一、全文速覽圖

“Good design is durable.” 迪特 · 拉姆斯的設計十誡提到，好的設計應該是歷久彌新、不會輕易過時的。

在 20 世紀，大多數日常用品都經歷過顛覆式的變革、簡化或技術迭代，比如電話、筆、黑膠唱片機等。然而有少數物品，它們已問世超過百年，形態與結構卻跟設計之初別無二致，且還能較好地滿足當下的需要。這些產品是如何誕生的？為什么他們能在時間的長河中維持恒定不變？蘭亭妙微UI設計公司與您一起來學習。

二、這些百年產品的誕生

1. QWERTY鍵盤布局  1874年

1941 年，世界上第一臺電子計算機誕生；1968 年，第一只鼠標原型問世。然而，與它們共同構成人機交互基礎的 QWERTY 鍵盤，其布局早在 1874 年就已獲得大規模應用。

如今我們已有語音、觸摸屏、甚至是腦機接口等多種輸入方式，卻還是高度依賴著與 150 年前首批打字機外觀相似的鍵盤。

QWERTY鍵盤的發明

1868 年，肖爾斯（Christopher Latham Sholes）和他的同事們將他們的第一臺打字機運往芝加哥，首位客戶是芝加哥波特電報學院的校長愛德華（Edward Payson Porter）。這臺打字機有 28 個琴鍵式按鍵，外形似鋼琴，與波特學院使用的休斯·菲爾普斯印字電報機相似。其鍵盤按字母表順序排列：A 至 N 從左向右排布，O 至 Z 則從右向左延伸。

在會見了多名客戶后，根據反饋，肖爾斯與其同事對鍵盤的構造與布局進行了多次改進。最終在 1872 年，《科學美國人》在頭版以大幅版畫形式報道了這臺打字機，畫面中清晰展示了其鍵帽結構，此時的打字機已配備 42 個按鍵，包含大寫字母、數字 2 至 9，以及連字符、逗號、句號、問號等常用標點符號。

1874 年，肖爾斯發明的打字機由槍械制造商雷明頓公司（E. Remington and Sons）推向市場，并逐漸演變成為鍵盤的行業標準。其按鍵布局已與今天我們普遍使用的 QWERTY 鍵盤幾乎完全相同，是當今世界上應用最廣泛的鍵盤布局。盡管不同國家會因語言習慣在鍵位安排上做些微調，但整體結構仍遵循著這一經典設計。

撲朔迷離的鍵盤布局起源

這其中耐人尋味的是，肖爾斯是如何想出這種鍵盤排列方式的。

因其印刷行業的背景及報紙出版商的經歷，肖爾斯應當熟悉排字工根據使用頻率排列字盤的做法。有一種廣為流傳的理論認為 QWERTY 鍵盤的布局是為了限制打字者的速度：其核心原則是將高頻使用的字母分隔開（盡管像 E 和 R 仍被放在一起），以此減少打字時連動桿的相互碰撞而導致的故障。換而言之，這是一種以暫時性的輸入效率，換取機械運行的長期可靠性的妥協。

然而，京都大學的研究人員³提出，QWERTY 鍵盤布局的誕生可能與早期核心用戶——電報員的工作習慣密切相關。研究中以 E、S 、Z 這三個字母在鍵盤上的布局為例來闡明這個觀點。

當時，美國電報員需要把聽到的摩爾斯電碼實時轉譯成字母。在美國使用的電碼中，字母 Z 與常用組合 SE 的編碼恰好相同，均為“···  ·”（滴滴滴  滴）。當聽到這樣的電碼序列，尤其是在缺乏上下文的單詞的開頭時，接收者無法立即判斷是 Z 還是 SE，只能根據后續聽到的電碼來綜合判斷。這種不確定性會嚴重影響輸入效率：在傳統的 A-Z 順序鍵盤上，若電報員開始輸入 Z，之后發現應為 SE，手指就不得不在相距較遠的鍵位之間移動并修改。

而 QWERTY 鍵盤布局的調整是，把 Z、SE 這兩組容易引起混淆的字母安排在了彼此相鄰的位置。這樣一來，即使電報員在聽到“滴滴滴  滴”時無法立刻判斷，手指也能在緊鄰的區域中快速選擇或更正，而不必在全鍵盤上尋找。或許正是這類針對電報場景的優化，最終塑造了我們今天所熟知的 QWERTY 鍵盤格局。

雖然原因至今尚無定論，且無論是為了避免機械故障還是適配摩爾斯電碼的輸入習慣，都跟當下的使用場景有所不同，但至今為止也沒有任何一種其他布局方式來取代它。

2. 回形針 1901年

19 世紀，木漿制漿技術與工業造紙廠的出現讓廉價紙張得以廣泛流通。面對隨之產生的大量零散紙張，人們開始使用手邊常見的別針來加以固定——這被視為回形針的前身。盡管別針價格低廉、使用方便且用后即棄，但其缺點也十分明顯：不僅容易生銹，還會刺穿紙張，留下難看的銹跡與孔洞。

最早的回形針專利記錄來自挪威人約翰·瓦勒（Johan Vaaler），他在 1901 年提交了申請。專利摘要中寫道，這是一種“由彈簧材料彎曲成矩形、三角形或其他形狀的環，金屬絲兩端形成并排且方向相反的部件或舌片”。相比別針，回形針不需要通過刺穿紙面來固定紙張，并排的金屬絲結構也提供了更多的固定方式。

1899 年，威廉·米德爾布魯克（William D. Middlebrook）獲得了回形針制造機械的設計專利，隨后他將專利賣給了一家辦公用品制造商，該公司將其注冊為“寶石回形針”（Gem clip）。其有著標志性的雙橢圓形環圈設計，通常采用鍍鎳或彩色塑料包裹的材質，不僅有效防銹，也兼顧外觀的美感。

相比約翰·瓦勒的設計，寶石回形針將紙張與回形針接觸的位置處理得更圓潤，減少了刺破紙張的風險。螺旋狀的鋼絲具有一定的柔韌性，可輕松張開以便放入紙張，同時又有足夠的彈性來夾緊文件。

幾年后，喬治·W·麥吉爾（George W McGill）對寶石回形針做出了改良，進一步增大了內環的弧度，使其更明顯地上翹。相比初代寶石回形針平緩的環圈末端，這種上揚的開口形成了更清晰的“示能”——直觀地提示用戶“此處可拉開并插入紙張”。在結構上，它也實現了更省力的開合體驗。正是這一改良版本，逐漸演變成了今天最常見、最廣泛使用的回形針。

回形針作為“固定文件”的工具這一認知，也自然而然地從現實世界延伸到了數字世界。在圖形用戶界面中，當我們想要將文件添加至郵件或文檔時，常常能看到那枚熟悉的回形針圖標。

3. 螺旋蚊香 1902年

中國最早的蚊香可追溯至宋代，一本記錄民間生產技術的古籍《格物粗談》中記載：“端午時，收貯浮萍，陰干，加雄黃，作紙纏香，燒之，能祛蚊蟲”。這段記載中所述的制品可視為早期形態的“蚊香”，其外形類似于帶芯的線香。換而言之，最初的蚊香是直的。

蚊香的螺旋形演變可以追溯到 19 世紀末的日本。當時，人們將除蟲菊粉與鋸末混合燃燒用于驅蚊。日本企業家上山英一郎（うえやま えいいちろう）生產了一種混合了淀粉和除蟲菊的香，雖然驅蚊效果良好，但存在明顯缺陷：不僅燃燒時間短，不到四十分鐘便燃盡，而且與普通線香一樣質地較脆，遇風易折。

1895 年，上山英一郎正致力于尋找延長蚊香燃燒時間的方法。期間，他的妻子在倉庫中偶然看見一條盤踞的蛇，由此獲得靈感，建議他將蚊香制成螺旋形狀。這一設計在工程上極為巧妙：螺旋結構以最小的面積延展了蚊香長度（相比線狀蚊香延長約 4 倍），也設置了一個單點、穩定、緩慢的燃燒路徑，讓蚊香既不會熄滅也不會因為香條過寬而燃燒太快。1902 年，可持續燃燒約七小時的螺旋狀蚊香問世，并被命名為“金鳥蚊香”，其有著標志性的深綠色外觀與印有紅色公雞頭的包裝設計。

如今我們使用的螺旋盤香，基本都是采用了這個結構，在保證單盤燃燒時間 7-8 小時的前提下，既能節省包裝空間，又能在運輸中互相支撐，防止斷裂。

4. 拉鏈  1911年

在拉鏈發明之前，人們用以拉緊衣物的工具繁多，包括系帶、紐扣、別針、搭扣、腰帶與松緊帶等。紐扣是其中歷史最久、使用最廣的一種，但其使用效率較低，解開與扣上均需時間，且在耐用性上存在不足，時有脫落之虞。

