写在前面

为什么要做精细化设计

1）不同圈层用户需求不同，如股票小白、一般散户、专业用户群体，特点不同，需求也不同，充分对用户进行挖掘、细分才能更好的理解用户。

2）在产品同质化严重背景下，精细化设计是一条能持续产生创新收益路径。

3）互联网新流量获取困难，比起抢占流量，当下更重要的，是提升用户粘性、更好的服务用户、打造精细化服务体系。

精细化设计方法优势

精细化设计是可以被复用的标准化流程方法，设计师可以通过精细化用户/场景/时段分析后更好的理解用户多样化需求，从而转换角色发现用户痛点，基于痛点制定设计策略，展开具体设计，设计方向精耕、细致，更关注效果，重视投入产出比。

一、精细化需求分析

用户分层及需求分析

用户分层：方法包含多种，包括按用户价值、生命周期、RFM模型、AARRR模型、使用经验分层等方法，需结合需求目标及业务类型选择匹配的方法。

以搜索金融垂类为例，目标是更好的满足用户的需求，而不同分层下的用户需求不同，因此结合金融垂类下不同使用经验用户需求不同的特征，按用户使用经验由浅入深分为：小白用户、一般散户、专业用户，基于大盘用户分析报告发现用户类型主要以小白用户和一般散户为主，小白用户占比最高。

需求分析：方法包括问卷调研、用户访谈、焦点小组、数据分析等方法，此项目需求分析结论来源于用户分析报告，主要是通过问卷方式调研用户需求，将不同分层用户的需求进行分类整合，得出以下需求特征：

小白用户：入门学习资料、百科基础知识、新闻资讯、行情、社区内容。

一般散户：行情、自选、新闻资讯、投资建议。

专业用户：自选、行情、资讯、社区、更高级的策略组合。

场景分类分析

辅助挖掘分场景的细化需求并提供对应设计解法

不同场景下用户需求不同，设计解决方案会有差异，金融品类需求丰富包括股票/基金/期货/外汇/贵金属，需求类型包括实体需求/问答需求/转化需求，需通过数据分析了解各类需求占比，可以作为后续优化优先级的判断指标，经过数据分析后得出结论股票品类需求及用户占比远高于其他品类，以股票品类举例细化用户需求，列举搜索词，便于后续进行线上问题走查挖掘设计机会点。

使用时段分析

辅助挖掘分时效的细化需求并提供对应设计解法

股票交易时段有固定的交易周期，包括盘前/早盘盘中/午休/午盘盘中/盘后几个固定时段，不同时段用户需求不同，了解不同时段的用户需求可以更好的满足用户，比如开盘过程中用户想看到更实时更专业的行情信息、实时的资讯动态，而在盘前/盘后用户更想看到的是今日大盘的走势预测/收盘后的大盘总结，除了固定周期的用户需求，突发的新闻资讯类时效性内容对用户做决策分析也很重要。

二、机会点挖掘

综合分析判断设计优先级

由于开发资源有限，不能一次做完所有产品设计优化，因此需针对优化内容排布优先级，对高优场景进行优化，这里的方法是结合用户分类规模、产品品类规模、发展目标、体验收益高低明确优化优先级，通过上述精细化分析得出结论股票场景用户规模大，且小白用户占比高，因此在股票场景下针对偏小白用户高优进行设计优化。




结合分析结论洞察机会点

结合小白用户需求特征在股票需求场景下挖掘设计机会点，结合股票场景需求分类结论列举搜索词，针对搜索词下的需求满足情况进行挖掘分析，可以从以下三点着重分析：

1）结合用户需求结论分析是否存在未满足的使用需求。

2）结合竞品分析已满足需求是否有提升空间，如在满足效率上、信息理解成本上。

3）结合竞品分析交互、布局、视觉样式上是否存在优化空间。

以大盘词下的股市行情搜索词为例：

1）当前仅满足了用户单一市场的行情需求：仅展示了A股下的上证指数行情，缺少美股/港股等多市场满足、缺少重要行情动态信息包括大盘最新消息、大盘整体涨跌情况、大盘特殊异动等信息。

2）数据图表复杂理解成本高，满足效率低：横纵坐标数据多、图表内包含分时、五日、日K等专业行情功能切换，小白用户难以理解。

3）内容布局及样式上相对单一：由于满足卡片使用了通用的股票行情设计模板、且需求满足有缺失，导致了内容及布局上相对单一，与竞品相比在内容丰富度及视觉样式上差距较大。





按照以上方法对列举搜索词场景进行逐一分析挖掘，最后整理分类总结设计机会点。

三、制定设计优化策略

明确设计准则及发力点

基于小白用户经验少、金融垂类专业知识多晦涩难懂、数据复杂难理解的背景，制定易触达、易理解2个策略，通过信息可视化外显、图表图形化表达、关键信息外显等方式降低用户消费门槛，提高信息获取效率，强时效是基于股票特有的盘前/盘中/盘后周期性交易特征拟定的，可通过此特征打造更加差异化的满足。

四、落地应用验证

股票大盘场景

1）分析用户需求及业务诉求

典型搜索词：如大盘行情、今日股市动态等大盘泛搜索词。

用户需求：结合用户高频使用功能分析发现小白用户、一般散户、专业用户均对行情功能有高频率的使用需求，具体需求包括了解多市场、关键指数行情、了解最新快讯、重要行情动态、盘前/盘中/盘后简报，再结合小白用户占比高且对百科内容有需求的现状，知识科普信息也是相关待满足需求。

业务诉求：增加自选股入口、开户转化导流入口。

2）竞品分析挖掘优化点

搜索竞品分析：普遍用一张晦涩难懂的数据结果卡满足全部用户的复杂检索需求，可获取信息很有限，对小白用户来说复杂的数据图更是难以消化。

垂类竞品分析：更专业，信息满足更丰富，但页面内容较繁杂，对于小白用户来说入门成本较高。

设计优化思路：结合竞品优劣势可得出，需要在提高信息丰富度的同时，考虑小白用户的入门成本，用更可视化及简洁的设计语言辅助用户快速获取有效需求信息。

3）结合策略展开设计

结合用户需求优先级对信息模块进行分区，强需内容放在头部，弱需满足放在中部，附加转化放在底部，如多市场TAB+指数模块作为搜索强需置于上方，关键指数信息置于头部，市场总览及简报内容置于中部，开户转化等激发需求入口置于下方辅助展现，并结合设计策略进行详细设计。

易触达：优化前的搜索结果卡片仅支持上证指数数据的展示，更丰富的行情信息都承载在落地页内，通过前卡与落地页的联动优化，外显满足需求的关键信息，帮助用户提升消费效率。

易理解：通过数据结构化、图形可视化、标签化字体等用户更易理解的设计表达语言，帮助用户更简单快捷的获取信息。

强时效：增加快报简讯等时效性内容、周期性内容展示。

4）实验上线验证

通过最终上线实验数据分析发现，设计改版后由于更高效的满足了用户多样化内容需求，搜索量、点击率大幅提升，也验证了整个设计方法思路的正确性。

总结与展望

精细化设计方法应用落地主要分为四步：1）分用户、场景、时效的精细化需求分析；2）VS竞品分析问题挖掘设计机会点；3）结合分析制定设计优化策略；4）高优场景设计及收益验证。该方法不仅适用于搜索金融垂类体验持续优化，同时也可应用至搜索全局启发设计优化思路。

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