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人工智能時代用戶體驗導航實踐者日志

杰睿

隨著人工智能、自主代理以及語音和環境計算等新興模式的興起,設計的界限變得模糊——我不禁要問:用戶體驗專業的未來會怎樣?

今天:用戶體驗的現狀

根據《用戶體驗趨勢 2025》報告,如今的用戶體驗 (UX) 現狀反映出一門日趨成熟的學科,它日益成為數字產品構建、擴展和演進的基礎。用戶體驗已經超越了屏幕和界面——現在,它應該能夠指導戰略制定、引導系統思維,并塑造團隊如何在復雜環境中為用戶構建產品。

大規模個性化

如今,個性化已遠遠超出了保存偏好設置或定制內容的范疇。通過將機器學習模型嵌入設計系統,我們能夠根據行為、情境和預測信號,提供實時自適應的體驗。

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我的個人 Spotify 界面展示了為我挑選和制作的精選專輯和音樂的個性化層。
我的個人 Spotify

Spotify例如。它的推薦引擎會不斷適應用戶的收聽習慣,不斷推送新音樂,并精心策劃與用戶同步更新的播放列表。這是規模化的個性化——由人工智能驅動,通過用戶行為進行精細化,并在幾毫秒內完成。

為這些體驗進行設計意味著超越靜態人物角色,轉向動態行為。用戶體驗以洞察力為依據,以數據為支撐,并由與用戶共同演進的系統驅動。

深度合作

各自為政的設計交接時代已經一去不復返了。如今,用戶體驗蓬勃發展,設計師、項目經理和工程師從一開始就齊心協力——不僅為了交付,更是為了探索發現。《2025年用戶體驗趨勢》報告將此視為用戶體驗成熟的標志:整合的、解決問題的團隊,在用戶價值和業務影響方面保持一致。

這一愿景與 Marty Cagan 的“賦能產品團隊”理念相契合——跨職能團隊負責成果,而不僅僅是交付成果。在他看來,設計不僅僅是一個輔助角色,更是塑造和解決重大產品挑戰的核心。

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該圖展示了產品經理、產品設計師和工程師之間產品三人組的關系圖。其中,可行性和價值與產品經理相關,可用性與設計師相關,可行性與工程師相關。
圖片來源:Maze、Marty Cagan — 產品三重奏圖

盡管趨勢報告強調了協作的存在,但卡根也鼓勵我們思考協作的質量。他提醒說,協作并非共識。被賦能的團隊被信任能夠做出決策、承擔風險,并相互挑戰,但要保持一致,而不是千篇一律。

在他的著作《靈感》中,他指出,當團隊在清晰、有背景和自主性的情況下運作時,優秀的產品就會誕生。用戶體驗不僅僅是在餐桌上,它還有助于定義餐桌的用途。

默認道德與包容

影響力越大,責任也就越大——沒錯,我套用了蜘蛛俠本叔叔的話。如今,道德設計已成為核心期望,這不僅體現在理論上,也體現在實踐中。團隊被要求解決所有問題,從算法偏見、排他性默認設置,到操縱模式和虛假信息??稍L問性、隱私和心理安全不再是次要的考慮因素,而是產品本身的必要條件。

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包容性設計應易于理解、實用、公平且符合倫理道德。概念及插畫:Trina Moore Pervall
概念與插圖:Trina Moore Pervall

包容性設計超越了合規性。它旨在為邊緣案例和以往服務不足的用戶進行設計——理解種族、性別、能力、語言和社會經濟地位如何與技術交織。優秀的團隊優先考慮共同創造,在研究和測試過程中引入多元化的視角,從而從零開始構建更公平的體驗。

隨著系統自動化和自主性不斷提升,倫理風險也隨之上升。設計師現在必須考慮意外后果、系統層面的危害以及長期信任。倫理框架正在演變為實際操作實踐:清單、紅隊審查、偏見審計和問責制度。

正如《用戶體驗趨勢 2025》報告中所強調的,合乎道德且包容的設計并非一層簡單的附加功能,而是塑造整個產品體驗的視角。在當今體驗驅動的世界中,它是質量的基準。

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插圖描繪了一個雕刻的人頭,其中大腦中有一個迷宮,抽象的線條象征著人類大腦為了適應人工智能的轉變而需要建立的新通路和連接。
圖片來源:麥肯錫公司——什么是人工智能代理?

正在發生的轉變:工具鏈、裁員和人工智能重置

雖然未來常常感覺只是理論上的,但當今的設計師已經在引領工作方式的巨大轉變。

野外的人工智能代理

早期的人工智能代理已然重塑工作流程。人工智能代理是一個能夠根據所獲得的信息進行推理、規劃和自主行動的系統,用于管理工作流程、使用外部工具并適應變化。n8n.io 等工具可幫助團隊輕松實現多步驟流程自動化——從生成內容、匯總研究成果,到集成 API 和觸發提醒。這些并非科幻小說中的“助手”。它們是真實存在的,唾手可得,并且正在助力創造性工作。

我們不要把AI代理和自動化混為一談。我最近看了Futurepedia的Kevin Hutson對AI代理的分析,他提到:自動化更像是預先定義的固定步驟,而AI代理是一個更具動態性和靈活性、能夠推理的系統。”

他在視頻中指出,代理商依賴三個關鍵要素:

  1. 大腦(法學碩士) ——大型語言模型,如 ChatGPT、Claude、Gemini 等,負責推理、規劃和語言生成。
  2. 記憶——這使代理能夠記住過去的交互,并利用這些背景做出更好的決策。它可以記住對話中的先前步驟,也可以從存儲的記憶源(例如文檔或矢量數據庫)中提取信息。
  3. 工具——代理如何與世界互動——搜索網絡或從文檔中提取信息、通過發送電子郵件、更新數據庫或創建日歷事件采取行動,以及呼叫其他代理、觸發工作流或融合操作的編排。

如今,設計師們正在嘗試使用各種智能代理來執行用戶測試、市場調研、標記可訪問性問題,或根據書面提示構建原型。問題不再在于智能代理是否會幫助我們,而是我們如何圍繞它們進行設計。

無代碼和氛圍編碼的持續興起

WebflowFramer以及現在的Figma Make等無代碼平臺,讓設計師能夠繞過工程師,更快地將他們的愿景變為現實。結合 AI 輔助創作,“氛圍編碼”正在興起——一種將直覺與快速工程相結合,生成布局、內容和流程的實踐。

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展示 vibe 編碼工具、v0、Superwhisper、Cursor、Bolt 和 Lovable 的不同標志。
Vibe 編碼工具包

氛圍編碼不僅僅是一個新的流行詞,更是思維方式的轉變。Bolt和Lovable等其他工具是更專業的氛圍編碼工具,它們允許創作者通過感覺、基調和能量進行創作。設計師可以描述體驗的氛圍——俏皮、嚴肅、簡約、大膽——并使用 AI 工具將這種意圖立即以視覺形式呈現。它快速、直觀,并且與許多創意人員的實際想法高度契合。

這不僅僅關乎速度,更關乎權力的轉移。設計師現在可以更自由地進行實驗,更快地迭代,并掌控更多的生產流程。這種自由改變了我們的思維方式——讓我們更加注重表達和品味,設計師必須能夠清晰地、有品位地表達設計語言,向機器傳達產品需要的感覺、流程和功能。

AI重置和新團隊結構

《福布斯》報道,“人工智能重置”正在引發科技行業的大規模裁員——這不僅僅是為了節省成本,而是為了打造更精簡、更“AI原生”的員工隊伍。各大企業正在裁員,重新思考團隊結構,并更加重視工具鏈而非員工數量。

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圖示為會議室中人類和機器人面對面坐著的場景。
圖片來源:Getty via Forbes 文章

設計團隊被要求以更少的資源完成更多的事情。這種轉變要求設計師不僅要具備視覺技能,還要精通操作——熟悉自動化、系統思維和快速原型設計。

“我們不再只是設計產品。我們正在設計工作本身的方式。”

明天:UX 的不久的將來

谷歌 I/O 2025 大會上公布的眾多創新成果,預示著未來用戶體驗 (UX) 趨勢的到來。新產品的發布標志著人類與跨平臺和設備的人工智能系統交互方式的重大變革。設計師必須理解這些信號,并運用它們來打造全人類可用且包容的體驗。

人工智能驅動的個性化

想象一下,用戶界面能夠如此深入地理解你的行為,甚至預測你下一步會做什么。人工智能與日常工具的融合,實現了前所未有的個性化水平。例如,谷歌的Gemini AI助手在Gmail中提供“個性化智能回復”,模仿用戶的寫作風格,從而提高溝通效率。這種級別的定制通過提供直觀易懂的交互方式,提升了用戶參與度。

從用戶體驗的角度來看,這引出了更深層次的問題:個性化在什么時候會變成操縱?我們如何構建基于個人需求的用戶體驗,同時確保其透明度和用戶控制權?

語音、手勢和多模式用戶體驗

傳統的基于屏幕的界面正在不斷發展。如今,設備擁有更強大的功能,能夠處理并響應語音命令、手勢和視覺信號。“Gemini Live”的推出就體現了這種轉變。通過這項功能,用戶可以立即使用攝像頭與人工智能進行關于可見物體的對話,從而與周圍環境互動。

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展示 Gemini Live 的移動交互,使用視頻與 AI 進行通信,提供視覺環境和實時響應。
圖片來源:谷歌

這帶來了新的用戶體驗挑戰:我們必須創建對話和手勢反饋循環,使其與點擊帶來的清晰度和可靠性相媲美。我們可以實施哪些策略來確保每種用戶交互方式的可訪問性?

