编者按:这是资深 UX 设计师、B 端设计大佬 Taras Bakusevych 今年最新的文章,关于「超个性化」的完整设计策略——这是超越了传统的「个性化设计」的全新状态,也是 2025 年的当下,越来越多有能力的厂商和团队正在采用的系统化策略。他在这篇文章当中,结合大量实际的案例,总结了可供你遵循的方法和技巧。
每分每秒,你正在使用的产品,都在幕后变得越发擅长预判你的需求和欲望。你的Netflix(网飞)主页实时更新内容,你的外卖应用预测你当下的饮食渴望,你的健身应用根据近期活动数据微调推荐建议。
这就是超个性化—— 一种利用实时数据、AI 和行为分析技术为每位用户提供高度个体化体验的先进方法。
今天这篇文章将会深入探讨个性化的不同层级、驱动它的数据要素,以及如何设计能够大规模交付真正个性化体验的界面。超个性化不仅是营销策略——它是我们设计界面方式的根本性转变。
随着数字体验的进化,企业正从广泛分群转向实时个体化:
- 传统细分(百万级用户):根据地理位置或设备类型等静态属性将用户分组,提供完全相同的体验
- 群组细分(5万至1万用户):基于行为数据(例如购买意向)动态分组用户
- 个体匹配:根据行为、意图和场景实时调整的一对一个人化体验
多年来,UX 设计师依赖用户画像(Persona)来设计直观产品。然而现代个性化通过利用实时行为数据动态分群用户,超越了静态画像的局限性。
个性化在不同层级逐步演进,复杂度和用户参与度递增,同时引发伦理关切:
- 无个性化:完全通用的体验,不根据用户行为或偏好进行调整
- 分群个性化:用户被归入宽泛类别(例如人口统计特征、设备类型),接收预设内容和推荐
- 行为个性化:用户操作(例如浏览历史、过往互动记录)塑造推荐内容
- 场景个性化:实时因素(例如地理位置、时间、设备状态)影响内容呈现和界面调整
从无个性化到超个性化及情感/感知层级的图谱,呈现了复杂度与参与度的相关性
- 预测式个性化:AI通过分析过往行为模式、趋势数据和推断意图来预判用户需求
- 超个性化:1:1自适应体验,AI持续实时优化内容、UI 元素和推荐策略
- 情感/感知个性化(理论层级):AI解析情绪信号和潜在意图,创造深度类人化交互
随着个性化层级的提升,从数据隐私到算法透明度的伦理挑战,逐渐凸显,需要在用户体验与负责任设计之间取得平衡。
超个性化建立在相互连接的模块之上,基于用户行为和实时数据,持续精炼和优化体验:
- 数据采集与整合:聚合用户交互行为、偏好设置和场景信号
- 用户画像构建与细分:根据行为模式和人群特征动态分组用户
- 预测分析:运用AI算法预判用户行为倾向
- 实时场景适配机制:根据地理位置、时间戳、意图信号等因素动态调整体验
- AI 与机器学习模型:持续优化推荐系统和交互模式
- 全渠道整合架构:确保网页端、移动端和实体触点的一致性体验
漏斗分解图展示超个性化核心组件(包含AI、机器学习、预测分析和用户反馈回路)
- 动态UI个性化系统:界面布局、内容排列和视觉元素根据用户偏好自动适配
- 反馈收集机制:捕获显性(用户主动输入)和隐性(行为模式解析)反馈数据以优化个性化策略
持续学习驱动渐进式的优化,确保随着时间推移交互能够逐渐提升、相关度变得更高。
个性化的效能,直接取决于驱动数据本身的质量。不同数据类型具有差异化的价值:
- 行为数据:追踪用户交互动作(点击、搜索、购买),最具价值,因为它会反映真实用户意图
- 偏好数据与显性反馈:捕获用户明确偏好的兴趣点和好恶评价
- 场景数据:利用实时位置信息、时间戳、设备状态等信号动态调整体验
- 人口统计信息:年龄、性别、地理位置构成基础数据层
