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交互設(shè)計是什么?有什么用?

資深UI設(shè)計者 交互設(shè)計及用戶體驗

交互設(shè)計( interaction design, IXD ),從字面上來說,交互即為相互作用相互影響,設(shè)計即為理解與傳達(dá)。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中,交互設(shè)計對用戶體驗產(chǎn)生很大的影響。本文將圍繞交互設(shè)計進(jìn)行分析,與你分享。

交互設(shè)計思維:用戶目標(biāo)與交互目標(biāo)

資深UI設(shè)計者 交互設(shè)計及用戶體驗

前面的文章我們分享了交互設(shè)計思維,這篇文章,我們來看看用戶目標(biāo)與交互目標(biāo)。交互設(shè)計的核心,就是幫用戶拆解這些目標(biāo)并找到最優(yōu)路徑,讓他們覺得“這事兒沒那么難”。

2025年UI/UX趨勢

天宇 行業(yè)趨勢

2025年,UI/UX設(shè)計領(lǐng)域正迎來一系列令人興奮的創(chuàng)新趨勢。從更具沉浸感的3D元素到人性化的分區(qū)設(shè)計,從動態(tài)排版到模糊與顆粒效果的巧妙運用,再到生物識別技術(shù)的普及和可穿戴設(shè)備的深度適配,這些趨勢不僅讓界面更加美觀,更提升了用戶體驗和情感共鳴。本文將深入探討這些前沿設(shè)計趨勢,為設(shè)計師和產(chǎn)品團(tuán)隊提供靈感和方向,幫助他們打造出更具吸引力和實用性的數(shù)字產(chǎn)品。

2025 年,數(shù)字設(shè)計領(lǐng)域會有很多新機會,這都得靠創(chuàng)新來推動。設(shè)計師們現(xiàn)在越來越大膽,敢打破傳統(tǒng)套路,設(shè)計出的東西不僅要實用,還得有吸引力,能真正打動人。

比如,會有更多 3D 元素加入設(shè)計里,讓用戶感覺更真實、更沉浸;還有很多設(shè)計會把 “方便用戶” 和 “拉近人際距離” 放在首位,不再只追求技術(shù)炫酷,而是更關(guān)注用戶的實際需求和情感感受。

那么我們來看一下有哪些趨勢~

1、分區(qū)設(shè)計(便當(dāng)格):像整理抽屜一樣規(guī)劃界面

你有沒有過這樣的體驗?打開一個 APP,信息像 “亂燉” 一樣堆在一起,找半天找不到重點。

2025 年的設(shè)計師學(xué)會了 “斷舍離”

就像日式便當(dāng)盒把飯菜分成不同格子,現(xiàn)在設(shè)計師也把網(wǎng)頁或 APP 界面分成多個 “小格子”,每個格子放不同功能或內(nèi)容(比如數(shù)據(jù)、圖片、文字)。

好處:信息更清晰,用戶一眼就能看出重點,而且設(shè)計師可以靈活排列,讓頁面既整齊又好看。

比如有的網(wǎng)站用這種格子展示不同模塊,重要內(nèi)容更突出,干擾少。

分區(qū)設(shè)計技巧:格子的大小、間距、邊框都有講究!重要內(nèi)容的格子更大、邊框更粗,次要信息的格子更 “低調(diào)”,就像媽媽給你裝便當(dāng),愛吃的菜永遠(yuǎn)擺在最顯眼的位置。

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2、3D 元素:讓界面從 “照片” 變成 “小世界”

以前網(wǎng)頁里的 3D 圖像是 “擺件”,現(xiàn)在它們會 “互動” 了!

3D 效果不是新鮮事,但現(xiàn)在更厲害:能互動、能沉浸!

比如網(wǎng)頁里的物體可以 360 度旋轉(zhuǎn),虛擬試穿衣服、查看產(chǎn)品細(xì)節(jié),甚至結(jié)合 AR/VR 讓你感覺身臨其境。

現(xiàn)在手機和瀏覽器性能更強了,3D 元素加載更快,甚至能在低配設(shè)備上流暢運行,設(shè)計師可以大膽用毛茸茸的 3D 圖標(biāo)、會 “呼吸” 的動態(tài)按鈕(比如按鈕按下時像真的被按下去一樣凹陷)。

好處:畫面更立體、有趣,用戶體驗像在真實世界互動,不再是死板的圖片和文字。

圖片網(wǎng)站鏈接:https://kevinhilgendorf.com/

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3、動態(tài)排版:文字會 “講故事” 了

字體不再老老實實不動,而是會 “跳舞”:大小變化、顏色漸變、跟著用戶操作移動,甚至根據(jù)內(nèi)容情緒調(diào)整動畫(比如錯誤提示字體變紅閃爍,成功提示變綠飄動)。

好處:吸引注意力,傳遞品牌個性,比如讓標(biāo)題動起來,用戶一眼就被抓住。

文字不再是 “死板的符號”,而是會 “表演” 的演員,我們可以做一些交互創(chuàng)意方面的案例假設(shè)

案例1:一個新聞網(wǎng)站的標(biāo)題 “今日熱點”,當(dāng)你滾動頁面時,“熱點” 兩個字會像火苗一樣跳動,吸引你點擊;電商網(wǎng)站的 “限時折扣” 按鈕,文字會從左到右 “跑馬燈” 式滾動,仿佛在喊 “快看我!”。

案例2:社交媒體 APP 的評論區(qū),當(dāng)有人給你發(fā) “生日快樂”,“生日快樂” 這幾個字會飄出彩色 confetti(紙屑),還會放大縮??;如果收到一條提醒 “網(wǎng)絡(luò)連接失敗”,文字會變成紅色,輕微抖動,像在著急地告訴你 “出問題啦”。

案例3:未來的動態(tài)字體甚至能根據(jù)你的輸入語氣自動調(diào)整!比如你在聊天框里輸入 “氣死我了!”,發(fā)送后文字會變成紅色,扭曲變形,模擬 “憤怒” 的情緒;輸入 “哈哈哈哈哈”,文字會笑著上下彈跳,自帶喜感。

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4、模糊 & 顆粒效果:給界面加一層 “溫柔濾鏡”

背景不再是純色或簡單漸變,而是加了 “濾鏡”:有的模糊像柔光,有的帶顆粒感像老照片,讓界面更有層次和溫度。

好處:不搶主內(nèi)容的風(fēng)頭,卻能增加細(xì)膩的質(zhì)感,讓用戶覺得界面更精致、有 “呼吸感”。

想象一下:你的屏幕不再是冰冷的玻璃,而是像磨砂質(zhì)感的燈罩,透著柔和的光 ——

例如:一個閱讀 APP 的背景,不是純灰色,而是帶點模糊的淺灰,像隔著一層薄霧,文字浮在上面更突出,眼睛看久了也不累;

短視頻 APP 的點贊按鈕背后,有淡淡的顆粒感,像老電影膠片,點擊時還會有輕微的 “沙沙” 聲,復(fù)古又治愈。

例如:有些網(wǎng)站的光標(biāo)變成了半透明的小圓圈,移動時會在背景留下淡淡的拖影,像在雪地上踩出腳??;

購物車圖標(biāo)點擊時,周圍會升起細(xì)小的顆粒,像撒了一把金粉,讓操作更有 “儀式感”。

現(xiàn)代人看膩了 “完美到反光” 的數(shù)字界面,這種帶點 “不完美” 的質(zhì)感,反而讓人感覺親切,像摸到了真實的紙張或布料。

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5、暗色模式:從 “暗黑冷酷” 到 “深夜暖燈”

以前的暗色模式是 “純黑配白字”,刺眼又冰冷,現(xiàn)在設(shè)計師給它加了 “柔光濾鏡”:

不是純黑背景配白字那種刺眼的暗模式,而是柔和的 “低對比度暗調(diào)”:比如深灰配淺灰,帶點淡淡光影,像傍晚的光線一樣舒服。

好處:保護(hù)眼睛,減少視覺疲勞,還營造出高級、安靜的氛圍,比傳統(tǒng)暗模式更溫馨。

顏色更溫柔:比如微信的暗色模式,背景不是純黑,而是深海軍藍(lán),文字是淺灰色,圖標(biāo)帶一點淡金色光澤,晚上刷手機像在暖黃色的臺燈下看書,不刺眼還很高級。

場景化設(shè)計:一個助眠 APP 的低光模式,界面會模擬 “月光效果”,背景有淡淡的云層陰影,按鈕像夜空中的星星一樣微微閃爍,配合白噪音,讓你還沒開始冥想就先放松下來。

保護(hù)眼睛更貼心:低對比度設(shè)計減少視覺疲勞,尤其適合長時間用手機的上班族、學(xué)生黨,再也不用擔(dān)心晚上刷手機 “亮瞎眼”。

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6、UX文案:界面里的 “貼心小助手”

