一、什么促成了变革？
1、爱番番沟通工具是什么？
爱番番沟通工具是连接访客和商家客服的在线咨询工具，是一款智能客服产品，为企业提供“从流量到成交”全链路解决方案。客户只需在网站增加一行代码，就拥有了访客从“进站、浏览、沟通、成单、分析、建议”一站式的智能营销解决方案。目前客服侧有Windows端、Mac端、Web端、APP端。
2、如何找准变革时机？
数据来源：《2021年中国智能客服行业研究报告》
3、如何抓住核心痛点?
通过深入了解客服工作环境、操作行为习惯、协作流程， 结合线上全流程体验问题分析及客户满意度调研，定位了旧版核心问题，主要表现为：
同时客服角色日常工作强度大、压力大，易出现情绪不稳定，探索全场景的贴心陪伴将成为产品设计情感化的切入口。
围绕以上核心问题，通过降门槛、提效率、探索情感化等设计策略，最终提升产品满意度，打造智能高效的流量转化工具。
二、重构设计策略
1、降门槛 · 框架重构简化信息复杂度
01. 会话场景重构
如何让信息有条理地组织、清晰易读，是本次体验升级优先要考虑的因素。我们首先针对核心会话场景进行了信息重构。
综上，从而形成了新版的会话场景结构。
02. 导航结构重组
清晰的信息展示可有效降低操作难度及决策成本，旧版产品的导航结构交叠复杂，将整体导航功能的一级、二级目录，按照功能分类拆解重组，删减冗余功能，同时结合客服场景的强诉求增加客服管理、服务模块，从而形成新端结构；
我们采用侧边导航栏形式，将上下布局改为左右布局，拥有更好的拓展性，为二级内容提供更好的展示空间，同时导航、标题和内容的对应关系也更加明确。
03. 升级统一的视觉感知
同时运用色环建立辅助色彩，以15°递增或递减，选取类似色和邻近色作为家族色彩主体，调和互补色与对比色，校正辅助色的HSB，达到色彩感官上一致。
通过升级统一的视觉感知，将整体界面进行了焕新。
04. 构建灵活统一的布局
爱番番沟通工具是一款跨多端的智能客服产品，我们需要打通一个适用多设备、认知统一的设计框架，帮助用户在多设备多环境中无缝衔接。采用响应式布局，应用4倍原则分别适配PC多端，让信息呈现更具秩序感，更好的保证跨设备、多屏幕尺寸下的显示效果；只需要开发一套代码，小成本维护不同设备站点，保证跨终端设备下的体验一致性，降低操作门槛。
05. 打磨体验细节
我们希望在产品细节也能带给用户良好的体验，以会话区缩略图体验为例：从定义、目的拆解，到用户核心诉求：
内容：多以企业产品/活动介绍为主；
层级：由上至下或由左至右展示；
屏效：透传产品标题/活动主体、兼顾最新消息；
速度：越快越好, 如文件过大，希望能明确预期。
结合缩略图本身特性研究，如样式、尺寸、比例、大小、格式、状态、操作及图片选择器等维度以及机型适配，最终定义默认缩略图最大宽度和高度，一屏内展示主体信息，内容由上至下或由左至右的方式剪裁，超出则裁剪展示并明确【长图】标识、明确文件量大小，拓展图片查看器功能及体验，同时沉淀设计规范，提升产品体验。
2、提效率 · 沟通前中后全链路提效
通过用户访谈、问卷调查的形式，梳理记录用户在产品当中关键的路径体验问题，从沟通前中后全链路出发制定设计策略为客服提效降本。
01. 沟通前强化关键信息促决策
访客列表强化关键信息，助力客服更有针对性的接待，提升沟通质量；系统提供预置高频、精细行业问答内容，减少客服输入步长，提升接待效率；强化访客预输入动向，助力客服提前准备沟通策略
02. 沟通中提升输入效率&缩减留资步长
简化客服输入，强化智能回复话术推荐；优化常用语快捷搜索操作，提升信息查找效率；简化步长，访客留资后系统自动识别联系方式有效性，并填充至线索信息，有效为客服减负。
03. 沟通后强化关键信息促转化
强化【熟客】【线索】标识，助力客服更具有针对性的接待；线索详情强化线索跟进阶段，提升客服或销售人员线索跟进效率。
数字化时代，技术的革新也为智能客服赛道带来了新的可能，通过运用实体图谱分析、知识图谱推荐、自主学习等多种AI核心技术，自动优化沟通流程模型，打造AI智能问答助理，7*24小时在线，可在人工客服繁忙或非工作时间提供即时且准确的回复，并通过需求联想提供因人而异的智能化推荐，有效降低客服沟通成本。
3、探索情感化 · 全场景贴心陪伴
客服角色存在工作强度大、每日应对重复性咨询、工作效率低、离职率高、情绪不稳定等问题，我们希望全新的爱番番沟通工具不仅好用，还能给客服繁重的工作带来一些温暖陪伴感知，基于日常使用场景，探索天气提醒、时间提醒、生日祝福、节日祝福等情感关怀，提供更温馨友好的服务，成为客服的贴心伙伴。
三、验证结果
经过10个月的产品打磨及20次产品迭代，客户满意度及线索转化率均显著提升；围绕客户体验，获得3项创新设计专利；2022年荣获德国红点品牌与传达设计奖（类别-数字化解决方案）、美国缪斯创意奖-银奖。
四、写在最后
综上，设计赋能商业，不是用设计来改变商业策略，而是站在用户和业务的视角，运用专业的设计方法去挖掘产品和设计的机会点，助力业务持续健康向上发展，此次我们将爱番番沟通工具体验升级为例，分享设计如何为老牌产品革新延续价值，希望能给大家带来一些参考和启发。
我们正处于数字化快速变革的时代，爱番番沟通工具的升级才迈出了第一步，我们将持续打磨爱番番沟通工具体验，也在往更加智能化、人格化的方向学习和奋力迈进，在满足人们日常沟通需求的同时，致力于让沟通更加简单、温暖、智能和安全。
