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后台界面设计的7条原则

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Illustration: Outcrowd

 

1、构思仪表盘界面的大脑

让我们深入研究设计解剖学。仪表盘的“父母”是客户端、设计人员和开发人员,每个组件设计都需要他们的合作产出,所有关键点在一开始要做出说明。

智人是由胚胎发展而来的。首先形成的是脑细胞和神经细胞,然后是身体的其他细胞。这正是任何可行的项目应该遵循的方式。第一个阶段是最重要的。如果你忽视这个阶段,再花哨的设计也不能挽救局面。这正是为仪表盘的长期发展奠定基础。

仪表盘如果会说话的话,它会问“我为什么出生?谁需要我?“。

试问你能回答吗?因此你需要明确:

  • 仪表盘将如何助力公司目标?
  • 什么结构,功能和视觉效果将帮助仪表盘服务好用户?
  • 哪种设计最适合目标受众?

这些问题的答案将构成你的设计理念基础。

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Perls

 

仪表盘中没有琐碎的细节。

仪表盘显示的信息应该使用户能够做出决策。设计师的工作是帮助用户解决问题,而不是让他们使用一堆很酷的小工具。任何对目标不起作用的事情都会与目标背道而驰。

从项目的最初阶段到最后阶段,设计师必须关注公司的目标、仪表盘的目标和用户的目标。

否则,仪表盘将永远不会做的更好。

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Clover

 

2. 数据及关键指标选择:循环系统

仪表盘数据就像循环的血液。我们必须理解它们来自哪里,当用户需要它们时如何处理,以及应该如何可视化。

设计师需要理解数据的目的。显然,这将帮助他们选择合适的组件,但还有更多的工作要做。例如,用户希望在屏幕上看到大量不同的读数。你不需要移除任何东西来清除一些空间,但你可以做的是突出最重要的元素,并在视觉上“弱化”次要的东西。然而,要做到这一点,你必须知道数据的优先级。

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Bidding Car

 

最重要的指标是哪些数据能帮助达成目标。例如:

  • 显示实际成功率;
  • 影响产品的感知方式;
  • 激励创造产品的团队。

参数的选择也需要了解用户。用户应该看到哪个关键指标,他们认为什么样的可视化表现最容易理解?

人们喜欢看到与他们的目标相符的数字。

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Panch

 

3. 仪表盘结构:骨架

想象进入一个酒店房间,看到一张床,一张桌子和椅子,一面镜子和一个壁橱。甚至不用打开壁橱,你就能猜到里面有什么。吹风机、拖鞋和毛巾都在你想要的地方——有人确保了这些。一个好的仪表盘就像那个房间。它是干净的,整洁的,可预测的。你马上就能看到所有的要点,凭直觉知道在哪里可以找到其余的内容。

设计师有自己的工具来确保整洁。

 

1) 层次结构

首先,你得整理思绪。在开始设计之前,一定要对所有数据进行排序,将其分类,了解什么是最先发生的,什么是最后发生的,接下来是什么等等。确定用户必须马上看到的关键内容。

视觉层次结构必须反映信息层次结构。

数据层次结构通过小组件的大小和位置表示。如果你的读者从左到右阅读,关键信息必须放在左上角,最不相关的信息将在右下角。

对数据排序的方法将取决于仪表盘的用途。重要的是根据信息的优先级组织信息,并创建逻辑场景。

把信息面板看作是一个故事,而不是一系列数据点。

 

2) 网格

网格对于创建页面的总体布局、排序、平衡和对齐元素非常有用。

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3) 信息模块

模块系统类似于公寓的分区。卧室是用来睡觉的,餐厅是用来吃饭的——每个区域都有自己的功能。你的舒适度取决于他们所处位置的便利程度。糟糕的布局不能通过装修或家具来修复。相应地,必须提前考虑模块划分。

模块帮助显示内容层次结构,根据数据的重要性、相关性和逻辑连接对数据进行分组。每个模块都应该在给定的流程中服务于特定的目的。

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4) 连续性和接近性

如果你去厨房需要经过有两扇门的走廊,这是一个糟糕的布局。互连的流程假定逻辑接近。如果一个模块中的流程需要来自另一个模块的信息,那么布局上应该保证数据的连续性。这一点必须提前考虑,这样用户就不必在晦涩的存储空间中寻找他们需要的信息。

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Illustration: Outcrowd

 

所有相关信息都应按重要到不重要的顺序进行分组,并就近放置。

 

5) 分离模块

没有人需要一个延伸到卧室的厨房。为了将一个模块与另一个模块分开,你需要负空间。确保从一开始就考虑到这一点:将负空间视为需要视觉平衡的设计元素的组合。

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Wingle

 

4. 功能:肌肉

功能和工具的数量由仪表盘的用途及其用户的关键目标决定。

要想自由活动,人类只需要两条腿,狗需要四条腿,蜘蛛需要八条腿。一个功能太多的仪表盘就像一条六条腿的狗一样,这有点令人毛骨悚然。

不要在控制面板上放置过多的工具。用户只需要手边有必要的东西。过多的可用工具会让人们感到困惑,并吓走他们,因为它看起来太复杂了。个性化总是比标准化好。

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Band

 

5.小组件:重要的器官

如果屏幕上有超过5到7个小组件,人们就很难理解内容。因此,我们的工作是让相关数据易读,但不过量。用户应该在几秒钟内理解他们所看到的内容。

数据可视化工具包括:

  • 表格
  • 图表
  • 示意图
  • 卡片
  • 指标
  • 地图
  • 图片
  • 分组
  • 筛选器
  • 列表
  • 选择树

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Activity

 

小组件的选择取决于仪表盘的用途和用户。想想以下几点:

  • 哪个组件能最好地显示一个特定的KPI?
  • 用户可以立即看到什么?
  • 哪个组件是用户最容易理解的?
  • 什么可以帮助用户更快地找到他们需要的东西?

选择易于理解和阅读的小组件。

这里是一个令人困惑的小组件的例子:

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想想主要的“目标”来吸引用户的注意力。例如,如果你的优先级是绩效目标,你应该使用数字;如果你需要比较值,用直线或柱状图会很好;为了激励团队,可以使用带有相关亮点的排行榜。

不正确选择的小组件或默认小组件模板可能会使用户混淆或导致他们误解数据。

最好的解决方案是分析和测试的结果。

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最好的小组件设计是极简和易于阅读的。例如,一个3D图表可能看起来令人印象深刻,但它占用了用户太多的注意力,最终证明会分散用户的注意力。这也适用于渐变、过度使用颜色和过多的细节。

 

6. 视觉设计:一般技巧

我们已经创建了仪表盘的思想和身体。唯一要做的就是皮肤——最外层。这可以根据优秀设计的基本原则来实现,但仍有一些新的需要注意的细节。

 

1) 简单

仪表盘应该像你喜欢工作的桌子一样干净:它必须只有必要的文件和工具,没有干扰。

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MEMO

 

2) 颜色

仪表盘颜色的选择必须有一个目的:尽可能清晰地显示信息。颜色跨度越大,就越难把数据展示清晰。所以不要让仪表盘的颜色过多。使用同一颜色的深浅是一个好的办法。

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首先要选择底色,然后是补色。每种颜色都必须有特定的用途。一种颜色可以用来组合元素,另一种颜色可以用来高亮。颜色还能体现一个元素是积极的还是消极的。

避免使用可能有负面含义的颜色。例如,在这个例子中,红色看起来像是代表坏的和不受欢迎的东西:

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如果仪表盘提供了可定制的颜色,确保所有可用的选择看起来都比较舒服。

选择颜色组合的一个好工具是Adobe color CC。

 

3) 突出

语义高亮应该与视觉高亮相对应。为了突出一个元素,你可以使用颜色(对比度,亮度),形状,大小,负空间等。

 

4) 可读性和数字格式化

这是确保视觉清晰度的重要因素:干净的布局,视觉层次,重点突出,对比元素,适当的字体,这些字体也必须具有对比性和易读性。

高精度的数字格式很难理解。最好把所有的数字都四舍五入,然后把较长的数字尾巴去掉。

 

7. 适应性

在实践中,当用户优先考虑桌面版本时,在移动版本之前创建网页版本是合理的。如果你的目标用户主要使用的是手机版本,那么你可以先从移动设备着手构建仪表盘,然后再开发桌面版本。

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Snap

 

总结

设计一个好的仪表盘不是一件容易的事情。我们把它比作人类的发展,因为它是一个很好的方式来呈现重要的东西。当你在设计仪表盘时,请不断地问自己:是否一切都已就绪?有多余的肢体吗?身体的各个部位协同工作吗?用户会喜欢这个结果吗?它有用吗?

正如你所看到的,视觉设计实际上是设计师最不应该担心的事情。

最后,彩云再分享一组常用的后台图表界面组件库,相信会对大家的日常设计工作有帮助,

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本文翻译已获得作者的正式授权。

 

原文地址:medium

作者:Erik Messaki

译文地址:彩云译设计(公众号)

译者:彩云Sky

转载请注明:学UI网》后台界面设计的7条原则

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UI设计师交互设计-被忽视的UX产品文案

周周

在很多体验设计师的认知中,产品界面上的文案是设计中最细枝末节的事,往往会被忽视。大部分时候,能让用户理解的文案就是合格的。而什么是好的文案,没有一致的评价标准,在复杂的业务场景中也很难做出判断。

体验设计师的成本思维

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为什么设计师要有成本思维,以及成本思维在做我们做设计时对我们有什么帮助。



不仅仅在工作中我们需要思考成本,在生活中我们也无时无刻都在计算成本。成本总是和收益挂钩,所以贝克尔在《人类行为的经济学分析》中提到:人的任何行为都是理性选择的结果,无利可图的事人们事不会去做。虽然这句话不能覆盖所有的人,但是大多数人就是如此。



在夜深人静的夜晚你饥肠辘辘想吃夜宵,你可以选择下楼到周边小吃店就餐,也可以选择叫外卖,前者付出的成本是你需要通过身体行动来交换最后的结果,后者则是花费一定的金钱来代替前者的行动。


那么我们通常会如何选择呢?如果这两种成本有很大的差异,比如需要到很遥远的地方那么除了身体行动成本外,时间成本也会计算其中,所以相比后者成本陡然增大,于是我们就会选择成本低收益大的方式。但是假如你现在极度想要吃那家的夜宵,外卖点餐会特别影响口感,那么你可能会选择前者,这里由于外卖口感和主观意愿影响到了我们理性的选择。‘



1.为什么要关注成本


成本决定了收益的效率、大小和方式,小到你伸手拿一支笔你会选择最近的,大到我们人生的投资。成本与收益之间并非是直接关系,收益的大小的不取决于成本的大小,还有风险因素。例如我们在对UI界面进行优化,可以选择的方式有很多:


1.只调整视觉,替换样式

2.对页面逻辑进行重构

3.整体功能进行重新分类组合

......


