1. 数据指标是什么
定义：对于一个数据的量化，一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的 基础上，通过统计汇总，加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据。
数据指标通常由三部分组成：
好的数据指标特点：
稍微解释一下可比较性、比率优先两个特点，比率是天然有可比较性的，而跟一般数值对比的区别在于，比率比率会更加注重过程、质量等。然后这些特点里面最重要的是，好的指标发生变化时，产品是可以采取相应措施去改善的。
2. 指标体系是什么
定义：一系列指标的有序结合，数据指标通常较为零散，指标体系可以全面、简洁明了地反应业务状况。
比较常见指标体系会把指标分为三个层级，一级指标是产品目标层面指标，二级指标主要是产品策略相关指标，可理解为一级指标的实现路径，三级指标是业务执行层面指标，跟二级指标的区别在于三级指标对二级指标进行了拆解，并且会可执行落地动作。
指标类型的划分，有一定的主观成分，这里介绍三种常见的指标划分方式。
第一种，是按照用途划分，可以划分为运营效果类、用户体验类、产品特性类、推广渠道类、性能指标类。
第二种，是按环节划分，可以分为过程指标、结果指标。如果要看产品、运营活动的好坏，一般会直接看结果指标，但需要改进它们就会用到过程指标。类似活跃用户数等，部分指标即可以是过程指标，也可以是结果指标，具体是看你以什么为目标进行体系建设的。然后还有像总用户数、GMV 这种累计指标，通常是公司用于对外宣传和公关使用的。
第三种，按属性划分，可以氛围用户数据类、用户行为类、产品数据类。
1. 了解北极星指标
北极星指标应该是大家比较常听到的指标，寓意是像北极星一样指导公司、产品前进的方向，制定的时候最好符合 smart 原则。 通过关注北极星指标以及有限的周边指标，可以有效的帮助业务迭代规划。
好的北极星指标特点：
Ps：指标好并不完全代表产品发展的很好，更多是监测作用，不应该盲目围绕其开展工作。实际开展业务的时候，也需要常常思考业务会遇到什么问题，能不能通过指标进行预警。
2. 围绕生命周期选择北极星
这里推荐一种围绕产品生命周期选择北极星指标的方法，产品生命周期可以分为启动、成长、成熟、衰落四个循环，产品通常要先确认自身产品处于生命周期的哪个阶段，通过了解对应阶段产品的关注点、常见操作策略，从而进一步选择合适的北极星指标。
启动阶段的产品通常是源于发起人的业务洞察，可能是一个伟大的想法，但这个需求是不是真的呢？我们需要通过一个 MVP 版本的去验证猜想，关注产品是否能够满足用户的需求，这个阶段北极星指标通常会选择能够表征目标用户的留存。
具体选择的时候考虑对用户群体进行细分，选择发力点最大的地方作为阶段北极星指标，一个简易公式可以是，整体用户留存等于新增用户留存+老用户留存，这三者的区别在于整体用户留存是最终的结果，新增用户会更具有对比性，体现在可以通过不同时间周期内的新用户留存去衡量近期产品的迭代是否产生了好的影响。老用户可能会由于已经习惯了，从而表现出相对稳定性，一般来说，新增用户、整体用户留存会更合适作为北极星指标。另一个需要考虑点是业务形态对指标颗粒度的影响，一般会取决用户习惯，高频业务可能会优先日粒度的留存，低频的则会选择周留存或者月留存。
成长阶段，产品的重点是拉新，寻求体量上的成长，以及探索商业化变现，关注产品流量的增长，这个阶段通常会选择产品的活跃度指标作为北极星指标。
常见有 DAU\MAU、活跃率、在线时长三种活跃度指标。其中，活跃率和 DAU、MAU 的区别在于，产品活跃数评估的是产品的市场体量，活跃率评估产品的健康度，一款产品用户数绝对值可能很高，但活跃率由于整体注册用户的体量更大，而不够健康。选择标准在于产品的市场增长空间，增长空间大的通常会用 DAU、MAU 等指标。在线时长则会更适合 killtime 产品，例如抖音、腾讯视频等等。这个阶段需要注意的是，活跃度作为北极星指标监控，不是为了逼用户天天来戳一下，而是为付费、转介绍等提供稳定的支持。
成熟阶段，产品的市场价值、用户规模均已过了增长期，进入稳定的发展阶段，产品在这个阶段通常会关注提高用户活跃度，保证产品留存的情况下，确保产品付费转化稳定增长，所以北极星的指标会优先选择付费相关指标。
营收有一条基础的公式，营收等于流量乘以转化率乘以客单价 Arpu 值，基于这个基础公式可以做很多变形，选择北极星的时候会从公式找到变动、提升空间大的点。举一些例子，某音乐产品的商业化，是选择新会员数作为北极星指标，原因在于国内音乐市场付费渗透率只有 5%，而对比美国音乐市场 50%付费率，有近 10 倍的提升空间。
衰退阶段，产品特征是用户需求逐渐减退，市场竞争趋于缓和，产品会更多考虑退出新的产品、服务，让老的产品为新产品引流，常见行为是减缓衰退，开展新的用户场景验证，重点在于新的增量市场，北极星指标会优先考虑新场景相关的指标。相当于是开启了一个新的循环，去验证新产品、新场景能否满足用户需求。
3. 拆解指标的方法
主要介绍一下三种拆解指标的方式，分别是按业务策略 OSM、增长模型或者是业务主要参与者关系进行拆解。
业务策略 OSM 模式，主要是根据业务目标、业务策略、和业务度量进行拆解，整体逻辑是，目标是 What，是什么，业务策略是 how，具体怎么做，业务度量是 which，具体是哪些指标。
举个例子，我们对某产品的北极星指标进行了拆解。某产品的北极星指标周活跃产品数，等于新接入产品加上活跃产品留存加上沉默用户激活。我们对沉默用户目前是处于接受现状，没有采取促活措施，所以大目标拆成了两个小目标，提升新接入产品以及提升老活跃产品留存。策略上，针对目标 1 是通过影响力提升自然流量以及渠道拓展，重点进行衡量是，官网流量的转化评估，从访问、创建、接入，以及渠道质量的评估，包括流量分布、转化率。而在老活跃产品留存上，主要是改善产品体验来提升用户留存，主要看的指标是活跃用户数的持续跟踪，以及细分用户维度留存情况。
第二种方法是按照增长模型进行拆解，AARRR 海盗模型大家应该比较常听到，主要是获客、激活、留存、收入、推荐这些，这个模型是 07 年提出，这么多年随着环境的变化，逐步演化出了 RARRA 模型，造成这种变化的主要原因是以前处于互联网流量红利时代，获客成本相对较低，所以会选择让用户进来再转化，而现在随着获客成本的升高，倾向于先做好用户留存运营，避免拉新成本的浪费，再拓展用户盘子。具体模型选择上，更多是合适的问题，选择跟自己业务相对契合的模型开展工作。
举个例子，网课平台收入可以拆解为付费用户数乘以客单价，付费用户可以进一步拆解为新用户加老用户，新老用户分别拆为流量乘以转化率，老用户数乘以续费率，老用户又可以向其他人推荐形成闭环。最下方的四个指标，分别对应着拉新、激活、留存、收入。实际的网课业务可能更加复杂，每一个维度可能对着好几个指标，需要在业务上灵活应用。
第三种方式按照业务主要参与者关系进行拆解，这种方法通常适用于平台型产品，产品的用户既有供给方，也有 C 端用户。拆解指标的时候围绕双方关系的边或点，按照 OSM、或者增长模式做进一步拆解。
例如，打车软件可能是大家接触较多的双边市场案例，乘客打车，需要完成下订单、付款、评价司机等，司机提供接送服务给乘客，期间需要接送乘客、收款、评价乘客，体现供需双方关系的指标是客单量，而司机侧影响这个指标可能是服务时长，乘客侧则是打车体验，可以分别再做进一步拆解。外卖类业务，则是典型的三边市场，涉及商家、骑手、用户，围绕成交订单/GMV 等建立关系。
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医疗是多个相关方、多种服务协同运作的。打造智慧医疗，要把握各方的利益关系，才能更好地找到服务提供的突破点。作为用户研究，也需要综合考虑多方诉求，为行业的关注者提供更完整面的理解。
医疗是一个专业的领域，为支持医疗活动的正常开展，不仅需要专业医生参与伤病的判断、处理、治疗，还要有政策环境、资源保障和就诊全流程各环节的多方支持。医疗活动的发生不是独立的，而是多个相关方、多种服务协同运作的。
正如《健康中国“2030”规划纲要》所说，医疗健康是国家战略层面的事情，关注健康、促进健康是国家、社会、个人及家庭的共同责任与行动。打造智慧医疗，只在某个点上进行调整是无法影响整个系统的，把握各方的利益关系，才能更好地找到服务提供的突破点。作为用户研究，也需要综合考虑多方诉求，为行业的关注者提供更完整面的理解。
公众越来越重视健康，对医疗服务的需求持续增长
改革开放以来，中国在公共卫生领域投入不断加大，医疗、医保、医药事业深入发展，医疗卫生体制改革不断深化。到 2019 年，我国人均期望寿命达到 77 岁，居民主要健康指标总体上优于中高收入国家平均水平。与此同时，中国居民的健康意识也在逐渐上升，《2019 国民健康洞察报告》 发现，93%的公众认为身体健康是“最重要的事”，远超过“拥有财富”和“满意的工作”，这说明“健康”正在得到越来越多的重视。
但与此同时，真正理解并掌握基本健康知识、拥有健康生活方式的公众仍是少数，公众健康素养水平处于低位，需要专业力量帮助。在中国老龄化进程加快和现代生活压力的背景下，亚健康和慢病的危险因素也在增加。艾瑞咨询的《2018 年大数据时代下的健康医疗行业》报告认为，中国整体诊疗人次和人均诊疗次数还将持续上升，这就意味着，我国医疗健康的需求还将持续扩大。
1. 资源稀缺且分配不均，政府调控有重要意义
区域医疗资源分布不均已经成为各界共识。高等级医院集中在东部，意味着其他地区的居民接触到优质医疗资源的机会相对少。其次，医疗资源利用不合理，三级医院人满为患，基层医疗机构供过于求，8%的三甲医院承担了 40%的门诊量。这不仅会降低就医体验，造成优质资源的严重浪费，也会使得基层医院、民营医疗机构的资源得不到有效利用，影响机构的地位、口碑和患者接触广度。
分级诊疗是政府为推进医疗资源的合理分配提出的政策。在分级诊疗的指导下，常见病、多发病、 慢性病到三级医院诊治的比例会逐渐降低，恢复期、稳定期的患者也会转诊到下级医疗机构，继续治疗和恢复。汇集优质资源的三级医院，则重点负责危急重症、疑难杂症的诊治，并为基层医疗卫生机构提供专业、管理、科研等方面的指导。如果分级诊疗能深入贯彻，将在很大程度上缓解看病难的问题。
2. 医疗健康活动的发生需多相关方、多服务的协同支持
聚焦到就诊“这件小事”上，可以更清晰地看到医疗场景下服务对象的复杂性与多样性。长期以来，伤病的判断、处理、治疗，很难脱离专业医生的指导和医疗器械的辅助。从日常的医疗保健行为——“预防疾病→挂号就医→治疗处理→康复管理”来看，我们也许只是和医生、护士产生了接触，但在疾病的确诊、治疗和护理过程中，还需要一系列相关政策、医疗器械、基础服务来提供支撑。也就是说，医疗健康活动的开展是需要多个相关方、多种服务协同运作的。
以慢病预防管理举个例子。患者在慢病预防和持续管理期，会以直接或间接的方式与多个政府部门、行业机构产生互动。
在预防阶段，公众对慢病的了解主要来源于政策层面从上至下的知识科普和疾病筛查；同时，政府也在从生存环境、全生命周期管理等方面，来为预防慢性病风险打基础。
