很多人不明白做设计的ju ti流程到底是怎样的,今天,我就为大家详细梳理一遍做产品设计的思路流程,从抛出概念性直到改变迭代。
首先我们需要看一个整体的产品设计流程图----

以上设计思维路线是每个产品从构思-调研-整理-框架搭建-产出设计方案-版本迭代的整套流程。
接下来我就为大家一一讲解每一步产品设计流程中的不同概念与工作要点。
当你接到需求后,首先进入的就是上图中展示的第二步,项目策划。
-
-
-
在初期,我们需要运用的是SWOT分析模型框架,所谓SWOT则为:优势、劣势、机会、威胁,其中优势+劣势是企业自身的实力与竞争对手的比较,属于内务因素,需要集中在一起考虑,而机会+威胁则需要将注意力放在外部环境的变化以及对企业可能产生影响的下,属于外部因素。SWOT模型需要先整合内部因素(优势、劣势),然后在用外部因素(机会、威胁)来对内部因素进行整体评估。
最终产出SWOT图形。案例如下:

当SWOT整合完毕后,就要进行产品第二步,对产品问题的定位以及对产品设计策略的考虑。这里需要运用GUCDR模型,并用双钻模型进行辅助工作。
所谓GUCDR模型就是:在设计过程中的实用性更强,能让你快速用起来,帮你系统性梳理信息;在实际工作中,只要能够回答画布中的每个点,即可形成完整的设计推演过程,让设计思路逐渐清晰起来。
G:Goal
U:User
C:Condition
D:Design
R:Realize
而双钻模型是:双钻设计模型由英国设计协会提出,该设计模型的核心是:发现正确的问题、发现正确的解决方案。
在这一步骤中,主要的产品流程是(项目目的+项目目标)-(用户信息+用户场景、条件限制+条件资源)- (设计目标+设计策略+设计方案)-(设计确认+设计实施+结果验证),在这一套流程中,条件限制、条件资源、用户场景、设计策略都需要双钻模型的针对性解决,通过探索/调研-定义/合成-发展/构思-传达/实现,可以针对性的解决GUCDR模型中的核心问题,并顺利实现设计方案。
双钻模型同样也可以承载整个项目的搭建,也可以在单一个某个阶段作为承载容器。
双钻模型的核心是:发现正确的问题,发现正确的解决方案。
双钻模型的结构式是:
1、探索/调研——透析问题(发散)
2、定义/合成——聚焦领域(集中)
3、发展/构思——潜在问题(发散)
4、传达/实现——实施方案(集中)
GUCDR模型流程:

GUCDR画布模版(此模版可以直接把业务相关信息输入进来):

双钻模型原始图:

双钻模型对阿里内部一款移动运维产品的分析,分析其从 0-1 的方向探索和从 1-1.5 的发展历程:

下图是滴滴 CDX 一位设计师的分享,她把双钻模型利用到设计的研究和输出阶段,个人感觉此模型此刻的使用场景也很贴切;不仅仅是在完整的一个项目中,在单一的某个阶段双钻模型也是理念很好的承载容器,展示如下:

当完成对产品的定位以及对产品设计策略的考虑后,就要进行一下流程,这一流程需要运用的模型是(卡诺模型),卡诺模型解决的主要问题是分析用户需求、筛选功能取舍,卡诺模型体现的产品性能和用户满意度是非线性的关系。
卡诺模型对产品和服务质量的五种分类是:
1、魅力属性:让用户感到惊喜的属性,如果不提供此属性,不会降低用户的满意度,一旦提供魅力属性,用户满意度会大幅提升;
2、期望属性:如果提供该功能,客户满意度提高,如果不提供该功能,客户满意度会随之下降;
3、必备属性:这是产品的基本要求,如果不满足该需求,用户满意度会大幅降低。但是无论必备属性如何提升,客户都会有满意度的上限;
4、无差异因素:无论提供或不提供此功能,用户满意度不会改变,用户根本不在意有没有这个功能。这种费力不讨好的属性是需要尽力避免的;
5、反向属性:用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降。
这五个类的目的是对多个功能点进行优先级的排序。
针对卡诺模型举个例子:

在运用卡诺模型时要注意几点:
1、时间的差异:没有一成不变的属性,很可能有一天魅力属性变成了必备属性,像指纹识别解锁。不能将当前时刻的卡诺模型分析结果作为永久的依据,即时性很重要;
2、用户群差异:不同的用户群所得到的结果可能不同,如果你要在相差较大的模块都加上该功能,比如企业版和个人版,最好区分用户群进行调查;
3、文化差异:不同的文化背景对功能属性的定义不同。比如对于报表的设计,中国人会习惯斜线表头,但是外国人可能难以接受。
接下来具体说明卡诺模型的运用:
第一步:
设计问卷调查:首先要对每个功能进行言简意赅的描述,方便用户理解。一般设置为我很喜欢过渡到我很不喜欢的5个选项,如果遇到无法描述清楚的,可以贴张原型图或者画个示意图表示。
举个例子,对微信的“看一看”功能进行卡诺模型分析:

