服务设计随着时间的流逝，也随着所用之人在各行各业的沉淀和积累，可以看到其在各个行业有其使用和落地的特殊性，本文是Yeutz在实际工作和实践中逐步去总结，如何将服务设计的思维应用在互联网的整个行业中，去使用服务设计思维更好地理解业务、梳理业务和推动业务。

为了方便记忆，本文的结构分成服务设计思维融入互联网产品体验设计的1234，即1个定义、2个特性、3个方法和4个警惕。

一、1个定义：解决复杂性的系统内外问题的思维——服务设计思维（SDT）

关于什么是服务设计思维这个问题，要提到服务设计思维五力模型。

服务设计思维定义（从五力模型角度）：服务设计思维是一种基于系统性思维、复杂性思维、创造性思维、战略性思维与批判性思维等五种思维模式为一体的有效解决各事物间的关系要素问题，从而形成的一种基于服务和体验领域的特有方法论和思维体系。

服务设计思维五力模型

而简单的定义其实就是：解决复杂性的系统内外问题的思维。至于解决什么样的问题，以下引用Cynefin框架是对问题的四个象限的定义，随着当前世界、社会、行业、业务这层层剥离下的问题，都可以根据复杂程度用这个框架去定义不同的问题。而服务设计面向复杂和繁杂的问题更适合用它的思维去理解和梳理，从而想出解决方案。

肯尼芬框架（Cynefin framework)

进入一个环境，我们很容易就能区分出两种状况：

1. 清晰的（clear）系统
2. 混沌的（chaotic）系统

但介乎于清晰与混乱之间的状况却很难被区分。这样一来，感知能力就变得极为重要，感知能力会让你搞清楚现在的状况。让你清楚是该借助过往的经验和手法处理问题，还是探索新方法、新方式解决问题。肯尼芬框架是在清晰和混沌两种状况之间（或被称为混沌的边际 the edge of chaos），增加了两个维度：繁杂（complicated）与复杂（complex）。

在肯尼芬框架下，朝着箭头指向逆时针旋转，系统的复杂性越来越大。在清晰的系统内，只要遵照某种SOP，遵循流程去走，事情就会自然而然步入正轨。随着不确定性提升，有些议题的答案变得模糊，这些议题就落入了“繁杂性”系统，需要专家通过足够多的案例经验来摸索路径。解决问题的办法不再是遵照流程，而变成了摸索前行。

接着我们会发现，黑天鹅事件一次又一次席卷而来，无论是整个社会还是市场中的大多行业都慢慢走进了复杂的区域。最后，我们来到箭头朝向的终点——混乱，系统性崩盘。在这一系统内，你不能想、不能感知，你要迅速作出反应。

而面对业务这样的一个小系统来说，面对问题帮助决策，该框架也同样适用。

二、2个特性：流程性、系统性

之前的文章中有多次提到服务设计思维的2个应用特性：流程性、系统性。为什么会这么说呢？服务设计通常使用的工具都是从这两个维度入手，同样也是解决这两个维度下的问题。例如互联网行业概念中的用户全生命周期，用户路径、用户旅程、增长模型、上瘾模型等等都是流程性的概念，这样的概念下，服务设计将适用于逐层拆解，逐步发现问题并提供解决策略。

相对地，互联网行业中的一些行业概念如：业务模型、数据模型、商业化、用户增长等其实都是系统性的问题，服务设计需要在其中去剥离具体的系统要素，而通常流程性和系统性是同时应用去解决问题的，因为复杂性的问题必然存在着这两个维度。

1. 服务设计流程性案例：服务设计如何赋能用户增长分析了服务设计针对流程性的内容有着天然的优势，所有流程性的业务/情况都可以运用服务设计梳理一遍
2. 服务设计系统性案例：服务设计如何赋能商业化设计策略分析了服务设计的系统性是如何帮助商业化设计高效产出有效的方案

三、3个方法：战略性思维、数据性思维、系统性思维

1. 战略性思维拆解行业背景和业务定位

（1）Why

战略性思维强调全局观，从整体性的视角探究行业去判断和定位当前业务在行业中的情况，帮助理解业务全局和业务所在的时期和阶段，来判断整体价值和可能达到的效果如何，使用这个方法可以避免被产品团队牵引而失去自我判断。