作者：百度MEUX
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到了新的发展阶段，我们的设计愿景该如何实现？问一问设计团队以“服务体验”为原点，发起了C端核心服务体验的升级专项。借助用户观察、体验遍历等方法，沿用户真实体验路径梳理服务“前-中-后”各阶段的关键问题、挖掘优化机会。再结合设计、体验双视角，建立以服务前“建认知、促转化”、服务中“优体验、提效率”、服务后“增触达、助留存”为核心指导原则的设计打法。通过切实满足用户在服务各阶段需求来激发持续消费、让服务闭环顺畅运转，从而有效地赋能业务增长，达到体验和收入的双丰收。
作者：百度MEUX
来源：站酷
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在体验设计的过程中，如果不能对设计对象有更深入的了解，设计思维就无法开始。而用户对产品持有的观念、态度甚至意见并不一定会表现的很明显，这需要设计者更加主动的与用户进行互动去构建共情。这可以使得你能够更加了解他们的需求、想法、情绪和动机。好消息是，你能掌握多种方法来与用户构建共情去获取更多信息。并且当你有足够的“正念”和经验时，你也能成为共情他人的专家。
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
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以客户为核心的公司比竞争对手更具竞争力。其最大的增长因素是他们专注于客户旅程策略。
客户旅程遵循客户从意识到忠诚的完整生命周期，使你可以在旅程的每个阶段使沟通策略与客户期望相匹配。
该过程需要绘制客户旅程，绘制出他们的接触点以及你的接触点，以识别沟通中的差距。在这里，我们为你提供了绘制客户旅程的模板和框架。
我们在工作中经常遇到的一个词，就是“产品NPS满意度调研”。在部分项目缺少专业用研人员时，设计师、产品经理则经常会接受上级的要求，投身于NPS调研工作。我也曾在2022年度的时候突然接到网易内部某办公产品的年度NPS调研的任务。
那么，NPS调研究竟该怎么做？下面就根据我的个人经历复盘，来重温一下NPS的调研方法。
NPS的核心就是：调研用户对你产品的忠诚度。
如何计算NPS值？我们一般通过询问用户“是否愿意向朋友推荐我们的产品和服务？”来获得评分，并根据评分将用户分为三类：
9～10分的是推荐者， 是产品忠实地用户；7～8分的是被动者，他们很容易被竞品吸引走；0～6分的是贬损者，他们更有可能去传播产品的负面信息。
NPS最终的分值等于“推荐者占比”减去“贬损者占比”。
想要做NPS问卷调研，一定要确保它结果的科学合理性，这样才能在汇报时，经得起别人的挑战。下来我们就来看一看，需要注意哪些点。
对于一次问卷调研，如果回收的数量太小，那么最终得到的评分也不足以客观的评价产品的真实体验。那么，我们需要回收多少份问卷才能够达标呢？
具体的详细规则就不一一细说了，感兴趣的童鞋可以去搜一下“样本数量计算”的相关资料，这里只给出一个快捷的计算地址：https://miniwebtool.com/zh-cn/sample-size-calculator/，在样本的计算公式中需要我们填写3个数值，大家可以通过输入下面的数据快速计算出样本：
总体数量：也就是我们的用户总数，如果很大或者你不知道是多少时可以为空；
置信水平：一般通用值填写95%；
置信区间：一般通用值填写5%；
通过以上公式计算出的样本数量，就是你本次问卷需要回收的最小数值。以当时我们产品2W的用户体量为例，我的问卷至少需要回收到376份，才可以相对准确的保障本次问卷结论合理有效。
可是回顾产品项目历史问卷的回收量，居然没有一次的数量能够达标。那么，麻烦的问题又来了，我该如何回收到这376份问卷呢？
（2）如何提升问卷回收量？
为了提升问卷回收量，我开始查找资料、咨询用研童鞋、对比历史问卷数据，寻找能使问卷回收量达标的办法。
a. 精简提炼问题，降低问卷跳出率
纵观历史数据，我们发现在项目前几次调研中，存在一个普遍的现象，就是问卷的跳出率一直很高，持续在70%～80%之间，是什么导致了这种情况呢？
最重要的一点就是：问卷的题目太多、内容过于复杂。用户点进问卷后，发现填写过于麻烦，便直接退出了。
所以问题的精简提炼是优化的第一步，结合产品22年的大目标，剔除掉历史问卷中关联度较低的问题设置，渐将NPS的调研题目缩短至两题：NPS值评分&开放式反馈。
在精简至这一步的时候，我们也遭到了许多质疑：只有2两道题，能支撑起NPS的数据统计吗？
现在就来答疑解惑一下，按照NPS的问卷调研要求，核心问题必须具备三大块：“筛选目标用户、NPS评分&分支维度、补充型问题”。
首先，由于我们的推送渠道是网易内部员工的POPO服务号，这基本就可以确定填写者都是产品的用户；问卷通过企业openID登陆，我们可以通过后台的用户使用频率进行筛选，既可以区分用户层级，又可以筛查出久未使用的用户问卷，所以“筛选目标用户”的题目便被后台处理所取代。
其次，我们将NPS的“分支维度题”&“补充型问题”作了结合，合并成一道针对NPS具体得分设置的三类评分用户各自专属的开放式反馈题：
【9～10分】的推荐者：感谢您的评分，您愿意推荐我们的主原因是什么？我们还有哪些需要改进的地方？