当居民出现慢病症状后，各级医院则承担起健康监测、生活方式指导和疾病诊断的职责，尽可能降低发病率，及早进行治疗处理。
患者确诊慢病后，医保、医药也参与进来，为居民提供就医保障和用药保障。对于部分无法承担治疗花费的患者，政府还会发动慈善机构等开展医疗救助，让国民获得更大范围的健康保障。
除了我们在表面上能看到的医疗保障和服务，相关部门还会通过国民健康数据分析、环境监测、食品安全检测等，追踪国民患慢病的趋势变化，并通过必要的政策制定和医学科研，减轻慢病对国人健康的威胁，提高生活质量。
公众存在医疗需求，政府和医院提供相关服务，并通过资源调配、流程建设、服务流转等方式维系医疗系统的正常运转。在这其中，医疗服务起着关键作用。
从对服务的不同需求出发，引申出政府部门、行业机构和社会公众三类人群，分别对应服务监管方、提供方和接收方。这也意味着，在特定某个医疗场景中，不是只有患者、医生或政府的其中一方，而是多方协作共建的。服务一方，常需要调动另一方的资源和能力。
基于以上三类人群，可以画出医疗行业的干系人地图。提供环境、政策保障的是政府部门，负责监管行业机构的质量达标和服务持续提供，行业机构建设服务，并通过拥有专业技能的人完成服务输送，公众则是最终的服务接收方。
围绕不同人群的角色位置和关注点，可以将医疗场景的研究主题分为国民健康、行业发展和个体保健三个层面，这也是一个从宏观到微观、从整体到个体的视角。
不同主题的调研目标和服务方向是有区别的，在分析用户/客户需求时，需要有多维分析的视角，为业务提供多层次的解决方案建议。接下来，笔者会通过国民健康主题的一个案例，来陈述用研是如何思考多方需求联动的。
疾病预防控制是提升国民健康水平、保障民生的重要主题。2019 年 6 月 29 日，《中华人民共和国疫苗管理法》通过，将疫苗定义为“预防、控制疾病发生、流行的手段，事关公共卫生和国家安全”，并且对疫苗管理提出“最严格”要求。要求强化对疫苗全生命周期的安全监管，保障疫苗的安全性、有效性和质量可控。同时，也要加强公众科普，让更多人了解疫苗接种，并主动配合参与。在这个背景下，腾讯医疗有机会与疾控合作，打造首个线上智慧疫苗服务小程序，辅助计划免疫政策的实施。
前面讲到，医疗场景是多方协同共建的，那么，在落实政策的过程中，除了疾控，还需要哪些人参与？服务的使用者还有谁？为了将服务对象及其相对关系理清，可以将调研路径做一些调整，把“多角度思考”作为一个重要主题贯穿其中，来帮助我们理清“研究谁，谁需要什么，我们能为谁提供什么”。
1. 圈定研究对象：从案头研究入手
关于“研究谁”这个问题，我们可以从案头研究入手。
前面我们画了一个粗略的医疗行业干系人地图，在实际操作中，可以对地图做一个简化和抽取，作为聚焦调研对象的指导。在案头研究时，可以围绕政府、行业机构、公众三方，通过政策文件、研究报告、学术论文等，来帮助研究员理解特定场景涉及的组织架构、相关角色和关键流程，圈定可能的研究对象。
基于疫苗服务链条的相关方和业务的资源、能力和业务规划，最终，我们确定以疾控、社康和接种人（或家属）为主要服务对象。
2. 需求收集
接下来，我们经过多方调研，了解疫苗接种的流程、相关设备、医护人员和接种人的互动，从各方视角理解疫苗接种这个场景。在这个过程中，使用的方法主要是实地观察和访谈。
3. 需求分析
通过与疾控专家的多次访谈、社康走访和用户调研，我们梳理了疫苗接种场景的相关方及需求。整体来看，疾控主导疫苗接种的整体方向指导，推广疫苗接种，监管疫苗安全。社康负责实施接种，支持疾控的工作。公众更多的是配合方，需按计划及时、高效、安全地完成接种。
预防接种是一类公共预防服务项目，对预防控制传染病、保障公众健康有重要意义，也一直受到政策层面的高度关注。作为开展疾病预防控制、应对突发公卫事件的重要部门，疾病预防控制中心高度关注接种覆盖率和疫苗接种安全。
根据不同年龄段和疾病场景的需求，我国为公民提供了覆盖全生命周期、应对多种疾病预防需求的疫苗，其中，以 0-6 岁儿童的接种频率最高，强制性最强。
作为实施方，社区卫生服务中心负责接种全流程的工作推进和安全把关。
公众作为配合方，更多的是根据政策要求和自身健康保障，按计划完成接种。
出于认知水平和需求的差异，公众在疫苗接种中有不同的态度和行为。在此，我们提炼了几类典型用户，来表现不同人群对疫苗的差异化需求。
从用户的典型故事中可以看到，疫苗接种在实施的过程中会遇到各种各样的问题。而且，由于信息不对称、资源供需关系不平衡，疾病防控往往会遇到政策传达不到位、资源紧缺等问题。
总的来说，这些问题表现为以下四点：
接种咨询量大。近年来，随着疫苗接种的普及，公众对疫苗的学习意识和了解程度有所增长，接种及时性也有所提升。但由于医疗知识具有较强专业性，公众对疫苗种类、接种禁忌症、接种安排等了解有限，很大程度上依赖专业医护人员给予指导。而这就给疾控和社康带来了巨大工作量。
及时接种难保障。对于公众来说，接种疫苗的第一步是预约。要保障及时接种，就需要有号或有苗。疫苗预约时，有的约的是号，有的约的是苗。对于儿童疫苗，常常无法确定接种人在某个时期要接种的是哪种疫苗，所以只能约一个名额，到了现场，再由医护判断要打哪种疫苗。但成人疫苗种类较少，通常约号就相当于有苗供应。但不管是没号或没苗，都会影响接种的及时性。
社康在进行库存规划时，一般是参考往年同期的疫苗数量做估算。但由于人口流动、气候变化等因素，每年的实际接种情况都会有所差异，疫苗缺货情况时有发生。若资源调配时间较长，就会影响及时接种，进而影响特定时间段和特定区域的接种率。
接种体验差。疫苗接种虽不属于疾病就医，但其流程与常规就医相近，自然也难以避免“等待时间长”的痛点。加上部分社康指引不清晰，增加接种整体耗费时间，从而加重负面情绪，甚至引发投诉，这又会影响社康医护的工作开展。
安全意识欠缺。接种过程中，“安全”是非常重要的主题。社康医护人员须在多环节确认接种人的身体状况是否适合接种，核对接种类别。
尽管“疫苗的安全性”是接种人（或家属）最关注的话题之一，然而，公众对“安全”的认知常局限于“贵的、进口的就安全”。在实际行动上，对接种安全的重视程度非常有限，包括不认可安全确认流程、不重视接种后留观的重要性和未及时上报副反应，这又会对社康的工作开展造成一定阻碍。
“接种人每天的身体状况都不一样的，需要在接种前确认。有的民众就不认可接种前体检，认为自己清楚身体状况，不需要多此一举。” ——社康护士
“有个患者来打 HPV 第二针的时候说，自己打完第一针之后‘差点要死了’。我不知道是多严重，反正她就是这么说。但是她当时没有告诉我们，也没有去医院看是不是过敏引起的，那我们就会建议她不要打第二针，因为不知道会不会再出现类似的情况。她后来就没打了。” ——社康护士
4. 服务方向探讨
收集了用户的需求和痛点后，就是与项目组成员结合业务资源、能力优势、产品规划、商业化需求等，思考服务方向的可能性。最终，我们形成了以下服务框架——通过线上接种服务和宏观辅助决策平台，优化接种流程，辅助接种情况感知，助力宏观调控与政策落实。
其中，线上接种服务承接公众科普、信息查询、预约服务、接种引导和全流程追踪功能，能够根据接种人的年龄段，匹配对应的疫苗知识，对公众进行持续科普。接种前，公众可以在线上平台查询特定疫苗的库存信息、过往的接种记录和当前接种计划，选择接种时间、地点和疫苗种类。从预约开始到接种完成，线上服务提供全流程指引，包括接种前的饮食、作息注意事项、接种当日流程说明和接种后反馈问卷等。以线上接种服务作为中介，连接公众和社康，有助于降低接种的时间成本和沟通成本，建立全流程追踪路径，让公众的接种需求更快传达到社康和疾控。
同时，基于监管政策实施效果和宏观调控的需求，通过接种数据与宏观辅助决策平台的连通，可帮助相关部门快速了解区域接种情况，辅助资源调配和措施干预决策，落实及时接种、安全接种。
宏观辅助决策平台
医疗场景是多方联动的，这种特殊性会影响用研的思考方式，也决定着设计时需考虑多方需求和协同共建。依托自身的技术、资源和优势，智慧医疗健康可以通过打通数据、拓展场景、共建生态等方式，为政府部门提供辅助，与行业机构共建服务，满足社会公众多样化、多层次的医疗保健诉求，更好地解决问题。
用户研究是一个理解用户和学习理解用户的过程，最后，基于调研实践，笔者尝试总结了在医疗场景做调研的一些心得，在这里和大家分享。
1. 学知识，拿到打开专业领域大门的钥匙
医疗是专业且严肃的领域，不了解基础就医环节和业务的相关知识，不仅会影响受访者的初印象，也容易造成沟通障碍。因此，我们可以通过实地观察、政策文件学习、参加行业会议或讲座、专家访谈等方式，来丰富对行业的认知，更好地明确调研对象、调研方向和调研内容。
2. 涉及隐私，需降低用户的戒备心
健康是非常私密的个人信息，当访谈内容涉及健康状况、疾病信息时，用户容易产生抵触心理，影响调研深度和获取资料的真实性。在开展调研时，需要用合理的身份、在合适的场合进入，让受访者降低戒备心，更好地敞开心扉。同时，使用有技巧的话术，适当调整调研材料，也能让交流进行得更轻松。
3. 有同理心，结合情绪理解需求，探索机会点
当处在疾病场景，或论及患病经历时，用户可能出现焦虑、消极等反应，打乱调研节奏。但情绪并不是只会带来负面影响，它也是我们挖掘机会点的重要参考因素。因此，用研人员可以在对话中多表现倾听的态度，鼓励受访者表达情感，诉说对就医流程的感受，获取更细腻的材料。
在医疗这个专业领域里，我们一直在持续学习和探索。“联动医疗”是理解用户需求的指引，也影响着服务方向的思考方式。基于联动性，用户研究会继续将多对象调研贯穿始终，呈现更系统、多维度的需求关系，与业务共同探讨智慧医疗更丰富的可能性。
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你是否在面试有中被问到，你设计的页面需求是如何获取的? 需求是如何聚焦筛选的？需求是如何做优先级排期的？在互联网产品的全生命周期里都会涉及到很多的需求。企业的CEO、甲方客户，用户调研各方得到的需求时常扎堆，就算是一个小功能也会有很多问题，呈分散式、零星式。
哪个需求对用户来说最重要？用户对我们的新功能是否满意？我们究竟要先做哪些需求？在企业里，大多数时候项目排期内，我们都面临着开发、设计、测试等人力资源有限的境地。用户什么都想要，但是不可能所有功能都一起开发、上线。作为用户体验设计师或者高级UI设计师，我们有充分地理由掌握一个科学系统的方法可视化需求排期。到底有没有一个科学的方法论把需求划分优先级，去说服你的老板、甲方、产品、技术和你自己？
废话不多说 ，我们直接上干货！
维基百科对KANO模型的定义如下：
The Kano model is a theory for product development and customer satisfaction developed in the 1980s by Professor Noriaki Kano, which classifies customer preferences into five categories.
KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
“用户满意度”是用来衡量需求实现后，用户的满意程度。具体可以分为以下几个等级。
“功能完善程度”是用来衡量某个功能被实现的程度。具体可以分为以下几个等级。
通过“用户满意度”以及“功能完善程度”两个维度，我们可以划分五种不同类型的需求：
（M）基本型质量 —— Must-be Quality
（P）期望型质量 —— Performance Quality
（A）兴奋型质量 —— Attractive Quality
（I）无差异型质量 —— Indifferent Quality
（R）反向型质量 —— Reverse Quality
（1）必要型：产品必须要有的功能，属于用户的基本需求，即用户的痛点。需求满足时，用户不会感到满意；需求不满足时，用户会很不满意；当投入达到一定程度时，不需要再过多的投入。
比如：我们生活中常见的必需品。手机要可以打电话，汽车需要能加速和刹车；微信的聊天功能、抖音的短视频功能、百度的搜索功能等等一系列产品必须的功能。
（2）期望型：（线性增长）用户希望有的功能，用户在其他产品上使用过并养成了一定的用户习惯后，作为期望的标准也希望产品能具备此功能。需求满足时，用户会感到很满意；需求不满足时，用户会很不满意；这类需求与用户的期望契合度极高，需求实现程度越高，用户的满意度也越高。我们要集中投入。
比如：手机的储存容量、续航能力越高，用户的满意度越高。当地服务类生鲜外卖产品，骑手的实时定位以及距离送达时间就属于期望型需求。但也随着整体功能不断完善也在慢慢从期望型需求转化为基本需求。
（3）兴奋型：超出用户预期的的功能。是产品差异化的亮点，如果没有该功能，用户的满意度不会降低，但是如果有了该功能用户的满意度则会大大提升。能极大的提高用户的满意度，但是同时也要付出大量的研发成本。兴奋型需求一般是目前市面上没有的功能，用户没有接触过，也没有养成用户习惯。
比如最近网易云音乐、QQ音乐等推出的一起听功能，bilibili推出的一起看功能就属于兴奋型需求。早年间里第一次使用微信便捷的语音交流，第一次使用抖音等，会让我们在初次使用时出乎我们的意料。
（4）无差别型：用户不在意的功能，这类需求的有无对用户来说无关痛痒，用户并不关注。
在APP中一般为特定目的而产生的多余设计，如提醒你续费会员页面，属于引导消费。这类需求要避免投入过多，将精力转移到其它类型的需求上面去。
（5）反向型：会引起用户反感的功能，是指用户不希望出现在产品或服务上的功能。出现时，用户的满意度不增反降。比如在进入一款APP时有四五个弹窗活动入口引导充值和诱导消费，需要逐个点击关闭才能进入页面，这类设计越多用户的负面体验就越强。
Tips：比如我们做一款手机，打电话功能是基本型需求。我们需要花费大量的时间去夯实这个功能，把它做的稳定准确。如果一款手机打电话交流都有问题，而去花费大量精力去优化它的拍照，视频等功能。就是失去了一款手机最基本的使用。这与产品设计初期优先考虑产品的可用性与易用性，是否能打中用户痛点同理，先把精力集中做好基本型需求，而不是过度关注在产品设计细节等期望型、兴奋性需求上。
根据前面“用户满意度”作为纵坐标，“功能完善程度”作为横坐标得到这张Kano品质要素图
Tips：在图像中可以看到，魅力属性和期望属性是会慢慢发生变化的。魅力属性会随着时间推移、用户习惯的养成、竞品的影响等，慢慢转化为期望属性。一部分的期望属性会随着时间推移、用户习惯的养成、操作流程的影响等，慢慢的转化为基本型属性。
首先我们选择要进行排序的需求。
在实际的工作场景中，我们往往在一个工作周期内可能同时会接到很多的需求。我们面临项目时间紧，开发、设计人手资源有限的境况。我们首先就需要筛选出适合Kano模型的需求类型，才能更好的进行下面的评估过程。
我们的需求池中往往有着不同类别的需求，有的是需求是关系到最终用户，有的需求是运营、管理层、甲方客户。按照常规的需求类型大致可以分为这几类：
（1）软件问题（技术类）：这类问题多为软件BUG，这类问题通常涉及到我们的产品是否为用户提供了良好的可用性（产品功能初期一般优先考虑的是可用性和易用性）体验，一般属于基本型需求，因此属于需要紧急处理的问题。
（2）用户问题 （交互体验类）：这类问题多为交互体验问题，例如用户使用产品过程中出现的不知道如何使用某功能（没有做功能引导、不符合用户心智、学习成本高），或者某功能找不到在哪（功能个入口不清晰、信息入口层级过深）等类似问题。
（3）产品建议：这类问题基本上属于期望型需求，例如用户希望增加某某功能或在某个操作流程感到缺少什么功能。
（4）其他问题：Kano模型适合与最终用户可以直接操作、感知、相关的需求。而不是针对于产品的运营人员、管理层、甲方客户等的需求。
Tips：因为KANO模型只从用户满意度及功能完善程度这两个维度出发去分析需求价值，所以并不适用于当价值衡量需考虑其他维度因素，如需要将战略、商业收益纳入考虑等等。
选择我们产品的目标用户。
可以在问卷题目中增加条件筛选，在后续问卷收集后进行数据清洗。比如产品的目标用户为18-36岁女性用户，就可以在问卷中增加询问年龄问题，在收集上来的数据结果中筛选掉这一部分非目标用户数据。为我们下一步的问卷设计投放做准备。
针对第一步梳理后的需求集，进行正反向的发散。KANO问卷每一个功能或需求问题是由正向和负向两个子问题构成，分别是用户在具备或不具备某项功能做出的反应。问题选项按照：非常喜欢、理所当然、无所谓、勉强接受、很不喜欢，进行评定。
对此我们问用户3个问题：
（1）正向问题：
如果我们增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向问题
如果我们不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】对你来说有多重要？
Tips：在实际调研中，产品具有某个功能，大部分人不会表示“不喜欢”或“无可奈何”。“无所谓”一般是态度的下线，即很少会有人会觉得“很不喜欢”或“勉强接受”。所以在问卷设计阶段为了提高用户填表的效率，在选项设定中正反向只设定3个选项。
可以采用定量调研的方式，使用“问卷星”设置好问题发在产品用户交流群中或私域流量群中。
Tips：
如何向用户提问，如何收集用户的回答将直接影响到需求排序的结果。这一步非常重要。
提醒用户正反问题之间的区别，注意强调“增加”还是“不增加”，防止用户看错题意。
在实际题目设置中，当功能数量比较多（大于5个时），有比较接近类似的，建议对用户进行分组，每个用户最多回答5个功能点，且尽量是区分度大的功能点。
有时需要对功能进行解释，确保用户能够理解。
调研后需要对数据进行清洗，处理掉一些用户乱填或错误的数据。比如所有题目都选一样和一些可疑结果的数据。
基于收集的问卷量化的结果，进行需求分类分析。每组正反向问题的排列组合一共是25种，得到需求类型参照表。这张表格中，将重点关注正向的回答（即 > 0 的部分），这样我们可以帮把注意力放在最重要的正向需求上面。（避免关注到“具备功能时”用户觉得“勉强接受”和“很不喜欢”的需求上）
Tips：Q：代表可疑结果。对于一个功能的提供与否，用户都表现出了很喜欢或者很不喜欢这种自相矛盾的情况。所以，这样的结果在最终统计时，一般都需要排除掉。
需求优先级排序为：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型
在需求数量不是很多只需确认需求分类时，到这里就可以结束了。只需要基于以上结果进行统计，根据少数服从大多数的逻辑，最多比例的属性作为统计后的结果，即该需求分类。
比如：【功能1】最后收集数据为，基本型42、期望型28、兴奋型0、无差异型7，【功能1】为基本型需求。再根据需求排序确定优先级。
如果涉及到较多需求，或者同类型需求有多个需要优先级排序时，你还需进行下一步。
我们引入better-worse系数的概念，表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
Better系数=（期望数+兴奋数）/（期望数+兴奋数+基本数+无差异数）
= （P+A）/(P+A+M+I)
Worse系数= -1 *（期望数+必备数）/（期望数+兴奋数+基本数+无差异数）
= -1 *（P+M）/(P+A+M+I)
Bette系数，可以简单理解为满意系数，代表如果产品提供某种功能，用户满意度会提升。Better值越大/越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强。
Worse系数，可以简单理解为不满意系数，Worse的数值通常为负，代表产品如果不提供某种功能或服务，用户满意度会降低。其绝对值越接近1，则表示对用户不满意度的影响最大。
1. 横坐标为Better系数，纵坐标为Worse系数绝对值。根据实际得到结果将最大值均分依次放入两个坐标轴上。
2. 分别计算Better系数平均值、Worser系数绝对值平均值，将其作为参考警戒线加入图表中。
3. 将各个需求的对应的Better系数值、Worser系数绝对值放入图像内。
4. 我们将根据需求的重要性，来调整上图中点的大小。这时我们引入功能重要程度概念（在前文问卷问题中有提到），这里可以量化功能需求的重要程度，从“不重要”到“非常重要”，1到9分依次可对应需求点的直径大小，比如“非常重要”点为90px直径的圆，可根据具体情况灵活运用。
5. 根据需求优先级排序为：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型 。同一需求类型再根据重要程度二次排序。
6. 至此各个功能需求优先级排序一目了然。
最后，我以“呱呱生鲜”产品为例子回顾整个Kano模型可视化需求的流程。
这次我们有10个需求需要做需求可视化。分别为：
Q1：在点击订单结算后提供优惠换购功能；
Q2：询问上次购买订单是否满意反馈弹窗；
Q3：会员每日可领取免费菜功能；
Q4：进入APP提醒不在常用定位地址功能；
Q5：商品详情页面菜品推荐做法功能；
Q6：有辣味的商品图片提醒辣度指数；
Q7：商品详情页面菜品直播功能；
Q8：商品列表显示菜品榜单排名参数；
Q9：购物车结算提示可以免费领取小葱；
Q10：猜你喜欢你的常购清单功能；
因为KANO模型只从用户满意度及功能完善程度这两个维度出发去分析需求价值，以上10个需求功能均为用户可直接感知。符合Kano模型条件。
选择产品的目标用户进行问卷投放。
对此我们问用户3个问题：
（1）正向问题：
如果我们增加【功能1】，你的感受是?
