今年，我们在内部中后台产品进行尝试，发现「易用度」可以作为合适的度量指标，并成功推广到 35 个产品，帮助PD、设计师、工程师等产品设计者去衡量产品体验现状，发现改进机会点。实践证明，易用度，相比满意度、尖叫度、NPS，更适合技术类产品的体验度量。结合用户行为数据，可以为用户画像、改进方向、运营策略提供更准确的决策依据。
在公司内部，技术类产品种类繁多，有很大一部分是开发、运维人员使用的中后台产品，且以从 0-1 阶段为主。由于这部分同学本身工作复杂度高，又必须依赖内部产品来完成，所以长期以来“简单易用”成为大家追求的产品体验标准，他们也把“如丝般顺滑”作为终极目标。但现实情况是，上手门槛高是使用技术类产品最大的痛点。
对于前台业务的设计者，经常会使用「人+钱」，也就是「流量+付费」来衡量产品效果。通过成功率、转化率等指标，可以快速看到用户行为上的反馈，来指引后续优化。但对于技术类产品，尤其是强流程、工具型产品，很难找到一套契合业务特点的度量方式。理论上，使用「成本+效率」是比较合适的衡量维度，实际操作下来，找到设计和产品效果之间的因果关系，并非易事。
我们做了一个内部调查，发现产品设计者经常容易遇到这些问题：
体验度量是一个绕不开的话题。天猫、阿里云、华为、京东都有尝试提出解决方案，但没有统一的衡量维度。
设计方案与产品的市场反馈，需要一个可以解释关联关系的抓手，这对迭代方向的指引至关重要。
产品团队逐渐重视用户用户，但缺乏有说服力的指标。
业界在体验度量上的方案，大致分为 3 个派别：
客观衡量法：通过数据埋点监测用户行为数据。例如经典的 PULSE 模型，还有大家熟悉的运营指标，活跃用户数、留存率、ARPU、LTV等等。这对于还未商业化、用户基数少的产品不适用。
主观衡量法：收集用户主观打分。经典的满意度、尖叫度、NPS，可用性测试量表（如SUS），美国客户满意度指数ACSI。
主观+客观衡量法：把用户行为数据和主观打分结合起来，多数用归一化方式得出一个总分，把分数划分成不同档次作参考。Google 经典的 HEART 模型，内部 的 PTECH 模型，阿里云 QoUE 模型 ，华为云的用户体验模型。
在掌握了这些信息之后，我们在内部的技术类产品上，进行了一轮新的探索。经过半年时间的试点，结合业界的解决方案、内部产品的业务特性，我们最终选择主观衡量法，并使用「易用度」这个衡量指标。
易用度，英文 Customer Effort Score ，简称「易用度」，也有译成「费力度」，指的是用户使用某个产品/服务来解决问题的难易程度。目的是消除或减少用户使用产品过程中的障碍。
该定义来自 2010年 《哈佛商业评论》发表的文章——《Stop Trying to Delight Your Customers》。2013年，Gartner 子公司 CEB 发布 易用度2.0版本 的测量方法，定义为“解决问题的难易程度”（make it easy to handle my issue）。
它的源头可以追溯到美国用户研究专家 Jeff Sauro(2009)提出的单项难易度问卷（Single Ease Question，SEQ），在可用性测试之后，用户需要对一个问题进行打分，问法是“整体上，这个任务是非常困难-非常容易（7分制）”。
为什么说「易用度」更适合技术类的产品？主要基于技术类产品的三大特点。
总体指标
易用度：使用**产品完成**工作的容易程度。
影响因素
主要因素：产品及设计给用户操作带来的复杂度，我们称之为「基础体验」，包括帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
次要因素：用户特征对使用易用度的调节作用，也称之为「调节因素」。不同特点的用户，会影响易用度分数，包括操作熟练度、先验知识、行为习惯。
大家肯定要问，这些影响因素是怎么确定的，如何证明它们的合理性？这就要提到量表开发方法，基本上可以分为几个步骤：
step1.理论借鉴
从相关领域查找经典量表，站在巨人的肩膀上，经过实践检验的量表更可靠。我们首先从15种国际可用性测试量表中借鉴，抽出了一些关键的衡量维度。另外，易用度创始人Matt Dixon（2014）在《the effortless effort》书中，总结了在客户服务场景，费力的关键因素：
信息分类不恰当，反复描述问题（82%）
需要多次求助（62%）
帮助指引不清晰(59%)
找不到相关入口，频繁切换沟通渠道（59%）
step2.实践总结
我们盘点发现，技术类产品，绝大部分属于工具型产品，强调任务流程，也是用户痛点集中的地方。汇总多条业务线近1年的调研结果。除了功能、性能问题外，根据对完成任务的阻碍程度，无论是0-1阶段，还是1-N阶段，高频体验问题分布都集中在5个维度：
帮助引导
操作反馈
任务流程
概念术语
功能入口
step3.数据分析
通过整理归纳的影响因素，需要经过信效度验证，才能有说服力。简单来说，信度就是“可信与否”，指的是结果的一致性、稳定性及可靠性；效度就是“命中与否”，指的是结果反映所想要考察内容的程度。通过统计学的探索性因子分析，验证性因子分析，我们确定 5 个维度可以有效测量易用度分数的变化。详细可查阅《如何找到影响用户体验的关键因素？》。
从易用度-满意度-尖叫度-NPS，是一个用户预期的渐进变化。从中可以看出，易用度更关注的是基础体验，也就是“简单好用”。
为什么易用度相比其他指标更适合技术类产品呢？主要有 3 个原因：
1.内部试点发现，满意度无法准确衡量技术类产品体验
满意度不能很好衡量真实体验，分数虚高。我们在一些产品上，同时使用「易用度」和「满意度」作为总体指标，发现 43% 的用户满意度评分，高于易用度评分，可以理解为“产品我满意但不好用”。此外，易用度分数与满意度分数相关性高达0.77，具备很高的可替代性。
易用度更接近用户真实体验。对任务难易程度作出评价，用户在判断时会更直接，考虑使用过程中付出的脑力、时间等成本。对满意度作出评价，除了考虑产品本身的易用性，内部用户还会考虑其他主观因素，例如：
合作关系：你是研发，我是用户，担心给你满意度打低分了，之后就不满足我的需求了。
中庸倾向：满意度调查，已经是人尽皆知的评分，国人都倾向于打中上。
评价范围：易用度问的是完成工作的容易程度，范围更小，用户评价的时候更聚焦。满意度问的是整体是否满意，范围更大，用户会综合考虑很多因素，例如上面提到的服务支持、上下游协作、需求响应等等。
2.行业实践表明，易用度比 NPS 更能预测用户留存和成本变化
易用度更能预测用户留存。《哈佛商业评论》（2010年）发表易用度时，调研7500多名用户，数据显示易用度低的客户，94％的有复购意愿，88％表示会增加支出，仅1％表示会对公司持负面态度。Garter（2013）发布报告，基于49000多名用户数据发现，易用度分值从1分提升到5分，可以使用户忠诚度提高22%。Oracle（2015）发布服务云易用度白皮书发现，当用户表示使用产品付出了更少的努力，忠诚度提高18%。相反，从满足用户预期到超出用户预期，用户忠诚度的变化并不明显。
易用度更能预测成本变化。 Gartner（2019）对100+公司、12.5w用户的调研发现，易用度从高分到低分，可以降低37%的成本。
3.行业实践表明，尖叫度更适合成熟度较高的产品类型
目前在市场上，至少在国内，ToB 产品没有达到饱和，定位也各有不同。在企业用户心中，并没有足够清晰的心智和经验去判断。例如企业微信和钉钉，基本上很少有用户会同时使用这两个产品，那用户就无法准确评价二者的好坏。
更关键的是，很多 ToB 产品，用户多数是被动接受使用的，极少有选择余地。普遍的高技术门槛，也把他们尝试的意愿和可能性大打折扣。
对比满意度、尖叫度、NPS指标，易用度的优势在于：
关注用户完成任务过程中的阻碍，重视基础体验；
适合去度量特定的用户接触点和任务流程，以便了解用户解决问题的难易程度。
劣势在于：
对于分数过高或过低的情况，没有通用的基线，需要区分行业、产品类型、产品复杂度来衡量分数是否合格；
侧重基本体验，无法衡量用户的总体满意度。
经过半年的实践，我们采集了 35 个技术类产品的易用度，根据产品类型、产品阶段来区分。结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。主要发现：
产品类型越复杂，易用度越低。试点产品中，ToC 产品易用度均值 5.46，ToB 产品易用度均值 5.32，ToD 产品易用度均值 5.07。
产品阶段越早期，易用度越低。试点产品中，0-1 阶段的产品易用度均值 5.09，1-N 阶段的产品易用度均值 5.28。
如图所示，易用度有很好的区分度，不同产品类型的不同产品阶段分数呈现出差异性，我们可以根据这个数据，去评估自己的产品所在位置。
为什么总体上选择 5.5 分作为“易用”标准？
我们在这 35 个产品上进行易用度的尝试，最终收集了 4000+ 问卷数据，得出了技术类产品的体验基线：
总体均值 5.07 分，中位数 5 分。具体分布如图所示，认为“比较容易”（5-7分）的用户占 69%。
但由于内部的技术类产品，大多处于 0-1阶段，以现在的状态作为“易用”基线，显然不合理。
因此，我们需要结合业界的实践作为参考。我们收集到 2 家用户研究领域的老牌公司 Nicereply 和 HotJar 的数据。Nicereply 是一家咨询公司，它服务的对象既包括 C 端用户，也包括 B 端用户。HotJar 是一家专做用户行为监控的公司，它服务的对象主要是 C 端用户。因此，我们倾向于采纳 Nicereply 发布的基线 5.5 分，作为参考。
Nicereply 公司在2018 年发布的易用度 benchmark，基线为 5.5 分。
HotJar 公司在 2019 年发布的易用度 benchmark，基线为 6.09 分。
很多设计者会想，不就是一个问卷嘛，能发挥多大的作用？实际上，当问卷数据+用户行为数据，它将发挥更大的价值。
现状描述：对产品当前的功能、体验、性能的在用户心中的水位进行摸底，通过数据和主观反馈找到原因。
对比差异：技术型产品往往有多个角色共同使用，并且有上下游协作关系，可以通过问卷和数据发现不同角色的偏好，找出差异化的改进方向。
影响关系：当发现某些模块用户评价低时，需要下钻找到最相关的影响因素，这时需要用到相关分析，找到此消彼长或相辅相成的变化关系，以及用到回归分析，找到可能的因果关系。
