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如何为日本市场打造多场景设计语言

鹤鹤 设计思维

围绕「如何更好地触达日本用户」这一目标,并行探索了两种不同的设计方向:
一种侧重‘日式美学体验’,另一种侧重‘saas商业信任’。
这个过程引发了我们关于「美学价值」与「商业目标」如何平衡的深度思考,本文旨在沉淀与分享我们团队的这次探索过程与方法论。
首先,设计之前先读懂日本美学的“潜台词”:
日本设计常被视为高级感的代名词,其设计感强的同时能保证信息足够清晰明了。这背后是深植于其传统哲学的独特美学——「间」(Ma)与「侘寂」(Wabi-Sabi),一种于克制中见风骨的艺术。它并非悬浮的理论,而是可以被转译为现代设计语言的实用准则。
对我们而言,其核心是
通过克制的色彩、有序的留白和对细节的极致打磨,践行“少即是多”的哲学理论
一、色彩:「和风三色」的碰撞
在色彩选上,我倾向于从日本传统色谱(https://nipponcolors.com/)中汲取灵感。相比于高饱和度的色彩,源自自然的
低饱和度、低明度的配色
更能营造出沉静、雅致的氛围。为了让设计更具识别性,会考虑适度选择
樱色、松绿、靛蓝
三个颜色,唤起用户对日本文化的深层共鸣。
简单来说:樱色、松绿、靛蓝这三种颜色,虽然没有一个官方固定的名称,但它们的确是能够完美代表日本传统审美和自然观的经典色彩组合,之所以如此具有代表性,是因为每一种颜色都深深植根于日本的自然、文化和历史之中,感兴趣的同学可以自己去了解一下,在这里我们把它们简称为
「和风三色」。
 
二、布局:严谨的留白与“直角vs圆角”的思辨
布局是日式设计的灵魂,而留白(间)则是其精髓。
视觉元素间的留白比例通常会达到30%-50%
,远超一般的设计标准。这不仅是为了美观,更是为了引导视线,让信息有序地呈现。设计中严格遵循网格系统,对文字与图片的间距、字体的行间距进行精细到像素级别的调整,构建一种“板正”的秩序感。
参考:https://www.webdesignclip.com/
 
这里有一个很有趣的细节值得探讨:
边角处理的选择
选择圆角——能带来亲和、自然的感觉,符合一部分日式设计中对
“有机形态”
的追求。
选择直角
——
基于严格网格系统的排版中,锐利的直角能够最大化地强化秩序感和专业性,让整个界面看起来如同精心切割的木工作品,精准而有力。
选择哪一种,取决于想传递的具体气质,我们也是应用到了不同的场景里进行尝试。
三、图片:承载“视觉呼吸”的侘寂之窗
在日式排版中,图片往往不只是信息的补充,更是
营造“视觉呼吸感”的关键载体
因此,在图片选择上,需要格外注意它能否传达出「侘寂」美学中那种对不完美、无常、自然的敬畏感。
通过
大量的留白来突出主体
,引导观者进入一个宁静的哲学意境。
它们与文字和图标一起,共同构成了那个充满呼吸感、值得细细品味的设计空间。
 
站点实战复盘——两种设计策略的并行探索:
一、 两种设计哲学(方案)的碰撞
1、以‘日式美学优先’建立情感连接
方案A ————
  •  
    沟通方式:
    感性沟通——传达“我能让你变得很有品位”的概念,向他们兜售一个关于“理想之家”的筑梦工具;
  •  
    设计目标:
    希望能第一时间抓住用户眼球,让用户感知到这是一家高级的公司;
  •  
    风格调研:
    在本地用户投票调研中拿到了不俗的票数,说明成功地引发了用户“共鸣”;
  •  
    差异化:
    在普遍SaaS网站中,风格比较独特鲜明;
  •  
    总结:
    通过大面积的留白、克制的和风配色、以及严谨的网格系统和锐利的直角,去传递产品的专业与品位,旨在先与用户建立情感共鸣。
     
     
2、以‘本土信任优先’驱动商业转化
方案B ————
  •  
    沟通方式:
    理性沟通——传达“我们很厉害”的概念,告诉用户我们在卖一个“解决方案”;
  •  
    信赖感强:
    蓝色主色搭配黄色的辅助色,配合线条插画,是日本SaaS网站建立用户信任的“标配”元素;
  •  
    风格清晰:
    明确的SaaS风格,降低用户认知成本,同样在本地用户投票调研中拿到了不俗的票数;
  •  
    总结:
    符合日本主流SaaS网站的设计范式,开门见山地展示了软件的核心功能、客户案例墙、增长数据,通过“理性沟通”,用最快的速度告诉用户“相信我,我能帮你解决问题”;
 
*配图仅截取方案的某一部分
二、团队的决策与沉淀:设计策略的“情境化”应用
经过用户调研和团队内部的深入讨论,我们达成共识:在SaaS官网这一
以“转化”为核心
的特定场景下,以方案B——“信任优先”的策略更贴合现阶段的商业目标。
它在建立用户信任、降低认知和决策成本上表现更优,是更稳妥的市场切入策略。最终上线后,我们的结论也在日本市场中得到了相应的数据验证。
当然,我们对于方案A的验证也没有完全舍弃,而是应用在线下推广的应用中,在平面设计领域尽可能发挥出日式美学的魅力。
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三、设计的答案,永远在“情境”之中
我们只是在不同声道上与用户对话,作为设计师,我们的目标就是成为一个“多声道”的沟通者,既要懂得如何用“工程师”的语言搭建高效的转化桥梁,也要懂得如何用“艺术家”的语言构建引发共鸣的情感空间。
这或许也是国际化设计最迷人的挑战吧!
 
 
作者:群核科技MCUX
链接:https://www.zcool.com.cn/article/ZMTY3ODA2OA==.html
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。
 

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为什么 AI 产品都爱用蓝紫色?背后藏着色彩心理学与行业巧思

鹤鹤 设计思维

打开手机里的各类 AI 应用,你大概率会被一种蓝紫色调 “包围”:通义 APP 的 logo、百度的问 AI 按钮、钉钉的 AI 表格图标、讯飞星火的官网 banner……
 
可用的色彩那么丰富,为何 AI 产品偏偏对蓝紫色 “情有独钟”?其实这种选择并非设计师随意为之,背后既贴合大众的认知习惯,也藏着心理学逻辑与行业设计巧思。

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一、色彩设计心理学:精准契合 “稳重 + 创新” 的核心需求

 
颜色从来不止是视觉装饰,更承载着大众的心理联想,而蓝紫色恰好精准踩中了 AI 产品最需要的两大认知标签 ——“靠谱稳重” 与 “前沿创新”。
 
蓝色自带的 “信任感” 早已深入人心:支付宝用蓝色传递安全可靠,多数科技品牌以蓝色彰显专业严谨,AI 产品自然也借助这份 “信任红利”,让用户从视觉上就先认可其技术实力。
 

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但仅靠蓝色远远不够,AI 功能还需凸显 “新意”,避免陷入传统科技产品的沉闷感。此时紫色的加入,恰好补上了 “创新感” 的缺口:紫色由蓝色与红色调和而成,既保留了蓝色的理性稳重,又融入了红色的活力,却无红色的刺眼感,比蓝色多了几分创造力与神秘感。

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这种 “理性基底 + 创新活力” 的双重质感,堪称为 AI 量身定制 ——AI 既要靠严谨算法体现逻辑,又要靠创新功能吸引用户,蓝紫色的组合完美适配这一核心特质。

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以钉钉为例,其主色调为蓝色,但在 AI 相关设计中大量融入紫色调:官网首页 banner、分类卡片、功能按钮、UI 界面及装饰图形等,均采用蓝色搭配浅紫、粉紫的组合,既保留了品牌的专业感,又传递出 “能创造新价值” 的工具属性,精准契合 AI 突破常规的定位。这种 “蓝色稳根基 + 紫色添新意” 的搭配,让 AI 产品既不冰冷遥远,又不失专业可信度。
 

二、打破科技色惯例:在同质化中实现差异化突围

 
早年科技圈几乎是 “蓝色的天下”:海外的 IBM、Meta、微软、推特等品牌,均是蓝色的重度使用者;国内不少互联网品牌的主题色选择,也或多或少受此影响。

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若 AI 产品继续沿用纯蓝色,极易在同质化竞争中被淹没,而蓝紫色则成为最具性价比的破局方案。一方面,蓝紫色调未脱离 “科技感” 的大众认知框架,不会让用户产生陌生感;另一方面,鲜艳的蓝紫渐变自带强烈视觉吸引力,能营造出未来感与现代感,快速抓住用户眼球。随着越来越多 AI 产品采用这一配色,蓝紫色逐渐成为行业视觉约定,帮助用户快速识别 AI 工具与相关内容。

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阿里通义千问便是典型代表:设计中摒弃了阿里系传统的橙红色,也未跟风科技圈的纯蓝色,转而采用青蓝到亮紫的渐变设计,从 logo、页面 UI 到宣传海报,均贯穿蓝紫色调。既与其他 AI 产品形成差异化辨识度,又牢牢扎根于大众对 “科技色调” 的认知,实现了平衡与突围。
 

三、数字场景 “天生百搭色”:适配多场景使用需求

 
AI 产品需适配手机、电脑等多终端的日常使用,而蓝紫色恰好是数字场景的 “理想配色”,经得住各类屏幕与使用场景的考验。
 
其一,显示效果友好。蓝紫色在屏幕上不会像红、黄色那般刺眼,也不会因过浅而模糊不清,尤其是渐变效果,能在手机、电脑上呈现出丰富层次感。无论是深色模式下的护眼需求,还是浅色模式下的醒目度要求,蓝紫色都能完美适配,契合用户昼夜切换的使用习惯。