19 世紀末，在追求“效率”的工業時代背景下，拉鏈應運而生。發明家惠特科姆（Whitcomb Judson）想解決傳統的系帶式高幫靴穿脫過于繁瑣這個問題，在芝加哥世界博覽會上展示了名為鉤鎖（clasp locker）的裝置，它的核心目標很明確：用一次滑動，替代逐個系扣的繁瑣過程，節省時間。但當時這種拉鏈依賴手工制作，成本較高，且質量不夠穩定，最終因為結構缺陷及成本問題退出了市場。

1912 年，森貝克（Gideon Sundback）取得了突破性進展，他將惠特科姆發明的易崩開的鉤環結構改成了穩定咬合的齒牙結構，實現凹凸完全咬合，使拉鏈閉合更牢固，開合也更加順滑流暢。一百多年過去，如今金屬拉鏈仍然在沿用這種工藝制造。

1923 年，百路馳（B.F. Goodrich）公司將森貝克設計的拉鏈用于一款女式橡膠靴，因其開合時會發出“滋滋”的摩擦聲，公司便形象地將其命名為 “ZIPPER”。這個朗朗上口的名字隨后逐漸被大眾廣泛采用，“拉鏈”也因此得名并沿用至今。

拉鏈與紐扣的爭端

在時尚界，關于在服裝上用拉鏈或是紐扣還引起過一場關乎功能、形式甚至是倫理上的論戰。

從效率上而言，拉鏈無疑更勝一籌，其便利性也更符合我們現代快節奏生活的需要。紐扣的使用需要一定的技巧，而且會增加衣物的厚度，對于如今流行的緊身牛仔褲來說，紐扣可能使面料更容易鼓起或撕裂；而拉鏈則能通過“收緊并向上拉”的方式來解決這個問題。

但是，拉鏈更容易損壞和卡住，更難修理。它們也存在一定的安全隱患：在戰場上，軍服就曾發生過因拉鏈卡死耽誤急救而導致傷亡的事件；反之，紐扣在意外拉扯下更易整體脫落而非卡死。

紐扣的另一個好處在于美觀：隨著時間的推移，紐扣與衣服的摩擦會形成獨特的色落與磨損痕跡，對于牛仔愛好者來說是一個理想的特性。

還有一部分來自復古派的道德質疑，批評者稱拉鏈簡化衣物穿脫的特性會助長輕率行為，敗壞社會風氣。因此，盡管拉鏈技術早已成熟，直到 1947 年李維斯才將其應用于牛仔褲上。

最終在 1937 年，拉鏈在這場論戰中擊敗紐扣，鞏固了其在服裝設計中的地位。如今，這個一百多年前的發明無處不在，被廣泛應用于服裝、行李箱和無數其他物品中，YKK（全球市場份額第一的拉鏈制造商）每年生產的拉鏈足以繞地球 50 圈。

三、何以百年不變

面對技術的百年巨變，為何這些產品能不被淘汰，甚至其基本形態都與百年前最初發明時大體相同？值得肯定的是，他們的設計的確超越了同期其他產品，呈現出一些寶貴的特質。

簡單精妙的結構

例如經典的寶石回形針，其雙橢圓形結構在同期的其他設計中脫穎而出，以簡潔優雅的形態高效實現了“不傷紙”這一核心需求；而螺旋形的蚊香設計，既延長了燃燒時間，又通過嚴絲合縫的嵌套，兼顧了節省包裝空間和運輸穩固性。

易用性

拉鏈和回形針是典型的無意識設計，它們形態與功能高度統一、無需學習曲線。即使是年幼的孩童，也能憑直覺學會使用拉鏈：20 世紀 30 年代拉鏈推廣初期，拉鏈款童裝就常常以“幫助幼兒學會自己穿衣，培養自理能力”作為賣點。

易工業化、標準化

回形針只需彎曲三次并剪斷即可制成，易于自動化生產；螺旋形蚊香可通過鋼制模具一次沖壓成型，一臺機器每分鐘可生產數百盤蚊香，整個過程可高度標準化。規模化生產有效降低了成本，使其在市場上更容易取得價格優勢，進而推動廣泛普及。

然而，歷經百年技術發展與社會變遷，新生需求與問題層出不窮。這些經典產品，是否真的一如誕生之初那般，顯得全然不過時？或許，讓它們保持不變的還有更深層的原因。

四、已是最優解，還是懶于改變？

去年 11 月的香港大埔火災事故造成了重大人員傷亡，令人痛心。在對這場事故的追責中，首當其沖地便是香港建筑行業的竹棚工程。許多人指出，竹材燃點僅為 265°C，遠低于鋼材，可能加劇火勢蔓延。此外，竹棚的結構強度也相對不足——過去香港曾多次發生棚架坍塌事故。以香港的經濟發展水平，完全有能力推動行業向鋼材升級。但網絡上仍有許多支持者聲稱：竹棚搭建技藝自清朝便出現在香港，已有上百年歷史，具有文化傳承價值‌，也是長久以來的行業慣例。

同樣的，歷史上也有其他證據表明 QWERTY 鍵盤并非最佳的鍵盤布局，比如美國心理學家發明的德沃拉克鍵盤布局（Dvorak keyboard layout）：這一布局基于字母使用頻率和手的生理結構設計，擁有打字更快、更易學習和降低疲勞的特點。二戰時一項研究表明，德沃拉克布局的打字員速度要比 QWERTY 布局打字員快 74%。即使是 QWERTY 鍵盤的發明人——肖爾斯本人也沒那么篤定：盡管他很早就將設計賣給了雷明頓公司，但他終其一生都在不斷改進布局，并創造出各種替代方案，在他去世的前一年，他還為自己的 XPMCH 鍵盤申請了專利。

螺旋蚊香的使用體驗也沒那么理想：其嵌套結構導致在拆分時比較困難，一不小心可能直接掰斷，且必須依賴專用底座才能使用。這本質上是一種便利工業化生產而非優化用戶體驗的設計。然而，即使有了電蚊香這種更方便、健康、安全的替代品，螺旋蚊香仍憑借低廉的成本、成熟的產業鏈以及簡易的倉儲運輸要求，在市場中占據著一席之地。

在歷史較短的互聯網領域也有類似的案例——比如搜索引擎結果頁的布局與交互模式。自 2000 年代初谷歌確立“頂部搜索框 + 藍色鏈接標題 + 簡短摘要”的模式以來，其核心框架在近二十年間保持高度一致，并成為行業標準，不管是在網頁端還是移動端。然而在移動端上，固定于屏幕頂部的輸入框常位于手指的自然操作范圍之外，用戶需特意伸展才能觸及，體驗不夠便捷。而“標題用藍色表示超鏈接” 這個設計也稍顯過時，在用戶已基本認知“搜索結果標題可點擊”的今天，整屏的藍色可能帶來不必要的視覺干擾，增加閱讀負擔。

回望這些產品或設計，其“不變”與其說是源于解決問題的完美，不如說是因為它們早早確立了“行業標準”，獲得了先發優勢，培養了牢固的用戶習慣，進而形成了強大的路徑依賴。一旦從用戶到產業鏈的“慣性”形成，任何改變都將面臨難以估量的轉換成本。正因如此，即便它們存在一定的缺陷，市場往往也會接受，畢竟這是性價比相對較高的策略。

總結

一些產品能歷經百年而保持不變，固然有其設計上的優越性，但更值得深思的是不變的背后隱藏著的路徑依賴與行業慣性的強大力量。百年的不變或許只是暫時的，可能是顛覆性的技術尚未誕生，或是缺少一個推動行業變革的契機。

歸根結底，設計無法時刻去尋求那個完美的終極方案，而是在多重約束條件下尋找平衡——既要權衡用戶習慣與使用體驗，又要兼顧商業成本、行業發展情況與規模化需求，甚至還要回應文化傳承與社會倫理的爭議。同時，作為設計師也需要保持對行業規范與慣例的審視與批判意識，警惕將“長期不變”等同于“無可優化”，在考慮用戶習慣轉換成本的前提下，積極探索更適配當下需求的創新方案。

轉載：優設

蘭亭妙微（藍藍設計）m.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。

作為專注 UI/UX 設計與數字化體驗升級的專業團隊，蘭亭妙微在工業軟件、醫療設備、能源監控、航天軍工等領域長期實踐中，始終以認知科學為底層邏輯，把用戶的視覺處理、閱讀習慣、注意力機制、記憶特性與學習行為，轉化為可落地的界面與交互準則，讓復雜系統變簡單、讓專業工具更易用。

表單驗證不僅是技術實現，更是一場微妙的人機心理博弈。特別是實時驗證，改變了傳統的“填完再說”模式，實現了“邊走邊評”，信息反饋更及時，用戶的情緒也隨之起伏。

蘭亭妙微UI設計公司，將圍繞三大核心原則，深入探討如何通過精細的驗證設計，提升用戶體驗，引導用戶順利完成表單填寫。

一、實時反饋：讓用戶每一步都有“回應”

1. 正向反饋：用“小鼓勵”建立信心

實時反饋對用戶心理有顯著影響。正向反饋，特別是“正反饋 + 小情緒顆粒”的組合，能瞬間建立用戶信心、降低焦慮、激發行動欲。從心理學看，這是一種“即時獎勵”——即使不依賴物質，單純的認可也能產生強烈的動機。

