①什么是IOC
②IOC設計的發展方向
③IOC設計工具（BI類設計工具）
④IOC的應用場景
以上不展開闡述，不理解的朋友可自行關鍵詞搜索，我們就應用層面發散一下；
數據指標--指揮調度--數字孿生--設備監測--設備控制--事件感知--配置中心
相信設計同學或產品同學，或多或少都有接觸可視化領域。比如B端后臺常使用到一些統計圖表、比如用研分析或者市場分析也常常用到這類圖形來表達。
而涉及B端可視化，有一個不可忽視的詞就是“智慧”
智慧到底是什么，有人會告訴你，以前是數字化時代和智能化時代，現在已經開始進入到智慧化時代。但你要具體問智慧化和數字化有什么區別，大多數人會支支吾吾給你一個抽象的概念。
人尚且不能詮釋智慧，又怎么去創造智慧呢？
所謂的智慧城市、智慧園區、智慧社區、智慧校園、智慧交通、智慧安防，甚至智慧殯葬。
扒開外衣，它真的智慧嗎？
到底什么是智慧？百科告訴你：
“ 智慧是生命所具有的基于生理和心理器官的一種高級創造思維能力，包含對自然與人文的感知、記憶、理解、分析、判斷、升華等所有能力。智慧與智力不同，智慧表達智力器官的綜合終極功能，與“形而上之道”有異曲同工之處；智力則謂“形而下之器”，是生命的一部分技能。
在我們的日常生活中，智慧體現為更好地解決問題的能力。
通常，我們設計可視化大屏都容易被局限在平面空間中
“這個屏就這么大，你還想要什么？”
要提升可視化，首先就要打破面板大小的局限性，
理解并以其他形式滿足合理的數據穿透需求
如：
“
這個餅圖告訴我未處理的還有8個工單，到底是哪8個工單，
誰在處理，處理停留時長多久了？，
你就告訴我沒處理完，能輔助我決策什么？
”
數據的穿透面板可以有多種形式，以彈窗和面板的切換居多；
數據穿透后，也需能給到更詳細的信息輔助管理者決策，
但“決策”的動作如何做？
對講機？電話？或又是其他通訊工具？
不可質疑的是，確實很多情況，對講機更有效率
但信息化時代，有時為了痕跡留存，可以犧牲一些效率或嘗試融合；
這就迎來了大屏的功能性操作，工單指派、催辦、關閉、誤報等；
當然，想象空間還有很多，
如：未必客戶的操作臺就如同公安一樣分布著各類事件的值班人員，
未必不會出現臨時替班情況，如何通過大屏指導或指引不熟悉的人員處理事件？
處置預案或者叫處理建議，也許就是另一個亮點。
數據終究是數據，沒有物理世界的直觀感，
數字孿生即是這個時代最熱也最保溫的話題，比如最近大熱的概念元宇宙；
虛擬世界的映射我們見過太多，但大多是在游戲中，
如果要真正反映真實世界，技術空間依然很深。
打個最淺顯的比方，模型基于X、Y、Z軸坐標，而現實世界基于地理位置（GIS）,如何映射？
BIM（城市信息模型） 、GIS（地理信息系統）、IOT（物聯網）
關于孿生，路還很遠，但從幾何模型——數據模型——數據融合——動態孿生到自主孿生，我們已能看見光。
大家可以去瞅瞅51World，一家以克隆地球為愿景的數字孿生機構，雖然不知道他們能走多遠，但一定值得關注和祝福。
IOT物聯網？
傳統的可視化我們會羅列設備的信息列表、日志、報警事件，
但大多都是非技術人員無法理解的數據，產生不了價值，更不能輔助決策。
關于設備，我們要往實用層面多加考慮，在真實場景中找到應用價值，
比如監測設備的在離線狀態、故障事件、原因分析、設備開關控制等；
萬物互聯，未必不可能；
說到設備的故障事件，我們突然想到，傳統的故障是怎么發現的？
通過物管碼，定期巡檢，上報異常；
現在我們通過設備各項傳感器也能發現，這是設備，那人、車、消防，難道不行嗎？
人可能包括內部工作人員比如脫崗等事件，也包括外來人員的闖入等；
車可能包括超速、逆行、違停、僵尸車輛等；
現在的AI感知攝像，如執法攝像、車輛監測、熱成像攝像等，可以幫助我們感知大多常規事件。
除此之外呢，數據的比對可以分析出各類異常，當然，人工反饋也不可或缺。
數據差異多大算異常，什么時候告警，這些隨場景不同都可能截然不同，標準雖然重要，配置也不可沒有；
圖表的展示形式，是折線又或是柱狀，維度是區域又或是樓棟？，圖表的樣式和數據維度配置貌似讓人驚喜；
誰來看都展示一樣的數據？會否出現數據查看的需求不同？演示和使用的需求會否截然相反？
打個不恰當的比方：
使用時，更希望沒有告警；
演示時，更希望讓觀眾看到我們對告警事件的處理效率和大屏的智慧；
權限的配置值得深思；
文章來源：站酷 作者：互耕II乙方
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一：平鋪
平鋪：指的是將表單信息完整的排版在界面中。
無論是在B端還是C端設計中，平鋪的表單設計是最常見的，這樣的表單用戶可以一覽看全所有表單的信息（但是對于表單字段多且復雜的場景，平鋪也不能一覽所有）。所以對于平鋪的表單設計而言，一般是針對表單信息簡單且字段信息較少的情況，如果字段信息小于兩屏且字段信息強相關，那么我們可以選擇采用平鋪的表單設計方式。
例如：飛書的審批表單頁面設計就是采用平鋪的設計方式
表單的第二種設計方式是分組，分組的排版方式又可以細分為三種方式。分別是：折疊分組、區域分組、標題分組。下面分別介紹了三種分組的詳情。
01：折疊分組
折疊分組：指的是將表單信息分類顯示，通過點擊按鈕展開和收起表單的具體信息。
在B端設計中，會存在很多設置類表單設計，最常見的圖表數據和樣式外觀設置，對于一個圖表而言，會讓用戶自定義圖表的各種信息設置，并且需要在一個表單中顯示完整圖表設計所涉及到的范圍，所以大多數都會采用折疊分組的形式。
折疊分組用戶可以一眼看全表單所涉及到的大范圍，用戶鎖定某個標題范圍后，再展開去完善對應的具體表單信息，這樣用戶就可以不用在龐大的表單信息中去尋找自己需要完成的表單信息。折疊表單一般會包含一些默認的數值，用戶可不做調整，不調整也不會影響功能的使用。如果說表單信息需要用戶手動完整的填寫或者確認，那么最好不要選擇這種表單的設計方式。
例如：Grafana的自定義BI圖表設置信息就采用了折疊的表單形式
02：區域分組
區域分組：指的是將表單信息分類顯示，通過矩形背景劃分區域，形成小組表單信息。
在B端設計中，一些復雜的表單會通過區域分組的形式排版設計，可以將一個表單的信息通過信息的關聯關系劃分不同的區域形成小組信息，這樣有利于信息的歸類以及信息的填寫。用戶在看到復雜表單的時候不會被龐大的表單迷惑，可以更好的找到表單字段，也可以讓用戶填寫表單更有秩序、更清晰。區域分組的使用場景，一般也是針對復雜表單且具有強相關的信息關系。
例如：下面是我在工作中所運用的一個區域分組的表單設計方式。
03：標簽分組
標簽分組：指的是將表單信息分組標簽化，形成獨立的小表單信息，分為上下結構和左右結構。
上下結構
左右結構
復雜的表單可以采用區域分組的形式，還可以采用標簽分組的設計形式。標簽分組可以一眼看全所有分組大類信息，對于一個表單涉及到多種信息字段的情況，并且每個組的字段信息都是獨立的，不是強相關的，那么我們就可以采用標簽分組的形式。
標簽分組可以直接點擊標簽快速定位到想要查看和填寫的表單區域，這樣使用戶操作更加快速便捷。并且也讓龐大的表單信息得到更好的整理，讓用戶使用更方便，可降低用戶對于龐大表單信息的焦慮感。
下面可以看一下在B端產品中我對于一些復雜表單標簽分組的設計方式。
三：分頁
分頁：指的是將整個表單信息通過多頁的形式展示。
分頁表單設計一般會針對具有步驟前后順序關系的表單。也就是指需要先完成上一步表單信息才能進入到下一步的表單頁面，形成一個完整的閉環流程才能使表單信息提交成功。
同樣的，下面截圖為B端實際業務工作中的一個分頁表單設計頁面，因為業務的保密性，所以就不做太多的業務信息，只需要看到分頁表單的一個實際設計場景即可。
一：彈窗（對于信息較少的表單）
最常見的表單呈現方式即彈窗，無論是在C端還是B端，我們都隨處可見彈窗形式的表單。彈窗表單一般呈現在屏幕中間，底部有暗色遮罩層，將底部信息與彈窗表單隔離，使用戶專注于表單的填寫。彈窗模式的表單一般是針對表單信息較少的情況，并且填寫表單不需要關注底部頁面的信息。用戶可以在彈窗表單中順利地完成表單的任務。
案例：
二：抽屜（內容信息較多，且與底部信息強關聯）
抽屜形式的表單一般是針對表單信息較多且與底部信息具有強相關的關系。用戶在填寫表單時需要根據底部信息的輔助完成，或者需要同時操作底部面板中的相關信息，來協助完成表單信息及讓交互使用更方便。
抽屜形式的表單展示方式是從屏幕右側彈出，有時候也會有從底部彈出的情況。這里主要分享從右側彈出的抽屜表單模式，抽屜模式還分為三種模式：有遮罩層的抽屜模式、無遮罩層的抽屜模式、擠壓模式。
下面分別介紹這三種模式的區別以及使用場景。
有遮罩層的抽屜模式
有遮罩層的抽屜模式指的是抽屜底部有暗色遮罩層，將抽屜表單信息與底部頁面信息隔離，這里的遮罩層與上面彈窗中的遮罩層是同樣的作用。那么就有人有疑問了，既然都是有遮罩層具有同樣的隔離作用，那為什么要從右側彈出，而不直接和彈窗一樣展示在屏幕中間呢？
有遮罩層的右側抽屜模式的表單具有以下特點：
01:右側抽屜出現位置在屏幕的右側，雖然有遮罩層，但是仍然可以看到遮罩層底部頁面的相關信息，如果在填寫表單的同時需要關注底部信息，并為填寫表單做輔助，那么右側抽屜表單模式比常規的彈窗模式更適合。
02:右側抽屜模式的表單面積更大，更適用于復雜表單的呈現，可以展示更多的信息。
案例：
無遮罩層的抽屜模式
無遮罩層的抽屜模式指的是抽屜底部沒有暗色遮罩層，抽屜直接浮在底部內容之上，一般通過對抽屜背景做投影來區分底部內容與抽屜內容，讓兩者之間能更清晰地辨別使用。
無遮罩層的右側抽屜模式的表單具有以下特點：
01:與有遮罩層的模式一樣具有可根據底部信息輔助完成表單信息的填寫的特點。
02:適用于復雜表單且可以展示更多的字段信息。
03:另外有一個更加重要的特點是：由于底部內容是沒有遮擋層，所以用戶還可以同時操作底部頁面，使用戶切換信息更便捷，使用效率得到提高。
案例：
三：擠壓模式
擠壓模式指的是表單信息從右側出現，將原本畫布的內容區域寬度減小，從而展示右側表單。這樣的展示方式界面需要做適配，做到畫面中的元素自動適配畫布大小，以滿足正常的閱讀和使用。
擠壓模式與上面的無遮罩層的抽屜模式具有相同的特點，另外擠壓模式還具有可以完整看到原本界面中的內容，右側表單可以自由展開和收起。
但是對于表單信息龐大且復雜的業務情況就不太適用于右側擠壓的模式，因為表單寬度占據太多會影響原本界面內容的展示，原本內容會因為寬度區域太小而布局錯亂的問題，如果因為右側擠壓的表單出現而改變原有界面內容的布局，對于用戶而言使用也不太友好。
案例：
四：頁面（單獨表單填寫，且信息量較多）
上一期已經分享過關于分頁展示的表單模式，其實和這里的頁面展示類似，當表單信息龐大且與原界面無強相關的可以直接采用新頁面呈現。使表單單獨成頁更好地展示表單信息減少其它信息的干擾。
案例：
總結
B端的業務比較復雜，不同的表單信息的復雜程度有所不同，需要根據實際業務的情況合理地選擇表單的展示方式，也需要考慮用戶的使用場景以及業務表單的關聯關系。
簡單且不具有強相關的表單可選擇平鋪，呈現方式可選擇彈窗
復雜且具有強相關的表單可選擇區域分組，呈現方式可選擇無遮罩層抽屜/擠壓
復雜且不具有強相關的可選擇標簽分組，呈現方式可選擇有遮罩層抽屜
具有先后順序的則選擇分頁，表單信息獨立可選擇分頁的呈現方式
（并非強制的表單設計選擇方式，需要合理考慮業務哦?。?
