是收納消息數量的樣式，一般出現在圖標或者頭像右上角。
數據展示里面抽取出來的共性特征，將它們轉化為標簽。標簽樣式有線框、帶不透明底或者面性。
相當于c端的輪播圖
可以出現在鼠標懸浮按鈕時候的行為解釋說明，也可以是文案或者導航圖標的解釋說明。鼠標移入時候出現移出時候消失。
比起文字提示可以承載更多內容，相對彈窗，氣泡卡片操作更輕盈。
標簽頁可以幫助用戶在一個頁面內快速切換不同類型內容，提升單個頁面整體的擴展性。標簽本質上就是內容區的導航。
折疊面板可以更好的收納內容區域，提高頁面利用率?？梢院捅砀窠Y合使用，折疊表格部分詳情內容，使得縱向空間更節約。
表格是數據展示的重要內容。當有大量結構化數據需要展示時或者需要對數據進行排序、搜索分頁時可以用表格進行展現。
當筆記本過小，表格展示不全時候，可以固定首尾重要信息進行滾動。
帶排序的表頭，可對數量或者金額進行排序。
帶分組的表格，建議帶邊框并且用色塊區分表頭和內容。
單元格可編輯
批量選中時只會選中當前頁，因為分頁還沒加載出來，為了給用戶正確的引導，可以給上提示性文案，例如“已選中XX項內容”。
如果當前頁批量選中的數據量不滿足要求，可以改變分頁器，增加當前頁數據量，從而增加選項。
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“直播”作為一個大熱領域，用戶規模早在 2020 年就突破了 5 億大關，在“直播+”的模式下，電商、教育甚至是醫美，都能在直播領域下找到新賽道，并產生持續性獲客。但就是這樣一個核心領域，具體要怎么分析復盤，卻鮮少看到系統化的文章。本文主要是結合我近期參與產品直播項目的思考，總結了自己的一套直播復盤方法論和大家分享。
雖然“直播+”模式已成為行業趨勢，但在產品接入直播模塊而產生的付費效益又不明顯時，其存在的意義和價值仍時常被挑戰，因此首要的就是驗證其價值；
同時，新領域缺乏可復用的方法論，只有不斷探索、優化、沉淀才能促進其健康化生長；
最后，在產品范圍下的直播領域，定向吸引的還是產品用戶為主，持續挖掘探索直播能為產品開辟的新賽道，為產品帶來拉新，是“直播+”模式對于產品的直接價值體現。
直播具備快節奏性和強競爭性，在兼顧快速復盤的同時，還需要考慮階段性的整體化的對直播數據進行監控，因此需要將直播復盤分為快速復盤和階段復盤 2 個大方向。
1. 快速復盤
在直播結束當天或隔天對昨日數據進行快速復盤，此時重點關注單期直播下的直觀數據表現和用戶反饋。目的是獲得沉淀當天直播的經驗并快速應用至后續直播中，是一個不斷 PDCA 的過程。
在復盤維度上，可以分為數據側和用戶側：
數據側中我們重點聚焦本期的數據表現，同時橫向對比其他直播期，去明確本期的數據表現
1）橫向對比時，需要將直播關注的 3 大核心數據（總人數、最高在線人數、評論人數、在線時長均值）與其他期對比，明確該期直播的“優劣”。
當期直播核心數據
2）聚焦本期時，重點關注直播數據的整體在線人數變化趨勢，定位到最高在線點，和直播內容擬合，能夠幫助我們定位直播的“高光點”。
用戶側中則更關注主播在播、用戶在聽和答的過程，包含：
2. 階段復盤
在累計多場直播后，此時最需要的就是階段性的復盤，從宏觀角度對多期直播進行收斂分析，能夠幫助我們明確直播對于產品的核心價值，并定位核心用戶圈層、吸引點及直播應該要有的“節奏”。
在階段復盤中，除了數據側、用戶側外，我們還需要關注市場側：
數據側—不同于快速復盤，數據側我們關注整體宏觀角度上直播對產品的價值，以及直播整體的數據表現，熱點分布等
1）從直播對產品價值定位來說，在未探索付費的情況下，直播能為產品做的就是吸引新用戶，增加用戶活躍、延長用戶在產品內停留的時長上。
價值定位時關注的數據范圍
在明確價值后，就應該明確后續要如何把直播做的更好，這里數據上可以分為 2 個大的方向，一是熱點分析，二是直播節奏分析。
2）熱點分析上，需要從單期、分類、詞項拆解上看。首先，單期直播就是簡單地對單期直播數據進行排序，找到“好”的直播提煉其特征性；其次，分類分析上關注各類直播數據間的橫向對比，能從分類數據對比上，看出哪一類直播更吸引用戶；最后，通過對每期直播的標題進行詞項拆解，篩除掉無意義的詞項，再乘以對應期直播的人數，對每個出現 2 次及以上的詞項數據取出其對應的單期直播人數均值，即可定位到用戶最關注、最能吸引用戶的核心關鍵詞。
熱點分析
3）直播節奏分析上，得益于階段性復盤的龐大數據量，我們可以聚類出多期直播聚類下的直播趨勢線，在趨勢線上，亦關注 3 大核心點 “拉新、增長、流失”。
a. 用戶進入直播的高峰期（即新增高峰），可用于定位直播亮點，并對應布局以留住用戶
用戶進入直播節奏分析
b. 通過直播數據排序后的高于中位數直播、低于中位數直播的 2 種直播數據走勢的對比，我們能夠看出好的直播應有的數據走勢應該是什么樣的。以我這次分析的直播為例，能夠直觀看出，“差”的直播在增長黃金期都“爬”的很慢，而在黃金期后直播數據逐漸平緩，“差”的直播數據就成了定局。因此要做的就是在增長黃金期，去盡量促進增長。
用戶流入流出關系分析
c. 那么在增長黃金期，從產品策略來看，要做的是留住用戶？還是盡量去拉新？從數據上，我們有 2 種方式判別，分別是相關性分析和假設分析。在相關性分析中，將新增人數/流失率對標最高在線人數，以數據模型分析其相關性，從相關系數來看哪個指標與最高在線人數相關性最高，即影響最大；在假設分析中，我們可以將“低于中位數”的直播數據中的新增人數/流失率分別對標“高于中位數”直播的數據，其他保持不變，看哪種情況下，最高在線人數是更高，數據是更好的，就可以定位出更應該在哪塊發力。
用戶側—要明確直播受眾及用戶圈層，并針對這部分受眾的觀看體驗，進行服務體驗走查，更能夠幫我們明確后續業務重心、范圍及宣傳模式。
在用戶圈層上，我們對觀眾數據清洗，從年齡、性別、地域、渠道等各項維度去定位觀眾的特征。同時，考慮到直播本身是以產品為載體，其用戶圈層基本上與產品本身重合，但會存在一定差異性。因此，此處可以結合 TGI 分析，可以定位到直播用戶圈層相較于產品來說的差異點，從而更針對受眾進行直播內容調整。
用戶圈層分析
同時，直播本身因其特殊性質，也可類比至服務體驗設計的思維，因此在用戶側分析時，從直播前-中-后 3 個大環節上分析用戶行為、需求、痛點、快點，從而定位到各個環節直播優化的機會點，推進優化。
直播-體驗地圖
市場側—在市場分析時，我們不僅需要關注那些在直播領域做的好的同類競品，同時也要去多分析在受眾群體中，最近的熱門話題是什么，有助于后續在宣發時引出直播核心話題，也能夠帶領我們思考直播的新賽道，以協助產品拓寬其用戶圈層。
直播作為互聯網新賽道，直播+的模式可用于產品宣發、獲客、促活等各個方面，挑戰與機遇并存。但正因為是新賽道，也相對缺乏體系化的方法論。本文主要是分享我在工作中沉淀下來的直播復盤方法論，也歡迎大家有什么見解或者想法也可以與我分享。