你有沒有被 APP或網(wǎng)站 的 “謎之提示” 搞懵過?比如 “操作異常,請重試”—— 到底哪里異常?現(xiàn)在設(shè)計師開始 “說人話” 了

按鈕上的字、提示信息、錯誤提醒…… 這些細(xì)節(jié)文字越來越重要。比如 “提交” 改成 “確認(rèn)發(fā)布”,錯誤提示寫 “網(wǎng)絡(luò)好像斷了,點擊重試” 而不是冷冰冰的 “錯誤 404”。

好處:讓用戶知道該做什么,減少操作困惑,就像有個小助手在旁邊輕聲指導(dǎo)。

按鈕文案更具體:以前 “提交” 按鈕,現(xiàn)在改成 “確認(rèn)并發(fā)布動態(tài)”,你一下就知道點了之后會發(fā)生什么;購物車的 “結(jié)算” 按鈕變成 “去支付(含 3 件商品)”,清楚告訴你當(dāng)前購物車數(shù)量。

錯誤提示會 “安慰人”:當(dāng)你登錄密碼輸錯,不再是 “密碼錯誤”,而是 “密碼好像不對哦,是不是字母大小寫搞錯了?試試找回密碼吧~”,帶點 emoji 和親切感,讓你不煩躁。

空狀態(tài)會 “引導(dǎo)”:比如一個筆記 APP 的空白頁,不再是冷冰冰的 “暫無筆記”,而是畫著一個小臺燈,配文 “點擊新建筆記,開始記錄今天的小確幸吧~”,鼓勵你行動起來。

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7、生物識別:靠 “臉” 吃飯,告別密碼焦慮

不用記復(fù)雜密碼了!指紋、人臉、語音識別越來越普及,甚至未來可能用眼動或神經(jīng)信號驗證。比如手機刷臉解鎖、支付時掃指紋,又快又安全。

好處:再也不怕忘記密碼,登錄像 “本能反應(yīng)” 一樣自然。 

你還記得自己設(shè)過多少個密碼嗎?郵箱、銀行、社交軟件……2025 年,你只需要 “露個臉”

“掃個指紋”:

生活場景:早上上班,刷臉打開公司門禁;午休用指紋支付買咖啡;晚上回家,虹膜識別解鎖手機,全程不用輸密碼。甚至連銀行 APP 轉(zhuǎn)賬,看一眼攝像頭就能確認(rèn)身份,安全又快捷。

默默驗證更省心:有些 APP 會 “偷偷” 驗證你 —— 比如你常用手機的手勢是右手拇指解鎖,系統(tǒng)會記錄你的握持姿勢,當(dāng)檢測到左手拿手機且指紋不符時,自動觸發(fā)安全提醒,不用你手動操作,安全藏在細(xì)節(jié)里。

特殊場景:比如戴著手套不方便指紋解鎖?未來的可穿戴設(shè)備可能支持 “靜脈識別”,通過血管紋路確認(rèn)身份,下雨天、運動時也能輕松解鎖。

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8、可穿戴設(shè)備設(shè)計:從 “戴在身上” 到 “長在身上”

智能手表不再是 “縮小版手機”,而是更懂你的 “貼身伙伴”:

智能手表、VR 眼鏡、健康手環(huán)等設(shè)備的設(shè)計越來越難:屏幕小,怎么讓用戶操作方便?

比如用手勢滑動、語音命令,甚至靠眨眼控制;還要考慮戴著舒服(輕、貼合手腕)、續(xù)航久、適應(yīng)各種場景(運動時防水,強光下看得清)。

小屏幕大講究:比如一個運動手表,跑步時屏幕自動切換成 “極簡模式”,只顯示配速、心率、里程,字體超大,你 glancing(掃一眼)就能看清;當(dāng)你停下來休息,屏幕會慢慢顯示更詳細(xì)的數(shù)據(jù),像個貼心教練。

交互方式創(chuàng)新:VR 眼鏡不再靠手柄操作,你眨眨眼就能切換菜單,點點頭就能確認(rèn);智能手環(huán)檢測到你睡眠不好,早上會震動提醒 “昨晚睡眠質(zhì)量一般,今天記得多喝水哦”,還會同步調(diào)整手機的屏幕亮度,幫你緩解疲勞。

場景化適配:比如滑雪專用智能眼鏡,強光下自動調(diào)暗鏡片,檢測到你加速滑行時,界面只顯示速度和路線,避免分心;潛水手表接觸到水時,自動鎖定屏幕防止誤觸,浮出水面后又恢復(fù)正常。

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2025 年的設(shè)計趨勢:“以人為本”

界面不再只追求好看,還要讓用戶用得爽、有情感共鳴:分區(qū)清晰、3D 互動、動態(tài)字體吸引眼球,模糊背景和低光模式讓眼睛舒服;UX 寫作和生物識別減少操作麻煩,可穿戴設(shè)備更懂用戶的使用場景。

本文由人人都是產(chǎn)品經(jīng)理作者【南設(shè)】,原創(chuàng)/授權(quán) 發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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交互設(shè)計思維:用戶目標(biāo)與交互目標(biāo)

天宇 交互設(shè)計及用戶體驗

前面的文章我們分享了交互設(shè)計思維,這篇文章,我們來看看用戶目標(biāo)與交互目標(biāo)。交互設(shè)計的核心,就是幫用戶拆解這些目標(biāo)并找到最優(yōu)路徑,讓他們覺得“這事兒沒那么難”。

一、用戶需要達(dá)成什么目標(biāo)

在交互設(shè)計中,用戶的目標(biāo)可以理解為他們希望通過使用產(chǎn)品完成的事情。換句話說,就是用戶打開你的產(chǎn)品時“心里想要達(dá)成的事”。這個目標(biāo)可能是很直接的,比如在外賣App上訂一份喜歡的午餐;也可能是抽象的,比如通過一款學(xué)習(xí)軟件提升自己的外語水平。無論目標(biāo)是什么,用戶都期望在操作的過程中高效、順暢且愉快地達(dá)成目標(biāo)。

交互設(shè)計的核心,就是幫用戶拆解這些目標(biāo)并找到最優(yōu)路徑,讓他們覺得“這事兒沒那么難”。比如,如果用戶的目標(biāo)是查找一條航班信息,設(shè)計師需要確保他們可以快速找到搜索入口,并在最短的時間內(nèi)完成查詢,而不是在復(fù)雜的頁面中迷路。

除了完成任務(wù),用戶還有情感上的目標(biāo),比如體驗愉悅感、安全感或滿足感。舉個例子,當(dāng)用戶在付款時,他們的功能性目標(biāo)是完成支付,而情感性目標(biāo)可能是確認(rèn)交易安全或者支付方式簡單快捷。這就是為什么很多支付產(chǎn)品會在完成支付后彈出一個愉快的提示動畫,比如一個小勾或一個成功的笑臉——它不僅告訴用戶任務(wù)完成了,還讓他們感到一種心理上的正反饋。

因此,交互設(shè)計思維的本質(zhì)是站在用戶的視角去思考:他們想要完成什么,他們需要如何完成,以及我們?nèi)绾巫屵@個過程變得簡單、高效和愉悅。滿足用戶目標(biāo),才是設(shè)計的成功所在。

二、產(chǎn)品需要傳遞什么信息

在交互設(shè)計中,產(chǎn)品不僅是幫助用戶完成任務(wù)的工具,更是一個信息傳遞的媒介。那么,產(chǎn)品需要傳遞的信息到底是什么呢?簡單來說,就是**“我是什么”“我能做什么”“你現(xiàn)在在哪兒”“接下來該怎么做”**這幾大核心信息。

首先,產(chǎn)品需要明確地告訴用戶“我是什么”。比如,你打開一個外賣App,頁面上醒目的美食圖片和“搜索餐廳”的提示,就在告訴你,這個App的核心功能是幫助你找到食物并下單。如果用戶對產(chǎn)品的功能感到困惑,那設(shè)計就失去了它的基礎(chǔ)價值。

接著,產(chǎn)品要傳遞“我能做什么”的信息。也就是說,用戶需要很清楚地知道,這個產(chǎn)品能為他們提供哪些服務(wù),或者有哪些功能可以用。比如在拍照App中,用戶可能會關(guān)心是否有濾鏡或編輯功能。設(shè)計師要通過直觀的界面布局和易識別的圖標(biāo)來傳遞這些功能信息,避免用戶四處尋找。

