降低用户成本的产品设计方法总结

新手引导

新手引导是工具型产品降低用户学习成本最通用的手段之一，我们对启动页浮层、气泡提示框等常见的引导形式也非常熟悉。而设计新手引导时较大的挑战，在于挖掘合适的出现场景，在最终呈现上做到简洁克制。过于白痴、啰嗦的新手引导，很容易被没有足够耐心或原就更习惯自主探索的用户选择全部跳过，难以达到设计者的初衷。

新手引导大体可划分为沉浸教学式和互动探索式两类，而对于操作教学类的场景，相对直接、可以快速得到反馈的互动探索式引导，更容易帮助用户记忆和迅速上手，具体形式可以使用小气泡、内嵌式文案（下图）、弹框、以及近年火爆的对话式交互等，当用户成功根据引导完成操作后，还可以通过反馈信息设计给用户以愉悦和成就感，刺激进一步的探索。

认知减负

能帮助用户认知减负的常见手段有经验习惯迁移、可读性优化、复杂性简化等。

经验习惯迁移上，可以通过遵循行业产品比较成熟通用的设计规范 & 模式，借鉴生活中的实体形象等，帮助用户基于既有经验更快速地学习上手。而对一些没有太多模式可以借鉴的 B 端产品，则更需要在前期深入调研了解目标用户的操作习惯，进而设计出符合他们认知的产品。

可读性优化上，可以通过结构化关键词提炼、可视化图表插图、更友好易懂的文案、趣味故事化等手段，降低用户浏览学习大块内容时的压力与抵触心理。没有人会喜欢阅读大段大段枯燥的文本，而如果我们将专业枯燥的文本转化为有清晰目录结构关键词的段落、可视化图表、直观的插图故事等等，就能有效提升内容的可读性，降低用户阅读学习的成本。

不过这块有个问题是，需要优化可读性的大段文本很多并非完全写死的信息，而是由运营、商家灵活配置。范围大，可控性低，怎么样才能完整走查场景、抽象可视化组件规范、整理可复用性高的参考模板、提供简单易用的后台工具（再高级一点，可以结合 AI 技术，直接基于输入信息自动配置好）帮助运营、商家配置出友好易读的信息，以及建立线上内容的规范审核机制等，挑战比较大，是值得我们更深入地去思考探索的地方。

复杂性简化上，可以通过对复杂信息/操作的拆解、封装与隐藏等，让原先过于复杂的信息与操作对用户变得更加简单和友好。

在《屏幕上的聪明决策》一书中，提到了一个「分组淘汰」的办法，模式类似体育杯赛淘汰阶段的分区制，从每个1/4区的胜出者中决出冠军的机制，即信息偏多时将内容进行分组筛选，每组选出最好的一个，最后综合决策，降低决策过程压力，提高最终结果的满意度。

在产品设计中，也可以基于类似的思路，将复杂内容进行拆解分发给不同的用户，用户只需要关注被拆解出来的一部分内容，最后系统基于几批用户的判断综合决策最终结果，有效降低单一用户的认知与决策压力。

举个例子，我们有个众包评审场景，需要让用户判断某段内容属于A类信息、B类信息还是C类信息，为了提升结果的准确性，用户需要同时学习掌握A、B、C三类信息的判定标准，而如果将其拆分成三组分发给三批用户，一批用户判断内容是否属于A，一批用户判断内容是否属于B，还有一批用户判断内容是否属于C，最后系统根据三批用户的判断结果综合决策内容性质，就可以有效降低单一用户学习掌握信息的成本，最终结果也能得到保障。

学习模式

对于一些面向固定人群的专业化平台型产品（比如网络协同平台），有时通过简单的新手引导和对产品本身的认知减负，并不能大幅有效消解业务复杂性本身带来的上手门槛，而向专业用户提供帮助文档、教学视频等自助学习工具，是这类产品的典型标配。

这一块我们可以做的，一是对于学习内容媒介本身的丰富，相比传统的帮助文档。动图GIF、视频、直播、音频等方式对于用户来说更为直观有趣，易于接受，学习效果更好。

除此之外，互动模式上也有很多值得探索的地方。比如像 Coursera、Codecademy 等教育类产品，在专业知识教学过程中会引入实时练习机制，通过练习题的结果反馈帮助用户更加有效地掌握知识。当我们的产品需要对用户进行相对复杂的教学培训时，不妨借鉴使用类似的手段，除了提升学习质量之外，也能减少教学过程中的枯燥感，让用户乐于持续学习下去。

考试设置是另一种手段，对于业务来说可能目标更多是对用户的过滤，但我们也可以通过考试帮助用户对知识进行查漏补缺，将考试试题与知识点关联起来，在用户完成考试后生成知识图谱、改进建议等，进而引导用户有目的地针对性学习巩固，而不是在重复学习已掌握知识上浪费大量时间。

最后，让用户之间互动交流起来也是可以考虑的模式，比如评论交流、社区互助等，运营和专家用户通过交流平台为新手用户答疑解惑。

除了以上手段之外，提供在线帮助（包括知识库搜索、智能客服、人工咨询等）、线下专人服务等，也可以帮助降低用户上手产品的成本，篇幅有限，在此就不详细展开了。

如果你有更多对于降低用户成本的方法思考与实践，欢迎加入深正互联和小编 一起探讨交流。