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162025-3

AI創作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈

這兩年生成式ai爆發性增長并且重塑數字創作的工具生態。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓練，可以說無法離開ai，ai的介入讓創意生產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，還能保持對創作過程的深層控制？比如在進行文生圖或者線稿轉3D的流程中，我們如果要控制某個部分的設計表現，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；

算法模型的開放讓設計達到了無限的可能，但更多設計師卻被迫在控制權和易用性之間做出了妥協，當重復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”的圖像進行優化，我把這個理解為用戶心理上的妥協；

以節點式工作流工具ComfyUI為例，其通過可視化編程賦予用戶對Stable Diffusion生成流程的精細控制權，允許自由組合模型、調節參數、插入預處理模塊，成為專業創作者的首選工具。然而，這種高度自由的設計也帶來了顯著的認知負擔：錯綜復雜的節點連線、晦澀的參數術語、缺乏引導的開放式畫布，讓0基礎設計望而止步；數據顯示，超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時因“界面混亂”而放棄進一步探索（來源：ComfyUI社區調研）。這一現象揭示了生成式AI工具設計的核心矛盾——系統的靈活性與用戶的心智模型之間如何實現平衡？

一、核心問題與矛盾

1、設計師對“控制權”的需求本質

安全感需求：

用戶希望理解生成過程（分布控制、seed數值、CFG），避免黑箱帶來的不可預測性；

注：大多數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“抽卡”直到滿意。

創造性需求：

通過精細化的控制實現獨特的風格，例如分布提示，基于大模型訓練出來的lora，不同lora模型融合后的混合模型，這些需要付出很大的學習成本和時間才能滿足，我個人理解ai給設計師通往目標的過程中搭建了不同的道路，但設計師如果在沒有導航的情況下要達到這個目標，中間可能會輾轉反側，也可能一條道路就能到達目的地；

效率需求：

自動化設計（如MJ和國內其他一鍵生圖的ai產品）可以降低設計的操作成本，但同時犧牲了可控性；

2、comfyUI的設計矛盾

過度控制悖論：

ComfyUI試圖打破黑箱，將AI拆解成可調節的“齒輪組”（如調節“采樣器”改變畫質、用“ControlNet”控制構圖）。但當用戶面對50多個參數和上百種節點時，反而因信息過載陷入“該調哪個參數？連錯節點會爆炸嗎？”的決策癱瘓。

過高的配置要求：

comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應，但同時也帶來了物質上的門檻，設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，對于設計師而言反而是造成了時間上的負荷；

功能維度：

節點系統支持無限組合，但缺乏對用戶意圖的主動理解，如自動推薦節點；

認知維度：

參數暴露（如CFG Scale、Sampler）提供控制感，但引發“選擇過載”實際使用過程中，如果是普通玩家，無法短時間內通過這些參數來控制結果，核心還是在于認知門檻過高；

交互維度：

自由連接節點導致邏輯混亂（如錯誤連線無及時提示），增加調試成本。

我把ControlNet的“負面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上，而采樣器的“負面條件”直接連接到“負面clip文本框”內，整個過程是不會出現任何報錯提示，但是當運行調試的時候就會運行失敗，提示ControlNet缺少負面條件，ControlNet（應用）缺少負面條件輸出等問題，眾所周知對于一些低配玩家，運行一次需要等很久，等到最后發現生產出來一個“報錯”！！！

二、對比分析：comfyUI和midjourney

當設計師想生成“一只穿宇航服的柴犬”，Midjourney可能輸出卡通風格或超現實照片，設計師只能通過追加提示詞（如“3D、黏土”）逼近目標，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）

，

在ComfyUI中，設計師可以強制指定：用FLUX模型生成基礎圖像，然后加載相關LoRA模型，在添加個視覺風格遷移的模型，添加宇航服，在添加個視覺風格模型，連接OpenPose節點調整柴犬姿勢，最后用放大模型，放大畫質；但我就想說：我只是想畫只貓，為什么要弄這么復雜。。。

關鍵結論：

ComfyUI的“高可控性”吸引專家設計師，但普通設計師或者0基礎設計師因認知負荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權”降低門檻，但設計師可能因無法干預細節感到焦慮。

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用都已經大于mj了，所以接下來的內容也是圍繞comfyui拆解的；

1、參數暴露vs認知負荷

問題：

ComfyUI將所有參數（如LoRA權重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器）暴露給用戶，導致界面信息過載。

例如：

設計師需要同時調整“提示詞權重”“采樣器類型”“ControlNet強度”時，易混淆參數優先級，對于這個結果的影響，是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數值不對呢，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：

動態參數分組，根據生成的目標隱藏無關的參數，比如當輸入完成“提示詞”后，可以識別出輸入的提示詞類型，生成一個3d風格海報，那么基于這個提示詞，就可以提前預判出跟3d風格海報相關的參數都可以隱藏；參數依賴的可視化，通過邏輯線的方式標記他們之間的關系，例如CFG與采樣步數，通常來講CFG數值越高生成的圖越接近提示詞，但是圖像質量會下降，采樣步數越高生成的圖質量就越高，那么問題來了，當設計師調整CFG數值時，是不是可以標記或者提示設計師采樣步數的變化，以此來達到最優解；

下方示例

2、自由連接vs邏輯錯誤

問題：

節點可任意連接，但缺乏邏輯校驗目前comfyUI中只是告訴設計師如果兩個節點本身沒有前后關系的情況下不可以連接（沒有節點對應的收入口）另一種情況是兩個節點在一個工作流中都能起到作用，但是節點是多功能化的，連線的時候可以正常連接，最后運行的時候就會出現某某節點不匹配。

例如：

設計師錯誤連接ControlNet預處理器與VAE節點，導致生成失敗且無報錯提示。

思考點：

實時邏輯校驗，在設計師連線時提示沖突（如“該節點僅接受潛空間輸入”）。

工作流自檢模式，一鍵檢測缺失節點（如缺少“提示詞編碼器”時提醒用戶）。

四、設計師心理與工具的“錯位戰爭”

生成式AI工具的設計矛盾，本質上是人類認知模式與技術邏輯的沖突。以ComfyUI為例，其設計暴露了以下深層問題：

1、“技術透明化”的認知陷阱

ComfyUI將AI生成過程拆解為節點，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）技術細節；不知道你們有沒有，當我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節點時，大腦會觸發“意義建構焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關系？”

2、控制權的“虛假承諾”

ComfyUI看似賦予用戶完全控制權，但多數參數的實際影響難以預測（如CFG值從7到8可能導致畫風突變）這類似于讓設計師駕駛一輛方向盤與輪胎無機械連接的汽車，轉動方向盤時，輪胎可能隨機偏轉。設計師誤以為“控制節點=控制結果”，實則是“在黑暗中調整未知旋鈕”；

3. 技術極客與大眾的“認知斷層”

開源社區的理想：“人人可 Hack”的民主化工具；現實問題是開發者設計節點時默認用戶理解SD原理（如Latent Space、擴散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m），但普通用戶只關心“如何讓圖片更逼真”；這種斷層導致ComfyUI的文檔充滿技術術語，而非用戶目標導向的指南（如“修復模糊人臉”對應哪些節點組合），這也是技術工具與用戶體驗的博弈；

五、對于comfyUI的暢想

1、適配不同能力的設計師

專家模式：保留完整的節點和參數，讓這類設計師自由編輯；

精簡模式：隱藏底層參數，僅僅提供目標導向的選項；

自動化操作：根據提示詞推薦采樣器、cfg數值等組合，例如提示詞是自然語言，那就匹配關于flux模型的專屬采樣器；

2、智能節點推薦引擎

目標推薦：輸入“生成賽博朋克城市”后，自動推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測+色調調整節點”；行為預測：分析歷史工作流，推薦高頻使用的節點組合（如“LoRA模型+分層提示詞”）；

3、可解釋性反饋面板

參數與結果的實時性：實時顯示調整CFG值對圖像細節、對比度的量化影響。節點的貢獻度分析：生成后標記關鍵節點（如“ControlNet貢獻度72%”），幫助用戶理解流程。

六、總結：控制的幻覺與設計的謙卑

ComfyUI揭示了生成式AI時代的核心矛盾——技術的能力越強大，人類越需要承認自身認知的局限性。工具設計不應追求“上帝模式”，而需尋找“剛剛好的控制權”給用戶“扳手”而非“零件庫”：提供高層級調節維度（如“畫面精細度”“風格偏離度”），隱藏底層技術參數，并不是每個設計師都是工程師的角色；大多設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這個，但調了就有用”的玄學操作，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”轉向“有效影響結果”，讓AI的不可預測性成為創意催化劑而非焦慮來源。

作者：愛吃貓的魚___
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162025-3

產品設計如何利用心理學

ui設計分享達人

產品設計的成功除了依賴設計方案和技術實現，還與用戶的心理密切相關。用戶心里決定了我們用怎樣的設計策略解決問題。我們常認為人們做決策時是理性的，但其實用戶行為經常是非理性，會受到情緒、習慣和社交環境的影響。了解這些心理學規律能幫助我們更好地的預測和引導用戶行為，優化產品體驗，提高用戶的粘性、留存率和轉化率，從而產品商業價值最大化。

作者：DesignLink
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162025-3

關于設計組件庫，一些新思考

ui設計分享達人

從網上搜索設計組件，我們能找到各種對外公開的設計組件庫，同樣還有不少或概括或詳細的文章，手把手教你“如何搭建一個好的設計組件庫”，但這些方法論很少探討面對C端組件頻繁增改、設計規范動態調整，如何高效賦能業務設計交付的相關內容，但這恰恰是搜索業務面臨的關鍵問題。

搜索是一個“牽一發而動全身”的業務，每一個微小的設計細節都有可能影響各個業務的數據指標，一個“好的設計組件庫”需要以一種潛移默化的方式讓設計師掌握設計規范，完成合規的設計，從這個角度而言它應該比較

「好懂」

。

而作為服務于整個設計團隊的公用設計組件庫，面對每月數以萬計的調用次數，它必須保障最基本的易用性，應該非常

「好用」

。

同時，面對頻繁迭代，“好的設計組件”還需要保持最快的更新速度，為各個橫向團隊提供正確的樣式，從這個角度來說它還要

「好維護」

。

因此，

「好懂、好用、好維護」

是搜索設計語境下，對一個“好的設計組件”的定義。

接下來，我們將從這三個「好」入手，分享搜索設計組件庫在升級過程中的一些思考，希望能和大家共同探討。

“萬丈高樓平地起”，我們先來說說如何從零開始構建一個既符合設計規范又易于理解的設計組件。

首先，在搭建組件時，我們可以考慮采用

多層嵌套

的方式，即組件(Component)內部嵌套變體(Instance)。這種方式不僅能省去組件搭建和修改過程中的重復操作，甚至還能在解綁組件時，通過選中內部的子組件圖層進行解綁，大大簡化了搭建和使用雙方的操作流程。

在多層嵌套的思路下，我們可以進一步用

“底層靈活、上層收斂”

