在B端系统落地应用大模型的过程中，企业可能会遇到哪些问题？又可以遵循怎样的落地步骤，以避免或减少问题的发生？这篇文章里，作者便对在B端落地第三方大模型的步骤进行了总结，一起来看一下。

一、引言

奇绩创坛创始人兼CEO陆奇博士曾经提出过“三位一体”的结构模型：“信息 + 模型 + 行动”。其解释了人类、组织等有机体的运作方式，也可用于概括互联网产品的组成结构：

图片引用于陆奇《我的大模型世界观》

在B端系统中，我们可以采用“信息 + 模型 + 行动”的结构来规划和应用人工智能的能力。利用业务所产生的数据作为输入，经过模型的规则总结，然后系统根据模型的预测结果来采取相应的行动。例如，我们可以利用AI的语言处理能力实现翻译功能，或者通过AI对客服问答进行总结，实现智能机器人客服。最终的目标是通过AI技术实现B端业务的成本降低和效率提升。

在当前生成式人工智能蓬勃发展的背景下，许多中小型企业希望结合第三方提供的大型模型能力，将自己的产品“重新用AI打造”。大多B端产品经理也在领导的要求下，被要求利用现有的大型AI模型来满足相关需求。

然而，我们需要思考AI是否真正适合自身的业务，如何选择适合的大型模型，以及如何在确保业务效果的前提下规避当前AI所面临的不可控问题。本文将对在实施AI落地过程中的一些思考进行梳理。

二、落地难点

事实上，大多数中小企业并没有自行训练大模型的能力，因此只能依赖第三方提供的大模型来进行需求开发。而这种情况下存在一些影响企业应用AI的问题：

1）AI的黑盒特性导致的不可控问题

目前的AI技术仍处于第二代系统阶段，远未达到AGI水平。因此，AI的能力仍然存在一定的局限性，主要表现在以下几个方面：

1. 答案的可信度不确定：由于AI是基于已有信息的提炼和总结，对于新出现的问题和场景，AI可能无法提供有用的答案。尤其是在垂直领域的AI应用，可能无法产生有用的信息。
2. 答案的合规性不确定：AI是一种基于统计学的结果预测，本质上没有明确的是非判断能力。因此，在涉及道德、法律等层面的问题上，AI无法进行甄别或判断，容易给企业带来负面影响。

2）“大模型百家争”下的技术方案不确定性

目前，国内外的知名企业都在积极发展大模型，国内有文心一言、通义千问、盘古、星火认知大模型等数十家厂商。对于这些大模型的能力和边界，我们了解甚少，因此在决策企业AI技术落地时，面临着诸多问题，例如“应该选择哪些大模型”和“如何使用这些大模型”，这增加了企业决策AI技术落地的成本。

图片来源于网络

三、实施步骤

AI技术在B端的应用场景十分广泛，但本文将专注于研讨如何在发现一个可行的场景时，有效地实施落地的步骤，以解决企业在依赖第三方AI技术时面临的不可控性和不确定性问题。以下为个人总结的落地步骤：

1. 快速验证可行性

在明确B端系统要应用AI的具体任务后，需要进行快速的可行性验证。尽管尚未确定最终选用哪个大型模型，但可以先使用一种评价较高的大型模型进行验证，并请技术团队和业务团队进行评估。为了快速验证，您可以尝试搭建一个演示版本，以便迅速进行业务验证。为避免浪费开发成本，建议优先选择一些开源的技术实现方案，仅需支付部署费用即可。这样能够有效降低开发成本并提高开发效率。

其中测试的时候有两种验证方法可供尝试：

1）角色扮演法：测试者扮演B端系统的用户角色，模拟业务的交互流程并输入信息，以评估AI的返回结果是否符合业务要求。例如，可以模拟用户向智能机器人提问，观察AI返回的问题是否能够满足业务要求，从中判断AI是否能够在该场景中提供解决方案的方法。

2）数据模拟法：通过在线业务数据获取真实的样本数据，并进行人工筛选以确定具有代表性的数据案例。随后，批量输入这些数据到AI模型中以获取输出结果，并进行大规模的评估。

2. 建立指标体系进行模型选型

当确定AI技术可在B端上落地后，需要确定接入的模型能力。这里需要基于业务梳理模型评估体系，使用量化的指标便于多个大模型之间的对比，以便综合考量最终选取合适的大模型提供方。一般指标会包含以下内容：

1）召回率

召回率是模型训练中的概念，又称“查全率”，是一个常用的衡量数据挖掘模型在查询回归程度的指标。用简单的话介绍就是“原本需要系统判断出来的内容中，大模型真的抓出来了多少”，用来判断大模型能够准确判断的范围。

2）准确率

准确率同是模型训练中的概念，用于衡量模型预测正确的结果所占的比例。通俗地讲，就是模型判断正确了多少。

在大模型能力有限的情况下，召回率和准确率一定程度上是冲突的。为了判断得全，就会加大判断错误的概率。为了判断得正确，又会有案例没有没判断到。

召回率和准确性直接决定了大模型的服务能力。

3）安全性

由于是第三方服务，B端企业需要考虑到数据的安全问题，评估模型能否保护用户数据的隐私和安全，并符合相关的数据保护法规和标准。

4）可解释性

可解释性是指模型的结果能否被理解。可解释性高的模型，其黑盒程度相对更低，更具有可控性。

对B端业务来说，模型的结果需要能够被解释和理解，以便用户和业务决策者能够理解模型的工作原理和结果依据。

5）稳定性

结合自身业务端量级判断评估模型的性能，包括响应时间、吞吐量和并发处理能力。模型需要能够在合理的时间内处理大量的请求，并保持高效的性能和稳定的服务。

6）成本

使用大模型是有成本的，例如使用ChatGPT需要按照token进行收费。此外，不同版本的大模型收费标准也不同，例如ChatGPT4.0版本虽然效果更好，但成本却是3.5版本的40倍到60倍。因此，在选择大模型时，需要结合业务量级进行成本评估，以确保AI需求真正能够实现”降本”的目标。

7）发展潜力

评估大模型提供方的潜力，后续是否有可能提供更好的服务能力。

基于上方指标进行多个大模型之间的对比，按照指标权重综合考虑，最终选择最合适的大模型以接入。

3. 海王思维，两手准备

随着人工智能的快速发展，企业在选择和应用大型模型时面临着不确定性。原本使用的大型模型可能随时被新出现的更优秀模型所取代，以满足业务需求。这种替换可能会导致额外的成本，对企业的B端系统建设进度产生不利影响。因此，在实施企业的人工智能需求时，需要具备一种“海王”思维：

1）做好随时“分手”的准备

确保基于大模型的需求实现方案不要过于定制和耦合，明确好自身系统和第三代模型的边界。把第三方大模型当作一个可随时替换的“插件”，做好随时替换的准备，当目前使用的大模型技术由于成本或者能力问题需要替换的时候，可以随时抽身而退。

2）确定模型评估方案，定期勾搭市面上的其他模型

由于当前AI发展日新月异，为了不让企业落后，产品团队需要定期接入最新的模型进行测试和验证，利用前面搭建的“模型评估体系”判断最新的模型与原有模型的差异，以用于判断“是否替换”或是“保持使用”。

4. 确保兜底逻辑，规避AI的不可控风险

由于AI输出的答案存在不确定性问题，在涉及面向C端用户的业务场景中，直接应用AI输出结果可能导致无法控制的影响。因此，为规避相关风险，我们需要采取以下措施：

1）建立自主AI结果检测程序，拦截无效输出结果：我们可以通过建立AI结果检测程序来识别可能对业务产生影响的内容。通过使用词库和正则匹配等方法，我们可以甄别并拦截AI生成的错误结果。对于出现错误的结果，我们将重新执行AI生成逻辑，直至获得正确的输出内容。

2）引入人力兜底方案以应对影响用户的内容：对于不直接影响用户的内容，我们可以直接采用AI的判断结果。

然而，对于可能对用户产生影响的内容，最好由人力进行兜底控制。例如，在审核环节中，我们可以引入“机审”和“人审”的组合，使用“机审”对内容进行初步筛选，而“人审”则负责处理AI无法准确判断的内容。又例如，在智能对话客服环节，我们可以引入“人工入口”，以确保在机器无法解决问题的情况下，引导用户寻求人工帮助，避免对用户体验造成影响。

四、总结

总体而言，使用第三方大模型可能会引发一系列问题，由于第三方技术的不可控性，这可能会影响中小企业在B端的实施。

为了避免这些问题，确定落地方案时需要快速进行可行性验证，并建立指标体系来进行选择。同时，还需要做好两手准备和兜底逻辑，以应对市场的快速发展和AI技术带来的风险。

采购管理系统是企业内的核心业务系统之一，那么，采购管理系统究竟是什么呢？这篇文章里，作者就对采购业务、采购业务的相关系统、SRM系统等内容做了详细解读，一起来看看吧，或许会对你有做帮助。

采购相关部门作为企业内部十分重要的业务部门，采购业务能力的强弱是企业核心竞争力的重要组成部分，所以一个好的采购管理系统一定也是企业内的核心业务系统，那么采购管理系统到底长啥样呢，今天我们好好聊一聊。

一、采购相关系统的概念

一说到采购系统，我们经常能够听到这几个系统名词：SRM、SCM、进销存、采购云，那这几个系统到底是什么意思呢？以下是通过ChatGPT了解到的对这四类系统的定义：

1. 进销存：进销存系统是一种管理企业库存和销售的系统。它涵盖了从采购原材料到销售产品的整个流程，包括采购管理、库存管理、销售管理、财务管理等。进销存系统能够帮助企业实时跟踪库存状况、管理销售订单、控制库存成本，并提供准确的库存和销售数据分析，以支持企业的决策和运营优化。

2. SRM（Supplier Relationship Management，供应商关系管理）：SRM系统旨在优化和管理企业与供应商之间的关系。它提供了一种集中管理供应商信息、合同管理、采购流程和供应链协作的解决方案。通过SRM系统，企业可以更好地与供应商合作，提高采购效率、降低成本，并确保供应链的稳定性和可持续性。

3. SCM（Supply Chain Management，供应链管理）：SCM系统是一个综合性的供应链管理解决方案，旨在协调和优化企业内部和外部的供应链活动。它涵盖了从原材料采购到产品交付的整个供应链流程，包括供应商管理、物流管理、库存管理、订单管理等。SCM系统帮助企业实现供应链的可视化、协同和优化，提高供应链的效率和灵活性，降低成本并提供更好的客户服务。

4. 采购云：采购云是一种基于云计算的采购管理解决方案。它提供了在线采购平台，帮助企业进行供应商选择、采购流程管理、合同管理等。采购云系统可以实现采购流程的数字化和自动化，提高采购效率、降低采购成本，并提供数据分析和报告功能，以支持企业的采购决策和供应链优化。

总结来说，SRM系统主要关注供应商关系管理，SCM系统关注供应链管理，进销存系统关注库存和销售管理，采购云系统则提供在线采购平台。这些系统都旨在帮助企业优化供应链、提高效率、降低成本，并支持决策和运营优化。

在这几个类型的系统中，进销存是存在最久的，能够实现一个企业最基本的采购、库存管理、销售业务闭环，其对采购业务的支持也仅能做到单据的记录和流程管理，简单的把线下纸质单据流转的方式调整到线上表单等级，能够解决单据信息流转效率的问题，同时还能够进行一些简单的数据统计分析。在对采购业务要求不高进销存是能够给业务方带来一些便利性的。

SCM系统是最近才新出现的系统概念，它是从ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）的基础上发展而来，专门针对从原材料采购到成品交付、从供应商到顾客的全流程管理的管理系统，它解决的是核心业务层面的集成整合，不过分强调财务相关的需求。而采购管理只是SCM系统中的一部分而已。

最后我们再看下SRM和采购云，SRM是专门为满足采购业务领域的所有业务而存在的系统，它是一种以“扩展协作互助的伙伴关系、共同开拓和扩大市场份额、实现”双赢”为导向的企业资源获取管理的系统。总体目标是将采购业务与上下游系统进行整合，形成覆盖供应商全生命周期管理和采购业务全流程管理的信息系统，实现采购业务和供应商在全公司范围内的信息共享，全面提升企业采购和供应商管理水平。

SRM系统也是我们今天要重点介绍的系统。

采购云是在SRM的基础上发展起来的概念，更多指的是SaaS型的SRM系统，同时采购云也集成了采购商城相关的功能模块，能够更好的在线上实现采购业务的闭环。下面我们用一张图把上面几个系统的概念进行示意：

二、四种类型的采购业务

采购相关的业务主要可分为四种类型：生产原料采购、贸易型采购、行政类采购及其它类型采购。不同类型的采购主体业务流程相近，主要包含这些部分：采购需求发起、寻源比价、采购执行、到货入库，但在业务开展的过程中各个类型关注的重点会有所差异。

1. 生产原材料采购

该类采购主要在生产型企业中，也有部分品牌企业通过委外的方式进行生产，在原材料的采购中也需要进行细分，主料、辅料、包材、低值易耗品等。在原材料采购的业务场景中最为重要的三个考虑维度：价格、质量、稳定性，在部分的企业对供应商的资质也有很高的要求。

在价格方面，采购人员需要尽可能的获得市场上各个方面的行情信息，同时还要能够对历史采购信息进行分析以判断当前的采购价格，另外很多原材料和大宗商品或者汇率等信息有关，如何通过系统的方式获取此类数据并对价格进行一个预判则会更有价值。

