PPT：大数据时代的设计特点_不了解这个你做不了今天的设计

在大量的交流和活动的过程中，我发现很多企业和设计师的思维还停留在十年前，他们设计界面，他们研究视觉细节，但是他们产品死掉了。大家都很累，似乎每个人对设计都有自己的观点。但是谁也无法把握今天这个时代的设计特点和关键信息。所以我出来了，我在创业，做企业和个人UI设计的的在线教育。我力求把他们带到今天的信息时代中来。

上图是我要阐述的几个题目，下面我来解释为什么今天的设计不是往日的设计。

一、先来谈谈信息的时间的演变。

15年前，即2000年之前，我们获取信息主要是通过报纸、杂志、电视等传统媒体。传统媒体信息传播的即时性无法与今天相较，很多所谓的新闻可能并不是很新，这就是当时信息传播的特点。为什么会这样？

我们知道传统媒体的信息生产流程：采编人员到处去采集信息，汇总到编辑处经过加工以后再向大众发布。这样的流程导致信息的传播速度较慢，受众得到的新闻可能已经是几天前甚至几周前发生的事情了。那是一个信息缺乏的时代，受众对于信息处于饥渴的状态。

我们可以说15年前还是慢时代。在慢时代，我们更有耐心、目光更容易逗留、更愿意去发掘未知的区域。

但是今天我们已经进入一个充满信息垃圾的时代：每天你打开微信朋友圈，可能有80%的信息是你根本不想看到的，只有20%是有用信息。比如我现在处在创业的状态，但是朋友圈里充斥着秀孩子的、秀聚餐的、秀出游的，这些都是我不愿意看到的，只有很少量的信息是关于创业的，关于设计的。我们都不愿意浪费时间在没有意义的事情上面，所以能够更快速、更有效的获取信息成为今天做设计和产品的标准。

今天我们已经进入到一个“人人都有麦克风”的时代，自媒体盛行，信息传播的即时性大大提高，信息进入了大爆炸的阶段。每个人都可以分享信息，每个人也都在接受信息。

我们经常可以看到这样的图片，2005年时聚会时大家是坐在一起高谈阔论，而今天我们的注意力已经被手机吸引。为什么会这样？以前我上大学时，大家是喜欢聚在一起聊天的，一起分享和倾听，而现在每个人都在玩着自己的。我是这样理解的：很多社会学家都在批判这样的现象，但我从信息的角度来解读的话是合理的。人有动物的本能，动物最基本的本能是求生，即保证自己的安全，人也是有这样的需求的。之前我在三星做“眼球捕捉”项目时，发现一个很有趣的特点——人会用特别短的时间扫视自己眼睛所能及的范围，这是一种潜意识的行为。在远古时期生存条件恶劣，人类为了自身的安全总是快速地查看周围的一切。我觉得现在之所以大家更喜欢玩手机是因为用手机获取信息是谈话获取信息的十倍，从本能的角度来解释这一现象可能更客观，而不是像很多人那样总是用道德来评判这种行为。

举了这些例子我只是想说明我们已经进入了“快”的时代，人们失去了耐心、目光被无数的元素吸引、喜欢快餐、不喜欢停留···太多的信息在干扰着我们的想法。

二、“今天”的设计在做什么

介绍完了大背景，我们就要来说说在快的时代设计在做什么。

我们的手机、pad、电脑、smart TV、智能手表，所有这些在使用的时候我们都是通过用户界面来获取信息的，也就是我们常说的UI。

在未来，我们还可能通过UI来控制无人驾驶的飞机，这个实际上已经实现了。或者我们要用UI来控制智能电器、展示的墙面，或者是满足一些特殊人群的需求。通过小小的UI界面控制这么强大的设备需要对信息做很好的梳理，这是我们今天和未来的一个设计特点。

但是我们今天出现了一个很大的问题，一个认知上的空洞。我这段时间以来走访了好多企业，特别是互联网企业，他们的设计师习惯拿出如上图的界面问我：“设计的美不美？”以我刚才的观点来看的话，问这样问题的人已经脱离时代了。今天我要对很多老大说，如果你的设计总监拿着作品问你美不美的话，那么你应该开除他了···这个时代我们要问的是“提供了什么？”