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其二,视觉效果突出。蓝紫色搭配和谐不易出错,同时贴合当下设计潮流,能让用户直观感受到产品的新潮感,提升对产品的好感度。
 
当然,蓝紫色并非 AI 产品的 “万能公式”:ChatGPT、腾讯元宝采用绿色主题,更显活泼灵动;ima 页面以浅绿色为主,按钮等元素搭配深灰色,无明确主题色;纳米 AI 的 logo 选用红色,风格特立独行(这类配色在 AI 产品中相对小众,不建议轻易尝试)。

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但对绝大多数 AI 产品而言,蓝紫色仍是最稳妥的选择:既契合大众对 “靠谱科技” 的认知,又能在竞争中脱颖而出,还能适配各类使用场景。下次再看到蓝紫色调的 AI 产品,你便会明白,这背后藏着设计师精准拿捏用户心理的 “设计巧思”。
 

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一个完整的B端设计流程

鹤鹤 设计思维

 
从渡轮预定,认识业务概念
这次案例是一个我最近在预定的船票预定服务,由一家叫名门大洋的渡轮服务公司提供。下面是对它预定的简单介绍:
步骤1:打开官网,到 [船上生活] 模块查看有哪些船(只有两艘)和房型,以及船上有哪些服务设施等。

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步骤2:进入 [运费和费用] 模块,先看他们的预约规则,然后打开他们提供的PDF查看预定的日期和价格,来确定自己想要选的房间。这里房型价格和热门时间有关,官方分了A、B、C三个价格档来对应热门冷门时间。
 
步骤3:进入 [预定] 模块,填写个人信息和想预约的房型,房型选择有3个,如果前面的选择满房就向后递补,填写完成后,就可以点击发送预定信息。
 
步骤4:隔日等待反馈邮件,到邮箱中查看。还能预定的话就会有一个链接,进入链接中进行支付。之后就可以获得登船的凭证。
 
后续的细节就忽略,一个简单的买票缓解,操作起来这么麻烦,是不是感觉非常陌生,这是因为国外有很多服务的预定都需要到官网预定,和国内出行完全依赖综合旅游软件如飞猪、携程、去哪儿等不同。
而这个订票的流程,到审核(人工的)回复的整个过程,就叫 —— 业务流程,是一个被设计好并标准化的商业实践过程。
每家公司的经营都会包含大量的业务,房间预定只是它的其中一个业务,还包括登船、房间清理、物资采购等。而每个常规的业务的执行如果全凭员工自己的想法、感觉,那么企业的运转一定会一团乱麻。所以经营者就要针对这些常见的业务,设计出相应的流程出来进行标准化,让员工和顾客遵循这套流程来完成商业活动。
而业务只有流程框架还不够,必须包含大量的细节,比如前面提到的不同定价时段,满房的递补,退票的方式等等,这些都是业务流程中的细节规则,我们可以统称它们为 “业务逻辑”。
简单来说,企业经营要先确定业务,然后设计流程,再制定具体的业务逻辑,形成完整的商业闭环。但这和设计师有什么关系呢?
 
 
因为业务是产品的出发点,常规项目只有业务形式确定下来,才会进入产品的设计阶段,而不是先设计产品功能再让业务去适配它的特性。而产品后续一系列的复杂、抽象、晦涩的决策也全都和业务有非常大的联系,
如果设计师不先理解业务,就可能无法理解产品的需求和决策,导致最终的设计结果和目标想去甚远。
 
 
从业务到需求的制定过程
这个预定过程对于熟悉国内互联网的我们来说肯定是太复杂了,用个线性流程表示的话,对比如下:
 
国内软件预定:打开软件 - 搜索船票 - 选择日期 - 选择房型 - 完成支付
官方网站预定:搜索官网 - 打开官网 - 查看房型 - 查看价格 - 填写信息 - 等待回复 - 查看邮件 - 完整支付
 
从字面上感觉可能不明显,但实际上操作时长、点击次数以及总消耗时间,它的做法远比国内的服务慢,加上细节里有很多会延长完成时间的逻辑,比如没有想要的房型就要重新去选一遍,而这在国内软件里一开始就能知道直接规避掉。
这个业务过程非常的原始,后台可能有一个简单的收件系统,由人工来逐一审核提交的邮件,创建订单,然后再提交回复。
如果我们要提高这个业务的效率,就必须要改进这套系统,将人工的机制进行简化,即客户可以直接在前端完成筛选、预定、支付的操作。相信大家都很熟悉这种操作过程,而这种改进就叫 ——
企业数字化升级
。就是本来使用人工或者很原始的方式执行的业务流程,引入数字化的系统、产品,来提升它的运行效率。
 
而产品经理要在这个过程做业务的分析,具体分析什么呢,可以简单总结成:
  •  
    当前的业务是什么样的
  •  
    当前业务存在的具体缺陷
  •  
    构思产品的整体框架形态
  •  
    确定产品的具体功能需求
 
前两点前面已经解释过了,当前业务是存在缺陷的,而产品经理必须先理解完业务和找出问题,才能进行后续工作,而不是直接忽视背景打开 Axure开始画图。
有了问题,下一步就是建立产品的框架,比如这个业务会涉及到多个端,产品就要先创建多个端的功能框架出来,包含的端可以简化成下面三个:
 
用户端就是普通的网页预定模式(这里不讨论APP和小程序等),让用户直接选择日期、船型、房型后支付获取凭证,非常容易理解,不用多做介绍,我们重点放在管理端和后台服务的解释上。
 
TIPS:这里有个可以思考的小点,没做用户系统你们可以分析下为什么。
 
在管理端上,管理员已经不需要手动审核预约了,所以只需要对订单和账单(这是两件事)有查看和管理的操作即可,来完成一些特殊业务事件的处理。
而在后台服务上,就要确定有哪些数据信息,以及处理它们的方式。比如订单的支付、退款,会涉及到非常复杂的后台处理过程,包括不同支付方式接入、对不同货币的支持、资金的转出等等。其它功能还包括房型数据更新、价格数据更新。这些都是用户端和管理端无法直接看见,但又在真实运行的功能。
根据上面对不同端的分析和构想,就可以创建产品的 —— 功能架构图,比如下面这个极简的版本:
 
对于一个成熟的产品经理来说,进一步制定产品的需求肯定不是直接打开Axure画原型,而是先围绕业务的需求制定 —— 数据字段。
数据字段即前、后端服务中要存储、计算、展示的具体对象。比如一个房间,前端页面会展示房间名、价格、人数、面积、类型、评价等各种数据。但这些数据不是凭空出现的,而是要先计划和开发才能实现的内容,且不同字段背后可能还包含复杂的设置或计算规则。
所以产品要花很多时间分析应该记录哪些数据字段,这些数据怎么产生,背后有什么逻辑,在前端显示的标准是什么。
 
用个更具体的案例来解释,比如要创建房间价格这个字段,这个字段的值就具体价格值。但是房间的具体价格不是固定的,包含三个档位,根据日期决定的档位进行灵活的变动。所以要实现正确的价格显示,光有一个房间价格字段是不够的,我们需要建立更多字段来满足它的使用,包含:
  •  
    房间基础定价:房间的基底价格,用于做计算的基数
  •  
    房价当前系数:根据忙时和闲时变更定价的系数,比如忙时是原来的1.5倍,闲时是原来的0.8倍
  •  
    房间当前价格:根据定价基数x 系数得到的当前价格,是前端展示和付款的具体金额
 
这是个非常简化的版本,除了使用基数x系数的逻辑外,也可能直接给房间制定A、B、C三个价格的字段直接填价格不做系数计算。在真实项目中,该功能会创建得字段数远不止这些,产品还需要去明白数据的来源、计算逻辑、应用规则。
对于成熟的项目来说,项目的数据字段就是业务需求的延展,是整个业务正常运行的基石和原材料,产品制定的需求就包括它们的内容和规则,再让后端工程师去实现出来(而不是后端自己凭感觉想)。
有了上面这些准备,那么产品应该做成什么样就清晰很多了。下一步,产品经理就可以先用思维导图去规划管理端的页面结构与内容,而这种思维导图通常被称为 ——
产品地图
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规划完产品地图后,下一步才进入正式的产品原型设计过程,将我们对产品应该做成什么样通过原型线框图表现出来,只要能让其他人理解我们的意图即可。
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当然只看图是不够的,很多细节的决策和逻辑就需要添加文字的说明,这种结合原型+文字的需求就交 PRD需求文档。它的作用是让设计师、程序员、测试工程师可以看懂并把它们做出来的 “施工方案”。
而作为B端UI设计师就要在了解业务和获得这些需求后,才能明白我们后面应该完成哪些工作,输出什么样的界面内容。
 
B端设计的前期分析要求
在项目中B端设计师的工作可以分成三个步骤,即:
 
前期准备要做的事情很多,包括参与立项的各种会议,接收各种信息和要求。但占据我们最多精力的工作,就是展开对项目设计的 —— 前期分析,这也是很多同学在作品集包装中看到的大段分析文本的来源。
 
每个项目前期的分析内容都有差异,但我们大体可以总结成以下几个模块:
  1.  
    项目分析
  2.  
    业务分析
  3.  
    产品分析
  4.  
    体验分析
  5.  
    设计分析
 
项目分析就是了解整个项目背景的过程,比如这个企业的背景、提供的服务、业务的内容等等,最重要的目标就是 ——
明确项目目标
,即项目要实现什么成果的预期。在这个渡轮项目中,项目的目标可以总结成提高顾客预定的效率和体验,同时降低人工审核处理的工作量。
了解这些信息是最起码的要求,假设你不了解这些项目的信息,直接开始跟着产品原型画图肯定是非常迷茫的。就像一个士兵被分了把枪到前线接收指令,你并不知道自己为何而站,为什么要占领前面那些陌生的高地。
业务分析则是了解项目具体面向业务的具体流程、规则、逻辑。渡轮的预定业务逻辑我们上篇已经探讨过了,很容易理解。但我们的项目是对原先业务流程的优化,这就意味着业务端必然会发生一定的改变,我们就要清楚这个改变的原因,旧业务的模式和缺陷,以及新业务的形态和优势。
 