其次在质量维度也是需要进行着重考虑的，在初次采购时就需要有明确的质量要求，特别是对一些量大的、其关键作用的原材料，在提出了明确的质量要求后，后续采购的每一个批次的质量检验情况如何对需要对比前期的质量要求。但也有部分的通用材料不需要做太严格的质量检测，只要确定不是假冒伪劣产品即可。

再然后要能够保障原材料的稳定供应，这既包括能够持续供应，也包括每次交货的及时率如何。对此可能需要我们能够及时获取准备的采购订单执行的各个环节节点的实际情况，货物的及时交付率会影响仓库的效率，更会对生产环节产生巨大影响。

最后补充一点，在这个模式中如果一个原材料有多个供应商那对物料档案的管理也是一个十分头疼的事，给每一个供应商一个物料档案似乎可以进行精细化管理，但是该种方式一到了计划及生产环节就会比较痛苦，计划运行MRP时可能会出现较大误差，而生产环节在领料、投料的时候也会有一定的困难。

2. 贸易型采购

该类采购更多的是出现在贸易型企业中，企业本身可能是上游厂家或者品牌商的代理商、分销商，赚的是价差的钱，提供的价值是能够为上游散货，提供资金支持，能够为下游提供其它的配套服务，对库存的合理把控是其最为关键的考虑点。价格上行时需要能够准确判断逐步散货，价格下行时能够提前布局做库存，对市场的整体供需关系的掌握也是其业务痛点。

这一类的业务很多也是从生产型企业的采购部门演化出来的，即通过采购的议价能力获得优势资源，在行情不太明确是可借助生产原料的方式对冲风险，所以以上两种采购模式有时候也会有互相转化。

3. 行政类采购

行政类采购会比较杂，比如在企业内部采购座椅、电脑、文具、设备仪器等等，这一类的采购如果采购金额不是特别大在企业内很多也是直接通过报销或者备用金的方式处理掉，在财务上最终成为了管理费用，但如果金额较大很多也是要走采购流程的。这类采购相对来说会比较零散，如何保障采购的时效性以及采购回来的物品如何进行管理是其需要重点考虑的。

4. 其它类型的采购

还有一些特殊的采购例如软件、服务等，这一类产品的采购每个公司的流程可能都有较大差异，再次我们不做过多描述。

对企业来说，采购业务还需要做到走个的透明阳光，采购很多时候也是企业腐败滋生的地方，把采购各个环节都做的透明化、有据可依是绝大部分企业的痛点。

三、采购业务的核心模块

SRM（Supplier Relationship Management）即供应商关系管理。旨在优化和管理企业与供应商之间的关系，以实现和供应商保持持久紧密的合作关系。它提供了一种集中管理供应商信息、合同管理、采购流程、价格管理和供应链协作的解决方案。通过SRM系统，企业可以更好地与供应商合作，提高采购效率、降低成本，并确保供应链的稳定性、可靠性和可持续性。

在以往的交易中，采购需求很轻松能够找到给你供货的供应商，采购也只是简单的货物买卖过程。采购业务优化的方向主要就是降本增效，但到了现在这个注重创新和口碑的时代，优化供应链更重要的是保持企业创新能力和产品品质。

现在基本上各行各业都进入了一个存量竞争的时代了，企业需要以用户为中心去设计产品，要做出能够打动用户的产品。在互联网成为基础设施后，一切的商业活动都好像上了加速器，以前几年甚至十几年不变的产品，现在都是以月甚至以天为单位在进行迭代升级。

当前市场上的用户每天都面对着海量的营销广告，大多数用户都不确定自己的需求，需要商家去激发、挖掘他们的需求。企业如何赢得客户需要我们在供应链上面有优势才行，要求企业的供应链足够的敏捷，能够持续的保持创新能力和高品质交付。为形成这种供应的优势，我们需要解决这些问题：

1. 如何能够与众多的供应商维持良好的关系？并对其进行全面的管理？保障稳定持续的高品质交付
2. 如何能够让供应链上下游快速感知各自的变化并给出自己的反馈？从而实现快速创新
3. 如何让采购业务变得透明阳光，不再是主观判断而是由数据驱动决策，做到决策可追溯？
4. 如何让供应链上的参与方效率最高、成本最低？从而赢得竞争

SRM系统有别于传统的采购管理系统，不单单注重企业内部的采购执行过程的管理，更注重和供应商建立协同共进的合作伙伴关系，能够高效的把各个方面的业务信息分享给供应商，形成敏捷的供应能力。核心业务逻辑如下图：

1. 供应商全生命周期管理

建立一套完善的供应商全生命周期管理的机制，能够实现互联网化的供应商引流，建立合理的供应商准入规则，探索符合企业需要的供应商分级、分类模型，同时辅助以风险管控机制和供应商绩效管理。使得供应商池子能够持续保持活力。

在引流时我们可以通过邀请制或者是建立独立的供应商门户网站，通过互联网的方式从搜索引擎、社群、自媒体、短视频或者是熟人推荐等方式去获得更多的潜在供应商，能够保持企业足够丰富及优质的供应商。

而在供应商准入时我们需要严格筛选供应商资质，从供应商的企业规模、市场地位、客户口碑、研发能力、业务稳定性、服务体系等多个维度进行考核，同时通过大数据去对供应商进行全面综合的风险评估，做到“严进宽出”。

在供应商引入的时候我们要以品类为主线，构建供应商准入标准，要能够支持对供应商进行配额管理。

当然我们的准入流程也能够灵活去进行配置，实现不同场景下的供应商入驻。在与供应商开始合作时我们要对供应商的绩效进行动态评估，从品质、成本、交付、服务、技术等相关维度构建供应商绩效评估体系，同时配套晚上绩效应用改进体系，形成优胜劣汰的供应商布局。对于不能满足企业发展要求的供应商我们也要采取淘汰机制，能够让供应商形成竞争，保持活力。

2. 采购业务全过程管理

在企业内部建立一套完整的采购业务全过程管理体系，帮助企业做的采购执行有据可依，采购生态阳光透明，采购人员绩效评估科学合理。

采购业务是企业进行成本、效率、品质、创新等能力提升的开始，近些年大部分的企业对采购能力的建设也是越来越重视了，通过数字化系统去完成基本的流程处理、跟踪，并进行相应的数据统计分析，能够较大程度减少采购人员的一些基本执行动作，能让他们有更多的时间、精力放在策略制定、风控管控、价格核定等事物上，能够有力地提升企业采购竞争力。

一般企业内部采购执行过程如下：

1. 从计划部门获取采购需求，或者根据库存水位情况适当的进行补货操作；
2. 根据需求进行寻源比价，战略性物料的采购可以通过招投标的方式进行寻源比价；
3. 确定供应商后进行合同签订并确定付款方式、交付方式，落地执行合同；
4. 根据合同及订单约定的信息跟踪采购履约过程，提前安排运输、仓储、质检等资源，保障货物能够按时、安质采购到位；
5. 根据合同履约情况进行对账结算，及时处理履约凭证归档以及进项发票登记等任务；
6. 过程中对异常情况进行跟进处理，包括订单变更、退换货、质量异常等。

3. 供应商全方位协同

在执行采购业务的过程中，我们有大量的节点需要和供应商进行协同处理，企业和供应商建立的在线协同能力越丰富，其采购的敏捷性就越好，通过系统的方式能够有效的提升信息传递的准确性、及时性，也能够防止过多的人为因素，让合作更阳光、透明、高效。

协同主要包括以下几个方面：

1. 研发协同，企业和供应商共同研发新产品，由企业提出客户需求以及产品方案，供应商根据需求提供原材料以及工艺相关的解决方案，不断地进行测试实验，研发新产品；
2. 计划协同，企业把自己的采购需求计划通过一定的规则直接共享给供应商，让供应商能够提前获得可能发生的采购需求提前进行备货；
3. 库存协同，企业把自己的库存信息通过一定规则共享给供应商，而供应商则可以把自己的产能信息共享给企业，以达到需求和产能的提前匹配，提高供应效率；
4. 生产协同，供应商把自己的生产信息同步给企业，让企业能够提前获得订单生产状况，可为生产计划提供更多有用信息；
5. 物流协同，供应商或者企业把配送信息在平台上进行共享，让双方能够及时准确的了解到货情况；
6. 品质协同，供应商可以把自己产品的检测信息以及生产过程中的质量信息共享给企业，企业也可以把自己收货后的质检信息同步给企业，并能够形成完成的供应商品质档案。

以上是采购相关业务的整体说明，下面我们再对SRM系统的应用架构及关键功能进行说明。

四、SRM系统的应用架构及关键功能说明

SRM系统主要为采购人员以及供应商提供服务，在进行系统设计时也需要从这两个角色所需要完成的业务的角度出发，SRM系统有别于传统的进销存和ERP系统的差异也在于能够把供应商链接上来，实现采购业务流程的完整闭环。整体应用架构如下图：

主要分为供应商端、业务运营平台、配置平台以及连接器，要能够友好的支持PC端和移动端，方便的接入其他系统办公平台以及流量平台。

在供应商端，能够做到全生命周期的管理，提供供应商直接注册并认证入驻，也可以由业务运营平台直接给供应商配置登录账号。在供应商端能够直接查看招标信息，并完成投标的相关动作。对于分配给供应商的需求能够完成报价、签单等一系列操作。过程中的发货信息、签收信息、质量信息以及绩效考核信息都能够直接在供应商端进行及时快速查看。通过协同也能够实现对账、发票的无纸化，提升了工作效率也能够降低一些成本。

当然供应商也是可以直接在系统上维护自己的产品信息，方便完成和自己内部业务的对接转化。供应商端也支持子账号相关功能，满足供应商多员工协同作业的问题。

供应商端与业务运营平台、配置平台都是无缝对接的，信息能够快速的在两个应用端之间传输，有效的解决信息传递效率和准确性的问题。在业务运营平台主要有两部分的业务功能，供应商运营以及采购业务执行：

1）能够灵活配置供应商入驻流程，满足多种入驻方式，包括有邀请制、注册证、代开户等不同的模式，配置平台能够动态调整不同模式的流程以及各个流程节点需要提交的数据标准。

2）能够多维度的管理供应商的基本信息以及业务开展情况，让管理人员做到有数可看，有数可依。配置平台能够从指标开始定义，为不同品类、不同规模的供应商设计绩效评估模板，系统实时动态根据评估模板对供应商进行分类分级，有效提升供应商的服务质量。

3）也能够自定义风险评估模型，一部分指标基于供应商的基本信息，另一部分在采集历史履约信息，还可以通过集成外部其它平台的数据丰富评估维度，让风控变得更全面立体。

4）在配置平台上我们还可以定义整体的采购流程，包括招投标模式、战略采购、简易报价模式等，对不同的模式能够设置其独有的业务流程，同时对不同流程节点的控制点也能够进行配置。

5）另外平台还提供核价模型定义，综合大宗商品价格指数、历史报价信息以及历史成交信息等不同维度的数据填入核价模型，能够基本实现自动核价，异常价格再有人工介入进行核价，让采购业务更加阳光、透明。

6）对于部分企业来说，SRM还需要具备和其他的电商平台进行集成，或者直接提供自营的采购商城，能够让采购人员直接在商城中完成采购相关的业务。

7）当然也要提供人员及组织配置、角色权限管理等系统基本的功能。由于SRM系统需要和企业内外部各种系统进行对接联通，连接器也是必不可少的一部分，能够显著的提升对接的效率和质量。

1. 关于供应商绩效模型的设计和应用

前面已经讲到供应商绩效模型的相关业务流程，由于供应商绩效管理在SRM中属于核心功能模块，我们再站在产品策划的角度拆解整个功能模块。绩效管理模块的功能逻辑关系如下：

1）首先我们需要对我们能够获取的数据进行梳理，从品质、成本、交付、服务、技术这五个方面，对其进行结构化，定义好其获取方式、频次、数据类型等形成多维指标库。

2）根据不同品类产品的供应商，不同类型的供应商以及不同级别的供应商定义好其对应的绩效评估模型，模型通过使用不同的指标、不同指标的权重以及计算规则以满足不同的评估需求。

3）基于评估模型实时动态的从业务系统中获取数据进行动态评估，能够根据业务需求去制定供应商分级、分类的规则，动态评估供应商。

4）基于供应商的评估分值和登记可以在多场景使用供应商的绩效评估结果，包括淘汰评估、采购配额限制、报价或招投标资格限制以及其它更多的场景。

以上是对于供应商绩效模型相关功能的设计以及能够应用的具体场景的说明。下面我们再看下另一个核心模块功能，核价模型。

2. 核价模型的设计和应用

SRM系统中对价格的管理是尤为重要的，而在现在采购所面临的环境也是越来越复杂，各种黑天鹅事件均会对采购产生影响，而新技术、新材料的出现也对采购产品的较大的挑战，采购业务人员如何能够快速准确的获得产品价格信息成为一个非常关键的能力。

对这一块我们可以在系统中设计自动核价模块，让采购过程中的价格更加接近市场情况，核价模型一般分为如下几个部分：

1）通过爬虫或者人工导入的方式维护好数据来源，并定义好数据结构、更新周期等。这部分数据来源和价格模型中的因素有直接关系，需要提前对价格模型进行确认。

2）对不同的原材料或者产品进行价格模型的设置，主要可分为：原材料成本、加工费（人工工时和机器工时）、三项费用（销售费用、管理费用、财务费用）、损耗以及其它费用。可对各因素设置其计算公式以及能够对价格产品影响的权重或者正负值。

