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AI/UX 用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì):智能時(shí)代的產(chǎn)品體驗(yàn)打造心法

濤濤 用戶(hù)研究

當(dāng)人工智能技術(shù)從行業(yè)風(fēng)口演變?yōu)槠髽I(yè)標(biāo)配,體驗(yàn)設(shè)計(jì)也迎來(lái)了從 “人工驅(qū)動(dòng)” 到 “智能賦能” 的核心變革。如今超 40% 的企業(yè)已實(shí)現(xiàn) AI 技術(shù)的落地應(yīng)用,95% 的頭部企業(yè)將 AI 體驗(yàn)設(shè)計(jì)納入核心戰(zhàn)略,AI 不再只是技術(shù)加持,更是重構(gòu)用戶(hù)體驗(yàn)的底層邏輯。作為深耕 UX/UI 設(shè)計(jì)領(lǐng)域的實(shí)踐者,我們依托 300 + 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目沉淀的經(jīng)驗(yàn),拆解 AI 時(shí)代產(chǎn)品體驗(yàn)設(shè)計(jì)的核心邏輯與實(shí)操方法,讓技術(shù)真正落地為用戶(hù)可感知的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品體驗(yàn)與商業(yè)價(jià)值的雙向提升。

互聯(lián)網(wǎng)金融與數(shù)字化賦能問(wèn)題分析—以網(wǎng)商銀行為例

清陽(yáng) 用戶(hù)研究

一、網(wǎng)商銀行模式

互聯(lián)網(wǎng)金融貸款的流程和傳統(tǒng)金融貸款流程一致,主要分為貸前調(diào)查,貸中審查和貸后檢查三個(gè)部分,而在貸款過(guò)程中小微企業(yè)由于體量小并且缺乏抵押和擔(dān)保,呈現(xiàn)出”時(shí)間短,資金少,頻率高,需求急“的特點(diǎn),因此小微群體相關(guān)數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出”少、散、亂“的特點(diǎn),銀行難以對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行有效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,進(jìn)而無(wú)法對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行放貸,而網(wǎng)商銀行通過(guò)IT形式賦能貸前調(diào)查環(huán)節(jié),有效分散放貸風(fēng)險(xiǎn)。

網(wǎng)商銀行主要服務(wù)的是100萬(wàn)元以?xún)?nèi)的貸款需求,來(lái)自網(wǎng)店、路邊店、經(jīng)營(yíng)性農(nóng)戶(hù),是小微中的小微。而網(wǎng)商銀行的四種數(shù)字化普惠金融模式分別是電商模式、碼商模式、農(nóng)村數(shù)字普惠金融模式和供應(yīng)鏈金融模式。

1.1 農(nóng)村模式助力生產(chǎn)端風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

農(nóng)村數(shù)字普惠金融模式:農(nóng)村模式和其他模式相比,由于農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況檢測(cè)難以量化,并且受客觀因素影響較大,風(fēng)險(xiǎn)度量難度更大。網(wǎng)商銀行以數(shù)據(jù)為媒介,把農(nóng)村的交易、物流、支付等信息形成信用資產(chǎn),形成農(nóng)戶(hù)自證+多方審核+衛(wèi)星檢測(cè)的信息獲取渠道。網(wǎng)商銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)農(nóng)戶(hù),通過(guò)衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)農(nóng)戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,了解農(nóng)戶(hù)的信用狀況和經(jīng)營(yíng)潛力,為其提供融資支持。此外,網(wǎng)商銀行還提供農(nóng)村金融服務(wù),如保險(xiǎn)、支付等,以滿足農(nóng)村居民的多樣化金融需求。

政府將涉及農(nóng)戶(hù)可公開(kāi)的數(shù)據(jù)資源,如農(nóng)村土地確權(quán)、種植情況、農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等與網(wǎng)商共享。運(yùn)用數(shù)字技術(shù),網(wǎng)商銀行為縣域農(nóng)戶(hù)建立專(zhuān)屬的數(shù)字化風(fēng)控模型,農(nóng)村用戶(hù)就此擁有了更精準(zhǔn)的數(shù)字畫(huà)像和更高的數(shù)字信貸額度。

