用户体验设计内功心法开山篇附案例研究
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何为UED？在产品定义阶段，它是一种关乎如何解决问题的思维模式，在产品迭代期，它又是一种关乎如何思辨方案真实体验水平的科学验证。更具体一点，到底是什么样的思维模式和科学验证，近一年的时间我们通过大量案例逐渐将其解构出来，并将导图成＂UED内功心法＂，期望能够帮助交互设计师在具体实操过程中有的放矢，更有针对性地发挥设计的价值。
一、心法口诀
第一式：目标用户锁定
招式1：找出契合业务的目标族群, 契合判断标准：商业价值、用户转化成本
图1-1目标用户平衡杠杆
第二式：目标用户在业务全链路全角色中的体验概况
招式1：目标用户所处业务全链路模式是什么样子：用户角色、用户行为
图1-2目标用户业务体验概况
招式2：目标用户在业务体验不同阶段类型下有怎样的故事？
图1-3目标用户业务体验故事
招式3：故事下有哪些痛点？
图1-4目标用户业务体验故事下痛点
招式4：产品有哪些机会点（产品策略）？
图1-5产品策略
第三式：设计赋能
招式1：产品有哪些潜在（可挖掘）的商业模式，模式的具体玩法是什么样子，对应的策略是什么（产品策略-商业模式）
图1-6商业模式
招式2：产品策略下对应哪些具体功能？
图1-7产品策略与功能要素
招式3：通过使用场景分析（或沙盘模拟）和交互模型分析，梳理产品功能下的用户行为流？
图1-8用户行为流梳理
招式4：综合用户行为流和产品功能导出信息架构
图1-9信息架构
招式5：依据设计目标针对信息架构的每个节点进行界面设计
图1-10界面设计
招式6：导出产出物
习得以上三式，可进阶UED上层功力：体验结果->体验规划->业务规划
为了检验设计效果，还需针对性设计方案建立评价机制
第四式：用户体验评价（UEE）
招式1：评价体系建立（评价构面、评价指标）
评价构面可依据设计目标进行反推，假设达成设计目标后，会有哪些外延信息。这些外延信息可以通过哪些具体可量化的指标进行度量（语意量表、BI、绩效指标）
图1-11 评价体系
招式2：评价规则的确定-数据分析方法（注意在数据最终整合中还需要考虑权重，可通过AHP实现）
图1-12数据分析
招式3：评价信息收集与处理，预测模糊内部信息，得出评价结论
图1-13评价结论
习得第四式，可进阶UED顶层功力：体验结果 → 体验规划 → 业务规划 → 业务结果
第五式：无字天书
招式1：将检验结果驱动产品下次迭代，进入产品生命循环，我中产品，产品中我
图1-14UED内功心法八卦图
习得第五式，即可七剑下天山！
图1-15七剑下天山
二、案例研究-美牙（健康刷牙助手）&M-health APP
第一式：目标用户锁定
招式1：找出最契合美牙的目标族群
（1）用户调查
我们从北京、上海、杭州等一线城市随机抽取了300位22-45周岁的用户，对他们现有的刷牙状态进行了解：您对自己现有的刷牙习惯和工具满意吗？为什么？通过整理访谈信息，我们发现在现有牙健康满意度方面，274位用户表示不是非常满意，仅有26位用户表示还可以。在原因方面，26位用户表示现有的电动牙刷基本满足了他们牙健康的诉求，而且还很省力（体力型用户）；而274位用户表示现有的电动牙刷牙健康护理效果还没达到他们的预期，其中186位用户还认为电动牙刷成本较高（经济型用户：电动牙刷性价比低），另外88位用户表示不太Care牙护具成本（达人型用户：电动牙刷自由度差）。
图2-1牙健康人群调研
（2）用户锁定
用户转化成本：体力型用户需求洼地较平，产品很难和现有电动牙刷形成明显的需求洼地，竞争力不够，即该类用户转化成本较高。而经济型和达人型用户均比较关注牙健康，并认为市面上现有产品没有满足其需求，因此产品只要能给他们提供较好的刷牙效果，就能形成需求洼地，使其成为我们的用户。综上，我们选择经济型和达人型用户锁定为我们的目标用户。