案例：Instagram 注冊時的“鼓勵策略”

當用戶在 Instagram 輸入用戶名時，系統不僅提示“可用”，還會附上趣味性文案，例如：

• “? 太棒了，這個名字沒人用過哦！”

• “? 這個用戶名看起來不錯”

這就像有人在你耳邊輕聲夸一句“選得妙！”，讓用戶在輕松愉快的情緒中繼續填寫。

2. 負向反饋：避免成為“情緒滅火器”

負向反饋如果處理不當，極易澆滅用戶熱情。尤其是在用戶尚未完成輸入時，就彈出模糊、生硬、充滿否定意味的提示，會讓用戶感到被“攻擊”。心理學中，這被稱為“認知威脅感知”——即便系統不帶情緒，用戶也容易將其“腦補”為批評。

案例：某銀行 App 的“勸退式”體驗

某銀行 App 在設置交易密碼時，用戶剛輸入“123456”，系統立刻彈出：

• “不符合要求！”

• “不能為連續數字！”

• “請重新輸入復雜密碼”

但用戶根本不清楚規則是什么。嘗試輸入“abcDEF123@”后，系統繼續報錯：

• “不能包含字母連續！”

• “必須包含至少兩種符號！”

最終，用戶直接放棄操作，選擇線下辦理。這說明負向反饋需要有節奏、有余地、有幫助，而不是一次性“開火”。

二、用戶的“歸因機制”：錯在我，還是怪系統？

這是用戶體驗中非常微妙但關鍵的心理觸點。當用戶遇到錯誤時，本能會判斷：“這錯，是我傻？還是你系統蠢？”這一判斷直接影響用戶是繼續修正，還是直接離開。

1. 什么是“歸因機制”？

人類是“歸因動物”——遇到問題總想弄清楚原因。當用戶操作失敗時，系統的提示方式決定了他們把責任歸給自己，還是歸給系統：

• 歸因于自己：提示清晰、有禮、提供解決方案 → 用戶想：“哦，是我疏忽了，下次注意。”

• 歸因于系統：提示模糊、生硬、帶情緒 → 用戶想：“什么破系統，設計得這么爛，怪我咯？”

一旦用戶將責任歸給系統，就很難再挽回。

對比案例：登錄密碼錯誤

• 系統 A：只提示“錯誤！”

  • 用戶反應：“我哪錯了？是密碼錯？賬號錯？格式錯？服務器炸了？”

  • 歸因結果：怪系統。

• 系統 B：提示“密碼錯誤，請檢查大小寫是否正確，或嘗試找回密碼”

  • 用戶反應：系統既指出了問題，又給出了解決路徑。

  • 歸因結果：怪自己。

對比案例：手機號輸入

• 提示 A：“格式錯誤！” → 像在呵斥用戶，歸因偏系統。

• 提示 B：“請輸入 11 位手機號碼，例如：13800001234” → 提供示例，用戶更愿意調整。

  

2. 設計師的啟發：用“歸因引導”挽救體驗

好的提示文案，傳遞的是“我是來幫你的”合作心態，而非“你怎么又出錯”的責備心態。可以遵循以下原則：

• 避免空洞詞匯：少用“錯誤”、“無效”這類模糊詞匯。

• 用例子具象化：提供符合用戶語境的輸入示例，降低理解成本。

• 傳達解決路徑：不僅要指出問題，還要告訴用戶“怎么改”。

  

三、心智模型：別讓用戶和“不可預測的機器人”斗智斗勇

1. 什么是“心智模型”？

心智模型，簡單說就是用戶“以為系統會怎么運作”的心理預期。例如，在表單填寫中，用戶預期的流程是：我填信息 → 系統檢查 → 告訴我對錯 → 我修改或繼續。如果系統行為偏離這一預期，用戶就會感到困惑。

2. 系統“跑偏”的典型表現

驗證觸發過早
用戶還沒輸完，系統就開始報錯，仿佛在說“你話說得不對”。正確做法是等用戶輸完再判斷（如使用 onBlur 或 onChange + debounce）。

反饋來得太遲
用戶填完所有字段、點擊提交后，系統才提示“手機號格式錯了”。這就像“你讓我爬了十樓，現在告訴我樓梯走錯了”。更優方式是局部字段校驗 + 實時反饋，至少在失焦后立即提示。

提示位置飄忽不定
錯誤提示有時在上方、有時在下方，有時紅框、有時彈窗，用戶眼睛跟著亂跑。一致性是安全感的來源：建議錯誤提示統一顯示在字段正下方，顏色、樣式、交互都保持一致。

四、引導用戶走向正確方向

你無法控制用戶怎么想，但可以引導他們“往正確的方向想”。

1. 規則“提前說”，別“事后罵”

如果字段有格式要求，直接在旁邊用灰色文字說明，例如“請輸入 11 位中國大陸手機號”。或者提供示例“如：13800001234”，讓用戶一眼看懂。否則等于“逼他犯錯，再事后教育”，極易導致用戶流失。

2. 提示語要具體、友好、有“引導感”

• 避免高壓語氣：不用“錯誤！”、“非法！”、“無效！”這類詞。

• 用“請檢查一下”替代“你錯了”，更像建議而非指責。

• 給出具體信息：如“9 位”，而不是“格式不對”。

3. 保持流程一致性，不搞“突襲”驗證

如果前幾個字段都沒有實時反饋，用戶會默認“最后統一驗證”。結果突然在第 5 個字段彈出實時驗證，用戶可能瞬間懵掉。記住：一套劇本演到底。要么全部實時反饋，要么全部最后校驗，不要“雙標”。

蘭亭妙微（藍藍設計）m.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。

在產品設計中，用戶粘性是衡量產品成功與否的核心指標之一。好的產品不僅要吸引用戶，還要讓他們愿意長期使用，甚至形成習慣。做到這一點，體驗設計師和產品設計師需要深入理解用戶行為模式，并利用心理學原理來打造“讓用戶離不開”的產品體驗。鉤子模型與多巴胺反饋機制是比較常提及的概念。

蘭亭妙微UI設計公司深知，優秀的設計不止于視覺表現，更在于對用戶心理的精準洞察。我們始終將用戶行為研究與心理學原理融入設計實踐，通過鉤子模型與多巴胺反饋機制的科學運用，助力打造具備高粘性、強吸引力的產品體驗，讓用戶在使用中形成習慣，真正實現“讓用戶離不開”的設計目標。

一、鉤子模型：打造用戶持續回歸的行為閉環

1. 鉤子模型四大環節核心邏輯

• 觸發：產品使用的起點，分為外部觸發與內部觸發。外部觸發是產品主動觸達用戶的信號，如推送通知、好友互動提醒、平臺推薦等；內部觸發則是用戶的情緒驅動，如孤獨、無聊、好奇心、害怕錯過（FOMO）等，當用戶的情緒需求與產品價值形成強連接，會自發產生使用行為，這也是觸發的最高階形式。
• 行動：觸發后用戶完成的核心操作，如點擊、滑動、輸入、發布內容等。行為科學研究表明，行動的發生依賴動機、能力、觸發三大因素，其中降低操作成本是關鍵 —— 產品需讓操作足夠簡單、路徑足夠短小，讓用戶無需過多思考就能完成行為。
• 可變獎勵：用戶完成行動后獲得的不確定回報，這是鉤子模型的核心。獎勵的隨機性會激發大腦的多巴胺系統，大幅增強用戶的探索欲，讓用戶因 “期待下一次的驚喜” 而持續重復行為，這也是常說的 “賭徒心理” 的底層邏輯。
• 投入：用戶在產品中投入的時間、精力、金錢、社交關系等，會形成沉沒成本效應，同時讓用戶與產品建立情感聯結。用戶的投入越多，放棄產品的成本就越高，也會因 “舍不得已有的積累” 而更愿意持續使用。

2. 經典產品落地案例：從理論到實際的設計拆解

案例 1：微信朋友圈 —— 社交驅動的鉤子閉環

• 觸發：以外部社交觸發為主，好友的點贊、評論提醒、“有人 @你” 等信號，會讓用戶產生 “害怕錯過重要社交信息” 的心理，從而主動點開朋友圈；
• 行動：操作門檻極低，用戶只需滑動屏幕即可瀏覽動態，甚至成為無意識的習慣性行為，拿起手機就會下意識打開；
• 可變獎勵：每次打開的內容都是不確定的，可能是朋友的生活分享、熱門話題、趣味視頻，這種 “未知性” 讓用戶始終保持期待，忍不住 “再刷一遍”；
• 投入：用戶不僅是內容瀏覽者，更是生產者 —— 發布朋友圈、點贊評論、積累好友互動，逐步建立自己的社交陣地與歸屬感，放棄朋友圈意味著放棄已有的社交聯結，讓用戶難以離開。