我们的目标是让用户获得更好的体验并且提升业务价值。3种方式需要的成本高低不同,我们都希望付出最小的成本达到最好的效果,于是我们就会考虑到风险因素,假如新流程用户不会用怎么办,假如新版本导致的数据下滑怎么办,假如行业出了新政策了怎么办等等。所以除了这些成本外也要考虑应对风险的成本。



你看为什么有钱人都会坐头等舱是因为头等舱可以帮他们节约更多的时间,提供更好的环境与服务,让他们产出更多的价值。还有假如你的车坏了,你最直接的方法就是花钱找人帮你修而不是自学自修,因为你将花费太高的成本。


再举一个例子,我们想提升能力,有的人选择自学、白嫖,有的人选择报培训班,这也只是时间和金钱上的成本选择,如果你的自学(白嫖)在短时间收益很大那就毫无疑问帮你省了一大笔钱,但是如果自学很久都毫无效果,那么时间就是你花费的成本,时间和金钱不同的是,时间不可逆。看起来花钱比花时间更好?不是,花钱也有风险,比如课程质量和服务很差,钱没了还学不到,甚至赔上了时间。但如果你选对了,那么收益就远远会大于自学。




2.设计师可以关注哪些成本


1.实现成本


实现成本指的是想法与落地中间需要付出的行为、时间和其他损耗,例如我们希望提升用户下单的转化率,我们可以选择:1.减少整个流程的步骤 2.将按钮设计的更明显 3.给用户发放优惠券 4.给用户营造抢购氛围,在这几个方案中最低成本是2,因为只需要调整样式和简单开发就可以实现,但收益并不是最高的,而其他的方案需要更多的角色花费更多的时间来参与,但是收益也不是显而易见的。所以如果你的产品比较成熟,那么我们一定选择成本更低的方案,反之我们会进行更高成本的尝试。



还有比如我们找工作,新公司福利待遇比现在公司好50%,平台也更大,是否不需要思考直接去呢?当然不是,你需要考虑通勤成本、生活成本、自身成长成本等等因素。如果你50%薪资涨幅换来的是996、每天通勤时间3、4个小时,不仅仅是时间精力,还有我们的身体健康的成本,我会觉得远远不值,成本太高。




2.机会成本


我们先来看一下定义:机会成本是指面临多方案抉择时,被舍弃的选项中价值最高的就是本次决策的机会成本。举个例子,比如当前版本我们有1个开发一个设计一个产品,我们面临着两个需求,但是资源和时间只够我们做一个需求,这时候2选1,那个被抛弃的需求所拥有的价值就是我们所选择的那个需求的机会成本,相当于我们放弃了那个需求所拥有的价值。


再通俗一点讲,我现在有100万,面临着两个选择:1.银行理财,年收益4%,4000. 2.做生意投资,年收益8%,8000,那么就相当于我花费了这4w的潜在成本获得了8万的收益。



3.边际成本


边际成本的理解很简单,我们可以理解为我们每付出一定的成本收货的收益或者每收获1个单位的收益所付出的成本。用一个通俗一点的例子来讲,比如你一共学习10天,第一天学完你考了30分,第二天学完你考了50分……第8天学完你考了94分,第9天学完你考了98分第10天学完你考了100分,花费的单位天数一样但是每次增加的分数却越来越少,收益也就越来越少。



在做产品设计的时候,我们往往会有一个板块叫为你推荐,比如微信阅读中的这个板块,它一次提供了用户6本书,虽然算法可以算出有许多书,但是这里每次只提供给用户6本,是因为涉及到了边际成本,少量多次提供能够让用户更聚焦,更快的选择好书本进行阅读,每多提供几本书,用户选择阅读的时间成本就会越大。有同学会问:那我只给1本不就好了,用户就能马上读了,何必要推荐6本?



我们如何保证那一本刚好是用户想读的,没有办法做到如此精准,如果每次只推荐一本书,而用户尝试了几次都不喜欢,他们就会放弃,所以这里就会选择一个临界值,比如我们可以选择每次放不同数量的书,根据数据判断在给用户几本书的时候用户阅读转化和选择时间成本更低。




4.体验成本

体验成本也是我们设计师需要时刻关注的,俞军老师在产品方法论中提到,用户价值=新体验-旧体验-替换成本,体验成本可以包含很多信息,最主要的就是认知与交互的成本。


4.1认知成本

如何降低认知成本可以从以下这些点进行优化


4.1.1.文案

文案的设计要求是简单易懂,避免产生歧义,之前给大家举过的一个高德地图导航在到达目的地之后给出一个“原路返回”按钮的分析,大家可以再思考一下,是否会产生歧义。还有确定、确认大家是否知道怎么用呢?


文案也需要有情感化,避免生硬、带负面情绪的问题等等


4.1.2.样式

视觉最为直观,一个按钮一个控件的样式是否能满足用户的心智和预期,将会影响用户的认知,例如以下的几个按钮,出现在不同场景用户会出现一系列问题:为什么我点了没用?为什么还不能点?我到底该点哪里?



还有你的品牌是否识别度高,也决定了用户对你的认知,最近小米花了百万请大师做了新的logo,在视觉上更加圆润,在圆logo的基础上做了很多的微调,实际上也是避免了太大的logo变化导致品牌认知成本的提高,认知成本一旦太高,品牌市场的敏感度和曝光度还有各种替换、衍生、配套的隐性成本也会大大增加。所以这一举动是明智的。



4.1.3.信息

比如我们希望新用户去关注一些大咖、kol获得更好的推荐,但是如果我们只是将推荐者的头像和昵称给新用户,那么这个策略就是失败的。因为我们没有考虑新用户的认知:1.我为什么要关注她 2.关注她我能获得什么。所以仅仅依靠头像和名字在这里对用户的认知是没有任何帮助的。




4.2.行为成本

我们通过利用肢体来和媒介进行交互,目的是完成某项任务。其实只需要你抬手,那么就是产生了成本,只不过某些成本是固定的无法减少的,比如你要去骑车那就需要去解锁,如果没有锁车可能就会被偷走,这是出于安全考虑。


行为成本在具体数字产品中我们可以发现很多,例如你只需要将手机拿起,屏幕就会亮,相比于找到解锁键再按一下成本就低了很多。而亮屏后不直接解锁是为了防止误触或者隐私,所以还需要通过指纹或者人脸进行识别。


例如几种不同的验证方式,利用滑动拼图来解锁和输入相关验证码解锁,前者比后者的学习成本和操作成本都低。


在移动端我总结了几个减少交互成本的方法,不妨来看下:



1.利用滑动代替点击


soul音频处理

日期选择

iPhone底部横条切换窗口




2.利用点击代替输入

游戏昵称随机

股票买入数量



这里也有同学会问,既然都可以代替,那滑动能否代替输入?必须也是可以的,例如iOS自带的计时器中选择时间的控制器,还有闹钟设置,这里要注意的是,滑动代替输入是要基于本身该信息是由范围内并且不需要精细化控制的,比如房价筛选,房价本身量级很大,用户筛选也不会精确到个位数,在这里用点击和输入会比滑动的成本更低。


反例就是音量、明暗控制,大家可以感受一下输入在这里的鸡肋。你需要精确控制选输入,需要大致的范围选点击,非常模糊的感受选择滑动。



3.在必要时利用语音代替输入

例如我们在开车进行导航的时候,打字输入非常不便,于是加入了语音输入。还有在微信进行账号切换时,我们可以选择利用语音输入数字来验证身份。



4.给予详细的提示

对于新用户操作复杂功能和界面的时候,提供更多提示能够很大程度上减少用户的操作成本。



5.尽量不使用二级手势

在iOS或者安卓的手势控制中,我们会发现又一些常用的手势比如:点击、拖动、轻扫、双击、缩放,这里我们可以定义为一级手势。还有一些不常用的比如:重按、长按、三指滑动、三指缩放等,这些手势的认知成本和行为成本都很高,定义为二级手势,不建议频繁使用。




总结

设计师在日常工作中接到的需求繁多,无论是在做需求之前还是在思考设计方案的时候,成本思维可以帮助我们很好的规避一些问题和风险,我们追求控制成本使收益最大化。所以学会控制成本的设计师不仅仅题可以提高个人工作效率还可以帮助公司创造更多价值。

文章来源:站酷      作者:应骏

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浅析用户体验四维度

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用户体验,是用户在使用产品过程中建立起来的一种纯主观感受。

 

解读用户体验,可以有很多视角。本文提供一个以人为本的视角:用户体验四维度。具体如下。

 

HI X:Human Interface Experience,人与界面的交互体验。

HC X:Human Content Experience,人与内容的交互体验。

HH X:Human Human Experience,人与人的交互体验。

HB X:Human Brand Experience,人与品牌的交互体验。


用户体验四维度

 

 

01 四维度的概念

 

怎样判断一款产品有几个维度?这就要从四维度的概念说起。

 

1. HI X(人与界面的交互体验)

 

HI X 是指用户在浏览、阅读、操作界面过程中产生的主观感受。

 

HI X 既受信息架构、交互设计和UI设计的影响,也受根需求和功能架构的影响。主要依托手机和电脑的互联网产品,天然存在界面。所以,HI X 属于基础属性,所有产品都有。

 

2. HC X(人与内容的交互体验)

 

HC X 是指用户在消费内容时,内容本身带给用户的主观感受。

 

这里的内容,既包括衣服、鞋子等实体商品,也包括文章、图片、视频等虚拟内容。诸如淘宝、网易严选等电商产品,以及公众号、Instagram、抖音等 UGC 产品,都具备 HC X 属性。

 

3. HH X(人与人的交互体验)

 

HH X 是指用户与其他用户、产品工作人员沟通交流时产生的主观感受,或产品的社区氛围、沟通氛围带给用户的主观感受。

 

所以 HH X 有两层含义。第一层发生在用户与用户之间,是指当用户扎堆或沟通交流时,交流氛围、交流内容带给用户的主观感受。第二层发生在用户与产品工作人员之间,是指当产品依靠人力向用户提供咨询、售后、配送等服务时,产品工作人员的服务行为带给用户的主观感受。

 

关于第一层含义,不管是更强调社区属性的产品,比如天涯社区、豆瓣小组、百度贴吧,还是更强调内容属性的产品,比如公众号、微博、小红书的笔记,都具备 HH X 属性。

 

关于第二层含义,常见的 HH X 由客服人员提供。如果是电商产品,提供人员还包括快递员和售后人员等。

 

4. HB X(人与品牌的交互体验)

 

HB X 是指当用户想起、谈论起品牌,或使用品牌的产品、体验品牌的服务时,品牌带给用户的主观感受。

 

只要一款产品做成了品牌,它就有 HB X 属性。

 

HB X 会直接影响到我们是否信任、喜欢一个品牌,以及是否会使用它的产品和服务。所以,我们对 HB X 往往会有一个抓重点的综合评价。就像一个外向活泼的女生,虽然在外向程度方面和一个内向安静的男生不一致,但双方也可能会选择在一起,因为内向、外向并非双方关注的重点。

 

因为 HB X 牵涉到对品牌的综合评价,所以就像工作都有一段试用期、恋爱都有一段了解期一样,HB X 的形成往往也需要较长时间,通常至少要 3~5 年。

 

 

02 四维度的价值

 

每一个维度,各有什么价值?

 

1. HI X(人与界面的交互体验)

 

作为基础属性,HI X 的价值主要体现在以下两方面。

如果是一款只具有 HI X 属性的工具型产品,比如视频会议产品 Zoom,那于这款产品而言,HI X 就是一切,这款产品的成败也几乎完全取决于 HI X。

 

如果是一款同时具有 HC X、HH X 属性的内容型社区型产品,比如 B 站、快手这些视频类产品,那此时的 HI X 就会扮演一个类似交通出行(基础设施)的角色。如果 HI X 比较差,这个“出行”过程就会像出去玩时的塞车一样,让人难受;如果 HI X 很优秀,这个“出行”过程就会像准点的高铁、飞机一样,又快又爽。

 

2. HC X(人与内容的交互体验)

 

HC X 主要从内容层面影响用户满意度。

 

如果 HC X 比较好,用户消费时的决策时间就会被大大缩减,同时用户满意度也会比较高。比如淘宝上就有一些原创设计、质量不错、价格不贵的精品小店,很受欢迎。我们去网易严选、优衣库天猫旗舰店这些质量不错、设计不错、价格适中的店铺买 东西时,也会很快很省心。

 

以上说的是电商产品,对于 UGC 类的内容产品,也是类似的道理。比如站酷上的首页推荐和编辑推荐,相对而言,HC X 比较不错,所以看这些内容的用户也会比较多。

 

3. HH X(人与人的交互体验)

 

HH X 是用户情绪的最大影响因素,在情感方面对用户具有最大吸引力。物以类聚,人以群分。HH X 良好的产品,会像一场谈笑风生、其乐融融的聚会,吸引用户去扎堆。

 

良好的 HH X 往往意味着良好的氛围,它不仅能带给我们诸如轻松、愉快等积极情绪,还能在一定程度上带给我们一种归属感。最终的结果,就是我们喜欢用这款产品。比如 B 站的 HH X 就比较好,具体而言就是弹幕氛围比较欢乐友好,这样的氛围带给用户的感觉是比较好的,用户也喜欢在 B 站就着弹幕看视频。

 

4. HB X(人与品牌的交互体验)

 

HB X 事关品牌能不能以正面形象住进用户心里。

良好的 HB X,往往意味着良好的品牌美誉度和忠诚度。HB X 良好的产品,就像你信任和喜欢的男/女朋友一样,他/她会在你心里占据一定的分量和地位,让你乐意介绍给家人和朋友认识。比如苹果的 Mac,就有很高的品牌美誉度和忠诚度,用户也很乐意把 Mac 推荐给身边的朋友。

 

 

03 四维度的关系

 

四维度之间存在怎样的关系?