（2）How

这里重点介绍价值链，即一个行业/系统的上下游关系，以内容行业举例，分为：

内容生产——内容供给——内容分发——内容消费

这里面又涉及到了创作者、消费者、平台三个主要角色，顺着这样的思路拆解下去就能明晰看到行业现状和业务之间的关系，从而懂更高的维度洞察业务。

内容行业价值链分析 （仅举例）

小程序游戏行业价值链（研发-发行-消费）分析 （仅举例）

（3）What

基本上的产出如上图所示，但是具体业务和行业具体分析，除了从行业报告中去寻找/查看相关的价值链分析之外，也要从自己所在业务去放大业务所在的模块，看价值如何流动。

2. 数据性思维赋能产品策略和业务创新

本是系统性思维中的一环，但是数据对互联网行业乃至各行各业的重要性是有目共睹的，因此单独提出来看服务设计应用的具体思路。

（1）Why

数据作为判断互联网产品的核心指标之一（这里强调“之一”是避免误导大家数据作为唯一要义去判断），数据性思维有效帮助业务在「探索期」和「成熟期-衰退期」的时候能够作为引导依据，辅助决策，但值得注意的是：数据背后的信息重于数据本身。

（2）How

数据性思维的背后，实际上也是为了引导业务从数据维度发现问题分析问题和解决问题。因此数据性思维这里的方法更多是从数据维度拆解业务。从最早阿里整合出的GSM模型，主要针对设计度量去看，但其从还原论的角度看，数据也同样遵循类似的拆解，即引用增长黑客一书里介绍的「北极星目标-过程目标-核心策略」逐步拆解下去。

阿里GSM模型

以GMV为指标的业务拆解模型

（3）What

数据模型具体拆解根据业务的指标和不同需要有不同的拆解方式，本文不展开讲述，后续有机会单独一篇文章讲解这部分的内容。但具体拆解的结果可以结合用户行为和用户旅程去梳理。

业务逐层拆解的数据模型

3. 系统性思维深入产品细节和业务耦合

（1）Why

系统性思维用来逐渐地深入到产品的细节中去，不只是看细节，而是从系统要素的角度去分离开细节，从整体到局部，再从局部到整体，逐步放大和缩小，这样视角的切换能够弥补自己在业务中的常态以及对整个行业的感知力。

而随着系统性思维的深入，你也会发现当前个人乃至团队所做的事情只是整个系统中的一环而已，而更应该从全局视角去看待业务之间的耦合关系，达到整体之和大于各个业务之间相加，虽然这很难，但需要有这样的视角去把自己放在一个全局的位置去思考，才能更有力的推动业务发展。

这里引入一个最近比较火爆的模型：L型赋能 —— 赋能是指将我们孵化成功并验证有效的项目，复用给同样需要这个能力的业务团队，降低重复孵化的成本。我将这个过程称为“L 型赋能”，垂直地做好自己原本的业务，就像 L 的竖线，再横向影响到其他业务，就像 L 的横线。

L型赋能（引用自极客时间）

（2）How

以我们耳熟能详的两个项目举例。电商 App 中双 11 的主会场设计，有许多模块容器给业务带来了显著增长，这样的设计方式就可以复用给其他的大促主会场；Ant Design 的出现，在满足自身业务之后，开放给市场，供更多阿里内部或外部的 B 端产品高质高效落地。不管是负责单一业务的设计，还是同时负责多条业务的设计，我们都可以将项目影响力进行扩展。在之后的课程中，我们会以具体案例一起了解如何将项目成果进行 L 型赋能，扩大项目能力的影响力。

（3）What

这里产出更多的是全视角的业务贡献，具体情况需要具体分析，没有成型的产出物的引导。

四、4个警惕

在应用上述思路的时候，要注意有4个值得关注的点，这里称为4个警惕：

1. 警惕过于全局分析而模糊的行业颗粒度

在分析整个行业的时候，有时候我们会深度探索整个行业的深度，但是这个时候需要浅尝辄止，了解整个行业全貌后还是要回归本身业务上去看整体和局部的关系，在业务上继续细分具体的内容及可能的业务规划和发力点。