案例 2：抖音短視頻 —— 無限下滑的上癮式鉤子設計

• 觸發：外部 + 內部雙重觸發，外部是朋友分享的視頻、平臺推送通知，內部是用戶的無聊、碎片化時間，讓用戶下意識打開抖音尋求快速娛樂；
• 行動：短視頻的 “短平快” 特性實現了極低的操作與理解成本，幾秒鐘就能完成一次內容瀏覽，用戶無需投入過多精力就能獲得情緒反饋；
• 可變獎勵：核心的 “無限下滑” 機制讓獎勵高度隨機，每次滑動都可能刷到搞笑視頻、熱點新聞、精彩才藝，大腦始終處于興奮的期待狀態，難以停下；
• 投入：用戶的點贊、收藏、關注、發布視頻，以及平臺基于行為的精準個性化推薦，讓用戶越用越 “貼合自己的口味”，同時積累的關注列表、收藏內容、粉絲互動，都成為難以舍棄的沉沒成本。

3. 鉤子模型的設計思考與落地技巧

1. 極致降低行動成本：縮短觸發到行動的路徑，減少多余的操作步驟，比如一鍵刷新、一鍵發布，讓用戶的行為 “無需思考”；
2. 強化用戶的多元投入：除了時間投入，可增加社交、創作、收藏等投入形式，讓用戶與產品建立多維度的聯結，而非單一的內容消費；
3. 保持獎勵的適度隨機性：避免獎勵的同質化與固定化，讓用戶每次使用都有新的體驗，但需注意隨機的邊界，避免過度誘導；
4. 綁定用戶的核心需求：無論是社交、娛樂、工作還是學習，鉤子模型的設計都需圍繞用戶的真實核心需求，而非單純的 “誘導使用”，否則難以形成長期依賴。

二、多巴胺反饋機制：利用人性心理，打造用戶的正向行為循環

1. 多巴胺反饋機制的核心原理

2. 經典產品落地案例：游戲每日簽到的底層邏輯

• 隨機回報設計：玩家每天登錄獲得的獎勵不固定，可能是金幣、經驗值、普通道具，也可能是稀有材料、限定皮膚，隨機的高價值獎勵讓用戶始終保持登錄的期待；
• 累計獎勵激勵：連續簽到的天數越多，獎勵越豐厚，通過 “階梯式獎勵” 強化用戶的持續行為；
• 損失厭惡效應：若玩家錯過簽到，會失去累計獎勵，甚至需要花費額外成本補簽，利用用戶 “害怕失去” 的心理，倒逼用戶形成每日登錄的習慣。

3. 設計的邊界：多巴胺反饋不是 “誘導上癮”，而是 “正向賦能”

1. 設置人性化的使用提醒：當用戶長時間使用產品時，主動彈出休息提示，比如短視頻應用的 “你已使用 1 小時，建議休息一下”，讓用戶感知到產品的關懷；
2. 提供健康的使用模式：加入夜間模式、限時使用、專注模式等功能，讓用戶能主動管理使用時長，而非被動沉迷，比如游戲的防沉迷系統、短視頻的 “青少年模式”；
3. 優化獎勵機制，減少過度誘導：將 “完全隨機的獎勵” 升級為 “用戶可自主選擇的獎勵”，比如讓用戶在金幣、道具、優惠券中選擇心儀的回報，既保留多巴胺反饋的效果，又賦予用戶自主權，降低上癮風險；
4. 強化產品的核心價值，弱化形式化誘導：讓用戶因產品的核心價值（如高效的工作工具、優質的內容、實用的服務）而使用，而非單純的獎勵誘導，這是打造長期用戶粘性的根本。

三、總結：好的設計，是建立長期且健康的用戶關系

• 產品是否真正解決了用戶的核心需求？
• 設計是否在尊重用戶的前提下，為用戶創造了正向價值？
• 如何在商業價值與社會責任之間找到最佳平衡點？

頁面優化附加建議（適配網頁展示）

1. 視覺層級：為每個核心板塊增加醒目的小標題，搭配簡約的圖標（如鉤子模型四環節用箭頭圖標串聯），讓用戶快速抓取核心內容；
2. 案例排版：將微信朋友圈、抖音、游戲簽到的案例做卡片式設計，每個案例明確標注 “觸發 / 行動 / 可變獎勵 / 投入”，對比更清晰；
3. 互動設計：在文末增加 “設計思考留言區”，引導讀者分享自己的產品設計案例，提升頁面互動性；
4. 移動端適配：簡化大段文字，增加行間距，將長文拆分為更短的段落，搭配配圖（如鉤子模型流程圖、產品案例截圖），提升移動端閱讀體驗；
5. 延伸閱讀：在文末增加 “設計心理學相關干貨” 的鏈接推薦，如尼爾?艾亞爾的《上癮》書籍解讀、其他心理學設計原理，豐富頁面內容。

轉載：優設

蘭亭妙微（藍藍設計）m.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。

啥是用戶畫像，今天蘭亭妙微UI設計公司帶大家深入了解

想做成這件事，得先理解用戶畫像是啥。

用戶畫像是結合用戶的社會屬性、生活習慣、消費行為等等信息抽象出來的標簽化合集。咱們要通分析用戶的背景、行為場景、特征、性格等等猜出用戶需要啥，咱們應該做啥功能。

1. 比如說你發現網戀搭子經常玩妲己、小喬、王昭君這樣的英雄，那咱可以猜測這人大概是女孩，要是和你打游戲天天玩的不是蘭陵王就是關羽、廉頗，那我建議你謹慎。
2. 然后你還發現她經常在月初買新皮膚，通過這個表現可猜測她大概是個家庭條件還不錯的大學生。（因為大學生多數都是月初領低保。牛馬都是月中領低保。）
3. 通過對她各項特征進行總結、猜測，然后再利用其表現轉化為對企業（項目）有價值的內容。直白點說怎么針對你，騙走你兜里的錢。
4. 有伙伴可能說：了解用戶不是為了更好的服務用戶么？其實你這么說也沒毛病，但咱服務好用戶最終目的是啥？還不是為了轉化企業價值？
5. 回到你網戀妹妹這件事來總結：因為她總玩軟輔，月初購買皮膚，所有推測她大概是妹妹，且還在上大學。對于這樣的搭子你能想出什么策略呢？1.一起玩的時候不能罵她。2.要保護好，多夸她，提供情緒價值。3.巴拉巴拉……
6. 如果你是和兄弟一起玩聯盟你會怎么說。兒子！爸爸亞索（英雄）玩的賊 6。
7. 為啥你對妹妹和兄弟的態度這么不一樣？這就是通過畫像區分人群，針對不同人采用不同策略。那么在設計過程中也是一樣的。咱們要考慮不同用戶要如何下菜碟。

基礎概念曉得了以后咱進階一下。用戶畫像、用戶角色、用戶屬性的不同和相通之處。

用戶畫像

1. 對用戶的全面描述，包含用戶的基本信息、行為習慣、需求、痛點等等。大家會常提的基本是：人口統計信息（年齡、性別、職業等等）行為特征（使用習慣、購買行為等）心理特征（興趣愛好、價值觀等等）都在其中
2. 咱們通過以上這么多內容去給用戶分類，讓人群劃分更加具象。比如說王者、大師、白銀、廢鐵等級的劃分，就屬于咱們看得到的用戶分類（依據操作水平）。同理到設計中大咱們常常分為粘性用戶、忠誠用戶、潛在用戶等等。這些都屬于理解了用戶基本信息后的進一步細化（分層）。分層以后更容易匹配旗鼓相當的對手，如果不通過畫像分層會怎樣？你想想如果你一個廢鐵水平每天匹配到我這個王者，你是啥心情？可能玩著沒兩天你覺得被虐的太慘了沒意思，退游了。我覺得每天虐菜好沒意思，退游了。

用戶角色

1. 基于用戶畫像創建的虛構人物角色代表特定類型用戶，用來幫助團隊更好地理解用戶需求和設計產品。
2. 比如說“搬磚的設計師”、“摸魚的領導”等，角色背景（職業、生活方式等），角色目標（使用產品的目的），角色痛點（在使用過程中遇到的問題）
3. 很多聰明小明可能就問了：“我就是這么做的啊，為啥他們總說一眼假？”你那玩意是不是真的你自己沒數么？這個男人叫小帥，他干了啥干了啥，那個女人叫小美她怎么怎么樣了。
4. 演示一下我所篩選的諸多作品中大家畫像都是咋寫的：小美、女、24 歲、職場白領、膚白貌美大長腿、愛購物、喜歡鮮花、愛浪漫。瞧瞧你的用戶畫像是不是這樣寫的？看起來這個畫像好像沒啥毛病，可是女孩子都是膚白貌美大長腿啊，都喜歡購物啊，都喜歡花啊！就算不做畫像也能想到這些，這種類型的畫像用在哪個產品里好像都合適。咱就是說這畫像有和沒有不就是沒啥區別么？這個話說了和沒說有啥區別呢？為啥一眼假？因為大家做畫像總是有種廢話文學的趕腳，正所謂“十年磨一劍，五年磨半截”“聽君一席話，如聽一席話”
5. 用戶角色得是看起來真實的常態的人，是眾多用戶行為的縮影，從真實用戶中提取出來的。這個虛擬人物的特征一定是非常全面的，需要包含他的介紹、個人信息、工作信息、性格特點等等，要把它理解為一個真實的人。
6. 有伙伴通過用戶畫像輸出的用戶狀態是這樣的：”小美很抑郁很孤獨，小帥也很孤獨吧啦吧啦...“大哥？這就編的離譜，難道用了你的 APP 就不抑郁不孤獨了？這就好比你去看醫生不能只說：“我難受”你要說清楚具體咋不舒服，哪不舒服。你啥癥狀也不說就只說難受，你讓醫生咋辦？
7. 總結：畫像要真實的、常態的、痛點和需求表現不能泛泛，要具體。

