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2019-1-7 用心設(shè)計(jì)
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“工欲善其事，必先利其器”；作為設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)模型就是輔助我們更好做設(shè)計(jì)的工具。就像廚師做菜時(shí)候的菜譜一樣；面對(duì)新的菜種，能更快指引我們做出味道不錯(cuò)的菜肴。
體系化的設(shè)計(jì)方法不僅能更好的指導(dǎo)設(shè)計(jì)師做設(shè)計(jì)；另一個(gè)方面，經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)方法包裝后的設(shè)計(jì)，能讓設(shè)計(jì)師更坦然面對(duì)來(lái)自各方的質(zhì)疑，更專(zhuān)業(yè)的講述自己的設(shè)計(jì)依據(jù)。在做不同菜肴的時(shí)候，我們需要不同的菜譜來(lái)指引；而在不同的設(shè)計(jì)階段，設(shè)計(jì)師也需要不同的設(shè)計(jì)模型/方法，讓我們更靈活的做設(shè)計(jì)分析與輸出。
下面從接到項(xiàng)目需求 > 體驗(yàn)迭代優(yōu)化階段，筆者將為大家詳細(xì)講解以下 5 種設(shè)計(jì)模型，并配出具體實(shí)踐的案例，希望對(duì)大家有所啟發(fā)。
1. 概念介紹
SWOT分析法（也稱(chēng) TOWS 分析法、道斯矩陣）即態(tài)勢(shì)分析法，20世紀(jì)80年代初由美國(guó)舊金山大學(xué)的管理學(xué)教授韋里克提出，經(jīng)常被用于企業(yè)戰(zhàn)略制定、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析等場(chǎng)合。
在現(xiàn)在的戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告里，SWOT分析應(yīng)該算是一個(gè)眾所周知的工具。來(lái)自于麥肯錫咨詢(xún)公司的SWOT分析，包括分析企業(yè)的優(yōu)勢(shì)（Strengths）、劣勢(shì)（Weaknesses）、機(jī)會(huì)（Opportunities）和威脅（Threats）。
2. 使用場(chǎng)景
主要用在產(chǎn)品前期的戰(zhàn)略規(guī)劃中；用于項(xiàng)目成員知己知彼，同時(shí)也能知道在行業(yè)領(lǐng)域自己的產(chǎn)品所處的位置和核心競(jìng)爭(zhēng)力是什么；對(duì)于產(chǎn)品方向的定位和全方位分析有復(fù)用價(jià)值。
3. 計(jì)價(jià)值
SWOT分析實(shí)際上是將對(duì)企業(yè)內(nèi)外部條件各方面內(nèi)容進(jìn)行綜合和概括，進(jìn)而分析組織的優(yōu)劣勢(shì)、面臨的機(jī)會(huì)和威脅的一種方法。
優(yōu)劣勢(shì)分析主要是著眼于企業(yè)自身的實(shí)力及其與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的比較，而機(jī)會(huì)和威脅分析將注意力放在外部環(huán)境的變化及對(duì)企業(yè)的可能影響上 。在分析時(shí)，應(yīng)把所有的內(nèi)部因素（即優(yōu)劣勢(shì)）集中在一起，然后用外部的力量來(lái)對(duì)這些因素進(jìn)行評(píng)估。
4. 具體實(shí)踐案例說(shuō)明
下圖是筆者曾為的阿里內(nèi)部某個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)分析的案例；側(cè)重介紹了為什么要做這個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)；以及做這個(gè)平臺(tái)我們項(xiàng)目組的優(yōu)劣勢(shì)和機(jī)會(huì)點(diǎn)分別是什么。在給老板匯報(bào)產(chǎn)品來(lái)源&方向時(shí)是非常有效的。
最后，SWOT 分析模型其實(shí)還可以與商業(yè)畫(huà)布相結(jié)合，便于更全面對(duì)項(xiàng)目/業(yè)務(wù)進(jìn)行快速分析和深入了解；深入懂業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)師才能真正在團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行發(fā)聲，提出超越 UI 層的建設(shè)性意見(jiàn)。
1. 概念介紹
