2023-8-28 ui設計分享達人
服務設計隨著時間的流逝，也隨著所用之人在各行各業的沉淀和積累，可以看到其在各個行業有其使用和落地的特殊性，本文是Yeutz在實際工作和實踐中逐步去總結，如何將服務設計的思維應用在互聯網的整個行業中，去使用服務設計思維更好地理解業務、梳理業務和推動業務。
為了方便記憶，本文的結構分成服務設計思維融入互聯網產品體驗設計的1234，即1個定義、2個特性、3個方法和4個警惕。
關于什么是服務設計思維這個問題，要提到服務設計思維五力模型。
服務設計思維定義（從五力模型角度）：服務設計思維是一種基于系統性思維、復雜性思維、創造性思維、戰略性思維與批判性思維等五種思維模式為一體的有效解決各事物間的關系要素問題，從而形成的一種基于服務和體驗領域的特有方法論和思維體系。
服務設計思維五力模型
而簡單的定義其實就是：解決復雜性的系統內外問題的思維。至于解決什么樣的問題，以下引用Cynefin框架是對問題的四個象限的定義，隨著當前世界、社會、行業、業務這層層剝離下的問題，都可以根據復雜程度用這個框架去定義不同的問題。而服務設計面向復雜和繁雜的問題更適合用它的思維去理解和梳理，從而想出解決方案。
肯尼芬框架（Cynefin framework)
進入一個環境，我們很容易就能區分出兩種狀況：
但介乎于清晰與混亂之間的狀況卻很難被區分。這樣一來，感知能力就變得極為重要，感知能力會讓你搞清楚現在的狀況。讓你清楚是該借助過往的經驗和手法處理問題，還是探索新方法、新方式解決問題。肯尼芬框架是在清晰和混沌兩種狀況之間（或被稱為混沌的邊際 the edge of chaos），增加了兩個維度：繁雜（complicated）與復雜（complex）。
在肯尼芬框架下，朝著箭頭指向逆時針旋轉，系統的復雜性越來越大。在清晰的系統內，只要遵照某種SOP，遵循流程去走，事情就會自然而然步入正軌。隨著不確定性提升，有些議題的答案變得模糊，這些議題就落入了“繁雜性”系統，需要專家通過足夠多的案例經驗來摸索路徑。解決問題的辦法不再是遵照流程，而變成了摸索前行。
接著我們會發現，黑天鵝事件一次又一次席卷而來，無論是整個社會還是市場中的大多行業都慢慢走進了復雜的區域。最后，我們來到箭頭朝向的終點——混亂，系統性崩盤。在這一系統內，你不能想、不能感知，你要迅速作出反應。
而面對業務這樣的一個小系統來說，面對問題幫助決策，該框架也同樣適用。
之前的文章中有多次提到服務設計思維的2個應用特性：流程性、系統性。為什么會這么說呢？服務設計通常使用的工具都是從這兩個維度入手，同樣也是解決這兩個維度下的問題。例如互聯網行業概念中的用戶全生命周期，用戶路徑、用戶旅程、增長模型、上癮模型等等都是流程性的概念，這樣的概念下，服務設計將適用于逐層拆解，逐步發現問題并提供解決策略。
相對地，互聯網行業中的一些行業概念如：業務模型、數據模型、商業化、用戶增長等其實都是系統性的問題，服務設計需要在其中去剝離具體的系統要素，而通常流程性和系統性是同時應用去解決問題的，因為復雜性的問題必然存在著這兩個維度。
（1）Why
戰略性思維強調全局觀，從整體性的視角探究行業去判斷和定位當前業務在行業中的情況，幫助理解業務全局和業務所在的時期和階段，來判斷整體價值和可能達到的效果如何，使用這個方法可以避免被產品團隊牽引而失去自我判斷。
（2）How
這里重點介紹價值鏈，即一個行業/系統的上下游關系，以內容行業舉例，分為：
內容生產——內容供給——內容分發——內容消費
這里面又涉及到了創作者、消費者、平臺三個主要角色，順著這樣的思路拆解下去就能明晰看到行業現狀和業務之間的關系，從而懂更高的維度洞察業務。
內容行業價值鏈分析 （僅舉例）
小程序游戲行業價值鏈（研發-發行-消費）分析 （僅舉例）
（3）What
基本上的產出如上圖所示，但是具體業務和行業具體分析，除了從行業報告中去尋找/查看相關的價值鏈分析之外，也要從自己所在業務去放大業務所在的模塊，看價值如何流動。
本是系統性思維中的一環，但是數據對互聯網行業乃至各行各業的重要性是有目共睹的，因此單獨提出來看服務設計應用的具體思路。
（1）Why