系統勝過屏幕

跨平臺和設備的無縫集成是用戶體驗未來的關鍵。谷歌通過其“AI模式”搜索功能,用交互式聊天機器人體驗取代了傳統的搜索結果格式,使用戶能夠更直觀、更快速地收集信息。

谷歌推出了一款名為“Stitch”的互動編碼工具,它允許通過自然語言輸入和圖像提示進行應用程序開發,從而連接設計和開發流程。我很好奇這些發展將如何影響工程團隊。

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Google Stitch 界面展示了該工具的一些主要功能,右側有一個側邊欄,用于快速協作和查看設計概念。
Stitch的主要功能

這些工具的開發表明,行業正持續轉向人工智能增強的設計方法,將用戶體驗設計從單一的UI擴展到多個界面和情境。隨著人工智能成為日常交互的基礎層,設計師現在需要專注于系統編排而非構建,因為他們需要創建能夠帶來切實成果的隱形架構。

谷歌的最新進展揭示了未來的發展方向。這些新產品的發布表明,未來的用戶體驗設計將超越傳統的點擊,在用戶的整個環境中創造沉浸式體驗。

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人類的手和人造機器人的手指接觸,類似于米開朗基羅的“創造亞當”。

未來 5-10 年的用戶體驗

未來十年蓬勃發展的設計師將是那些傾向于模糊性、以同理心塑造新興技術并堅持技術人性化原則的人。

人工智能代理作為體驗伙伴

智能代理的興起意味著用戶不僅與界面交互,還會與界面合作。從個人日程安排到購物助理和創意協作者,智能代理將以越來越自主的方式執行任務。

在未來5到10年內,我們可以預見人工智能將從各自孤立的、特定任務的代理轉變為完全集成的多代理生態系統。這些系統將允許人工智能代理相互協作——協商日程安排、委派任務,甚至跨平臺學習共享的用戶行為。想象一下,一個項目管理人工智能與你的個人日歷代理、團隊研究代理和市場分析代理協同工作——所有這些代理共同努力,讓你保持專注和高效。哇!光是想想這場景,我的腦袋就疼。

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該圖表展示了人工智能代理工作流程,其中顯示了人工智能模型、網絡和通信渠道之間的自動化層。
圖片來源:n8n.io | n8n 研究代理工作流程

大規模采用人工智能代理很可能成為職場常態。據Salesforce稱,人工智能代理的使用率預計將大幅增長 327%,預計生產率將提升高達 30%。對于專業人士來說,這不僅僅是一項競爭優勢,而是一項基本期望。就像我們今天被期望知道如何使用電子郵件或電子表格一樣,熟練地管理和與人工智能代理協同工作將成為標準。

對于用戶體驗設計師來說,這意味著不僅要創建用戶流程,還要創建代理框架。我們需要塑造代理之間的溝通方式,如何向用戶呈現決策,以及如何在每次交互中維護信任、情境和界限。

這挑戰我們設計出關系型而非交易型的體驗。我們如何與數字實體建立信任?優秀的“代理人格”是什么樣的?我們如何在不讓用戶感到不知所措的情況下賦予他們控制權?

正如經濟學家理查德·鮑德溫所說:“人工智能不會搶走你的工作——但懂得如何運用人工智能的人會。” 這正是設計師必須蓬勃發展的地方:打造能夠構建、協作和加速工作流程的智能體。人類的優勢就在于你。

無界面的未來

屏幕或許會消失,但設計將永存。正如Muhammad Zeeshan Asghar在LinkedIn 的這篇文章 中所強調的那樣,未來十年的用戶體驗可能更多地取決于我們的感受和感知,而非我們點擊和滾動的內容。從神經接口到環境計算,交互將越來越多地通過空間、感覺和微妙的情境感知線索來促成。

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語音、VR、AR 和感官交互等多模式媒介的圖示
圖片來源:Toptal | 多模態現實

這種轉變挑戰著設計師超越可見表面的思維。我們需要成為無形的編舞者——設計出無需依賴屏幕、按鈕或點擊即可直觀體驗的反饋回路。未來的用戶體驗層可能存在于我們的環境、可穿戴設備或神經信號中——但它仍然需要意圖、清晰度和人性化的觸覺。

設計師作為道德的協調者

隨著自動化逐漸取代人工,設計師的角色將變得越來越具有戰略意義。我們不僅要塑造用戶旅程,還要塑造其背后的道德架構。我們的工作將決定人工智能的功能、服務對象以及界限的劃分。

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這是一幅非常詳細的數字插圖,描繪了一位人類指揮家在未來派玻璃圓頂音樂廳內指揮一支人工智能機器人管弦樂隊的場景。
作者使用 ChatGPT 制作

正如Design Bootcamp 的這篇文章所概述的那樣,人工智能時代的道德用戶體驗設計不僅僅是為了防止傷害,它還關乎預測意外后果、為極端情況進行設計,并將人類價值觀融入可擴展的算法中。僅僅問“我們能做到嗎?”已經不夠了,更重要的問題是:“我們應該做嗎?”

這需要與數據科學家、倫理學家和產品負責人進行更深入的合作。這要求人工智能決策的透明度,以及決策影響對象的公平性。隨著人工智能變得越來越自主,設計師必須在每一次體驗中維護用戶的信任、自主權和尊嚴。

道德設計不會只是一張幻燈片,而將成為基礎。

未來不會由那些僅僅適應人工智能的人所引領,而是由那些帶著意圖、責任感和人性引導人工智能的人所引領。

OpenAI 收購 io:用戶體驗的范式轉變

OpenAI 以 65 億美元收購了由前蘋果首席設計師 Jony Ive 創立的 AI 硬件初創公司 io ,這是一個里程碑式的舉措。此次收購標志著 OpenAI 戰略性地進軍消費硬件市場,旨在開發超越傳統屏幕和界面的 AI 原生設備。

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OpenAI 首席執行官 Sam Altman 和蘋果前首席設計官 Jony Ive 的肖像。
圖片來源:OpenAI—Sam & Jony 介紹 io

OpenAI 與艾維的設計公司 LoveFrom 的合作,旨在重新定義用戶與科技的互動。通過將先進的人工智能功能與標志性的工業設計相結合,此次合作旨在打造能夠感知情境、融入環境并無縫融入用戶生活的設備。

這一舉措凸顯了用戶體驗的轉變,這種轉變不僅注重用戶友好,更注重以用戶為中心——強調同理心、符合倫理道德的設計以及幾乎無形的實用性。據《紐約郵報》報道,這筆交易暗示了一種全新的交互設計類型:屏幕可選、多模式,并且由意圖而非輸入決定。

對于用戶體驗專業人士來說,這一發展預示著更廣泛的轉變:我們不僅僅是在設計軟件;我們是在設計智能的、具身化的體驗。這需要一套融合行為科學、交互設計和系統思維的混合技能,而這在以前是前所未有的。

用戶體驗 (UX) 正在進入一個新時代——它不再由工具定義,而是由各種張力定義。速度與深度、自動化與意圖、力量與同理心之間的張力。設計的下一個前沿并非控制,而是對話。對話關乎人與機器、意圖與結果、可能性與原則之間的張力。

我對設計師的建議是:每天學習新知識,在瞬息萬變的技術和體驗設計領域保持適應力。成為早期采用者,擁抱實驗。努力成為“超級IC”(Super IC),這個稱號由Meta 產品設計總監Garron Engstrom創造——在代理設計時代,他們能夠將商業目標、領導力、新興技術、產品和以人為本的思維融為一體。

我們所有人面臨的問題不僅僅是“我們能設計什么?”而是:

“我們的設計面向什么樣的世界?”

參考

UX 趨勢 2025 報告 — UX Collective:https://trends.uxdesign.cc/

2024 年頂級 UX 設計趨勢——UX 設計學院:https://www.uxdesigninstitute.com/blog/the-top-ux-design-trends-in-2024

Vibe 編碼綜合指南 — Madhukar Kumar:https://madhukarkumar.medium.com/a-comprehensive-guide-to-vibe-coding-tools-2bd35e2d7b4f

人工智能重置:裁員與工作新現實 — 福布斯: https: //www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/02/12/ai-reset-layoffs-rto-and-the-new-realities-of-work/

n8n.io — AI 工作流代理的實際應用 (YouTube):https://www.youtube.com/watch?v =EH5jx5qPabU

Google I/O 2025 大會上宣布的所有內容 —《連線》雜志:https://www.wired.com/story/everything-google-announced-at-io-2025

Google I/O 2025:重大公告 — The Verge:https ://www.theverge.com/news/669408/google-io-2025-biggest-announcements-ai-gemini

UI/UX 和 AI 可訪問性的未來 - LinkedIn(Asghar Jafri):https://www.linkedin.com/pulse/future-uiux-how-ai-accessibility-shape-next-decade-asghar-8epkf/

UX 的 Agentic 時代 — UX Collective:https://uxdesign.cc/the-agentic-era-of-ux-4b58634e410b

在人工智能時代探索用戶體驗設計的道德格局——設計訓練營:https://medium.com/design-bootcamp/navigating-the-ethical-landscape-of-ux-design-in-the-age-of-ai-25c12ad3ed6d

用戶體驗與人工智能:設計未來 — Qubika:https ://qubika.com/blog/ux-ai-designing-the-future

OpenAI 收購 io —《金融時報》:https://www.ft.com/content/8ac40343-2fd1-4035-9664-47c77017d0d3

OpenAI + Jony Ive 合作 — OpenAI: https: //openai.com/sam-and-jony

OpenAI/io 收購——紐約郵報:https ://nypost.com/2025/05/21/business/ex-apple-exec-jony-ive-joins-openai-in-6-5-billion-deal-for-ai-devices-startup/

