vivo小游戏的改版揭示了轻量化产品的设计本质——从点击量到用户时长的指标跃迁。本文深度拆解其首页分发逻辑重构与去低幼化视觉升级，揭秘如何通过动态专题矩阵、情感化设计和品牌色系统，同时实现商业价值提升与品牌心智进化。
小游戏业务的核心特点是“轻量化启动，依赖时长变现”。
在产品形态方面，“点击即玩”是重要特征，其试错成本极低，用户可快速、反复尝试多款游戏，使用时长比点击更能代表深入程度。在营收方面，对于依赖广告变现的游戏，时长直接影响广告曝光次数；对于内购游戏，时长则意味着付费窗口期的延长。“停留”比“点击”更能创造商业价值。
依据以上两个原因，小游戏业务成功的关键指标并非传统的分发效率（点击量），而是用户游戏总时长。这是小游戏设计改版的第一个核心目标。
<图：业务目标>
除此之外，在存量竞争时代，设计不仅仅是“做得好用”，更需要“做得准确”——准确理解业务，准确洞察用户，准确传递品牌心智。
“小游戏”，在很多用户的印象中，往往是“休闲、轻松、可爱，甚至样式上带点低幼感”的存在，这造就了其固有的用户心智。
实际上，【vivo小游戏】希望服务的用户是丰富、全面的，所以矛盾便浮出水面——亟待扭转“低幼感知”，这就是小游戏设计改版的第二个主要目标。
在以上两个背景之下，本次改版目标如下：
目标一（来自业务目标）：提升游戏时长，让分发更精准，帮助用户“玩进去，愿意留下”。
目标二（来自用户心智）：去除低幼感知，重塑“年轻、放松、品质”的产品形象。
<图：本次设计改版的两个目标>
这不仅仅是一次界面优化，更是一次以设计驱动产品品牌升级的系统性设计。下文将从三个维度，分享我们的设计推导与落地过程。
重构首页分发逻辑，使其服务于“提升时长”的目标。对首页三大核心模块——“用户爱玩”、“平台推荐”、“随机游戏”——进行了数据洞察和体验重塑。
<图：首页改版的三个重要模块>
数据显示，“最近爱玩”模块贡献了极高的总游戏时长。这证明，用户主动沉淀的偏好列表，是游戏启动的最强驱动力。
新的洞察随之而来：绝大多数的用户，其“最近爱玩”的游戏只有1-2款。旧版首页将4款游戏“平铺”外显，反而稀释了用户的注意力，导致分发的目标不清晰。
针对这一现象，我们的A/B Test结论是：满足需求，比增加曝光更重要。新版设计强化了“用户爱玩”的模块心智，使其成为用户返回时的“第一眼”核心，让用户能最快回到那个“TA真正想玩的游戏”，而不是在多个似是而非的选择中犹豫，从而直接锁定并延长核心游戏时长。
<图：左图为老方案，右图为新方案>
“平台推荐”是发现新游戏的主阵地。我们放弃了“一招鲜”的模式，转而构建了一套专题矩阵，针对不同游戏和用户意图，设计差异化的推荐理由：小编推荐专题：从“系统”到“有温度的个体”建立了“安利官”角色，把真实的小编推向用户。用真人头像、亲切口吻和官方认证，打造“有温度、有信任感”的真人推荐。情感化与专业性的结合，极大地拉近了与用户的距离。
<图：小编推荐>
<图：小编推荐>
场景化专题：从“游戏是什么”到“我此刻需要什么”将游戏分发融入用户生活场景。例如，“早上好：提神醒脑”、“下午好：坚强摸鱼人”、“晚上好：放松一下”。通过时间、情绪、状态的匹配，让游戏推荐更具说服力和即时价值。
<图：场景化推荐>
高品质专题：从“文字说”到“视觉证明”针对精品或内购游戏，我们用更大尺寸的卡片、更具沉浸感的图文或视频预览，来直观呈现游戏的“品质感”，将“高质量”这一抽象概念具体化。
<图：左图为老方案，右图为新方案>
玩法专题：用IP强化“类别识别”在“男生爱玩”、“挂机轻松玩”等玩法标签下，将专题内最具代表性的头部游戏IP（如“太空行动”、“一波超人”）进行视觉放大，强化用户对专题游戏类型的“一眼识别”。
<图：玩法专题>
魅力信息前置：从“默默无名”到“热度可见”将“XX万人在玩”这类强吸引力信息，从传统的文字区剥离，设计为高识别度的半透明标签，与游戏Icon强绑定。通过调整色彩、字重，使其在不遮挡Icon主视觉的同时，成为辅助用户决策的“魅力因子”，有效提升了点击意愿。
我们注意到，有相当一部分用户是在首页“逛了好几屏”后仍未找到目标，此时我们猜想“随机一下”可能是他们留下的最后机会。
强化了其“提供一次惊喜、一种可能性”的心智，为探索型用户保留了一个“轻量级出口”，这背后是对用户分层和场景的细致体察。
<图：随机玩>
设计思考：分发设计的精髓在于“对症下药”。我们不再追求统一的曝光策略，而是将首页视为一个动态的、有层次的决策场。“用户爱玩”是确定性满足，“平台推荐”是引导性探索，“随机游戏”是可能性兜底。
设计的价值在于，为每一种用户路径，都铺就了最合适的体验轨道，最终合力指向“停留与探索”的核心目标。
“去低幼化”不仅是风格的转换，更是品牌心智的重塑。为此，我们建立了一套完整的研究与执行方法。
“低幼”是一个感性评价。为了找到解法，我们首先要将其“可视化”。
对比了市面上的儿童教育产品，并结合对自身旧版设计的审视，提炼出三个维度的“低幼”视觉特征：
这三点，共同构成了我们需要打破的旧有特征。
<图：关于低幼感知来源的研究>
有了要规避的视觉特征，同时，要确立新方向。结合产品特性和目标用户，我们定义了vivo秒玩小游戏应有的产品调性：
<图：从情绪板到色彩定义>
色彩体系重构
定义品牌色：我们摒弃了“大杂烩”式的色彩，定义了“活力黄”与“轻松绿”作为品牌主色，分别承载“生命力、有趣”与“放松、自然”的情绪。并严格设定了60%背景色、30%白色卡片、10%品牌色的色彩使用比例，建立清晰的视觉层次。
<图：品牌色>
分层处理原则：
<图：分层处理原则>
注入“情绪价值”：
<图：“海岛”微动效>
<图：随机玩>
传承品牌基因：我们没有割裂历史，而是巧妙延续了品牌核心符号“闪电”。
新版设计中，“闪电”图形以“斜切线”的形式，融入魅力信息标签、专题卡片头图等细节，在去低幼的同时，保留了用户对品牌的核心认知，完成了视觉语言的平滑演进。
<图：老版本页面示例>
<图：新版本页面示例>
设计思考：去低幼化不等于“高冷化”或“同质化”。我们的解法是建立系统性的设计语言。它不是对某个元素的修修补补，而是从底层色彩逻辑、视觉层次、情感传达、品牌符号多个维度进行的一体化重构，最终在视觉上完成了从“儿童乐园”到“年轻人休闲客厅”的转变。
回顾整个项目，这不仅仅是一次界面优化。我们将其视作一个通过设计系统性地解决商业和品牌问题的范本。复盘整个过程，我们有几点深刻的心得，这几条心得从我们刚刚入行到目前都适用，感受愈发深刻：
1、理解产品是在做什么：设计必须服务于商业本质。深刻理解“小游戏靠时长盈利”这一核心，才让我们敢于将“提升分发效率”的惯性思维，转向“提升用户停留与沉浸”的差异路径，这是所有设计决策的“北极星”。
2、抓住重点：资源永远是有限的。通过数据分析，我们精准地识别出“最近爱玩”模块是提升大盘时长的关键。集中优势资源，在关键模块上做深做透，才能带来数据层面的最大回报。
3、以用户需求为导向：用户的核心需求是“找到我想玩/可能爱玩的游戏”，而不是“看到更多游戏”。设计要做的，是提供“理由”和“路径”，帮助用户高效决策，而不是制造“信息过载”。对“最近爱玩”模块的聚焦，正是这一思维的体现。
4、任何时候都不要忘记有趣。在追求“去低幼化”的过程中，我们并没有走向另一个极端——“严肃与无趣”。相反，我们将“放松”、“惊喜”、“有趣”这些属于游戏产品的核心情感价值，通过动态效果、场景化文案、情感化设计重新注入体验。
我们交付的不仅是一个“更好看、更好用”的首页，更是一个“更清晰、更高级、更具吸引力”的vivo小游戏品牌。
注：插图中全部实例均为设计稿，非线上截图。游戏icon、名称、在玩人数等基础信息非线上信息。
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。
作为一个 B 端设计师，我们究竟要如何理解组件？
当接触到一个新组件时，通常会陷入到迷茫。一方面是组件过于的熟悉，我们在日常的工作当中会频繁接触到大量的组件内容（毕竟是组件设计师...）另一方面则是新的组件不断涌入，我们作为设计师一时之间不知道如何进行分析，今天我们就来聊聊 B 端设计师与组件之间的“爱恨情仇”。
先来简单说说什么是组件？
我认为组件就是组成用户界面的基本元素，也是前端在开发过程当中，抽象出来可以复用的模块。对于定义大家不必过于纠结，最主要还是要了解其使用，比如在下方页面当中，会包含有哪一些组件？
A. 输入框 开关 上传 按钮 文本提示
B. 输入框 开关 上传 按钮 气泡卡片
C. 输入框 开关 图片预览 按钮 文本提示
这就是我们要了解关于一个组件的判断流程，我认为会有三步：形式、交互、场景。
其实我们在去辨别新一个组件的时候，会优先关注组件的「样子」，进而来进行辨别。
比如下方的两个组件，我们其实很快速就能判断出一个是 单选框，一个是多选框。因为在我们潜意识当中单选为圆形、多选则为方形，因此对于一个组件的第一印象则会和它的形式相关。
但很多时候，随着业务的变化，我们也会给组件更多含义。比如在下方三个新建按钮当中，因为他们的形式不同，所对应的含义也并不相同。
通过形式上，我们可以理解为：
再举一个例子，比如在这三个选择组件当中，正是由于其组件形式的变化，导致它们在使用上也会存在较大差别~
当然，正是因为它们样子的改变，组件的使用含义也会产生变化。
知道它的样子还不够，我们还要了解它究竟应该如何操作，因此就需要明确对应的交互状态。
比如同样给到大家两个组件，请你去辨别这两个组件分别是什么？
其实我们很难进行细致的辨认，因为这两个组件在形式上基本相同。但我们一旦将其动起来，你就会发现不同，左侧的是一个按钮，而右侧则为链接。
其实我们在辨别交互状态时，通常会存在两种辨别维度：常规交互与业务交互。
常规交互是指在网页端当中的基础交互，比如 Hover、点击，这种情况大多数设计师经常接触，因此我们就不花太多时间放在这上面。
第二种交互类型是业务交互，它主要出现在特定的页面上。比如在图表中的下钻、过滤、联动、缩放等等；在表格就会有 冻结、拖拽、选中 等交互，这些内容都是我们在涉及特定页面时需要关注的。
所以我们再去理解一个组件的时候，也需要去考虑这个组件所关联的交互状态，这样才能够对于这个组件有个更为全面的认识。
作用对比则是去思考这个组件与其他作用类似的组件之间究竟会存在什么差别？
因为每一个组件都会有它存在的意义，我们可以通过横向单维度的对比，了解到这个组件它所对应的特点。
这个我们来举一个完整的例子，带大家感受一下~
举一个例子
比如最近在行业当中，出现一种新的组件叫做：蚂蚁线
刚开始在腾讯云的官网看到了蚂蚁线，但其实我对他真的一无所知。于是乎，我开始了组件调研。
从形式开始，你会发现“蚂蚁线”是位于文本下方，通过虚线的方式呈现。
通过这种形式，我们能够拓展一些其他的类似样式。
比如在飞书当中，当你写一个错别字的时候，飞书会提供默认的下划线提示你修改错误。但这个下划线是一个实线，并且会以黄色作为标注，这就是形式上的差异。
其次，在交互上，在整个页面中，当你将鼠标悬停在虚线上时，这个提示会告诉你这里有信息可以进行预览。通过这样，我们就能大致明白“蚂蚁线”的含义：它出现在文本下方，使用虚线的方式提示用户这里有更多的信息。用户通过将鼠标悬停在虚线区域的文本上，便可以查看更多内容。
最后，在对组件进行对比时，思考与“蚂蚁线”具有相同作用的组件，我想到有两个：Tooltips和Popover。并简单整理它们在日常页面的使用，一共会包含三种相同的情况下的交互形式。同时，明确分析纬度以信息凸显程度进行对比，进而能够将这三个组件进行区分。
并且在页面中，交互的形式也会有所不同。因此我们简单整理，会有三种相对应的对比方式。并明确它们，以信息干扰程度作为标准，来进行单维度的划分。进而就能得到“蚂蚁线”组件的一个整体的用途。
关于组件，确实由于时间有限，给大家分享到这里。
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。
