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AI輔助設計 | 我如何使用人工智能來簡化人物角色和旅程地圖的創建

杰睿 行業趨勢

雖然人工智能能夠增強我們的工作,但它無法取代從實際用戶體驗研究和分析中獲得的重要見解。

人工智能是一種幫助我們更高效地完成工作的工具;它不會取代我們。

憑借 20 多年的用戶體驗研究經驗,我最初對將人工智能融入研究實踐持懷疑態度。然而,我發現諸如 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft CoPilot、Claude.ai 等生成式人工智能 (GenAI) 工具非常有用。它們不僅能協助分析數據以發現洞察,還能將這些洞察轉化為有效的可交付成果,例如用戶體驗人物角色和旅程地圖。

一張模因圖片上寫著:“阻止人工智能搶走你的工作的唯一方法就是讓它更好地完成你的工作。”

編寫 AI 提示來創建用戶體驗人物角色和旅程地圖的方法有很多。只需在 Google 上搜索“如何使用 AI 創建用戶體驗人物角色?”,你就能找到大量資源(其中一些我曾經使用過,并在文末引用過)。既然已經有很多資源了,我為什么還要寫這篇文章呢?經過一年的研究和實驗,嘗試了多種變體,我發現了一種成功的方法:混合使用各種提示,并賦予它們獨特的細微差別,而這些細微差別似乎在我讀過的任何文獻中都沒有涉及。因此,我想分享我的發現,希望它們也能幫助其他用戶體驗研究人員。隨著我們領域的不斷發展,分享我們的發現并促進合作對于充分釋放 AI 在用戶體驗中的潛力至關重要。因此,如果您嘗試過這些提示中的任何一個或其他方法并取得了良好的效果,我誠邀您在評論區分享您的經驗。

人物角色

UX 角色的插圖。
由作者通過 Canva.com 創建

用戶體驗人物角色主要分為兩類:基于實際用戶研究的人物角色和基于假設的人物角色。無論您創建的是基于數據的人物角色,還是基于假設的人物角色(又稱“原型人物角色”、“臨時人物角色”、“一致性人物角色”等),GenAI 都能提供巨大幫助。

??關于原型用戶畫像的補充說明:根據我的經驗,產品團隊以外的許多人并不理解用戶畫像和原型用戶畫像之間的區別。因此,在創建原型用戶畫像時,我更喜歡使用“基于假設的用戶畫像”這個術語,這樣就能清楚地看出,仍然需要進行研究。沒有什么比展示一個原型用戶畫像,而利益相關者卻認為他們已經勾選了“用戶畫像框”,可以不進行實際用戶研究就繼續前進更糟糕的了!

如果您有興趣了解有關如何創建原型人物角色的更多信息,我強烈建議您查看 Tamara Adlin 關于對齊人物角色的出色作品

即使用戶畫像是基于用戶研究構建的,提煉出的信息也會以虛構的方式呈現,同時仍然能夠準確地描述產品的普通用戶。無論是姓名、背景故事、標語等等,這些虛構的元素都能賦予用戶畫像生命力,使其真實可信、令人難忘,同時增強其與受眾的共鳴。我不知道你的情況如何,但我總是在創作這些虛構的用戶畫像時遇到困難,而這正是 GenAI 給予我最多幫助的地方。

經過研究和分析后,我知道了哪些數據應該包含在用戶畫像中,以及如何對其進行細分,但我苦苦掙扎于如何以最佳方式傳達這些數據。有些人可能認為這是用戶畫像創作的樂趣所在,但就我個人而言,我可能要花上幾個小時才能想出合適的標語。我是個數據迷,熱愛定性分析,但我并不認為自己是最有創造力的作家,而創造力有時能讓用戶畫像真正有意義。這并不是說我無法獨自完成,而是我比擁有這種天賦的人花費的時間要長得多。人工智能來了!

最近,我一直在嘗試使用 HeyMarvin、ChatGPT Team 和其他 GenAI 工具來幫助我填補創作人物角色時常常遇到的創意寫作空白。要以這種方式使用 AI,我發現最有效的方法是先自己完成最繁重的工作。

步驟 1:收集所有研究數據和見解

如果你做過用戶研究,請收集所有訪談記錄和/或研究報告。如果你正在構建原型用戶畫像,最好有大量二手研究文件可供分析(例如品牌戰略和行業報告、年度報告、之前的研究報告——例如調查結果、市場研究報告、客戶服務報告等),或者一些能夠記錄團隊對目標受眾假設的文件。

第 2 步:確定你的角色部分和行為提示

沒有兩個人物角色是完全相同的。選擇符合你研究需求的人物角色部分至關重要。正如史蒂夫·穆德 (Steve Mulder) 在其著作《用戶永遠是對的》中所述,人物角色的每個元素都應該有其目的,這意味著它應該幫助團隊更好地理解和體諒該用戶群體。始終確保背景與你的產品或服務環境相關。包含過多與人物角色如何使用產品或其功能無關的個人背景信息毫無意義。

如果您想了解更多有關決定包含哪些信息的信息,請觀看我的免費 1 小時課程“如何創建和使用 UX 角色”。

步驟 3:將文檔上傳到 GenAI 工具(即您的數據集)

不同的工具允許您上傳不同的文件格式。目前,您可以在 ChatGPT Plus 或 Team 中上傳 PDF、TXT、JPEG、PNG、DOCX、CSV 和 XLS 文件格式。

數據隱私:您上傳到 ChatGPT Plus 的任何文件“都會無限期地保留在服務中,OpenAI 也可能使用這些文件來訓練其模型,因此最好不要上傳包含任何重要個人信息的文件……”。如果您需要更安全的選項,例如不使用聊天記錄進行訓練且數據已加密,則需要使用 ChatGPT Team 帳戶或投資安全的用戶體驗研究分析工具,例如 HeyMarvin 或 Dovetail。我還想指出,ChatGPT Team 目前存在一個安全問題,即無法限制團隊成員邀請新成員加入工作區,因此您必須定期檢查工作區的“成員”頁面。ChatGPT Enterprise 沒有此安全漏洞。在將任何 GenAI 工具用于處理客戶和/或公司數據之前,請咨詢您的 IT 團隊,以確保您遵守他們的數據安全規定。

步驟4:提供AI提示

您可以調整下面的提示以滿足您的個人需求……

AI 提示:

[公司] 正在重新設計其 [產品],以便更好地與目標
受眾溝通。[產品] 的主要受眾是 [X]。根據
營銷團隊的定義,目標受眾被定義為 [簡短定義]。
主要受眾使用 [產品] 來實現 [用戶目標]。

根據提供的定義
以及所附的背景材料和研究記錄,為 [主要受眾] 撰寫一個用戶畫像。該用戶畫像
需要包含以下部分:價值觀、動機、親和力
(即擁有相似目標受眾和
共同興趣或價值觀的品牌或組織)、目標、挑戰、需求、人口統計、
行為以及與公司(線上和線下)的首選接觸點。

步驟 5:審查并完善結果

如果您發現第一個回復不夠深入,或者您希望它包含具體信息,您可以要求 GenAI 通過多種方式對其進行完善。對于用戶畫像,我喜歡提供行為提示。例如,您可以使用下面的提示要求 GenAI 重寫用戶畫像的某些部分。順便說一句,這些提示與我在跨職能團隊主持用戶畫像研討會以開發原型用戶畫像時使用的提示相同……

AI 后續提示: 

使用以下行為提示重新編寫
此角色的“動機”和“親和力”部分:

動機

1. 個人目標:
a. 你的人物角色的短期和長期個人目標是什么?
b. 是什么促使你的人物角色實現這些目標?

2. 職業抱負:
a. 你的人物角色的職業抱負和野心是什么?
b. 是什么驅使你的人物角色在職業生涯中取得成功?

3. 激勵和獎勵:
a. 什么類型的激勵或獎勵對你的
人物角色最有吸引力(例如






































這個后續提示應該會產生更豐富的結果。您可以選擇在初始 GenAI 提示中提供行為提示,但我注意到,如果我逐步提供數據并進行迭代改進,結果會更好。在一個提示中提出太多要求會使模型混亂。《面向用戶體驗設計師和產品經理的 AI 助手》一書的作者 Patrick Neeman建議在提示中加入用戶研究問題,以“確保其準確反映真實用戶”。他建議在提示中添加“生成能夠驗證此用戶角色是否正確的用戶研究問題”。

使用大型語言模型 (LLM) 根據行為模式、偏好、人口統計數據等將用戶群劃分為不同的角色,非常有幫助。然而,務必記住,如果用于訓練模型的數據中存在偏見,你可能會無意中延續甚至放大偏見。

關于準確性:請記住,所有 GenAI 工具都可能存在錯誤,并可能提供錯誤的答案。最終,您必須盡職盡責,確保所提供的信息準確反映您收集的數據。如果您使用的數據集包含歷史偏差或不平衡(例如,在性別、種族或社會經濟地位方面),則模型的輸出很可能會反映這些偏差。

提示:正如 Bill Bulman 在他的文章《利用 AI 增強研究構建人物角色(分步指南)》中提到的,你也可以編寫一個提示,為你的人物角色獲取“日常生活敘述”。Bill 提供了一個示例提示:“請以以下用戶訪談數據為基準,為我提供一個人物角色的日常生活敘述。”使用以下用戶訪談數據作為基準,為我提供人物日常生活的故事。”

