在大量的交流和活動的過程中，我發現很多企業和設計師的思維還停留在十年前，他們設計界面，他們研究視覺細節，但是他們產品死掉了。大家都很累，似乎每個人對設計都有自己的觀點。但是誰也無法把握今天這個時代的設計特點和關鍵信息。所以我出來了，我在創業，做企業和個人UI設計的的在線教育。我力求把他們帶到今天的信息時代中來。

上圖是我要闡述的幾個題目，下面我來解釋為什么今天的設計不是往日的設計。

一、先來談談信息的時間的演變。

15年前，即2000年之前，我們獲取信息主要是通過報紙、雜志、電視等傳統媒體。傳統媒體信息傳播的即時性無法與今天相較，很多所謂的新聞可能并不是很新，這就是當時信息傳播的特點。為什么會這樣？

我們知道傳統媒體的信息生產流程：采編人員到處去采集信息，匯總到編輯處經過加工以后再向大眾發布。這樣的流程導致信息的傳播速度較慢，受眾得到的新聞可能已經是幾天前甚至幾周前發生的事情了。那是一個信息缺乏的時代，受眾對于信息處于饑渴的狀態。

我們可以說15年前還是慢時代。在慢時代，我們更有耐心、目光更容易逗留、更愿意去發掘未知的區域。

但是今天我們已經進入一個充滿信息垃圾的時代：每天你打開微信朋友圈，可能有80%的信息是你根本不想看到的，只有20%是有用信息。比如我現在處在創業的狀態，但是朋友圈里充斥著秀孩子的、秀聚餐的、秀出游的，這些都是我不愿意看到的，只有很少量的信息是關于創業的，關于設計的。我們都不愿意浪費時間在沒有意義的事情上面，所以能夠更快速、更有效的獲取信息成為今天做設計和產品的標準。

今天我們已經進入到一個“人人都有麥克風”的時代，自媒體盛行，信息傳播的即時性大大提高，信息進入了大爆炸的階段。每個人都可以分享信息，每個人也都在接受信息。

我們經常可以看到這樣的圖片，2005年時聚會時大家是坐在一起高談闊論，而今天我們的注意力已經被手機吸引。為什么會這樣？以前我上大學時，大家是喜歡聚在一起聊天的，一起分享和傾聽，而現在每個人都在玩著自己的。我是這樣理解的：很多社會學家都在批判這樣的現象，但我從信息的角度來解讀的話是合理的。人有動物的本能，動物最基本的本能是求生，即保證自己的安全，人也是有這樣的需求的。之前我在三星做“眼球捕捉”項目時，發現一個很有趣的特點——人會用特別短的時間掃視自己眼睛所能及的范圍，這是一種潛意識的行為。在遠古時期生存條件惡劣，人類為了自身的安全總是快速地查看周圍的一切。我覺得現在之所以大家更喜歡玩手機是因為用手機獲取信息是談話獲取信息的十倍，從本能的角度來解釋這一現象可能更客觀，而不是像很多人那樣總是用道德來評判這種行為。

舉了這些例子我只是想說明我們已經進入了“快”的時代，人們失去了耐心、目光被無數的元素吸引、喜歡快餐、不喜歡停留···太多的信息在干擾著我們的想法。

二、“今天”的設計在做什么

介紹完了大背景，我們就要來說說在快的時代設計在做什么。

我們的手機、pad、電腦、smart TV、智能手表，所有這些在使用的時候我們都是通過用戶界面來獲取信息的，也就是我們常說的UI。

在未來，我們還可能通過UI來控制無人駕駛的飛機，這個實際上已經實現了。或者我們要用UI來控制智能電器、展示的墻面，或者是滿足一些特殊人群的需求。通過小小的UI界面控制這么強大的設備需要對信息做很好的梳理，這是我們今天和未來的一個設計特點。

但是我們今天出現了一個很大的問題，一個認知上的空洞。我這段時間以來走訪了好多企業，特別是互聯網企業，他們的設計師習慣拿出如上圖的界面問我：“設計的美不美？”以我剛才的觀點來看的話，問這樣問題的人已經脫離時代了。今天我要對很多老大說，如果你的設計總監拿著作品問你美不美的話，那么你應該開除他了···這個時代我們要問的是“提供了什么？”

為什么這么說？來看今天我們用得很多的三款APP：微信、淘寶、58同城，如果單純從審美的角度來看，它們的設計并不完美，但實際上幾乎每個人都在使用它們。根本原因這些APP能夠提供我們需要的信息。這就是當今時代的特點。