设计组件库是提升设计效率和一致性的重要工具，但如何在频繁迭代和动态调整中高效赋能业务设计交付，一直是行业面临的挑战。兰亭妙微UI设计公司，分享了他们在设计组件库建设中的新思考和实践，供大家参考学习。
本文将分享我们对于“什么是好的设计组件”的看法，并给出一种搭建复杂组件的实用思路。我们还会从资产消费的角度，提供一些优化建议。虽然过程中会涉及不少基于Figma软件的操作细节，但核心思路就像一把“万能钥匙”，无论在哪个设计平台都行之有效，希望这些内容能给广大设计师们带来一些新的启发。
从网上搜索设计组件，我们能找到各种对外公开的设计组件库，同样还有不少或概括或详细的文章，手把手教你“如何搭建一个好的设计组件库”，但这些方法论很少探讨面对C端组件频繁增改、设计规范动态调整，如何高效赋能业务设计交付的相关内容，但这恰恰是搜索业务面临的关键问题。
搜索是一个“牵一发而动全身”的业务，每一个微小的设计细节都有可能影响各个业务的数据指标，一个“好的设计组件库”需要以一种潜移默化的方式让设计师掌握设计规范，完成合规的设计，从这个角度而言它应该比较「好懂」。
而作为服务于整个设计团队的公用设计组件库，面对每月数以万计的调用次数，它必须保障最基本的易用性，应该非常「好用」。
同时，面对频繁迭代，“好的设计组件”还需要保持最快的更新速度，为各个横向团队提供正确的样式，从这个角度来说它还要「好维护」。
因此，「好懂、好用、好维护」是搜索设计语境下，对一个“好的设计组件”的定义。
接下来，我们将从这三个「好」入手，分享搜索设计组件库在升级过程中的一些思考，希望能和大家共同探讨。
“万丈高楼平地起”，我们先来说说如何从零开始构建一个既符合设计规范又易于理解的设计组件。
首先，在搭建组件时，我们可以考虑采用多层嵌套的方式，即组件(Component)内部嵌套变体(Instance)。这种方式不仅能省去组件搭建和修改过程中的重复操作，甚至还能在解绑组件时，通过选中内部的子组件图层进行解绑，大大简化了搭建和使用双方的操作流程。
在多层嵌套的思路下，我们可以进一步用“底层灵活、上层收敛”来指导组件的搭建。这意味着底层变体的形式足够多样，能够支持大部分的状态切换，而在上层组件搭建的过程中显性地加强规范的指引(如规范中不允许使用的样式不对外展示)，以降低超出规范设计的可能。
具体的搭建流程可以大致分为三步：场景收集和分析、搭建基本变体组、拓展高阶变体组。
我们将通过视频组件搭建的生动案例，具体介绍如何依据“底层灵活、上层收敛”原则来搭建组件库，使得组件本身既足够灵活，又能起到足够的约束作用。
在着手搭建某类组件时，我们首先通过规范确认和场景遍历，广泛收集各类变体。
随后，从我们能想到的所有维度出发，对这些变体进行细致定义。
这样，我们就能得到一张详尽描述组件变体性质的表格。表格的第一列依次列出变体1、变体2、变体3等，而第一行则罗列出各种维度，如宽度、比例等。
通过这种方法，我们可以将原本零散、杂乱的组件变体描述，系统地归纳整理成一张清晰明了的表格。
表格通过不同维度来唯一确定一个变体，这些维度可大致分为两个特性和一个共性。共性指的是所有变体在这一维度上均保持一致，常见特性则涵盖了最常见的分类性质，如宽度、高度、数量和优先级等，而业务特性则与具体业务紧密相关。
在搭建组件时，我们可以遵循「共性-常见特性-业务特性」顺序，这样的顺序有助于降低理解成本，因为最符合心智的分类被置于外层，同时底层的组件又保持了足够的灵活性，便于切换各种变量。对于业务特性，我们可以根据实际情况灵活处理，既可以将其作为基本组件的延展，也可以不将其纳入组件范畴。
以视频组件为例，我们从表格中获取的信息如下：
据此，我们可以轻松梳理出视频组件搭建流程的优先级：
值得注意的是，“封面槽位”是“播放状态”中的一个图层。根据“底层灵活、上层收敛”的原则，我们将其插入到搭建播放状态之前。
因此，视频组件的最终搭建流程为：
完成对视频组件搭建的分析，我们就可以有条不紊地开始搭建组件了。
先搭建基本组件视频组件，再用基本组件搭建高阶组件。
这一步骤虽然为大家所熟知，但仍需格外注意，如配置项的设置要力求合理，也可以融入设计规范和使用规范，同时还应将一些搭建过程中的零散组件集中收纳避免被调用。
关于这些具体的注意事项，我们将在后续部分进行详细阐述。
至此我们完成了组件搭建的基本流程，一个达到及格线的视频组件就诞生了。
据统计，优化后每次调用视频组件将节省至少10步的点击操作！
完成了一个基本组件的搭建后，我们可以转换视角，从使用的角度来审视并检查这个组件。
我们期望，从插入组件变体、切换组件配置，再到最后的解绑组件，整个流程都能纵享丝滑且稳定可靠，确保业务设计师在使用过程中获得最佳体验。
我们可以一步步来审视组件的使用过程。
首先是插入组件，据观察，通常有三种方式：
①在左侧的资产面板(Assets)中直接找到对应组件并插入；
②通过查阅设计规范，锁定所需的变体后复制粘贴；
③选中一个不需要的组件，通过右侧的“切换变体”面板(Swap instance)切换成所需的变体。
很明显，在这个过程中依赖的是组件的精准搜索和快速定位。
为了提升搜索精度，我们可以从组件命名入手，采用中、英、数字结合的方式，实现模糊匹配；也可以在发布时隐藏不希望被调用的组件，以减少无用的搜索结果。
如果组件是采用前文提到的“多层嵌套”方式搭建的，我们可以添加“Preferred”子组件，这样在切换时会优先展示这些子组件，这个功能在切换图标时尤为实用。
对于习惯边查阅设计规范边使用组件的设计师，我们增加了更多实际使用的正误案例，这些案例直观展示了组件变体的正确选择和使用方式，进一步降低了规范的理解成本，有效辅助设计决策。同时，我们专门维护了一个固定区域，用于平铺展示所有组件变体。
为了确保能够轻松点选，我们将变体放在最外层展示(即不在任何Frame、Group或Section中)。这样能让设计师一目了然地看到所有变体，从而快速选择所需的组件。
在组件配置阶段，有三项注意点能让组件更加易用，即“重视组件的可视化效果、设置高效易用的配置项、贴心地保存修改”。
考虑到C端组件的多样性和用户的使用习惯，我们应避免使用过于复杂的分组方式。相反，应更注重组件的样式展示，并尽量简化组件的层级结构。这样，设计师在使用时能够更直观地看到组件的外观，而无需深入复杂的层级去查找。
另外值得注意的是，Figma会默认用组件集合中最左上角的组件生成预览样式，因此应当把视觉上最有代表性的变体放在左上角，这个效果在切换变体(Swap instance)时很重要，因为目前在该面板中没法查看组件细节，只能靠缩略图和名称来推测是哪个组件。
其次对于配置项的设置也大有讲究，业界有组件库为了实现C2D2C，从源头上将设计组件和前端组件的配置项打平，这是不错的思路，但有可能会提升设计侧的理解成本。
针对搜索业务的特殊语境，我们还是选择了从「规范理解」角度去设置组件的配置项，将所有允许自定义的配置尽可能外露，并清晰地说明修改限制，如字数限定、选项个数等，这样能够在使用的过程中强化业务设计师对规范的掌握。
另一个常常被忽视的关键点是选项和配置的排序问题。为了提高浏览和选择的效率，建议对选项和选项之间，以及外层的不同配置项，都按照一定的逻辑顺序进行排序。
最后一点，我们称之为“贴心地保存修改”机制，这个针对的是文字修改的场景。
在实际操作中，使用一个组件可能需要对多个配置项进行修改。有时在修改完文字内容后再去调整其他配置时，已修改的文字会被重置。这时文本属性(text property)的设置就显得尤为重要，它能够记忆并保存修改过的文字内容，从而免于重复输入。
还有一些情况是，某个组件变体实际上并没有与某个值相对应的组件(尽管Figma机制允许选择该值)，用户切换后就会发现组件完全变了，只能撤回。
为了避免这类情况，建议使用另外的标记来表明组件某个设置项是不可切换的。
完成了组件的搭建和检查，接下来让我们聚焦于组件的日常维护。
这一环节可以从两个维度展开，一是依托中台的日常数据监控进行维护，二是通过团队内部的紧密协同机制来保障。后者更多侧重协作流程和机制上的建设，在本文中我们不做更多展开，重点讨论前者。
数据监控的方式主要依托Figma中的组件数据看板(查看路径：View libraries-Analytics)，看板中展示了各个组件的调用数和解绑数数据，这些数据不直接反映组件的优劣，但如果我们观测到某个组件解绑率偏高，我们会考虑直接把它作为模板而不是创建成组件。
以上是百度搜索设计团队在设计组件库升级过程中的心得分享，包括搜索业务对于“好的设计组件”的诉求，以及一些搭建和优化组件的实用思路，核心是探讨如何从组件库建设的角度入手，成功助力团队提升设计资产消费效率。
当前我们已经完成设计资产工程化的前序环节，我们对设计资产的升级和探索并没有结束，未来我们将持续探索设计系统工具化的形态、与AI大模型结合的机会，通过丰富消费途径，实现在业务交付的不同阶段下全方位提效。
这部分内容后续有机会也将会和大家见面，请大家期待！
转载：人人都是产品经理
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。
前 Meta AI 团队创立的 Hero 公司，推出专利技术 AI Autocomplete SDK，能实时预测任务所需全部参数，输入 “订机票” 即刻呈现所有选项，让交互速度提升 10 倍、成本大降。这篇文章深入解析这项革命性技术的工作原理、应用场景与商业价值，探讨它能否成为未来 AI 应用的标配，带你看懂人机交互的下一场变革。
你有没有想过，为什么和 AI 聊天总感觉像在玩猜谜游戏？你说想订机票，AI 问你去哪儿。你说去纽约，它问什么时候出发。你说下周三，它又问几点。你说早上，它接着问要直飞还是转机，经济舱还是商务舱，要不要托运行李。这种来回问答的过程让人抓狂，就像是在玩一场永无止境的”二十个问题”游戏。更糟糕的是，有时候你都不知道 AI 需要什么信息，只能等它一个一个问。这种交互方式看似自然，实则效率低下，完全违背了 AI 应该让我们生活更简单的初衷。
前 Meta AI 团队成员创立的 Hero 公司刚刚发布了一项专利技术，可能会彻底改变这种局面。他们推出的 AI Autocomplete SDK 不是简单的自动补全功能，而是一个能够实时预测并呈现完成任务所需全部信息的系统。想象一下，当你开始输入”订机票”的时候，屏幕上立刻出现所有相关参数：出发地、目的地、日期、时间、航空公司、座位偏好、行李选项等等，你只需要填写或选择就好，不需要等 AI 一个一个问你。这听起来像是一个小改进，但实际上它可能会让 AI 交互速度提升 10 倍，成本降低 10 倍，并且为未来的增强现实设备奠定基础。
Hero 不仅将这项技术用在自己的助手应用中，还通过 SDK 向其他公司开放。这意味着我们可能很快就会在各种应用中看到这种全新的交互方式。而且，他们刚刚获得了 Forerunner Ventures 领投的 300 万美元追加投资，这是在去年 400 万美元种子轮之后的又一次资本认可。我深入研究了这项技术后发现，它的影响远比表面看起来要深远得多。
这个现象背后反映的是当前 AI 交互方式的根本缺陷。大语言模型虽然能理解自然语言，但它们并不知道用户想要完成什么任务需要哪些具体信息。就像 Hero 的 AI 工程师 Saharsh Vedi 说的：”现在的问题是，负担都在用户身上，他们需要思考 AI 需要什么信息。”这完全颠倒了技术服务人类的关系。
我自己在使用 AI 工具时也深有体会。比如用 AI 生成图片，我经常需要反复调整提示词，尝试不同的描述方式，才能得到满意的结果。有时候我花在琢磨提示词上的时间，比直接用传统工具做图还要长。更令人沮丧的是，即使你精心设计了提示词，AI 也可能遗漏某些重要细节，导致结果不符合预期。然后你又得重新生成，这不仅浪费时间，对于按次收费的服务来说，还意味着额外的成本。