【7～8分】的被动者：我们在哪些方面优化会增强您推荐的意愿呢？
【0～6分】的贬损者：很抱歉给了您不好的体验，请问您不愿意推荐我们的原因是什么？
通过以上三条分支的后续追问，我们就可以得到”用户推荐的亮点”，“可优化的改进点”和“不满意的缺点“，便于接下来的分析与优化。
b. 选择合适的推送渠道
完成问卷内容的制作之后，接下来就是推送渠道的选择。当前公司内部常见的问卷渠道有：站内信、应用banner位、网易邮箱、POPO服务号等，选择一个曝光力度最大的渠道，会使关注到问卷邀约的用户大幅增加，那么回收率也会相应提升。
按照我们产品历史不同渠道的问卷回收数据查看，POPO服务号的曝光度是最大的，最近一次的服务号推送回收数据达到了180份。所以，本次的问卷发放渠道仍然选定POPO服务号来完成，但180份这个数据值距离我们的目标还差得远，接下来则是调整推送时间。
c. 选择干扰性较小的推送时间
选择一个合理且干扰性较小的时间段发出问卷邀约，用户才会更可能的接受本次调研。通过调研周围同事的工作习惯、以及询问其它产品服务号的反馈数据对比，我们得出了最佳的时间点：5:45PM。推测可能是由于临近饭点，所以在此时间段的问卷邀约，会得到最大的反馈率。
d. 增加奖品吸引，提升用户填写意愿
经过上述的优化调整之后，我们仍然在担心问卷能否回收到376这个数字。毕竟在大家日常生活及工作中，所接触到的信息干扰越来越多。对于各方产品投来的问卷邀请，测评邀约等，可能已很大程度上使用户形成了厌烦心理，这样的情况会导致用户遇到你的问卷推送时，大概率选择“无视”，甚至“取关”。
针对可能出现的这种情况，我们增加了关键的一项“刺激因素”：奖品吸引。通过奖品运营，让用户重拾填写的兴趣，增加问卷参与者。
除了问卷的回收数目要求之外，我们还需要注意问卷的调研频率。
我们产品在2022年度是按季度展开调研活动的，但是我们从中发现了一些问题。由于版本的发布时间不固定，按照季度来定期调研可能会导致新功能还未被用户充分体验的情况，不仅无法收获更多有效信息、浪费资源，还会使被调研者有一种“反馈不被重视”的感觉。
对此我们重新调整了调研频率规划，按照“版本覆盖率”&“反馈消化程度”来合理触发新一轮的NPS调研。确保每次调研的前提条件一定是上一个版本PC端覆盖率高于70%，且上一次问卷反馈已基本处理完毕后，才可以开启下一次的调研。
经过上面的问卷优化调整，产品2022年度NPS的问卷回收数达到576份，达到了最小回收数376份的目标。接下来，最重要的阶段，则是如何通过回收到的问卷，来正确的分析出结果、提出关键性结论为产品提升质量了。那么我们该如何分析问卷数据呢？
回收问卷后的第一步，就是需要对问卷数据进行预处理，检查是否存在无效问卷、异常反馈等。例如：问卷题目大量漏填、相似答案过多、答题速度过快……这些问卷都应该被算作“无效样本”被作废处理。如果不做这一层数据清洗的准备，那么得到的结果就很容易被这些无效样本所影响。
我们产品曾经在22年Q3的一次线下活动中发起了NPS问卷调研的地推，并搭配上奖品奖励。但由于周围有很多其它公司内产品摊位都增设了奖品激励的内容，造成参与者产生速战速决的心态。问卷NPS值一度飙升至70+，却多为无效反馈，导致此次调研只能作废重来。
过筛掉“无效样本”后，接下来我们就需要对问卷数据进行具体分析了。
（1）NPS得分：
NPS的分值肯定会是大家最关心的数据，当这个数字出来之后，我们需要与历史值做下对比，是提升还是下降，这将会是一个很直观的趋势对比。如果没有历史值比较，那就按照一个大致的区间评估范围：
【低于0分】：贬损者超过推荐者，用户满意度堪忧；【0～30分之间】：产品不错，但仍有改进空间；【30～70分之间】：产品在用户满意度方面做得很好；【高于70分】：太棒了，你的大多数用户都是产品拥护者！
当然，我们不能仅凭一个分值去主观的断定该产品的好与坏，还需要关注该产品所在行业的均值。也就是各年度的行业净推荐值基准，将自己的分值与行业基准分数比较之后，才能得到一个更加客观的评分。
（2）反馈数据整理：
问题的分类整理是调研结论的核心工作，公司内部常用的问卷平台，例如：小易问卷、网易定位等，它们会帮助我们进行很多基础类的整理分类，这将会节省很多人力成本。
对于反馈梳理，我们也可以尝试不同的角度，来助力大家快速定位核心问题所在：
a. 站在用户层面看反馈
站在不同用户群体的层面去看总反馈的占比，比如：问卷的全部用户、推荐者用户、被动者用户、贬损者用户；这四个用户群他们的高频关键字都是什么？
高频的负面反馈当然是团队未来需要投入优化的具体项；那么对于一些正面反馈，例如产品回收到的问卷中，我们发现大量推荐者提到“VPN功能比将军令更加快捷，稳定”，这一点就可以成为我们未来增长、运营的发力点。可以通过VPN功能的宣传推广，来吸引更多用户转化为品牌的拥护者。
b. 站在反馈层面看用户
查阅具体问题的用户占比是为了更快的抓住产品核心痛点与爽点，如果出现某一类问题明显“某一类用户”占比偏大，那就需要格外关注了。
本次调研中我们发现了用户反馈的“后台监控扫描设备应用”这一问题的“贬损者”占比接近91.6%，这就证明该问题一旦出现，用户大概率会直接放弃使用我们的产品，这一反馈是值得产品团队注意的致命痛点。
完成了问卷的总结分析之后，这些数据还有进一步的利用价值。