無論是基于數據還是基于假設,創建用戶體驗人物角色都是一個細致入微的過程,GenAI 的支持將使其受益匪淺。這些工具可以幫助我們打造復雜的細節,使人物角色更具關聯性和價值,尤其對于那些不擅長創意寫作的人來說更是如此。通過細致地收集和分析用戶數據,定義真正反映用戶需求的人物角色元素,并策略性地運用人工智能來增強人物角色創建的創造性,我們可以開發出更精準、更引人入勝的用戶角色。

旅程地圖

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免費旅程地圖模板圖片來自 nulivo.com。

您將遵循創建角色中概述的相同步驟來創建旅程地圖,但與步驟 2 和步驟 4 有一些明顯的差異。

第二步是確定你的旅程地圖元素。你需要花費大量時間來定義旅程的各個階段以及每個階段想要呈現的用戶數據(例如,行動、想法、待辦事項等)。我認為 GenAI 不應該承擔這項繁重的工作。相反,你應該將其與數據集(即你在步驟 3 中上傳的文檔以及最終確定的人物模型)一起包含在你的 AI 提示中。

對于步驟 4(AI 提示),我喜歡使用詳細說明的提示:

  1. 誰在旅途中(即你的角色)
  2. 他們正在進行什么旅程
  3. 旅程的各個階段
  4. 我們希望在每個階段包含的信息(例如行動、想法、待辦事項等)
AI 提示(通用示例):

為 [x] 角色撰寫旅程地圖。該地圖應重點關注
[x] 的旅程。階段如下:1) [x]、2) [x]、3) [x]、4) [x] 和 5) [x]。

請針對每個階段提供:
1) 待完成任務(例如,目標 - 客戶想要實現什么?)
2) 行動(客戶會做什么?他們尋找哪些信息?
他們的背景是什么?)
3) 挫折/挑戰(客戶想要實現或
避免什么?) 4) 線上接觸點(他們 與
[x] 服務的哪些線上部分互動?) 5) 線下接觸點(他們與服務的哪些線下部分互動 ?)6) 關鍵時刻(客戶互動可能會對 品牌、產品或服務產生正面或負面的印象,從而影響他們的 購買決策。)





例如,如果我正在創建通過移動應用程序訂購食物的旅程地圖,我的提示可能看起來像......

AI PROMPT(以使用手機應用訂餐為例):

使用提供的數據集(包含詳細的人物角色、用戶
研究報告、調查結果、市場調研報告和客服互動),為一款外賣手機應用
創建全面的用戶體驗旅程地圖。該地圖的人物角色是“Chris”,一位忙碌的軟件開發人員,喜歡各種美食。旅程地圖應整合來自每個階段和各個維度的數據集數據驅動洞察,以準確呈現 Chris 的體驗。階段:1. 認知:Chris 如何通過廣告、社交媒體或 好友發現這款應用。2 . 考慮:Chris 評估應用的功能、優勢和用戶 評論。3 . 注冊/入門:Chris 下載、注冊并 學習使用應用的步驟。4 . 探索:Chris 瀏覽各種餐廳選項和 菜單。5 . 決策:Chris 選擇餐廳和餐點的那一刻,包括 任何定制。6 . 交易:完成訂單并填寫付款和外賣詳情。7. 履行:監控訂單進度并接收更新 直至送達。8 . 送達后:收到訂單后的操作,包括用餐、 解決問題和評價。對于每個階段,請提供:* 操作:詳細說明 Chris 在每個階段在應用程序內采取的每個操作。* 想法:捕捉 Chris 在每個階段中的想法 。* 情緒:描述 Chris 在旅程關鍵點的情緒狀態 。* 接觸點:確定 Chris 與應用程序和任何其他 服務元素交互的位置。* 挫折:記錄 Chris 遇到的任何具體挫折或挑戰。* 待辦事項 (JTBD):概述 Chris 在每個階段想要滿足的基本需求或任務。確保旅程地圖在視覺上結構化并區分這些方面,提供用戶體驗的整體視圖。






































在審查您的結果時,如果旅程圖不能準確反映您的數據集,GenAI 可能會做出假設!

LLM 非常擅長預測分析和預測用戶行為,當他們進行猜測時,除非你特別指示他們這樣做,否則不會在結果中指出。

因此,我更愿意完善提示,以了解研究中的差距在哪里……

AI 精煉提示(清晰標記假設的示例):使用提供的數據集(包含用戶研究報告、調查結果和客戶反饋)

為外賣應用創建更新的用戶體驗旅程圖。如果數據集不完整或缺少全面理解用戶旅程所需的具體信息,您可以做出合理的假設。請在旅程圖中清晰地標記這些假設,以將其與數據驅動的洞察區分開來。具體說明:1. 數據整合:對于旅程圖的每個階段,請使用來自數據集的直接洞察。清晰引用 支持這些洞察的 數據源(例如,特定的調查問題、報告頁面) 。2. 識別假設:如果數據集中缺少必要的信息,請提出并清晰標記假設。 根據可用數據的上下文, 為每個假設提供理由。3 . 假設標簽:在旅程圖中任何 未直接受數據集支持,而是由 AI 進行有根據的猜測 的內容旁邊,使用獨特的視覺或文本標簽(例如“假設”或特殊符號) 。4. 澄清與合理化:對于每個假設,請簡要 解釋為什么基于 數據集中觀察到的相關趨勢或模式做出此假設。5 . 細節與準確性:確保旅程地圖的每個階段都包含 詳細的描述和可視化效果,清晰區分 數據得出的見解和假設。這將增強地圖的 整體清晰度和決策實用性。預期結果:旅程地圖應將事實數據與必要的假設無縫集成,提供全面且實用的用戶體驗視圖。每個假設都應清晰標記并論證其合理性,使利益相關者能夠理解和評估所提供見解的基礎。這將有助于戰略規劃和設計改進,確保它們既基于數據,又能適應不確定的領域。





































提示:正如 Nate Jones 在其優秀的時事通訊《快速工程袖珍指南:如何從 AI 模型中獲得最大收益》中提到的那樣,如果您希望響應采用特定格式,則應確保在提示中指定這一點(例如“將響應放在表格中。”)

包含機會和解決方案:對于旅程地圖的每個階段,我通常喜歡為機會(基于已確定的接觸點、情緒和挫折提出的改進建議)和解決方案(基于收集到的見解,提出可以改善用戶體驗的設計或功能增強)提供額外的“泳道”。對我來說,這是旅程地圖中的研究數據最具可操作性的最佳點。我發現最好不要使用 GenAI 來幫助編寫這些泳道。通常,數據集不包含集體團隊解決每個階段出現的用戶體驗問題的廣泛知識。

我發現,將人工智能與這些提示結合使用可以顯著簡化旅程地圖的創建,使流程更快、更高效。通過利用人工智能,我們可以更輕松地將復雜數據集的發現整合到用戶旅程的每個階段,確保從行動和想法到挑戰和互動的每個環節都被準確捕捉。人工智能能夠預測用戶行為并生成詳細的可視化效果,從而提升旅程地圖的有效性。然而,手動審查和調整這些人工智能生成的地圖至關重要,以確保它們融入人類洞察并準確反映真實的用戶體驗,從而提供更具可操作性和更全面的用戶旅程視圖。雖然人工智能可以協助預測和可視化用戶行為,但戰略性地融入人類洞察對于制作真正反映和改善用戶旅程的旅程地圖仍然至關重要。

展望未來:平衡人工智能效率與人類洞察力

隨著我們不斷將 GenAI 融入用戶體驗設計流程,在充分利用其計算能力與保持人性化體驗之間找到平衡至關重要,這對于創建真實且富有影響力的用戶畫像和旅程地圖至關重要。通過將 AI 的效率與我們的專業知識和創造力相結合,我們可以改進工作流程,從而交付與用戶實際需求和體驗緊密相關的交付成果。我鼓勵我的用戶體驗專業人士同仁們嘗試這些工具,分享他們的經驗,并繼續在這個激動人心的科技與設計交匯的領域中,共同突破所能取得的成就。

如果您有興趣了解更多信息,歡迎加入Patrick Neeman 創建的AI for UX Slack 小組。我們會深入探討如何將 AI 用于用戶體驗,以便更好地理解如何正確利用它來推動行業發展。期待與您相見!

 

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我不再想利用工作以外的時間去提高 UI UX 設計水平?