当前主流的 AI 应用都试图通过各种方式解决这个问题。有些添加了建议按钮，提供预设的提示词模板。有些使用引导式问答，一步步收集用户需求。还有些像 Adobe 的 Firefly 应用，把提示词拆分成多个部分，比如创作音乐时分别输入情绪、风格和用途。这些方法都在一定程度上改善了用户体验，但都没有从根本上解决问题：用户仍然需要主动思考和输入信息，AI 仍然处于被动等待的状态。
Hero 的方法则完全不同。他们不是让 AI 更聪明地问问题，而是让系统主动预测并呈现完成任务所需的全部信息。这种思路的转变看似简单，实则颠覆了整个交互范式。就像创始人 Brad Kowalk 说的：”我们基本上意识到，你在互联网上能做的任何事情，都只是一系列参数。一旦你看到了这一点，就很难再忽视它。”这句话听起来简单，但它揭示了一个深刻的洞察：无论多么复杂的任务，本质上都可以分解为一组参数，而这些参数是可以预测和呈现的。
AI Autocomplete 的核心理念是前置加载所有必要信息，而不是通过反复问答来收集。当你开始输入或说话时，系统会实时更新界面，显示完成这个动作所需的所有参数。这不是简单的文本补全，而是一个理解任务结构、预测所需信息、动态呈现选项的智能系统。
拿订机票这个例子来说。在传统的 AI 助手中，你可能需要经历这样的对话：你说”我想订机票”，AI 问”您要去哪里？”，你说”纽约”，AI 问”什么时候出发？”，你说”下周三”，AI 问”您希望几点的航班？”，你说”早上”，AI 问”经济舱还是商务舱？”，你说”经济舱”，AI 问”需要托运行李吗？”，以此类推。整个过程可能需要十几轮对话，每次都要等待 AI 的回应。如果你在某个环节说得不够清楚，或者 AI 理解错了，还得重新来过。
但在 Hero 的 AI Autocomplete 系统中，当你输入”订机票”的瞬间，屏幕上就会出现所有相关字段：出发地、目的地、出发日期、出发时间、航空公司偏好、返程日期、座位类型、行李选项等等。你可以随时停下来，只填写你知道的信息，然后发送查询。系统会根据你已经提供的信息，智能地建议或填充其他字段。你不需要等待 AI 一个一个问你，所有信息都在你眼前，你完全掌控着交互的节奏。
这种方法的优势是多方面的。第一，速度快。Hero 声称可以让操作速度提升 10 倍，因为省去了大量来回对话的时间。第二，成本低。每次 AI 的响应都需要服务器计算，减少对话轮次意味着大幅降低运营成本。Kowalk 特别强调了这一点：”因为涉及的消息更少，规模化运营的公司可以节省服务器成本。”第三，用户体验更好。你不会感觉自己在被 AI 审问，而是在一个清晰的框架内主动提供信息。
我特别欣赏 Hero 工程师 Vedi 说的那句话：”希望我们回头看时，几乎不记得’提示词’这个概念。”这体现了他们的雄心：不是改进提示词，而是让提示词成为历史。在他们的愿景中，未来的 AI 交互应该是结构化的、可预测的、高效的，而不是开放式的、充满不确定性的对话。
AI Autocomplete 的应用场景远比订机票更广泛。Hero 在发布时特别强调了几个重要领域，每个都有可能被这项技术彻底改变。
搜索和电商是最直接的应用场景。现在在电商平台搜索商品，你需要输入关键词，然后在成百上千的结果中筛选，使用各种过滤器来缩小范围。这个过程既费时又费力。但如果有了 AI Autocomplete，当你输入”咖啡”时，系统立刻显示出品牌、烘焙程度、包装规格、配送时间、订阅频率等参数。你可以快速选择你想要的选项，甚至可以设置”每月配送”这样的重复订单。Hero 展示的咖啡订购例子就很好地说明了这一点：不仅可以快速完成当前订单，还能轻松设置定期订购，就像你说”每个月”一样简单。
媒体生成是另一个会被改变的领域。我之前提到过用 AI 生成图片时需要反复调整提示词的痛苦。AI Autocomplete 可以在你开始输入时就实时展示各种参数：主体、动作、风格、光线、相机角度、分辨率等等。你可以从这些选项中选择，而不是试图用文字准确描述你想要的效果。这不仅能激发创意，让你看到自己可能没想到的选项，还能显著减少生成次数，从而降低服务器成本。对于视频生成这种计算密集型任务来说，减少迭代次数的意义更加重大。
客户服务和企业表单填写也是重要应用场景。现在的客服聊天机器人通常需要通过一系列问答来收集信息，比如你的订单号、问题类型、联系方式等等。这个过程对用户来说很繁琐，对企业来说也低效，因为经常需要后续跟进来补充缺失的信息。有了 AI Autocomplete，聊天机器人可以根据用户的初始问题，立即呈现所有相关字段，引导用户一次性提供完整信息。这既节省了用户时间，也降低了企业的运营成本。
我认为这项技术最具潜力的应用可能还没有被充分认识到。比如在教育领域，AI Autocomplete 可以帮助学生构建更好的学习查询，展示他们可能没想到的相关主题和角度。在医疗领域，它可以帮助患者更准确地描述症状，提供结构化的问诊表单。在法律、金融等专业服务领域，它可以帮助非专业人士更有效地表达需求，获取更精准的服务。这些场景的共同点是：专业性强、信息复杂、普通用户难以准确表达需求。AI Autocomplete 恰好可以弥合这个知识鸿沟。
Hero 的 AI Autocomplete 不仅改变了用户体验，还开创了一种全新的广告模式。这让我感到特别兴奋，因为它解决了自然语言界面商业化的一个核心难题：如何在对话式交互中自然地融入广告，而不破坏用户体验？
传统的搜索广告模式是基于关键词和搜索结果的。你在 Google 搜索”咖啡机”，顶部会显示付费广告。这种模式在图形界面中运作良好，但在纯对话界面中却很难实现。你总不能让 AI 助手在回答问题的中途突然推销产品吧？那会让对话变得非常生硬和令人反感。
Hero 的方法则巧妙得多。在 AI Autocomplete 系统中，品牌可以通过三种方式出现：第一，类似 Google Ads，品牌可以付费成为决策过程中的优先建议选项。比如在订咖啡的例子中，Peet’s Coffee 可以付费让自己出现在品牌选择列表的前面。第二，品牌可以建议互补产品，添加到当前订单中。比如在你订咖啡时，建议搭配某款点心或咖啡杯。第三，品牌可以从更高的重复购买率中受益，因为在 AI Autocomplete 系统中，设置定期订单就像说”每个月”一样简单。
我认为这种广告模式的天才之处在于，它不是打断用户的决策过程，而是增强这个过程。当你在选择咖啡品牌时，看到各种选项本来就是决策的一部分，付费推广的品牌只是在这个自然的选择过程中获得了更显眼的位置。这和传统搜索广告的逻辑一致，但执行方式更自然、更不突兀。
Hero 目前正在与 AI 广告平台 Koah Labs 讨论合作，将这种新广告形式推向市场。我觉得如果这种模式成功，它可能会成为自然语言界面商业化的标准模式。想想看，未来所有 AI 助手、AI agent 和对话式应用都可能需要这样一种不破坏用户体验的广告模式。Hero 作为先行者，有机会定义这个新兴市场的规则。
更重要的是，这种广告模式对小企业也很友好。不像传统的品牌广告需要巨额投入，自然语言广告可以非常精准地针对特定需求。一家本地咖啡烘焙商可以选择在用户搜索”小批量手工烘焙咖啡”时出现，而不需要和星巴克竞争”咖啡”这样的大词。这种精准性和可负担性可能会让更多中小企业进入数字广告市场。
AI Autocomplete 的诞生其实源于增强现实的需求，这是我觉得最有远见的部分。Hero 的联合创始人 Brad Kowalk 和 Seung Woo Lee 都曾在 Meta 工作，参与 AR 相关项目。离开 Meta 后，他们一直在思考 AR 大规模普及面临的一个核心问题：当 AR 设备的屏幕空间远小于智能手机时，如何让它同样有用？
这是一个很多人没有深入思考过的问题。我们习惯了智能手机的大屏幕、复杂菜单、多层导航。但 AR 眼镜不可能有那么大的显示空间，也不适合复杂的触摸操作。那么，如何在有限的界面上提供丰富的功能呢？
大公司的思路通常是将移动端的界面缩小，配合手势控制。但 Hero 认为这不是正确的方向。Kowalk 和 Lee 的洞察是：AR 设备需要的不是缩小版的图形界面，而是基于意图的交互系统。用户应该能够用自然语言表达意图，系统通过 AI Autocomplete 这样的技术引导用户提供必要信息，然后直接执行任务。整个过程不需要复杂的 UI，只需要清晰的参数呈现和简单的选择机制。
我觉得这个思路非常前瞻。它不是试图把现有的交互模式搬到新设备上，而是为新设备设计全新的交互范式。这种轻量级但强大的 AR 操作系统，可能会成为下一代计算平台的基础。就像触摸屏为智能手机带来的革命一样，基于意图的自然语言交互可能会为 AR 设备带来类似的变革。
Hero 三年前就开始申请这项技术的专利，说明他们很早就看到了这个方向。现在专利已经获批，技术已经成熟，时机也恰到好处。大语言模型的进步让自然语言理解变得可靠，AR 设备开始进入消费市场，用户对新交互方式的接受度也在提高。所有这些因素结合在一起，为 AI Autocomplete 这样的技术创造了完美的时间窗口。
虽然 Hero 现在主要在移动和 Web 应用中推广这项技术，但他们的长远目标显然是 AR。这也解释了为什么他们选择以 SDK 的形式开放技术，而不是只在自己的应用中使用。他们希望建立一个标准，一个未来 AR 交互的基础协议。如果成功，Hero 可能不只是一家应用公司，而是下一代计算平台的基础设施提供者。
Hero 选择以 SDK 形式开放 AI Autocomplete 技术，这是一个非常聪明的战略决策。CTO Seung Woo Lee 解释说：”我们三年前就意识到，AI agent 的瓶颈不会是 AI 浏览互联网和完成任务的能力，而是用户知道该说什么的能力。所以，我们不是再造一个玩’十个问题’游戏的聊天界面，而是推出一个让用户能一次性完成任何多步骤动作的系统。我们相信我们的技术有能力增强今天所有使用自然语言输入的产品。”
这段话揭示了他们的雄心：不是造一个更好的聊天机器人，而是改变整个行业的交互方式。这就需要让其他公司也能使用这项技术，而不是把它封闭在自己的应用中。从商业角度看，这是一个高风险高回报的策略。风险在于，开放技术意味着竞争对手也能使用，可能会削弱自己的差异化优势。回报在于，如果技术被广泛采用，Hero 就能成为这个新交互范式的标准制定者和基础设施提供者。
我认为这个选择体现了创始团队的格局。他们在 Meta 工作过，见识过平台级技术的威力。他们知道，真正改变世界的不是一个优秀的应用，而是一个被广泛采用的标准。就像 HTTP 协议定义了网页浏览，触摸屏定义了智能手机交互，AI Autocomplete 有潜力定义自然语言交互的标准。
SDK 策略还有助于快速验证技术价值和收集反馈。通过让不同行业、不同应用场景的公司使用这项技术，Hero 可以快速发现技术的优势和局限，找到最有价值的应用场景，并根据实际使用情况不断改进。这比自己闷头做一个应用要高效得多。
从生态系统角度看，SDK 策略有助于建立网络效应。使用 Hero AI Autocomplete 的应用越多,用户就越熟悉这种交互方式。用户越熟悉，新应用采用这种交互方式的价值就越大。这种正反馈循环一旦启动，会形成很强的护城河。就像用户习惯了触摸屏之后，任何新的移动设备都必须支持触摸，未来用户习惯了 AI Autocomplete 之后，任何新的自然语言应用可能都需要支持这种交互方式。
Hero 的 AI Autocomplete 让我重新思考了当前 AI 交互的发展方向。整个行业似乎都在朝着”更自然的对话”这个方向努力，让 AI 更像人类一样交流。但 Hero 提出了一个反直觉的观点：也许最好的交互方式不是完全模拟人类对话，而是结合对话的自然性和表单的结构性。
人类之间的对话之所以高效，是因为双方共享大量背景知识和语境。你和朋友聊天时，可以用很简短的话表达复杂意思，因为你们互相了解。但人和 AI 的对话不一样，AI 不知道你的偏好、习惯和当前情境。如果完全模拟人类对话，就会导致大量不必要的来回确认。
