产品设计、交互设计、用户体验设计理论模型整理思考

好的设计师必然是懂得心理学规律的，看起来非常简单，却总能信手拈来，别具匠心。

PD （Product Design）：产品设计

IxD （Interaction design）：交互设计，区别于工业设计，所以加了个”X”。

UED （User-Experience Design）：用户体验设计

由上述三个词的区别和联系其实可以延伸出很多内容，而这并不是本文的重点，真要写出来一本书未必能说清楚，这里不做深入的探讨。相信每位热爱产品的同学心里面的定义都不尽相同，这是无可厚非的，毕竟个人的出发点不同。本文主要是整理了常见的理论模型，加上一些个人的思考，难免有些不准确的地方，欢迎有兴趣的同学批评指教。

设计的本质是创新，是突破，是优雅解决问题，是满足需求，每个人对设计的理解可能都不同，但是最终的结果想必都一样：让用户满意，这个用户可以多，可以少，甚至可能就是自己而已。

People ignore design that ignores people.是我特别喜欢的一句话，设计本身是服务于人们的使用习惯，而不应该让人们反过来适应设计。好的设计必然是尊重人的，心理学是研究人的心理、精神和行为的科学，所以好的设计师必然是懂得心理学规律的，即便他没有受过系统的学习教育，凭借自己的工作经验和思考足以提炼出设计的本质。同时各种定律和原则最初的诞生并不是为了设计，而是出于解决管理、经济、法律等行业的问题，经过不断的发展延伸，有了更多的使用基础，得以被我们熟知。

双因素激励理论又叫激励因素一保健因素理论，是美国的行为科学家弗雷德里克·赫茨伯格（Fredrick Herzberg）提出来的。赫茨伯格发现使职工感到满意的都是属于工作本身或工作内容方面的；使职工感到不满的，都是属于工作环境或工作关系方面的。他把前者叫做激励因素，后者叫做保健因素。

激励因素包括工作本身、认可、成就和责任，这些因素涉及对工作的积极感情，又和工作本身的内容有关。这些积极感情和个人过去的成就，被人认可以及担负过的责任有关，它们的基础在于工作环境中持久的而不是短暂的成就。

保健因素包括公司政策和管理、技术监督、薪水、工作条件以及人际关系等。这些因素涉及工作的消极因素，也与工作的氛围和环境有关。

并不是所有的需求被满足都能起到激励作用，必须是称之为激励因素的需要；不具备保健因素时会引起不和谐，但是具备却并不总是能带来好的效果。

马斯洛需求层次理论由美国心理学家亚伯拉罕·马斯洛在1943年在《人类激励理论》论文中所提出。书中将人类需求从低到高按层次分为五种，分别是：生理需求、安全需求、社会需求、尊重需求和自我实现需求。

这五类需求按照层次逐级递增，但并不是绝对的，完全有可能出现例外。当然大部分情况下是从低层次到高层次需求演变的。赫茨伯格的双因素激励理论同马斯洛的需要层次理论有相似之处。他提出的保健因素相当于马斯洛提出的生理需要、安全需要、感情需要等较低级的需要；激励因素则相当于受人尊敬的需要、自我实现的需要等较高级的需要。

马斯洛在晚年认识到，不能以他需求理论中的“自我实现”为人的终极目标，并进行了修改补充，在其理论上增加了第六层『自我超越的需求』。从超越、灵性、超人性、超越自我这些关键词可以看出，想要实现这一层次的需求非常困难，这里蕴藏着人生的阅历、思考和感悟。

马斯洛需求层次与产品功能的结合有很多案例，这里列举一些供参考：

生理需求：饿了吗、滴滴打车、淘宝、美团

安全需求：理财保险、腾讯管家

社会需求：QQ、微信、陌陌

尊重需求：知乎、、百度知道

自我实现需求：众多的互联网厂商使命感很强，愿景也很好，但是目前能接近这个水平的产品确实不好界定，个人都有自己的认知把。

成就需要理论是美国哈佛大学教授戴维·麦克利兰（David·C·McClelland）提出的。麦克利兰把人的高层次需求归纳为对成就、权力和亲和的需求。

成就需求是指想要成功把事情做到最好的需求。具有成功需求的人一般都有偏执的品质，渴望把事情做到极致，通过这种转化实现自己的人生价值，而关于名利则相对看淡一点，但并非毫不在意。麦克利兰认为，这种成就需要并非与生俱来，而是源于后天的培养。比如我要运营一个公众号，粉丝10万+，在业界深受好评。我不一定会开流量主赚钱，但是粉丝打赏给我也乐于接受。