用戶屬性

1. 描述用戶特征的具體指標，通常是量化的。
2. 基本信息（如年齡、性別、地區）、行為數據（如訪問頻率、購買金額）、偏好設置（如喜歡的產品類型、使用的設備）大家可能會覺得用戶屬性和用戶畫像有點區分不開，沒關系，就理解為他是用戶畫像附屬內的的小弟就行了。

總結：用戶畫像是對用戶的全面描述，用戶角色是虛構的代表性用戶，用戶屬性是用戶群體的可量化特征。三者相輔相成，有助于更好地理解和滿足用戶需求

咱們咋利用畫像中的信息？

帽子叔叔用來審問你的畫像和你電商產品的畫像那肯定不一樣的嘛～不同的企業對于不同的“嫌疑人”要觀察的點自然也不一樣。

不同維度下咱們能利用畫像干啥？以下內容僅作為切入點幫助大家理解。

你買直升機么

基于人口統計特征分類

1. 關注的內容就是：年齡、性別、職業、收入水平、教育背景等。
2. 平時拼夕夕給你推薦直升機么？為啥不給你推薦？是因為你不喜歡嗎？這就是電商平臺的個性化推薦，他們會根據的的年齡和性別、收入不同推薦不同類型的商品，拼夕夕可能不是很相信你小小年紀買得起直升機。
3. 再比如基于用戶畫像的設計的千人千面，設計不同的首頁布局和推薦模塊，以適應不同用戶群體的偏好。

基于行為特征分類

1. 包含內容：購買頻率、使用時長、訪問渠道、互動方式等。
2. 如果你經常剁手平臺就猛猛給你推新品就行了，反正你會買。如果是低頻用戶呢？多展示一些用戶好評激勵你進行購買。
3. 時間短就給你推修驢蹄子、鍛刀大賽、荒野生存、美女擦邊。在頁面表現上來說如果使用時間長，那咱就可以考慮用什么樣的形式打廣告不會強打斷用戶，因為長時間使用的用戶粘性應該比較高，比較能容忍，那就設計一些植入，例如說某音的小窗廣告入口設計。如果時間短那設計要考慮怎么通過設計吸引，比如說更有趣的彩蛋、點贊觸發感強化等等不多舉例了。
4. 對于活躍用戶，可以使用動態更新的內容卡片，顯示最新消息和互動。對于不太活躍的用戶，我就使用靜態展示，突出重要通知和精選內容，幫助他們快速了解最新動態。

基于心理特征分類

1. 興趣愛好、價值觀、生活態度、個性特征等。
2. 你喜歡刺激喜歡挑戰不可能，那咱們做設計時可以這樣搞，給用戶設置目標，例如 7 日打卡、例各項比賽 pk、等等，不服輸是吧？好！給你匹配氪金大佬天天虐你、嘲諷你，你能忍么？忍不了你會咋辦？充錢你能變得更強！

基于生命周期階段分類

1. 潛在用戶、首次用戶、活躍用戶、流失用戶等。
2. 針對不同生命周期階段的用戶（如新用戶和老用戶），SaaS 產品可以提供不同的引導策略。為新用戶設計詳細的入門指導和工具提示，而為老用戶提供高級功能的使用技巧和更新通知。

上面這些你有沒有種似曾相識的感覺？你是不是也想到過這些？其實很多設計師在潛移默化受用戶畫像影響，基本上咱們每一個設計點都可以回溯到用戶畫像中，說人話就是你這啥這樣設計基本都可以在畫像中找到依據。為啥你的畫像做不好，設計做不好呢？只不過是大家沒認真思考過推導過程，產品說是咱做啥。大家可以嘗試把以前做過的功能回推一下，想一想你的設計是在滿足用戶的什么需求，她的需求能對應到以上提到的哪一個分類里面。

打標簽

用戶畫像就是在打標簽

請用最簡單的詞匯概括你女票們，你會想到哪些詞匯？“膚白貌美”“優雅”“前凸后翹”“博學多識”“善解人意”“熬夜冠軍”“抬杠運動員”“吃貨”“可愛”“獨立思考”等等，凡是你想到的詞匯都可以理解為是你為她打的標簽，這就是你將女票變成了一個標簽合集。

這些小標簽咱們還可以繼續做分類（把小標簽歸到大分類中），比如說“膚白貌美”“前凸后翹”可以歸類到“外貌”，形成一個具體的合集。

父子關系

關于標簽分類：

比如說你、你女票、你老公、你女票的男朋友、你們四個可以劃分為“男”“女”大分類中，同時還可以歸屬于一個更大標簽“人”中。咱們都是在某些合集和歸類之里。無非是大合集小合集的關系。

那么針對不同合集采用不同策略。

比如剛才被氪金大佬虐殺的你，為啥他不虐別人只虐你？你就沒有問題嗎？你的問題可能是因為你同時具備“不服輸”標簽和“多金”標簽，所以系統才會匹配這樣的人給你上壓力。因為你是個不服輸的窮×給你上多大的壓力你也不充錢啊！所以在系統層面上你可能同時具備兩個標簽才會給你推大佬。

1. 在做畫像時也一定要注意，有時用戶給咱們的信息不見的準確，需要通過用戶行為進行判斷。你的網戀對象一定是異性嗎？不一定吧？之前我玩一款游戲叫《哈利波特》注冊的就是女號，為啥我要注冊女號？因為我想住女生宿舍，可住進以后發現室友都是頂著女號的摳腳大漢！！那系統怎么判斷你是男還是女？如果這個人天天去競技場打 PK，那大概可以判斷是老爺們，如果說這人不修煉技術，天天在游戲里搞換裝、參加舞會，那這個人大概了就是女的。
2. 舉例子來說，曾有一段時間，淘寶每天給我推薦漂亮小裙子、絲襪、性感內衣。這什么會這樣？有可能是那一段時間我買的衣服都比較中性，一時之間系統對我的性別產生了質疑，所以試探性推薦來看我的狀態，進而判斷我的性別。

雖說設計師對標簽這個姿勢不需要掌握那么深，但多知道點總不會錯。

1. 你知道你公司的用戶的標簽是什么嗎？
2. 你知道這些標簽怎么來的么？
3. 標簽背后的用戶行為是什么？
4. 標簽 A 和標簽 B 同時存在時會有啥不同的化學反應？
5. 大家都在談“用戶分層”那么你們怎么定義忠誠用戶的？他的特性是什么？當然了，這些其實更多的是產品層面的事情，但是如果你一點也說不上來，我只能說你根本不懂用戶。

咱們繼續八卦一下標簽分類的事

標簽可分為。靜態標簽、動態標簽、預測標簽

靜態標簽

靜態標簽

用戶主動提供的數據，或者你通過手段獲取的數據，一般來說是用戶不咋變的信息，姓名、性別、年齡、身高、體重、職業、興趣愛好、情感狀態、所在地區、設備信息、手機號等等。大概率不會變的信息，總不會今天你是男，明天變成女吧？靜態標簽主要用來了解咱們用戶的基礎需求。

動態標簽

動態標簽

動態嘛，他是會變的，這些標簽是有保質期的，需要咱們定期地更新來保證標簽的有效性。比如說用戶的網絡信息，他的上網時長、啥時候上網。比如說用戶的使用習慣，她的頻次、使用時長、使用時間段、是用的移動還是 PC、關閉和打開的頻次間隔。比如說用戶行為，她的購物習慣是啥，價格、品質、頻率、風格傾向是運動還是職場？品牌傾向是啥、復購率是多少、支付方式是啥，她的瀏覽習慣是啥？首頁詳情頁停留多久，是精準搜索還是模糊等等，這里就不舉例子來說了。

總之這些都是就近發生的具備有很多的不確定性的事兒。

預測標簽

她的興趣點、關注點、潛在需求等等，是咱們通過某種特定規則猜出來的。

比如說你閨蜜是一個漂亮妹妹，情緒穩定，平時也不介入你的情感生活（靜態標簽：女、情緒穩定、無男友）但在某次你和她吐槽你男票時她情緒變得無比激動痛罵渣男并極力勸你分手！（動態標簽：情緒激動、強烈反應、關心朋友）那你會不會懷疑她想搞定你男票？（預測標簽：對你男朋友的潛在興趣、對感情的需求）靜態標簽為我們提供了閨蜜的基本信息，動態標簽反映了她在特定情境下的行為變化，預測標簽則對她的潛在需求和動機進行了推測。這種分析能夠幫助我們更好地理解她的行為和可能的心理狀態。（故事胡編的、如有雷同純屬巧合）

