為什么要做精細化設計

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，特點不同，需求也不同，充分對用戶進行挖掘、細分才能更好的理解用戶。

2）在產品同質化嚴重背景下，精細化設計是一條能持續(xù)產生創(chuàng)新收益路徑。

3）互聯網新流量獲取困難，比起搶占流量，當下更重要的，是提升用戶粘性、更好的服務用戶、打造精細化服務體系。

精細化設計方法優(yōu)勢

精細化設計是可以被復用的標準化流程方法，設計師可以通過精細化用戶/場景/時段分析后更好的理解用戶多樣化需求，從而轉換角色發(fā)現用戶痛點，基于痛點制定設計策略，展開具體設計，設計方向精耕、細致，更關注效果，重視投入產出比。

一、精細化需求分析

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、使用經驗分層等方法，需結合需求目標及業(yè)務類型選擇匹配的方法。

以搜索金融垂類為例，目標是更好的滿足用戶的需求，而不同分層下的用戶需求不同，因此結合金融垂類下不同使用經驗用戶需求不同的特征，按用戶使用經驗由淺入深分為：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：方法包括問卷調研、用戶訪談、焦點小組、數據分析等方法，此項目需求分析結論來源于用戶分析報告，主要是通過問卷方式調研用戶需求，將不同分層用戶的需求進行分類整合，得出以下需求特征：

小白用戶：入門學習資料、百科基礎知識、新聞資訊、行情、社區(qū)內容。

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。

場景分類分析

輔助挖掘分場景的細化需求并提供對應設計解法

不同場景下用戶需求不同，設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/轉化需求，需通過數據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，經過數據分析后得出結論股票品類需求及用戶占比遠高于其他品類，以股票品類舉例細化用戶需求，列舉搜索詞，便于后續(xù)進行線上問題走查挖掘設計機會點。

使用時段分析

輔助挖掘分時效的細化需求并提供對應設計解法

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測/收盤后的大盤總結，除了固定周期的用戶需求，突發(fā)的新聞資訊類時效性內容對用戶做決策分析也很重要。

二、機會點挖掘

綜合分析判斷設計優(yōu)先級

由于開發(fā)資源有限，不能一次做完所有產品設計優(yōu)化，因此需針對優(yōu)化內容排布優(yōu)先級，對高優(yōu)場景進行優(yōu)化，這里的方法是結合用戶分類規(guī)模、產品品類規(guī)模、發(fā)展目標、體驗收益高低明確優(yōu)化優(yōu)先級，通過上述精細化分析得出結論股票場景用戶規(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)進行設計優(yōu)化。

結合分析結論洞察機會點

結合小白用戶需求特征在股票需求場景下挖掘設計機會點，結合股票場景需求分類結論列舉搜索詞，針對搜索詞下的需求滿足情況進行挖掘分析，可以從以下三點著重分析：

1）結合用戶需求結論分析是否存在未滿足的使用需求。

2）結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）數據圖表復雜理解成本高，滿足效率低：橫縱坐標數據多、圖表內包含分時、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計模板、且需求滿足有缺失，導致了內容及布局上相對單一，與競品相比在內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行逐一分析挖掘，最后整理分類總結設計機會點。

三、制定設計優(yōu)化策略

明確設計準則及發(fā)力點

基于小白用戶經驗少、金融垂類專業(yè)知識多晦澀難懂、數據復雜難理解的背景，制定易觸達、易理解2個策略，通過信息可視化外顯、圖表圖形化表達、關鍵信息外顯等方式降低用戶消費門檻，提高信息獲取效率，強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、落地應用驗證

股票大盤場景

1）分析用戶需求及業(yè)務訴求

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：結合用戶高頻使用功能分析發(fā)現小白用戶、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、關鍵指數行情、了解最新快訊、重要行情動態(tài)、盤前/盤中/盤后簡報，再結合小白用戶占比高且對百科內容有需求的現狀，知識科普信息也是相關待滿足需求。

業(yè)務訴求：增加自選股入口、開戶轉化導流入口。

2）競品分析挖掘優(yōu)化點

搜索競品分析：普遍用一張晦澀難懂的數據結果卡滿足全部用戶的復雜檢索需求，可獲取信息很有限，對小白用戶來說復雜的數據圖更是難以消化。

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

設計優(yōu)化思路：結合競品優(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計語言輔助用戶快速獲取有效需求信息。

3）結合策略展開設計

結合用戶需求優(yōu)先級對信息模塊進行分區(qū)，強需內容放在頭部，弱需滿足放在中部，附加轉化放在底部，如多市場TAB+指數模塊作為搜索強需置于上方，關鍵指數信息置于頭部，市場總覽及簡報內容置于中部，開戶轉化等激發(fā)需求入口置于下方輔助展現，并結合設計策略進行詳細設計。

易觸達：優(yōu)化前的搜索結果卡片僅支持上證指數數據的展示，更豐富的行情信息都承載在落地頁內，通過前卡與落地頁的聯動優(yōu)化，外顯滿足需求的關鍵信息，幫助用戶提升消費效率。

易理解：通過數據結構化、圖形可視化、標簽化字體等用戶更易理解的設計表達語言，幫助用戶更簡單快捷的獲取信息。

強時效：增加快報簡訊等時效性內容、周期性內容展示。

4）實驗上線驗證

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

開戶轉化場景

設計方法流程相同

分析需求：典型搜索詞股票開戶等轉化詞，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、谷歌均以滿足用戶查找需求為主，信息以純文本形式展現，消費成本較高，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。

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

驗證收益：產品上線后開戶轉化率提升，用戶需求和轉化需求得到了較好的平衡，再次驗證精細化設計方法的有效性。

總結與展望

精細化設計方法應用落地主要分為四步：1）分用戶、場景、時效的精細化需求分析；2）VS競品分析問題挖掘設計機會點；3）結合分析制定設計優(yōu)化策略；4）高優(yōu)場景設計及收益驗證。該方法不僅適用于搜索金融垂類體驗持續(xù)優(yōu)化，同時也可應用至搜索全局啟發(fā)設計優(yōu)化思路。

作者：百度MEUX
來源：站酷