再來是“你現(xiàn)在在哪兒”。用戶在使用產(chǎn)品的過程中,需要隨時了解自己在操作流程中的位置,比如是剛開始填寫訂單信息,還是已經(jīng)進(jìn)入支付環(huán)節(jié)。這種清晰的路徑感,可以通過導(dǎo)航欄、進(jìn)度條等設(shè)計元素來實現(xiàn),讓用戶有一種“掌控感”。

最后,也是最重要的,產(chǎn)品需要告訴用戶“接下來該怎么做”。交互設(shè)計的一個關(guān)鍵點,就是要引導(dǎo)用戶完成操作,避免他們卡在某一步不知所措。例如,當(dāng)用戶填寫表單時,如果某項信息漏填了,產(chǎn)品需要用清晰的提示信息,比如紅色邊框或彈窗,告訴用戶哪里需要修正。通過明確的反饋,用戶會感到流程是流暢的,而不是無頭緒的。

總結(jié)來說,產(chǎn)品傳遞的信息是為了讓用戶明白自己的位置、了解操作步驟、感受到控制感和安全感。一個設(shè)計得當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品,會像一位貼心的向?qū)?,不斷用合適的方式傳遞這些信息,讓用戶有條不紊地完成目標(biāo),同時享受使用的過程。

三、如何鏈接用戶目標(biāo)與產(chǎn)品目標(biāo)

在交互設(shè)計中,找到用戶目標(biāo)與產(chǎn)品目標(biāo)之間的平衡點就像搭建一座橋——一邊是用戶的需求和期望,另一邊是產(chǎn)品的商業(yè)目標(biāo)和核心價值。設(shè)計的任務(wù),就是讓這座橋既穩(wěn)固又通暢,讓用戶愿意通過產(chǎn)品實現(xiàn)他們的目標(biāo),同時產(chǎn)品也能達(dá)成自己的目標(biāo)。

  1. 理解雙方的目標(biāo)。用戶目標(biāo)往往是具體的、個人化的,比如通過一個購物App快速買到需要的東西,而產(chǎn)品目標(biāo)可能更關(guān)注商業(yè)利益,比如提高銷量或用戶粘性。要平衡二者,設(shè)計師需要深刻理解用戶的真實需求和行為,同時清楚產(chǎn)品的發(fā)展方向和核心價值。
  2. 用設(shè)計讓雙方目標(biāo)對齊。最理想的狀態(tài)是用戶的需求與產(chǎn)品的目標(biāo)能在設(shè)計中自然地融合。比如,外賣平臺的用戶希望快速點餐,而平臺的目標(biāo)是提高訂單量。設(shè)計師可以通過優(yōu)化首頁推薦系統(tǒng),讓用戶快速找到喜歡的餐廳;同時引入組合優(yōu)惠功能,既滿足了用戶省錢的需求,又推動了平臺的銷售增長。
  3. 關(guān)注用戶體驗的同時實現(xiàn)產(chǎn)品價值。有時候,產(chǎn)品目標(biāo)可能會和用戶體驗產(chǎn)生沖突,比如產(chǎn)品希望通過廣告增加收入,但廣告過多會讓用戶反感。此時,設(shè)計師需要通過策略性設(shè)計找到平衡點,比如在不打擾用戶核心任務(wù)的地方投放廣告,或者提供“去廣告”的付費選項,讓用戶自己選擇。
  4. 通過數(shù)據(jù)和用戶反饋持續(xù)優(yōu)化。平衡用戶目標(biāo)和產(chǎn)品目標(biāo)不是一蹴而就的,需要在實際使用中不斷調(diào)整。通過用戶測試、數(shù)據(jù)分析和用戶反饋,設(shè)計師可以發(fā)現(xiàn)哪些地方做得好,哪些地方需要改進(jìn)。比如,如果發(fā)現(xiàn)某功能讓用戶覺得復(fù)雜,那么優(yōu)化后的設(shè)計既能提升用戶滿意度,也可能間接增加產(chǎn)品留存率。

總結(jié)來說,設(shè)計師的職責(zé)是成為用戶和產(chǎn)品目標(biāo)之間的“調(diào)解員”,用設(shè)計語言找到兩者的共贏點。一個成功的設(shè)計,不僅能讓用戶滿意,還能幫助產(chǎn)品實現(xiàn)長遠(yuǎn)的發(fā)展目標(biāo)。這種平衡并不容易,但通過不斷洞察、嘗試和優(yōu)化,就能讓產(chǎn)品和用戶之間建立起良性連接。

本文由 @ DesignLink 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

該文觀點僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務(wù)

 

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AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈

ui設(shè)計分享達(dá)人 設(shè)計管理與成長

這兩年生成式ai爆發(fā)性增長并且重塑數(shù)字創(chuàng)作的工具生態(tài)。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓(xùn)練,可以說無法離開ai,ai的介入讓創(chuàng)意生產(chǎn)變得前所未有的高效簡單,但同時也帶來了體驗上的困境,例如我們在使用自動化生成便利的同時,還能保持對創(chuàng)作過程的深層控制?比如在進(jìn)行文生圖或者線稿轉(zhuǎn)3D的流程中,我們?nèi)绻刂颇硞€部分的設(shè)計表現(xiàn),需要利用多個方法才能完成,僅僅通過提示詞的修改并無法完成,這個矛盾在之前的SD等開源模型中非常明顯;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
 
算法模型的開放讓設(shè)計達(dá)到了無限的可能,但更多設(shè)計師卻被迫在控制權(quán)和易用性之間做出了妥協(xié),當(dāng)重復(fù)一個流程無法生成滿意的圖象時,大多情況都是基于一個“不滿意”的圖像進(jìn)行優(yōu)化,我把這個理解為用戶心理上的妥協(xié);
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
以節(jié)點式工作流工具ComfyUI為例,其通過可視化編程賦予用戶對Stable Diffusion生成流程的精細(xì)控制權(quán),允許自由組合模型、調(diào)節(jié)參數(shù)、插入預(yù)處理模塊,成為專業(yè)創(chuàng)作者的首選工具。然而,這種高度自由的設(shè)計也帶來了顯著的認(rèn)知負(fù)擔(dān):錯綜復(fù)雜的節(jié)點連線、晦澀的參數(shù)術(shù)語、缺乏引導(dǎo)的開放式畫布,讓0基礎(chǔ)設(shè)計望而止步;數(shù)據(jù)顯示,超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時因“界面混亂”而放棄進(jìn)一步探索(來源:ComfyUI社區(qū)調(diào)研)。這一現(xiàn)象揭示了生成式AI工具設(shè)計的核心矛盾——系統(tǒng)的靈活性與用戶的心智模型之間如何實現(xiàn)平衡?
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
一、核心問題與矛盾
1、設(shè)計師對“控制權(quán)”的需求本質(zhì)
安全感需求:
用戶希望理解生成過程(分布控制、seed數(shù)值、CFG),避免黑箱帶來的不可預(yù)測性;
注:大多數(shù)AI工具(如Midjourney)像一臺自動售貨機——輸入提示詞,隨機吐出一張圖片。用戶無法知曉AI為何生成一只三頭六臂的貓,只能反復(fù)“抽卡”直到滿意。
 
