2015年之后的中国互联网，人口红利、流量红利逐渐退场。2019年遭遇第一场资本寒冬，上半年投资总金额同比下降了58.5%。也在2019年，“精益创业”、“精益数据分析”、“增长黑客”等一系列数据思潮开始流行。而UX设计师作为半个产品经理，我们很容易将这股“数据热”迁移到自己身上：每个UX设计师都要学数据分析了吗？数据和设计是什么关系？天天盯数据会限制设计师的想象力吗？数据到底要怎么用？……
过往，设计师一般不会把“数据”挂在嘴边。我们提倡“以用户为中心，打磨极致用户体验”，较少考虑成本和商业效益。
通俗来说，就是产品经理负责“生意”，设计师负责“体验”。以“造鞋”为例子，产品经理做了市场调研，决定要生产儿童运动鞋，设计师负责设计“适合4-11岁的儿童在城市公园玩闹”的鞋子应该长什么样、穿着它跑跑跳跳是不是舒服的。但是设计师不需要担心运动鞋的销量，产品经理则要跟老板汇报销量业绩。
在红利消退、产品同质化严重和快速迭代的多重压力下，UX设计迎来了更高的挑战：仅凭主观判断“好不好用、好不好看”来打磨产品内在体验，不考虑产品的生存、增长和盈利，很难在行业立足。与此同时，随着数据采集工具的日渐成熟，数据以“客观”和“便捷”两大特点，帮助我们更快获得“设计的依据”。精益化设计是必然趋势，而“数据分析”是精益化设计的手段之一。
沿用“设计鞋”的案例，UX设计师要在自己所在领域思考：在设计调研的过程中，我们用什么数据指标来衡量这个儿童鞋好穿、好卖？在鞋进行批量生产前，我们有没有数据资源支持我们研究父母/小孩对鞋子外观的偏好、小孩运动时容易受到哪些物理伤害等等？如果有条件进行小范围的数据实验，我们如何设计数据实验来评估好穿好卖？
“理解任何事物都需要先对它进行定义，这样才能够在头脑中清楚地知道正在讨论的是这个东西，而不是其他东西。”非常喜欢美国经济学家Thomas Sowell在《经济学的思维方式》里说的这句话。
如果我们对“数据”下定义，那么产品设计语境中的“数据”具体是什么？数据是怎么产生的？
从数据采集手段来看，互联网产品的数据来源主要有3个：二手资料数据、问卷调研数据和应用埋点数据。
行业数据和竞品数据一般通过二手资料获得，包括商业交易数据、用户群的态度和意愿、用户舆论指数、竞品的用户规模和盈利状况等宏观数据。常用的搜索渠道有：百度指数、企鹅智酷、艾瑞、尼尔森、各大科技资讯平台等。
我们可以将这些理解为“市场数据”，在立项期对产品方向有一定指导意义，能快速了解市场概况，也能帮助产品思考差异化定位的问题。
以“腾讯文档为”项目为例，我们想提高腾讯文档用户创建文档的成功率，通过模板创建文档是关键路径之一。研究用户通过模板创建的路径时，想大概了解用户找模板时可能会在意什么。于是我们尝试使用百度指数搜索“模板”、“文档模板”、“PPT模板”、“Word模板”、“Excel模板”，从搜索量得知：PPT模板搜索量最高，符合我们的推测；Word模板内容中，简历、合同需求量较大，而部分用户只是想要好看的Word背景等等。虽然我们得到的有效信息不多，但我们能够通过二手资料的方式，快速了解用户需求的基本面。
问卷调研数据是通过向目标用户发放问卷获得的，侧重于收集人口学信息、用户自述的历史行为、主观态度或意愿，比如用户满意度调查、流失用户原因调查等。本质上是通过建立假设、再进行抽样统计的方法来得到用户口述的答案。也就是，问卷倾向于听用户说了什么、而看不见用户真正做了什么。严谨的问卷分析也会比对后台数据，校验用户说的和做的是否一致，以清洗无效数据。
较之于问卷调研数据，我们想看“用户做了什么”，则通过分析应用埋点数据获得。
“应用埋点数据”也叫“埋点数据”、“前端页面数据”，我们可以简单理解为“通过技术手段获得用户在应用内（网站、客户端、小程序等）的操作行为数据”。其背后原理是：用户和界面发生交互，系统需要向服务器发送请求和返回请求，把这些请求预埋一段计数代码，就能得到页面的曝光数据和用户的操作数据。
埋点需要产品经理或设计师做好数据指标的定义，跟开发工程师提前沟通，让开发工程师在代码中嵌入埋点。一个埋点由多个字段组成，规范地定义字段，有利于我们在数据平台搜索埋点更方便。当我们怀疑数据有效性时，也更方便排查埋点问题。
埋点类型可分为曝光埋点、操作埋点和时长埋点：
1. 曝光埋点可以捕捉页面被展示的次数，可以是针对整个页面，也可以是页面中的某个区域。即我们常说的PV、UV。
2. 操作埋点则是在用户对页面某个区域（按钮、卡片、提示条等）进行手势操作（点击、双击、长按、滑动等）时，进行打点记录。对应的，也称之为某个操作的PV、UV。
3. 时长埋点是通过标记以上两类埋点、并计算时间差获得的。比如，我们记录用户选取模板耗费的时长，可以通过离开页面的时间（t2）-进入页面的时间（t1）计算。而离开页面则用点击左上角返回按钮、点击具体模板等“离开”操作来核算。
基于以上3种原始数据，我们可以运算得出点击率、功能渗透率、人均点击次数、人均使用时长等具有对比价值的数据。
较之于二手资料和调研数据，埋点数据更加贴近用户的真实表现，作为反馈指标的灵敏度更高，可挖掘性更强，也能作为客观衡量指标引入到每一次产品迭代中。
设计师理解埋点的原理，有助于在数据采集环节跟数据开发更好地沟通，并提出合理的数据需求。另外，当我们拿到一组数据，也需要从根本原理上去判断数据的信度和效度，确保数据没有质量问题再进行下一步分析。
数据分析能力会在UX设计师的岗位招聘要求中被提及，但除了电商和广告行业的数据化设计知识体系较为成熟，其他领域还在探索。另外，相比于市场营销、产品经理、产品运营等职能，设计师的分析框架是相对晚熟的。
实际上，我们很难从招聘广告中归纳“具备数据分析能力的设计师”长什么样，但我们期望这样的设计师对数据的感知力强、分析逻辑清晰、数据经验丰富，对某个垂直领域的数据仪表盘了如指掌等等。
数据对UX设计有什么用？或者说，在设计链路的哪一个环节，数据和设计才能发生化学反应？
UX设计日常流程为：得到一个需求（需求评审/需求挖掘）——输出设计方案（设计决策）——验证设计方案（设计实验）。顺着这个流程，我们来看看数据在UX设计各阶段的作用。
肖恩·凯利斯在《增长黑客》开篇就提到“仓筒组织”这个概念：职能组织有各自的KPI，但未必对最终的业务目标都有利。比如开发人力有限的情况下，产品经理想上线新功能，市场运营想搞推广活动，设计想做UI大改版做炫酷的动画——就像N匹马有N个方向，马车跑不快。
尤其是当产品进入成长期，我们会发现“能做的事情真的太多了”！不仅仅是来自老板和产品经理的需求，每天都有用户想教你做产品，刚刚竞争对手又上线了N个新功能等等。另外，当多个产品经理分管不同业务线，每个产品经理都会认为自己提的需求优先级最高。那么，ABCD这几个需求，哪个更值得即刻实现？