权力需求是指影响和控制别人的一种愿望或驱动力。具备权利需求的人会经常表现出对周边人和事物的掌控欲望，即便是在没有获得相应的权利之前，他们也会努力的督促自己通过各种途径获得权利以实现掌控力。同样是追求成绩，成功，成就需求是出于个人的成就感，而权利需求是为了获得权利地位。比如政治家往往就是这种需求的典型代表。

亲和需求简单说就是希望与其他人保持一种愉悦、友好关系的需求，渴望被他人认同接受，更倾向于合作而不是竞争，追求平等的沟通。亲和需求高的人常常看中能否被别人看重和认同，在工作中这是一个普遍存在的现象。

KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭( Noriaki Kano )发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

KANO 模型包括以下几类需求：基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异型需求、反向型需求。前三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。下面简单介绍下几类需求的特点：

（1）基本型需求

理所当然的需求，我们理解为刚需，属于最低程度，用户一般不会说出这个需求。如果此类需求没有得到满足或表现欠佳，客户会焦躁、不满；而这部分需求被满足时，用户的满意度也不会发生太大变化，因为这本身就是一个必须的需求。比如一款通讯录APP，提供拨号盘功能，这是再正常不过的了。

（2）期望型需求

也就是我们经常说到的痛点，此类需求得到满足，客户满意度会显著增加；当此类需求得不到满足或表现不好的话，客户的不满也会显著增加，大部分情况下我们获得的需求就是这种类型。比如我们期望在微信公众号列表中增加分组功能，因为太多的公众号显示非常乱，很难管理。

（3）兴奋型需求

这类需求是最能挑逗用户神经的，比如创新的功能，带给用户的惊喜，姑且叫做爽点。用户往往都没有意识到自己需要他们。当产品提供了这类需求，即便不那么完善，客户也会很满意；如果得不到满足时，用户一般也不会计较什么。比如MIUI卸载APP时，应用变成小碎片消失，这就一个创新的功能，非常直观，一下子就喜欢上这种设计。

（4）无差异性需求

不论提供与否，对用户体验无影响或者影响不大，属于中性的需求，用户根本不在意这个东西。比如墨迹天气的显示温度使用摄氏度，而华氏温度使用时非常少的，很少有人去设置。现在使用华氏温度的国家非常少，比较有名的是美国，那么在美国这个显示就属于基本型需求了。

（5）反向型需求

又称逆向型需求，因为用户千差万别，不可能保证每个用户都有相同的喜好、习惯。这类需求提供的程度与用户的满意度成反比。比如在知乎上投放大量广告，支付宝的校园日记等。

孕妇效应也叫作视网膜效应。当我们自己拥有一种特征或者关注某事物时，我们有更大概率比平时要更加注意到这种特种或事物。比如你想要买一辆福特汽车，那你会发现周边突然多了很多福特汽车；你买了一支口红，会发现满大街的女孩子都涂了口红。究其原因，一旦关注某件事物后，会选择性的重点关注这件事，而处于这种群体或状态下会更加容易遇到这种情况。

由爱德华·墨菲（Edward A. Murphy）提出的，主要内容有四个方面：一、任何事都没有表面看起来那么简单；二、所有的事都会比你预计的时间长；三、会出错的事总会出错；四、如果你担心某种情况发生，那么它就更有可能发生。

它的本质是：如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。用一句老话说就是：常在河边走哪有不湿鞋。比如说辛苦了一个月的项目，已经测试了一段时间，在发布后发现重大bug的机会比较小，但是不能否认它还是会发生。

墨菲定律成立是有前提的，就是事情发生的概率是客观存在的、时间足够长次数足够多样本足够大。而小概率事件如果发生就应该引起足够的重视，针对会带来严重后果的事件一定要尽量避免。

对墨菲这个名字真正关注是从《星际穿越》开始的，刚开始看不觉得，看到最后才发现是神作。片中主人公的女儿名字墨菲非常暗合电影的主旨。

该法则的描述为：从一个起始位置移动到一个最终目标所需的时间由两个参数来决定，到目标的距离和目标的大小（上图中的 D与 W），用数学公式表达为时间 T = a + b log2(D/W+1)。