創(chuàng)造性需求:
通過精細(xì)化的控制實現(xiàn)獨特的風(fēng)格,例如分布提示,基于大模型訓(xùn)練出來的lora,不同lora模型融合后的混合模型,這些需要付出很大的學(xué)習(xí)成本和時間才能滿足,我個人理解ai給設(shè)計師通往目標(biāo)的過程中搭建了不同的道路,但設(shè)計師如果在沒有導(dǎo)航的情況下要達(dá)到這個目標(biāo),中間可能會輾轉(zhuǎn)反側(cè),也可能一條道路就能到達(dá)目的地;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
效率需求:
自動化設(shè)計(如MJ和國內(nèi)其他一鍵生圖的ai產(chǎn)品)可以降低設(shè)計的操作成本,但同時犧牲了可控性;
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2、comfyUI的設(shè)計矛盾
過度控制悖論:
ComfyUI試圖打破黑箱,將AI拆解成可調(diào)節(jié)的“齒輪組”(如調(diào)節(jié)“采樣器”改變畫質(zhì)、用“ControlNet”控制構(gòu)圖)。但當(dāng)用戶面對50多個參數(shù)和上百種節(jié)點時,反而因信息過載陷入“該調(diào)哪個參數(shù)?連錯節(jié)點會爆炸嗎?”的決策癱瘓。
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過高的配置要求:
comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應(yīng),但同時也帶來了物質(zhì)上的門檻,設(shè)計師需要配備更高的配置或者使用第三方租用云電腦等才能運行,否則前者就會造成漫長的等待,后者則需要花費大量的財力,對于設(shè)計師而言反而是造成了時間上的負(fù)荷;
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功能維度:
節(jié)點系統(tǒng)支持無限組合,但缺乏對用戶意圖的主動理解,如自動推薦節(jié)點;
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認(rèn)知維度:
參數(shù)暴露(如CFG Scale、Sampler)提供控制感,但引發(fā)“選擇過載”實際使用過程中,如果是普通玩家,無法短時間內(nèi)通過這些參數(shù)來控制結(jié)果,核心還是在于認(rèn)知門檻過高;
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交互維度:
自由連接節(jié)點導(dǎo)致邏輯混亂(如錯誤連線無及時提示),增加調(diào)試成本。
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我把ControlNet的“負(fù)面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上,而采樣器的“負(fù)面條件”直接連接到“負(fù)面clip文本框”內(nèi),整個過程是不會出現(xiàn)任何報錯提示,但是當(dāng)運行調(diào)試的時候就會運行失敗,提示ControlNet缺少負(fù)面條件,ControlNet(應(yīng)用)缺少負(fù)面條件輸出等問題,眾所周知對于一些低配玩家,運行一次需要等很久,等到最后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)出來一個“報錯”!??!
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二、對比分析:comfyUI和midjourney
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當(dāng)設(shè)計師想生成“一只穿宇航服的柴犬”,Midjourney可能輸出卡通風(fēng)格或超現(xiàn)實照片,設(shè)計師只能通過追加提示詞(如“3D、黏土”)逼近目標(biāo),不停的抽卡;
(實在不想用mj了,下面的圖本地跑的,大概的意思一樣就是不停的抽卡抽卡)
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,
在ComfyUI中,設(shè)計師可以強制指定:用FLUX模型生成基礎(chǔ)圖像,然后加載相關(guān)LoRA模型,在添加個視覺風(fēng)格遷移的模型,添加宇航服,在添加個視覺風(fēng)格模型,連接OpenPose節(jié)點調(diào)整柴犬姿勢,最后用放大模型,放大畫質(zhì);但我就想說:我只是想畫只貓,為什么要弄這么復(fù)雜。。。
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關(guān)鍵結(jié)論:
ComfyUI的“高可控性”吸引專家設(shè)計師,但普通設(shè)計師或者0基礎(chǔ)設(shè)計師因認(rèn)知負(fù)荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權(quán)”降低門檻,但設(shè)計師可能因無法干預(yù)細(xì)節(jié)感到焦慮。
三、comfyui沖突點和機會點
為什么說這個呢,因為comfyui目前是趨勢ai,核心的生成邏輯包括實際應(yīng)用都已經(jīng)大于mj了,所以接下來的內(nèi)容也是圍繞comfyui拆解的;
1、參數(shù)暴露vs認(rèn)知負(fù)荷
問題:
ComfyUI將所有參數(shù)(如LoRA權(quán)重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器)暴露給用戶,導(dǎo)致界面信息過載。
例如:
設(shè)計師需要同時調(diào)整“提示詞權(quán)重”“采樣器類型”“ControlNet強度”時,易混淆參數(shù)優(yōu)先級,對于這個結(jié)果的影響,是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數(shù)值不對呢,最后我猜大多人過程都是一個個試一遍,最后哪個效果好用哪個;
思考點:
動態(tài)參數(shù)分組,根據(jù)生成的目標(biāo)隱藏?zé)o關(guān)的參數(shù),比如當(dāng)輸入完成“提示詞”后,可以識別出輸入的提示詞類型,生成一個3d風(fēng)格海報,那么基于這個提示詞,就可以提前預(yù)判出跟3d風(fēng)格海報相關(guān)的參數(shù)都可以隱藏;參數(shù)依賴的可視化,通過邏輯線的方式標(biāo)記他們之間的關(guān)系,例如CFG與采樣步數(shù),通常來講CFG數(shù)值越高生成的圖越接近提示詞,但是圖像質(zhì)量會下降,采樣步數(shù)越高生成的圖質(zhì)量就越高,那么問題來了,當(dāng)設(shè)計師調(diào)整CFG數(shù)值時,是不是可以標(biāo)記或者提示設(shè)計師采樣步數(shù)的變化,以此來達(dá)到最優(yōu)解;
下方示例
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2、自由連接vs邏輯錯誤
問題:
節(jié)點可任意連接,但缺乏邏輯校驗?zāi)壳癱omfyUI中只是告訴設(shè)計師如果兩個節(jié)點本身沒有前后關(guān)系的情況下不可以連接(沒有節(jié)點對應(yīng)的收入口)另一種情況是兩個節(jié)點在一個工作流中都能起到作用,但是節(jié)點是多功能化的,連線的時候可以正常連接,最后運行的時候就會出現(xiàn)某某節(jié)點不匹配。
例如:
設(shè)計師錯誤連接ControlNet預(yù)處理器與VAE節(jié)點,導(dǎo)致生成失敗且無報錯提示。
思考點:
實時邏輯校驗,在設(shè)計師連線時提示沖突(如“該節(jié)點僅接受潛空間輸入”)。
工作流自檢模式,一鍵檢測缺失節(jié)點(如缺少“提示詞編碼器”時提醒用戶)。
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四、設(shè)計師心理與工具的“錯位戰(zhàn)爭”
生成式AI工具的設(shè)計矛盾,本質(zhì)上是人類認(rèn)知模式與技術(shù)邏輯的沖突。以ComfyUI為例,其設(shè)計暴露了以下深層問題:
1、“技術(shù)透明化”的認(rèn)知陷阱
ComfyUI將AI生成過程拆解為節(jié)點,試圖通過“透明化”提升用戶信任,但普通人并不需要(也無法理解)技術(shù)細(xì)節(jié);不知道你們有沒有,當(dāng)我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節(jié)點時,大腦會觸發(fā)“意義建構(gòu)焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關(guān)系?”
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2、控制權(quán)的“虛假承諾”
ComfyUI看似賦予用戶完全控制權(quán),但多數(shù)參數(shù)的實際影響難以預(yù)測(如CFG值從7到8可能導(dǎo)致畫風(fēng)突變)這類似于讓設(shè)計師駕駛一輛方向盤與輪胎無機械連接的汽車,轉(zhuǎn)動方向盤時,輪胎可能隨機偏轉(zhuǎn)。設(shè)計師誤以為“控制節(jié)點=控制結(jié)果”,實則是“在黑暗中調(diào)整未知旋鈕”;
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3. 技術(shù)極客與大眾的“認(rèn)知斷層”
開源社區(qū)的理想:“人人可 Hack”的民主化工具;現(xiàn)實問題是開發(fā)者設(shè)計節(jié)點時默認(rèn)用戶理解SD原理(如Latent Space、擴散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m),但普通用戶只關(guān)心“如何讓圖片更逼真”;這種斷層導(dǎo)致ComfyUI的文檔充滿技術(shù)術(shù)語,而非用戶目標(biāo)導(dǎo)向的指南(如“修復(fù)模糊人臉”對應(yīng)哪些節(jié)點組合),這也是技術(shù)工具與用戶體驗的博弈;
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五、對于comfyUI的暢想
1、適配不同能力的設(shè)計師
專家模式:保留完整的節(jié)點和參數(shù),讓這類設(shè)計師自由編輯;
精簡模式:隱藏底層參數(shù),僅僅提供目標(biāo)導(dǎo)向的選項;
自動化操作:根據(jù)提示詞推薦采樣器、cfg數(shù)值等組合,例如提示詞是自然語言,那就匹配關(guān)于flux模型的專屬采樣器;
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2、智能節(jié)點推薦引擎
目標(biāo)推薦:輸入“生成賽博朋克城市”后,自動推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測+色調(diào)調(diào)整節(jié)點”;行為預(yù)測:分析歷史工作流,推薦高頻使用的節(jié)點組合(如“LoRA模型+分層提示詞”);
3、可解釋性反饋面板
參數(shù)與結(jié)果的實時性:實時顯示調(diào)整CFG值對圖像細(xì)節(jié)、對比度的量化影響。節(jié)點的貢獻(xiàn)度分析:生成后標(biāo)記關(guān)鍵節(jié)點(如“ControlNet貢獻(xiàn)度72%”),幫助用戶理解流程。
六、總結(jié):控制的幻覺與設(shè)計的謙卑
ComfyUI揭示了生成式AI時代的核心矛盾——技術(shù)的能力越強大,人類越需要承認(rèn)自身認(rèn)知的局限性。工具設(shè)計不應(yīng)追求“上帝模式”,而需尋找“剛剛好的控制權(quán)”給用戶“扳手”而非“零件庫”:提供高層級調(diào)節(jié)維度(如“畫面精細(xì)度”“風(fēng)格偏離度”),隱藏底層技術(shù)參數(shù),并不是每個設(shè)計師都是工程師的角色;大多設(shè)計師的角色只是維修工;擁抱“不完美的人性”:允許用戶保留“我不知道為什么要調(diào)這個,但調(diào)了就有用”的玄學(xué)操作,而非強迫所有人成為AI工程師。重新定義“控制”:從“絕對掌控流程”轉(zhuǎn)向“有效影響結(jié)果”,讓AI的不可預(yù)測性成為創(chuàng)意催化劑而非焦慮來源。