而在對(duì)農(nóng)戶(hù)進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像時(shí),網(wǎng)商銀行除了政府提供數(shù)據(jù)之外還通過(guò)衛(wèi)星照片(通過(guò)衛(wèi)星系統(tǒng)得到這個(gè)地塊過(guò)去一個(gè)月甚至一年所有的信息)、通過(guò)光譜識(shí)別農(nóng)作物,目前可識(shí)別出水稻、玉米、小麥、蘋(píng)果等主要農(nóng)作物。農(nóng)戶(hù)在手機(jī)端圈定自己的地塊后,可通過(guò)與農(nóng)業(yè)機(jī)構(gòu)記錄的土地信息交叉比對(duì)驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)農(nóng)戶(hù)信息認(rèn)證。網(wǎng)商銀行則通過(guò)了解農(nóng)戶(hù)的種植情況和生長(zhǎng)趨勢(shì),并結(jié)合氣候、地理位置、行業(yè)景氣度等因素,并且通過(guò)農(nóng)商平臺(tái)如淘寶等平臺(tái)的交易信息,利用風(fēng)控模型預(yù)估產(chǎn)量和產(chǎn)值,給予農(nóng)戶(hù)精準(zhǔn)的授信支持。此外,衛(wèi)星遙感除了可以助力農(nóng)作物識(shí)別及產(chǎn)量產(chǎn)值估計(jì)外,還能自動(dòng)識(shí)別汛期等災(zāi)害下農(nóng)戶(hù)的受災(zāi)情況,協(xié)助金融機(jī)構(gòu)定向紓困。

網(wǎng)商以5到7天為周期,實(shí)時(shí)更新衛(wèi)星影像和識(shí)別結(jié)果,監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì),判斷作物所處的育苗期、拔節(jié)期或收購(gòu)期等階段,進(jìn)而分析農(nóng)戶(hù)插秧、打藥、追肥以及收割時(shí)期的不同資金需求,進(jìn)而進(jìn)行授信額度的調(diào)整,例如農(nóng)戶(hù)授信額度是20萬(wàn),農(nóng)戶(hù)向網(wǎng)商銀行申請(qǐng)5萬(wàn)元的貸款,可申請(qǐng)貸款額度就是15萬(wàn),但是農(nóng)戶(hù)在種植過(guò)程中網(wǎng)商銀行檢測(cè)到其種植表現(xiàn)不佳,作物生長(zhǎng)情況不佳,那么在農(nóng)戶(hù)申請(qǐng)打藥貸款時(shí),可申請(qǐng)貸款額度就會(huì)下降到10萬(wàn),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)貸款額度的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

1.2 供應(yīng)鏈模式聚焦渠道端風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中,經(jīng)銷(xiāo)商和零售商的資金實(shí)力越強(qiáng),對(duì)品牌的市場(chǎng)拓展的支撐相應(yīng)也越強(qiáng),其本身業(yè)務(wù)發(fā)展的可持續(xù)性和健康度也越高。超過(guò)70%的品牌經(jīng)銷(xiāo)商都有強(qiáng)烈的資金需求。這由經(jīng)銷(xiāo)商業(yè)務(wù)模式?jīng)Q定。分解品牌供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu),可以發(fā)現(xiàn),經(jīng)銷(xiāo)商處于品牌商和零售終端之間,上有品牌商,下有零售商。

經(jīng)銷(xiāo)商向品牌商采購(gòu)貸訂貨時(shí),需預(yù)付貨款,品牌商基于訂單排期生產(chǎn)發(fā)貨。在向下游零售商鋪貨時(shí),通常來(lái)說(shuō),體量較大的零售商與經(jīng)銷(xiāo)商還存在結(jié)算賬期。