- 意图推断信号:通过搜索行为模式、购物车弃置率等隐性指标推测用户需求
数据结构化价值金字塔图示,突出行为数据的核心地位
如果数据是超个性化的基础,那么我们要如何搜集和管理数据,和我们如何使用数据其实同样重要。
✅ 在上下文中请求权限
仅在用户激活相关功能时请求数据权限
实例:Google Maps在用户搜索「附近餐厅」时触发定位权限请求,而非应用启动阶段
✅ 明确说明数据价值
清晰传达权限需求与用户体验提升的因果关系
实例:「启用步数追踪功能以获取基于日常运动量的个性化健身目标建议」
✅ 尽可能提供替代方案
对敏感数据采集提供手动输入选项,让用户可以按照自己的意愿来输入信息,增强信任感。
实例:外卖应用允许用户手动输入送餐地址,规避强制启用GPS定位
❌ 避免集中式权限请求
在用户刚刚上手时向用户发送大量权限请求,这可能会让人觉得侵犯隐私,并降低信任度。最好逐步引入权限,并与相关交互相关联。
负面案例:新安装的社交应用在用户首次启动时,未经解释即批量请求定位、通讯录、麦克风和摄像头权限
✅ 注册流程嵌入兴趣选择
鼓励用户在首次注册时选择自己的兴趣或偏好。这有助于立即定制内容、提供推荐,为更相关的体验奠定基础。
实例:Spotify在新用户注册阶段引导选择喜爱的音乐艺人,塑造个性化播放列表
✅ 支持偏好动态更新机制
用户的需求和兴趣会发生变化,因此个性化应该具有适应性。为用户提供简便的方法来随时间更新或优化他们的偏好。
实例:Flipboard允许用户随时关注或取消关注特定话题,确保信息流持续相关性
Spotify与Flipboard偏好设置界面对比示意图
✅ 使用直观易懂的表述语言
在辅助用户设置的时候,避免技术术语,采用用户友好措辞,不要使用含糊的表达。
实例:将「启用基于偏好的算法调整」改为「选择你感兴趣的主题以获取相关内容推荐」
❌ 避免选择过多
虽然偏好选择很有帮助,但过多的选项会让用户不知所措,导致决策疲劳和沮丧。保持流程简单直观。
负面案例:某流媒体应用要求新用户在注册时从30+内容分类中选择偏好,导致注册流程中断率提升
✅ 构建独立可复用UI组件
设计独立的 UI 组件,这些组件可以在多个部分中使用,而无需进行重大更改。这可以保持界面的灵活性,同时保持统一的体验。
实例:亚马逊首页采用模块化商品卡片设计,支持根据用户偏好动态重排
✅ 实施动态内容呈现区域
不要采用静态的布局,而要根据用户行为、偏好和参与模式来设计变化的部分。
实例:Netflix首页内容分类、缩略图展示位和排序逻辑,会根据观看习惯实时调整
亚马逊与Netflix模块化UI设计对比示意图
✅ 集成场景感知型UI元素
根据用户位置、设备、浏览历史记录或参与度调整 UI,以提供更加无缝且相关的体验。
实例:电商应用根据用户IP地址显示区域专属促销信息和物流时效
❌ 规避过度灵活性导致的混乱
虽然适应性是关键,但如果没有结构,过度的灵活性会导致用户体验混乱。保持导航和 UI 层次结构的一致性。
负面案例:某电商网站频繁根据搜索历史重新排列商品分类和筛选器,导致用户导航路径混乱
✅ 基于地理位置的体验优化
根据用户位置定制体验,提供相关的服务,而不会让人觉得信息冗杂、受到打扰。
实例:星巴克应用推荐最近门店并动态更新区域限定菜单
✅ 时间与行为惯性的适配
根据一天中的时间、季节趋势或用户习惯,来调整内容以保持信息的相关性。
实例:Spotify早晨时段推送「晨间能量」歌单,傍晚切换至「放松旋律」推荐
星巴克应用场景化推荐功能界面示例
✅ 用户画像、历程与熟练度适配
根据用户体验水平或用户使用产品的不同阶段,来个性化设计界面。
实例:多邻国语言学习应用根据用户进度动态调整课程难度