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这些信息主要从产品经理那里了解,或者他在特定的会议中会提供,就看你有没有认真听了。即使没说也可以主动提问,这个问题并不复杂。
再接着就是产品分析,这个分析是理解产品经理规划的产品是什么样的,即通过查看原型和文档来理解他的意图。虽然只是看,但理解起来并不会太轻松,越复杂的项目理解起来成本越高,所以我们也称这个过程是一个分析过程。
如果不能理解这个逻辑,就可以找一本相机说明指南仔细阅读,即使这本指南写的事无巨细,你要彻底搞懂它有哪些产品功能和对应操作逻辑,也要花费大量的精力和时间。

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再下一步,就是体验分析部分,而这里要我们发挥主观能动性的部分就多了。通常,体验分析的目标,就是在产品需求确定后去找到有哪些可以提升体验的地方,确保最终设计的成果能让用户感觉体验更好。
要实现这个目标就要尽可能了解用户,即 ——
用户调研
。因为体验是基于用户产生的,只有足够了解用户你才知道怎么面向他们做什么。虽然用户调研的方式多种多样,但在B端领域中用研却很简单,因为我们更容易直接和系统的操作员(不是用户端消费者)沟通,了解他们的诉求。
然后根据他们的诉求,来推导产品应该怎么设计、怎么优化更能满足他们的诉求,技术处体验方案。这个过程可以讲的内容有很多,篇幅关系不在这里展开,了解体验分析对B端项目来说是非必须的,大致理解概念即可。
最后就是设计分析,即根据前面的获取的信息,思考接下来的设计应该完成哪些工作,以及交付什么样的结果。用更直白的话说,就是足够了解自己的工作目标和任务。
因为产品需求不会清晰的写着设计师要完成多少个页面,画多少个图标,制作多少动效,如何和程序员协作等,所以我们要自己对 “确定要做” 的和 “可能会做” 的事情进行分析,才能确定工作量。
 
以上就是前期准备中要分析的内容,根据项目的大小会花费不同的精力和时间,但不会太多。它们远没有大家想象中复杂,准备做的越多,后续设计的效率也就越高,过稿率也会更高。
 
B端设计的实践与交付
前面完成分析工作以后,下一步就可以展开设计相关的工作了。而正常设计流程绝不是打开Figma 创建第一个画布开始一次性画完所有内容就结束了,而是要分为不同阶段,逐步完成不同内容的设计。
我们可以简单分为下面几类设计对象:
 
首先是交互设计,交互是B端最重要的设计对象,决定产品界面的布局和操作方式。很多新人以为交互是产品经理完成的,但实际上他们制作的产品原型只包含了少量的交互信息或是完全没有。
所以设计师需要去填补交互信息,即产品怎么使用的规则。如果项目简单,比如我们这次设计的预定系统,因为操作和交互很少,是可以先把设计做完以后再考虑交互的问题。但如果项目很复杂,就肯定要提前通过原型的方式把交互先确定下来,再完成后续的界面视觉设计。
为什么要做交互设计,我们假设房间的退款流程非常复杂,要经过人工操作和审批还有检查等十几个流程才能完成退款,中间有非常多的操作。如果我们不先做交互直接做页面,很可能会因为各种错误、意见要重做,这会造成巨大的时间浪费。在项目中先完成交互的最大贡献就在提高效率,而不是增加额外的工作量。
 
确定了功能、布局、交互以后,完成界面就变得轻松了也容易理解,而主要的难点就是你想做出什么风格的界面,就是设计师自己发挥和探索的部分了。
 
对于小型项目来说,完成界面的设计基本就可以进入后续的交付工作了。但如果是规模较大的项目,就需要再设计过程中制定 ——
项目设计规范
,来确保多人协作或未来迭代时设计的一致性和效率。
而B端项目设计规范主要包含三个部分内容,即 ——
布局规范、样式规范、组件库
布局规范是B端界面框架、全局组件、响应式规则、栅格参数的标准,这些内容决定了项目的整体布局和框架的一致性。
 
样式规范则是UI元素上使用的样式参数标准,比如色彩、字体、字号、圆角、投影等。在Figma中提供的Style样式功能,就是解决样式规范应用的重要工具之一。
 
组件库是将设计好的UI元素进行统一整理的地方,因为B端不同B端界面中有大量重复应用的设计元素,所以我们会这些元素进行汇总,存放到固定的位置方便后面复用,而不用每次都重新设计一遍。
Figma提供的Component,就是帮助我们将组件进行存储并复用的功能,通过它可以很快的完成对同一个组件的汇总、编辑、复用。
 
设计的最后一个部分,就是动效设计了。但在B端中,这部分的设计需求其实非常少,比如我们本次项目的界面就很简单,完全不需要画蛇添足去添加动效。只有在完成界面设计后确实需要制作动效演示的地方,设计师才会去制作相关的动效演示。
所有设计完成且通过团队的评审以后,那最后的工作,就是协助程序员交付你的设计了。而交付部分包含 ——
标注切图和设计走查
两个步骤。
标注切图就是提供项目的标注文件,让程序员可以看到设计的具体参数和说明,比如字号大小、间距、色号等等,他们需要根据这些信息完成对页面开发的参数设置。切图则是提供图标、图片、LOGO等无法用代码实现出来的视觉元素,它们需要将这些图形置入到前端项目文件内,才能在页面中正常显示。
标注和切图的实现方式有很多种,今天最主流的方法有两种,一种是直接使用 Figma的团队协作完成,另一种是上传蓝湖这类专属的标注、切图工具。

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最后的设计走查,是前端工程师在完成前端页面开发以后,设计师去检查软件界面的 “还原度”。前端界面开发类似室内装修的施工,即使有详细的图纸最后的施工结果也可能想去甚远。
所以作为最熟悉设计稿的角色,设计师就需要去检查开发出来的结果存在哪些问题,并通过特定工具来提交这些错误并监督程序员完成对它们的修复,让前端实现的界面和设计稿尽可能一致。
在B端项目中,往往留给设计走查的时间很少,所以最终上线效果大多和设计稿的差距极大。而专业B端设计师就要依靠自己的经验,尽可能在整个项目的开展过程中避免两者的差距过大,这就是另一个话题了。
完成以上这些步骤以后,我们在本次项目的设计工作就基本结束,最终就是等待项目被开发完成并最终上线了。



作者:酸梅干超人
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B 端设计师为何要懂技术?该懂哪些技术?

鹤鹤 设计管理与成长

对于 B 端设计师来说,“懂技术” 并非意味着要掌握编程、亲自写代码,而是要从框架层面理解特定技术的原理、运行逻辑,以及落地实现的相关限制。这从来不是 UI 设计师的专属要求,而是整个设计行业的通用专业准则 —— 设计的核心本就是解决方案的策划,任何设计最终都要通过具体的实施环节落地。就像平面设计要适配印刷标准、工业设计需契合制造工艺、室内设计要衔接施工规范,脱离落地标准的设计,终究只会变成无法落地的 “飞机稿”。兰亭妙微深耕 UI 设计与开发领域,团队设计师始终保持持续学习、稳步成长的状态,在 B 端UI设计上积累了丰富实践,相关作品案例可在我们的官方网站查看。

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作为专业的 UI 设计师,了解技术是输出有效设计方案的核心前提。若忽视技术限制,设计稿极易因无法实现被驳回,严重拖慢项目推进效率。除此之外,对技术的认知还能帮助设计师更深度地思考设计与项目的关联,精准预判方案实现难度,优化与前端的交付对接方式。设计师与前端工程师的沟通矛盾,很大一部分根源就在于设计师对技术的不了解,输出的方案要么无法实现,要么实现成本极高,如同产品经理要求设计 “五彩斑斓的黑” 一般,忽视了对方的专业限制。懂技术与不懂技术的设计师,在项目推进效率上差距显著,这也是懂技术的设计师更具职业竞争力、更受行业认可的关键原因。
 
而对于 B 端设计师,懂技术还有着更为特殊且重要的意义:B 端领域中,有大量产品是面向技术领域提供服务的。常规 B 端服务面向无技术背景的商业用户,如仓库管理员用 ERP 查库存、职员用 OA 提交工单;但面向技术领域的 B 端产品,主要服务于企业开发环节,需程序员操作以提效降本,比如云服务供应商的产品,只有具备专业技术知识的程序员才能熟练使用。
 
云服务只是其中一个方向,区块链、数据大屏等领域的 B 端产品也均是如此,即便操作使用者是程序员,其界面设计仍需专业设计师完成。只有具备一定技术知识积累的设计师,才能精准理解这类产品的需求,而非单纯跟着产品原型画图、对设计内容一无所知。尤其近年 AI 技术快速崛起,AI 相关 B 端服务数量大幅增长,这类产品依托技术搭建,需要用户完成特定配置才能实现服务,若设计师不了解 AI 及基础技术原理,根本无法开展有效设计。如今行业新增的 “B 端 AI 设计师”,并非指用 AI 生成设计,而是指专门设计 AI 类产品、且具备一定 AI 技术认知的设计师。可见,懂技术不仅是 B 端设计师完成日常工作的基本要求,更是拓展职业边界、抓住行业新机遇的重要助力。
 

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一、B 端设计师该懂哪些技术?