來指導組件的搭建。這意味著底層變體的形式足夠多樣，能夠支持大部分的狀態切換，而在上層組件搭建的過程中顯性地加強規范的指引(如規范中不允許使用的樣式不對外展示)，以降低超出規范設計的可能。

具體的搭建流程可以大致分為三步：

場景收集和分析、搭建基本變體組、拓展高階變體組

。

我們將通過視頻組件搭建的生動案例，具體介紹如何依據“底層靈活、上層收斂”原則來搭建組件庫，使得組件本身既足夠靈活，又能起到足夠的約束作用。

在著手搭建某類組件時，我們首先通過規范確認和場景遍歷，廣泛收集各類變體。隨后，從我們能想到的所有維度出發，對這些變體進行細致定義。這樣，我們就能得到一張詳盡描述組件變體性質的表格。表格的第一列依次列出變體1、變體2、變體3等，而第一行則羅列出各種維度，如寬度、比例等。通過這種方法，我們可以將原本零散、雜亂的組件變體描述，系統地歸納整理成一張清晰明了的表格。

表格通過不同維度來唯一確定一個變體，這些維度可大致分為兩個特性和一個共性。共性指的是所有變體在這一維度上均保持一致，常見特性則涵蓋了最常見的分類性質，如寬度、高度、數量和優先級等，而業務特性則與具體業務緊密相關。

在搭建組件時，我們可以遵循

「共性-常見特性-業務特性」

順序，這樣的順序有助于降低理解成本，因為最符合心智的分類被置于外層，同時底層的組件又保持了足夠的靈活性，便于切換各種變量。對于業務特性，我們可以根據實際情況靈活處理，既可以將其作為基本組件的延展，也可以不將其納入組件范疇。

以視頻組件為例，我們從表格中獲取的信息如下：

視頻尺寸及其組合是最符合用戶心智的變體選擇；
播放狀態是所有變體的共有性質；
自動播放情況與業務相關，但不一定需要在組件庫中呈現；
高階組件僅涉及少部分尺寸的組件，應在完成基本組件搭建后再進行。

據此，我們可以輕松梳理出視頻組件搭建流程的優先級：

播放狀態作為共性，應首先搭建；
基本組件尺寸和組合是最符合用戶心智的變體選擇，應緊隨其后；
高階組件在完成基本組件搭建后再進行。

值得注意的是，“封面槽位”是“播放狀態”中的一個圖層。根據“底層靈活、上層收斂”的原則，我們將其插入到搭建播放狀態之前。因此，視頻組件的最終搭建流程為：

封面槽位；
播放狀態；
基本組件尺寸和組合；
高階組件。

完成對視頻組件搭建的分析，我們就可以有條不紊地開始搭建組件了。先搭建基本組件視頻組件，再用基本組件搭建高階組件。這一步驟雖然為大家所熟知，但仍需格外注意，如配置項的設置要力求合理，也可以融入設計規范和使用規范，同時還應將一些搭建過程中的零散組件集中收納避免被調用。關于這些具體的注意事項，我們將在后續部分進行詳細闡述。

至此我們完成了組件搭建的基本流程，一個達到及格線的視頻組件就誕生了。據統計，優化后每次調用視頻組件將節省至少10步的點擊操作！

完成了一個基本組件的搭建后，我們可以轉換視角，從使用的角度來審視并檢查這個組件。

我們期望，從插入組件變體、切換組件配置，再到最后的解綁組件，整個流程都能縱享絲滑且穩定可靠，確保業務設計師在使用過程中獲得最佳體驗。

我們可以一步步來審視組件的使用過程。首先是插入組件，據觀察，通常有三種方式，①在左側的資產面板(Assets)中直接找到對應組件并插入；②通過查閱設計規范，鎖定所需的變體后復制粘貼；③選中一個不需要的組件，通過右側的“切換變體”面板(Swap instance)切換成所需的變體。很明顯，在這個過程中依賴的是組件的精準搜索和快速定位。

為了提升搜索精度，我們可以從組件命名入手，采用中、英、數字結合的方式，實現模糊匹配；也可以在發布時隱藏不希望被調用的組件，以減少無用的搜索結果。如果組件是采用前文提到的“多層嵌套”方式搭建的，我們可以添加“Preferred”子組件，這樣在切換時會優先展示這些子組件，這個功能在切換圖標時尤為實用。

對于習慣邊查閱設計規范邊使用組件的設計師，我們增加了更多實際使用的正誤案例，這些案例直觀展示了組件變體的正確選擇和使用方式，進一步降低了規范的理解成本，有效輔助設計決策。同時，我們專門維護了一個固定區域，用于平鋪展示所有組件變體。為了確保能夠輕松點選，我們將變體放在最外層展示(即不在任何Frame、Group或Section中)。這樣能讓設計師一目了然地看到所有變體，從而快速選擇所需的組件。

在組件配置階段，有三項注意點能讓組件更加易用，即“重視組件的可視化效果、設置高效易用的配置項、貼心地保存修改”。

考慮到C端組件的多樣性和用戶的使用習慣，我們應避免使用過于復雜的分組方式。相反，應更注重組件的樣式展示，并盡量簡化組件的層級結構。這樣，設計師在使用時能夠更直觀地看到組件的外觀，而無需深入復雜的層級去查找。

另外值得注意的是，Figma會默認用組件集合中最左上角的組件生成預覽樣式，因此應當把視覺上最有代表性的變體放在左上角，這個效果在切換變體(Swap instance)時很重要，因為目前在該面板中沒法查看組件細節，只能靠縮略圖和名稱來推測是哪個組件。

其次對于配置項的設置也大有講究，業界有組件庫為了實現C2D2C，從源頭上將設計組件和前端組件的配置項打平，這是不錯的思路，但有可能會提升設計側的理解成本。針對搜索業務的特殊語境，我們還是選擇了從「規范理解」角度去設置組件的配置項，將所有允許自定義的配置盡可能外露，并清晰地說明修改限制，如字數限定、選項個數等，這樣能夠在使用的過程中強化業務設計師對規范的掌握。

另一個常常被忽視的關鍵點是選項和配置的排序問題。為了提高瀏覽和選擇的效率，建議對選項和選項之間，以及外層的不同配置項，都按照一定的邏輯順序進行排序。

最后一點，我們稱之為

“貼心地保存修改”

機制，這個針對的是文字修改的場景。

在實際操作中，使用一個組件可能需要對多個配置項進行修改。有時在修改完文字內容后再去調整其他配置時，已修改的文字會被重置。這時文本屬性(text property)的設置就顯得尤為重要，它能夠記憶并保存修改過的文字內容，從而免于重復輸入。

還有一些情況是，某個組件變體實際上并沒有與某個值相對應的組件(盡管Figma機制允許選擇該值)，用戶切換后就會發現組件完全變了，只能撤回。為了避免這類情況，建議使用另外的標記來表明組件某個設置項是不可切換的。

完成了組件的搭建和檢查，接下來讓我們聚焦于組件的日常維護。

這一環節可以從兩個維度展開，一是依托中臺的日常數據監控進行維護，二是通過團隊內部的緊密協同機制來保障。后者更多側重協作流程和機制上的建設，在本文中我們不做更多展開，重點討論前者。

數據監控的方式主要依托Figma中的組件數據看板(查看路徑：View libraries-Analytics)，看板中展示了各個組件的調用數和解綁數數據，這些數據不直接反映組件的優劣，但如果我們觀測到某個組件解綁率偏高，我們會考慮直接把它

作為模板

而不是創建成組件。

總結

以上是百度搜索設計團隊在設計組件庫升級過程中的心得分享，包括搜索業務對于“好的設計組件”的訴求，以及一些搭建和優化組件的實用思路，核心是探討如何從組件庫建設的角度入手，成功助力團隊提升設計資產消費效率。

作者：百度MEUX
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162025-3

Banner布局在用戶界面中的設計樣式研究

ui設計分享達人

前言

Banner，這一設計元素對于我們設計師而言早已經是司空見慣，其核心往往聚焦于視覺表現的層面，也是成為UI設計師重要能力play中的一環。今天要寫的，并非Banner在視覺藝術上的探索，而是其在UI場景中布局樣式的深度剖析。

Banner圖作為產品中的一項基礎功能，其存在已是常態。在視覺創意的追求之外，UI層面的樣式布局也在不斷尋求突破與創新。

一、Banner 視覺層表現

二、Banner 布局樣式

三、總結

一、Banner視覺層表現

作為界面視覺焦點，Banner通常以可交互的輪播組件形式呈現，這種動態展示方式已成為現在產品的重要導航模式之一。它不僅是信息傳遞的載體，也是平臺與用戶對話的窗口，承載著活動推廣、品牌宣發等核心內容的展示使命。在提升用戶注意力的設計探索中，Banner的視覺表現手法持續演進。從設計維度來看，我們不僅要在創意構思、版式布局、色彩搭配等基礎層面下功夫，更需在表現形式上尋求突破。

基于動態復雜度，我將Banner的表現形式歸納為四個層級：從基礎的靜態圖像，到輕量級的GIF動畫，再到沉浸式的視頻背景，直至最具空間感的分層效果，每種形式都對應著不同的設計目標和用戶體驗。

1.1靜態

在眾多Banner表現形式中，靜態輪播圖因其高效的設計實現和便捷的技術支持而成為多數產品最普遍的選擇。

這類Banner采用靜態圖片作為視覺載體，根據產品需求可分為兩種基礎模式：單一畫面呈現的簡約風格，以及多畫面輪播的交互形式。其中，多圖輪播既支持自動播放的時間軸切換，也允許用戶通過手勢滑動進行自主瀏覽，在保持視覺簡潔性的同時增加了交互維度。這種設計平衡了視覺效果與功能實用性，所以會成為多數產品的首選方案。

1.2動態

動態Banner以生動的表現力，在吸引用戶注意力方面展現出顯著優勢。通過關鍵元素的微妙動畫和CTA按鈕的交互反饋，能夠有效引導用戶視線，強化信息層級。

在動態Banner的應用中，單圖形式往往更受青睞。雖然動態效果能提升視覺吸引力，但過度使用可能導致"視覺噪音"，反而分散用戶注意力，降低核心信息的傳達效率。

面對信息過載的數字環境。微交互動畫作為一種優雅的解決方案，在功能引導和視覺敘事兩個維度都發揮著重要作用，也已經成為界面設計中不可或缺的設計語言。

1.3視頻

視頻廣告作為一種成熟的營銷媒介，在短視頻文化盛行的當下，已逐步融入Banner輪播體系。這類視頻Banner通常占據首屏黃金位置，配合明確的倒計時提示和便捷的關閉選項，為用戶提供可控的觀看體驗。為減少對用戶的干擾，視頻默認采用靜音播放模式，這種貼心的設計選擇體現了以用戶為中心的設計理念。

在特定垂直領域，如影視類平臺，我們也能觀察到多視頻輪播的創新應用。這種相對小眾的呈現方式，往往與平臺的內容屬性高度契合，為特定用戶群體提供沉浸式的瀏覽體驗。這種差異化的設計策略，展現了產品設計中對場景化需求的深入思考。