3）通过价格模型计算的价格可进行入库处理，形成价格库，同时价格库也可以从业务数据中获取历史成交的价格以统一进行进行价格应用。历史价格也可以作为价格模型评估价格的参考，以防止出现差错。

4）价格库形成后，可在采购执行过程中的各个节点进行应用，提示或者阻断业务人员的操作，价格库也可以对未来原材料价格的波动进行预测，从而预测产品价格，辅助运营人员进行产品定价。

以上为SRM系统中的一些关键功能设计，当然SRM系统中还有更多的功能模块，比如：寻源报价、采购订单、采购合同电子化、采购付款时的在线支付（银企直联、通道支付等）、采购商城等。在此我们不做过多说明，只需要对业务进行详细、科学的调研，根据业务实际情况进行功能设计即可。

五、总结

SRM系统在现在以及未来将会成为企业（尤其是制造型企业）最重要的系统之一，它是企业创新、成本、效率、质量的重要抓手，企业通过实施SRM系统能够让业务更加阳光透明、科学高效。希望本文对你了解SRM系统有所帮助，关于SRM的内容我们就讲到这里，感兴趣的同学我们可以在评论区在交流、沟通。

数据分析能够应用到各个领域和岗位，那么在SaaS产品中的应用会是如何？本文将探索SaaS产品在数据分析中的应用，并对其指标与标签的设计进行总结分析，一起来看看吧。

数据分析是业务开展过程中，收集记录各种行为产生的数据，对这些数据进行一定的加工、清洗、分析，然后形成数据报表，得出分析报告或结论。

数据分析在很多领域都可以使用。我们可以使用探索性数据分析在数据之中发现新的特征，也可以通过验证性数据分析来验证假设的真伪。

一、数据分析在SaaS产品的应用

在SaaS领域，数据分析可以用在多个方面，比如测算SaaS公司的经营数据，评估健康度；分析用户的各种行为偏好，改进产品；分析公司投入产出比，用于评估业务方向；数据分析本身也可以成为SaaS产品的一部分，为SaaS产品的用户提供数据服务。

数据分析在SaaS发展的过程中至关重要，是不断修正产品发展方向的重要参考，也是评估公司业务健康度的重要依据。通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。

1. 产品指标分析

使用数据对产品相关的指标进行分析，比如使用频次、使用率、响应效率。数据分析可以帮助产品经理了解产品使用情况，产品经理可以调研去做一些总结分析，帮助产品改进。

我们的产品指标，是根据具体的业务需要进行设置，仍然以发票产品线举例，我们关注了几个主要的产品指标，大家可以参考。

（1）开票时长

发票开具是一项实时性要求比较高的工作，而整个发票开具流程又比较长，为了统计平台的开票性能，我们会定期统计发票开具时长，在5S以内完成开票的数量占比来评估产品的性能指标。开票时长计算规则为从发起开票请求到发票开具成功的时间差。

（2）功能使用率

发票产品涉及到多种开票方式、多种收票方式、多种查询统计维度等，我们会对功能的 使用情况做汇总统计，区分核心功能，在结合需求调研，评估资源投入方向。功能使用率的统计规则为功能菜单的点击次数。

（3）开票方式统计

由于开票场景很多，我们需要知晓哪些场景更受欢迎，哪些场景使用较少。使用较多的场景要持续做更多的优化，比如扫码开票，我们支持了十几种分支逻辑处理，对场景的拓展尽可能做到极致。对于使用相对较少的开票方式，需要结合调研去做需求和产品分析，判断是产品设计有问题，还是需求本身就不够刚性，还是用户使用出了问题，对应的给出产品策略。开票方式的统计规则为开票成功的数据来源方式。

以上是几个产品指标的示例，每个产品都会有一些自身的特点和场景，我们需要去找到评估自身产品的指标。这些指标只是我们改进产品的一个参考，还需要结合调研来判断具体的情况，指标数据好比“体检报告”，而结合调研才能“知晓病因”，这样后续的产品迭代才能“对症下药”。

2. 经营指标分析

经营数据的指标分析，对于SaaS公司非常重要，经常会被企业或投资人提及。比较重要的有续费率、客单价、客户终身价值、获客成本等指标。

我们简单解释下这些指标。

（1）获客成本 Client Acquisition Cost（CAC）

每获取一个新的付费客户，需要付出的一次性成本，反应公司商务拓展能力和业务开展效率。

获客成本=所有市场与销售费用总和/新获取客户的数量

（2）客户留存成本 Client Retention Cost （CRC）

获得付费客户后，持续保留客户所需的成本。

客户留存成本=订阅客户开启付费状态后，售后团队或客户成功团队的费用支出，通常包括协调的交付人员费用及云存储费用等。

如果客户的留存与商务团队也有关系，需要将商务团队的费用也进行相应的计算。不同的公司对于岗位职责范围的要求不同，如果硬套公式可能会出现较大的计算偏差。

（3）月经常性收入 Monthly Recurring Revenue（MRR）

每个订阅客户的订阅年费分摊到每月并求和。

MRR=所有付费客户月订阅费用总额。

MRR是体现SaaS企业估值的最核心指标之一。

（4）年度经常性收入 Annual Recurring Revenue （ARR）

将订阅客户的经常性收入规范化为一年期的价值。通常情况下，ARR 只包括合同约定的固定订阅费，即不包括临时性或一次性服务的费用。

（5）签约额 Booking

指与客户签订合同，客户承诺将要支付的金额（有法律约束）。签约额本身仅仅表示与客户达成了合同关系，但客户不一定会付款，财务上也不代表收入。

当签约额中有一部分是非约束性时（例如合作备忘录或者框架协议），通常不会一开始就把它们记入签约额，而是在采购订单生成时才记入。

（6）总合同额 Total Contract Value （TCV）

具有约束效力合同的全部金额，包括多年合同的全部采购金额。

（7）单年合同额 Annual Contract Value （ACV）

单一年度的签约合同金额；如果为多年合同，用于估算时，可以直接按照ACV=TCV/合同年数计算。

（8）客户续费率 Client Renewal Rate

客户续约率=本期实际续费客户数/本期应续费客户数

（9）金额续费率 Dollar Renewal Rate

有两种算法：

MRR续费率（MRR Renewal Rate）= 本期实际续费客户MRR/本期应续费客户续费前MRR

合同额续费率（Bookings Renewal Rate）= 本期续费客户合同额/本期应续费客户续约前合同额

（10）客户流失率 Client Churn Rate

客户流失率=本期内流失客户数/上期末客户数=（上期末客户数-本期末客户数+本期内新增客户数）/上期末客户数

（11）金额流失率 Revenue Churn Rate

金额流失率 =（本期内流失RR+减值RR-增值RR）/上期末RR

RR（Recurring Revenue）为订阅收入

（12）客户留存率 Logo Retention rate

Logo留存率=（本期末客户数-本期内新增客户数）/上期末客户数=1-客户流失率

（13）金额净留存率 Net Dollar Retention （NDR）

NDR=上期订阅客户本期贡献MRR/上期订阅客户上期贡献MRR

（14）客户生命周期 Life Time

是指一个客户持续为公司创造收入的总时长。客户生命周期=1/客户流失率

（15）客户平均收入 Average Revenue Per Account （ARPA）

指的是一个时期内(通常为一个月或一年) 平均每个客户贡献的业务收入

ARPA=MRR/客户数

（16）客户生命周期价值 Life Time Value （LTV）

反应客户能持续贡献的收入金额，LTV=单用户月均MRR*客户生命周期的月数

统计这些SaaS指标的数据从哪里来，怎么处理，需要数据分析方法。

比如计算获客成本,首先需要统计该时间段内的新增用户数量，再计算该时间段内产生的商务费用，比如工资、差旅费、商务等各类开支，如果SaaS获客的跟进时间较长，还需要计算获取客户的周期，通过获客平均周期，来统计对应的商务支出时间段内的各项支出。

这里面有很多的实操细节，我们在做指标分析时，每个指标都要进行分析核对，指标可量化的定义、数据来源、数据颗粒度、周期匹配、数据范围等都需要一一处理。

3. 用户画像

在SaaS产品中，可以对客户进行画像，通过画像来找到同类型的客户，进行产品订阅推荐；也可以将画像中标记为可能流失的客户推给客户成功团队进行跟进，促进续费。用户画像是对数据分析的应用，用户画像的标签体系建立过程需要大量利用数据分析。

在C端产品中用户画像几乎是产品建设的标配，在企业级SaaS产品中，用户画像对于产品的订阅续费同样很重要，应该受到重视。

对于SaaS产品的用户进行画像，可能是多个主体，比如代理商、企业客户、个人用户等。以企业客户举例，我们对其描述时，又会分为多个主题，包括企业基本信息、企业经营信息、企业行为信息等，我们称之为标签，从这些信息中，通过数据计算、分析，定义规则，我们可以生成活跃度、价值度等复杂的标签。

下图是一个企业画像的示例。

二、指标定义与分类

数据分析的各种需求，最终需要转化为指标，指标是数据分析需求的基础表达方式。

指标是用来定义、评价和描述特定对象的一种标准或方式。比如：新增用户数、累计用户数、注销用户数等是衡量用户发展情况的指标，客单价、平均单客成本、平均毛利率等是用来评价企业经营状况的指标。

设计或定义具体指标时，要区分定义指标的类型，从不同的维度来区分，可有多种划分方法。

按照指标计算逻辑，可以将指标分为原子指标、复合指标、派生指标三种类型。这是一种比较常用的指标分类方法。其中：

• 原子指标：也叫基础指标，指表达业务实体原子量化属性的且不可再分的概念集合，如交易笔数、交易金额、交易用户数等。
• 复合指标：指建立在基础指标之上，通过一定运算规则形成的计算指标集合，如平均用户交易额、资产负债率等。
• 派生指标：指基础指标或复合指标与维度成员、统计属性、管理属性等相结合产生的指标，如交易金额的完成值、计划值，累计值、同比、环比、占比等。

指标还有多种分类方法：

• 根据描述对象的不同，分为用户类指标、事件类指标等；
• 按照指标的变化频率，分为静态指标和动态指标；
• 按维度划分，有用户类指标、收入类指标、行为类指标等；
• 按客户生命周期划分，分为获客指标、履约指标、注销指标等；
• 按照重要程度，分为主要指标和次要指标等；
• 按管理职能来分，分为观测指标、管控指标和挑战指标。

三、标签定义与分类

标签是对指标深度加工的结果，标签注重人物或实体对象的描述。标签是根据业务场景的需求，通过对目标对象运用抽象、归纳、推理等规则或算法得到的高度精练的特征标识，用于差异化管理与决策。

标签是指标进一步的发展形态，其分类有类似的地方，但也有所不同。

按照标签的变化性分为静态标签和动态标签；

按照标签的指代和评估指标的不同，可分为定性标签和定量标签；

按照标签体系分级分层的方式，可以分为一级标签、二级标签、三级标签等，每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面；

按照复杂程度分为：基础标签、规则标签和模型标签。其中基础标签通常是基于事实数据的，与指标有较高的重合度，比如身高、体重、性别等；规则标签一般是有一些简单的规则来控制，符合某种规则时才生成相应的标签，比如高价值客户标签，当一些指标达到特定的条件，就可以将用户标记为高价值客户；模型标签一般需要通过某些机器学习算法来生成，也称作挖掘类标签。模型标签基于数据进行建模。模型与规则不同的是，规则的生成是业务专家根据业务经验，组合多个指标制定的，规则不具有预测能力。模型的生成是应用科学的算法对指标进行计算，同时模型具有预测能力。

SaaS产品在客户不同的阶段，制定的标签有所差别，比如获客阶段、留存阶段等。获客阶段：可以关注用户在门户网站的浏览行为，客户的一些基本信息获取，现有用户群体的匹配等。留存阶段：可以关注用户对产品的参与度，比如操作频次，需求、问题反馈情况，需求及问题满足情况，增购产品情况，转介绍情况等。

四、指标和标签的区别

我们从特征、场景、生产过程、展现方式等几个方面进行比较。

1. 特征

指标是信息化时代的通用语言。指标注重对事物及事件的过程进行全面的、体系化的描述，指标的描述范围广泛，既包括过程也涵盖结果；指标在逻辑上更严谨，表现风格也比较严肃，一般采用数值型。

标签是大数据与人工智能时代的通用语言。标签比指标更有概括性、更凝练，是对指标深度加工的结果；标签注重对人或实体的描述，侧重对局部特征和结果的描述，注重与具体业务场景的结合，描述的范围相对较窄；标签更生活化、口语化和符号化。

2. 场景

指标的应用场景很多，涉及企业的战略、管理、运营和支撑等层面；具体包括战略目标、市场定位、业务监测、业绩考核、任务分解、数据分析、数据建模、BI应用等。

标签的应用场景比较适合于用户运营。比如：客户画像、新增获客、用户激活、存量客户维系、数据建模等。

指标最擅长的应用是监测、分析、评价和建模，标签最擅长的应用是标注、刻画、分类和特征提取。

由于对结果的标注也是一种标签，所以在自然语言处理和机器学习相关的算法应用场景下，标签对于监督式学习有重要价值，这是一般性的指标难以做到的；而指标在任务分配、绩效管理等领域的作用，也是标签无法做到的。