有目标导向和成本意识的设计师，不会拿到PRD就开始画稿，而是做需求评审。下次产品经理给你提需求，或者自己想要主动提案，不妨从下面几个问题开始思考效益。
如果这个新功能上线或对已有功能做这些优化点：
｜正向评估：如果做，能使哪些用户在什么场景受益？用户会因此使用、消费、甚至推荐我们的产品吗？
｜负向评估：如果不做，是否会造成用户口碑变差，甚至弃用我们的产品？
｜数据导向：预估这个需求对大盘数据（AARRR）有何贡献？如果无法在短期看到对大盘数据的直接提升，应该取什么样的数据指标来评估其价值（GSM模型）？
｜比对优先级：目前有ABCD四个需求，而人力资源有限，当下最应该解决哪个数据环节的问题？
我们以腾讯文档的Excel按行填写功能为例，阐述如何在需求评审阶段就思考数据效益。
一开始，我们只是从用户吐槽中了解到在手机端使用Excel录入信息的困扰：协作人之间容易窜行误删误改别人填写的行，甚至把创建人输入的表头信息都给删掉了。
我们模拟信息收集场景，摘出Excel移动端输入的体验节点，发现“在有限的屏幕内去处理表格信息，需要来回滚动/缩放表格，再回到自己的行再输入”这一点最容易发生错误，尤其在没有冻结首行的情况下。
我们有收集表功能，也支持表格转收集表，但是都依赖创建人主动去使用这个品类/这个功能。我们是否可以在创建人不干预的情况下，直接把来回滚动的表格输入变成纵向的表单输入？
以上都是从“感知”角度发现和分析问题，确认了“存在这么一个问题”，然后提出了一个可行的想法。往往这个时候，我们容易为之兴奋。
但是如果我们坚持更精益的投入产出比，我们应当评估“这是不是一个要优先解决的问题”，即评估收益：改变Excel移动端的输入体验，能带来什么收益？
首先，我们做正负向评估。
｜正向评估：如果做，用户可以在手机端更顺畅地录入信息，避免串行删改的错误。虽然这不足以吸引新用户使用我们的产品，但这个体验未在竞品实现，能形成差异化的记忆点，也许能带来好的口碑。
｜负向评估：如果不做，手机端的Excel输入体验跟其他竞品无差，用户倒不会因此流失，但是创建人会因为协作者的犯错苦恼，也许会因此转为采用“IM一对一沟通”来避免出错。
然后是设定数据目标：如果这个功能落到数据板上，能作何贡献？
｜数据导向：我们预期这个功能能够通过提升手机端的输入体验，来避免用户出错，降低创建人整理数据的负担，以提高用户留存（而非预期这是一个拉新功能）。并且，设计假设正确，应该能通过一些数据指标看到用户的行为变化。
最后，对比同期提出的几个产品需求，评估优先级。
｜比对优先级：假设Excel按行填写的需求是A（图中黄色点），同期有一个影响文档安全分享的需求B。如果我们按照正负向评估去考量优先级，将AB两个需求都放在象限图里，越外层越应该优先处理，那么我们就应该优先处理需求B。
以上是为了将思维可视化呈现给读者，实操时更重要的是数据意识和敏感度。图示仅供参考，用何种形式表达不重要。
掌握一套清晰的需求评审思路，才有话语权去讨论这个需求是做还是不做、即刻要做还是延后再做。这不仅仅是UX设计师需要具备的目标导向思维和需求分析能力，而是整个团队都应该建立的数据意识和工作流。这也适用于对设计师提案的自我审查，避免自娱自乐。
产品在不同的成长阶段关注的短期效益会有所不同。初创期，产品先要验证其假设的需求是不是用户真实需求、商业模式是否可行。当产品发展到一定的用户规模，我们可以通过对比关键数据指标，去判断现阶段是否符合预期。这就像我们去医院抽血做体检，血样指标可以反映我们当前是否健康。
如何检验产品健康度呢？我们首先关注宏观的数据转化是否符合预期，即AARRR。海盗指标这一套，想必大家耳熟能详。但对设计师来说，难点在于如何将宏观数据转化与具体的用户使用场景进行关联，进而落实到具体的设计任务。
以腾讯文档为例，在线文档的核心用户价值是“从创作到协作的多人多端无缝同步”，因此我们定义用户的关键路径是“创作→分享→协作”，即：
基于关键路径，我们继续下钻分析每一个环节，建立用于监控“转化质量”的行为漏斗。比如在“分享”这一步，落到APP里，这个行为漏斗是：
我们发现仅30%的创建人在分享文档前设置了非私密权限——这个数据并不符合我们的预期，因为这会导致创建人分享文档后，协作人无法直接查看或编辑文档。协作人需要进行权限申请，创建人则需要处理相应的权限申请通知或更改权限，从“申请权限”到“审批通过”的时间差降低了协作效率。
我们进一步去找关联的数据指标，来确认“这给用户造成了困扰”——“有多少用户在文档分享出去之后再返回来设置权限”‘、“一个创建者平均要处理多少次权限申请”等等。
通过小范围的用户测试，我们了解到“权限设置”是一个视觉盲区。于是，我们优化分享页的信息展示，来改善“用户看不见权限设置”这个问题。另外，当创建人在处理权限申请的通知时，提供修改权限的入口，以避免重复处理同一个文档的申请消息。
最终，我们将“分享前进行权限设置”的转化提高到80%——吹牛的，业务数据太敏感，无法以真实数据跟大家分享，本文的数字皆为脱敏数据。
这就像一个剥洋葱的过程。先找到产品的核心价值和对应的主路径，再拆解到对应的多个用户任务流，关注微观的某个环节转化是否有问题。利用数据诊断产品健康度，然后继续用数据或其他研究方法下钻，下钻到可以落地到设计点的层面。
2016年听了白木彰老师在杭州的一次现场分享，他对“Design”的理解非常透彻。“Sign”是“标志”，应该是大家最共通的常识，就像国旗是这个国家的sign。那“De”是什么？台下有人回答“重新定义”，而白木彰很自信地说：“不，这是一个否定词”。
对于UX来说，同理。每一次的设计都是一次否定，否定现有体验的合理性，否定现有的产品、服务或某一功能完全满足需求。反过来想，则是审问自己的设计方案：每一次的“否定”，真的更好吗？
这里举一个“小需求”为例：腾讯文档Excel的PC端右键菜单高度优化。笔者目前负责腾讯文档编辑模块的UX工作，日常就是很多这样的“小优化”，其实这更加考验数据敏感度和对“严谨”的坚持。
需求背景就是用户反馈“右键菜单太长了，小屏幕看不到菜单底部的内容”。
“展示问题”的解法有很多：
解法1/ 用UI手段，降低单个menu item的高度。
解法2/ 重新归类，通过折叠来缩短菜单。
解法3/ 当菜单无法完整展示，重新锚定其在屏幕的坐标。
对比竞品，确实有表格产品通过（2）去解决这个问题，但是我们捞数据发现：右键菜单中，插入行列是高频操作（红色部分），点击次数比其他功能高5～130倍，且人均点击量分别是3次和2次。我们决定不去对增加行列进行菜单折叠，因为这样做虽然我们解决了“菜单太高”的问题，但降低了点击效率。
接到某个需求的“A问题”，我们容易一叶障目。但是，会不会因为我们解决了A问题而引发B问题呢？数据帮助我们快速决策，避免B问题的出现。谨慎对待每一次小设计，因为每一次小设计都是一次否定。