聚类分析：结合问卷数据和用户行为数据，我们可以对典型用户进行分层，也就是我们通常说的“用户画像”，可以结合经典的 RFM 模型，找到高频、忠诚、高付费且评价好的用户。
以某个技术类产品 A 为例，通过现状描述，可以发现低分人群抱怨的问题集中在哪里，提出问题优先级排序。
通过对比差异，把用户根据人口学、行为特征进行单维分类，与易用度分数做交叉分析，找出人群之间的差异，有针对性改进。
通过影响关系分析，可以找到影响产品 A 易用度分数的主要原因，也就是用户为什么觉得好用/不好用。
通过聚类分析，结合问卷数据和用户行为数据，可以发现典型人群，制定差异化的运营策略。
在 35 个技术类产品上的实践，我们发现了一些常见现象和经验性的洞察，它并非都是普适的，却有很高的参考价值。
基于内部技术类产品的体验度量实践，我们得出以下结论：
实践证明，易用度指标衡量技术类产品更有效。技术类产品降本增效的商业目的、降低技术门槛的用户诉求、流程复杂上手难的痛点，决定了体验度量要关注基础体验。满意度、尖叫度、NPS去衡量都不太准确。
易用度的衡量维度，包括 5 个部分的基础体验。即帮助引导、功能入口、概念术语、任务流程、操作反馈。
结合内部试点和行业调研，我们把技术类产品的易用基线，设定为 5.5 分。当前内部技术类产品的易用度基线是 5.07分，行业技术类产品的易用度基线是 5.5 分，产品类型（ToC/ToB/ToD）、产品阶段（0-1阶段，1-N阶段）也会有所差异。
结合行为数据，易用度可以进行描述、分类。使用现状描述找出低分人群的高频问题，使用对比差异找到多角色的不同诉求，分析影响关系找到影响易用度的主要因素，结合用户行为数据进行聚类找到典型人群。
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用户体验地图与服务蓝图常常会一起出现。因为，用户体验地图更聚焦于用户在前台端到端的体验，而服务蓝图更聚焦于由表面到核心后台业务及如何交付和幕后的操作，并且能与用户体验强关联起来。
服务蓝图是以公司角度展示的可视化界面工具。在每个阶段为用户提供的服务，且在服务过程中会涉及到的不同人员和不同的条件。并且在公司内，所有的人员都可以客观的理解并使用（所需各方的服务和支持）。
服务蓝图直观上同时从 4 个主要方面展示：
用户行为
用户在所有阶段中的体验节点。这里需要注意的是：一定要清晰的罗列出，用户在什么触点下做的什么行为。这样才能更好的进行技术（方案）评估及更好的服务用户。
前台
前台是围绕着与用户产生交互行为关系所展开的具体内容，内容可包含员工、数字设备、技术方案，也就是用户能看见的服务和能接触到的服务。
后台
后台是给前台提供技术方案支持的存在。
支持
支持过程包含内部人员和外部人员履行的服务步骤和互动行为。
优化产品/业务主要从 4 个关键点出发：
1. 找出服务流程的崩溃点或断点
对于线下智能服务，我们应该遵守一个基本原则：在一个完整的流程中，不应该出现「用户不知道要做什么和需要未知等待的事情」。
怎么找到崩溃点和断点？
主要从「田野调查」和「深度访谈」获得。可根据实际的项目展开定性研究。
2. 新服务、新体验该怎么执行
在更新体验流程的时候，一定要基于全新的角度出发。把自己想象成：我是一名刁钻的用户，你需要喂我吃饭的境界，最好还要帮我把饭粒粒分离。
还是以无人零售商店举例：前期准备节点
如（新服务）：在购物流程说明的物料中，把关键字圈出并划重点，在前期推广的时候安排店员进行随时讲解。
如（新体验）：把之前的定制便宜的物料，换成高逼格的、贴纸换成超大号的。
该怎么执行：根据蓝图规划设计“高峰值”的体验点，对购物流程说明的物料进行资源倾斜。
3. 衡量服务过程的每一步是否达标
衡量的标准：数据角度出发/用户购物速度/体验流程的衔接度等等
如（漏斗数据）：开业前期宣传来了 100 人，100 人阅读了购物流程，留下了多少人，在留下人中，多少人是在 10 秒内完成阅读进店体验（X 人….X 秒/分钟…）
4. 定义服务的“高峰值”
在不同的阶段设计用户的心理峰值曲线。
峰值和终值，是由 2002 诺贝尔奖得主、心理学家丹尼尔·卡尼曼提出的。他发现大家对体验的记忆由两个核心因素决定: 第一个是体验最高峰的时候，无论是正向的最高峰还是负向的最高峰，一定是能记得住的。第二个是结束时的感觉。这就是峰终定律（Peak-End Rule）
举个栗子：宜家购物
宜家会在每个阶段给与用户不同的情感体验（我特别喜欢那个冰淇淋，如果你也是的话文章末尾点个赞呗）。
那么如何在蓝图上体现增值的点？主要从以下 4 个方面：
1. 时间：服务质量再高也会随着时间的消耗而消耗。
服务蓝图中的一步可能需要 5 秒，也可能需要 5 分钟，所以在顶部增加的时间能帮助大家更好的理解这个服务。
2. 衡量标准：服务的成功或价值需要一些体验因素来衡量。
这些因素是用户在心里判断服务是成功还是失败的关键时刻。比如，等待时间。
3. 情绪表达：对某些服务来说，理解用户的情绪状态是非常必要的。
比如，用户注册时，突然手机断网了也需要纳入考量因素。
注释说明：在内部讨论时，将说明的重点用 icon 的形式标记出来
#完整的服务蓝图
企业的资源是有限的，你不可能在所有点都达到用户的预期或者给用户全程的超高体验 。所以，需要做的是，在服务蓝图上配置资源来制造用户体验，使用户拥有一个美好的峰值和令人回味的终值，并且全程不突破用户的底线。
服务蓝图的结构要素，实际上定义了服务传递系统的整体规划，包括服务的设置、服务能力的规划。服务蓝图不是一个人的事情，在服务环节中的每个人都必须把“用户满意”作为自己的服务标准。服务蓝图提供了一个全局观点。服务蓝图也可以平衡业务需求和用户需求。
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文章来源：优设 作者：七月Xavier
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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
随着大数据的兴起，数据价值的不断挖掘，图表作为数据呈现与分析的有效手段，正扮演着越来越重要的角色。我们在进行B端平台设计时也在思考：如何让图表清晰的传达信息，同时带来美观的视觉感受。
为了达到清晰传达和视觉美观的目标，我们结合实际项目，进行大量探索及思考，梳理总结了一套适用于B端后台类产品的图表设计思路及方法，涵盖了曲线图、柱状图、饼图、雷达图、漏斗图等各类常用图表类型。
图表视觉层级
图表能够承载大量数据信息，同时视觉元素较多，如果只是凭借设计师的审美喜好进行视觉设计，没有整体信息读取考量，可能会导致重要信息未能凸显，降低用户读取效率。
为清晰传达信息，进一步提升读取效率，我们采用元素重要程度与视觉强度相绑定的方法。依据元素重要程度，将图表元素分为三类，分别为“底层元素”、“中层元素”和“顶层元素”，并依据不同视觉强度分别设计三类元素。底层元素最弱，顶层元素最强。通过这种方法，梳理图表元素的前后关系，能够清晰把握元素视觉层次，保证信息传递效率。
| 底层元素设计
在各类图表中，我们把辅助说明数据的轴线、刻度等定义为底层元素。为了减少视觉干扰，最大程度突出主图形，底层元素全部使用浅灰色进行设计。我们发现，当元素与背景颜色的明度对比在1.2:1时，人眼较难看到元素；当对比度在2.0:1时，视觉强度过强，易吸引用户注意力。通过元素视觉强度的调研及视觉尝试，最终确定元素与背景对比度在1.6:1左右，视觉强度偏弱但人眼能够看清的程度。以保证元素视觉不突兀，只在需要查看时可以被发现。
| 中层元素设计
中层元素的内容包括数据图形、数据线段等承载主要数据信息的元素，是图表中表达数据的关键元素。与底层元素相比，中层元素采用更低明度与更高饱和度的数据色来表现，使元素从页面中凸显出来，保证可读性。同时在样式上适当加入渐变、描边等样式，丰富视觉层次，带来美观的视觉感受。
| 顶层元素设计
我们把顶层元素定义为图表高亮信息，内容包括悬停样式、悬停后的详细数据说明等。在设计上为保证视觉样式突出，使用深灰色、强调色等强对比度样式，并辅以动画、投影等手法保证明显的视觉强调效果，保证顶层信息最有效的传达给用户。
| 最终效果
通过层级梳理，并绑定元素重要程度和视觉强度的方法，设计后图表主次信息均按重要程度进行对应视觉强度的展示，让用户能够在第一时间接收到最重要的信息，提升信息读取效率。
图表排版设计
图表排版是指各元素在图表中的尺寸及布局等，对于B端后台类产品来说，不同排版对用户使用体验造成较大影响。如何建立一套合理的规范保证用户的使用体验？我们经过大量讨论推敲，梳理出一套针对B端后台类产品的排版规则，力求保证用户图表的使用体验。
| 图表尺寸
图表尺寸指图表整体长宽高。在项目中我们发现不同尺寸的图表对数据展现效果影响巨大，例如巨量数据的图表挤在名片大小的区域例显示，这使得信息读取的效率大打折扣。为此我们收集并提取出“全貌概览”、“多角度环视”、“详情分析”三类典型场景，并制定了“迷你图”、“中号图表”、“大号图表”三类尺寸，针对不同尺寸优化图表的信息展示密度，以达到高效读取信息的目的。
“迷你图”尺寸最小，舍弃了Y轴等不必要信息，利用小面积展示最关键的图表信息，并控制数据密度，保证信息高效读取。
“中号图表”尺寸受限，限制坐标轴刻度数量和数据的密度，例如曲线图数据点不高于每4像素1个数据点，Y轴坐标刻度不超过5个，以确保信息密度不过载，这类图表尺寸通常用在针对某大类内容进行多方面检视时。
“大号图表”尺寸最大，不限制数据信息密度，给予最全最详细的展示，这类尺寸通常用在数据详情页等详细分析场景中。
最后考虑到多图表混合排列时，饼图、地图等大面积填色图表，相较折线图等描边型图表，视觉感受更加膨胀。我们缩小了填色类图表的实际高度，保证多种图表混合排列时，视觉感受的均衡。
| 坐标轴
坐标轴在图表中出现的频率较高，那么坐标轴常见的设计问题有哪些呢？
第一是横纵坐标轴的刻度出现过密情况。
如果坐标轴所承载的是连续数据（连续数据指可量化的，连续不断的，在区间内可任意取值的数据，如时间、金额、人数等），设计师可自行增减刻度数量以保证视觉舒适度。如果承载是离散数据（离散数据指不可量化的，无关联的，不可在区间内任意取值的数据，如分类、软件版本、省份等），可采取增加坐标轴缩放功能以解决.
