面對不同圈層的用戶，以及當(dāng)前產(chǎn)品同質(zhì)化愈發(fā)嚴(yán)重的現(xiàn)狀，不少產(chǎn)品團(tuán)隊都選擇了“精細(xì)化設(shè)計”，通過精細(xì)化設(shè)計，設(shè)計師可以更好地理解用戶的多元化需求，并制定合理的設(shè)計策略。那么，精細(xì)化設(shè)計究竟該如何應(yīng)用？一起來看看作者的案例拆解。

寫在前面

1）為什么要做精細(xì)化設(shè)計

1. 不同圈層用戶需求不同，如股票小白、一般散戶、專業(yè)用戶群體，特點(diǎn)不同，需求也不同，充分對用戶進(jìn)行挖掘、細(xì)分才能更好地理解用戶。
2. 在產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重背景下，精細(xì)化設(shè)計是一條能持續(xù)產(chǎn)生創(chuàng)新收益路徑。
3. 互聯(lián)網(wǎng)新流量獲取困難，比起搶占流量，當(dāng)下更重要的，是提升用戶粘性、更好的服務(wù)用戶、打造精細(xì)化服務(wù)體系。

2）精細(xì)化設(shè)計方法優(yōu)勢

精細(xì)化設(shè)計是可以被復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)化流程方法，設(shè)計師可以通過精細(xì)化用戶/場景/時段分析后更好的理解用戶多樣化需求，從而轉(zhuǎn)換角色發(fā)現(xiàn)用戶痛點(diǎn)，基于痛點(diǎn)制定設(shè)計策略，展開具體設(shè)計，設(shè)計方向精耕、細(xì)致，更關(guān)注效果，重視投入產(chǎn)出比。

一、精細(xì)化需求分析

1. 用戶分層及需求分析

用戶分層：方法包含多種，包括按用戶價值、生命周期、RFM模型、AARRR模型、使用經(jīng)驗分層等方法，需結(jié)合需求目標(biāo)及業(yè)務(wù)類型選擇匹配的方法。

以搜索金融垂類為例，目標(biāo)是更好的滿足用戶的需求，而不同分層下的用戶需求不同，因此結(jié)合金融垂類下不同使用經(jīng)驗用戶需求不同的特征，按用戶使用經(jīng)驗由淺入深分為：小白用戶、一般散戶、專業(yè)用戶，基于大盤用戶分析報告發(fā)現(xiàn)用戶類型主要以小白用戶和一般散戶為主，小白用戶占比最高。

需求分析：方法包括問卷調(diào)研、用戶訪談、焦點(diǎn)小組、數(shù)據(jù)分析等方法，此項目需求分析結(jié)論來源于用戶分析報告，主要是通過問卷方式調(diào)研用戶需求，將不同分層用戶的需求進(jìn)行分類整合，得出以下需求特征：

• 小白用戶：入門學(xué)習(xí)資料、百科基礎(chǔ)知識、新聞資訊、行情、社區(qū)內(nèi)容。
• 一般散戶：行情、自選、新聞資訊、投資建議。
• 專業(yè)用戶：自選、行情、資訊、社區(qū)、更高級的策略組合。

2. 場景分類分析

輔助挖掘分場景的細(xì)化需求，并提供對應(yīng)設(shè)計解法。

不同場景下用戶需求不同，設(shè)計解決方案會有差異，金融品類需求豐富包括股票/基金/期貨/外匯/貴金屬，需求類型包括實體需求/問答需求/轉(zhuǎn)化需求，需通過數(shù)據(jù)分析了解各類需求占比，可以作為后續(xù)優(yōu)化優(yōu)先級的判斷指標(biāo)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析后得出結(jié)論股票品類需求及用戶占比遠(yuǎn)高于其他品類，以股票品類舉例細(xì)化用戶需求，列舉搜索詞，便于后續(xù)進(jìn)行線上問題走查挖掘設(shè)計機(jī)會點(diǎn)。

3. 使用時段分析

輔助挖掘分時效的細(xì)化需求，并提供對應(yīng)設(shè)計解法。

股票交易時段有固定的交易周期，包括盤前/早盤盤中/午休/午盤盤中/盤后幾個固定時段，不同時段用戶需求不同，了解不同時段的用戶需求可以更好的滿足用戶，比如開盤過程中用戶想看到更實時更專業(yè)的行情信息、實時的資訊動態(tài)，而在盤前/盤后用戶更想看到的是今日大盤的走勢預(yù)測/收盤后的大盤總結(jié)，除了固定周期的用戶需求，突發(fā)的新聞資訊類時效性內(nèi)容對用戶做決策分析也很重要。