大家对数据实验应该不陌生，常用的方法有AB测试和灰度测试，是一种控制变量的抽样实验方法。
AB测试是指通过抽取抽取等量用户样本进行AB两个设计方案的投放，对比两组数据，进行方案择优。这两个方案的差异要严格控制在“仅有一个因素的差异”。这跟我们初中做生物实验论证“一棵小树的生长需要阳光”的思路一样：两组等量的小树，一组有阳光，一组没有阳光，经历相同的时间后对比生长的平均高度差。水、空气、养分等其他条件要严格一致。因此大改版等“多变量”的设计并不适用于AB测试去印证。
大改版则通过灰度测试或拆分变量去做AB测试来确保效果。灰度测试是指如果软件要在不久的将来推出一个全新的功能，或者做一次比较重大的改版的话，要先进行一个小范围的尝试工作，然后再慢慢放量，直到这个全新的功能覆盖到所有用户。也就是说在全量发布的黑白之间有一个灰，所以这种方法也通常被称为灰度测试。
设计师需要观察综合的数据指标，以腾讯文档为例常规的指标有：PV、UV、人均点击次数、功能渗透率、使用该功能的留存率等等。另外是多渠道收集用户反馈，包括腾讯文档的“吐个槽”社区、微博搜索关键词、随访身边的用户朋友等。
数据化设计不是对“精心打磨体验”的否定。恰恰相反，对设计工匠来说，数据分析能力是一种新的“打磨工具”，提倡在设计实施和决策过程中更科学和客观。UX和数据的关系，就像我们期望鞋子被量产之前能够有数据佐证“这款鞋好看好穿好卖”，而不是否定“好看又好穿的鞋子能带来更好的销量”。
文章来源：站酷 作者：腾讯ISUX
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简单地讲，分类就是按照种类、等级或性质分别归类。
某种事物无论是按什么分类，只要是属于同一种分类，就一定有一个共同的属性，而这个属性就是分类的依据。
假如手机是指“移动便携性的通讯设备”，那么小米手机、华为手机、苹果手机等，虽然系统不同、性能配置不同、外观设计不同，但是都可以归类到手机，因为它们都具备“移动便携性的通讯设备”这一共同属性。
再举个很简单的例子，苹果、梨子、芒果都可以划分为水果，因为他们具备“多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用”的属性（定义来自百度百科），这些属性是归属于这个分类的必要条件。基于这个分类，我们比较容易判断得出，生菜不是水果，因为虽然具备可食用性，但是不具备“多汁且主要味觉为甜味和酸味”。
分类可以把杂乱的事物变得规整，把凌乱的信息按照某些维度划分，使事物更加清晰。
前两年风风火火的垃圾分类，就是一个例子。生活中所有物品废弃后都可以成为垃圾，如果不进行垃圾分类，处理成本高且污染环境。而垃圾分类，就是将垃圾按一定规定或标准将垃圾分类储存、投放和搬运。
既然分类是按照某种方式进行组织，那我们需要明确了解，分类方式必须让用户易于理解。所以，分类本身是否合理，很大程度上取决于人们能否容易理解分类。
“简单的组织模式具有清晰的界限——是非分明。这样，用户才能明确知道到哪里去找自己想要的东西。因此，要多找一些用户，询问他们的分类标准。如果众口不一，或者根本就难以回答，你就有麻烦了。”
垃圾分类很火还有一个原因，因为用户经常不知道什么物品属于什么垃圾，这就对垃圾分类产生很大的阻力，网上一时间有了很多识别物品垃圾分类的产品功能。
我之前使用三星手机，每次想要在设置里面寻找某功能，都很让人烦躁，因为手机设置里定义的某功能的分类方式，与我们的认知并不一致，这就会造成寻找时及其低效的情况，同时也会引起强烈不满，这意味着，如果你忘了某事物的具体名称，而分类方式与心理模型所认知的分类方式不一致，你就极难找到。（不过三星很有意思的一点是，尽管在设置的分类项里找不到，但是往往能在设置项下方的推荐查找处找到相应功能，这就很魔幻。）
分类本身就是将混乱的事物进行归类，这带来一个很明显优点，就是便于用户查找，只要用户明确某事物属于哪一分类，便能相对轻松地找到。
比如我们想要寻找某款好用的修图软件，但是不知道具体名称，想要在应用商店的众多应用里，寻找某款应用，比较常用的方式就是搜索或者分类。
分类可以将应用按不同用途进行划分，比如视频、拍摄、工具、社交等。通过这些分类，可以很大程度上缩小我们的寻找范围，这就是分类的高效性。
分类还有隐藏属性，就是对比性。许多用户使用分类时，也会喜欢进行对比。
还是以修图软件为例子，你想要某款修图软件，于是你通过分类，找到了一批修图软件，而你本身并不知道什么软件好。分类将相同属性的软件聚合到一起，一定程度上可以帮助你基于某种维度进行对比，正好可以让你更轻松地对比哪款软件更适合你。
分类是否合理，还需要看分类本身是否足够全面。理论上，我们通过分类划分事物，则分类需要可以将这些食物完全囊括。如果分类本身无法囊括这些事物，就会造成用户寻找时的盲区，证明这种分类方式本身不合理。
假如用户去逛淘宝，想要找某物品，但是翻了很多分类，仍然找不到，这时大概率就不会再通过分类进行寻找了，而这种糟糕的体验，也会让用户对这个产品的分类变得很失望。
刚才说到，同一分类是围绕同一个属性的。但是，同一个事物，本身可以有很多种分类方式。而我们需要保证的是，事物在同一分类里的具有唯一性。
一首歌，如果按照语言体系维度进行划分，一般可以划分为华语、英语、日语等。还可以按照流派维度来划分，一般可以划分为电子、轻音乐、摇滚、说唱等。
我们对事物的认识方式是立体的，事物可以被按照不同维度进行不同分类也就不足为怪了。同一个事物，甚至同一个人，是可以有多种分类方式的。
说完分类的许多属性，我们聊聊在互联网产品中，用户会在什么场景下使用分类？我们又该如何设计分类功能？
首先，用户会在什么场景下使用分类？从产品层面，分类是便于人们查找某事物的一种方式，因为相对比较清晰、高效。
这里有个很关键的点，就是“查找”。也就是说，分类的使用场景，偏向于人们有相对明确的目的。用户的行为路径是有主动的查找需求。
互联网产品，查找某事物，最常见的方式是搜索，浏览，分类。而这几种方式都有不同点，分类侧重于“属性”区分。
大部分用户使用分类时，行为特点是相对主动的。此时用户未必有十分明确的目标，但大致知道想要什么。比如你想和朋友聚餐，不知道具体吃什么，这时候你打开了大众点评，你只知道要吃中餐，这时你可以在中餐的分类里去找适合你的店。
用户的目标如果十分清晰，则更适合直接搜索，因为这比起分类查找的路径更短也更高效。
总结一下，我们要设计分类功能，需要从用户的角度来观察分类这件事情。：
· 用户主要的行为模式：人找内容。
· 有目标但不够明确。
我们需要先了解分类的细分层级，分类的层级大部分不超过 4 层，但会因不同产品的定义不同而有所区别。
一般来说，第一层是颗粒度相对较大的，接下来会层层在上一层的基础上细化。