第二个常见问题是刻度的说明文字过长。
如果是X轴（横轴）文字过长，除了在可控范围内减少刻度，还可采取文字倾斜45°~90°的办法(如文字全部为中文，可用竖排代替倾斜90°)，缓解信息过密看不清的情况。
如果是Y轴（纵轴）文字过长，需联合研发一起调整数据的单位，比如把“元”调整为“百万元”。
如果不能调整，那就要根据所使用的图表库有针对性调整。例如常用的Echarts图表、D3图表等开源图表库，需要提前预估刻度文字长度并预留出来，否则刻度文字可能会被页面裁掉而不能完全显示。如你是用的是AntV等可自适应的图表库，则不必提前处理，图表库会自动按刻度长度进行整体调整。
| 图例
图例作为图表中不可或缺的部分，在各类图表库中位置不尽相同，由于不同图表样式差异很大，图例的位置需整体考虑并适当布局摆放，但在同一产品或页面内，过于随意的摆放图例，会导致页面统一性较差，同时增加用户的浏览成本。我们团队所负责的B端商业产品矩阵，作为面向用户的产品集合，产品间联系非常紧密。过于灵活随意的图例摆放不利于用户对于图表的浏览。为解决此问题，我们基于业务特点，针对B端商业产品矩阵制定了图例布局指导原则。
我们以提升屏幕信息密度为目标，分析不同场景的页面排布，制定了顶部和右侧两种较为宽松的指导原则，供设计师在没有明确的更优方案时选用。
当图表是左右两端对齐的类型，例如折线图、柱状图时，建议将图例放置在图表顶部。这样能结合标题等其他元素进行统一排布，减少占用空间。当图表本身左右都有空余空间时，例如饼图，建议将图例放置于图表的右侧。也能够节省页面的空间。
数据色板设计
色板作为常见的数据表达手段，能够利用不同颜色明确体现分类信息、数值高度、状态信息等。但目前市面上鲜有专业用途图表的配色工具。我们经过大量探索尝试，梳理总结出图表色彩的两个关键维度：辨识度与统一性。既需要颜色间突出强烈可清晰辨别，又需要颜色整体能形成统一风格，以达到清晰传递和美观的目标。如何平衡辨识度与统一性，是我们遇到的难题。
| 辨识度
辨识度在图表中有两方面：颜色与页面底色的辨识度，各颜色之间的辨识度。对于第一种，我们采用控制颜色的明亮程度来确保色彩辨识度，尤其对于黄色、青色等本身较亮的颜色，降低颜色的明度，确保在浅色背景下颜色可辨识。
对于第二种也就是各颜色之间的辨识度，通过实验发现单纯的颜色色相变化，例如红色与橙色的区分，人眼不容易分辨。所以采用了色相变化+明度变化的方法，既深红色与亮橙色，深蓝色与亮紫色等，这样用户能在第一眼就明确分辨，保证颜色间的辨识度。最终把颜色映射到色彩空间的三维坐标中，运用欧几里得距离公式测算颜色间的距离长短，来衡量各颜色间色差数值。颜色间距离越远代表色差越大，利用数据辅助衡量辨识效果。
| 统一性
色彩统一性的作用在于确保图表整体风格一致，色彩搭配舒适，从而带来美观、统一的视觉感受。为达目的，我们首先提炼商业产品设计风格为明亮、强对比，其次把设计风格转化为色彩数值。经过实验，把颜色明度限制在50%-70%，把饱和度限制在75%-85%，并在区间内不断波动。这样既保证了色彩视觉感受的统一，各颜色间又能够有清晰的辨识度。
| 颜色量化与工具
量化颜色，将色彩转化为数值，利用数值来验证设计师的「感觉」，能够保证方案合理性，保证设计质量。但通过尝试，我们常用的色彩模式均不能科学合理的量化颜色。通过查阅大量资料，我们最终决定以小众的HCL色彩模式来衡量色彩。其中H表示色相、C表示饱和度、L表示明度。HCL区别于传统的RGB或HSB模式，它能够将人眼对颜色的感知精确的量化为数值，例如黄色相比蓝色明度更高，都能如实的反馈到数值上。也由于此特性，HCL模式在诞生距今不到20年间，已被一些先锋设计师用于数据可视化的呈现中。
但是HCL作为小众色彩模式，目前设计软件鲜有支持，造成了HCL色彩不直观、不方便调色等的问题。为解决此问题，我们已初步完成智能配色程序，只需输入品牌色，就能自动生成图表色版，并在风格上与品牌色匹配，达到整体色彩的统一。我们也将一套调配好的色板及HCL实用小工具附在文末，帮助大家直观的查看和使用HCL模式颜色。
结语
数据价值就像不为人知的宝藏，隐藏在一条条枯燥晦涩的数据背后。而图表则是开启宝藏的钥匙，是发掘数据价值的强有力武器。通过对图表的不断探索优化，我们希望能够最大化数据的价值。通过图表，让数据最直观的展现；通过图表，让其背后的规律浮出水面被人探知；通过图表，让B端不再有难懂的数据。
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文章来源：站酷 作者：百度MEUX
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我们常说，现在是体验至上的时代，用户对产品的使用不再是单纯的需求满足，更要获得满意的体验。服务设计的发展为我们改善用户的体验提供了新的思路，从本质出发，任何产品都是在提供某种服务，服务的质量从根本上决定了用户的体验。
什么是服务设计
服务设计一直在我们的生活中，我们无时无刻不在体验着各式各样的服务。荷兰一家专业的服务设计机构31 Volts是这样描述服务设计的：“如果有两家紧挨着的咖啡店，出售同样价格的咖啡时，服务设计是让你走进其中一家而不是另一家的原因。”这个描述很生动，同时也说明了服务设计的作用。
其实服务设计的定义还有很多，行业内不同的专家和学者都有自己的理解和解读，不管定义如何，重要的是服务设计的思维方式，可以帮助我们从全局改善服务体验。
服务设计的原则及案例说明
2010年在《This is Service Design Thinking》一书中，作者首次提出了5个服务设计基本原则，这些原则之后也被广泛使用，但随着服务设计的不断发展，其中的一些原则也需要重新去审视和思考，因此在2017年作者将其更新修订为6项。
a.以人为中心(Human-centered)
以人为中心的设计理念在产品设计、交互设计等领域已经得到了广泛的应用，服务设计当然也没有例外，以人为中心就是要站在用户的角度上看待和思考问题，考虑所有被服务影响的人。
在日本，农产品市场存在这样一个问题，农产品批发商无法及时从种植者处了解农产品的相关状况、收获量等信息，因此他们也就无法与要购买农产品的人进行谈判，这样造成的结果可能是粮食的浪费。日本的一家软件公司NJC（Nippon Jimuki Co. Ltd.）发现了这一问题，他们希望利用自身能力（软件方面的优势）去解决这一问题，因此将目标设定为：创建一个可以提供有用数据而又不给农民或农产品批发商带来负担的系统。
最终的产出的结果是Fudoloop这个应用程序，通过Fudoloop，批发商可以提前一天从农民那里收到信息，进而协调买家的各种要求。Fudoloop的使用者分为两种，一种是需要更新农产品信息的农民，一种是从Fudoloop上获取农产品信息的批发商，Fudoloop分别为两种用户进行了设计。
图片来源：Fudoloop
在设计Fudoloop时存在这样一个问题，农产品市场中的相关从业人员普遍年龄较大、受教育程度低、软件使用经验很少，面对这样的用户，显然通常的软件设计并不符合他们的需求，因此Fudoloop的界面设计非常简单且信息突出，从事农产品相关工作的人员可以轻松的使用Fudoloop完成农产品信息的更新，而不会因为学习产生很大的压力。Fudoloop还在大型农业贸易展览会邀请了一些行业内的人员和用户参与到了产品的体验中，并收集了他们反馈的建议，以改善产品。
图片来源：IDEO
NJC在设计Fudoloop时充分坚持了以人为中心的原则，考虑到服务涉及的不同用户，并根据用户本身的特点和需求进行设计。NJC的CMO佐藤贤一是这样评价Fudoloop的：“当简单、以人为本的思想汇聚在一起时，创新就会发生”。
b.协作(Collaborative)
这条原则说的是，不同背景和职能的利益相关者应该参与到服务设计流程中，收集多方诉求，发现不同看待问题的角度，才会更好的解决问题。
在美国旧金山，有一所学校和Revolution Foods这家餐饮公司合作，为学校内的人员提供丰富的、营养的午餐，但是实际来餐厅就餐的人数与预期相差很大，数据显示，有72%可以承担起午餐费用的人并没有来到食堂吃午餐。经过调查发现其中的原因，很多学生等校内人员并不愿意排长队或者匆忙的吃完午餐，因此他们选择了去校外享受午餐的时间。
为了改善这种情况，这所学校请来了全球顶尖的设计咨询公司IDEO，他们与1300多名学生、父母、营养人员、董事会专员、校长、老师和社区团体等利益相关者一起工作，重新去设计了学校的午餐，并且制定了针对三种年龄的就餐体验的建议，完成了饮食、就餐空间、新技术使用等多方面的优化和设计。
图片来源：IDEO
最终，学校完美的改善了午餐服务的体验，这其中包含了所有利益相关者的想法和工作，因此设计成果也被人们所接受，越来越多的校内人员会选择学校的午餐，之后，这种设计模式也被旧金山的许多学校采纳和推出。
所以，服务中涉及到的利益相关者有很多，多收集他们的想法与建议，甚至让他们参与到服务设计中去，问题会得到更好的解决。
c.迭代(Iterative)
迭代是一个不断接受反馈不断优化的过程，如此重复执行，让产品变得越来越好。服务设计也需要迭代，不要避免犯错误，而是从错误中学习和改变，同时也要不断的收集各方的反馈信息，这些信息是服务进行迭代的核心所在。随着互联网的发展，迭代的思维早已渗透到每一个互联网产品，此处就不再过多解释。
d.有序(Sequential)
服务设计应该是一系列相互关联的活动，并且是按照顺序进行的，精准的把控服务每一个环节的节奏，用户才能获得更愉悦的体验。
以外卖为例，用户的使用过程包含订外卖时的商家选择到下单过程，下单后配送外卖，用户收到外卖和用餐后这几个过程，而服务的提供者主要包括商家、平台和外卖小哥，为了保证用户能够获得流畅的服务体验，需要各个服务提供者在服务展开的不同环节推出优质的服务，如下图。
在订外卖时，平台会为用户推出“超值优惠”“限时秒杀”等优惠活动，商家推荐、订单历史等商家选择渠道，以及不同的筛选条件，以上的目的都在于帮助用户快速找到自己期望的、合适的商家。在用户选定商家后，进入到选择商品并下单的过程，一方面，商家会推出优惠的活动、推荐菜品等，另一方面，平台也会给出自己的优惠。
下单后，用户面临的是一个配送过程中的等待时间，为了缓解用户在等待过程中的焦虑情绪，平台会及时更新和推送外卖小哥的状态，如到达商家、取餐中、与用户的距离等，同时会给出用户预期的送达时间，若超过预期时间用户还可进行催单，商家可以联系用户表达歉意，整个过程用户对配送状态是可视的。
用户收到外卖时首先会与外卖小哥接触，包括与外卖小哥提前确定取餐的时间地点，取外卖时的短暂对话等，这些都会影响用户对服务的印象，因此外卖小哥需要保证服务态度的礼貌和友好。收到外卖后，食品包装首先给到了用户对商家的第一印象，然后是餐品是否符合用户预期，让用户满意。
在用户就餐后，首先平台要提供给用户评价的功能，用户可以分享自己就餐的感受，商家也可以通过平台为用户提供更多的优惠，引导用户能够再次回到商家订餐。