文章來源：站酷 作者：設計小余
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在日常的工作中，會經常接觸到一些數據方面的內容，同時我也在不斷的加強相關方面的專業知識學習，希望可以借此做一個總結，與大家分享。如果你也在平時的工作中遇到相關的數據問題、不知如何利用數據推動設計、或者對數據抱有一定的興趣，那我們可以一起往下看。
本文主要圍繞以下幾個方面來進行解釋說明：
隨著互聯網大環境從增量進入到存量市場，企業發展與產品的迭代越來越離不開數據的指導，數據驅動已然成為當下產品的主趨勢。身為設計師的我們，更應該對數據保持高度敏感，通過一系列的數據分析推動設計迭代,并讓其更合理、更具有可信度。
任何一款產品，設計師都無法根據自己的心情、想法，一拍腦門的迅速產出。好的產品，既要考慮市場價值，也離不開用戶體驗，應該明確目標而進行實現，所以設計過程中需要依靠數據給予我們指導，即利用數據驅動設計。
數據在產品迭代過程中有著舉足輕重的地位，對于設計師而言也是極其重要。在了解數據之前，簡單的理解一下為什么需要數據，在互聯網產品設計中，數據的作用主要分為以下三點。
工作中或許會常常面臨多種需求并線進行的狀況，合理客觀的數據有助于我們更好的分清任務的優先級，并聚焦于當前最緊急的任務展開進行。合理有序的安排可以推動任務的快速高效完成。
設計師與真正的用戶之間往往存在一定的差異，我們不能按照設計師固有的思維方式去衡量用戶的想法，更不能想當然的覺得用戶需要什么。
數據可以幫助我們更好的了解用戶，利用數據分析的種種方法，我們可以進行抽絲剝繭，發現更深層次的問題，不斷的去深挖用戶需求，進而更好的滿足用戶，只有這樣我們才能更好的留住用戶，促進產品增收。
在進行設計輸出的過程中，我們可能常常會遇到以下情況：
我相信各位設計師在日常的對接中，一定是根據需求文檔進行了設計輸出，但是在設計評審階段卻很難去說服各需求方。數據在此情景下就顯得非常重要，它可以幫助我們針對設計方案有一個理性的數據支撐，去衡量我們的設計方案是否合理有效。
其次在項目上線后依據數據反饋,可以驗證此次設計是否達到理想目標,是否還有進一步優化的空間。了解數據可以更好的幫助我們深耕需求、把控方向。
為了進一步了解數據，現將所有的數據進行整合區分，大致上可以分為兩個類型，分別是定性數據與定量數據兩大類。
定性數據指導設計過程，往往判斷某件事物的意義與價值。定量數據關注數據頻率，在結果上更具有說服力。這兩種數據的類型在數據分析以及設計驅動的過程中都非常重要。時常會通過定性數據來發現、定義問題，最后再由定量數據來驗證結果。
定性數據是非統計數據，在樣本選取上，數據量較少，主要收集途徑有以下方法：應用商店評論、客服反饋、音視頻記錄、筆記反饋、訪談調研等。
可以快速了解到用戶的行為和態度，這種數據具有可調查性，是可以進行深入研究的，能進一步推斷出設計的哪些方面存在問題，從而通過設計方法優化產品設計體驗。
定量數據是統計性的，可以用來問“多少”的問題，最終生成結論性的數據信息。收集途徑可以有以下方法：測試、產品數據、指標上報、實驗調查等。
定量數據提供了對設計的間接評估，可以快速了解用戶基礎信息數據以及對產品的使用感知，例如完成率、滿意度等等數據指標，它不僅可以幫助我們快速統計信息，還能驗證結果。
數據不應該是只停留在表面的數字，需要深入的了解數據，善于從這一堆數字背后，發現數據的真實意義。
由此，Google推出HEART模型，作為一套完善的用以評估以及提升用戶體驗的標準。HEART模型包括五個維度，分別為：愉悅度（Happiness）、參與度（Engagement）、接受度（Adoption）、留存度（Retention）、完成度（Task success）。通過這種方式將數據分為五個維度，可以更有效的明白不同類型的數據所體現的真實含義。
什么是愉悅度？關于這個問題，大概一千個人會有一千個回答吧，因此愉悅度更偏向于用戶在產品使用過程中直觀的主觀感受，例如滿意度、產品體驗感受、推薦指數、易用性感知等等體驗指標，通過這一類的數據可以有效的了解用戶對于產品或者某個功能的喜好程度。
可以利用定性研究的方式獲取用戶在體驗和感知上愉悅程度，例如一對一訪談、觀察小組、可行性測試等。也可以通過定量調查中的問卷、數據反饋、AB測試等了解用戶的使用情況以及推薦指數等。
指用戶在使用產品功能時的參與深度，衡量指標即為有效活躍用戶的數量。用戶參與度并沒有統一的可量化的界定標準，但大致上可以分為以下幾個指標，產品訪問頻次、平均訪問時長、訪問頁面數量、產品使用間隔。
數據的衡量只是最基礎的一步，更重要的是如何提升用戶的參與度，對于新用戶而言，可以通過引導、幫助等建立良好的第一印象；對于老用戶，需要合理的推送相關優惠與活動，也可以利用游戲化運營建立長期關系，這些都是比較有效的提升參與度的方法。
當一個新的產品與功能出現時，由于陌生感，用戶短時間內很難接受，而接受度就是指用戶在特定時間內真正開始習慣并使用。
為了快速得到用戶的認可，往往產品設計中會通過競品分析的方式確?？蚣軆热菖c市場的同類產品保持一致，滿足用戶的使用習慣。而針對大部分的新用戶也會使用新功能引導以及相關通知推送等加快新用戶的接受度。
在產品運營中，留存是最關鍵的數據指標，它也是產品獲利與增長中最主要因素之一，留存直接決定了用戶是否愿意繼續使用，它是最真實的數據表現，而留存通常體現在，多日留存率、回訪率、不同平臺的使用重合率等。
針對這一數據我們需要關注的核心問題就是如何提升用戶留存率，大致的方法可以分為以下兩個維度：
(1) 產品維度
產品功能決定是決定用戶留存的關鍵。在需求設計上，通過挖掘潛在需求，刺激用戶長期使用，并且通過拓展應用場景，不斷提供細分服務，進一步滿足用戶；甚至我們也會發現在大多數產品中，通過建立社區，打造社交圈子，強化用戶的粘性。
(2) 運營維度
產品使用過程中，合理的運營也是提升用戶留存的關鍵之一，常用的方法有定期舉辦活動、例如砍價、助力、簽到、每日任務等；也可以通過消息推送挽留用戶。
完成度主要是指用戶對于關鍵任務的完成率，常常用來衡量交互流程是否合理。主要包括以下維度：首次點擊時間、操作完成時間、完成點擊次數、完成率、失敗率、出錯率等。
A: 任務完成度的衡量指標該怎么計算呢？
(1) 任務完成時間
用戶在整個任務過程中，所花費的時間即為任務完成時間。
(2) 完成率
完成率=完成的操作次數/開始操作的次數
產品設計中，為了提升完成率，需要輔助用戶進行交互并進行引導設計，不僅需要符合不同場景變化以及用戶的心智模型，還要給予用戶體驗流程中的舒適感受，進一步輔助其完成任務。
B: 如何提升任務的完成率呢?
(1) 降低理解成本
利用設計手法，降低任務流程中的理解成本，切入到實際的場景中，幫助用戶快速完成任務。
例如在列表模塊中，默認狀態下的輸入框內，展示灰色的提醒文案，提前告知用戶該區域應該填寫的內容；比如說高德地圖通過AR技術結合導航，快速幫助用戶完成導航任務;再類似于可視化數據看板,幫助用戶快速獲取信息結果。
(2) 精簡任務流程
降低理解成本只能單一的滿足用戶操作前的理解，而操作過程中的步驟長短也起到非常關鍵的作用。優化任務流程，目的就是為了提升完成率。
例如用戶在進行登錄注冊時，可以點擊右上角的文案即可實現登錄注冊狀態的快速切換，減少用戶切換的流程步驟。再比如說表單填寫類的產品,還可以將相同的內容進行整合，減少操作。甚至電商產品中，可以通過找相似減少用戶的篩選成本。
(3) 系統智能預判，提供幫助
結合用戶的場景與行為，進行合理的預判設計，有助于縮短用戶操作路徑、引導用戶轉化。例如下面的案例，在表單信息填寫中，通過智能判斷關聯內容，提供幫助，甚至通過判斷用戶的行為，進行精準內容推送。
通過以上數據的五個維度，可以發現數據的覆蓋面是十分廣泛的，不同的數據反映不同的內容。在工作中我們也會接觸到復雜且多樣的數據，對于設計師而言，常用的數據大致可以劃分為用戶數據、行為數據、業務數據這三大類別。
從字面上理解用戶數據即為與用戶有關的數據，這種數據常常用來描述用戶人群、用戶基礎屬性等。通過一系列的“用戶數據”進行支撐，可以快速梳理關于產品的基礎用戶群體，構建用戶的畫像。
不同的產品屬性，有不同的用戶人群畫像。比如說美柚這款記錄類APP,主要的用戶人群是年輕的女性,對生活有一定的追求；再比如說英語流利說這款產品,主要的用戶人群是年輕的、有明確學習英語需求的人群。
用戶數據主要包括兩大類別：用戶基本屬性與用戶生命周期數據。
用戶基本屬性通俗解釋即為關于用戶自身最基本的屬性，包括性別、地域、年齡、職業、學歷、收入、婚姻狀況等等......通過這一系列的屬性，我們可以對用戶有一個更深刻、更全面的認知。
只有更好的了解用戶，我們才能進行針對化的設計產出、精準投放，從而推動產品更好的發展。這就好比兩個人談戀愛，只有清楚對方的想法、習慣、喜好，才能減少吵架的幾率，實現和諧發展。
生命周期指的是從開始到結束，用戶都會經歷著從接觸到流失的階段，我們通過生命周期結合用戶數據可以簡單分為新增、活躍、留存、流失。
1、新增用戶數
新增用戶從字面上拆解開來即為新、增，廣泛意義上來說，我們可以將一段時間內打開產品的新用戶人數算作新增用戶，但是更嚴謹一點的話，則表示某產品一段時間內新增加的注冊用戶數量。
通常我們將下載且訪問過產品的用戶稱為訪客，這部分人群是潛在的注冊用戶。
2、活躍用戶數
活躍用戶在體驗產品的過程中會花費更多的時間與精力，相比普通用戶而言他們更加認可平臺，對于平臺的發展有著重要的地位。那什么是活躍用戶？如何具體的去定義活躍用戶呢？
通常來說，用戶在規定的時間周期內，有打開過產品，這就算做一個活躍用戶。當然，不同平臺對于活躍用戶的定義存在一定差異。而活躍用戶主要也分為兩類：新用戶與老用戶，而從商業的角度上還可以劃分為低價值用戶與高價值用戶。
活躍用戶數常見的指標有DAU、WAU、MAU。
DAU：Daily Active User，表示日活躍用戶數量，指的是從0:00-24:00一個自然日(統計日)之間，登錄并使用了某一功能的用戶數量。
例：某個產品的日活計算方式為打開該APP即算活躍，2022年1月19日這天打開APP的行為有50次，經排重后發現有30個用戶打開了APP，那么該產品的DAU就是30。
了解完DAU,我相信大家對于WAU（周活躍用戶數量）與MAU（月活躍用戶數量）應該不至于陌生了。WAU與MAU，他們兩者最大的區別就是計算周期的不同，但需要注意的是，月活的計算并不是簡單的日活相加，我們需要進行去重。
3、用戶留存率
在講解用戶留存率之前，我們應該了解用戶留存。何為用戶留存？顧名思義，就是最終留下來的用戶。用戶留存率這一指標可以反饋當前產品的質量如何，這是產品自初期開始就需要持續關注的內容。常用的用戶留存指標有次日留存、3日留存、7日留存、15日留存和30日留存。
4、用戶流失
用戶流失的定義是什么？用戶流失需要結合時間(Time)與動作(Action)這兩個指標進行，即用戶在一段特定時間內未進行關鍵行為的操作。與之常常相關聯的因素大致分為產品生命周期、負面體驗、競品策略等等。
用戶流失率的存在表明了用戶對產品的負面反映，對于產品發展有著非常重要的數據反饋。
當下市場中的獲客成本越來越高，獲取新用戶的成本要比留住現有用戶的成本高出5倍。因此降低用戶流失率，就顯得尤為重要。
行為數據常用來描述用戶使用方式，指的是用戶在使用產品過程中所產生的一系列交互相關的數據，通過分析快速了解用戶特征，為流程優化、精細化運營、產品體驗等設計措施提供判斷依據、輔助設計。
行為數據的指標主要包括轉化率、平均停留時長、跳出率、PV、UV等等。
1、轉化率
什么是轉化率？轉化率就是下一頁面與當前頁面的訪問占比。它常常被用來衡量產品路徑中的用戶體驗是否合理，從而進一步推動流程優化以及設計迭代。
以下圖為例，有200個人來到了頁面A，其中有100人點擊頁面A的按鈕進入頁面B，那么頁面A按鈕的轉化率則為(100/200)*100%=50%。
2、啟動次數
通常指的是某一特定時間段內用戶啟動應用的次數。與之相關的兩大指標分別為用戶總啟動次數與人均啟動次數，常用來反映用戶粘性與活躍度。
3、使用時長
使用時長是指某一特定時間段內用戶從打開到關閉產品的使用時間。使用時長需關注的指標為用戶總使用時長、人均使用時長、單次使用時長。這些指標常用來衡量用戶粘性與活躍度，常常需要與啟動次數一起結合進行分析。
4、訪問分析
頁面訪問分析包括頁面訪問次數、停留時長、跳出/退出率、用戶訪問頁面數和用戶訪問路徑。
(1) 訪問次數
訪問次數是指訪客完整打開頁面進行訪問的次數，常用來衡量產品的訪問速度。
(2) 停留時長
停留時長表示用戶進入產品中，呆了多長時間后離去。這一指標是考量用戶粘性以及貢獻度的重要指標。
(3) 跳出率/退出率
跳出率，指的是只訪問了入口頁面即退出的次數與入口頁面訪問次數的占比數。
跳出率越低，說明流量越好，用戶對產品的興趣越高。
計算公式為：跳出率=訪問一個頁面后離開的次數/總訪問次數*100%
退出率是指從該頁面退出的頁面訪問數與進入該頁面的頁面訪問數之比。
計算公式為：退出率=退出次數/總訪問次數*100%
跳出率為(2/8)*100%=25%
退出率為{(2+2)/(8+2)}*100%=40%
注意：跳出率與退出率較高，也不全部都是壞事。我們需要具體問題具體分析。比如說某些下單頁面，點擊提交后會進入第三方支付平臺，該頁面跳出率高則為正常。
(4) 用戶訪問頁面數
用戶訪問頁面數常常離不開兩方面的指標，PV值與UV值。
PV(Page View)：指的是在一個特定周期內，頁面訪問量或點擊量，側重瀏覽量。
用戶每訪問一次就算作一個PV。
UV(User View)：指的是在一個特定周期內，訪問頁面的人數之和，側重訪客數。
一天內同個用戶多次訪問僅算作一個UV。
(5) 用戶訪問路徑
用戶訪問路徑是統計用戶從進入產品到離開產品整個過程中的路徑與頁面訪問情況，不同的用戶路徑是不同的，我們需要去定位關鍵節點，針對性的產出優化方案。
如下圖所示，用戶在進行針對性的查找歌曲時，通過首頁的搜索入口進入，在搜索引導頁面中輸入歌名，最終出現結果頁。通過用戶的訪問路徑分析，可以為我們進行優化提供合理的切入點。
1、ARPU
ARPU是 “The average revenue per user” 的縮寫,是指在某一周期內用戶產生的平均收入,用來衡量單個用戶為企業所帶來的效益。
注意：ARPU值是有時間屬性的，我們在計算的時候需要有清楚的時間定義，不同的定義方法，計算出來的結果是有很大差異的。
2、付費率
不同業務模式之間的付費率計算方式是不同的，在進行分析之前，我們就需要弄清楚分析的維度。
(1) 注冊用戶付費率
注冊用戶付費率=付費人數/注冊人數
(2) 活躍用戶付費率
活躍用戶付費率=付費人數/活躍用戶人數
3、GMV （成交金額）
GMV (Gross Merchandise Volume)，即成交金額。這個指標常用在電商行業，是用來衡量電商企業綜合實力的核心指標。
GMV=真實成交金額+未付款訂單金額+拒收訂單金額+退貨訂單金額。簡而言之就是GMV為已付款訂單與未付款訂單兩者之和。
4、LTV （用戶終身價值）
LTV(Life Time Value)，為用戶生命周期價值。一般常用指標為3日、5日、7日、30日、60日、90日LTV。常用來衡量用戶從開始使用到不再使用產品的整個生命周期內，為企業貢獻了多少收入。
它的計算方式由兩部分組成：LTV=LTxARPU，LT為用戶生命周期，ARPU為每用戶平均收入。
數據分析不僅僅是擺數據，同時深度的結論也非常重要?？沼袛祿?，沒有結論，對于決策者而言并沒有什么明確的用處。那么，面對一堆數據，我們該如何分析得出深度的結論，從而驅動決策？
數據的獲取渠道有很多種方式，接下來分享幾個我在工作中經常使用的方法。