作者:愛吃貓的魚___
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用好「用戶行為分析」讓體驗起飛

ui設(shè)計分享達(dá)人

用戶行為分析-如何開始搭建
體驗或交互設(shè)計知曉用戶行為分析有什么用?
答:
我們所處的行業(yè)下,各類產(chǎn)品變得成熟精細(xì),大家開始拼細(xì)節(jié)卷服務(wù),市場競爭激烈。對于產(chǎn)品的各種優(yōu)化改版也就開始變得謹(jǐn)慎,往往需要經(jīng)過用戶研究或是數(shù)據(jù)分析等工作來驗證或決策,不再是由設(shè)計師或產(chǎn)品經(jīng)理憑借過往經(jīng)驗辦事或?qū)?biāo)競品照抄了,恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項;
 
體驗或交互設(shè)計為什么要掌握這些呢?
答:
回歸到用戶體驗相關(guān)設(shè)計,本身就是一項細(xì)致活兒,處處需要用戶研究或數(shù)據(jù)洞察來輔助設(shè)計工作,了解其相關(guān)甚至熟悉搭建分析,從職能發(fā)展趨勢來看,可能是遲早的事;
 
所以即使你目前用不上用戶行為分析相關(guān),也不要急著關(guān)掉文章,先簡單了解一下吧,說不定你會有興趣呢,說不定不久后剛好用上呢?
 
 
用戶行為分析能干啥
用戶行為分析是數(shù)據(jù)分析的一個重要領(lǐng)域,特別是在數(shù)字化服務(wù)行業(yè)中,主要目的是通過深入研究用戶群體的流量動向以及操作行為特征等,來了解用戶與產(chǎn)品間的關(guān)系、效果、趨勢,以幫助我們優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升用戶體驗并驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。
說人話就是:
監(jiān)測用戶在產(chǎn)品上做出了哪些行為、是否符合預(yù)期、有什么特征、問題在哪里,然后看看產(chǎn)品上需要做些什么調(diào)整或迎合用戶的特征偏好來決策啥的。
 
用戶行為分析有啥優(yōu)勢
具備一定的客觀性與真實性
被動采集的行為數(shù)據(jù)有時候比用戶口述反饋的信息要更真實有效,一方面更加直接,另一方面也少了些用戶心理設(shè)防(霍桑效應(yīng));
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備一定的代表性與準(zhǔn)確性
由于是群體性的大數(shù)據(jù),所以更有代表性,并且是即時的數(shù)據(jù)記錄,不容易記混記錯,準(zhǔn)確性也更好;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備可持續(xù)性與可追溯性
通過數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn),可以伴隨產(chǎn)品發(fā)展持續(xù)的采集數(shù)據(jù),可以較為方便的調(diào)取過往數(shù)據(jù)進(jìn)行比對追溯分析;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備一定的AI不可代替性
用戶行為的背后依舊是人文心理等方面的內(nèi)容分析或業(yè)務(wù)場景化決策,往往離不開人工的加持介入;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
實施構(gòu)建的流程
以下是對用戶行為分析的工作流圖解,由于不同企業(yè)的訴求有差異,以下工作流僅代表大部分用作交流;
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關(guān)鍵節(jié)點拆解說明
此次主要聊聊基礎(chǔ)的上手運用與注意事項,不涉及過深或難以理解的部分,如果說用戶行為分析可以到達(dá)高等數(shù)學(xué)的程度,那么此次就講講加減乘除好了,師父領(lǐng)進(jìn)門,修行靠個人,各位看客請上座!
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
目標(biāo)需求拆解
1、什么時候開始?
首先你的產(chǎn)品得有流量,然后得有一個關(guān)乎到用戶行為的目標(biāo),例如想看看用戶流量分布、了解功能使用頻率、任務(wù)執(zhí)行的漏斗關(guān)系、用戶行為偏好、用戶數(shù)據(jù)畫像構(gòu)建等,這個時候就可以考慮開始了,不然就可能南轅北轍費力不討好。
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2、界定一個范圍?
首先構(gòu)建一套完善的用戶行為分析系統(tǒng)并持續(xù)的維護(hù)與應(yīng)用并不是一個輕松的事情,所以最好是針對性構(gòu)建+多迭代,不要上來就想著做全盤搭建,表面的工作或問題往往可能只是浮冰,逐步的深入后問題會越來越多,個人深有體會!
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3、由上而下,找準(zhǔn)路線?
通過業(yè)務(wù)目標(biāo)向下拆解,一般上層目標(biāo)無非是商業(yè)轉(zhuǎn)化、用戶活躍留存、任務(wù)通過率這些,向下拆解則是通過業(yè)務(wù)目標(biāo)去鎖定核心的業(yè)務(wù)場景或任務(wù)線路,這些核心的頁面、場景或是任務(wù)線路,就是你前期可以界定的一個范圍,后續(xù)的重點工作則是將核心功能的入口或路徑窮舉出來,避免數(shù)據(jù)對不上或找不到異常源頭的情況。
在我的認(rèn)知里,用戶行為分析建設(shè)不是一錘子買賣,步伐走小一點,基礎(chǔ)搭好一些,以后的迭代建設(shè)或維護(hù)也會輕松許多;
概括一下就是,不要追求全面,靠攏業(yè)務(wù)價值,關(guān)聯(lián)上指標(biāo)或者核心業(yè)務(wù)場景即可;
之前網(wǎng)上看到有大佬給了一個建設(shè)思路,這里搬來大家參考一下;
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帶你認(rèn)識不一樣的埋點
數(shù)據(jù)埋點技術(shù)已經(jīng)很成熟了,甚至有很多第三方的埋點+分析的服務(wù),以及采集用戶行為數(shù)據(jù)的不僅僅只有埋點技術(shù)方案,哪怕你做一個錄屏技術(shù)都可以,只不過從數(shù)字化產(chǎn)品視角出發(fā),埋點技術(shù)更有性價比,以及符合用戶隱私權(quán)益,所以這里專門講一下“埋點”這個老技術(shù),熟悉的大佬們可以跳過埋點這部分。
1、埋點是什么
數(shù)字化應(yīng)用大多有個特征,就是需要用戶進(jìn)行界面交互,有交互就有行為動作發(fā)生,而
數(shù)據(jù)埋點
就是將用戶在
界面交互
時產(chǎn)生的
各種類型
監(jiān)控日志
上報到產(chǎn)品后臺去,這樣業(yè)務(wù)團(tuán)隊就可以知道到用戶在不同頁面或業(yè)務(wù)場景下操作了什么,去往過哪些頁面,當(dāng)結(jié)合業(yè)務(wù)后臺的訂單等數(shù)據(jù)時,就可以還原出更加清晰的用戶行為全貌。
 
通常這些埋點會分為
“頁面訪問(PV、UV)、區(qū)塊曝光(區(qū)域、時長)、按鈕操作(動作、狀態(tài))”
三大類型,并
攜帶交互元素和操作者的各類特征信息參數(shù)
,便于我們知曉更多的場景細(xì)節(jié)與用戶情況,例如知曉這個【免費試用】按鈕是對應(yīng)了那個產(chǎn)品?點擊的用戶是否已開通這個產(chǎn)品?這個用戶是否為付費用戶?是否個人還是商家類型?用戶從那個渠道進(jìn)來的等,而且這些植入在產(chǎn)品代碼中的埋點可以不間斷持續(xù)的采集和配套產(chǎn)品迭代進(jìn)行維護(hù),可以幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊獲取大量有效數(shù)據(jù)用作業(yè)務(wù)分析決策。
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2、什么時候派上用場
這些數(shù)據(jù)埋點主要是為業(yè)務(wù)目標(biāo)的洞察分析服務(wù),也就是說業(yè)務(wù)目標(biāo)中需要采集用戶行為數(shù)據(jù)時,埋點就要派上用場了,相比傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)日志,埋點可以收集到更加全面的界面交互的行為數(shù)據(jù),能夠簡易的還原出一套線上用戶的使用情景,而不僅限于一些業(yè)務(wù)后臺就能統(tǒng)計出的轉(zhuǎn)化率或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等;
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并且埋點數(shù)據(jù)可以與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分開存儲運維,這意味著埋點數(shù)據(jù)可以更迅速的根據(jù)設(shè)定的指標(biāo)公式統(tǒng)計出期望的數(shù)據(jù)或視圖,并且不會干擾業(yè)務(wù)訪問的性能質(zhì)量,因此產(chǎn)品迭代后的新老數(shù)據(jù)對比、營銷活動的效果評估、用戶行為的特征偏好識別等,數(shù)據(jù)埋點都以可以派上用場的。
 