（2）反向问题
如果我们不增加【功能1】，你的感受是?
（3）重要程度
【功能1】对你来说有多重要？
使用“问卷星”设置好问卷问题投放在产品用户交流群中或私域流量中。
对调研后收集上来的数据进行数据清洗，处理掉一些用户乱填或错误的数据。比如所有题目都选一样和一些可疑结果的数据。
（1）基于收集的问卷量化结果，对照需求类型参照表,进行需求分类分析。
（2）结合需求优先级排序：基本型 ＞ 期望型 ＞ 兴奋型 ＞ 无差别型 ＞ 反向型 。
（3）计算better-worse系数，计算Better系数平均值、Worser系数绝对值平均值，将其作为参考警戒线加入图表中。
（4）将各个需求的对应的Better系数值、Worser系数绝对值放入图像内。
（5）我们将根据需求的重要性，来调整上图中点的大小。
（6）得到最终的需求可视化排期图，至此各个功能需求优先级排序一目了然。
我们设计师需要在自我能力范围内，不断提升为企业团队服务，增加自己对内话语权以及对外影响力。成为自我驱动高级体验设计师。在工作中也需要对需求做一个设计价值和优先级的排序，搭建需求可视化体系。对不同的需求进行品质类型划分，列出属于自己排出的需求列表，在更有价值的需求上花费更多的时间精益求精。
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桌面和大屏幕上导航栏要怎么设计其实是一个经常被拿来探讨的问题，如今这也是 B 端设计中绕不开的一个设计问题。Jennifer Rose Kingsburg 曾经有针对网页的三级菜单导航进行过一份研究，结论是在左侧设置导航好处多多。此外还有很多类似的研究，你可以在这里看到很多相关研究的摘要。值得注意的是，这些研究大都是 2017年之前的研究成果，而如今很多设计范式发生了变化。
Eyetracķ荷兰国际集团的研究表明，用户习惯于使用 F 式的浏览路径，这使得左侧导航在一般情况下有着相对更强的可用性，它不需要用户视线上的查找，因为用户会下意识注意到它们的存在。
如果我们经常使用笔记本电脑来浏览页面，会很容易注意到不同的导航模块对于页面空间的占用比例，左侧导航所占用的页面控件通常是同样内容量的顶部导航的占用空间的3倍，因为纵向的侧边栏导航需要考虑到横向的标题占用空间，再加上搜索等功能模块的加入，这种空间占用就成了不可避免的结果。即使左侧的菜单栏可以折叠，这种处理方法也不总是有效的，因为这可能会隐藏相关条目的标签信息，降低了导航的可用性。
也正是左侧导航本身的排版逻辑，它通常可以显示比顶部导航多一倍的条目内容，如果你的信息架构本身涉及到的一级菜单条目较多的时候，采用左侧边栏导航是明显更合理的选择，而且这种导航非常适合随着时间推移逐渐增加条目的需求。
侧边导航本身虽然占用的空间更大，但是它也有着更多的空间根据需求来定制各种不同的需求，相比于顶部导航，侧边导航甚至可以直接将分层的二级菜单直接展现出来，就像 Outlook 的侧边栏和 Slack 的侧边栏导航。
你会注意到 macOS 和 Windows 操作系统当中，系统默认的用户界面大都采用了灵活的侧边栏导航设计，很多 web 应用也是如此，它们会将顶部空间留给系统默认的菜单模块。采用侧边栏导航的 UI 界面可以和操作系统的逻辑保持一致。
悬停激活抽屉式下拉菜单的设计在顶部导航当中是非常自然的，但是在侧边栏导航当中，这种设计可能会在一定程度上遮挡住下级菜单，如果使用在旁边展开的方式，可能会占用大量的空间，总而言之，它更贴合顶部导航的交互模式。
顶部导航正是因为和悬停出发下级菜单的功能很搭，所以很多电商和大型网站上会使用它来呈现条目众多的超级菜单。它是用来一次容纳超多条目的下级菜单的有效方式，这种布局也为产品展示和广告留出了足够多的空间。
如果一种导航模式看起来不够好用，那么是否要借助重设计的机会，切换到另外一种模式呢？根据 Jira 的用户测试，95% 的早期用户对于这种情况会感到非常迷惑，即使是再小的导航功能修改都可能直接影响到大量用户的日常使用，因此不管哪种导航模式，一旦选定，尽量不要改变。
对于没有太多条目的顶部导航，在移动端上依然可以直接在顶部呈现，不过如果太多了就需要使用汉堡菜单来承载，或者切换为垂直的侧边栏导航。而侧边栏导航在移动端上相对好一点，因为导航模式本身是一致的，但是有限的空间内如何呈现大量的导航条目同样存在挑战。
顶部导航：占用空间小，在页面的位置最为显著，涉及条目不多的时候效果非常好。对于层次结构简单的中小型网站，顶部导航还是很好用的，对于层级较少但是二级条目特别多的超级导航，顶部导航也是不二选择。
侧边导航：侧边导航支持一级条目较多且层级较多的导航需求，扩展性良好，对于复杂的产品和自定义需求较多的产品、涉及到管理功能、 桌面级产品、 都适合使用侧边导航。
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最近读了《有效竞品分析》这本书，书中系统地介绍了竞品分析方法论，全面、透彻，收获颇多；为了更好地形成知识体系，加深理解和印象，书写成文，分享给现在看到的你。
书中说这是好产品必备的竞品分析方法论，作为设计师，总说要有产品思维，那么学习产品必备技能，便是一个培养产品思维的重要途径。
这篇小文，将从四个模块讲述如何有效竞品分析。
竞品分析顾名思义，是对竞争对手的产品进行比较分析。
不同的角色做分析的方向是不同的，UX设计师做产品体验分析，从视觉和感觉两个方面去分析；产品经理做竞品分析从功能、框架、技术、战略等，分析产品背后的部分，比如竞品为什么这么做？是如何做到的？下一步会怎么做……这里作者主要是分析产品层面的竞品分析。
竞品分析的意义根据产品发展阶段不同，可归纳为以下四点：
通过竞品分析，可以快速了解这个行业、市场、竞争对手的产品以及自己的产品。
从产品战略层面来说，可以为企业制定战略、布局规划提供依据；可以通过MVP来测试产品是否符合市场预期，找准产品定位。
做竞品分析会让我们时刻关注竞争对手，关注环境的变化，关注政策的变化等，有效的竞品分析可以预警避险。
定方向、定目标、定策略，包括竞品分析、用户研究、需求分析、产品规划、产品设计等。
输出一份完整的竞品分析，需要完成六个核心流程：
明确目标：明确为什么要做、想解决什么问题、竞品分析的目标是什么
选择竞品：选择要分析的竞品、直接竞品、间接竞品、参照品
确定分析维度：根据竞品分析目标，确定要从哪些维度分析竞品
收集竞品信息：从各种渠道收集竞品信息
信息整理与分析：对收集到的竞品信息进行整理与分析
总结报告：得到竞品分析的结论，输出竞品分析报告
在第一部分全面认识竞品分析中有提到竞品分析的意义，也是竞品分析的目标所在，概括的可以分为四类：决策支持、学习借鉴、市场预警、机会探索。
根据产品生命周期不同，竞品分析的目标和侧重点不同。所以在竞品分析之前一定要了解当前产品处于什么阶段，需要分析的目标是什么。
竞品的选择，首先要了解竞品的分类：直接竞品、间接竞品、替代品、参照品。然后根据目标针对性的选择产品。
直接竞品
是指产品形式和目标用户群是完全相同的产品。比如生活中最鲜明的例子：可口可乐 VS 百事可乐。
间接竞品
是指产品形式不同，目标用户群类似的产品。比如：可口可乐 VS 元气森林，都是饮品。
替代品
是指产品形式不同、品类不同，目标用户群类似，能满足用户相同需求的产品。比如：公交车 VS 滴滴打车。
参照品
是指有参考价值的产品，可能是跨界的各种产品，开放式的产品类别。
竞品的选择不是数量越多越好，而是要选择合适的，做深度分析，分析出有价值的信息。
分析维度是指从哪些方面、哪些角度去分析，在这个阶段要确定产品分析的广度和深度。可以从产品视角和用户视角两个不同的视角去确定分析维度。
产品视角：从产品本身的信息量上去选择要分析的维度。以功能、框架、技术、体验、用户……等维度进行分析；
用户视角：从用户最关注的信息上去选择要分析的维度。以$APPEALS（客户需求分析）框架作为分析框架。
$APPEALS方法是IBM在IPD总结和分析出来的客户需求分析的一种方法。它从8个方面对产品进行客户需求定义和产品定位。具体如下：
$-产品价格（Price）；
A-可获得性（Availability）；
P-包装（Packaging）；
P-性能（Performance）；
E-易用性（Easy to use）；
A-保证程度（Assurances）；
L-生命周期成本（Life cycle ofcost）；
S-社会接受程度（Social acceptance）。
收集竞品信息的渠道总结为三种：官方渠道公开资料、第三方竞品分析平台获取、打入产品自行体验或与用户接触调研出来的等。
在之前公众号文章里曾分享过有关用户分析、产品分析等数据分析平台的汇总表。
信息收集完成后，并不是所有信息都是可用的，需要对其进行筛选、分类、剔除、评级等，得到有效信息，针对有效信息进行分析。
这里也是竞品分析重要的一个环节，不同的目标，需要选择不同的分析方法，汇总一下竞品分析的方法有：比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析……（下一部分会具体讲解）
所有的分析步骤都完成之后，需要对分析结果进行总结，从中挑选出有价值的信息，形成一份分析报告，报告的格式可根据展示场景输出选择适当的格式。
与竞品做横向比较，深入了解竞品，并通过分析得出优势、劣势。
打勾比较法：有无某功能，如果产品功能复杂，要拆解成2级功能等再横向比较
评分比较法：应用于用户体验设计评估和$APPEALS要素评估
描述比较法：通常会用“界面截屏+文字描述”的形式
以二维矩阵的方式分析产品与竞品的定位、特色或优势。