注意：同一關鍵詞，不同平臺的搜索結果可能存在一定差異
平時的工作中，我們不能僅僅是沉浸在自己的世界，需要加強與其他同事之間的溝通交流。通過與用戶運營、數據分析師的交流，可以了解到最新的數據情況，時刻保持敏感度。
如果公司沒有專門的數據分析師，也可以從客服人員下手，他們無疑是與客戶打交道最直接的人了，他們對于用戶的痛點會更及時感知。可以通過詢問客服人員，更好的了解用戶的痛點需求，輔助我們設計方案的執行。
我們可以通過多種方式了解用戶對于產品的反饋，比如說Feedback用戶反饋，Twitter、Facebook等社交媒體，以及Google Play應用商店評論等。
針對想要查看相關數據的模塊內容，提交關鍵數據指標給到數據分析師、開發等，從而進行一個定制化的內容獲取。
注意：說到這里就不得不提到數據埋點，有一個需要我們注意的地方，那就是在進行埋點時，一定要在設計階段就提前告知開發以及數據分析師，做好溝通工作，針對需要的數據進行埋點處理。
在需求評審前，設計師可以提前了解相關數據，幫助我們對于設計層面有個更深刻的理解。在評審過程中，通過溝通碰撞了解到更多的數據，也能依據之前項目的數據資料作為參考，輔助本次設計優化。
在一些大的項目上線一段時間后需要進行數據反饋，大家針對結果做一個項目復盤，開展相關會議。在這結果之外，我們還需要關注是否產生了新問題以及是否有新的機會發掘點。在復盤之后，針對知識點進行共享，設計師可以通過這種方式了解更多信息，方便后期迭代。
數據的呈現往往告訴我們已經發生了什么，但它沒有告訴我們將會發生什么。我們應該利用數據，從歷史中吸取教訓，也可以依據過去的趨勢預測未來，甚至可能是非常準確的預測。我們需要對數據有一個理性的判斷，進行甄別。
什么是虛榮數據？如果空有一個數據，盡管該數字看起來很美，卻無法依靠該數據去進行設計驅動以及提供具體價值，那么該數據就是一個虛榮數據，毫無意義。
以下幾個指標則是常見的虛榮數據，我們需要引起注意。
1、點擊量
無論什么網站，只要頁面上存在的可點擊區域多，那么該頁面的整體點擊量數字必然都比較高。相比之下，我們更應該關注的是點擊人數，而不是點擊次數。100個用戶每人點擊1次，與1個人點擊100次，后續帶來的結果是必然不同的。
2、下載量
下載量的多少有時候會影響產品在應用商店中的排名，但是這個數據指標并不能帶來實際價值。反觀下載之后的注冊轉化率、付費轉化率等等才是我們關注的重點。
3、用戶數
用戶數量越大，這個產品聽起來似乎就越成功。但是產品的成功與否，并不僅僅取決于這一個數字，而是與之相關的一系列指標。
比如說A、B兩款產品的用戶量分別為100萬以及50萬，用戶活躍度分別為1%與30%，其他都是沉默用戶，那么就一定能說A產品要比B產品好嗎？
用戶數量再大，沒有體現出對應的價值，那么就是虛擬數據。我們不能被這些虛擬數字所欺騙，還沾沾自喜。
4、停留時長
用戶的停留時間越長就說明這個產品越好嗎？真的是由于產品的用戶體驗做的足夠好而讓用戶產生了沉浸式的體驗從而一直停留嗎？
用戶的停留時長并不是越長越好，這個指標也無法直觀反映用戶對產品的粘性。我們更應該結合完成度、內容跳出率等數據進行綜合判斷。
數據分析過程中，也會存在很多異常數據，需要從多個角度看待數據，一般來說，產品的部分數據指標存在固定的波動周期，當某項數據指標突然不符合常規波動變化的時候，我們就需要去進行深入的研究，挖掘異常背后的原因。
1、幸存者偏差
幸存者偏差是數據分析中常見的邏輯錯誤，那么簡單來說是什么意思呢？
通過以上幾個例子，想必大家對于幸存者偏差都有一定的理解了吧。所謂幸存者偏差，即我們在進行統計的時候忽略了樣本的隨機性與全面性，用局部樣本代替總體樣本。歸根到底這就是由于獲取信息知識的不全導致的認知偏差。這啟示我們在查看數據的時候，不能只看顯而易見的信息，同時還要找出沉默信息。否則，一定會存在著巨大偏差。
2、數據樣本不夠
在進行數據提取的過程中，除了需要注意上面所描述的樣本選擇問題上，還需保證足夠多的樣本數量來進行支撐。按照常規定律來說，數據樣本達到一定的數量程度，才能展示出相對真實的規律。
例：比如說我們在產品中新增了一個功能，但是由于預算、人力資源等原因在前期的推廣宣傳階段并沒有多少曝光，只有一部分老用戶知道，這就說明這個功能很失敗，沒有存在的意義嗎？答案未必是這樣。
所以在進行數據提取時，我們就需要盡可能的保證有足夠多的樣本數據，這樣才能保證最終輸出的數據結果是最客觀的。
3、存在臟數據
臟數據，也被稱為壞數據，常常是指不合理、對于業務毫無用處的數據。
臟數據產生的原因有多種，數據統計過程中可能是由于輸入了多余空格、重復插入多余數據等等。在前期數據收集分析階段，例如問卷調查，往往會存在很多無意義的問卷，為了保證問卷的準確性，可以通過設置分支題目、陷阱題目等等方式來進一步篩選問卷，做好對臟數據的防控與清洗。
接下來給大家分享幾個平時工作中常用的數據分析方法，包括以下幾種：漏斗分析法、矩陣分析法、對比分析法。
漏斗分析法是數據分析過程中非常重要的一種分析模型，能夠科學的反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段之間的用戶轉化情況。
常用的指標包含轉化率與流失率。通過層層的分析，觀察流程中是否存在提高轉化率的機會點，挖掘設計。(后面會結合實際項目為例進行詳細闡述，這里就不做過多講解)
所謂的對比分析，就是給孤零零的數據一個合理的參考，否則這種數據是沒有意義的。在利用對比分析法進行數據分析時，需要關注兩個方面內容：對比對象與對比維度。
在產品迭代測試的過程中，為了增強說服力，擇決出最佳方案，往往會采用對比分析，也就是常說的A/B Test。A/B Test最核心的思想是要保證單一變量，其他條件保證相同?；氐皆O計本身，一般來說每個方案應該大體上相同，只是某一個地方有所不同，比如某處文案、顏色、圖標等。然后針對不同的用戶展示不同方案，統計并對比不同方案的轉化率、留存率等指標，從而確定最優方案。
矩陣分析法常常是通過兩個指標的交叉，利用分析矩陣劃分為四個象限，找出問題的優先級。
例：如下圖所示，為某個運營活動點擊的四象限分布情況。X軸自左向右，Y軸自下而上，分別代表了從低到高。
通過矩陣分析的方式，我們可以快速定位當前最值得的MVP優化方式，指引我們在復雜的數據中正確前行。
作為一名設計師，在了解了數據基礎的內容后，就需要掌握通過數據驅動設計最關鍵的內容，接下來我將通過用戶、行為、業務三個角度來給大家分享幾個不錯的設計案例。
通過上面的分析，我們了解到用戶數據涉及到兩個方面，用戶的基礎屬性數據可以很好的輔助設計，通過數據對用戶進行分層，例如性別、年齡、地域，這些都是常見的用戶基礎屬性；
除此之外，與用戶相關并關聯產品的重要數據還包括新增用戶、用戶活躍度、用戶留存率、用戶流失率等數據，我們可以通過這些數據的表現挖掘背后的原因，進而通過設計手法深入優化促進用戶數據增長，形成閉環。簡單分享以下幾個方法。
關于產品拉新，并不只是產品上線后需要考慮的事情，在產品設計的每一環節中，都是需要去進行考慮的。產品拉新可以通過邀請碼、新手福利、邀請好友等幾個方面進行。
1、邀請碼
邀請碼通常是由企業發放，優先發放給種子用戶，然后通過種子用戶的社交圈去進行擴散，進而吸引更多的用戶參與進來。
前段時間爆火的一款國外音頻社交軟件Clubhouse，便是利用了這種方式進行擴散傳播。與Facebook、Instagram、Twitter等社交軟件有所區別，Clubhouse并沒有對全部用戶開放，而是需要得到其他用戶發出的邀請碼驗證后才能進行使用。邀請碼的稀缺性將Clubhouse的熱度炒得越來越高，使得參與其中的用戶能產生一種自我滿足感，同時這種模式大大保證了音頻內容的質量。
2、新手福利
一些產品針對未注冊或者未使用過產品的新用戶，會發放專屬福利，促進用戶轉化。
新手福利通常是以開屏頁、Banner、彈窗、活動頁、新手任務等形式進行領取，隨著市場環境的緊張，獲客成本越來越高，新手福利的成本的也在逐漸增加。
3、邀請好友
針對注冊或使用過產品的用戶而言，通過發掘他們自身的社交圈子，促使老用戶自覺邀請新用戶，提升產品的用戶數量增長。
邀請好友有以下兩個常見方式：
(1) 增加分享入口
老用戶可通過點擊分享圖標的形式直接分享給相應的好友。比如說，網易云音樂這款產品，用戶可以邀請好友一同在線聽歌，或者是單獨分享給特定的人。這種方式主要是利用了人的分享和展示心理。
(2) 福利刺激
平臺發放一定的優惠券、獎勵等給到用戶，新老用戶都可以通過這種方式獲得對應的獎勵。這種方式主要是利用了人的獲利心理。
活躍運營可以提升沉默用戶的活躍度，對于產品的發展有著非常重要的作用，常常通過一系列的方式來進行布局。
1、用戶積分體系
積分體系如果運用的好，那么對于增加用戶粘性以及提升活躍度是非常有幫助的。這個積分體系是否能夠吸引到用戶，就在于積分所兌換的產品是否有足夠價值。
比如說常見的外賣平臺——餓了么的積分體系，其核心就是圍繞下單行為而展開，下單之后返還吃貨豆，吃貨豆可兌換紅包，紅包再次消費抵扣。整個操作流程，圍繞用戶的核心行為構建獎勵并形成閉環。
2、簽到
很多產品都設置了簽到功能，希望借此方式提升用戶粘性。這一功能的常見名稱為“簽到”“打卡”，或者根據運營活動的場景來進行命名，比如說螞蟻莊園、新浪種樹等。
一種良好的簽到模式對于用戶習慣的培養是有著積極的正向作用的，但是關于在產品中是否增加該功能，也是要根據自身的產品特性去進行更細致的考量。
簽到的方式主要有自動簽到與手動簽到這兩種。
（1）自動簽到
登錄自動簽到的方式常見于游戲類應用中，比如說王者榮耀這款產品，用戶打開即以彈窗形式告知用戶，領取相應的獎勵。
（2）手動簽到
用戶點擊簽到入口，即可完成簽到。相比自動簽到而言，這種簽到方式應用范圍更加廣泛。
3、社區
現如今越來越多的產品開始打造自己的社區，比如說淘寶的逛逛，咸魚的會玩等等。為什么社區功能越來越普遍呢？社區的存在，可以讓用戶在產品有一個屬于自己的社交圈子，這樣有助于用戶產生粘性，從而提升產品活躍度。
例：Keep通過打造高品質的UGC內容社區，滿足新老用戶的價值需求。頂部Tab分為關注、精選、圈子三個模塊。關注一欄方便用戶快速查看自己感興趣的人，滿足社交需求。精選一欄承載了KOL與內容生產者的分享內容、用戶社交留存功能。圈子一欄更好的滿足用戶想要一群人打卡的情感訴求。
留存的本質是要滿足用戶的核心需求，只有滿足了這個條件后用戶才會持續使用。它應該貫穿于整個用戶生命周期，而不僅僅是局限于其中某一個節點。好了，廢話不多說，直接上例子。
1、流暢的首次體驗
用戶首次使用該產品時是否順暢，能否在第一時間找到自己所需要的內容，很大程度上會影響用戶后續的留存情況。
比如說現如今很多產品為了降低用戶的登錄注冊成本，通過手機號一鍵注冊即可實現快速登錄。若未注冊過，在登錄時系統會自動判斷并為其創建賬號。這種方式極大的降低了用戶記憶成本，同時還有安全性的保障。
2、降低學習成本
通常來說一款產品的學習成本越高，用戶理解起來就越困難，那么用戶長期留在該平臺的概率就會降低，故而我們應該通過一些設計手法去降低用戶的學習成本。
例如一些金融產品，其晦澀難懂的專業知識對于新手小白來說真的是非常困難，基本的認知都存在困難的前提下，更別說指望用戶轉化了?；诖吮尘埃率忠龑崾?、新手教學視頻、在線客服服務、模擬交易等等方案，都會極大的降低用戶理解成本，為后續用戶的下單轉化提供有力的幫助。
3、遷移成本
何為用戶遷移成本？用戶選擇新產品的行為需承擔的代價。隨著遷移成本的增加，用戶長期使用該產品的概率也會相應增加。
例如有道云筆記這款產品，用戶在該平臺創作了大量的內容后，就很有可能會長期留在該平臺，因為重新換平臺的成本著實有點高。
挽留機制是留住用戶、促進用戶轉化的最后一道程序。
常見的挽留機制有以下幾種形式：
1、提供解決方案
當淘寶用戶在進行退款時，若原因是地址填寫錯誤，那么頁面會自動出現彈窗提醒用戶修改即可，避免用戶取消訂單，從而降低退款率。
2、利益刺激
當用戶退出購買頁面關鍵節點時，會以彈窗形式進行挽留。
例：知乎會員購買頁面退出時，系統會自動出現二次確認彈窗，將價值點信息以動效形式展示在視覺中心，并對支付按鈕進行突出設計，吸引用戶注意，再次挽留。
例:拼多多的二次挽留同樣以彈窗形式展示，突出利益點，同時有時間維度，使得用戶產生緊迫感，刺激用戶下單。
3、操作警告
操作警告類的文案二次提示，可以讓用戶對當前行為有更清楚的認知，并仔細思考。用戶會考慮到一些時間成本、花費精力等因素，可能會取消放棄的念頭。
例：全民K歌這款應用，用戶想要刪除之前發布過的創作內容，點擊刪除之后，會出現二次警示確認彈窗，對用戶的行為進行一個挽留。就算最終用戶刪除了創造內容，還可以在最新刪除列表中恢復。這樣既可以避免用戶誤操作引起的后果，還能最大程度的保護創作內容的多樣化存在。
行為數據描述用戶使用方式，雖然與用戶相關，但更加關注的是使用的流程、方式與產品體驗，其中重點關注的數據包含點擊率、轉化率、訪問分析等。
深入分析用戶的訪問數據，模擬行為場景，更好的把握用戶當下的心理，從用戶角度出發去設計。下面，我將以一個工作中的實際項目為例，詳細闡述如何從設計側推動項目迭代。
例如我們接到一個需求，需要進行注冊流程的優化，提升這一模塊的轉化率。很多時候，我們往往會陷于視覺層面進行調整，但這并不能從根本上解決問題。我們需要靜下心來仔細思考，真正找到這個需求背后的目的以及當前存在的問題。
那么我們可以怎樣去進行呢？首先，為了對用戶行為有更直觀的理解與感受，可以利用用戶體驗地圖的形式將用戶行為場景復現，通過對用戶的情緒曲線、想法的剖析，從中找到合適的機會點，為后續設計的迭代優化提供一定思路。
通過對用戶的旅程進行分析，可以發現在不同關鍵階段中所對應的數據指標也不同。因此在設計的過程中可以針對不同的行為場景，制定對應的數據優化目標，從而提升整體的產品價值。
用戶的行為是決策的重要因素，了解用戶的行為和意圖后，會發現大部分用戶的行為與設計會存在很大的偏差，所以需要更多關注用戶的行為數據，揣摩用戶行為下的真實心理與訴求，才能做出用戶滿意的產品。
緊接著上面的案例，咱們繼續通過漏斗模型進行深入分析，優化用戶在登錄注冊路徑上的體驗，提升轉化率。
原有的登錄流程轉化率如下圖所示
1、快速定位問題環節
通過數據反饋，發現從注冊頁面到點擊注冊按鈕這頁面之間存在較高的流失率，其次再是安全驗證頁面。我們需要對這一流程中的關鍵節點進行梳理，同時將主要的精力聚焦于該模塊的優化。針對流失率較高的主要頁面進行著重設計。
2、分析問題
通過數據分析可知，用戶很大一部分都在點擊注冊按鈕這一頁面流失掉了，當前頁面的停留時長較長，那么我們是否可以縮短停留時長，幫助用戶快速注冊呢?該怎樣設計才能提高用戶的操作效率呢？
3、方案輸出
通過聚焦問題后，發現最終我們的落腳點應該在如何提升用戶的操作效率，幫助用戶快速完成注冊。
針對此設計目標，運用競品分析、用戶體驗地圖等方式對于該模塊進行了思維拓展。提出了一些可行性方案，比如在輸入郵箱時增加常用高頻郵箱格式后綴，減少用戶手動輸入的步驟；比如增加用戶輸入錯誤之后的快捷刪除圖標，方便用戶一鍵操作.....等等（詳細的可見之前項目復盤）。
4、數據驗證
在設計上線一段時期后，查看數據情況。
經過一段時間的驗證，漏斗模型的數據轉化有了很大提升。再次驗證，此次改版方案較為成功。
以上案例大致展示了工作中如何運用數據驅動設計的常規流程與方法。從整體漏斗分析原因，定位關鍵問題節點，進而推動問題環節的優化，最終解決問題。
數據會給到我們一定的指導作用,我們需要對數據進行深入思考,從設計的層面去賦能業務。從宏觀的角度去看待業務價值的增長點,尋找設計機會。那么我們該如何通過設計手段提升業務價值呢?產品價值的實現離不開用戶,從用戶的角度進行拆解分析,可以更好的洞察到機會點。
例如我們需要提升會員模塊的開卡率,該怎么進行落地執行呢?