通过NPS的反馈评论，结合产品后台的用户行为数据分析，就能快速定位出那些对产品使用与调研具有强烈参与意愿的用户了，而他们就是产品珍贵的建议者。
我们要学会充分利用这些“珍贵用户”，大胆的邀请他们加入产品的后续互动：问题回访、用户访谈或者新功能内测体验等等……他们大概率不会拒绝我们的邀约，而且后续的互动会更加提升他们的参与感，为产品获得更多的拥护者。
作者：茗茗兔 来源：站酷网
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在上一篇《如何设计高质量B端调研问卷？用户研究方法(一)》一文中，详细介绍了如何通过调研问卷的方式，整理发现用户的浅层需求。
本文将分享另一个更为深层全面的B端用户研究方法——用户访谈。通过面对面地沟通，以及观察用户的表情、行为去挖掘更深层的需求。（文末附模板下载链接）
下面是本次分享的文章结构，标⭐️的为重点部分。
01
用户访谈的两种路径
用户访谈通常可以采用线上会议、电话或者线下面对面交流两种形式。
线上会议和电话访谈的优势显而易见，可以不受地域限制展开调研访谈，整体的成本也比较低，设计师可以自己找领导或者协调资源去推动。
缺点也是比较明显，沟通起来效率低下，比如我们一定有过“电话里说不清，我们见面详谈”的经历。
所以，相较而言线下访谈无疑是最佳的调研形式。首先当面沟通更加高效，其次对于搭载硬件设备的产品来说，让受访者在真实场景里操作演示，可以发现更多隐性问题。
02
常见的3种受访者类型
在访谈过程中通常会接触到以下3种类型的受访用户，不同类型的用户我们应该怎么接触交流呢？
话痨型的受访者占大多数，通常就是想法、意见比较多。他们不仅有一大堆不满意的点要诉说，甚至连对应的解决方案都想好了。
整体接触下来，我觉得该类型的受访者，可提供的有价值信息会更多一点。只不过我们要学会过滤信息。因为他们的修饰用词通常比较多，例如：“太难用”、“超级麻烦”、“哎 我真的是受不了啊”...
访谈话痨型的受访者，我们需要注意无论怎么聊都要紧扣主题，防止变成了吐槽专场。
其次也要表达肯定，安抚情绪，并对问题进行进一步提问：“您的这些建议真的很棒，也给我们提供新的思路，我都记下来了，我还想确认下，刚才您说的3个关于结算环节的问题，哪一个给您造成的困扰最大？”
顾名思义，受访者可能是因为性格内向或害怕说错了不好意思等缘故，在受访过程中问一句答一句，比较容易冷场。答案的价值也比较低，例如：“对，是的”、“还行吧”、“没啥感觉啊”、“反正就这样用用吧”、“说不上来”。
这种情况下要尝试缓解下氛围压力，换个形式沟通：“就是随便聊聊，公司派我们来呢，就是因为非常关注用户的使用感受，想收集一波用户反馈与建议，您有啥不满意的地方都可以跟我讲讲，越多越好。”
其次我们在提问的时候也要带有引导性，例如：“还有呢、然后呢、具体说说呢”，如果对方实在说不出所以然，最有效的办法就是进入上机操作环节，通常操作过程中那些问题也会随之暴露出来。
专业型的受访者一般是老板或者店长、经理岗位的员工，他们对于产品或整个门店乃至行业都了解的比较透彻。
和这样的受访者沟通，不仅是局限于产品的一些问题挖掘，他们会从这个行业的角度阐述一些个人的见解观点，给我们提供一些有价值的优化方案或者改进方向。
例如餐饮的老板其实并不是很关心点餐、结算的流程有多么的顺畅高效，毕竟他们不需要亲自去做这些执行，而且坦率的说，对于绝大部分产品而言，好用并不能成为其核心竞争力。
他们关心的是如何带来更大的商业价值，类似于如何提升坪效，如何提升门店会员的储值能力等等。而这些老板的关注点，也会给我们未来的产品优化方向打开新的思路，去思考如何给我们的用户创造更高的商业价值。
03
我们在做访谈之前，首先一定要熟悉产品业务的相关背景、受访商户的基本情况。
访谈过程中可能会提及一些专业名词，例如餐前餐后模式、明档、一鱼多吃、坪效、估清等等。我们具备了这些基础相关知识以后，省去了不必要的解释环节，可以使访谈推进地更顺利。
其次建议要了解下行业相关的基础知识。尤其是餐饮业态，华南、北方、四川等地都因为饮食习惯的不同，在产品的功能和使用上的需求也是相差很大。具备了这些知识点以后，在提问过程中，也更利于提出一些深刻的问题，而不是浮于表面的提问。
行业相关的分析报告，可以去艾瑞、36氪、发现报告等网站进行查询收集，在此不做赘述。
在访谈初期，需要准备一份访谈框架，但并不意味着我们整个过程只能按提纲来提问。尤其是B端这种千载难逢的访谈机会，只按规定的框架提问属实是太吃亏了。所以在时间允许的情况下，除了框架以内的问题，尽可能多发散的去提问。
例如餐饮业态，会有各种不同载体的终端设备联动使用，一体机POS、手持的POS、厨房KDS、厨显大屏、各类打印机等等都可以顺便了解、调研下，让我们对于全链路的协作流程也会有更深刻的认知。
再例如后厨会涉及到KDS大屏显示，可以问问目前的大屏显示是否够清晰（字够大），也可以和负责海鲜称重的工作人员聊聊，海鲜的售卖、计价流程，以及菜品双单位（例如：1【条】鱼，重量1【公斤】）的使用等等。
在沟通过程中，一定会有一些触类旁通的收获与问题被发现。这些问题也许来自一个模块、或者某个特定角色，又或者是主产品关联的其他后台产品。
在提问的时候要考虑到受访者的年纪和理解能力，如果措辞过于专业，可能会导致受访者理解不到位，因此沟通的过程中要尽可能的说大白话。