杰睿 設計思維

這不僅僅是關于人工智能的崛起或就業市場不斷變化的需求——它關乎更深層次的東西。它關乎他們意識到自己曾經相信的職業道路不再令人滿意,以及擔心自己可能被困在一份與自己真正愿望不符的工作中。

問題始于不斷學習新技能的壓力。

在大多數行業中,員工可以依靠在學校或初始培訓中獲得的知識來支撐自己的職業生涯。但在平面設計領域,行業格局瞬息萬變,想要保持與時俱進,往往需要投入大量的個人時間。

無論是學習最新的用戶體驗/用戶界面 (UX/UI) 趨勢、掌握新軟件,還是適應新興技術,持續學習的負擔都可能令人感到壓力重重。對許多人來說,一想到要把寶貴的空閑時間花在另一項技能上,就覺得難以承受。

許多設計師感到自己的工作越來越商品化,這進一步加劇了他們不斷提升技能的壓力。

隨著自動化設計工具的興起,人們越來越擔心他們花費多年掌握的技能可能會過時。

但這不僅僅與人工智能有關。

真正的問題在于該行業的結構方式。

人們通常期望設計師成為萬事通,兼顧多重角色和職責,同時保持領先地位。而對于那些對這份工作不再充滿熱情的人來說,繼續走這條路可能會讓人感到窒息。

Reddit 討論中最有見地的觀察之一是,我們的身份不應該圍繞我們的工作而轉。

對于許多藝術家來說,工作已經成為他們生活中如此重要的一部分,以至于很難想象他們在辦公室之外是什么樣子。但這種一心一意的專注可能會導致倦怠和不滿

正如一位評論者指出的那樣,設計只是一種賺錢的方式——它不必定義你的全部存在。將身份認同與工作分離后,設計師可以開始探索其他能帶來成就感的興趣和激情。

討論中出現的另一個關鍵主題是找到符合您的價值觀和生活方式的職業道路的重要性。

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設計十字路口。圖片來源:Venice.ai

對一些人來說,這可能意味著轉行到用戶體驗/產品設計等相關領域,這些領域仍然高度重視創造力和解決問題等軟技能。對另一些人來說,這可能意味著徹底離開設計界,去一個完全不同的行業尋求職業發展。

重要的是花時間思考對你來說真正重要的事情,并探索更可持續、更充實的選擇。

當然,做出重大的職業改變從來都不是一件容易的事。

這需要勇氣和決心,尤其是在你三四十歲,肩負著依賴收入的責任的時候。但如果繼續從事一份不再讓你興奮的工作,眼睜睜地看著自己的創造力和動力逐漸消磨殆盡,長遠來看,代價可能更大。

正如一位評論者所說的那樣,關鍵在于關注真正能給你帶來快樂和滿足感的事物,即使這意味著冒險并踏入未知領域。

那么,設計師可以做些什么來擺脫這種倦怠循環呢?

第一步是承認有這種感覺是正常的。

承認自己對設計的熱情已不如從前,這很正常。想要從事業和生活中獲得更多,這也很正常。允許自己感受這些情緒,這樣你就能邁出創造更充實未來的第一步。

下一步是開始探索新的興趣和激情。

由于沒有時間或精力,您一直推遲哪些愛好或活動?

現在正是重拾這些想法的絕佳機會,看看它們能帶來什么。無論是學習一項新技能,發展一項愛好,還是創辦一份副業,目標都是找到一些能重新點燃你的熱情,并在工作之外賦予你目標感的東西。

最后,重要的是要記住,在這段旅程中你并不孤單。

還有無數其他設計師有著同樣的感受——精疲力竭、迷茫,正在尋找新的前進道路。

通過與理解你正在經歷的人建立聯系,你可以獲得支持、靈感和前進的新思路。無論是通過在線社區、本地聚會,還是與同事的一對一對話,與他人建立聯系都是獲得新視角和找到改變勇氣的有效途徑。

最終,是繼續沿著原來的職業道路走下去還是開辟一條新的職業道路,是一個非常個人化的決定。

沒有正確或錯誤的答案,只有適合您感覺的答案。

最重要的是花時間反思你的價值觀、你的激情和你的長期目標,并做出符合你真正想要的生活的選擇。

 

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大數據可視化設計 | 智能家居 UI 設計:從落地方法到案例拆解

杰睿 大數據可視化設計文章及欣賞

 

智能家居已經從單品智能走向全屋聯動,而 UI 設計正處于“功能越來越多、用戶時間越來越少”的挑戰中。
如何讓復雜系統在家中變得自然好用?本文從落地方法論出發,結合實際案例,拆解智能家居 UI 設計的核心要點。


一、智能家居 UI 設計的落地方法論

智能家居 UI 并不是在屏幕上堆功能,而是一個跨硬件、跨場景、跨人群的系統設計工程。這里有一個可落地的三層方法論:

1. 信息架構層(IA)

  • 設備分組:按照空間(客廳、臥室)、功能(照明、安防)、場景(回家、觀影)分類。

  • 優先級排序:高頻控制放在第一屏,低頻控制收進次級菜單。

  • 多入口設計:同一功能允許從不同入口觸發(面板、App、小程序、語音)。

落地要點:在信息架構階段就考慮老人、小孩、訪客的使用差異,避免后期 UI 大改。


2. 交互模式層(IX)

  • 場景化卡片:用卡片將多設備操作組合為“一鍵執行”。

  • 多模態觸發:UI 設計兼容觸屏、語音、傳感器自動觸發等多種方式。

  • 實時反饋:用戶需要在 0.3 秒內看到操作結果,否則會懷疑系統無響應。

落地要點:在交互模式設計時就和前端、硬件工程師溝通,確保狀態同步延遲可控。


3. 視覺語言層(VL)

  • 狀態可讀性:顏色、圖標、文字三重區分設備狀態。

  • 適配環境光:在強光與暗光模式下,都保持足夠對比度。

  • 品牌一致性:全屋不同設備的 UI 元素(按鈕、開關、滑桿)保持統一視覺規范。

落地要點:設計規范提前固化成 UI Kit,減少跨團隊溝通成本。


二、智能家居 UI 的設計原則(5 條)

  1. 少即是多
    在智能家居中,用戶關注的是結果,而不是過程。UI 應該優先顯示關鍵狀態,而非所有數據。

  2. 預判而非響應
    通過 AI 學習用戶習慣,讓系統提前提供選項(比如傍晚自動彈出“開燈+拉窗簾”場景卡片)。

  3. 跨端一致性
    手機 App、墻面觸控、平板控制中心要保持一致的視覺與交互邏輯。

  4. 留出人工控制權
    再智能的系統也要讓用戶可以一鍵接管,防止“自作主張”帶來反感。

  5. 情緒化體驗
    在 UI 動效、配色、微交互中加入溫度,讓科技更有人情味。


三、案例拆解

案例 1:Google Nest Hub Max

  • 亮點

    • 大面積卡片布局,場景卡片與單設備卡片并存。

    • 動畫過渡自然,減少“操作跳躍感”。

  • 可借鑒點

    • 使用圖標+標簽雙保險提高識別率。

    • 場景卡片采用溫暖色調,提升親和度。


案例 2:Aqara Home App(國內)

  • 亮點

    • 按空間分組的首頁結構,減少用戶尋找時間。

    • 支持“自動化”卡片,滿足高階用戶需求。

  • 可借鑒點

    • 提供“快速操作欄”,減少點擊層級。

    • 高對比度的狀態色(開=亮色,關=灰色)適合老人使用。


案例 3:三星 SmartThings

  • 亮點

    • 跨品牌設備接入能力強,UI 對多種設備類型有統一樣式。

    • 分屏模式支持同時查看多個設備狀態。

  • 可借鑒點

    • 用統一的“設備卡片模板”降低學習成本。

    • 為第三方設備預留定制化 UI 區域。


四、設計落地建議

  1. 前期用 Figma/Pixso 建立 UI 組件庫,統一按鈕、開關、滑桿等基礎組件樣式。

  2. 與硬件/前端團隊共創交互原型,在低保真階段就驗證操作路徑與響應速度。

  3. 分階段上線:先覆蓋高頻設備與場景,再逐步擴展到低頻功能,避免一次性開發周期過長。

  4. 收集使用數據:上線后通過埋點分析用戶點擊路徑,優化 IA 和場景卡片順序。


結語

智能家居 UI 設計的挑戰不只是視覺,而是讓不同設備、不同人群、不同場景融為一個順暢的體驗
一個優秀的 UI,不是讓用戶覺得“科技很厲害”,而是讓他們感覺——

生活變得更輕松,而這份輕松幾乎是無感的。

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如何將神經科學應用于用戶體驗設計中的負責任的游戲化

杰睿 設計思維

游戲化是應用行為設計。就是這樣。

它的有效性取決于了解大腦、行為和人類動機如何運作。

通過借鑒認知心理學、神經科學和行為科學,我們可以探索使游戲化成為如此強大且敏感的工具的原理。

畢竟,只要游戲化尊重道德、可訪問性和真正的價值傳遞等關鍵原則,它就可以戰略性地融入用戶旅程中。道德、可及性和真正的價值傳遞等關鍵原則。

當我們考慮八角分析框架(Chou,2015)等成熟模型以及關于獎勵和參與的神經科學研究——強調多巴胺催產素大腦獎勵系統的作用(Knutson,2001;Lieberman,2013)——我們開始提出更細致入微的問題:我們何時以及為何應該將體驗游戲化?

在一個經常追求參與度指標而沒有明確策略的行業中,游戲化脫穎而出——但只有當它被用作同理心、行為理解和健康積極強化的工具時。

游戲化不僅僅是一種策略,更是設計師和用戶之間的一種語言。和任何語言一樣,它需要清晰、有意圖且有責任感。

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卡通風格的插圖,以粉紅色的大腦角色為特色,有側臂和大眼睛,表現出各種情緒:睡覺、生氣、從后面、快樂、流口水和困惑。
插圖由@upklyak , Freepik 提供

什么是游戲化?