數據作為判斷互聯網產品的核心指標之一（這里強調“之一”是避免誤導大家數據作為唯一要義去判斷），數據性思維有效幫助業務在「探索期」和「成熟期-衰退期」的時候能夠作為引導依據，輔助決策，但值得注意的是：數據背后的信息重于數據本身。
（2）How
數據性思維的背后，實際上也是為了引導業務從數據維度發現問題分析問題和解決問題。因此數據性思維這里的方法更多是從數據維度拆解業務。從最早阿里整合出的GSM模型，主要針對設計度量去看，但其從還原論的角度看，數據也同樣遵循類似的拆解，即引用增長黑客一書里介紹的「北極星目標-過程目標-核心策略」逐步拆解下去。
阿里GSM模型
以GMV為指標的業務拆解模型
（3）What
數據模型具體拆解根據業務的指標和不同需要有不同的拆解方式，本文不展開講述，后續有機會單獨一篇文章講解這部分的內容。但具體拆解的結果可以結合用戶行為和用戶旅程去梳理。
業務逐層拆解的數據模型
（1）Why
系統性思維用來逐漸地深入到產品的細節中去，不只是看細節，而是從系統要素的角度去分離開細節，從整體到局部，再從局部到整體，逐步放大和縮小，這樣視角的切換能夠彌補自己在業務中的常態以及對整個行業的感知力。
而隨著系統性思維的深入，你也會發現當前個人乃至團隊所做的事情只是整個系統中的一環而已，而更應該從全局視角去看待業務之間的耦合關系，達到整體之和大于各個業務之間相加，雖然這很難，但需要有這樣的視角去把自己放在一個全局的位置去思考，才能更有力的推動業務發展。
這里引入一個最近比較火爆的模型：L型賦能 —— 賦能是指將我們孵化成功并驗證有效的項目，復用給同樣需要這個能力的業務團隊，降低重復孵化的成本。我將這個過程稱為“L 型賦能”，垂直地做好自己原本的業務，就像 L 的豎線，再橫向影響到其他業務，就像 L 的橫線。
L型賦能（引用自極客時間）
（2）How
以我們耳熟能詳的兩個項目舉例。電商 App 中雙 11 的主會場設計，有許多模塊容器給業務帶來了顯著增長，這樣的設計方式就可以復用給其他的大促主會場；Ant Design 的出現，在滿足自身業務之后，開放給市場，供更多阿里內部或外部的 B 端產品高質高效落地。不管是負責單一業務的設計，還是同時負責多條業務的設計，我們都可以將項目影響力進行擴展。在之后的課程中，我們會以具體案例一起了解如何將項目成果進行 L 型賦能，擴大項目能力的影響力。
（3）What
這里產出更多的是全視角的業務貢獻，具體情況需要具體分析，沒有成型的產出物的引導。
在應用上述思路的時候，要注意有4個值得關注的點，這里稱為4個警惕：
在分析整個行業的時候，有時候我們會深度探索整個行業的深度，但是這個時候需要淺嘗輒止，了解整個行業全貌后還是要回歸本身業務上去看整體和局部的關系，在業務上繼續細分具體的內容及可能的業務規劃和發力點。
在分析業務數據和指標的同時，也要對用戶有所了解，數據只是輔助決策方法之一，用戶側的內容也會給予不同的幫助，從數據的角度去看大的變化，從用戶角度去看更細節的感知和感受，同時也要避免把自己當作真實用戶，更多還是要去以CE的角度去發現新的問題，結合數據驗證，才能達到相對準確的判定。
寫到這里，大概有小伙伴會問，產品體驗做到這幾個思維程度，那和產品經理的區別是什么，我們更多的是在做體驗的管理而不是整個產品的管理，產品的體驗的部分負責除了基礎體驗還有業務未來可能性的探索，這部分也是體驗的一部分，確認好各自的界限，但也要保持持續合作的關系，互相給予新的思路和方向。
最后一個警惕就是涉及到逐漸深潛在某一個具體業務的時候，會更關注業務的細節而忽視掉全貌，這時候就是警惕去看整個業務線當前的發展趨勢是什么，再來看這個細節是否會有所影響，考慮細節和全局的關系，會比設計師只埋頭進入需求更重要。
本文總共分為1個定義、2個特性、3個方法和4個警惕，幫助大家更好的記憶，其次，本文致力于幫助服務設計背景的互聯網產品設計師們從服務設計視角進行實戰業務，幫助設計師開闊思路和理解業務，也幫助互聯網設計師們了解并應用服務設計思維解決問題，期待和大家后續的更多交流。
來源：人人都是產品經理 作者：陳昱志Yeutz
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