为什么这么说？来看今天我们用得很多的三款APP：微信、淘宝、58同城，如果单纯从审美的角度来看，它们的设计并不完美，但实际上几乎每个人都在使用它们。根本原因这些APP能够提供我们需要的信息。这就是当今时代的特点。

过去的慢时代我们可以称之为“美”的时代，人们有时间有心情去阅读美去感受美；而今天的快时代是信息设计的时代，我们的任务不是为了设计美，而是为了设计信息。看上面的的两款代表不同时代的APP，你会如何选择？当然是右侧的微信，因为微信可以带给我们更多的信息。

我常常遇到的一种很残酷的现实是，很多互联网创业公司用六个月的的时间呕心沥血地打造了一款产品，做过创业的人都知道，产品就像你的孩子，自己看的时候觉得很完美，但是大部分产品投放到市场后用户只用六秒钟时间就放弃了它。为什么会这样？我顺便插一个问题，开发互联网产品和设备类产品是不一样的，比如设备中的手机，用户在购买后就完成了消费，所以前期的宣传造势很重要。互联网产品就不一样了，开发者需要不断地刺激用户，用户一旦开始觉得产品不好就会放弃。我们再来看刚才的问题，来看这张图——

在开发者眼中只能看到自己的产品，但是在用户眼中就如上图所示，他们有无数的选择。如何在残酷的竞争中生存下来？光“美”当然是不够的，我们但看视觉效果，好像它们的差别并不大，所以我给出三点建议：

总结来说就是“更好的把握你的关键信息”。手机有一个关键术语叫做“头屏”，网站也是。头屏是指我们把手机或网站或APP打开后没经过任何操作所看到的第一个界面，如果在头屏中不能解决一下三个问题，用户很有可能就会离开：第一个问题是“我是谁？”；第二个问题是“我都有什么内容？”；第三个问题是“什么内容在吸引用户？”

我们以腾讯为例来看，在腾讯手机客户端，腾讯网解决了我是谁的问题，它的导航解决了有什么内容的问题，下面具体的内容解决了什么内容吸引用户的问题。如果没有这几条关键信息的话，用户看过之后可能不会选择这款产品。也许用了六个月时间花了上百万打造的产品就死掉了，所以不论是web还是客户端都要满足这三条要求。

另外，我们参与过很多互联网可能会有这种感受，特别是创业的，最开始的时候你有可能都不清楚自己的用户在哪。通过挖掘，我们可以把关键信息比作是蓝色的圆球，但是关键信息出来了以后，可能你的老板、上司常常要求多加一些功能以便覆盖刚广泛的人群，那么多加的功能往往给核心功能造成很多干扰，影响用户对信息的解读。这种现象是很常见的，我们如何解决呢？参照第二张图，我们在梳理出核心信息后，剩下的四类信息做淡化处理。不过这并不很理想，非核心信息还是占据了核心信息的空间，我们可以参照图三进一步弱化非主要信息，这样核心信息进一步凸显。最终的理想状态是我们只留下关键信息，完全以用户的需求为导向。可能这样做我们无法覆盖所有的用户，但是抓住最主要的80%的用户就可以了。

那么大数据的意义在哪里？

在我们精确找到核心用户的功能后、我们商业目标向边缘用户发展，我们的领导希望这个产品能带来更大的商业利益。但是往往这些边缘用户互相之间并无忧交集，很多被覆盖理想。

我们以这张图为例，假定A用户喜欢蓝色的信息，B用户喜欢橙色的信息，那么现实情况就是橙色信息对A用户是干扰，蓝色信息对B用户是干扰。产品遇到这样的情况、蓝色信息对于A有空、但是对于B反而变为了干扰。那么我们要覆盖更多的商业利益，我们就要用大数据来解决这个问题。

三、大数据——来自未来的信息

坦白来说，今天很多地方所谓的大数据都不是真正的大数据，应该叫“数据大”才对。如图所示，很多大数据只是样本数量大，然后进行了简单的分类统计。

再来看一个例子：据说最初呈现给英国政府的在伊拉克战死的士兵是一个数据报表，假定十万人吧，决策者对这个数字并不会有太大的感觉。那么换了一种方式后，像图片上一样把战死的士兵都用红色颗粒显示出来，震撼力就可想而知了，最终英国政府绝决定撤出伊拉克。