1.4分層

在追求差異化體驗的設計浪潮中，輪播廣告正在突破傳統平面展示的局限。分層視覺設計以其獨特的空間感和動態層次，為Banner設計注入了新的活力。這種創新表現形式包含多層次的視覺構建：從基礎的內容層疊加視覺，到更具空間感的3D翻轉效果，再到前景與背景的智能分離運動，每種方式都在重新定義用戶與廣告內容的交互方式。

基于視覺層次的運動差異，設計出引人入勝的視覺敘事，能夠有效的提升用戶參與度以及更具沉浸感和記憶點廣告體驗。

小結

Banner的視覺創新是提升內容吸引力的關鍵驅動力。

每一種新的視覺語言都是我們與用戶對話的新方式，是提升信息傳達效率的重要途徑。在競爭激烈的市場環境中，差異化的表現形式往往能成為抓住用戶注意力的制勝法寶，這也是為什么我們要不斷突破常規，尋求更具感染力的視覺解決方案。

二、Banner布局樣式

在確定Banner的視覺表現手法后，就得深入研究其在界面布局中的空間關系。布局樣式的多樣性源于多個設計維度的考量：從Banner的寬高比例、尺寸規格，到其與頁面結構的整合方式（通欄或分欄），再到其與周圍元素的視覺關系（獨立呈現或背景融合）等。

就通欄與分欄布局而言，這種結構性選擇直接影響Banner的視覺占比。雖然直覺告訴我們更大的Banner更具吸引力，但優秀的設計需要平衡信息層級與視覺舒適度。Banner的布局不應是孤立的決策，而應該與整體界面風格和諧統一，既要突出又要融入，在視覺沖擊力和界面協調性之間找到最佳平衡點。這種全局性的設計思維，正是打造優質用戶體驗的關鍵點所在。

在處理深色系頭部界面時，我們常采用Banner與背景層疊的設計策略。這種手法通過建立視覺深度，創造出富有層次的空間感。背景色的處理有兩種方式：一是采用固定色值保持統一性，二是根據輪播圖主色調動態調整，后者能實現更自然的視覺過渡，提升整體設計的融合度與空間縱深感。

在Banner比例方面，選擇直接影響高度控制，需要根據界面內容密度靈活調整。除了基于內容需求的自定義方案，許多人會采用數學比例系統進行規范化設計。其中，基于斐波那契數列推導出的8:5、8:3等比例關系，因其視覺舒適度而被廣泛采用。在實際應用中，我更傾向于選擇能被4整除的數值，既符合開發規范，又能確保在不同設備上的適配性。

以經驗作為基石，而不是限制，特殊情況特殊對待，就像配合前端工程師調整設計圖樣式一樣，靈活運用。

三、總結

Banner作為頁面中的常見元素，與其說是對布局樣式的探索，不如說是對用戶體驗的深度挖掘。每一次布局創新都是對用戶與頁面互動方式的重新思考。

一個恰到好處的留白、一次精準的視覺引導、一個流暢的交互過渡，這些細微之處都可能成為提升產品體驗的關鍵。當我們能夠系統性地把控每個設計細節，將用戶需求轉化為優雅的解決方案時，就能做出真正打動人心的頁面設計。

作者：Syic
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162025-3

界面設計中【浮標】的思考與探索

ui設計分享達人

界面設計中【浮標】的思考與探索

結合設計原則與“智能伴學助手”項目應用浮標實踐展開

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背景

浮標的本質與價值

浮標設計

一、功能定位與場景適配

二、視覺與交互設計

三、技術實現優化

四、無障礙與倫理考量

五、創新方向探索

結語

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背景：

在教育類移動端中接入了大模型AI智能應用，為保證這個應用入口可長期保持并隨時可見，提高使用率，為用戶提供便利。筆者通過“智能伴學助手”浮標實踐應用，對后續制作浮標在界面設計中思考與探索。

浮標的本質與價值

1）空間維度突破

作為界面中的「第三層空間」，浮標通過視覺懸浮感打破平面限制（如iOS 的3D視差效果）；在信息過載時代，提供「隨時在場」的核心功能入口（如美團外賣的懸浮購物車，左右動效：進縮）。

「第三層空間」并「隨時在場」，也是很好的廣告位和優惠營銷，一些浮標的“小巧思”。

2）認知心理學應用

利用格式塔原則中的「閉合性」設計半透明遮罩，暗示可交互區域；通過菲茨定律優化點擊熱區，圓形浮標直徑建議≥48dp（Android 規范）。

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浮標設計

就項目中“智能伴學助手”為例，一個教育類的應用入口，結合功能定位、用戶體驗與技術實現浮標在界面中的作用。通常浮標是一個懸浮的按鈕或圖標，用于快速訪問某些功能，從多個維度探索其在移動端界面中的合理呈現方式：

一、功能定位與場景適配

浮標的設計規范：

比如尺寸、顏色、位置。通用的設計規范，教學工具類App的界面設計，可能涉及圖標和布局。

1）尺寸與網格系統

◇ 圖標尺寸需適配不同屏幕分辨率，常見規范包括128x128px、96x96px、64x64px等，需根據界面層級選擇合適尺寸。

◇ 尺寸一般用1:1比較好或者成倍數，先做大再導出所需要的不同大小比例。

◇ 使用網格系統（如微軟Fluent的24px基礎網格）確保視覺一致性，留出安全邊距（如2px內邊距）避免元素溢出。

2）造型與風格

◇ 遵循簡約易懂原則，優先采用象形圖或表意符號增強識別性。

◇ 保持系列圖標風格統一，包括線條粗細（建議1.5px）、圓角弧度（微軟Fluent定義大/中/小三級圓角）及視覺平衡。

3）適配性

◇ 導出格式需與開發協作，推薦PNG序列或SVGA文件以兼顧清晰度與性能。

◇自適應考慮不同平臺的顯示情況。

核心功能聚合：

語言學習工具類界面將高頻功能（如首頁入口、作業評論、學習提問）通過浮標動態整合，支持長按展開二級菜單或滑動切換功能模式，吸附于屏幕邊緣。

根據學習階段智能變化：

課前（預習）：浮標展示課程試學入口或學習目標設定；

課中（口語輸出）：提供實時筆記懸浮窗或標記工具；

課后（點評）：將課后作業及鞏固語言習得情況的評價和自我精進。

（外語語言口語學習一般模式：盲聽，然后根據自己的話復述，理解語言并有效使用語言）

首頁入口、作業評論、學習提問通過浮標智能解答點評，通過二級頁面展開細則

二、視覺與交互設計

以”智能伴學助手“為例，浮標主色是藍色，企業主題色也是藍色，而”智能伴學助手“浮標使用背景一般也以藍色為主，App主題色也是藍色，多場景使用適配藍色背景的靜態浮標，又要使浮標可以在背景中脫穎而出，在其過程中嘗試藍+藍搭配的存在局限性，本身藍色系較統一。

在同為藍色后，產生不同「空間」，通過將界面元素分層（如前景圖標與背景圖像），營造深度感。在浮標進行描邊隔層，現在很多表情包就是這種模式操作。

微信小程序的移動學習平臺設計，強調了用戶需求分析、界面簡潔和交互設計，這可能對浮標的功能定位有幫助。智能伴學助手來浮標快速訪問。在不同背景下的浮標呈現視覺形式，只要點擊即可進入應用。

思考與探索：

浮標需要特色，用戶在使用過程中視覺明顯，提高交互。

浮標既顯眼又不干擾學習，所以需要平衡可見性和沉浸感。

浮標可以移動，用戶可以根據需要調整位置，避免遮擋內容。

現浮標是靜態的，如何嘗試動態浮標，與用戶有更好的交互體驗，參與感。

顏色和動效方面，冷色調營造學習氛圍，浮標可以用品牌色，如藍色或綠色，加上微動效吸引注意。樣式用了藍色圓形浮標，可能適合教育類應用，賦予科技感設計。

不同狀態或者不同頁面下的浮標呈現方式不同，但成一系列，增加趣味性。

白色背景或者透明背景下的浮標呈現，在不同頁面呈現一“系列”

藍色背景下或者在統一色系下浮標視覺”糊“，可用白邊的形式將背景和浮標的”空間“區分開

思考與探索：

配色方案

1）主色選擇

明亮色系：如紅色、橙色、黃色等，能快速吸引用戶注意，適用于促銷活動入口。

品牌色融合：在特殊場景中融入品牌LOGO或主色，代表企業形象和IP，增強品牌認知。

2）色彩心理學應用

藍色：傳遞信任感，適合金融或工具類應用。

黑金/黑黃組合：營造神秘或高端感，常見于娛樂或奢侈品領域。

紫色+粉紅：適用于美容、女性向產品，傳遞溫柔與創意。

控制色彩平衡，用戶色彩感官可適應。

3）對比與背景

使用中性色（如米色、白色）作為背景，提升信息可讀性。

避免沖突色搭配（如藍色用于食品類浮標易抑制食欲）。

思考與探索：

個性化推薦和交互設計，可以結合AI預測用戶行為，動態調整浮標的出現時機，比如在需要提醒作業時顯示。主色選用品牌色（如教育藍/科技紫）強化識別性。

如何設計浮標會更好？

創新交互模式思考探索：

1）壓力感知交互

?安卓壓感屏實現「輕按預覽/重按觸發」分層交互（如華為懸浮球壓感菜單）；配合觸覺反饋（Haptic Engine）增強操作確認感。

2）動態語義變形

-生物擬態動畫：

?呼吸感懸浮：模擬水母游動節奏（振幅0.5-1.2px，頻率0.8Hz）；

?點擊時觸發粒子擴散動畫（模擬知識傳遞意象）；

?拖拽時產生彈性形變（阻尼系數0.6-0.8），邊緣碰撞后回彈。

- 根據場景智能改變形態：

? 閱讀類App中展開為「書簽浮標+進度條」復合控件；

? 音樂播放器浮標可拉伸成波形可視化界面。

通過多模態反饋，聽覺，視覺，觸覺多種情感交互。

3）空間布局策略：

?默認位置：置于屏幕右下側（符合右手持機習慣），預留10%邊距防止誤觸；

?智能避讓：通過內容識別算法，在視頻播放或文本輸入時自動偏移避開核心內容區域；

?AR場景中的空間投影浮標（如IKEA Place家具預覽浮窗）。

位置多為屏幕右下側

三、技術實現優化

1）跨端一致性

使用React等框架封裝可復用浮標組件，通過響應式設計適配不同設備尺寸（如折疊屏展開態需重新計算定位錨點）；
采用SVGA格式實現高性能動效，控制幀率在30fps以內以降低功耗。

2）AI驅動個性化

基于LSTM模型預測用戶行為：檢測到長時間未操作時，浮標縮小并展示激勵標語；識別到錯題高峰時段，主動彈出知識點講解入口；
支持語音指令交互（如“浮標移到左上角”）。