从外卖的案例中我们可以看到，服务是一个过程，是需要有序展开的，每一个环节的体验都会影响到用户对服务的印象，在恰当的环节提供恰当的优质服务，才能确保用户的整体体验。
e.真实(Real)
服务本质上是无形的，应该用“物理元素”来可视化，这样可以用户的服务记忆，增强用户对他们所接受服务的感知。
同样以上述外卖为例，商家为用户提供餐食，这部分是借助美团这个平台和外卖小哥来完成的，用户和商家的接触仅仅是送达的餐食，因此无法通过像到店体验一样，让用户感知到商家提供的更多服务。
为了让服务变得更加“有形化”，商家就需要花费更多的心思，如图，商家为了增强用户对服务的感知，一般会在在包装上花费很多功夫，精致的包装让商家的形象更好且更加值得信任，一些有趣的包装还可能让用户的心情变得愉悦。另外，商家也可以通过一张便利贴的温馨问候或者赠送小礼品等方式让用户更真实的感受到服务，通过这样的手段，即使用户并没有真的接触到商家，体验也会变得很好，商家的形象也会提升很多。
图片来源：古田路9号
f.整体(Holistic)
整体就是要着眼于整个用户旅程，考虑用户与服务的每个触点（触点的概念后文会进行介绍），并兼顾多方利益相关者的需求。也就是所谓的全方位服务体验，考虑服务环境的方方面面，没有任何遗漏。这个原则实施起来并不是那么简单，从整体角度思考问题会使问题变得复杂。不过在服务设计中，是有一些方法和工具是可以帮助我们完成整体思考的，比如服务蓝图。
服务设计的常用方法-服务蓝图
a.服务蓝图简介
服务蓝图是一张图表，通过列出在每个阶段发生的、不同角色执行的所有活动，显示了服务的整个过程。如图所示是一个服务蓝图的简单示例，垂直方向上展示服务中的利益相关者，水平方向上为用户的历程，也就是用户经历的不同阶段。在服务蓝图中有两条线，一条是可见线（line of visibility），可见线上方为用户可与之交互的服务，也可以称之为“前台”，可见线下方代表的是后台进程，用户无法看到但需要给用户提供支持，后台进程还可以存在内部交互线，用来表示内部人员的联系。用户与前台服务之间存在另外一条交互线（line of interaction），用来表示用户与服务之间的接触。
图片来源：Service Design Tools
明确了服务蓝图的大致框架之后，还需要注意服务蓝图中一个非常重要的概念——触点。触点就是在服务的各阶段，用户和产品、服务、后台产生的接触，每个触点也是服务可以进行展开和优化的方向。
b.Uber服务蓝图绘制
为了明确服务蓝图的绘制和分析过程，下面将结合下图所示的Uber服务蓝图进行说明。
图片来源：Medium
(1) 明确用户历程
用户使用Uber打车服务主要可以简单分为以下三个阶段：注册（下载APP - 新用户注册），乘车阶段（下单 - 等待车辆到达 - 乘车 - 到达目的地）、乘车后（付款 - 评价）。
(2) 明确利益相关者
用户与之产生互动的前台服务人员为司机，而设计师、开发人员、项目经理等负责后台的服务支持，以保证Uber按照预期的目标运作。
(3) 明确前后台活动
一方面，需要明确和用户接触的前台活动有哪些，Uber打车服务中和用户产生接触的主要为司机及车辆，因此需要确保司机是合格的、车辆内部的环境是干净舒适的，同时司机在与用户接触的过程中需要提供礼貌的问候和交流，满足用户在乘车过程中的要求，完成乘车费用的收取，提醒用户离开前带好随身物品，以及评价乘客等。
另一方面，用户对后台的流程可能并不了解，但需要明确哪些后台活动和支持会对用户产生影响。比如在用户下单时能够自动获取用户定位，告知用户预期的时间和价格，以及发送给用户司机的状态等。
在明确前后台活动时，我们可以以用户历程为线，分步骤进行分析，确保每个环节中涉及到的前后台活动没有被遗漏。
(4)明确关键触点
在服务蓝图中我们可以标注用户与服务的主要接触点，针对触点进行设计是提升服务体验的一个重要和有效的手段。
在Uber打车服务中还有一些需要注意的触点，一是等待时间，这包括用户发起乘车请求后、付款时以及评价司机时，等待时间是造成用户体验较差的一个原因，因此需要注意标注出这些触点，并想办法优化，在服务设计中需要注意相关环节的应尽量简单，减少用户的等待。另外需要注意的是会对体验影响较大的触点，如司机态度不友好、乘客下车时忘记带随身物品等，可能造成失败的服务体验的触点应该精心地去设计，避免这样的情况发生。
通过以上过程我们完成了Uber服务蓝图的绘制，从中可以获取到Uber打车服务的整体概貌及其相互关系。
///
结语
服务设计的思维能够帮助我们从全局的角度去审视和思考，发现更多改善服务的可能性，从而为用户提供更好的体验。因此对于产品和设计等相关人员来说，不能仅仅把目光放在产品本身，而是要从服务的角度去正确看待产品和用户的关系，以用户为中心，找到用户与产品的每一个接触点来进行服务设计，这样才能保证用户在整个流程中都能得到好的体验。
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文章来源：站酷 作者：百度MEUX
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很久以前我写过一篇讲「用户体验」的文章，文中提到电影的观影体验是可以通过灯光、镜头、脚本、台词、道具、特效等等手段去塑造出来的。比如，《教父》中对灯光塑造角色形象的首次运用，营造出阴暗、冷酷、深不可测的角色形象，帮助观众去建立更立体的角色印象。
所以许多学习电影的同学会去分析电影里的某个镜头或某个片段的细节，聊这个镜头的拍摄用了什么样的手法，演员的表演传递出了一种什么样的信息，以值得我们去学习。于是许多学电影的新人就会以为，学好这些东西，就能拍出一部好电影。
但是作为一名导演，如果只关注这些细节去学习所谓的理论知识，而不知道这部电影背后的宗旨，支撑起整个故事脉络的重要信息，众多人物角色的复杂情感关系，以及剧本背景所表达的时代现象等等，那么就不可能在自己的电影里代入那些细节理论。甚至连如何推进到这样的场景都做不到，试问又怎么可能去聊某个镜头下的细节呢？
这叫缺乏上下文联系，也是任何行业的从业人员在学习该行业所需要具备的理论知识时，都会忽略掉的重要条件。
说一个真实故事。设计师 Teisanu Tudor 前阵子在 Instagram 上做了个实验。他扮演成一位资深 UX，每天通过网上找来的几张图片组成各种设计案例、教程、原则等帖子，分享在上面。受欢迎程度远超他的预期，而其中热度最高的帖子，是案例改版对比图，以及两个方案比较图，再加几句简单的总结。比如：
通过这样的说法，难道就能认为现在所有 App 或网页上的 banner 设计都是错误的？当然不能这么随意下定论。
许多人都以为通过这种简单的几个步骤就可以学会设计，且认为这个学习过程是有趣且轻松，可以速成的。
Teisanu Tudor 说：这种速成贴如此火爆，不免让人有些担忧。这些帖子里的案例几乎都是脱离改版目标的上下文背景去探讨体验的，可许多人都忘了目标才能决定设计改版后的效果，而不是单独看起来如何。
或者这类：
A 与 B，真的是 B 更好么？在不同设备与不同用户的条件下，仅仅通过视觉理论得出这样的结论，未免也过于仓促。
我们都知道，一个设计方案不可能适用于所有场景，设计师的主要能力之一就是在具体限制条件下，平衡好不同利益相关者，以及多个变量，产出合理方案。而类似这种帖子的火爆似乎在传递出一种信息，就是设计是不需要具体问题具体分析的，甚至通过这种细节的通用解法就能解决绝大多数设计问题。这就属于误人子弟了。
我经常会在一些地方看到有人在整理某个页面当中的设计细节，然后有模有样总结一遍，试图将其当做产品设计的某种理论或准则。比如截一张某款产品中的界面，说它的按钮摆放有问题，会导致用户如何如何，而依据就是之前得出的设计准则。其中最有趣的一次是，有个人拿着一款产品的设计方案去吐槽另一个产品的方案，说没对上…
在前面两篇理论文章里，我反复说过理论知识的重要性，它可以帮助我们产出设计方案。但是有一个点是没有被提及的，就是「理论知识的连接性」。
许多人会把自己看到或学到的东西看作是一个独立的知识模块，且希望在工作时能运用上，然而却事与愿违。于是渐渐排斥理论，觉得理论无用，形成一种认知，就是理论无用论。再也不去读书，不去学习理论知识，以至于在知识体系层面停滞不前，无法说明白自己产出的方案，只能说感觉：我感觉可以。
这些人再也不会去思考自己为什么做这个需求，以及这个需求的利益相关者是谁，用户的目标，企业的目标，甚至是这次需求的指标，而只是看界面从某个原则上来说是否合理……而这所谓的原则，只是一些无关紧要的东西，却被人当做设计圣经。
这就是理论知识逐渐被人轻视的原因，许多人本末倒置，再也回不到正确的那条路上。
比如，前阵子有位读者问我：呆总，你看 QQ 这里把一些未开通的特权放出来，吸引用户去开通，但是绝大多数直播产品的勋章体系也挺丰富的，却很少看见会这么做的，是为什么呢？
类似这样的问题，在缺乏业务背景，商业目的，需求指标等前提下，是不可能得出一个绝对结论去证明其他产品为什么不这么做的。这是现在大多数人面临的问题，但却不自知。
就像我这个系列文章里说的一样，理论知识当然重要，但是破碎的理论，是有反作用的，所以需要串联，从全局角度出发，再深挖到细节。而不是只聊大方向，或只聊细节。
举个例子。当我们拿到一个需求，说要从 0-1 做一个长视频产品的弹幕体系。可能很多人就会无从下手，第一直觉想的是去找所谓的竞品抄一下。可能还会像上面那种对比图一样，把几个产品的弹幕界面截图下来比较下，试图从界面元素角度判断哪个设计得更合理。但是会发现，即使是抄，也会抄不到位，甚至会被老板质疑这个方案的合理性。而你能反驳的只是：别人也是这么做的。
而关于不同用户发布弹幕的权限，比如次数、时间限制、字符差异等重要信息，就被忽视掉了。包括各种违规弹幕，以及如何判断违规的弹幕，甚至是弹幕在屏幕上出现的密度、形式、速度等信息可能都无法考虑到。这就是现在许多设计师存在的问题 —— 过分专注界面元素，忽视其背后的信息。
虽然我在之前一篇文章里提到，注重细节的重要性，但是理论知识，从来都不是相互独立的，尤其是与项目相关的，更不可能从某个单点出发得出全面的设计方案理论。
如果你是刚入行的设计师，这么做无可厚非，就像学习电影的学生一样，它确实是学习理论的一种途径，只不过缺乏连接。但如果你已经入行一些日子，觉得自己进步缓慢，甚至感到迷茫，且读完我写的文章也意识到了这个问题，那你就要开始反思，自己对于理论知识的学习是否有主动去将它们串联起来。
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文章来源：优设 作者：呆呆U理
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人的时间精力都是有限的，建立良好的信息架构和层级，能让用户在有限的时间里快速获取和理解有用的信息，并进行下一步操作。
一张图上有四句话，读者根据 字号 判断先读哪一句。在从测试和调研中收集来的用户需求和期望的基础上，首先明确内容和交互的优先级，确认信息的先后顺序和关联性后，才能够设计出有重点的交互界面。这些行为是为了引导用户在阅读过程中 一眼获取重要信息。