完整的卡诺模型标准调查问卷链接:https://sojump.com/jq/15102379.aspx
第二步:
属性归类分析:每个单元格都代表一种答案类型,相同颜色内数字的总和为一组,就是不同属性的总和。需要注意的是,如果有全部选择喜欢或全部不喜欢的问卷,就要列为可疑答案,避免乱答数据影响分析结果。如果可疑结果过多,就要考虑自己的问卷是否存在问题,比如说功能描述不清等。
属性归类表-模版:

按照第一步的模拟问卷调查,我们可以看下表内的统计数据,可以明显看出无差异属性的百分比是最高的。
每个表格内的百分比计算方法是(全部单元格的人数相加作为分母,每个单元格中的数字作为分子,用分子除以分母的结果转化为百分比即可得出每个格子的百分比),然后将相同颜色的百分比相加,对应属性归类表右边不同的颜色属性即可。

单个问卷如何对应属性归类表?举个例子,用第一步里的图片举例,假如在第一行选择了我很喜欢,而第二行选择了我很不喜欢,那么对应的属性归类表就在:O内,表示这个用户对该功能是期望属性。
在每一个调查问卷内,还需要加入重要级别的选择,案例如下:(解释:这个调查选项是方便在后期如果功能与功能属性在象限内相似的情况下,就可以用这个统计百分比来区分功能的开发先后顺序,这个表格内的百分比算法是(全部人数相加作为分母,每个选项下的人数作为分子,用分子除以分母的结果转化为百分比即可得出每个选项下的百分比)然后在第三步的象限内,用不同的大小圆来说明重要层级)

第三步:
Better-Worse(更好-更坏)系数分析:在对所有的功能属性进行归类后,就要利用Better-Worse系数增加判断影响程度。Better-Worse系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。
Better是增加后的满意系数。其数值通常为正,数值越大,用户满意度会提升越快。
Worse是消除后的不满意系数。其数值通常为负,数值越小,用户满意度会下降越快。
根据Better-worse系数,要优先满足系数绝对分值较高的功能或需求进行开发。
Better-Worse系数计算公式:

根据第二步得出的不同属性值,套用公式得出:
1、增加该功能后的满意系数Better/SI(SI:满意影响力):(22%+2%)/(22%+2%+62%+0%)=28%
2、消除该功能后的满意系数Worse/DSI(DSI:不满意影响力):
-(2%+0%)/(22%+2%+62%+0%)=-2%
最后将系数值放入象限表内即可得出不同功能的优先顺序。
模拟的不同项目在象限表内的不同位置展示:将每个功能的Better值和Worse绝对值作为气泡图的纵坐标和横坐标,气泡大小代表重要程度。落入不同区域代表所归属的属性(这里需要重点说明的是:Worse得出的一般为负数形式,所以,在象限内要以正数展示)

上图中的系数分析和KANO模型象限一样,只需对照就可看懂实际系数分析的重要层级。
KANO模型想象:

第四步:
分析象限结果得出后,就可以按照需求的优先级顺序开发了,优先级顺序是:必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性。如果出现象限内功能或属性相似的话,我们还可以结合重要程度进行判断。例如上图中的功能3和功能4,这两个功能相差不大,但功能4的重要程度明显要高于功能3,那么我们就可以将功能4的优先级排在功能3之前。
如果不将Worse得出的负数绝对值得话,也可以运用另一个象限表进行查看,案例如下:(SI为横坐标,DSI为纵坐标,在半径圆,如下图中以原点0为圆心,OP为半径的圆,在半径圆以外的功能,并且离原点越远的功能,敏感性越大,反之,在半径圆内的功能,敏感性不强,可以暂时不考虑),但这种象限表,更适用于绝对化的功能,而不太建议运用在需要划分重要层级的功能上使用。
案例展示:

当产品第一期版本上线后,就需要运用METUX幸福模型了。
METUX幸福模型概念是:为了帮助大家更好地进行“幸福设计”,卡里罗教授分享了他的一个模型——Motivation, Engagement and Thriving in theUser Experience (METUX)。
此模型主要是针对产品版本迭代使用,目的是提升用户幸福感、引领用户习惯,并扩大产品影响力。
主要有4个层面:
1、“界面”体验:用户与产品交互时的体验如何。
2、“任务”体验:界面之上是用户完成的任务。如利用智能手环计步,用户在完成任务时体验如何。
3、“行为”体验:任务之上是用户的行为。如用户购买智能手环的目的是运动,此时行为可能是跑步、骑自行车。因此产品在任务之上应该深入关注用户行为上的体验。
4、“生活”体验:行为会对生活产生影响。如运动过量可能导致身体受损。
在产品设计与迭代过程中,应该关注(胜任力、自主里、关系)三个关键因素,这些基本的心里诉求是动机、投入感和幸福感的根本。
好了,这就是产品设计模型流程,这里面,最难的当属KANO模型了,但同时,这个模型也是当前比较实用的一种,大家可以多次阅读进行理解。
感谢观看
除非注明,否则均为UIED-西瓜的设计的原创文章,转载必须以链接形式标明本文链接
本文链接:https://www.uied.cn/6447.html