二、機(jī)會點(diǎn)挖掘

1. 綜合分析判斷設(shè)計優(yōu)先級

由于開發(fā)資源有限，不能一次做完所有產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化，因此需針對優(yōu)化內(nèi)容排布優(yōu)先級，對高優(yōu)場景進(jìn)行優(yōu)化，這里的方法是結(jié)合用戶分類規(guī)模、產(chǎn)品品類規(guī)模、發(fā)展目標(biāo)、體驗收益高低明確優(yōu)化優(yōu)先級，通過上述精細(xì)化分析得出結(jié)論股票場景用戶規(guī)模大，且小白用戶占比高，因此在股票場景下針對偏小白用戶高優(yōu)進(jìn)行設(shè)計優(yōu)化。?

2. 結(jié)合分析結(jié)論洞察機(jī)會點(diǎn)

結(jié)合小白用戶需求特征在股票需求場景下挖掘設(shè)計機(jī)會點(diǎn)，結(jié)合股票場景需求分類結(jié)論列舉搜索詞，針對搜索詞下的需求滿足情況進(jìn)行挖掘分析，可以從以下三點(diǎn)著重分析：

1. 結(jié)合用戶需求結(jié)論分析是否存在未滿足的使用需求。
2. 結(jié)合競品分析已滿足需求是否有提升空間，如在滿足效率上、信息理解成本上。
3. 結(jié)合競品分析交互、布局、視覺樣式上是否存在優(yōu)化空間。

以大盤詞下的股市行情搜索詞為例：

1. 當(dāng)前僅滿足了用戶單一市場的行情需求：僅展示了A股下的上證指數(shù)行情，缺少美股/港股等多市場滿足、缺少重要行情動態(tài)信息包括大盤最新消息、大盤整體漲跌情況、大盤特殊異動等信息。?
2. 數(shù)據(jù)圖表復(fù)雜理解成本高，滿足效率低：橫縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)多、圖表內(nèi)包含分時、五日、日K等專業(yè)行情功能切換，小白用戶難以理解。?
3. 內(nèi)容布局及樣式上相對單一：由于滿足卡片使用了通用的股票行情設(shè)計模板、且需求滿足有缺失，導(dǎo)致了內(nèi)容及布局上相對單一，與競品相比在內(nèi)容豐富度及視覺樣式上差距較大。?

按照以上方法對列舉搜索詞場景進(jìn)行逐一分析挖掘，最后整理分類總結(jié)設(shè)計機(jī)會點(diǎn)。

三、制定設(shè)計優(yōu)化策略

1. 明確設(shè)計準(zhǔn)則及發(fā)力點(diǎn)

基于小白用戶經(jīng)驗少、金融垂類專業(yè)知識多晦澀難懂、數(shù)據(jù)復(fù)雜難理解的背景，制定易觸達(dá)、易理解2個策略，通過信息可視化外顯、圖表圖形化表達(dá)、關(guān)鍵信息外顯等方式降低用戶消費(fèi)門檻，提高信息獲取效率，強(qiáng)時效是基于股票特有的盤前/盤中/盤后周期性交易特征擬定的，可通過此特征打造更加差異化的滿足。

四、落地應(yīng)用驗證

1. 股票大盤場景

1）分析用戶需求及業(yè)務(wù)訴求

典型搜索詞：如大盤行情、今日股市動態(tài)等大盤泛搜索詞。

用戶需求：結(jié)合用戶高頻使用功能分析發(fā)現(xiàn)小白用戶、一般散戶、專業(yè)用戶均對行情功能有高頻率的使用需求，具體需求包括了解多市場、關(guān)鍵指數(shù)行情、了解最新快訊、重要行情動態(tài)、盤前/盤中/盤后簡報，再結(jié)合小白用戶占比高且對百科內(nèi)容有需求的現(xiàn)狀，知識科普信息也是相關(guān)待滿足需求。