Hero 的方法是承认这个差异，利用 AI 的优势来弥补。AI 可以快速分析任务结构，预测所需信息，实时更新界面。这些都是人类做不到的。通过展示结构化的参数，AI Autocomplete 实际上是在利用机器的优势，而不是试图完全模仿人类。
我认为这种思路会影响整个 AI 产品设计领域。未来我们可能会看到更多混合式交互：既有自然语言的灵活性，又有结构化界面的清晰性。这不是倒退到传统 GUI，而是在更高层次上综合了两种交互方式的优点。
从技术架构角度看，AI Autocomplete 也提出了新的要求。它需要 AI 模型不仅能理解用户意图，还要能预测任务结构和参数需求。这可能会推动一类新的 AI 模型发展，专门用于任务分解和参数预测。Hero 提到他们使用了一系列模型来预测用户可能输入的内容，说明这不是单一模型能解决的问题，而需要专门的技术栈。
对于正在开发 AI 产品的团队来说，Hero 的成功提供了重要启示：不要只关注 AI 的智能程度，还要关注交互设计。最聪明的 AI 如果交互方式糟糕，用户体验也会很差。反过来，即使 AI 能力有限，如果交互设计得当，也能提供很好的用户体验。Hero 的技术本质上是通过更好的交互设计，最大化了现有 AI 能力的价值。
我也在思考这项技术可能的局限性。它适合参数化的、结构化的任务，但对于真正开放式的、需要创造性的对话可能不太适用。比如你和 AI 讨论一个哲学问题，或者寻求情感支持，这种场景下强行展示参数就会显得生硬。所以 AI Autocomplete 可能不会取代所有类型的 AI 交互，而是在特定场景下提供更优选择。
另一个值得关注的是隐私和数据安全。AI Autocomplete 需要理解任务结构和预测用户需求，这意味着它需要访问相当多的上下文信息。如何在提供个性化服务和保护用户隐私之间找到平衡，将是这类技术普及过程中必须解决的问题。
Hero 目前正在自己的助手应用中测试这项技术，计划在几个月内向用户发布。他们重点展示的功能是帮助用户通过自动补全提示词找到会议时间或和朋友见面的时间。这是一个很实用的场景，也是一个很好的切入点。安排会议往往需要考虑多个人的时间、地点偏好、会议时长等因素，用自然语言描述清楚并不容易。有了 AI Autocomplete，这个过程会简化很多。
但我更期待看到 Hero 在更广泛场景中的应用。比如在旅行规划、购物、客户服务等领域，AI Autocomplete 的价值可能更加明显。Hero 的 SDK 策略意味着我们不需要等 Hero 自己去开发所有应用场景，而是会看到各行各业的公司将这项技术集成到自己的产品中。
从融资角度看，Hero 去年获得了 400 万美元种子轮，现在又获得了 Forerunner Ventures 领投的 300 万美元追加投资。Kowalk 表示，根据应用和 SDK 的增长情况，他们计划在未来几个月筹集更大一轮融资。我认为如果 SDK 能够吸引到一批有影响力的客户，证明技术价值，那么 A 轮融资应该不成问题。这项技术的潜在市场非常大，任何使用自然语言输入的应用都可能是潜在客户。
我也在想，Hero 会不会成为下一个 Twilio 或 Stripe 那样的基础设施公司？Twilio 让每个应用都能方便地集成短信和电话功能，Stripe 让每个应用都能方便地接入支付。Hero 有潜力让每个应用都能方便地提供优秀的自然语言交互体验。如果真的走到这一步，Hero 的价值将远超一个普通的应用公司。
但挑战也是存在的。技术再好，也需要市场教育和生态建设。开发者需要理解这项技术的价值，学会如何集成和使用。用户需要适应这种新的交互方式，培养新的使用习惯。这些都需要时间和持续投入。Hero 团队有 Meta 的背景，应该对这些挑战有充分认识。
我特别欣赏 Hero 团队的一点是，他们在三年前就开始布局这个方向，提前申请了专利。这种前瞻性在快速变化的 AI 领域特别难得。很多公司都在追逐最新的热点，而 Hero 则在思考更根本的问题：人机交互的本质是什么？未来的交互应该是什么样子？这种长期思维是真正有影响力的公司的特质。
最后，我想说的是，Hero 的 AI Autocomplete 提醒我们，AI 革命不只是关于更强大的模型，也关于更好的交互设计。技术进步和设计创新同样重要，甚至在某些场景下，好的设计比更强的模型更有价值。这也是为什么我对 Hero 的未来充满期待。他们不是在和其他公司比谁的模型更强，而是在重新定义人机交互的方式。这种创新往往更持久，也更有影响力。
我相信，几年后回头看，我们会惊讶地发现自己曾经需要花那么多时间和 AI 来回对话，就像我们现在回想起曾经需要记住各种命令行指令一样。AI Autocomplete 可能就是推动这个转变的关键技术之一。
转载：人人都是产品经理
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今天给大家带来的分享是《AR，我们从设计说起》，希望大家通过这个分享能够快速了解AR的实现原理，AR的设计流程，以及在设计过程中遇到的问题，在最后会分享我这些年做AR设计的一些心得和技巧。
关于AR
AR这个词对大众而言并不是一个陌生的词，但是AR的实现原理是怎样的？
AR的中文名字是增强现实技术，它是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度，并且加上相应的图像、视频、3D模型的技术。
简单来讲就是在现实世界上叠加一些虚拟信息，然后再实时计算它在设备上的位置以及角度的变化。
AR的目标是将屏幕上的虚拟内容放在现实的世界中与之互动，帮助大众更快捷更直观的去获取信息，并且AR自带强大的商业价值。身边的小伙伴经常会把AR跟VR搞混，其实AR是增强现实技术，而VR是虚拟现实技术。
AR是将虚拟的物体放在我们周边的现实环境，增强现实世界的感官体验；VR则是将我们放在虚拟的环境中，打造一个以假乱真的沉浸式体验。
它们在设备上进行划分，AR对大众用户来说参与的门槛低，操作的门槛更低，因为AR只需要拥有一部带摄像头的智能手机，便可以成为一个载体，在增强现实世界的同时，重塑用户的交互体验，而VR的设备对于大众用户来讲日常比较难接触到，需要较为专业的设备和场地。
AR技术的核心是识别与跟踪，它的实现方式分为两种：
● 图像检测法；
● 全球卫星定位系统法。
图像检测法
图像检测法其实是AR最常见的一种定位方式，经常用在图片识别和人脸的识别。它的技术实现流程主要分为三步：
Step 1：需要捕捉特征图像，算法会对图像进行规划处理，计算有效特征点进行匹配，可以看下图一，这些绿色的小点点就是有效特征点；
Step 2：从偏离的矩形算出一个三维坐标系，建立一个空间；
Step 3：实时跟踪数据内容的位置和角度的变化；
刚才讲到绿色的小点点设计师应该怎么去检测呢？这里推荐一个网站给大家 —— Vuforia，注册账号后上传设计图就可以直接将图稿的特征点标记出来，并且对其进行打分，特征点越多，识别的准确率越高。（链接在文末)
观察第一张图的上下两幅作品，可以发现它仅仅只是背景和深浅不同，形成的有效特征点也有所不同，因为算法在灰度对比度高的情况下会形成更多的有效特征点。
我们再观察第二张图，可以发现第二张图在太阳的圆形部分没有形成任何有效特征点，因为算法会排除掉一些比较平滑的曲线或元素，视为无效特征点，这种点一般出现在夹角处，所以为了使特征点分数更高，我们在设计的时候需要：
● 避免画一些比较平滑或带弧度的元素；
● 特征点需要平均分布在每一个角落。
最后看第三张图，几何云的部分重复出现在不同的位置上，它形成的有效特征点的数量和位置也一样。因为重复出现的规则图形会被算法判定为无效特征点并排除掉，所以在做设计的时候需要：
●避免用一些规则的图形和一些重复出现的元素。
图像检测的优点是简单、高效和多样性，缺点是容易受环境、光线、距离、遮挡、聚焦这些因素产生变化，会使虚拟内容产生抖动、卡顿、误判、识别慢、无法识别的情况出现。
环境光线距离就不需要多讲了，遮挡就是取决于取景的角度和范围。聚焦指的是设备，也就是我们的摄像机，我们的手机对于深色还有渐变颜色进行对焦时会较慢显现。
所以在做视觉稿的时候，其实需要满足很多条件，并且要与开发进行多环境测试、一起研讨，才能得出一张比较合格的识别图，优秀的识别图必须确保它的稳定性，还有它的识别速度。
我们来看看实际项目中是如何应用的。
在2016年的时候，团队策划了《QQ奥运火炬手》AR活动，基本上是在一个毫无经验的情况之下，不断地试错，不断地修正，在两个月内从风格到终稿花了将近3000稿，才完成六个奥运城市28张识别图的设计，可以看到DEMO呈现出来的效果相对比较稳定，而且识别速度非常快的，基本在一秒之内完成。
这里强调优秀这个词，因为我们不希望用户第一次接触AR时就造成一些挫败感，导致对新技术的体验产生抗拒心理，所以对识别率的速度还有稳定性做了相当多的调试，当时也获得了世界吉尼斯纪录的证书。
这是以前的一个小DEMO，通过手机的扫一扫识别一层一层传递的过程。刚才说到图片检测法的图像场景，现在再看一下纹理识别的场景，人脸识别其实就是图像检测法的边缘检测，它可以检测出人脸的部位，同时跟踪这些部位进行运动，把虚拟的内容跟肢体做无缝的贴合。
比如说经常用到的特效挂件，大家看到市面上的一些美颜APP都有些什么样的能力呢？
● 实时美颜
● 脸部贴合
● 动作触发
● 脸部变形
● 换脸、扣脸
● 氛围滤镜
● 3D模型
其它便不一一阐述了，相信大家也有所了解。
针对QQ的一些社交场景，我们团队也做了QQ特有的一些特效挂件，例如可以在QQ的聊天界面中的拍摄功能，还有聊天，都可以在视频聊天看到，玩到。还有利用AI还有AR的结合，在两人通话中做了一个小游戏，通过做表情赢取对方的红包。
全球卫星定位系统法
全球卫星定位系统法是是利用GPS去定位我们所处的位置，在真实的空间里寻找一个平面，可以现实世界中跟虚拟物体进行互动和观赏。
优点是适合于室外的跟踪，可以克服在室外场景中光照，还有聚焦等不确定因素，而缺点是很考验设备的性能，包括当前网络的环境。
可以看到这上面有两个比较陌生的词，一个是LBS(Location Based Service)，一个是POI(Point of Interest)。LBS其实是基于移动位置服务，配置服务GPS获取位置的一个方式。有些AR的游戏是基于LBS去实现的，它们所用到的实现方式也就是全球卫星定位系统法。而POI就是一个兴趣点，它在地图上可代表是一栋大厦，一个商铺或者一处景点等等，它包含四方面的信息，就是名称、类别、坐标和分类。
这个是16年日本做的一个AR游戏，相信大家都有玩过。
这个游戏是利用全球卫星定位系统法去实现的一个游戏，为什么给大家看刚才的短片，是因为腾讯2017年新年QQ的一个运营活动跟它的玩法特别像，都是基于一个地图上去寻找一个红包或者一个宝藏，然后找到这个位置，再通过完成一些任务去获得这些红包或者礼品。
做这个运营活动的时候，需要去考虑如何体现AR的空间概念，譬如说要合理利用一个真实的空间，因为设计师出的设计稿再也不是750×1334的尺寸了，它是一个真实的空间，需要把这空间进行拓展，去引导用户移动手机镜头，跟踪这些虚拟物体进行移动和互动。
我们可以通过物体的走向去体现一个空间感，譬如说从远到近，从左到右，从上到下等方式让用户移动起来。
在地图的引导上，可以从远近这个层次去打造一个三维空间，譬如说离我们比较近的AR点的时候，需要强化我们的信息，做一些差异化的动画引导，再远一点的地方就只需要给一个简单的贴图或者简单的元素告知用户，远处也有一个红包，或者礼品。
IP的力量是非常强大的，当时使用了QQfamily的baby Q作为财神形象给用户发红包，它的作用是可以跟用户产生一个平等的对话，陪伴用户一起完成一些任务，建立一个平等亲密的关系。
在2016年的时候，通过《QQ奥运火炬手》活动，一推出QQ就被称为是国内首个AR用户超过1亿的社交应用，整个活动吸引了全球一百四十三个国家的用户，跟AR的互动超过将近两亿次。