四、無障礙與倫理考量

1）包容性設計

◇為色弱用戶提供高對比度模式（浮標輪廓增加動態描邊，對比度≥4.5:1）；

◇支持頭部追蹤控制浮標移動（iOS Switch Control技術適配）。

2）防沉迷機制（適合未成年類App）

◇連續使用1小時后，浮標漸變灰色并觸發休息提醒；

◇家長端可遠程設置浮標功能禁用時段。（未成年學習類工具考慮優化）

五、創新方向探索

1）多模態融合：

◇AR場景中浮標投射為3D虛擬助手，支持手勢交互與空間定位；

◇結合眼動追蹤技術，實現注視區域自動呼出上下文菜單。

2）情感化表達：

◇根據學習成就解鎖浮標皮膚（如連續打卡7天變為獎杯形態）；

◇錯誤率過高時，浮標呈現“鼓勵模式”（配色變暖+微震動反饋）。

學習類智能伴學助手的浮標既能作為高效的功能樞紐，又可成為情感化學習伴侶。實際落地時建議結合A/B測試持續優化，例如對比分析「固定浮標」與「場景自適應浮標」的點擊轉化率差異。

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結語：

浮標不應僅是功能載體，更應成為：

- 空間敘事者：通過動態變化講述產品故事；

- 情感連接器：建立用戶與數字世界的溫度觸點；

- 場景預言家：預判需求并提供恰到好處的服務。

設計師需在「顯性價值」與「隱形干擾」間找到精妙平衡，讓浮標成為提升體驗的優雅解決方案而非視覺負擔。未來可探索腦機接口的意念控制浮標、量子動畫渲染等突破性方向。

技術實現上，探究代碼示例展示了如何控制浮標的移動，確保不超出屏幕，這可以作為技術參考應用實際案例中。同時，性能優化方面，使用SVGA格式或減少幀數，可能對動效設計有幫助。

浮標設計需要結合功能定位、用戶行為、視覺設計、交互體驗和技術實現，可多進行參考不同案例，搜索現有項目，對比借鑒然后對新型B端界面有所創新，確保既實用又不干擾用戶。

還可以利用Ai創新思維，設計師可以更快速、高效地生成多種設計方案，結合項目開發滿足消費者對個性化、時尚化的需求。

作者：啊海包船打魚
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152025-3

用好「用戶行為分析」讓體驗起飛

ui設計分享達人

用戶行為分析-如何開始搭建

體驗或交互設計知曉用戶行為分析有什么用？

答：

我們所處的行業下，各類產品變得成熟精細，大家開始拼細節卷服務，市場競爭激烈。對于產品的各種優化改版也就開始變得謹慎，往往需要經過用戶研究或是數據分析等工作來驗證或決策，不再是由設計師或產品經理憑借過往經驗辦事或對標競品照抄了，恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項；

體驗或交互設計為什么要掌握這些呢？

答：

回歸到用戶體驗相關設計，本身就是一項細致活兒，處處需要用戶研究或數據洞察來輔助設計工作，了解其相關甚至熟悉搭建分析，從職能發展趨勢來看，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，也不要急著關掉文章，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

用戶行為分析是數據分析的一個重要領域，特別是在數字化服務行業中，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，來了解用戶與產品間的關系、效果、趨勢，以幫助我們優化產品設計、提升用戶體驗并驅動業務決策。

說人話就是：

監測用戶在產品上做出了哪些行為、是否符合預期、有什么特征、問題在哪里，然后看看產品上需要做些什么調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勢

具備一定的客觀性與真實性

被動采集的行為數據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防（霍桑效應）；

具備一定的代表性與準確性

由于是群體性的大數據，所以更有代表性，并且是即時的數據記錄，不容易記混記錯，準確性也更好；

具備可持續性與可追溯性

通過數字化技術實現，可以伴隨產品發展持續的采集數據，可以較為方便的調取過往數據進行比對追溯分析；

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容分析或業務場景化決策，往往離不開人工的加持介入；

實施構建的流程

以下是對用戶行為分析的工作流圖解，由于不同企業的訴求有差異，以下工作流僅代表大部分用作交流；

關鍵節點拆解說明

此次主要聊聊基礎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高等數學的程度，那么此次就講講加減乘除好了，師父領進門，修行靠個人，各位看客請上座！

目標需求拆解

1、什么時候開始？

首先你的產品得有流量，然后得有一個關乎到用戶行為的目標，例如想看看用戶流量分布、了解功能使用頻率、任務執行的漏斗關系、用戶行為偏好、用戶數據畫像構建等，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。

2、界定一個范圍？

首先構建一套完善的用戶行為分析系統并持續的維護與應用并不是一個輕松的事情，所以最好是針對性構建+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！

3、由上而下，找準路線？

通過業務目標向下拆解，一般上層目標無非是商業轉化、用戶活躍留存、任務通過率這些，向下拆解則是通過業務目標去鎖定核心的業務場景或任務線路，這些核心的頁面、場景或是任務線路，就是你前期可以界定的一個范圍，后續的重點工作則是將核心功能的入口或路徑窮舉出來，避免數據對不上或找不到異常源頭的情況。

在我的認知里，用戶行為分析建設不是一錘子買賣，步伐走小一點，基礎搭好一些，以后的迭代建設或維護也會輕松許多；

概括一下就是，不要追求全面，靠攏業務價值，關聯上指標或者核心業務場景即可；

之前網上看到有大佬給了一個建設思路，這里搬來大家參考一下；

帶你認識不一樣的埋點

數據埋點技術已經很成熟了，甚至有很多第三方的埋點+分析的服務，以及采集用戶行為數據的不僅僅只有埋點技術方案，哪怕你做一個錄屏技術都可以，只不過從數字化產品視角出發，埋點技術更有性價比，以及符合用戶隱私權益，所以這里專門講一下“埋點”這個老技術，熟悉的大佬們可以跳過埋點這部分。

1、埋點是什么

數字化應用大多有個特征，就是需要用戶進行界面交互，有交互就有行為動作發生，而

數據埋點

就是將用戶在

界面交互

時產生的

各種類型

的

監控日志

上報到產品后臺去，這樣業務團隊就可以知道到用戶在不同頁面或業務場景下操作了什么，去往過哪些頁面，當結合業務后臺的訂單等數據時，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)、區塊曝光(區域、時長)、按鈕操作(動作、狀態)”

三大類型，并

攜帶交互元素和操作者的各類特征信息參數

，便于我們知曉更多的場景細節與用戶情況，例如知曉這個【免費試用】按鈕是對應了那個產品？點擊的用戶是否已開通這個產品？這個用戶是否為付費用戶？是否個人還是商家類型？用戶從那個渠道進來的等，而且這些植入在產品代碼中的埋點可以不間斷持續的采集和配套產品迭代進行維護，可以幫助業務團隊獲取大量有效數據用作業務分析決策。

2、什么時候派上用場

這些數據埋點主要是為業務目標的洞察分析服務，也就是說業務目標中需要采集用戶行為數據時，埋點就要派上用場了，相比傳統的業務日志，埋點可以收集到更加全面的界面交互的行為數據，能夠簡易的還原出一套線上用戶的使用情景，而不僅限于一些業務后臺就能統計出的轉化率或基礎數據等；

并且埋點數據可以與業務數據分開存儲運維，這意味著埋點數據可以更迅速的根據設定的指標公式統計出期望的數據或視圖，并且不會干擾業務訪問的性能質量，因此產品迭代后的新老數據對比、營銷活動的效果評估、用戶行為的特征偏好識別等，數據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，其次不同埋點服務平臺的要求也有差異，就移動端來講，很多服務商已經支持可視化埋點、全埋點、無埋點服務，可以實現自動識別交互元素并進行埋點操作，大大減少了開發工作量，那么再聊回埋點需求怎么提。

核心結論就是由上而下，通過業務目標或核心指標進行拆解，然后關聯到核心的任務流程上，對于一個頁面或一套流程沒有必要進行全篇埋點，技巧我概括為以下幾點；

埋點需求的主要內容基本包含以下，根據業務或埋點平臺的差異，可以自行調整；

4、業務擴參怎么一回事兒

擴參即擴展參數，指在當前用戶界面中可以請求到的業務數據，并將這些業務數據綁定到埋點日志中一并上報給埋點數據后臺，通常為一些用戶屬性參數、業務屬性參數、設備屬性參數、網絡環境參數，這樣我們就可以通過這些額外的參數進行數據分析或是過濾，舉個典型案例；

數據治理是做什么

為什么要治理？

簡單說就是提升數據質量與準確性，在龐大的一套數據中，我們需要弄清楚數據之間的映射關系，即不同的數據參數代表了什么元素什么動作什么含義，數據是否有缺漏或冗余、報錯漏報亂報、是否有無效的臟數據（例如內部的測試數據或腳本爬蟲等帶來的數據），如果我們不去將這些數據進行治理，則統計出的數據指標特征或趨勢都將不可靠，無法被商業應用。

簡單講就是元數據沒治理準確，得到的數據指標也就失去了實用價值。

怎么去治理？

本質是查缺補漏將無效的數據過濾掉或糾錯

，再把數據涵義映射成具體的指標或描述，用作進一步的指標計算與分析，如果數據又多又雜，你會發覺這一步要你老命，例如埋點就需要逐個查詢原始埋點的位置、觸發條件、埋點用途、埋點含義甚至與關聯業務數據的關系校對等。

不過還好，

一般來講這些工作都是數據建模（BI）相關人員去負責的

，

作為應用層的我們，更多的是能夠根據業務目標提出埋點需求、提出指標與數據報表需求，以及通過數據核算或查看數據趨勢等手段找出異常讓 BI 修復

，所以這里就不展開埋點數據治理的方法了。

數據維護不易

就埋點監控用戶行為的方式來講，除了平時的治理與報表問題修復，每次迭代改版還要做好相關埋點信息的管理與維護更新，保證不出錯，不影響關聯指標，甚至是線上用戶偏好的推薦算法等應用，特別是數據規模越來越大后，又密切關聯著業務決策時，數據更不容出錯，且要求準確。

三大分析內容產出

1、內容產出的先后

在用戶行為分析內容構建的過程中，除非是有特定場景特定訴求，通常個人認為都是先出指標、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；

通常先接到的都是一些核心指標，例如轉化率、留存率、活躍度等，同時這些指標也是上層最先關注到的；
接著就是完善不同場景或任務路徑相關，幫助洞察微觀視角下的體驗障礙或用戶偏好等，產出流量統計、流程漏斗等，起到業務體驗的洞察改善決策作用；
用戶畫像的數據本身就沒那么好收集，并且是一個逐步完善和被業務決策應用的過程，所以一開始不會直接奔著用戶畫像構建開始；

2、基礎指標構建

所謂指標可以理解成是產品某項業務的成績，例如我是賣包子的，那么我的指標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，根據這些信息我就可以知道我平時應該準備多少包子、哪些品類的包子需要多做一些、我靠賣包子能賺多少錢。

指標構建的原理

實際上指標的構建邏輯可以很簡單，例如A占B的百分比、ABC的總和、連續多天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據，不然我懷疑你在做爛賬......