通俗地说就是任意一点移动到目标中心位置所需时间与该点到目标的距离和大小有关，距离越大时间越长，目标越大时间越短。

在Windows中，开始菜单在屏幕的左下角，这个角落是“无限可选中”的，因为不管用户朝左下角方向做多大幅度的摆动，光标总是会停在开始菜单按钮的上方。

该定律的描述为：一个人面临的选择（n）越多，所需要作出决定的时间（T）就越长。用数学公式表达为反应时间 T=a+b log2（n）。在人机交互中界面中选项越多，意味着用户做出决定的时间越长。

在更多选择面前，人们往往会拿不定主意以至于放弃。在移动端场景下，本身就没有足够的空间来容纳非常多的东西，再加上多选择带来的弊端，所以移动端的设计一定要优先考虑内容的优先级，让用户不要做太多选择。

1956年，乔治米勒最早对短期记忆能力进行了定量研究。他发现年轻人的记忆广度大约为7个单位（阿拉伯数字、字母、单词或其他单位），称为组块。且上下浮动2个单位，也就是合适的数字为5-9个。

7±2法则是交互设计中一个常用的法则，比如PC端的网站导航一般不要超过9个，否则用户就会觉得内容太多难以抉择；而移动端导航一般不要超过5个。

该原理的描述为：当两个假说具有完全相同的解释力和预测力时，我们以那个较为简单的假说作为讨论依据。后来简化为最简单的解决方法往往是最好的，也就是让事情保持简单，还被人总结为『如无必要，勿增实体』。太多的案例告诉我们，花费大量精力融合太多东西的设计往往是不成功的。奥卡姆剃刀原理可以作为一个参考，用来帮助思考。即便它在很多情况下是对的，但不表示它不是绝对正确的。

该效应的描述为：某个元素越是违反常理，就越引人注目、越容易被人牢记。用成语来说，就是独树一帜，鹤立鸡群。如果你想要让某物引人注目，就要使它特殊化，例如通过色彩、尺寸、留白等等，反正就是不要和其他东西一样，有自己的特点。

帕累托定律又名二八定律、80/20 原则，被广泛应用于社会学和管理学。最初，帕累托是研究财富和收益模式的关系，最终发现社会上20%的人占有80%的社会财富，即财富在人口中的分配是不平衡的。而现在赋予了它更多的含义，如常一个企业80%的利润来自它20%的项目；世界上大约80%的资源，是由世界上20%的人口所消耗；SEM中的80%的花费是由20%的关键词消耗的。

二八原则的精髓是不要平均地分析、处理和看待问题，而是把主要精力花在解决主要问题、抓主要项目上。

BJ Fogg行为模型是探究什么促使行为发生一个有用的框架。该模型指出用户行为分析包括三个要素：动机、能力和触发点。这一模型对改变行为，培养习惯具有指导意义。该模型假定一个人如果有足够的动机，相对应的能力前提下，加上适当的触发提醒，行为一般是会发生的。 比如安全软件提示存在系统漏洞需要更新就满足上述3个条件，绝大多数用户会按照提示进行操作。

提到这个词要顺便说下格式塔理论，格式塔是德文“Gestalt”的音译，主要指完形，即具有不同部分分离特性的有机整体。格式塔最基本的原则是忽略个体，从整体出发进而发现本质属性，提出经验和行为的整体性。

我们总是习惯于把空间上或时间上接近的元素视为一个整体，越接近，被组合在一起的可能性就越大。接近原则被广泛应用于页面内容的组织，以及分组设计中。

心流是人们全身心投入某事的一种心理状态，是一种将个人精神力完全投注在某种活动上的感觉。而沉浸式设计就是一种典型的心流状态，沉浸就是让人专注在当前的目标情境下感到愉悦和满足，从而忘记时间的流逝。比如安卓系统的设计规范就采用了这种设计。

需要说明的是沉浸式状态栏和透明状态栏其实并不是一个意思。沉浸式状态栏指的是状态栏隐藏，在做了相关操作后（如下滑），状态栏显示出来，其实这是一种设计模式（设计理念）；而透明状态栏则相对简单：背景图片可以利用系统状态栏的空间，两者无缝对接。有兴趣的朋友可以体验下QQ阅读这款APP，两个概念都有很好的体现。