游戲化是在非游戲環境中使用類似游戲的元素(例如積分、級別、獎勵和挑戰)。

其中包括生產力應用程序、電子學習平臺、醫療保健系統、數字銀行和工作場所環境等。

Deterding(2011)的經典定義是“游戲化”,即“在非游戲情境中使用游戲設計元素”。雖然這個定義很有道理,但在用戶體驗領域,它顯得有些膚淺。

這是因為用戶體驗專業人士必須明白,游戲化不僅僅是將游戲機制簡單地復制粘貼到數字界面中。它是一個精心設計的激勵系統,能夠激活那些讓游戲引人入勝、富有挑戰性和回報性的認知和情感回路。

因此,在設計游戲化體驗時,您基本上是在處理心理變量,例如預期獎勵、漸進式進步、自主性、歸屬感和掌握度(Ryan & Deci,2000)。

從這個意義上講,游戲化應該被視為基于人類行為的激勵框架,而不是華而不實的“參與功能”。

但這需要一種更系統的體驗設計方法——從入職到持續使用,包括反饋循環、參與觸發器和積極強化機制。

在這種背景下,設計師必須提出并清晰地回答這樣的問題:是什么激發了用戶的動機?這種體驗如何創造期待、進步和意義?

游戲化在用戶體驗中的真正作用

“游戲化”一詞常常會讓人聯想到視覺效果和典型的游戲機制:積分、徽章、排行榜、進度條、“任務完成”彈窗。這些確實是游戲化工具包的一部分。

但將游戲化簡化為這些“數字貼紙”是一種膚淺的理解——尤其是從用戶體驗的角度來看(Werbach & Hunter,2012)。

對于體驗設計師來說,游戲化首先是一種基于科學的行為和動機方法

它試圖通過與人類大腦工作方式相一致的機制來鼓勵期望的行為:追求獎勵、能力感、克服挑戰并預期成就。

如果有意識地應用游戲化,它可以將數字互動轉變為有意義的旅程,增加參與度,促進學習,并支持長期保留(Deterding,2011)。

從這個角度來看,游戲化并非一種裝飾——它成為了用戶體驗策略的核心部分。它并非為了美化用戶界面,而是為了塑造交互的結構。

觸發心理捷徑、減少摩擦、提供實時反饋、強化內在動機——這些原則都植根于自我決定理論(Deci & Ryan,1985)和行為設計(Fogg,2009)。

情感、目的和參與

著名研究員和游戲設計師Jane McGonigal對游戲化提出了更廣闊的視角。

對她來說,游戲化的本質在于“用游戲思維解決現實世界的問題”(McGonigal,2011)。

這意味著將游戲背后的思維方式(而不僅僅是視覺效果或互動性)應用到需要用戶參與、努力、決策和學習的現實生活中的用戶體驗流程中。

視頻、演講:“現實破碎:游戲為何讓我們變得更好”,Interactive 2011,SXSW

麥格尼格爾認為,游戲之所以成功,不僅僅是因為它們有趣,還因為它們能提供豐富的情感體驗,具有明確的目標、持續的反饋、適合玩家技能的挑戰以及強烈的目的感。

在游戲設計文獻中,成功游戲的四個核心特質如下:

  • 明確的目標→用戶知道他們需要做什么
  • 限制行動的規則→存在使任務具有挑戰性的限制
  • 反饋系統→進展可見、可理解且即時
  • 自愿參與→用戶選擇參與,激發內在動力

這些品質與UX 最佳實踐直接相關。

例如,強大的新手引導流程就像游戲教程一樣:它通過互動進行教學,不會懲罰錯誤,并逐漸培養玩家的掌控感。持續反饋的微任務流程就像一個任務分解成幾個步驟,每個步驟都有小的獎勵。

通過嵌入這些結構,用戶體驗設計師可以構建更具激勵性、更少摩擦、更情感化的體驗

這就是為什么 McGonigal 堅持認為,成功的游戲化并不是將游戲添加到現實世界中,而是讓現實世界感覺像游戲一樣引人入勝

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大腦示意圖,箭頭指向催產素、多巴胺和中腦邊緣獎勵系統的形成。
由人工智能 ChatGPT 生成的圖像

游戲化背后的神經科學

游戲化的真正力量并不在于視覺效果或表面的“樂趣”。
它的有效性源于它與大腦神經生物學的互動方式——特別是與動機、決策、獎勵、情感和學習相關的系統。

多巴胺:期待、動力和獎勵

這一過程中的一個關鍵因素是多巴胺,一種通常與愉悅感相關的神經遞質。

但與普遍的看法相反,多巴胺與即時滿足無關,而是與對獎勵的期待有關。

根據 Knutson (2001) 的研究,即使只是預期一個積極的結果也足以觸發伏隔核的活動,伏隔核是大腦獎勵系統的中心部分。

這就解釋了為什么完成一個步驟、升級或保持連續性可以增強繼續下去的動力——無論是完成《最后生還者》中的任務還是完成注冊以獲得獎勵。

從用戶體驗 (UX) 角度來看,產品使用過程中頻繁且可見的獎勵會以類似游戲的方式刺激多巴胺系統。

當這些獎勵達到良好的平衡時,它們會形成自我維持的參與循環,在游戲設計中稱為強迫循環(Sweetser & Wyeth,2005)。

這使得用戶保持互動不是出于義務,而是因為大腦預期下一次小勝利。

催產素:結合、同理心和合作

游戲化中的另一種重要化學物質是催產素,俗稱“信任激素”。

它會在積極的社會環境中釋放——當我們合作、獲得認可或感受到歸屬感時。

在游戲化體驗中,團隊排名、小組挑戰、應用內聊天和協作任務等社交機制可以提高催產素水平,鼓勵親社會行為。

Zak (2005) 的研究表明,即使在虛擬環境中,具有積極反饋和社會聯系的數字互動也能觸發催產素的釋放

對于用戶體驗設計師來說,這意味著游戲化可以增強個人積極性以及用戶與社區或品牌的聯系

中腦邊緣獎勵系統:人類動機的核心

所有這些影響都是中腦邊緣獎勵系統的一部分,該系統是一個大腦回路,包括腹側被蓋區 (VTA)伏隔核前額葉皮質等區域。

該系統由大腦認為有價值的刺激物觸發,例如食物、社交互動或實現目標。精心設計的游戲中也會激活同樣的系統

這就是為什么漸進式進步、即時反饋、平衡難度和成就感等策略如此有效的原因——它們激發了人類大腦的核心動機引擎。

當這些游戲設計原則以合乎道德的方式融入數字產品中時,它們可以強化自愿行為維持長期參與

獎勵而不上癮

有了這樣的神經科學基礎,事情就變得清晰起來:精心設計的游戲化并不需要強制互動。它構建了一個系統,讓使用本身就是一種獎勵——由多巴胺、催產素以及我們內心對進步和意義的渴望驅動。

然而,必須記住的是,使游戲化引人入勝的系統也可能被濫用——導致上癮、焦慮或強迫行為

這就是為什么用戶體驗設計師必須負責任地運用這些知識,為用戶創造健康、激勵和真正有價值的體驗。

參考

2025 年值得關注的 9 大 SaaS 設計趨勢

杰睿 行業趨勢

SaaS(Software as a Service)行業在 2025 年迎來了新的拐點:
AI 正在重塑交互體驗,移動端和低代碼工具推動產品快速迭代,用戶對于情感化、環保、包容性的期待也在不斷提高。

結合近期的行業研究與實際產品觀察,我整理了 9 大值得關注的設計趨勢,供大家參考。


1. AI 驅動 + 超個性化體驗

人工智能已從“附加功能”變成核心驅動力。
生成式 AI 和自主智能體(Agent)能夠根據場景自動生成內容、優化儀表盤、推送異常提醒。例如:

  • Salesforce Einstein 可實時分析業務數據

  • Microsoft 365 會自動調整界面主題(白天/夜間模式)
    這種 情境感知型界面 將在未來成為 SaaS 產品標配。


2. 情感化、人本設計(Human-Centric Design)

用戶已經不滿足于“能用”,他們希望 SaaS 像消費級應用一樣好用、好看、好感度高。
常見做法包括:

  • 插畫、擬人化表情元素

  • 語氣友好的文案

  • 柔和的配色方案
    它們可以提升產品親和力,讓用戶對品牌更有好感。


3. 極簡化 + 環保友好

極簡設計不僅讓界面更清爽,還能減少不必要的動畫、壓縮圖片資源、提升加載速度,降低服務器和終端的能耗。
這是一種既改善體驗又承擔社會責任的設計方向。


4. 包容性與無障礙優先

設計不只是為多數人服務。
色彩對比度、鍵盤導航、屏幕閱讀器適配等無障礙特性,將會成為 SaaS 產品的 合規要求品牌加分項


5. 微交互 & 漸進揭示

細微的動效反饋、按鈕狀態變化、分步展示復雜信息(Progressive Disclosure),可以:

  • 降低用戶的學習成本

  • 讓交互過程更有參與感

  • 保持界面的簡潔


6. 低代碼 / 無代碼 與 Micro-SaaS

低代碼平臺(如 Airtable、Webflow、Typeform)讓非技術團隊也能快速構建業務工具。
與此同時,Micro-SaaS(面向細分行業的小型 SaaS 產品)在海外已經很火:

  • 成本低

  • 目標明確

  • 上線周期短


7. 移動優先 + 手勢優化

移動端流量持續攀升,響應式布局、觸控優化、手勢導航正在成為基礎要求。
未來,AR/VR 等沉浸式交互可能在部分 SaaS 場景中落地(如設計協作、培訓)。


8. 定價配置自動化

企業不再依賴人工去調整套餐、價格、功能權限。
定價驅動的 DevOps 思路正在興起,通過自動化系統(如 iPricing)來實時調整策略,提高運營效率。


9. AI 編碼工具沖擊傳統模式

Bolt、Replit、Cursor 等 AI 編程工具讓非技術人員也能直接用自然語言開發內部工具。
這對傳統的“按座位收費”的 SaaS 商業模式是一個沖擊,也催生了成果導向型定價(Outcome-Based Pricing)的探索。