Agentic AI 對勞動力的影響 - Salesforce:https://www.salesforce.com/news/stories/agentic-ai-impact-on-workforce-research/

 
 

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史蒂夫·喬布斯最重要的用戶體驗規則(大多數設計師都忽略了)

杰睿

讓我們先來看一個驚人的數據:根據尼爾森諾曼集團的一項研究,用戶在不到10秒的時間內就會決定是否停留在網頁上。沒錯,就是10秒。你花了幾個小時(甚至幾天)來完善這個設計?用戶只是在眨眼間就做出了快速判斷。然而,大多數設計師卻忽略了一個改變游戲規則的原則——史蒂夫·喬布斯正是基于這個原則創立了蘋果。

這可不是些空洞的激勵話語。這條規則看似簡單,卻被大多數人低估了。

規則?簡單比看上去的要難。

喬布斯說得最好:“簡單比復雜更難。你必須努力理清思路,才能讓事情變得簡單。但最終這一切都是值得的,因為一旦你做到了,你就能移山倒海。”

你知道嗎?他說得對。想想看——有多少次你為了“增加一個功能會更容易”而在用戶界面里塞滿額外的按鈕?或者為了給利益相關者留下深刻印象而展示一個過于詳細的線框圖?(我經歷過,也做過。)但這種做法呢?這與蘋果產品令人上癮的本質背道而馳。

那么,讓我們來分析一下。

為什么大多數設計師忽略了這條規則

問題在于:我們都在忙于各種優先級的權衡。用戶想要同時擁有所有功能(“為什么這個應用不能同時煮咖啡?”)。產品經理總是問:“我們能不能在這里再加五個標簽?” 而截止日期則會讓你懷疑時間是否真的存在。

事實上,簡單并不浮夸。它不會在設計評審中贏得一片喝彩。但是——這是一個很大的“但是”——它什么能取得成果。因為簡潔不僅僅關乎視覺效果。它在于減少摩擦,讓選擇變得輕松。它在于在用戶意識到問題存在之前就解決問題。

想要證據?看看初代 iPod。一個滾輪,一個按鈕。革命性的。

一個令人謙卑的個人故事

好吧,坦白說。幾年前,我為一款 SaaS 應用設計了這個儀表盤。當時我興奮不已。我把所有你能想到的指標都加進去了。頁面瀏覽量、參與度、轉化漏斗、用戶熱圖——應有盡有。這簡直就是一場數據自助餐(至少我是這樣認為的)。但當我們上線的時候,你猜發生了什么?

一片空白。用戶不知所措。沒人知道該點擊哪里。

確實少更多的

如何擁抱簡單(而不失去理智)

這就是關鍵所在。如何才能把這個原則應用到自己的工作中,又不至于費盡心思呢?(說實話,簡化比想象中難得多。)

  1. 嚴格確定優先順序:問問自己,“一件事“這難道不是用戶絕對需要的東西嗎?”如果它不是任務關鍵型的,那么它很可能就是混亂的。
  2. 使用“奶奶測試”:你那不懂技術的奶奶能不用說明書就能用上你的設計嗎?如果不行,那就重新開始吧。
  3. 多說“不”:這一點很難,但喬布斯本人就是這方面的高手。他曾經放棄蘋果的一系列產品,專注于Mac、iPod和iPhone。說“不”并非失敗,而是專注。
  4. 瘋狂測試簡潔并非僅僅源于直覺。讓真實用戶測試你的設計。觀察他們遇到的問題。修復它,然后重復。

簡單帶來的情感回報

關鍵在于:簡單不僅僅是好的設計,更是情感化的設計。

當用戶覺得你的產品“很好用”時,他們會心懷感激。他們會記住這種體驗,會推薦給朋友,還會再次購買。喬布斯比任何人都更了解這一點。蘋果的成功并非建立在“最多的功能”上,而是建立在最佳體驗上。而最佳體驗總是簡潔易用。

你的挑戰

所以,我向你提出一個挑戰:下次你設計東西的時候,停下來。問問自己:“喬布斯會怎么做?”然后……精簡。改進。打磨。因為簡單不僅僅是一個原則,而是一種超能力。

現在,去創造一些精彩的東西吧!嘿,如果你也有自己的簡約故事(或者對喬布斯規則的精彩解讀),歡迎在評論區留言。讓我們繼續討論。

從零到上線:小程序開發全流程指南(含界面設計要點)

杰睿

小程序已經不是什么新鮮事物了,從微信到支付寶,從抖音到百度,幾乎每個主流平臺都有自己的小程序生態。對企業來說,它是低門檻觸達用戶的工具;對個人開發者來說,它是快速試水產品想法的方式。

如果你從沒做過小程序,不知道從哪下手,這篇文章會幫你理一遍全流程,并從界面設計的角度給出一些實用建議,讓你從“想做”到“上線”不再迷茫。


1.明確目標與平臺選擇

小程序不是只有微信這一種,常見的平臺有:

微信小程序:用戶量大,生態完善,適合大多數應用場景。

支付寶小程序:金融、生活繳費、電商支付等場景強。

抖音小程序:適合內容帶貨、短視頻場景導流。

百度小程序:搜索入口強,適合工具型和信息型應用。

建議:先想清楚你的目標用戶在哪個平臺活躍,再決定優先開發哪個平臺的小程序。


2.注冊與認證

不同平臺的小程序都需要先注冊賬號:

注冊開發者賬號(企業、個體工商戶、個人都可以,功能權限會不同)。

進行實名認證(企業通常需要營業執照,個人只需身份證)。

獲取 AppID(這是你的程序唯一標識)。


3.準備開發環境

以微信小程序為例,開發環境配置步驟:

下載微信開發者工具(Windows/Mac 都有)。

選擇語言框架

  1. 原生開發(WXML + WXSS + JS)
  1. 第三方框架(Taro、Uni-app、WePY 等,支持多端同時發布)

使用 AppID 創建項目(測試階段可用“體驗版”AppID)。


 

4. 設計與原型:從交互到視覺的橋梁

小程序雖然運行在移動端,但它并不是傳統的 APP。它的頁面切換、加載速度、交互邏輯都有一些特殊限制,所以 UI 設計需要有針對性。

設計要點

界面結構簡潔 小程序的核心優勢是“輕量”,用戶希望在 13 步內完成操作。UI 結構建議保持 23 層深度,不要做復雜的菜單樹。

尺寸與單位

  1. 設計稿一般用 750px 寬(對應 rpx 單位,自適應不同屏幕)
  1. 可觸控區域最小建議 88rpx × 88rpx,避免手指誤觸。

一致性

  1. 按鈕樣式、色彩體系、字體大小在全局保持一致。
  1. 使用平臺提供的 UI 規范(微信有 WeUI),減少開發適配成本。

首屏體驗

  1. 保證 2 秒內展示核心內容。
  1. 可以用骨架屏或漸進加載提升感知速度。

適配多端主題 微信等平臺支持暗色模式,設計時要考慮淺色/深色的對比度。


5.核心開發步驟

小程序基本文件結構:

.json:頁面配置(導航欄顏色、標題、是否下拉刷新等)

.wxml:結構(類似 HTML)

.wxss:樣式(類似 CSS)

.js:邏輯與交互處理

開發流程:

搭建項目結構

編寫頁面模板與樣式

綁定數據與事件(MVVM 思路)

調試 API(如登錄、支付、獲取位置等)

進行真機預覽


6.接口與數據

小程序常用的數據來源:

平臺 API(如微信支付、用戶信息、位置等)

自有后端接口(需要部署在可訪問的服務器上,支持 HTTPS)

第三方服務(如云開發、BaaS 平臺)

如果不想自己搭服務器,可以用 微信云開發,直接在平臺提供的云函數、云數據庫上寫邏輯。


7. 測試與優化:別忽視視覺細節

除了性能測試,還要做 UI 視覺與交互測試

檢查不同機型下字體是否過小或溢出。

確認交互反饋(點擊高亮、按鈕狀態變化)是否及時。

檢查色彩對比度,確保在戶外光線下依然清晰可讀。


8.提交審核與上線

流程:

上傳代碼到平臺

填寫版本信息與更新說明

提交審核(不同平臺審核時間不同,一般 1~3 天)

審核通過后可發布上線

上線后,記得持續關注數據(訪問量、留存率、轉化率),不斷迭代優化。

 

做小程序并不一定要是程序員,很多第三方平臺和低代碼工具(如 uni-app、Taro、HBuilderX、即速應用)也能幫助你快速上線。但理解基礎流程和開發邏輯,可以讓你在產品迭代中更高效、更有掌控感。

 

蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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大數據可視化界面設計B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計圖標定制、用戶體驗設計交互設計、UI咨詢高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

實用儀表盤:2025 年初創企業分步指南

杰睿

明暗模式下的儀表板用戶界面元素

我們的團隊為各種各樣的企業構建了儀表板,并且在此過程中獲得了一些關鍵見解。

如果您正在考慮創建儀表板,這里有一些建議可能會幫助您節省時間、金錢和理智。

如果你想要一個堅固的儀表盤,就要像對待飛機駕駛艙一樣認真對待它的設計。在商務中——就像在飛行中一樣——你需要清楚地了解你的方向和表現,以免為時已晚而無法及時糾正航向。

真正實用的儀表板始終是協作的成果。它匯聚了目標、數據、人員和邏輯。而它的最佳構建者,正是一支精通所有四要素(分析師、設計師和開發人員)的團隊,他們能夠理解您的業務語言。

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級聯:淺色模式下的 UI 元素

模板和人工智能工具在某些方面確實能提供幫助,但它們無法感知你的背景,也無法洞察所有細微之處。如果使用不當,它們可能會把原本有用的工具變成有害的工具。你可能會追蹤錯誤的事物,做出錯誤的判斷。