该定律认为：每一个过程都有其固有的复杂性，存在一个临界点，超过了这个点过程就不能再简化了，你只能将固有的复杂性从一个地方移动到另外一个地方。

通俗地理解就是能量是守恒的，有些地方省事了，有些地方必然费事。举个最简单的例子，智能电视的遥控器。大家会发现现在的电视遥控器越来越简介，甚至只有八九个键，而以前的遥控器一般都有二三十个键。但是取而代之是电视机设置界面的复杂，比如设置屏幕是否铺满，选择是否跳过片头片尾等等；而之前电视的设置界面往往非常简单。

根据墨菲定律，如果一件事情可能出错，那么它总是会发生的。所以我们需要通过一些提示，引导，减少用户出现的犯错的概率，这也是防错原则的核心所在。新乡重夫指出：我们不可能消除差错，但是必须及时发现和立即纠正，防止差错形成缺陷。

以虎嗅的登录弹窗为例，只有手机号是符合格式的，发送验证码按钮才是可用的；只有当手机号，验证码都输入，登录按钮才是可以用的。

每个人的阅历、感知、体悟都不可能相同，关注的重心也有很大差距。上述理论详细展开都很复杂，很多学者究其一生也只是有了这么一门学说，还需要后人不断完善才形成今天我们所熟知的理论体系。我们在工作中要做的是根据自己的感悟有针对性的深入思考，有意识的选择适合当前情景下的理论去带入、整合、扩充，当然理论并不总是完全正确的，能帮助到自己的才是正确的。

SEM是Search Engine Marketing的缩写，中文意思是搜索引擎营销。SEM是一种新的网络营销形式。SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。

一、SEM的重心之一，就是关键词的选择，而SEM选词最重要的原则就是要精准。这里说的精准，不仅仅是像SEO选词那样，只要选的词与网站业务有关，然后有一定搜索量，就OK。因为对于SEM来说，最终目的是要让用户掏银子，特别是竞价排名这块，点击一次就要付一次钱。所以SEM选词的精准要比SEO更深入和具体，简单的说，在SEO选词标准的基础上还要再增加两个条件：

1、搜索该词的人，有明确的消费需求与实力。

2、搜索该词的人，容易被转化成我们的用户。

二、SEM中引导页的设计

其实他们选的词中，一小部分词也是比较精准的。但是转换率也非常差，这是为什么呢？答案就是在引导页上下的功夫不足。首先和大家解释一下什么是引导页，引导页就是用户搜索一个词后，点击进去所看到的页面(也叫落地页)。在SEM中，将用户吸引到页面中，只是完成了第一步。而能不能让用户产生消费，则要看引导页能不能打动用户。这就好像传统营销方式中的会议营销，把用户拉到会场，只是第一步。具体能让多少用户签单，则要看讲师的功力了。一个成功的引导页，应该围绕用户行为及特点设计，至少应该符合四个要求：

1、能够给用户足够的信任感。

2、提供的内容是对用户有帮助的。

3、能够解答用户心中潜在的问题。

4、能够促使用户留下信息或与我们取得联系。

三、SEM中的数据监测与优化

实际上，该公司的网络推广工作，也不是一点效果没有。因为通过网络推广，每个月都会有报名的学员，只是效果不理想，并且成交量在不断下降。但是效果从何而来，他们说不清楚，只是大概猜测在门户发布的新闻稿起了作用。至于为什么成交量下降，就更说不明白了。

其实对于SEM来说，数据的监测与优化工作，才是最重要的一步。没有科学而完善的监测体系，那就好像盲人摸象，或者是闭着眼睛上战场。而像流量统计系统，也只能算做初级的数据监测。SEM工作想做好，还需要建立更细致、更科学的数据监测体系才行。比如说竞价排名这块，我们就要对关键词的点击数、总消费数、注册数、单笔订单额、订单数、订单转化率、注册CPA、ROI等数据进行监测。引导页这块，除了进行常规的流量监测外，还需要增加对咨询量与转换率方面的监测。

一旦这套体系建立起来，那就很容易发现问题和解决问题。比如说如果某关键词效果不理想，我们很容易就能从数据中分析出是因为词选的不靠谱，还是创意写的不吸引人，或者是引导页上下的功夫不足。

而且在有了数据的基础上，我们才可以进一步的进行渠道优化，使我们的推广工作达到事半功倍的效果。比如说对于竞价排名来说，我们就可以通过改进广告创意的方式，来监测不同创意之间的效果变化，继而找到最佳的创意组合。也可以通过改进引导页设计的方式，观察不同引导页之间的差异，找到最符合用户需求和心理的引导页设计等。

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