常見指標：

3、行為鏈路分析

用戶行為路徑是一種數字化的旅行地圖，相比較傳統服務的旅行地圖，場景會更純粹、意圖更準確、數據采集更便捷，主要作用有以下幾點；

分析用戶在產品中的活動范圍或頁面路徑的關系，可以幫助了解用戶活躍分布，流量走向等情況；

識別在任務或流程漏斗中的卡點或跳失情況，幫助優化流程體驗或提升轉化率等指標；
通過用戶的互動方式或路徑特征來進行用戶分類或偏好分析預測等，用于內容推薦算法或精準營銷；

這些行為我們可以大致分為瀏覽、消費、互動三大類，根據不同的業務類型，可以選擇性采集和分析相關數據，例如電商產品就比較關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；

而社交應用就更關注用戶的互動行為，如不同類型的內容訪問、評論點贊、關注收藏分享等；

這些數據最終可能由可視化的數據報表呈現出來，以便于業務團隊快捷的找到數據問題或特征，如常見的漏斗圖、桑基圖、雷達圖、樹狀圖、散點圖、決策樹等；

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，雖然是關于用戶研究在職能崗位上挖掘新的商業能力的內容，但是其中有一段是關于如何在旅行地圖中挖掘新的營銷觸點，有一些體會，這里結合用戶行為鏈路分析簡單聊一下；

背景與問題：

產品功能與業務增多，引流渠道多樣化，不同渠道流量的撬動關鍵是什么，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，產品能力能滿足什么，產品發展可以支持哪些？如何分流或匹配各類流量的意圖，并提供路徑分發，這些用戶流量數據有何趨勢或特征，是否能與場景或觸點進行根因分析，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，展開業務所能觸及的部分或新的機會，并匹配合適的關鍵路徑，以提升轉化或用戶粘性等，然后做數據回歸分析，抓取有效的用戶特征信息，并應用到產品的內容推薦或外部引流投放信息優化上。

流程過程：

觸點展開與機會洞察，觸點場景——意圖識別——結果匹配（關鍵路徑）——（根因回歸）畫像更新——算法推薦——廣告優化

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計思路嘛。

4、用戶數據畫像

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，最終以提供精準營銷或是洞察用戶訴求來迭代改善產品。

其中偏好特征我們還可以根據業務屬性細分為興趣偏好、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容服務，例如常見的內容標簽標記，通過識別用戶常看內容的標簽，來推薦類似的標簽的內容或是有潛在興趣的標簽內容來抓住用戶的興趣。

常見畫像指標構建

這些指標會通過用戶行為、設備信息、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、設備與活躍度情況，相應的數據在業務后臺基本上都能夠獲取到，只需要將某個時間分區的數據拉出來，經過Excel之類的軟件把數據加工一下，就能夠獲取到相關數據視圖。

如果將多個數據指標結合起來分析，便可以獲取一些復合型數據指標，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聯性等等；

進階畫像指標構建

進階的數據畫像會完善更多的用戶特征信息，便于業務團隊找到用戶群體的特征，做進一步的精細化運營或內容推薦，常見的畫像指標如下；

此外就是在收集用戶數據的過程中，保證用戶隱私安全、合法性和安全性。

用戶分層模型應用

當我們采集到一定的用戶數據后，就可以在數據畫像的構建階段進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、精準采購、參與活動的等等，以提供差異化的服務做精準營銷、識別用戶群體特征做業務策略決策、或是優化產品體驗相關，不過當你的用戶規模尚小，運營模式簡單，你也不用迫切去進行用戶分層相關，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；

分析結論到應用

相信你也發現了，用戶行為分析的構建與產出并不只是行為鏈路的數據，同時會包攬很多其他的有價值的指標與數據，所以不要被用戶行為四個字迷惑，或許你此刻正需要構建相關數據。

當你準備構建或整理用戶行為分析前，記得目標或問題先行，針對性采集數據或建設指標，在你有了相對準確或清晰易懂的數據后，那些數據報表或圖表根本難不倒你，說白了無非是將純純的一堆數據換了形式展示，如果你數據可視化的形式與應用不夠了解，你可以看看AntV官網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給你整，都是問題～

AntV官網 ——》

https://ant-design-charts.antgroup.com/examples

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，構建的前提、流程、要點、建設方向均在此篇中交代過，當你按照這套流程框架去做，基本上不會有啥大問題，一般來講這些內容也夠用，至于選用哪些數據埋點平臺、數據分析平臺、報表搭建平臺、視自家公司情況而定吧。

也不要擔心在數據報表搭建或分析的過程中，你搞不定，是不是你執行先不說，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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122025-3

洞察用戶心聲：解鎖用戶習慣，讓產品成為用戶的貼心小助手

ui設計分享達人

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

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112025-3

完整設計方案4步走：從需求分析到設計驗證，打造卓越項目

ui設計分享達人

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242025-2

數據圖表：多領域信息可視化的核心工具

ui設計分享達人

PART 1 ——————

數據圖表的概述

數據圖表是將復雜的數據集轉換為圖形或圖像的過程，旨在通過視覺化的方式簡化信息的理解和分析。它不僅是一種技術手段，更是一種溝通工具，能夠幫助人們更有效地解釋數據、發現模式、做出決策并傳達見解。

「核心價值」

· 簡化復雜信息：數據圖表通過圖形化的手段簡化了大量數字或文本信息，使讀者能夠迅速抓住關鍵點。

· 促進理解與學習：利用人類大腦對圖形和色彩的敏感性，數據圖表加速了信息處理過程，支持教育和培訓。

· 輔助決策制定：數據圖表為管理層或其他決策者提供了有價值的商業智能，支持快速決策。

· 提升溝通效果：促進了跨部門協作和公眾傳播的效果。

「核心要素」

· 數據：來源可以是數據庫、API或文件，類型包括定量和定性數據。

· 圖表類型：根據數據特性和分析目的選擇最恰當的圖表類型。

· 設計原則：確保圖表清晰易讀、準確無誤、風格一致且具備視覺吸引力。

「核心目標」

· 簡化復雜信息：使大量數字或文本信息變得直觀易懂。

· 促進理解與學習：加速信息處理過程，支持教育和培訓。

· 輔助決策制定：提供有價值的商業智能，支持快速決策。

· 提升溝通效果：增強跨部門協作和公眾傳播的效果。

· 探索數據關系：發現隱藏模式，驗證假設。

· 監測與跟蹤進展：實時監控關鍵指標，規劃項目管理。

PART 2

——————

應用標準指南

設計有效的數據圖表不僅需要選擇合適的圖表類型，還需要遵循一系列設計要點以確保圖表既美觀又實用。以下是應用數據圖表時需要注意的標準指南：

1. 明確目標與受眾

· 理解需求：明確你希望通過圖表傳達的信息是什么。

· 考慮受眾：了解你的目標受眾是誰，他們的知識水平和興趣點在哪里。

2. 簡潔性與清晰度

· 去除冗余：避免不必要的裝飾元素，保持圖表簡單明了。

· 突出重點：通過顏色、字體大小等方式強調最重要的信息。

· 易于解讀：確保圖表中的每個元素都有其明確的意義，并且容易被理解。

3. 數據準確性

· 精確無誤：保證所使用的數據是最新且經過驗證的。

· 透明度：注明數據來源，增加可信度；如果適用，提供數據獲取方法或計算公式。

4. 合理使用顏色

· 色彩心理學：根據情感聯想選用顏色，例如綠色通常關聯增長，紅色常用來警示。

· 對比度：使用足夠的顏色對比來區分不同的數據系列或類別，同時考慮到色盲用戶的需要。

· 一致性：在多個圖表中保持顏色方案的一致性，以便于比較。

5. 標簽與注釋

· 完整標簽：為所有軸、圖例和其他重要元素添加清晰的標簽。

· 必要注釋：對于特別重要的數據點或異常情況進行說明，幫助用戶更好地理解圖表內容。

6. 圖表標題與描述

· 簡潔標題：用簡短而準確的語言概括圖表的主要信息。

· 輔助文本：如有必要，可以添加副標題或簡短描述來補充背景信息或解釋圖表含義。

7. 交互性（如適用）

· 工具提示：當用戶將鼠標懸停在某個數據點上時，顯示詳細信息。

· 動態更新：對于實時數據，設計允許自動刷新的圖表。

· 篩選與排序：提供選項讓用戶根據自己的興趣過濾或重新排列數據。

8. 響應式設計

· 適應多平臺：確保圖表能夠在不同設備（桌面電腦、平板電腦、智能手機）上良好顯示。

· 可縮放：允許用戶放大特定區域或滾動查看超出初始視圖的數據。

9. 避免誤導性表示

· 比例尺的選擇：合理設置Y軸起始值和增量，避免夸大或縮小差異。

· 避免三維效果：除非絕對必要，否則不要使用三維效果，因為它們可能會扭曲感知比例。

10. 故事講述

· 邏輯連貫：構建一個從開始到結束逐步理解數據背后意義的故事線。

· 引導視線：通過布局和視覺層次引導觀眾關注最重要或最有趣的部分。

11. 測試與反饋

· 用戶測試：邀請真實用戶測試圖表，收集反饋以改進設計。

· 持續優化：基于用戶反饋和技術進步不斷調整和完善圖表設計。

遵循上述標準可以幫助創建出既美觀又功能強大的數據圖表，從而更有效地支持決策過程并促進信息交流。

PART 3

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圖表構成元素

想準確的將圖表與所要表現的數據進行對應，需要了解圖表本身所包含的基本元素。

在這些元素中正常情況下一定在圖表中的有：標題、時間范圍、圖形主體，經常出現的有：坐標系、圖例、提示信息，有時候會有的有：切換選項和值域。

· 標題

（Title）

簡明扼要地說明圖表的內容和目的。

標題應位于圖表上方居中位置，使用清晰易讀的字體和大小。

· 坐標系（Coordinate System）

定義圖表的X軸和Y軸，以及數據點的位置。

坐標軸應清晰地標記，包括刻度線和刻度值。確保刻度間隔合適，易于閱讀。

· 時間范圍（Time Range）

告知用戶圖表數據覆蓋的時間段。

如果圖表顯示的是時間序列數據，時間范圍可以放在標題下方或者圖表底部的X軸標簽旁邊。

· 圖形主體（Graph Body）

定義圖表的X軸和Y軸，以及數據點的位置。

坐標軸應清晰地標記，包括刻度線和刻度值。確保刻度間隔合適，易于閱讀。

· 圖例（Legend）

解釋圖表中不同顏色或圖案代表的數據系列。

圖例應放置在圖表的邊角位置，不妨礙圖表的主體內容。圖例中的顏色或圖案應與圖表中的一致。

· 提示信息（Tooltip）

允許用戶選擇不同的數據系列或時間范圍。

切換選項可以是按鈕或下拉菜單的形式。應放置在圖表的一側或頂部，不影響圖表主體的可視性。

· 切換選項（Toggle Options）

允許用戶選擇不同的數據系列或時間范圍。

切換選項可以是按鈕或下拉菜單的形式。應放置在圖表的一側或頂部，不影響圖表主體的可視性。

· 值域（Value Range）

允許用戶調整坐標軸的范圍，以聚焦于特定的數據區間。

值域調整通常出現在坐標軸附近的小控件中，例如滑塊或輸入框。

PART 4

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常見的數據圖表類型

在C端（消費者端）應用中，數據圖表是一種非常重要的可視化工具，它能夠幫助用戶更直觀地理解和分析數據。

PART 5

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選擇合適圖表的關鍵因素

挑選最佳圖表類型是一個綜合考量數據集特點、應用場景需求以及目標受眾理解能力的過程，是確保數據有效傳達的關鍵。以下是選擇圖表類型時應考慮的幾個重要要點：

1. 數據性質

· 定量 vs 定性：確定你的數據是數值型（如銷售額、溫度）還是分類型（如性別、地區）。數值型數據通常適合柱狀圖、折線圖等；分類型數據可能更適合餅圖或條形圖。

· 時間序列 vs 非時間序列：如果數據隨時間變化，如股票價格或天氣預報，則折線圖和面積圖可能是最佳選擇。如果是靜態數據，如人口統計信息，則可以考慮柱狀圖或餅圖。