過去的慢時代我們可以稱之為“美”的時代，人們有時間有心情去閱讀美去感受美；而今天的快時代是信息設計的時代，我們的任務不是為了設計美，而是為了設計信息。看上面的的兩款代表不同時代的APP，你會如何選擇？當然是右側的微信，因為微信可以帶給我們更多的信息。

我常常遇到的一種很殘酷的現實是，很多互聯網創業公司用六個月的的時間嘔心瀝血地打造了一款產品，做過創業的人都知道，產品就像你的孩子，自己看的時候覺得很完美，但是大部分產品投放到市場后用戶只用六秒鐘時間就放棄了它。為什么會這樣？我順便插一個問題，開發互聯網產品和設備類產品是不一樣的，比如設備中的手機，用戶在購買后就完成了消費，所以前期的宣傳造勢很重要。互聯網產品就不一樣了，開發者需要不斷地刺激用戶，用戶一旦開始覺得產品不好就會放棄。我們再來看剛才的問題，來看這張圖——

在開發者眼中只能看到自己的產品，但是在用戶眼中就如上圖所示，他們有無數的選擇。如何在殘酷的競爭中生存下來？光“美”當然是不夠的，我們但看視覺效果，好像它們的差別并不大，所以我給出三點建議：

總結來說就是“更好的把握你的關鍵信息”。手機有一個關鍵術語叫做“頭屏”，網站也是。頭屏是指我們把手機或網站或APP打開后沒經過任何操作所看到的第一個界面，如果在頭屏中不能解決一下三個問題，用戶很有可能就會離開：第一個問題是“我是誰？”；第二個問題是“我都有什么內容？”；第三個問題是“什么內容在吸引用戶？”

我們以騰訊為例來看，在騰訊手機客戶端，騰訊網解決了我是誰的問題，它的導航解決了有什么內容的問題，下面具體的內容解決了什么內容吸引用戶的問題。如果沒有這幾條關鍵信息的話，用戶看過之后可能不會選擇這款產品。也許用了六個月時間花了上百萬打造的產品就死掉了，所以不論是web還是客戶端都要滿足這三條要求。

另外，我們參與過很多互聯網可能會有這種感受，特別是創業的，最開始的時候你有可能都不清楚自己的用戶在哪。通過挖掘，我們可以把關鍵信息比作是藍色的圓球，但是關鍵信息出來了以后，可能你的老板、上司常常要求多加一些功能以便覆蓋剛廣泛的人群，那么多加的功能往往給核心功能造成很多干擾，影響用戶對信息的解讀。這種現象是很常見的，我們如何解決呢？參照第二張圖，我們在梳理出核心信息后，剩下的四類信息做淡化處理。不過這并不很理想，非核心信息還是占據了核心信息的空間，我們可以參照圖三進一步弱化非主要信息，這樣核心信息進一步凸顯。最終的理想狀態是我們只留下關鍵信息，完全以用戶的需求為導向。可能這樣做我們無法覆蓋所有的用戶，但是抓住最主要的80%的用戶就可以了。

那么大數據的意義在哪里？

在我們精確找到核心用戶的功能后、我們商業目標向邊緣用戶發展，我們的領導希望這個產品能帶來更大的商業利益。但是往往這些邊緣用戶互相之間并無憂交集，很多被覆蓋理想。

我們以這張圖為例，假定A用戶喜歡藍色的信息，B用戶喜歡橙色的信息，那么現實情況就是橙色信息對A用戶是干擾，藍色信息對B用戶是干擾。產品遇到這樣的情況、藍色信息對于A有空、但是對于B反而變為了干擾。那么我們要覆蓋更多的商業利益，我們就要用大數據來解決這個問題。

三、大數據——來自未來的信息

坦白來說，今天很多地方所謂的大數據都不是真正的大數據，應該叫“數據大”才對。如圖所示，很多大數據只是樣本數量大，然后進行了簡單的分類統計。

再來看一個例子：據說最初呈現給英國政府的在伊拉克戰死的士兵是一個數據報表，假定十萬人吧，決策者對這個數字并不會有太大的感覺。那么換了一種方式后，像圖片上一樣把戰死的士兵都用紅色顆粒顯示出來，震撼力就可想而知了，最終英國政府絕決定撤出伊拉克。