用视觉语言来说，上面的例子只是通过调整 文案的尺寸 去探索如何设计页面层级。同时，通过调整其他平面设计元素例如 字重、颜色、透明度 等等也可以达成同样的效果。当然，这种行为同时适用于 按钮、菜单栏、表单 等其他控件。
通过距离划分视觉元素展示它们之间联系的基础前提是 格式塔心理学 组织原则，这是在构建数字界面时所考虑的设计系统的基础指导理论。因为用户一般通过 视觉元素的位置 来判断阅读顺序，设计视觉元素和控件的位置是为了促使用户完成任务，同时在某些情况下，也会引导用户去做他们所期望的事。在很多情况下，用户会自己选择想看的信息。
“在网络上，人们会一目十行而不是逐字逐句的阅读内容。他们一般倾向于付出更少的精力，以高效的方式达成目标。”
这意味着在一个拥有很多功能的页面上，用户会一目十行的迅速寻找他们的目标，因此 大部分的视觉信息会被屏蔽。
用户在网络上的阅读方式高度取决于：
用户的任务目标
用户习惯
页面层级
页面内容形式
这就非常明显了：最后两个因素是设计师可以控制的，并且考虑到网络设计越来越先进，运用知识和技术推动用户行为，而不是使电子产品成为用户的阻碍。基于这个原因，我提出一个设计原则。
有一些人说如果需要在图标旁边放一个文字说明，图标就没有存在意义了，因为它的认知优先级被降低了，成为了识别序列里的一个负担。因为图标视觉系统是建立在 逻辑原则 上的（和文字表达的意思相同），所以无论是对于有没有相关交互经验的用户而言，图标被认为是可以帮助用户迅速理解功能的。
一个只有文字说明的软件菜单和同时拥有图标和文字的菜单相比，图标可以帮助用户更快的理解。在上图中，根据用户所期望的功能，可以看到菜单中的图标带有要访问页面的标题名。接下来，当用户习惯图标后，图标将会更加简单的引导用户快速的在界面中寻找到所需要的内容。
当设计一个新界面时设计师需要知道，页面必定会被有不同阅读习惯的人使用。为了促进理解，我会把用户分成三种人并且定义为：新手用户、中间用户、专家用户。
新手用户 — 就像你所想象的那样，这是一个 第一次接触 这个界面的用户。如果这个界面是某个系统中的一部分，那意味着始终有某些功能点是他第一次接触到的。这个趋势是说，这个等级的用户 理解页面的速度会低于用户理解页面的平均值，并且花费更多的时间去理解语句直到找到所需的内容为止。
中间用户 — 比新手用户多一些数字产品的使用经验，但并不是一个界面使用专家，理解界面的时间大概是处于平均值左右。
专家用户 — 他们已经使用这个平台很多次了，所以可以较快的阅读，而且并不需要通过阅读所有的内容去理解界面，可以 快速识别元素、布局和交互的视觉呈现。也许正因为这些原因，很多用户 对产品界面的突然改变抱有抵触心理。
现在，想想看如果一个投资 APP 每周通过 Email 将以下这个界面发送给用户。用户会不会阅读上面所有的内容呢？每次打开都会阅读吗？或者只是阅读对他比较重要的内容？
这个来自金融 APP 的卡片信息展示了用户的收入。看看这个例子，你的阅读顺序是怎么样的？我可以通过元素的摆放位置、比重、尺寸大小…所形成的视觉层级逻辑来理解它。由于缺乏明确的层级关系，有一些内容无法被精准获知，必须在事后实际运营的过程中调试，通过用户使用数据反馈来决定内容的优先级和必要性，并进行修改（使用 Hotjar，Crazy Egg 之类的热点地图可以收集数据）。
请注意在这些内容中：唯一的 动态信息 就是整个【 3 】模块中的重要信息【 4 】中的内容。所有的邮件页面中位于【 1 】的内容都是一样的。【 2 】中的信息是不变的，并且重复出现在每一封这类型的邮件中，它们都是其认知标识的一部分。
第一次看到的用户需要理解这是关于什么内容的信息，所以信息全面是非常重要的，但是 并不需要把所有信息都放在突出的位置上。考虑到这点，通过 减少色彩饱和度、改变字号大小 等降低视觉重量的方式，是不打断用户阅读过程的选择。
一张展示了用户收入的来自金融 APP 的 Email 卡片，它应用合理排版促进用户更好的理解信息。
在上面这张卡片里，简单的改变了内容排布，突出了最重要的内容。他们展示了 层级关系 对用户体验的影响。一味格式化的信息传递被更具个性化、同理心的方法所取代。头部和底部信息与主体信息相合并，通过这种隔离降低了被突出的可能性。最后，将主按钮更改为次级按钮（具体情况要根据点击率来决定，主按钮可能是最好的方式，有背景色的主按钮更能激起用户点击欲望）
在商业软件环境中，确切的说是在大量的表格中，更多见的是列表标题比每一行的内容更加突出。因为标题是固定信息，而且用户可能每天都会看到，而不是将重要等级修改为 主要和可变内容（列表内的内容信息）。
认识到设计界面时成本和实现功能之间的复杂性，遵循这一思路可以帮助设计师确定元素优先级，并且创建层级关系以提升用户的使用体验。同时，因为引导对新用户来说是必须的，所以在设计产品的时候，重要功能需要结合良好的入门教程、功能提示和及时反馈。这样便建立了可以提升用户日活及留存的高效、友好的用户体验。
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文章来源：站酷 作者：ZZiUP
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“文中示例相关数据都为假的模拟数据，而非真正的商业数据，以此声明”
【度量Measure】是一种测量评定对象的方式，它帮助我们结构化的获取对象的状态与变化，我们运用这些数据进行洞察，转化为有用的信息，帮助决策和优化，这个过程也是分析诊断的过程。
那日常会有怎样的一些信息获取呢？（这里面包含了数据也包含了一些正负性的反馈）
我们对一个功能上线进行一组完整的项目结果质量数据模拟：
净交易收入额比去年同期上升2.0%，达到2千万
订单量为222，比上周上升了2.0%（对交易产生直接正向作用）
方案产出数共222件，比上周上升了22.2% （对内容产出有直接的提升）
用户的满意度为2.2 ，上升了2% （之前是2.0）
用户使用表现出沉静，轻松的情绪（比之前挫折，晦涩要好很多）
功能点击，周活跃2200，点击率22%，周留存22.2%（0-1）
功能渲染和可交互时长为0.2秒加载完成。用户在使用时交互顺畅无卡顿（符合业界前端质量交付标准）
这段描述符合整个产品使用的过程，它似乎是一个多面体，帮助我们了解整个产品黑盒。这个描述越精细越多维，我们得到的信息就越清晰越客观。（包含多元数据内容，并对数据已进行比对和使用，得到一定的有效信息）反之，假如哪个环节出现问题。我们能清晰看到问题出现的环节，并且通过其表征的信息进行问题的深挖（再细化相关数据或者关联的层次）。
我们可以拆解到这几个层次的数据
业务结果、用户反馈（态度与情绪）、行为点击、系统性能
可理解为：良好的产品运行-》用户流畅使用-》良好的用户反馈-》预期的产品转化结果
从获取方式来说，大致可以从两个大角度（这里从广义的范畴去分）
【qualitative research定性研究】：快速从样本中判断问题的性质和方向
【quantitative research定量研究】：数据的验证性，全面性、追踪性
系统承载业务内容的运作，可以记录各种各样的明细数据表，在海量数据中，进行科学的关联与细分。以大数据驱动为最终目标，其特点是：数据的全面性和自动追踪获取。
追踪问题：产品是否符合市场需求？产品是否良性发展？
业务型数据是围绕着整个商业建设和运作阶段而产生的数据。是最能体现产品、商业价值的部分。可以归纳为三类：内容建设->流量访问->商业交易。是商业链路中产生的具有直接商业结果的数据。
内容建设 是指经过人为输入，系统流转产生的比如商品、文章、方案等等具有实质内容价值的数据。是具有生产过程的（一般是经过一系列的操作完成的）。
流量访问/分发 则是针对商业内容的使用/运作，比如某个商品的浏览，某个内容的传播等等。这些和营销相关具备人群效应的数据也属于业务数据。最常见的就是曝光量点击量，而在中后台系统中则是以访问浏览为主。
商业交易 则是最直接的商业结果型数据，最常见的就是网站的GMV（成交金额：包括：付款金额和未付款。）
订单交易额、注册会员数等等。
以某平台中相关的业务数据为示例
业务结果的分析，是根据不同业务发展，确定核心业务指标，以及建立对核心指标的拆解逻辑。
它或许是个计算公式。或者是个一级指标到二级关联指标。例如以下，这里暂时不展开来讲。
对于业务数据的获取，我们大部分是直接通过后端的数据库沉淀下来的。但如果涉及到商业数据的细分（按照商业目标进行阶段性或者类别型的追踪监测）。比如想知道会员的vip的分层情况。或者知道某行业商品的生产细分情况等等。这些虽然可以通过后端拉数据，让数据分析师或者运营整理出来，但是每次都有加工成本，也没有办法看到实时数据，这时候就会要考虑去做细分埋点，下文会提及到埋点方式。
追踪问题：产品使用情况如何？用户浏览习惯如何？
用户行为数据，是围绕用户访问某产品过程的用户行为轨迹数据。其中大体包含了用户量、曝光量、点击量、浏览量、访问时长、停留时长等等观测用户使用情况的表征数据。
这里是一组典型的平台用户使用行为的描述，而这些行为的最终，是产出了上面的业务数据（订单与成交金额）
访问首页->点击并浏览商品详情->点击客户咨询进行咨询->点击购买提交订单->点击支付，支付完成
由此我们可以解释，行为数据与业务结果之间的关系，并且两者的关注点也是有差异的，在行为链路中，我们更注重每一层的转化关系以及用户为什么没有向下转化的障碍点。
再以B端管理系统为例
B端的管理系统具有典型性，可以用点线面来归纳，点指的是诸如事件曝光点击等。线指的是用户使用路径，面则是广义的综合性观察，比如流量分布，比如区域热图等。通过观察这些，可以观察到用户的使用率和使用路径。并且得知用户使用产品是否真的贴合需求，设计的是否合理高效。
行为数据要结合具体的场景或者维度去观察，才能产生更有用的信息。
运用行为数据，我们可以去做很多分析：漏斗分析、留存分析、流量分布分析、路径分析 、单页热力分析、点击分析、 人群分析等等，这些都是分析方式，在后续关联篇章中会去探讨。
行为数据的获取是依赖于埋点的，在业界有两大类埋点方式：全埋点、手动埋点。
行为数据的三大事件类型基本可以归类为：曝光事件、点击事件、停留事件
对于C端侧重于曝光、点击。对于B端侧重点击、停留 （从流量转化与访问效能两个角度来说）
以上介绍了业务结果和行为点击两种数据，而这两种内容，都会涉及到埋点采集这件事，这里我们介绍下关于埋点采集数据这件事情。
追踪问题：如何根据人物、场景、动作制定精准的采集方案？
埋点，是对特定数据的采集，由前端埋点和上报、进行数据处理和数据分析。一般数据埋点分以下三种：
全埋点虽然是所有数据可按需可查，但是因为它的数据量极大，且需要2次定义和清洗，所以只能对通用性质的数据进行采集。而针对性的内容，由数据采集定义后，由前端上报后，可能做到定点，定期精细具体的统计。
两者大致能产出什么数据分析呢？主要以平台/系统这个角度看：
整体分析-通用全埋点
用户活跃、用户留存、用户跳出率、用户停留时长、用户流量分布...
