或者增加哪些新功能。甚至连客服都能更贴心，因为他们已经提前知道你可能需要什么帮助。
2. 比如说你是卖水果的，忽然发现有一批活跃用户的活跃度降低了，那得联系一下这批活跃用户，为啥最近不买水果了？其中有人一个说：哎～你家的水果有坏果。那此时你应该怎么做？先去查那批水果还有哪些人购买了，是不是他们都活跃度下降了。没下降？那不管他了，但是那些很在意这件事的人呢？给他道歉、补偿、或者其他的举措。（别骂我是奸商哈～我不卖水果，只是借这个例子给大家说一下他以通过标签划分做出不一样的策略）

通过分析用户的行为、兴趣和需求，帮助企业精准了解用户到底是谁，喜欢什么，甚至还可能预测他们下一步会做什么。说白了，就是让企业从“蒙着眼睛射箭”变成“开着瞄准镜打靶”。请看下面的图形化总结，方便大家更直观理解标签模型～

说实话，用户画像的执行体系太大了，给用户打标签怎么标记才是合理的？用户的级别到底怎么划分？和你聊一次天算舔狗，还是聊十次算舔狗？今天他和我聊天了，我标记他是舔狗，如果明天不聊了怎么算？基于用户当前的标签能不能衍生出更多的操作场景？这些场景是否真的成立？其中的弯弯绕绕实在是太多了，今天说的内容不一定能完全与你的画像匹配，大家得根据自身业务去搞。

可以根据这个图来安排你的脑图

以上差不多说完了关于用户画像的作用和模型的建立，在简单的说一说画像方法吧

首先咱们为啥要做用户画像？

1. 你都还没饿，你会想吃大餐么？大概不会，如果要做画像应该是遇到了某些问题需解决。而且这个问题是贴合实际业务的、涉及到利益的，不然也没必要解决不是吗？
2. 画像的出发点要结合实际业务诉求、企业效益挂钩才有用。

其次你有对业务做梳理吗？你要针对谁做画像？对什么业务板块做画像？

1. 你的业务目标是啥？想要达成什么样的目标？是挽留分手？还是带她看你家猫后空翻？还是准备求婚？
2. 你这次的目标是针对谁的？是女朋友 1 号？还是 2 号？还是 3 号？你一定会有一个划分。是潜在用户？还是流失用户？还是谁？咱们要划分清楚你要针对的用户群体是谁。

如果以上的内容你都想清楚了，那针对你的业务目标、用户群体你需要提取哪些数据呢？你想要得到啥信息呢？

获取信息方式

1. 数据埋点定性画像、定量画像、定性+定量画像（访谈、问卷、焦点小组、AB 测）
2. 用研体系就过于庞大，没办法和用户画像同时展开说，想要了解用研的伙伴可以移步我的其他文章，后续会逐步为大家补充其他的用研方法。

你需要的数据都分布在哪？

静态数据、动态数据、预测数据

以上的信息全都做完了，那考虑一下咱们针对这些数据能做出什么样的分析，你是不是会推测出新的标签，或者有新的归类，是不是能把用户分层做的更加细致。

最后举个画像例子大家浏览一下吧

点明主题 ，用户画像的目的是在于想了解用户的使用场景与其依赖的功能有哪些。（潜在意思是俺要在这些高度依赖功能中找问题。）

桌面研究数据 、企业内部数据、问卷数据合集，形成画像角色标签合集。

对某类人中的典型用户跟踪总结 ，其中包含个人属性、生活方式、社会属性、家庭属性等等。

用户角色拆解 ，使用车辆的用户分别都有谁，他们的核心诉求都是啥。

列出在不同属性作用下的用车场景以及功能 。

总结画像能带来的切入点在哪里：

针对前面分析的内容判断出结果，我们应该在哪里找到设计切入点。（其实这个画像也是我编的，全都是桌面研究搞来的数据，但是你瞅瞅是不是相对来说比你那个靠谱一些？）

最后的最后～脑图串联一下知识点～

转载：优设

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