2. 比較需求

· 類別對比：如果你需要比較不同類別的數量或比例，柱狀圖、條形圖和餅圖是很好的選擇。

· 趨勢分析：對于展示隨時間或其他連續變量的變化趨勢，折線圖和面積圖更為合適。

· 相關性探索：當你要研究兩個變量之間的關系時，散點圖可以幫助你發現潛在的相關性或模式。

3. 數據量與復雜度

· 少量數據：對于簡單且數據點較少的情況，餅圖、條形圖等可以直接清晰地傳達信息。

· 大量數據：面對大量數據或高維數據集時，熱力圖、氣泡圖、樹狀圖等能夠更有效地處理復雜信息，并幫助識別模式。

4. 用戶目標與受眾理解能力

· 決策支持：如果目的是輔助快速決策，那么應該選擇易于解讀、直觀明了的圖表類型，如子彈圖、漏斗圖等。

· 教育或解釋：針對教育目的或需要詳細解釋的數據，可以選擇更具互動性的圖表，如帶有工具提示或動態更新功能的圖表。

5. 圖表的功能性

· 強調差異：如果你想突出顯示異常值或顯著差異，可以選擇箱線圖、瀑布圖等。

· 構成分析：為了展示各部分占整體的比例關系，餅圖和堆疊柱狀圖非常有用。

· 分布展示：直方圖和密度圖能很好地展示數據的分布情況，包括集中趨勢和離散程度。

6. 可視化效果與美觀性

· 視覺吸引力：某些圖表不僅傳遞信息，還能增強視覺美感，如玫瑰圖、雷達圖等，適用于報告封面或演示文稿中。

· 空間效率：在有限的空間內傳達更多信息，子彈圖、儀表盤等緊湊設計的圖表是不錯的選擇。

7. 行業慣例與標準

· 領域特定：不同的行業可能有其偏好使用的圖表類型，例如金融領域常用蠟燭圖，地理信息系統常用地圖可視化。

· 遵循規范：遵守所在領域的圖形表示規范，確保圖表的專業性和可接受性。

通過綜合考慮上述要點，你可以為特定的數據集和應用場景挑選出最合適的圖表類型，從而最大化數據的價值并促進有效的溝通。選擇圖表時，務必結合實際需求和用戶背景，確保最終呈現的信息既準確又易于理解。

PART 6

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使用場景

「健康類應用」

健康類App通過使用多樣化的數據圖表，不僅讓用戶對自己的健康狀況有了更直觀的理解，同時也激勵用戶采取積極的生活方式改變，從而改善健康狀況。

——圖表運用特點——

1. 清晰易讀

· 直觀布局：圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息，如每日步數、卡路里消耗等。

· 視覺層次分明：使用不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息，最重要的數據一目了然。

· 一致性：整個應用程序中圖表風格的一致性，包括顏色編碼、圖標和布局，以增強用戶對不同頁面間數據的理解。

2. 互動性

· 深度探索：用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據，如具體日期的鍛煉記錄或飲食攝入情況。

· 多維度篩選：靈活的篩選選項，讓用戶可以根據時間范圍（日、周、月）、運動類型等進行篩選，滿足個性化的查詢需求。

· 導出功能：為用戶提供將圖表導出為圖片或CSV格式的功能，便于打印或分享給教練或朋友。

3. 個性化

· 用戶定制：根據用戶的個人健康目標或偏好調整圖表內容，例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定訓練方案的效果。

· 目標跟蹤：類似于健康管理目標設定，允許用戶設定并跟蹤自己的健身目標，如減重、增肌等。

· 建議與反饋：集成系統推薦的圖表視圖或設置，方便用戶快速評估進展，并為用戶提供有針對性的反饋和建議。

4. 實時更新

· 即時反饋：圖表能夠迅速反映最新的健身數據，如實時監測的心率或運動進度，這對于及時調整訓練計劃尤為重要。

· 同步與整合：與其他健身設備或平臺無縫對接，自動同步來自各種來源的數據，如智能手環、跑步機等，確保數據的完整性和準確性。

· 通知與提醒：當某些關鍵指標達到預設目標或需要特別關注時，及時向用戶發送通知或提醒，鼓勵持續參與。

5. 教育與支持

· 學習資源：提供額外的學習資源鏈接或內置教程，幫助用戶更好地理解他們的健身數據和圖表背后的意義。

· 社區交流：創建一個安全的社區平臺，讓用戶之間可以交流經驗和支持，增加互動性和動力。

綜上所述，健身類APP圖表運用的設計特點不僅強調了清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新，還特別注重用戶體驗和社區互動。這些特性共同作用，可以幫助用戶更有效地管理和理解健身數據，從而促進更好的健康管理和運動效果。

「醫療輔助應用」

醫療輔助應用的數據圖表設計特點可以從健身類APP的設計特點中汲取靈感，但同時也需要考慮到醫療行業的特殊需求和嚴格標準。

——圖表運用特點——

1. 清晰易讀

· 專業術語解釋：確保圖表本身清晰易讀的同時，提供必要的術語解釋或簡短說明，幫助非專業人士理解復雜的醫學概念。

· 視覺層次分明：使用不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息，確保最重要的數據一目了然。

· 一致性：保持整個應用程序中圖表風格的一致性，包括顏色編碼、圖標和布局，以增強用戶對不同頁面間數據的理解。

2. 互動性

· 深度探索：用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據，如具體日期的測量結果或特定治療階段的效果。

· 多維度篩選：靈活的篩選選項，讓用戶可以根據時間范圍（日、周、月）、病患群體、疾病類型等進行篩選，滿足個性化的查詢需求。

· 導出功能：為用戶提供將圖表導出為PDF、CSV等格式的功能，便于打印或分享給其他醫療專業人員。

3. 個性化

· 患者定制：根據患者的健康狀況、治療計劃或個人偏好調整圖表內容，例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定治療方案的效果。

· 醫生建議：集成醫生推薦的圖表視圖或設置，方便醫生快速評估病情進展，并為患者提供有針對性的反饋。

· 健康目標跟蹤：類似于健身APP中的目標設定，允許患者設定并跟蹤自己的康復或健康管理目標，如血壓控制、體重管理等。

4. 實時更新

· 即時反饋：圖表能夠迅速反映最新的健康數據，如實時監測的生命體征或實驗室檢測結果，這對于緊急情況下的決策尤為重要。

· 同步與整合：與其他醫療設備或系統無縫對接，自動同步來自各種來源的數據，如可穿戴設備、醫院信息系統等，確保數據的完整性和準確性。

· 通知與預警：當某些關鍵指標超出正常范圍時，及時向患者和相關醫護人員發送通知或警告，以便采取必要的干預措施。

5. 隱私與安全

· 數據加密：所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理，確保患者信息的安全。

· 訪問權限控制：實施細粒度的權限管理，確保只有授權人員可以查看敏感數據。

· 合規性：遵守相關的法律法規和行業標準，如HIPAA（美國健康保險流通與責任法案）或其他國家/地區的療數據保護法規。

6. 教育與支持

· 學習資源：提供額外的學習資源鏈接或內置教程，幫助用戶更好地理解他們的健康數據和圖表背后的意義。

· 社區交流：創建一個安全的社區平臺，讓患者之間或患者與醫生之間可以交流經驗和支持。

綜上所述，醫療輔助Web應用的數據圖表不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點，還需要特別關注隱私保護和安全性，以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用，可以幫助醫療專業人員和患者更有效地管理和理解健康數據，從而促進更好的醫療服務和健康管理。

「金融類應用」

金融類應用的數據圖表設計需要特別關注清晰性、互動性、個性化和實時更新，同時還要考慮到金融行業的特殊需求如安全性、合規性和專業性。

——圖表運用特點——

1. 清晰易讀

· 直觀布局：圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息，如股票價格走勢、投資組合表現等。

· 視覺層次分明：不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息，確保最重要的數據一目了然。

· 一致性：整個應用程序中圖表風格的一致性，包括顏色編碼、圖標和布局，以增強用戶對不同頁面間數據的理解。

· 術語解釋：提供必要的術語解釋或簡短說明，幫助非專業人士理解復雜的金融概念。

2. 互動性

· 深度探索：用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據，如具體日期的交易記錄或市場波動情況。

· 多維度篩選：靈活的篩選選項，讓用戶可以根據時間范圍（日、周、月、年）、資產類型（股票、債券、基金等）進行篩選，滿足個性化的查詢需求。

· 導出功能：為用戶提供將圖表導出為圖片、PDF或CSV格式的功能，便于打印或分享給財務顧問或同事。

· 情景模擬：提供情景分析工具，用戶可以調整變量（如利率、通脹率）來預測不同市場條件下的投資表現。

3. 個性化

· 用戶定制：根據用戶的個人投資目標或偏好調整圖表內容，例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定投資策略的效果。

· 風險偏好匹配：基于用戶的風向承受能力，推薦適合的投資組合配置，并展示相應的風險與回報圖表。

· 建議與反饋：集成系統推薦的圖表視圖或設置，方便用戶快速評估投資進展，并為用戶提供有針對性的投資建議和反饋。

4. 實時更新

· 即時反饋：確保圖表能夠迅速反映最新的金融市場數據，如實時股價、匯率變動等，這對于及時調整投資策略尤為重要。

· 同步與整合：與其他金融平臺或服務無縫對接，自動同步來自各種來源的數據，如銀行賬戶、證券賬戶等，確保數據的完整性和準確性。

· 通知與提醒：當某些關鍵指標達到預設閾值或需要特別關注時，及時向用戶發送通知或提醒，幫助用戶抓住投資機會或規避風險。

5. 安全與合規

· 數據加密：所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理，確保用戶隱私和資金安全。

· 訪問權限控制：實施細粒度的權限管理，確保只有授權人員可以查看敏感數據。

· 合規性：遵守相關的法律法規和行業標準，如GDPR（歐盟通用數據保護條例）、SOX（薩班斯-奧克斯利法案）等，確保數據處理符合法律要求。

6. 教育與支持

· 學習資源：提供額外的學習資源鏈接或內置教程，幫助用戶更好地理解他們的金融數據和圖表背后的意義。

· 社區交流：創建一個專業的社區平臺，讓用戶之間或用戶與金融專家之間可以交流經驗和支持。

· 客戶支持：提供在線客服或熱線電話，確保用戶在遇到問題時能夠得到及時的幫助。

綜上所述，金融類應用的數據圖表設計不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點，還需要特別關注安全性和合規性，以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用，可以幫助用戶更有效地管理和理解金融數據，從而做出更加明智的投資決策。