 
明确懂技术的重要性后,设计师需要掌握的技术知识,并非零散的编程技巧,而是能搭建起技术认知框架的核心方向,具体可总结为五类:
 
  1. 前端界面的实现逻辑
  2. 后端的功能框架和服务
  3. 前后端联调的过程
  4. 产品的部署和运维
  5. AI 的生成和处理流程
 
接下来将对每个方向的核心概念、学习价值及入门方法做简单解析,帮助设计师快速建立基础认知。

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二、各技术方向核心解析与学习建议

 

(一)前端界面的实现逻辑

 
这是与 UI 设计师关联最紧密、距离最近的技术内容,指前端实现界面样式、交互与动画的底层逻辑,这里的前端是广义概念,涵盖网页、iOS、Android、小程序、桌面端等所有系统的用户界面。
 
不同系统的开发语言虽有差异,但实现前端界面的核心逻辑大体一致,因此设计师只需吃透其中一种,便可触类旁通。对 B 端设计师而言,网页前端是最佳学习对象:一方面,B 端工作中接触最多的就是网页项目;另一方面,网页前端是所有前端类型中最简单、最易上手的。
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网页前端的核心由 HTML、CSS、JS 三种语言构成:HTML 和 CSS 是搭建网页框架、定义样式的标记语言,JS 则用于实现逻辑运算与交互处理。对设计师来说,重点系统学习并动手实操HTML 和 CSS即可 —— 从程序员的视角,二者并非真正的编程语言,只是标记和样式语言,学习门槛极低,实操却能带来极大价值:既能深度理解界面的实现过程,搞清楚为何相同参数下,开发效果与设计稿会存在偏差;也能快速建立正确的前端认知,明白样式与逻辑是前端工作的两个独立部分,实现界面效果只是前端工作的一小部分。

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(二)后端的功能框架和服务

 
这一方向要求设计师建立对服务器层面的认知,了解产品的运行机制,以及后端程序员的核心工作内容。这对设计师理解界面中复杂的字段、数据逻辑至关重要,部分复杂的 B 端交互设计,更是需要基于对后端服务和数据的理解才能完成。
 
设计师可从 B 端服务的框架图切入学习,B 端的 SaaS、PaaS、IaaS 类服务,均是对后端技术架构拆解后形成的产物。若遇到陌生专业名词,可借助 GPT 工具快速查询解析。同时需重点理解:后端代码的存储位置、运行方式,以及代码与数据库之间的关联逻辑,这是理解后端工作的核心基础。

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(三)前后端联调的过程

 
前后端联调,即让前端程序与后端程序建立连接、实现数据传输的过程。前端与后端程序是运行在不同硬件上的独立程序,默认无任何关联,需要开发人员通过技术手段为其搭建沟通桥梁,这就像将主机与显示器、鼠标、键盘连接,才能形成一个可正常运作的整体。
 
联调的核心概念是API 接口,这是前后端程序连接的关键节点,如同主机后侧的各类插口 ——3.5mm 圆形插口、USB 插口、Type-C 插口,不同插口对应不同的 API,只有搭配适配的 “接头”,才能实现数据通信。
 
API 是项目中的核心技术点,产品经理、前后端工程师都会投入大量时间处理 API 文档、推进 API 联调,也是项目会议中的高频讨论内容,直接影响产品需求的落地。建议借助 GPT 工具对 API 进行深度解析扫盲,理解这一概念后,设计师便能听懂项目会议中大部分开发术语,避免陷入认知盲区。

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(四)产品的部署和运维

 
前端、后端、联调知识,能支撑起一个基础的互联网产品,但随着技术发展,后端架构愈发复杂,云服务平台的产品与服务类型也随之丰富,想要理解这些复杂的后端服务,设计师必须具备一定的运维知识
 
如今的后端岗位(不含算法)主要分为两类:后端程序开发与运维。后端开发的核心是实现产品的各项功能,而运维的核心是搭建网络运行环境,将开发好的代码部署到服务器中,确保产品能正常、稳定运转。若想理解二者的分工与价值,可参考相关的 DevOps 扫盲资料,建立基础认知。
 
理解运维知识,不仅能让设计师对互联网产品的运行机制有全新认知,更能精准理解云服务、区块链等技术类 B 端产品的服务本质,知道这类产品能解决哪些实际问题。若时间充裕,建议打开大型云服务平台,查看其产品列表,对陌生的产品与服务名词逐一查询扫盲,快速积累行业知识。

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(五)AI 的生成和处理流程

 
AI 技术的应用愈发广泛,而几乎所有 AI 应用都离不开 B 端界面的支持,紧跟时代发展,理解 AI 的生成与处理流程,是 B 端设计师的必备能力,尤其是对主攻 AI 类 B 端产品的设计师而言,这一知识更是核心刚需。
 
理解 AI 技术应用,首先要区分 AI 大模型的种类与应用方向,从外行视角,可将大模型简单分为四类:
 
  1. 计算机视觉模型:对图像进行生成、检测、分类,文生图是最常见的应用;
  2. 自然语言处理模型:对文字进行分析并返回文字结果,ChatGPT 是典型代表;
  3. 语音处理模型:实现语音识别、合成、输出,如短视频的合成人声;
  4. 多模态模型:处理图文、音视频等多种混合数据,应用于图文检索、视频总结等场景。image.pngimage.png
 
AI 大模型是各类 AI 应用的内核,能帮助我们完成复杂的信息处理与数据返回,省去大量开发环节,设计师可借助这一机制,将 AI 融入设计与产品工作流。比如电商新品发布,可搭建 AI 工作流:输入产品摄影图、标题、基础介绍,让 AI 优化生成封面图、商品展示图,适配不同平台生成标题,甚至扩写产品介绍、给出介绍图的生成与排版建议。
 
这类 AI 工作流的处理逻辑,可通过 COZE 等平台学习尝试,查看官方说明文档便能快速上手,能直观感受到 AI 在 B 端产品中的实际应用方式。理解 AI 的技术逻辑,不仅能让设计师精准把握 AI 产品的设计要点,更能清晰认识 AI 的优势与能力边界,避免陷入 “AI 威胁论”,抓住 AI 时代的职业发展机遇。
 

三、结语

 
对 B 端设计师而言,“懂技术” 的核心是建立技术认知框架,而非掌握某一门编程语言。以上五大方向,是从零开始理解技术的核心切入点,虽然实际项目中的技术细节远不止于此,但只要吃透这些基础内容,便能形成完整的技术认知体系,后续遇到新的技术概念、产品类型,都能做到触类旁通。
 
掌握这些技术知识,不仅能让设计师输出更具落地性的设计方案,提升项目推进效率,更能精准理解各类 B 端产品的需求本质,拓展职业边界,在云服务、AI、区块链等新兴领域找到新的职业机遇,成为更具核心竞争力的专业设计师。

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商家后台 AI 功能体验升级:以统一认知赋能商家高效经营

鹤鹤 B端ui设计文章及欣赏

一、项目背景与核心目标

 
随着 AI 技术深度融入电商经营全流程,百度优选商家后台已实现 AI 能力在商品创建、经营管理、客服接待等核心场景的全面覆盖。但商家在使用过程中普遍面临 “不会用、不敢信” 的体验难题,经深度拆解经营痛点发现,交互模式不统一、视觉表达混乱是核心诱因,直接抬高了商家对 AI 工具的认知与使用成本。
 
为此,我们以 **“统一 AI 认知,提升商家经营效率”为核心目标,启动 AI 功能体验升级工作。团队立足行业主流的嵌入式、对话式、伴随式三大 AI 交互形态,结合 B 端商家后台的操作习惯展开审慎选型与创新设计:舍弃更适用于自然语言指令推进生产、以沉浸问答为主的对话式交互;同时针对客服、直播互动等需规模化、自动化运行的场景,创新提出“托管式”** 交互范式,适配低人工介入的服务需求。并同步搭建统一的 AI 视觉语言体系,最终打造出一套商家可统一理解、轻松调用、深度信任的智能体验解决方案,全方位助力商家降本提效。

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二、三大交互范式的场景化落地应用

 

2.1 嵌入式交互:复杂表单的灵活填写助手

 
嵌入式交互的核心是让 AI 生成结果紧邻用户操作场景,实现轻量便捷的交互体验,核心适配复杂表单填写类场景,以商品创建环节为典型代表 —— 该环节字段繁多、手动填写耗时久,且易因填写不规范被审核驳回,严重拉长发品周期。针对这一问题,我们根据字段特征与 AI 能力类型,设计了两种差异化交互流程:
 
  1. 填充识别类:针对规则明确、AI 可通过识别提取关键信息输出稳定答案的字段(如商品属性),采用系统自动填入模式,搭配 “AI 预填” 标签提示状态。例如 AI 可从商家上传的商品包装图中识别 “风干”“盒装” 等信息,自动填入食品工艺、包装方式模块,同时提示商家检查确认,以自动化替代手动录入,最大化缩短填写时间。
  2. 推荐优化类:针对需依托 AI 优化素材、提升购买吸引力的内容(如商品主图、标题),因存在 AI 创作内容不符商家预期的可能,采用 “主动提供结果但不预先填入” 的模式,支持商家对 AI 结果进行调优,待符合预期后再手动录入。灵活的交互设计既满足不同商家的个性化需求,也有效降低人工审核时长。
 
该模式上线后成效显著,商家平均发品时长缩短 8 分钟,发品成功率提升 0.7%,模块满意度提升 25%,实现了既定流程内的效率突破。

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2.2 伴随式交互:全场景的主动诊断助手

 
针对商家多线程经营时需频繁跳转各模块、需自主发现经营问题的痛点,我们打造了深度融入经营动线的伴随式交互方案,聚焦 **“主动触达、连续洞察”** 两大核心,让 AI 助手跳出常规对话机器人的被动响应模式,转变为结合工作流前后场景、提供落地行动指引的经营辅助工具。
 