2. 警惕强数据思维和弱用户思维的准确性

在分析业务数据和指标的同时，也要对用户有所了解，数据只是辅助决策方法之一，用户侧的内容也会给予不同的帮助，从数据的角度去看大的变化，从用户角度去看更细节的感知和感受，同时也要避免把自己当作真实用户，更多还是要去以CE的角度去发现新的问题，结合数据验证，才能达到相对准确的判定。

3. 警惕产品体验与产品管理之间的分界限

写到这里，大概有小伙伴会问，产品体验做到这几个思维程度，那和产品经理的区别是什么，我们更多的是在做体验的管理而不是整个产品的管理，产品的体验的部分负责除了基础体验还有业务未来可能性的探索，这部分也是体验的一部分，确认好各自的界限，但也要保持持续合作的关系，互相给予新的思路和方向。

4. 警惕深入细节而忽视全视角下的业务线

最后一个警惕就是涉及到逐渐深潜在某一个具体业务的时候，会更关注业务的细节而忽视掉全貌，这时候就是警惕去看整个业务线当前的发展趋势是什么，再来看这个细节是否会有所影响，考虑细节和全局的关系，会比设计师只埋头进入需求更重要。

五、结尾

本文总共分为1个定义、2个特性、3个方法和4个警惕，帮助大家更好的记忆，其次，本文致力于帮助服务设计背景的互联网产品设计师们从服务设计视角进行实战业务，帮助设计师开阔思路和理解业务，也帮助互联网设计师们了解并应用服务设计思维解决问题，期待和大家后续的更多交流。

来源：人人都是产品经理     作者：陈昱志Yeutz
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自上个世纪70年代图形化的人机界面出现，人与机器的对话从特殊命令行交互变为直观的图形界面，到后来语音、视频、动作等多模态的发展让人和机器的发展有了更多自然、直观的交互场景。

前言
自上个世纪70年代图形化的人机界面出现，人与机器的对话从特殊命令行交互变为直观的图形界面，到后来语音、视频、动作等多模态的发展让人和机器的发展有了更多自然、直观的交互场景。

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“整体不等于部分之和，意识不等于感觉元素的集合，行为不等于反射弧的循环。”一、格式塔的起源

格式塔的德文为“Gestalt”，意思为「形状」和「图形」，在心理学中可以看作是任何一种被分离的整体。格式塔心理学的研究源于视知觉，是现代认知主义学习理论的先驱，为后来的社会心理学的发展打下了坚实的基础，其创始人是韦特海墨、考夫卡和苛勒。

“如无必要，勿增实体”
“Make everything as simple as possible，but not simpler”

你听过用户心智模型这个名词吗？设计方案时有考虑过匹配用户心智模型吗？如何匹配？下文将梳理智模型到底是什么以及如何运用。

先问你一个问题。拼多多、淘宝、京东这三家购物平台，你认为它们的区别是什么？或者换个方式问你。买电器你去哪个平台？买衣服你去哪个平台？ 买垃圾袋你去哪个平台？是不是有了答案了？没猜错的话， 大部分人的答案是：买电器去京东、买衣服去淘宝、买垃圾袋去拼多多。你看，这就是一个购物心智模型，你的心里对这三家平台已经产生了固有的心智，如果让你去京东买衣服，你会不会觉得，有些别扭？没错，这就是心智模型。
百度百科对心智模型的定义是：“深植我们心中关于我们自己、别人、组织及周围世界每个层面的假设、形象和故事。并深受习惯思维、定势思维、已有知识的局限。”关键词是：故事、习惯、局限。

淘宝一开始就我们讲了一个故事，一个万能的集市，我们习惯在上面买衣服，但是也产生了局限性，那就是，当我们想买大额电器的时候，还是会选择京东。我个人对心智模型的理解是：我们内心深处对一个事物的看法。空口聊天多没意思，下面举个例子。这是一尊陶俑，第一眼你觉得她像什么？

是不是觉得像米老鼠？
为什么？
因为陶俑的头上的发髻和米老鼠标志性的耳朵很像。
如果你从没见过米老鼠，你还会觉得她像米老鼠吗？
一定不会。
这就是心智模型，你对头顶的大圆形的心智是“米老鼠”，所以一旦你看到类似的形状，米老鼠的形象就会浮现出来，这个发髻的形状和你心里对米老鼠的形象产生了匹配。