「信息記錄類應用」

另一類比較常用圖表的 App 是信息記錄類 App，這些 App 通常會統計用戶主動輸入信息的頻次或頻率，依此生成一段時間周期內的統計圖表。

——圖表運用特點——

1. 清晰易讀

· 直觀布局：圖表的顏色和布局讓用戶能夠迅速獲取關鍵信息，如每日情緒波動、月度費用支出等。

· 視覺層次分明：不同的顏色、字體大小和對比度來區分關鍵信息和次要信息，確保最重要的數據一目了然。

· 一致性：保持整個應用程序中圖表風格的一致性，包括顏色編碼、圖標和布局，以增強用戶對不同頁面間數據的理解。

· 術語解釋：對于不太常見的記錄類別或指標，提供必要的解釋或簡短說明，幫助用戶理解圖表內容。

2. 互動性

· 深度探索：允許用戶通過點擊、滑動或其他交互操作深入查看更詳細的數據，如具體日期的記錄詳情或特定事件的影響。

· 多維度篩選：提供靈活的篩選選項，讓用戶可以根據時間范圍（日、周、月、年）、記錄類型（如費用分類、情緒標簽）進行篩選，滿足個性化的查詢需求。

· 導出功能：為用戶提供將圖表導出為圖片、PDF或CSV格式的功能，便于打印或分享給朋友或顧問。

· 情景模擬：在適用的情況下，提供情景分析工具，用戶可以調整變量（如預算分配）來預測不同情況下的結果。

3. 個性化

· 用戶定制：用戶的個人目標或偏好調整圖表內容，例如突出顯示關鍵指標的變化趨勢或特定習慣養成的效果。

· 目標跟蹤：類似于健身APP中的目標設定，允許用戶設定并跟蹤自己的記錄目標，如每月節省金額、每周閱讀書籍數量等。

· 建議與反饋：集成系統推薦的圖表視圖或設置，方便用戶快速評估進展，并為用戶提供有針對性的反饋和建議。

4. 實時更新

· 即時反饋：圖表能夠迅速反映最新的記錄數據，如實時更新的情緒評分或新添加的費用條目，這對于及時調整計劃尤為重要。

· 同步與整合：與其他相關平臺或服務無縫對接，自動同步來自各種來源的數據，如銀行賬戶、健康監測設備等，確保數據的完整性和準確性。

· 通知與提醒：當某些關鍵指標達到預設閾值或需要特別關注時，及時向用戶發送通知或提醒，幫助用戶保持記錄習慣或抓住改進機會。

5. 隱私與安全

· 數據加密：所有傳輸和存儲的數據都應經過嚴格的加密處理，確保用戶的個人信息和敏感數據的安全。

· 訪問權限控制：實施細粒度的權限管理，確保只有授權人員可以查看敏感數據。

· 合規性：遵守相關的法律法規和行業標準，如GDPR（歐盟通用數據保護條例），確保數據處理符合法律要求。

6. 教育與支持

· 學習資源：提供額外的學習資源鏈接或內置教程，幫助用戶更好地理解他們的記錄數據和圖表背后的意義。

· 社區交流：創建一個安全的社區平臺，讓用戶之間可以交流經驗和支持，增加互動性和動力。

· 客戶支持：提供在線客服或熱線電話，確保用戶在遇到問題時能夠得到及時的幫助。

7. 歷史回顧與趨勢分析

· 長期趨勢：提供長周期的趨勢分析圖表，幫助用戶回顧過去一段時間內的變化和發展，如年度費用總結、多年情緒變化等。

· 模式識別：通過可視化手段幫助用戶發現隱藏的模式或規律，如消費習慣、情緒波動周期等。

· 里程碑標記：在圖表中標記重要的里程碑或轉折點，如重大事件發生的時間、重要決策做出的時刻等，增強回憶和反思的價值。

綜上所述，信息記錄類應用的數據圖表設計不僅要具備清晰易讀、互動性強、個性化定制和實時更新的特點，還需要特別關注隱私與安全性，以及提供足夠的教育和支持資源。這些特性共同作用，可以幫助用戶更有效地管理和理解記錄的信息，從而促進更好的自我管理和行為改變。

PART 7

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結語

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情緒價值在體驗設計中的應用

ui設計分享達人

近兩年“情緒價值”這個詞，相信每個人應該或多或少都有過接觸，從商業空間的營銷場景到后來滲透到每個領域、每個行業。　

先說下這個詞的概念，它源于心理學和社會學，本意為：“它指的是一個人或事物對他人情感狀態所產生的積極影響和價值。這種價值不僅僅體現在短暫的愉悅感受上，更包括長期的情緒穩定、心理滿足和精神支持。”　

無論是在網紅還是在新型電商行業中，許多品牌強調的已經不是單一的產品功能價值，而是增加了強調在消費體驗中為消費者帶來的快樂、滿足、歸屬感等等一些積極的情緒。這足以說明，無論是品牌、產品還是服務越來越注重為消費者提供情緒價值。　

而用戶體驗設計的本質其實就是讓人在使用產品的過程中有非常愉悅的感覺，這一點與“情緒價值”這個詞的核心也有點不謀而合。　

相信我們都有這樣的疑問：情緒價值在體驗設計中重要嗎，有什么具體的關系？在設計工作中的情緒價值到底重要嗎？情緒價值對產品使用的提升有哪些，具體要怎么做？相信看完下面的內容，你應該會對上面的問題有答案的。　

一、情緒價值對用戶體驗的影響

首先我們可能需要了解情緒價值能給用戶帶來什么？申晨老師在一次分享會上有提到過情緒價值的三個方向：愉悅感、保障感、專享感。三者由淺入深影響著用戶在使用產品時的情緒變化，對應到體驗設計中是這樣的：　

愉悅感→影響用戶的滿意度
保障感→影響用戶的容忍度
專享感→影響用戶的忠誠度

提升用戶滿意度

積極情緒的誘導

當產品或服務能夠提供情緒價值時，會引發用戶的積極情緒。如下圖，三種UI會給用戶不同的情緒反饋，積極的情緒（右圖）往往會讓用戶駐足停留的更長一些，即便沒有需求，也會更愿意去花費一些時間去深入了解，進而帶來一些拉新、瀏覽轉化等等數據的提升　

滿足情感需求

許多產品和服務通過滿足用戶的情感需求來提供情緒價值。用戶在使用這些產品時，會因為產品所承載的情感因素而感到滿足，進而提升對產品體驗的滿意度。例如：　

社交媒體的分享被贊，是一種被關注、被認可的情感需求；
直播平臺app的互動效果，也是一種渴望互動的情感需求，以此刺激觀看者送出禮物。

改善用戶對負面體驗的容忍度

情緒緩沖作用

當產品或服務出現一些小問題時，之前積累的情緒價值可以起到緩沖作用。例如：　

在使用某工具產品時，友好的客服系統會給用戶比較積極的情緒積累，從而選擇包容一些比較小的錯誤；
還有很多錯誤頁面的情感化設計，目的亦是如此。

引導解決問題的積極態度

如果用戶對產品或服務有情感上的依賴，當遇到問題時，他們會更積極地尋找解決辦法，而不是抱怨和放棄。例如：　

當產品或服務偶爾出現卡頓現象時，其用戶社區氛圍很好，用戶之間可以互相交流使用經驗和解決方案，并且軟件開發者也會積極回應用戶的問題。這種情緒價值會讓用戶愿意配合開發者解決軟件卡頓問題，而不是直接卸載軟件。

增強用戶的忠誠度

能夠在用戶和產品 / 服務之間建立起情感紐帶

以蘋果產品為例，蘋果公司通過簡潔、易用的設計，以及高效的客戶服務，為用戶提供了良好的情緒體驗。用戶在使用蘋果產品的過程中，會逐漸對品牌產生信任和喜愛。這種情感紐帶使得用戶在下次購買電子產品時，更有可能繼續選擇蘋果產品，忠誠度較高。
一些會員制度也注重通過情緒價值來增強用戶忠誠度。例如，酒店的會員計劃會為會員提供優先入住、免費升級房間、生日驚喜等服務。這些措施讓會員感受到特殊待遇，產生一種被重視的情緒，從而增強了用戶對酒店品牌的忠誠度。

推動口碑傳播

當用戶從產品或服務中獲得了高情緒價值，他們更愿意向他人推薦。例如：　

用戶在一家餐廳用餐，餐廳的服務人員熱情周到，菜品的呈現方式也很有創意，讓用戶在享受美食的同時獲得了愉悅的情緒體驗。這種用戶很可能會將這家餐廳推薦給朋友、家人，通過口碑傳播為餐廳帶來新的顧客。
在線游戲如果能為玩家提供豐富的社交互動功能，讓玩家在游戲中結交朋友、組隊作戰，獲得團隊合作的快樂和成就感等情緒價值，玩家就會積極向周圍的人宣傳這款游戲，擴大游戲的用戶群體。

二、什么產品適合通過創造情緒價值提升使用體驗

C端產品：在創造情緒價值的應用策略下，更容易獲得顯著成果

創造情緒價值這種有效的策略，尤其在面向個人用戶產品時，可以更顯著提升其使用體驗。例如：　

社交類產品

如微信、微博等，通過提供社交互動和情感連接，增強用戶的歸屬感和幸福感　
內容類產品

如視頻平臺、音樂應用等，通過提供豐富多樣的內容，滿足用戶的情感和娛樂需求　
娛樂類產品

如游戲、盲盒等，通過游戲性和不確定性，激發用戶的興趣和情感投入　
交易類產品

如電商平臺、在線購物等，通過營造購物氛圍和提供個性化推薦，增加用戶的購物愉悅感　
工具類產品

如效率工具、健康管理應用等，通過提供情感化的設計和反饋，提升用戶的使用體驗和滿意度

那么 B 端產品是否同樣適用呢？答案無疑是肯定的。隨著企業數字化轉型的迅速推進，B 端產品在各個行業領域當中得到了廣泛的應用，用戶體驗的重要性越發顯著。　

B端產品：創造情緒價值更有利于提高忠誠度

創造情緒價值的方式

情感設計：通過設計元素和交互方式激發用戶的情感共鳴，增強用戶對產品的認同感和忠誠度。例如，通過微動畫、個性化推薦和人性化提示，設計師可以為用戶創造愉悅的使用體驗
個性化服務與定制化解決方案：了解客戶的獨特需求和痛點，提供個性化的建議和支持，幫助客戶解決實際問題，帶來更多情感上的滿足感
優化用戶體驗：注重產品設計和交互體驗優化，提供良好的客戶服務和多種使用方式，不斷優化產品功能，以提升用戶的整體使用體驗