  1. 主动触达:AI 助手入口设计 “流光呼吸感” 动效,搭配轮播词条实时推送与当前任务相关的关键信息(如 “今日店铺访问量增长 20%”),实现轻量视觉吸引;当商家停留于具体任务页面时,助手可基于页面内容与业务逻辑,主动识别潜在问题并推送轻量提醒(如 “商品主图尺寸可能影响点击率”),在商家未发起提问前即主动触发服务。image.png
  2. 连续洞察:AI 助手在输出建议或数据时,会附带清晰的思考过程与来源摘要,实现 “可解释的 AI”,打消商家疑虑;同时能基于当前对话主动预判后续需求,智能推荐下一步操作(如 “进一步分析体验分下降的原因”),将单点查询转化为系统性的经营问题排查与解决链路,大幅降低商家获取完整决策依据的综合成本。image.png
 
通过以上设计,AI 工具从单纯的被动响应工具,升级为能主动赋能的经营伙伴。
 

2.3 托管式交互:隐式服务的安心管家

 
相较于嵌入式、伴随式交互需商家实时参与、无法解放人力的特点,托管式交互通过 **“预先配置规则,系统自动执行”** 实现最高程度的自动化,核心适配客服接待等需规模化服务的场景。针对商家对 AI 自动化 “黑盒操作回复” 的不信任,以及人工无法实现 24 小时不间断接待、难以覆盖海量咨询需求的问题,我们设计了 “预先配置 + 人机接力” 的托管式交互方案,让 AI 成为可自主运行的安心服务管家。
 
  1. 可视化配置,构建信任基础:为消除商家对 AI “黑盒操作” 的疑虑,将抽象的 AI 能力转化为可预判的具体结果,我们提供直观的策略配置面板与 C 端页面预览图,商家可针对售前咨询(商品咨询、催促下单等)、售后维护(退款申请等)不同场景设置回复规则,并实时查看 AI 执行的示意效果。“配置即所见” 的设计让 AI 能力变得具体可感知,让商家从配置起点建立对自动化系统的可控感。

     

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  2. 明确状态标识,实现流畅人机接力:为保障人机协同的顺畅性,界面中对接待状态进行全方位清晰标识:全局接待状态置顶实时更新、会话列表按状态动态分组、单人接待状态(接待中 / 暂停接待)强化并自动同步。当 AI 无法解答复杂诉求、用户负面情绪等问题时,会话将自动流转至 “待人工回复” 分组,通过动态高亮 + 声音预警提醒人工快速接管;人工回复后,AI 将自动暂停并更新接待状态,同时生成会话摘要,帮助工作人员快速了解沟通前因后果,将决策焦点从 “梳理问题” 转向 “解决问题”。此外,客服可主动设置 “恢复托管”,AI 也会在识别新会话时自动恢复接待,形成闭环的人机协同机制。image.png
 
在买家视角,该设计也实现了服务主体的明确化:AI 接待时清晰标识消息主体,人工接管后实时告知买家,保障消费者的服务体验连贯可靠。该模式上线后,咨询响应时长缩短 15.8%,商家满意度提升 14%,买家满意度同步提升 7.4%,成功实现 7×24 小时规模化服务覆盖与服务质量的双重提升。
 

三、构建全链路智能化感知体系

 
在三大交互范式的基础上,我们搭建了一套贯穿产品全链路的智能视觉语言体系,沉淀为具有 AI 特色的感知系统,全方位优化 B 端设计体验、提升操作效率。
 
在视觉设计层面,我们继承百度 APP 的 AI 标识与色彩体系,延续用户对 “百度 AI” 专业、可信赖的固有认知,有效降低商家的理解与学习成本。针对 B 端界面信息密集,需兼顾操作效率与视觉清晰度的特点,在百度 APP 高饱和智能感知色彩体系的基础上,结合现有产品组件降低色彩饱和度,实现视觉降噪,打造出适配 B 端操作场景的浅色系列组件。
 
为弥补浅色体系下 AI 视觉感知弱化的问题,我们引入状态动效、声音提醒等多维反馈机制,通过感官协同让商家在复杂界面中,也能清晰、即时地感知 AI 运行状态(如 AI 智能接待中的扫光动画),保障信息传达的效率与可靠性。

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四、设计核心与价值沉淀

 
本次百度优选商家后台 AI 体验升级,始终以 **“以商家提效为中心”** 为设计核心,通过 “场景筛选适配 + 交互形态创新”,落地嵌入式、伴随式、托管式三大交互范式,精准破解商品创建、多线程经营、客服接待等核心场景的使用痛点;同时构建 “视觉 + 多感” 的智能化感知体系,从根本上解决商家 “不会用、不敢信” 的体验困境。
 
从业务价值来看,本次升级实现了发品效率、经营问题解决率、服务满意度的全方位提升;从设计价值来看,项目沉淀的 **“场景 - 范式 - 视觉”** 设计方法论与标准化组件资产,为直播带货、智能投放等更多电商场景的 AI 赋能提供了可复用的落地模板。
 
未来,我们将持续围绕商家实际经营需求迭代优化产品,推动 AI 技术深度融入电商经营全链路,以设计驱动产品长效升级,助力商家实现降本提效,为百度优选商家生态的高质量发展注入持续动力。
本文为转载
 

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设计验收全攻略:让设计方案精准落地的实用指南

鹤鹤 设计管理与成长

在设计工作的协作链条中,设计验收是确保创意方案完整落地、产品体验不打折扣的关键环节。不少设计师都曾面临这样的困境:精心打磨的设计稿与最终上线产品差距甚远,要么是和开发沟通不畅,要么是自身缺乏验收技巧,导致设计价值无法充分体现。尤其是许多中小型企业,往往忽视设计验收环节,设计师完成稿件后便不再跟进,最终出现 “设计稿≠落地产品” 的尴尬局面。其实,设计验收本质上是设计、开发、产品团队协同验证产品实现一致性的过程,更是对设计成果的存档与保障 —— 明确标注需求并同步给相关方,既能划分责任边界,也能为后续问题追溯提供依据。
 
要做好设计验收,需遵循 “准备 - 执行 - 反馈 - 优化” 的完整流程,每个环节都有其核心要点与实用方法。

一、验收准备:打好基础,掌握主动权

 
设计验收的成功,始于充分的前期准备。很多设计师误以为 “设计稿上的信息开发自然会看”,但实际协作中,清晰的标注的不仅能提升沟通效率,更能体现专业性,赢得开发团队的配合。准备阶段需重点做好两件事:

1. 细化设计标注

 
设计方案需明确标注关键信息,避免开发过程中因理解偏差导致失误。核心标注内容包括:
 
  • 视觉细节:重要模块的间距、核心颜色色值(尤其肉眼易混淆的颜色)、字体样式及大小;
  • 功能模块:核心组件的使用规则、交互逻辑说明(如按钮点击效果、弹窗触发条件);
  • 特殊要求:复用组件的适配规则、新增功能的操作路径(如桌台管理中的新增区域、批量删除等功能)。

     

 

2. 把握关键验收节点

 
验收并非等到开发完全结束才进行,选对时机能让验收更高效:
 
  • 冒烟测试阶段:进行初步简单验收,及时提醒开发关注设计要点,为后续正式验收争取话语权;
  • 完全提测阶段:开展深度细致检查,全面核查视觉、交互、内容等各维度,确保设计细节精准落地。
 

二、执行验收:分层核查,覆盖全场景

 
执行验收是核心环节,需采用 “分层验收 + 多场景验证” 的方式,确保无遗漏、无死角。验收主要分为设计模块验收和多场景 / 设备验收两大类。
 

(一)设计模块验收:按层拆解,精准核查

 
将验收内容按视觉层、交互层、内容层拆分,针对性解决不同维度的问题,同时借助实用工具提升效率。
 

1. 视觉层验收:聚焦静态呈现细节

 
视觉层是开发最易出错的环节,主要核查字体、颜色、图标、间距等静态元素的还原度。推荐使用这些工具辅助验收:
 
  • 字体验证:用「什么字体 Whatfont」快速核查页面字体是否与设计一致,尤其适用于多字体场景;
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  • 颜色提取:CSS Peepe(部分功能付费)或 Smart Color Picker and Palettes 可生成网页色板,对比设计色值是否准确;

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  • 图标与资源:通过图片助手快速提取页面图标、图片资源,直观校验是否与设计稿一致;image.png
  • 整体对比:免费工具 Copiexl 或可视化效果更强的 Pixelay Compare Design to Web,可直接拖拽对比设计稿与网页,直观呈现差异。

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2. 交互层验收:关注动态逻辑流畅度

 
交互层验收围绕页面跳转、加载状态、内容通知等动态模块展开,核心是确保交互逻辑符合设计预期。由于交互过程具有动态性,建议优先验收核心流程,再核查次要流程,同时借助工具记录:
 
  • 录屏工具:Screennity、Vidline 可精准记录交互过程,方便向开发清晰反馈问题;image.png
  • 替代方案:若无需专业录屏,可利用会议软件开线上会议录屏,或用 OBS 进行本地录屏,满足基础需求。
 

3. 内容层验收:保障信息准确适配

 
内容层重点关注文案准确性、多语言适配性及极端数据展示效果(如长文本、空状态等)。传统反复创建测试数据的方式效率低下,推荐使用网页编辑(WebEdit)插件,直接在页面上修改静态数据,快速校验不同场景下的内容展示效果。
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(二)多场景 / 设备验收:确保全环境适配

 
产品通常需覆盖多设备、多浏览器,验收时需兼顾不同场景,避免出现适配问题:
 
  • 桌面端适配:准备 Mac 和 Win 双系统(无实物可安装 Parallels Desktop、VMware Fusion 虚拟机),同时用 Window Resizer、Responsive Viewer 生成多分辨率方案,核查不同尺寸下的页面表现;
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  • 移动端验收:安卓设备可借助 QtScrcpy 实现电脑远程操控,支持高分辨率录屏,配合鼠标标注问题位置,高效闭环;iOS 设备可利用 Mac 自带镜像功能,搭配录屏工具完成验收;微信小程序可直接使用电脑版快速核查;