其實本質上這里例子還是數據大而已，這不是我們的機會，我認為真正的大數據應該是“來自未來的信息”。這是大數據時代大家可以努力的一個方向，可能會帶來新的商業機會。

所謂來自未來的信息就是提取過去的信息和今天信息，進行綜合分析得到展示未來的信息。我們舉一個具體的商業例子來說明什么是未來的信息。

一個20歲喜歡購物的女大學生sara經常去自家附近商場的打折區閑逛，看到打折的商品可能會購買，我們的手機APP如果記錄了她的購買行為（包括購買區域、時間、品牌等），那么當sara再一次來商場的時候，APP就可能根據之前的信息進行準確的推薦，所以說這個推薦是基于一連串有關聯性的數據得出的，這就是來自未來的信息。

四、大數據設計的陷阱

大家可能覺得這的確很具有商業潛力，但是根據大數據所做的很多設計都是陷阱，看起來很好的設計到了應用的層面上出現了很多問題。來看啤酒和尿片的故事，這是大數據里最為經典的案例之一——

在90年代沃爾瑪發現了一個有趣的現象，在一張購物單里往往會出現啤酒和尿片兩種截然不同的東西，經過分析發現這些購物單多數來自男士，人物分析后認為可能是男士在購買尿片時怕有損自己的陽剛氣，于是順便買一些啤酒來彰顯自己“爺們”。于是沃爾瑪決定把尿片和啤酒擺放在一起，取得了極大的成功。這是一個正面的例子，如果我們這樣做行不行呢？

在結賬的時候向購買了啤酒的男士推薦尿片或是向購買尿片的男士推薦啤酒，這就是一個很糟糕的體驗，雖然尿片與啤酒依然具有關聯性，但是這種行為對消費者造成了干擾。

所以結合今天的設計來看的話，很多設計都是如圖左側所示，不管是視頻網站還是淘寶都是如此。用戶在購買東西或瀏覽信息時下面有一些相關的推薦，我們稱之為“掩埋型信息推薦”，采用掩埋的方式處理大數據設計的原因在于不足于50%的可能性、選擇權交給用戶、數據不夠精確、信息可信度不高等。

另一種設計我們稱之為“打斷型信息推薦”，形象地說就是用戶在瀏覽尿片時忽然彈出啤酒的信息。我認為凡是敢做成打斷型推薦的那么該信息必須滿足以下條件：100%的可能性、承受全部責任、數據絕對精準、信息可信度很高。所以我剛才提到的大數據設計的陷阱就在于很多設計者把本應是掩埋型信息推薦做成了打斷型信息推薦。來看個例子：

半夜三點鐘忽然收到一條打折信息，告訴用戶蔬菜打折了。這就是失敗的大數據推薦，會對消費者造成強烈的干擾，結果用戶以崩潰就把你的產品給卸載了···再來看一個很經典的案例，在之前做創新的時候經常被討論到：

有一個商務人士，他每天下午兩點到四點的時候準時開會，這時有人就想到一個創新：在下午四點的時候讓手機自動靜音，這樣就可以避免因為開會時忘記關閉鈴聲而帶來的尷尬。這個看起來很體貼的創新其實是不可行的。我們來區分一下以下兩種情況的責任：開會時因忘記關鈴聲手機響了，用戶會責備自己疏忽大意；而有這個功能后用戶因此錯失了一通重要電話，責任就在手機身上了。這就是所謂的沒有100%的可能性是不能做成打斷型信息的。下午兩點到四點開會這條信息是沒法準確判斷用戶一定需要靜音的功能的。

如果我們再加一個坐標，兩點到四點+會議室，也就是加GPS捕捉用戶的位置這個精確度就會大大提高，但是即便如此還是無法達到100%，所以這個設計還是沒法做的。

今天大數據的設計要考慮到人、目的、行為、環境、媒介，全面地考慮這五大因素才能更準確地集中信息。下面這張圖就顯示了什么是五要素，做設計時要進行綜合分析。

再來看一個例子：接掛電話是手機最常用的功能之一，如何從大數據的角度老考慮呢？上圖給出了三種情景，結合當時的環境、行為、目的，它們都是很優秀的創新，但是脫離具體的環境后在別的場合就會變成干擾。

今天我們做設計時應力求做到以下三點：一是像打靶一樣精準瞄準用戶的需求信息，放棄撒網捕魚式的大而空的設計；二是將信息和需求明確主次，主次混沌一團是不受歡迎的；三是結合媒介進行信息的設計，我們不能所有的終端都用同樣的設計。針對大數據來說呢，只想重點強調一點，盡量采用掩埋型數據，謹慎使用打斷型信息。