趨勢速覽表

趨勢 核心價值
AI + 超個性化 提高效率,預測需求,減少操作成本
情感化設計 提升好感與留存率
極簡 + 環保 提速、降耗、增強品牌責任感
包容性設計 擴大用戶覆蓋面
微交互 降低學習成本,增強體驗
低/無代碼 + Micro-SaaS 快速上線,專注細分市場
移動優先 滿足使用習慣,拓展新場景
定價自動化 靈活應對市場變化
AI 編碼 重塑開發與商業模式

結語
2025 年的 SaaS 設計趨勢核心關鍵詞是:智能化、情感化、簡約環保、極致靈活
對于設計師、產品經理和開發者來說,這些趨勢不僅是參考,更是下一步產品規劃的重要依據。

 

 

 

 

蘭亭妙微(www.73404.com.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。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

2026 年值得關注的頂級 UI/UX 趨勢

杰睿 行業趨勢

說實話:如果你正在讀這篇文章,那么有93%的可能性,你剛剛完成的一個設計項目到明年7月就會感覺過時了。歡迎來到2026年的UI/UX時代——微交互強勢回歸,突然之間,大家又開始癡迷了。

這不是那種典型的柔和漸變和新擬物化按鈕的概括。而且,這也不是偽裝成博客文章的情緒板。你將要閱讀的是一篇關于 UI/UX 變革的嚴肅探討,這些變革將真正影響我們在 2026 年構建數字體驗的方式。

1. AI優先設計

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關于人工智能設計的熱潮我們已經聽了很久了。回想2024年,當時的設計成果看起來就像一個睡眠不足的實習生拼湊起來的。到了2025年,情況有所改善,但使用人工智能仍然感覺有點像偷工減料。

快進到2026年,游戲規則已經改變。人工智能不再只是跟風——它變成了你全程參與的設計協作者,從不抱怨修改。像Galileo、Uizard以及本月被Figma收購的初創公司這樣的工具,正在打造不僅功能齊全,而且精美絕倫的UI。設計師現在會花時間進行宏觀思考和精細調整,而不是沉迷于拖拽自動布局框架。

趨勢:

  • 諸如“讓這個流程對 alpha 版本更加友好 20%”之類的設計提示現在已經成為一種流行趨勢。
  • UX文案由AI撰寫一半稿子,然后由人類進行潤色。
  • 評判設計師的標準是他們提示得有多好,而不是他們推動像素得有多好。

設計提示:開始像對待初級設計師一樣對待 AI 工具。引導它們,糾正它們。不要讓它們肆意妄為,否則它們會為計算器設計一套 6 步入門指南。

2.“零 UI”的興起

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從一張白紙開始?那太2025年了。我們正在進入一個理想的界面可能是……完全沒有界面,或者至少不是我們習慣的那種。

想想語音命令、手勢、存在感知以及基于情境響應的界面。你的設備甚至在你開口說話之前就能預測你的需求。

有點令人不安?確實如此。
但也極其方便。

在野外:

你的冰箱會在你還沒注意到牛奶快喝完之前就自動補充牛奶。你的汽車可以識別你的臉,自動調整座椅,無需你主動詢問。
還有那些能讓你“想象”出布局的VR頭顯?好吧,這還只是實驗性質,但比你想象的更接近現實。

趨勢:

  • 為“隱形”交互而設計。
  • 優先考慮音頻、觸覺或行為的反饋循環。
  • 徹底重新思考屏幕的作用,尤其是在消費技術領域。

設計提示:從體驗開始設計原型,而不是屏幕。并在現實世界中測試它。

3. 高度個性化,但有界限

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到了2026年,人們已經不再對千篇一律的東西感興趣了。用戶希望應用程序能夠了解他們的睡眠周期、喜歡的綠色,甚至他們中學時期未解決的瑣事,但又不希望顯得突兀。

個性化正變得高度精準,但數據隱私問題也日益凸顯。最佳平衡點是什么?界面應該能夠根據用戶行為進行細微調整,提供貼心的默認設置,并提供量身定制的儀表盤,同時又不會涉足監控領域。

趨勢:

  • 根據上下文進行調整的界面:夜間使用黑暗模式,大腦疲勞時使用簡化的用戶界面等。
  • 高度集中的入職流程根據您的氛圍量身定制:為專業人士提供簡約服務,為新手提供指導。
  • 為高級用戶提供“選擇您自己的 UX 冒險”設置。

設計提示:讓用戶自主決定個性化程度。讓個性化變得有趣。不要將功能鎖定在數據共享墻后面。

4. 滾動已死。滾動萬歲。

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我們與無限滾動、橫向滾動,甚至那些奇特的視差效果有著長期的合作關系。

但到了2026年,滾動體驗已經成熟。它不再僅僅關乎運動,而是關乎敘事。想象一下,滾動驅動的敘事、流暢的過渡、智能的捕捉點,以及流暢的交互,引導你,而不會讓你感覺像是剛喝了一杯能量飲料。

趨勢:

  • 滾動被用作一種敘事手段,而不僅僅是一種轉儲內容的方式。
  • 配對的動畫和微交互創造了一種旅程,而不僅僅是滾動到頁腳的情況。
  • 基于滾動的 UI,根據速度或意圖而變化。

設計提示:在所有設備上測試滾動行為。在 MacBook Pro 上看起來流暢的滾動效果,在售價 99 美元的 Android 平板電腦上可能感覺像做夢一樣。

5.語音界面成為主流

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還記得以前為了關燈不得不像對著故障機器人說話一樣跟 Alexa 說話嗎?那種日子(基本上)已經過去了。2026 年,語音界面終于成熟了。

隨著自然語言處理技術的飛速發展,語音如今已成為與應用交互的主流方式,尤其是在可穿戴設備、車載設備和智能家居領域。設計師面臨的真正挑戰是什么?是放棄基于屏幕的思維模式,擁抱一個可以用言語而非視覺呈現的用戶界面世界。

趨勢:

  • 語音和視覺反饋接口同步工作。
  • 適用于多任務場景(例如烹飪、駕駛、育兒)的純語音用戶流程。
  • 個性豐富的語音助手讓生活變得輕松。

設計提示:不要讓每個應用都顯得吵鬧。有意識地設計安靜的語音交互。并且,務必為用戶提供“關閉”按鈕。

6. 設計要考慮神經多樣性,而不僅僅是可及性

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2026 年的無障礙設計不再只是紙上談兵,更是一場思維的轉變。如今,我們在設計時將認知包容性納入考量,致力于打造支持多動癥、自閉癥、閱讀障礙等用戶的體驗。

它遠遠超出了屏幕閱讀器支持或色彩對比度的范疇。它涉及清晰地組織信息、管理通知時間,以及構建減少而非增加心理摩擦的界面。

趨勢:

  • 可選的極簡模式,可消除噪音。
  • 帶有“運動靈敏度”切換的動畫。
  • 尊重焦點的界面;是的,我們正在談論您的 7 個彈出窗口。

設計提示:開始用真正的神經多樣性用戶測試你的設計。不要只是“添加一個模式”。要將包容性設計融入核心用戶體驗。

7.反設計2.0

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向反設計2.0問好!它雜亂無章,喧鬧不堪,奇特而美麗。到了2026年,它將會隨處可見,尤其是在那些不想被當成Webflow克隆版的作品集上。

這不是為了隨意而隨意,而是有目的地打破規則。想想看,撞色的色彩、巨大的按鈕、像設計實習生失控一樣重疊的文字,但這一切卻以某種方式保持了整體性。它看似混亂,卻經過精心設計。

趨勢:

  • 設計師將不完美視為一種風格。
  • 用戶界面接近“糟糕”,但在千篇一律的界面中卻脫穎而出。
  • 更注重真實性而非完美性。

設計提示:謹慎使用此趨勢。如果你正在設計銀行應用程序,最好不要使用 Comic Sans 字體和搖擺按鈕。

8. 具有幽默感

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到 2026 年,甚至你的銀行應用程序也會開玩笑,而且不知何故,它還能正常工作。

界面正通過詼諧幽默的微文案、流暢的動畫和讓用戶微笑的小驚喜,不斷提升個性化。它不再僅僅關乎直觀,而是關乎愉悅。那些能帶來愉悅的產品才能讓人們記住(并持續使用)。

趨勢:

  • 用個性化的祝酒詞。“哎呀。這招不行。不過,嘿,你上一段感情也沒用。”
  • 錯誤屏幕會讓你笑,而不是哭。

喜悅與無聊的東西(比如空狀態和確認消息)融合在一起。

設計提示:不要過度。并非所有內容都需要單口相聲。只需營造一種讓你的產品感覺不那么機械、更具親和力的氛圍即可。

9. VR之外的3D和空間設計

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隨著 Apple Vision Pro、Meta Quest 以及三星正在研發的神秘頭顯,空間設計已正式成為主流。但問題在于——你無需為 VR 構建建筑,也能參與 3D 體驗。