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  • 浏览器兼容:重点测试主流浏览器(Chrome、Safari、Edge 等),确保页面在不同浏览器中表现一致。

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三、验收反馈:清晰沟通,推动问题解决

 
验收发现问题后,高效反馈是推动整改的关键。反馈时需注意两点:
 

1. 选择合适的记录工具

 
优先使用团队常用的项目协同工具(如 Jira、Trello、ONES)跟踪问题;若团队无相关工具,可使用经实践验证的验收表格,清晰记录问题详情。
 

2. 精准描述问题

 
避免模糊主观的表述,采用具体、可执行的描述方式。例如,不说 “颜色不够黑”,而明确 “颜色色值需修改为 #222”;不说 “间距不合适”,而说明 “模块间距应调整为 16px”,减少沟通成本。
 

四、验收核心:建立机制,灵活妥协

 
设计验收的终极目标是平衡设计还原与项目落地,并非追求绝对完美。实际工作中,需把握两个核心原则:
 

1. 建立周期性复查机制

 
部分页面修改后可能引发连锁反应,因此验收并非一次性任务。建议团队每半年对系统进行一次全面复查,周期性排查潜在问题,确保产品长期稳定运行。
 

2. 科学妥协,明确优化节点

 
开发工作往往任务繁重,设计师无需追求 “十全十美” 的还原度。可在非核心功能上适当妥协,但需明确后续优化时间节点。例如:“本次迭代优先修改标注的关键问题,其余优化项纳入下个小版本统一处理”,既兼顾项目进度,又保障设计质量。
 
设计验收既是对设计成果的把关,也是跨团队协作的考验。通过规范准备流程、分层精准验收、清晰高效反馈,再加上灵活的协作策略,就能最大限度缩小设计稿与落地产品的差距,让设计价值真正体现在用户体验中。
 

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。

 

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2026年AI设计趋势:从工具赋能到人机共创的全新范式

鹤鹤 行业趋势

AI技术的浪潮,正以不可逆转之势重塑设计行业的底层逻辑。从最初作为辅助效率的工具,到如今成为具备温度与思考力的创作伙伴,AI早已超越“工具”的单一属性,悄然改写着设计的本质与边界。2026年,这种变革将进入深水区,人机协同的共创模式成为主流,六大核心趋势引领设计行业迈入全新阶段。

一、从生成式输出到对话式共创

早期AI设计工具的核心逻辑,本质是“关键词触发+素材库筛选”的机械流程——设计师输入指令,AI批量生成方案,再通过反复“抽卡”筛选符合预期的结果,创作过程被动且低效。2026年,这一模式将彻底升级为“对话式协作”,AI不再是被动执行的机器,更像一位深谙设计逻辑的资深伙伴。
当设计师提出需求:“为老年群体设计一款健康管理APP界面,要兼顾怀旧感与现代简约风格”,AI不会直接抛出十余个模板,而是主动追问核心诉求:“您提及的怀旧感,是偏向老物件视觉元素的融入,还是更侧重符合老年群体使用习惯的交互体验?” 这种双向对话,让AI穿透表层需求,触及设计背后的核心逻辑与用户价值,使创作过程更具人性化,也让设计方案更精准地贴合初衷。

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二、从单一视觉到全感知场景化设计

过去AI设计的能力边界,多局限于视觉表达的单一维度。而2026年,AI将突破这一局限,实现“全感知+全场景”的系统性思考。当设计师启动一项品牌LOGO设计任务时,AI不仅能完成视觉符号的创作,还会同步输出配套的品牌故事、声音标识、场景化传播策略,甚至延伸至用户触达的全链路体验设计。
以海洋保护组织LOGO设计为例,AI在生成视觉方案后,还会提出场景化优化建议:搭配轻柔的海浪声作为品牌声音标识,在线下活动中融入淡淡的海洋气息香氛,通过多感官联动强化用户对“海洋保护”的情感共鸣与沉浸感。这种转变,让设计师的工作从“创造视觉符号”升级为“构建全感知体验生态”,借助AI对人类多感官思维模式的学习,打造更完整、更具感染力的全案设计。

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三、从一对众标准化到一对一个性化定制

年轻化消费群体的崛起,让“千人一面”的标准化设计逐渐失去竞争力,个性化、差异化成为设计的核心诉求。2026年,AI将打破定制化设计的成本壁垒,实现“一对一”的精准适配,让个性化设计规模化落地成为可能。
AI能基于用户的文化背景、使用场景、行为习惯甚至实时情绪状态,动态调整设计方案。以教育产品为例,针对视觉型学习偏好的孩子,界面会强化图表化呈现与色彩引导;针对听觉型孩子,则优化语音交互与声音反馈机制,让同一款产品呈现出完全适配不同用户的专属形态。这种模式既满足了用户的个性化需求,又无需增加团队的额外成本,彻底颠覆了传统设计的产能与适配逻辑。

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四、实时协同共生,打破人机创作边界

传统设计协作多为线性流程:设计师完成核心创作后,AI进行辅助优化,人机分工明确、边界清晰。2026年,这种线性模式将升级为“实时协同共生”,人机在创作过程中同步互动、互相启发,创作边界逐渐模糊。
当设计师调整某个按钮的颜色时,AI会同步优化整体色彩体系的协调性,确保视觉统一;当移动布局元素时,AI会自动重构信息层级,维持界面逻辑的清晰性。设计师的创意灵感与AI的理性优化形成互补,在实时调整中打磨出更优质的方案,实现“1+1>2”的创作效能。

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五、AI的“批判性思维”:从无条件执到有原则把关

2026年的AI设计工具,将突破“无条件执行指令”的局限,具备一定的设计原则与风险预判能力,敢于对不合理需求说“不”。这种“批判性思维”,让AI从单纯的技术执行者,升级为具备专业素养的创作伙伴。
若设计师的方案未考虑特殊人群(如视障、听障用户)的使用需求,AI会主动提示优化建议,保障设计的可访问性;若生成的元素与品牌风格指南存在冲突,AI会及时提醒并给出调整方向。这种主动把关,将设计师从可访问性、风格一致性等基础工作中解放出来,更专注于创意本身与核心价值的挖掘。

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六、从完成单次设计到培育智能设计生态

随着AI能力的成熟,设计师的角色也将迎来升级——从专注于完成单次设计需求,转向培育可自主演化的智能设计生态。借鉴产品设计中的组件化思维,设计师会搭建专属的智能设计组件库、明确设计定位与核心原则,进而训练贴合自身团队风格的专属AI伙伴。
这套设计生态一旦建立,便能在不同场景、不同媒介中自主适配、迭代演化。过去需要多人协作、耗时良久的复杂项目,在专属AI生态的助力下,可大幅减少人力成本,同时自动生成多维度方案,实现设计产能与质量的双重提升。

小结:人机共舞,重塑设计价值

归根结底,AI从未试图取代设计师,而是以技术之力卸下重复劳动的重担,让设计师聚焦于自身最核心的竞争力——眼界、经验、判断力与创意灵感。设计的本质始终是“为人创造有价值的体验”,AI只是放大这份价值的工具与伙伴。
2026年,设计师与AI的关系,将如同双人舞的搭档,彼此配合、互相成就。AI提供高效的技术支撑与理性优化,设计师注入情感温度与创意灵魂,共同演绎设计行业的全新可能。对于设计师而言,主动拥抱这种变革,善用AI工具培育自身核心能力,方能在时代浪潮中站稳脚跟,创造出更具影响力的设计作品。

以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅

鹤鹤 设计思维

以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
我以这句引言开篇,旨在阐述用户体验(UX)设计的科学本质,这归根结底源于一个基本原则:在条件允许的情况下,尽可能消除体验中的模糊性。这正是指标(当被正确使用时)所能发挥的作用。在多年的业务及项目工作过程中,将指标与产品设计和开发过程相结合的重要性被多次证实。通过这样做,我们可以确保我们的数字产品和服务不仅满足用户需求,还能实现业务目标。
 
在本文中,我将引导大家了解在产品开发的每个阶段需要考虑的关键指标,并提供见解,帮助大家区分哪些是
“至关重要的”
,哪些是
“锦上添花”
的。
让我们以一家名为“ABC"的虚构公司为例,该公司正在开发一款语言学习应用。以下是ABC如何将指标与其产品开发过程相结合的方法。
 
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
在这一阶段,ABC应重点关注用户研究指标,例如完成的用户访谈和调查数量,以收集有关用户需求、偏好和痛点的宝贵见解。这些指标有助于团队更好地了解目标受众,并为产品的方向提供信息。虽然发现阶段将更多地关注收集研究材料,但确保项目一开始就以大量的用户和客户研究为指导,将为ABC的成功奠定良好的基础。
在发现阶段,虽然主要任务是收集和分析研究材料,但确保有足够数量的用户和客户研究是至关重要的。这是因为这些研究将提供关于目标受众的宝贵信息,从而指导产品的设计和开发方向。对于ABC来说,通过进行大量的用户访谈和调查,他们可以更深入地了解潜在用户的需求和期望,从而确保产品能够满足这些需求,并吸引目标用户群体。
因此,在发现阶段,ABC应该密切关注用户研究指标,如访谈和调查的数量和质量,以确保他们有足够的信息来指导后续的产品设计和开发过程。这些指标不仅有助于消除产品开发中的模糊性,还能确保产品能够真正解决用户的问题,并满足他们的期望。
 