局部与特定分析-手动埋点
关键事件点击率、关键入口渠道流量总计与分布、关键链路漏斗、关键具体区域曝光与停留时长...
为了获取更精准的业务/行为数据，我们一般会采用手动埋点的方式，所以前期 第一阶段会在场景中确定分析目标，然后梳理相应需要的指标，书写明确的埋点需求是很重要的一个环节，书写的足够明确，才能和业务、前端、数据分析师进行准确的沟通，分析目标一致，然后上线后建立相应的数据看板。
注意点：采集方式｜统计口径｜数据精准度校验
那怎么定义数据分析时的埋点需求呢？可以用以下方式去描述：
什么用户=用户定义
什么时间=时间戳
什么环境=地理位置+网络环境+硬件环境+软件环境+哪个页面（来源页面）+什么位置
什么行为=事件ID+命名
什么条件=可以以某个行为或者业务交易为条件
结果如何=用户操作的结果
示例：
一个后台系统悬浮帮助功能使用的情况需求
一个搜索使用的情况需求
这2个是比较细致的数据采集的描述。规则了统计的对象，范畴，以及条件，结果观测等等的需求，大家可以在业务和行为数据相关采集中，试着撰写下这样明确的需求。这样的数据采集才具有精准的分析价值。
追踪问题：用户都是哪些人，谁使用了这些功能 ？
人群标签可以理解为数据型用户画像。为什么在这里提及，因为大量数据（特别是具体的采集数据）都会涉及到人群这个角度。人群也是定量数据中最具有独立观察价值的数据。
人群标签就是根据人群特点，进行描述分类，对人群打标签。我们根据不同的获取路径，可以大致分两类。
一类是利用基本数据进行定义，比较简单直接
从不同的端，可以获取用户的基本来源，如访问端的类型，或地理位置等，可以定义为“客户端用户”、“江浙沪用户”等。
通过唯一用户ID所匹配的一系列用户注册时的基本信息内容，如性别、职业、行业、兴趣等。可以定义为“女性用户”、“定制类用户”等。
还有一类就是复合型自定义，一般是根据用户的业务、行为数据或者类别属性来定义的，它非常的灵活聚焦。
使用某类条件公式来定义某一波用户
如我们将购买能力从高低来分层用户：月购买小于5000的为中购买力用户，大于5000的为高购买力用户，周活跃大于2但无购买记录为潜力用户。
另外一种构建用户范畴的方式：通过“时间、地点、事件”等一系列复杂描述来勾勒圈选用户
如我们定义“第一次访问站点时，在首页有关注过每日推荐“的用户。
这里的复合定义很多时候都会用到多指标多维度。是一种深度结合业务场景来圈选人群，定义用户的方式。
人群标签，不仅帮助我们细分数据，知道“到底是什么人做了什么事”，聚焦使用人群的各项指标健康情况。最终，还可以定位产品，定位人群，精细化运营产品：现在的用户大致都集中在哪些人群中？哪些功能是头部用户需要的？哪些功能最受基础版用户的欢迎等等。在探索商业需求的时候，更容易找到抓钩，去深挖商业价值。
常用画像的场景
2.定量用户画像：用定量的数据做某些值的规则，来圈定用户人群
某产品生命周期使用示例：
性能数据一般指由产品进行页面渲染及前后端交互时，监测到的时长数据。观测系统性能，是因为系统数据量很大时，在产品渲染交互环节中，容易产生卡顿，造成用户体验的下降，导致流失率。而系统性能，一般是由性能监控等产品产出质量报告。在一些浏览器中，也有嵌入的插件统计报告。
这里大致介绍下业界google最新的关于7大性能指标的定义
这其中，最重要的3大核心指标是：
可以通过官方出品，安装 web-vitals-extension 插件来获取三大核心指标，也可以通过通过安装 Lighthouse 插件来获取如下指标，现在已经内置在浏览器中
即选择典型用户角色，针对问题或者内容进行集中测试或者访谈：用户访谈、焦点问题调研、可用性测试等。
比较常用的是：系统可用性量表（SUS）、有效性、满意度和易用性的问卷（USE）
不管哪种方式，我们都是围绕“可用性”这个角度去进行评估和研究的。业内可用性这个词称为：“Usability”「ISO9241/11」中有明确的相关定义：一个产品可以被特定的用户在特定的境况中，有效、高效并且满意得达成特定目标的程度。可用性关注的是用户与对象在互动过程中的有效性（effectiveness）、效率（efficiency）和满意度（satisfaction）。
用户反馈中我们获取到什么样的信息，我们第一：明确用户对此内容的态度，观察用户行径中的顺畅度，感受用户认知反馈。第二：询问其严重程度和影响程度，正面负面情绪。这两层是由表及里的，互相关联。但侧重有所不一样。
通常用到以下几种度量
而这些内容中一般包含数据是
而从场景分我们如何使用这几种度量呢？
不难发现，我们最常用到的是「自我报告式的度量」
它比较宽泛的反应了产品综合情况。这里举一个自我报告度量涵盖的范畴
追踪问题：用户使用后，在情感上反应如何？
初步知晓用户反馈情况后，可以深入用户情绪感受，进行点状问题的挖掘。进而对问题进行定性分析追踪和程度评级。用户在一定严重情绪影响下，是对产品会产生排斥的，所以有时候对情绪的收集，能让我们对内容具备敏感度。且在设计过程中，充分建立共情和同理心。
连续型描述模型往往认为人类的情感状态是分布在若干个维度组成的某一个空间中，不同情感状态之间不是独立的，而是连续的，可以转化的。
当度量情绪变化阶梯时，可以试着使用连续情绪。比如：挫折——》生气、沮丧——》厌烦等。而有些程度词是和时间长度有直接关系的，比如说疲惫。我们需要关注场景特点，用户可能会长时间沉浸式体验时，它是否能接受打扰，是否会因为一些内容受挫。这些都会导致他最终直观感受的好与坏。
举例子来陈述：
情绪评分卡：
在各种用户态度反馈中，我们也可以直接去获取针对性的情绪化度量表进行5分表计量评分。
具体方式：
以下为目标设定的取词示例：
常用评估：
高中低评估
低－会让参加者心烦或沮丧，但不会导致任务失败的问题。
中－这类问题会显著提高任务的难度，但不会直接导致任务的失败。
高－所有直接导致任务失败的问题。遇到这类问题后基本没有可能再完成任务。
综合因素评估
多维度的评估
前两个较常用，后两个看产品及技术配合
对用户体验的影响
预期的发生频率
对商业目标的影响
技术／实现成本评分（0=低，1=中，2=高）
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如何确定方法？我们需要的是一个完整的度量框架，以及能够聚焦用户体验层为驱动，分解并有力的去解决问题。经过大量的实践和验证得到，抓住一个击破点作为产品体验提升的目标，并一种合理的方式进行推导和验证，这是一种最直接度量体验的标准流程性方式，这里的目标必须是：
体现用户主观感受或者具有行为驱动的目标。
基于业务目标定义+用户诉求了解后，得到的以用户为中心驱动的用户行为。
面对设计圈内已经存在的和部分大厂创造的度量模型，评估优劣后最终我们选取了HEART模型。因为HEART是个比较全面和具备更多扩展性的分析框架，同时足够的权威和标准，而且市面上的模型基本都被HEART的五维囊括。除了这些考虑因素外，再给出以下几个明显的优势点：
1、HEART同时涵盖了定性和定量的不同数据维度。
2、HEART框架同时包含了：宏观和微观的层面
3、HEART模型并不单纯的再定义体验质量，同时也链接了商业价值。把用户体验的原则和收益驱动的指标关联在了一起。
整体的思路是：首先分析业务目标，并就业务目标所落地的产品服务的链路进行拆解，分析链路后，找到其中对体验有决定性影响的因素，提取其因素后，即形成体验目标。
➢示例：商品素材搜索链路
需要注意的是，决定性因素的选取必须在具体的触点中才有意义，脱离后无法判断是否有阻塞性影响。另外，某些设计因素是否是决定性可能在跨触点中体现出来，需要联系整个链路进行交叉分析确定。
决定性因素“搜索结果的分类”，引申出的设计目标为“更清晰的信息层级”、“更完整的信息”。
通过链路触点的分析，决定性因素的提取，设计目标的匹配，我们已对设计优化方向有了准确的了解。这个时候需要从设计师视角做一个完善而精准的”体验目标“的表述。
需要注意的是，HEART模型因其维度的广泛定义，不仅仅可用于体验目标的度量，也可以对产品目标、业务结果进行度量，对体验目标的度量因要从产品因素中剥离出体验问题，相对来说较为复杂，是本次叙述的重点。
通过逐一对度量维度进行体验变量提取，有基础值则进行对比的方式，无基础值则使用趋势的表述方式，结合业务目标的情况下，去概念性假设体验目标的正向或反向结果，最终通过标准的格式提炼出信号，信号的提炼的可以用固定的格式进行书写： 格式：用户 用什么 做什么 体验变量 趋势&数值
体验变量所直接产生的属于原生数据，而一组数据通过某种分析加工后，可以成为一个更有价值的信息，如均值、中位值。选择对数据进行哪种方式处理，受目标的影响较大，每一种数据处理方式，都有指向特征，通过与目标的匹配，可以选取出合适的数据处理方式。
确定指标的注意事项
案例A
度量维度：愉悦度
信号：家装设计师 使用搜索功能 搜索素材时 易操作性达到4.0
体验变量：易操作度
数据：易操作度评分
指标：易操作度评分的均值
4.另外，除了准确的定位、度量、转化的逻辑推导外，参考业务目标进行范围收敛，也是非常重要的工作，它影响着每一个推导环节，以避免偏离产品方向，有效的过滤弱关联或无关联的因素。