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1. 數據指標是什么
定義：對于一個數據的量化，一般通過對字段進行某種計算得到(比如求和、平均)在原始數據的 基礎上，通過統計匯總，加工處理形成的用于表征業務活動好壞優劣的數據。
數據指標通常由三部分組成：
好的數據指標特點：
稍微解釋一下可比較性、比率優先兩個特點，比率是天然有可比較性的，而跟一般數值對比的區別在于，比率比率會更加注重過程、質量等。然后這些特點里面最重要的是，好的指標發生變化時，產品是可以采取相應措施去改善的。
2. 指標體系是什么
定義：一系列指標的有序結合，數據指標通常較為零散，指標體系可以全面、簡潔明了地反應業務狀況。
比較常見指標體系會把指標分為三個層級，一級指標是產品目標層面指標，二級指標主要是產品策略相關指標，可理解為一級指標的實現路徑，三級指標是業務執行層面指標，跟二級指標的區別在于三級指標對二級指標進行了拆解，并且會可執行落地動作。
指標類型的劃分，有一定的主觀成分，這里介紹三種常見的指標劃分方式。
第一種，是按照用途劃分，可以劃分為運營效果類、用戶體驗類、產品特性類、推廣渠道類、性能指標類。
第二種，是按環節劃分，可以分為過程指標、結果指標。如果要看產品、運營活動的好壞，一般會直接看結果指標，但需要改進它們就會用到過程指標。類似活躍用戶數等，部分指標即可以是過程指標，也可以是結果指標，具體是看你以什么為目標進行體系建設的。然后還有像總用戶數、GMV 這種累計指標，通常是公司用于對外宣傳和公關使用的。
第三種，按屬性劃分，可以氛圍用戶數據類、用戶行為類、產品數據類。
1. 了解北極星指標
北極星指標應該是大家比較常聽到的指標，寓意是像北極星一樣指導公司、產品前進的方向，制定的時候最好符合 smart 原則。 通過關注北極星指標以及有限的周邊指標，可以有效的幫助業務迭代規劃。
好的北極星指標特點：
Ps：指標好并不完全代表產品發展的很好，更多是監測作用，不應該盲目圍繞其開展工作。實際開展業務的時候，也需要常常思考業務會遇到什么問題，能不能通過指標進行預警。
2. 圍繞生命周期選擇北極星
這里推薦一種圍繞產品生命周期選擇北極星指標的方法，產品生命周期可以分為啟動、成長、成熟、衰落四個循環，產品通常要先確認自身產品處于生命周期的哪個階段，通過了解對應階段產品的關注點、常見操作策略，從而進一步選擇合適的北極星指標。
啟動階段的產品通常是源于發起人的業務洞察，可能是一個偉大的想法，但這個需求是不是真的呢？我們需要通過一個 MVP 版本的去驗證猜想，關注產品是否能夠滿足用戶的需求，這個階段北極星指標通常會選擇能夠表征目標用戶的留存。
具體選擇的時候考慮對用戶群體進行細分，選擇發力點最大的地方作為階段北極星指標，一個簡易公式可以是，整體用戶留存等于新增用戶留存+老用戶留存，這三者的區別在于整體用戶留存是最終的結果，新增用戶會更具有對比性，體現在可以通過不同時間周期內的新用戶留存去衡量近期產品的迭代是否產生了好的影響。老用戶可能會由于已經習慣了，從而表現出相對穩定性，一般來說，新增用戶、整體用戶留存會更合適作為北極星指標。另一個需要考慮點是業務形態對指標顆粒度的影響，一般會取決用戶習慣，高頻業務可能會優先日粒度的留存，低頻的則會選擇周留存或者月留存。
成長階段，產品的重點是拉新，尋求體量上的成長，以及探索商業化變現，關注產品流量的增長，這個階段通常會選擇產品的活躍度指標作為北極星指標。
常見有 DAU\MAU、活躍率、在線時長三種活躍度指標。其中，活躍率和 DAU、MAU 的區別在于，產品活躍數評估的是產品的市場體量，活躍率評估產品的健康度，一款產品用戶數絕對值可能很高，但活躍率由于整體注冊用戶的體量更大，而不夠健康。選擇標準在于產品的市場增長空間，增長空間大的通常會用 DAU、MAU 等指標。在線時長則會更適合 killtime 產品，例如抖音、騰訊視頻等等。這個階段需要注意的是，活躍度作為北極星指標監控，不是為了逼用戶天天來戳一下，而是為付費、轉介紹等提供穩定的支持。
成熟階段，產品的市場價值、用戶規模均已過了增長期，進入穩定的發展階段，產品在這個階段通常會關注提高用戶活躍度，保證產品留存的情況下，確保產品付費轉化穩定增長，所以北極星的指標會優先選擇付費相關指標。
營收有一條基礎的公式，營收等于流量乘以轉化率乘以客單價 Arpu 值，基于這個基礎公式可以做很多變形，選擇北極星的時候會從公式找到變動、提升空間大的點。舉一些例子，某音樂產品的商業化，是選擇新會員數作為北極星指標，原因在于國內音樂市場付費滲透率只有 5%，而對比美國音樂市場 50%付費率，有近 10 倍的提升空間。
衰退階段，產品特征是用戶需求逐漸減退，市場競爭趨于緩和，產品會更多考慮退出新的產品、服務，讓老的產品為新產品引流，常見行為是減緩衰退，開展新的用戶場景驗證，重點在于新的增量市場，北極星指標會優先考慮新場景相關的指標。相當于是開啟了一個新的循環，去驗證新產品、新場景能否滿足用戶需求。
3. 拆解指標的方法
主要介紹一下三種拆解指標的方式，分別是按業務策略 OSM、增長模型或者是業務主要參與者關系進行拆解。
業務策略 OSM 模式，主要是根據業務目標、業務策略、和業務度量進行拆解，整體邏輯是，目標是 What，是什么，業務策略是 how，具體怎么做，業務度量是 which，具體是哪些指標。
舉個例子，我們對某產品的北極星指標進行了拆解。某產品的北極星指標周活躍產品數，等于新接入產品加上活躍產品留存加上沉默用戶激活。我們對沉默用戶目前是處于接受現狀，沒有采取促活措施，所以大目標拆成了兩個小目標，提升新接入產品以及提升老活躍產品留存。策略上，針對目標 1 是通過影響力提升自然流量以及渠道拓展，重點進行衡量是，官網流量的轉化評估，從訪問、創建、接入，以及渠道質量的評估，包括流量分布、轉化率。而在老活躍產品留存上，主要是改善產品體驗來提升用戶留存，主要看的指標是活躍用戶數的持續跟蹤，以及細分用戶維度留存情況。
第二種方法是按照增長模型進行拆解，AARRR 海盜模型大家應該比較常聽到，主要是獲客、激活、留存、收入、推薦這些，這個模型是 07 年提出，這么多年隨著環境的變化，逐步演化出了 RARRA 模型，造成這種變化的主要原因是以前處于互聯網流量紅利時代，獲客成本相對較低，所以會選擇讓用戶進來再轉化，而現在隨著獲客成本的升高，傾向于先做好用戶留存運營，避免拉新成本的浪費，再拓展用戶盤子。具體模型選擇上，更多是合適的問題，選擇跟自己業務相對契合的模型開展工作。
舉個例子，網課平臺收入可以拆解為付費用戶數乘以客單價，付費用戶可以進一步拆解為新用戶加老用戶，新老用戶分別拆為流量乘以轉化率，老用戶數乘以續費率，老用戶又可以向其他人推薦形成閉環。最下方的四個指標，分別對應著拉新、激活、留存、收入。實際的網課業務可能更加復雜，每一個維度可能對著好幾個指標，需要在業務上靈活應用。