在2017年的时候《QQ天降红包》运营活动用户量超过3亿，半年间就收获业界还有一些用户的良好口碑，QQ是一个很年轻的产品，它的用户大部分都是学生。通过这样的活动跟新的技术做结合，我们成功将QQ的品牌升级为年轻化，娱乐化，还有科技化。
过去的设计手法就是从图形，动画还有色彩上做一些创新。现在我们加入一些新的技术，比如说AI、AR、音效和物理震动之后，可以升级用户的一些感官体验，使设计更加沉浸式，更加娱乐化。
把AI跟AR做一个很好的结合，是因为更好的AI需要更好的AR去体现。
那么大家都说AI就是AI，AR就是AR，其实这个说法是错的，因为它们的关系非常密切。如果我来作比喻的话，
「AI就是人的大脑，AR就是人的一些感官体验」
跟这些新的技术做结合，会使得设计和活动会有四个优点，那就是话题性，串联性，沉浸式和娱乐化。
通过一些新的技术给用户带来的新鲜感和话题性，再把一些时间音效还有振动影像这些元素有效地串联在一起，让用户身临其境，更加专注在操作当中，更加强化整个设计，整个产品的趣味性，也提高整个产品的娱乐价值。
去年世界杯的时候，我们推出了《QQAR穿越赛场》。
相对奥运而言，世界杯并不是全民都会关注的一个赛事，所以当时用了很大部分的时间来做用研，想方设法去提升用户的参与感。我们对用户的行为和心理进行分析，希望能通过新的交互形式和新的技术让用户更好的参与进来。
在做运营设计的时候，需要从三个部份去策划：
● 如何去吸引用户；
● 在用户体验的过程中如何制造一些惊喜；
● 希望用户在最后有一个想要抒发自己的欲望的出口，将活动分享出去。
那如何去吸引用户参与活动呢？可以利一些视觉线索，突出一些重点信息，通过差异化的设计去满足用户的好奇心。譬如说，利用一个足球的运动轨迹引起用户的注意力，让用户产生好奇心，去点击入口，到第二个页面的时候，需要告诉用户具体的活动内容，这是比较轻的设计手法，比较直接的方式是在登录QQ之后，直接给用户一个活动预告。
这个需要结合QQ扫一扫的界面，并且跟活动里面的场景结合起来，打造一个新的UI风格。我们可以透过一些色彩质感和执行动画告诉用户，这是一个充满科技感的运营活动，一个新的UI活动风格，一个新的科技感风格。
沉浸式体验，往往也包含人的感官体验和认知体验。
我们需要从大众的一些记忆里面提取一些设计元素，基于现在的场景、应用做结合。那么我们如何去提取用户的一些记忆元素？可以通过我们记忆中一些片段去提取它的色彩、质感，还有声音、图形、运动方式、光学和力学这样的特征去和设计做融合。
说起穿越这个话题，大家也会想到哆啦A梦的穿越门或者哆啦A梦的时光机，还有些用户就会想到我们近年来比较火的奇异博士其中的一个片段，我们抽取奇异博士打开穿越门的片段提取一些设计元素，譬如说它的运动方式，力学和光学特征。
首先我们需要去教育用户“空中画圈”，“空中画圈”这个词大家应该都不难理解，当时请了很多深大学生去公司做用研，当时试玩这个活动的时候，发现很多同学都不会玩，不是说大家没有看过奇异博士，也不是说大家对AR没有接触，是因为这种新的互动形式会让用户的心理造成一个不确定因素，并且怀疑自己的判断，大家更多的习惯直接在屏幕上画圈，而不是举起自己的手，在空中画一个圈，开启穿越门，甚至有一些同学直接手反过来一直在扣摄像头，都会有这种情况出现。
因此才会让我们的设计更加客观，我们自认为很好理解的事情，其实对于一些大众用户来说，并不容易去实现。
在此次研究的基础上我们做了图文的结合，到最后不断优化了十几个方案，不断地去找学生做用研，最后得出了一个解决方案——模拟一个真实的画圈场景。做了一个动画，并且加上简洁的文字和操作的反馈来引导用户操作，同时也支持用户屏幕画圈，可是扣摄像头还是做不到的，这是为了避免用户在试玩的过程中会发生一些中断。
关于AR画圈在设计师的工作来说，设计这个点的动画好像很简单，其实它特别困难。开发同学需要考虑手机性能以及QQ引擎等问题，为了确保用户的流畅体验，设计可能需要做一些牺牲。
当时我们有一个限制，动画必须保证在5到8帧之内。但是它会出现卡顿，色差，模糊，生硬这些情况，并且我们用AE的粒子效果去做一个动画的时候，跟开发实现的原理其实不太一致，所以我们要不断去跟开发做调试跟还原效果。再者比如说AE里面的粒子效果导出PNG之后会有很大的色差，这些都是需要不断去修正和想办法解决的。
我们在多方面调试下，修正方案，寻找解决的方法，最后做出了一个相对比较满意的效果。
在空中画圈之后，它会立马形成一个3D立体的穿越门，这个穿越门可以让我们360度地观看，并且可以在现实还有虚拟场景中来回穿梭，这需要很多的面片去做一些贴图处理，但是会遇到技术上的问题，所以只能用最精简的方式去达到我们理想中的效果。
对于一些引擎还有技术的限制，需要想很多的方法去将资源整合。譬如说从AR画圈到AR穿越门，再到一个虚拟的AR赛场，其实是有四段不同的资源合成的，需要严格去把控整个时间的进场和退场。
第一步：需要想方设法去用一些巧妙的手法让它过度自然；
第二步：如何让用户感觉到身临其境，可以从视觉、听觉、触觉这三方面去提升用户的感观体验；以第一人称的视角能够360度去观看整个AR赛场，然后再配合现场真实的一些音效，像是解说员的旁白，还原一个真实感；
第三部：触感。触感的设计我们知道自从IOS升级之后，手机有强、中、弱三挡的振动，我们利用设计这些振动的频率，还有长短还原踢球，球击龙门还有球在草地上来回滚动的触感，主要目的就是提升用户的真实感；
第四步：如何去增强用户的分享欲望。除了从质感上去打造真实的报纸质感之外，我们根据用户的一些阅读习惯去把内容排版起来，分布在每一个角落。再来我们根据整个国家的球服配色，不同的赞扬文案，还有用户画圈的过程，会有视频录屏把这些元素整合在一起，打造一个魔法报纸，以这些个性化的设计去提升用户的参与感，让用户有一个分享的欲望。
设计心得
关于AR的设计流程的建议：
● 在定义玩法的时候，交互和操作要尽量的简单，降低用户的参与门槛与操作门槛，不要让用户形成挫败的心理；
● 在交互阶段的时候，我们通过用研定出最佳的新手引导方案，确保用用户懂得玩这个活动；
● 在视觉阶段的时候，需要预留时间给开发做测试，反复去调试还原视觉效果，AR的设计原则其实跟大部分设计原则都是一样的，它是一个金字塔的三角形关系，首先要确保应用性，应用性就是要有一些简单明了的操作，还有一些引导暗示用户是会使用AP或是会玩这个活动的，避免用户的心理造成一些挫败感；
● 稳定性。需要确保整个体验流程是通畅的，要多维度的给到一些操作反馈，避免用户在体验过程中发生意外或者中断；
● 最后才是愉悦感，通过设计的手法让用户得到一些娱乐感和满足感，沉浸其中，忘记真实世界的场景。
关于AR沉浸式体验的建议：
● 情景：需要设计背景或剧情去吸引用户，让用户产生一个探索的欲望；
● 空间：需要合理的去利用真实的空间；
● 情节：需要明确一些比较细节的目标，让用户的行为有一些特别的反馈，让用户对整个体验有着绝对的主控感；
● 角色：可以通过创建一些角色关系，情景化的设计，去提升用户的参与感；
● 氛围：可以从视觉，听觉，触觉三方面去提升整个体验的愉悦感；
● 节奏：从简单到挑战，需要慢慢循序渐进的使得用户集中精神。
结语
最后就是我在做AR项目的一些反思。
之前我经常就会觉得设计师的工作只是考虑怎么包装这个APP，怎么包装这个品牌，怎么做好看就可以了。其实并不是的，我们需要考虑用户的一些体验问题，还有我们要具备一些产品思维，所有跟新技术去做融合的设计是有很高的风险，一个好的设计其实是选择众多条件下的最佳方案。
我们在设计过程中会遇到很多困难、很多限制，而且需要用设计去解决一些技术问题，我们会把这些限制设为思考问题的出发点，提供一个更完善的方案，同时我也相信科技是跟技术在不断的进步，所以有一天我们可以做到我们理想中的设计。
来源：站酷 作者：腾讯ISUX团队
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我们常常会发现：某个产品功能/活动上线推出后，用户一看到就参与并使用；但你负责的某个产品功能/活动上线后，用户并没有按照产品或你的预期去做出相对应的行为——功能不使用、活动不参加、广告看了没反应…
理想很丰满，现实却很骨感；你从产品体验流程到视觉表现复盘了一遍后都没有问题，但是为什么用户对你的产品/设计感知度如此之低，为什么用户不按照你预期的设计去做出对应的行为，为什么用户对你的设计不感冒…明明无论是体验流程还是视觉表现都没问题，究竟是什么原因导致这样的结果？你真的让你的用户感知到了吗？你的用户真的懂你的设计和流程了吗？换句话说，你真的懂如何教育用户吗？
无论是C端还是B端产品，都面临着不同程度教育用户的问题，这篇文章将从设计的角度出发，帮助设计师如何通过设计手段去正确地教育用户
想要了解怎么正确地教育用户，需要先了解产品教育的本质。什么是产品教育？产品设计的教育并不是单纯地告诉用户1+1=2，也不是让用户自己去完成2+2=4；产品教育的本质是说服，说服用户使用你的产品，说服用户按照你的预期来使用产品
不管是C端还是B端产品，和用户之间都存在着紧密相连密不可分的关系：
简单来说就是：用户产生了诉求，有了诉求后就衍生出相对应的产品，有了产品自然而然就产生了衡量这个产品是否是真正被需要的目标和指标，然后产品匹配相对应的用户去解决他们的问题，从而去达成产品的目标和指标来验证这个产品是成功的
在达成整个产品目标的过程中，存在不同阶段的用户群体，而这类用户群体不同阶段的心理在整个使用生命周期是不断在迭代更替的：
小如一个Banner的投放，大如一个新产品的上线，都会经历「新增>转化>裂变」这三个阶段；站在用户的视角，刚接触这个新鲜事物的时候，存在不确定性因素，从而产生担忧的心理——对新鲜事物有了一定的认知和了解后，会抱着怀疑的态度进行体验流程——而无论处于哪个阶段，核心都是为了服务产品的业务目标
看到这里感觉一脸懵逼：各个产品类型行业不同，业务目标种类又那么多，那凭什么说教育好用户就能帮助完成业务目标呢？这里又回归到本文的主题——产品教育的本质是说服，说服用户使用产品帮助你完成你的目标
通过说服用户打消顾虑和担忧，对产品就完整清晰的认知，减少不确定性因素——说服用户取消对产品的怀疑，降低行为成本，提升号召用户行为从而减少转化周期——说服用户的自私心理，降低消耗成本从而提升裂变的可能性，最终整体助力产品达成业务目标
举个栗子：
产品的业务目标是提升新功能的使用人数，而这类用户群体属于新用户的转化，具体影响使用新功能的因素很多，但是很多情况下会受到其他因素干涉，（比如基础建设、原系统诟病等）但是在做设计决策的时候，就可以以教育引导用户作为切入点：注册就送XXX大礼包、邀请新用户送XXX等等设计手段来完成业务目标
这里可以引用两个方法论来制定设计策略和设计方案，其中一个就是LIFT模型；LIFT模型的原理就是基于用户的问题为基础，设计有关问题的假设解决问题，从而提高产品的效益；而影响LIFT模型的六个因素分别为：价值主张、相关性、清晰度、紧迫感、焦虑感和注意力分散——简单来说，可以把LIFT模型当作一架飞机，价值主张是这架飞机的机身，相关性和清晰度是飞机的机翼，焦虑感和注意力分散则是机翼上的推进器，紧迫感则是整架飞机的动力
通过上图可以明显地感受到如何进行相关设计：通过提升相关性和清晰度，降低用户的焦虑感和注意力分散，透传产品的价值主张和紧迫感来教育引导用户；在框架交互层面可以提升相关性、清晰度和降低注意力分散；在视觉表现层面可以传递产品价值主张、紧迫感；通常作为方法论的使用，存在单一的形式出现，也会以多种组合的形式使用，也就是我们常说的「组合拳」，我们可以在很多产品设计中看到具体设计手段使用的案例：
这类通过直接透传产品价值的场景我们很常见，往往在某个新功能/模块上新时，都会见到此类场景；比如贝壳的VR功能，当前的业务目标是提升VR功能的点击渗透，在新功能上线后自然要对用户做教育引导，样式上使用了强引导的样式来强调新功能的入口，透过透传功能的价值主张来引导教育用户；