2026年,扁平化UI正在進化。它不再是俗氣的陰影,而是擁有真實、觸感十足的深度。即使在傳統屏幕上,界面也開始變得層次豐富、響應迅速、充滿活力。

趨勢:

  • 響應光標移動的 3D 卡。
  • 電子商務和設計工具中的 AR 預覽。
  • 界面感覺更像是物理空間而不是平面布局。

設計提示:像建筑師一樣思考。關注用戶如何在空間中移動,而不僅僅是屏幕。但不要讓性能受到影響。流暢的 2D 流程總比混亂不堪的 3D 流程好。

10. 設計時考慮地球

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可持續設計已不再只是一句流行語。到了2026年,用戶會真正關心你的應用是否環保,沒錯,數字可持續性如今已成為一個真正的話題。

產品越高效越好。輕量級的用戶界面、低帶寬選項和智能緩存不再僅僅是技術優化,而是合乎道德的設計選擇。節能不再只是數據中心的專利,而是用戶體驗的一部分。

趨勢:

  • 應用程序中的生態模式設置可降低數據/功耗。
  • 碳中和設計實踐。
  • 應用程序加載速度快、操作輕便,并且不會在三次滑動中耗盡電池電量。

設計提示:別粉飾太平。務必打造高效的 UI。額外福利:用戶本來就喜歡快速的應用,所以這是雙贏的。

最后的想法:2026 年的設計不再注重炫酷,而更注重感覺

2026年的設計不僅僅關乎美學,更關乎智能、同理心和實用性。最具影響力的界面不僅美觀,還兼具適應性、包容性、愉悅感……在某些情況下,甚至幾乎隱形。

所以,如果你還在糾結圓角半徑到底是 8px 還是 12px,或許是時候縮小一下了。超越像素的局限,專注于用戶體驗。設計要以人為本,而非僅僅為了追求完美。

 

 

 

 

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【原創案例分享】智慧大屏可視化設計

杰睿 大數據可視化設計文章及欣賞

 

項目背景:

為進一步加強沿江沿海岸堤安全防范和綜合治理工作,根據市委市政府部署牽頭打造江海堤防綜合治理智慧工程。按照堅持“立足預防、綜合施策”總原則,運用互聯網、大數據、云計算、人工智能等技術手段,圍繞沿江沿海生態保護、禁漁禁采、船舶管理、防汛防臺、打擊走私、旅游安全管理、灘涂管理、日常風險防控等重點工作,切實提升綜合治理水平與應急處置能力。
堤防綜合治理的實際需求,包括防洪、排澇、水資源管理等方面的需求,設計時主要考慮實時數據、監測信息應準確、及時地展示在界面上,方便用戶了解堤防狀況。利用圖表、地圖等可視化手段,將復雜的數據和信息以直觀的方式呈現給用戶。注意信息的層級和優先級,確保重要信息能夠突出顯示,預警信息要突出顯示以便操作人員快速解決。

項目概述

產品定位

建設“全域覆蓋”技防體系,建立專職巡防隊伍,推行網格化服務管理模式, 努力打造“一鍵聯動、一圖展示、一屏指揮”現代化江海堤防綜合治理模式,實現沿江沿海“全天候、全時段、全過程”巡防監控,及時發現、處置各類違法違規行為和風險隱患,構建職責清晰、分級負責、上下貫通、部門聯動、運行高效的江海堤防綜合治理體系。

目標用戶

工程管理人員:負責監督和管理整個堤防治理工程,需要實時監控各項指標和數據;
政府監管部門:相關環保、水利或城建等部門的監管人員,需要監控工程進度和效果,確保符合標準;
緊急應急人員:負責處理突發事件和緊急情況的人員,需要快速獲取現場信息做出相應反應;
研究人員:從事相關領域研究的學者或科研人員,可能需要獲取實時數據進行分析和研究。

設計風格

藍色科技感設計風格以藍色為主導色調,突出冷靜、專業和現代感。運用深淺不同的藍色調配合白色字體,呈現出科技感強烈的視覺效果。高對比度的設計風格使關鍵信息更突出,GIS動態效果和互動元素增加用戶體驗。藍色科技感設計常見于科技產品、數字平臺,傳達著穩健、創新與可靠性的形象,吸引注重技術與現代感的受眾,展現出科技與未來的融合之美。

設計亮點

 

 

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數據信息整合,增加關鍵數據,助力用戶風險管理

左側信息之前有“風格不統一、圖表樣式不美觀、環形圖顏色搭配不協調、有些文字在深色界面上顯示不清晰”等痛點。
 
在設計過程中增加了「氣象要素」模塊,因為提防發生災害多半可以和天氣相掛鉤的,增加氣象要素可以很好的預測未來的天氣現象,在有極端天氣的時候可以提前做預防工作,最大程度減少損失。同時將巡更、巡檢和視頻的統計整合在一起輪播顯示,可以增加顯示數據的區域。

清晰化數據展示提高可讀性

右側主要是原型主要是平臺視頻的統計,主要有顯示數據比較單一,模塊排版不清晰,數據展示不清晰等痛點。
 
調整后增加了「物資情況」「巡查打卡明細」「人員職責表」等模塊,在減少操作的技術上展示更多的信息量。最上邊的視頻區域分成「視頻監控」「PPT展示」和「無人機」展示三個部分。整個右側模塊排版清晰,便于用戶查找信息,從而提高工作效率。

 

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金融科技產品主視覺設計

杰睿 平面設計

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Renforce
*品牌身份
*創意方向
*數字設計
Renforce 是一個面向復雜技術生態系統組織的運營技術平臺,旨在簡化對定性與定量信息的端到端管理。借助先進的人機協同技術,Renforce 為日常運營提供穩健、高效且簡潔的解決方案。

為了體現 Renforce 在效率與準確性上的價值主張,設計概念取材于“正方形”這一形狀。
正方形是人類最常用的幾何形狀之一,令人著迷的是,如此簡單的形態卻能支撐從復雜技術到大型建筑的各種應用。它象征著精準、高效與簡潔。以正方形為核心元素,品牌標識與設計系統由此構建。

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系統設計 | 法國某大型零售銀行基于人工智能的個人財務管理系統設計

杰睿 系統UI設計文章及欣賞

我的職業生涯

我從21世紀初開始從事數字用戶體驗設計,最初在工業領域獲得獎學金,后來轉向視覺藝術。這條非傳統的道路源于這樣一種信念:我希望對人類環境產生切實的影響,這需要我結合藝術和工業這兩個通常被視為對立領域的技能和文化參考。自然而然地,從我最初的職業經歷開始,數字領域對我來說就是一個充滿希望的新領域,能夠滿足我的好奇心和對實驗的渴望。

將顯示縮放圖像

此后,數字領域技術和使用方式的重大變革迫使我不斷汲取新知識,以改進我的專業實踐和定位,并理解新興技術的潛力。例如,2002年互聯網泡沫破滅后,在線商務蓬勃發展;2006年,社交網絡興起并擴張,媒體進入用戶生成內容時代;以及2009年,移動數字設備使數字訪問無處不在,改變了我們與世界和他人的關系。

二十五年的從業經驗讓我深刻理解設計實踐如何因應科技的革新和設計師日益復雜的決策而發生轉變。因此,我的實踐從經驗主義的創意方法,演變為以用戶體驗設計方法論為指導的戰術性方法,進而發展為將生態系統維度融入設計的戰略性方法。

多年來,通過設計進行研究一直是我職業方法的核心,這體現在我擔任過法國國家鐵路公司 (SNCF)、PSA/Stellantis 創新中心、AXA 等組織的職務,目前我在 BPCE 集團的數字部門擔任數字設計總監。

這也體現在我不斷涉足學術和研究領域。在交互式多媒體碩士課程中,我與一個學生團隊設計了一個交互式設備,用于教授中學生圖像分析;在法國國立高等裝飾藝術學院的研究實驗室里,我用了兩年時間探索移動技術如何改變通信工具的使用方式,之后又為一個歐洲多模式移動出行項目做出了貢獻;最后,我通過在設計學院的講座介紹人工智能。

人工智能技術的加速發展及其被大眾迅速接受,是近代科技史上最重大的變革之一。它標志著數字媒體發展的轉折點,并預示著一場深刻的變革,將重新定義眾多行業,并改變眾多專業實踐。人工智能改變了人與科技的互動模式,引發了倫理、經濟和社會問題。這種轉變要求設計師快速適應,并引發了他們對在機器能力增強的情況下應承擔的責任和角色的思考。

因此,我決定在2024年啟動一個博士項目,專注于設計基于人工智能的交互設備。該項目在獲得公司同意并于2025年3月在CY Cergy Paris University的ETIS實驗室確認我的論文注冊后正式啟動。

研究背景

風險

“人工智能”(AI)一詞至今仍是一個備受爭議的話題。然而,為了本文的目的,有必要對其進行定義。我們將采用公眾、行業和官方機構最普遍接受的定義,即將人工智能描述為一種旨在執行通常由人類完成的智力任務的技術(英國政府,2021年)。

這個新詞最初是由科學家在一個旨在研究機器模擬人類推理能力可能性的學術項目中構思和使用的(McCarthy 等人,1955)。這些能力涵蓋了當前生成式人工智能系統的主要特征:語言操作、基于神經網絡的架構,以及基于海量數據的自我提升或學習能力(機器學習、深度學習)。