第三種方式按照業務主要參與者關系進行拆解，這種方法通常適用于平臺型產品，產品的用戶既有供給方，也有 C 端用戶。拆解指標的時候圍繞雙方關系的邊或點，按照 OSM、或者增長模式做進一步拆解。
例如，打車軟件可能是大家接觸較多的雙邊市場案例，乘客打車，需要完成下訂單、付款、評價司機等，司機提供接送服務給乘客，期間需要接送乘客、收款、評價乘客，體現供需雙方關系的指標是客單量，而司機側影響這個指標可能是服務時長，乘客側則是打車體驗，可以分別再做進一步拆解。外賣類業務，則是典型的三邊市場，涉及商家、騎手、用戶，圍繞成交訂單/GMV 等建立關系。
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以設計師的角度，基于覆蓋面的廣度，組件庫可以從小到大分為三個層次：
第一個層次的組件庫要解決的是單個項目內的復用，同時也能保證整個項目的設計統一性。如果同一個項目下如果有多個設計師，為了保證各個頁面的交互和視覺一致性，一個統一的標準就更有必要了，而組件庫可以說是這個標準的具化，不同的設計師使用同一個組件，可以有效保證頁面的一致性，同時也提高了工作的效率。
那，這個時候就一定必要創建組件庫嗎？恐怕也不盡然，如果這個項目需要快速開發上線進行驗證，后續發展路線也很模糊，那犧牲部分一致性，容忍不同頁面的相對差異，或者用類似復制粘貼這種粗暴方式等等來達到目的，也許性價比更高。
第二個層次的組件庫，其價值在于多個項目間保持統一性，解放設計師重復性的工作。這個價值有一個前提，就是這些項目之間是需要保持一致性的。
第三個層次的組件庫，則是為了更廣泛的提高效率，它已經跳出了設計師這個范圍，和其他職業產生了聯動，涵蓋了研發技術甚至更多專業人員，也被稱作業務型組件。雖然同樣的模塊不用再重新設計也不用再重新開發很吸引人，但這些組件的設計是否能被使用方認可？原有支持的技術棧是否與使用方需要的一致，學習和推廣這些組件的成本是否能夠得到同等回報？相關的公司流程、規則和資源是否方便對組件進行學習、推廣和使用？都是需要考慮的問題。
這三個層次的組件庫層層遞進，每上升一個層次，聽起來就越吸引人，所耗費的精力卻越大。
做到最好的，諸如谷歌、微軟、蘋果、阿里等等，在業務上也有同等布局，比如需要開放給廣大的開發者形成生態平臺。這個時候，組件向外部賦能，不再局限于公司內部，所發揮的價值已經遠遠大于其所耗費的精力。
但作為一個新的組件庫，我們首先需要根據自己的實際情況來確認要不要創建組件，而不是僅僅因為它美名在外。不做組件庫，或者使用第三方的組件庫，都是一種選擇。而不是為了做組件庫而做組件庫。當確認這個組件庫在當前的實際情況下依然有創建的價值，我們就要把這個價值更具像化，成為切實可行的目標。
進入公司的第二年，我開始基于我涉及到的三個 B 端產品來創建組件。
每一個 B 端產品其實都是一個系統，是平臺+應用的結構，數據信息在這兩者之間運轉。雖然看著挺龐大，但首先，這三個產品體系都是基于一個統一的產品價值（AR 技術）來映射到不同應用場景（遠程視頻、巡視檢查、展覽展示）的。其次，在人力資源的配備上，三個系統的產品、研發和設計負責人都同屬于一個團隊，團隊優先級一致。另外，雖然主次分工不同，但同一個產品經理或設計師都會同時涉及到三個產品線的定義中。
所以，在建設組件庫的時候，我直接提煉了三個產品線的相同功能模塊，給出了包含多個頁面和多個交互邏輯組合而成的功能模塊，對于市面上大多組件庫會包含的按鈕、提示、彈窗等也沒有專門羅列，只將 AR 眼鏡上有過特殊交互說明的模塊給標示了出來。
來源：公司內部 Guidelines 文檔
可能由于恰好符合實情，在沒有費很多力氣推廣的情況下，研發團隊就形成了登陸和首頁列表 2 個模塊，其中的登陸模塊，更是一直沿用到了現在。
但隨著探索期的深入，產品對接的業務場景迅速擴大，加上架構調整，公司布局更新，組織使命調整，想要一次打通形成第三層次的組件很快就行不通了。雖然后來我也針對這個現象做過一些調整，但收效并不明顯，之前一直認定主要原因是時間和精力不夠，直到組織設計團隊完成了一場 workshop 后我才發現，沒有聯系實際情況設定切實可行的目標，可能才是收效甚微的主要問題。
現在的實際情況是怎么樣的呢？
于我所在的組織來說，三個部門分別負責了 1-3 個業務線，每個業務線都對應不同的用戶場景和產品需求，需要用實際的落地業績和財務收入迅速證明自己所在業務線對于公司的價值，所以即使我能看到不同業務間存在復用的可能，想要像之前一樣，直接形成第三層次的組件也很難。
這個時候，借鑒 OKR 思維，設定更具有實質性意義的 KR 目標，然后讓組件庫如同產品一樣去迭代，確保每一次迭代都是關鍵和有效的。
比如，我認為創建的組件庫要到第三層次才是它基于現狀能獲得最好的價值體現，那就可以把這個設定為 O。這個 O 的設定是由戰略指引的，需要對齊公司或部門的目標，也就是我們在第一步明確的價值。
接著，我們來設計子目標，也就是 OKR 里的 Key results，可衡量的關鍵結果，以終為始，形成這個組件庫的目標體系。
對應我這個例子，就可以從用戶群的不同分為兩類，一個是針對設計師而言有用，一個是對協作部門來說有用，以年度為周期，可以形成兩個關鍵結果：
如果再往下細分，還可以把年度周期拆分為季度周期甚至月度周期，設定更小的 OKR 目標體系，使結果得到更及時的追蹤和復盤。
因為我們的項目幾乎都是 To B 的業務線，每個產品無論大小都是一個體系，即信息在前端和后端之間傳輸，用戶至少包含 2 個及以上的職業角色，最簡單的是 1 個 Web 平臺+1 個 AR 終端應用，所以要達到前面的 2 個關鍵結果，這個組件庫從一開始就需要支持至少 2 個終端。
最開始由于幾乎是單推我們自研的 AR 眼鏡作為應用終端，在設計組件分類的時候，我選擇優先羅列了組件，再在每個組件下區分終端。
這種形式和 Material design 的組件庫相似，基于一種終端衍生到其他平臺。在目錄上，你會首先看到組件列表，再看到每個組件支持平臺。
來源：Google Material design
但很快，這種推廣模式就被改變了，除了 AR 眼鏡，機器人、邊緣算法盒子、工業 PDA、帶 CV 模組的相機等都納入了不同的業務線，以形成更貼合場景的方案構成。雖然它們都圍繞計算視覺為核心技術，但在界面層的表現上就大不一樣了。
而這個時候，我還是以之前的形式組織著這個組件庫。導致使用的時候，必須得先看一看每個組件長長的目錄，才能找到當前所需要的對應終端資源。
來源：公司內部組件介紹頁面
在組織過那場 workshop 后，我開始廣泛的研究行業內其他優秀的組件庫。其實大多數優秀的組件庫都有對應明確的、單一的終端，比如 Ant 組件是對應 web 終端，Hololens 的組件是對應 AR 眼鏡的，即使蘋果這樣跨平臺多設備的廠商，也分移動設備、電視設備、手表，輸出了不同的組件庫。