对心智模型有没有一点印象了？下面我们接着聊。

我不想用具体的界面来聊，那样的话太散，我认为要想理解一个概念，最好还是从“面”的角度来说，所以下面我会举一些商业上的案例来辅助理解。心智模型有哪三种运用方式？
第一种：创建新的心智模型
第二种：改变旧的心智模型
第三种：匹配现有的心智模型
可以理解成一件事情的新生、改变和延续。

下面咱们一个个来。第一种：创建新的心智模型
难度指数：难啊。
记得《盗梦空间》里最难的是什么吗？
最难的不是盗梦，而是植入一个想法。

创建新的心智模型有异曲同工之妙，都是让别人内心接收一个事物，需要刻意培养。
举几个例子。
当年外卖刚开始的时候，家家搞补贴，很多时候几乎不花钱就可以点外卖，后来这些福利没有了，为啥？
因为点外卖的心智已经培养好了，你离不开它了，所以平台可以“不惯着你了”。
还有唯品会的正品低价、瑞幸一开始的星巴克平替，这些都是他们想要植入到用户大脑中的心智。
为什么要费劲植入一个新的想法？
因为一旦植入了，就很难改变。
现在我身边的很多朋友想买一些低价的品牌都会上唯品会，买咖啡会喝瑞幸，一旦用户的习惯养成就很难改变，意味着什么？

意味着留存和转化的成本更低了。
第二种：改变旧的心智模型
难度指数：也难。
《盗梦空间》里小李子的妻子被他植入了一个想法“你不在现实世界里”，当他和他妻子回到现实世界后，他妻子仍旧认为自己不在现实世界里，这个被植入的想法已经根深蒂固，很难改变。
所以改变旧的心智也不简单。
例如小米最初主打极致性价比，后来想往高端路线走，很难，大家心里已经认准了小米就是“性价比之王”，也就是你的产品不仅要好还要便宜。
这就导致小米一涨价，大家就骂他们忘了初心……所以小米拆分出了红米主攻性价比，小米往高端发展，但是仍旧很难。

拼多多的百亿补贴也是一样的道理，一开始的砍一刀深入人心，大家对拼多多的心智已经成型：便宜，质量一般。拼多多想改变这个心智，推出百亿补贴，并承诺假一赔十，就是想告诉大家，我拼多多，也是有正品好货的。不过，效果嘛，见仁见智。第三种：匹配现有的心智模型
难度指数：相对简单。
其实匹配现有的心智模型，是相对最简单的方法，市场已经帮你把用户习惯培养好了，你直接使用，那肯定事半功倍，省时省力啊。
举个例子，大家最近有关注小米的 13 Ultra 吗？
小米和徕卡联合研发的，主打徕卡调色的相机。
我有一个同事就直接把手里的微单换成了 13 Ultra ，因为拍照足够好看而且便携。
这里不是要推销手机啊，是想让你们了解 13 Ultra 是个什么东西。
然后给大家看看它的手柄（一个配角，可以拆卸）。
是不是有些熟悉？和相机像不像？
这个手柄就是沿用了相机的心智模式。小结一下：
心智模型有3种用法：
新建：创建新的心智模型
改变：改变旧的心智模型
延续：匹配现有的心智模型下面聊聊，咱们怎么做才能更加匹配用户的心智模型？
同样的，我不会拿具体页面来举例，还是希望把思考方式分享给大家，而不是某一个页面的设计。

要想匹配用户的心智模型其实就三步：

了解业务、了解用户、竞品调研。
或者可以这么说， 在懂业务、懂用户的基础上，还要了解行业内的通用做法。

1）了解业务
一定要了解业务，为什么？
因为好的设计方案千千万，但是匹配你的业务的方案才是好方案，如果不了解业务，可能设计出来的方案就是自嗨，例如网上很多的dribble风设计。