以京东的分类为例：
第一层：奢侈品，箱包，手机等；
第二层：手机包含：热门品牌、手机类型、运营商、手机配件；
第三层：热门品牌包含：苹果、华为、OPPO、VIVO、小米等；
第四层：苹果手机包含：iPhone 12、iPhone 11等；
最少的层级是两层，比如垃圾分类：
第一层：可回收垃圾、干垃圾、湿垃圾、有害垃圾；
第二层：具体的垃圾物品。
就体验层面而言，建议分类层级避免超过 3、4 层，尽管本身可能会提升细分度，便于用户查找。但由于分类方式本身必须与用户的理解相契合，如果太多层分类，用户需要思考目标内容在哪一分类。经过几层判断后，才能找到目标内容，这对于用户的理解成本是比较高的。
此外，太多层级不利于用户在不够熟悉分类方式时快速了解某分类下的具体事物。如果用户对分类的划分方式理解错误，就需要返回继续查找，效率低、使用门槛高。
当然也不能盲目追求尽可能短的分类层级。两个层级可能无法满足查找需求，因为内容量庞大，所以还需要更多的过滤，需要依据产品类型而定。
由于目前许多产品都发展到相对成熟的状态，所以设计分类功能时，一般不需要对分类方式再进行划分，主要原因是相同类型的产品，分类方式大同小异。用户的理解习惯上，对于某事物的分类也有基本的认知。现在设计分类功能，主要是对页面交互及视觉层级进行重新设计和调整。
我们会梳理常见的分类交互框架，从分类入口、页面布局等层面可以看到产品中分类功能的定位强弱。这里列举的分类形式，会根据产品的主功能进行阐述。比如电商类就是商品分类、旅游类就是地点分类等。
以京东 App 为例，京东把分类功能作为一个主要的页面模块。分类 tab 占据了 App 的第 2 个底部 tab。
使用京东的用户，购买的目的性相对较强，京东主打的就是自营正品和快递速度，商品与淘宝相比会少很多，但依然很全。用户习惯上，“逛”的属性没有淘宝那么强。首页以功能区+信息流为主，偏向于商品分发+逛信息流，而分类功能则主要满足相对明确目的用户需求。
京东分类页左侧为一级分类，右侧为二、三级分类。侧边导航将分类竖排的最大优点是能够充分利用屏幕空间，提升分类类型的展示效率。适用于分类类型多、分类层级多的场景。右侧页面信息灵活性较高，可以配置运营位，如放置运营 Banner ，且支持左右滑动 Banner 。下方一般放置二、三级分类。
右侧页面滑动时，顶部有辅助查找二、三级分类的导航分类标签，便于用户快速查找：
切换一级分类：这种框架切换分类的方式主要有两种：1、点击左侧导航栏进行切换；2、向上滑动右侧页面进行切换。用户习惯上，第 1 种方式会更高效，而第 2 种切换方式会更自然，更符合手势操作。
以【推荐分类】为例，右侧【常用分类、专场推荐、热门分类】都是归属于【推荐分类】的。为了便于用户更好区分页面分类层级，页面向上滑动时，通常会设计继续上拉切换的提示。目的是提醒用户，该部分已经滑动到底了，继续上滑会切换到下一部分，明确区分不同分类。
上滑的另外一种模式，以宜家为例，宜家聚焦于家居用品，分类类目没有大型电商 App 那么多。左侧是一级导航【灯具照明、装饰品等】，右侧分类标题与左侧导航一一对应，并且分类之间无明确的页面分隔区分，所以滑动时无需设计切换到下一部分的提示。
以上讲的，右侧页面均是二、三级分类入口，并不是具体的。分类层级或类型少的情况下，右侧可以尝试放置具体内容，比如华为应用市场的处理形式。
需要注意：
1、左侧导航占据了屏幕纵向的固定位置，从而缩减了页面宽度。
2、由于层级多，左右侧均是分类入口，用户无法在页面直接看到具体商品/内容。在电商产品上，用户容易区分不同分类类目下是什么商品。但可能在某些 App 上，用户未必清晰所要寻找的内容在哪一分类类目下，可能造成用户流失。
3、如果没有具体的内容呈现，对于内容、商品等分发效率也存在影响。
顶部导航型的优点是将多级分类与具体内容结合在一个页面，可通过点击或者滑动切换不同分类，将触达具体内容的路径尽可能减少，提升具体内容的曝光。
以掌阅 App 为例：最高层为一级分类，可滑动。第二层是二级分类，更精准分类挑选。第三层导航偏向于筛选。第四层为具体内容，用户无需通过页面跳转就能查看。这种设计特点很明显：内容曝光 > 分类效率。由于一级分类不多，可以通过左右滑动查看，避免浪费页面空间。二级分类类型多，采用折叠的形式将分类收起，点击可以展开更多二级分类。
显而易见的，多层分类在顶部排列，视觉效果并不佳。默认状态下，占用页面顶部的空间。这种结构，在设计时为了能够节省页面空间，二、三级导航会伴随用户向上滑动的手势折叠，提升内容的曝光效率。用户在滑动场景下，会更聚焦于页面具体内容而非导航，所以折叠的设计比较巧妙。
这种设计由于具体内容曝光的效率高，受到许多产品的青睐，适合于资讯类、内容类等产品。比如微博首页，微博侧重于内容的主动推荐，所以将分类弱化为一行导航栏，页面主体为具体内容推荐。用户浏览的内容有相对固定的倾向，比如会喜欢看综艺、社会、美妆等内容，并没有很强的寻找不同分类的诉求。
若用户想要设置常用的分类频道，可点击【+】展开，查看常用频道。由于频道比较多，而横滑 Tab 左右滑动的效率较低，所以微博选择了展示部分常用频道。如果用户想查看更多频道，还能在展开的页面里进行配置。这种设计为分类功能的设计带来了更多自定义性。
知乎的处理逻辑与微博一致：
淘宝的分类相比于一般电商类的产品，会比较特别，常见的电商类产品的分类模式和上面介绍的京东 App 比较相似。但淘宝已经往全面信息流化的方向发展，为了推动用户在淘宝中“逛街”，甚至连分类都已经往信息流化的方向发展。
淘宝的分类功能正在弱化，不像京东、苏宁占据着底部第 2 个 tab 的位置，而是在首屏功能区的最后一位。点击后，也不再是常规的侧边导航，而是强化商品外显。
淘宝分类页除了上方的一、二级分类，下方都是商品推荐，向上滑动就是瀑布流，增强商品而弱化分类效率。
如果用户想看其他分类，可以通过左右滑动切换。如果希望查看更多分类，需点开旁边的”更多“按钮，通过”更多“按钮进入的页面，侧重于高效展示分类。淘宝有信心这么做，一部分原因可能基于对算法推荐的信心，我发现不同手机看到的分类顺序并不一致。
以 B 站为例，B 站的分区页面的设计形式为展示番剧、国剧、放映等所有一级导航，而将细分层级隐藏到下一级页面。
这种设计方式适合一级分类类型很多，且重点在于高效呈现这些分类类型的场景。二级页面聚焦于具体的内容，可以避免将一、二级分类堆叠在一个页面，满足用户对查找分类的效率的要求，避免过载的信息量使页面变得复杂。但显而易见的，这种结构不利于用户在当前页面直接看到下一层级内容。
App store 整体逻辑与 B 站一致，区别在于排列方式为列表型排列。
vivo 应用商店也是聚焦型分类，但是会把二级分类呈现出来，与侧边导航型分类很相似，区别在于这里是整列表滑动。