我們將用戶的行為路徑劃分為感知——決策——行動——傳播這幾個主要階段,通過體驗地圖,深挖可優化的空間。
通過流程的梳理，將目標進行拆解，我們可以從中找到一些值得優化的地方。
有明確的設計目標之后,我們就需要針對每一節點進行針對性的設計。
1、感知階段-用戶觸達
當前會員購買的入口隱藏的過深，很多用戶都對該模塊的存在缺少認知。要想會員卡的購買率有所提升，最基本的舉措就是要加大對其宣傳力度。因此，我們需要增強用戶感知。常見的形式有Push推送、郵件、短信等等，吸引用戶去查看相關的內容，并引導后續轉化。
我們需要提升關于會員內容的用戶感知，就可以嘗試在首頁增加會員入口。宣傳的形式可以采用Banner圖，方便用戶直接點擊就可進入了解詳情。另外，產品頁面還可增加氣泡文案引導，底部懸浮彈窗等等，增強用戶的感知。
有一個需要特別注意的地方，就是在進行宣傳引導時，一定要考慮到產品自身的屬性，進行差異化設計。比如說海外產品的用戶一般都很討厭廣告,那么我們在進行設計的時候就要做到克制。在滿足運營需求的前提下，盡量減少對用戶造成不好的體驗。
2、決策階段-價值觸達
用戶受吸引來查看會員相關內容時，我們需要對會員的價值進行一個高效快捷的輸出傳遞。只有讓用戶在該階段感受到價值大于價格，才會有后續的購買行動。在會員權益模塊，需要根據用戶的狀態進行區分，針對化展示。人群大致劃分為普通用戶、會員與過期會員。
我們可以通過一些設計手法，強化用戶的價值觸達感知。
（1）文案刺激。告訴用戶辦會員卡一年預計能省下多少錢。
（2）增加計算器功能，讓用戶根據自己的習慣輸入預計交易額，更智能的感知優惠。
（3）向用戶發放一定的優惠券，并增加倒計時，出于沉沒成本，用戶轉化的幾率很有可能會增加。
（4）人數比例展示，利用人的從眾心理，促進購買。
3、行動階段-購買轉化
到了行動階段，用戶的整體購買流程是否高效、是否順暢則成了我們需要關注的重點。我們在現階段的設計策略，可通過以下方式進行展開：
（1)避免用戶過多選擇
原有的會員頁面將三種會員模式全都展示出來讓用戶自己選擇，對于很多新手來說這無疑是非常困難的，會員的購買率也比較低。更新后，我們將會員的價值點簡單的羅列出來，讓用戶可以直觀的了解會員卡的優勢，同時會員卡按照時間周期與價格劃分為3個不同的層級，針對平臺主推的年卡，增加標簽，強化感知。
（2)減少頁面跳轉
用戶在進行購買時，無需跳轉頁面，只需在當前頁面操作即可。懸浮收銀臺的形式，可以避免用戶在跳轉頁面之間可能帶來的數據流失，最大化的保障用戶購買行為的完成。
4、分享階段-持續正向裂變
用戶完成分享即可獲得相對的獎勵，被分享的新用戶再進入產品進行體驗，即可獲得新用戶獎勵。在進行分享的操作中，有以下優化方向。
(1) 增加分享引導
可以通過文案引導、運營位的形式進行宣傳，吸引用戶進行分享操作。
(2) 優化分享體驗
增加分享的渠道，引入常用的Twitter、Facebook、Telegram等社交平臺；
增加用戶分享圖的制作，為用戶提供更多的選擇空間。
數據驅動是一項長期的工作，需要去不斷的跟蹤、反饋，通過不斷的數據驅動，才能推動設計的更優發展。在日常的工作中，我們需要對數據保持敏感，從這些數據背后找出真正的原因，并進行針對性的優化。設計師了解一定的數據知識，可以更好的輔助我們進行設計產出，使得我們的方案更有說服度。
感謝閱讀，以上就是我要分享的如何利用數據驅動設計的全部內容。
文章來源：站酷 作者：甜西瓜汁
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設計師不僅僅只是個畫圖仔，而更應該懂得用戶心理學，明白用戶行為背后的動機。利用這幾個用戶心理學，我們將可以促使用戶更快的做出決策。
一、損失規避
人們獲得損失時產生的痛苦遠大于獲得收益時所帶來的快樂！心理學家把這種對損失更加敏感的底層心里狀態叫做損失規避。
其實簡單來說就是，相比于得到，你更在意失去。
舉個例子：你今天在上班的路上撿到100元錢，心里很高興。可是一不小心把錢弄丟了，那么你就會很沮喪了，甚至一天的心情都會很不好，雖然說這錢本來就不屬于你的。
我們可以用損失規避系數來描述人們對不同東西損失規避的程度。對于一般的消費品，損失規避系數大概是2，也就是說，人們需要得到2倍于原先的價格才肯放棄已經擁有的商品。
損失規避系數因不同的事物而不同，如果涉及到情感等方面的因素，損失規避系數就會大大上升，一旦涉及到健康和生命等問題，損失規避系數就成百上千地增長了。這就解釋了在商場買衣服你會跟銷售員討價還價，但在醫院你絕對不敢跟醫生討價還價。
我們習慣于自然地規避風險，因而更加辛苦地工作只為避免一些微不足道的損失，而不愿冒險去爭取更大的回報。規避損失是人的本性。這也解釋了為什么大多數人只能上班，而創業者始終只是極少數。
那么，有哪些利用了損失規避心理的案例？
a.強調“失去”，而非“得到”
因為人的心理對損失更在意，因此要告訴用戶如果不買，會受到什么樣的損失。
對比以下兩個文案：
達芬奇畫作世界巡展，邀請來感受世界傳世名畫的魅力。
達芬奇畫作世界巡展，如果不來，你將失去一生中唯一一次和世界傳世名畫邂逅的機會。
你覺得哪種方式更吸引你？
b.天貓雙11紅包
每年的雙11活動，天貓都會提前給你發一堆的紅包，雖然數額不大。但規定只能在雙11當天使用。這時你就會心甘情愿的在當天剁手，因為如果你不買，就會白白浪費掉這些紅包。而人的心理對損失是很抗拒的。
c.以舊換新
京東家電類目有個以舊換新的服務，以前我一直搞不明白這樣做的目的何在？現在才知道，原來這也是利用了人的損失規避心理。
消費者想買新電器，但是家里已經有一個，直接丟掉會感覺浪費。那商家搞以舊換新，用舊家電抵扣一部分錢，這比直接給打折優惠，對消費者來說更有誘惑力。因為你收購了客戶的二手電器，讓他感覺自己的舊家電沒有白白浪費了。
二、錨定效應
所謂“錨定效應”是指人們在做決定或下判斷前，容易受到之前的信息影響，該信息猶如一個沉重的錨，沉到了海底，讓你的思維以該信息為基準，在它的一定范圍內做判斷。
簡單來說，就是當你在作決策之前，需要一個參考，貨比多家。比如：你去菜市場買菜，你第一次買這個菜，你根本就不知道這個價格是否合理，這時候你不好決定是否買，你就會去多問幾家。從而內心會形成對這個菜的價格錨定。
生活中錨定效應無處不在：
在線下超市我們會經常看到商品建議零售價100元，而實際售價78元。各大電商平臺也采用了這種價格的對比效果，加快用戶的決策。
在線下的服裝店商家非常喜歡開一個天價然后等你還價，開價150元，到最后居然能還到50元，這水分……
你去婚紗攝影店咨詢，開始銷售員會給一個比較高的價格，然后后面會自主動給你減掉一千，這樣很容易讓消費都產生購買的沖動。
你去電腦城買電腦，當你買完電腦后，這時銷售員給你推薦電腦保護套，你很容易會購買，因為你會想這么貴的電腦都買了， 這幾十塊錢的保護套自然就不在話下了。但如果直接叫你買保護套的話，你就沒那么容易產生購買行為。
還有奶茶店價格菜單也是經過設計的，通常會采用降序排列，這種排列方式更有利于顧客購買。因為用戶看到的第一個貴的價格會形成錨，往下價格越便宜，消費者更容易決策。
三、羊群效應
在一群羊前面橫放一根木棍，第一只羊跳了過去，第二只、第三只也會跟著跳過去，這時候，如果把那根木棍撤走，盡管攔路的棍子已經不在了，后面的羊，走到這里，仍然會像前面的羊一樣，向上跳一下。這樣的群體盲目跟從就是所謂的“羊群效應”，也稱為“從眾心理”
這些動物的行為看起來愚蠢搞笑，可是看看我們自己，又何嘗不是如此呢？從眾是一種普遍的社會心理和行為現象，在很多情況下，人們都會表現出人云亦云的特征。
“羊群效應”是由個人理性行為導致的集體的非理性行為。由于信息的不對稱，人們并不能得到做出判斷所需的全部信息，那么在無法作出準確的判斷時，其他人的選擇自然就是最合理的參照。這并非全無道理的，因為很多情況下，多數人的做法往往都是正確的，參考他們的做法可以最大限度的降低個人的決策風險。這也是群體盲目背后的根本原因。
但是，凡事有利就有弊。跟隨大眾的做法，有時候很容易被誤導。比如謠言的傳播就是個最大的反例。
我想以下場景你一定不會陌生，在一個廣場上，有商家正在進行著某種商品的促銷活動，人們隨著廣播的聲音慢慢湊了過去，到后來簡直到了里三層外三層的地步。但就在這個時候，經過的人反而有了更大的興致，越是后來的人越是想擠到人群中去，甚至他并不知道里面究竟是在進行什么活動。這是典型的“羊群效應”。
經常網購用戶都明白，我們很容易受到商品銷量的影響，我們的潛意識里會認為銷量越好，商品質量越好，因此會傾向于選擇銷量高的商品。
羊群效應還表現在對權威的順從，人們決策時所盲從的對象由大多數平常人變成了某一個具有一定權威性的人。
人們在做出某種選擇都是在追求安全感，降低風險，而跟隨權威人士給出的意見和建議，會讓人們安全感倍增。權威之所以稱為權威，就是因為在某個領域他們是最專業的。因此人們更愿意相信權威人士的意見，甚至愿意改變自己的選擇去迎合權威的意見。
在設計工作中，嘗試借用權威的號召力，達到對用戶消費決策的影響。經常逛淘寶的人就知道，很多商家在商品詳情頁為了證明產品質量合格，經常會提供某權威機構的檢測認證，或借助某個明星的推薦。因而會對其觀點或者意見表現得非常順從。
四、稀缺效應
在消費心理學的研究中，研究者把人們由于商品稀缺而引起的購買行為現象，稱之為“稀缺效應”。
“稀缺效應”在我們的日常生活中太常見了，比如在線下逛商場時，經?？梢钥吹缴碳蚁矚g用“一次性大甩賣”、“限量100件”等廣告語來引誘顧客，以吸引顧客進店購買。這些廣告語會給顧客造成這各種假象：如果現在不買下次再也沒有這樣難得的機會了。
俗話說，物以稀為貴，人們對于稀缺物品會表現出強烈的占有欲望，這在人們的心理需求層次中，屬于較高的層次。越是不容易得到的東西，人們越傾向于得到，以此實現在精神層面上的價值滿足。
在這種心理因素的驅使下，人們對于供不應求的東西，總是會給予特別的關注，同時也愿意支付更高的代價。某種商品一旦限量供應，那么其本身也就具備了稀缺的屬性。
限量供應的銷售原則，也吊足了顧客的胃口，很多顧客完全落入稀缺效應的心理戰術之中，即便當天買不到，第二天也必定會早早前來購買。
比如天貓慣用的搶紅包伎倆，吸引了一波又一波的少女們去瘋狂的搶，它會設定在某一個時間點，限量提供一些紅包，如果沒有搶到。那么用戶第二天還會來搶的，這就提高了用戶的粘性。
五、緊迫感
為了加快用戶下單的決策時間，我們需要給給用戶造成一種緊迫感的氛圍，告訴客戶剩余的時間不多了。如果不立即行動，將錯過這次優惠活動。他們常使用一個很顯眼的倒計時，時時刻刻在提醒用戶所剩的時間已經不多了，再不剁手就沒機會了！天貓雙11活動就是利用了這樣的用戶心理成功讓廣大女同胞們不知不覺中剁手了。
稀缺性與緊迫感可以結合著使用，你要明明白白的告訴用戶，如果錯過了就會損失什么。如果立即行動，可以獲得什么好處。兩者之間強烈地對比可以吸引用戶立即購買。
比如“今天下單可以立減500元！” “錯過今天，你要多付出500元，而且沒有贈品”等等。
如果沒有制造稀缺性和緊迫感，用戶就會拖延，猶豫甚至放棄購買。客戶會認為再過一天來買也是可以的。這時你需要斬釘截鐵地告訴用戶，產品、贈品、特價是有限的。
比如：“產品僅限10件啦，再不買就錯過了！”，“贈品只有30件，剛才張三又搶走了一件，馬上就搶光了！”，“特價產品只剩25件啦，賣完這25件就恢復原價?！蓖ㄟ^人為的制造稀缺性與客戶哄搶的氣勢，促使客戶做出立即購買的決定，從而提升轉化率。
文章來源：站酷 作者：CdzhcHappy
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用戶喜歡在網上收藏各種東西，把收藏到的東西占為己有，滿足自我的占有欲，每個用戶都為此而樂此不疲。