3. 生产过程

指标是拆解式思维，运用的是化整为零的策略，将事物分解开来进行多角度多维度的描述，得到很多的指标；标签则是合成性、聚合式思维，将多个分散的指标按照一定的规则或算法进行综合加工，得出概括性的结果。

一般情况下，先有指标再有标签；指标是业务管理导向的，需要提前规划；标签是应用导向的，跟随业务需求的而变化，根据业务可随时增加；

指标的生产通常先要解决数据质量问题，统一数据口径；而标签生产涉及数据质量的问题较少，因为数据质量的问题已经在指标生产阶段被解决了；指标通常存在多个口径、口径不一致的问题，而标签在这方面的问题则相对较少。

4. 展现形式

指标的表现形态相对简单，通常以格式化的直方图、趋势图、看板、饼图等图形来表示。

标签的表现形态相对复杂，一般以可视化的图表或大屏为主；比如我们在用户画像展示时通常以词云图的形式来表现其特征。

五、如何设计指标

指标设计需要从全局角度考虑，指标不是孤立的，需要成体系的进行设计。指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标系统化地组织起来的体系，通过全局解决单点的问题，由指标和维度组成的。

1. 指标体系的设计过程

指标体系一般需要经过业务核心指标确定、业务关键行为流程、选择模型进行多维拆解、确定优先级进行系统性整合等几个步骤。

SaaS平台的核心指标一般为客户增长率、客户续费率、获客成本、客单价等几个指标。业务关键行为流程，对于我们来说主要是代理商新增及代理商获取客户，自然把指标拆解为代理商增长率、代理商贡献户数等指标，如果再往前置环节延伸，还会涉及到代理商拜访、代理商转化、代理商获客等类似于AARRR的获客模型的指标。选择模型进行多维拆解，可以从指标构成来拆解：分析单一指标的构成。比如单一指标为用户，而用户又可以拆解为新用户、老用户；按照城市细分，比如一线、二线、三线等，不同城市的用户数量情况。还可以从业务流程来拆解：按业务流程进行拆解分析，比如不同渠道的用户续费率。

这些指标拆解完后，我们需要梳理先后顺序、重要性，然后评估优先级。

指标体系的设计，需要注意几个方面：

一是要确立关键指标，或者叫北极星指标，可以是一个也可以是多个，关键指标的确定有助于后续对重点工作及优先级的梳理，SaaS平台的北极星指标可以设定为续费率或增长率，发展阶段和行业特性不同，关键指标设定有所区别。

二是减少重复工作，将各不同的业务或业务线数据需求梳理，对指标项进行拆解，粒度可以到不需要进行拆分即可复用的程度，称之为原子指标，对于各方提出的统计事项，尽可能复用原子指标，降低后续的数据处理工作量。

三是要明确统计维度，用于统一业务、产品、技术等各环节的指标统计口径，避免数据维度不统一导致无法比较。

2. 指标设计实例

我们以SaaS续费率为例，进行说明。在此我们先介绍几个概念。

业务过程：完成该业务操作后，统计的指标会发生数量的变动；如加盟商入驻，订单支付，合同签约，续费服务等。

指标标识字段：是对指标名称的词典定义，

维度：一般指事物现象的某种特征，从某种角度出发的度量统计，角度即为维度。一般维度可用作数据汇聚，数据钻取，数据切片等。例如统计不同月份的用户数量，那月度就是一种维度。维度一般可以是时间、地区、渠道等。

精确度：指标度量时的数字精度，特别在分析金额一类的指标时，需明确保留几位小数。

秘密级别：如按照L1,L2,L3,L4四个级别，L是Level的缩写，L1完全公开，L2内部公开，L3 相关产品业务方&部分中高管理层可看，L4 决策层可看等，保密级别可自行进行定义。

了解这些概念后，我们接下来完成一个指标设计实例。

（1）SaaS的续费率，是一个复合指标，可以表达为：

客户续费率=实际续费客户数/应续费客户数

实际续费客户数，是原子指标，指统计周期内，实际已续费的用户数量。

应续费客户数，是原子指标，指统计周期内，最后一个服务月份(或服务截止日期)落在统计周期内。

（2）指标确定后，还需补充统计维度，有了维度，数据才可以进行比较：

• 时间维度，年续费率，月续费率；
• 地区维度，按省份统计；
• 代理商维度，不同代理商客户的续费率；
• 行业维度，企业所属不同行业的续费率。

（3）为方便标记指标，可以对指标建立标识字典，有经验可提前建设字典表；没有经验可在指标分析的过程中，逐步建立，针对我们的业务实际情况，我们对客户续费率进行标识如下：

fp_customer_renew_rate

第一个词fp表达为发票产品线，第二个词customer表达为客户指标（其他如代理商指标），第三个renew表达为续费（其他如新增、流失等），第四个词rate标示为比率（其他如数量，金额等）。

（4） 指标字典表

将以上信息进行汇总整理，就形成了一个简单的指标记录表。指标记录表可包含以下项目（为方便展示，这里列为竖表，实际工作中横表使用较多），参考表：

指标字典建立以后，后续需要处理相关的数据，并通过一些图表等来完成指标的展现。

六、如何设计标签

同指标设计一样，设计标签时，我们也需要建立标签体系。

标签体系的建设，需要有业务场景驱动，一定要和业务联动，驱动业务增长、优化，才能真正实现标签体系的价值。

1. 标签体系设计过程

第一步：确定目标，对业务目标进行分析。

第二步：选定目标对象，根据需求确定标签所打的业务对象，一般为客户、用户、活动等。

第三步：根据标签的复杂程度进行标签层级设计，一般比较复杂的标签体系为三级，可适当增删层级。

第四步：进行详细的标签和标签值设计，包括标签定义、标签类型、适用范围、标签的生成逻辑、标签取值等：

2.标签设计实例

SaaS平台的外部用户类型有三类，一类是C端客户，是企业所触达的用户；一类是企业客户，是我们平台服务的主体；一类是代理商用户，是帮平台开拓企业客户的合伙伙伴。

企业客户是我们平台服务的主体，这里我以企业客户为主体进行举例。

（1）业务目标

SaaS产品的续费是经营管理的重点工作，客户活跃度是我们评估客户续费的一个重要因素。

（2）标签定义

客户活跃度体现在多个方面，可以通过企业客户下的整体用户行为进行判断。比如有多少用户使用，用户的开票频次等。我们将客户活跃度标签的定义如下表：

上表是一个简化的标签定义模型，用户的活跃度还包括开票场景等核心功能使用频次等方面，对于值的定义也可以是多个区间分别定义，比如用户量可以分为小于2人、大于等于2人小于5人、大于等于5人等多个区间值。

（3）标签完整定义

表10-2是我们对标签属性值的具体定义，建立标签体系，标签属性值是重要的但不够完整。该标签完整定义如下（在标签设计过程，可以使用Excel表进行记录）：

一级类目：企业

二级类目：行为属性

三级类目：统计行为

标签名称：客户活跃度

优先级：高

标签编号：qy_xw_tj_hyd

标签类型：统计类

属性值类型：枚举类

数据来源：用户表、发票表

计算逻辑：参见表10-2

属性值：高活跃度、中活跃度、低活跃度

权限归属：客户成功团队、管理团队

（4）数据获取

标签设计过程中，就需要指明数据来源，计算规则，一般来说标签数据来源为业务数据、用户基本数据、日志数据、调研数据、算法加工数据等等，本文示例的标签数据来源为用户基本数据（用户表），业务数据（发票数据表），来源相对清晰，规则简单。

我们做做一款产品之前，首先要研究同类型的产品，以此寻找相关思路。那么一款产品该如何拆解，有哪些思路？本文从商业模式入手，总结了搭建一款产品的底层拆解框架，希望对你有所帮助。

从商业模式入手，拆解一款产品的整体思路如下：

1. 看行业

• 明确行业的输入和输出分别是什么。类似函数一样，需要投入什么，最终能产出什么。面向什么样的用户，解决什么样的问题，提供什么样的解决方案。
• 行业规模、增速、发展阶段
• 产业分赃链地图
• 市场集中度情况
• 头部玩家情况

2. 看公司商业逻辑

• 看公司的行业位置，如市占率
• 看公司的核心竞品，以及他们的竞争情况
• 公司规模、增速、发展阶段
• 研究其商业模式
• 面向什么样的用户，解决什么样的问题，提供什么样的产品/服务（有可能有多组）

3. 确定产品的商业模式，一般常见的商业模式大体可归为以下4种。（灵魂）

• 平台+抽佣型
• 流量+广告变现型
• 产供销型
• 免费+增值型

4. 推导出产品的收入公式。（不需要很精确）

5. 根据商业模式对应的商业价值实现路径（从用户身上搞到钱的路径）搭建全局模型的主框架。（骨骼）

平台+抽佣型商业模式的商业价值实现路径如下：

流量+广告变现商业模式的商业价值实现路径如下：

2C /2B 产供销型商业模式的商业价值实现路径如下：

2C免费+增值型商业模式的商业价值实现路径如下：

以上，商业模式对应的商业价值实现路径搭建之后，再在此基础上：

• 在其前端部分围绕收入获取，把业务结构搭建好。具体根据流量、销售、用户维系等层面的现行模式/打法结合产品线关系，来梳理前端因为流/业务模型。
• 获取更多信息，思考界定该业务中的“核心经营单元”和“利润中心划分”，补充后端业务模型。

依次梳理前端4个问题和后端3个思考（下文有案例），来填充全局模型。（神经系统）

• 前端：流量获客+用户转化+LTV提升 （销售单元）
• 后端：交付+保障+供给 （交付单元）

补充说明：在很多业务中，销售单元和交付单元构成核心经营单元。流量、营销工作，会围绕“销售单元”来进行组织；而“供给、交付资源”等的组织，会围绕“交付单元”来进行展开。最终，这样可以更好对于“营销成本”、“毛利”进行管理控制。

6. 根据全局业务模型的主要模块来确定主要的局部业务模型。（组织/器官）

比如全局业务模型里面前端第一部分一般是流量获客模块，那么第一个局部模型就可以是对增长获客模型的拆解。

7. 局部业务模型的拆解：先确定局部业务模型的“输入和输出”分别是什么，我们要做的就是理清黑盒内部的元素有哪些以及元素间的关系等；（就像一个函数一样，先确定变量X和函数值Y，然后函数公式是什么需要我们来回答填充）

（全局业务模型+局部业务模型：要讲清楚这两个模型的逻辑会很复杂，本次不做展开，下文会有案例简单讲解，后续再详细写一篇文章进行阐述）

以下，拿一款漫画产品举例说明，其他很多产品都可以类似进行拆解。

一、漫画行业的大背景（行业规模，产品周期、竞争环境、目标用户等）

二、商业模式分析

2.1 漫画行业常见商业模式

• 平台会员制采用月费形式，提供少量免费阅读券及阅读券购买优惠；
• 漫画阅读券采用单章节漫画或完整漫画售卖形式；
• 平台通过承诺加大榜单排行靠前的作品的推广力度，提高消费者为漫画打赏以提高喜爱作品排名的消费意愿；
• 广告变现；
• IP、版权；

漫画平台为用户和漫画创作者之间提供价值交换的平台。

漫画创作者/机构/版权方生产活提供（平台购买版权或合作）内容即漫画，平台将内容进行包装和分发，用户进行消费。平台在中间的价值我理解是高效的供需匹配。

继续分析：

平台为用户提供免费和付费的漫画内容。

免费内容主要用来留住不太愿意付费的用户，即免费用户维系。

付费内容的作用主要是：

• 用来承接新用户流量(限时免费福利，引导新用户深度阅读形成依赖，超出限时免费内容后，用户只能选择付费继续看，或者不愿意付费也可以转而看免费的漫画，前提是免费内容质量肯定低于付费的)。
• 做回归用户的承接，和新用户逻辑一致。
• 实现商业化变现，承接对内容质量要求较高的付费用户。

所以，我理解漫画产品的商业模式应该是：”2C免费+增值模式”。（区别于小说产品，小说产品主要有付费和免费两种）

所以，全局业务模型可按“2C免费+增值模式”进行主框架的搭建。

2.2 具体在变现这块主要包括

1、内容付费章节变现（付费用户占一般不到4%，有相关研报）

平均看完一部付费漫画的花费要远高于小说。为什么价格这么高？

1. 首先，从宏观环境来讲，国漫起步晚，整个社会没有培养漫画创作者的培养体系，不像日本韩国。所以导致国内漫画家非常稀缺，尤其是优质漫画家。而平台要想留住用户，要想增长，就必须持续供应漫画内容，进而也就必须持续搞定漫画家或漫画机构或版权方等，而因为漫画家是稀缺的，所以就很贵，成本自然就高了。
2. 其次，创作一部漫画和创作一部小说的难度也不是一个级别。漫画额外需要画画，需要分镜等。

由于价格高，国内用户在内容付费方面的意识薄弱，加上盗版横行，导致用户付费习惯很难养成，平台在这块想要变现的难度很大。不过本质原因可能还是国漫的内容太差（相对日漫和韩漫讲）

2、流量广告变现

3、会员变现（这里简单展开下：漫画产品的会员类似京东会员，非爱奇艺类会员；因为购买京东会员后，用户要买东西还是需要钱的，只是有的商品会稍微便宜些，或有优惠券等相关福利权益。回到漫画产品，用户购买了会员，想看付费作品，其实也还是需要消耗平台币（钱），只是相对非会员要便宜些。而一般很多人在脑海会潜意识的认为我买了会员，就不应该再单独付费了，比如买了爱奇艺会员，很多内容都能免费看。这是大众对会员概念的感知。所以导致很多漫画的会员用户吐槽。包括网上也有很多这类的文章吐槽。）