前面讲到，分类是具有多种维度的。以“好好住”为例，有居室、面积、风格、预算、特色等维度。
上面“好好住”的几个维度之间，没有上下层级之分，均属于同一层级，所以层级是并列而非递进的，这种情况更适合采用筛选的处理形式。同样的，由于顶部筛选类型多，占据过多的页面空间，当页面上滑后，筛选可折叠以节省页面空间，同时更聚焦与具体内容。
设计分类功能，要先明确分类的维度，以及用户是否容易理解，避免造成与用户认知习惯相冲突从而影响功能使用的情况。
整体上，通过分类功能找目标内容的路径应该避免太长，因为这会影响到内容曝光效率及用户对分类之下的具体内容的感知。
分类本身是一种信息组织与呈现方式，设计时需要对产品信息本身有足够理解，才能有针对性地思考交互框架。分类功能的交互框架多样，每种都有优点和缺点，需要根据产品定位及诉求（优先展示分类，还是优先展示具体内容）采用适合的交互形式。
需要注意的是，有的产品的主功能甚至没有很明确的分类，比如淘票票，定位是买电影票，而人们看的电影具有很强的时效性，能不能看到电影几乎完全取决于电影何时上映，重点更侧重于向用户推荐最近的电影。
以上分析了分类功能、罗列了比较常见的分类功能设计形式，希望能帮助到各位。
文章来源：站酷 作者：热风_
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
一个你肯定亲身经历过的场景：白天你在淘宝上面搜了笔记本电脑，然后晚上在刷抖音的时候，就刷到了该笔记本电脑的相关广告。
你或许会惊讶：WHAT？难道我的手机是被监控了么？当然不是的，因为监控是违法的。这只是一种技术手段，其专业名词叫做：重定向广告！今天我们就来探究一下其中的奥秘。
想要研究其神，我们得先了解其形。
其实上面，我们已经见过重定向广告的庐山真面目了。我们先提一个概念，你品，你细品：重定向广告又被称作访客找回广告、再营销广告、回头客广告等。
品完了，我们继续往下看。重定向广告的形态分为两种：
1. 搜过内容 A，广告继续推送 A，目标一个字：买！
这是重定向广告的第一层次。
就是我们上面所说的：你在淘宝搜了笔记本，然后晚上刷抖音的时候，就继续给你推送该笔记本的广告。既然你搜索笔记本了，那肯定就是对笔记本有需求的。可能当时是由于某种原因，比如笔记价格或者样式什么的，你在犹豫。然后当这个内容再次出现在你面前的时候，你很容易一激动就下了单，一激动就付了钱~
但值得注意的是，广告一定要克制，最佳的用户体验是：用户感觉不到其存在，对用户起到的只是一个引导的作用！据 GoogleAdwords 提供的数据，在 30 天内为同一个用户展示 7~10 次广告的转化效果最好，做到这个程度的广告收益可以达到三倍以上。
2. 搜过内容 a，广告推送相关 b，目标三个字：买买买！
这是重定向广告的第二层次。
我手贱，在网上搜了棺材板，之后就收到了骨灰盒的相关广告推送。之所以是第二层次，就是因为，这里需要算法工程师设计一个算法模型，根据用户自身的行为数据，以及相关的大数据，推测出来这个相关的 b，到底是什么。
最著名的就是沃尔玛啤酒与尿不湿的经典营销理论：
“男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。”其实这个算法的核心原理，也很简单，我们可以再举一个互联网的段子，你一听就明白咋回事了。
女：“老公，我想买一个包包，才一万块钱~”
男：“好的，没问题！不过我觉得，买个一万块的包包不太够，你还得再买一身三万块的衣服，不然凸显不出来这个包包的气质，再让别人以为是山寨的就麻烦了；这样的话，我们还得买辆车，怎么着也得宝马奥迪吧，不然你这整个人的气质就衬托不出来了；嗯，我们还得换个大房子，就整个别墅吧，带游泳池的那种，不然跟包包、衣服、车子不匹配；这样算的话，我得先去挣 500W，你先等等，我挣够了钱，咱们就去买！”
女：“……”
这个段子，体现的是通过经验主义找到 b，而现在是一个数据主义的时代，一定要有数据的客观依据，才能客观准确地找到 b。但殊途同归，其核心原理是一样一样的~
这几天经过查阅大量的资料，以及跟小伙伴们进行沟通探讨，终于对重定向广告的原理，有了初步认知。这里先感谢给我提供支持的各位老铁。
首先呢，一个完美的重定向广告，理论上应该分为三个步骤：
我们还是拿笔记本电脑的场景来举例子吧~
首先我们要达成一样共识：我们没有必要给所有搜索过笔记本的用户都发广告。就比如有些用户只是误触点击了一下笔记本的内容，然后立马就又关掉了，那么就没有必要给这类用户发广告，因为就算是发了，大概率也是没有下文的，纯粹浪费广告费。所以说，重定向广告要做的第一件事，就是判定这个用户的意向程度，找到那些精准的用户，再给他们发广告，以寻求最高的 ROI（投入产出比）。
意向度的判定，就需要依靠埋点技术了：根据埋点，可以追踪到用户的行为记录，然后再设计一个意向度判定的逻辑，就 ok 了。
常见的判定依据如下：
在网页上停留超过 X 分钟；
在网页上访问超过 X 个页面；
已访问结账页面，但未进行交易；
与网页内容互动过，但未消费；
曾多次访问过网站，但未进行消费；
第一步找到了那些对笔记本感兴趣的用户，然后我们的目的，是给他们发广告，引导其消费对吧。那么第二步，也是最关键的一步，我们得知道，这些感兴趣的用户，到底是“谁”吧！这里需要依靠的是 IP 追踪技术：只要用户去淘宝搜索笔记本了，那么他必然会留下一个 IP 地址。我们通过 IP 追踪技术，首先可以追踪其使用场景~
To B 场景：
有一定的概率，可以追踪到这个 IP 地址，是某个企业使用的。为什么说是一定概率呢？因为不可能有一家商业公司，拥有所有的 IP 数据，你们懂得…追踪到企业之后呢，可以进一步追踪该企业在网络上面留下的公开联系方式，比如公司法人姓名、电话、邮箱等等。这方面可以跟第三方公司合作，例如企查查，付费调取他们的 API 接口进行查询。
这种具体的联系方式都有了，那么发广告自然也就不是问题~
To C 场景：
我们先要明确一点，对于个人来说，无论如何都是追踪不到其姓名、电话、邮箱这些信息的，因为违反隐私保护法。
但我们可以通过 IP 追踪技术，追踪到这个 IP 地址，是属于某个城市，更精准一些的话，可以追踪到是某个街道，甚至是某个小区。这样的话，也是有助于我们做进一步的广告策略的。
比如我们可以追踪到，搜索这些笔记本电脑的人，大部分都来自于某几个城市的某些街道，那我们是不是可以重点向这几个区域做广告投放了？
但这些似乎还不足以支撑我们精准地发重定向广告到个人，达到最大的 RIO。想要精准地找到某个人，还需要借助两样东西：
cookie
简单来说，就是我们在使用浏览器时，存储在我们本地客户端的文本文件，就是下面这些玩意…
那么 cookie 可以存储一些什么呢？