❌ 禁止基于敏感信息的推测
避免在推荐中使用个人健康、财务或生活方式相关的数据。例如,根据购买情况假设怀孕、医疗状况或关系状态。
负面案例:Facebook因根据购物记录推测用户怀孕状态进行广告定向引发公众抗议
有效的个性化并不止于提供建议,它需要从用户交互中不断学习以改进,并且在未来提供更有效的建议。反馈机制可帮助算法评估个性化体验是否引起用户的共鸣。
✅ 使用显式和隐式反馈
将直接用户输入(显式)与被动行为信号(隐式)相结合,以评估个性化准确性。
实例:Instagram支持用户主动隐藏帖子(显性反馈),同时分析内容停留时长(隐性反馈)
✅ 易访问的反馈入口设计
让用户轻松指出推荐是否相关。
实例:YouTube Music采用拇指向上/向下的直观评分系统优化推荐
Instagram与TikTok隐性反馈机制解析图示
✅ 向用户表明他们的反馈很重要
通过快速调整推荐,强调用户互动可以塑造他们的个性化体验。
实例:Instagram用户隐藏某帖子后,该内容立即从信息流移除并影响后续推荐
❌ 避免制造反馈负担
避免用冗长的调查问卷或强迫用户采取额外步骤,来完善个性化设置,这样会打断体验。
负面案例:某购物应用在结账后强制用户完成20题满意度调查,导致体验断裂
有效的个性化并不止于提供建议,它需要从用户交互中不断学习,以改进未来的建议。反馈机制可帮助算法评估个性化体验是否引起用户的共鸣。
✅ 情感导向型文案设计
精心制作文案,了解用户的情绪,提供情绪价值。对话式、支持性的语气可以增强信任和参与度。
实例:多邻国采用「学习连胜!保持火热状态!」等激励性提示语
✅ 情绪反馈交互系统
创建实时响应用户情绪和动作的交互系统,使用户和产品之间的互动变得持久。
实例:Replika人工智能聊天机器人根据对话情绪调整回应语调
Replika情感交互界面与关系建立过程示例
✅ 成就里程碑庆祝机制
认可进步可以增强用户积极参与的程度并保持用户的积极性。小胜利可以创造成就感。
实例:Nike Training Club在用户完成月度第十次训练时推送「本月已完成10次训练——惊人毅力!」的表彰信息
❌ 警惕情感操纵设计
利用情绪来迫使用户做出决定,会削弱信任感,并带来负面体验。
负面案例:多邻国有时候会采用「学习连胜即将中断!别让Duo失望!」这样的推送通知,这类文案会制造焦虑,虽然目的是鼓励学习,但是会导致用户禁用通知。
个性化不再是一种竞争优势,而是一种期望。研究表明,71%美国消费者预期企业提供个性化互动服务,78%用户更倾向于推荐提供优质个性化体验的品牌,采用超个性化的企业报告营销收入提升40%。
除了消费者的期望之外,超个性化还直接影响关键绩效指标:
- 参与度更高——用户通过个性化推荐进行更多互动,从而增加会话时间。
- 提高转化率——有针对性的内容和优惠可提高转化率。
- 更强的保留率和减少的客户流失——个性化可以培养长期的忠诚度。
- 收入增长——使用数据驱动个性化的公司报告称每用户收入(ARPU)增加。
尽管超个性化具有明显的好处,但其精确的投资回报率却很难量化。
- 透明度有限:虽然公司反馈取得了成功,但他们很少披露详细的归因数据。
- 行业洞察:麦肯锡、埃森哲和 Forrester 等公司强调了主要的收入增长,但通常依赖广泛的案例研究而不是原始数字。
- 调查偏见:自我报告研究可能会因资助者的影响或呈现的乐观情绪,而选择夸大成功。
虽然确切的归因很复杂,但有一点很清楚——投资于超个性化的企业会持续看到参与度、转化率和收入的增长。
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