需避免的陷阱:
在这一阶段,市场研究并不能替代用户研究,反之亦然。尽管两者在某些需求上可能存在重叠,并能为你提供一些关于ABC如何在市场中“定位”的见解,但它们并不能相互替代。
发现阶段是后续每一步的基础,是想法成形的关键。通过投入时间和资源进行深入的用户研究和分析,你可以发现宝贵的见解,这些见解将指导你的产品开发过程,并帮助你创造出一个真正与目标受众产生共鸣的解决方案。
 
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
当ABC进入设计阶段时,线框图和原型指标成为了核心。用户任务完成率、任务耗时以及任务到完成率对于验证设计概念并识别改进领域至关重要。任务到完成率衡量的是在原型或线框图中成功完成特定任务的用户百分比,这为设计的有效性和清晰度提供了宝贵的见解。
平台可以跟踪和衡量成功率,为我们提供有力的数据支持。
需避免的陷阱:
我们的目标不是盲目地优化与任务相关的指标,而是确保它们与每个部分的目标保持一致。用户引导需要花费一定的时间,以确保用户理解产品的核心机制和价值。这需要一些耐心。
在评估应用的信息架构(IA)时,关注树测试成功率和卡片分类结果至关重要。虽然这些不是严格的指标,但它们将为设计过程提供更深入的信息,并有助于为提升用户满意度奠定基础。
在设计阶段,我们必须谨慎行事,不仅要关注数据,还要确保设计能够真正满足用户的需求和期望。通过合理的用户引导和有效的信息架构,我们可以创造出既美观又实用的产品,从而赢得用户的青睐。
 
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
在产品开发的各个阶段中,可用性测试无疑占据了举足轻重的地位。为了确保产品能够真正满足用户需求,我们不得不关注一系列关键的测试指标。其中,用户错误率和系统可用性量表(SUS)分数更是被视为核心中的核心。
用户错误率是一个直观反映用户操作流畅度的指标。它通过计算用户在完成任务过程中出现的错误次数与任务尝试总次数的比例,再乘以100得出。这一指标越高,就意味着用户在使用产品时遇到的障碍越多,需要我们对产品进行优化以提升用户体验。
而系统可用性量表(SUS)则是一个更为全面的评估工具。它通过对用户在使用产品后的主观感受进行量化打分,从而得出一个综合性的可用性评分。这一分数不仅能够帮助我们了解产品在用户心目中的整体印象,还能够为我们提供改进产品的具体方向。
除了这些可用性测试指标外,无障碍性测试也是不容忽视的一环。在现代社会,越来越多的人开始关注产品的无障碍性设计。因此,我们需要确保产品符合无障碍性指南的相关标准,以便让更多的人能够轻松地使用我们的产品。
综上所述,可用性测试指标和无障碍性测试都是产品开发过程中不可或缺的环节。它们不仅能够帮助我们了解产品的实际情况,还能够为我们提供改进产品的具体方向。因此,在产品开发的道路上,我们需要时刻关注这些测试指标,以确保我们的产品能够真正满足用户的需求和期望。
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
需避免的陷阱:
如果前几个阶段的工作都做得妥当,那么错误率将会降低,系统可用性量表(SUS)的评分应该会更高。然而,一旦错误率上升,就必须立即解决。这好比产品的心率监测器发出轻微的慢速报警,提醒我们注意。
此刻,警惕“沉没成本谬误”至关重要——即因为已经投入了大量资源,就倾向于继续投资某个项目,即使它并未带来预期的结果。如果可用性测试揭示了重大问题,ABC应准备转变方向或做出重大改变,而不是继续推出一个不尽如人意的产品。
 
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
随着ABC即将发布其应用程序,测试版测试指标变得至关重要。用户参与度指标,如会话时长和功能使用情况,对于评估应用程序吸引用户的能力至关重要。用户反馈和漏洞报告同样不可或缺,它们有助于在发布前识别和解决任何问题。尽管用户验收测试(UAT)指标,如任务完成率和用户满意度评分,并非必需,但它们可以为整体用户体验提供额外的见解。
需避免的陷阱:
虽然会话时长和功能使用等用户参与度指标很重要,但过于关注这些“虚荣指标”可能会产生误导。高会话时长或功能使用频率并不一定意味着令人满意的用户体验或长期用户留存。ABC应将这些指标与其他关键因素相结合,如任务完成率、用户满意度评分和定性反馈,以全面了解应用程序的性能和用户接受度。
通过综合考虑一系列指标和用户见解,可以做出明智的决策,并优先改进那些真正能够提升用户体验的方面。在追求卓越的道路上,保持清晰的视野和务实的态度至关重要。
 
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在ABC应用成功上线后,使用指标的监测变得尤为重要。用户参与度指标,如日活跃用户数(DAU)和会话时长,是评估用户接纳度和参与度不可或缺的工具。这些指标能够直观地反映出用户对应用的活跃程度和使用习惯。
此外,转化指标同样重要,它们衡量的是应用在推动用户采取期望行为方面的有效性。例如,关键用户行为的转化率和漏斗完成率等指标,能够让我们深入了解用户在应用内的行为路径和转化效率。
除了上述指标外,用户满意度指标也是衡量应用成功与否的重要参考。虽然Net Promoter Score(NPS)和用户评价等指标并非必须,但它们能够为我们提供用户情绪和忠诚度的宝贵信息,帮助我们更好地理解用户需求和市场反馈。
需要避免的陷阱:
需要强调的是,这些指标并非仅仅用于展示数据或讲故事。它们是将产品性能与用户满意度相结合的关键工具。通过在产品开发的每个阶段跟踪和分析这些指标,我们能够做出基于数据的决策,从而优化用户体验并推动业务成功。
 
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
整合关键要素:确定北极星指标
将指标与产品开发过程相结合的一个关键方面是确定你的“北极星”指标。北极星指标代表了你希望用户完成的特定行为,该行为能够同时推动用户接纳度和收入增长。
在定义你的北极星指标时,请考虑以下关键问题:
  1.  
    有多少活跃/回头用户正在采取这一行为?这能够反映出该行为的用户基础大小和活跃度。
  2.  
    用户完成这一行为所需的参与度有多深?这有助于我们了解用户完成该行为所需的努力和投入程度。
  3.  
    每个用户多久进行一次这一行为?用户完成这一行为的速度有多快?这些问题能够揭示出用户对该行为的频率和效率,从而帮助我们评估该行为对用户粘性和活跃度的贡献。
综上所述,通过关注这些关键指标并确定北极星指标,我们能够更好地了解用户在应用内的行为路径和转化效率,从而优化用户体验并推动业务成功。
 
以北极星指标为引领,打造卓越产品策略
请记住,你的北极星指标是组织和产品独有的。它应由公司内部负责产品和业务利益的人员,包括创始人和关键利益相关者共同制定。产品团队之间的积极管理和协调配合对于有效维护和利用北极星指标至关重要。
要避免将产品变成“功能堆砌场”,不要盲目追求每个利益相关者的想法。相反,应让北极星指标指导你的产品决策,确保你正在打造一款真正符合用户需求并推动业务成功的产品。对于ABC来说,这可能意味着优先开发那些直接支持课程完成的功能和改进,如个性化学习路径、游戏化元素或鼓励责任感和参与度的社交功能。
通过将产品开发过程与明确且以用户为中心的北极星指标相结合,你可以创建一个更加闪耀且能够带来成功成果的产品策略。对于ABC而言,将课程完成率作为北极星指标,有助于他们在竞争激烈的市场中打造一款脱颖而出的语言学习应用,从而推动用户成功和业务增长。
以指标为舵,领航卓越体验的产品之旅
 
 
结论
将设计为中心的指标与产品开发过程相结合,不仅是为了衡量产品的健康状况,更是为了指导其发展方向。这些指标就像指南针一样,帮助团队在产品开发的过程中导航,并在每个阶段做出明智的决策。
将指标与产品开发过程相结合不仅是最佳实践,更是打造用户愿意参与并实现业务目标产品的必要条件。通过利用数据驱动的见解,在明确定义的北极星指标的指导下,并据此做出产品决策,团队可以创造出卓越的用户体验,从而推动用户参与度、转化率和忠诚度。
如果你想将产品开发过程提升到新的高度,可以考虑投资于创意和研究研讨会。这些研讨会将设计、研究和战略方面的专家聚集在一起,快速生成和测试创新想法,确保你的产品始终符合北极星指标的要求。通过早期且频繁地验证概念,团队可以在长期内节省时间和资源,并确保他们正在打造真正符合用户需求并推动业务成功的产品。


作者:元气大团长
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B端干货|全链路设计的分析能力

鹤鹤 B端ui设计文章及欣赏

全链路用户体验设计师需要具备的六大能力模型。掌握这六种能力模型,既可以辅助我们进行更好的设计支撑,也可以在业务的工作汇报和部门的述职工作中站稳脚跟!!!
市场分析 | 用户洞察 | 产品规划 | 项目管理 |  数据分析 | 用户运营
下面我会分几篇文章去讲解这六大能力模型~
 
市场分析
B端干货|全链路设计的分析能力
 
 
1. SWOT 分析模型
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什么是SWOT?
SWOT是一种经典的企业战略规划工具,著名咨询公司麦肯锡经常使用它为企业战略咨询服务,它通过分析对象内外部因素从而得出战略结论的分析方法。核心理念在于通过对影响因素进行分类梳理,再通过聚合考虑来得出结论。
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如何进行SWOT分析?
大道至简,SWOT分析模型的应用也很简单,分别对各维度因素进行识别和梳理,然后构建出分析矩阵,最后根据矩阵中信息进行综合分析,就能得出结论和战略方向了。
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a. 梳理分析维度
内部因素分析
也就是S(强项)和W(弱项),可以从Q(品质)、C(成本)、D(技术和交付能力)、M(人才设备等)、S(服务)等维度进行梳理。当然也可以根据分析对象的特性进行调整。
外部因素分析
也就是O(机会)和T(威胁),可以借助PEST模型或者波特五力模型上着手(这两个模型后续再详细展开)
 
b. 构建分析矩阵
这个步骤就挺简单,就是把第一步分析的因素,按照这几个类别放到一起
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c. 制定战略计划
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d. 案例练习
假设你在夜市有一个烤肠摊为基础,来一次思想实验,练习一下SWOT分析。
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战略方向调整
SO(利用优势抓住机遇):
  •  
    推出新产品
S的地理位置好+已有口碑,结合机遇中的健康饮食,那么可以开发新品/建立宣传点,推出健康烤肠新品,满足市场需求。
  •  
    社交媒体推广
利用已有优势+社交媒体,在工作中进行直播,进一步提升口碑和影响力。
PS:315对淀粉肠进行曝光后,如果这个店一直以健康和口碑立足,是不是恰好又迎来机遇呢?
 