數據的角度進一步的對這些標簽做切分又可以分成很多種。

事實標簽、模型標簽、預測標簽

事實標簽

事實標簽（你的歷史過往）

事實標簽就是真實的，具體的事，其中也就是姓名啦、年齡啦、生日啦、居住地啥的等等，當然其中還包含購買記錄、瀏覽記錄。這些都是真實在用戶身上生效的事。舉例子來說你的女票問你談過幾個女朋友，你們都交往了多久，分手原因是啥等等，這就屬于在調取你的過往事實標簽。

模型標簽

模型標簽（你當下都在干啥）

對用戶的歷史數據分析得出的特征描述，它反映了用戶的行為模式、興趣和偏好，模型標簽屬于是對你的多個真實行為做了一個組合，屬進一步提純。還是繼續說你女票詢問你的事，她得出的答案如果是這樣的。

交往歷史:

之前的女朋友數量：8

平均交往時長:6 個月

分手原因：沒新鮮感、沒感覺、發現她有問題等

行為模式:是否在社交媒體上頻繁展示與不同女性的互動：你經常給美女點贊。

是否有同時與多位女性交往的記錄：你和多個妹妹聊天

情感態度:

對待感情的態度：曾玩弄感情

對女性的評價和態：貶低、物化女性

結合以上你的事實標簽得出模型標簽：渣男！！！

通過對用戶標簽的整合，描述用戶的當前特征和行為模式。

預測標簽

預測標簽（你未來會干啥）

預測標簽是基于模型標簽生成的未來行為預測，試圖預測你未來可能的興趣或行為。

利用模型標簽和機器學習算法，預測用戶未來可能感興趣的產品或服務。集合以上的事實標簽和模型標簽不難預測了吧？那就是你遇到了新妹妹還是會出軌。

三者關系

在舉個例子說一下三種標簽的關系。

1. 事實標簽（真實的事）你，18 歲，女，上海，購買記錄：買了 5 件短裙。瀏覽記錄：瀏覽了多個香水和時尚配飾
2. 模型標簽（對你多個標簽的歸類）興趣類別：時尚愛好者行為類型：高頻購買者消費習慣：傾向于購買時尚相關產品
3. 預測標簽（對你的猜測）可能感興趣的產品健身器材（如連衣裙、潮流外套）健身課程（如手袋、珠寶）流失概率：低（因為你是高頻購買者，表明對平臺的忠誠度高）可能的情感狀態：可能談戀愛（基于購買性感內衣和超短裙的行為推測）

估計很多伙伴公司連畫像都沒有吧？就算有可能你也沒看過，很多設計師在設計過程中大多時候全靠意淫。雖然很多公司都沒有這些東西，可咱出去找工作面試官就非要問，你說說這不就是欺負老實人嗎！就是欺負你啊，能怎樣？把上面內容吃透就不怕問了！

把該科普的科普完，這下大家應該能更好的理解用戶畫像有啥用了。

更好的理解用戶需求、優化產品設計、精準市場營銷、提高用戶留存率、支持決策制定等等。

畫像有啥用 ？

1. 用戶畫像能幫咱們深入理解用戶需求、動機和痛點“我兒子賊宅，總讓我帶飯，怎么破？”你會不會想到小葵花課堂開課啦！孩子不聽話打一頓就好了～。但是如果你發現這個發帖人的標簽里有“男/大學生”你又當如何？
2. 針對性設計：這位男大學生的需求是啥？我不想給“兒子”帶飯。痛點是啥？可能是考慮到大家的情感關系。那如何破？
3. 方案一：他也在寢室里宅不出去，看誰先餓死。
4. 方案二：建議他也拜一位義父，讓義父給全寢室帶。
5. 這就是咱們根據用戶畫像得出的針對性方設計案咯～

通過分析用戶畫像，團隊可以確定哪些功能對目標用戶最重要，從而合理安排開發優先級。

王二狗、李鐵蛋、張鐵頭都是你的曖昧對象（Tui～渣男）其中你更喜歡李鐵蛋一些，你現在想出去約會，請問在王二狗、李鐵蛋、張鐵頭和劉亦菲中你會和誰去約會？？一定是李鐵蛋吧？因為她是你的目標用戶啊，其次可能是王二狗和張鐵頭。你會選擇劉亦菲么？當然不會，因為她并不在你的用戶畫像以內，更重要的是那是我老婆。

自己看吧

用戶畫像幫助企業識別和細分目標市場，使營銷活動更具針對性和有效性。

有了用戶畫像，運營不用再擔心廣告像石沉大海。比如，你喜歡貓，用戶畫像就會告訴商家“嘿，這位朋友可能需要貓糧！”然后你的購物頁面上就會出現各種貓咪用品，簡直比你媽還懂你。

根據用戶畫像提供個性化的服務和內容，增強用戶的黏性和忠誠度。

1. 了解用戶的需求和痛點后，企業可以主動進行溝通和服務，提升用戶體驗。通過用戶畫像優化產品，讓企業知道該改進什么或者增加哪些新功能。甚至連客服都能更貼心，因為他們已經提前知道你可能需要什么幫助。
2. 比如說你是賣水果的，忽然發現有一批活躍用戶的活躍度降低了，那得聯系一下這批活躍用戶，為啥最近不買水果了？其中有人一個說：哎～你家的水果有壞果。那此時你應該怎么做？先去查那批水果還有哪些人購買了，是不是他們都活躍度下降了。沒下降？那不管他了，但是那些很在意這件事的人呢？給他道歉、補償、或者其他的舉措。（別罵我是奸商哈～我不賣水果，只是借這個例子給大家說一下他以通過標簽劃分做出不一樣的策略）

通過分析用戶的行為、興趣和需求，幫助企業精準了解用戶到底是誰，喜歡什么，甚至還可能預測他們下一步會做什么。說白了，就是讓企業從“蒙著眼睛射箭”變成“開著瞄準鏡打靶”。請看下面的圖形化總結，方便大家更直觀理解標簽模型～

說實話，用戶畫像的執行體系太大了，給用戶打標簽怎么標記才是合理的？用戶的級別到底怎么劃分？和你聊一次天算舔狗，還是聊十次算舔狗？今天他和我聊天了，我標記他是舔狗，如果明天不聊了怎么算？基于用戶當前的標簽能不能衍生出更多的操作場景？這些場景是否真的成立？其中的彎彎繞繞實在是太多了，今天說的內容不一定能完全與你的畫像匹配，大家得根據自身業務去搞。

可以根據這個圖來安排你的腦圖

以上差不多說完了關于用戶畫像的作用和模型的建立，在簡單的說一說畫像方法吧

首先咱們為啥要做用戶畫像？

1. 你都還沒餓，你會想吃大餐么？大概不會，如果要做畫像應該是遇到了某些問題需解決。而且這個問題是貼合實際業務的、涉及到利益的，不然也沒必要解決不是嗎？
2. 畫像的出發點要結合實際業務訴求、企業效益掛鉤才有用。

其次你有對業務做梳理嗎？你要針對誰做畫像？對什么業務板塊做畫像？

1. 你的業務目標是啥？想要達成什么樣的目標？是挽留分手？還是帶她看你家貓后空翻？還是準備求婚？
2. 你這次的目標是針對誰的？是女朋友 1 號？還是 2 號？還是 3 號？你一定會有一個劃分。是潛在用戶？還是流失用戶？還是誰？咱們要劃分清楚你要針對的用戶群體是誰。

如果以上的內容你都想清楚了，那針對你的業務目標、用戶群體你需要提取哪些數據呢？你想要得到啥信息呢？

獲取信息方式

1. 數據埋點定性畫像、定量畫像、定性+定量畫像（訪談、問卷、焦點小組、AB 測）
2. 用研體系就過于龐大，沒辦法和用戶畫像同時展開說，想要了解用研的伙伴可以移步我的其他文章，后續會逐步為大家補充其他的用研方法。

你需要的數據都分布在哪？

靜態數據、動態數據、預測數據

以上的信息全都做完了，那考慮一下咱們針對這些數據能做出什么樣的分析，你是不是會推測出新的標簽，或者有新的歸類，是不是能把用戶分層做的更加細致。

最后舉個畫像例子大家瀏覽一下吧

點明主題 ，用戶畫像的目的是在于想了解用戶的使用場景與其依賴的功能有哪些。（潛在意思是俺要在這些高度依賴功能中找問題。）

桌面研究數據 、企業內部數據、問卷數據合集，形成畫像角色標簽合集。

對某類人中的典型用戶跟蹤總結 ，其中包含個人屬性、生活方式、社會屬性、家庭屬性等等。

用戶角色拆解 ，使用車輛的用戶分別都有誰，他們的核心訴求都是啥。

列出在不同屬性作用下的用車場景以及功能 。

總結畫像能帶來的切入點在哪里：

針對前面分析的內容判斷出結果，我們應該在哪里找到設計切入點。（其實這個畫像也是我編的，全都是桌面研究搞來的數據，但是你瞅瞅是不是相對來說比你那個靠譜一些？）

最后的最后～腦圖串聯一下知識點～

轉載：優設

蘭亭妙微（藍藍設計）m.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。

一、用戶行為分析：如何開始搭建

體驗或交互設計師知曉用戶行為分析有什么用？

答：我們所處的行業下，各類產品變得成熟精細，大家開始拼細節卷服務，市場競爭激烈。對于產品的各種優化改版也就開始變得謹慎，往往需要經過用戶研究或是數據分析等工作來驗證或決策，不再是由設計師或產品經理憑借過往經驗辦事或對標競品照抄了，恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項；