图2-2目标用户锁定
商业价值：产品只要能针对他们产生需求洼地，就能形成品牌忠诚度，进而提升产品复购率。
第二式：经济型和达人型在牙健康护理全链路中的体验概况
招式1：经济型和达人型用户所处牙健康护理全链路模式是什么样子：用户角色、用户行为
用户角色：经济型、达人型牙健康用户。
用户行为：通过随访几位典型用户生活形态，我们发现目标用户在牙健康护理全链路可以划分为三个阶段，分别是：牙健康护具选择、实际刷牙、效果评估三个阶段。
招式2：经济型和达人型用户在不同牙健康护理体验阶段下有怎样的故事？
阶段一 牙健康护具选择：用户一般通过价格、熟知品牌、熟人推荐等几个触点来感知一些好的牙健康护具，但实际使用的过程中发现其实并不理想。
阶段二 实际刷牙：用户一般凭感觉来感知刷的差不多了；部分用户表示晚上有时不想刷了，刷牙确实是一件非常枯燥无聊的事情。
阶段三 效果评估：一天发现自己牙不是很白，意识到＂哎，该好好刷牙了＂。
招式3：这些故事下有哪些痛点？
牙健康护具选择：用户缺乏一个可以清晰筛选好的牙健康护理工具决策依据
实际刷牙：无法感知刷牙效果、刷牙枯燥无聊
效果评估：Triggrer链太长
招式4：产品有哪些机会点？
牙健康护具选择：成为用户挑选牙健康护具的KOL
实际刷牙：刷牙可视化、刷牙游戏化
效果评估：缩短效果评估过程中的Trigger链
图2-3目标用户业务体验诊断
第三式：设计赋能
招式1：美牙有哪些潜在（可挖掘）的商业模式，模式的具体玩法是什么样子，对应的策略是什么（产品策略-商业模式）
产品与目标人群之间商业联系的核心是复购率，因此围绕复购率，我们设计了牙刷头+牙刷柄的诱掉商业模式。
图2-4商业模式探索
招式2：产品策略下对应哪些具体功能？
诱钓商业模式下对应的具体功能有：牙刷头、牙刷柄的购买与换购等；
成为用户挑选牙健康护具的KOL：平台推荐、用户评价、牙医服务等；
刷牙可视化–牙健康轨迹追踪（硬件）：牙垢动态示意图、即时性互动反馈、进度反馈等；
刷牙游戏化–社群&Play together&互动娱乐：牙友匹配、社交互动、交互动效以及音效等；
缩短效果评估过程中的Trigger链–：牙日记、成就累计、牙友Feed流等。
招式3：通过使用场景分析（或沙盘模拟）和交互模型分析，梳理美牙功能下的用户行为流
场景分析：白天模式（效率优先）、夜晚模式（娱乐优先）
图2-6场景分析
交互模型分析：用户–APP–数据库之间的关系互动
图2-7交互模型分析
招式4：综合用户行为流将产品具体功能梳理成信息架构
图2-8信息架构
招式5：结合设计目标针对信息架构的每个节点进行界面设计
图2-9设计目标确定
图2-10原型设计
招式6：导出产出物
图2-11白天模式
图2-11夜晚模式
图2-13被动激励-最美微笑
第四式：User Experience Evaluation for E-Health
E-health是2016年我们发起的针对老年人群开发的移动医疗项目，目前项目还未上线，没有BI数据可供分析。在交互层面，我们首先对医疗场景下老年人的就医行为进行细致分析，结合项目现有的资源确定了产品相关功能和信息流向；老年人与年轻人在APP适用载体方面的差异除了上面确定的功能与信息流向，还表现在具体的界面框架设计方面，如页面布局、字体、信息导航等。因此我们依据老年人诉求，参考移动规范制作了老年人移动医疗APP形态设计表（3×13），通过正交实验设计，导出27套样本，剔除有明显问题的方案，最终确定了6套方案原型，并进行整体用户体验评估。
图2-14样本原型（应项目保密性要求，已对原型进行模糊处理）
招式1：评价体系建立（评价构面、评价指标）
（1）关于评价构面
参考国外关于UX研究的文献库，我们发现目前国际比较认可的是Hassenzahl的EQ-HQ理论，其相关论文引用率较高。