出于種種考慮，我將原本處于二級目錄的終端分類提升到了一級，給設計師使用的 Sketch 組件也按終端劃分成單獨的文件。然后，再根據當前的業務情況，聚焦到 2 個主要的終端上：Web 網頁和 AR 眼鏡。
由于有了聚焦的終端，在借鑒其他組件庫時，也就可以在之前廣泛研究的基礎上縮減范圍，得到更有參考意義的結果。
比如，針對 AR 眼鏡終端，Windows 的 Hololens 和 Magic leap 的設計就比 Material design 更具有參考意義。
來源：Magic Leap 設計 & Windows Hololens
即使具有參考意義，但由于每一個組件庫所面臨的實際情況都不一樣，生成組件庫時依然需要做對應性的更改。
以我這里創建的 AR 眼鏡 UI kit 為例，因為最終要落入不同業務線的各個項目中，應對的客戶和場景很難統一，所以，色調統一就不需要作為該組件庫生成時一定要滿足的條件。如果要保證一致性，Sketch 里的圖層樣式，甚至顏色變量都可以作為解決方案放到組件庫里。
來源：公司內部 Sketch 頁面
過硬的設計技能和專業能力，對建設一個優秀的組件庫必不可少，但我認為一個優秀的組件庫，必然首先是一個實用的組件庫，在被它的光環吸引的同時，緊緊的扣住當前環境的實際情況，依時而定、依時而變，不被自身的專業角度限制，才能夠發揮它本來應該給團隊或公司帶來的價值。
按照實際情況調整，這句話說來簡單卻最是困難，因為它就像這個組件庫的土壤，土壤變了，上面就要跟著變化。這 3 個步驟，首先是在確認有這樣一片讓它生長的土壤，然后分析土壤當前和未來可以提供個組件庫的養分，最后，才是動手開干，讓組件庫在這片土壤上開花結果。
因為土壤不一樣，同樣的方法，最后生成的組件庫可能會完全不一樣，但并不妨礙它成為助力協作，提高效率的一個好的組件庫。
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編輯導語：數據分析有助于幫助我們獲知業務效果及其他效果反饋，然而當下企業在線下業務當中，不少數據都有所流失，這就要求企業尋找更有效的數據體系搭建方式。本篇文章里，作者就線下業務的數據體系搭建做了總結，不妨來看一下。
前言
在實際的業務環境下，能夠完全通過線上留存的數據搭建業務數據體系的情況主要還是以互聯網公司為主，有大量的線下傳統公司，是沒辦法通過線上數據的積累完成業務數據體系的搭建的，在這種情況就得通過不同類型的數據來源去獲取業務中可能涉及的數據，設計合理的業務數據體系，完成線下業務數據的監控、維護和分析。
如果是從數據邏輯出發，第一步應當是監控數據，就是我們平常一直說的看數據。
但在實際業務中，尤其是線下業務中，其實有大量業務沒有留存業務發生時點的數據，在業務的各個轉化節點的數據也很難及時獲取留存，大量的數據丟失。如果需要從監控數據開始，其實相對來說難度會很大，甚至有很多業務數據沒有合適的方式被留存下來，在日后的數據分析搭建中也無法起到作用。
所以，我更建議從業務的發展方向上入手，盡量細化業務流程，明確各個業務流程對部門業務到底有什么影響，核心業務流程是什么，優先從核心業務流程入手，根據業務流程的步驟完成業務數據的監控和留存。
舉個例子，如果對保險行業熟悉的朋友會知道，保險業所有公司都有“培訓”這個項目，甚至在保險業里面“組訓”、“督訓”都是很吃香的崗位，能夠在短期內積累大量經驗，往公司中高層走更快速，這個崗位主要的業務范疇就是“培訓”，培訓外勤、培訓新人、培訓合作渠道等等。
怎么評價培訓效果呢？依靠外勤人員的銷售量、銷售額對培訓效果進行評價，剩余對培訓效果的評價來自學員和更高級的培訓講師的打分。
其實可以從上述模式看出，對線下培訓這種業務模式的評判，對培訓崗工作人員能力、業績的評估其實很難通過以上評分模式進行量化，更不用說實際培訓效果的追蹤。
還是同個例子，如果要想追蹤實際培訓對銷售業務產生的效果和影響，要關注幾個模塊：
從培訓業務的目標出發，如果想從更細化的角度去關注培訓，會有以下幾個業務方會想要關注的點：
所有這些關注點的數據，均無法從線上獲取，也很難追蹤（這還是僅僅線下業務在實際業務細化關注項提出后的一部分數據的數據量化和追蹤，如果要實現業務數據的獲取，就需要公司嚴格要求外勤人員反饋該類型數據，可想而知如果是溝通渠道獲取業務數據，就會顯得更為困難）。
在這種情況下，線下業務數據體系建立就需要建立嚴格且標準的業務數據體系，這需要與每一步工作流程相互契合，這個流程有點類似于線上數據埋點的過程，只不過因為業務不在線上，沒法在線上完成數據積累。
當然，線下數據埋點和線上數據埋點完全不一樣，因為缺乏線上工具的記錄能力，大量數據記錄只能依靠人力完成，如果想要通過人力完成這類數據登記匯總，就需要使用統一的工具，使用統一的數據字段、數據格式，這需要做到數據流轉記錄的標準化留存。
以上問題的解決方法除了需要依靠人力對數據進行核準清洗外，建議最好是按照統一的字段建立本地數據庫。
熟悉EXCEL或者WPS EXCEL的朋友會了解，這兩個軟件的處理能力隨著數據量的上漲會十分受限，如果是行數超過百萬級的話，是無法在EXCEL中操作的，會出現數據丟失。
同樣的，如果數據量在20萬以上，使用IF系的函數將會加重性能負擔，非常容易崩潰，尤其是當出現過去的某一原始主鍵重復出現的時候，利用EXCEL技巧實現等價FOR循環會變得更難。
這個時候我們會更傾向于在本地建立MySQL數據庫，可以利用MySQLworkbench或者NAVICAT對本地數據庫進行處理， 利用本地數據庫的字典表的字段完成線下交互數據EXCEL/CSV表格表頭字段的統一，在簡單獲取了線下匯總回來的數據之后利用update函數完成數據更新，形成本地數據庫。
作為參考，這個是阿里天池某次比賽的測試集數據源，測試數據集的文件不超過100M，模型處理后的預測集也就100M-150M，這部分數據條數約為20W，如果是數據條數在70-80W左右的線下數據，文件大小會達到超過200M，如果還需要清洗、維護這些業務數據，僅僅依靠EXCEL是完全不現實的。
既然要建立數據庫，線下數據的維護同步時間就極為關鍵，線下數據的收集端口需要明確，不同部門、不同渠道之間進行數據交互的人員要固定，交互時間要固定，否則就容易出現數據交互不清晰，導致最后在不同的統計節點的數據無法統一，不斷會出現數據重復更新的情況，不利于數據檢測監控。
這要數據監控和數據維護以及數據統計在同個周期內完成，同時還要確定所有數據的每一次更新都是以數據覆蓋的邏輯，即每一次新增更新的數據范圍和內容必須是完全新增的數據。
舉個例子，新增的數據版本為C，數據庫內現有數據版本為B，更早的版本為C，上傳的時候就不允許C版本的數據中含有A版本的數據內容，這樣會導致數據的轉化順序存在混亂，涉及時間續流的數據就出現問題。
以上是線下數據體系中數據監控和數據維護的部分，接下來我們聊聊線下數據分析體系的搭建.