我们都知道没有经历过的事，很难感同身受。有时候看到客户群里，因为产品的各种原因导致商户情绪激动，我们理智上非常理解，但是情感上很难共鸣。
因此每次的门店调研，我都会抓住机会观察整个门店的运营情况，去感受那种忙碌的氛围。有时候开始进入营业高峰期，机器出现卡顿或者外卖不接单等情况时，自己的情绪都会一下子紧张起来，也能够深刻感受到产品给客户带来的困扰。
当再次有产品迭代优化时，这些体验总能让自己能更容易代入用户的角度思考问题。
除了去体会产品对情绪的直接影响，还可以关注下整个门店的布局、收银产品的数量与摆放位置、不同产品的协同使用等等。
这些都会帮助我们发现，到底什么是门店运营环节里最重要的模块。
在访谈过程中，不排除受访客户会反馈一些暂时无法解决的问题。这时候一定要告诉受访商户：“您的问题我已经记录下来，回去会针对这个问题反馈上报，最迟X天我会让顾问给您回复的”。
这么做一方面也是细节处维护公司品牌的整体售后体验，其次也有助于我们再次回访时，受访商户乐意花时间跟我们聊。
04
了解了用户访谈的一些基本信息和注意点以后，到了本文核心部分，关于整个访谈的推进过程，一共分为3个阶段。
首先明确访谈的类型，用户访谈的类型主要分为以下三种，最常见的就是第三种类产品使用回访。
新品调研的访谈，一般是由于业务的发展，可能需要升级或者打磨一款新产品来满足市场的需求。
在访谈的过程中，我们需要关注的点就是用户画像、商户诉求、使用场景、终端载体等一系列因素。
当去往一个城市进行批量客户调研的时候，偶尔会有拜访潜在客户的调研机会。这种类型访问的关注点集中在商户的痛点与需求上。
由于是潜在客户，我们势必是要了解他们想要购买或者替换产品的前因后果。也是借此机会了解到竞对的优劣势，他们放弃竞对的原因，以及我们当前产品的功能是否满足客户的需求，还有哪些点不满足，客户重点关注的是什么。
使用回访是最常见的访问类型，主要目的是对商户进行售后维护、提升使用体验。
且由于B端产品的复杂性和远距离特点，以及新功能同步给商户存在的滞后性，公司会安排定期的上门回访。如果有这样的机会，UED一定要尽量申请跟着去门店调研。
到了最关键的一步，就是关于访谈的问题设计。
总结一下，问题的设计渠道来源主要有3种。主要还是根据调研目标进行问题设计，另外两种方式，作为辅助。
那具体问题应该怎么设计，这边我们分为3个步骤，从面到点依次拆解进行问题设计。
B端产品的特点可以借用《U一点料》的9个字概括，“多场景、全链路、多角色”，所以设计问题前，我们可以从场景+链路+角色/节点功能的维度来设计问题。
以餐饮行业的产品举例，首先建议了解自家产品的全场景业务能力。即从商家端到消费端会经历的产品模块和具备的现有功能，做到心中有数即可，毕竟不会一下子调研这么多模块和功能。
其他ToB产品同理，可根据某个操作链路为主线，确定主流程后进行问题设计。其实就可以理解为确定调研的目标。例如下图要调研的主流程，就是提取点餐>下单>结算为主线。
根据刚才确定的主流程 我们找到所有关键节点进行问题框架设计。
以上3个步骤可以理解为，如何在功能极其复杂的B类产品当中，筛选出与访谈目标紧密相连的功能链路。避免我们的访谈提纲做的过于冗余没有核心。
这点也非常重要，每一次去门店调研之前，先由当地负责的顾问与受访商户提前沟通。
一方面是需要与对方预约时间，另外一方面这种访谈对商户而言就相当于优质的售后服务，会有受访商户提前列框架，准备问题。
那么这种情况更有利于调研，因为受访者明确自己的问题点在哪里，就等着调研团队（售后团队）来门店后，好好拉扯一番。
万事具备，只欠东风。我们再盘点确认下本次访谈的各类工具是否备齐，准备进入访谈阶段，大致需要准备的东西是以下4种材料工具。
在了解了受访者类型、采访者需要注意的点，以及带着我们设计好的问题，下面正式进入访谈阶段。
到达门店后，我们的顾问会给受访客户做一下来访成员介绍，并讲明此次到店的目的。一般都是产品使用回访，或者新功能推荐培训。
通常来说，受访商户对来访团队总是有很多”心里话“想唠一唠，因此暖场氛围比较容易起来，也有助于我们接下来的沟通
进入正题以后，我们会先大致了解下受访者最近使用的体验以及遇到的问题，而后会根据问题框架进行提问。在整个过程中也需要注意观察用户在描述问题时候的表情和肢体语言，搜集用户对于产品的真实态度。
其实整个访谈流程我们归纳一下，需要关注的就是四个关键点，手+口+心+颜。
关于实操演示放在第一个讲，是因为这个环节非常重要。线下访谈时强烈不建议“脱机访问”，这种形式对受访者而言需要花更多的时间去思考问题的答案。
会遗忘甚至想不起来当时的具体情况，随便的敷衍回答“嗯，还行”、“挺好的”，或者干脆彼此都不在一个频道上。
其次，在操作过程中，建议用手机进行拍摄记录。因为每个人对产品的理解方式与程度不同，在用户操作的过程中，会发现一些有意思的代偿方案。这些也是思考的切入点。代偿方案是否比原先设定的实现方法更便捷。
回去通过视频仔细分析受访者的操作路径，以及每个操作之前是否有迟疑等等。并且将问题点一一记录下来。
这个就是根据问题框架进行提问。在这个过程中，通常会穿插着上机操作演示，在现场记录的时候可以先记录个大概，等结束后再仔细整理。
问受访者的心理感受，其实就比较偏主观了，我们可以从“我们家的产品”和“人家的产品”两个维度去对比询问心里感受。值得注意的是，即使是这样开放式的提问，也有提问技巧。