 

1. HI X 是另外三个维度的基础

 

HI X 作为基本维度,相当于“水之源,木之本”。如果把用户体验四维度比作一个金字塔的话,塔底的基石一定是 HI X,塔尖则是 HB X。

 

2. HC X 通常是 HH X 的基础

 

HH X 的产生,通常离不开 HC X。也就是说,通常得有一个合适的“内容”或“主题”,才能把人聚拢过来。比如结婚的时候,你可以邀请到很多亲朋好友来参加婚礼,但在平时,你很难邀请到这么多人。我们在 B 站看视频的时候,弹幕通常比较欢乐友好,氛围不错,但如果没有这些视频,也就不会有这些弹幕,以及不错的社区氛围。

 

3. HI X、HC X 和 HH X 共同构成了 HB X 的基础

 

HC X、HH X 和 HI X 一样,都可以成就 HB X。

 

以早期 Keep 为例,刚开始只有课程这个功能,也就是说只有 HI X 和 HC X 这两个属性。其中,HI X 还可以,HC X 比较优秀。在此基础上,慢慢发展出了社区功能(HH X 属性),而且做得不错。再往后,有了“自律给我自由”的品牌精神。在课程、社区、品牌精神等因素的助力下,Keep 有了不错的品牌美誉度和忠诚度。也就是说,HC X、HH X 和品牌精神等因素,一起成就了良好的 HB X。

 

4. HB X 也可以仅有 HI X 这一个基础

 

有些产品并不具有 HC X 和 HH X 这两个属性,而是仅有 HI X 这一个属性。单凭一个良好的 HI X,也可以成就良好的 HB X。

 

比如 Zoom,作为一款开视频会议的工具应用,它最初只有 HI X 这一个属性。但是因为很好用,HI X 很优秀,所以如今的 Zoom 即便没有内容(HC X)和社区(HH X)属性,依然成了一个在全球都很受欢迎的品牌,拥有了不错的 HB X。

 

总的来说,在四维度的金字塔里面,它们的关系如下图所示。


用户体验四维度的金字塔关系

文章来源:站酷  作者:Snow Design

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合理预设:如何为用户提前设置好默认值

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What 是什么

「合理预设」是指系统提供默认选项,这些默认选项不需要用户做任何操作,可以节省用户完成表单的时间和精力。

这些默认选项来的数据源包括: 先前输入的会话数据、来自用户帐户的信息、当前位置、当前数据和时间等等。


案例 钉钉的“代办事项”设置功能,可以自动抓取到语句中的时间信息,自动帮助用户默认填写时间,减少用户的操作时长:

相关模式 :语句填空


Why 为什么

系统通过提供合理的默认信息和答案,分担了用户思考和输入信息的工作,减少时间,提高效率。

而就算预设信息不是用户想要的,也为用户提供了一个示例来说明答案应该是什么样子的。这一点也可以节约用户几秒的思考时间,或者避免输入错误的信息。


另外,合理的默认值还可以帮助用户应对一些“难题”。如果用户跳过了一块字段,那么可能是这个问题没有引起他的注意。用户可能是不理解这个问题、或是默认值的含义。输入答案,选择值,或单击按钮的动作会迫使用户有意识地面对这个问题。


比如疫情期间,大部分公司都需要做健康打卡,下图中有一些选项是直接填了默认值,但是有些就没有填。比如下图的左图中,有关于“请假未到岗”这些问题,因为没有填默认值,用户就会对这个问题有印象。然后比如“今日是否有发热症状”,“是否有咳嗽”这些,因为被系统默认填了,用户很容易就忽略过去了。

所以一些刻意希望被关注的问题,其实最好不要提供预设值,这样可以让用户感知到这个重要信息的存在,进而加深对内容的认知。



When 什么时候使用

当产品要求用户提供类似表单的信息输入(例如文本框或单选按钮),并希望减少用户填写时长时,可以使用提供默认设置。


但是当问题的答案会很敏感或是与政治相关时,最好不要提供默认值,例如密码、性别或公民身份等。最好也不要为用户擅自订阅非必要的内容信息,如“请给我发送广告邮件”等。


使用条件

· 用户需要做类似表单的信息输入操作;

· 系统希望减少用户需要做的工作;

· 系统希望确保用户填写的准确性和一致性;

· 可能用户并不知道或者不关心答案,不需要引起用户的重视;

· 问题的答案不属于敏感信息或是与政治无关。


How 如何使用

设定「合理预设」有两种普遍的用法:

1、使用一个通用的、常识性的、满足大部分用户需求的默认值,预先填写输入框;

2、可以调用用户早些时候提供给系统的信息来动态地设置默认值。例如,某个用户提供了一个中国的邮政编码,系统可以从这个编码推导出用户所在的省,甚至市和区的名称。


除此之外要注意几点应用原则:

· 使用预设的默认值不仅仅是为了防止用户留下空白的输入区域;

· 要充分的了解你的用户,默认值的设定要有绝对合理的理由 —— 否则,系统会给所有人带来额外的工作量。


Example 案例

案例一:唯品会小程序在购买服饰类选择 SKU

用户需求:购买服装时需要选择尺码


唯品会小程序在购买服饰类选择 SKU 时,每个尺码点击后会显示对应的衣服参数,用户不再需要去商品描述中的尺码表格中再找,也可以是设置好自己的身材数据,平台会默认选中适合你的尺码。

案例二:蚂蚁链实人认证表单

用户需求:需要根据表单内容填写和上传文件

蚂蚁链实人认证在上传证件时会根据用户所在国家和地区,帮助用户默认选择概率最大的选项,不需要用户自己操作。

案例三:Photoshop 创建新文件

用户需求:创建新文件,调整画布大小

在 Photoshop CC 中创建新的图像文件时,默认情况下会从操作系统剪切板开始。这里的假设是用户刚刚创建了一个屏幕截图,并且正在编辑该图像。因此,Photoshop 在剪贴板中获取图像的宽度和高度,并使用它们来预先填充创建新文件的尺寸,这是一种节省时间的聪明方法。不用担心图像和画布会有尺寸不匹配的情况。


当用户想要调整画布大小时,原先画布的长宽尺寸会预设出现在新的画布大小里面,方便用户进一步进行尺寸调整。


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B端产品界面高屏效初探

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背景

在 B 端设计领域中,不管是内部用户、产品、设计师、开发,还是外部产品、设计师等,总能听到关于界面「屏效」方面的诉求或吐槽。


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「屏效」狭义理解是「界面过度留白」;广义理解,「屏效」源自谐音“坪效”,指的是每坪的面积可以产出多少营业额(营业额/专柜所占总坪数)。而「屏效」对于界面而言可以指屏幕单位时间、单位面积内的信息可以带来多少商业效益/效率提升。


为了探索在 B 端产品中用户为何对「界面过度留白」或「屏效」问题如此敏感,于是我们展开了「屏效」专题的设计探索与实践。「屏效」专题探索主要以「探索」与「实践」相结合的方式展开,将实践过程中反复验证有效的设计策略沉淀成设计手册,同步将部分功能进行工程化,确保可以开箱即用。


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探索阶段-为谁在何时何地设计

用户声音|不同的故事相似的诉求

面向内部设计师和终端用户投放的《高屏效诉求》《中后台产品满意度调研》问卷中认为提高屏效能极大提升用户体验的设计师占 58.14%;认为提升屏效对体验有提升的终端用户占 50.6%。


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外部知乎上针对《Ant Design 4.0 设计价值观》的 13 条反馈里,其中就有 2 点提到关键字「效率」。


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通过了解不同用户和产品类型发现,不同的用户在工作场景的产品使用中有着相似的特征:


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案例收集|发现问题,大胆假设

纵观 B 端产品界面,发现普遍问题和收录在解决屏效问题上实践得比较好的案例,为了逐步突破问题,选择以数据产品中覆盖率极高的表格为设计切入点,通过线上跨产品多端地毯式的体验走查,发现表格三个层次的问题:


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视觉、交互层在无需理解业务场景和用户目标的情况下,都较容易发现,属基础问题,但很多「过度留白」的屏效问题往往是信息被组织方式的差异导致的「过度留白」。

综上我们提出假设:为提高屏效,可从视觉、交互、信息三个层次解决

视觉层为提高信息查阅速度,可以通过提高信息密度;交互层为提高操作速度,可以缩短当前手势到目标之间的距离;信息层为提高信息被理解的速度,可以通过重组织等方式。

基于假设,我们进行了进一步的桌面研究,查阅论文等书籍,寻找设计理论的验证和指导。


竞品分析|寻找实践证据,谨慎验证

我们知道视觉上界面留白过多(过疏会增加滚屏成本,过密因易串行而影响阅读效率),以表格「行高」为例,探索各表格在字号、字高和行高的关系,因为不同字体的同字号实际像素高度会有差异,因此选择的是字高(即文字垂直高度的视觉大小)而非字号或字行高,决定留白的两个重要因子是字高和表格行高,以次推演,界面元素和元素间距的留白关系,探究在视觉层怎样的留白率能保证甚至提升屏效。


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以数据产品中的表格为例,通过直接和间接竞对的方式,分别从数据的查阅(视觉)、分析(交互)维度进行功能点和设计细节上的比对,来看看优秀产品是如何解决屏效问题。

直接竞对:内部用户口碑较好的产品 A、B外界竞对:同领域的 Tableau、网易有数、金山、微软表格;间接竞对:谷歌邮箱、AntD 等的紧凑主题的常规列表(一维表格)


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通过竞品分析可以发现,数据分析领域的表格留白率普遍较低(信息密度高),尤其是金山和微软的电子表格,其次是同类面向数据用户的 Tableau、网易有数,而谷歌邮箱等工作台常用的常规列表紧凑版本中,留白率和数据领域的电子表格不相上下。


紧凑版的使用场景也常常是面对数据量巨大的信息呈现,通过切换紧凑主题,提升信息的快速浏览,而这也非常适合数据分析场景中巨大的数据量呈现。因此我们的产品在留白率的提升空间极大,而在实际案例实践中,也已经将表格行高优化至 30px,克制的使用留白。


除此外,竞品其他层次的设计也做了比对,总结来看整体设计做法:高密度、少屏数、少留白等。


文字陷阱:中英文字高不等于字号


举个容易犯错的竞品参考是,谷歌在紧凑版主题下字号 12px,列表行高是 28px,但在 AntD Table 中同样的 12px 和列表行高 28px 就会发现非常拥挤,缺乏呼吸感。


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原因在于谷歌的 12px 是英文字体,实际字高只有 10px,而 AntD Table 的语境是中文字偏多,实际字高有 12px,所以留白的差异在于一个是 18px(28-10),一个是 16px(28-12),这也是为什么决定决定留白的两个重要因子是「字高」和表格行高,而非「字号」和表格行高,进一步推演,决定界面留白的是「元素视觉高度」和「元素间距」。


论文查阅|寻找理论证据,谨慎验证

研究表明,低密度认知负荷低,但高密度任务完成率高,用户更喜好

参考资料:论文《基于眼动的网页对称性和复杂度对用户认知的影响的研究》

对于信息,用户需要需要阅读(视觉),思考和理解(认知),需要点击按钮、操作鼠标和打字(行动),在人机工程学中,统称为负荷。即认知(记忆)负荷、视觉负荷、动作负荷,即分别对应用户体验设计的三个层级,信息/视觉/交互。而负荷所花费资源从多到少依次为:认知 > 视觉 > 行动。