首先，用户的行为记录是可以存的，就和我们上面埋点所记录的那些类似；然后还可以记录一些特征数据，例如使用的 Web 浏览器、操作系统、屏幕分辨率、时区、语言、插件、字体等。
有了这两样东西，大概率就可以证明，张三是张三了。
imei 值
如果用户是使用手机来进行搜索的，那么这个时候就需要请出另外一个大咖“imei 值”了。imei 值又是个啥东西呢？简单来说，就是手机的身份证！有了身份证，那么找到这个手机，并给他发广告。但值得注意的是，imei 值可没有那么好获取。如果用户只是用手机搜索了浏览器，比如你们的官网商城，那么这个时候是获取不到 imei 值的。必须是用户在你们的 APP 上面进行操作，并且呢，在使用 APP 的时候，同意了一大堆权限，这个时候才能读取到用户的硬件信息，进而获取到 imei 值。
最后一步，那就是如何发广告召回啦。这一步就简单啦，找到那些广告平台，例如百度、头条、腾讯、广告联盟等等，跟他们谈价钱就完事了。谈好了价格，那么在这些平台上面的广告位，就能够变成笔记本电脑的广告啦。（例如在抖音上面划拉几条，就看到笔记本电脑的广告了）
这里也提醒一下，并不是所有的广告平台，都有重定向广告业务的，想要发重定向广告，可以搜索“DSP 广告”几个关键字试试。
最后呢，还有一点点小问题，怎样能够使整个过程自动化呢？其实也很简单，这就需要广告平台，在我们的 Web 端的官网商城，或者 APP 上面部署一套 SDK 代码，意义呢，就是读取前面我们所说的，判定信息以及识别信息。再直白一点的话，那就是双方约定一个数据接口，实现这些数据互通，这样就能够实现自动发广告啦。
重定向广告存在的意义是什么呢？其实上面我们已经提到过了：很简单，这种广告的 ROI（投入产出比）最高！
每个公司的数字营销人员都有着基本的岗位职责：他们必须评估和优化他们的努力（广告投放费用），以实现增加销售的目标，他们必须证明他们的投入能够带来积极的回报。于是数字营销人员总在寻求最新的技术来帮助他们达成目标。在经过曲折的广告投放尝试后，最终，重定向广告出现了。让我们一起来看一个故事：
重定向广告故事
我在卖 ebay 一种针对新生婴儿的纯天然洗发水，我需要投放广告来倒流到我的 ebay 商品页。
yahoo：
最早我的投放策略是把我的广告放到 yahoo 的首页上去。然后我发现一天下来，yahoo 花掉了我巨额的广告预算却只给我带来了非常少量的点击——1000个人看了只有1个人点击了我的广告。没错，大部分上yahoo首页的人都不会对一款婴儿洗发水感兴趣的。
Ad-Network：
接下来我要考虑优化我的投放策略，于是我想到了 Ad-Network：他们帮我把广告投放给了那些和他们有合作的母婴类网站上去，效果好多了，很显然上母婴网站的人们会对我的产品感兴趣，1000 个人有 10 个人点击了我的广告。
精准定向（targeting）：
但是能不能做到更好呢？接下来一家做精准定向（targeting）广告的服务商找到了我，告诉我们他们能够直接把广告推送给那些刚刚生了北鼻的妈妈们，于是我选了这家 vendor 而他们给我的答卷是 1000 个新妈咪有 100 个对我的天然婴儿洗发水感兴趣（她们点击了，还有很多最后选择了购买）。
重定向（retargeting vendor）：
好吧，作为一个挑剔的广告主我觉得这还不够，我说，能不能把我所有的媒介预算都花在刀刃上。这时候一家 retargeting vendor 出现了，他们说，交给我们吧，你所有的广告都只会出现在那些刚刚试图找过你的新生婴儿纯天然洗发水的用户——我们不管他是一个人还是一条狗，但cookie显示那位用户确实在找类似的产品。那么对我来说，最后一个方案确实非常有吸引力。
我们可以看到重定向广告能够更精准，可以实现对目标消费者进行一对一的营销效果。而传统的展示广告只能是粗放型大面积的曝光（如对所有网站访问者随机展示广告）。由于不能对准确的目标消费者进行广告传播，可以说在早期的展示广告中，大量广告展示都是无价值的，也就是被浪费掉了。
重定向广告从性质上来说是效果广告，是要对交易额负责的；那么与之对应的，还有一种广告叫做定向广告，其性质是品牌广告，这类广告的指标是新用户数。
重定向广告，在营销的环节的里面，是属于“召回”。
也就是说，这些用户，必须是通过某些途径访问了我们的官网商城或者是 APP。但这个过程只能是被动等待啊，如果访问我们官网商城或者 APP 的人少得可怜该怎么办呢？
那么这就涉及到营销的另外一个环节了，那就是“拓新”。拓新环节通常发的都是定向广告，这种广告只是为了拓展品牌的知名度，而对于最终的交易，并不做要求。这种也很常见，就比如我们在看《王牌对王牌》的节目中，天天听他们介绍“vivo x60”的手机，也没有任何购买链接，但这个手机的品牌，却被大众所熟知了。
不管是重定向广告，还是定向广告，在整个营销的过程中，都是获客环节的重要手段。前段时间我们研究过 B 端企业营销困局的破解之道——精准营销。
在这里，我们再来做一下延伸思考，想要解决企业获客成本高的问题该怎么办呢？
下面这张图供参考：
稍微解释一下：
张三搜索了我们的产品内容，并且留下了联系方式等信息，那么这种用户肯定是最精准的用户啦，让销售团队直接跟进；
既然张三是精准用户，那么我们能不能找到一群跟张三差不多的人，进行“拓新”的操作呢？于是可以搜集到的张三的特征，给到这些第三方广告平台，找到跟张三有着类似特征的李四们，给他们发品牌广告，进行拓新。
注：我们前面也提了，to c 场景，直接找到联系方式，是违反隐私保护法的。但巧就巧在，我们虽然不能直接获取联系方式，但却可以间接地利用这些数据，也就是给他们发广告~
商业创造利润的秘密，其实很简单，一言以概之，就是让我们的产品，有更多的“访客”，并且将这些“访客”变成“顾客”，将购买意愿和购买能力变成购买现实。
但纸上得来终觉浅，精准营销何其难。这条道路，已经走了很久，但也只是迈出了一小步，接下来，依旧有很长的道路要走~
文章来源：优设 作者：晓庄同学产品笔记
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
当你拿到一份 PRD 需求文档 时，你在想什么？
好像所有字都认识，怎么放在一起变成最熟悉的陌生词？
好像对方在侃侃而谈，而你只是用微笑来表达那不知所措的尴尬？
还是，一目十行，了然于心，拿出你的看家本领，迎面而上！
……
看过形形色色的 PRD 文档，有纯文字版的，全篇找不到一张图片，估计担心会影响设计师创意无限的大脑发挥；也有看过图文结合的淋漓尽致的 PRD 文档，甚至有直接上手 sketch 的，原型都画好了；当然也有直接丢给你一张图，让你照着做的…
所以，面对这些不同特点的 PRD 文档，设计师该从哪里开始呢？这真是一个好问题，期待这篇分享能助你拨开迷雾。