比如“你觉得现在还有什么不好用的地方”就比“你感觉现在的产品好用么”这样的提问方式更有效。
因为产品一定是有可有优化的空间，“有什么不好用的地方”这样提问的方式就是具体到了某个点上面，具体什么点不好用。
而后者的提问方式是基于整个产品，受访者可能会出于不好意思等原因直接说“你们的东西还行吧，还可以”。
当我们提问产品优缺点的时候，受访者大部分都会带上表情和肢体语言，并且情绪表现和性格有比较大的关系。
性格比较雷厉风行、急躁一点的，通常会像连珠炮一样疯狂输出，并且措辞会比较极端。例如：“真的太难用了”、“太麻烦了”、“严重影响门店营业了啊”。
接受到这种信息我们首先要做的就是安抚对方的情绪，其次对于这些信息要学会剔除一些夸张描述。
而性格温和一点的受访者，在阐述问题的时候也会比较婉转。“不是太方便”、“这个改动没啥感觉”、“也还行、都可以”，如果某个高频操作真的很影响日常工作效率，往往会表现得很无奈，甚至还有点委屈。
那么无论是哪种表现，其实都要考验采访者的经验，结合产品的功能去考虑，找到反馈中真实有效的部分。
通过以上4个环节，其实就可以收集到很多有用的信息，语言信息、视频信息、动作表情信息等等。接下来的任务就是信息的梳理归纳。
访谈结束后，我们需要做个简单的总结回顾。将关键问题再次复述确认，进行查漏补缺并且再次感谢受访者，表达他们今天提的建议价值很大，后续会梳理出可落地的点优化到产品当中。
如果说聊得比较开心，大多数的受访商户都会邀请来访团队吃个饭再走，也算是额外的福利。在就餐过程中的非正式场合交流，也可以聊聊门店的一些运营情况等等，帮助我们更深入的了解这个行业。
我们在访谈过程中会有大量未整理的一手记录，结束后需尽快的梳理，尽可能详细的记录下用户描述的细节、肢体动作表情语言等等。建议使用石墨、语雀、腾讯文档等在线编辑工具，方便分享修改。（本文提供模板可下载）如果是连续访谈几位商户，我会在访谈结束以后，迅速地将刚才的访谈内容整理出一份原始资料。并罗列出一些受访者反馈但访谈提纲里没有的问题，去下一家受访商户的时候可以验证下该问题的普遍性。
② 整理落地
输出后我们需要再次进行提炼，将有价值可落地的问题点提取出来，进行汇报分享，并找到相对应的产品研发进行探讨排期，这样就形成了一个完整的闭环，真正做到了发现问题、解决问题.
③ 流程概括
前文絮絮叨叨说了很多，其实关于用户访谈这事用6个字就可以概括，简单理解：
问谁？问啥？答啥？改啥？
能够回答清楚这4个问题，那么这就是一次有价值的访谈经历。
ToB业务的特点就是会有一定的行业壁垒，设计师在刚接触的时候一定会有很多茫然时刻。对于各种专业词汇的一脸懵，对于行业的不了解。
或者很多人对于B端的认知还停留在，B端好像没啥好设计的，都是现成的组件库拖一拖，成就感比C端差远了。
那么做访谈、体验优化的意义是什么呢？
在《U一点料》一书中提到，B端产品做体验设计创新时，有2个要诀
要诀1：更好地帮助用户降低经营成本，增加企业收入
要诀2：更好地在业务链路上促进用户协同，提升工作效率
《U一点料》
所以，无论我们采取何种方式去研究用户，去挖掘需求，最终的目标与意义都是为了使整个系统，更贴合用户的真实使用场景，让系统可以成为用户在工作过程中一件“称手的工具”。
如何真正理解用户需求，给他们最想要的东西，比如高效协同、效率提升，或者创造更多的商业价值。这不仅仅是业务方的事，也值得每一位设计师参与深思。
模板下载链接: https://pan.baidu.com/s/15EaUUlqZUvq77wN197hUIw 密码: mn2g
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在产品定义阶段我们经常会提到两种图：用户体验地图和用户旅程图，很多人会将二者混为一谈，甚至许多专业老鸟也分不清楚二者的区别，接下来我们通过对比来分析一下二者的区别。
概念（是什么）：
用户体验地图是：以大众视角的方式，将一般用户在完成一个目标过程中，体验路径可视化的工具。这种体验不拘泥于某种特定的产品或服务，而是从更广泛的角度理解用户的行为（不同于用户旅程图，用户旅程图是针对特定的产品或服务而展开描述的）。
作用（为什么）：
用户体验地图是用户旅程图的前提。用户体验地图是在用户画像和需求分析这个阶段做的事情，在信息架构之前要做好的，它能帮我们发现大的机会点，适合从无到有的产品过程：产品从0到1、全新改版、或者新项目开展。
1、不限定产品或服务，描绘用户体验路径
2、理解一般用户的行为，做初步研究
3、建立体验基准理解，达成团队共识
使用方法（怎么做）：
在确定本次研究的目的和原则的前提下，按事情发展顺序，分别从阶段，行动/行为，想法，心态/情绪，痛点，机会几个方面组织和描述事件
这里仅是简单示例，大致理解就好
概念（是什么）：
用户旅程图是：将用户通过某一特定的产品或服务，完成某一具体任务或目标的过程可视化的工具，描述的是某一角色在特定场景下经历的故事，包括用户从第一次接触产品、触达产品的各个点。
作用（为什么）：
用户旅程图能让设计师和其他相关人员理解产品更细节的部分，深入的了解产品的某个模块，并根据对用户情绪、想法帮助产品的设计和优化。它通常作为业务逻辑梳理流程的工具来用，和它配和的工具是业务流程图。
1、准确定位用户旅程图中激发用户快乐或导致痛苦的触点