故一般來(lái)說(shuō),經(jīng)銷(xiāo)商只能墊款進(jìn)貨。遇到銷(xiāo)售旺季,除了進(jìn)貨墊款,還要承擔(dān)庫(kù)存周轉(zhuǎn)、人工成本和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等費(fèi)用,因此經(jīng)銷(xiāo)商資金壓力倍增。在數(shù)字化技術(shù)蓬勃發(fā)展前,傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融無(wú)法快速滿足此時(shí)的經(jīng)銷(xiāo)商資金需求。比如過(guò)去存在著盡調(diào)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、流程復(fù)雜、覆蓋度有限和授信方案調(diào)整慢等問(wèn)題。

網(wǎng)商銀行發(fā)布數(shù)字供應(yīng)鏈金融綜合解決方案——大雁系統(tǒng),通過(guò)“1+N²”形式,接入核心企業(yè)品牌為其上游供貨商、下游經(jīng)銷(xiāo)商、末端小微群體和終端門(mén)店,提供高效、便利和風(fēng)險(xiǎn)可控的金融工具服務(wù)。

這套解決方案體系包括合同貸、采購(gòu)貸、加盟商貸、發(fā)薪貸,網(wǎng)商貼、票據(jù)付、云資金和回款寶等一系列數(shù)字金融產(chǎn)品矩陣,目的是解決各行業(yè)核心品牌上下游供應(yīng)鏈中小微企業(yè)的供貨回款、采購(gòu)訂貨、鋪貨回款和發(fā)薪加盟等生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)全鏈路的金融需求。

網(wǎng)商銀行通過(guò)構(gòu)建各行業(yè)的細(xì)分品類(lèi)的行業(yè)研究知識(shí)庫(kù),將風(fēng)控授信策略細(xì)化到行業(yè)品類(lèi)粒度,以量化手段疊加行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的方式,高度把握客戶(hù)經(jīng)營(yíng)周轉(zhuǎn)需求。

在網(wǎng)商銀行與旺旺合作過(guò)程中,由于疫情之后,二級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商基本都隨著市場(chǎng)規(guī)律逐步減少,很多一級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商直接到終端零售,這也意味著,銷(xiāo)售周期拉長(zhǎng),一級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商資金周轉(zhuǎn)時(shí)間更長(zhǎng)了,但對(duì)于品牌方來(lái)說(shuō)這是供應(yīng)鏈的進(jìn)步,取消了中間二級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商,更有利于產(chǎn)品的推廣。但同時(shí)對(duì)于一級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商來(lái)說(shuō),沒(méi)有二級(jí)經(jīng)銷(xiāo)商則更容易出現(xiàn)資金鏈斷裂的問(wèn)題。

尤其到了年節(jié),必須牢牢把握住市場(chǎng)的關(guān)卡,旺旺經(jīng)銷(xiāo)商需要大量進(jìn)貨,常常會(huì)面臨備貨、倉(cāng)儲(chǔ)的壓力,而經(jīng)銷(xiāo)商則因?yàn)闆](méi)有抵押物,在銀行貸不了款,流動(dòng)資金成為了供應(yīng)商拓展市場(chǎng)的最大難題。

“大雁系統(tǒng)”借助網(wǎng)商銀行風(fēng)控技術(shù)模型,與行業(yè)特征、淡旺季、以及不同地區(qū)消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣等多重因素結(jié)合,還能根據(jù)商戶(hù)動(dòng)態(tài)需求快速做出反應(yīng)、滿足其臨時(shí)提額和更低利率的需要。而且每到新品上市,旺季的時(shí)候,額度都會(huì)上升,還有對(duì)應(yīng)的補(bǔ)貼和扶持計(jì)劃。

1.3 電商+碼商模式賦能銷(xiāo)售端風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

1.3.1電商模式:

網(wǎng)商銀行背靠阿里,在電商平臺(tái)上與小微店家合作,通過(guò)對(duì)電商平臺(tái)數(shù)據(jù)的挖掘和分析,獲取店家的經(jīng)營(yíng)狀況、銷(xiāo)售額、用戶(hù)評(píng)價(jià)等信息,為其提供貸款服務(wù)。通過(guò)電商平臺(tái)數(shù)據(jù)的評(píng)估,網(wǎng)商銀行可以了解店家的信用狀況,從而為其提供融資支持。

電商模式的核心,是依托淘寶、天貓、支付寶等電商生態(tài),利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段整合用戶(hù)歷史交易數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)等,作為授信依據(jù),再根據(jù)用戶(hù)需求提供相應(yīng)的貸款產(chǎn)品。電商模式打通了阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶的后臺(tái)數(shù)據(jù),極大地降低了信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題,同時(shí)網(wǎng)商銀行建立了一系列智能風(fēng)控模型,利用這些后臺(tái)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)平臺(tái)小微企業(yè)和小微經(jīng)營(yíng)者的批量化信貸審核、放款。

申請(qǐng)貸款的條件是店家要滿足年滿18周歲、淘寶店鋪近兩個(gè)月內(nèi)持續(xù)有效經(jīng)營(yíng),有有效交易量、店鋪信用良好等基本要求。用戶(hù)在網(wǎng)商銀行官網(wǎng)或手機(jī)APP完成提交資料、簽署合同等步驟即可獲得授信額度,最快3分鐘收到賬款,在貸款正常使用過(guò)程中,無(wú)需支付利息之外的其他費(fèi)用,貸款期限最長(zhǎng)24個(gè)月。授信額度根據(jù)申請(qǐng)者的信用情況動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。

1.3.2 碼商模式:

網(wǎng)商銀行與線下小店合作,通過(guò)收錢(qián)碼的使用,獲取小店的交易數(shù)據(jù),并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析?;谶@些數(shù)據(jù),網(wǎng)商銀行能夠準(zhǔn)確評(píng)估小店的經(jīng)營(yíng)狀況和潛力,為其提供個(gè)性化的金融服務(wù)。

傳統(tǒng)放貸流程中銀行需要評(píng)估企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況,通過(guò)調(diào)查企業(yè)的利潤(rùn)表、現(xiàn)金流表、資產(chǎn)負(fù)債表等表單衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況,并且需要企業(yè)有相應(yīng)的擔(dān)保物或者擔(dān)保人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)擔(dān)保,而碼商模式則通過(guò)收款碼以及地理位置等客觀信息即可進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

顧客通過(guò)掃描支付寶收錢(qián)碼向線下小微經(jīng)營(yíng)者付款,資金即時(shí)到達(dá)店家賬戶(hù),同時(shí)網(wǎng)商銀行通過(guò)共享支付寶平臺(tái)數(shù)據(jù)獲得店家的收款信息。網(wǎng)商銀行基于大數(shù)據(jù)處理等技術(shù),對(duì)店家收付款信息的交易有效性、客戶(hù)類(lèi)型、營(yíng)業(yè)周期和經(jīng)營(yíng)屬性等數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別處理,預(yù)測(cè)店家整體的經(jīng)營(yíng)能力,并利用多樣化的風(fēng)控模型,為店家建立專(zhuān)屬的信用評(píng)估體系并且店家通過(guò)支付寶收錢(qián)碼收到的款項(xiàng)筆數(shù)越多、金額越大,相應(yīng)獲得的授信額度越高,隨著經(jīng)營(yíng)的持續(xù),授信額度隨之動(dòng)態(tài)匹配。