和線上數據類似，所有的線下“埋點”的數據回收都是服務于實際業務數據分析的，可以這么說，我們要的不是數據，而是數據告訴我們的事實，以及我們根據歷史事實能推導出的合理預測，從邏輯方法論上面，就是歸納—演繹。
想進行數據分析，首要的是需要對歷史和現階段的事實情況進行歸納統計，這就需要加入線下“埋點”的數據進行統計分析，即，先深入了解知道自己的情況。
深入了解自己的情況可以從以下幾個方向去深入思考：
了解了這些自身情況之后，還需要深入了解，那些和你在做一樣事情的人，在面對同類型業務核心指標的人，他們的工作情況、業務完成情況、實際業務流程轉化，和他們歷史的情況。
當然，所有的這些外部事實情況都可能不準確，這就需要從業人員實際判斷這些外部信息的準確性和可用性。
這些事實怎么得出？通過數據的形式。
這些事實怎么校驗？通過數據的形式。
舉個例子，還是以我們上說的保險公司培訓部門的例子。
假設當前保險公司的業務正常，市場正常，政策上國家沒有對保險市場提出什么更為嚴苛的政策要求，在這些條件下：
這些是相對比較概念化的事實，這時候就需要利用數據把所有的事實細化描述清晰，且所有的數據都需要和工作流程相關聯。
同時，所有的業務數據分析都需要建立“時間”的概念，我們可以畫一個時間軸來看這個業務流程：
每個業務流程下其實都需要一定時間完成當前工作狀態的信息收集，數據本身就具有時間的特性，如果是金融公司、金融部門，還會對數據的時間序列有更嚴格的要求，因此，數據本身就需要打上所屬時間的標簽。
在業務流程中，記錄每個事件發生時間點的數據，留存這些時間標簽下的數據，完成基礎數據源的匯總。
在分析中可以將分析劃分為幾層，可以先按“事前—事中—事后”的順序留存各個事件發生時點的數據，從中盡量明確有規律性的節點，例如：
這些時點的數據收集可以幫助你深入了解業務流程，在日后做到各類自動化有很大程度上的幫助，這就是業務體系初步建立之后再進行優化的工作了。
在關注了業務的核心指標后，找到能夠對核心指標產生影響的因素，將這些因素拆分成“事前—事中—事后”的形式，設定一定的主鍵完成數據特質化的積累。
以電商為例，電商可以以“訂單號—用戶ID”的形式，如果是在保險培訓的角度下可以參訓外勤人員ID作為主鍵，當然，不同的業務模式會有不同類型的主鍵，涉及的后續的一些數據內容也不一致。
還是以保險培訓為例，在培訓中有大量數據是沒有辦法輕松進行積累的，也同樣不能很明確地進行量化，這時候就要建立評分卡的制度，用于量化一部分難以直接估量的行為數據。
比方說，A講師培訓營銷技巧和保險學原理課程，兩門課程完全不屬于同一個課程體系下，在實際外勤作業中，營銷技巧所能給實際業績的增長是短期高效的，而保險學原理課程可能在提升外勤人員金融素養方面更為突出，可能在面對高凈值客戶的時候能更體現優勢。
這部分提升并不會很直接的在實際銷售業績上有明確的體現，這時候就會需要對實際的培訓效果進行分類歸納，建立不同評分評級制度。
類似于量化投資，這些數據都會需要和業務核心指標建模擬合判斷，根據歷史經驗，最好是建立相關的多元線性回歸模型，機器學習模型雖然在預測方面更具有優勢。
但是實際可解釋性并沒有那么強，在實際業務總結反饋的時候并不能明確的找出問題所在，所以在預測分析的角度還是更推薦從線性回歸的角度配合相關性進行分析。
希望分享的這些給現在還在線下摸索業務數據體系搭建的朋友們一些啟發。
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文章來源：人人都是產品經理 作者：Logan_RRRC
編輯導語：2021年，隨著高級別自動駕駛技術的快速和智能駕駛汽車量產落地，作為關鍵環節的高精地圖也愈發受到車企的重視。當前，部分車企L3自動駕駛車輛開啟量產之路，高精地圖滲透率大幅提升，前期獲得訂單的圖商優勢將進一步擴張。但是，對于行業各方參與者而言，高精地圖需要長期的技術支持和大量的資金投入，中國高精地圖市場競爭格局將愈演愈烈。
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雖然說 2021 已經快到 10 月份，但我最近我還是花了點時間，搜羅全網設計，總結出了這 7 種出鏡率最高的版式風格，也是今年最流行的設計表現形式之一。
看完這一波網頁 UI 類設計，再也不愁接下來該如何做設計創新了。
這是今年出鏡率比較多的一種設計風格，不管你是在 Dribbble 還是 Behance 上都能見到它的影子。這種風格設計最大特點：形式感、聚焦、簡約而不簡單。
當然還可以是將線圈與文字疊加圖片，有一種層疊縱深布局感受。
又或者說圖形只是作為裝飾作用。
純文字版式在今年版式中出鏡率也是相當之高，包括深圳設計周官網也幾乎都是幾個大字排版。其實我們仔細思考，將文字放大處理，有點圖形化的意思。
上圖是典型的文字圖形化，將文字轉化成線性設計。
圖文混合設計風格大膽、新穎，讓人眼前一亮。這種版式布局一般會出現在設計工作室網站居多一些，追求形式感與觀賞性。
圖文混合設計，不光只是圖片與文字混合排版，還可以是圖標與文字、粗字體與細字體之間的混合穿插。
圓形設計趨勢一直都存在，在網頁設計中出鏡率高也是毋庸置疑的事情。畢竟圓形本身自帶超強親和力、聚焦。設計用它可以解決很多枯燥的版式，讓畫面瞬間活了起來。
還可以將文字處理成圓形，與圓形圖相呼應。
文字輪廓化版式今年出鏡率尤其之高，將文字輪廓化設計處理，減輕了文字的視覺重量感，更像是將文字線條化設計處理。
文字輪廓化設計還可以用在背景，作為設計裝飾效果。
玻璃質感設計趨勢，也是今年最火的設計風格之一。那么它在網頁出鏡率也是在下半年開始逐漸多了起來，也許是設計師發現這種質感細膩與折射光透露出的細節之美。
線無疑是圖形里面運用較多的，今年發現很多網頁中都加了線條作為版式裝飾，或者就是純線條版式設計，讓人眼前一亮，原來還可以這樣玩。
線條在這里作用明顯，除了美學設計裝飾之外，它還用作信息層級區分。
好了，差不多到這里就結束了。7 種風格，希望能給大家帶來一些新鮮的設計想法，在工作中將其運用進去。
當然，在做設計提案版式、作品集包裝都是可以參考，希望大家不要被局限。
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桌面和大屏幕上導航欄要怎么設計其實是一個經常被拿來探討的問題，如今這也是 B 端設計中繞不開的一個設計問題。Jennifer Rose Kingsburg 曾經有針對網頁的三級菜單導航進行過一份研究，結論是在左側設置導航好處多多。此外還有很多類似的研究，你可以在這里看到很多相關研究的摘要。值得注意的是，這些研究大都是 2017年之前的研究成果，而如今很多設計范式發生了變化。