跟踪竞品的版本更新，找到竞品各版本的发展规律，以推测竞品下一步的行动计划。竞品跟踪矩阵包括几个要素：时间、版本号、版本变化要点（新增、优化、删除）以及外部环境变化。
把竞品分解成1级功能、2级功能、3级功能，甚至4级功能，以便更全面地了解竞品的构成，避免遗漏。
挖掘竞品功能所满足的深层次的需求，以便找到更好的解决方案，提升产品的竞争力。
PEST分析法是对宏观环境进行分析，以便找到机会，认清威胁与挑战。
所谓PEST ，P是政治（Politics），E是经济（Economy），S是社会（Society），T是技术（Technology）。
对行业环境进行分析，评估某一行业的吸引力、利润率。
PEST分析和波特五力模型可归纳出SWOT分析中的机会和威胁，通过SWOT分析找出产品的优势、劣势、机会、威胁，以便制定竞争策略。
产品越发展难免会进入同质化的竞争，与其更好，不如寻找更好的机会点。在竞品的基础上做“加减乘除”，以便进行差异化创新。
借助精益画布、竞品画布、战略画布这三个工具可以提升竞品分析的效率。
精益画布是关于产品商业模式分析的一种很实用的工具，可以用来做产品商业模式规划和分析。精益画布可以帮助产品更全面的思考、决策，从系统、商业的角度来规划产品、分析产品，建立产品的全局观。
精益画布在日常工作中的使用场景包含：编写PRD、项目立项、商业计划书……
知己 用精益画布--规划自己的产品
知彼 用竞品画布--规划竞争对手的产品
竞品画布是前面提到的竞品分析的一种方式，是把竞品分析的六个步骤固化到一张表上，作为一个规范性的模板，引导大家更规范的做竞品分析。
竞品画布相当于竞品分析报告的MVP（最小可用产品），用来低成本快速验证分析的思路是正确的，避免返工。
很多人在刚接触一个新产品时，很容易盲目的去分析，找不到方向，此时借助竞品画布这个标准化的模板，一步步的去分析产品，可以很快地了解一个产品。
战略画布是做产品差异化竞争的有效工具，是通过价值曲线的方式，在某一时间段内寻找到有用户价值的战略方向。
价值曲线
价值曲线是以图形的方式描绘出一个产品在各个竞争元素上表现得相对强弱程度，由此可以看出一个产品的战略轮廓。
横坐标显示产品的竞争元素、价值点（用户在意点）等，通过用户的评价就可以了解到对于用户来说他们最在意的是什么，他们使用产品的原因是产品给他们带来了什么，这就是要寻找的竞争元素的来源。
纵坐标显示相对水平。
通过价值曲线的方式，可以清晰的看到产品与竞品间的差异点，战略画布是做产品差异化创新的有效工具。
最后，利用思维导图结构化的方式，整合了竞品分析核心知识点，分享给看到的你：
看似这些竞品分析的方法论是在做一些与设计无关的事情，但很多方法论是通用的，可以应用到视觉、交互的竞品分析当中；作为设计师不能给自己设限，要多去学习跨界的知识，了解这些竞品分析的方法论后，以后再接触新项目，便可以借助文中的规范尝试做竞品分析，助力自己快速了解业务、行业等。
总之，多读、多看、多学，步履不停……
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请扫码ben_lanlan，报下信息，会请您入群。欢迎您加入噢~~希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系。
分享此文一切功德，皆悉回向给文章原作者及众读者.
免责声明：蓝蓝设计尊重原作者，文章的版权归原作者。如涉及版权问题，请及时与我们取得联系，我们立即更正或删除。
蓝蓝设计( www.lanlanwork.com )是一家专注而深入的界面设计公司，为期望卓越的国内外企业提供卓越的UI界面设计、BS界面设计 、 cs界面设计 、 ipad界面设计 、 包装设计 、 图标定制 、 用户体验 、交互设计、 网站建设 、平面设计服务
若想战胜竞争对手，产品无疑需要在设计上做好提前规划，并时刻树立优化意识，尽量满足用户的体验期望。然而研发团队有时总容易陷入误区，本篇文章里，作者就产品研发过程中可能忽略的、对用户体验具有破坏性的因素做了总结，一起来看一下。
毫无疑问，要想获得出色的用户体验 (UX) 需要在数字世界中保持竞争优势。尽管如此，由于某些关键盲点，改善用户体验的努力并不总能取得成功。如果忽略这些盲点，那么无论预算大小和团队的努力如何，失败都会预先留存在项目中。事实上，如果实施不准确，可能会导致所谓的“经验差距”造成的设计上的损失。
上图所示的具体案例：某银行投资了近 50 万美元改进其手机银行应用程序，却导致整体客户满意度下降。其根本原因是金融公司未能发现和预防不同级别的内部经验差距。那么，该如何及时识别和避开这些盲点，以保障耗资巨大的大规模数字化项目的成功呢？
在过去十年中，大量研究证实，用户体验对公司市场效率存在优先影响。根据甲骨文的一份报告，如果糟糕的用户体验导致多个业务问题，那么积极的用户体验会增加推荐、保留率和收入，因为 86% 的客户愿意为更好的用户体验支付更多费用。
看起来一切都很简单——只要增加预算和成本，就足以提供最好的体验？但在实际操作中，这并不容易。根据贝恩公司的研究，80% 的 CEO 认为他们提供了卓越的体验，而只有 8% 的客户同意这一点。
其主要原因可以用“经验鸿沟”来解释——这是客户期望的体验与他们从数字服务中获得的体验之间的负面差异。如果体验比预期的差很多，就会产生许多令人不快的后果，比如客户忠诚度下降、大量负面评论，甚至客户决定离开品牌。
在大多数情况下，人们往往无法认识到真正的经验鸿沟。
即使公司的领导和员工觉得有些地方不对劲，他们也往往不明白“要改进什么”以及“为什么要改进”。如果没有意识到某件事，就不可能管理它。
为了解释“经验鸿沟”可能导致麻烦的基本原理，我想分享一个现实生活中的例子。
几年前，一家知名且受人尊敬的中欧银行开始了大规模的数字化转型之旅。当时，该银行的应用程序的评级为 3.5，并且已经过时。所以，为了实现数字化、提升银行形象，并在不断增长的数字市场中获得竞争机会，管理层打算紧急创建并推出一款现代化的银行应用程序。因此，最初的设计和开发周期为 6 个月。
尽管如此，银行还是花了三倍时间（1 年零八个月）自主构建新应用程序。无论从时间来说，还是从投资预算来说，这都可以称得上是一个重要项目。从项目的范围、所做改进和时间表来看，总成本估计在 50 万左右。
然而，结果完全没有达到预期。新应用发布后，它从之前的 3.5 下降到 2.4，并且因为它没有改进，以至一年后，其评分仍在下降，其用户体验也日渐恶化。
银行尽一切努力改善用户体验，整个团队努力工作近两年，怎么会发生这种情况？
这种情况的产生，正是由于“经验鸿沟”的存在。尽管该银行启动数十名顶级专业人士花费了 20 个月和 50 万来改良产品，但它仍未满足用户的期望。
虽然客户不满意的真正原因是无意识的“体验鸿沟”，但公司往往倾向于通过指责外部环境来解释它。例如市场的变化、竞争对手的活动、创新的出现、消费模式的变化。当然，这也是客观事实，但一家适应性强的公司应该考虑将这些因素用于其增长，而不是作为“替罪羊”。
但衡量适应效果的最重要方式是公司服务在多大程度上满足甚至超过了消费者的期望。没有意识到他们服务和客户期望之间存在差距的公司注定无法适应外部环境的变化。
在某些情况下，公司的行为甚至会导致经验鸿沟扩大到临界水平。这通常会导致目标客户对公司产品和服务的需求急剧下降。
如果我们回到这个例子，似乎管理层对重大改进是否可以成功充满信心，并投入了大量资金和精力进行广告宣传。同时，那些宣传此应用程序现代、创新和友好的广告，激发了消费者的高期望，以至于大大超出了其服务的实际质量。
结果，当产品最终发布时，客户惊讶地发现他们的期望落空了，新应用程序比改良前更糟糕。并且相关的负面评论不仅出现在 App Store 和 Google Play 上，也在社交媒体上大量涌现，人们在推特上不断讽刺该银行失败的数字化项目。
接下来，让我们探讨一下数字服务和用户期望之间的鸿沟是如何形成的，以及为什么没有人能够阻止它。
事实上，最大的挑战是大家往往很难注意到这些差距。他们的原因并不明显，并且可以同时存在于各个组织架构之上。此外，它们的影响令人难以察觉，以至于最终会导致意想不到的破坏性后果。最终，直到团队面对产品在市场上的失败，才有人明白原因是什么。
弥合鸿沟的主要困难在于，级别越高，对经验鸿沟的不了解程度越高。实际上，在组织架构的顶部，通常会找到造成鸿沟的根源。级别越低，离用户越近，员工越能觉察到问题和差距，但他们往往没有权力和能力去消除它们，他们受制于文化。
在这种特殊情况下，售后部门每天都会接到数千个关于产品问题的电话，但由于业务流程分散，他们对此也无能为力。
客户的挫败感变得更加强烈。即使是最简单的日常场景，他们面临的问题也难以执行，但他们从银行员工那里得到的反馈是，他们并不是唯一产生困惑的人，而且目前银行正忙于交付新功能，而不是修复当前问题。
使事情变得复杂的是，经验鸿沟背后的内部流程，是由过去促进公司生存和增长的相同机制引起的。该公司受制于过去的成功。就像诺基亚一样，这家全球最大的以硬件为中心的手机工厂，在苹果智能手机引领的软件革命中被彻底击败。
由于任何组织都有惰性，这些机制受到内在信念和价值观的影响，对适应市场和弥合经验鸿沟造成了阻碍。
首先，应该在管理层面解决鸿沟。因此，级别越低，离领导层越远，离客户越近，就越能感受和认识到鸿沟的存在。自然，一线员工将拥有从那些期望没有得到满足的客户那里得到最多的数据。
主要的体验鸿沟可能是由组织中七个层次（文化、反馈、执行、设计、价值、品牌承诺、情感联系）中的一个或几个盲点造成的。