2、打破壁垒，在团队内部建立一个具有广泛共识的用户旅程
3、基于共识，将旅程中关键触点分配给团队内部成员
使用方法（怎么做）
用户旅程图可以用在设计过程中的任何时候，作为整个产品设计周期中团队的参考点。每一个用户角色或者用户类型都有自己独立的用户旅程图。我们需要通过以下几个维度去描绘用户旅程。
A角色： 这个角色比体验地图更具体，更细分，你可能要讲当前任务的相关角色都列举出来，讲代表性的用户都跑一遍流程。
B情景： 特定用户的特定场景，这里要具体到某一项任务流程
C期望：要解决什么问题
D其他：可以延续使用体验地图的行为、想法、情绪线、痛点、机会
使用淘票票app购买电影票的用户体验地图（图片来源：《步步为赢：交互设计全流程解析》）
通过以上分析我们了解了两种工具的区别，虽然两种工具在颗粒度上有所不同，但是不管哪一种工具都是为了帮助我们了解用户行为洞察用户痛点寻求机会点，我们需要在合适的时机选用合适的工具。
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数据在服务主张（service propositions）中发挥着越来越重要的作用。这就引出了一个问题：服务设计师如何以实际的方式为此类命题的数据策略做出贡献？本文翻译来自飞利浦的三位设计师写的一篇有关于数据定义框架的文章，在飞利浦，他们使用数据定义框架将数据与设计思维整合，以启用和衡量服务体验。
数据和人工智能 (AI) 正在推动服务设计的新范式，其中服务体验变得更加智能、无处不在和高度个性化。数据构成了支持此类新兴服务主张的支柱，并在持续衡量其影响方面发挥着核心作用。鉴于数据发挥的重要作用，许多科技公司目前正在制定广泛的数据战略（Data strategies）。这些数据策略提供了详细的路线图，可推动服务的技术发展，并与业务目标紧密结合。
然而，这些数据策略通常是技术上的努力，侧重于平台之间的数据访问、数据流或数据存储等方面。他们往往缺乏以人为本的视角，因为他们很少关注数据收集的体验、数据如何反映现实世界的体验，或者人们在日常工作中如何与数据和人工智能进行交互。
服务设计师通常只是间接参与这些数据策略的制定。虽然服务蓝图可能有助于推动数据战略发展的业务路线图，但我们看到，当服务设计视角更加结构化时，它们的质量会显著提高。
服务设计是数据战略的一个关键方面，因为它提供了更加人性化、集成化和整体化的体验视角。它的优势在于允许理解复杂的关系以及多个细节如何影响整体体验。例如，它可以帮助确定在何处以及如何收集数据以获得最高质量的结果，或者它可以为其他复杂的技术问题确定简单的流程变通方法。
由于这种附加价值，精通数据的服务设计师可以在构建以现实世界工作流程和体验为基础的以人为本的数据策略方面发挥关键作用。因此，数据策略应该是学科之间的协作努力，以确保可以从不同的角度检查和设计整体挑战。
尽管服务设计提供了价值，但我们看到服务设计人员本身通常缺少在这种数据战略协作中取得成功的工具和方法。虽然我们在为生产或开发团队创建特定要求方面有着悠久的历史，但在数据策略方面，我们通常不会就数据要求或需求以相同级别的粒度和特异性进行沟通。
这部分是因为我们必须进一步发展我们的数据能力，但也因为没有多少实用的框架可以让设计师对数据策略做出有意义和实际的贡献。如果没有正确的工具来指导我们的探索并与我们的技术同事进行交流，为数据策略做出贡献可能会让人不知所措。
我们的数据定义框架首次尝试为服务设计人员提供正确的工具，使他们能够积极参与数据战略活动。
我们的数据定义框架挑战（服务）设计人员考虑他们明确的数据需求，促进对这些需求的探索，并在将围绕数据的思想构建成具体的数据需求方面发挥着重要作用。我们没有引入完全独立的附加流程，而是将我们的数据定义框架整合到现有的工作方式中，并旨在让那些对数据世界经验有限的人们能够了解到它。
具体流程是：
在我们尝试构建自己的数据定义的前几次，我们非常挣扎。从头开始时，想出有意义的数据点似乎不是随机的，这是一项挑战。我们探索了如何从角色、场景或架构图开始，但这些方法给出的结果要么过于肤浅，要么过于技术化。
随着时间的推移，我们了解到（体验）地图为搭建和构思数据定义提供了宝贵的基础。我们在这里使用体验地图作为容器术语，因为这些地图可以是服务蓝图、工作流程图、用户旅程甚至是 UI 流。
基本上，任何类型的地图都可以概述用户如何通过一组具体的操作来经历体验。地图的颗粒度将表明数据定义的性质。例如，如果它是一个 UI 流，数据定义将更多地关注微交互或应用程序功能的体验含义。相比之下，如果选择的地图是一个高级工作流，那么数据定义将更多的是关于跨接触点、整体的假设数据。
为了举例说明，我们使用下图所示的图解（简化）体验图，该图显示了医疗机构中的患者如何通过冠状动脉支架置入术：
与上面提到的其他类型一样，此地图有助于在适当的上下文中可视化数据，以及与之相关的体验。该地图侧重于用户操作和事件，因此是开始以人为中心的数据探索的良好基础。
下一个合乎逻辑的步骤似乎是用数据点注释地图。但是，这些数据点的范围可以从更高级别的指标（例如患者报告的结果）到较低级别的数据指标（例如护士在患者监视器上单击后退按钮的频率）。这里的问题是有几乎无限数量的选项可供探索。
为了指导数据定义过程，我们引入了“意图（intents）”。您可以将这些意图视为您希望通过数据实现的目标。我们总是使用两种截然不同的意图，它们直接反映了使用数据的不同方式：