又比如说手机浏览器一般都把搜索框放到屏幕顶部，而夸克浏览器却把搜索框放到了下面。
为什么？

因为夸克想推翻传统的浏览器，想打造一款更年轻更好用的浏览器，把搜索框放到下面也是满足他们的业务诉求，现在手机屏幕越来越大，搜索框放在下面手指操作更加方便。所以，一定要先去了解业务。
拼多多和淘宝同样都是电商平台，可它们的用户心智相差甚大，因为最后方案设计是服务于最初的业务目标的，业务不同，呈现的方案也不一样，最后让用户形成的心智也不同。

2）了解用户为啥？给老人和小孩设计的界面能一样吗？
就拿颜色和文字来说。
小孩喜欢高饱和、丰富的颜色，而老人则需要考虑在各种场景下都能看得清楚信息的颜色。
小孩喜欢圆润的卡通字体，而老人需要识别度更高的字体，更大的字号。

不同的用户，采用的设计一定是不同的，只有了解了他们的喜好和痛点，才能做出符合他们心智模型的设计。3）竞品调研为啥要竞品调研呢？
因为竞品和我们的产品类似，那么意味着用户大概率重合度也高，甚至业务上都有一定相似度，那么意味着，竞品的方案，大概率是经过市场验证的符合用户心智模型的方案。
你看，既然竞品已经给咱们打了个样，为何还要自己闷头造轮子呢？

咱们目的是解决问题，又不是为了证明自己很厉害。
但是，不要误解，我不是说照着竞品抄，而是取长补短，所以不仅要调研，还要分析，分析就是把竞品的优劣势找出来，好的地方咱们可以酌情借鉴，不好的地方，咱们也要避个雷嘛。
好了，小结一下，要想匹配用户的心智模型，一定要了解业务、了解用户，还要做竞品调研了解市场的通识性做法。

作者：馊面包
来源：站酷
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

不知道你会不会经常经历这个情况：

1.自己设计的交互稿，不知道能不能再优化。
2.审别人稿的时候，不知道提的意见是不是全面和更有价值的。
3.看别人作品，不知道怎么分析别人的作品，挖出有价值的点。

这些情况的出现我想是因为我们是通过回忆以前的经验来记起知识，然后去设计或者审查设计稿。所以很考验我们过去的经验和记忆力，一旦设计的是一个不是很熟悉的需求，我们能回忆的知识点很少，那我们会去借助大量的参考去完成交互设计。

设计工具类产品需要综合考虑用户需求、产品功能和用户体验。以下是大厂高手总结的5个设计要点：

1. 简洁而直观的界面设计：工具类产品应该拥有直观的界面设计，减少用户的认知负担和操作复杂度。关键功能应该明确可见，界面元素的排列应该合乎逻辑，并遵循常见的设计模式和交互规范。

2. 强大而高效的功能：工具类产品应该满足用户的实际需求，提供强大而高效的功能。产品应该具备核心功能，并结合用户反馈不断优化和升级，以提供更加丰富的功能和更好的用户体验。

3. 清晰而详尽的文档和教程：工具类产品应该提供清晰、详细的文档和教程，帮助用户了解产品的特性和功能。文档和教程应该包含逐步指导、示例代码和常见问题解答，以减少用户在使用过程中的困惑和迷失。

4. 友好而高效的技术支持：工具类产品的技术支持应该友好、高效。产品开发团队应该设立专门的技术支持渠道，快速响应用户的问题和需求，并及时提供解决方案。技术支持人员应具备专业知识和良好的沟通能力，能够帮助用户解决问题和提供专业建议。

5. 持续的更新和优化：工具类产品应该持续进行更新和优化，以适应用户的不断变化的需求和技术环境。通过用户反馈和市场调研，及时修复bug、改善性能，并增加新功能和改进既有功能，提高产品的竞争力和用户满意度。

总之，设计工具类产品需要从用户的角度出发，以用户为中心，注重界面设计、功能、文档、技术支持和持续更新等方面的要点，以提供优质的用户体验和满足用户的需求。

今日分享这篇文章是蓝蓝设计的原创文章，未来将会持续在平台上分享关于设计行业的文章。此外蓝蓝设计建立了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，添加vx蓝小助ben_lanlan，报下信息，蓝小助会请您入群。同时添加蓝小助我们将会为您提供优秀的设计案例和设计素材等，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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