在文化层面缺乏以顾客为中心的理念，员工无法使服务更接近客户期望，导致了“文化鸿沟”。在具有“文化鸿沟”的公司中，有助于以客户为中心的流程和活动都是处于低优先级的，相应的，它们也不会得到相关的资源。
缺乏关于客户期望和他们对产品或服务的体验数据会造成“反馈鸿沟”。在这种情况下，公司可能经常收集数据，但没有对其进行分析，也没有采取任何措施来改善这种情况。
即使优先考虑以客户为中心的方法，并且收集了大量有关客户期望的数据，但在设计能力和方法上仍可能存在鸿沟。拥有合适的专业知识，就可以构建高质量的数字产品生态系统，从而根据客户需求提供最佳服务。
这种鸿沟与糟糕的设计执行有关。如果不优先以用户为中心的来设计产品，那么创建最终产品和服务的决策和努力将注定是低质量和低效率的。这决定了公司在数字时代创造有竞争力的服务和产品的能力。
如果设计生态系统在 价值金字塔的五个层次（功能、可用性、美学、地位、使命）上不符合用户的期望，就会形成价值鸿沟。
正如我在上述银行案例中所表明的那样，如果一家公司只顾着积极推广其服务，承诺一些产品无法提供的东西，它会导致用户对期望的更大失望。因此，由于广告承诺与现实不符，对该服务的负面评价可能会翻倍。
如果品牌传播是纯粹的信息传播，专注于功能特征，那么就无法与用户形成情感联系。由于人类基于情感做出决策，因此基于情感构建服务价值会对客户期望和最终用户体验产生积极影响。
每个客户都会不知不觉地根据自己的期望来评估他们所接受的服务。用户体验质量所引发的情感将形成品牌的声誉。
在现代世界，数字渠道已成为品牌的主要“营销”和公关渠道。
一个应用程序，即使有一百年的服务客户历史和其他渠道的优质服务，负面体验也会破坏品牌推广的所有努力。
这仅仅是因为在数字时代，移动渠道占主导地位，对于某些人来说，它正在成为与品牌互动的唯一途径。这就是为什么了解如何弥合数字产品出现的七个体验鸿沟的方法如此重要。
在文化方面，转型基于高层心态的改变，并将这种影响渗透到整个的公司文化和内部价值观。特别是，可形成“以客户为中心”的体验思维模式。
在银行案例中，开始弥合反馈鸿沟的第一步，是深入了解社交媒体上的负面评论以及致电售后部门的电话。接近这些客户才容易消除反馈鸿沟。事实上，他们比管理层更了解应解决哪些问题，并且往往渴望积极分享自己的情绪并希望得到倾听。如果一家公司足够开放并准备好接受批评，它可以使用这些数据来弥合鸿沟并提高产品迭代的敏捷性。
通过整合设计方法和设计思维来制定弥合鸿沟的策略，可以使用设计金字塔。该框架从五个层次（流程、团队、行动、结果和价值）确定了能够提高公司整体效率的设计集成。
组织必须将经过验证的设计执行方法（例如设计思维、HCD 或 UX 设计方法）与分步系统相结合，以设计符合客户期望并能够弥合执行鸿沟的数字产品。
产品的功能级别为客户创造真正的价值和利益，并通过提供卓越的可用性进行功能扩展；美学 ——令人惊叹的视觉识别；状态 —— 针对产品特定受众的个性化，最后是建立产品的价值观与使命。
数字时代的客户要求透明、关怀、诚实和开放的沟通。由于网络效应，几乎不可能销售劣质产品，因为每个人都可以在社交媒体上发布负面反馈，而这些负面反馈将深深地损害客户的信任。因此，做出不仅可以兑现，甚至可以超额兑现的承诺至关重要。
对客户的同情和关怀比以往任何时候都更加重要。在品牌与客户之间建立情感联系对于确保长期忠诚度和需求至关重要。这种联系是通过之前涵盖的所有阶段建立的——将客户放在第一位的正确心态；收集反馈并在此基础上进行改进；使用正确的工具和方法来创建产品设计和生态系统；创造真正的价值和利益，最后，通过诚实和超额兑现承诺。
该途径涵盖了可能破坏数字产品创造的 7 个主要体验鸿沟，以及可以帮助避免和解决这些鸿沟的 7 个桥梁。如果一个品牌能意识到这些盲点，它可以立即获得比仍处于盲点的竞争对手的显著市场优势。
仅凭意识就可以产生巨大的差异，但将意识与行动相结合会导致长期成功，成为一个需求量很大和深受喜爱的品牌。
本文翻译已获得作者的正式授权（授权截图如下）
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这篇小文，将从四个模块讲述如何有效竞品分析。
竞品分析顾名思义，是对竞争对手的产品进行比较分析。
不同的角色做分析的方向是不同的，UX设计师做产品体验分析，从视觉和感觉两个方面去分析；产品经理做竞品分析从功能、框架、技术、战略等，分析产品背后的部分，比如竞品为什么这么做？是如何做到的？下一步会怎么做……这里作者主要是分析产品层面的竞品分析。
竞品分析的意义根据产品发展阶段不同，可归纳为以下四点：
通过竞品分析，可以快速了解这个行业、市场、竞争对手的产品以及自己的产品。
从产品战略层面来说，可以为企业制定战略、布局规划提供依据；可以通过MVP来测试产品是否符合市场预期，找准产品定位。
做竞品分析会让我们时刻关注竞争对手，关注环境的变化，关注政策的变化等，有效的竞品分析可以预警避险。
定方向、定目标、定策略，包括竞品分析、用户研究、需求分析、产品规划、产品设计等。
输出一份完整的竞品分析，需要完成六个核心流程：
明确目标：明确为什么要做、想解决什么问题、竞品分析的目标是什么
选择竞品：选择要分析的竞品、直接竞品、间接竞品、参照品
确定分析维度：根据竞品分析目标，确定要从哪些维度分析竞品
收集竞品信息：从各种渠道收集竞品信息
信息整理与分析：对收集到的竞品信息进行整理与分析
总结报告：得到竞品分析的结论，输出竞品分析报告
在第一部分全面认识竞品分析中有提到竞品分析的意义，也是竞品分析的目标所在，概括的可以分为四类：决策支持、学习借鉴、市场预警、机会探索。
根据产品生命周期不同，竞品分析的目标和侧重点不同。所以在竞品分析之前一定要了解当前产品处于什么阶段，需要分析的目标是什么。
竞品的选择，首先要了解竞品的分类：直接竞品、间接竞品、替代品、参照品。然后根据目标针对性的选择产品。
直接竞品
是指产品形式和目标用户群是完全相同的产品。比如生活中最鲜明的例子：可口可乐 VS 百事可乐。
间接竞品
是指产品形式不同，目标用户群类似的产品。比如：可口可乐 VS 元气森林，都是饮品。
替代品
是指产品形式不同、品类不同，目标用户群类似，能满足用户相同需求的产品。比如：公交车 VS 滴滴打车。
参照品
是指有参考价值的产品，可能是跨界的各种产品，开放式的产品类别。
竞品的选择不是数量越多越好，而是要选择合适的，做深度分析，分析出有价值的信息。
分析维度是指从哪些方面、哪些角度去分析，在这个阶段要确定产品分析的广度和深度。可以从产品视角和用户视角两个不同的视角去确定分析维度。
产品视角：从产品本身的信息量上去选择要分析的维度。以功能、框架、技术、体验、用户……等维度进行分析；
用户视角：从用户最关注的信息上去选择要分析的维度。以$APPEALS（客户需求分析）框架作为分析框架。
$APPEALS方法是IBM在IPD总结和分析出来的客户需求分析的一种方法。它从8个方面对产品进行客户需求定义和产品定位。具体如下：
$-产品价格（Price）；
A-可获得性（Availability）；
P-包装（Packaging）；
P-性能（Performance）；
E-易用性（Easy to use）；
A-保证程度（Assurances）；
L-生命周期成本（Life cycle ofcost）；
S-社会接受程度（Social acceptance）。
收集竞品信息的渠道总结为三种：官方渠道公开资料、第三方竞品分析平台获取、打入产品自行体验或与用户接触调研出来的等。
在之前公众号文章里曾分享过有关用户分析、产品分析等数据分析平台的汇总表。
信息收集完成后，并不是所有信息都是可用的，需要对其进行筛选、分类、剔除、评级等，得到有效信息，针对有效信息进行分析。
这里也是竞品分析重要的一个环节，不同的目标，需要选择不同的分析方法，汇总一下竞品分析的方法有：比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析……（下一部分会具体讲解）
所有的分析步骤都完成之后，需要对分析结果进行总结，从中挑选出有价值的信息，形成一份分析报告，报告的格式可根据展示场景输出选择适当的格式。
与竞品做横向比较，深入了解竞品，并通过分析得出优势、劣势。
打勾比较法：有无某功能，如果产品功能复杂，要拆解成2级功能等再横向比较
评分比较法：应用于用户体验设计评估和$APPEALS要素评估
描述比较法：通常会用“界面截屏+文字描述”的形式
以二维矩阵的方式分析产品与竞品的定位、特色或优势。
跟踪竞品的版本更新，找到竞品各版本的发展规律，以推测竞品下一步的行动计划。竞品跟踪矩阵包括几个要素：时间、版本号、版本变化要点（新增、优化、删除）以及外部环境变化。
把竞品分解成1级功能、2级功能、3级功能，甚至4级功能，以便更全面地了解竞品的构成，避免遗漏。
挖掘竞品功能所满足的深层次的需求，以便找到更好的解决方案，提升产品的竞争力。
PEST分析法是对宏观环境进行分析，以便找到机会，认清威胁与挑战。
所谓PEST ，P是政治（Politics），E是经济（Economy），S是社会（Society），T是技术（Technology）。
对行业环境进行分析，评估某一行业的吸引力、利润率。
PEST分析和波特五力模型可归纳出SWOT分析中的机会和威胁，通过SWOT分析找出产品的优势、劣势、机会、威胁，以便制定竞争策略。
产品越发展难免会进入同质化的竞争，与其更好，不如寻找更好的机会点。在竞品的基础上做“加减乘除”，以便进行差异化创新。
借助精益画布、竞品画布、战略画布这三个工具可以提升竞品分析的效率。