然后可以将数据点连接到这些意图，以明确这些数据点所扮演的角色。这会产生一个定义明确的关系模型，有助于以后制定战略和确定优先级。定义意图和相关数据点总是有点反复练习，其中新意图触发新数据点需求，新数据点激发新意图。
（1）识别“衡量”意图
智能产品、服务和解决方案不是一成不变的；它们可以远程配置、更新，并且可以自行学习以适应和发展。为了推动这个过程，我们需要创建反馈循环。“衡量”意图在定义学习目标方面发挥着关键作用。
它们可以包含更多以结果为导向的、评估性的目标，或者更具探索性、以洞察力为导向的目标。例如，评估性“衡量”意图可以是在引入新的患者摘要视图后评估吞吐量时间的变化。一个更具探索性的“衡量”意图可能是深入了解患者如何体验入院咨询的不同部分，以发现新的改进机会。
这些意图也可以是细化的或整体的。它们可以与体验图中的特定接触点相关联，例如，如果新的患者仪表板可以帮助护士更快地了解患者的病史。但它们也可以跨越该体验地图的多个阶段，捕捉患者如何体验整个过程。
将属性分配给“衡量”意图，就像上面提到的那样，有助于引导设计师思考正确的方面。我们在确定属性时可能会问的问题可能是：“需要多少数据？”、“持续多长时间？”、“意图是否与更高级别的体验驱动因素相关联？”和“评估目标的目标是什么？”
尽管其中一些属性也可能与您的用例相关，但我们鼓励您探索哪些属性在您的域中有意义，并在您的定义中始终如一地使用它们。然后可以使用这些“衡量”意图指导进一步的数据定义。设计师可以考虑他们需要哪些数据来回答这个问题，而不是拥有无限的选择。
（2）识别“启用”意图
智能产品、服务和解决方案需要数据来了解它们所处的环境以及人们在它们周围的行为方式，以便有意义地适应不同的情况。为了明确我们想要启用哪些体验，并定义提供这些体验所需的数据，我们引入了“启用”意图。
“启用”意图是对启用某种体验的功能或特性的描述。重要的是定义实现这些体验所需的数据，以便制定长期的数据战略。
“启用”意图中描述的功能可以根据其抽象级别而有所不同。在更详细的接触点级别，“启用”意图可以指特定的应用程序功能。图像中的自适应 UI 功能就是一个很好的例子。在更高的体验旅程级别，“启用”意图可能更多地涉及服务解决方案（它将来自接触点集合的数据汇集在一起）。
与“衡量”意图一样，“启用”意图可以具有不同的属性，有助于进一步定义它们。对于给定的“启用”意图，我们经常回答诸如“它已经可用还是计划用于未来？”、“它集成在哪个接触点？”、“它针对哪些参与者？”等问题，以及“它的预期影响是什么？”
“衡量”和“启用”意图通常是相关的，因为先验往往旨在了解后者的影响。因此，这些意图也经常共享相同的数据。
（3）识别数据点
这两种意图都为数据定义了明确的目的。我们已经简要介绍了它如何在定义具体数据点方面发挥指导作用。数据点是对正在收集的数据的简单描述。这些数据点始终连接到地图中的特定部分，在这些部分可以获取这些数据，或者将其反馈入其中。这些连接可以是我们或其他人拥有的接触点，也明确需要第三方加入一起整合。
数据点也有自己的属性来指导讨论。为了提倡对这些数据的经验观点，不仅要定义收集的数据，而且要关注收集数据的方式和地点的经验。其他属性可以是是否自动收集数据，例如医疗程序的持续时间；或者是否手动收集，例如在手术后问卷中记录的患者报告的结果。其他属性可以包括数据是客观的还是主观的；是连续收集还是定期收集；以及是否始终需要或仅在某些条件下需要。
在反复定义“启用”和“测量”意图以及与之相关的数据点之后，我们最终得到了一个如下图所示的关系模型。
该模型中的意图和数据点可能比可以轻松解决的要多。因此，数据定义框架有助于确定未来路线图的优先级，这一点很重要。紧密关联的关系模型有助于从整体上看待这一挑战。
我们现在可以评估这些数据点所产生的影响，而不是只关注实施数据点所需的复杂性或工作量。虽然在整个旅程中跟踪患者体验可能很困难，但这样做可能是理解这两种类型的许多意图的关键因素。在这种情况下，将他们的收集优先于其他多个更易于实施的数据点的收集可能是值得的。
确定哪些数据点在路线图的哪个阶段获得优先级对于制定成功的数据策略至关重要，因为它直接关系到何时可以实现哪些“启用”和“衡量”意图。
我们创建了数据定义框架，使服务设计人员能够开始为他们设计的服务的数据策略做出务实、有意义的贡献。这是我们将“数据思维”与服务设计相结合的第一步。
在飞利浦内部，我们已经将数据定义框架应用于各种服务设计挑战。我们与具有不同数据素养的利益相关者一起使用它，并从各种体验地图开始。它主要被认为是探索数据机会的工具，也是围绕数据构建思想的一种方式。尽管该框架是在医疗保健领域开发的，但我们相信它在其他领域具有潜力。我们已经看到它被应用于更通用的客户体验、专业培训服务和日常消费者服务，而不会面临重大挑战。
我们觉得这个框架现在对（服务）设计师来说特别及时，因为数据开始在我们设计的所有体验中发挥更突出的作用。作为设计师，我们的创造力和想法不应受到现有数据的限制。相反，我们应该在定义数据策略方面发挥积极作用，使我们能够随着时间的推移编排有意义的、个性化的体验。
来源：人人都是产品经理 作者：陈昱志Yeutz
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