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挖掘B端设计语言中的行业特色

B类设计语言的常见误区

C端与B端在体验设计上有着本质上的差别，视觉设计师初入B端领域会苦于找不到设计发力点，发现「视觉设计价值排序低」、「改版成本高阻力大」、「缺乏有深度的体验视角」等问题。

本人从在转型B端初期，也由于完全复制了C端的设计经验，因此定义设计语言时踩了许多坑。

误区1：忽视B类用户群体的职业需求

C端产品关注的是「个体的生活特征」。比如在客服工作台的改版之初，我们很容易只关注到用户的年龄和性别特征，认为客服小二大多是「95后人群，女性为主」，从而片面地认定用户偏好「年轻化和女性化」的设计风格。

但却忽视了用户使用B端产品的根本动机，也就是他们的职业需求，「电脑作业8小时，日接50通会话」才是客服群体的职业画像，在这个职业身份和工作状态下，他们对视觉风格的需求是什么？

思考：B类产品的设计应该专注于用户特征中的「群体职业身份」，了解该职业群体背后工作感受，行为习惯，以及任务类型。

误区2：一味求新，盲目追求设计趋势风格

C端产品多以娱乐和社交内容为主，需要以品牌视觉的差异性争夺用户注意力，追随设计趋势是c端改版的重要依据。

然而B类产品首要任务是清晰地传达信息，多以表单/列表等组件内容为主，有很重的业务逻辑和行业属性。比如在首次视觉改版中，我们冒进地尝试了当时流行的Google All-white风格，但由于无边框的风格打乱了信息展示的层次，又因为表单的单调性，无法发挥All-white在图片和内容展示上的优势，最后以失败告终。

思考：C类出奇，B类守正。B类产品不宜一味求新，需坚持以工作目标为导向的设计逻辑。从价值排序上：能用>效率>易用>好看

误区3：设计体系未完善时，频繁地大幅度改版

C端产品体量相对较小，视觉改版可以快速上线。而B端产品的开发，涉及多个开发团队协作，以及第三方的接入。对于底层设计体系薄弱的产品来说，哪怕改一个按钮颜色，都可能牵动10+工程师的协同。所以在前期随心所欲的概念稿后，就会导致后期落地困难重重。

思考：B端产品需要先完善 Design System 的建设，体系化的解决基础体验问题。而设计语言就是其中对视觉规则的系统化定义的一个重要环节。

综上所属，对B端产品来说，设计改版应当以Design system的体系化方式进行推动，我们需要从用户的「群体职业身份」出发，围绕所处行业的真实需求展开，才能定义出一套带有行业特色的设计语言。

接下来将详细介绍如何通过「挖掘行业特色」、「提炼体验亮点」、「度量感性心智」3个步骤，定义一套有行业视角的设计语言体系。

STEP 01：挖掘行业特色

一套成熟的设计语言不仅仅是皮上的东⻄，而是以「解决行业问题」为导向的。我们需要明确以下几个核心问题：

• 我们的行业独一无二的特点是什么？
• 行业中的痛点有哪些？它们背后的用户需求是什么？
• 有哪些用户需求未被满足，分拆到设计语言又有哪些合适的解决方案？

下面就以客服工作台设计语言2.0的升级，介绍如何挖掘客服行业的特征。

1. 洞察客服行业现状——以「人」为本

项目伊始有必要进行一轮全面的桌面研究，帮助你快速建立对行业的全局认知。研究的渠道有竞品网站、行业协会官网以及行业会议。这些行业报告浓缩了行业的现状、用户分布和未来发展方向。

比如，从客服行业报告中，我们认识到客服行业是人力密集型的行业，「人」是客服行业最重要的商业资产和生产力。

一方面，服务在商业竞争中越来越重要，海底捞、莜面村等品牌依靠高品质的服务收获了顾客的高口碑。而客服员工作为服务的提供者，他们的工作感受和意愿将直接影响到服务的质量。所以「如何使工作台更具备人情味儿」是客服行业的一大特色需求。

另一方面，传统客服从业者对工作的不满意度高达51%，主要归因于工作强度大，工资低和晋升路线不明晰。这也直接导致了人员流失率显著高于其他行业，如何“招的好，留的住，长得快”成了客服管理者的大难题。

2. 建立客服职业画像——「三高」人群

有了全局的认知还远远不够，还需针对当前的行业痛点进行深挖，进一步定位到更具体的用户问题: 他们如何使用产品，现场的工作环境，以及他们产品的痛点和期望…

由于B端设计师不是产品的用户，无法沉浸在与用户相同的真实场景中，建立共情。所以设计师必须亲历现场，获得一手的用户洞察，以下是常用的几种用户沟通的方法：

• 「实地走访」：观察在自然状态下用户如何完成工作任务，并提问题：“你怎么做？”或者“为什么这么做？
• 「建立种子用户群」：聚集活跃的种子用户群，收集意见领袖的建议，并在群里验证设计想法。
• 「亲身体验」：成为真正的客服小二，接听客户电话，记录自己在工作台场景下的真实体验和感受。

通过多轮线上和线下的调研，我们进一步定位到造成客服小二工作不满意和高流失率的具体原因，并且筛选了其中与“设计语言”要素相关度较高的洞察点，建立了基于职业特征的用户画像：「高强度」、「高疲劳」、「高负压」。