Eyetrac?荷蘭國際集團的研究表明，用戶習慣于使用 F 式的瀏覽路徑，這使得左側導航在一般情況下有著相對更強的可用性，它不需要用戶視線上的查找，因為用戶會下意識注意到它們的存在。
如果我們經常使用筆記本電腦來瀏覽頁面，會很容易注意到不同的導航模塊對于頁面空間的占用比例，左側導航所占用的頁面控件通常是同樣內容量的頂部導航的占用空間的3倍，因為縱向的側邊欄導航需要考慮到橫向的標題占用空間，再加上搜索等功能模塊的加入，這種空間占用就成了不可避免的結果。即使左側的菜單欄可以折疊，這種處理方法也不總是有效的，因為這可能會隱藏相關條目的標簽信息，降低了導航的可用性。
也正是左側導航本身的排版邏輯，它通常可以顯示比頂部導航多一倍的條目內容，如果你的信息架構本身涉及到的一級菜單條目較多的時候，采用左側邊欄導航是明顯更合理的選擇，而且這種導航非常適合隨著時間推移逐漸增加條目的需求。
側邊導航本身雖然占用的空間更大，但是它也有著更多的空間根據需求來定制各種不同的需求，相比于頂部導航，側邊導航甚至可以直接將分層的二級菜單直接展現出來，就像 Outlook 的側邊欄和 Slack 的側邊欄導航。
你會注意到 macOS 和 Windows 操作系統當中，系統默認的用戶界面大都采用了靈活的側邊欄導航設計，很多 web 應用也是如此，它們會將頂部空間留給系統默認的菜單模塊。采用側邊欄導航的 UI 界面可以和操作系統的邏輯保持一致。
懸停激活抽屜式下拉菜單的設計在頂部導航當中是非常自然的，但是在側邊欄導航當中，這種設計可能會在一定程度上遮擋住下級菜單，如果使用在旁邊展開的方式，可能會占用大量的空間，總而言之，它更貼合頂部導航的交互模式。
頂部導航正是因為和懸停出發下級菜單的功能很搭，所以很多電商和大型網站上會使用它來呈現條目眾多的超級菜單。它是用來一次容納超多條目的下級菜單的有效方式，這種布局也為產品展示和廣告留出了足夠多的空間。
如果一種導航模式看起來不夠好用，那么是否要借助重設計的機會，切換到另外一種模式呢？根據 Jira 的用戶測試，95% 的早期用戶對于這種情況會感到非常迷惑，即使是再小的導航功能修改都可能直接影響到大量用戶的日常使用，因此不管哪種導航模式，一旦選定，盡量不要改變。
對于沒有太多條目的頂部導航，在移動端上依然可以直接在頂部呈現，不過如果太多了就需要使用漢堡菜單來承載，或者切換為垂直的側邊欄導航。而側邊欄導航在移動端上相對好一點，因為導航模式本身是一致的，但是有限的空間內如何呈現大量的導航條目同樣存在挑戰。
頂部導航：占用空間小，在頁面的位置最為顯著，涉及條目不多的時候效果非常好。對于層次結構簡單的中小型網站，頂部導航還是很好用的，對于層級較少但是二級條目特別多的超級導航，頂部導航也是不二選擇。
側邊導航：側邊導航支持一級條目較多且層級較多的導航需求，擴展性良好，對于復雜的產品和自定義需求較多的產品、涉及到管理功能、 桌面級產品、 都適合使用側邊導航。
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醫療是多個相關方、多種服務協同運作的。打造智慧醫療，要把握各方的利益關系，才能更好地找到服務提供的突破點。作為用戶研究，也需要綜合考慮多方訴求，為行業的關注者提供更完整面的理解。
醫療是一個專業的領域，為支持醫療活動的正常開展，不僅需要專業醫生參與傷病的判斷、處理、治療，還要有政策環境、資源保障和就診全流程各環節的多方支持。醫療活動的發生不是獨立的，而是多個相關方、多種服務協同運作的。
正如《健康中國“2030”規劃綱要》所說，醫療健康是國家戰略層面的事情，關注健康、促進健康是國家、社會、個人及家庭的共同責任與行動。打造智慧醫療，只在某個點上進行調整是無法影響整個系統的，把握各方的利益關系，才能更好地找到服務提供的突破點。作為用戶研究，也需要綜合考慮多方訴求，為行業的關注者提供更完整面的理解。
公眾越來越重視健康，對醫療服務的需求持續增長
改革開放以來，中國在公共衛生領域投入不斷加大，醫療、醫保、醫藥事業深入發展，醫療衛生體制改革不斷深化。到 2019 年，我國人均期望壽命達到 77 歲，居民主要健康指標總體上優于中高收入國家平均水平。與此同時，中國居民的健康意識也在逐漸上升，《2019 國民健康洞察報告》 發現，93%的公眾認為身體健康是“最重要的事”，遠超過“擁有財富”和“滿意的工作”，這說明“健康”正在得到越來越多的重視。
但與此同時，真正理解并掌握基本健康知識、擁有健康生活方式的公眾仍是少數，公眾健康素養水平處于低位，需要專業力量幫助。在中國老齡化進程加快和現代生活壓力的背景下，亞健康和慢病的危險因素也在增加。艾瑞咨詢的《2018 年大數據時代下的健康醫療行業》報告認為，中國整體診療人次和人均診療次數還將持續上升，這就意味著，我國醫療健康的需求還將持續擴大。
1. 資源稀缺且分配不均，政府調控有重要意義
區域醫療資源分布不均已經成為各界共識。高等級醫院集中在東部，意味著其他地區的居民接觸到優質醫療資源的機會相對少。其次，醫療資源利用不合理，三級醫院人滿為患，基層醫療機構供過于求，8%的三甲醫院承擔了 40%的門診量。這不僅會降低就醫體驗，造成優質資源的嚴重浪費，也會使得基層醫院、民營醫療機構的資源得不到有效利用，影響機構的地位、口碑和患者接觸廣度。
分級診療是政府為推進醫療資源的合理分配提出的政策。在分級診療的指導下，常見病、多發病、 慢性病到三級醫院診治的比例會逐漸降低，恢復期、穩定期的患者也會轉診到下級醫療機構，繼續治療和恢復。匯集優質資源的三級醫院，則重點負責危急重癥、疑難雜癥的診治，并為基層醫療衛生機構提供專業、管理、科研等方面的指導。如果分級診療能深入貫徹，將在很大程度上緩解看病難的問題。
2. 醫療健康活動的發生需多相關方、多服務的協同支持
聚焦到就診“這件小事”上，可以更清晰地看到醫療場景下服務對象的復雜性與多樣性。長期以來，傷病的判斷、處理、治療，很難脫離專業醫生的指導和醫療器械的輔助。從日常的醫療保健行為——“預防疾病→掛號就醫→治療處理→康復管理”來看，我們也許只是和醫生、護士產生了接觸，但在疾病的確診、治療和護理過程中，還需要一系列相關政策、醫療器械、基礎服務來提供支撐。也就是說，醫療健康活動的開展是需要多個相關方、多種服務協同運作的。
以慢病預防管理舉個例子?；颊咴诼☆A防和持續管理期，會以直接或間接的方式與多個政府部門、行業機構產生互動。