因此,如果您的儀表板用于實際業務(而不僅僅是娛樂),請引入能夠連接業務目標、數據和視覺語言的專家。

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健身應用程序的管理分析儀表板

步驟 1. 設定精確目標

確定正確的目標和問題是成功的一半。另一半是選擇能夠回答這些問題的可視化效果。

首先為您自己、開發人員和設計師組織需求收集流程。使用您喜歡的任何工具(MiroTrello、FigJam、Google Sheets、NotionClickUp、Google Forms)。

創建看板、卡片或列表;每個看板、卡片或列表都應包含您在交接任務前必須回答的問題。這些問題的答案將幫助您避免儀表盤的最大缺陷:雜亂的用戶界面、毫無意義的指標以及未使用的數據。

儀表板應該適用于業務,而不僅僅是看起來漂亮。

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基于人工智能的NexusX去中心化交易平臺的分析儀表板

第 2 步:組建一支負責任的團隊

決定誰擁有儀表板、誰構建它以及誰將使用它。

不要試圖制作一個“適合所有人”的儀表板。

人人適用的工具通常對任何人都沒有幫助。

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智能金融平臺的儀表板設計

步驟 3. 定義用例和用戶

明確業務任務,并繪制用戶畫像。問自己三個問題:

  • 儀表板將解決哪些問題?
    (例如,跟蹤收入增長、聚焦渠道瓶頸、監控客戶流失)
  • 誰根據這些數據做決策?
    創始人、營銷人員還是產品經理?
  • 每個人每天需要看到什么?
    想想一個“晨間儀式”——他們必須在30秒內掌握什么?

這不僅僅與角色有關;習慣和便利也很重要。

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Monex — 智能分析儀表板

步驟 4. 確定關鍵指標

選擇3-5 個真正能推動業務發展的指標。按從頂層到底層的順序排列它們。糟糕的儀表盤會顯示所有內容,造成掌控全局的錯覺。

指標越少但越有意義。

例子:

  • SaaS:活躍用戶、CAC、LTV、流失率;
  • 營銷:點擊到引導轉化率、客戶獲取成本、ROMI;
  • 財務:營業利潤、平均訂單價值、預測現金流。
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級聯:黑暗模式下的 UI 元素

步驟 5. 準備數據

沒有好的數據,就沒有好的儀表盤。問:

  • 數據存儲在哪里?
  • 它的完整性和時效性如何?
  • 它將如何刷新?
  • 數據質量歸誰所有?

無需手動輸入。自動化讓儀表板保持活躍。

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HR 儀表盤 UI — 清晰的指標,以人為本的設計

步驟 6. 繪制粗略布局

任何東西都可以——從餐巾紙上的草圖到 Figma 的線框圖。仔細思考:

  • 哪些塊屬于“頂部”?
  • 視覺焦點在哪里?
  • 什么應該首先跳出來?

丑陋也沒關系——重點是測試結構和想法。

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插圖來自 Lukatsky 的博客

步驟 7. 獲取用戶反饋

把原型展示給真實用戶。不要問:“它漂亮嗎?” 而是問:

  • 是不是一眼就看明白了?
  • 它是否有足夠的信息來做出決策?
  • 感覺缺少了什么或者多了什么?

在草稿期間聽到“我不明白”比在發布后聽到要好。

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Monex——智能金融小工具

步驟 8:為設計師撰寫一份詳盡的簡介

設計師不會讀心術。如果你不說重點,他們就會替你做決定。包括:

  • 哪些指標適用于何處以及如何適用?
  • 阻止優先級(最重要的);
  • 移動與大屏幕行為;
  • 顏色強調、警報、數字格式。
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FinGuard——更智能的財務管理儀表板

第 9 步:找到合適的建筑商

我們很想說“雇傭我們”,但這是你的事業和愿景。在 Dribbble、Behance 甚至 LinkedIn 上查看作品集——人才無處不在。

評判前景:

  • 商業理解

漂亮的圖表并不比了解它們存在的原因更重要。

  • 界面體驗

儀表板不是登錄頁面;可用性是第一位的。

  • 清晰的溝通

如果他們的流程現在聽起來很模糊,那么以后就不會變得清晰。

  • 簡化能力

真正的技巧是讓復雜變得簡單。

  • 克制感

作品集可以幫助您評估設計師的風格、潮流感、是否適合您的業務類型以及整體技能和獨創性。

最重要的是,選擇一支能夠深入實現你的目標的團隊。

這就是真正的“哇”的由來。

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Minot——人工智能驅動的任務管理平臺

第十步:啟動。觀察。改進。

儀表盤是一個動態系統,而非一次性的落地頁。發布后,請關注:

  • 人們多久打開一次它?
  • 會議中是否體現了指標;
  • 什么讓用戶犯了錯誤,或者他們接下來會請求什么。

沒有哪個儀表板是第一天就完美的。不斷迭代——改進終將帶來回報。

結論

優秀的儀表盤不僅僅是一堆圖表。它能夠塑造團隊的思維。它能夠引導注意力、培養習慣、加快決策速度,并節省時間,而不是浪費時間。

當出現以下情況時,您的儀表板將變得無價:

  • 其目的非常明確;
  • 每個角色都有自己的衡量標準;
  • 噪音最小,意義最大;
  • 您可以快速深入研究;
  • 該團隊確實使用了它。

如果這就是您想要的儀表板類型,我們希望這可以幫助您入門。

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Minot——人工智能驅動的任務管理平臺

另外,以下是創建業務儀表板時可能有用的AI 工具列表:

  1. 聚合物搜索
  2. Zoho Analytics
  3. Tableau
  4. 多莫
  5. Sisense
  6. 思想點
  7. Looker工作室
  8. Klipfolio

 

蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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大數據可視化界面設計、B端界面設計桌面端界面設計、APP界面設計圖標定制、用戶體驗設計、交互設計UI咨詢、高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

設計師應該從 Gmail 收件箱中學習的 5 個智能 UI 經驗

杰睿

當我們談論優秀的產品設計時,我們常常會被 Dribbble 上那些炫酷的新事物、設計趨勢、微交互和概念圖所吸引。但關鍵在于:一些最好的經驗教訓來自于每天被數百萬人使用的真實產品。

Gmail 的移動收件箱就是其中之一。

它并不浮夸,也不刻意贏得設計獎項。但它抓住了基本要素——清晰的視覺效果、高效的交互以及以用戶為先的決策,讓電子郵件收發變得輕松便捷。無論你是設計師、創始人還是產品人員,研究 Gmail 如何處理收件箱都能讓你受益匪淺。

讓我們來分析一下。

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1. 從主頁預覽附件

Gmail 不會強迫你打開郵件查看對方發送的文件。如果有附件,它會立即顯示在收件箱預覽中,方便你即時查看和點擊。

重要性:在移動設備上,每一次點擊都至關重要。為用戶提供訪問重要內容的快捷方式,可以節省時間并減少用戶挫敗感。這小小的改進,卻帶來了巨大的可用性提升。

要點:思考用戶最想從列表視圖中的項目中獲得什么,并將其直接呈現。不要埋沒好東西。

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2. 清晰區分已讀和未讀

這是最簡潔、精妙且有效的用戶體驗示例之一:Gmail 會用加粗的主題行和更高的對比度來顯示未讀郵件。就是這樣。沒有彩色圓點,沒有圖標。只是巧妙地運用了字體排印。

工作原理:它可以立即掃描。你甚至不需要思考就能看到未讀郵件。

設計洞察:視覺重量 > 視覺混亂。如果簡單的對比度和字體樣式就能達到效果,就不要添加新元素。

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3. 自動整理收件箱標簽

主要功能、社交功能、推廣功能。Gmail 會將您收到的大量郵件自動分類,方便您管理。這不僅自動化,還能幫您減輕壓力。

為什么這樣做很明智:收件箱超載是真實存在的。Gmail 通過無需用戶輸入即可對內容進行分類,為用戶提供了喘息的空間,并幫助他們確定優先級。

產品團隊的經驗:不要只展示內容,還要精心策劃。智能默認設置和自動化可以減少決策疲勞。

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4. 內聯關鍵信息提取

以截圖中的 Under Armour 郵件為例。Gmail 會提取預計送達日期,并直接顯示在收件箱預覽中。無需點擊、滾動或搜索。

巧妙之處:它甚至在用戶打開郵件之前就解答了他們的疑問。這才是效率,這才是信任。

學習要點:如果你的產品能夠檢測日期、狀態、摘要等關鍵信息,就不要隱藏它。把它拿出來,在最有用的地方展示。

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5. 簡潔且內容豐富的層次結構

Gmail 的收件箱界面功能豐富:頭像、發件人、主題、時間戳、預覽、標簽、圖標。但絲毫不會讓人感覺雜亂。

怎么做到的?巧妙地使用間距、字體大小、對齊方式和填充,創造出賞心悅目的視覺節奏。

設計要點:你可以展示大量內容,但又不會讓人感到不知所措。關鍵在于層次和空間的留白。

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從現實世界的用戶界面中學習,而不僅僅是概念

這個 Gmail 細分只是UXSnaps上的眾多專題之一——UXSnaps 是一個免費網站,可以對成功產品背后的 UI 模式進行逆向工程。

每一個細分都直接取材于真實的產品屏幕,并附有快速實用的課程,助您輕松應用。沒有專業術語,沒有空談,只有敏銳的洞察力。

如果您真的想提高自己的設計技能,那就從這里開始吧。

 

蘭亭妙微(www.skdbbs.com )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大數據可視化界面設計、B端界面設計桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