很多互聯網產品在用戶點擊收藏后，讓用戶去選擇收藏夾。其實用戶并不喜歡去選擇，他們只想簡單的把自己喜歡的東西收藏下來。
選擇本身并不是一件很容易的事情，尤其是對于那些有選擇困難癥的人來說。實際上，我每次都是選默認那個。
這并不是一個好的用戶體驗。
當然也有一些做的很好的體驗，比如微信的收藏，收藏后會出現一個“收藏成功”的非模態反饋。
同時可以添加標簽，但這個并非強制，為了滿足那些有這種需求的用戶。添加標簽的目的是為了方便用戶在日后的檢索。
在收藏列表，微信會根據收藏的內容自動分成鏈接、文件、圖片和視頻等，最近使用位于第一位。
也就是說并不需要用戶去創建自定義分類。
你也可以搜索標簽來找到之前收藏的內容。通過這些方式基本上滿足了大部分用戶的需求。
網站會根據你采集的圖片在極短的時間內，自動識別出圖片對應的收藏夾類型?？梢灾苯硬杉綄奈募A。
然而經過測試，經常會出現誤差。因為圖片的分類其實很復雜的，屬于高度自定義，很顯然，智能識別并不是一個好的解決方案。
花瓣是一個設計師收集靈感的網站，該網站常見的用戶使用場景是，設計師在瀏覽素材時，會大量采集自己感興趣的素材，但每次都要選擇文件夾，非常繁瑣且低效。
后來花瓣網加入了快速采集的功能，其邏輯是網站會默認選擇上一次采集的收藏夾，這大大提高了用戶采集圖片的效率。
而如果你需要選擇其他文件夾則可點擊普通采集。這兩種采集方式滿足了設計師的不同需求。
社區類產品有各種點贊，收藏等互動信息，但用戶又不想被別人知道這些信息。
因此，在規劃產品時需要考慮到用戶互動隱私的保護，這是用戶側的剛性需求。
抖音個人主頁的點贊列表，我記得剛開始是公開的，且不能設置為私密。
用戶點贊的視頻會出現在這里，卻少有人希望這些信息被別人看到，總有些點贊視頻你并不想被別人看到。
如果點贊列表可見，那么用戶在點贊的時候就會有所顧慮，這不利于平臺的互動率。
特別是隨著抖音上熟人也越來越多，強關系社交場景在漸漸加強。
抖音后來也發現了這個問題，把它設計成了默認隱藏。（當然可以自己設置為公開，但只有極少數用戶會這樣做。）
由于點贊是私密的，用戶可以隨心所欲的點贊自己喜歡的視頻，毫無社交壓力。
這是為何？
源于人性心理學：窺私欲。人人都喜歡窺視別人的隱私，而不喜歡自己的隱私被窺視。
不然為何如今的QQ空間基本上都設置了權限，畢竟，誰想被別人窺視當年那個煞筆的自己呢？
現在訂閱號打開率越來越低，朋友圈分享曾是訂閱號流量來源的一大入口。
朋友圈早已淪為了一個人設打造的陣地，現在的人發圈越來越謹慎。
用戶似乎越來越不愿意在朋友圈分享文章了，除非是有利于自己人設打造的內容。
為了減輕用戶的這種社交壓力，微信推出了“在看”的功能。
用戶點了“在看”后，此文章會出現在看一看這個模塊，且七天前的分享將不可見，這就相當于一個弱化版的分享功能。
這將大大減輕用戶分享的社交壓力。對于公眾號主來說，相當于增加了一個流量入口，激發他們創作更多的內容。
視頻號點贊也是同理，會被朋友看到，導致用戶在點贊的時候就會有所顧慮。
他會考慮，我點贊了這個視頻，我老師、上司、父母、親戚、朋友會不會看到？他們會怎么想？
但他在抖音上點贊是沒有這么多顧慮的，單純的喜歡就行。
第一，抖音是弱關系平臺；
第二，抖音上的點贊默認是私密的。
因此，微信才推出了私密贊的功能，需要長按才能觸發。
這并是一個優雅的解決方案，一是操作成本有點高，二是用戶存在較高的學習成本。
微信作為一個強關系社交場景，這正是微信與抖音不一樣的地方。
以上兩者的目的都是一致的，那就是為了減輕用戶的社交壓力。
同時用過mac OS和windows系統的用戶不知是否發現，這兩個操作系統的彈窗按鈕“確定”和“取消”的位置是不一樣的？
mac的彈窗按鈕確定在右，取消在左；而windows的剛好反過來，確定在左，取消在右。
為什么會有這樣的差異？哪一種更加合理？
在交互設計中，這種彈窗叫做模態反饋，艾倫·庫珀在《About Face 4》中提到：模態模式一種臨時模式，它通過遮罩將用戶當前看到的內容和之前看到的內容區分開來，界面中只有 popup（彈出層）組件具有可交互行為，需要用戶操作才能退出該模式。模態的優勢在于讓用戶專注于完成某個任務而不被干擾。
首先我們要明白這兩個按鈕哪個使用率更高，一般來說，“確定”的點擊率要遠遠高于“取消”。這是因為大多數用戶對于自己的操作行為是明確的。
所以這兩個按鈕在視覺上一定要做出差異化，“確定”的視覺層級要高于“取消”，這樣用戶才會一目了然，不會感到困惑。
回到剛才的問題，逆向思考這兩者背后的邏輯差異。
windows彈窗的背后邏輯：
人的閱讀習慣是從左到右，所以把點擊率更高的按鈕放在左邊更加符合人的正常閱讀習慣。
mac彈窗的背后邏輯：
根據一般的任務的流程，“取消”在左代表返回上一步操作，而“確定”在右代表進入下一步任務流程。
看上去似乎都有道理，這兩種交互方式本身沒有絕對的對與錯。只要在整個系統中保持一致性，讓用戶形成操作習慣就沒有啥問題。
從個人的使用習慣而言，個人更傾向于mac的這種方式。
手機上的實體按鍵電源鍵和音量鍵通常有兩種分布方式，放在左右兩側或都放在右側，前者以iPhone為代表，后者以安卓手機為代表。
這兩種方式有什么區別？哪種方式更加合理？電源鍵和音量鍵屬于完全不同類型的兩種按鍵，且都是高頻使用，它們的功能自然不用贅述。
我們先來看看都放在右側會有什么問題，以下使用場景相信用戶不會陌生：
用戶a，在地鐵上玩王者，聲音有點大，想把聲音調小，結果不小心按到了電源鍵，導致手機息屏，而此刻你正在激烈的團戰，內心有一萬只“草尼瑪”奔騰而過……
用戶b，每次按電源鍵（解鎖或鎖屏）都會不小心同時按到音量鍵，結果直接就截圖了！這種情況發生了不止一次，因為這兩個按鍵離的太近了……
用戶c，自家的小米11，電源鍵位于中間位置，右手拿時大拇指會觸碰到，左手拿時中指剛好會觸碰到，而電源鍵又有指紋鎖功能，導致手機在不斷的解鎖，而你毫無察覺……
通過上面的案例，可以得出結論：若按鍵都放在右側，會導致用戶經常誤觸而造成不必要的麻煩。
放在兩側就不會有這樣的問題?？梢杂行Х乐拐`觸，尤其是盲按，不用擔心按錯，減少誤操作的幾率。
值得一提的是，iPhone手機的電源鍵一開始是位于頂部位置，這是為何？
因為剛開始時手機都是小屏幕（3.5～4寸左右），對于iPhone5S及以前的手機來說，單手操控，拇指Home，食指電源，剛剛好。
所以電源鍵放在頂部既按得到又可以減少誤操作。
后來隨著手機大屏的趨勢（4.7寸以上），這個時候單手已經不方便按到頂端了，從6代開始就把電源鍵放在右側了。
但無論是哪種方式， 兩個按鍵都是分開放。
還有一個小細節，iPhone的實體鍵不是在右側正中間，而是在靠上的位置。
iPhone設計理念是單手持握，并且大多數人右手握手機，大拇指經常會碰到右側邊框，若果放中間，這樣會造成誤觸音量鍵和靜音鍵。
其實上面的案例3就已經說明了按鍵放在中間的弊端。
我想起了當年的錘子T1，左右按鍵一樣大且位于兩側的中間，這是典型的為了追求完美的對稱而向用戶體驗妥協。
iPhone從初代開始就已經建立了自己的設計理念，不管是工業設計還是界面設計，并沿用至今。
從初代開始，iPhone機身左側音量鍵上方就有一個靜音鍵。
這些年來，iPhone一直在減少各種實體按鍵以及外部接口，比如3.5mm耳機孔、home鍵。
但直到如今這個靜音鍵卻一直保留下來，為何iPhone對于這個按鍵情有獨鐘？
靜音鍵開啟后，任何來電或通知都是無聲的，震動也會消失。
在無需點亮屏幕的情況下實現一鍵靜音，方便快捷，深受用戶的青睞。
根據自身的使用習慣以及用戶研究，無非以下幾種使用場景，比如看電影、開會、上課等：
1.進電影院看電影前，我一般都會撥一下，避免在看電影的過程中被來電鈴聲打擾，影響了自己和別人觀影。
2.開會的時候也會撥一下，以防在開會的時候突然被來電鈴聲所打擾，避免不必要的尷尬。
3.學生黨在上課前一般也會開啟，這樣整節課都不怕打電話進來了。
總之，就是不希望自己的手機鈴聲打擾到自己和別人，帶來不必要的麻煩。
如果是虛擬靜音鍵，需要先解鎖手機，對著手機屏幕一頓操作。
而實體鍵不需要這么麻煩，可以盲操作，放在褲兜里都不影響操作。
這個按鍵這么重要，卻很少看到安卓手機上有（除了一加基本上沒有）。
實體靜音鍵并非蘋果首創，之前的Palm、Blackberry（黑莓）早已有這樣的設計。
可能的原因是安卓控制中心很早有靜音按鈕，甚至有些定制系統還可以把靜音按鈕直接放在桌面上，設置靜音非常方便，也就沒必要再多加一個實體鍵了，顯得多余又徒增成本。
上面提到過的，作為安卓陣營唯一的靜音鍵，一加手機引以為傲的三段式按鍵，該設計可以通過物理鍵直接實現在靜音、免打擾與正常模式當中快速切換。
但個人認為這個設定復雜了，三種模式遠比兩種模式復雜。用戶并不一定能搞明白，有一定的學習成本。
在早期，iPhone的控制中心并沒有靜音按鈕，想要設置個靜音并不是一件容易的事情，而這個功能又是必須的，蘋果索性直接做了一個實體物理鍵。
這樣靜音的時候只需要把靜音鍵撥過來就可以了，一步到位，使用體驗也很好，所以一直保留至今。
雖然現在iPhone的控制中心已經加入了勿擾模式，但考慮到老用戶的使用習慣，以及品牌調性，蘋果對于這個實體按鍵的去掉還是顯得很謹慎。
考慮到之后iPhone在防水、機身內部空間的改進，不排除蘋果終有一天會取消iPhone上這個靜音鍵。
靜音鍵雖好，但也并非沒有缺點。用戶有時候會無意中觸發這個按鍵而不自知，或者開啟后忘記關閉，導致錯過了一些重要的電話。
雖然開啟了靜音鍵，但并不是絕對的靜音。如果是鬧鐘，鈴聲還是會響起，因為鬧鐘的優先級要遠高于靜音模式。
蘋果這是考慮到了如果有用戶不小心觸發了靜音鍵，或者開啟后忘記了關閉，害怕用戶耽誤了重要事情。
這就很好的解釋了為何明明開啟了靜音模式，卻還可以調解音量大小的原因所在。細微之處方見真功夫。
在日常生活中，旋鈕是個很常見的東西，比如音箱，微波爐，收音機，老式電視，車載旋鈕……
在機械產品上，旋鈕凸起的把手和它下面的圓盤刻度，是最明顯不過的旋轉暗示，符合人的自然感知。
旋鈕式交互是個人非常偏愛的一種交互方式，我認為這種交互跟iPhone的home鍵一樣經典，主要原因有三：
旋鈕操作簡單，看到這種按鈕，一歲小孩子都會忍不住用手去抓。對于用戶來說，幾乎不需要學習成本。
在旋轉的過程中，可調大調小，一切盡在用戶的掌控之中，用戶感覺到有十分的安全感。
在調節的過程中，調大調小都能立刻收到即時的反饋，這是用戶最喜歡的交互方式。
我們在觸摸屏上很少看到這種旋鈕式交互，因為這種交互是要建立在抓住旋鈕實物的感受。
而觸控屏是個二維的世界，沒有真實抓握的手感，無法還原出三維世界的真實手感。
汽車上最常見的旋鈕就要數音量和空調了。然而自從特斯拉在車上推廣大屏幕后，越來越多的國內廠家開始盲目跟風，把絕大部分的功能按鈕集成到屏幕中，比如空調，不僅不方便，行車中使用還容易造成危險駕駛。
車上的觸控體驗跟手機上是完全是兩碼事，使用場景也完全不同。最大的區別在于后者沒有安全問題。
都知道開車不玩手機，可是行車時操作中控屏跟玩手機有什么兩樣？
對于駕駛員來說更加安全，通過旋鈕調節空調，熟悉后完全可以實現盲操，邊開車邊操作毫無壓力。
如果是觸控屏，你必須看著屏幕，一頓操作猛如虎，而在開車過程中眼睛哪怕離開前方一秒鐘就意味著危險。
而安全是汽車駕駛的重中之重。
用戶的操作有真實的物理反饋，旋鈕阻尼。
屏幕上虛擬按鍵反饋根本無法與實體旋鈕相提并論。
軟件系統用久了會變卡，可能會死機，難免會有bug。而這些不穩定因素將成為汽車駕駛的潛在危險因素。
一旦屏幕失靈，或者系統死機了，那所有按鍵都失效了。
雖然特斯拉為了提升其車載系統的穩定性下了很大功夫，但是問題從來都沒有停止過。
但是硬件基本上很少會出問題，物理旋鈕才讓人100%放心。