創造情緒價值的重要性

提升用戶滿意度和忠誠度：通過創造情緒價值，產品可以顯著提升用戶的滿意度和忠誠度，從而促進續費和口碑傳播
增強產品的市場競爭力：在功能相似的產品中，提供卓越的用戶體驗可以成為SaaS產品的核心競爭力，幫助企業在市場中脫穎而出

三、體驗設計師如何提升產品的“情緒價值”

我們可以從設計核心的三大階段（用戶研究階段、設計階段、測試與優化階段）入手，來創造與提升產品的情緒價值　

用戶研究階段

深入了解用戶情感需求

開展定性研究

：通過用戶訪談、焦點小組等方式，挖掘用戶在使用產品時的情感期望。例如，在設計一款健身APP時，與健身愛好者進行深入訪談，了解他們在健身過程中的情緒變化。可能會發現，用戶在完成一次具有挑戰性的訓練后，希望得到即時的鼓勵和成就感，這就為產品設計提供了情感方向。

進行定量研究

：利用問卷調查等手段，收集用戶對現有產品情緒體驗的數據。比如，詢問用戶在使用某電商平臺時，購物流程是否讓他們感到焦慮或愉悅，以及在哪些環節有這種情緒。通過數據分析，找出用戶情緒的痛點和興奮點。

構建用戶畫像與情緒場景

創建用戶畫像

：

根據用戶研究的結果，構建詳細的用戶畫像，包括用戶的性格、生活方式、價值觀等因素，并且添加情緒維度。以一款旅行APP為例，其中一個用戶畫像可能是“年輕的探險愛好者，性格樂觀，追求刺激，在旅行前會充滿期待和興奮”。這樣的畫像有助于設計師站在用戶的角度思考情緒體驗。

描繪情緒場景

：針對不同的用戶畫像，描繪他們使用產品的情緒場景。比如，對于上述旅行APP的用戶，在規劃行程時，他可能會在APP上查找小眾景點，此時的情緒是好奇和興奮；在旅途中使用導航功能時，希望得到精準的指引，情緒是焦慮或安心，取決于導航的準確性。這些情緒場景為后續設計提供了具體的目標。

設計階段

視覺設計方面

色彩運用

：色彩對情緒有著強烈的影響。例如，暖色調如紅色和橙色通常傳達活力、熱情的情緒，適合用于激發用戶興趣的界面元素，如促銷活動頁面；冷色調如藍色和綠色則給人冷靜、可靠的感覺，可用于數據展示或需要用戶集中注意力的區域。在設計金融產品界面時，使用藍色為主色調可以讓用戶感到安全和信任。

圖形設計

：簡潔、易懂的圖形能夠快速傳達信息并引發積極情緒。在圖標設計上，要符合用戶的認知習慣。例如，在社交產品中，使用微笑的表情圖標表示點贊或喜歡，用戶很容易理解并產生愉悅的情緒。同時，利用有趣的插畫或動畫可以增加產品的趣味性。如在兒童教育產品中，用生動的動畫來講解知識，能夠吸引孩子的注意力并讓他們感到快樂。

排版布局

：合理的排版可以提升用戶的閱讀體驗和情緒。清晰的標題和正文層次，適當的文字間距和行高，能讓用戶感到舒適。在新聞類產品中，采用模塊化的排版，將不同的新聞內容清晰劃分，使用戶在瀏覽時不會感到混亂，從而減少煩躁情緒。

交互設計方面

反饋機制設計

：為用戶的操作提供及時、明確的反饋可以提升情緒價值。例如，當用戶點擊一個按鈕時，按鈕會有短暫的變色或動畫效果，讓用戶知道操作已被接收。在加載頁面時，使用有趣的加載動畫代替單調的進度條，如旋轉的小圖標或者跳動的小球，能夠緩解用戶等待的焦慮情緒。

操作流程優化

：簡化復雜的操作流程，減少用戶的認知負擔和操作失誤。在移動支付產品中，盡量減少支付步驟，讓用戶能夠快速完成支付，避免因流程繁瑣而產生煩躁情緒。同時，可以增加一些引導性的交互，如新手引導教程，幫助用戶輕松上手產品，提升用戶的自信心和滿意度。

個性化與定制化設計

：根據用戶的喜好和行為習慣，提供個性化的交互體驗。例如，音樂產品可以根據用戶的收聽歷史推薦相似風格的歌曲，用戶會因為產品的貼心而感到愉悅。并且允許用戶對界面布局、主題等進行定制，讓用戶有更多的掌控感，滿足他們的自我表達需求。

內容設計方面

文案撰寫

：使用友好、易懂的文案可以拉近與用戶的距離。在產品提示信息中，避免使用生硬的專業術語，而采用親切的語氣。例如，在一款智能家居產品中，當設備連接成功時，顯示“哇，您已經成功連接啦，現在就可以享受智能生活啦”，這樣的文案會讓用戶感到輕松和愉快。同時，文案的風格要與產品的定位和目標用戶相匹配。

內容策略

：提供有價值、有趣的內容可以提升情緒價值。在知識付費產品中，確保課程內容不僅有深度，而且講解方式生動有趣。對于內容社區產品，鼓勵用戶分享積極向上的內容，如生活中的小美好、勵志故事等，營造一個充滿正能量的社區氛圍，讓用戶在瀏覽內容時感到愉悅和鼓舞。

測試與優化階段

可用性測試與情緒評估

進行可用性測試

：在產品原型階段，邀請用戶進行可用性測試，觀察用戶的操作行為和情緒反應。例如，在測試一款辦公軟件的新功能時，注意用戶是否能夠順利使用，以及在使用過程中是否出現困惑、煩躁等情緒。可以通過用戶的面部表情、言語反饋等方式收集情緒信息。

情緒評估工具

：利用情緒評估工具，如情感化可用性量表（UEQ）等，對用戶的情緒體驗進行量化評估。UEQ可以測量用戶對產品的吸引力、易用性、可靠性等維度的情緒感受，通過數據分析，找出需要優化的情緒體驗點。

根據反饋優化設計

迭代設計

：根據用戶測試的反饋，對產品的視覺、交互和內容設計進行迭代優化。例如，如果用戶在測試中表示某個界面元素的顏色讓人感到刺眼，設計師可以調整顏色方案。如果用戶對某個操作流程不理解，就優化操作引導。

持續關注情緒反饋

：產品上線后，持續收集用戶反饋，關注用戶情緒價值的變化。隨著用戶需求的變化和市場環境的改變，不斷調整產品設計，以保持和提升產品的情緒價值。例如，在節日期間，對產品界面進行節日主題的裝飾，為用戶提供新鮮感和節日氛圍帶來的愉悅情緒。

四、情緒價值是否具備量化條件

可以通過以下方法對其進行量化計算

情感化可用性量表

原理：UEQ是一種廣泛用于量化用戶對產品情緒體驗的工具。它通過一系列的問卷題目來測量用戶對于產品的吸引力、易用性、效率、可靠性和刺激度等多個維度的感受。例如，在吸引力維度上，會詢問用戶對于產品外觀、風格是否感到喜歡；在易用性維度，會涉及用戶操作產品時是否感到輕松、方便等問題。　

應用：在一款產品/功能的用戶體驗測試中，使用UEQ可以收集用戶對該應用在不同維度的情緒評價。通過對大量用戶反饋的數據統計，得出該應用在各個維度的量化得分，比如吸引力維度得分較高，說明產品在視覺等方面能引發用戶積極情緒，而如果易用性維度得分較低，則可能表示產品的操作流程等會讓用戶產生負面情緒。　

凈推薦值（NPS）與情緒關聯量化

原理：凈推薦值是通過詢問用戶“您是否愿意將這個產品推薦給其他人”來衡量用戶忠誠度。雖然NPS本身不是直接對情緒價值的量化，但它與用戶的情緒體驗密切相關。當用戶體驗到較高的情緒價值，如愉悅、滿足等，他們更有可能成為推薦者，NPS得分就會升高。　

應用：通過定期收集用戶的NPS數據，并且結合用戶對功能使用體驗的詳細反饋（包括對產品、服務、售后等環節的情緒感受），可以間接量化情緒價值對用戶忠誠度的影響。例如，如果發現NPS得分高的用戶在評價中經常提及購物過程中的快樂情緒和優質服務體驗，就可以推斷出情緒價值在提升用戶忠誠度方面起到了積極作用。　

生理指標測量

原理：情緒會引發身體的生理反應，如心率、皮膚電導率、瞳孔大小等變化。通過專業的設備可以測量這些生理指標，以此來推斷用戶的情緒狀態。例如，當用戶感到興奮或緊張時，心率會加快；當他們感到好奇或專注時，瞳孔可能會放大。　

應用：在用戶體驗實驗室中，測試用戶在使用虛擬現實（VR）游戲的情緒體驗。通過佩戴可以監測心率和皮膚電導率的設備，觀察用戶在游戲不同場景下的生理指標變化。如果在某個刺激的戰斗場景中，用戶的心率明顯上升，皮膚電導率也增加，就可以推斷用戶處于興奮或者緊張的情緒狀態，從而量化游戲場景對用戶情緒的激發程度。　

雖然有量化方法，但也只有部分可被量化，完全精準量化還存在一定的挑戰　

難以完全量化的原因

情緒的復雜性和主觀性

個體差異：不同用戶對同一產品或體驗的情緒反應存在很大差異。例如，對于一款具有挑戰性的游戲關卡，一些玩家可能會因為克服困難而感到興奮和滿足，而另一些玩家可能會因為覺得太難而產生沮喪情緒。這種個體差異使得很難用統一的標準來量化情緒價值。

文化背景影響：文化因素也會對情緒價值的感受產生影響。在某些文化中，含蓄的情感表達是常態，而在另一些文化中，人們可能更傾向于直接的情感反應。比如，在日本文化中，用戶可能對產品的精致、細膩的設計有更深刻的情感共鳴，而西方文化中的用戶可能更看重產品的創新性和個性化帶來的情緒體驗。

情緒與情境的動態變化

使用場景的多樣性：用戶在不同的使用場景下對產品的情緒價值感受不同。例如，一個音樂播放軟件，用戶在運動場景下可能更關注節奏強烈的音樂帶來的激勵情緒，而在睡前場景下則更看重舒緩音樂營造的放松情緒。這種隨場景變化的情緒體驗難以用固定的量化指標來衡量。

時間因素：用戶對產品的情緒體驗也會隨著時間而變化。最初接觸產品時的新鮮感可能會帶來積極情緒，但隨著時間推移，如果產品缺乏更新或出現問題，情緒可能會轉變為消極。而且情緒的產生和消退過程很難精確量化，例如很難確定用戶從感到滿意到產生厭煩的具體時間節點。

雖然難以量化，但情緒價值在實際應用中發揮的作用還是很大的。　

結束語

在體驗設計的廣闊領域中，情緒價值猶如一股無形的力量，悄然影響著用戶與產品之間的每一次互動。它不僅僅是愉悅感、保障感和專享感的簡單疊加，更是用戶在深層情感層面與品牌建立起的穩固紐帶。通過精心設計的用戶體驗，我們能夠觸動用戶的情感，激發他們的共鳴，從而在用戶心中留下深刻而持久的印記。

作者：群核科技MCUX
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來源：站酷
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