AI輔助設計 | 我如何使用人工智能來簡化人物角色和旅程地圖的創建

杰睿

雖然人工智能能夠增強我們的工作,但它無法取代從實際用戶體驗研究和分析中獲得的重要見解。

人工智能是一種幫助我們更高效地完成工作的工具;它不會取代我們。

憑借 20 多年的用戶體驗研究經驗,我最初對將人工智能融入研究實踐持懷疑態度。然而,我發現諸如 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft CoPilot、Claude.ai 等生成式人工智能 (GenAI) 工具非常有用。它們不僅能協助分析數據以發現洞察,還能將這些洞察轉化為有效的可交付成果,例如用戶體驗人物角色和旅程地圖。

一張模因圖片上寫著:“阻止人工智能搶走你的工作的唯一方法就是讓它更好地完成你的工作。”

編寫 AI 提示來創建用戶體驗人物角色和旅程地圖的方法有很多。只需在 Google 上搜索“如何使用 AI 創建用戶體驗人物角色?”,你就能找到大量資源(其中一些我曾經使用過,并在文末引用過)。既然已經有很多資源了,我為什么還要寫這篇文章呢?經過一年的研究和實驗,嘗試了多種變體,我發現了一種成功的方法:混合使用各種提示,并賦予它們獨特的細微差別,而這些細微差別似乎在我讀過的任何文獻中都沒有涉及。因此,我想分享我的發現,希望它們也能幫助其他用戶體驗研究人員。隨著我們領域的不斷發展,分享我們的發現并促進合作對于充分釋放 AI 在用戶體驗中的潛力至關重要。因此,如果您嘗試過這些提示中的任何一個或其他方法并取得了良好的效果,我誠邀您在評論區分享您的經驗。

人物角色

UX 角色的插圖。
由作者通過 Canva.com 創建

用戶體驗人物角色主要分為兩類:基于實際用戶研究的人物角色和基于假設的人物角色。無論您創建的是基于數據的人物角色,還是基于假設的人物角色(又稱“原型人物角色”、“臨時人物角色”、“一致性人物角色”等),GenAI 都能提供巨大幫助。

??關于原型用戶畫像的補充說明:根據我的經驗,產品團隊以外的許多人并不理解用戶畫像和原型用戶畫像之間的區別。因此,在創建原型用戶畫像時,我更喜歡使用“基于假設的用戶畫像”這個術語,這樣就能清楚地看出,仍然需要進行研究。沒有什么比展示一個原型用戶畫像,而利益相關者卻認為他們已經勾選了“用戶畫像框”,可以不進行實際用戶研究就繼續前進更糟糕的了!

如果您有興趣了解有關如何創建原型人物角色的更多信息,我強烈建議您查看 Tamara Adlin 關于對齊人物角色的出色作品。

即使用戶畫像是基于用戶研究構建的,提煉出的信息也會以虛構的方式呈現,同時仍然能夠準確地描述產品的普通用戶。無論是姓名、背景故事、標語等等,這些虛構的元素都能賦予用戶畫像生命力,使其真實可信、令人難忘,同時增強其與受眾的共鳴。我不知道你的情況如何,但我總是在創作這些虛構的用戶畫像時遇到困難,而這正是 GenAI 給予我最多幫助的地方。

經過研究和分析后,我知道了哪些數據應該包含在用戶畫像中,以及如何對其進行細分,但我苦苦掙扎于如何以最佳方式傳達這些數據。有些人可能認為這是用戶畫像創作的樂趣所在,但就我個人而言,我可能要花上幾個小時才能想出合適的標語。我是個數據迷,熱愛定性分析,但我并不認為自己是最有創造力的作家,而創造力有時能讓用戶畫像真正有意義。這并不是說我無法獨自完成,而是我比擁有這種天賦的人花費的時間要長得多。人工智能來了!

最近,我一直在嘗試使用 HeyMarvin、ChatGPT Team 和其他 GenAI 工具來幫助我填補創作人物角色時常常遇到的創意寫作空白。要以這種方式使用 AI,我發現最有效的方法是先自己完成最繁重的工作。

步驟 1:收集所有研究數據和見解

如果你做過用戶研究,請收集所有訪談記錄和/或研究報告。如果你正在構建原型用戶畫像,最好有大量二手研究文件可供分析(例如品牌戰略和行業報告、年度報告、之前的研究報告——例如調查結果、市場研究報告、客戶服務報告等),或者一些能夠記錄團隊對目標受眾假設的文件。

第 2 步:確定你的角色部分和行為提示

沒有兩個人物角色是完全相同的。選擇符合你研究需求的人物角色部分至關重要。正如史蒂夫·穆德 (Steve Mulder) 在其著作《用戶永遠是對的》中所述,人物角色的每個元素都應該有其目的,這意味著它應該幫助團隊更好地理解和體諒該用戶群體。始終確保背景與你的產品或服務環境相關。包含過多與人物角色如何使用產品或其功能無關的個人背景信息毫無意義。

如果您想了解更多有關決定包含哪些信息的信息,請觀看我的免費 1 小時課程“如何創建和使用 UX 角色”。

步驟 3:將文檔上傳到 GenAI 工具(即您的數據集)

不同的工具允許您上傳不同的文件格式。目前,您可以在 ChatGPT Plus 或 Team 中上傳 PDF、TXT、JPEG、PNG、DOCX、CSV 和 XLS 文件格式。

數據隱私:您上傳到 ChatGPT Plus 的任何文件“都會無限期地保留在服務中,OpenAI 也可能使用這些文件來訓練其模型,因此最好不要上傳包含任何重要個人信息的文件……”。如果您需要更安全的選項,例如不使用聊天記錄進行訓練且數據已加密,則需要使用 ChatGPT Team 帳戶或投資安全的用戶體驗研究分析工具,例如 HeyMarvin 或 Dovetail。我還想指出,ChatGPT Team 目前存在一個安全問題,即無法限制團隊成員邀請新成員加入工作區,因此您必須定期檢查工作區的“成員”頁面。ChatGPT Enterprise 沒有此安全漏洞。在將任何 GenAI 工具用于處理客戶和/或公司數據之前,請咨詢您的 IT 團隊,以確保您遵守他們的數據安全規定。

步驟4:提供AI提示

您可以調整下面的提示以滿足您的個人需求……

AI 提示:

[公司] 正在重新設計其 [產品],以便更好地與目標
受眾溝通。[產品] 的主要受眾是 [X]。根據
營銷團隊的定義,目標受眾被定義為 [簡短定義]。
主要受眾使用 [產品] 來實現 [用戶目標]。

根據提供的定義
以及所附的背景材料和研究記錄,為 [主要受眾] 撰寫一個用戶畫像。該用戶畫像
需要包含以下部分:價值觀、動機、親和力
(即擁有相似目標受眾和
共同興趣或價值觀的品牌或組織)、目標、挑戰、需求、人口統計、
行為以及與公司(線上和線下)的首選接觸點。

步驟 5:審查并完善結果

如果您發現第一個回復不夠深入,或者您希望它包含具體信息,您可以要求 GenAI 通過多種方式對其進行完善。對于用戶畫像,我喜歡提供行為提示。例如,您可以使用下面的提示要求 GenAI 重寫用戶畫像的某些部分。順便說一句,這些提示與我在跨職能團隊主持用戶畫像研討會以開發原型用戶畫像時使用的提示相同……

AI 后續提示: 

使用以下行為提示重新編寫
此角色的“動機”和“親和力”部分:

動機

1. 個人目標:
a. 你的人物角色的短期和長期個人目標是什么?
b. 是什么促使你的人物角色實現這些目標?

2. 職業抱負:
a. 你的人物角色的職業抱負和野心是什么?
b. 是什么驅使你的人物角色在職業生涯中取得成功?

3. 激勵和獎勵:
a. 什么類型的激勵或獎勵對你的
人物角色最有吸引力(例如






































這個后續提示應該會產生更豐富的結果。您可以選擇在初始 GenAI 提示中提供行為提示,但我注意到,如果我逐步提供數據并進行迭代改進,結果會更好。在一個提示中提出太多要求會使模型混亂?!?/span>面向用戶體驗設計師和產品經理的 AI 助手》一書的作者 Patrick Neeman建議在提示中加入用戶研究問題,以“確保其準確反映真實用戶”。他建議在提示中添加“生成能夠驗證此用戶角色是否正確的用戶研究問題”。

使用大型語言模型 (LLM) 根據行為模式、偏好、人口統計數據等將用戶群劃分為不同的角色,非常有幫助。然而,務必記住,如果用于訓練模型的數據中存在偏見,你可能會無意中延續甚至放大偏見。

關于準確性:請記住,所有 GenAI 工具都可能存在錯誤,并可能提供錯誤的答案。最終,您必須盡職盡責,確保所提供的信息準確反映您收集的數據。如果您使用的數據集包含歷史偏差或不平衡(例如,在性別、種族或社會經濟地位方面),則模型的輸出很可能會反映這些偏差。

提示:正如 Bill Bulman 在他的文章《利用 AI 增強研究構建人物角色(分步指南)》中提到的,你也可以編寫一個提示,為你的人物角色獲取“日常生活敘述”。Bill 提供了一個示例提示:“請以以下用戶訪談數據為基準,為我提供一個人物角色的日常生活敘述。”使用以下用戶訪談數據作為基準,為我提供人物日常生活的故事。”

無論是基于數據還是基于假設,創建用戶體驗人物角色都是一個細致入微的過程,GenAI 的支持將使其受益匪淺。這些工具可以幫助我們打造復雜的細節,使人物角色更具關聯性和價值,尤其對于那些不擅長創意寫作的人來說更是如此。通過細致地收集和分析用戶數據,定義真正反映用戶需求的人物角色元素,并策略性地運用人工智能來增強人物角色創建的創造性,我們可以開發出更精準、更引人入勝的用戶角色。