無論廠家如何吹噓，虛擬屏幕按鍵在大多數情況下都不會比實體按鍵有更好的使用體驗。
因此，有一些實體鍵出于安全駕駛的考慮還是應該保留，將各種功能按鈕都集成在屏幕里并不見得是一個明智的選擇。盲目的把實體按鍵變為觸摸按鍵存在安全隱患。
文章來源：站酷 作者：CdzhcHappy
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作為一枚設計小萌新，對上述場景，是否似曾相識呢？此些尷尬的情況，也映射出了不少問題：數據化設計意識薄弱，數據基礎知識模糊，缺乏系統的體驗評估模型和度量方法等等。
那么，我們該從哪些維度進行數據分析呢？數據的基礎知識又有什么呢？常見的數據分析方法又有哪些？諸位看官抓好扶好，入門版航班即將起飛，讓我們一起走進數據的世界，掌握一定的數據分析能力，告別“我要我覺得”的任性決策。
增量尚不明確，存量博弈的下半場，都以去肥增瘦的方式，宣告著精細化運營的時代到來，似乎也對設計師同學提出更高專業的要求。數據意識作為能力象限中的某個小瓦塊，雖然細微，但也是專業輸出的切入點。
在面對產品功能迭代、用戶行為分析、日常監測、設計決策以及效果評估等等問題時，單純的從視覺維度進行推導，會稍顯單薄。而基于客觀數據的分析，可以更科學準確的輔助我們進行決策。
所謂的“數據指標”，簡單來說就是可將某個事件量化，且可形成數字，來衡量目標。在一定程度上，“數據指標”能揭示出產品用戶的行為和業務水平狀況。
目前市面上的產品種類繁多，大致都圍繞“用戶是誰、做了何事、結果如何”進行歸納整合，分別對應著用戶數據、行為數據、業務數據三類指標。
1. 存量：反映某一時間段內活躍的用戶數。以日活（DAU）、周活（WAU）、月活（MAU）維度進行統計。其中，Active需以關鍵用戶的自發行為來進行定義，常見的動作有登錄、瀏覽內容等。
2. 增量：一般用新增用戶數來反映，同樣分為日新增（DNU）、周新增（WNU）、月新增（MNU）三類統計維度。其中，增量的定義相對模糊，需提前與渠道確認好新增指標，建議根據內部的賬號體系進行指標的取舍，選擇新增注冊用戶還是新增設備數。
3. 來源：用戶從何而來，包含自然搜索、產品導流、好友邀請等多種渠道。結合不同渠道用戶的數據表現，可以指導后續的推廣方案。
4. 留存：通過留存率來評判產品的健康程度，表示新用戶在一定時間段內，某些行為重復發生的比率。其中，日留存和月留存的評判分析作用又有所不同：
日留存：作為衡量用戶渠道質量的重要依據，如老王的公眾號在站酷、知乎、微信群進行導流宣傳，通過分析不同渠道的用戶留存表現，從而優化受眾用戶的投放來源。
月留存：作為用戶粘性的重要判斷，通過指標來分析產品對用戶是否長期有吸引力。也可用作產品上新后，功能迭代是否符合預期的判斷依據。
1. 訪問深度：用戶單次瀏覽頁面的過程中，瀏覽了頁面的數量越多，表示用戶訪問深度越深，產品粘性較好。
2. 轉化率：指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占總訪問次數的比率。轉化率=(轉化次數/點擊量)×100%。如在電商、理財等產品中，轉化率是衡量產品優秀與否的重要指標之一。
3. 跳出率：訪問了單個頁面的用戶占全部訪問用戶的百分比，可用來衡量訪問質量，高跳出率通常表示內容或體驗與用戶目標脫節。
4. 停留時長：用戶游逛的時間長度，需要區分對待內容消費與工具效率場景，高停留時長并非全是正向反饋。
5. 次數：包含頁面訪問次數（PV）和用戶訪問次數（UV），通過頁面或者用戶作為計數單位，但需進行相應數據去重，保證數據的真實性。
6. 點擊率：CTR（Click-Through-Rate）即點擊通過率，某一內容被點擊的次數與被顯示次數之比，CTR是衡量互聯網廣告效果的一項重要指標。影響用戶點擊的因子較多，作為入口級內容，卻具備較大的設計發揮空間，可通過信息的布局與核心利益點的外化，實現行為號召（Call to Action）
1. 總成交量：GMV（Gross Merchandise Volume）屬于電商平臺企業成交類指標，主要指訂單的總金額，包含付款與未付款兩部分
2. 人均消費金額：ARPU（Average Revenue Per User）即每用戶平均收入。這個指標計算的是某時間段內平均每個活躍用戶為應用創造的收入。
3. 續費率：指的是在訂閱期結束時，選擇續費的用戶占所有應續費用戶的百分比
4. 付費率：付費用戶占活躍用戶的比例。
5. 用戶周期價值：LTV（life time value）是產品從用戶獲取到流失所得到的全部收益的總和，當LTV大于平均獲客成本和后續的運營成本時，產品獲得凈收益。
對上述數據類別有所了解之后，我們在面對紛紜復雜的應用類型與數據概念時，到底該怎么選取合適的指標進行衡量和分析呢？接下來，讓我們進入下一個知識點-指標建模。我們大致可以按照以下方法進行關鍵指標的選取。
① 明確業務的最終目的；
② 判斷業務模塊所屬類型；
③ 根據模塊類型選擇數據指標；
任何產品都有其商業或生存目的，且通常會使用一些支撐手段的工具、或是支撐手段的手段來達成目的。我們以“設計軟件-Figma”為例，進行業務目的與手段的拆解。
1. 目的：Figma 是一個基于瀏覽器的協作式 UI 設計工具，其最終目的是完成商業變現，讓更多用戶付費購買。
2. 手段：為達成這一目標，而采用基于web的模式這一手段，極大的方便了團隊協作辦公的需求，繼而備受青睞，普及率節節攀升。
3. 支持手段的工具：此外，借助開源的插件及完善的組件功能，為設計創作者提供更便捷的工具支持。
在從業務的最終目的出發，梳理業務模塊后，可進一步的拆解該業務模塊的具體類型。為方便理解，可以按照產品價值，將功能模塊分為4種類別：工具、內容瀏覽、社區、交易。
1. 針對本身自帶價值屬性的產品，按照幫助用戶節省時間和消磨時間可分為：
工具類：剪映、輕顏相機、飛書文檔及翻譯查詞等
內容瀏覽類：各類圖、文、音視頻體裁的消費內容，如短視頻、喜馬拉雅、知乎等
2. 另一類產品本身不產生價值，通過自身的平臺屬性來連接資源，同樣按照幫助用戶節省時間和消磨時間可分為：
社區類：小紅書、即刻、微博等
交易類：電商板塊、會員付費板塊以及直播打賞充值等
按照時間與價值維度，將產品劃分為4類模塊，每類都有各自需要核心關注的指標要素
下面對4種分類的功能模塊，分別介紹如何選取指標體系
1. 工具類：通過產品達成個人目標，高頻的使用行為，可以培養用戶的固定習慣。因而可主要關注使用量、目標達成率、頻次數據指標。（示例：剪映）
2. 交易類：以詳情頁作為用戶購買動機的誘因，實現付費轉化。倘若能多次反復的購買商品或服務，整體轉化效果更佳。因而，可選取詳情頁轉化率、客單價、復購率作為衡量指標。（示例：百度網盤）
3. 內容瀏覽類：用戶是否已獲得更優質的內容，愿意投入更多的時間瀏覽內容，并能觸發與內容的互動行為。因而可選取瀏覽數、瀏覽廣度、瀏覽時長和互動行為作為衡量指標。（示例：快手）
4. 社區類：社區環境主要受人與內容、以及人與人之間的關系影響。鼓勵用戶發布內容，以創造的內容來吸引其他用戶產生共鳴，從而進行內容創造與互動行為。因而，可選取發布量、互動量、用戶間的關系密度作為衡量指標。（示例：即刻）
在產品迭代發展的過程中，掌握有效的數據分析方法，能讓冰冷客觀的數據鮮活起來，為決策提供判斷依據。接下來，就給大家推薦兩類高頻數據分析方法，請注意查收。
由Dave McClure 2007提出的客戶生命周期模型，可以幫助大家更好地理解獲客和維護客戶的原理。其核心為AARRR漏斗模型，對應著實現用戶增長的5個指標：
1. 獲取(Acquisition)：用戶如何發現（并來到）你的產品？
2. 激活(Activation)：用戶的第一次使用體驗如何？
3. 留存(Retention)：用戶是否還會回到產品（重復使用）？
4. 收入(Revenue)：產品怎樣（通過用戶）賺錢？
5. 傳播(Refer)：用戶是否愿意告訴其他用戶？
我們在進行數據分析的時候，應該考慮用戶正處于AARRR模型的哪個部分、關鍵數據指標是什么、對應的分析方法又是什么？
科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。廣泛應用于網站和App用戶行為分析的流量監控、電商行業、零售的購買轉化率、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析的工作中。
例如：在完成電商購物行為時，共包含瀏覽選擇、查看詳情、添加購物車、生成訂單、支付等環節。通過監控用戶在流程上的行為路徑，漏斗能夠展現各個環節的轉化率，直觀地發現和說明問題所在，更快定位出某個環節的具體問題。
除了需要了解分析方法之外，還需要提防以下數據分析常見謬誤，避免落入陷阱之中，從而做出錯誤的決策。
1. 數據偏?
在分析數據時受個?偏?和動機的影響，即僅選擇?持你聲明的數據，同時丟棄不?持聲明的部分。“數據偏?”將讓數據的客觀性蕩然?存。 避免這種謬誤的?法是在分析數據時，盡可能收集相關數據，并詢問他?意?。
2. 采樣偏差
在做抽樣分析時，選取的樣本不夠隨機或不夠有代表性。例如，互聯網圈的人極少會使用PDD，為何該應用還會有這么好的市值表現？
3. 因果相關謬誤
將兩個同時發生的事件，判斷為因果關系，忽略了其中間變量。例如，隔壁老王生了個孩子，同時種了一棵樹。孩子和樹都隨著時間的推移而長高，在一定時間內，如果使用相關性分析，可以得出這兩個變量具有相關性。然而我們都很清楚，孩子長高和樹長高之間，并不具有因果關系。
4. ?普森悖論
即在某個條件下的兩組數據，分別討論時都會滿足某種性質，可是一旦合并考慮，卻可能導致相反的結論。避免“辛普森悖論”給我們帶來的誤區，就需要斟酌個別分組的權重，以一定的系數去消除以分組資料基數差異所造成的影響。
5. 定義謬誤
在看某些報告或者公開數據時，經常會有人魚目混珠。「網站訪問量過億」，是指的訪問用戶數還是訪問頁面數？
6. 比率謬誤
談論此類型指標時，都需要明確分子和分母是什么。另一方面，在討論變化的百分比時，需注意基數大小。如小王和小劉體重都上漲了10%，但二者的體重基數分別為60kg、90kg。
文章來源：站酷 作者：美工李大強
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為什么設計師要有成本思維，以及成本思維在做我們做設計時對我們有什么幫助。
不僅僅在工作中我們需要思考成本，在生活中我們也無時無刻都在計算成本。成本總是和收益掛鉤，所以貝克爾在《人類行為的經濟學分析》中提到：人的任何行為都是理性選擇的結果，無利可圖的事人們事不會去做。雖然這句話不能覆蓋所有的人，但是大多數人就是如此。
在夜深人靜的夜晚你饑腸轆轆想吃夜宵，你可以選擇下樓到周邊小吃店就餐，也可以選擇叫外賣，前者付出的成本是你需要通過身體行動來交換最后的結果，后者則是花費一定的金錢來代替前者的行動。
那么我們通常會如何選擇呢？如果這兩種成本有很大的差異，比如需要到很遙遠的地方那么除了身體行動成本外，時間成本也會計算其中，所以相比后者成本陡然增大，于是我們就會選擇成本低收益大的方式。但是假如你現在極度想要吃那家的夜宵，外賣點餐會特別影響口感，那么你可能會選擇前者，這里由于外賣口感和主觀意愿影響到了我們理性的選擇?！?
成本決定了收益的效率、大小和方式，小到你伸手拿一支筆你會選擇最近的，大到我們人生的投資。成本與收益之間并非是直接關系，收益的大小的不取決于成本的大小，還有風險因素。例如我們在對UI界面進行優化，可以選擇的方式有很多：
1.只調整視覺，替換樣式
2.對頁面邏輯進行重構
3.整體功能進行重新分類組合
......