Design Sprint, 設(shè)計(jì)沖刺，顧名思義就是要在短時(shí)間內(nèi)做出好設(shè)計(jì)；是由 Google 提出的設(shè)計(jì)方法。
2. 使用場(chǎng)景
設(shè)計(jì)沖刺這個(gè)設(shè)計(jì)方法主要適用于短時(shí)間就需要產(chǎn)出設(shè)計(jì)方案；例如一些 Workshop 的共建, 產(chǎn)品迭代周期很快的新需求/任務(wù)，需要系統(tǒng)化分析與輸出設(shè)計(jì)方案。
3. 設(shè)計(jì)價(jià)值
可以在很短的時(shí)間內(nèi)輸出一套系統(tǒng)化的設(shè)計(jì)策略及方案；
通過(guò)與不同背景的參與者進(jìn)行溝通協(xié)作，能獲取更多看事物的角度和差異化知識(shí)；創(chuàng)造更多可能；
作為一種理想的設(shè)計(jì)教育工具，讓非科班的設(shè)計(jì)人員完整又快速了解產(chǎn)品&設(shè)計(jì)。
4. 具體實(shí)踐案例說(shuō)明
設(shè)計(jì)沖刺的主要內(nèi)容包括 6 個(gè)階段：
理解（Understand）：理解要為用戶(hù)解決的問(wèn)題
定義（Define）：明確產(chǎn)品策略（數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)調(diào)研，設(shè)計(jì)原則制定等）
發(fā)散（Diverge）：探索實(shí)現(xiàn)方案
決定（Decide）：確定設(shè)計(jì)方案
原型（Prototype）：構(gòu)建產(chǎn)品原型
驗(yàn)證（Validate）：驗(yàn)證產(chǎn)品原型
1.概念介紹
相比前一個(gè)設(shè)計(jì)沖刺模型，GUCDR 模型在設(shè)計(jì)過(guò)程中的實(shí)用性更強(qiáng)，能讓你快速用起來(lái)，幫你系統(tǒng)性梳理信息；在實(shí)際工作中，只要能夠回答畫(huà)布中的每個(gè)點(diǎn)，即可形成完整的設(shè)計(jì)推演過(guò)程，讓設(shè)計(jì)思路逐漸清晰起來(lái)。
G：Goal
U：User
C：Condition
D：Design
R：Realize
2. 使用場(chǎng)景
GUCDR 模型很適合用于前期需求調(diào)研和整理階段；特別是在自己不是很熟悉的領(lǐng)域中，把信息按照模型和畫(huà)布中的點(diǎn)進(jìn)行歸類(lèi)匯總；最大限度的讓自己的設(shè)計(jì)思維和信息邏輯得到詮釋。
3. 設(shè)計(jì)價(jià)值
3.1 對(duì)設(shè)計(jì)的需求來(lái)源及設(shè)計(jì)目標(biāo)的聚焦定位，非常有價(jià)值，能快入深入了解業(yè)務(wù)背景；
3.2 對(duì)設(shè)計(jì)階段的目標(biāo)拆解，從設(shè)計(jì)目標(biāo) > 設(shè)計(jì)策略 > 設(shè)計(jì)方案，層層遞進(jìn)，設(shè)計(jì)方案輸出的邏輯性和針對(duì)性很強(qiáng)。
4. 具體實(shí)踐案例說(shuō)明
GUCDR 模型在具體的使用過(guò)程中，可以和 GUCDR 畫(huà)布結(jié)合起來(lái)一起使用。信息下鉆的更深入具體，從項(xiàng)目目標(biāo)到設(shè)計(jì)落地，每個(gè)階段都有具體的節(jié)點(diǎn)支撐，在使用過(guò)程中只需要把信息直接輸入到對(duì)應(yīng)的位置即可。下圖為 GUCDR 畫(huà)布模板，可直接把業(yè)務(wù)相關(guān)信息輸入進(jìn)來(lái)。
1. 概念介紹
雙鉆設(shè)計(jì)模型由英國(guó)設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)提出，該設(shè)計(jì)模型的核心是：發(fā)現(xiàn)正確的問(wèn)題、發(fā)現(xiàn)正確的解決方案。
雙鉆模型是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)方法，被很多設(shè)計(jì)師喜愛(ài)和使用。
探索/調(diào)研——透析問(wèn)題（發(fā)散）
定義/合成——聚焦領(lǐng)域（集中）
發(fā)展/構(gòu)思——潛在問(wèn)題（發(fā)散）
傳達(dá)/實(shí)現(xiàn)——實(shí)施方案（集中）
2. 使用場(chǎng)景
一般應(yīng)用在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的需求定義和交互設(shè)計(jì)階段；教我們?nèi)绾螌?duì)未知的可能的事物進(jìn)行探索；一步步到達(dá)已知的理應(yīng)的層面。
3. 操作使用說(shuō)明
雙鉆模型的四個(gè)階段也許很精簡(jiǎn)并且合并到兩個(gè)主要的階段。