认知负荷,举个例子,看了但不一定懂了。你是否有这么一种体验——刷抖音,虽然很多(信息密度小,输出效率低),但可以一直刷下去并且刷很久;而看一门 C4D 教学视频,即使就短短十来分钟(信息密度大,输出效率高),但是却要看上半天。因为刷短视频时,你的输入效率远高于作者的输出效率,而看一门 C4D 教学视频时,你的输入效率远低于作者的输出效率。可是,输出效率是客观的,输入效率是主观的。如果输出效率很高,你可以通过提高自己的输入效率(比如让自己成为 C4D 专家)来跟上作者,从而变强;否则输出效率很低(信息质量低),你的输入效率很高(很专业),信息于你而言都是无效的。


假设负荷总量不变的情况下,那么以上三类场景界面需要对用户负担分配大致如下,官网品宣类需要低认知成本,低视觉负担,视觉要求高,用户才会被吸引过来阅读,甚至酷炫的交互更能增加互动体验而带来的趣味感,比如苹果官网,信息量极少、图版率高带来极具艺术的视觉体验、进而吸引用户愿意跟随屏幕滚动渐进式接受信息,而 B 端应用因为是专业使用,首先认知方面随着员工的专业度提高而降低,因此可以通过提高视觉负担,来降低行动负担,进而减少操作用时,当然最佳情况是三个维度能整体降低负担,让总负担降低,就需要更多设计巧思了。


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面向内部设计师和终端用户投放的《高屏效诉求调研》预设解决方案中,设计师常用的 Top 3 做法为:【信息层】隐藏不必要信息、【视觉层】提高布局紧凑度、【交互层】减少点击跳转。


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实践阶段-如何设计

通过以上的探索,我们可以确定的是,B 端产品面向专业人员的工作界面设计中,提高屏效可从视觉、交互、信息三个层次进行,视觉层-高密度,即提高屏幕信息密度;交互层-低跳转,通过减少页面跳转、手势与常用操作的距离等;信息层-有效性,通过重组织或辅助信息帮助用户理解,甚至提供帮助手册等以提高用户专业能力。


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基于以上的总结,对产品进行优化。下面以一个简单案例进行设计策略的解读。一位运营同学想对比 A、B 两不同人群在相同维度(白领-有信用卡)下的人数差异,寻找运营机会点。


如下表格经过高屏效策略优化前后对比图,优化前相同维度下不同人群数量的对比需要视线来回跳动比对,而优化后的表格内容,更符合用户看差异场景下分析目的数据查阅,视线锁定相同维度,即可快速比对数值大小。


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下面以视觉、交互、信息三个层次解剖设计过程背后的思考。


视觉层|高密度-克制的留白

眼动理论:研究表明,人眼最小可视视角 0.3 度,水平最大眼动舒适转动区 30度,垂直最大眼动舒适转动区 55度。可得出人眼最小识别范围 12px,水平视野舒适眼动宽 1200px,垂直视野舒适眼动高 2200px。参考资料:论文《基于眼动交互的用户界面设计与研究》


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如图,缩小表格行高的同时,目标信息之间的眼动距离随之缩短,在眼动舒适区内看到更多信息,便于信息的高效获取。


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交互层|低跳转-高频信息前置

理论基础:菲茨定律是用来预测从任意一点到目标位置所需时间的数学模型,它由保罗·菲茨在1954年首先提出。这个模型考虑了用户定位点的初始位置与目标的相对距离、目标的大小、移动的最短时间。三者之间关系公式为:T=a+blog2(D/W+1),W为其中目标的大小;D为到目标的距离;T为移动到目标所用最短时间。参考资料:菲兹定律


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表格单元格借助交互状态,增加悬浮出现的信息组件,前置显示目标单元格明细信息,同时通过交互出现的指示器辅助行列信息的获取,高频操作考虑手势位置放置,缩短与操作目标的距离,以提高整体操作效率。


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信息层|有效性-信息重组织

理论基础:交互设计四大策略「组织、删除、隐藏、转移」参考资料:《简约至上》


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用户为了对比 A、B 两不同人群在相同维度(白领-有信用卡)下的人数差异,但内容的重组织方式让两数据行需要频繁点击滚动条来查看,根据用户目标,将关联性大的数据放置相邻列(即将要对比的人群放置列头),即可快速查阅,减少眼跳距离。


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结语

设计趋势中常见的大字体大留白界面,但在 B 端场景中,面对紧张的工作节奏,时间和注意力变得尤为可贵,相对而言,基于复杂度守恒定律, B 端信息量大且高频访问的产品中,「用得快」要比「看得美」更重要,「高密度」「低跳转」诠释的即是「空间换时间」,少一次点击,少一次跳转,少一份等待,就多一份时间和效率。

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按钮组 Button Groups:大量的操作按钮如何排布与设计?

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What 是什么

简介: 按钮组是把相关的动作组织成一组按钮的设计模式。按钮组的内部内容彼此水平或垂直对齐,并采用相似的视觉设计。如果超过三个或四个动作,往往会采取多个分组。

例子: 语雀编辑器的顶部工具栏

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Why 为什么

按钮组可以让界面不言自明。在复杂的布局中,被精心安排过的按钮组会很容易被用户感知和使用。一方面,它们在界面上往往非常明显,用户能够一眼看到有这些功能可以进行相关操作。


大家所熟知的格式塔原则(Gestalt principles)也在这里起作用。彼此相邻的按钮往往暗示着这些按钮的功能相近,因此会让用户感觉到这一组按钮可以完成类似的功能。相对的,不同的按钮分组往往暗示着不同的功能类型,因此彼此间应该保持间距,或用不同的形状,或用分割线进行区分。


When 什么时候使用


如果你需要在界面上展示许多操作按钮,且需要确保它们随时在界面上可见。但同时,你又需要用图形化的方式组织它们,以使它们看起来不会特别散乱。

这些动作中有许多是彼此相似的 —— 它们有相似或互补的效果,比如,它们的功能语义相类似 —— 由此它们可以三五成组地放在一起。

按钮组可以用在对产品全局有效的操作上(例如「打开」和「选项」操作),或特定的一些通用操作(「保存」、「编辑」和「删除」),或特定的某些操作(例如布局的「对齐」、「分布」)。不同范围的操作不应当被到一个组中。


使用条件:

· 存在大量操作按钮;

· 希望用图形化的方式组织这些按钮;

· 操作按钮间存在功能相关性和差异性;


How 如何使用

这个模式的总结简单到像是一句废话:把相关的操作按钮分成一组。


但如果详细展开就会有更多的介绍。比如:


· 如果需要包含文本说明,尽量使用两个字或三个字的动词短语,不要使用专业术语。

· 不要把不同功能范围的按钮放在一个组,应当将它们分成不同的分组。

· 同一组的按钮应该有同样的视觉设计:边框、颜色、高度或宽度、图标风格、动态效果等。

· 在空间排布上,可以将它们并排起来作为横排放置,如果空间不太适用的话,也可以考虑一列纵列放置(例如Photoshop的左侧工具栏)。

· 如果某一个动作是核心动作,可以将其区别对待。例如网页表单中的“提交”按钮。核心动作是希望大部分用户都需要(或期待)执行的动作。让这个按钮拥有更加强烈的图形或视觉风格来让它在显得更为突出。

· 如果按钮足够多,而且它们都有小图标,你也可以把它们放在工具条或者像工具条那样的狭长条上,放置在页面的顶部。


通过使用按钮组可以避免界面上按钮或链接过于拥挤混乱,也可以避免一长串冗长的动作列表看起来毫无关联或区别。

通过这一模式,你可以创建一个较为清晰的元素层级结构:用户可以一眼看出哪些动作是彼此相关的,哪些是重要的。


Example 案例

案例一:Sketch 的顶部按钮工具区

用户需求:编辑设计文件中的对象


Sketch 也是个很典型的应用了按钮组的设计工具。Sketch顶部的按钮不少于15个, 有很多要理解和追查。 但是得益于精心的视觉和语义组织,界面按钮始终保持一定的可理解性。

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案例二:macOS Finder

用户需求:按自己需求对文件进行显示修改和操作


这个案例显示了来自 macOS 的 Finder 窗口的顶部按钮组。 秉承其设计传统,按钮风格明显。 导航组是放置在左侧中的按钮组。 布局相关的按钮组放在了中间,文件操作相关的按钮组放在了右侧。这样的设计使得界面变得易于理解和使用。

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案例三:WebStorm 顶部操作区

用户需求:项目执行相关操作


这个案例显示了 Webstorm 的顶部功能操作区。WebStorm 采用了按钮组的模式,将项目执行的相关操作和Git相关的操作聚合在一起,中间使用了分割线进行了区分。

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详解|用户体验地图,到底该如何使用?

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用户体验地图是什么 | WHAT

用户体验地图(Experience Maps)旨在通过描述用户历程和故事,使设计师、产品经理等项目成员更好地了解用户和洞察诉求。所以对于用户体验地图,我们可以将其定义为以下内容:

- 是一种描述用户故事的可视化工具;

- 是一种帮助设计师、产品经理等更好地了解用户的共创工具;

- 从用户视角出发,直观展现产品流程各个触点上用户的痛点、需求和情绪;

- 用户体验地图绘制的形式并不唯一,可以根据项目需求,增减内容。


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△ 途家 App 用户租房 · 用户体验地图案例



通常在接触到需求之后,设计师就可以开始梳理现有流程、使用用户体验地图了。要注意的是:

- 需要梳理的功能不分大小,都可以使用;

- 做之前,务必要先调研和访谈用户使用产品的情况。

建议时长:

- 重要项目:120~180 分钟- 日常项目:60~120分钟

参与者:

- 必选:设计师、产品- 可选:研发、市场、其他

工具:

- 电脑或白板+便利贴

 

为什么需要用户体验地图 | WHY

需要发现和拆解产品现有问题,梳理用户流程时使用用户体验地图,可以在聚焦阶段,整合用户诉求和业务诉求,共创机会点,找出解决方案,通常在以下场景中使用:

- 新产品设计:需要对需求进行拆解和优先级排序;

- 产品优化:发现产品现有问题,洞察设计发力点。

 

由此可见,在设计过程中使用用户体验地图作为设计工具,有以下益处:

- 更好的以用户视角来看产品的体验;

- 通过共创,项目成员达成共识;

- 确认触点,作为我们的设计方向;

- 通过用户痛点找到机会点;

- 帮助梳理产品流程。


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△ 用户体验地图共创现场

 

用户体验地图操作流程 | HOW

我们通常会将流程分成4 个阶段:定义原则和目的 —— 梳理阶段流程 —— 洞察痛点 —— 寻找机会点。


1. 定义原则和目的

首先要了解我们做用户体验地图的原因和目的,包括用户是谁、解决什么问题、用户的目标、产品的整体目标、限定条件等等,对用户群体、整个项目背景和共创任务目标有清晰、全面的认知。


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2. 梳理阶段流程 

首先是划分阶段,将用户的行为拆分成几个大的阶段,在整理时要注意:

- 在整个产品的范围之内尽量把故事、流程讲完整;- 以广度优先,而非深度,不要过早的沉浸到细节中。

接下来我们要将主要阶段拆分成单个任务,并梳理具体的任务和触点,罗列出过程中的任务和各个触点,要做到事无巨细。


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然后根据任务和触点,整理对应的用户疑问、用户感受/情绪。通过对用户的观察和访谈进行梳理,客观的描述事实,切勿自说自话或是将自己的情绪代入其中,也不要急于猜想与分析。


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3. 洞察痛点

这一步需要我们汇总用户的痛点,并将痛点分级,洞察用户痛点背后的真实诉求。这个过程中可以先让大家在一定时间内写出自己的想法,每一条写在一张卡片上,做到先相互不干扰,之后再统一整理和总结。