我們的目標是讓用戶獲得更好的體驗并且提升業務價值。3種方式需要的成本高低不同，我們都希望付出最小的成本達到最好的效果，于是我們就會考慮到風險因素，假如新流程用戶不會用怎么辦，假如新版本導致的數據下滑怎么辦，假如行業出了新政策了怎么辦等等。所以除了這些成本外也要考慮應對風險的成本。
你看為什么有錢人都會坐頭等艙是因為頭等艙可以幫他們節約更多的時間，提供更好的環境與服務，讓他們產出更多的價值。還有假如你的車壞了，你最直接的方法就是花錢找人幫你修而不是自學自修，因為你將花費太高的成本。
再舉一個例子，我們想提升能力，有的人選擇自學、白嫖，有的人選擇報培訓班，這也只是時間和金錢上的成本選擇，如果你的自學（白嫖）在短時間收益很大那就毫無疑問幫你省了一大筆錢，但是如果自學很久都毫無效果，那么時間就是你花費的成本，時間和金錢不同的是，時間不可逆。看起來花錢比花時間更好？不是，花錢也有風險，比如課程質量和服務很差，錢沒了還學不到，甚至賠上了時間。但如果你選對了，那么收益就遠遠會大于自學。
實現成本指的是想法與落地中間需要付出的行為、時間和其他損耗，例如我們希望提升用戶下單的轉化率，我們可以選擇：1.減少整個流程的步驟 2.將按鈕設計的更明顯 3.給用戶發放優惠券 4.給用戶營造搶購氛圍，在這幾個方案中最低成本是2，因為只需要調整樣式和簡單開發就可以實現，但收益并不是最高的，而其他的方案需要更多的角色花費更多的時間來參與，但是收益也不是顯而易見的。所以如果你的產品比較成熟，那么我們一定選擇成本更低的方案，反之我們會進行更高成本的嘗試。
還有比如我們找工作，新公司福利待遇比現在公司好50%，平臺也更大，是否不需要思考直接去呢？當然不是，你需要考慮通勤成本、生活成本、自身成長成本等等因素。如果你50%薪資漲幅換來的是996、每天通勤時間3、4個小時，不僅僅是時間精力，還有我們的身體健康的成本，我會覺得遠遠不值，成本太高。
我們先來看一下定義：機會成本是指面臨多方案抉擇時，被舍棄的選項中價值最高的就是本次決策的機會成本。舉個例子，比如當前版本我們有1個開發一個設計一個產品，我們面臨著兩個需求，但是資源和時間只夠我們做一個需求，這時候2選1，那個被拋棄的需求所擁有的價值就是我們所選擇的那個需求的機會成本，相當于我們放棄了那個需求所擁有的價值。
再通俗一點講，我現在有100萬，面臨著兩個選擇：1.銀行理財，年收益4%，4000. 2.做生意投資，年收益8%，8000，那么就相當于我花費了這4w的潛在成本獲得了8萬的收益。
邊際成本的理解很簡單，我們可以理解為我們每付出一定的成本收貨的收益或者每收獲1個單位的收益所付出的成本。用一個通俗一點的例子來講，比如你一共學習10天，第一天學完你考了30分，第二天學完你考了50分……第8天學完你考了94分，第9天學完你考了98分第10天學完你考了100分，花費的單位天數一樣但是每次增加的分數卻越來越少，收益也就越來越少。
在做產品設計的時候，我們往往會有一個板塊叫為你推薦，比如微信閱讀中的這個板塊，它一次提供了用戶6本書，雖然算法可以算出有許多書，但是這里每次只提供給用戶6本，是因為涉及到了邊際成本，少量多次提供能夠讓用戶更聚焦，更快的選擇好書本進行閱讀，每多提供幾本書，用戶選擇閱讀的時間成本就會越大。有同學會問：那我只給1本不就好了，用戶就能馬上讀了，何必要推薦6本？
我們如何保證那一本剛好是用戶想讀的，沒有辦法做到如此精準，如果每次只推薦一本書，而用戶嘗試了幾次都不喜歡，他們就會放棄，所以這里就會選擇一個臨界值，比如我們可以選擇每次放不同數量的書，根據數據判斷在給用戶幾本書的時候用戶閱讀轉化和選擇時間成本更低。
體驗成本也是我們設計師需要時刻關注的，俞軍老師在產品方法論中提到，用戶價值=新體驗-舊體驗-替換成本，體驗成本可以包含很多信息，最主要的就是認知與交互的成本。
如何降低認知成本可以從以下這些點進行優化
文案的設計要求是簡單易懂，避免產生歧義，之前給大家舉過的一個高德地圖導航在到達目的地之后給出一個“原路返回”按鈕的分析，大家可以再思考一下，是否會產生歧義。還有確定、確認大家是否知道怎么用呢？
文案也需要有情感化，避免生硬、帶負面情緒的問題等等
視覺最為直觀，一個按鈕一個控件的樣式是否能滿足用戶的心智和預期，將會影響用戶的認知，例如以下的幾個按鈕，出現在不同場景用戶會出現一系列問題：為什么我點了沒用？為什么還不能點？我到底該點哪里？
還有你的品牌是否識別度高，也決定了用戶對你的認知，最近小米花了百萬請大師做了新的logo，在視覺上更加圓潤，在圓logo的基礎上做了很多的微調，實際上也是避免了太大的logo變化導致品牌認知成本的提高，認知成本一旦太高，品牌市場的敏感度和曝光度還有各種替換、衍生、配套的隱性成本也會大大增加。所以這一舉動是明智的。
比如我們希望新用戶去關注一些大咖、kol獲得更好的推薦，但是如果我們只是將推薦者的頭像和昵稱給新用戶，那么這個策略就是失敗的。因為我們沒有考慮新用戶的認知：1.我為什么要關注她 2.關注她我能獲得什么。所以僅僅依靠頭像和名字在這里對用戶的認知是沒有任何幫助的。
我們通過利用肢體來和媒介進行交互，目的是完成某項任務。其實只需要你抬手，那么就是產生了成本，只不過某些成本是固定的無法減少的，比如你要去騎車那就需要去解鎖，如果沒有鎖車可能就會被偷走，這是出于安全考慮。
行為成本在具體數字產品中我們可以發現很多，例如你只需要將手機拿起，屏幕就會亮，相比于找到解鎖鍵再按一下成本就低了很多。而亮屏后不直接解鎖是為了防止誤觸或者隱私，所以還需要通過指紋或者人臉進行識別。
例如幾種不同的驗證方式，利用滑動拼圖來解鎖和輸入相關驗證碼解鎖，前者比后者的學習成本和操作成本都低。
在移動端我總結了幾個減少交互成本的方法，不妨來看下：
soul音頻處理
日期選擇
iPhone底部橫條切換窗口
游戲昵稱隨機
股票買入數量
這里也有同學會問，既然都可以代替，那滑動能否代替輸入？必須也是可以的，例如iOS自帶的計時器中選擇時間的控制器，還有鬧鐘設置，這里要注意的是，滑動代替輸入是要基于本身該信息是由范圍內并且不需要精細化控制的，比如房價篩選，房價本身量級很大，用戶篩選也不會精確到個位數，在這里用點擊和輸入會比滑動的成本更低。
反例就是音量、明暗控制，大家可以感受一下輸入在這里的雞肋。你需要精確控制選輸入，需要大致的范圍選點擊，非常模糊的感受選擇滑動。
例如我們在開車進行導航的時候，打字輸入非常不便，于是加入了語音輸入。還有在微信進行賬號切換時，我們可以選擇利用語音輸入數字來驗證身份。
對于新用戶操作復雜功能和界面的時候，提供更多提示能夠很大程度上減少用戶的操作成本。
在iOS或者安卓的手勢控制中，我們會發現又一些常用的手勢比如：點擊、拖動、輕掃、雙擊、縮放，這里我們可以定義為一級手勢。還有一些不常用的比如：重按、長按、三指滑動、三指縮放等，這些手勢的認知成本和行為成本都很高，定義為二級手勢，不建議頻繁使用。
設計師在日常工作中接到的需求繁多，無論是在做需求之前還是在思考設計方案的時候，成本思維可以幫助我們很好的規避一些問題和風險，我們追求控制成本使收益最大化。所以學會控制成本的設計師不僅僅題可以提高個人工作效率還可以幫助公司創造更多價值。
文章來源：站酷 作者：應駿
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用戶體驗，是用戶在使用產品過程中建立起來的一種純主觀感受。
解讀用戶體驗，可以有很多視角。本文提供一個以人為本的視角：用戶體驗四維度。具體如下。
HI X：Human Interface Experience，人與界面的交互體驗。
HC X：Human Content Experience，人與內容的交互體驗。
HH X：Human Human Experience，人與人的交互體驗。
HB X：Human Brand Experience，人與品牌的交互體驗。
用戶體驗四維度
01 四維度的概念
怎樣判斷一款產品有幾個維度？這就要從四維度的概念說起。
1. HI X（人與界面的交互體驗）
HI X 是指用戶在瀏覽、閱讀、操作界面過程中產生的主觀感受。
HI X 既受信息架構、交互設計和UI設計的影響，也受根需求和功能架構的影響。主要依托手機和電腦的互聯網產品，天然存在界面。所以，HI X 屬于基礎屬性，所有產品都有。
2. HC X（人與內容的交互體驗）
HC X 是指用戶在消費內容時，內容本身帶給用戶的主觀感受。
這里的內容，既包括衣服、鞋子等實體商品，也包括文章、圖片、視頻等虛擬內容。諸如淘寶、網易嚴選等電商產品，以及公眾號、Instagram、抖音等 UGC 產品，都具備 HC X 屬性。
3. HH X（人與人的交互體驗）
HH X 是指用戶與其他用戶、產品工作人員溝通交流時產生的主觀感受，或產品的社區氛圍、溝通氛圍帶給用戶的主觀感受。
所以 HH X 有兩層含義。第一層發生在用戶與用戶之間，是指當用戶扎堆或溝通交流時，交流氛圍、交流內容帶給用戶的主觀感受。第二層發生在用戶與產品工作人員之間，是指當產品依靠人力向用戶提供咨詢、售后、配送等服務時，產品工作人員的服務行為帶給用戶的主觀感受。
關于第一層含義，不管是更強調社區屬性的產品，比如天涯社區、豆瓣小組、百度貼吧，還是更強調內容屬性的產品，比如公眾號、微博、小紅書的筆記，都具備 HH X 屬性。
關于第二層含義，常見的 HH X 由客服人員提供。如果是電商產品，提供人員還包括快遞員和售后人員等。
4. HB X（人與品牌的交互體驗）
HB X 是指當用戶想起、談論起品牌，或使用品牌的產品、體驗品牌的服務時，品牌帶給用戶的主觀感受。
只要一款產品做成了品牌，它就有 HB X 屬性。
HB X 會直接影響到我們是否信任、喜歡一個品牌，以及是否會使用它的產品和服務。所以，我們對 HB X 往往會有一個抓重點的綜合評價。就像一個外向活潑的女生，雖然在外向程度方面和一個內向安靜的男生不一致，但雙方也可能會選擇在一起，因為內向、外向并非雙方關注的重點。
因為 HB X 牽涉到對品牌的綜合評價，所以就像工作都有一段試用期、戀愛都有一段了解期一樣，HB X 的形成往往也需要較長時間，通常至少要 3~5 年。
02 四維度的價值
每一個維度，各有什么價值？
1. HI X（人與界面的交互體驗）
作為基礎屬性，HI X 的價值主要體現在以下兩方面。
如果是一款只具有 HI X 屬性的工具型產品，比如視頻會議產品 Zoom，那于這款產品而言，HI X 就是一切，這款產品的成敗也幾乎完全取決于 HI X。
如果是一款同時具有 HC X、HH X 屬性的內容型社區型產品，比如 B 站、快手這些視頻類產品，那此時的 HI X 就會扮演一個類似交通出行（基礎設施）的角色。如果 HI X 比較差，這個“出行”過程就會像出去玩時的塞車一樣，讓人難受；如果 HI X 很優秀，這個“出行”過程就會像準點的高鐵、飛機一樣，又快又爽。
2. HC X（人與內容的交互體驗）
HC X 主要從內容層面影響用戶滿意度。
如果 HC X 比較好，用戶消費時的決策時間就會被大大縮減，同時用戶滿意度也會比較高。比如淘寶上就有一些原創設計、質量不錯、價格不貴的精品小店，很受歡迎。我們去網易嚴選、優衣庫天貓旗艦店這些質量不錯、設計不錯、價格適中的店鋪買 東西時，也會很快很省心。
以上說的是電商產品，對于 UGC 類的內容產品，也是類似的道理。比如站酷上的首頁推薦和編輯推薦，相對而言，HC X 比較不錯，所以看這些內容的用戶也會比較多。
3. HH X（人與人的交互體驗）
HH X 是用戶情緒的最大影響因素，在情感方面對用戶具有最大吸引力。物以類聚，人以群分。HH X 良好的產品，會像一場談笑風生、其樂融融的聚會，吸引用戶去扎堆。
良好的 HH X 往往意味著良好的氛圍，它不僅能帶給我們諸如輕松、愉快等積極情緒，還能在一定程度上帶給我們一種歸屬感。最終的結果，就是我們喜歡用這款產品。比如 B 站的 HH X 就比較好，具體而言就是彈幕氛圍比較歡樂友好，這樣的氛圍帶給用戶的感覺是比較好的，用戶也喜歡在 B 站就著彈幕看視頻。
4. HB X（人與品牌的交互體驗）
HB X 事關品牌能不能以正面形象住進用戶心里。
良好的 HB X，往往意味著良好的品牌美譽度和忠誠度。HB X 良好的產品，就像你信任和喜歡的男/女朋友一樣，他/她會在你心里占據一定的分量和地位，讓你樂意介紹給家人和朋友認識。比如蘋果的 Mac，就有很高的品牌美譽度和忠誠度，用戶也很樂意把 Mac 推薦給身邊的朋友。
03 四維度的關系
四維度之間存在怎樣的關系?