百度网盘则是使用承接页空状态来透传功能的价值主张，数据工具类型的产品往往核心的目标是为了提效和安全性，所以在宣扬价值主张方面以提效安全为核心
而一些强教育场景，则会更加突出降低用户焦虑的形式做设计，比如Focos的功能动态教育弹窗和有道云笔记的教育手册，都是在降低用户对产品理解的焦虑感
还有一种是强制和用户绑定，引导用户完成流程体验的沉浸形式，此类设计常规的产品几乎很少使用，因为功能众多会对没有此类诉求的用户造成强干扰，从而导致用户流失；而游戏类任务和体验师一致的，所以此类设计更多在手游中看到，强制引导你完成某个任务章节，一方面是为了教育引导，另一方面为了让你尽快上瘾，从而减少用户的流失率
支付宝的券商理财页则是以「组合拳」的形式设计的，头部通过文案+图标的形式提炼出产品价值主张和展示产品的清晰度，顺势往下使用真实的场景设计，引发和用户之间的情绪上的共鸣，再往下直接透传人群，两者上结合拉通和用户人群的相关性；整体以展示产品价值主张，提升清晰度和相关性的形式设计
以上就是LIFT模型在各类产品中的应用，根据不同的场景、业务目标和用户诉求，使用单个或多种形式组合对用户进行教育和引导，其核心是从用户心理的根本上去达到产品的教育目的
首先让我们了解下福格行为模型是什么，福格行为模型的定义是表明一个行为得以发生，行为者首先需要有进行此行为的动机和操作此行为的能力，下一步如果他们有充足的动机和能力来施行既定行为，他们就会在被诱导/触发时进行；说人话就是如果一个人有足够的能力和动机，然后引导他做某个行为的时候，他自然而然就去做那个行为
由上图可以看出：对用户来说使用越简单，动机越强，触发引导越强，那么用户触发行为的概率也就越大！动机是什么？动机简单来说是好处——对用户有利的东西，那用户怎么知道这个东西对他有利呢，所以我们要对用户进行传达和教育——告诉他这个东西对你有XXX的好处
那能力又是什么？用户需要完成12345步操作才能拿到好处和用户需要完成12步操作就可以拿到好处，当然第二种是更容易被用户所接受的，那用户怎么知道只需要完成12步操作就可以拿到好处呢，还是需要我们对用户进行传达和教育
有了动机和能力，触发器又是什么呢？就是前文提到的通过设计手段进行相对的产品引导；有了以上三个条件后，用户就会按照你的想法意愿去完成操作行为，去帮助你完成你的业务目标
为什么教育引导用户是基于福格行为模型呢？还是用同一个案例来示意，贝壳VR看房业务目标是提升模块点击渗透率，这时候利用前文提到的LIFT制定好引导策略后，所提炼出来的价值主张对用户来说就是产品给予用户的好处，而能力方面只需要用户进行单次点击的交互行为，触发器引导又实用了很强的区域高亮样式设计，很大概率上引导教育用户进行点击行为，从而符合产品设计的预期，帮助你达成提升点击渗透率的业务目标
开篇说明了产品教育的本质就是说服，说服的流程就是展示好处，降低操作难度，在合适的时机触发引导，而无论是展示、引导都离不开教育用户；总结下来常用的设计方法就是基于福格行为模型的基础，用LIFT模型制定引导教育策略，让用户行为符合你的设计预期，最后助力完成业务目标，拿到数据上的结果，才能体现设计侧的价值
说一句题外话，方法论能帮助设计同学套用并且快速产出方案，但是很多不同场景不同业务下情况不同较为复杂，虽然方法论是针对普遍大多数场景，但是不要过度迷信方法论；除了减少设计师本身的思考外，还容易让设计师产生依赖，往往输出的交互/视觉方案没有思考没有灵魂，自己本身没有能力上的提升，往严重了说，自然而然核心竞争力也会下降，人人都可以替代你的位置
而我们正确使用方法论的方法呢，就是将方法论作为参考；就好比方法论是系统推荐出装方案一键天赋，系统一直推荐你堆护甲，对面4个魔法输出，你不会灵活多变出魔抗，这怎么赢嘛？
正确使用方法论首先能帮助我们自身树立正确的思考方向，至少在方案产出的时候，在大的方向是没错的；其次要根据不同场景不同人群不同情况结合业务目标进行思考，最终形成自己输出的完美方案，这样才能体现出设计的价值，才能真正意义上的设计赋能业务
作者：雨灰 来源：站酷
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、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
上面的场景是否很熟悉？在我们日常生活中经常能听到/看到这样的话，但除了运气好的那部分人，结局往往要么是「专柜不予验货」，要么是「吃哑巴亏被人割一波韭菜」或者要么是「十连抽！SSR！出了新通行证出了新皮肤！买！！」；于是这部分人开始不相信任何相关的东西，开始大肆传播，加上一些不法分子的违法恶意行为和新闻公安宣传，最终导致社会上绝大部分的人树立起了很严谨的防备心
众所周知无论是作为互联网还是传统行业，无论是金融还是电商亦或者是游戏社交等等，想要赚钱，构建平台和用户之间的信任是必然的。如果你无法和用户构建信任关系，那谁还指望用户使用你的产品去消费（金钱/时间）呢？
在产品设计当中，作为设计师的我们如何去和用户构建信任关系，怎样通过设计细节去逐步影响甚至改变用户，这个话题是我最近在研究的东西，通过解析市面上的产品如何通过设计去构建用户的信任关系，提炼出我们如何在产品设计当中去打造信任感
首先来了解一下作为互联网的产品中信任力是如何产生的：用户要想对产品产生信任感，必须建立一个完善俱全的产品心智。（具体的心智设计在我之前有篇文章已经详细介绍过了，这里不再过多阐述）先上结论，当一个用户从普通的态度到信任一款产品，这个过程是基于「认知」、「情绪」和「态度」建立的
这个过程在不同的场景所建立的时长也不相同，售卖场景当中是最常见的。举个例子，我们经常会在菜市场大街上看到有人吆喝卖菜刀、塑料盆各种东西，站着一圈儿人围观，然后会看到卖家为了展示自己商品的卖点，会很卖力地把塑料盆摔地上以此来吸引注意和展示卖点；这样能在极短的时间内改变消费者的情绪和认知，从而改变消费者的态度，以建立消费者对产品的信任，最终提升下单转化率。说人话就是：“我这个盆怎么摔都摔不坏，不信我吧唧摔给你看，快买它！！！”
在用户建立了与产品的心智之后，才会产生相关的信任力，从而产生相关的行为
了解原理之后，那么来看一个基本的问题：信任的行为是如何产生的？用户建立了和产品的信任心智后，怎么产生相对应的行为，主要依靠三种途径：「第一手经验」、「可靠的建议」和「基于理智的理解」
这个途径是日常生活中最常见的让人信任某人或某物的方式，比如你的好朋友或者同事告诉你：XXX地方吃饭服务超棒，味道超正宗…那么基于你对好朋友或同事的关系以及他尝试过的经验，你会大概率选择去那家店试一试。通过自己熟悉的人或事，在基于过去成功的经验下，人们会再次选择相信这类人的经验
这类情况在互联网的场景中往往以KOL带货、探店等形式存在，早些年的小红书微博探店测评，到近来越来越火的直播短视频；都是基于人们在对自己信任的KOL面前，选择信任相对应的产品或消费场景。诸如「我喜欢的明星都用这个，我跟着买肯定没错～」、「天不怕地不怕，就怕他李佳琦说Oh my God！」之类，都是由平台借助KOL和用户群体建立的信任关系，也就是我们常说的「种草」
如果没有喜欢的KOL怎么办，那就建立以自己为中心辐射的社交圈，通过自己认识的人去建立深度的信任关系，比如我们最熟悉的朋友圈种草，拼多多核心的拼小圈和淘宝的淘友圈；基于自身为圆心，利用用户的从众心理和窥探欲建立的关系链，从而帮助平台建立与用户的信任关系
基于他人经验仅限于熟人或为了解的人所建立的关系链，诟病往往是必须依附于熟悉的过程，这个过程是有一个时间的，但是很多场景下并没有那么多时间和条件给用户去建立信任这个过程，所以出现了多种让用户通过陌生渠道快速建立信任关系的形式
1.品牌的力量 我们经常看到市场上品牌做升级更新，也能看到天价的品牌设计，因为品牌是对产品或者服务的一种保障，因为这种保障我们更倾向于使用该品牌的产品，因为良好的产品使用体验，我们更加信任该品牌，形成一个正向的循环。而互联网产品更加热衷于此，比如早些年的淘宝因为假货、刷好评曾让平台信任感一度降低，于是有了后来的天猫品牌；比如京东的自营标，得物的专业鉴定等，无一不是借助品牌的力量建立用户和平台的信任关系
2.陌生渠道详细的经验 电商产品力商详页的评价系统相信大家一定不会陌生，如果有心关注的话，会发现评价系统一直在经历着改版：从起初的「好中差评」到现在种类繁多的评价，都是在针对信任感一直在迭代优化，并且是一条长线的迭代。加深用户对产品快速地信任，电商产品分阶段性地在优化评价体系。拼多多在前置链路当中，强引导确认收货后的用户进行评论反馈（具体在点击「确认收货」后跳转至评价页面强制拉起键盘进行输入），而阿里系产品淘宝、饿了么等在前置链路当中以积分奖励的形式，鼓励用户写真实的评价；在后置链路中，强化了好评的信息，展示了「回头客」这一概念，一方面展示了产品的真实性，向用户传递二次复购的用户；另一方面，打消了用户对店铺花钱雇人刷好评的顾虑
3.专业的权威 常见于金融、政府相关的项目产品中，借助当地政府、专业权威机构的威信来和用户建立信任关系，有相关的组织机构做背书，此类产品的用户在整个流程中更容易做出决策；比如支付宝和地方政府的合作，寺库和美国GIA专业鉴定机构的合作等
对于从未看过或者听说过的某个产品，可以通过让用户了解其工作原理来建立信任，简单来说就是「脱光了给用户看」；有且重要的一点是，不能因为产品的易用性而觉得可忽略像用户解释你的产品。因为如果用户「感知」到自己不了解产品本身，那么即便是别人推荐的，依然存在部分用户不信任产品
举个简单的例子：在互联网各类产品建立的初期，没有品牌，没有背书，获取的信息让用户感觉自己的隐私被暴露，存在自己的隐私数据泄漏等问题；如果向用户展示产品的详细的信息，会让用户更加的安心。比如Uber或滴滴新生的时候，品牌尚未建立，在打车前让用户明确详细地了解用户信息、车辆信息、驾驶员信息以及安全规则后，用户才会更加安心地使用产品
阐述了用户对产品建立信任的原理和途径，那么作为设计师的我们，如何在自己的产品设计当中，去和用户建立信任感并且维护信任关系，可以看看成功的产品怎么做的
在视觉的呈现上向用户直观地展示相关的品牌、权威机构的标示等，能在极短的时间内改善用户的认知和态度，从而建立起短暂的信任感；常见的此类设计在网页设计、运营视觉中比较常见，比如官网的合作方露出，联名活动的品牌展示等
为什么大公司有很多规范，从栅格到弹窗到动效，在整个产品体验的过程中，让用户感知到是在一个产品中完成的流程就是产品设计的一致性，为什么要做一致性，因为要增强品牌感和产品体验的舒适度，目的就是让用户依赖于品牌产品，建立起无法分离的信任关系
从整个流程的开端到结束制定一系列的体验来构建信任的枢纽，用拼多多的拼小圈来举例，从最初的引导开始，向用户透出熟悉的头像信息引导用户点击触发，然后简单地向用户告知产品的详情，接着通过无处不在的用户头像和标签建立信任关系，利用用户「好的、知道了等」认知惯性去影响用户的行为，最后通过K歌影集等功能巩固信任关系，增强用户粘性，实现整个枢纽的体验闭环（不得不感叹多多在构建信任感这一块真的很厉害～）
在整个互联网大环境下，针对存量精细化运营战中，信任关系是有效转化的关键，也是企业和品牌传播的第一生产力。能否获取用户信任，将会成为企业商业价值大小的核心判断标准；站在用户的视角，只有信任了某个产品，才会将自己的隐私信息等向企业开放，从而产生一系列消费、转换等行为；自媒体直播短视频在拓展业务和平台的合作中，增强了用户与之间的粘性，而这一切，所有的原点都在于信任
上面的场景是否很熟悉？在我们日常生活中经常能听到/看到这样的话，但除了运气好的那部分人，结局往往要么是「专柜不予验货」，要么是「吃哑巴亏被人割一波韭菜」或者要么是「十连抽！SSR！出了新通行证出了新皮肤！买！！」；于是这部分人开始不相信任何相关的东西，开始大肆传播，加上一些不法分子的违法恶意行为和新闻公安宣传，最终导致社会上绝大部分的人树立起了很严谨的防备心