旅程地圖

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免費旅程地圖模板圖片來自 nulivo.com。

您將遵循創建角色中概述的相同步驟來創建旅程地圖,但與步驟 2 和步驟 4 有一些明顯的差異。

第二步是確定你的旅程地圖元素。你需要花費大量時間來定義旅程的各個階段以及每個階段想要呈現的用戶數據(例如,行動、想法、待辦事項等)。我認為 GenAI 不應該承擔這項繁重的工作。相反,你應該將其與數據集(即你在步驟 3 中上傳的文檔以及最終確定的人物模型)一起包含在你的 AI 提示中。

對于步驟 4(AI 提示),我喜歡使用詳細說明的提示:

  1. 誰在旅途中(即你的角色)
  2. 他們正在進行什么旅程
  3. 旅程的各個階段
  4. 我們希望在每個階段包含的信息(例如行動、想法、待辦事項等)
AI 提示(通用示例):

為 [x] 角色撰寫旅程地圖。該地圖應重點關注
[x] 的旅程。階段如下:1) [x]、2) [x]、3) [x]、4) [x] 和 5) [x]。

請針對每個階段提供:
1) 待完成任務(例如,目標 - 客戶想要實現什么?)
2) 行動(客戶會做什么?他們尋找哪些信息?
他們的背景是什么?)
3) 挫折/挑戰(客戶想要實現或
避免什么?) 4) 線上接觸點(他們 與
[x] 服務的哪些線上部分互動?) 5) 線下接觸點(他們與服務的哪些線下部分互動 ?)6) 關鍵時刻(客戶互動可能會對 品牌、產品或服務產生正面或負面的印象,從而影響他們的 購買決策。)





例如,如果我正在創建通過移動應用程序訂購食物的旅程地圖,我的提示可能看起來像......

AI PROMPT(以使用手機應用訂餐為例):

使用提供的數據集(包含詳細的人物角色、用戶
研究報告、調查結果、市場調研報告和客服互動),為一款外賣手機應用
創建全面的用戶體驗旅程地圖。該地圖的人物角色是“Chris”,一位忙碌的軟件開發人員,喜歡各種美食。旅程地圖應整合來自每個階段和各個維度的數據集數據驅動洞察,以準確呈現 Chris 的體驗。階段:1. 認知:Chris 如何通過廣告、社交媒體或 好友發現這款應用。2 . 考慮:Chris 評估應用的功能、優勢和用戶 評論。3 . 注冊/入門:Chris 下載、注冊并 學習使用應用的步驟。4 . 探索:Chris 瀏覽各種餐廳選項和 菜單。5 . 決策:Chris 選擇餐廳和餐點的那一刻,包括 任何定制。6 . 交易:完成訂單并填寫付款和外賣詳情。7. 履行:監控訂單進度并接收更新 直至送達。8 . 送達后:收到訂單后的操作,包括用餐、 解決問題和評價。對于每個階段,請提供:* 操作:詳細說明 Chris 在每個階段在應用程序內采取的每個操作。* 想法:捕捉 Chris 在每個階段中的想法 。* 情緒:描述 Chris 在旅程關鍵點的情緒狀態 。* 接觸點:確定 Chris 與應用程序和任何其他 服務元素交互的位置。* 挫折:記錄 Chris 遇到的任何具體挫折或挑戰。* 待辦事項 (JTBD):概述 Chris 在每個階段想要滿足的基本需求或任務。確保旅程地圖在視覺上結構化并區分這些方面,提供用戶體驗的整體視圖。






































在審查您的結果時,如果旅程圖不能準確反映您的數據集,GenAI 可能會做出假設!

LLM 非常擅長預測分析和預測用戶行為,當他們進行猜測時,除非你特別指示他們這樣做,否則不會在結果中指出。

因此,我更愿意完善提示,以了解研究中的差距在哪里……

AI 精煉提示(清晰標記假設的示例):使用提供的數據集(包含用戶研究報告、調查結果和客戶反饋)

為外賣應用創建更新的用戶體驗旅程圖。如果數據集不完整或缺少全面理解用戶旅程所需的具體信息,您可以做出合理的假設。請在旅程圖中清晰地標記這些假設,以將其與數據驅動的洞察區分開來。具體說明:1. 數據整合:對于旅程圖的每個階段,請使用來自數據集的直接洞察。清晰引用 支持這些洞察的 數據源(例如,特定的調查問題、報告頁面) 。2. 識別假設:如果數據集中缺少必要的信息,請提出并清晰標記假設。 根據可用數據的上下文, 為每個假設提供理由。3 . 假設標簽:在旅程圖中任何 未直接受數據集支持,而是由 AI 進行有根據的猜測 的內容旁邊,使用獨特的視覺或文本標簽(例如“假設”或特殊符號) 。4. 澄清與合理化:對于每個假設,請簡要 解釋為什么基于 數據集中觀察到的相關趨勢或模式做出此假設。5 . 細節與準確性:確保旅程地圖的每個階段都包含 詳細的描述和可視化效果,清晰區分 數據得出的見解和假設。這將增強地圖的 整體清晰度和決策實用性。預期結果:旅程地圖應將事實數據與必要的假設無縫集成,提供全面且實用的用戶體驗視圖。每個假設都應清晰標記并論證其合理性,使利益相關者能夠理解和評估所提供見解的基礎。這將有助于戰略規劃和設計改進,確保它們既基于數據,又能適應不確定的領域。





































提示:正如 Nate Jones 在其優秀的時事通訊《快速工程袖珍指南:如何從 AI 模型中獲得最大收益》中提到的那樣,如果您希望響應采用特定格式,則應確保在提示中指定這一點(例如“將響應放在表格中。”)

包含機會和解決方案:對于旅程地圖的每個階段,我通常喜歡為機會(基于已確定的接觸點、情緒和挫折提出的改進建議)和解決方案(基于收集到的見解,提出可以改善用戶體驗的設計或功能增強)提供額外的“泳道”。對我來說,這是旅程地圖中的研究數據最具可操作性的最佳點。我發現最好不要使用 GenAI 來幫助編寫這些泳道。通常,數據集不包含集體團隊解決每個階段出現的用戶體驗問題的廣泛知識。

我發現,將人工智能與這些提示結合使用可以顯著簡化旅程地圖的創建,使流程更快、更高效。通過利用人工智能,我們可以更輕松地將復雜數據集的發現整合到用戶旅程的每個階段,確保從行動和想法到挑戰和互動的每個環節都被準確捕捉。人工智能能夠預測用戶行為并生成詳細的可視化效果,從而提升旅程地圖的有效性。然而,手動審查和調整這些人工智能生成的地圖至關重要,以確保它們融入人類洞察并準確反映真實的用戶體驗,從而提供更具可操作性和更全面的用戶旅程視圖。雖然人工智能可以協助預測和可視化用戶行為,但戰略性地融入人類洞察對于制作真正反映和改善用戶旅程的旅程地圖仍然至關重要。

展望未來:平衡人工智能效率與人類洞察力

隨著我們不斷將 GenAI 融入用戶體驗設計流程,在充分利用其計算能力與保持人性化體驗之間找到平衡至關重要,這對于創建真實且富有影響力的用戶畫像和旅程地圖至關重要。通過將 AI 的效率與我們的專業知識和創造力相結合,我們可以改進工作流程,從而交付與用戶實際需求和體驗緊密相關的交付成果。我鼓勵我的用戶體驗專業人士同仁們嘗試這些工具,分享他們的經驗,并繼續在這個激動人心的科技與設計交匯的領域中,共同突破所能取得的成就。

如果您有興趣了解更多信息,歡迎加入Patrick Neeman 創建的AI for UX Slack 小組。我們會深入探討如何將 AI 用于用戶體驗,以便更好地理解如何正確利用它來推動行業發展。期待與您相見!

 

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我不再想利用工作以外的時間去提高 UI UX 設計水平?

杰睿

這不僅僅是關于人工智能的崛起或就業市場不斷變化的需求——它關乎更深層次的東西。它關乎他們意識到自己曾經相信的職業道路不再令人滿意,以及擔心自己可能被困在一份與自己真正愿望不符的工作中。

問題始于不斷學習新技能的壓力。

在大多數行業中,員工可以依靠在學?;虺跏寂嘤栔蝎@得的知識來支撐自己的職業生涯。但在平面設計領域,行業格局瞬息萬變,想要保持與時俱進,往往需要投入大量的個人時間。

無論是學習最新的用戶體驗/用戶界面 (UX/UI) 趨勢、掌握新軟件,還是適應新興技術,持續學習的負擔都可能令人感到壓力重重。對許多人來說,一想到要把寶貴的空閑時間花在另一項技能上,就覺得難以承受。

許多設計師感到自己的工作越來越商品化,這進一步加劇了他們不斷提升技能的壓力。

隨著自動化設計工具的興起,人們越來越擔心他們花費多年掌握的技能可能會過時。

但這不僅僅與人工智能有關。

真正的問題在于該行業的結構方式。

人們通常期望設計師成為萬事通,兼顧多重角色和職責,同時保持領先地位。而對于那些對這份工作不再充滿熱情的人來說,繼續走這條路可能會讓人感到窒息。

Reddit 討論中最有見地的觀察之一是,我們的身份不應該圍繞我們的工作而轉。

對于許多藝術家來說,工作已經成為他們生活中如此重要的一部分,以至于很難想象他們在辦公室之外是什么樣子。但這種一心一意的專注可能會導致倦怠和不滿。

正如一位評論者指出的那樣,設計只是一種賺錢的方式——它不必定義你的全部存在。將身份認同與工作分離后,設計師可以開始探索其他能帶來成就感的興趣和激情。

討論中出現的另一個關鍵主題是找到符合您的價值觀和生活方式的職業道路的重要性。

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設計十字路口。圖片來源:Venice.ai

對一些人來說,這可能意味著轉行到用戶體驗/產品設計等相關領域,這些領域仍然高度重視創造力和解決問題等軟技能。對另一些人來說,這可能意味著徹底離開設計界,去一個完全不同的行業尋求職業發展。

重要的是花時間思考對你來說真正重要的事情,并探索更可持續、更充實的選擇。

當然,做出重大的職業改變從來都不是一件容易的事。

這需要勇氣和決心,尤其是在你三四十歲,肩負著依賴收入的責任的時候。但如果繼續從事一份不再讓你興奮的工作,眼睜睜地看著自己的創造力和動力逐漸消磨殆盡,長遠來看,代價可能更大。

正如一位評論者所說的那樣,關鍵在于關注真正能給你帶來快樂和滿足感的事物,即使這意味著冒險并踏入未知領域。

那么,設計師可以做些什么來擺脫這種倦怠循環呢?