在預防階段，公眾對慢病的了解主要來源于政策層面從上至下的知識科普和疾病篩查；同時，政府也在從生存環境、全生命周期管理等方面，來為預防慢性病風險打基礎。
當居民出現慢病癥狀后，各級醫院則承擔起健康監測、生活方式指導和疾病診斷的職責，盡可能降低發病率，及早進行治療處理。
患者確診慢病后，醫保、醫藥也參與進來，為居民提供就醫保障和用藥保障。對于部分無法承擔治療花費的患者，政府還會發動慈善機構等開展醫療救助，讓國民獲得更大范圍的健康保障。
除了我們在表面上能看到的醫療保障和服務，相關部門還會通過國民健康數據分析、環境監測、食品安全檢測等，追蹤國民患慢病的趨勢變化，并通過必要的政策制定和醫學科研，減輕慢病對國人健康的威脅，提高生活質量。
公眾存在醫療需求，政府和醫院提供相關服務，并通過資源調配、流程建設、服務流轉等方式維系醫療系統的正常運轉。在這其中，醫療服務起著關鍵作用。
從對服務的不同需求出發，引申出政府部門、行業機構和社會公眾三類人群，分別對應服務監管方、提供方和接收方。這也意味著，在特定某個醫療場景中，不是只有患者、醫生或政府的其中一方，而是多方協作共建的。服務一方，常需要調動另一方的資源和能力。
基于以上三類人群，可以畫出醫療行業的干系人地圖。提供環境、政策保障的是政府部門，負責監管行業機構的質量達標和服務持續提供，行業機構建設服務，并通過擁有專業技能的人完成服務輸送，公眾則是最終的服務接收方。
圍繞不同人群的角色位置和關注點，可以將醫療場景的研究主題分為國民健康、行業發展和個體保健三個層面，這也是一個從宏觀到微觀、從整體到個體的視角。
不同主題的調研目標和服務方向是有區別的，在分析用戶/客戶需求時，需要有多維分析的視角，為業務提供多層次的解決方案建議。接下來，筆者會通過國民健康主題的一個案例，來陳述用研是如何思考多方需求聯動的。
疾病預防控制是提升國民健康水平、保障民生的重要主題。2019 年 6 月 29 日，《中華人民共和國疫苗管理法》通過，將疫苗定義為“預防、控制疾病發生、流行的手段，事關公共衛生和國家安全”，并且對疫苗管理提出“最嚴格”要求。要求強化對疫苗全生命周期的安全監管，保障疫苗的安全性、有效性和質量可控。同時，也要加強公眾科普，讓更多人了解疫苗接種，并主動配合參與。在這個背景下，騰訊醫療有機會與疾控合作，打造首個線上智慧疫苗服務小程序，輔助計劃免疫政策的實施。
前面講到，醫療場景是多方協同共建的，那么，在落實政策的過程中，除了疾控，還需要哪些人參與？服務的使用者還有誰？為了將服務對象及其相對關系理清，可以將調研路徑做一些調整，把“多角度思考”作為一個重要主題貫穿其中，來幫助我們理清“研究誰，誰需要什么，我們能為誰提供什么”。
1. 圈定研究對象：從案頭研究入手
關于“研究誰”這個問題，我們可以從案頭研究入手。
前面我們畫了一個粗略的醫療行業干系人地圖，在實際操作中，可以對地圖做一個簡化和抽取，作為聚焦調研對象的指導。在案頭研究時，可以圍繞政府、行業機構、公眾三方，通過政策文件、研究報告、學術論文等，來幫助研究員理解特定場景涉及的組織架構、相關角色和關鍵流程，圈定可能的研究對象。
基于疫苗服務鏈條的相關方和業務的資源、能力和業務規劃，最終，我們確定以疾控、社康和接種人（或家屬）為主要服務對象。
2. 需求收集
接下來，我們經過多方調研，了解疫苗接種的流程、相關設備、醫護人員和接種人的互動，從各方視角理解疫苗接種這個場景。在這個過程中，使用的方法主要是實地觀察和訪談。
3. 需求分析
通過與疾控專家的多次訪談、社康走訪和用戶調研，我們梳理了疫苗接種場景的相關方及需求。整體來看，疾控主導疫苗接種的整體方向指導，推廣疫苗接種，監管疫苗安全。社康負責實施接種，支持疾控的工作。公眾更多的是配合方，需按計劃及時、高效、安全地完成接種。
預防接種是一類公共預防服務項目，對預防控制傳染病、保障公眾健康有重要意義，也一直受到政策層面的高度關注。作為開展疾病預防控制、應對突發公衛事件的重要部門，疾病預防控制中心高度關注接種覆蓋率和疫苗接種安全。
根據不同年齡段和疾病場景的需求，我國為公民提供了覆蓋全生命周期、應對多種疾病預防需求的疫苗，其中，以 0-6 歲兒童的接種頻率最高，強制性最強。
作為實施方，社區衛生服務中心負責接種全流程的工作推進和安全把關。
公眾作為配合方，更多的是根據政策要求和自身健康保障，按計劃完成接種。
出于認知水平和需求的差異，公眾在疫苗接種中有不同的態度和行為。在此，我們提煉了幾類典型用戶，來表現不同人群對疫苗的差異化需求。
從用戶的典型故事中可以看到，疫苗接種在實施的過程中會遇到各種各樣的問題。而且，由于信息不對稱、資源供需關系不平衡，疾病防控往往會遇到政策傳達不到位、資源緊缺等問題。
總的來說，這些問題表現為以下四點：
接種咨詢量大。近年來，隨著疫苗接種的普及，公眾對疫苗的學習意識和了解程度有所增長，接種及時性也有所提升。但由于醫療知識具有較強專業性，公眾對疫苗種類、接種禁忌癥、接種安排等了解有限，很大程度上依賴專業醫護人員給予指導。而這就給疾控和社康帶來了巨大工作量。
及時接種難保障。對于公眾來說，接種疫苗的第一步是預約。要保障及時接種，就需要有號或有苗。疫苗預約時，有的約的是號，有的約的是苗。對于兒童疫苗，常常無法確定接種人在某個時期要接種的是哪種疫苗，所以只能約一個名額，到了現場，再由醫護判斷要打哪種疫苗。但成人疫苗種類較少，通常約號就相當于有苗供應。但不管是沒號或沒苗，都會影響接種的及時性。
社康在進行庫存規劃時，一般是參考往年同期的疫苗數量做估算。但由于人口流動、氣候變化等因素，每年的實際接種情況都會有所差異，疫苗缺貨情況時有發生。若資源調配時間較長，就會影響及時接種，進而影響特定時間段和特定區域的接種率。
接種體驗差。疫苗接種雖不屬于疾病就醫，但其流程與常規就醫相近，自然也難以避免“等待時間長”的痛點。加上部分社康指引不清晰，增加接種整體耗費時間，從而加重負面情緒，甚至引發投訴，這又會影響社康醫護的工作開展。
安全意識欠缺。接種過程中，“安全”是非常重要的主題。社康醫護人員須在多環節確認接種人的身體狀況是否適合接種，核對接種類別。
盡管“疫苗的安全性”是接種人（或家屬）最關注的話題之一，然而，公眾對“安全”的認知常局限于“貴的、進口的就安全”。在實際行動上，對接種安全的重視程度非常有限，包括不認可安全確認流程、不重視接種后留觀的重要性和未及時上報副反應，這又會對社康的工作開展造成一定阻礙。
“接種人每天的身體狀況都不一樣的，需要在接種前確認。有的民眾就不認可接種前體檢，認為自己清楚身體狀況，不需要多此一舉?！?——社康護士