4、周边，但这块收入估计占比很小。

收入公式（大概） = 内容章节变现 + 流量广告变现 + 会员变现 + 周边（忽略周边） = （DAU – DAU*会员转化率）*章节付费转化率*购买章节数*章节金额 + DAU * 会员转化率*会员等章节付费转化率*会员购买章节数*会员章节金额 + （DAU*IPU/1000）* ECPM

• 广告曝光量=IPU*DAU
• IPU：人均广告曝光次数
• DAU：日活跃用户数量
• ECPM=CPABID*CTR*CVR
• ECPM：指的是每一千次展示可以获得的广告收入。eCPM=预估收益*1000/展示量
• CPABID：广告主出价
• CTR：广告点击率，点击率 =点击量/展示量*100%
• CVR：广告转化率，用户点击广告到成为一个有效激活或者注册甚至付费用户的转化率。
• 根据”2C免费+增值模式”，所以，其商业价值路径为：
• 流量–》免费产品转化/注册使用–》持续使用–》用户分层–》免费用户维系&增值服务付费转化

三、搭建全局业务模型

我们需要先明确业务中的一些关键信息：

1、关于营销和成交

• 产品是高频还是低频。用户是否存在复购逻辑。典型复购周期是多久。
• 是否强依赖于某些重要人员才能更好的完成销售。
• 产品单价如何，用户购买/使用决策成本是高还是低？决策链是否涉及多角色共同决策。
• 单个产品的售卖生命周期是多久？
• 用户购买使用产品的动机和需求是什么？如是愉悦娱乐、还是满足刚需、还是因为身份认同、还是为了解决一个复杂的问题等？

2、关于交付、履约和供应链

• 交付履约场景是否有特定要求。
• 是否涉及保质期。
• 交付周期，服务形式是否有特殊约束。
• 是否特别依赖于某些重要人员、某些重要资源来实现交付。

全局业务模型，整体可划分为前端和后端两个部分：

• 前端重点描述的是“流量获客–用户转化– LTV提升”；
• 后端重点描述的是“交付+保障+供给”；

以下，可拿哔哩哔哩漫画，快看漫画，腾讯漫画等产品带入分析。

依据以上梳理的一些关键信息，整理对应前端4个问题和后端3个思考。如下。

3.1 前端4问（流量获取-用户转化-LTV提升）

问题1： 不同用户，是否存在多个不同的渠道/典型转化路径可支持业务增长？

回答：是（根据你拆解分析的实际产品进行回答）

说明：所以在流量获客这块需要梳理其局部增长模型，要把所有可独立形成稳定通路的转化路径都独立梳理出来，作为独立的增长转化引擎来看待。

问题2：核心产品是否为重决策、非标、高价产品？

回答：否 （但由于盗版的存在，很多用户都不愿意直接为阅读付费）

说明：因为不愿意直接付费，所以需要有策略来承接新用户流量，先进行免费用户维系，再转付费。又如：之前的教育产品一般客单价都较高，用户一般不会轻易付费，所以这类产品都会有低价货免费的体验课等，然后再转高价课，本质就是先通过低价引流，产生信任，然后转化到高价。即对于重决策、非标、高价产品，用户在进行付费前，需要有一些体验产品或辅助其决策的产品来做前期撮合。

问题3：产品线是否多元化或非常丰富？

回答：是，漫画的类型多。

说明：多元线，sku很多的业务，须搞清楚产品线之间的关系，如区分入口产品，分流逻辑，用户消费成长路径等。或考虑把不同产品完全独立开来看待（这块主要指的是增长模型，意思是：两种，第一种是同一个产品体系下，比如说有引流课，利润课，比如说还有一些是用来定价的，那么这是它的a产品线。如新东方，有考研的产品线，也可以有出国的产品线，那么就是完全两个产品，当然不同的板块实际上同一个产品线下进行了一些区分。这个要看一家公司的复杂度，中小型企业大多数情况下都只有一条产品线，但是大型公司往往是有多条产品线的。比如腾讯阿里，它实际上就有多条产品线，也是他的多个事业部）

多元：

• 有的产品做转化
• 有的产品做维系
• 有的产品做转付费

丰富：内容分发逻辑，推荐策略

问题4：是否需要进行长期的用户生命周期管理？

回答：是。

说明：所以可以做用户生命周期管理，LTV提升。所有用户生命周期较长的产品，必然在用户成为注册/付费用户后，除了典型用户成长路径之外，另需要有一套成熟的用户运营/行为管理体系来对用户粘性、复购等进行管理。而对于用户生命周期短的产品，尽量一个单线程用户路径搞定。

3.2 后端3个思考（交付+保障+供给）

思考1：所售单一产品/服务的售卖生命周期是长还是短？

回答：短，需要不断上新新的漫画才能留住老用户&吸引新用户。

说明：所以需要做内容生产上新管理。如果所售产品的售卖生命周期普遍较短，必然导致该业务的增长需要依赖“快速、海量上新”的能力来进行驱动（比如喜马拉雅、樊登读书）。如果所售产品的售卖生命周期很长，该业务的增长更可能依赖于“稳定、持续的用户增长”来进行驱动。

思考2：是否需要通过持续搞定稀缺资源来驱动业务实现增长？

回答：是，漫画内容，IP等属于稀缺资源，制约业务的增长。

说明：所以要有对应的团队来持续引进漫画内容，打造IP等。需要持续搞定稀缺资源，意味着很可能需要围绕“稀缺资源BD+运营”来形成一套自己的增长引擎。

思考3：所在业务增长是否会受到供应链制约？

回答：是，受漫画创作者尤其是优秀的漫画创作者或漫画机构的制约。也受相关版权方的制约。

说明：所以需要有对应的团队来引进漫画创作者，对于头部优质作者也要有单独的合作模式，对于小白作者也要有培养模式等。对于受供应链制约的产品，须有一套强大的供应链管理体系，否则会导致业务运转效率低下，（如酒旅的房源、教育的班期、电商的SPU/SKU管理等）

依据商业价值诞生路径这一主框架，结合对“前端4个问题”和后端“3个思考”的分别梳理，进一步补充全局业务模型：

前端梳理：

1、流量获客：

• 线上：以渠道投放为主，其他还有KOL合作，裂变等，占比相对较小；
• 线下：漫画家进校活动，大型漫画二次元活动，线上造势预热（站内，微博等平台），线下活动引流到线上（公众号，小程序，APP等），新作发布会等。

2、流量承接转化：

• 新用户：对应的新手福利，新用户激活和新用户持续上手养成用户习惯等路径设计，新用户相关的运营福利活动，主题活动等；内容侧对应有新用户限免福利漫画池；福利漫画池会随大盘整体漫画池的更新而更新；
• 老用户回归：对应的回归策略承接。内容侧对应有回归用户限免福利漫画池；福利漫画池会随大盘整体漫画池的更新而更新；

3、LTV提升：

• 免费用户维系：精细化运营管理，包括用户生命周期管理+用户分层+激励体系等，其他如分发策略，运营活动等；
• 付费用户维系：LTV模型，会员体系，复购策略等。

以上，为前端销售单元相关板块；

后端梳理：

后端需要提供的支持有：

• 生产供给：渠道投放策略（保障前端流量获客）；内容生产体系（创作者培养/合作/签约，机构合作，版权合作等保障漫画内容的持续产出）；内容分发体系（保障前端流量转化的高效）；IP打造机制；
• 交付保障：内容审核机制、漫画更新机制、内容管理体系、AB实验系统等；

以上，为后端交付单元相关板块；

由此，便可梳理出如下全局业务模型（细节不一定准确，主要理解表达思路即可，按实际拆解的产品来，这里只是一个示意）:

以上，主框架依据”2C免费+增值模式”的商业价值路径（上文有提到）：【流量】 –》【免费产品转化/注册使用–》持续使用】–》【用户分层–》免费用户维系&增值服务付费转化】进行搭建。其中：

• 【流量】对应“流量获客”；
• 【免费产品转化/注册使用–》持续使用】对应“流量承接”；
• 【用户分层–》免费用户维系&增值服务付费转化】对应免费用户维系和付费用户维系；

四、局部业务模型

从上文收入公式，DAU，付费转化率，免费用户维系这几部分比较重要，影响收入。另外，作为一个内容平台，核心用户价值为给用户提供持续可消费的漫画内容，它的内容持续供应能力更重要。

4.1 增长获客模型

增长获客的5种典型打法+3个核心问题：

• 裂变分销型获客
• 内容型获客
• 地推型获客
• KOL型获客
• 效果型/品牌型投放获客

模型：输入input（人员、投放预算、资源）；业务函数（管控好转化率、获客规模、人员成本）；输出output（有效获客数量、CAC、ROI）

3个核心关键问题：（用来分析一个获客模型的3个问题）

核心问题1：如何保障可规模化获客；（不管是5种获客模型中的哪一种，一定要搞清楚基础的业务逻辑；比如内容型获客，要么你的内容爆款产出能力特别强，要么你能产出海量的内容，同时在海量平台上去分发，能带来海量的量，可规模化获客就是这两种逻辑；再比如地推型获客，那你在线下铺的面要足够多，你的获客要依赖若干地推销售才能保障你的地推可规模化获客）

核心问题2：关键素材、物料、转化流程的管理/可规模化放大；（海报、文案、转化流程的设计等等）

核心问题3：如何控制获客成本和转化率相对稳定；

典型关键指标：流量价格(CAC)、转化率、人力成本、流量质量（ROI）、有效获客数量

备注：分析每一款获客模型时，都可以带着以上3个关键核心问题去分析；

回到漫画产品，增长获客局部业务模型（具体的获客方式等，在全局业务模型中已提到，这里不再继续描述，直接搭建模型，实际是将全局业务模型中的增长获客模块拿出来单拆）:

• 输入：流量
• 输出：用户结构(免费，付费，流失风险)
• 核心指标：新增用户数，渠道ROI

4.2 单体用户价值放大模型（免费/付费+用户分层+用户生命周期管理）

个人对于这个板块相对了解的更深更全面，这里可展开的内容太多了，篇幅有限就不在此处做过多描述，感兴趣的可以看看我的其他几篇文章，后续有时间也会继续就这个板块里的相关内容单独出一个系列。

• 输入：用户结构（免费用户，付费用户，流失风险用户）
• 输出：用户价值（提升LTV）
• 核心指标：次留，LTV

4.3 交付保障模型之创作者培养+内容持续供给模型

我理解影响一个内容平台增长的关键要素从底层到上层依次是（这里不考虑行业赛道，竞争环境等外在因素）：

• 内容数量，内容品类丰富度，内容质量。
• 内容分发效率（供需匹配效率/交易撮合效率），内容更新节奏。
• 核心用户路径。
• 用户分层/分群。
• 激励体系/成长体系/会员体系等。(即精细化运营管理)

所以，内容的持续供给相比于其它局部，应该更重要。

在内容生产供给方面主要有哪些值得分析的特点呢，下面以快看漫画为例进行说明，（以下内容为网上相关资料收集整理得到）。

快看经建立了一整套业内领先的漫画工业化生产体系，包括覆盖全渠道商业及用户数据监测分析、确定内容方向及选题策划、最优资源配置上线、宣发等环节的一整套“Netflix式内容打造流程”，以及包括头部IP审读会、常规绿灯会、细分品类绿灯会等在内的一整套电影级的顶流IP决策机制。

端创作者方面：有专门的选拔和扶持流程。包括：

• 日常的投稿，主题征稿，条漫大赛等各种运营活动。
• 拥有超过12万注册创作者，累计连载漫画作品1.3万部，大幅领先于行业。

快看于业内率先提出3S计划，提供Service（打造作者服务体系，包括签约作者的职业保障体系、为作者提供全产业链的商业开发）+Super （制造顶级漫画内容）+Star （培养漫画新星）。

快看还通过KK学院、漫画家进校园活动、创作者沙龙等举措，网罗一批潜力创作者。同时，快看还在业内率先打造首个创作者职业保障体系，包括商业医疗保险、年度体检、全勤补贴、节假日福利、亲子福利等。经过多方位的全面人才布局，快看注册创作者已超12万人，成为国漫新人出道第一站。

CP方面，快看已与国内超过300家CP方达成合作，包括晋江、阅文等小说合作方及黑鸟社、原点格子、酷啊文化等漫画工作室，推动漫画生产的进一步专业化。

也许是早已认清前端付费变现的瓶颈问题，快看几年前就开始发力IP开发，目前成绩颇多。比如出版，快看的漫画图书今年签约首印量已超500万册。IP运营开发方面，快看累计已有超过200部作品授权动画、影视等形式的改编，今年已有超过200部IP完成衍生品自主及授权开发。快看还建立了50种衍生品的自主开发能力，全年周边衍生开发累计超过1000次。

以上，我们可以梳理出快看的内容生产供给模型（仅根据网上资料整理推出），如下：

• 输入：人力/金钱
• 输出：漫画作品
• 核心指标：漫画作家数量，头部漫画家数量，漫画作品数量，头部漫画作品数量，IP数量

• 在创作者培养方面：肯花钱投入重金来扶持漫画家；
• 在内容生产方面：建立了一套行业内领先的内容生产体系。

可能正是因为这两个方面，才共同保障了平台内容的持续供给能力能跟上业务增长的速度。同时也决定了快看能长期处于漫画赛道的头部。

至于其他方面，比如流量获客，转化方式，精细化运营等等，各家平台应该拉不开太大差距，你有的我也能有，你会的玩法我也会。本质可能还是要看内容。

五、小结

以上，是从增长角度，对一款产品的宏观和中观层面的拆解思路，从行业环境，竞品，目标用户，到全局业务模型，再到局部业务模型。其实还少了一块内容，即从成本结构角度进行分析。