3、怎么提埋點需求?
首先埋點需求沒有固定的文檔格式,其次不同埋點服務(wù)平臺的要求也有差異,就移動端來講,很多服務(wù)商已經(jīng)支持可視化埋點、全埋點、無埋點服務(wù),可以實現(xiàn)自動識別交互元素并進(jìn)行埋點操作,大大減少了開發(fā)工作量,那么再聊回埋點需求怎么提。
 
核心結(jié)論就是由上而下,通過業(yè)務(wù)目標(biāo)或核心指標(biāo)進(jìn)行拆解,然后關(guān)聯(lián)到核心的任務(wù)流程上,對于一個頁面或一套流程沒有必要進(jìn)行全篇埋點,技巧我概括為以下幾點;
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埋點需求的主要內(nèi)容基本包含以下,根據(jù)業(yè)務(wù)或埋點平臺的差異,可以自行調(diào)整;
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4、業(yè)務(wù)擴參怎么一回事兒
擴參即擴展參數(shù),指在當(dāng)前用戶界面中可以請求到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并將這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綁定到埋點日志中一并上報給埋點數(shù)據(jù)后臺,通常為一些用戶屬性參數(shù)、業(yè)務(wù)屬性參數(shù)、設(shè)備屬性參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù),這樣我們就可以通過這些額外的參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或是過濾,舉個典型案例;
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數(shù)據(jù)治理是做什么
為什么要治理?
簡單說就是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與準(zhǔn)確性,在龐大的一套數(shù)據(jù)中,我們需要弄清楚數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,即不同的數(shù)據(jù)參數(shù)代表了什么元素什么動作什么含義,數(shù)據(jù)是否有缺漏或冗余、報錯漏報亂報、是否有無效的臟數(shù)據(jù)(例如內(nèi)部的測試數(shù)據(jù)或腳本爬蟲等帶來的數(shù)據(jù)),如果我們不去將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行治理,則統(tǒng)計出的數(shù)據(jù)指標(biāo)特征或趨勢都將不可靠,無法被商業(yè)應(yīng)用。
簡單講就是元數(shù)據(jù)沒治理準(zhǔn)確,得到的數(shù)據(jù)指標(biāo)也就失去了實用價值。
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怎么去治理?
本質(zhì)是查缺補漏將無效的數(shù)據(jù)過濾掉或糾錯
,再把數(shù)據(jù)涵義映射成具體的指標(biāo)或描述,用作進(jìn)一步的指標(biāo)計算與分析,如果數(shù)據(jù)又多又雜,你會發(fā)覺這一步要你老命,例如埋點就需要逐個查詢原始埋點的位置、觸發(fā)條件、埋點用途、埋點含義甚至與關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)系校對等。
不過還好,
一般來講這些工作都是數(shù)據(jù)建模(BI)相關(guān)人員去負(fù)責(zé)的
,
作為應(yīng)用層的我們,更多的是能夠根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)提出埋點需求、提出指標(biāo)與數(shù)據(jù)報表需求,以及通過數(shù)據(jù)核算或查看數(shù)據(jù)趨勢等手段找出異常讓 BI 修復(fù)
,所以這里就不展開埋點數(shù)據(jù)治理的方法了。
 
數(shù)據(jù)維護(hù)不易
就埋點監(jiān)控用戶行為的方式來講,除了平時的治理與報表問題修復(fù),每次迭代改版還要做好相關(guān)埋點信息的管理與維護(hù)更新,保證不出錯,不影響關(guān)聯(lián)指標(biāo),甚至是線上用戶偏好的推薦算法等應(yīng)用,特別是數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大后,又密切關(guān)聯(lián)著業(yè)務(wù)決策時,數(shù)據(jù)更不容出錯,且要求準(zhǔn)確。
 
三大分析內(nèi)容產(chǎn)出
1、內(nèi)容產(chǎn)出的先后
在用戶行為分析內(nèi)容構(gòu)建的過程中,除非是有特定場景特定訴求,通常個人認(rèn)為都是先出指標(biāo)、再完善行為鏈路、再逐步豐滿用戶畫像的一個過程,原因如下;
  1.  
    通常先接到的都是一些核心指標(biāo),例如轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度等,同時這些指標(biāo)也是上層最先關(guān)注到的;
  2.  
    接著就是完善不同場景或任務(wù)路徑相關(guān),幫助洞察微觀視角下的體驗障礙或用戶偏好等,產(chǎn)出流量統(tǒng)計、流程漏斗等,起到業(yè)務(wù)體驗的洞察改善決策作用;
  3.  
    用戶畫像的數(shù)據(jù)本身就沒那么好收集,并且是一個逐步完善和被業(yè)務(wù)決策應(yīng)用的過程,所以一開始不會直接奔著用戶畫像構(gòu)建開始;
 
2、基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)建
所謂指標(biāo)可以理解成是產(chǎn)品某項業(yè)務(wù)的成績,例如我是賣包子的,那么我的指標(biāo)大概率就是每天賣出去多少包子、利潤有多少、哪款包子銷量高,根據(jù)這些信息我就可以知道我平時應(yīng)該準(zhǔn)備多少包子、哪些品類的包子需要多做一些、我靠賣包子能賺多少錢。
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指標(biāo)構(gòu)建的原理
實際上指標(biāo)的構(gòu)建邏輯可以很簡單,例如A占B的百分比、ABC的總和、連續(xù)多天A占B的變化等,很多加減乘除的算法就能搞定,主要是能拿到真實數(shù)據(jù),不然我懷疑你在做爛賬......
 
常見指標(biāo):
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3、行為鏈路分析
用戶行為路徑是一種數(shù)字化的旅行地圖,相比較傳統(tǒng)服務(wù)的旅行地圖,場景會更純粹、意圖更準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)采集更便捷,主要作用有以下幾點;
  •  
    分析用戶在產(chǎn)品中的活動范圍或頁面路徑的關(guān)系,可以幫助了解用戶活躍分布,流量走向等情況;
  •  
    識別在任務(wù)或流程漏斗中的卡點或跳失情況,幫助優(yōu)化流程體驗或提升轉(zhuǎn)化率等指標(biāo);
  •  
    通過用戶的互動方式或路徑特征來進(jìn)行用戶分類或偏好分析預(yù)測等,用于內(nèi)容推薦算法或精準(zhǔn)營銷;
 
這些行為我們可以大致分為瀏覽、消費、互動三大類,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型,可以選擇性采集和分析相關(guān)數(shù)據(jù),例如電商產(chǎn)品就比較關(guān)注用戶的瀏覽與消費行為,常見的有商品瀏覽、添加購物車到下單;
而社交應(yīng)用就更關(guān)注用戶的互動行為,如不同類型的內(nèi)容訪問、評論點贊、關(guān)注收藏分享等;
這些數(shù)據(jù)最終可能由可視化的數(shù)據(jù)報表呈現(xiàn)出來,以便于業(yè)務(wù)團(tuán)隊快捷的找到數(shù)據(jù)問題或特征,如常見的漏斗圖、?;鶊D、雷達(dá)圖、樹狀圖、散點圖、決策樹等;
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小話題延展
最近在UXRen的一場分享會中,聽羅浩講了體驗營銷的話題,雖然是關(guān)于用戶研究在職能崗位上挖掘新的商業(yè)能力的內(nèi)容,但是其中有一段是關(guān)于如何在旅行地圖中挖掘新的營銷觸點,有一些體會,這里結(jié)合用戶行為鏈路分析簡單聊一下;
背景與問題:
產(chǎn)品功能與業(yè)務(wù)增多,引流渠道多樣化,不同渠道流量的撬動關(guān)鍵是什么,核心場景具備哪些能力,哪些渠道的流量能吃掉,這些流量所處的觸點或場景能支持什么,用戶意圖是什么,產(chǎn)品能力能滿足什么,產(chǎn)品發(fā)展可以支持哪些?如何分流或匹配各類流量的意圖,并提供路徑分發(fā),這些用戶流量數(shù)據(jù)有何趨勢或特征,是否能與場景或觸點進(jìn)行根因分析,是否沉淀行為或偏好模型?
行為路徑的重點:
在于觀察不同觸點下的客戶意圖,展開業(yè)務(wù)所能觸及的部分或新的機會,并匹配合適的關(guān)鍵路徑,以提升轉(zhuǎn)化或用戶粘性等,然后做數(shù)據(jù)回歸分析,抓取有效的用戶特征信息,并應(yīng)用到產(chǎn)品的內(nèi)容推薦或外部引流投放信息優(yōu)化上。
流程過程:
觸點展開與機會洞察,觸點場景——意圖識別——結(jié)果匹配(關(guān)鍵路徑)——(根因回歸)畫像更新——算法推薦——廣告優(yōu)化
這一套下來,是不是感覺有點兒似成相識?后來一想這不就是一套用戶增長的設(shè)計思路嘛。
這一套下來,是不是感覺有點兒似成相識?后來一想這不就是一套用戶增長的設(shè)計思路嘛。
 