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在产品设计当中，作为设计师的我们如何去和用户构建信任关系，怎样通过设计细节去逐步影响甚至改变用户，这个话题是我最近在研究的东西，通过解析市面上的产品如何通过设计去构建用户的信任关系，提炼出我们如何在产品设计当中去打造信任感
首先来了解一下作为互联网的产品中信任力是如何产生的：用户要想对产品产生信任感，必须建立一个完善俱全的产品心智。（具体的心智设计在我之前有篇文章已经详细介绍过了，这里不再过多阐述）先上结论，当一个用户从普通的态度到信任一款产品，这个过程是基于「认知」、「情绪」和「态度」建立的
这个过程在不同的场景所建立的时长也不相同，售卖场景当中是最常见的。举个例子，我们经常会在菜市场大街上看到有人吆喝卖菜刀、塑料盆各种东西，站着一圈儿人围观，然后会看到卖家为了展示自己商品的卖点，会很卖力地把塑料盆摔地上以此来吸引注意和展示卖点；这样能在极短的时间内改变消费者的情绪和认知，从而改变消费者的态度，以建立消费者对产品的信任，最终提升下单转化率。说人话就是：“我这个盆怎么摔都摔不坏，不信我吧唧摔给你看，快买它！！！”
在用户建立了与产品的心智之后，才会产生相关的信任力，从而产生相关的行为
了解原理之后，那么来看一个基本的问题：信任的行为是如何产生的？用户建立了和产品的信任心智后，怎么产生相对应的行为，主要依靠三种途径：「第一手经验」、「可靠的建议」和「基于理智的理解」
这个途径是日常生活中最常见的让人信任某人或某物的方式，比如你的好朋友或者同事告诉你：XXX地方吃饭服务超棒，味道超正宗…那么基于你对好朋友或同事的关系以及他尝试过的经验，你会大概率选择去那家店试一试。通过自己熟悉的人或事，在基于过去成功的经验下，人们会再次选择相信这类人的经验
这类情况在互联网的场景中往往以KOL带货、探店等形式存在，早些年的小红书微博探店测评，到近来越来越火的直播短视频；都是基于人们在对自己信任的KOL面前，选择信任相对应的产品或消费场景。诸如「我喜欢的明星都用这个，我跟着买肯定没错～」、「天不怕地不怕，就怕他李佳琦说Oh my God！」之类，都是由平台借助KOL和用户群体建立的信任关系，也就是我们常说的「种草」
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基于他人经验仅限于熟人或为了解的人所建立的关系链，诟病往往是必须依附于熟悉的过程，这个过程是有一个时间的，但是很多场景下并没有那么多时间和条件给用户去建立信任这个过程，所以出现了多种让用户通过陌生渠道快速建立信任关系的形式
1.品牌的力量 我们经常看到市场上品牌做升级更新，也能看到天价的品牌设计，因为品牌是对产品或者服务的一种保障，因为这种保障我们更倾向于使用该品牌的产品，因为良好的产品使用体验，我们更加信任该品牌，形成一个正向的循环。而互联网产品更加热衷于此，比如早些年的淘宝因为假货、刷好评曾让平台信任感一度降低，于是有了后来的天猫品牌；比如京东的自营标，得物的专业鉴定等，无一不是借助品牌的力量建立用户和平台的信任关系
2.陌生渠道详细的经验 电商产品力商详页的评价系统相信大家一定不会陌生，如果有心关注的话，会发现评价系统一直在经历着改版：从起初的「好中差评」到现在种类繁多的评价，都是在针对信任感一直在迭代优化，并且是一条长线的迭代。加深用户对产品快速地信任，电商产品分阶段性地在优化评价体系。拼多多在前置链路当中，强引导确认收货后的用户进行评论反馈（具体在点击「确认收货」后跳转至评价页面强制拉起键盘进行输入），而阿里系产品淘宝、饿了么等在前置链路当中以积分奖励的形式，鼓励用户写真实的评价；在后置链路中，强化了好评的信息，展示了「回头客」这一概念，一方面展示了产品的真实性，向用户传递二次复购的用户；另一方面，打消了用户对店铺花钱雇人刷好评的顾虑
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对于从未看过或者听说过的某个产品，可以通过让用户了解其工作原理来建立信任，简单来说就是「脱光了给用户看」；有且重要的一点是，不能因为产品的易用性而觉得可忽略像用户解释你的产品。因为如果用户「感知」到自己不了解产品本身，那么即便是别人推荐的，依然存在部分用户不信任产品
举个简单的例子：在互联网各类产品建立的初期，没有品牌，没有背书，获取的信息让用户感觉自己的隐私被暴露，存在自己的隐私数据泄漏等问题；如果向用户展示产品的详细的信息，会让用户更加的安心。比如Uber或滴滴新生的时候，品牌尚未建立，在打车前让用户明确详细地了解用户信息、车辆信息、驾驶员信息以及安全规则后，用户才会更加安心地使用产品
阐述了用户对产品建立信任的原理和途径，那么作为设计师的我们，如何在自己的产品设计当中，去和用户建立信任感并且维护信任关系，可以看看成功的产品怎么做的
在视觉的呈现上向用户直观地展示相关的品牌、权威机构的标示等，能在极短的时间内改善用户的认知和态度，从而建立起短暂的信任感；常见的此类设计在网页设计、运营视觉中比较常见，比如官网的合作方露出，联名活动的品牌展示等
为什么大公司有很多规范，从栅格到弹窗到动效，在整个产品体验的过程中，让用户感知到是在一个产品中完成的流程就是产品设计的一致性，为什么要做一致性，因为要增强品牌感和产品体验的舒适度，目的就是让用户依赖于品牌产品，建立起无法分离的信任关系
从整个流程的开端到结束制定一系列的体验来构建信任的枢纽，用拼多多的拼小圈来举例，从最初的引导开始，向用户透出熟悉的头像信息引导用户点击触发，然后简单地向用户告知产品的详情，接着通过无处不在的用户头像和标签建立信任关系，利用用户「好的、知道了等」认知惯性去影响用户的行为，最后通过K歌影集等功能巩固信任关系，增强用户粘性，实现整个枢纽的体验闭环（不得不感叹多多在构建信任感这一块真的很厉害～）
在整个互联网大环境下，针对存量精细化运营战中，信任关系是有效转化的关键，也是企业和品牌传播的第一生产力。能否获取用户信任，将会成为企业商业价值大小的核心判断标准；站在用户的视角，只有信任了某个产品，才会将自己的隐私信息等向企业开放，从而产生一系列消费、转换等行为；自媒体直播短视频在拓展业务和平台的合作中，增强了用户与之间的粘性，而这一切，所有的原点都在于信任
作者：雨灰 来源：站酷
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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、UI设计公司、界面设计公司、UI设计服务公司、数据可视化设计公司、UI交互设计公司、高端网站设计公司、UI咨询、用户体验公司、软件界面设计公司
大家对原型工具应该不陌生，无论是设计师还是产品经理，或多或少都接触过原型图的工具，比如较为大众熟知的Axure，国内运用较为广泛的墨刀和摹客，以及一些较为小众的产品。不难发现，大多数工具类产品的运作模式几乎都如出一辙：先免费使用一段时间，养成了用户认知和习惯后，逐步开始投放广告或者收取费用变向商业化——原型工具产品自然也脱离不了这种运作模式。所以在这个内卷时代下，各大原型工具相继脱颖而出，前段时间体验了一下摹客RP，这次就结合摹客RP这款原型工具产品来聊聊：内卷时代下工具到底应该怎么做
要说怎么做一款产品，首先先确立这款产品的定位和方向，如果定位和方向上不对，自然后续铺垫的功能还是需求都是在错误的事情上继续做错误的事情，相信这是每一个产品人都不愿看到的。但往往理想很丰满，现实却很骨感：结合自己的从业经历，很多时候产品定位和方向是很难先做到清晰，然后才开始铺设功能的；一般情况都是跟从竞品功能，快速拿到结果，才开始结合自身业务特效慢慢摸索产品定位和方向的
众所周知，作为B端属性的工具类产品，最为重要的无非就两点：降本和增效，这两点向来是B端尤其是偏工具类产品的核心目标；那么如何降本和增效呢？有人说降低操作成本啊，降低认知成本啊，降低学习成本啊，那到底降的是什么本？增效又是增的什么效？
从上图可以看出，无论是降人力成本、认知成本等等，还是增加学习效率、体验效率等等，所有对象都指向了用户群体。有人就会问了：你这不是废话嘛，工具不就是给用户用的嘛？诶～还真不一样！用户群虽然特指一个群体，但是隶属不同目标下，自然而然也有类别区分
为什么这样说，因为不同的用户群有不同的功能诉求；用户A通过产品想达成目标A，用户B通过产品想达成目标B，那么用户A和用户B从根本的目标不相同，那么他俩的体验路径和信息传达也是需要有不同
的区分的，简单来说就是用户达成的目标不同，想看到的页面和功能也不相同
把工具产品比喻成一个小中台来说，所有用户都是中台的需求方，不同需求方的目的不同，但是作为小中台来说都是需要同时满足的。以摹客RP来举例，作为一款协作产品，用户群可大致分为产品经理、UE设计师、研发等，而针对不同的用户群目标来看，产品经理的核心目标是快速通过原型具像化产品功能，而UE设计师则是通过产品经理的思想以图形化的形式表达出来，而身为研发的核心目标是快速了解业务逻辑，以便构思开发结构
综上所述来看，无非就是针对不同的用户群体的需求都满足嘛，我都把功能给你做上去不就好啦？表面上的确满足了所有用户群的需求，可事实上无形将各类的成本分摊给了各个用户，怎么理解呢？大家可以脑补想象自己作为一名维修工，此时你急需把一颗梅花口的螺丝给取出来，这时候你来到工具间，你最希望看到下图中哪个场景？
毋庸置疑大家肯定都会选择右边那个工具间，因为功能排列整齐有序，不管你维修工是水电维修还是建筑维修还是网络维修，都能在这个工具间找你能帮你完成你的目标。这便是所谓的擅百技——基于用户群的需求全部将功能一一实现
还是以摹客RP举例，当不同用户群进入平台，功能排列整齐有序，都有足够的区域和节点帮助用户群实现各自的目标，产品经理能通过组件库、模板等快速输出原型图，UE设计师则能通过多样的图形、动效等实现高保真交互稿，团队方面则有快捷拉起会议、在线留言等功能；所谓是将目前市面上几乎所有原型工具功能，结合自身的发展沉淀做出的平台
可是，擅百技就足够了么？换句话说，当你在找梅花口的的起子时，你会希望看到平口起子在眼前对你进行干扰吗？
既然你说擅百技不好，那么接下来你是不是以为我会走极端，那就只针对产品经理做一款原型工具精一技不就好了？大漏特漏！虽说术业有专攻，互联网时代咱们包容性广，咱不走极端，在每个用户群的功能需求上更聚焦精细化不就行了，精一技不够，咱们就精百技，每一个功能打磨透透的，卷到极致这样够不够了？
这样做OK，内卷时代下大家都是这样做的，但是会带来一个新的问题：
在多维全局视角下，体验成本实际上均是嫁接分摊于各个角色的
怎么理解这个问题呢？可以看到下面一张图示意：
从二维视角下来看，各个角色以目标核心出发各司其职，通过工具平台功能都能很好实现目标；但是我们不妨拔高一层视角来看看：
以多维全局视角来看，虽然各个角色各司其职完成了自己的目标，但是基于产品使用层完全是由平台承载的，导致了各个角色的使用成本嫁接分摊给了其他角色，简答来说就是：
角色A完成对应目标时，存在角色B和角色C的信息干扰，那么角色A无形中分摊了角色B和C的成本
举个例子：产品经理打开原型工具后，想直接拖动下拉框组件搭建一个产品原型，这时候选中下拉框组件想进行文案编辑，此时弹出了下拉框组件对应的编辑面板：字号、字色、字体、行高、字间距等等，然后其中部分功能则属于设计同学关注的，例如字体、字色、字间距等，但是此类成本则分摊给了产品经理，产品经理在整个搭建原型的过程中，增设了过滤这些信息的成本
那有人就会说了，这很简单啊，可以直接做成个性化定制工具平台啊，根据每个角色身份不同进来设计师进来就只看到和设计相关的功能，产品经理进来就只看到和产品相关的功能不就好了？而且我把每一个角色对应的功能做到专精，是不是就精一技且解决问题了？
看到这个标题大家可能会想到我们的咏春叶问老师，无论对手学的什么招数、有多少个人，叶师傅都能一人单挑全部，然后撂下一句霸气的：“我要打十个！”
