“工欲善其事,必先利其器”;作为设计人员来说,设计方法和设计模型就是辅助我们更好做设计的利器。就像厨师做菜时候的菜谱一样;面对新的菜种,能更快指引我们做出味道不错的菜肴。
体系化的设计方法不仅能更好的指导设计师做设计;另一个方面,经过设计方法包装后的设计,能让设计师更坦然面对来自各方的质疑,更专业的讲述自己的设计依据。在做不同菜肴的时候,我们需要不同的菜谱来指引;而在不同的设计阶段,设计师也需要不同的设计模型/方法,让我们更灵活的做设计分析与输出。
下面从接到项目需求 > 体验迭代优化阶段,笔者将为大家详细讲解以下 5 种设计模型,并配出具体实践的案例,希望对大家有所启发。
SWOT分析法(也称 TOWS 分析法、道斯矩阵)即态势分析法,20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出,经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。
在现在的战略规划报告里,SWOT分析应该算是一个众所周知的工具。来自于麦肯锡咨询公司的SWOT分析,包括分析企业的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)。
主要用在产品前期的战略规划中;用于项目成员知己知彼,同时也能知道在行业领域自己的产品所处的位置和核心竞争力是什么;对于产品方向的定位和全方位分析有复用价值。
SWOT 分析实际上是将对企业内外部条件,各方面内容进行综合和概括,进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。
优劣势分析主要是着眼于企业自身的实力及其与竞争对手的比较,而机会和威胁分析将注意力放在外部环境的变化及对企业的可能影响上 。在分析时,应把所有的内部因素(即优劣势)集中在一起,然后用外部的力量来对这些因素进行评估。
下图是笔者曾为的阿里内部某个数据服务平台分析的案例;侧重介绍了为什么要做这个数据平台;以及做这个平台我们项目组的优劣势和机会点分别是什么。在给老板汇报产品来源&方向时是非常有效的。
最后,SWOT 分析模型其实还可以与商业画布相结合,便于更全面对项目/业务进行快速分析和深入了解;深入懂业务的设计师才能真正在团队中进行发声,提出超越 UI 层的建设性意见。
Design Sprint,设计冲刺,顾名思义就是要在短时间内做出好设计;是由 Google 提出的设计方法。
设计冲刺这个设计方法主要适用于短时间就需要产出设计方案;例如一些 Workshop 的共建, 产品迭代周期很快的新需求/任务,需要系统化分析与输出设计方案。
设计冲刺的主要内容包括6个阶段:
相比前一个设计冲刺模型,GUCDR 模型在设计过程中的实用性更强,能让你快速用起来,帮你系统性梳理信息;在实际工作中,只要能够回答画布中的每个点,即可形成完整的设计推演过程,让设计思路逐渐清晰起来。
GUCDR 模型很适合用于前期需求调研和整理阶段;特别是在自己不是很熟悉的领域中,把信息按照模型和画布中的点进行归类汇总;最大限度的让自己的设计思维和信息逻辑得到诠释。
GUCDR 模型在具体的使用过程中,可以和 GUCDR 画布结合起来一起使用。信息下钻的更深入具体,从项目目标到设计落地,每个阶段都有具体的节点支撑,在使用过程中只需要把信息直接输入到对应的位置即可。下图为 GUCDR 画布模板,可直接把业务相关信息输入进来。
双钻设计模型由英国设计协会提出,该设计模型的核心是:发现正确的问题、发现正确的解决方案。 双钻模型是一个结构化的设计方法,被很多设计师喜爱和使用。
一般应用在产品开发过程中的需求定义和交互设计阶段;教我们如何对未知的可能的事物进行探索;一步步到达已知的理应的层面。
双钻模型的四个阶段也许很精简并且合并到两个主要的阶段。
下图是对阿里内部一款移动运维产品的分析,分析其从 0-1 的方向探索和从 1-1.5 的发展历程:
下图是曾经在一个设计讲座中,滴滴 CDX 一位设计师的分享,她把双钻模型利用到设计的研究和输出阶段,个人感觉此模型此刻的使用场景也很贴切;不仅仅是在完整的一个项目中,在单一的某个阶段双钻模型也是理念很好的承载容器。
kano模型是狩野纪昭教授发明的一种工具,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。
在卡诺模型中,将产品和服务的质量特性分为五种类型:
3.1 步骤一:设计问卷调查表,实施有效的问卷调查
KANO 模型的问卷问法,是对每个质量特性都由正向和负向两个问题构成,分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。问卷中的问题答案采用五级选项分别是:
3.2 步骤二:问卷结果整理,进行数据分析
根据问卷结果进行 KANO 模型二维属性归属分析,可得出魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性、反向属性与可疑结果的功能属性归类百分比。除了对属性的归属探讨外,并通过百分比计算出 Better-Worse 系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。
根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。
3.3 步骤三:数据解读,将结果落地实施
KANO 模型是对功能需求的优先级进行探索,是否需开发上线还要产品负责人进行决策和落地实施。
题目:根据报警内容,“掌上运维”提供运维操作建议(如磁盘满了智能推荐执行日志清理等)
步骤一:设计问卷问题,发放问卷
步骤二:问卷统计,进行 KANO 模型二维属性归属分析
步骤三:根据问卷统计的用户数据,计算出每个区域的百分比
具体计算方式是全部区域的人数相加作为分母;每个格子中的数字作为分子,即可得出每个格子的百分比出来。
具体百分比得出后,将下表中标 A、O、M、I、R、Q 的格子中百分比相加,即可得到五种属性对应的百分比。本调查结果可以得到A魅力属性占比为42.1%,O期望属性占比9%,M必备属性占比1.2%,I无差异属性占比38.9%,R反向属性占比1.8%,Q可疑结果占比7%。
步骤四:根据 Better-Worse 计算公式,得出 Better-Worse 系数,明确功能落点象限。
步骤五:多个功能需求结果对比进行优先级排序。
为了帮助大家更好地进行“幸福设计”,卡里罗教授分享了他的一个模型——Motivation, Engagement and Thriving in theUser Experience (METUX)。
在考虑用户体验时,从4个层次进行考虑:
在设计过程中,应该关注“胜任力”、“自主性”和“关系”三个关键因素,这些基本心理诉求是动机、投入感和幸福感的根本。