 
4、用戶數(shù)據(jù)畫像
主要是幫助了解和理解用戶,使得我們可以劃分用戶群體和識別偏好特征,最終以提供精準(zhǔn)營銷或是洞察用戶訴求來迭代改善產(chǎn)品。
其中偏好特征我們還可以根據(jù)業(yè)務(wù)屬性細(xì)分為興趣偏好、行為偏好、消費偏好等,并為不同偏好特征的群體提供個性化的內(nèi)容服務(wù),例如常見的內(nèi)容標(biāo)簽標(biāo)記,通過識別用戶常看內(nèi)容的標(biāo)簽,來推薦類似的標(biāo)簽的內(nèi)容或是有潛在興趣的標(biāo)簽內(nèi)容來抓住用戶的興趣。
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常見畫像指標(biāo)構(gòu)建
這些指標(biāo)會通過用戶行為、設(shè)備信息、個人資料的完善來逐步獲取,主要可以了解到用戶的地域分布、年齡與性別分布、設(shè)備與活躍度情況,相應(yīng)的數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)后臺基本上都能夠獲取到,只需要將某個時間分區(qū)的數(shù)據(jù)拉出來,經(jīng)過Excel之類的軟件把數(shù)據(jù)加工一下,就能夠獲取到相關(guān)數(shù)據(jù)視圖。
如果將多個數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)合起來分析,便可以獲取一些復(fù)合型數(shù)據(jù)指標(biāo),例如哪些年齡段的用戶群體消費能力更強、活躍度更高、不同教育背景的興趣愛好是否有一定的關(guān)聯(lián)性等等;
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進(jìn)階畫像指標(biāo)構(gòu)建
進(jìn)階的數(shù)據(jù)畫像會完善更多的用戶特征信息,便于業(yè)務(wù)團(tuán)隊找到用戶群體的特征,做進(jìn)一步的精細(xì)化運營或內(nèi)容推薦,常見的畫像指標(biāo)如下;
此外就是在收集用戶數(shù)據(jù)的過程中,保證用戶隱私安全、合法性和安全性。
此外就是在收集用戶數(shù)據(jù)的過程中,保證用戶隱私安全、合法性和安全性。
 
用戶分層模型應(yīng)用
當(dāng)我們采集到一定的用戶數(shù)據(jù)后,就可以在數(shù)據(jù)畫像的構(gòu)建階段進(jìn)一步完成用戶分層工作,這一步是為了將用戶分類,因為不同用戶群的目的是有差異的,例如閑逛、精準(zhǔn)采購、參與活動的等等,以提供差異化的服務(wù)做精準(zhǔn)營銷、識別用戶群體特征做業(yè)務(wù)策略決策、或是優(yōu)化產(chǎn)品體驗相關(guān),不過當(dāng)你的用戶規(guī)模尚小,運營模式簡單,你也不用迫切去進(jìn)行用戶分層相關(guān),因為收益不大。
那么通常都有哪些用戶分層模型呢?其實你并不陌生,一些給你列舉了一些;
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分析結(jié)論到應(yīng)用
相信你也發(fā)現(xiàn)了,用戶行為分析的構(gòu)建與產(chǎn)出并不只是行為鏈路的數(shù)據(jù),同時會包攬很多其他的有價值的指標(biāo)與數(shù)據(jù),所以不要被用戶行為四個字迷惑,或許你此刻正需要構(gòu)建相關(guān)數(shù)據(jù)。
 
當(dāng)你準(zhǔn)備構(gòu)建或整理用戶行為分析前,記得目標(biāo)或問題先行,針對性采集數(shù)據(jù)或建設(shè)指標(biāo),在你有了相對準(zhǔn)確或清晰易懂的數(shù)據(jù)后,那些數(shù)據(jù)報表或圖表根本難不倒你,說白了無非是將純純的一堆數(shù)據(jù)換了形式展示,如果你數(shù)據(jù)可視化的形式與應(yīng)用不夠了解,你可以看看AntV官網(wǎng)的介紹說明了解一下,其實你也不用每個都研究個遍,實用的就那么幾個,酷炫是要代價的,報表搭建平臺支不支持、Excel支不支持、時間精力夠不夠研發(fā)給你整,都是問題~
 
 
此篇最后!
你可能疑問沒有完整的教程手把手教你啊,其實不然,構(gòu)建的前提、流程、要點、建設(shè)方向均在此篇中交代過,當(dāng)你按照這套流程框架去做,基本上不會有啥大問題,一般來講這些內(nèi)容也夠用,至于選用哪些數(shù)據(jù)埋點平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、報表搭建平臺、視自家公司情況而定吧。
也不要擔(dān)心在數(shù)據(jù)報表搭建或分析的過程中,你搞不定,是不是你執(zhí)行先不說,多問問百度或平臺客服總能解決,如果就是覺得很難上手,那么大概率是工具你不熟,或者工具不好用。
 
 


作者:泡泡_PAO
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洞察用戶心聲:解鎖用戶習(xí)慣,讓產(chǎn)品成為用戶的貼心小助手

ui設(shè)計分享達(dá)人

例如,Windows和Mac操作系統(tǒng)的用戶在面對不同的軟件關(guān)閉方式時,會因為習(xí)慣的差異而感到不適應(yīng)。這種不適應(yīng)性揭示了改變用戶習(xí)慣需要付出學(xué)習(xí)成本,而這種成本的高低也直接影響用戶對產(chǎn)品的接受程度。

UI設(shè)計的4個角度14點思考

資深UI設(shè)計者

站在不同的角度思考設(shè)計,發(fā)現(xiàn)設(shè)計的新出路。

這篇導(dǎo)流條設(shè)計方法,讓我打開了新思路

藍(lán)藍(lán)設(shè)計的小編

本文將以有駕導(dǎo)流體驗升級的項目為例,分享導(dǎo)流增長探索的設(shè)計思路與實踐經(jīng)驗。

// 寫在前面

 

端到端導(dǎo)流是指在產(chǎn)品矩陣體系內(nèi)引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的用戶使用另外一款產(chǎn)品,帶來使用量的提升,從而實現(xiàn)用戶規(guī)模提升的一種增長手段。隨業(yè)務(wù)快速增長,有駕從百度汽車頻道衍伸出了有駕小程序、M站、PC站以及APP等多緯度的產(chǎn)品矩陣,依托各端流量實現(xiàn)矩陣產(chǎn)品間的導(dǎo)流,逐步積累用戶規(guī)模,是有駕目前獲客渠道中占比最高的方式。本文將以有駕導(dǎo)流體驗升級的項目為例,分享導(dǎo)流增長探索的設(shè)計思路與實踐經(jīng)驗。

 

 

// 為什么要做導(dǎo)流

 

導(dǎo)流的目的

對于業(yè)務(wù)本身而言,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)流量紅利期的結(jié)束,獲取新用戶的成本越來越高,不管是新產(chǎn)品還是成熟型產(chǎn)品,都需要通過導(dǎo)流的手段來持續(xù)擴充新用戶。其次,對于有駕產(chǎn)品生態(tài)而言,需要各端產(chǎn)品間的相互聯(lián)動,協(xié)同發(fā)揮優(yōu)勢,實現(xiàn)流量價值最大化。

 

導(dǎo)流的優(yōu)勢

  • 成本低,相較于投放、活動等渠道流量獲取方式,矩陣導(dǎo)流成本低;

  • 高意向,用戶購車意向明確更容易實現(xiàn)商業(yè)轉(zhuǎn)化;

  • 可共享,用戶數(shù)據(jù)及行為關(guān)聯(lián)互通。

 

// 如何做好導(dǎo)流設(shè)計

 

1.問題分析

通過梳理核心場景的4種導(dǎo)流條,發(fā)現(xiàn)各個場景導(dǎo)流形式各異,用戶缺乏統(tǒng)一認(rèn)知,導(dǎo)流引導(dǎo)語單一內(nèi)容吸引力弱。在用戶在瀏覽頁面時,點擊功能入口或想要繼續(xù)查看更多內(nèi)容,需要下載APP才能繼續(xù)阻礙用戶瀏覽

  • 缺乏統(tǒng)一認(rèn)知:視覺表達(dá)形式不成體系,用戶感知不夠;