3. 行业特色的设计关键词推导：「高效专注」「防视疲劳」「快乐解压」

经过前面的层层剥茧，已经定位到了与设计语言相关的「行业痛点」和「用户职业画像」，也就是明确地定义出设计语言要「解决的问题」。后期设计语言的建设就是对问题的「解法和手段」。

根据「三高」的用户职业画像，我们推导出对应的设计语言关键词：高效专注，防视疲劳，快乐解压，这也将成为后续「体验亮点挖掘」和「感性心智度量」的指导方向和设计原则。

STEP 02：提炼体验亮点

有了第一步中的价值洞察，设计语言就具备了厚实的行业特色的土壤，能为后面的设计决策提供合理的依据。下一步我们就可以围绕「高效专注、防视疲劳、快乐解压」进入了设计发散环节。

有几个实际操作中的建议：
1、体验视角：设计语言虽然是感性模式，但并非随性而为，应该从体验视角出发，让每个设计定义都能有理有据。比如,从「视觉疲劳度」和「情绪愉悦度」定义客服设计语言的颜色体系，比单纯的「美观度」更有具有用户价值和逻辑性。

2、场景驱动：设计点要关联到具体的某个用户场景，比如，「信息检索」和「内容阅读」两个场景下，对字号和密度的需求截然不同，前者要求「紧凑和效率」，后者要求「易读和简洁」。这就需要设计语言根据使用场景对其进行细分。

3、更广泛的触点：除了常规的视觉设计元素：形/色/字/构/质/动。还能加入文案、声音、新手引导、关怀模式等深层次的设计触点。

下图是本次设计语言2.0中提炼的3个方向，9个体验亮点。由于篇幅有限，本文将选取其中三个亮点来阐述。

1. 治愈系的色彩系统

色彩与情感映射有着紧密的关联。而客服工作台的色彩需具备以下特点：

• 「舒适度高」：不能刺眼，满足客服用户长时间注视工作台的疲劳缓解；
• 「情绪平稳」：过于炫目的颜色会引起负面的紧张和焦虑，不利于日常的服务表现。

在定义设计语言的色彩系统时，我们借鉴了色彩研究中对“视觉疲劳”和“情绪稳定”的色彩推荐值，并在设计语言中定义了“治愈系”的色彩系统。

2. “微笑”的视觉符号

视觉符号能利用人的原有记忆，使其与人体大脑进行快速链接。为了体现在设计语言中体现“微笑的心智”，我们在产品Logo，图标，以及插画的设计元素中都植入了“最美弧线”的符号表达。给用户带来『正面情绪』的暗示与模仿。

3. 基于场景的特色模式

特色模式是对局部群体或功能的价值聚合，能更聚焦于某个价值点的打造。以下是对客服产品中特色模式的概念探索：

• 护眼模式：客服用户是高度的视疲劳工作者，护眼模式能满足用户的健康需求。
• 高对比模式：还有一定比例的用户仍然采用低端显示器，由于无法很好地显示低对比的颜色，影响到这部分用户的阅读体验。高对比模式是对该低端设备用户群体的关怀。
• 最优信息密度：在不同使用场景的页面提供“舒适”和“紧凑”两种密度模式。同时满足「阅读型」和「效率型」的页面场景需求。

STEP 03：度量用户心智

最后一个环节就是检验改版的效果，这决定了本次设计语言是否成功，并适合被全面推广落地。所以本文借用《用户体验度量》中的度量方法，对改版效果进行度量。

1. 确定调研目标

我们希望通过调研得到以下结论：

• 设计语言的改版是否达成设计目标，新版整体优于老版？
• 验证新版本的产品心智是否有变化，并且符合预设方向？

2. 选择度量方法

在《用户体验度量》中提供了10种可用性研究场景和适用的度量方法，检索到与本次的调研目标最接近的两个目标是“NO.2比较产品”和“NO.8 创造整体正面的用户体验”。
能同时满足两个目标的方式是「自我报告式的度量」，即用户问卷， 自我报告问卷是收集用户主观数据和偏好数据的常规手段。

我们选取了新手用户和经验用户各50名，进行了在线问卷调研。在测试前先请用户查看新老两个版本的界面图。然后回答一下问卷内容：

第一部分：likert7点量表
针对新老版本，从整体效果、防疲劳、愉悦度、清晰度四个维度对其分别进行评价；

第二部分：选择心智关键词
从15个心智关键词中选取4个最能代表新老版本使用感受的关键词，并对比两个版本的差异。

第三部分：开放性问题
收集用户主观反馈

3. 数据结果分析及评估结果

最终结果表明，在整体视觉满意度和疲劳度、愉悦度、清晰度三个分项上，数据都有了明显的提升。

产品的用户心智也从老版本的「务实、现代、可靠」转变为「活泼、现代、快乐」，符合设计策略中的心智预设。

由此证明本次设计语言的改版成功，可以进一步推进落地(*^▽^*)。

写在最后

视觉设计师有天生的感性洞察力，除了为产品的“颜值”负责，我们更应当深⼊到行业的特性、业务的本质，在设计语言定义的路径中持续地渗透用户价值的理念。定义一套有理、有据、有温度的行业设计语言。

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/ad_a7j0q9mF2-J5MftDKVQ