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4. 寻找机会点

通过上述总结,思考新的机会点、解决方案、优化整体流程,并对新流程下的功能做优先级排序。可以通过准备一些问题来刺激大家脑爆出更多的内容,比如:用户还有其他选择么?怎么做用户才能更爽?其他用户来到这里该怎么处理?等等。在这个阶段需要:

- 对内容进行对标、讨论,把公认的点保留下来,无用的点剔除出局;- 根据实际情况和项目成本、进度等条件,对新流程下的功能做优先级排序。


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如何为过程提效 |TIPS

在实际的工作过程中,因为项目时间都非常紧张,绘制这样一个完整的用户体验地图比较耗费时间,所以推荐大家几个提效的技巧,既可以减少时间浪费,也可以提高共创质量:

1. 事前

充分做好用户调研,提前准备好用户地图模板,可以在开始之前的一到两天发给参会人员,让所有人对产品有一个整体梳理和思考,有助于提高大家的产出质量。

2. 事中

如果是优化的产品,可以将设计稿 demo 或者线上产品截图打印出来,这样可以增强大家的代入感,有利于想法的输出。

3. 事后

整理电子版体验地图,需要跟随产品的演进进行更新,上传到项目共享空间随时查看。

文章来源:站酷  作者:Ant_Design

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如何通过数据驱动设计

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一、前言


在日常的工作中,会经常接触到一些数据方面的内容,同时我也在不断的加强相关方面的专业知识学习,希望可以借此做一个总结,与大家分享。如果你也在平时的工作中遇到相关的数据问题、不知如何利用数据推动设计、或者对数据抱有一定的兴趣,那我们可以一起往下看。

本文主要围绕以下几个方面来进行解释说明:




二、背景


随着互联网大环境从增量进入到存量市场,企业发展与产品的迭代越来越离不开数据的指导,数据驱动已然成为当下产品的主趋势。身为设计师的我们,更应该对数据保持高度敏感,通过一系列的数据分析推动设计迭代,并让其更合理、更具有可信度。

任何一款产品,设计师都无法根据自己的心情、想法,一拍脑门的迅速产出。好的产品,既要考虑市场价值,也离不开用户体验,应该明确目标而进行实现,所以设计过程中需要依靠数据给予我们指导,即利用数据驱动设计。



三、深入了解数据


3.1 数据的作用

数据在产品迭代过程中有着举足轻重的地位,对于设计师而言也是极其重要。在了解数据之前,简单的理解一下为什么需要数据,在互联网产品设计中,数据的作用主要分为以下三点。


3.1.1 提效赋能

工作中或许会常常面临多种需求并线进行的状况,合理客观的数据有助于我们更好的分清任务的优先级,并聚焦于当前最紧急的任务展开进行。合理有序的安排可以推动任务的快速高效完成。



3.1.了解用户

设计师与真正的用户之间往往存在一定的差异,我们不能按照设计师固有的思维方式去衡量用户的想法,更不能想当然的觉得用户需要什么。

数据可以帮助我们更好的了解用户,利用数据分析的种种方法,我们可以进行抽丝剥茧,发现更深层次的问题,不断的去深挖用户需求,进而更好的满足用户,只有这样我们才能更好的留住用户,促进产品增收。



3.1.设计支撑

在进行设计输出的过程中,我们可能常常会遇到以下情况:

我相信各位设计师在日常的对接中,一定是根据需求文档进行了设计输出,但是在设计评审阶段却很难去说服各需求方。数据在此情景下就显得非常重要,它可以帮助我们针对设计方案有一个理性的数据支撑,去衡量我们的设计方案是否合理有效。

其次在项目上线后依据数据反馈,可以验证此次设计是否达到理想目标,是否还有进一步优化的空间。了解数据可以更好的帮助我们深耕需求、把控方向。



3.2 数据的类型

为了进一步了解数据,现将所有的数据进行整合区分,大致上可以分为两个类型,分别是定性数据与定量数据两大类。

定性数据指导设计过程,往往判断某件事物的意义与价值。定量数据关注数据频率,在结果上更具有说服力。这两种数据的类型在数据分析以及设计驱动的过程中都非常重要。时常会通过定性数据来发现、定义问题,最后再由定量数据来验证结果。


3.2.1 定性数据

定性数据是非统计数据,在样本选取上,数据量较少,主要收集途径有以下方法:应用商店评论、客服反馈、音视频记录、笔记反馈、访谈调研等。

可以快速了解到用户的行为和态度,这种数据具有可调查性,是可以进行深入研究的,能进一步推断出设计的哪些方面存在问题,从而通过设计方法优化产品设计体验。


3.2.2 定量数据

定量数据是统计性的,可以用来问“多少”的问题,最终生成结论性的数据信息。收集途径可以有以下方法:测试、产品数据、指标上报、实验调查等。

定量数据提供了对设计的间接评估,可以快速了解用户基础信息数据以及对产品的使用感知,例如完成率、满意度等等数据指标,它不仅可以帮助我们快速统计信息,还能验证结果。




3.3 数据的维度

数据不应该是只停留在表面的数字,需要深入的了解数据,善于从这一堆数字背后,发现数据的真实意义。

由此,Google推出HEART模型,作为一套完善的用以评估以及提升用户体验的标准。HEART模型包括五个维度,分别为:愉悦度(Happiness)、参与度(Engagement)、接受度(Adoption)、留存度(Retention)、完成度(Task success)。通过这种方式将数据分为五个维度,可以更有效的明白不同类型的数据所体现的真实含义。



3.3.1 愉悦度(Happiness)

什么是愉悦度?关于这个问题,大概一千个人会有一千个回答吧,因此愉悦度更偏向于用户在产品使用过程中直观的主观感受,例如满意度、产品体验感受、推荐指数、易用性感知等等体验指标,通过这一类的数据可以有效的了解用户对于产品或者某个功能的喜好程度。

可以利用定性研究的方式获取用户在体验和感知上愉悦程度,例如一对一访谈、观察小组、可行性测试等。也可以通过定量调查中的问卷、数据反馈、AB测试等了解用户的使用情况以及推荐指数等。



3.3.2 参与度(Engagement)

指用户在使用产品功能时的参与深度,衡量指标即为有效活跃用户的数量。用户参与度并没有统一的可量化的界定标准,但大致上可以分为以下几个指标,产品访问频次、平均访问时长、访问页面数量、产品使用间隔。

数据的衡量只是最基础的一步,更重要的是如何提升用户的参与度,对于新用户而言,可以通过引导、帮助等建立良好的第一印象;对于老用户,需要合理的推送相关优惠与活动,也可以利用游戏化运营建立长期关系,这些都是比较有效的提升参与度的方法。



3.3.3 接受度(Adoption)

当一个新的产品与功能出现时,由于陌生感,用户短时间内很难接受,而接受度就是指用户在特定时间内真正开始习惯并使用。

为了快速得到用户的认可,往往产品设计中会通过竞品分析的方式确保框架内容与市场的同类产品保持一致,满足用户的使用习惯。而针对大部分的新用户也会使用新功能引导以及相关通知推送等加快新用户的接受度。



3.3.4 留存度(Retention)

在产品运营中,留存是最关键的数据指标,它也是产品获利与增长中最主要因素之一,留存直接决定了用户是否愿意继续使用,它是最真实的数据表现,而留存通常体现在,多日留存率、回访率、不同平台的使用重合率等。

针对这一数据我们需要关注的核心问题就是如何提升用户留存率,大致的方法可以分为以下两个维度:

(1) 产品维度

产品功能决定是决定用户留存的关键。在需求设计上,通过挖掘潜在需求,刺激用户长期使用,并且通过拓展应用场景,不断提供细分服务,进一步满足用户;甚至我们也会发现在大多数产品中,通过建立社区,打造社交圈子,强化用户的粘性。

(2) 运营维度

产品使用过程中,合理的运营也是提升用户留存的关键之一,常用的方法有定期举办活动、例如砍价、助力、签到、每日任务等;也可以通过消息推送挽留用户。



3.3.5 完成度(Task success)

完成度主要是指用户对于关键任务的完成率,常常用来衡量交互流程是否合理。主要包括以下维度:首次点击时间、操作完成时间、完成点击次数、完成率、失败率、出错率等。

A: 任务完成度的衡量指标该怎么计算呢?

(1) 任务完成时间

用户在整个任务过程中,所花费的时间即为任务完成时间。

(2) 完成率

完成率=完成的操作次数/开始操作的次数


产品设计中,为了提升完成率,需要辅助用户进行交互并进行引导设计,不仅需要符合不同场景变化以及用户的心智模型,还要给予用户体验流程中的舒适感受,进一步辅助其完成任务。


B: 如何提升任务的完成率呢?

(1) 降低理解成本

利用设计手法,降低任务流程中的理解成本,切入到实际的场景中,帮助用户快速完成任务。

例如在列表模块中,默认状态下的输入框内,展示灰色的提醒文案,提前告知用户该区域应该填写的内容;比如说高德地图通过AR技术结合导航,快速帮助用户完成导航任务;再类似于可视化数据看板,帮助用户快速获取信息结果。


(2) 精简任务流程

降低理解成本只能单一的满足用户操作前的理解,而操作过程中的步骤长短也起到非常关键的作用。优化任务流程,目的就是为了提升完成率。

例如用户在进行登录注册时,可以点击右上角的文案即可实现登录注册状态的快速切换,减少用户切换的流程步骤。再比如说表单填写类的产品,还可以将相同的内容进行整合,减少操作。甚至电商产品中,可以通过找相似减少用户的筛选成本。



(3) 系统智能预判,提供帮助

结合用户的场景与行为,进行合理的预判设计,有助于缩短用户操作路径、引导用户转化。例如下面的案例,在表单信息填写中,通过智能判断关联内容,提供帮助,甚至通过判断用户的行为,进行精准内容推送。



3.4 常用的数据

通过以上数据的五个维度,可以发现数据的覆盖面是十分广泛的,不同的数据反映不同的内容。在工作中我们也会接触到复杂且多样的数据,对于设计师而言,常用的数据大致可以划分为用户数据、行为数据、业务数据这三大类别。



3.4.1 用户数据

从字面上理解用户数据即为与用户有关的数据,这种数据常常用来描述用户人群、用户基础属性等。通过一系列的“用户数据”进行支撑,可以快速梳理关于产品的基础用户群体,构建用户的画像。

不同的产品属性,有不同的用户人群画像。比如说美柚这款记录类APP,主要的用户人群是年轻的女性,对生活有一定的追求;再比如说英语流利说这款产品,主要的用户人群是年轻的、有明确学习英语需求的人群。

用户数据主要包括两大类别:用户基本属性与用户生命周期数据。


a、用户基本属性

用户基本属性通俗解释即为关于用户自身最基本的属性,包括性别、地域、年龄、职业、学历、收入、婚姻状况等等......通过这一系列的属性,我们可以对用户有一个更深刻、更全面的认知。

只有更好的了解用户,我们才能进行针对化的设计产出、精准投放,从而推动产品更好的发展。这就好比两个人谈恋爱,只有清楚对方的想法、习惯、喜好,才能减少吵架的几率,实现和谐发展。



b、用户生命周期数据

生命周期指的是从开始到结束,用户都会经历着从接触到流失的阶段,我们通过生命周期结合用户数据可以简单分为新增、活跃、留存、流失。


1、新增用户数

新增用户从字面上拆解开来即为新、增,广泛意义上来说,我们可以将一段时间内打开产品的新用户人数算作新增用户,但是更严谨一点的话,则表示某产品一段时间内新增加的注册用户数量。

通常我们将下载且访问过产品的用户称为访客,这部分人群是潜在的注册用户。


2、活跃用户数

活跃用户在体验产品的过程中会花费更多的时间与精力,相比普通用户而言他们更加认可平台,对于平台的发展有着重要的地位。那什么是活跃用户?如何具体的去定义活跃用户呢?