第一階段——做對(duì)的事（菱形1——探索和定義）
第二階段——把事情做對(duì)（菱形2——開(kāi)發(fā)和履行）
4. 具體實(shí)踐案例說(shuō)明
下圖是對(duì)阿里內(nèi)部一款移動(dòng)運(yùn)維產(chǎn)品的分析，分析其從 0-1 的方向探索和從 1-1.5 的發(fā)展歷程：
下圖是曾經(jīng)在一個(gè)設(shè)計(jì)講座中，滴滴 CDX 一位設(shè)計(jì)師的分享，她把雙鉆模型利用到設(shè)計(jì)的研究和輸出階段，個(gè)人感覺(jué)此模型此刻的使用場(chǎng)景也很貼切；不僅僅是在完整的一個(gè)項(xiàng)目中，在單一的某個(gè)階段雙鉆模型也是理念很好的承載容器。
1.概念介紹
kano模型是狩野紀(jì)昭教授發(fā)明的一種工具，以分析用戶(hù)需求對(duì)用戶(hù)滿意的影響為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶(hù)滿意之間的非線性關(guān)系。
在卡諾模型中，將產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量特性分為五種類(lèi)型：
1> 魅力屬性：用戶(hù)意想不到的，如果不提供此需求，用戶(hù)滿意度不會(huì)降低，但當(dāng)提供此需求，用戶(hù)滿意度會(huì)有很大提升；
2> 期望屬性：當(dāng)提供此需求，用戶(hù)滿意度會(huì)提升，當(dāng)不提供此需求，用戶(hù)滿意度會(huì)降低；
3> 必備屬性：當(dāng)優(yōu)化此需求，用戶(hù)滿意度不會(huì)提升，當(dāng)不提供此需求，用戶(hù)滿意度會(huì)大幅降低；
4> 無(wú)差異因素：無(wú)論提供或不提供此需求，用戶(hù)滿意度都不會(huì)有改變，用戶(hù)根本不在意；
5> 反向?qū)傩裕河脩?hù)根本都沒(méi)有此需求，提供后用戶(hù)滿意度反而會(huì)下降。
2. 使用場(chǎng)景
卡諾模型的主要使用場(chǎng)景是對(duì)用戶(hù)需求分類(lèi)；
另一種是對(duì)多個(gè)功能點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。
3. 具體使用操作
步驟一：設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查表，實(shí)施有效的問(wèn)卷調(diào)查
KANO 模型的問(wèn)卷問(wèn)法，是對(duì)每個(gè)質(zhì)量特性都由正向和負(fù)向兩個(gè)問(wèn)題構(gòu)成，分別測(cè)量用戶(hù)在面對(duì)存在或不存在某項(xiàng)質(zhì)量特性時(shí)的反應(yīng)。問(wèn)卷中的問(wèn)題答案采用五級(jí)選項(xiàng)分別是：
我很喜歡：讓你感到滿意、開(kāi)心、驚喜。
理應(yīng)如此：你覺(jué)得是應(yīng)該且必備的功能。
無(wú)所謂：你不會(huì)特別在意，但還可以接受。
勉強(qiáng)接受：你不喜歡，但可以接受。
我很不喜歡：讓你感到不滿意。
步驟二：?jiǎn)柧斫Y(jié)果整理，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
根據(jù)問(wèn)卷結(jié)果進(jìn)行 KANO 模型二維屬性歸屬分析，可得出魅力屬性、期望屬性、必備屬性、無(wú)差異屬性、反向?qū)傩耘c可疑結(jié)果的功能屬性歸類(lèi)百分比。除了對(duì)屬性的歸屬探討外，并通過(guò)百分比計(jì)算出 Better-Worse 系數(shù)，表示某功能可以增加滿意或者消除很不喜歡的影響程度。
增加后的滿意系數(shù) Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)
消除后的不滿意系數(shù) Worse/DSI=-1*(O+M)/(A+O+M+I)
根據(jù) better-worse 系數(shù)值，將散點(diǎn)圖劃分為四個(gè)象限。
第一象限/期望屬性：better 與 worse系數(shù)成正比；表示產(chǎn)品提供此功能，用戶(hù)滿意度會(huì)提升，不提供此功能，用戶(hù)滿意度會(huì)降低，這是質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)性屬性，應(yīng)盡力去滿足用戶(hù)的期望型需求。
第二象限/魅力屬性：better系數(shù)值高，worse 系數(shù)絕對(duì)值低的情況。表示不提供此功能，用戶(hù)滿意度不會(huì)降低，提供此功能，用戶(hù)滿意度和忠誠(chéng)度會(huì)有很大提升；