需求分析，直白的说，就是要找出二个 W 一个 H：
一个需求，从用户需求到产品需求，再到产品功能，当中会经历一个可长可短的过程。不管这个时间如何计算，无可避免的是，它一定会消耗资源。而需求分析的进行，可以在一定程度上避免资源的浪费。
1. 识别伪需求，挖掘真需求
分析需求的过程中，需要去了解需求的背景，用户真实的诉求是什么。很多时候，“所谓需求”，是用户装饰后的“解决方案”。大部分的用户是用他“已知的事物”来阐述“未知或难以描述的事物。
2. 是否符合产品定位？产品目标？目标用户？
存在即合理，所以并没有所谓真正“无理的需求”，而是这个需求，是不是和你的产品是对齐的，再好的锅，它也需要一个合适的盖。需求也是同理，只有当需求与产品定位、目标以及目标用户是一致时，才能让产品发挥最大的价值，比如当初的来往和现在的钉钉。
3. 需求的价值
需求或许不一定有价格，需求必有其价值，不然它就是一个无意义的需求。当用户提出一个需求时，必有其想要表达或想获得某种东西，即使它可能很微小。
4. 是否有更好的解决方案
不只是用户会提出装饰后的”需求“，PM/PD 同样也会。这很正常，人都会基于自己的自身环境，受教育程度，对事物提出自己的看法以及他认为好的解决方案。
但对设计师来说 ，需要多走一里，向前一步，看看有没有更好的解决方案。而更好的方案，需要设计师更透彻的了解需求。当然这不是硬性要求，只是要考虑多种的可能性。
比起要了解你接到的需求，先了解你的产品，是一件很有必要的事情。需求只是产品的某个部分，要先把握全局，才能更好设计。不然，很容易一叶障目，错误评估需求。
或者应该说，对产品进行任何改动或优化，都要基于对产品认识上进行的。
需求分析时，设计师要了解到，需求提出者、需求来源、需求背景、目标用户、解决问题、产品方案、产品目标，以及分析后整体需求的优先级。
1. 需求提出者
PM/PD，偏业务类需求 —— 产品需求
设计师大部分的需求来源，都是来自 PM/PD， 而这类需求基本上经过了 PM/PD 的过滤，并且比较偏向商业业务方向
产品用户 —— 用户需求
用户的吐槽、建议、反馈，用户从自身出发，提出希望被满足的功能
设计师，偏体验交互类需求 —— 设计驱动的需求
设计师通过设计走查，主动与用户沟通和用户调研等方式，获取得到的需求
BOSS 层需求 —— 老板需求
这是特殊的需求，充满机会与陷阱。
这里是四类比较典型的需求提出者，不同的提出者对需求的着重点会有不同。
2. 需求来源
需求的来源，其实是多面的，和产品的目标用户息息相关。目标用户在哪，需求就会在哪产生。了解需求的来源，也有助于需求的评估，后期如果需要做用户研究，也能对此提供帮助。
3. 需求背景
需求背景，是需求产生的环境，比如用户是在什么情况下遇到问题，使用场景是什么，用户路径是什么
了解用户碰到的痛点和痒点是什么，如果有可能，可能自己去走一遍用户的使用路径，亲身体验用户碰到的问题。有些时候当你真正痛过了，你才会知道这真的是一个坑。
4. 目标用户是谁
需求所服务的目标用户是谁，这很重要。遇到问题是目标用户，还是边缘用户，是大部分用户的诉求，还是一小部分用户的诉求
需求的目标用户需要与产品的目标用户对齐，不然可能这个需求不错，但却是其他产品的需求，与产品不对口
特别是产品本身涉及多角色的用户，比如 B 端中台的产品。所以，明确服务的目标用户是谁，可以更准确去对焦需求，对症下药，方可药到病除，不然可能是药到命除…
5. 解决问题
需求解决了什么问题，这是一个要问的问题。当你花了时间在讨论需求是什么时，但是如果需求并没有解决用户的根本问题，其实就是在浪费时间 。
解决什么问题，是需求的价值所在。很多时候，做了很多需求，其实不一定真的了解需求本身是为了解决什么问题，而这种不了解会让设计师对需求的了解是停在浅水区。
6. 产品方案
当你接到需求的情况下，一般也会接收到提出者的解决方案。这时，要去验证产品方案能否有效解决用户的问题，这与上一步「解决问题」是一个相互验证的关系。
产品的方案，不等于设计方案。不要对产品方案照搬，最后只做了界面的美化者，设计师要更深度去考虑整体产品的交互、体验以及用户心智。条条到路通罗马，天无绝人之路，你要记得转弯。
7. 产品目标
需求完成后，期待是会达到什么样的目标呢。这个目标与产品目标是一致的吗？
解决问题、产品方案、产品目标，这三者是存在强相关的关系，并且互相影响。
需求分析是不可跳过的一环，打开 Sketch 之前，设计师需要的是理清需求，找出疑惑点，你疑惑的地方，用户可能同样会遇到，如果设计师不清楚，也请不要将这样不清不楚的设计呈现给用户。
文章来源：优设 作者：箴盐设计
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
在AE的窗口中打开“效果和预设”面板，所有和文字有关的效果都在动画预设中的Text文件夹内，共十七种动效类型
将动效预设拖动到对象上，即可应用动效。
十七种类型分别为：3D文字动效、入场动效、离场动效、模糊动效、曲线动效、表达式动效、填充与描边动效、图形动效、亮度与透明度动效、机械化动效、多样化动效、多行文案动效、拟态化动效、路径动效、旋转动效、缩放动效以及字间距动效。
有些效果可以相互叠加组合，理论上我们能做出成百上千种不同的效果。
文章来源：UI设计 作者：设计师深海
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最近公司在梳理整个产品在用户体验层面上可优化的问题，然后汇总整合。公司的交互专家就提出可以利用尼尔森可用性原则来将所以问题归类，进行整合。
What？尼尔森可用性原则是什么这么厉害？虽然之前也有听到过这个原则，但是具体的内容并不是很熟悉，于是打开百度开始搜索……
尼尔森（Jakob Nielsen）是一位人机交互学博士，于1995年1月1日发表了「十大可用性原则」。十大可用性原则分别为：状态可见、匹配现实、用户可控、一致性、认知易取、防错、高效灵活、优美且简约、容错、人性化帮助。
十大可用性原则既可以用来指导Web端，也可以指导移动端，当然其他涉及交互的场景也同样适用。
知道了这些基本信息之后，也看了一些其他大佬对可用性原则的理解和感悟的文章，接下来我自己罗列一些具体案例来帮助理解和记忆这些原则。
系统应该在适当的时间给与合适的反馈，以此让用户了解正在发生的事情。
个人理解：产品应该清楚地告诉用户任务当前的状态、流程进度。
案例：
「状态加载」是最简单的状态可见的展示，告诉用户当前是加载状态，让用户在等待过程中不会焦虑
「未读提示」让用户知道有需要了解的信息还是未读状态，让用户可以及时了解
「更新提示」在视频、阅读、电台等产品中会用的比较多，让用户实时了解更新状态