通常来说,用户在规定的时间周期内,有打开过产品,这就算做一个活跃用户。当然,不同平台对于活跃用户的定义存在一定差异。而活跃用户主要也分为两类:新用户与老用户,而从商业的角度上还可以划分为低价值用户与高价值用户。

活跃用户数常见的指标有DAU、WAU、MAU。

DAU:Daily Active User,表示日活跃用户数量,指的是从0:00-24:00一个自然日(统计日)之间,登录并使用了某一功能的用户数量。

例:某个产品的日活计算方式为打开该APP即算活跃,2022年1月19日这天打开APP的行为有50次,经排重后发现有30个用户打开了APP,那么该产品的DAU就是30。

了解完DAU,我相信大家对于WAU(周活跃用户数量)与MAU(月活跃用户数量)应该不至于陌生了。WAU与MAU,他们两者最大的区别就是计算周期的不同,但需要注意的是,月活的计算并不是简单的日活相加,我们需要进行去重。



3、用户留存率

在讲解用户留存率之前,我们应该了解用户留存。何为用户留存?顾名思义,就是最终留下来的用户。用户留存率这一指标可以反馈当前产品的质量如何,这是产品自初期开始就需要持续关注的内容。常用的用户留存指标有次日留存、3日留存、7日留存、15日留存和30日留存。



4、用户流失

用户流失的定义是什么?用户流失需要结合时间(Time)与动作(Action)这两个指标进行,即用户在一段特定时间内未进行关键行为的操作。与之常常相关联的因素大致分为产品生命周期、负面体验、竞品策略等等。

用户流失率的存在表明了用户对产品的负面反映,对于产品发展有着非常重要的数据反馈。

当下市场中的获客成本越来越高,获取新用户的成本要比留住现有用户的成本高出5倍。因此降低用户流失率,就显得尤为重要。



3.4.2 行为数据

行为数据常用来描述用户使用方式,指的是用户在使用产品过程中所产生的一系列交互相关的数据,通过分析快速了解用户特征,为流程优化、精细化运营、产品体验等设计措施提供判断依据、辅助设计。

行为数据的指标主要包括转化率、平均停留时长、跳出率、PV、UV等等。

1转化率

什么是转化率?转化率就是下一页面与当前页面的访问占比。它常常被用来衡量产品路径中的用户体验是否合理,从而进一步推动流程优化以及设计迭代。

以下图为例,有200个人来到了页面A,其中有100人点击页面A的按钮进入页面B,那么页面A按钮的转化率则为(100/200)*100%=50%。


2、启动次数

通常指的是某一特定时间段内用户启动应用的次数。与之相关的两大指标分别为用户总启动次数与人均启动次数,常用来反映用户粘性与活跃度。


3使用时长

使用时长是指某一特定时间段内用户从打开到关闭产品的使用时间。使用时长需关注的指标为用户总使用时长、人均使用时长、单次使用时长。这些指标常用来衡量用户粘性与活跃度,常常需要与启动次数一起结合进行分析。


4访问分析

页面访问分析包括页面访问次数、停留时长、跳出/退出率、用户访问页面数和用户访问路径。


(1) 访问次数

访问次数是指访客完整打开页面进行访问的次数,常用来衡量产品的访问速度。

(2) 停留时长

停留时长表示用户进入产品中,呆了多长时间后离去。这一指标是考量用户粘性以及贡献度的重要指标。

(3) 跳出率/退出率

跳出率,指的是只访问了入口页面即退出的次数与入口页面访问次数的占比数。

跳出率越低,说明流量越好,用户对产品的兴趣越高。

计算公式为:跳出率=访问一个页面后离开的次数/总访问次数*100%

 

退出率是指从该页面退出的页面访问数与进入该页面的页面访问数之比。

计算公式为:退出率=退出次数/总访问次数*100%


跳出率为(2/8)*100%=25%

退出率为{(2+2)/(8+2)}*100%=40%

 

注意:跳出率与退出率较高,也不全部都是坏事。我们需要具体问题具体分析。比如说某些下单页面,点击提交后会进入第三方支付平台,该页面跳出率高则为正常。



(4) 用户访问页面数

用户访问页面数常常离不开两方面的指标,PV值与UV值。

PV(Page View):指的是在一个特定周期内,页面访问量或点击量,侧重浏览量。

用户每访问一次就算作一个PV。

UV(User View):指的是在一个特定周期内,访问页面的人数之和,侧重访客数。

一天内同个用户多次访问仅算作一个UV。



(5) 用户访问路径

用户访问路径是统计用户从进入产品到离开产品整个过程中的路径与页面访问情况,不同的用户路径是不同的,我们需要去定位关键节点,针对性的产出优化方案。

如下图所示,用户在进行针对性的查找歌曲时,通过首页的搜索入口进入,在搜索引导页面中输入歌名,最终出现结果页。通过用户的访问路径分析,可以为我们进行优化提供合理的切入点。





3.4.3 业务数据


1、ARPU

ARPU是 “The average revenue per user” 的缩写,是指在某一周期内用户产生的平均收入,用来衡量单个用户为企业所带来的效益。

注意:ARPU值是有时间属性的,我们在计算的时候需要有清楚的时间定义,不同的定义方法,计算出来的结果是有很大差异的。



2、付费率

不同业务模式之间的付费率计算方式是不同的,在进行分析之前,我们就需要弄清楚分析的维度。

(1) 注册用户付费率

注册用户付费率=付费人数/注册人数

(2) 活跃用户付费率

活跃用户付费率=付费人数/活跃用户人数



3、GMV (成交金额

GMV (Gross Merchandise Volume),即成交金额。这个指标常用在电商行业,是用来衡量电商企业综合实力的核心指标。

GMV=真实成交金额+未付款订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。简而言之就是GMV为已付款订单与未付款订单两者之和。



4、LTV (用户终身价值)

LTV(Life Time Value),为用户生命周期价值。一般常用指标为3日、5日、7日、30日、60日、90日LTV。常用来衡量用户从开始使用到不再使用产品的整个生命周期内,为企业贡献了多少收入。

它的计算方式由两部分组成:LTV=LTxARPU,LT为用户生命周期,ARPU为每用户平均收入。




四、数据分析思维

数据分析不仅仅是摆数据,同时深度的结论也非常重要。空有数据,没有结论,对于决策者而言并没有什么明确的用处。那么,面对一堆数据,我们该如何分析得出深度的结论,从而驱动决策?


4.1 数据来源

数据的获取渠道有很多种方式,接下来分享几个我在工作中经常使用的方法。


4.1.1、数据分析平台

注意:同一关键词,不同平台的搜索结果可能存在一定差异



4.1.2、内部咨询

平时的工作中,我们不能仅仅是沉浸在自己的世界,需要加强与其他同事之间的沟通交流。通过与用户运营、数据分析师的交流,可以了解到最新的数据情况,时刻保持敏感度。

如果公司没有专门的数据分析师,也可以从客服人员下手,他们无疑是与客户打交道最直接的人了,他们对于用户的痛点会更及时感知。可以通过询问客服人员,更好的了解用户的痛点需求,辅助我们设计方案的执行。




4.1.3、用户反馈

我们可以通过多种方式了解用户对于产品的反馈,比如说Feedback用户反馈,Twitter、Facebook等社交媒体,以及Google Play应用商店评论等。



4.1.4、数据埋点

针对想要查看相关数据的模块内容,提交关键数据指标给到数据分析师、开发等,从而进行一个定制化的内容获取。

注意:说到这里就不得不提到数据埋点,有一个需要我们注意的地方,那就是在进行埋点时,一定要在设计阶段就提前告知开发以及数据分析师,做好沟通工作,针对需要的数据进行埋点处理。



4.1.5、需求评审

在需求评审前,设计师可以提前了解相关数据,帮助我们对于设计层面有个更深刻的理解。在评审过程中,通过沟通碰撞了解到更多的数据,也能依据之前项目的数据资料作为参考,辅助本次设计优化。



4.1.6复盘分享

在一些大的项目上线一段时间后需要进行数据反馈,大家针对结果做一个项目复盘,开展相关会议。在这结果之外,我们还需要关注是否产生了新问题以及是否有新的机会发掘点。在复盘之后,针对知识点进行共享,设计师可以通过这种方式了解更多信息,方便后期迭代。




4.2 甄别数据

数据的呈现往往告诉我们已经发生了什么,但它没有告诉我们将会发生什么。我们应该利用数据,从历史中吸取教训,也可以依据过去的趋势预测未来,甚至可能是非常准确的预测。我们需要对数据有一个理性的判断,进行甄别。

4.2.1 虚荣数据

什么是虚荣数据?如果空有一个数据,尽管该数字看起来很美,却无法依靠该数据去进行设计驱动以及提供具体价值,那么该数据就是一个虚荣数据,毫无意义。

以下几个指标则是常见的虚荣数据,我们需要引起注意。


1、点击量

无论什么网站,只要页面上存在的可点击区域多,那么该页面的整体点击量数字必然都比较高。相比之下,我们更应该关注的是点击人数,而不是点击次数。100个用户每人点击1次,与1个人点击100次,后续带来的结果是必然不同的。


2、下载量 

下载量的多少有时候会影响产品在应用商店中的排名,但是这个数据指标并不能带来实际价值。反观下载之后的注册转化率、付费转化率等等才是我们关注的重点。


3、用户数

用户数量越大,这个产品听起来似乎就越成功。但是产品的成功与否,并不仅仅取决于这一个数字,而是与之相关的一系列指标。

比如说A、B两款产品的用户量分别为100万以及50万,用户活跃度分别为1%与30%,其他都是沉默用户,那么就一定能说A产品要比B产品好吗?

用户数量再大,没有体现出对应的价值,那么就是虚拟数据。我们不能被这些虚拟数字所欺骗,还沾沾自喜。


4、停留时长

用户的停留时间越长就说明这个产品越好吗?真的是由于产品的用户体验做的足够好而让用户产生了沉浸式的体验从而一直停留吗?

用户的停留时长并不是越长越好,这个指标也无法直观反映用户对产品的粘性。我们更应该结合完成度、内容跳出率等数据进行综合判断。




4.2.2 异常数据

数据分析过程中,也会存在很多异常数据,需要从多个角度看待数据,一般来说,产品的部分数据指标存在固定的波动周期,当某项数据指标突然不符合常规波动变化的时候,我们就需要去进行深入的研究,挖掘异常背后的原因。


1、幸存者偏差

幸存者偏差是数据分析中常见的逻辑错误,那么简单来说是什么意思呢?