Hassenzahl认为可以从产品外显的人机性品质（EQ）和享乐性品质（HQ）两个维度去考量信息产品的UX水平。
2010年Pucillo在Hassenzahl的对HQ进行了进一步细分，即前期HQ（用户刚接触产品时产生的即时性情感）、后期HQ（用户在与产品深入互动过后产生的长期性的情感）。
2011年Park将前期HQ（Short-term UX）定义为＂感官体验＂（Affect Experience ）、后期HQ（Long-term UX）定义为＂价值体验＂（Value Experience）、人机性质量EQ定义为＂可用性＂（Usability）。结合用户与产品交互的不同阶段，可以将用户体验描述为：用户首次接触产品时，会产生一个即时性体验；接着用户对产品有了大致的理解，产生长期性体验雏形，即感官体验；随着体验的深入，用户会比较关注使用层面的体验，即可用性。值得注意的是长期性体验会一直存在直到产品进入死亡期，在这期间，长期性体验并不是一成不变的，会不断得到矫正。
图2-15产品生命周期下用户体验构面
综上我们将评价构面分为三个部分，分别是：＂感官体验＂、＂价值体验＂、＂行为体验＂，并将这三个构面确定为本次设计目标的三个外延信息。
（2）关于评价指标
为了得到各个评价构面下的指标，我们分别对三个外延信息下的老年人用户生理、心理以及生活形态进行分析，挖掘能够量化这些外延信息的具体指标。
图2-16评价指标确定（应项目保密性要求，已对原型进行模糊处理）
（3）建立评价体系
综合评价构面和评价指标，我们建立了一套评估老年人医疗产品的UX评价体系。
图2-17老年人医疗APP用户体验评价体系（应项目保密性要求，已对原型进行模糊处理）
招式2：评价规则的确定-灰色关联分析
灰色系统理论是一种适合＂内涵模糊、外延清晰＂的＂小样本、贫信息＂的系统分析理论，其中灰色关联分析是一种将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度，从而导出方案的优劣排序,灰色关联度值越大，代表方案距离理想方案越近，即越理想。
灰色关联分析步骤如下：
（1）灰色序列生成
灰色生成在灰色系统中指针对系统的需求增加一个新的信息。换句话说，是指基于数据处理发现数据之间的规则；本研究中我们基于缺省功能，展现了三种灰色生成方法：
（2）灰色关联系数
灰色关联系数是用来表示最好和实际结果之间的关系，通过以下公式求得：
（3）灰色关联度
灰色关联度是通过下列公式计算求得：
但通常情况下，每一个因素并非是等权的，因此我们把上面公式延展到如下：
我们依据指标不同性质（语义指标、绩效指标）分别对6套原型进行用户体验实验，通过问卷的方式获得语义指标的信息，通过测量用户完成指定任务过程中的任务时间、错误次数、迷失度等指标获得原型绩效方面的信息。
表1原型样本评价实验结果
招式3：评价信息收集与处理预测模糊内部信息
考虑到指标之间并非是等权的，我们邀请利益相关者对同一层级下的不同指标进行两两比较，通过层次分析法获得评价指标的权重。
最终我们将实验数据和指标权重信息导入灰色关联分析中，计算出方案的灰色关联度，从而导出最佳原型。与此同时我们还可以通过不同方案在不同指标下的表现获得产品迭代的线索。
即方案4>方案2>方案3>方案1>方案6>方案5。因此将方案4确定为老年人移动医疗APP的最终方案。
三、写在最后
本秘籍前三式是关于用户体验设计（UED）的思维导图，在这张导图中我们主要强调两个方面：＂宏观策略＂、＂微观落地＂：所谓的宏观策略，即我们拥有将复杂问题逐层分解、化整为零的意识；而＂微观落地＂指我们拥有将宏观策略中分解项目落地的耐心和细心，直击用户不同场景下的痛点，完善整个业务体验。
本秘籍第四式对前三式功力检验的回门大法–用户体验评价（UEE），以客观数据为导向，规避主观经验的风险！真正做到＂从用户中来，到用户中去＂。