與“機器智能”等其他術語相比,這個矛盾修辭法更受青睞,它通過強烈的智能內涵將機器和人類的世界結合在一起,有助于激發人們對這一新計算機技術領域的強大想象力(Gentes,2017)。

人工智能技術設備的普及化自然引發了人們對其使用方式及其社會影響的質疑。這些問題早在首批公共生成式人工智能服務發布之前就已存在(聯合國教科文組織,2020),其重要性在2022年11月下旬發布的ChatGPT等服務中得到充分體現。OpenAI的對話界面以及隨后推出的許多其他界面在短短兩個月內就擁有了1億用戶,并被廣泛采用,尤其是在年輕用戶群體中。到2024年,盡管三分之一的法國人表示使用過人工智能,但69%的18-24歲人群和37%的12-17歲人群在其職業或教育生活中使用過人工智能(Arcep、Arcom、CGE、ANC,2025)。

人工智能的風險在文獻中經常被討論。其中包括加劇社會不平等、強化現有偏見以及對隱私和個人自由的不利影響。此外,人工智能的設計流程和實施缺乏透明度,個人難以理解和掌控這項新技術如何影響他們的生活。然而,一種融合技術專家、設計師、社會學家和法律專家的多學科方法,或許有助于開發更符合倫理、更具包容性且更尊重人權的人工智能(Crawford & Bury,2022)。

然而,人工智能的負面影響可以通過以用戶為中心的設計方法和適當的中介機制來抵消,從而促進其應用。例如,它的益處可以體現在提升法國政府數字服務的包容性上。對于相當一部分甚至連日常行政任務都難以完成的公民來說,這些服務往往非常復雜(Villani 等人,2018)。

私營部門的許多其他服務也面臨同樣的困境,尤其是銀行。銀行的組織結構復雜、法律和安全限制以及某些技術基礎設施的陳舊,可能導致部分客戶被排除在外,尤其是那些缺乏數字素養或數字技能有限的客戶(法國國家統計局,2023)。然而,這并沒有減緩法國傳統銀行越來越多服務的非物質化進程。為了應對不斷變化的客戶使用習慣以及新冠疫情的影響,向數字渠道的轉移甚至有所加速(法國公共關系委員會,2022)。

然而,如果過去十年中面臨寫作和數學困難的個人比例一直在下降(INSEE,2024)——作為數字渠道的替代品——法國銀行仍然強烈建議金融機構實施旨在促進銀行包容性的舉措。

然而,這些舉措可能會受到法國傳統零售銀行商業模式的阻礙。這些銀行依賴密集的實體分支機構網絡,并且傾向于青睞富裕客戶,與這些客戶建立密切關系能帶來最大的利潤。相反,利潤較低的弱勢群體則要支付高昂的費用,滿足嚴格的資格標準,并且幾乎無法獲得針對其特定需求的定制服務,這進一步加劇了他們的邊緣化。這一悖論是法國銀行業的核心問題,盡管法國銀行業擁有包容性的監管框架,但邊緣家庭仍然持續被排除在金融之外(Pinos,2019)。

研究領域

這項研究是在數字部門進行的,該部門是 BPCE 集團數字和支付中心的一部分,我在那里擔任設計總監,負責用戶體驗設計。

BPCE集團是法國第二大零售銀行。其主要機構包括儲蓄銀行(Caisses d'Épargne)和大眾銀行(Banques Populaires)網絡。截至2023年12月,該集團擁有3500萬客戶,其廣泛的銀行服務幾乎涵蓋了“自然人”個人銀行客戶的所有需求。

BPCE集團的數字部門負責設計和統籌開發面向集團旗下大部分機構(儲蓄銀行、大眾銀行等)個人和專業客戶的銀行應用程序。過去十年,該部門在數字化轉型的背景下,在遠程銀行設備上開展的工作凸顯了銀行服務使用相關問題的復雜性。

在這些設備中,BPCE 集團多年來一直提供個人財務管理 (PFM) 服務,旨在簡化客戶的費用控制、預算制定和跟蹤。

作為設計工作的一部分,我們對這些服務的用戶進行了調查,結果表明個人理財領域的需求和使用方式存在很大差異。這種差異一方面與每位客戶獨特的財務狀況有關,另一方面也與他們的個人特征有關,例如他們的金融教育水平、個人經歷、偏好或在獲取銀行服務時可能遇到的困難。

有些客戶采用非常結構化的預算管理方法,力求預測銀行賬戶的資金流入和流出。另一些客戶則積極主動,參與資產投資和優化。有些客戶并不尋求財務狀況的整合視角,而是頻繁調整日常管理。許多客戶必須定期做出艱難的權衡,優先考慮自身的基本需求;而另一些客戶則相反,很少參與其中,試圖將財務管理部分甚至全部委托給他人。

此外,除了這些個人限制或偏好之外,這些設備的用戶還存在其他性質的需求。事實上,在法國,10% 的 18 至 64 歲成年人在閱讀、寫作和理解簡單文本等基本讀寫能力方面存在困難。此外,12% 的成年人在計算方面面臨挑戰,這影響了他們解讀數字數據的能力(法國國家統計局,2024 年)。

讀寫和算術能力對于理解和解讀目前大多數公共財政管理系統 (PFM) 中存在的圖表至關重要。因此,很大一部分法國民眾可能無法使用目前設計的公共財政管理系統 (PFM) 工具。

事實上,銀行提供的私人理財賬戶(PFM)的使用率仍然低得驚人。雖然三分之一的法國人知道這些賬戶的存在,但只有10%的人表示經常使用。這些設備的棄用率非常高,通常在首次使用后不到5天就發生了(Score Advisor,2020)。

假設和跨學科性

我們的假設是,人工智能代表著一個機會,讓我們能夠在研究項目框架內(Findeli,2004)從新視角來設計這些設備。該框架依賴于創建實物和演示器,旨在通過實證比較新型交互設備與現有解決方案的性能,來評估其滿足銀行用戶個人財務管理需求的能力。

這一假設位于設計科學的交叉點,因為我們對與人工智能、信息和通信科學相結合的服務設計實踐感興趣,因為我們的目標是了解這些新界面產生和支持的社會、符號和技術中介的形式和含義,促進銀行與其客戶之間的互動。

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書目研究報告

銀行技術的歷史

我們閱讀材料的主要方面在于金融機構物質文化的歷史,以及技術如何改變——并持續改變——用戶與其日常使用服務之間的關系。本論題的視角在于貨幣和金融物質文化的動態變遷。事實上,目前存在著一種日常交易手段系統性非物質化的趨勢。然而,值得注意的是,從歷史上看,這是一個相對較新的現象,是由技術進步、經濟邏輯和政治選擇共同促成的,例如歐洲央行創建數字歐元的項目,以及內政部長熱拉爾德·達爾馬南(Gérald Darmanin)于2025年5月22日在參議院委員會面前呼吁消除現金的使用以打擊金融犯罪。

自會計發明以來,貨幣、資本和商業交易一直依賴于有形的物質基礎。牲畜是古代物質財富的象征,其詞源與拉丁語“pecus”相關,后者演變為形容詞“pecuniary”。在古埃及或印度,貴金屬被制成珠寶,并被視為貨幣。工業時代初期的銀行建筑靈感源自古代作為價值儲存地的寺廟。賬簿、印章、匯票,以及后來的紙幣(Hoggson,2007)。因此,向非物質流動的轉變標志著與這種延續數千年的物質支撐傳統的徹底決裂。

然而,銀行一直是計算機技術開發和應用的先鋒行業之一,尤其是在優化內部流程方面。自20世紀90年代以來,人們就開始嘗試使用自然語言處理技術,并在與復雜軟件系統交互的過程中發現了改進(Harris,1992)。然而,由于當時系統計算能力有限,自然語言在用戶界面中鮮有應用,直到人工神經元和深度學習的概念再次出現,這在一定程度上得益于2012年ImageNet競賽中圖像識別技術的進步(Yann Le Cun,2019)。

基于語言模型的最新進展,尤其是Transformer算法架構(Vaswani等人,2017)的推動,銀行業目前正在面向客戶端的設備上開展新的實驗。這些算法使得評估幾年前大多數消費者服務設計師無法企及的交互系統成為可能,例如,能夠生成個性化的財務管理建議(Schlosky等人,2024)。這些算法的實用性已得到驗證。然而,基于本次實驗中采用的幾代模型,所提供的建議仍然相當通用,響應也仍然不完整。最重要的是,這些系統仍然難以根據用戶的具體情況,在所提出的解決方案之間建立相應的層級結構。

設計研究與物質性

設計將被視作一種設計實踐,它允許從材料中涌現出新的形式,并理解該領域以及用戶所面臨的問題(Gentès,2022)。在此,材料性是一個重要的方面,無論它是作為操作基礎的原材料,最終轉化為設計行為所產生的物品,還是以其最終形態成為一種文化實體。無論其性質如何,這都是正確的,因為任何人類創造的傳播媒介,都會通過其創造者和接收者的介入,獲得一種文化存在的形式(Jeanneret,2008)。

在本文中,我們旨在將人工智能視為一種媒介,一種旨在產生新的和理想體驗的原材料(Simon,1988),而不是事后添加的簡單技術模塊。

作為自身轉型的參與者,人工智能材料展現出我們需要進一步理解的技術符號學特性。因此,我們的研究將聚焦于其特定的能動性(Gentès,2022)。我們將探索依賴于代理(即具備一定行動能力的部分自主設備)的人工智能系統所產生的體驗特征。