通过以上几个例子,想必大家对于幸存者偏差都有一定的理解了吧。所谓幸存者偏差,即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性与全面性,用局部样本代替总体样本。归根到底这就是由于获取信息知识的不全导致的认知偏差。这启示我们在查看数据的时候,不能只看显而易见的信息,同时还要找出沉默信息。否则,一定会存在着巨大偏差。


2、数据样本不够

在进行数据提取的过程中,除了需要注意上面所描述的样本选择问题上,还需保证足够多的样本数量来进行支撑。按照常规定律来说,数据样本达到一定的数量程度,才能展示出相对真实的规律。

例:比如说我们在产品中新增了一个功能,但是由于预算、人力资源等原因在前期的推广宣传阶段并没有多少曝光,只有一部分老用户知道,这就说明这个功能很失败,没有存在的意义吗?答案未必是这样。

所以在进行数据提取时,我们就需要尽可能的保证有足够多的样本数据,这样才能保证最终输出的数据结果是最客观的。


3、存在脏数据

脏数据,也被称为坏数据,常常是指不合理、对于业务毫无用处的数据。

脏数据产生的原因有多种,数据统计过程中可能是由于输入了多余空格、重复插入多余数据等等。在前期数据收集分析阶段,例如问卷调查,往往会存在很多无意义的问卷,为了保证问卷的准确性,可以通过设置分支题目、陷阱题目等等方式来进一步筛选问卷,做好对脏数据的防控与清洗。



4.3 分析方法

接下来给大家分享几个平时工作中常用的数据分析方法,包括以下几种:漏斗分析法、矩阵分析法、对比分析法。


4.3.1 漏斗分析法

漏斗分析法是数据分析过程中非常重要的一种分析模型,能够科学的反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段之间的用户转化情况。

常用的指标包含转化率与流失率。通过层层的分析,观察流程中是否存在提高转化率的机会点,挖掘设计。(后面会结合实际项目为例进行详细阐述,这里就不做过多讲解)


4.3.2 对比分析法

所谓的对比分析,就是给孤零零的数据一个合理的参考,否则这种数据是没有意义的。在利用对比分析法进行数据分析时,需要关注两个方面内容:对比对象与对比维度。

在产品迭代测试的过程中,为了增强说服力,择决出最佳方案,往往会采用对比分析,也就是常说的A/B Test。A/B Test最核心的思想是要保证单一变量,其他条件保证相同。回到设计本身,一般来说每个方案应该大体上相同,只是某一个地方有所不同,比如某处文案、颜色、图标等。然后针对不同的用户展示不同方案,统计并对比不同方案的转化率、留存率等指标,从而确定最优方案。


4.3.3 矩阵分析法

矩阵分析法常常是通过两个指标的交叉,利用分析矩阵划分为四个象限,找出问题的优先级。

例:如下图所示,为某个运营活动点击的四象限分布情况。X轴自左向右,Y轴自下而上,分别代表了从低到高。

通过矩阵分析的方式,我们可以快速定位当前最值得的MVP优化方式,指引我们在复杂的数据中正确前行。



五、数据驱动设计

作为一名设计师,在了解了数据基础的内容后,就需要掌握通过数据驱动设计最关键的内容,接下来我将通过用户、行为、业务三个角度来给大家分享几个不错的设计案例。


5.1 用户增长

通过上面的分析,我们了解到用户数据涉及到两个方面,用户的基础属性数据可以很好的辅助设计,通过数据对用户进行分层,例如性别、年龄、地域,这些都是常见的用户基础属性;

除此之外,与用户相关并关联产品的重要数据还包括新增用户、用户活跃度、用户留存率、用户流失率等数据,我们可以通过这些数据的表现挖掘背后的原因,进而通过设计手法深入优化促进用户数据增长,形成闭环。简单分享以下几个方法。


5.1.1 产品拉新

关于产品拉新,并不只是产品上线后需要考虑的事情,在产品设计的每一环节中,都是需要去进行考虑的。产品拉新可以通过邀请码、新手福利、邀请好友等几个方面进行。


1、邀请码

邀请码通常是由企业发放,优先发放给种子用户,然后通过种子用户的社交圈去进行扩散,进而吸引更多的用户参与进来。

前段时间爆火的一款国外音频社交软件Clubhouse,便是利用了这种方式进行扩散传播。与Facebook、Instagram、Twitter等社交软件有所区别,Clubhouse并没有对全部用户开放,而是需要得到其他用户发出的邀请码验证后才能进行使用。邀请码的稀缺性将Clubhouse的热度炒得越来越高,使得参与其中的用户能产生一种自我满足感,同时这种模式大大保证了音频内容的质量。


2、新手福利

一些产品针对未注册或者未使用过产品的新用户,会发放专属福利,促进用户转化。

新手福利通常是以开屏页、Banner、弹窗、活动页、新手任务等形式进行领取,随着市场环境的紧张,获客成本越来越高,新手福利的成本的也在逐渐增加。


3、邀请好友

针对注册或使用过产品的用户而言,通过发掘他们自身的社交圈子,促使老用户自觉邀请新用户,提升产品的用户数量增长。

邀请好友有以下两个常见方式:

(1) 增加分享入口

老用户可通过点击分享图标的形式直接分享给相应的好友。比如说,网易云音乐这款产品,用户可以邀请好友一同在线听歌,或者是单独分享给特定的人。这种方式主要是利用了人的分享和展示心理。

(2) 福利刺激

平台发放一定的优惠券、奖励等给到用户,新老用户都可以通过这种方式获得对应的奖励。这种方式主要是利用了人的获利心理。


5.1.2 活跃运营

活跃运营可以提升沉默用户的活跃度,对于产品的发展有着非常重要的作用,常常通过一系列的方式来进行布局。

1、用户积分体系

积分体系如果运用的好,那么对于增加用户粘性以及提升活跃度是非常有帮助的。这个积分体系是否能够吸引到用户,就在于积分所兑换的产品是否有足够价值。

比如说常见的外卖平台——饿了么的积分体系,其核心就是围绕下单行为而展开,下单之后返还吃货豆,吃货豆可兑换红包,红包再次消费抵扣。整个操作流程,围绕用户的核心行为构建奖励并形成闭环。


2、签到

很多产品都设置了签到功能,希望借此方式提升用户粘性。这一功能的常见名称为“签到”“打卡”,或者根据运营活动的场景来进行命名,比如说蚂蚁庄园、新浪种树等。

一种良好的签到模式对于用户习惯的培养是有着积极的正向作用的,但是关于在产品中是否增加该功能,也是要根据自身的产品特性去进行更细致的考量。

签到的方式主要有自动签到与手动签到这两种。

(1)自动签到

登录自动签到的方式常见于游戏类应用中,比如说王者荣耀这款产品,用户打开即以弹窗形式告知用户,领取相应的奖励。

(2)手动签到

用户点击签到入口,即可完成签到。相比自动签到而言,这种签到方式应用范围更加广泛。


3、社区

现如今越来越多的产品开始打造自己的社区,比如说淘宝的逛逛,咸鱼的会玩等等。为什么社区功能越来越普遍呢?社区的存在,可以让用户在产品有一个属于自己的社交圈子,这样有助于用户产生粘性,从而提升产品活跃度。

例:Keep通过打造高品质的UGC内容社区,满足新老用户的价值需求。顶部Tab分为关注、精选、圈子三个模块。关注一栏方便用户快速查看自己感兴趣的人,满足社交需求。精选一栏承载了KOL与内容生产者的分享内容、用户社交留存功能。圈子一栏更好的满足用户想要一群人打卡的情感诉求。


5.1.3 留存

留存的本质是要满足用户的核心需求,只有满足了这个条件后用户才会持续使用。它应该贯穿于整个用户生命周期,而不仅仅是局限于其中某一个节点。好了,废话不多说,直接上例子。

1、流畅的首次体验

用户首次使用该产品时是否顺畅,能否在第一时间找到自己所需要的内容,很大程度上会影响用户后续的留存情况。

比如说现如今很多产品为了降低用户的登录注册成本,通过手机号一键注册即可实现快速登录。若未注册过,在登录时系统会自动判断并为其创建账号。这种方式极大的降低了用户记忆成本,同时还有安全性的保障。


2、降低学习成本

通常来说一款产品的学习成本越高,用户理解起来就越困难,那么用户长期留在该平台的概率就会降低,故而我们应该通过一些设计手法去降低用户的学习成本。

例如一些金融产品,其晦涩难懂的专业知识对于新手小白来说真的是非常困难,基本的认知都存在困难的前提下,更别说指望用户转化了。基于此背景,新手引导提示、新手教学视频、在线客服服务、模拟交易等等方案,都会极大的降低用户理解成本,为后续用户的下单转化提供有力的帮助。


3、迁移成本

何为用户迁移成本?用户选择新产品的行为需承担的代价。随着迁移成本的增加,用户长期使用该产品的概率也会相应增加。

例如有道云笔记这款产品,用户在该平台创作了大量的内容后,就很有可能会长期留在该平台,因为重新换平台的成本着实有点高。




5.1.4 挽留机制

挽留机制是留住用户、促进用户转化的最后一道程序。

常见的挽留机制有以下几种形式:

1、提供解决方案

当淘宝用户在进行退款时,若原因是地址填写错误,那么页面会自动出现弹窗提醒用户修改即可,避免用户取消订单,从而降低退款率。


2、利益刺激

当用户退出购买页面关键节点时,会以弹窗形式进行挽留。

例:知乎会员购买页面退出时,系统会自动出现二次确认弹窗,将价值点信息以动效形式展示在视觉中心,并对支付按钮进行突出设计,吸引用户注意,再次挽留。

例:拼多多的二次挽留同样以弹窗形式展示,突出利益点,同时有时间维度,使得用户产生紧迫感,刺激用户下单。


3、操作警告

操作警告类的文案二次提示,可以让用户对当前行为有更清楚的认知,并仔细思考。用户会考虑到一些时间成本、花费精力等因素,可能会取消放弃的念头。

例:全民K歌这款应用,用户想要删除之前发布过的创作内容,点击删除之后,会出现二次警示确认弹窗,对用户的行为进行一个挽留。就算最终用户删除了创造内容,还可以在最新删除列表中恢复。这样既可以避免用户误操作引起的后果,还能最大程度的保护创作内容的多样化存在。




5.2 行为优化

行为数据描述用户使用方式,虽然与用户相关,但更加关注的是使用的流程、方式与产品体验,其中重点关注的数据包含点击率、转化率、访问分析等。


5.2.1 行为场景复现

深入分析用户的访问数据,模拟行为场景,更好的把握用户当下的心理,从用户角度出发去设计。下面,我将以一个工作中的实际项目为例,详细阐述如何从设计侧推动项目迭代。

例如我们接到一个需求,需要进行注册流程的优化,提升这一模块的转化率。很多时候,我们往往会陷于视觉层面进行调整,但这并不能从根本上解决问题。我们需要静下心来仔细思考,真正找到这个需求背后的目的以及当前存在的问题。

那么我们可以怎样去进行呢?首先,为了对用户行为有更直观的理解与感受,可以利用用户体验地图的形式将用户行为场景复现,通过对用户的情绪曲线、想法的剖析,从中找到合适的机会点,为后续设计的迭代优化提供一定思路。

通过对用户的旅程进行分析,可以发现在不同关键阶段中所对应的数据指标也不同。因此在设计的过程中可以针对不同的行为场景,制定对应的数据优化目标,从而提升整体的产品价值。



5.2.2 行为路径优化

用户的行为是决策的重要因素,了解用户的行为和意图后,会发现大部分用户的行为与设计会存在很大的偏差,所以需要更多关注用户的行为数据,揣摩用户行为下的真实心理与诉求,才能做出用户满意的产品。

紧接着上面的案例,咱们继续通过漏斗模型进行深入分析,优化用户在登录注册路径上的体验,提升转化率。

原有的登录流程转化率如下图所示


1、快速定位问题环节

通过数据反馈,发现从注册页面到点击注册按钮这页面之间存在较高的流失率,其次再是安全验证页面。我们需要对这一流程中的关键节点进行梳理,同时将主要的精力聚焦于该模块的优化。针对流失率较高的主要页面进行着重设计。


2、分析问题

通过数据分析可知,用户很大一部分都在点击注册按钮这一页面流失掉了,当前页面的停留时长较长,那么我们是否可以缩短停留时长,帮助用户快速注册呢?该怎样设计才能提高用户的操作效率呢?


3、方案输出

通过聚焦问题后,发现最终我们的落脚点应该在如何提升用户的操作效率,帮助用户快速完成注册。

针对此设计目标,运用竞品分析、用户体验地图等方式对于该模块进行了思维拓展。提出了一些可行性方案,比如在输入邮箱时增加常用高频邮箱格式后缀,减少用户手动输入的步骤;比如增加用户输入错误之后的快捷删除图标,方便用户一键操作.....等等(详细的可见之前项目复盘)。


4、数据验证

在设计上线一段时期后,查看数据情况。

经过一段时间的验证,漏斗模型的数据转化有了很大提升。再次验证,此次改版方案较为成功。

以上案例大致展示了工作中如何运用数据驱动设计的常规流程与方法。从整体漏斗分析原因,定位关键问题节点,进而推动问题环节的优化,最终解决问题。



5.3 价值体现

数据会给到我们一定的指导作用,我们需要对数据进行深入思考,从设计的层面去赋能业务。从宏观的角度去看待业务价值的增长点,寻找设计机会。那么我们该如何通过设计手段提升业务价值呢?产品价值的实现离不开用户,从用户的角度进行拆解分析,可以更好的洞察到机会点。

例如我们需要提升会员模块的开卡率,该怎么进行落地执行呢?