體驗或交互設計師為什么要掌握這些呢？

答：回歸到用戶體驗相關設計，本身就是一項細致活兒，處處需要用戶研究或數據洞察來輔助設計工作，了解其相關甚至熟悉搭建分析，從職能發展趨勢來看，可能是遲早的事；

所以即使你目前用不上用戶行為分析相關，也不要急著關掉文章，先簡單了解一下吧，說不定你會有興趣呢，說不定不久后剛好用上呢？

二、用戶行為分析能干啥

用戶行為分析是數據分析的一個重要領域，特別是在數字化服務行業中，主要目的是通過深入研究用戶群體的流量動向以及操作行為特征等，來了解用戶與產品間的關系、效果、趨勢，以幫助我們優化產品設計、提升用戶體驗并驅動業務決策。

說人話就是：

監測用戶在產品上做出了哪些行為、是否符合預期、有什么特征、問題在哪里，然后看看產品上需要做些什么調整或迎合用戶的特征偏好來決策啥的。

三、用戶行為分析有啥優勢

具備一定的客觀性與真實性

被動采集的行為數據有時候比用戶口述反饋的信息要更真實有效，一方面更加直接，另一方面也少了些用戶心理設防（霍桑效應）；

具備一定的代表性與準確性

由于是群體性的大數據，所以更有代表性，并且是即時的數據記錄，不容易記混記錯，準確性也更好；

具備可持續性與可追溯性

通過數字化技術實現，可以伴隨產品發展持續的采集數據，可以較為方便的調取過往數據進行比對追溯分析；

具備一定的 AI 不可代替性

用戶行為的背后依舊是人文心理等方面的內容分析或業務場景化決策，往往離不開人工的加持介入；

四、實施構建的流程

以下是對用戶行為分析的工作流圖解，由于不同企業的訴求有差異，以下工作流僅代表大部分用作交流；

五、關鍵節點拆解說明

此次主要聊聊基礎的上手運用與注意事項，不涉及過深或難以理解的部分，如果說用戶行為分析可以到達高等數學的程度，那么此次就講講加減乘除好了，師父領進門，修行靠個人，各位看客請上座！

1. 目標需求拆解

① 什么時候開始？

首先你的產品得有流量，然后得有一個關乎到用戶行為的目標，例如想看看用戶流量分布、了解功能使用頻率、任務執行的漏斗關系、用戶行為偏好、用戶數據畫像構建等，這個時候就可以考慮開始了，不然就可能南轅北轍費力不討好。

② 界定一個范圍？

首先構建一套完善的用戶行為分析系統并持續的維護與應用并不是一個輕松的事情，所以最好是針對性構建+多迭代，不要上來就想著做全盤搭建，表面的工作或問題往往可能只是浮冰，逐步的深入后問題會越來越多，個人深有體會！

③ 由上而下，找準路線？

通過業務目標向下拆解，一般上層目標無非是商業轉化、用戶活躍留存、任務通過率這些，向下拆解則是通過業務目標去鎖定核心的業務場景或任務線路，這些核心的頁面、場景或是任務線路，就是你前期可以界定的一個范圍，后續的重點工作則是將核心功能的入口或路徑窮舉出來，避免數據對不上或找不到異常源頭的情況。

在我的認知里，用戶行為分析建設不是一錘子買賣，步伐走小一點，基礎搭好一些，以后的迭代建設或維護也會輕松許多；

概括一下就是，不要追求全面，靠攏業務價值，關聯上指標或者核心業務場景即可。

之前網上看到有大佬給了一個建設思路，這里搬來大家參考一下；

2. 帶你認識不一樣的埋點

數據埋點技術已經很成熟了，甚至有很多第三方的埋點+分析的服務，以及采集用戶行為數據的不僅僅只有埋點技術方案，哪怕你做一個錄屏技術都可以，只不過從數字化產品視角出發，埋點技術更有性價比，以及符合用戶隱私權益，所以這里專門講一下“埋點”這個老技術，熟悉的大佬們可以跳過埋點這部分。

① 埋點是什么

數字化應用大多有個特征，就是需要用戶進行界面交互，有交互就有行為動作發生，而數據埋點就是將用戶在界面交互時產生的各種類型的監控日志上報到產品后臺去，這樣業務團隊就可以知道到用戶在不同頁面或業務場景下操作了什么，去往過哪些頁面，當結合業務后臺的訂單等數據時，就可以還原出更加清晰的用戶行為全貌。

通常這些埋點會分為“頁面訪問(PV、UV)、區塊曝光(區域、時長)、按鈕操作(動作、狀態)”三大類型，并攜帶交互元素和操作者的各類特征信息參數，便于我們知曉更多的場景細節與用戶情況，例如知曉這個「免費試用」按鈕是對應了那個產品？點擊的用戶是否已開通這個產品？這個用戶是否為付費用戶？是否個人還是商家類型？用戶從哪個渠道進來的等，而且這些植入在產品代碼中的埋點可以不間斷持續的采集和配套產品迭代進行維護，可以幫助業務團隊獲取大量有效數據用作業務分析決策。

② 什么時候派上用場

這些數據埋點主要是為業務目標的洞察分析服務，也就是說業務目標中需要采集用戶行為數據時，埋點就要派上用場了，相比傳統的業務日志，埋點可以收集到更加全面的界面交互的行為數據，能夠簡易的還原出一套線上用戶的使用情景，而不僅限于一些業務后臺就能統計出的轉化率或基礎數據等；

并且埋點數據可以與業務數據分開存儲運維，這意味著埋點數據可以更迅速的根據設定的指標公式統計出期望的數據或視圖，并且不會干擾業務訪問的性能質量，因此產品迭代后的新老數據對比、營銷活動的效果評估、用戶行為的特征偏好識別等，數據埋點都以可以派上用場的。

③ 怎么提埋點需求？

首先埋點需求沒有固定的文檔格式，其次不同埋點服務平臺的要求也有差異，就移動端來講，很多服務商已經支持可視化埋點、全埋點、無埋點服務，可以實現自動識別交互元素并進行埋點操作，大大減少了開發工作量，那么再聊回埋點需求怎么提。

核心結論就是由上而下，通過業務目標或核心指標進行拆解，然后關聯到核心的任務流程上，對于一個頁面或一套流程沒有必要進行全篇埋點，技巧我概括為以下幾點；

埋點需求的主要內容基本包含以下，根據業務或埋點平臺的差異，可以自行調整；

④ 業務擴參怎么一回事兒

擴參即擴展參數，指在當前用戶界面中可以請求到的業務數據，并將這些業務數據綁定到埋點日志中一并上報給埋點數據后臺，通常為一些用戶屬性參數、業務屬性參數、設備屬性參數、網絡環境參數，這樣我們就可以通過這些額外的參數進行數據分析或是過濾，舉個典型案例；

3. 數據治理是做什么

① 為什么要治理？

簡單說就是提升數據質量與準確性，在龐大的一套數據中，我們需要弄清楚數據之間的映射關系，即不同的數據參數代表了什么元素什么動作什么含義，數據是否有缺漏或冗余、報錯漏報亂報、是否有無效的臟數據（例如內部的測試數據或腳本爬蟲等帶來的數據），如果我們不去將這些數據進行治理，則統計出的數據指標特征或趨勢都將不可靠，無法被商業應用。

簡單講就是元數據沒治理準確，得到的數據指標也就失去了實用價值。

② 怎么去治理？

本質是查缺補漏將無效的數據過濾掉或糾錯，再把數據涵義映射成具體的指標或描述，用作進一步的指標計算與分析，如果數據又多又雜，你會發覺這一步要你老命，例如埋點就需要逐個查詢原始埋點的位置、觸發條件、埋點用途、埋點含義甚至與關聯業務數據的關系校對等。

不過還好，一般來講這些工作都是數據建模（BI）相關人員去負責的，作為應用層的我們，更多的是能夠根據業務目標提出埋點需求、提出指標與數據報表需求，以及通過數據核算或查看數據趨勢等手段找出異常讓 BI 修復，所以這里就不展開埋點數據治理的方法了。

③ 數據維護不易

就埋點監控用戶行為的方式來講，除了平時的治理與報表問題修復，每次迭代改版還要做好相關埋點信息的管理與維護更新，保證不出錯，不影響關聯指標，甚至是線上用戶偏好的推薦算法等應用，特別是數據規模越來越大后，又密切關聯著業務決策時，數據更不容出錯，且要求準確。

六、三大分析內容產出

1. 內容產出的先后

在用戶行為分析內容構建的過程中，除非是有特定場景特定訴求，通常個人認為都是先出指標、再完善行為鏈路、再逐步豐滿用戶畫像的一個過程，原因如下；

1. 通常先接到的都是一些核心指標，例如轉化率、留存率、活躍度等，同時這些指標也是上層最先關注到的；
2. 接著就是完善不同場景或任務路徑相關，幫助洞察微觀視角下的體驗障礙或用戶偏好等，產出流量統計、流程漏斗等，起到業務體驗的洞察改善決策作用；
3. 用戶畫像的數據本身就沒那么好收集，并且是一個逐步完善和被業務決策應用的過程，所以一開始不會直接奔著用戶畫像構建開始；

2. 基礎指標構建

所謂指標可以理解成是產品某項業務的成績，例如我是賣包子的，那么我的指標大概率就是每天賣出去多少包子、利潤有多少、哪款包子銷量高，根據這些信息我就可以知道我平時應該準備多少包子、哪些品類的包子需要多做一些、我靠賣包子能賺多少錢。

① 指標構建的原理

實際上指標的構建邏輯可以很簡單，例如 A 占 B 的百分比、ABC 的總和、連續多天 A 占 B 的變化等，很多加減乘除的算法就能搞定，主要是能拿到真實數據，不然我懷疑你在做爛賬......