業(yè)務(wù)訴求：增加自選股入口、開戶轉(zhuǎn)化導(dǎo)流入口。

2）競品分析挖掘優(yōu)化點(diǎn)

搜索競品分析：普遍用一張晦澀難懂的數(shù)據(jù)結(jié)果卡滿足全部用戶的復(fù)雜檢索需求，可獲取信息很有限，對小白用戶來說復(fù)雜的數(shù)據(jù)圖更是難以消化。

垂類競品分析：更專業(yè)，信息滿足更豐富，但頁面內(nèi)容較繁雜，對于小白用戶來說入門成本較高。

設(shè)計優(yōu)化思路：結(jié)合競品優(yōu)劣勢可得出，需要在提高信息豐富度的同時，考慮小白用戶的入門成本，用更可視化及簡潔的設(shè)計語言輔助用戶快速獲取有效需求信息。

3）結(jié)合策略展開設(shè)計

結(jié)合用戶需求優(yōu)先級對信息模塊進(jìn)行分區(qū)，強(qiáng)需內(nèi)容放在頭部，弱需滿足放在中部，附加轉(zhuǎn)化放在底部，如多市場TAB+指數(shù)模塊作為搜索強(qiáng)需置于上方，關(guān)鍵指數(shù)信息置于頭部，市場總覽及簡報內(nèi)容置于中部，開戶轉(zhuǎn)化等激發(fā)需求入口置于下方輔助展現(xiàn)，并結(jié)合設(shè)計策略進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計。

• 易觸達(dá)：優(yōu)化前的搜索結(jié)果卡片僅支持上證指數(shù)數(shù)據(jù)的展示，更豐富的行情信息都承載在落地頁內(nèi)，通過前卡與落地頁的聯(lián)動優(yōu)化，外顯滿足需求的關(guān)鍵信息，幫助用戶提升消費(fèi)效率。
• 易理解：通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、圖形可視化、標(biāo)簽化字體等用戶更易理解的設(shè)計表達(dá)語言，幫助用戶更簡單快捷的獲取信息。
• 強(qiáng)時效：增加快報簡訊等時效性內(nèi)容、周期性內(nèi)容展示。

4）實驗上線驗證

通過最終上線實驗數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，設(shè)計改版后由于更高效的滿足了用戶多樣化內(nèi)容需求，搜索量、點(diǎn)擊率大幅提升，也驗證了整個設(shè)計方法思路的正確性。

2. 開戶轉(zhuǎn)化場景

設(shè)計方法流程相同。

分析需求：典型搜索詞股票開戶等轉(zhuǎn)化詞，線上僅有開戶入口列表，但實際搜索用戶有潛在的查找開戶方式需求未滿足，因此需先滿足用戶了解開戶流程的需求，再提供轉(zhuǎn)化入口。

競品分析：搜索競品包括今日頭條、夸克、QQ瀏覽器、必應(yīng)、谷歌均以滿足用戶查找需求為主，信息以純文本形式展現(xiàn)，消費(fèi)成本較高，且未滿足用戶潛在的開戶需求，垂類競品開戶頁對流程、材料介紹均不完整、缺少完整的介紹及問題解答。

策略設(shè)計 ：結(jié)合用戶需求優(yōu)先級對信息模塊進(jìn)行分區(qū)，可視化外顯優(yōu)先滿足開戶流程需求，再提供優(yōu)質(zhì)券商開戶入口，考慮到搜索結(jié)果頁卡片展示屏效，完整開戶指南配合在落地頁內(nèi)呈現(xiàn)。

驗證收益：產(chǎn)品上線后開戶轉(zhuǎn)化率提升，用戶需求和轉(zhuǎn)化需求得到了較好的平衡，再次驗證精細(xì)化設(shè)計方法的有效性。

五、總結(jié)與展望

精細(xì)化設(shè)計方法應(yīng)用落地主要分為四步：

1. 分用戶、場景、時效的精細(xì)化需求分析；
2. VS競品分析問題挖掘設(shè)計機(jī)會點(diǎn)；
3. 結(jié)合分析制定設(shè)計優(yōu)化策略；
4. 高優(yōu)場景設(shè)計及收益驗證。

該方法不僅適用于搜索金融垂類體驗持續(xù)優(yōu)化，同時也可應(yīng)用至搜索全局啟發(fā)設(shè)計優(yōu)化思路。