精益画布是关于产品商业模式分析的一种很实用的工具，可以用来做产品商业模式规划和分析。精益画布可以帮助产品更全面的思考、决策，从系统、商业的角度来规划产品、分析产品，建立产品的全局观。
精益画布在日常工作中的使用场景包含：编写PRD、项目立项、商业计划书……
知己 用精益画布--规划自己的产品
知彼 用竞品画布--规划竞争对手的产品
竞品画布是前面提到的竞品分析的一种方式，是把竞品分析的六个步骤固化到一张表上，作为一个规范性的模板，引导大家更规范的做竞品分析。
竞品画布相当于竞品分析报告的MVP（最小可用产品），用来低成本快速验证分析的思路是正确的，避免返工。
很多人在刚接触一个新产品时，很容易盲目的去分析，找不到方向，此时借助竞品画布这个标准化的模板，一步步的去分析产品，可以很快地了解一个产品。
战略画布是做产品差异化竞争的有效工具，是通过价值曲线的方式，在某一时间段内寻找到有用户价值的战略方向。
价值曲线
价值曲线是以图形的方式描绘出一个产品在各个竞争元素上表现得相对强弱程度，由此可以看出一个产品的战略轮廓。
横坐标显示产品的竞争元素、价值点（用户在意点）等，通过用户的评价就可以了解到对于用户来说他们最在意的是什么，他们使用产品的原因是产品给他们带来了什么，这就是要寻找的竞争元素的来源。
纵坐标显示相对水平。
通过价值曲线的方式，可以清晰的看到产品与竞品间的差异点，战略画布是做产品差异化创新的有效工具。
最后，利用思维导图结构化的方式，整合了竞品分析核心知识点，分享给看到的你：
看似这些竞品分析的方法论是在做一些与设计无关的事情，但很多方法论是通用的，可以应用到视觉、交互的竞品分析当中；作为设计师不能给自己设限，要多去学习跨界的知识，了解这些竞品分析的方法论后，以后再接触新项目，便可以借助文中的规范尝试做竞品分析，助力自己快速了解业务、行业等。
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以用户为中心的设计在设计领域取得了许多突破。
它提高了产品和界面的国际标准，扩大了设计中的创意机会，并协助了近代技术的发展。
以用户为中心的设计通过创建兼顾两者的解决方案来帮助消费者和公司设计产品。
可用性是这个设计过程的最前沿。每一步都是为了最大限度地提高设计团队创造令人满意和高效体验的能力。
什么是UCD？
以用户为中心的设计是一种设计过程，旨在通过根据用户的经验和要求创建设计解决方案来最大化可用性。
它是一个迭代设计过程，在很大程度上依赖于有关用户体验的反馈和数据，以创建适用于潜在消费者和企业的解决方案。它在数字产品的生成方法中很常见，在 UX/UI 设计中尤其重要。
例如，需要创建用户友好的网站界面的设计团队将应用 UCD 设计指南，以根据用户的观点、需求和愿望生成和完善解决方案。
原型将通过质量测试，并通过反馈和对其体验和行为的深入分析与用户合作，这将影响有关产品功能的决策。
为什么 UCD 很重要？
用户体验在产品设计、网页和界面设计以及营销方面很有价值。
消费者希望他们的生活变得简单。网站、应用程序或产品的存在是为了满足消费者，因此其成功取决于他们的经验。
以用户为中心的设计方法对公司的好处包括：
1) 不断返回业务的忠实用户
2) 销售额增加
3) 开发精致、高效且易于获取的产品
4) 深入理解问题，创造优秀解决方案
5) 客户和团队之间的协作
6) 避免常见错误
7) 提高竞争力
8) 帮助他们了解他们的市场
UCD 引领产品、软件和设计的发展，使我们更接近轻松、高效。
UCD 流程
交互设计协会强调了从头到尾考虑整个用户体验的必要性，并分4步定义了以用户为中心的设计方法：
1. 了解使用环境——这部分设计阶段至关重要。我们通过深入观察和采访用户来了解他们的行为和需求。这部分过程通常由行为科学专业人士执行，他们进行专家访谈。
2. 明确用户需求——一旦更好地了解用户，设计团队就可以编制一份用户需求和粗略概念列表，以指导他们如何设计成品。
3. 设计一个解决方案——这里的重点是“解决方案”。设计某产品的目的是为问题、需要或愿望提供解决方案。设计理念必须根据研究阶段发现的内容来解决问题。
4. 根据需求进行评估——一旦有了设计原型，就必须经过一个评估过程，在该过程中分析产品对发现的初始需求的满足程度。只要有差距，产品就会经历一个迭代过程，在这个过程中，将重新审视设计以填补这些差距，直到有一个满足所有用户需求的完整设计。通过可用性测试评估设计可以清楚地了解产品与用户需求之间的差异，从而推动流程向前发展。
最大化可用性的技巧
以用户为中心的设计过程旨在最大限度地提高可用性并满足消费者。上面提到的基本四步过程是一个基础。我们可以使用一些最大化可用性的技巧来充实它。
1. 同情和理解
同理心和理解是主要在用户研究阶段使用的关键设计技术，为团队提供关键见解。
同理心意味着理解和分享他人感受的能力。这是设计思维的第一步，因为深入了解各个级别的用户体验的本质有助于设计团队获得第一手的观点并确切知道要解决哪些问题。
移情设计略有不同。它是一种以用户为中心的设计方法，明确关注用户对产品的感受。这对于包含在以用户为中心的开发过程中也很重要。人们对产品的感受在消费者体验中至关重要。
一种产品可能提供了很好的解决方案并且效率很高，但它可能缺乏与消费者的情感联系和建立关系。用户需要感受到启发、关心和共鸣，才能取得成功。这就是视觉设计可以发挥重要作用的地方。
美观且鼓舞人心的界面和品牌大有帮助，并且是通过视觉品味吸引他们并与产品建立情感关系来与合适用户建立联系的门户。
2. 明确“为什么”
设计是一个高度有意的过程。它需要被规划出来，遵循步骤，最重要的是，以与业务目标一致为指导。
设计师必须知道他们为什么要创造一些东西，以便能够克服在实施阶段会出现的障碍。每个人都需要清楚为什么设计对用户和业务都有益。“为什么”是推动发展的动力。
它需要良好的项目管理和出色的领导能力——这是设计和商业成功的重要组成部分。
3. 使业务需求与用户需求保持一致
归根结底，企业也有必须满足的要求。只关注用户会存在局限性。一旦理解了他们的需求，他们就需要考虑收入、利益相关者和设计范围的业务目标和结果。
使用户需求与业务成功保持一致归结为目标和清晰的路线图。业务需求和目标需要从一开始就非常明确地规定，具有灵活性的空间来满足不可预见的用户需求，同时仍然与业务需求保持一致。这是商业模式将有助于指导设计过程的地方。
通过确保您拥有所需的所有资源、做出并履行承诺、与整体业务保持联系以及拥有高效的项目管理和领导能力，保持业务需求得到满足是从内部的角度为项目取得成功做好准备。
4. 磨练用户反馈循环
反馈是一个基本的设计原则，在任何设计过程中都是必不可少的。
用户反馈是响应用户输入的行为。用户反馈循环在以用户为中心的设计过程中至关重要，因为它向设计团队展示了改进和重新校准的地方。
它在产品或系统的整个存在过程中都得到维护，因此在产品或系统的整个存在过程中都将依赖于用户反馈循环或客户反馈循环。
它可以采用推荐和正面评论的形式，强调产品或系统运行良好的地方，因此可以保持原样或进一步改进该区域以获得更深层次的满意度。
5. 总是迭代
设计过程是一次又一次地尝试，直到它们奏效。
正如你们许多人所知，设计过程是一个迭代过程。这是一个贯穿开发和维护的持续过程，其中产品或系统不断得到改进。生活在如此快节奏的时代，对于必须掌握最新发展和技术的设计团队来说，意味着要做大量的工作。
迭代是任何设计过程和长期客户满意度的关键部分。在此过程中，原型将在重复循环中进行测试、调整和再次测试，直到找到解决方案。
在迭代过程中，原型将经过用户测试和可用性测试。用户将测试设计、被观察并提供反馈。
6. 轻松就是一切
设计中出色可用性的关键是使一切尽可能简单易行。友好的体验是一种愉快、轻松和令人满意的体验。创造简约是一门艺术。这是一个淘汰的过程。它需要深刻的理解。以用户为中心的设计实践通过以下方式带来便利：
1) 减少用户的工作量
2) 使用简单明了的语言
3) 让用户主导并赋予他们权力
4) 简化导航
5) 使信息完全清晰，并在轻松和复杂之间找到平衡。
优秀UCD的例子
以用户为中心的设计实例无处不在，尤其是在我们今天使用的大多数知名数字产品和软件工具中。我们列出了一些品牌的例子，这些品牌通过将用户体验放在他们所做的一切事情的中心，同时与业务需求保持一致而取得成功。
苹果网站
Apple 知道如何提供出色的用户体验。他们的成功归结为可用性。通过强调设计，品牌创造的一切都以简约和美为核心，既吸引用户，满足他们，也让他们的生活变得轻松。
Apple 网站使用户可以轻松访问。它在直观、组织良好的界面上以易于理解的语言提供有关产品的详细规格。
爱彼迎
另一个用户友好的直观设计解决方案的绝佳例子，在线度假租赁市场 Airbnb 通过专注于满足潜在消费者的每一个需求，将一个绝妙的想法提升到一个新的水平，从而取得了成功。
该应用程序是个性化的，易于导航，可以轻松查找和预订住宿，尤其是具有取消和退款等功能。他们还使用视觉设计作为激发用户的一种手段。
总结
你对以用户为中心的设计有更好的理解吗？
这个概念本身很简单。并且，这个过程是有效的，你现在应该可以知道了。它需要跨学科的专家团队、深入的分析和大量的迭代。如果我们不得不将其缩小到三个要点，它们将是：
1) 通过深入研究和同理心了解用户是设计解决方案的核心
2) 简单、轻松和愉快是我们的目标
3) 需要多次迭代才能取得成功
在本文中，我们了解了UCD 的关键原则、为什么它很重要，以及针对主要用户的设计的一些技巧。希望这些内容可以帮助到你的设计。
一些有用的建议和工具帮助你与患者、医生、医院管理人员和其他医疗保健利益相关者一起进行设计。