5.3.1 目标拆解

我们将用户的行为路径划分为感知——决策——行动——传播这几个主要阶段,通过体验地图,深挖可优化的空间。

通过流程的梳理,将目标进行拆解,我们可以从中找到一些值得优化的地方。



5.3.2 设计方案

有明确的设计目标之后,我们就需要针对每一节点进行针对性的设计。

1、感知阶段-用户触达

当前会员购买的入口隐藏的过深,很多用户都对该模块的存在缺少认知。要想会员卡的购买率有所提升,最基本的举措就是要加大对其宣传力度。因此,我们需要增强用户感知。常见的形式有Push推送、邮件、短信等等,吸引用户去查看相关的内容,并引导后续转化。

我们需要提升关于会员内容的用户感知,就可以尝试在首页增加会员入口。宣传的形式可以采用Banner图,方便用户直接点击就可进入了解详情。另外,产品页面还可增加气泡文案引导,底部悬浮弹窗等等,增强用户的感知。

有一个需要特别注意的地方,就是在进行宣传引导时,一定要考虑到产品自身的属性,进行差异化设计。比如说海外产品的用户一般都很讨厌广告,那么我们在进行设计的时候就要做到克制。在满足运营需求的前提下,尽量减少对用户造成不好的体验。


2、决策阶段-价值触达

用户受吸引来查看会员相关内容时,我们需要对会员的价值进行一个高效快捷的输出传递。只有让用户在该阶段感受到价值大于价格,才会有后续的购买行动。在会员权益模块,需要根据用户的状态进行区分,针对化展示。人群大致划分为普通用户、会员与过期会员。

我们可以通过一些设计手法,强化用户的价值触达感知。

(1)文案刺激。告诉用户办会员卡一年预计能省下多少钱。

(2)增加计算器功能,让用户根据自己的习惯输入预计交易额,更智能的感知优惠。

(3)向用户发放一定的优惠券,并增加倒计时,出于沉没成本,用户转化的几率很有可能会增加。

(4)人数比例展示,利用人的从众心理,促进购买。



3、行动阶段-购买转化

到了行动阶段,用户的整体购买流程是否高效、是否顺畅则成了我们需要关注的重点。我们在现阶段的设计策略,可通过以下方式进行展开:


(1)避免用户过多选择

原有的会员页面将三种会员模式全都展示出来让用户自己选择,对于很多新手来说这无疑是非常困难的,会员的购买率也比较低。更新后,我们将会员的价值点简单的罗列出来,让用户可以直观的了解会员卡的优势,同时会员卡按照时间周期与价格划分为3个不同的层级,针对平台主推的年卡,增加标签,强化感知。


(2)减少页面跳转

用户在进行购买时,无需跳转页面,只需在当前页面操作即可。悬浮收银台的形式,可以避免用户在跳转页面之间可能带来的数据流失,最大化的保障用户购买行为的完成。


4、分享阶段-持续正向裂变

用户完成分享即可获得相对的奖励,被分享的新用户再进入产品进行体验,即可获得新用户奖励。在进行分享的操作中,有以下优化方向。

(1) 增加分享引导

可以通过文案引导、运营位的形式进行宣传,吸引用户进行分享操作。

(2) 优化分享体验

增加分享的渠道,引入常用的Twitter、Facebook、Telegram等社交平台;

增加用户分享图的制作,为用户提供更多的选择空间。




六、总结

数据驱动是一项长期的工作,需要去不断的跟踪、反馈,通过不断的数据驱动,才能推动设计的更优发展。在日常的工作中,我们需要对数据保持敏感,从这些数据背后找出真正的原因,并进行针对性的优化。设计师了解一定的数据知识,可以更好的辅助我们进行设计产出,使得我们的方案更有说服度。

感谢阅读,以上就是我要分享的如何利用数据驱动设计的全部内容。


文章来源:站酷  作者:甜西瓜汁



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App 信息架构:如何让用户始终有掌控感

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信息架构是产品的骨架。具体而言,就是一款产品有几个一级页面,以及支撑起整个产品的一级页面、二级页面各有几种内容样式。所谓一级页面,微信的“发现”页就是一个一级页面;在“发现”页点“朋友圈”,进去的就是一个二级页面。所谓内容样式,Banner 是一种内容样式,九宫格是一种内容样式,设置页面那种列表也是一种内容样式。

 

这样的信息架构,有什么价值?

 

 

01 信息架构的价值:掌控感与健康迭代

 

对用户而言,信息架构的主要价值在于掌控感;对产品而言,信息架构的主要价值在于健康迭代。

 

1. 掌控感

 

如果房间里很乱,到处都堆满了东西,常穿的衣服也找不到了,我们就很容易变得烦躁不安。相反,如果混乱的房间被收拾得很整洁,我们的心情也会随之变得愉悦起来。

 

这中间的原因是什么?

 

个人觉得,从原始社会到 21 世纪,我们人类一直生活在竞争中,所以一直在追求一种对生活的掌控感。这种掌控感,会让我们找到一种存在感和价值感,从而给身处竞争中的我们一种安全感。一个收拾得井然有序的房间,会让我们觉得一切尽在掌握中;一个胡乱塞满东西的房间,则会让我们觉得这个房间处于失控状态,从而引发烦躁不安。

 

一款 App,如果主要的几个一级页面也都塞满了各式各样的内容,那么用户通常也会感到烦躁不安。这是因为用户不能马上理出头绪,不能马上获得那种掌控感。另外,如果大的改版经常让用户体会到这种烦躁不安,用户就会对这款 App 感到不满和失望,甚至失去信心和期待。

 

所以说,信息架构的第一个价值,就是让用户始终有掌控感。

 

2. 健康迭代

 

产品的更新迭代,有时会出现“发福”和“微整形”的情况。这都属于不健康的迭代。

 

所谓发福,就是变得臃肿了,比如一级页面突然增加了很多内容样式。所谓微整形,就是和之前比有点乱套了,比如有的一级页面突然消失了、有的一级页面突然出现了、有些常用的功能突然找不到了,诸如此类。

 

一款产品,如果大的改版总是通过发福、甚至微整形的方式实现,用户就很难获得掌控感。

 

反过来,一个优秀的信息架构,是接近“冻龄”的。也就是说,不管产品怎么更新、怎么加新功能,都能简单如初,都能让用户马上获得掌控感。典型的例子是微信:微信已经加了很多功能,但整体给人的感觉依然是简单的。

 

这样的信息架构,很少发福,也几乎不做微整形,所以能让用户永远有掌控感,从而确保产品能够健康迭代。

 

 

02 怎样实现信息架构的价值

 

什么样的信息架构,能够实现“掌控感”和“健康迭代”?

 

其实参考答案刚才已经出现了,那就是接近冻龄的信息架构。或者更确切地说,是一种“以不变应万变”的信息架构。

 

这里的不变,是指信息架构看起来永远没有明显变化,永远都很简单。万变,是指不断新增的功能,不断变化的功能。

 

如何做到以不变应万变?一级页面和二级页面都很关键,其中最核心的是一级页面。这里也顺便抛一个问题:一级页面,用来干啥?

 

一级页面主要用来干三件事,分别是:提供掌控感、提供常用功能、提供小入口。也就是说,一级页面尤其要把掌控感给到用户,要让用户快速找到常用功能,同时还要为不常用的功能提供一个小入口。需要说明的是,这个理念可能不太适合一些商店类产品,比如淘宝这样的电商产品,所以仅供参考。

 

那如何完成这三件事?主要有以下四个要点。

 

1. 不要超过 4 个一级页面

 

4 个和 5 个,它俩之间存在微妙的区别。比如我们给手机号或银行卡号分段时,更喜欢每段最多分 4 个数字,而不是 5 个,直观对比见下图。


4 个还是 5 个

 

很多 App 的底部导航栏,也是只有 4 个Tab,即 4 个一级页面。受生活经验等因素影响,当我们看到 App 有 4 个一级页面时,内心或潜意识里可能会觉得:哦,4 个,还算简单,基本能记住;而当看到有 5 个一级页面时,可能会感到一丝压力:5 个啊,有点多了。

 

总的来说,我们更偏爱只有 4 个一级页面的产品,因为 4 个仍在简洁的范畴内,5 个就已经开始走向复杂。在《微信背后的产品观》这场分享中,张小龙也提到过:“微信保证只有 4 个底部 Tab。”

 

2. 不要超过 3 种内容样式

 

Keep 6.0 系列的“探索”页面有 5 种内容样式,显得很复杂。微信的 4 个一级页面中,“发现”和“我”页面只有 1 种内容样式,“微信”和“通讯录”页面只有 2 种内容样式(加上顶部的搜索框),显得非常简单,和 Keep 的对比如下图所示。

 

Keep 6.0 系列与微信的内容样式数量

 

像微信这种内容样式数量上的极简,可能很多产品难以做到。那么,我们不妨退而求其次,早期先从 1 种、2 种内容样式开始。后期加功能了,可以考虑第 3 种,谨慎考虑第 4 种,尽量不要增加第 5 种,因为一定会变得复杂。

 

大家可能会说,产品的功能很多,3 种内容样式不够用。

 

针对这种情况,只要逻辑上不存在大的问题(比如把“支付”放到“通讯录”页面),就可以尝试把不同内容合并成一种样式。微信在这方面就做得很好,大家可以参考它的设计。比如下图的“通讯录”页面,联系人上方那些内容,和联系人不是同一类内容,但它们共用一种内容样式——一个简单的图文列表。

 

微信“通讯录”页面:不同内容合并成一种样式

 

3. 不为二成需求,去打扰八成用户

 

产品设计里存在一个比较常见的问题,就是往一级页面塞很多内容或功能,其中有相当一部分是用户日常用不到的,这种设计容易让人觉得臃肿。比如 Keep 6.0 系列的“运动”页面,就用了较大空间来推荐付费计划和运营活动,如下图所示。

 

用较大空间来推荐付费计划和运营活动的 Keep 页面

 

相信有相当一部分用户是不需要这些内容的,所以这其实也是一种打扰。这种打扰会影响到这些用户对这个界面的掌控感。

 

这种现象有两个可能的原因。一是企业担心用户不用这些功能,所以就在一级页面用很多空间来展示它们,Keep 的例子应该属于此类。二是有部分用户提建议,所以企业就加了这些功能。

 

关于第一个原因,个人观点,有些功能本身就属于二成需求,在一级页面占用太多空间不仅改变不了这个现实,还会对用户形成打扰。

 

关于第二个原因,个人看法,用户的建议通常只代表个人立场,而企业至少要代表大部分用户的立场。比如,网上就有人建议微信在朋友圈加一个屏蔽别人的功能,实际上微信有这个功能,只是一直隐藏,没有放出来——因为用的人少,它属于二成需求,放出来的话会对八成用户形成打扰。

 

总的来说,理想情况是接受现实、尊重规律:是八成需求就提供八成空间,是二成需求就提供二成空间。具体参考如下图所示。

 

是八成需求就提供八成空间,是二成需求就提供二成空间

 

4. 尽量不在标题栏使用 Tab 或下拉框,增加维度

 

这其实是张小龙分享过的一个观点,我个人很赞同,就直接引用一下。下面直接看两个例子。Keep 6.0 系列的前三个一级页面,标题栏都使用了 Tab,就显得内容很多,有点复杂,如下图所示(仅展示前两个)。

 

使用了 Tab 的标题栏

 

微信中拥有标题栏的前三个一级页面,其标题栏都没有使用 Tab 或下拉框,就显得简单、内容少,如下图所示(仅展示前两个)。这也是微信保持简单的一个重要原因。

 

没有使用 Tab 的标题栏

 

 

结语

 

一般情况下,产品都需要更新迭代:增加新功能,完善旧功能。

 

用户则是一个矛盾体:一方面对新功能和新事物怀有好奇心;另一方面又希望每次打开常用的产品时,都有一种回到家一样的熟悉感和一种家里井然有序的掌控感。

 

好的做法,就是类似微信那样:尽管加了新功能,但是看起来没有明显变化。也就是说,以“不变”的信息架构,来应对万变的功能。


文章来源:站酷  作者:Snow Design

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