1. HI X 是另外三個維度的基礎
HI X 作為基本維度，相當于“水之源，木之本”。如果把用戶體驗四維度比作一個金字塔的話，塔底的基石一定是 HI X，塔尖則是 HB X。
2. HC X 通常是 HH X 的基礎
HH X 的產生，通常離不開 HC X。也就是說，通常得有一個合適的“內容”或“主題”，才能把人聚攏過來。比如結婚的時候，你可以邀請到很多親朋好友來參加婚禮，但在平時，你很難邀請到這么多人。我們在 B 站看視頻的時候，彈幕通常比較歡樂友好，氛圍不錯，但如果沒有這些視頻，也就不會有這些彈幕，以及不錯的社區氛圍。
3. HI X、HC X 和 HH X 共同構成了 HB X 的基礎
HC X、HH X 和 HI X 一樣，都可以成就 HB X。
以早期 Keep 為例，剛開始只有課程這個功能，也就是說只有 HI X 和 HC X 這兩個屬性。其中，HI X 還可以，HC X 比較優秀。在此基礎上，慢慢發展出了社區功能（HH X 屬性），而且做得不錯。再往后，有了“自律給我自由”的品牌精神。在課程、社區、品牌精神等因素的助力下，Keep 有了不錯的品牌美譽度和忠誠度。也就是說，HC X、HH X 和品牌精神等因素，一起成就了良好的 HB X。
4. HB X 也可以僅有 HI X 這一個基礎
有些產品并不具有 HC X 和 HH X 這兩個屬性，而是僅有 HI X 這一個屬性。單憑一個良好的 HI X，也可以成就良好的 HB X。
比如 Zoom，作為一款開視頻會議的工具應用，它最初只有 HI X 這一個屬性。但是因為很好用，HI X 很優秀，所以如今的 Zoom 即便沒有內容（HC X）和社區（HH X）屬性，依然成了一個在全球都很受歡迎的品牌，擁有了不錯的 HB X。
總的來說，在四維度的金字塔里面，它們的關系如下圖所示。
用戶體驗四維度的金字塔關系
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文章來源：站酷 作者：Snow Design
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「合理預設」是指系統提供默認選項，這些默認選項不需要用戶做任何操作，可以節省用戶完成表單的時間和精力。
這些默認選項來的數據源包括: 先前輸入的會話數據、來自用戶帳戶的信息、當前位置、當前數據和時間等等。
案例 釘釘的“代辦事項”設置功能，可以自動抓取到語句中的時間信息，自動幫助用戶默認填寫時間，減少用戶的操作時長：
相關模式 ：語句填空
系統通過提供合理的默認信息和答案，分擔了用戶思考和輸入信息的工作，減少時間，提高效率。
而就算預設信息不是用戶想要的，也為用戶提供了一個示例來說明答案應該是什么樣子的。這一點也可以節約用戶幾秒的思考時間，或者避免輸入錯誤的信息。
另外，合理的默認值還可以幫助用戶應對一些“難題”。如果用戶跳過了一塊字段，那么可能是這個問題沒有引起他的注意。用戶可能是不理解這個問題、或是默認值的含義。輸入答案，選擇值，或單擊按鈕的動作會迫使用戶有意識地面對這個問題。
比如疫情期間，大部分公司都需要做健康打卡，下圖中有一些選項是直接填了默認值，但是有些就沒有填。比如下圖的左圖中，有關于“請假未到崗”這些問題，因為沒有填默認值，用戶就會對這個問題有印象。然后比如“今日是否有發熱癥狀”，“是否有咳嗽”這些，因為被系統默認填了，用戶很容易就忽略過去了。
所以一些刻意希望被關注的問題，其實最好不要提供預設值，這樣可以讓用戶感知到這個重要信息的存在，進而加深對內容的認知。
當產品要求用戶提供類似表單的信息輸入（例如文本框或單選按鈕），并希望減少用戶填寫時長時，可以使用提供默認設置。
但是當問題的答案會很敏感或是與政治相關時，最好不要提供默認值，例如密碼、性別或公民身份等。最好也不要為用戶擅自訂閱非必要的內容信息，如“請給我發送廣告郵件”等。
使用條件
· 用戶需要做類似表單的信息輸入操作；
· 系統希望減少用戶需要做的工作；
· 系統希望確保用戶填寫的準確性和一致性；
· 可能用戶并不知道或者不關心答案，不需要引起用戶的重視；
· 問題的答案不屬于敏感信息或是與政治無關。
設定「合理預設」有兩種普遍的用法：
1、使用一個通用的、常識性的、滿足大部分用戶需求的默認值，預先填寫輸入框；
2、可以調用用戶早些時候提供給系統的信息來動態地設置默認值。例如，某個用戶提供了一個中國的郵政編碼，系統可以從這個編碼推導出用戶所在的省，甚至市和區的名稱。
除此之外要注意幾點應用原則：
· 使用預設的默認值不僅僅是為了防止用戶留下空白的輸入區域；
· 要充分的了解你的用戶，默認值的設定要有絕對合理的理由 —— 否則，系統會給所有人帶來額外的工作量。
用戶需求：購買服裝時需要選擇尺碼
唯品會小程序在購買服飾類選擇 SKU 時，每個尺碼點擊后會顯示對應的衣服參數，用戶不再需要去商品描述中的尺碼表格中再找，也可以是設置好自己的身材數據，平臺會默認選中適合你的尺碼。
用戶需求：需要根據表單內容填寫和上傳文件
螞蟻鏈實人認證在上傳證件時會根據用戶所在國家和地區，幫助用戶默認選擇概率最大的選項，不需要用戶自己操作。
用戶需求：創建新文件，調整畫布大小
在 Photoshop CC 中創建新的圖像文件時，默認情況下會從操作系統剪切板開始。這里的假設是用戶剛剛創建了一個屏幕截圖，并且正在編輯該圖像。因此，Photoshop 在剪貼板中獲取圖像的寬度和高度，并使用它們來預先填充創建新文件的尺寸，這是一種節省時間的聰明方法。不用擔心圖像和畫布會有尺寸不匹配的情況。
當用戶想要調整畫布大小時，原先畫布的長寬尺寸會預設出現在新的畫布大小里面，方便用戶進一步進行尺寸調整。
文章來源：站酷 作者：Ant_Design
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藍藍設計( www.syprn.cn )是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的UI界面設計、BS界面設計 、 cs界面設計 、 ipad界面設計 、 包裝設計 、 圖標定制 、 用戶體驗 、交互設計、 網站建設 、平面設計服務
在 B 端設計領域中，不管是內部用戶、產品、設計師、開發，還是外部產品、設計師等，總能聽到關于界面「屏效」方面的訴求或吐槽。
「屏效」狹義理解是「界面過度留白」；廣義理解，「屏效」源自諧音“坪效”，指的是每坪的面積可以產出多少營業額(營業額/專柜所占總坪數）。而「屏效」對于界面而言可以指屏幕單位時間、單位面積內的信息可以帶來多少商業效益/效率提升。
為了探索在 B 端產品中用戶為何對「界面過度留白」或「屏效」問題如此敏感，于是我們展開了「屏效」專題的設計探索與實踐。「屏效」專題探索主要以「探索」與「實踐」相結合的方式展開，將實踐過程中反復驗證有效的設計策略沉淀成設計手冊，同步將部分功能進行工程化，確?？梢蚤_箱即用。
用戶聲音｜不同的故事相似的訴求
面向內部設計師和終端用戶投放的《高屏效訴求》《中后臺產品滿意度調研》問卷中認為提高屏效能極大提升用戶體驗的設計師占 58.14%；認為提升屏效對體驗有提升的終端用戶占 50.6%。
外部知乎上針對《Ant Design 4.0 設計價值觀》的 13 條反饋里，其中就有 2 點提到關鍵字「效率」。
通過了解不同用戶和產品類型發現，不同的用戶在工作場景的產品使用中有著相似的特征：
案例收集｜發現問題，大膽假設
縱觀 B 端產品界面，發現普遍問題和收錄在解決屏效問題上實踐得比較好的案例，為了逐步突破問題，選擇以數據產品中覆蓋率極高的表格為設計切入點，通過線上跨產品多端地毯式的體驗走查，發現表格三個層次的問題：
視覺、交互層在無需理解業務場景和用戶目標的情況下，都較容易發現，屬基礎問題，但很多「過度留白」的屏效問題往往是信息被組織方式的差異導致的「過度留白」。
綜上我們提出假設：為提高屏效，可從視覺、交互、信息三個層次解決
視覺層為提高信息查閱速度，可以通過提高信息密度；交互層為提高操作速度，可以縮短當前手勢到目標之間的距離；信息層為提高信息被理解的速度，可以通過重組織等方式。
基于假設，我們進行了進一步的桌面研究，查閱論文等書籍，尋找設計理論的驗證和指導。
競品分析｜尋找實踐證據，謹慎驗證
我們知道視覺上界面留白過多（過疏會增加滾屏成本，過密因易串行而影響閱讀效率），以表格「行高」為例，探索各表格在字號、字高和行高的關系，因為不同字體的同字號實際像素高度會有差異，因此選擇的是字高（即文字垂直高度的視覺大?。┒亲痔柣蜃中懈?，決定留白的兩個重要因子是字高和表格行高，以次推演，界面元素和元素間距的留白關系，探究在視覺層怎樣的留白率能保證甚至提升屏效。
以數據產品中的表格為例，通過直接和間接競對的方式，分別從數據的查閱（視覺）、分析（交互）維度進行功能點和設計細節上的比對，來看看優秀產品是如何解決屏效問題。
直接競對：內部用戶口碑較好的產品 A、B外界競對：同領域的 Tableau、網易有數、金山、微軟表格；間接競對：谷歌郵箱、AntD 等的緊湊主題的常規列表（一維表格）
通過競品分析可以發現，數據分析領域的表格留白率普遍較低（信息密度高），尤其是金山和微軟的電子表格，其次是同類面向數據用戶的 Tableau、網易有數，而谷歌郵箱等工作臺常用的常規列表緊湊版本中，留白率和數據領域的電子表格不相上下。
緊湊版的使用場景也常常是面對數據量巨大的信息呈現，通過切換緊湊主題，提升信息的快速瀏覽，而這也非常適合數據分析場景中巨大的數據量呈現。因此我們的產品在留白率的提升空間極大，而在實際案例實踐中，也已經將表格行高優化至 30px，克制的使用留白。
除此外，競品其他層次的設計也做了比對，總結來看整體設計做法：高密度、少屏數、少留白等。
文字陷阱：中英文字高不等于字號
舉個容易犯錯的競品參考是，谷歌在緊湊版主題下字號 12px，列表行高是 28px，但在 AntD Table 中同樣的 12px 和列表行高 28px 就會發現非常擁擠，缺乏呼吸感。
原因在于谷歌的 12px 是英文字體，實際字高只有 10px，而 AntD Table 的語境是中文字偏多，實際字高有 12px，所以留白的差異在于一個是 18px（28-10），一個是 16px（28-12），這也是為什么決定決定留白的兩個重要因子是「字高」和表格行高，而非「字號」和表格行高，進一步推演，決定界面留白的是「元素視覺高度」和「元素間距」。
論文查閱｜尋找理論證據，謹慎驗證
研究表明，低密度認知負荷低，但高密度任務完成率高，用戶更喜好
參考資料：論文《基于眼動的網頁對稱性和復雜度對用戶認知的影響的研究》
對于信息，用戶需要需要閱讀（視覺），思考和理解（認知），需要點擊按鈕、操作鼠標和打字（行動），在人機工程學中，統稱為負荷。即認知（記憶）負荷、視覺負荷、動作負荷，即分別對應用戶體驗設計的三個層級，信息/視覺/交互。而負荷所花費資源從多到少依次為：認知 > 視覺 > 行動。
認知負荷，舉個例子，看了但不一定懂了。你是否有這么一種體驗——刷抖音，雖然很多（信息密度小，輸出效率低），但可以一直刷下去并且刷很久；而看一門 C4D 教學視頻，即使就短短十來分鐘（信息密度大，輸出效率高），但是卻要看上半天。因為刷短視頻時，你的輸入效率遠高于作者的輸出效率，而看一門 C4D 教學視頻時，你的輸入效率遠低于作者的輸出效率?？墒牵敵鲂适强陀^的，輸入效率是主觀的。如果輸出效率很高，你可以通過提高自己的輸入效率（比如讓自己成為 C4D 專家）來跟上作者，從而變強；否則輸出效率很低（信息質量低），你的輸入效率很高（很專業），信息于你而言都是無效的。
假設負荷總量不變的情況下，那么以上三類場景界面需要對用戶負擔分配大致如下，官網品宣類需要低認知成本，低視覺負擔，視覺要求高，用戶才會被吸引過來閱讀，甚至酷炫的交互更能增加互動體驗而帶來的趣味感，比如蘋果官網，信息量極少、圖版率高帶來極具藝術的視覺體驗、進而吸引用戶愿意跟隨屏幕滾動漸進式接受信息，而 B 端應用因為是專業使用，首先認知方面隨著員工的專業度提高而降低，因此可以通過提高視覺負擔，來降低行動負擔，進而減少操作用時，當然最佳情況是三個維度能整體降低負擔，讓總負擔降低，就需要更多設計巧思了。
面向內部設計師和終端用戶投放的《高屏效訴求調研》預設解決方案中，設計師常用的 Top 3 做法為：【信息層】隱藏不必要信息、【視覺層】提高布局緊湊度、【交互層】減少點擊跳轉。
通過以上的探索，我們可以確定的是，B 端產品面向專業人員的工作界面設計中，提高屏效可從視覺、交互、信息三個層次進行，視覺層-高密度，即提高屏幕信息密度；交互層-低跳轉，通過減少頁面跳轉、手勢與常用操作的距離等；信息層-有效性，通過重組織或輔助信息幫助用戶理解，甚至提供幫助手冊等以提高用戶專業能力。
基于以上的總結，對產品進行優化。下面以一個簡單案例進行設計策略的解讀。一位運營同學想對比 A、B 兩不同人群在相同維度（白領-有信用卡）下的人數差異，尋找運營機會點。
如下表格經過高屏效策略優化前后對比圖，優化前相同維度下不同人群數量的對比需要視線來回跳動比對，而優化后的表格內容，更符合用戶看差異場景下分析目的數據查閱，視線鎖定相同維度，即可快速比對數值大小。
下面以視覺、交互、信息三個層次解剖設計過程背后的思考。
視覺層｜高密度-克制的留白
眼動理論：研究表明，人眼最小可視視角 0.3 度，水平最大眼動舒適轉動區 30度，垂直最大眼動舒適轉動區 55度?？傻贸鋈搜圩钚∽R別范圍 12px，水平視野舒適眼動寬 1200px，垂直視野舒適眼動高 2200px。參考資料：論文《基于眼動交互的用戶界面設計與研究》
如圖，縮小表格行高的同時，目標信息之間的眼動距離隨之縮短，在眼動舒適區內看到更多信息，便于信息的高效獲取。
理論基礎：菲茨定律是用來預測從任意一點到目標位置所需時間的數學模型，它由保羅·菲茨在1954年首先提出。這個模型考慮了用戶定位點的初始位置與目標的相對距離、目標的大小、移動的最短時間。三者之間關系公式為：T=a+blog2(D/W+1)，W為其中目標的大小；D為到目標的距離；T為移動到目標所用最短時間。參考資料：菲茲定律
表格單元格借助交互狀態，增加懸浮出現的信息組件，前置顯示目標單元格明細信息，同時通過交互出現的指示器輔助行列信息的獲取，高頻操作考慮手勢位置放置，縮短與操作目標的距離，以提高整體操作效率。
理論基礎：交互設計四大策略「組織、刪除、隱藏、轉移」參考資料：《簡約至上》
用戶為了對比 A、B 兩不同人群在相同維度（白領-有信用卡）下的人數差異，但內容的重組織方式讓兩數據行需要頻繁點擊滾動條來查看，根據用戶目標，將關聯性大的數據放置相鄰列（即將要對比的人群放置列頭），即可快速查閱，減少眼跳距離。
設計趨勢中常見的大字體大留白界面，但在 B 端場景中，面對緊張的工作節奏，時間和注意力變得尤為可貴，相對而言，基于復雜度守恒定律， B 端信息量大且高頻訪問的產品中，「用得快」要比「看得美」更重要，「高密度」「低跳轉」詮釋的即是「空間換時間」，少一次點擊，少一次跳轉，少一份等待，就多一份時間和效率。
文章來源：站酷 作者：Ant_Design
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