近年来，医疗保健组织开始使用“设计师”方法进行创新，以提高患者和护理人员在设计和提供医疗服务的参与度。然而，将设计方法引入医疗部门也是困难重重：思维方式的差异可能导致双方关系紧张，同时我们仍需要提供更多的证据，证明设计实践会给医疗保健部门带来更多的价值。
1.调整所有人的目标
在处理服务设计项目时，无论是参与式还是共创式，我们需要从一开始确保所有利益相关者的目标和期望一致，以促进合作顺利有效，产生有意义的成果。
所以我们可以用到Expectation Map或者the Alignment Canvas这两个工具可以帮助理解人类的愿景和优先排序，从而使团队对项目的理解同步起来。
这两个工具在项目初期调整成员目标，构想用户对服务的期待，建立同理心，全面地呈现了不同的观点。
这个工具包提供的帆布是个简单的表格，帮助确定每个涉众的价值和目标，突出公共点和交叉点，利用不同角色不同价值的可视化卡片填充画布。
建议
-每个利益相关者可以从卡片中选择自己的价值观或添加价值观，讨论相同点和冲突点，制定共同目标。
-如果项目涉及三个以上的利益相关者，可以采用相同的概念模型来反映所有价值观和共同点。
2.了解项目生态系统
医疗服务中有各类行为者，行为者之间以及行为者与用户之间存在特殊的关系。因此，我们必须清楚当前设计服务的影响人，以及影响程度。
使用利益相关者地图反映不同行为者的角色和责任，以便更清楚地了解你正在设计的服务生态系统。
利益相关者地图不仅有助于可视化服务系统和用户体验中的不同利益相关者，还可以可视化相关者与主要用户的互动程度。这个模版将医疗领域的利益相关者分为三类：医疗经营者，辅助人员和大型病人群体。
建议
-将代表主要用户或利益相关者的行为者卡片放在中心位置。
-将行为者卡片按照利益相关者群体进行分类，并将卡片放在画布的相应区域。
-将那些与主要利益相关者互动程度较高的行为者放在内圈；除了医疗系统外，还要考虑的更广阔的生态系统。
3.反应不同的用户类型
研究项目背景，收集服务生态系统中人们的行为、动机和特点等第一手资料。构建角色有助于更好地了解设计医疗服务中的病人和医生（或其他医疗经营者）的需求、习惯和态度。
为了更好地促进这一阶段的分析，工具包中的角色模板记录了病人和医生简历上的一些具体的医疗信息，如疾病类型和医疗知识。
建议
-对于病人角色，首先选择病人和疾病类型。
-对于医生角色，首先选择医生简历，记录痛点。
-利用卡片，选择与角色互动的环境和行为者，喜欢的互动渠道，价值观和经历的情感。
4.分析经历 构想更好的服务流程
我们都清楚，用户旅程是一个强大的工具，能够绘制服务体验，包括现有服务和待设计的服务。
我们也可以与病人或医疗行业的其他利益相关者共同绘制用户旅程，建立对用户体验的理解。
你也可以直接与利益相关者合作，确定具体痛点和在服务中可能造成摩擦的其他因素。
这套工具所建议的医疗旅程图可以用来分析病人和/或医疗操作者的体验并进行可视化，涉及到体验的所有成分：角色，行为，方式以及在接受或执行医疗服务时所经历的感情变化。
建议
-写出用户旅程地图需要的人物简历。
-卡片用为触发材料，促进病人和医疗相关人员分享经验，讲述故事。
-选择每个动作所经历的情绪，并将其垂直投射在相应的动作上。
-患者的用户旅程可以按照整个治疗过程绘制，有助于理解不同医疗步骤之间和相关部门之间的交叉点，以及可能出现的问题，形成一个全面的体验观。
5.通过评估 确定想法的优先性
在建立背景框架，分析了观点和体验之后，我们开始设计解决方案。让不同的利益相关者参与概念生成，方便作出改变或促进相关方接受新服务。
一旦确定了解决方案，接下来就要挑选最有潜力或最合适的解决方案，这项任务也十分困难，尤其是在复杂的环境中，比如与医疗有关的环境中。
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工作生活中，决策是我们不可避免的难题。如何做出明智的选择，在分析过程中保持“理中客”，抓住用户的核心诉求，提升产品的用户体验，是用户研究持续关注的议题。
当我们调研用户需求的重要性时，通常采取两种方法：单刀直入的问 & 委婉含蓄的算。例如，为了提升产品的满意度，我们调研用户对于产品各项因素的重视程度，以便优先迭代用户的核心诉求。
1. 单刀直入的问
问题：您刚刚为产品的满意度进行评分时，请问您最看重的产品因素是哪个（或哪 1-3 个）？「多选」
处理方式：统计本题各个选项的频数，由高到低顺序排列，从而决定优先顺序。
这种方法的缺陷显而易见，一方面直接询问会显得有些突兀，众多选项的展示极大可能会扰乱用户脑中原本的想法，导致真实答案被选项的罗列顺序影响，另一方面这种方法只能得到各个因素重要性的排序，无法得到他们各自的权重（影响程度）。
2. 委婉含蓄的算
问题：
Q1：请问您对产品满意度的评分是多少？
Q2：请问您对产品各个因素的满意度评分分别是多少？
处理方式：采取总——分的评分模式，对产品整体满意度得分、各因素满意度得分进行因子分析或者回归分析，根据分析得到的结果计算出每个因素对整体满意度的贡献度，找到贡献度最高的因素。
这种方法是一种“马后炮式”的分析，根据当前用户的评分去“科学的猜测”，因为分析结果有很强的时效性。比如当期调研中，产品由于在功能 X 方面出现了问题，给用户的体验造成了伤害，那么分析的结果势必会呈现“功能 X 的重要度极高”的结论，但真实的情况可能是，用户长期不怎么关注功能 X，只是最近产品的问题造成用户短期内关注 X 功能。
那么，有没有其他方法来分析“用户最看重的因素/哪个因素最影响用户评分”，决策“哪个方案对用户评价/项目目标的推动力最大”呢？这次向大家隆重介绍层次分析法。
层次分析法（The Analytic Hierarchy Process，简称 AHP），是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于 20 世纪 70 年代初，在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
该方法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。
层次分析法分两步走：建立层次结构 & 一致性检验，接下来我们一起看看这种方法如何应用：
在 M 项目中，“店东对 M 小组产生的整体价值的满意度”是一个重点跟踪的结果指标，项目组希望了解提升满意度各项抓手的过程表现及各自的重要度（对整体满意度的影响程度）。在综合考虑问卷篇幅、样本质量、重要度分析严谨性等方面，最终选择了层次分析法。
第一步、建立层次结构，形成问卷框架。首先明确四个主要抓手是通过怎样的路径来影响店东满意度的，产出多层级的结构，一般情况会采用“结果目标-抓手”两层 或“结果目标-分类-抓手”三层（本次示例中，店东对 M 小组价值提升的满意度是结果目标层，带团队的动力和带团队的能力是分类层）。
图 1 “店东对 M 小组价值提升满意度”的层次结构
然后在问卷中对各项抓手捉对，采用 9 分量表对比重要性（如果是三层结构，可以先对比分类层，再对比分类层下面各自的抓手。本次项目由于抓手数量较少，所以跳过分类层，直接将四个抓手两两对比）。本次案例中抓手数量是 4，根据排列组合的结果询问次数为 6 次。
图 2 重要度比较问卷
第二步、回收样本，做一致性检验。由于被访者在回答问卷时，可能对重要性的排序没有形成清晰稳定的认知，也可能没有仔细阅读或回答问卷，导致样本中有大量脏数据，比如会出现“A 比 B 重要、B 比 C 重要、C 比 A 重要”的逻辑矛盾，一致性检验可以通过矩阵分析有效的排除这类无效样本（分析过程此处省略一千字）。最终我们保留有效样本再次进行矩阵分析，可以得到各项抓手的重要度。
以虚拟的结果数据（非真实项目结果）为例，四个抓手对店东满意度的重要度如图 3 所示，其中，“平台资源倾斜”的重要度最高。
图 3 各项抓手重要度
图 4 三种方法的比较
层次分析法除了上述应用之外，还适用于业务方案决策、日常个人决策等多领域。
业务方案决策方面，仍然以“店东对 M 小组产生的整体价值的满意度”为例。我们在前文已经分析出了四个抓手的重要度，假设目前我们有 3 套方案可以提升店东满意度，需要从中选择一个进行落地。我们要做的仍然是两步：建立层次结构 & 一致性检验
邀请 3—8名项目专家（可以是项目评委、项目负责人、该项目相关领域的资深人士等）预估各方案在抓手层面的表现。
图 5 建立满意度层次结构
图 6 优势对比问卷
对数据进行一致性检验，并产出每个方案对各个抓手的推动力指数，这样我们就可以一目了然的看到，哪个方案对结果指标的推动力最强了。
图 7 方案比较结果
个人日常决策方面也是同样的道理，比如我们在纠结去哪个城市旅游、购买哪只基金的时候，都可以搭建相应的层次结构，把自己（或者最了解自己的人）作为调研样本进行层次分析，用科学的方法帮助自己找到内心的答案。
图 8 旅游目的地选择
图 9 购买基金选择
决策不是拍脑袋赌运气的玄学事件，科学的方法能帮助我们理性地分析现状，作出明智的选择。相信掌握了层次分析法的你，不仅能在工作中锁定用户的核心诉求，也能在生活中摆脱选择恐惧的纠结，成为运筹帷幄的“小诸葛”。
蓝蓝设计建立了UI设计分享群，每天会分享国内外的一些优秀设计，如果有兴趣的话，可以进入一起成长学习，请扫码ben_lanlan，报下信息，会请您入群。欢迎您加入噢~~希望得到建议咨询、商务合作，也请与我们联系。
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