使用收錢(qián)碼的小微經(jīng)營(yíng)者,使用30天后,連續(xù)30天有3筆有效收款就有機(jī)會(huì)獲得貸款資格,如果經(jīng)營(yíng)者同時(shí)有電商貸資格,或使用過(guò)借唄,使用碼商模式借款則會(huì)更容易。經(jīng)營(yíng)者在初期,額度相對(duì)較低,但隨著經(jīng)營(yíng)時(shí)間的持續(xù),額度會(huì)隨收款的增加而提升。網(wǎng)商銀行基于電商模式的風(fēng)控能力和經(jīng)驗(yàn)創(chuàng)建了多套針對(duì)性風(fēng)控措施,能有效識(shí)別經(jīng)營(yíng)屬性、判斷交易有效性、預(yù)測(cè)商家經(jīng)營(yíng)能力,甚至能夠在1秒鐘內(nèi)通過(guò)轉(zhuǎn)賬關(guān)系鏈判斷出是個(gè)人還是個(gè)體經(jīng)營(yíng)者,排除虛假交易,并在支付數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上結(jié)合商圈人流、同類(lèi)商家經(jīng)營(yíng)狀況等綜合緯度,給用戶(hù)一個(gè)最合理的授信額度。

網(wǎng)商銀行發(fā)現(xiàn),沿街的門(mén)店,在遇到修地鐵、鋪設(shè)管道等市政變化時(shí),通常會(huì)影響未來(lái)幾個(gè)月的經(jīng)營(yíng)情況,所以將店鋪的地理位置與地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,結(jié)合周邊的市政信息、地標(biāo)建筑、人流情況、買(mǎi)家結(jié)構(gòu)、同類(lèi)商家情況等,通過(guò)復(fù)雜的模型處理,能夠在幾秒鐘內(nèi)計(jì)算出店鋪未來(lái)6個(gè)月的經(jīng)營(yíng)潛力和風(fēng)險(xiǎn)。

二、數(shù)字賦能供應(yīng)鏈金融的作用

2.1.滿足用戶(hù)長(zhǎng)尾需求或被排斥的需求

網(wǎng)商銀行利用多個(gè)場(chǎng)景構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)防控模型,利用多方數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估客戶(hù)的信用狀況,對(duì)貸款人風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估,通過(guò)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)大小決定給予貸款人的授信額度,貸中網(wǎng)商銀行通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào),由此解決傳統(tǒng)貸款模式中傳統(tǒng)銀行因?yàn)樾∥⑵髽I(yè)風(fēng)險(xiǎn)難以度量而不對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行放貸的問(wèn)題,滿足了大量小微企業(yè)的貸款需求。

2.2.推動(dòng)關(guān)鍵活動(dòng)和業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新

網(wǎng)商銀行也利用IT技術(shù)賦能貸前、貸中、貸后三個(gè)環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)了對(duì)貸款流程的賦能,推動(dòng)貸款業(yè)務(wù)流程創(chuàng)新。

網(wǎng)商銀行貸前利用數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化審批流程,網(wǎng)商銀行通過(guò)構(gòu)建“310”模式,即3分鐘申請(qǐng),1秒鐘放款,0人工參與,實(shí)現(xiàn)貸款審批的快速處理,提高審批效率,縮短客戶(hù)等待時(shí)間。

貸中網(wǎng)商銀行通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶(hù)的交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù),例如在農(nóng)村模式中可以通過(guò)衛(wèi)星技術(shù)定期檢測(cè)作物生長(zhǎng)情況,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào),進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)管理,減少不良貸款風(fēng)險(xiǎn)。

網(wǎng)商銀行通過(guò)對(duì)貸后數(shù)據(jù)的分析和反饋,可以了解貸款產(chǎn)品的績(jī)效和風(fēng)險(xiǎn)情況,優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)控制策略,提高業(yè)務(wù)的效益和穩(wěn)健性。

轉(zhuǎn)載:人人都是產(chǎn)品經(jīng)理

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UI/UX?產(chǎn)品體驗(yàn)筆記|「一鍵已讀」的進(jìn)階設(shè)計(jì):場(chǎng)景細(xì)分與交互升級(jí)