常見指標：

3. 行為鏈路分析

用戶行為路徑是一種數字化的旅行地圖，相比較傳統服務的旅行地圖，場景會更純粹、意圖更準確、數據采集更便捷，主要作用有以下幾點；

1. 分析用戶在產品中的活動范圍或頁面路徑的關系，可以幫助了解用戶活躍分布，流量走向等情況；
2. 識別在任務或流程漏斗中的卡點或跳失情況，幫助優化流程體驗或提升轉化率等指標；
3. 通過用戶的互動方式或路徑特征來進行用戶分類或偏好分析預測等，用于內容推薦算法或精準營銷；

這些行為我們可以大致分為瀏覽、消費、互動三大類，根據不同的業務類型，可以選擇性采集和分析相關數據，例如電商產品就比較關注用戶的瀏覽與消費行為，常見的有商品瀏覽、添加購物車到下單；

而社交應用就更關注用戶的互動行為，如不同類型的內容訪問、評論點贊、關注收藏分享等；

這些數據最終可能由可視化的數據報表呈現出來，以便于業務團隊快捷的找到數據問題或特征，如常見的漏斗圖、桑基圖、雷達圖、樹狀圖、散點圖、決策樹等；

小話題延展

最近在 UXRen 的一場分享會中，聽羅浩講了體驗營銷的話題，雖然是關于用戶研究在職能崗位上挖掘新的商業能力的內容，但是其中有一段是關于如何在旅行地圖中挖掘新的營銷觸點，有一些體會，這里結合用戶行為鏈路分析簡單聊一下；

背景與問題：

產品功能與業務增多，引流渠道多樣化，不同渠道流量的撬動關鍵是什么，核心場景具備哪些能力，哪些渠道的流量能吃掉，這些流量所處的觸點或場景能支持什么，用戶意圖是什么，產品能力能滿足什么，產品發展可以支持哪些？如何分流或匹配各類流量的意圖，并提供路徑分發，這些用戶流量數據有何趨勢或特征，是否能與場景或觸點進行根因分析，是否沉淀行為或偏好模型？

行為路徑的重點：

在于觀察不同觸點下的客戶意圖，展開業務所能觸及的部分或新的機會，并匹配合適的關鍵路徑，以提升轉化或用戶粘性等，然后做數據回歸分析，抓取有效的用戶特征信息，并應用到產品的內容推薦或外部引流投放信息優化上。

流程過程：

觸點展開與機會洞察，觸點場景——意圖識別——結果匹配（關鍵路徑）——（根因回歸）畫像更新——算法推薦——廣告優化

這一套下來，是不是感覺有點兒似成相識？后來一想這不就是一套用戶增長的設計思路嘛。

4. 用戶數據畫像

主要是幫助了解和理解用戶，使得我們可以劃分用戶群體和識別偏好特征，最終以提供精準營銷或是洞察用戶訴求來迭代改善產品。

其中偏好特征我們還可以根據業務屬性細分為興趣偏好、行為偏好、消費偏好等，并為不同偏好特征的群體提供個性化的內容服務，例如常見的內容標簽標記，通過識別用戶常看內容的標簽，來推薦類似的標簽的內容或是有潛在興趣的標簽內容來抓住用戶的興趣。

常見畫像指標構建

這些指標會通過用戶行為、設備信息、個人資料的完善來逐步獲取，主要可以了解到用戶的地域分布、年齡與性別分布、設備與活躍度情況，相應的數據在業務后臺基本上都能夠獲取到，只需要將某個時間分區的數據拉出來，經過 Excel 之類的軟件把數據加工一下，就能夠獲取到相關數據視圖。

如果將多個數據指標結合起來分析，便可以獲取一些復合型數據指標，例如哪些年齡段的用戶群體消費能力更強、活躍度更高、不同教育背景的興趣愛好是否有一定的關聯性等等；

進階畫像指標構建

進階的數據畫像會完善更多的用戶特征信息，便于業務團隊找到用戶群體的特征，做進一步的精細化運營或內容推薦，常見的畫像指標如下；

此外就是在收集用戶數據的過程中，保證用戶隱私安全、合法性和安全性。

用戶分層模型應用

當我們采集到一定的用戶數據后，就可以在數據畫像的構建階段進一步完成用戶分層工作，這一步是為了將用戶分類，因為不同用戶群的目的是有差異的，例如閑逛、精準采購、參與活動的等等，以提供差異化的服務做精準營銷、識別用戶群體特征做業務策略決策、或是優化產品體驗相關，不過當你的用戶規模尚小，運營模式簡單，你也不用迫切去進行用戶分層相關，因為收益不大。

那么通常都有哪些用戶分層模型呢？其實你并不陌生，一些給你列舉了一些；

七、分析結論到應用

相信你也發現了，用戶行為分析的構建與產出并不只是行為鏈路的數據，同時會包攬很多其他的有價值的指標與數據，所以不要被用戶行為四個字迷惑，或許你此刻正需要構建相關數據。

當你準備構建或整理用戶行為分析前，記得目標或問題先行，針對性采集數據或建設指標，在你有了相對準確或清晰易懂的數據后，那些數據報表或圖表根本難不倒你，說白了無非是將純純的一堆數據換了形式展示，如果你數據可視化的形式與應用不夠了解，你可以看看 AntV 官網的介紹說明了解一下，其實你也不用每個都研究個遍，實用的就那么幾個，酷炫是要代價的，報表搭建平臺支不支持、Excel 支不支持、時間精力夠不夠研發給你整，都是問題～

AntV 官網 ：https://ant-design-charts.antgroup.com/examples

最后

你可能疑問沒有完整的教程手把手教你啊，其實不然，構建的前提、流程、要點、建設方向均在此篇中交代過，當你按照這套流程框架去做，基本上不會有啥大問題，一般來講這些內容也夠用，至于選用哪些數據埋點平臺、數據分析平臺、報表搭建平臺、視自家公司情況而定吧。

也不要擔心在數據報表搭建或分析的過程中，你搞不定，是不是你執行先不說，多問問百度或平臺客服總能解決，如果就是覺得很難上手，那么大概率是工具你不熟，或者工具不好用

轉載：優設

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在人機交互體驗不斷升級的當下，UI 設計早已突破單純的功能性與視覺性邊界，情感化設計成為連接產品與用戶的核心紐帶。蘭亭妙微設計團隊深耕用戶體驗設計多年，結合經典設計理論與商業項目實戰經驗，拆解 UI 情感化設計的底層邏輯、核心價值與落地方法，讓設計不止于美觀，更能觸達用戶內心，打造有溫度、有記憶點的產品體驗。

寶子們好久不見！失蹤人口正式回歸～ 今天來扒一扒設計師作品集里的重災區 ——用戶畫像，多少人做的畫像要么是 “小美小帥式” 的廢話文學，要么是拍腦袋瞎編，面試官一眼掃過直接搖頭。這篇文主打一個接地氣，從概念到實操，從避坑到案例，保你把用戶畫像做透，作品集里這一板塊直接封神！（全文嘮嗑式輸出，摸魚時間放心看～）

在數字化深度滲透生活的當下，用戶體驗（UX）早已不是互聯網產品的專屬概念，它從屏幕延伸到生活的每一個角落，從智能家居的語音交互到醫院的就診流程，從線下商超的購物動線到金融 APP 的轉賬操作，好的用戶體驗總能讓人與產品、服務的連接變得自然且舒適。有人說 UX 設計是 “讓科技懂人” 的藝術，也有人說它是兼顧功能與情感的科學，而其核心始終繞不開 “以用戶為中心” 的底層邏輯。本文將從 UX 設計的核心定義出發，拆解其經典要素體系，探索跨領域應用場景，并結合當下行業趨勢，聊聊如何讓 UX 設計思維落地到實際工作與生活中。