  • 內(nèi)容吸引力弱:內(nèi)容單一缺乏吸引力,用戶沒有點擊欲望;

  • 阻礙用戶瀏覽:打斷用戶正常使用功能,影響用戶體驗。

 

 

從導(dǎo)流鏈路的用戶行為來看,整個流程下載路徑過長,發(fā)現(xiàn)用戶流失較大的轉(zhuǎn)化點:

  • 從小程序落地頁到下載頁:在進(jìn)入小程序瀏覽頁面時,用戶沒有注意到導(dǎo)流條就滑走了;

  • 點擊導(dǎo)流條進(jìn)入下載頁:點擊導(dǎo)流條會先調(diào)起導(dǎo)流彈窗,點擊確認(rèn)后再進(jìn)入到下載頁,用戶未選擇下載就退出了。

 

 

2.明確設(shè)計方向

針對導(dǎo)流現(xiàn)狀缺乏統(tǒng)一認(rèn)知,內(nèi)容吸引力弱、阻礙用戶瀏覽、下載路徑過長的問題,我們搭建了一個完整的導(dǎo)流鏈路圖,根據(jù)用戶增長模型,把用戶生命周期各節(jié)點的用戶行為與產(chǎn)品觸點一一羅列出來,找到增長路徑的設(shè)計機會點。

 

 

通過以上的問題分析,如何建立用戶和產(chǎn)品的鏈接,保障友好的體驗,是本次導(dǎo)流升級要解決的問題。根據(jù)用戶關(guān)鍵行為,我們可以將整個導(dǎo)流鏈路拆分為3個階段來挖掘主要機會點:

  • 下載前:興趣激發(fā)導(dǎo)流吸引,建立用戶穩(wěn)定認(rèn)知;

  • 下載中:強化用戶轉(zhuǎn)化動機,刺激用戶完成下載;

  • 下載后:保障還原體驗暢通,提升首次使用體驗。

 

 

下面將分別介紹導(dǎo)流下載前階段的設(shè)計落地實踐,以及下載中、下載后階段的延伸設(shè)計思考。

 

// 下載前

 

1.強化觸點吸引

是否能成功引起用戶注意,是轉(zhuǎn)化開始的第一步,統(tǒng)一的視覺風(fēng)格和滿足用戶訴求的內(nèi)容,有利于增強導(dǎo)流條的吸引力。

 

1)收斂導(dǎo)流條類型

針對【阻礙用戶瀏覽】打斷用戶正常使用功能、用戶沒有跳轉(zhuǎn)預(yù)期的體驗問題,下線了阻斷式和截斷式兩種體驗不友好的導(dǎo)流類型,將原來4種導(dǎo)流類型收斂為2種,僅保留通用導(dǎo)流條和功能延展導(dǎo)流條,基于這2種導(dǎo)流形態(tài)進(jìn)行深入的設(shè)計探索。

 

 

2)建立通用視覺標(biāo)準(zhǔn)

針對【缺乏統(tǒng)一認(rèn)知】視覺表達(dá)形式不成體系、用戶感知不夠的視覺問題,建立了通用導(dǎo)流條標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。統(tǒng)一視覺形態(tài),優(yōu)化為頁面內(nèi)通欄嵌入式,同時融入品牌色強化用戶感知,根據(jù)頁面布局制定了不同的展示規(guī)則。

 

 

上線后,內(nèi)嵌導(dǎo)流條在展現(xiàn)受限的情況下,導(dǎo)流轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)與改版前基本持平,為了進(jìn)一步提升導(dǎo)流的點擊效果,開始探索場景化定制提轉(zhuǎn)的設(shè)計方向。

 

3)定制場景化內(nèi)容

針對【內(nèi)容吸引力弱】內(nèi)容單一缺乏吸引力、用戶沒有點擊欲望的內(nèi)容問題,在通用標(biāo)準(zhǔn)化形態(tài)的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同場景用戶訴求點,豐富導(dǎo)流內(nèi)容。分別從內(nèi)容定制、按鈕文案優(yōu)化、以及氛圍強化3個方向驗證對轉(zhuǎn)化的影響。

  • 內(nèi)容定制:豐富導(dǎo)流利益點、場景化內(nèi)容更能激發(fā)用戶興趣,促進(jìn)轉(zhuǎn)化達(dá)成;

  • 按鈕文案:轉(zhuǎn)化按鈕文案導(dǎo)向性明確、內(nèi)容與導(dǎo)流利益點匹配,可以助力按鈕轉(zhuǎn)化提升;

  • 氛圍強化:導(dǎo)流樣式上適度弱化氛圍、樣式更傾向于原生功能,有助于提升導(dǎo)流條點擊。

 

 

2.拓展場景擴量

復(fù)利通用標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)流條的成功經(jīng)驗,應(yīng)用到功能延展類導(dǎo)流條中繼續(xù)驗證有效性,從產(chǎn)品價值點出發(fā),挖掘高流量場景的機會點從而帶來轉(zhuǎn)化增量。

 

1)價值傳遞

根據(jù)小程序和APP兩端各自的不同點,分別從功能差異及體驗差異兩個方向進(jìn)行優(yōu)化。

  • APP特有功能:APP完善的功能體驗可以更好滿足用戶訴求,例如參配瀏覽場景下,引導(dǎo)用戶體驗搜索及橫屏查看的高頻功能,對于導(dǎo)流轉(zhuǎn)化有正向幫助;

  • 各端體驗差異:小程序和APP兩端體驗存在差異,例如圖片瀏覽場景下,APP清晰流暢的瀏覽體驗及放大全屏查看圖片的交互體驗,能夠刺激用戶轉(zhuǎn)化。

 

 

2)價值延續(xù)

當(dāng)用戶完成核心內(nèi)容消費后,是否可以引導(dǎo)用戶去APP繼續(xù)瀏覽更多相關(guān)內(nèi)容,進(jìn)而引導(dǎo)用戶下載呢?

  • 服務(wù)透傳:平臺服務(wù)內(nèi)容傳遞,例如在內(nèi)容落地頁文末增加品牌廣告導(dǎo)流條,幫助用戶建立品牌認(rèn)知;

  • 相關(guān)推薦:引導(dǎo)相關(guān)內(nèi)容消費,例如在文章或視頻頁增加相關(guān)推薦導(dǎo)流條,引導(dǎo)用戶瀏覽更多相似內(nèi)容。

 

 

 

// 下載中

 

當(dāng)用戶通過導(dǎo)流條進(jìn)入到下載流程時,還有哪些手段可以刺激用戶激活減少流失呢?

  • 強化下載動機:下載頁前置APP落地頁內(nèi)容,例如將通用下載頁優(yōu)化為場景化下載頁,給用戶超前產(chǎn)品體驗吸引轉(zhuǎn)化;

  • 減少用戶流失:縮短鏈路簡化流程,例如可在下載中間頁完成應(yīng)用下載,同時退出下載頁時增加挽留。

 

 

 

// 下載后

 

當(dāng)用戶在應(yīng)用商店下載完成后,我們還能做哪些提升首次啟動APP的體驗?zāi)兀?/p>

  • 還原鏈路暢通:提升場景還原成功率,減少頻繁提示信息干擾;

  • 建立用戶心智:引導(dǎo)新用戶探索功能,根據(jù)用戶興趣推薦適合的內(nèi)容。

 

以上內(nèi)容是下載中和下載后階段導(dǎo)流優(yōu)化方向的一些延伸設(shè)計思考,為大家提供可以繼續(xù)探索的方向。

 

 

// 寫在最后

 

總結(jié)一下本篇文章關(guān)于導(dǎo)流的體驗設(shè)計要點:

  • 全鏈路洞察,對導(dǎo)流鏈路進(jìn)行拆解,通過盤點導(dǎo)流鏈路的用戶行為,明確每個節(jié)點的設(shè)計方向;

  • 降低廣告干擾性,減少用戶瀏覽過程中的阻斷感,適度弱化廣告氛圍;

  • 用戶的視角引導(dǎo),讓用戶專注于產(chǎn)品本身傳遞的價值,引領(lǐng)用戶完成對產(chǎn)品的探索從而完成下載激活。

 

希望以上的設(shè)計思考,可以帶給大家一些啟發(fā)。

 

 


 


作者:百度MEUX
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以用戶為中心的交互設(shè)計思維

ui設(shè)計分享達(dá)人

聊聊關(guān)于設(shè)計思維的內(nèi)容,會從產(chǎn)品設(shè)計、體驗設(shè)計、交互設(shè)計三個方面入手。
目前是第三篇,關(guān)于交互設(shè)計思維的內(nèi)容。到這里設(shè)計思維的內(nèi)容全部結(jié)束了。
感謝
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作者:DesignLink
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