“有個患者來打 HPV 第二針的時候說，自己打完第一針之后‘差點要死了’。我不知道是多嚴重，反正她就是這么說。但是她當時沒有告訴我們，也沒有去醫院看是不是過敏引起的，那我們就會建議她不要打第二針，因為不知道會不會再出現類似的情況。她后來就沒打了?！?——社康護士
4. 服務方向探討
收集了用戶的需求和痛點后，就是與項目組成員結合業務資源、能力優勢、產品規劃、商業化需求等，思考服務方向的可能性。最終，我們形成了以下服務框架——通過線上接種服務和宏觀輔助決策平臺，優化接種流程，輔助接種情況感知，助力宏觀調控與政策落實。
其中，線上接種服務承接公眾科普、信息查詢、預約服務、接種引導和全流程追蹤功能，能夠根據接種人的年齡段，匹配對應的疫苗知識，對公眾進行持續科普。接種前，公眾可以在線上平臺查詢特定疫苗的庫存信息、過往的接種記錄和當前接種計劃，選擇接種時間、地點和疫苗種類。從預約開始到接種完成，線上服務提供全流程指引，包括接種前的飲食、作息注意事項、接種當日流程說明和接種后反饋問卷等。以線上接種服務作為中介，連接公眾和社康，有助于降低接種的時間成本和溝通成本，建立全流程追蹤路徑，讓公眾的接種需求更快傳達到社康和疾控。
同時，基于監管政策實施效果和宏觀調控的需求，通過接種數據與宏觀輔助決策平臺的連通，可幫助相關部門快速了解區域接種情況，輔助資源調配和措施干預決策，落實及時接種、安全接種。
宏觀輔助決策平臺
醫療場景是多方聯動的，這種特殊性會影響用研的思考方式，也決定著設計時需考慮多方需求和協同共建。依托自身的技術、資源和優勢，智慧醫療健康可以通過打通數據、拓展場景、共建生態等方式，為政府部門提供輔助，與行業機構共建服務，滿足社會公眾多樣化、多層次的醫療保健訴求，更好地解決問題。
用戶研究是一個理解用戶和學習理解用戶的過程，最后，基于調研實踐，筆者嘗試總結了在醫療場景做調研的一些心得，在這里和大家分享。
1. 學知識，拿到打開專業領域大門的鑰匙
醫療是專業且嚴肅的領域，不了解基礎就醫環節和業務的相關知識，不僅會影響受訪者的初印象，也容易造成溝通障礙。因此，我們可以通過實地觀察、政策文件學習、參加行業會議或講座、專家訪談等方式，來豐富對行業的認知，更好地明確調研對象、調研方向和調研內容。
2. 涉及隱私，需降低用戶的戒備心
健康是非常私密的個人信息，當訪談內容涉及健康狀況、疾病信息時，用戶容易產生抵觸心理，影響調研深度和獲取資料的真實性。在開展調研時，需要用合理的身份、在合適的場合進入，讓受訪者降低戒備心，更好地敞開心扉。同時，使用有技巧的話術，適當調整調研材料，也能讓交流進行得更輕松。
3. 有同理心，結合情緒理解需求，探索機會點
當處在疾病場景，或論及患病經歷時，用戶可能出現焦慮、消極等反應，打亂調研節奏。但情緒并不是只會帶來負面影響，它也是我們挖掘機會點的重要參考因素。因此，用研人員可以在對話中多表現傾聽的態度，鼓勵受訪者表達情感，訴說對就醫流程的感受，獲取更細膩的材料。
在醫療這個專業領域里，我們一直在持續學習和探索?！奥搫俞t療”是理解用戶需求的指引，也影響著服務方向的思考方式。基于聯動性，用戶研究會繼續將多對象調研貫穿始終，呈現更系統、多維度的需求關系，與業務共同探討智慧醫療更豐富的可能性。
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金剛區是什么，想必大家都有所了解。
沒有的話看這張圖就懂了：
圖片來源：淘寶首頁
我在微信上搜了一下，發現大部分討論金剛區設計的文章，都是在講怎么畫圖標。
但是我自己在使用各大 APP 的過程中，發現很多金剛區并不是那么好用，而且這跟圖標好不好看無關。
金剛區設計不好，會對我的使用造成直接影響：
我今天就來總結一下，對于金剛區設計的交互/體驗思考：
金剛區里有多少項比較合適？
這其實是米勒法則（Miller’s Role）的典型運用了。
如果你還不太了解米勒法則，看看下面這張圖里的詞語：
現在，半分鐘回憶一下，你記住了多少個？
……
大部分人能記住 5~9 個。
米勒的研究發現，普通人的工作記憶（Working Memory）只有 7±2 個信息塊。
如果給的信息超出了這個數字，大部分人也只能記住這么多。
所以說，金剛區里的圖標數量，最好也維持在這個數，否則就是對用戶的記憶能力要求過高了。
通常來，4 個圖標很輕松，說 6 個圖標是比較理想的，8~9 個就有點吃力了，10 個就超綱了。
例如支付寶這個就過分了，好在這只是工具類產品，復雜一點也沒辦法：
人們在看閱讀文字時，視線軌跡是之字形：
人們在閱讀表格時，視線軌跡是除草機形：
上圖來源：這樣設計表格，看著真難受！
雖然金剛區的眼動圖我沒有，但第一步肯定是從左上角開始往右掃。
所以，用戶最有可能使用的圖標，應該從左到右排在最上面一行，最不常用的可以排在右下角。
例如美團外賣這個設計，看著就挺合理。不但把重要內容放在第一行，而且還做了很大的視覺區分：
不過一些不愁流量的 APP 會選擇把黃金位置用做商業宣傳，難免損失點易用性。
1. 仿真圖標
如果追求質感，多半會使用物品本身的顏色，例如每日優鮮這個：
這種圖標就沒什么顏色好討論了，注意一下整體和諧就好。
2. 數量較少
如果圖標數量不多可以使用一個顏色，那么顏色上，同樣沒什么好討論的。
例如 QQ 音樂：
3. 數量適中
如果圖標數量在 7 個左右或以內，那么可以每種顏色的圖標都來一個，這樣用戶也能記住大概什么顏色代表什么。
例如京東這樣：
4. 數量很多
圖標數量遠超過 7 時，就不可能每種顏色來一個了，否則顏色都不夠用了。
如果還是想要劃分顏色，可以將類型作為依據，這樣用戶在尋找圖標時會比較有方向。
當然，其實也可以簡單點，干脆都一個顏色，例如聯通手機營業廳：
1. 底框
一些產品為了統一感，會用圓圈或者圓角矩形，把所有圖標都框起來。
這樣視覺上是好處理了，但交互上很不推薦，因為會大大降低圖標的識別度，乍眼一看都長一樣。
這種底框在主流產品里已經很少見了，不過這么做的設計師還是不少：
這種圖標數量少，有顏色區分還好，如果數量多又一個顏色，那就很難辨認了。
縱觀常見的金剛區圖標，通常不外乎四種樣式：線條、形狀、2D、3D、仿真。
聯通手機營業廳
QQ 音樂
京東
美團外賣
每日優鮮
任何樣式都能讓用戶識別和記憶，但是不同的樣式給人的感官不同。
真實性越高的視覺樣式，就越容易給人高級的感覺；相反真實性越低的視覺樣式，越容易給人簡單邊界的感覺。
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