ST(利用优势应对威胁):
  •  
    增强食品安全
现在口碑和味道都很好,但是一旦出现食品安全问题,影响会很大,那么应该确保产品质量,维护小店声誉。
  •  
    强化独特口味
地摊竞争对手众多,利用优势脱颖而出,可以对口味等强化宣传
 
WO(克服劣势抓住机遇):
  •  
    季节性产品
劣势方面,现在产品收到季节性影响,外部机遇有媒体和重视饮食健康,一方面针对淡季,可以研发季节性健康产品,另一方面可以摘淡季加强自媒体宣传。
 
WT(克服劣势避免威胁):
  •  
    竞争对手多,且摊位规模和资金规模有限制:
因此对于扩张规模、占地比较大的新品引入、高投入的变革都不适用于现阶段的策略,这些方向上应该按兵不动,静待时机。
 
2. PEST 分析模型
含义:PEST 是一种用于分析宏观环境的工具,它包括政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological)四个方面。通过这四个维度来评估这些因素对企业或市场的潜在影响。
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应用场景和案例
  •  
    政治因素:政府法规政策对用户体验设计有重要影响。比如数据隐私法规要求产品设计清晰呈现数据收集方式并提供隐私设置选项;无障碍法规促使设计考虑残障人士需求。同时,数字化政务服务和公共服务创新项目为用户体验设计提供应用场景。
  •  
    经济因素:消费能力影响用户需求,经济繁荣时高端市场注重奢华个性化体验,经济不稳定时大众市场追求性价比。市场竞争中,企业通过创新用户体验设计实现差异化,同时需考虑成本效益。
  •  
    社会因素:不同文化背景和社会价值观变化影响用户对产品的期望和偏好。例如,集体主义文化地区更重社交功能,环保意识增强促使产品融入环保元素。此外,社交互动需求和移动生活方式也要求用户体验设计适应这些趋势。
  •  
    技术因素:新兴技术如人工智能、机器学习、虚拟现实和增强现实在用户体验设计中有广泛应用。但要平衡技术复杂性与易用性,同时通过良好的用户教育帮助用户适应技术更新。
 
3. 波特五力模型
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含义:迈克尔・波特(Michael Porter)提出的五力模型用于分析行业竞争态势。这五种力量包括现有竞争者的威胁、潜在进入者的威胁、替代品的威胁、供应商的议价能力和购买者的议价能力。
 
应用场景和案例:
  •  
    现有竞争者的威胁:在智能手机行业,苹果、华为、三星等品牌之间竞争激烈。它们通过不断推出新产品、进行价格战、提升品牌形象等方式争夺市场份额。企业需要分析竞争对手的产品特点、价格策略、市场份额等因素,来制定自己的竞争策略。例如,某国产手机品牌为了在竞争中脱颖而出,不断加大研发投入,在拍照功能上取得优势,吸引了众多摄影爱好者,从而提高了市场竞争力。
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  •  
    潜在进入者的威胁:
以网约车市场为例,滴滴在市场占据主导地位,但如果有新的资金雄厚的企业进入这个市场,如一些大型汽车制造商或者科技巨头,就可能改变市场格局。现有企业需要通过构建品牌壁垒、技术壁垒、规模经济等方式来抵御潜在进入者。滴滴通过建立庞大的司机网络和用户基础,以及先进的调度系统,增加了新进入者的进入难度。
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  •  
    替代品的威胁:
传统纸质书籍面临着电子书的替代威胁。电子书具有便携性、存储量大等优点。传统出版社需要关注电子书市场的发展,通过发展自己的数字出版业务,或者与电子书平台合作等方式来应对这种威胁。同时,也要发挥纸质书的独特优势,如收藏价值、阅读质感等。
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  •  
    供应商的议价能力
在汽车制造业,汽车制造商对零部件供应商的议价能力会影响成本。如果某汽车品牌是一家大型企业,采购量巨大,它对零部件供应商的议价能力就强,可以压低采购价格,降低生产成本。相反,如果是一家小众汽车品牌,零部件供应商的议价能力相对较强,可能会导致汽车生产成本上升。
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  •  
    购买者的议价能力:
在一些大宗商品市场,如钢铁市场,大型建筑企业作为购买者,由于采购量大,对钢铁供应商的议价能力就强。它们可以通过招标等方式,让多家供应商竞争,从而获得更优惠的价格。而对于一些小客户,其议价能力较弱,往往只能接受供应商提供的价格。
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总结
SWOT、波特五力分析模型与 PEST 模型相互关联。
PEST 模型聚焦政治、经济、社会、技术等宏观环境,其分析结果能为 SWOT 中的机会和威胁要素提供来源,帮助企业从宏观层面把握外部情况。
波特五力分析模型着重剖析行业内的竞争力量,可细化 SWOT 里的威胁内容,助力明确行业竞争处境。
三者结合,企业能先借 PEST 知晓宏观环境,再用波特五力把握行业态势,最后靠 SWOT 综合分析制定契合自身发展的精准战略。


作者:Charlotte的嘻酱
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色彩搭配,决定 PC 端界面设计成败的关键因素

鹤鹤 系统UI设计文章及欣赏

在 PC 端界面设计的广袤天地里,色彩搭配宛如一位隐匿却极具影响力的幕后推手,悄无声息地左右着设计的成败。当用户打开一款 PC 软件,最先映入眼帘的便是界面的色彩。它不仅构建起视觉的第一印象,更能在无形中影响用户的情绪、操作体验以及对产品的整体认知。接下来,让我们深入探索色彩搭配在 PC 端界面设计中的关键作用。

一、色彩的情感与心理暗示

色彩是有 “语言” 的,每一种色彩都蕴含着独特的情感与心理暗示。比如,红色热烈而充满活力,常被用于促销类界面,以激发用户的购买欲望;蓝色冷静且专业,深受办公软件和金融类应用的青睐,能给用户带来可靠、安心的感觉;绿色象征着自然与健康,适合健康养生类软件,营造出平和舒缓的氛围。了解这些色彩的特性,有助于设计师根据产品的定位和目标用户的需求,精准选择合适的主色调。

二、色彩搭配的原则

(一)对比度原则

适当的对比度能让界面元素更加清晰易读。在文字与背景的色彩搭配上,要确保足够的对比度,避免阅读困难。例如,深色背景搭配浅色文字,或者反之。但也要注意,过高的对比度可能会产生刺眼的视觉效果,需要把握好度。

(二)色彩和谐原则

和谐的色彩搭配能给人带来舒适的视觉感受。可以采用类似色搭配,如红与橙、蓝与紫等,它们在色相环上位置相近,搭配起来自然流畅;也可以运用互补色搭配,如红与绿、蓝与黄等,通过强烈的对比创造出鲜明的视觉冲击,但需要巧妙调和,防止过于刺眼。

(三)主辅色搭配原则

确定一个主色调作为界面的核心,然后搭配 1 - 2 种辅助色。主色调奠定整体风格,辅助色则起到补充和丰富的作用。例如,在一款以蓝色为主色调的办公软件中,可以搭配少量的橙色作为点缀,突出重要按钮或提示信息,使界面更加生动活泼。

三、不同类型 PC 端界面的色彩搭配策略

(一)办公类软件

办公类软件注重效率和专业性,通常采用简洁、沉稳的色彩搭配。以蓝色、灰色为主色调,搭配白色或淡色文字,营造出冷静、专注的工作氛围。同时,通过色彩区分不同的功能区域,让用户能够快速定位所需操作。

(二)游戏类软件

游戏类软件追求刺激、热血的游戏体验,色彩搭配往往鲜艳夺目、充满活力。多运用高饱和度的色彩,如红、黄、橙等,以及强烈的色彩对比,来吸引玩家的注意力,激发他们的兴奋感和参与度。

(三)阅读类软件

阅读类软件旨在提供舒适的阅读环境,色彩搭配以柔和、淡雅为主。常见的有米黄色背景搭配黑色文字,类似纸张和墨水的效果,减轻眼睛疲劳,让用户能够长时间沉浸在阅读中。

四、案例剖析

以某知名设计软件为例,它的界面采用了深灰色为主色调,搭配亮橙色的操作按钮和辅助线条。深灰色营造出专业、高端的设计氛围,亮橙色则在低调中脱颖而出,吸引用户的注意力,让关键操作一目了然。这种色彩搭配不仅符合软件的专业定位,还提升了用户操作的便捷性和视觉体验。
再看一款在线教育平台的 PC 端界面,主色调为浅蓝色,给人清新、舒适的感觉,契合教育的轻松氛围。同时,搭配绿色的进度条和提示信息,象征着学习的成长与进步。通过合理的色彩搭配,该平台在视觉上给用户带来愉悦的感受,增强了用户的学习积极性。
色彩搭配在 PC 端界面设计中占据着举足轻重的地位。它既是一门艺术,也是一门科学,需要设计师深入了解色彩的特性、搭配原则以及不同类型界面的需求。只有精心雕琢色彩搭配,才能打造出既美观又实用,能深深打动用户的 PC 端界面,在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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