收一收，继续回来我们的主题上来，是否将工具平台做成个性化定制平台并且其中功能都打磨细致，就能解决工具降本增效的问题了？其实不然，问题不能想得太复发，当然也不能想得很简单，都知道用户需求是分阶段而不同的，可能产品经理A不需要设置字号大小颜色，但是产品经理B为了今年绩效决定卷一卷同事，立志要出“高保真原型”，开始设置起了字号大小颜色，此时平台功能又被局限住了
那么究竟应该怎么做呢？不妨把眼界跳出同类竞品Axure、墨刀等，结合不同多角色并行的工具搭建类产品做竞品调研，得出两个不同的产品方向思路：
思路1是像叶师傅咏春拳一样，见招拆招：平台以通过不同身份拆分成不同时间段进行角色管理
大致以上中下游角色进行功能分发，例如产品初期，上游的产品视角进入平台，基础的团队管理、项目管理、关联PRD等，然后进行聚焦产品原型搭建；之后流到中游由设计师进行二次加工，包括高保真原型稿、交互动效、串联页面跳转等；最后流到下游研发团队视角，研发通过已经二次加工过的高保真设计稿进行框架搭建、前后端接口串联等开发评估
站在平台的视角来看，综上所述产品方向可拆解为：
时间维度：核心解决降本问题，包含时间成本、沟通成本，更加以维度追溯问题（产品问题追溯上游、设计问题追溯中游等等）
角色维度：核心解决增效问题，减少信息干扰、提升操作效率、沟通效率和协作效率
思路2则是基于前面个性化定制工具平台的思路上进行优化改造的，通过不同角色视角进入不同的工具平台，通过数据打通串联实现多角色同平台操作，减少时间维度上的强依赖关系
例如产品进入平台，依旧是创建项目、管理团队等，然后开始进行产品形态输入和原型搭建，之后UE同学便能在同平台看到协作项目进行产出或者进行二次优化，最终通过管理员权限人员进行收口；其次针对平台来说，不断更新同步的数据，能间接丰富平台的多元化
无论是思路1还是思路2，不难发现：将原型工具的核心目标降本和增效，往上抽象出一层就是围绕两个维度在解决问题：一个是具备时效性的时间维度，一个是具备多元性的角色维度。从上图可以感知到：不同时间节点，不同角色介入的时间随着时间维度的增加而变化
因为整个项目周期，不同职能的角色一定会有先后顺序，那么有了这一层抽象以后，无论你的需求刻画多么具体，无论你的case多么边界，只要紧贴围绕这两个维度进行优化，都是从本质上解决工具平台的降本和增效问题
作者：雨灰 来源：站酷
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最近很流行一个词——B端C化，解释出来就是可以用C端的模式和思维来对B端产品进行设计，讨论者大致分为两种观点：
1.C端产品市场已经趋于饱和，可拓展空间剩余不多了，B端产品市场还是一片蓝海，于是产生了一些C端设计师转型去做B端了，将一些C端的模式和思维带到了B端设计中，导致越来越多的B端逐渐C化；
2.B端产品市场互相竞争，为了在同市场中打出差异化，于是一些B端市场开始招揽C端设计师培养转型，并且尝试融入C端产品的模式和思维在同市场内竞争，是产品设计的“内卷化”现象，导致市面上的C化的B端产品越来越多；
但上述无论哪一种观点，都在阐述一种现象或者趋势：不管是交互还是视觉还是UI，目前部分C端设计师正在往B端设计师转型。这个现象的发生对整个设计行业来说无异于新增了很多新亮点——市场上越来越多的B端交互、数据可视化视觉等需求，进而导致对市场培训行业开始产生B端培训的诉求，同时也破空而出了很多优秀的B端设计师。那么B端C化到底是什么，和传统B端C端有什么区别，有这方面想法诉求的同学怎么去实现转型？
由于我本人之前是做C端UI设计师，到后来转型成为B端交互设计师，而接触的业务恰好涉及B端和C端的联动以及多角色之间的协作，所以这篇文章借助结合我个人的经验和看法，谈一谈自己对B端C化的理解
在谈B端C化之前，需要先了解B端和C端的区别是什么。B端C端的区别网上有很多文章和概述了，大致归纳下来主要以四个维度去区分：受众主体、上线周期、业务类型和产品侧重点这四个维度，其余的维度也会有区分，但是影响较小，主要还是围绕以上四个维度进行B端和C端区分
受众主体也就是相对应产品的用户群体。C端的受众主体是大众用户，特征为多样化，用户与用户之间跨度也大，但是场景和路径较为单一的，比如C端产品就以年龄层、城市、性别等来划分用户，每个阶段的用户都有不同的诉求、认知和习惯等等；在做任何决策方面都属于偏感性（Heart）的个人决策（Personal）；用户稳定性则比较差，要是对产品不满意，可以立马换另一款产品，转换门槛低，有多个竞争对手产品可供选择；
而B端产品的受众主体则是为组织群体，特征为多场景和多维度，用户群体较为清晰明确，可以按照岗位、角色、权限等划分用户群，但是之间的关系更加复杂，比如设计一个银行内部管理系统，用户群就很明确清晰——银行各级职员角色，根据职级关系设计不同的功能以及权限；在做任何决策方面都属于偏理性（Head）的团队性决策（Team）；用户稳定性较强，要是对产品不满意，也只能被迫适应和忍受，转换成本较高，几乎没有其他产品可供选择
上线周期就是指产品从需求阶段到设计阶段。到开发阶段直至最后产品上线所需要的周期。C端产品上线周期模式有个很明确的特点：快速迭代、敏捷，很多C端产品功能更新迭代的速度很快，上线周期非常短，往往半个月甚至一周就完成开发上线，加上用户群的多样性和跨度大，所以在上线的时候往往会需要AB实验去验证方案可行性；
B端产品上线周期则是和C端一个对立面——长，少则双月/季度多则半年/一年等，因为B端产品流程上都属于重型流程，角色之间关系复杂，交互系统较为繁琐，需求的改动和迭代并没有那么频繁，也不需要像C端产品那样快速上线抢占市场，所以B端上线周期会很慢，也导致在工作强度上相比C端较为轻松一些，但是缺点就是结果没有C端来的那么快和明显
C端产品的核心竞争力就是产品本身，关键总结就是让用户爽就完事了，所以C端产品的需求类型往往围绕用户群的痛点产生；因为C端用户跨度大，不同的用户群体有不同的痛点，所以导致C端的需求类型不是很明确清晰，需要不断从用户身上去探索挖掘需求，在不断的试错中逐渐得出正确的结论；
B端产品的核心竞争力除了产品本身，还依赖复杂的关系、渠道、技术和资源，你的关系够硬、渠道够广、技术够领先、资源够丰富，哪怕你的产品很一般，一样能领先其他同行业的竞争对手，关键总结下来就是让用户赢就够了；B端产品的需求类型虽然也是围绕着用户群的痛点产生，但需求的目标是更加明确清晰的，加上需求变更的频率、范围往往都有契约/合同所约束，所以相较于C端产品来说，B端产品是需求更加明确且容易达成目标
产品侧重点无异于区分C端和B端最明显的门槛了，C端产品的侧重点主要在于体验，而B端产品的侧重点主要在于效益
前面提到过C端产品核心让用户爽就完事了，加上基于用户更换产品的成本很低：你这款产品我用不爽就换掉了，所以C端产品的侧重点永远以用户体验为主，前面说的需求业务类型也几乎是围绕用户体验产生的；大家对比市场上同类型的C端产品，界面、交互、功能都不会差很多，是因为经过长时间的更新迭代，已经沉淀下来目前最好的用户体验类型了，随着产品量级越大，改变用户体验类型就越谨慎；C端产品就是为了寻找并解决用户痛点、痒点和爽点，加上品牌性、用户隐私等因素考量，产品侧重点聚焦于用户体验
B端产品侧重点则是围绕效益了，因为作为一个团队使用的产品，不管是从易用性、功能性还是安全性，为这个团队解决问题为首要基础，那么使用者的体验、产品的美观度等等相较于优先级就没有那么高了，所以导致了有一段时间大家对B端的理解依旧是老旧、丑、难用的认知上；B端产品就是为了使用产品的团队解决效率、成本、营收的问题，加上产品的稳定性、安全性等因素的考量，产品侧重点自然更聚焦在效益上
前面了解了B端和C端产品的区别，接下来聊一聊什么是B端C化；简单来说从字面意思理解就是B端的设计层面逐渐靠近C端，网上也有很多B端可视化、趋势潮流的设计和文章，但是B端C化不仅仅是从视觉设计上的改良，下面我逐渐从大到小聊一下我对B端C化的理解
在做过很多B端产品之后发现，往往很多产品经理是对整个产品架构、功能形态一切都清晰地了如指掌，但是有时候在搭建产品架构的时候，功能形态单一粗糙，步骤复杂且笨拙；站在业务产品的视角来看，架构逻辑上都是没有问题的，但是站在用户视角来看，整体框架是混乱破碎的，步骤繁琐且复杂，导致用户对产品的认知变差，但是又不得不去用这个产品，只能被迫去学习使用
比如一个产品案例，就是一个产品的底层逻辑是前端输入素材id，后端返还一个素材后就可以使用了，站在产品业务视角来看，这样设计没有什么问题，符合产品的底层逻辑；但是站在用户视角就特别难受了，用户想用一个素材，还要去寻找id然后输入搜索，像C端那样全部铺出来给用户选不好嘛？
行为习惯自然是指用户群在该行业下的行为习惯，电商行业、社交行业等等不同行业的习惯、专业术语等都不相同，这个在C端产品中都很能得到体验，比如电商行业的大红大紫，社交行业的左右滑动等等，这类有着很明显的行业属性和大众认知，一样是B端设计中应该注意的点
最经典的案例就是红色绿色的定义区分，在数据产品认知中，绿色代表数据涨了，红色代表数据跌了，比如GMV数据，DAU数据等，红色为重点关注的数据；而在金融行业中，基金股票红色代表涨了，绿色则代表跌了，所以设计的原则一定得是基于不同行业的用户行为习惯
B端产品的信息量一般是很庞大的，尤其是数据、表单、审批等B端产品，涉及到不同角色不同权限的开放等，所以用户能否能一眼看清关键信息，能否帮助用户快速达成目标，是交互层面针对信息层级的设计处理一个重要的环节
之前很常见B端产品中信息处理的方法就是堆积处理，直接将信息、数据等平铺展示，比如很久之前的某牛商家端后台等老旧系统；现在很多新的B端产品都是以模块化处理方法将信息层级区分，使得模块之间间隔更明显，信息处理的效率更高，宛若C端中的卡片式设计
设计语言自然是B端设计中标题、字号、颜色等规范标准，早些年把B端产品组件化后且开源的自然是阿里老大哥了，当时最早的AntDesign、以及后来的ElementDesign组件库，到现在都被很多中小企业甚至大厂某些产品一直使用中，但随着B端产品的普及和发展，越来越多的企业开始将自己产品沉淀出完善成套的设计语言，并搭建出自己的组件库投入使用了
如何去衡量用户体验是否是好的，最客观来讲当然是通过数据去衡量，而数据往往在C端产品中很常见，不管是体验数据还是表现数据，都是C端产品中最为关注的；然而在B端产品中，更多收集的一般都是业务表现数据，几乎没有衡量用户使用平台的相关数据，大多衡量体验的方法都是依靠问卷反馈的形式；但在B端C化的过程中，用户体验的数据也逐渐被加入到B端产品当中来，成为体验标准的考核之一：比如某个任务完成的时长，报错出现的频次、某某工具的使用率等
最后就是B端C化表现层的设计，包括目前主流的设计趋势如大数据可视化、3D建模、材质质感、Dark模式等都逐渐融入到B端产品中，使得B端产品不再追求简单的“功能优先”和“能用就行”，而是像C端那样追求更美观的视觉，更极致的体验
总结下来“B端C化”就是B端产品无论是从功能架构还是视觉体验，越来越趋于人性考虑设计，越来越关注使用者的感受和反馈，因为说白了不管B端产品代替成本高不高，用户是一群专业人士还是普通职员，使用者归根到底还是“人”在使用产品，那么必然会带来体验相关的问题；所以B端C化会逐渐形成一种趋势，在企业平台资源支持的情况下，会将B端产品的功能放大，追赶市场竞争，逐利行业内卷，在体验和视觉感官上也会更加的人性化，结果自然是产品设计者们更加的卷了（手动狗头）
无论是现在的B端C化还是将来其他多元的设计趋势，随着市场的竞争和行业内卷，已经反推着设计师们不单单局限于照顾自己的“三分田地”了，无论是之前视觉设计师开始学习3D建模，还是UI设计师尝试接触代码设计，设计师最大的品质就是应该紧跟时代的趋势变化，及时调整补充自己的能力，提升自我的竞争力，才是在当今环境下立足的根本
作者：雨灰 来源：站酷
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