濤濤 用戶(hù)研究

在移動(dòng)產(chǎn)品的消息模塊設(shè)計(jì)中,「一鍵已讀」早已不是簡(jiǎn)單的 “清除未讀標(biāo)記” 功能,而是產(chǎn)品平衡用戶(hù)信息管理效率與核心業(yè)務(wù)體驗(yàn)的關(guān)鍵設(shè)計(jì)點(diǎn)。隨著產(chǎn)品功能的多元化,不同平臺(tái)對(duì)「一鍵已讀」的設(shè)計(jì)不再局限于 “有無(wú)” 或 “文字 / 圖標(biāo)” 的選擇,而是根據(jù)消息類(lèi)型細(xì)分、用戶(hù)操作習(xí)慣、產(chǎn)品業(yè)務(wù)屬性做了更精細(xì)化的場(chǎng)景適配:部分產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了按分類(lèi)一鍵已讀,部分增加了二次確認(rèn)與智能篩選,還有些產(chǎn)品將該功能與消息免打擾、折疊做了聯(lián)動(dòng)設(shè)計(jì)。

用戶(hù)體驗(yàn)地圖實(shí)戰(zhàn)指南:從工具到落地的全維度拆解

濤濤 用戶(hù)研究

用戶(hù)體驗(yàn)地圖是產(chǎn)品設(shè)計(jì)中聚焦用戶(hù)視角的核心可視化工具,能清晰呈現(xiàn)用戶(hù)與產(chǎn)品、服務(wù)的全流程互動(dòng)體驗(yàn),幫助團(tuán)隊(duì)挖掘痛點(diǎn)、找準(zhǔn)優(yōu)化方向,實(shí)現(xiàn)以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)與決策。本文從基礎(chǔ)認(rèn)知、制作落地到實(shí)際應(yīng)用,全方位拆解用戶(hù)體驗(yàn)地圖的核心邏輯與實(shí)操方法,讓這一工具真正成為產(chǎn)品體驗(yàn)升級(jí)的有效抓手。

外賣(mài) APP 點(diǎn)餐體驗(yàn)升級(jí) —— 用戶(hù)體驗(yàn)地圖落地實(shí)操指南

濤濤 用戶(hù)研究

用戶(hù)體驗(yàn)是外賣(mài) APP 的核心競(jìng)爭(zhēng)力,流暢的點(diǎn)餐流程直接影響用戶(hù)留存與復(fù)購(gòu)。用戶(hù)體驗(yàn)地圖作為核心設(shè)計(jì)工具,能從用戶(hù)視角拆解體驗(yàn)問(wèn)題、挖掘優(yōu)化機(jī)會(huì),讓產(chǎn)品設(shè)計(jì)從 “功能驅(qū)動(dòng)” 轉(zhuǎn)向 “需求驅(qū)動(dòng)”。本文以外賣(mài) APP 核心點(diǎn)餐流程為案例,拆解體驗(yàn)地圖的定義、制作與落地優(yōu)化全流程,讓這一工具成為體驗(yàn)升級(jí)的實(shí)操抓手。

從「視覺(jué)偏好」到「價(jià)值落地」:UI/UX 設(shè)計(jì)師的 7 個(gè)核心決策思維

濤濤 用戶(hù)研究

做設(shè)計(jì)時(shí),我們總免不了陷入這樣的糾結(jié):兩個(gè)按鈕樣式哪個(gè)更精致?新的圖標(biāo)風(fēng)格要不要替換原有體系?評(píng)論區(qū)里永遠(yuǎn)有人喊著 “A 更高級(jí)”“B 更簡(jiǎn)潔”,但如果設(shè)計(jì)決策只停留在 “好看與否” 的評(píng)判,終究會(huì)偏離用戶(hù)體驗(yàn)的核心。