比如产品的会员收入，arpu，能卖到什么规模，盈亏平衡点，内容供应链，管理内容供给成本上的策略，从营收目标倒推投入& 在成本管理的限制下，如何生产出高质量内容/热门IP，内容的及时更新，经典IP的储备，对内容供应链，到底要供给什么内容等等。由于成本收入这块的公开资料较难收集，所以对这块的结构化梳理暂不展开。

后续，我将会从微观角度来分析如何拆解一款产品。

最后，再对一个业务增长发展受阻的常见原因进行简单梳理：

• 行业所属赛道天花板本身太低，或商业模式已经不再成立；
• 营销或交付侧的业务管理、协同逻辑太复杂，无法驱动（比如如果产品多元丰富，但每类产品都需要对应的引流转化打法，每个打法都需要人来推进，那么产品品类越多，管理成本就越大越复杂，到一定临界点就会不受控了）
• 具体的某个影响增长打法或关键资源的占有能力有缺失。

系统可见性原则是尼尔森十大交互原则之一，那么，系统可见原则可以怎样被实际运用于日常工作中呢？这篇文章里，作者结合一个实战案例，对系统可见原则在交互方案中的运用进行了拆解，一起来看看吧。

系统可见性原则是尼尔森十大交互原则之一，是在日常设计工作中经常运用的原则之一，该原则主要包括三部分内容，即内容可见、状态可见、变化可见。那如何理解系统可见性原则的三部分内容呢，我们可以结合一个线下场景来加以解释。

乘坐电梯几乎是我们日常打工人每天都经历的场景，如果把乘坐电梯整个流程进行拆解，大致可以分为三个部分：等电梯、坐电梯、出电梯。每个部分其实都有系统可见原则的运用。

在等电梯中，上下按钮是用户的主要操作，也就是电梯的核心内容，当用户按下其中一个按钮后，按钮点亮，此时展示的是当前的按钮状态，而电梯随之会根据各楼层的按钮状态进行上下升降，此时就是电梯的变化；

在乘坐电梯时，楼层按钮是当前的内容、楼层按钮的选择与否是当前的状态、而根据楼层按钮高亮情况，电梯升降则是带来的变化；

而当出电梯时，楼层数字定格在当前楼层，是当前的内容，楼层按钮变为未选中则是当前的状态，电梯门的打开则是带来的变化。

所以，系统可见原则不仅仅是运用在设计中，还存在于生活中的方方面面，那我们该如何在实际工作中运用该原则呢？接下来就通过一个实战案例带你了解。

项目背景

本次项目是一个业务需求，有点类似电商产品中的“评价”功能，用户对于已购买的商品提交相关内容，获得对应的奖励。但是与签到功能还是有两点不同：第一，该功能可根据单个商品的购买数量分次提交内容；第二，用户提交的内容需要经过平台审核，审核通过后才发放对应的奖励。

我将通过对该交互方案输出过程的解析，来带大家了解内容可见、状态可见、变化可见三个系统可见原则的运用。

一、内容可见

内容是功能的基本构成，明确内容后我们才能对页面做信息架构与交互流程的设计，那该如何去考虑内容呢？我们可以通过“5W1h”原则来思考，即需要承载的内容是什么，要放在哪里，以及如何去呈现。

1. 内容是什么？

需要呈现什么内容可以从三部分考虑，即入口、信息、数据。入口即功能的触点，用户通过入口进入到功能，此时的内容在于入口名称的设计上，因为该功能是引导用户提交申请并获得奖励，所以入口名称的设计除了交代该功能是什么，还应该考虑该功能能获得什么？

而对于信息的设计，除了主体信息以外我们还需要考虑关联信息。主体信息肯定是订单信息，用户通过对应的订单发起申请，而关联信息则需要根据业务规则来制定。

前面提到该功能用户可根据商品订单数量分次提交，那除了购买数量需要展示外，我们是否还需要展示可申请数量，来让用户明确自己的后续操作；其次由于每个商品申请后的奖励是不同的，是否在每个商品信息上展示对应的奖励信息。

数据则要考虑两个维度的数据，操作数据、奖励数据。操作数据是用户当前可申请的数据，需要有一个汇总方便用户感知，而奖励数据则是用户完成申请后获得奖励的统计。奖励数据除了单纯展示外，还可以引导用户去转化。

2. 内容要放在哪里？

内容的位置可以结合功能的关联度来考虑，比如该功能是针对用户在完成订单后，当订单满足一定条件所提供的服务，跟用户订单相关，此时为了方便用户查看与操作，我们就可以将该功能的入口放在订单信息旁边。

3. 内容该如何呈现？

内容的呈现一般是与ui设计师一起，结合内容的关联性来考量，该功能的主体内容主要是订单信息，包括对应的订单数量、可申请数量、奖励规则以及操作按钮等，所以这些信息会作为一个主体去看待，那多个主体又该如何呈现呢？可以根据主体信息数量来考虑是用卡片还是分割线，是上下布局还是左右布局等。

二、状态可见

一般只要有操作就会伴随着状态的改变，所以在考虑状态的时候不仅要考虑状态是什么，还要考虑对应状态下的操作。针对此次功能，状态是伴随着申请的路径来划分的，可以分为可申请、待审核跟已完成，而对应状态下的操作，我们则需要结合业务规则来定义。

可申请中，操作则是引导用户去进行申请操作，而在待审核中，我们则需要考虑用户提交的申请信息是否支持修改、撤回等操作，来确定放什么操作按钮；而对于已完成而言，除了告知用户结果以外，为了增强用户的感知，是否可以引导用户在奖励详情中找到对应的奖励记录。

三、变化可见

对于用户而言，变化主要包括两种，主动发生的变化与被动接受的变化。主动发生的变化主要发生在用户操作后，这类变化主要告知用户操作的结果以及预期，比如在该功能中，用户提交申请后，由于需要时间审核，这个时候则需要告知用户当前的操作结果，需要审核的时间，以及通过后预计得到的奖励。

而被动接受的变化则是平台反馈给用户的变化，这个时候就需要增强用户对于变化的感知，比如当有新的可申请的订单时，在操作入口以数字的变化告知用户；当用户申请的内容审核通过后，在奖励数据上可以展示新增奖励的标识，用来增强用户对于平台数据变化的感知。

结语

以上，就是笔者结合自己在工作中的案例，分享的一篇如何运用系统可见原则输出设计方案的文章，经验有限，欢迎大家留言探讨！

前面两篇文章讨论了 visionOS 键盘和虚拟键盘交互中触觉缺失的问题，最近 Meta 放出了将任意物理平面变成虚拟键盘输入界面的方法，通过将虚拟键盘“投射”到物理桌面上，解决了触觉反馈的问题，当用户在虚拟键盘键入文本时，头显可以辅以相应的视觉或听觉提示，进而增加用户按键信心。不仅如此，系统可以继续利用基于人工智能的输入法自动纠错和自动判断等功能，进一步提升输入效率和精度，可以达到每分钟100单词的成绩，准确率高达 98.9%。

本文就来盘点一下那些虚实结合场景下文本输入的（奇奇怪怪的）方案。

与人们已经习惯的实体键盘、触摸屏相比，VR/AR 中输入文本的困难，总结原因要么是“看得见摸不着”，要么是“摸得着看不见”：虚拟键盘界面，视觉上看得见，但缺少触觉反馈（触觉缺失导致的问题已经在上一篇讲过了）；实体键盘在触觉上摸得着，在VR场景中不可见，在AR场景中与便携属性不符。

为了提高文字输入效率，过往研究提出了以下不同类型的方案：

• 优化布局（QWERT → 灵活布局）：从传统的 QWERT 键盘布局，到更符合悬空手势、控制器输入的灵活布局，通过交互设计的方式提升文字输入效率；
• 变换控制方式（手柄 → 裸手 → 穿戴）：从传统的手柄（只有两个输入触点）到裸手识别，再到指环、腕带等穿戴设备，充分利用不同的控制方式，同时可以结合不同的布局优化；
• 多模态输入（手眼 → 语音 → 大脑）：从手眼协同，到语音识别，再到脑机接口，充分利用人的不同感知通道

一、优化布局

1. Google 敲鼓键盘

这是 Google 为其 Daydream 项目（早期将 Android 设备变成 VR 平台的项目）设计的虚拟键盘布局和控制器输入方式，配合 Daydream 的长条形状控制器，呈现一定弧度的键盘布局和圆鼓形状的按键设计，让文本输入像演奏音乐一样充满节奏和乐趣。

Google Daydream drum keyboard

2. HoloLens 混合现实键盘

HoloLens 的混合现实键盘采用的是传统的 QWERT 布局，事实上有点“过于传统”了，第一眼就让人联想到传统的打字机，再配上若有若无淡蓝色的荧光，一股浓浓的复古未来主义（Retro-futurism）风，令人印象深刻！

HoloLens keyboard

Typewriter

3. 跟手布局

Apple Vision Pro 发布的时候就有网友做了梗图——更适合中国人的“算命输入法”。

算命输入法

事实上确实有人在做相关的设计和专利，通过将按键布局与用户手部关节点相对应，借助手势识别实现复杂的文本输入，甚至可以在关节点上绑定“应用快捷键”，不止能用于文本输入：

BlueTap 输入法专利

BlueTap 输入法 – 快捷方式

4. 灵活组合布局

另一种布局方式是打破现有的 QWERT 排列方式，例如结合游戏手柄的摇杆，只通过方向选择的序列组合实现不同字母的选择。这类布局的设计思路与手机“九宫格输入法”一样，在有效按键数量受限的情况下，通过步骤组合来获得更多输出结果，即以时间换空间。

PizzaText

PinchType 手势分组

改变输入按键的布局通常需要与特定输入控制方式相配合，并且需要辅助更好的输入算法，这类方法最大的问题在于打破用户的常规输入习惯，学习成本过高因而实用性不足（但对于熟练掌握功能机时代九宫格输入法的用户来说，上面的“算命输入法”很可能是一个不错的方案）。

二、变换控制方式

1. 手势姿态追踪

这一类输入方式并不需要真的键盘存在，主要是利用人们熟练打字之后形成的肌肉记忆，用户只需要让自己相信双手正在敲击键盘打字，它可以通过识别手指的运动模式，来推断对应的文字输入。

TapID

TapXR

这类方法没有给用户带来额外的学习负担，只是需要熟悉一下如何迁移自己在真实键盘上打字的肌肉记忆。

2. 手写控制

这一类输入方法，通过指环直接监控手指的活动，从而完成更加灵活、精确的手指姿势识别，再辅助输入算法以实现文本或指令的输入。

Apple 智能指环专利

2014年的智能指环众筹项目，已停止

3. 键盘追踪

键盘追踪的方法就比较直接了，要么是把真实的键盘通过定位将1:1模型投射到VR里，要么是通过局部透视（Passthrough）的功能，将键盘区域开放给给虚拟场景。总的来说就是让键盘在 XR 场景中能够同时被看得见和摸得着。

罗技键盘Bridge

三、多模态输入

1. 语音输入

语音转文字输入其实是对手动输入最便捷、准确率最高的补充，现有的技术也足够成熟。只不过在应用场景上，语音输入更适合较简短的指令输入（如 Siri），或者对文本精确度要求没有那么高、可以事后进行重新编辑的场景（如会议记录、语音聊天等）。

如果是类似办公的 XR 场景下，那么大段的语音输入转文字后可能还需要通过其它方法辅助进行精确编辑，另外语音交互也对用户场景有诸多限制：

2. 脑机接口

一般的脑机接口（BCI）技术是指通过读取大脑信号，加以判断并反馈给计算机进行输入或控制。其本质上和前面的手部信号其实差别不大，只不过大脑电信号要比肌肉电复杂得多，同时对大脑决策指令的解读也可以完成比文本输入更加复杂的任务。

21 年发表在《Nature》的一篇研究可以让瘫痪人士通过书写来交流，他们在一个四肢瘫痪患者的手部运动相关皮层区域记录了来自植入电极的神经活动。即使在瘫痪多年后，他的运动皮层仍保留了对不同字母书写动作的强大神经表征。这种方式是直接对大脑信号的解读，尤其是把运动信号的指令解读出来，则可以直接在计算机中对书写或输入的结果进行翻译，有可能这才是终极解决方案！

参考资料：

• https://niteeshyadav.com/blog/are-we-ditching-keypads-for-good-in-ar-vr-84902/
• Dube, T.J., Arif, A.S. (2019).Text Entry in Virtual Reality: A Comprehensive Review of the Literature. In: Kurosu, M. (eds) Human-Computer Interaction. Recognition and Interaction Technologies. HCII 2019. Lecture Notes in Computer Science(), vol 11567. Springer, Cham.https://doi.org/10.1007/978-3-030-22643-5_33
• TapID: Rapid Touch Interaction in Virtual Reality using Wearable Sensing
• Willett, F. R., Avansino, D. T., Hochberg, L. R., Henderson, J. M., & Shenoy, K. V. (2021).High-performance brain-to-text communication via handwriting.Nature,593(7858), 249–254. https://doi.org/10.1038/s41586-021-03506-2