第一步是承認有這種感覺是正常的。

承認自己對設計的熱情已不如從前,這很正常。想要從事業和生活中獲得更多,這也很正常。允許自己感受這些情緒,這樣你就能邁出創造更充實未來的第一步。

下一步是開始探索新的興趣和激情。

由于沒有時間或精力,您一直推遲哪些愛好或活動?

現在正是重拾這些想法的絕佳機會,看看它們能帶來什么。無論是學習一項新技能,發展一項愛好,還是創辦一份副業,目標都是找到一些能重新點燃你的熱情,并在工作之外賦予你目標感的東西。

最后,重要的是要記住,在這段旅程中你并不孤單。

還有無數其他設計師有著同樣的感受——精疲力竭、迷茫,正在尋找新的前進道路。

通過與理解你正在經歷的人建立聯系,你可以獲得支持、靈感和前進的新思路。無論是通過在線社區、本地聚會,還是與同事的一對一對話,與他人建立聯系都是獲得新視角和找到改變勇氣的有效途徑。

最終,是繼續沿著原來的職業道路走下去還是開辟一條新的職業道路,是一個非常個人化的決定。

沒有正確或錯誤的答案,只有適合您感覺的答案。

最重要的是花時間反思你的價值觀、你的激情和你的長期目標,并做出符合你真正想要的生活的選擇。

 

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大數據可視化設計 | 智能家居 UI 設計:從落地方法到案例拆解

杰睿

 

智能家居已經從單品智能走向全屋聯動,而 UI 設計正處于“功能越來越多、用戶時間越來越少”的挑戰中。
如何讓復雜系統在家中變得自然好用?本文從落地方法論出發,結合實際案例,拆解智能家居 UI 設計的核心要點。


一、智能家居 UI 設計的落地方法論

智能家居 UI 并不是在屏幕上堆功能,而是一個跨硬件、跨場景、跨人群的系統設計工程。這里有一個可落地的三層方法論:

1. 信息架構層(IA)

  • 設備分組:按照空間(客廳、臥室)、功能(照明、安防)、場景(回家、觀影)分類。

  • 優先級排序:高頻控制放在第一屏,低頻控制收進次級菜單。

  • 多入口設計:同一功能允許從不同入口觸發(面板、App、小程序、語音)。

落地要點:在信息架構階段就考慮老人、小孩、訪客的使用差異,避免后期 UI 大改。


2. 交互模式層(IX)

  • 場景化卡片:用卡片將多設備操作組合為“一鍵執行”。

  • 多模態觸發:UI 設計兼容觸屏、語音、傳感器自動觸發等多種方式。

  • 實時反饋:用戶需要在 0.3 秒內看到操作結果,否則會懷疑系統無響應。

落地要點:在交互模式設計時就和前端、硬件工程師溝通,確保狀態同步延遲可控。


3. 視覺語言層(VL)

  • 狀態可讀性:顏色、圖標、文字三重區分設備狀態。

  • 適配環境光:在強光與暗光模式下,都保持足夠對比度。

  • 品牌一致性:全屋不同設備的 UI 元素(按鈕、開關、滑桿)保持統一視覺規范。

落地要點:設計規范提前固化成 UI Kit,減少跨團隊溝通成本。


二、智能家居 UI 的設計原則(5 條)

  1. 少即是多
    在智能家居中,用戶關注的是結果,而不是過程。UI 應該優先顯示關鍵狀態,而非所有數據。

  2. 預判而非響應
    通過 AI 學習用戶習慣,讓系統提前提供選項(比如傍晚自動彈出“開燈+拉窗簾”場景卡片)。

  3. 跨端一致性
    手機 App、墻面觸控、平板控制中心要保持一致的視覺與交互邏輯。

  4. 留出人工控制權
    再智能的系統也要讓用戶可以一鍵接管,防止“自作主張”帶來反感。

  5. 情緒化體驗
    在 UI 動效、配色、微交互中加入溫度,讓科技更有人情味。


三、案例拆解

案例 1:Google Nest Hub Max

  • 亮點

    • 大面積卡片布局,場景卡片與單設備卡片并存。

    • 動畫過渡自然,減少“操作跳躍感”。

  • 可借鑒點

    • 使用圖標+標簽雙保險提高識別率。

    • 場景卡片采用溫暖色調,提升親和度。


案例 2:Aqara Home App(國內)

  • 亮點

    • 按空間分組的首頁結構,減少用戶尋找時間。

    • 支持“自動化”卡片,滿足高階用戶需求。

  • 可借鑒點

    • 提供“快速操作欄”,減少點擊層級。

    • 高對比度的狀態色(開=亮色,關=灰色)適合老人使用。


案例 3:三星 SmartThings

  • 亮點

    • 跨品牌設備接入能力強,UI 對多種設備類型有統一樣式。

    • 分屏模式支持同時查看多個設備狀態。

  • 可借鑒點

    • 用統一的“設備卡片模板”降低學習成本。

    • 為第三方設備預留定制化 UI 區域。


四、設計落地建議

  1. 前期用 Figma/Pixso 建立 UI 組件庫,統一按鈕、開關、滑桿等基礎組件樣式。

  2. 與硬件/前端團隊共創交互原型,在低保真階段就驗證操作路徑與響應速度。

  3. 分階段上線:先覆蓋高頻設備與場景,再逐步擴展到低頻功能,避免一次性開發周期過長。

  4. 收集使用數據:上線后通過埋點分析用戶點擊路徑,優化 IA 和場景卡片順序。


結語

智能家居 UI 設計的挑戰不只是視覺,而是讓不同設備、不同人群、不同場景融為一個順暢的體驗。
一個優秀的 UI,不是讓用戶覺得“科技很厲害”,而是讓他們感覺——

生活變得更輕松,而這份輕松幾乎是無感的。

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如何將神經科學應用于用戶體驗設計中的負責任的游戲化

杰睿

游戲化是應用行為設計。就是這樣。

它的有效性取決于了解大腦、行為和人類動機如何運作。

通過借鑒認知心理學、神經科學和行為科學,我們可以探索使游戲化成為如此強大且敏感的工具的原理。

畢竟,只要游戲化尊重道德、可訪問性和真正的價值傳遞等關鍵原則,它就可以戰略性地融入用戶旅程中。道德、可及性和真正的價值傳遞等關鍵原則。

當我們考慮八角分析框架(Chou,2015)等成熟模型以及關于獎勵和參與的神經科學研究——強調多巴胺催產素大腦獎勵系統的作用(Knutson,2001;Lieberman,2013)——我們開始提出更細致入微的問題:我們何時以及為何應該將體驗游戲化?

在一個經常追求參與度指標而沒有明確策略的行業中,游戲化脫穎而出——但只有當它被用作同理心、行為理解和健康積極強化的工具時。

游戲化不僅僅是一種策略,更是設計師和用戶之間的一種語言。和任何語言一樣,它需要清晰、有意圖且有責任感。

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卡通風格的插圖,以粉紅色的大腦角色為特色,有側臂和大眼睛,表現出各種情緒:睡覺、生氣、從后面、快樂、流口水和困惑。
插圖由@upklyak , Freepik 提供

什么是游戲化?

游戲化是在非游戲環境中使用類似游戲的元素(例如積分、級別、獎勵和挑戰)。

其中包括生產力應用程序、電子學習平臺、醫療保健系統、數字銀行和工作場所環境等。

Deterding(2011)的經典定義是“游戲化”,即“在非游戲情境中使用游戲設計元素”。雖然這個定義很有道理,但在用戶體驗領域,它顯得有些膚淺。

這是因為用戶體驗專業人士必須明白,游戲化不僅僅是將游戲機制簡單地復制粘貼到數字界面中。它是一個精心設計的激勵系統,能夠激活那些讓游戲引人入勝、富有挑戰性和回報性的認知和情感回路。

因此,在設計游戲化體驗時,您基本上是在處理心理變量,例如預期獎勵、漸進式進步、自主性、歸屬感和掌握度(Ryan & Deci,2000)。

從這個意義上講,游戲化應該被視為基于人類行為的激勵框架,而不是華而不實的“參與功能”。

但這需要一種更系統的體驗設計方法——從入職到持續使用,包括反饋循環、參與觸發器和積極強化機制。

在這種背景下,設計師必須提出并清晰地回答這樣的問題:是什么激發了用戶的動機?這種體驗如何創造期待、進步和意義?