其实本质上这里例子还是数据大而已，这不是我们的机会，我认为真正的大数据应该是“来自未来的信息”。这是大数据时代大家可以努力的一个方向，可能会带来新的商业机会。

所谓来自未来的信息就是提取过去的信息和今天信息，进行综合分析得到展示未来的信息。我们举一个具体的商业例子来说明什么是未来的信息。

一个20岁喜欢购物的女大学生sara经常去自家附近商场的打折区闲逛，看到打折的商品可能会购买，我们的手机APP如果记录了她的购买行为（包括购买区域、时间、品牌等），那么当sara再一次来商场的时候，APP就可能根据之前的信息进行准确的推荐，所以说这个推荐是基于一连串有关联性的数据得出的，这就是来自未来的信息。

四、大数据设计的陷阱

大家可能觉得这的确很具有商业潜力，但是根据大数据所做的很多设计都是陷阱，看起来很好的设计到了应用的层面上出现了很多问题。来看啤酒和尿片的故事，这是大数据里最为经典的案例之一——

在90年代沃尔玛发现了一个有趣的现象，在一张购物单里往往会出现啤酒和尿片两种截然不同的东西，经过分析发现这些购物单多数来自男士，人物分析后认为可能是男士在购买尿片时怕有损自己的阳刚气，于是顺便买一些啤酒来彰显自己“爷们”。于是沃尔玛决定把尿片和啤酒摆放在一起，取得了极大的成功。这是一个正面的例子，如果我们这样做行不行呢？

在结账的时候向购买了啤酒的男士推荐尿片或是向购买尿片的男士推荐啤酒，这就是一个很糟糕的体验，虽然尿片与啤酒依然具有关联性，但是这种行为对消费者造成了干扰。

所以结合今天的设计来看的话，很多设计都是如图左侧所示，不管是视频网站还是淘宝都是如此。用户在购买东西或浏览信息时下面有一些相关的推荐，我们称之为“掩埋型信息推荐”，采用掩埋的方式处理大数据设计的原因在于不足于50%的可能性、选择权交给用户、数据不够精确、信息可信度不高等。

另一种设计我们称之为“打断型信息推荐”，形象地说就是用户在浏览尿片时忽然弹出啤酒的信息。我认为凡是敢做成打断型推荐的那么该信息必须满足以下条件：100%的可能性、承受全部责任、数据绝对精准、信息可信度很高。所以我刚才提到的大数据设计的陷阱就在于很多设计者把本应是掩埋型信息推荐做成了打断型信息推荐。来看个例子：

半夜三点钟忽然收到一条打折信息，告诉用户蔬菜打折了。这就是失败的大数据推荐，会对消费者造成强烈的干扰，结果用户以崩溃就把你的产品给卸载了···再来看一个很经典的案例，在之前做创新的时候经常被讨论到：

有一个商务人士，他每天下午两点到四点的时候准时开会，这时有人就想到一个创新：在下午四点的时候让手机自动静音，这样就可以避免因为开会时忘记关闭铃声而带来的尴尬。这个看起来很体贴的创新其实是不可行的。我们来区分一下以下两种情况的责任：开会时因忘记关铃声手机响了，用户会责备自己疏忽大意；而有这个功能后用户因此错失了一通重要电话，责任就在手机身上了。这就是所谓的没有100%的可能性是不能做成打断型信息的。下午两点到四点开会这条信息是没法准确判断用户一定需要静音的功能的。

如果我们再加一个坐标，两点到四点+会议室，也就是加GPS捕捉用户的位置这个精确度就会大大提高，但是即便如此还是无法达到100%，所以这个设计还是没法做的。

今天大数据的设计要考虑到人、目的、行为、环境、媒介，全面地考虑这五大因素才能更准确地集中信息。下面这张图就显示了什么是五要素，做设计时要进行综合分析。

再来看一个例子：接挂电话是手机最常用的功能之一，如何从大数据的角度老考虑呢？上图给出了三种情景，结合当时的环境、行为、目的，它们都是很优秀的创新，但是脱离具体的环境后在别的场合就会变成干扰。

今天我们做设计时应力求做到以下三点：一是像打靶一样精准瞄准用户的需求信息，放弃撒网捕鱼式的大而空的设计；二是将信息和需求明确主次，主次混沌一团是不受欢迎的；三是结合媒介进行信息的设计，我们不能所有的终端都用同样的设计。针对大数据来说呢，只想重点强调一点，尽量采用掩埋型数据，谨慎使用打断型信息。