在设计工作中，我们经常需要用到一些心理学的定律来帮助我们进行设计。之前的文章我们分享了奥卡姆剃刀定律，这篇文章，我们来讲讲另一个——希克定律。

在远古时代，人们通常都是逮到什么猎物就吃什么，因为没有选择。而如今当大家进入餐厅后，看到菜单上密密麻麻的菜名，选了半天也不知道想吃什么，甚至会产生换一家餐厅的想法。如果让别人来决定，那就是“随便”，简单的两个字，背后处处透露着对别人所选结果的排斥。

归根结底，造成上述这种原因的就是选择太多了，试想一下，多少年前，我们的父母以及上一辈为什么从来都不会面临选择吃什么、穿什么的烦恼（“官”商除外）。回到上述问题，如果将菜单上的菜品减少，或者按特定（做法/地域/价格）的方式分类，是不是就能让选择变得更容易些呢？

人们面临的选择越多，消耗的时间成本就越高，如何有效的降低用户选项、减少用户决策时间，今天笔者将与大家一起了解交互设计中七大原则之一的「希克定律」，它能帮助我们解决很多关于设计中选择性的问题。

一、希克定律的基本认识

1.产生背景

1951年，英国心理学家威廉·埃德蒙·席克（William Edmund Hick）做了一个随机开灯的试验，他以每5秒点亮10盏灯的方式测得反应时间和选择数量之间的对数关系；美国心理学家雷伊·海曼（Ray Hyman）也通过一定的实验确定的信息传输与反应时间的关系，声称这两者的关系应该呈线性。

席克、海曼共同认为，人们在多重选项的刺激之下做出选择时、需花费的时间就越长，并且随着这种刺激的逐渐增大、所产生的阻碍就越大，还可能导致人们放弃选择，后续便以他们两人的名字将这种规律命名为「席克海曼定律」。直到如今也是一样，在选项复杂度相等的情况下，无论是对数还是线性，选择数量越多，我们就越难做出决定。

2.基本介绍

希克定律是一种心理物理学定律，我们还可以将其称为“席克定律、西克定律、希克-海曼定律、希克法则”等，本文为方便介绍，将统一称为「希克定律」。

希克定律表明，用户面临选择的数量越多、决策时间就越长，并随着可选项的数量和复杂性而增加，运用这一定律的唯一宗旨就是：减少刺激的数量并获得更快的决策过程。该定律有一个数学公式，先由席克首次实验、然后由海曼进行完善，即“RT=a+b log2(n)”。

• RT：反应时间
• a：对信息的前期认知和观察时间（信息处理之前）
• b：对信息的处理时间
• log：某个数学符号，不做特别理解
• n：信息的数量

3.生活中的应用

希克定律在我们生活中的使用随处可见，如下图的两个遥控器，你更倾向于使用哪一个？毫无疑问，图2不管是从视觉上、还是操作上都更简单，特别是老少用户，简单地教一下就能快速学会。至于图1，有些图标、颜色、英文，很多年轻的用户也不清楚到底是干什么的，要想搞清楚，则需要更多的时间成本、学习成本以及试错成本，这就是希克定律在遥控器上的作用，以减少选择让用户更快决策。

遥控器的这个案例虽然在交互设计四策略中也体现的淋漓尽致，但与希克定律并不冲突，让用户减少选择的方式可以是删除、组合，也可以是隐藏、转移。

4.设计中的应用

用户在界面中看到的选项越多、信息量越大，就意味着需要花费更多的时间与精力去识别和理解，直接延长了用户做决策的时间，在选择困难较大的情况下，一旦用户没有足够的精力或无法做出明确选择（不愿动脑）时可能直接放弃，导致任务失败。

当信息/选项减无可减时，也可以通过对其分类分组、层级分布等方式提高用户决策效率，只要选项与选项之间保持着一定的联系，丝毫不会影响用户识别与理解。

二、希克定律在设计中的作用

1.提高选择效率

其实在很多页面中都存在信息过剩的情况，对用户来说，选择太多就等于没有选择，用户很可能会因为犹豫不决，造成时间成本上升而导致放弃当前任务。

尽可能避免在用户面前出现过多的选择，根据信息权重删除或隐藏多余选项，只保留用户所需。有“度”的删减可保持内容足够简洁，提升用户对信息的理解以及操作效率。

2.优化版式布局

在设计过程中，如果没有对功能层级进行划分，一股脑地将所有功能入口平铺的话，就需要用户花费大量的时间和精力来查找需要的功能，无疑是一场灾难。

我们可以通过希克定律来优化界面功能布局，根据业务的重要性对功能入口进行分类组合，减少用户的认知及理解成本，以便快速达到目的。

3.提升用户体验

通过减少选项以及对信息进行层级划分，不管是视觉浏览还是操作流程上，消耗的成本都会有所降低，用户在使用过程中的心情则更加愉悦，用户体验得到了很大程度的提升。

4.提高转化率

用户所做的选择越少、消耗的成本就越小，好的使用体验让用户心情愉悦，短时间内的流畅、愉悦操作都能让任务变得更简单、更容易完成，还能降低用户的付费感知，间接性的提高了产品转化率。

三、界面中的「希克定律」

1.减少选项、让用户更快选择

对用户来说，选项越多就越复杂，需要的决策时间就越长，尤其是用户在绝大多数情况下所看到的页面都存在信息过剩的情况，这时候，产品需解决的不是选项够不够的问题，而是选项够不够好。

当存在大量选项时，可适度减少选项的数量，不仅能降低用户的思考时间，也提高了选项的质量。iPhone用户应该比较清楚，苹果始终在不遗余力的遵循希克定律，APP Store就是最好的例子，从改版前大量的推荐应用堆积到改版后信息量的减少，选择目标瞬间清晰了很多，用户体验得到了大幅度的提升

如果大量的选项无法减少，可将重要选项靠前，将其他的隐藏起来，方便用户决策及降低失误操作的概率。例如腾讯视频顶部分类后面的更多图标、支付宝首页金刚区的更多入口，点开后就会发现，里面隐藏了非常多的功能，这样做能减少用户认知负荷，提高信息筛选的效率。

2.选项分类、信息分层

这里最为典型的例子就是电商平台的分类，它通过一级、二级、甚至三级分类将商品所涉及到的类型合理的控制在有效范围内，这些选项被分类/分组之后，关键信息得到强化，能辅助用户快速作出决策。还有后面的二次筛选功能，帮助用户进一步缩小范围，选择效率明显会更高。当然，这不仅仅是依靠希克定律，还得结合运营需求、用户数据等因素进行合理化分类。

另外，我们在选择地址时，如果将所有城市一股脑平铺在界面上，用户想要选择自身所需，则需要花费大量的时间。对城市进行了分类分层，以及有了搜索历史、热门城市以及右侧的首字母索引后，用户就能通过不同维度快速找到想找的城市，选择效率直线上升。

3.分步骤展示、逐步完成

存在较长的表单页面，能给用户默认值的就不要让其选择、能让用户选择的就不要让其输入，每多给用户一个操作，其时间成本和出错率都将会上升。

当表单内容减无可减、输入操作避无可避时，尽量将信息整合分类或分页展示，引导用户逐步操作，遵循一个页面只做一件事的原则，协助用户将注意力聚焦在当前步骤中。面对长长的表单，用户或多或少都有些消极情绪，产品要做的是通过视觉、操作感知来减少用户的负面情绪，以此提升表单完成率。

常见的如调查问卷、信用卡申请等，它们并没有将全部信息堆在用户面前，而是进行分步骤或分页的形式，一次只做一件事，避免了其他信息带来的干扰，让用户有种简单的感知错觉，完成起来会更容易。

4.必要的多选项、展开/隐藏

有时候，我们不得不面对较多的选项，例如在线填写简历、功能设置列表、商品的二次筛选或后台管理系统的查找条件等，如此多的选项会给用户带去很大的心理压力，这时设计师需要去思考如何减轻用户的压力，展开/收起也许就是一个不错的解决方案。我们可以将所有选项进行分类，用户在操作当前类别时，其他所有类别暂时隐藏、并设定明确的可点击图标提示用户随时可展开对应的内容，间接的减少了选项，降低干扰。

5.必须平铺时、主次分明

当设计师面对大量选项、却又要必须平铺在当前页面的需求时，一定要做好选项的视觉权重区分。这种需求常见于首页、功能页、个人中心的图标入口，我们可以通过改变图标的大小、色彩（黑白/彩色）、类型（线性/面性/质感/3D）或添加微动效进行主/次权重之分，用户操作起来就不会有太多的疑惑或顾虑。

6.不可操作项、锁定/置灰

在特殊场景中，当页面存在不可删除、不可隐藏、不可降权且不能让用户点击的选项时，与其在用户操作之后提示不可操作，不如在用户操作之前就将选项锁定或置灰，明确告知不可点击，间接缩减选项，减少不必要的操作。

四、与交互四策略的完美结合

“合理删除、分层组织、适时隐藏、巧妙转移”，这一经典理论出自于 Giles Colborne 著名的《交互设计四策略》一书。删除、组织、隐藏、转移每一种方式无疑都是在向用户更好的展示信息，这个观点也完美的诠释了希克定律，那么他们到底是如何对应的呢？

1.合理删除（减少选项）

希克定律中，影响用户决策最主要的原因就是选项数量，虽然「一个页面只做一件事」受到诸多的限制与牵绊，但我们依然可以通过分清功能主次，删除次要、突出主要选项来帮助用户决策，增加效率。

2.分层组织（分类/分层）

分类是希克定律中很好的一种表达方式，虽然选项并没有实质性的减少，但用户可通过分类避开了很多不必要的选项，不管是通过父子及级还是平级，都做到了将大量选项明确区分，用户需要深挖时总会有迹可循。Giles Colborne 说过“不要用过于专业的标准进行分类”，用通俗易懂的组织方式更是促进希克定律加快用户决策效率的一种有效方式。

3.适时隐藏（展开/隐藏）

与删除不同的是，隐藏并没有删减选项的数量，只展示部分常用、高频的选项，去除其他信息的干扰，方便用户快速做出决策，而将其他不常用、低频选项隐藏起来，在需要时系统自动展示、或用户手动唤出。其实，不管是交互四策略中的隐藏、还是希克定律中的隐藏，其作用都是通过暂时性地减少信息数量来提升用户操作效率。

4.巧妙转移（分页/分步）

面对本身就较为复杂的产品，页面信息在无法删除、组织、隐藏的情况下，且需要用户无遗漏的去完成，使用交互四策略中的「转移」或可解决这一难题，将整个任务拆分成多个步骤，让用户逐步完成。大部分信息的转移，可避免不同步骤的信息相互干扰，认知负荷得以减轻，这一策略与希克定律分步骤、分页面展示大有相似之处。

五、常见问题处理

1.选项不要减到只剩一个

希克定律要做的是通过减少用户做决定的时间，来提升转化率以及用户体验，但不管在什么情况下，用户都希望自己还拥有选择的权利，如果设计师自作聪明的将选项减到只剩一个，就相当于告知用户必须接受，那么用户就有种被强制、绑架的感觉，只会存在两个结果：①被你的产品拿捏、②离开你的产品，笔者相信第一种可能性的概率极低，毕竟同类型的产品并不是只有你一家（垄断除外）。

如下图的弹窗，用户即便不愿意进入任务流程，可别无选择，只能进入后再返回才能回到原位，这种做法无端增加用户的操作成本，极易引起反感情绪。不管产品如何希望用户转化，切不可强制他们接受，需要给用户留一条返回的“路”，即便不那么起眼，至少还有选择的权利。

2.极端场景要克制使用

任何定律都有其自身的使用局限，所以也不要极度推崇希克定律而简化到抽象的地步。大部分情况下，希克定律都是用在可交互界面中的元素，对于那些需要高度搜索、阅读或学习刷题类的功能并不适用，因为设计师只能决定信息呈现的视觉效果，并不能决定内容的质量、类型与数量。

例如，刷题类应用，面对海量的选择题，希克定律虽然失去价值，但并不影响设计师结合其他方法论将界面设计的更好，总不能强行使用希克定律，将选择题删减到只剩两个（变成判断题）选项吧。

3.逆向使用-刻意增加操作成本

有时候，出于商业化的目的，同一个选项在二次操作时，产品会刻意增加用户操作成本，以降低选择效率，看似希克定律的反向操作，却一定程度地降低了用户退出率，实则对产品有益。

例如，在关注微信公众号之前，非常醒目的关注按钮触手可及，可关注之后，弱化的幽灵按钮及文案，很难一眼看出这就是取消关注入口，需要用户花费额外的时间去理解或试错方可取关，这么做能降低公众号粉丝的取关量。为公众号留住粉丝，更是对内容认可的一种支持，后面的良性循环无需多讲。

六、结语

希克定律是一个设计指南，对于它的使用，并没有特定的标准，但需要记住的是过多的选项会造成用户过高的决策成本，是导致转化率过低的重要原因之一。尽可能的减少用户在一次决策中出现的选项，并引导他们在选项之间选择，确保用户在选项数量与决策时间上达到平衡。

有时候，希克定律也需要结合其他设计原则一起使用，以便快速实现用户目标，大大提升使用体验。不仅如此，希克定律还融入了我们日常生活中的方方面面，你发现了多少，欢迎留言区讨论。