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唐·诺曼提出了情感化设计的3个方向：本能层、行为层、反思层。但如何在一个项目中，通过情感化设计，让用户切实感受到这样的情绪，一直没有很系统的理论。恰逢58同城交友业务中有这样的项目，可以实践一下这方面的思考。本次活动中，嘉宾分享了直播礼物的价值与意义、直播情境情绪，并以此为基础，探讨了理性化搭建情感化礼物的设计体系。
礼物的价值是什么？有什么意义，为什么不直接用钱？礼物和金钱的不等价感受，决定了礼物是很好的消费载体；不同场景需要不同载体，礼物的多样性满足了不同场景的需求；直接送钱可能会让用户不爽。
礼物要匹配情境情绪出现，送钱也不太合适，而当前平台已存在30多款礼物，但是用户的使用次数较少，期望通过本次项目更新直播间的礼物，并提升ROI。因此需要重新探索直播间会出现的情境情绪，并设计与之匹配的礼物。
这款产品面向下沉市场、25~40岁、单身/离异的用户群体。
设计情感化礼物的灵感来自于彼得·MA·德斯梅特的理论模式。
情感产生的过程：用户对产品的关注点和产品所呈现的信息相结合会引发用户对产品的评估，而评估的结果会最终决定用户对产品的情感是什么样子的。由于个体的动机、价值观、态度的不同，情感产生的差异是不可控的，导致设计师在设计的时候处于一个相对被动的位置。因此期望可以为设计师提供一些方向性的指引，帮助他们更好地完成产品的设计。因此通过模型推导，了解用户对产品的情感和关注点，从而推导出产品应该呈现什么样的信息，从而帮助设计师做出更好的设计。
2.1 规划思路：
2.2 实施步骤：
基于上述结论，给到设计师合理的方向性指引，快速上线了一部分礼物。在产品逐渐趋于成熟之后，需要对最初建立的情感指标进行核准，了解真正用户在使用过程中对产品的情感诉求和关注点，进一步调整情感。
通过1V1电话访谈，对11名真实用户进行了深访。
在阶段二中，主要探讨了以下四点：
结合上述分析，提炼出了情感诉求和产品关注点两个层面的信息。情感诉求层面，通过送礼场景和送礼动机的分析，将原来的5个情感指标重新定义为3个情感指标：自豪、爱慕、情欲。这3个情感指标将成为后续建立礼物库的基础。
产品关注点层面，从功能、体验层面为设计师提供了方向性的引导。
用研通过上述一系列的研究和分析，仅仅可以给设计师一些方向性的引导，设计师在设计层面需要进一步结合分析结论进行拆解和设计。
情绪与意象具有一定的关联性，它可能是生活习得的。例如：秋雨、孤独的老人、掩面哭泣等都可以表达悲伤；又或者是被竞品教育的，例如：火箭、跑车等，用于表达自豪，均是来自竞品的教育。
我们可以从情绪诞生的场景来剥离构成意象的维度：
基于上述维度及元素，设计、产品、运营团队内收集意象，主要方式包括以下两类：
另一方面，也要收集竞品的意象，同时需要将前面头脑风暴产生的意象以及竞品的意象进行形象类型、礼物形态、价格定位的分析和提取。
以此为基础，可以构建情绪意象库。某一种形象，在不同的场景和不同的关系下，可以表达不同的情绪。例如同样是烟花，小仙女棒式的烟花和宏伟的漫天绽放的烟花所表达的情绪是截然不同的。因此我们根据所要表达的情绪，将所对应的形象、场景、关系收纳到对应的意象库中，这可以帮助一些视觉设计师快速给出设计方向。
下一步，即可为意象进行设计形态的处理。我们将需要处理的意象，以单一-复合 和 具体-抽象 为坐标进行了分类，从而划分小礼物、中礼物、大礼物，以提供定价参考。
由于直播间涉及的礼物品类繁多，同时参与设计的视觉同学也较多，为了使得最终的产出有视觉风格上的一致性，针对每一种情绪进行了配色、光效、样式、质感上的定义。
礼物定价趋势方面，对竞品的礼物进行了分析，将竞品的礼物按表达的情绪聚合，并分析在这种情绪上，礼物价格的分布，来帮助我们了解竞品针对不同情绪表达的礼物的定价规则，以指导自己产品的定价。
最后，礼物上线后，销售量top10的礼物中，新礼物占比达到60%。同时同档位中效益最好的一款，收益提升了1035.4%。
以上是关于理性思维搭建情感化设计体系的分享。
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文章来源：UXRen 作者：宝珠
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编辑导语：面对行业竞争、市场环境的发展与用户需求的提高，品牌若想在众多同行中脱颖而出，就需要对自身做好定位，以求给消费者留下深刻印象。“智能”一词近来频繁出现，然而“智能”真的可以成为品牌定位标签吗？我们对“智能”又该如何理解呢？
2019年12月份，著名主持人蔡康永与著名经济学家薛兆丰正面交锋，他们的议题是：智能，到底“能不能”？双方各持一词，争锋不相上下。关于“智能”的优缺点，每个人的论证都非常精彩，且令人信服。
这场关于“智能”的讨论，熟对熟非？可能没有明确的答案。但凭此一点就可以证明：“智能”绝对是21世纪，商业界最流行的概念。
“智能”这个词无论放在哪个行业都是科技感的象征。看似任何品牌只要在产品中加上“智能”概念，就掌握了致胜砝码。
最近，我们到南孚集团内访，在与他们的高管进行交流中，他们讲，他们针对智能家居开发一款电池产品，并考虑把这款电池定义为“智能电池”。很庆幸，他们最终放弃了。
没有一点点防备，没有一丝顾虑，“智能”已经潜入我们的生活。当你走进家电卖场，几乎找不到不是智能的家电。你也可以到家居建材卖场走一圈，映入眼帘的是智能水龙头、智能马桶、智能锁、智能玻璃、智能蒸箱、智能家居、智能电梯、智能厨卫、智能晾衣架、智能美甲机……无处不在的智能。
我们的生活已经被“智能”包围了。
智能手机的普及让人们意识到“智能”的先进性与方便性，此后便一发不可收拾，大量的智能设备走进人们的生活。起初，智能只在家电行业流行，然后逐步渗透到家居建材行业。发展的今天，只要与电相关的设备都智能化了。因为企业相信，“智能”概念能够帮助到他们。
武汉一家电梯企业直接把“智能”申请成商标。
总而言之，我们所处的商业环境正处于“智能”的变革中。对于企业来说，“智能”既是挑战也是机遇。他们把“智能”作为广告设计的主角，并认为“智能”应该是传播的核心，甚至比品牌还重要。
在苏州，有一家企业在公路大牌广告中说“智能是我们的方向”。这家企业甚至没有把自己的品牌放进广告中，也没有自己在销售什么产品。
中山市一家智能安防企业，它在广告中说“智能在门上飞驰”。
浙江维卫电子洁具有限公司在广告中说“买智能，选维卫”。这个广告在上海虹桥高铁站投放至少2年。
站在企业角度就能理解他们的做法。在智能浪潮袭来之时，他们非常害怕自己的产品成为过时货。为了使产品成为人们关注的焦点，就必须与智能搭上关系。
企业认为，当消费者浏览网页，观看产品说明书，在购物平台看相关的体验评价，在与消费者的每次互动中，只要把“智能”一词送入消费者眼帘，产品必然比以往卖得好。
企业对“智能”的追求可谓到了疯狂的地步。从创建品牌角度看来，“智能”会成为品牌差异化的定位吗？
不急于回答这个问题，我们探究一下“智能”是否会增加品牌的竞争力。
“智能”是传统企业的兴奋剂。尤其是这个时代，传统企业不被淘汰的救命稻草就是抓住智能风口。因为“智能”会让他们的产品看起来很高级。
投资者也致力于寻找这样的企业，并期待下一个“独角兽”的诞生。媒体也会挖掘他们的故事，并把他们带到聚光灯下。
对于一个企业来讲，“智能”到底是机遇？还是冒险？
我们看几个实践案例，他们都是“智能”概念的簇拥。据我们观察，不同企业的实践成效也不尽相同。部分企业的实践却带来灾难性的后果；有些企业在实践一段时间之后便放弃了；还有的企业正在实践中……
我们看一个传统企业的实践案例。从结果来看，“智能”概念并没有让它的品牌变得更强大。相反，“智能”引导这家企业走向了极端。
浩沙原本是全国领先的健身房连锁机构。到了智能时代，他们已经迫不及待把“智能”与健身房结合在一起。他们通过APP把智能硬件和健身房进行一体化建设，并宣布1亿元战略投资健身APP啡哈健身。同时，内部孵化的硬件公司钛酷科技，开始健身智能硬件的研发。
智能健身房受到媒体的关注，他们大肆鼓吹智能健身房的到来。人民网以《浩沙推出大健身战略打造一流智能化健身房》为主题发表看法，新华社发文《新零售健身时代来了 浩沙启动首家智能健身会所》。
实际上，浩沙智能健身房并没有因此而不可战胜，而是一步一步消失在人们的视线中。
从竞争角度来看，即便“智能”概念没能提升品牌的竞争力，但也不至于导致浩沙健身失去竞争力。导致浩沙走向衰落的原因在于，浩沙把“智能健身馆”当作企业的核心战略，并为此提供相应的战略支持。
直白的讲，他们为“智能健身馆”投入太多。如此大的投入却没有吸引新的顾客，导致企业资金链断裂，走向破产。
再看另一类企业的实践，他们试图通过“智能”概念与竞争对手实现区隔，从而创造新顾客。但事与愿违，而后因为实践效果微乎其微而放弃。
中国厨房电器领导品牌老板电器为了迎合趋势，于2014年9月发布全球首台搭载ROKI系统的智能大吸力油烟机，并畅想行业未来的发展趋势：智能化与科技感成为主流。
在老板电器预见的智能世界里，吸油烟机内部嵌入摄像头可以成为标配，它既可以实时视频通讯，又可以远距离监控烹饪状态。