第三象限/無(wú)差異屬性：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對(duì)值也低的情況。即無(wú)論提供或不提供這些功能，用戶(hù)滿意度都不會(huì)有改變，這些功能點(diǎn)是用戶(hù)并不在意的功能。
第四象限/必備屬性：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對(duì)值高的情況。當(dāng)產(chǎn)品提供此功能，用戶(hù)滿意度不會(huì)提升，當(dāng)不提供此功能，用戶(hù)滿意度會(huì)大幅降低；此象限的功能是最基本的功能，這些需求是用戶(hù)認(rèn)為產(chǎn)品有義務(wù)做到的事情。
步驟三：數(shù)據(jù)解讀，將結(jié)果落地實(shí)施
KANO 模型是對(duì)功能需求的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行探索，具體情況還需要和業(yè)務(wù)方進(jìn)行討論，結(jié)合實(shí)際情況后制定可行的產(chǎn)品功能開(kāi)發(fā)優(yōu)先級(jí)順序，以將調(diào)研結(jié)果落地實(shí)施。
4. 具體案例實(shí)踐說(shuō)明
題目：根據(jù)報(bào)警內(nèi)容，“掌上運(yùn)維”提供運(yùn)維操作建議（如磁盤(pán)滿了智能推薦執(zhí)行日志清理等）
步驟一：設(shè)計(jì)問(wèn)卷問(wèn)題，發(fā)放問(wèn)卷
步驟二：?jiǎn)柧斫y(tǒng)計(jì)，進(jìn)行 KANO 模型二維屬性歸屬分析
步驟三：根據(jù)問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)的用戶(hù)數(shù)據(jù)；計(jì)算出每個(gè)區(qū)域的百分比；
具體計(jì)算方式是全部區(qū)域的人數(shù)相加作為分母；每個(gè)格子中的數(shù)字作為分子，即可得出每個(gè)格子的百分比出來(lái)。
具體百分比得出后，將下表中標(biāo) A、O、M、I、R、Q 的格子中百分比相加，即可得到五種屬性對(duì)應(yīng)的百分比。本調(diào)查結(jié)果可以得到A魅力屬性占比為42.1%，O期望屬性占比9%，M必備屬性占比1.2%，I無(wú)差異屬性占比38.9%，R反向?qū)傩哉急?.8%，Q可疑結(jié)果占比7%。
步驟四：根據(jù) Better-Worse 計(jì)算公式，得出 Better-Worse 系數(shù)，明確功能落點(diǎn)象限。
步驟五：多個(gè)功能需求結(jié)果對(duì)比進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序。
1. 概念介紹
為了幫助大家更好地進(jìn)行“幸福設(shè)計(jì)”，卡里羅教授分享了他的一個(gè)模型——Motivation, Engagement and Thriving in theUser Experience (METUX)。
2. 使用場(chǎng)景
產(chǎn)品成熟穩(wěn)定期，需對(duì)產(chǎn)品&用戶(hù)體驗(yàn)進(jìn)行提升時(shí)；或需綜合對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估分析時(shí)；提升用戶(hù)幸福感，希望產(chǎn)品能對(duì)用戶(hù)行為方式及生活質(zhì)量有所影響時(shí)。
3. 主要使用操作
在考慮用戶(hù)體驗(yàn)時(shí)，從4個(gè)層次進(jìn)行考慮：
?? 第一層是“界面”體驗(yàn)：用戶(hù)與產(chǎn)品交互時(shí)的體驗(yàn)如何。
?? 第二層是“任務(wù)”體驗(yàn)：界面之上是用戶(hù)完成的任務(wù)。如利用智能手環(huán)計(jì)步，用戶(hù)在完成任務(wù)時(shí)體驗(yàn)如何。
?? 第三層是“行為”體驗(yàn)：任務(wù)之上是用戶(hù)的行為。如用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)智能手環(huán)的目的是運(yùn)動(dòng)，此時(shí)行為可能是跑步、騎自行車(chē)。因此產(chǎn)品在任務(wù)之上應(yīng)該深入關(guān)注用戶(hù)行為上的體驗(yàn)。
?? 第四層是“生活”體驗(yàn)：行為會(huì)對(duì)生活產(chǎn)生影響。如運(yùn)動(dòng)過(guò)量可能導(dǎo)致身體受損。
在設(shè)計(jì)過(guò)程中，應(yīng)該關(guān)注“勝任力”、“自主性”和“關(guān)系”三個(gè)關(guān)鍵因素，這些基本心理訴求是動(dòng)機(jī)、投入感和幸福感的根本。
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