這種設計方法標志著用戶與數字媒體之間關系的轉變,直到最近,數字媒體才被視為人類轉型程序和項目的執行者(Jeanneret,2011)。

借助人工智能,數字媒體可以積極充當個人與銀行等機構之間的中介。它通過界面實現這一目標,這些界面不僅能夠將用戶的請求翻譯成行政和技術語言,還能生成個性化響應并引導用戶獲得合適的服務(Villani 等人,2018)。因此,人工智能將不再僅僅傳輸或提供信息,而是會根據用戶的個人資料和上下文,對信息進行轉換,并優化其可理解性和相關性。這種從媒體到中介的轉變預示著新的委托形式,人工智能將在翻譯、支持和個性化方面發揮積極作用。

金融包容性領域的決策設計

對個人理財的研究需要打破刻板印象,尤其是那些圍繞經濟脆弱家庭的刻板印象。實施真正促進普惠金融的戰略和系統,需要了解他們的日常生活,觀察復雜的生活環境和軌跡,從而避免刻板印象。貧困往往伴隨著信息獲取渠道的匱乏和不準確的信念,這使得決策更具挑戰性,因為容錯空間很小(Banerjee & Duflo,2014)。

信息不完整、認知局限以及反復使用可能引入系統性錯誤的判斷啟發式方法,也會導致決策出現偏差。在此,“自由主義家長制”可以為產品和服務的設計者提供理由,引導個人做出有利于自身的選擇,而無需訴諸強制手段或剝奪自由(Thaler & Sunstein,2003)。

然而,合法性問題以及影響個人用戶選擇的風險在今天變得更加重要,因為像 ChatGPT 這樣的大型語言模型 (LLM) 擁有超越人類的論證能力。當它們能夠獲取關于人類對話者的社會人口統計數據(即使有限),例如年齡、性別或教育水平時,情況尤其如此 (Salvi 等人,2025)。

HMI 和 AI:挑戰

自 ChatGPT 和眾多利用 LLM 技術的服務公開發布以來,許多基于自然語言的交互設備已成為學術界和/或工業界研究的課題。保險公司 Alan 就是一個很好的例子,它評估了一款專門用于健康相關咨詢的對話代理。在預約就診日益困難的背景下,這款人工智能代理部分取代了人類顧問來解答投保人的問題。對比測試表明,用戶更喜歡與機器互動,因為與專家相比,機器的響應被認為更清晰,而且幾乎是即時的。這種前所未有的響應速度改變了交流的動態。對話變得更加流暢,鼓勵患者提出更多問題并獲得更多信息(Lizée 等人,2024)。這種體驗挑戰了“患者偏好人際互動”的假設,因為在某些情況下,與人工智能的互動可以促進傳統方式可能無法實現的參與度。

人工智能也給其設計者帶來了挑戰。人工智能的本質與人類對它的本能感知之間存在著不對稱性。從最初的基于語言的計算機界面實驗開始,我們就觀察到人類用戶傾向于假設算法生成的響應中存在思考和意圖,即使這些算法是基于相對簡單的符號邏輯基礎進行操作,而無需理解上下文或內容。這種效應至今仍被稱為“伊麗莎效應”,以麻省理工學院約瑟夫·魏森鮑姆于20世紀60年代末開發的計算機程序命名,該程序可以根據預編程腳本模擬自然語言對話。

這種認知也可能出現在設計師與其材料的互動中,尤其是在涉及人工智能代理時。雖然計算機在符號計算和語言生成方面能夠達到甚至超越人類的能力,但它們在某些看似微不足道的任務上仍然不夠熟練。這對于基于人工智能的交互系統的用戶和設計師來說尤其違反直覺(Moravec,2009)。

這種不對稱會模糊設計師對人工智能能力和局限性的認知。他們很難把握人工智能系統的潛力,因為他們通常缺乏這方面的專業訓練,而且直到最近才開始缺乏與人工智能交互原型的工具。這導致他們與開發人工智能的工程師之間存在差距(Dove 等人,2017)。

因此,作者呼吁更好地將設計師融入項目,以便他們能夠參與指導項目并定義用戶需求,然后與專業數據科學家合作開發、訓練或增強他們所依賴的人工智能模型。這些對產品驗證的貢獻可以使設計師成為算法客觀性能與其主觀效用值之間一致性的保證者。了解機器學習邏輯和工具是設計師確保設計能夠憑借適應人工智能時代的方法論繼續成為創新驅動力的先決條件 (Colombo & Costa, 2021)。

目標

在本論文中,我們旨在探討四個研究問題,這些問題將引導我們研究用戶(特別是最脆弱的用戶)與銀行之間的關系、這些組織部署的策略及其實施的影響、人工智能在設計項目中的貢獻,以及變革性技術的出現導致的設計實踐的轉變。

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這些問題顯然位于服務設計(Buchanan,2015)、系統設計(Buchanan,2019)以及計算技術融入創新和創造過程所引起的轉變(Gero,2000)研究的融合點。

⒈ 第一個問題

財務脆弱人群或缺乏數字素養的人士如何使用現有的零售銀行服務?目前限制他們自主性的障礙有哪些?如何通過建模他們的需求來促進金融包容性的系統設計?

⒉第二個問題

零售銀行為客戶提供哪些機制來促進日常資金管理?這些機制的目標客戶是誰?有些銀行是否希望促進普惠金融?這些機制的設計是否有指導原則,例如可解釋的人工智能?這些機制在多大程度上滿足了用戶的需求,或者未能完全或部分滿足用戶的需求?

⒊ 第三個問題

人工智能系統如何增強銀行客戶(尤其是最弱勢群體)的信任、理解和明智的財務決策?哪些設計原則和可解釋性形式可以幫助解決基于人工智能代理(這些代理能夠影響用戶的關鍵決策)設計服務時固有的主要矛盾?又該如何衡量其影響?

⒋第四題

哪些工具、方法、原則、模型和用戶界面組件可以在整個設計周期中支持基于人工智能的銀行服務的設計,以確保以人為本的體驗符合道德和監管要求,以及它們如何改變此類組織內的數字服務設計實踐?

 

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用戶體驗設計中的人工智能:人工智能如何塑造用戶體驗

杰睿 行業趨勢

當我們談論用戶體驗 (UX) 設計時,我們指的是人們與產品互動時的感受,無論產品是網站、應用程序,還是實體設備。這不僅關乎產品的外觀,還關乎產品的工作方式,更重要的是,它們帶給人們的使用感受。

根據 Hassenzahl (2010) 在其著作《體驗設計:為所有正確的理由而生的技術》中的說法,UX 設計是通過關注交互的實際方面和情感方面來創造有意義的體驗。

他認為,雖然功能性很重要,但對用戶來說,真正重要的是完成任務時的情感聯系。因此,用戶體驗設計師不僅關注可用性,還試圖深入理解人類行為。

當我第一次聽說“人工智能設計”時,我以為只有工程師和大型科技公司才會擔心。但隨著深入研究,我意識到人工智能已經悄悄地潛伏在我們日常使用的眾多應用程序的幕后。如今,這項工具有助于讓這些應用程序更加流暢、更加個性化、更加友好。

一方面,想象一下你最喜歡的社交應用能夠“看到”你的每一次點擊和滑動。這幾乎就是楊教授所做的,他們利用數百萬條移動應用日志訓練深度神經網絡,實時測量和提升用戶體驗。“前沿 | 通過人工智能輔助設計測量和提升用戶體驗”。他們的人工智能模型無需冗長的訪談或實驗室測試,就能了解哪些界面容易讓人困惑,哪些界面感覺恰到好處。這就像賦予應用第六感,了解用戶喜歡什么,以及哪些界面會讓他們抓狂。這比任何人類團隊單獨完成的速度都要快。

另一方面,Zhu 和同事們使用 ChatGPT 來起草設計概要。這些文檔概述了項目目標、受眾和預算。“前沿 | 企業用戶體驗設計工作流程中的 AI 輔助:增強設計師的設計概要創作。”

他們發現,AI 不僅可以在幾分鐘內生成一份完整的初稿,還能幫助核實不同領域(例如醫療保健甚至金融)的事實,甚至在你遇到寫作瓶頸時提供新的想法。此外,他們的用戶體驗地圖顯示,得益于 AI 的幫助,設計師可以減少研究時間,將更多時間投入到創意上。

此外,我們可以說,除此之外,人工智能并非魔法;Chanchamnan 的文獻綜述提醒我們,設計師仍然需要:首先,保持控制力,并確保用戶理解屏幕界面變化的原因。其次,要謹慎處理我們收集的數據。這不僅僅是數字,更是用戶的個人信息。最后,設計師必須保持創造力并運用人工智能,但最終的藝術選擇(顏色、布局、色調……)仍然需要人為的觸動。(PDF) 人工智能時代的設計:關于利用人工智能增強用戶體驗設計的文獻綜述

總而言之,本文展示了人工智能如何改變用戶體驗設計的世界。它不再僅僅關注外觀,而是關注用戶與產品交互時的感受。人工智能正在幫助設計師讓應用變得更智能、更直觀,就像楊教授通過分析應用使用情況來實時提升用戶體驗所做的工作一樣。

然而,這篇文章提醒我們,人工智能并非完美。歸根結底,人工智能可以提供幫助,但真正塑造卓越用戶體驗的是人性化的觸覺。

 

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