智能手环精准记录人体的运动量和身体状况，将这些数据与菜谱的荤素搭配，卡路里和维生素的比例都结合在一起，智能推送菜谱，保证营养与能量的均衡。
同样的实践，2016年，中国电动自行车领先品牌雅迪在上海国际时尚中心正式发布公司首款智能电动车新品——雅迪Z3。
所谓智能，就是说雅迪Z3拥有自己专属的智能手机APP，骑乘者通过APP可以轻松地对电动车进行操控。雅迪Z3的APP支持GPS和北斗实时双模定位、远程报警、智能诊断、开机自检、服务网点搜索、一键切换动力模式以及车辆个性化设置等功能。
老板和雅迪两家企业很快就在传播层面放弃了“智能”概念。
可能的原因是实践效果不佳。
雅迪和老板的实践并没有引起其他企业的企业警惕。相反，部分企业会认为雅迪和老板的成功是因为他们向消费者传达了“智能”概念。
实际上，在两个品牌诉求“智能”之前，雅迪电动车和老板电器已是行业领先品牌，智能并没有给他们增色，也没有让两个品牌的影响力得以提升。
话说回来，智能也没有让他们的品牌失去影响力，只是瞎折腾了一番。对于这个具有巨大领先优势的品牌而言，消耗一些资源并不会令他们伤筋动骨。
近几年，“智能”如瘟疫一样侵入汽车市场。如果你经常出入各种车展，就不难发现几乎所有的车企都将重点放在了“智能”领域并纷纷将“智能”作为汽车重要的亮点。小鹏、蔚来、理想和威马这四个领先品牌如何定义自己的品牌？
很明显，他们一致地把目光锁定到“智能”概念上，并竭力占据它，从而实现品牌的差异化。然而企业应该深度思考的是，对于消费者而言，什么是“智能汽车”？“智能”到底意味着什么？如何定义“智能汽车”呢？信息显示：
智能汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。
显然“智能汽车”意味着众多好处。
这与智能手机发展的最初阶段颇为相似。智能手机拥有众多好处，但没有哪个品牌能够占据“智能手机”。那些强大的品牌都是通过占据摄影、信号、音乐、快充等概念来实现区隔。
由此类推，电动汽车品牌不可能通过占据“智能”创建定位，他们实现差异化的方式应该是占据其它的词汇，而不是智能。
从方法论来讲，定位理论倡导品牌占据一个明确的，单一的词汇。而“智能”呈现的却是包罗万象，好处众多。这显然违背了定位理论的基础。
虽然“智能”不会成为汽车品牌的定位概念，但汽车朝着智能化方向进化却不容忽视，因为它让人们的出行更加便捷、更加安全、也更加舒适。如果你的汽车不具备智能化，可能面临被淘汰的局面。
从竞争角度来看，答案是显而易见的——智能没让品牌变得与众不同，变得更有竞争力。
消费者认为什么是智能？它能提供什么价值？对于那些致力于通过智能创建定位的企业而言，这可不是一个可有可无的问题，而是一个首先要弄清楚的问题。否则，企业如何在心智中占据它。
这个问题并不容易回答。我们试图从认知科学领域寻找答案，但依然模棱两可。
哈佛大学认知心理学家史蒂芬•平克曾在《心智探奇》中讨论过“什么是智能”。平克先生在了解其他心理学家对“智能”的看法后，他说出了自己的看法。他认为，智能是面对阻碍，根据理性规则做出决策，从而达到目标的能力。
许多心理学家及认知科学家对“智能”的定义迥然不同。由此可以看出，到目前为止，人们对“智能”依然缺少统一的定义。
企业真应该回过头来想一想，到底什么才算是智能？单从定义上讲，似乎都难以找到一个准确答案。因为一旦将这个词放在任意一个产品上，其定义都会发生变化。
在油烟机品类中，智能代表的含义是：可视频通讯，远程监控烹饪状态。智能手环精准记录人体的运动量和身体状况，将这些数据与菜谱的荤素搭配，卡路里和维生素的比例都结合在一起；智能推送菜谱，保证营养与能量的均衡。
在电动自行车品类中，智能代表的含义是：支持GPS和北斗实时双模定位、远程报警、智能抱死、蓝牙感应、服务网点搜索、电池检测以及车辆个性化设置等功能。
在马桶品类中，智能代表的含义是：通过按钮面板来进行操作臀部清净、下身清净、移动清净、坐圈保温、暖风烘干、自动除臭、静音落座等等。消费者在使用的时候，只要手握遥控器轻轻一按，所有功能都可轻松实现。
老板智能大吸力油烟机、雅迪智能电动车以及智能马桶……如果把名单列全，数量可能会令人吃惊。
不同行业，智能代表着不同的定义。即便处于同一品类，消费者对“智能”的理解也因人而异。可以推测，这些定义传递到消费者那里，他们定然不知所措。
消费者如何理解“智能”？它的价值在哪里？
如果把这个问题抛给消费者，他们肯定一脸无辜。商业界创造出来的词汇，为什么让我们来解释呢？根本原因在于，商业界对智能的定义千差万别，导致消费者接受到的信息非常凌乱。
我们对购买智能产品的消费者进行了访谈。结论是，消费者对“智能”的理解是模糊的，不清楚“智能”到底能够带来了什么好处。那些花里胡哨的功能，他们并不在乎。
非但如此，在实践中，许多企业的“智能”概念抹杀了一个犀利的差异化定位。
我们做过一项调研，当向消费者介绍指纹锁时，很容易就理解了。然而，当我们询问他们对智能锁的看法时，他们开始犹豫不决。在不确定的语气中，有的消费者说是指纹开锁，有的消费者说是密码开锁，还有的消费者说是脸部识别开锁。
企业的想法是越多越好，仅诉求指纹锁，好像漏了一项功能；仅诉求密码锁，好像也漏了一项功能。“智能锁”成为他们的解决方案。
可以看出 “智能”是一项复杂的功能。
当企业把众多功能用“智能”概括时，没有让事情变得简单，反而更加复杂。如果你不能用一句话向消费者说清楚品牌的优势所在，即便再先进的功能也不能创造价值。
企业要弄清是什么使您的品牌与竞争对手区分开来。聚焦单一功能才有可能创建品牌。2017年，定位之父艾·里斯先生在第三届定位峰会上发表演讲时表示：“企业创建品牌应该聚焦单一功能”。
也就是说，品牌聚焦“智能”中的某一项功能或许可以创建一个定位。从功能角度来看，“智能”在一定程度上抹杀了一些有价值的功能，从而导致企业错失通过聚焦单一功能来创建品牌的机会。
幸好老板电器放弃了“智能油烟机”，并明智地回到“大吸力”定位。长期聚焦“智能”概念可能会导致品牌的战略成果不及现在。
克里夫定位学院的一家学员企业，他们的学习机有一项非常独特的功能，在我们看来，这项功能非常有价值，凭借此项功能完全可以创建一个全新的品类。可惜的是，这个产品还有其他诸多功能。
企业管理者陷入了“多功能”产品的怪圈，他们用一个时髦的概念概括了产品的功能，这个词就是“智能”。
每当企业管理者向他人介绍这款产品时，用30分钟，说了许多功能，但听者越来越迷惑。
放弃“智能”回归原有定位的案例并不少见。有个企业的实践经历令我们印象深刻。2017年，第十二届豫商大会后，李亮院长和我一同与广东名门锁业董事长陈力先生乘车回酒店。在路上，陈力先生讲，名门在2016年走了一段弯路。
他们认为“智能”在未来会比“静音”更有竞争力。
因此，名门开始聚焦于“智能”。为了抢占“智能门锁”，他们投入不少资源。但最后发现，品牌并没有因此变得更好。竞争压力迫使他们回归“静音”。
企业管理者一定要谨记，一旦公司开发出一项新功能，千万不要把这个功能与其他功能混合在一起，然后给它一个时髦的“智能”概念。
让品牌与众不同的最佳的策略是聚焦单一功能。
品牌创建与产品设计有很大的不同。
设计产品时，当企业发现某项新技术有竞争力，企业就可以获取，从而增强产品的竞争力；创建品牌关乎心智，当一个概念充斥在商业界并随即可见时，心智便认定它不再重要，从而导致品牌占据这个概念的价值大大减弱。
就现在的商业环境而言，“智能”已随即可见。在认知中，它已平淡无奇。
一个适用于所有行业，适应于所有品牌的概念必然会失去它锋利的一面。“智能”之所以能适用如此多的行业，就是因为它是一个很宽的概念。宽泛概念对于创建品牌通常没有什么价值。
事实上，目前还没有一个品牌能够通过占据“智能”来实现区隔，未来也不会有。
我们的观点是“智能”不能成为品牌之间的区隔概念。但智能也并非一无是处，它会使人们的生活变得便捷，变得幸福。虽然它对创建品牌的作用不大，但它依旧是产品进化的主要方向。一旦企业的产品在智能化方面落后于竞争对手，它就很容易在心智中与“过时货”划上等号。
众所周知，特斯拉是全球纯电动汽车的绝对领导者。研究特斯拉的过去会发现，特斯拉没有在某个阶段聚焦于“智能”。但这并不意味着特斯拉没有超智能方向进化，相反，特斯拉是该领域智能化程度最高的品牌。
产品竞争力和品牌差异化具有很大的不同。智能是产品进化方向，可以增加产品竞争力，是产品参与市场竞争的必要条件。但“智能”添加到品牌概念中，并不会在心智中被占据，也不会让品牌差异化。
本文通以以上观点来表明我们的看法，即：在品牌创建定位中，“智能”发挥的力量微乎其微。这一观点可能会遭到同行及企业的“白眼”。但我们会坚持自己的看法。
传统品类贴上“智能”标签总是很吸引人，让企业放弃太难了。只要企业萌生通过“智能”创建品牌定位的念头，这些论据及观点都不值一提。在商业界，想必还会有更多的企业踏进“智能”怪圈并无功而返。
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文章来源：人人都是产品经理 作者：朱小栓
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