有时候在工作中，一个小的需求往往隐含着大量细节和事项需要考虑，比如本篇文章里作者列举的这个案例，一个简单的更新按钮的增加，其实背后藏着许多设计细节。一起来看看本文作者的总结和分享吧。

前言

最近接到一个小需求，产品说成绩页面的数据太多了，自动更新对于服务器的压力很大，你加一个更新成绩按钮很快的。在开始着手处理后，我发现这个看似不起眼儿的按钮实际上有很多需要注意的细节。

一、更新数据

更新数据可以分为自动更新和手动更新。

自动更新需要编写定时程序，间隔一定时间自动更新数据，而手动更新需要用户主动点击按钮进行数据同步。

自动更新的优势在于能够减少用户操作，用户可以直接查看到当前最新更新的数据。当数据量较大时，自动更新可能会对服务器造成太大的压力，此时可以采用手动更新。

手动更新的优点除了减少服务器压力，还有一个就是用户可控，将数据更新的决定权交给用户。比如 figma 组件库，当对组件库内元组件修改后，不会自动更新，而是提示用户，更新与否让用户自己判断。figma 是设计师协同软件，如果一键更新所有组件，更新的组件很可能影响到其他人的设计稿，为了避免这种情况，将选择权交给用户。

二、手动更新设计细节

1. 更新内容

根据更新类型将更新内容分为两类：统一更新和部分更新。

对于统一更新，可以提供一个入口，而对于部分更新，需要考虑如何提供选择。比如，单组数据更新的入口位置、统一更新入口位置、在统一更新入口是否需增加需更新内容的选择。

2. 更新行为

1）更新前

在更新前，我们需要先了解两种状态：内容未发生变化无需更新和内容发生变化需更新。其中，无需更新算作默认状态，用户无需关注更新情况。

默认状态对于不同产品的处理也是不一样的，比如完全不展示更新相关内容，或者显示“无需更新”，具体还需根据产品业务诉求而判断。当内容发生变化，则显示“需要更新”，让用户知道当前数据有变化，按需进行更新操作。

例1：figma

默认状态不展示入口，当有更新内容时，增加更新icon。

当有组件更新时，首先会弹出全局提示告知用户，用户可一键更新所有内容或忽略不更新。若用户选择忽略全局提示时，对于单个未更新组件旁也会展示【更新 icon】提示用户该组件有新内容需更新。

这里就可以看到 figma 的设计非常细节，更新 icon 视觉效果做的很弱，因为已经以一次强提示告知用户需更新，是用户主动选择忽略，可理解为用户暂时不想更新，所以对于用户不想在意的功能，无需过度设计强占用户注意力。

对于单组件默认状态下，更新入口隐藏。figma 右侧的功能是特别繁多的，展示禁用的更新按钮增加了一定程度的复杂度，更重要的是会减弱需更新时的效果。

例2：我们产品

背景是在成绩管理页面，为了减少服务器压力，让用户对成绩做手动更新。

a.更新按钮常显。若无更新，更新按钮禁用，当有数据变化时，更新按钮可点击，且使用Popover提示用户。这里的方案其实和 figma 是类似的，都可以获取数据变化信息，做到主动提示用户，区别在于默认状态下更新按钮常显，而figma对于单组件默认状态不展示更新入口。

那么问题来了，这里展示禁用的更新成绩按钮是否必要？答案是有必要，这里的禁用是为了告知用户何时可以被使用。其实figma也一样，统一更新入口常显，哪怕没有需更新的内容。

好像稍微有些乱，先别乱，从更新内容来梳理下。

成绩管理页面的更新入口是统一入口（对应 figma 的统一入口），元内容是每一条成绩（对于 figma 的单个组件）。统一入口的设计都是留有更新按钮功能，哪怕当前不可用，而对于元内容，figma 只有在需更新时展示，成绩则没有。

当然成绩这里没有是因为业务问题无需增加，但思考下如果增加会是什么样的，是只在有变化的成绩旁展示更新按钮好，还是所有都显示，部分禁用更好？一定是当成绩有变化时展示更新按钮更好，状态对比更明显，只强调当前用户需要知道。

b.另一种情况是，无法获取数据变化信息，需用户自己判断是否更新。这里的问题在于如何给出用户判断的依据。

可以从用户的目的以及数据变化频率来考虑。例如，老师需要导出成绩时，他们会确保获取最新的成绩并点击更新按钮，更新成功后完成导出。然而，在下一次查看数据时，如何判断当前是否需要更新呢？可以通过比较上一次更新时间与成绩的更新频率来判断。如果用户看到上一次更新是在10 分钟前，而成绩的更新频率本身较低，那么就没有必要再次点击更新按钮。

2）更新中

点击“更新”按钮后，系统将进入更新状态。如果更新时间过长，可能会让用户失去耐心和信心，所以显示预计时间和当前进度，允许用户暂时离开稍后再回来查看更新进度。

3）更新结果

更新结果分为两种情况：成功和失败。当更新成功，给予用户成功反馈，比如message提示。这里需考虑文案内容是否展示更新成功的内容数量，以及没有新内容需更新时如何展示。

当无法获取新的数据变化时，向用户展示“无新内容”的提示是非常友好的。这样，用户可以了解到当前内容已经是最新版本。

更新失败，需展示失败原因，解决方案，以及给用户重新更新的机会，比如网络连接问题、数据格式错误等。

最后

其实工作中的每一个设计细节点都值得剖析，如果仅是简单的增加一个更新按钮，是可以快速的完成工作任务，但可能会忽略掉很多状态、规则、用户体验点。

本文运用《国王武士祭司诗人》四种男性原型，解析了电视剧《长相思》中四位主要男性角色的品格设置。后面又通过典型案例，扩展到不同品牌人格的品牌暗线建构方式。本文既能帮助理解品牌塑造的思路，也能作为品牌营销的实际指导，值得品牌从业者认真阅读和借鉴。 

最近《长相思》大热。

一女多男，大爽人心，人物角色建构也挺有意思。网上各种分析很多，尤其针对四位男性角色。

其中，有一个解析的角度很妙：

对剧中四种典型形象进行溯源，参考荣格原型为基础的。

《国王武士祭司诗人 : 从男孩到男人，男性心智进阶手册》（原作名字：King, Warrior, Magician, Lover: Rediscovering the Archetypes of the Mature Masculine），作者把男性气质分为四个原型：国王、武士、祭司和诗人。

国王：

一个成年男性的自我，不论他暂时达到了多高的地位，拥有了多强大的力量，都必须意识到自己只是一项超越自身之上宏大意志或事业的『公仆』。

玱玹是『国王』人格的代表，从能量和态度上，都趋向牺牲自我以实现宏大目标。

武士：

最典型的属性是攻击性和战斗力。武士往往是苦行者、独行者、在情感上有一定距离感，并具备超越本我的『牺牲精神』。

相柳不仅兼具战斗力和高度自律，还能保持9个脑袋的清醒思考，处事决断，最后也献身大义。

诗人：

敏感、温柔，富有同情心。擅长和世界建立感知。诗人的原型生命力顽强且热烈，积极拥抱世界和生活。

小狐狸是典型『诗人』，痛苦经历不仅没有让他失去希望，反而保持积极和善意，敏锐且感性，当然，其执天下棋谋局布篇，又类似『祭司』角色。

祭司：

『智性』代表，承担了社会对知识的归纳总结，掌控知识和先进技术，依据理性行事。

丰隆代表的世族掌舵人类型，看似热情大胆，实际处事圆滑、平衡利弊，在婚姻大事上更由理性主导。

这四类形象不仅是文学作品中典型人物的代表，也暗含人们对这不同角色的社会需求和情感期待。因此，可以借鉴代入和设定品牌人格（也就是我们课程里说的品牌暗线），聊聊四类典型的品牌人格及其建构暗线的方式：

一、首选型：价值观和信任感

品牌类型：这一类型的核心价值在于成为人们心中的『第一选择』，正如玱玹一直十分在意的『我是否是你的第一选择』。

如何建构暗线：这类品牌通常是居于领导者地位，经过较长周期的积累和经营，无论从品牌知名度还是渠道铺设的广度，都在告诉消费者：我值得成为你的第一选择。对这类品牌来说，建构暗线的关键在于：建立彼此认同的价值观，并不断夯实信任基础。

1、构建『最大公约数』价值观：和『国王』类似，这类品牌通常需要超越自身，去寻找代表人类普世价值的意义，以此和最广泛的人群建立共识。可口可乐的『快乐』、方太『因爱伟大』、腾讯『科技向善』都是这一类型代表。

2、不断获得用户的信任加分：根据《情感驱动》一书提及的方法，品牌要建立信任，可考虑三种叙事方向：

（1）重复讲述业务和品牌的起源：由使命驱动

（2）突出品牌除了创造利润之外还做了哪些事

（3）说明产品货真价实及其对你的重要性（道德正义）

二、魅力型：强大且反叛

品牌类型：这类品牌往往具有强大的魅力值，其魅力主要通过『近乎攻击性』的强大外在特征来对外展示、通过反叛精神来构建内核。前者指『人群中一眼可见』的显性张力，如苹果的产品外观，网飞的大胆内容，Chanel颠覆传统女性的设计，万宝路的西部牛仔形象等；而后者，指埋藏于内的反叛精神，驱动品牌跳脱常规，反常理行之，成为人人向往而不易得的绝佳风景。

如何建构暗线：从公司到品牌到产品精神一脉相承，打造为实现其价值观愿景的『献身感』事件——看上去非商业，甚至非理性。这种意外感，能让人们被其『强大的精神感召力』深深触动，例如巴塔哥尼亚『把公司捐给地球』、马斯特『火星计划』等，这些事件让品牌精神内核得以充分外化，令人感受到热烈、致命、桀骜不羁的吸引力，甚至由此而生崇拜。

三、陪伴型：存在感和讨好力

品牌类型：高频低价、轻决策、强社交属性的品牌，通过不断刷存在感和『讨好能力』来获得用户的选择（这里『讨好』不是贬义词，就像大家形容涂山璟——恋爱脑是男人最好的嫁妆），意味着在对目标人群细致洞察上的机智应对和情绪共鸣，以此激发沟通对象的兴趣好感。各种快餐、快时尚、茶饮、咖啡品牌是其中代表。

如何建构暗线：对这类品牌而言，存在感和讨好目标人群，主要靠暗线来实现：

1、明确沟通对象：无论近距离的陪伴还是取悦，品牌需要定义清楚明确的沟通对象（注意，沟通对象和消费人群存在一定范畴的差异，后者通常更广泛）如老乡鸡，明确其沟通对象就是打工人——无论社交媒体打造一个摸鱼小编的人设，还是每周为打工人提供的各种福利，都是围绕这群人的需求和情绪展开，从而极大提升沟通效率，获得真正的共鸣和认同。

2、高频『撩人』：保持极高的存在感，无论产品联名、活动事件、创意内容，甚至是小吵怡情：麦当劳和汉堡王互掐、腾讯和爱奇艺吵架、瑞幸遭到群嘲等等，都是用最低成本吸引围观和讨论，时时撩动人们心弦。

3、『投其所好』的小惊喜：陪伴型品牌给予用户的，往往是情理之中的小惊喜，既不突兀也不乏味，比如麦当劳的『猫窝』、香菜味冰淇淋都是这个套路。

很多人认为，《长相思》里狐狸送的的礼物『鱼丹紫』并不够珍贵。但其实是符合人物设定初衷的：他送礼物，是完全循着目标用户小夭所喜欢的（而不是自己喜欢），青梅酒、一串红、零食，以及最后帮小夭解决最大的心结（究竟是谁的女儿）都是如此。

这也是陪伴型和魅力型品牌的区别：『懂你所好』VS『为了你好』，前者是双向奔赴，需要彼此反馈；后者是单向输出，构建强大召唤力。

四、专家型：专业形象构建

品牌类型：如果在目标市场并非第一，更适合构建『专家型人设』，相对于『首选』，寻找和目标用户适配度更高的契合点，以此建立某一方面专业形象，成为『最合适』的选择。

如何建构暗线：专家型品牌构建品牌暗线，最核心的一点在于，打造『合理性』，而最大的合理性，就是身份，包括两类：

（1）品牌自身身份：例如，主打敏感肌安全护肤『专家』的薇诺娜，创始人团队具备医药学产研背景。

（2）品牌合作身份：主打抗敏的专家型牙膏品牌，Ora-B宣传自己是『国际口腔专家推荐』，舒适达也称其为『口腔专家建议品牌』。

对专家型品牌来说，品牌明线是非常必要的，在产品包装、渠道终端、广告物料上明确展示自己的『身份特征』，而暗线同样重要，核心建构方式为：

1、强化身份的企业故事和『专业类』动态新闻：前者是打造口口相传的故事，重复传播，吸引大众用户；后者则是通过合作权威机构、建立研发实验室、专利及技术创新、白皮书发布等方式，在兴趣用户中深化『专业性』感知。

2、用户的『使用仪式感』和『功效性获益』：强化产品使用过程中的专业仪式感（如舒适达做的刷牙打卡日历）、打造『有功效』的用户内容分享，是显现和外化『专业感』的重要方式。

总结一下，品牌根据自身所在行业赛道、自身定位、市场竞争格局和战略优势，在明线定义自己所处『位置』及核心输出点，而在暗线经营对应的品牌的价值观和人设。而这四类身份可以看作『明暗价值线』的交织点，从角色定义层面，稳准狠且清晰明确，让品牌对外认清位置，对内准确构建精神内核，从而更快、更准确和用户建立需求和情感的专属连接。