優(yōu)化轉(zhuǎn)化不用愁?10 個(gè) UI/UX 關(guān)鍵技巧幫你輕松搞定

濤濤 用戶(hù)研究

很多時(shí)候,提升產(chǎn)品的服務(wù)轉(zhuǎn)化率,并不需要大刀闊斧的改版。那些看似不起眼的 UI/UX 細(xì)節(jié)調(diào)整,反而能帶來(lái)立竿見(jiàn)影的效果。我整理了 10 個(gè)經(jīng)過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證的黃金技巧,幫你低成本優(yōu)化設(shè)計(jì),讓用戶(hù)愿意留下來(lái)、愿意完成轉(zhuǎn)化。

隱私友好型 UX 設(shè)計(jì):讓通知與權(quán)限請(qǐng)求更懂用戶(hù)

濤濤 用戶(hù)研究

在數(shù)字時(shí)代,手機(jī)通知已成為連接用戶(hù)與服務(wù)的重要橋梁,但頻繁彈窗、不分場(chǎng)景的權(quán)限索取,卻讓很多用戶(hù)不堪其擾 —— 要么被迫關(guān)閉所有通知,要么在繁瑣的設(shè)置中消耗耐心,最終對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生負(fù)面印象。隱私 UX 設(shè)計(jì)的核心,從來(lái)不是 “減少交互”,而是在尊重用戶(hù)自主權(quán)的前提下,讓通知和權(quán)限請(qǐng)求變得更精準(zhǔn)、更溫和、更具價(jià)值感。本文將從用戶(hù)體驗(yàn)本質(zhì)出發(fā),探索如何設(shè)計(jì)既不侵犯隱私,又能提升用戶(hù)參與度的通知與權(quán)限請(qǐng)求模式。

【UX 設(shè)計(jì)】為海外留學(xué)生打造的專(zhuān)屬二手交易平臺(tái) APP 設(shè)計(jì)方案

濤濤 用戶(hù)研究

隨著海外留學(xué)熱潮持續(xù)升溫,留學(xué)生在異國(guó)他鄉(xiāng)的生活剛需問(wèn)題日益凸顯。初到陌生國(guó)度的留學(xué)生,往往面臨生活成本高、社交圈有限、居住周期不穩(wěn)定等現(xiàn)實(shí)困境,二手商品交易成為他們平衡開(kāi)支、適配短期生活的核心選擇。然而,現(xiàn)有通用二手交易平臺(tái)缺乏對(duì)留學(xué)生群體的針對(duì)性?xún)?yōu)化,導(dǎo)致交易過(guò)程中頻繁出現(xiàn)安全隱患、信息錯(cuò)位、服務(wù)脫節(jié)等問(wèn)題。本次研究聚焦海外留學(xué)生二手交易的真實(shí)需求與痛點(diǎn),旨在設(shè)計(jì)一款貼合其生活場(chǎng)景、保障交易安全、提升溝通效率的專(zhuān)屬 APP,為留學(xué)生的海外生活提供切實(shí)支

從「感覺(jué)不錯(cuò)」到「切實(shí)有效」:UI/UX 決策的七個(gè)核心思維

濤濤 用戶(hù)研究

打開(kāi)設(shè)計(jì)軟件,面對(duì)兩個(gè)看似都可行的方案,你是否也曾陷入糾結(jié):“這個(gè)更美觀”“那個(gè)更簡(jiǎn)潔”“大家會(huì)不會(huì)更喜歡另一個(gè)?” 評(píng)論區(qū)里的站隊(duì)爭(zhēng)論、自我認(rèn)知里的審美偏好,很容易讓設(shè)計(jì)決策陷入 “憑感覺(jué)” 的困境。但真正成熟的 UI/UX 設(shè)計(jì),從來(lái)不是 “選 A 還是選 B” 的二元題,而是圍繞用戶(hù)價(jià)值、產(chǎn)品目標(biāo)和實(shí)際場(chǎng)景的系統(tǒng)性判斷。以下七個(gè)思維習(xí)慣,能幫你跳出主觀偏好,做出更理性、更有效的設(shè)計(jì)決策。

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