游戲化在用戶體驗中的真正作用

“游戲化”一詞常常會讓人聯想到視覺效果和典型的游戲機制:積分、徽章、排行榜、進度條、“任務完成”彈窗。這些確實是游戲化工具包的一部分。

但將游戲化簡化為這些“數字貼紙”是一種膚淺的理解——尤其是從用戶體驗的角度來看(Werbach & Hunter,2012)。

對于體驗設計師來說,游戲化首先是一種基于科學的行為和動機方法。

它試圖通過與人類大腦工作方式相一致的機制來鼓勵期望的行為:追求獎勵、能力感、克服挑戰并預期成就。

如果有意識地應用游戲化,它可以將數字互動轉變為有意義的旅程,增加參與度,促進學習,并支持長期保留(Deterding,2011)。

從這個角度來看,游戲化并非一種裝飾——它成為了用戶體驗策略的核心部分。它并非為了美化用戶界面,而是為了塑造交互的結構。

觸發心理捷徑、減少摩擦、提供實時反饋、強化內在動機——這些原則都植根于自我決定理論(Deci & Ryan,1985)和行為設計(Fogg,2009)。

情感、目的和參與

著名研究員和游戲設計師Jane McGonigal對游戲化提出了更廣闊的視角。

對她來說,游戲化的本質在于“用游戲思維解決現實世界的問題”(McGonigal,2011)。

這意味著將游戲背后的思維方式(而不僅僅是視覺效果或互動性)應用到需要用戶參與、努力、決策和學習的現實生活中的用戶體驗流程中。

視頻、演講:“現實破碎:游戲為何讓我們變得更好”,Interactive 2011,SXSW

麥格尼格爾認為,游戲之所以成功,不僅僅是因為它們有趣,還因為它們能提供豐富的情感體驗,具有明確的目標、持續的反饋、適合玩家技能的挑戰以及強烈的目的感。

在游戲設計文獻中,成功游戲的四個核心特質如下:

  • 明確的目標→用戶知道他們需要做什么
  • 限制行動的規則→存在使任務具有挑戰性的限制
  • 反饋系統→進展可見、可理解且即時
  • 自愿參與→用戶選擇參與,激發內在動力

這些品質與UX 最佳實踐直接相關。

例如,強大的新手引導流程就像游戲教程一樣:它通過互動進行教學,不會懲罰錯誤,并逐漸培養玩家的掌控感。持續反饋的微任務流程就像一個任務分解成幾個步驟,每個步驟都有小的獎勵。

通過嵌入這些結構,用戶體驗設計師可以構建更具激勵性、更少摩擦、更情感化的體驗。

這就是為什么 McGonigal 堅持認為,成功的游戲化并不是將游戲添加到現實世界中,而是讓現實世界感覺像游戲一樣引人入勝

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大腦示意圖,箭頭指向催產素、多巴胺和中腦邊緣獎勵系統的形成。
由人工智能 ChatGPT 生成的圖像

游戲化背后的神經科學

游戲化的真正力量并不在于視覺效果或表面的“樂趣”。
它的有效性源于它與大腦神經生物學的互動方式——特別是與動機、決策、獎勵、情感和學習相關的系統。

多巴胺:期待、動力和獎勵

這一過程中的一個關鍵因素是多巴胺,一種通常與愉悅感相關的神經遞質。

但與普遍的看法相反,多巴胺與即時滿足無關,而是與對獎勵的期待有關。

根據 Knutson (2001) 的研究,即使只是預期一個積極的結果也足以觸發伏隔核的活動,伏隔核是大腦獎勵系統的中心部分。

這就解釋了為什么完成一個步驟、升級或保持連續性可以增強繼續下去的動力——無論是完成《最后生還者》中的任務還是完成注冊以獲得獎勵。

從用戶體驗 (UX) 角度來看,產品使用過程中頻繁且可見的獎勵會以類似游戲的方式刺激多巴胺系統。

當這些獎勵達到良好的平衡時,它們會形成自我維持的參與循環,在游戲設計中稱為強迫循環(Sweetser & Wyeth,2005)。

這使得用戶保持互動不是出于義務,而是因為大腦預期下一次小勝利。

催產素:結合、同理心和合作

游戲化中的另一種重要化學物質是催產素,俗稱“信任激素”。

它會在積極的社會環境中釋放——當我們合作、獲得認可或感受到歸屬感時。

在游戲化體驗中,團隊排名、小組挑戰、應用內聊天和協作任務等社交機制可以提高催產素水平,鼓勵親社會行為。

Zak (2005) 的研究表明,即使在虛擬環境中,具有積極反饋和社會聯系的數字互動也能觸發催產素的釋放。

對于用戶體驗設計師來說,這意味著游戲化可以增強個人積極性以及用戶與社區或品牌的聯系。

中腦邊緣獎勵系統:人類動機的核心

所有這些影響都是中腦邊緣獎勵系統的一部分,該系統是一個大腦回路,包括腹側被蓋區 (VTA)、伏隔核前額葉皮質等區域。

該系統由大腦認為有價值的刺激物觸發,例如食物、社交互動或實現目標。精心設計的游戲中也會激活同樣的系統。

這就是為什么漸進式進步、即時反饋、平衡難度和成就感等策略如此有效的原因——它們激發了人類大腦的核心動機引擎。

當這些游戲設計原則以合乎道德的方式融入數字產品中時,它們可以強化自愿行為維持長期參與。

獎勵而不上癮

有了這樣的神經科學基礎,事情就變得清晰起來:精心設計的游戲化并不需要強制互動。它構建了一個系統,讓使用本身就是一種獎勵——由多巴胺、催產素以及我們內心對進步和意義的渴望驅動。

然而,必須記住的是,使游戲化引人入勝的系統也可能被濫用——導致上癮、焦慮或強迫行為。

這就是為什么用戶體驗設計師必須負責任地運用這些知識,為用戶創造健康、激勵和真正有價值的體驗。

參考

2025 年值得關注的 9 大 SaaS 設計趨勢

杰睿

SaaS(Software as a Service)行業在 2025 年迎來了新的拐點:
AI 正在重塑交互體驗,移動端和低代碼工具推動產品快速迭代,用戶對于情感化、環保、包容性的期待也在不斷提高。

結合近期的行業研究與實際產品觀察,我整理了 9 大值得關注的設計趨勢,供大家參考。


1. AI 驅動 + 超個性化體驗

人工智能已從“附加功能”變成核心驅動力。
生成式 AI 和自主智能體(Agent)能夠根據場景自動生成內容、優化儀表盤、推送異常提醒。例如:

  • Salesforce Einstein 可實時分析業務數據

  • Microsoft 365 會自動調整界面主題(白天/夜間模式)
    這種 情境感知型界面 將在未來成為 SaaS 產品標配。


2. 情感化、人本設計(Human-Centric Design)

用戶已經不滿足于“能用”,他們希望 SaaS 像消費級應用一樣好用、好看、好感度高。
常見做法包括:

  • 插畫、擬人化表情元素

  • 語氣友好的文案

  • 柔和的配色方案
    它們可以提升產品親和力,讓用戶對品牌更有好感。


3. 極簡化 + 環保友好

極簡設計不僅讓界面更清爽,還能減少不必要的動畫、壓縮圖片資源、提升加載速度,降低服務器和終端的能耗。
這是一種既改善體驗又承擔社會責任的設計方向。


4. 包容性與無障礙優先

設計不只是為多數人服務。
色彩對比度、鍵盤導航、屏幕閱讀器適配等無障礙特性,將會成為 SaaS 產品的 合規要求品牌加分項。


5. 微交互 & 漸進揭示

細微的動效反饋、按鈕狀態變化、分步展示復雜信息(Progressive Disclosure),可以:

  • 降低用戶的學習成本

  • 讓交互過程更有參與感

  • 保持界面的簡潔


6. 低代碼 / 無代碼 與 Micro-SaaS

低代碼平臺(如 Airtable、Webflow、Typeform)讓非技術團隊也能快速構建業務工具。
與此同時,Micro-SaaS(面向細分行業的小型 SaaS 產品)在海外已經很火:

  • 成本低

  • 目標明確

  • 上線周期短


7. 移動優先 + 手勢優化

移動端流量持續攀升,響應式布局、觸控優化、手勢導航正在成為基礎要求。
未來,AR/VR 等沉浸式交互可能在部分 SaaS 場景中落地(如設計協作、培訓)。


8. 定價配置自動化

企業不再依賴人工去調整套餐、價格、功能權限。
定價驅動的 DevOps 思路正在興起,通過自動化系統(如 iPricing)來實時調整策略,提高運營效率。


9. AI 編碼工具沖擊傳統模式

Bolt、Replit、Cursor 等 AI 編程工具讓非技術人員也能直接用自然語言開發內部工具。
這對傳統的“按座位收費”的 SaaS 商業模式是一個沖擊,也催生了成果導向型定價(Outcome-Based Pricing)的探索。


趨勢速覽表

趨勢 核心價值
AI + 超個性化 提高效率,預測需求,減少操作成本
情感化設計 提升好感與留存率
極簡 + 環保 提速、降耗、增強品牌責任感
包容性設計 擴大用戶覆蓋面
微交互 降低學習成本,增強體驗
低/無代碼 + Micro-SaaS 快速上線,專注細分市場
移動優先 滿足使用習慣,拓展新場景
定價自動化 靈活應對市場變化
AI 編碼 重塑開發與商業模式

結語
2025 年的 SaaS 設計趨勢核心關鍵詞是:智能化、情感化、簡約環保、極致靈活
對于設計師、產品經理和開發者來說,這些趨勢不僅是參考,更是下一步產品規劃的重要依據。

 

 

 

 

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