外卖配送信息、快递物流信息的显示也是状态可见的一种
「操作提示」可以帮助用户知道自己已经操作成功，并且在有效进行中
系统应该说用户习惯的语言，比如：用户熟悉的单词、短语和概念，而不是系统导向的术语。遵循现实世界的约定，使信息以自然且合乎逻辑的顺序出现。
个人理解：产品的文案提示应该是用户熟悉的语言，设计风格应该符合目标用户的喜好，信息的呈现尽量贴近真实世界。
案例：
「特有风格」在二次元、金融产品、某类人群专用产品等会表现的更突出，特有的设计风格和专业的术语会让用户对产品更有信赖感
「模拟现实」在运动软件、AR游戏中比较常见，让用户更有真实感
当用户错误地选择了的某个功能后，系统需要提供一个明确的「紧急出口」，来让用户离开其不想要的状态，而且无需额外的对话框，支持撤销和重做。
个人理解：当用户误操作之后，可以有撤销重做的选择，可以后悔。
案例：
「返回、关闭」就是最常见的让用户可控制的按钮
「撤回」某些聊天软件的几分钟内信息可撤回并且支持重新编辑
我们不应当让用户去怀疑不同的语句、状态或操作是否在表达同一件事。设计需遵循平台的惯例。
个人理解：同一个产品需要统一的设计规范，同类型的产品也应该遵循基本的用户习惯。
案例：
「规范统一」是指风格统一、交互统一、视觉统一
「同类型统一」可以让用户在使用过程中更加方便，没有压力
PS：网易云音乐和QQ音乐的操作有些不一致，切换使用会稍微不习惯
通过将对象、操作和选项进行可视化，最大限度地减轻用户的记忆负担。用户不需要记住对话框中某一部分到另一部分的信息。系统操作的指示信息需要易于被用户发现和获取。
个人理解：就是把需要记忆的信息呈现出来，让用户直接确认就行。
案例：
「历史记录」保留用户的查看和搜索信息，方便用户后续查看
「关键信息」在购物车中的显示非常重要，可以方便用户直接确认下单
「观看记录」在读书、视频类的产品中非常重要，不需要用户去记忆上次看到的节点
文章来源：UI设计 作者：IAM苍苍君
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
移动互联网的迅速崛起，让移动网页，移动客户端越来越重要，客户端的页面设计也是一门很大的学问。科技迅速发展的今手机屏幕的尺寸越来越放大化，但却始终 很有限，因此，在APP的界面设计中，精简是一贯的准则。这里所说的精简并不是内容上尽可能的少量，而是要注重重点的表达。在视觉上也要遵循用户的视觉逻 辑，用户看着顺眼了，才会真正的喜欢。
接下来为大家分享六款精美的app UI设计案例：
蓝蓝设计(北京兰亭妙微科技有限公司）是一家专注而深入的UI设计公司，公司对UI设计的追求一向很高，致力于为卓越的国内外企业提供卓越的手机 ui设计、软件界面设计、网站设计，用户研究、交互设计等服务。
--手机appUI设计--
日本屋文具大赏，又被誉为“文具界的奥斯卡”。从2013年开始，文具大赏今年已经有9届了，每年都在二、三月公布，想在开学季购置文具的小伙伴，千万别错过！
据说，今年的大赏由11位评委参与，他们对参选文具的设计、功能和想法等方面进行打分，共选出40个文具，分别有特等奖、设计奖、功能奖、创意奖。
下面，数艺君带着大家一起来看看吧！（注意捂好钱包）
特等奖
吴竹吸墨空笔
今年获得全场大奖的是吴竹吸墨空笔。这是一支不带墨水的空笔，被称作“彩墨神器”！
整套由四个部分组成：空的笔杆，吸墨水的内芯、笔栓、小贴纸（可以把你制作的墨水涂上去，贴在笔杆上用于区分）。
上墨水的操作非常简单，海绵内芯拆出来，插进墨水里，吸到80%左右再装回笔壳，搞定！
对，除了墨以外，其他所有的东西都有，你可以用内芯吸附上任何喜欢的颜料、墨水，然后你就有了一支自定义的笔。
功能奖
回转印章机
回转印章机也是一个很神奇的产品，可以帮助那些不擅长绘画的朋友印出可爱的图案。
有很多个图案可以选，选完就直接印在纸上，跟手写的简直一模一样，是喜欢做手账的手残党的福音！
印章使用的颜料是油性的，可以拿一支水性笔给图案上色，不用担心颜色混在一起。来看看上色的效果吧，反正不会做手账的数艺君也心动得不行了！
最关键是，可爱俏皮的图案特别多，据说有上百种文字、图案，应用场景广，可以左滑下方图片看看哦~
创意奖
便携便利贴
这款便携便利贴从外观上就担得起创意奖这个头衔了！数艺君第一反应还以为是一支笔，没想到竟然是便利贴！
这款便利贴的创意在于，把一本一本的便利贴变成了卷轴。而且，在硬壳卷轴的保护下，便利贴还不容易破损。
一管里面有两个卷轴哈，就是说可以装两种便利贴，如图，一种红的一种白的。
使用起来也很方便，把便利贴卷轴从保护壳里抽出来，拉出一截，撕下来，就可以贴上做笔记了。
还有一个贴心的设计点就是，这个便利贴中间70%的部分是有粘性的，两边边缘没有粘性。这样就可以拿着两边没有粘性的地方，对准了位置再贴。
种类也很多，共有12种便利贴，有6种搭配供选择，看这个效果，还挺实用的~
设计奖
双层透明笔盒
虽然说透明笔盒已经不是第一次出现，但这款笔盒的特色在于外层是透明，里边放置了一个布袋，更便于收纳了。
相信很多小伙伴，都曾被透明笔袋“一目了然”的功能吸引到，但大部分透明笔袋很难做到分层归类。而这款透明笔盒就将以上两点都兼顾到位了。
便签奖
可剥离荧光贴
这款便利贴从外观上特别是涂改带，但功能上完美解决了荧光笔标记笔记时，画错的尴尬问题。
半透明的荧光贴纸，可以撕下来贴在书上的重点知识处，觉得不合适，或者复习完毕后，还可以不留痕迹地撕下来，图书又恢复了崭新的状态。
不想在图书上写字，也可以写在这个半透明的便利贴上~再也不用担心在书上写错别字啦！
办公文具奖
TEAM-DEMI 文具套装
这套文具包装沿袭了极简风，纯色的小盒子中，包括剪刀、胶带、订书机、美工刀、胶水、直尺、卷尺以及SIM卡取卡针。
配合磁吸设计，包装盒可以作为收纳盒，收纳文具时做到完美嵌入，这种设计真让人难以拒绝，自用和送人都很有档次。
橡皮奖
多边形橡皮
本次大赏中，造型最“古怪”的产品莫过于这款多边形橡皮了。它以折纸艺术为灵感，配合3D技术，造就了多边形橡皮。
橡皮共有45个尖角，使用完一个角之后，会产生新的一角。一块橡皮都花了这么新奇的技术，不愧能获得这一单项奖。
在官方发布的视频中，这块橡皮可以擦除单词中的字母。因此，从功能上来说，这款橡皮更适合那些铅笔绘画等精细作业的人使用。
文章来源：UI设计 作者：数艺设
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
2019-2021作品集展示
转自：站酷
作者：Infinity1
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
蓝蓝设计的小编 http://www.lanlanwork.com
