編者按：這是資深 UX 設(shè)計(jì)師、B 端設(shè)計(jì)大佬 Taras Bakusevych 今年最新的文章，關(guān)于「超個(gè)性化」的完整設(shè)計(jì)策略——這是超越了傳統(tǒng)的「?jìng)€(gè)性化設(shè)計(jì)」的全新?tīng)顟B(tài)，也是 2025 年的當(dāng)下，越來(lái)越多有能力的廠商和團(tuán)隊(duì)正在采用的系統(tǒng)化策略。他在這篇文章當(dāng)中，結(jié)合大量實(shí)際的案例，總結(jié)了可供你遵循的方法和技巧。

每分每秒，你正在使用的產(chǎn)品，都在幕后變得越發(fā)擅長(zhǎng)預(yù)判你的需求和欲望。你的Netflix（網(wǎng)飛）主頁(yè)實(shí)時(shí)更新內(nèi)容，你的外賣應(yīng)用預(yù)測(cè)你當(dāng)下的飲食渴望，你的健身應(yīng)用根據(jù)近期活動(dòng)數(shù)據(jù)微調(diào)推薦建議。

這就是超個(gè)性化—— 一種利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、AI 和行為分析技術(shù)為每位用戶提供高度個(gè)體化體驗(yàn)的先進(jìn)方法。

今天這篇文章將會(huì)深入探討個(gè)性化的不同層級(jí)、驅(qū)動(dòng)它的數(shù)據(jù)要素，以及如何設(shè)計(jì)能夠大規(guī)模交付真正個(gè)性化體驗(yàn)的界面。超個(gè)性化不僅是營(yíng)銷策略——它是我們?cè)O(shè)計(jì)界面方式的根本性轉(zhuǎn)變。

1、個(gè)性化的演進(jìn)歷程

隨著數(shù)字體驗(yàn)的進(jìn)化，企業(yè)正從廣泛分群轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)個(gè)體化：

• 傳統(tǒng)細(xì)分（百萬(wàn)級(jí)用戶）：根據(jù)地理位置或設(shè)備類型等靜態(tài)屬性將用戶分組，提供完全相同的體驗(yàn)
• 群組細(xì)分（5萬(wàn)至1萬(wàn)用戶）：基于行為數(shù)據(jù)（例如購(gòu)買意向）動(dòng)態(tài)分組用戶
• 個(gè)體匹配：根據(jù)行為、意圖和場(chǎng)景實(shí)時(shí)調(diào)整的一對(duì)一個(gè)人化體驗(yàn)

多年來(lái)，UX 設(shè)計(jì)師依賴用戶畫像（Persona）來(lái)設(shè)計(jì)直觀產(chǎn)品。然而現(xiàn)代個(gè)性化通過(guò)利用實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分群用戶，超越了靜態(tài)畫像的局限性。

2、個(gè)性化層級(jí)體系

個(gè)性化在不同層級(jí)逐步演進(jìn)，復(fù)雜度和用戶參與度遞增，同時(shí)引發(fā)倫理關(guān)切：

• 無(wú)個(gè)性化：完全通用的體驗(yàn)，不根據(jù)用戶行為或偏好進(jìn)行調(diào)整
• 分群個(gè)性化：用戶被歸入寬泛類別（例如人口統(tǒng)計(jì)特征、設(shè)備類型），接收預(yù)設(shè)內(nèi)容和推薦
• 行為個(gè)性化：用戶操作（例如瀏覽歷史、過(guò)往互動(dòng)記錄）塑造推薦內(nèi)容
• 場(chǎng)景個(gè)性化：實(shí)時(shí)因素（例如地理位置、時(shí)間、設(shè)備狀態(tài)）影響內(nèi)容呈現(xiàn)和界面調(diào)整

從無(wú)個(gè)性化到超個(gè)性化及情感/感知層級(jí)的圖譜，呈現(xiàn)了復(fù)雜度與參與度的相關(guān)性

• 預(yù)測(cè)式個(gè)性化：AI通過(guò)分析過(guò)往行為模式、趨勢(shì)數(shù)據(jù)和推斷意圖來(lái)預(yù)判用戶需求
• 超個(gè)性化：1:1自適應(yīng)體驗(yàn)，AI持續(xù)實(shí)時(shí)優(yōu)化內(nèi)容、UI 元素和推薦策略
• 情感/感知個(gè)性化（理論層級(jí)）：AI解析情緒信號(hào)和潛在意圖，創(chuàng)造深度類人化交互

隨著個(gè)性化層級(jí)的提升，從數(shù)據(jù)隱私到算法透明度的倫理挑戰(zhàn)，逐漸凸顯，需要在用戶體驗(yàn)與負(fù)責(zé)任設(shè)計(jì)之間取得平衡。

3、超個(gè)性化的核心組成要素

超個(gè)性化建立在相互連接的模塊之上，基于用戶行為和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，持續(xù)精煉和優(yōu)化體驗(yàn)：

• 數(shù)據(jù)采集與整合：聚合用戶交互行為、偏好設(shè)置和場(chǎng)景信號(hào)
• 用戶畫像構(gòu)建與細(xì)分：根據(jù)行為模式和人群特征動(dòng)態(tài)分組用戶
• 預(yù)測(cè)分析：運(yùn)用AI算法預(yù)判用戶行為傾向
• 實(shí)時(shí)場(chǎng)景適配機(jī)制：根據(jù)地理位置、時(shí)間戳、意圖信號(hào)等因素動(dòng)態(tài)調(diào)整體驗(yàn)
• AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)模型：持續(xù)優(yōu)化推薦系統(tǒng)和交互模式
• 全渠道整合架構(gòu)：確保網(wǎng)頁(yè)端、移動(dòng)端和實(shí)體觸點(diǎn)的一致性體驗(yàn)

漏斗分解圖展示超個(gè)性化核心組件（包含AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)分析和用戶反饋回路）

• 動(dòng)態(tài)UI個(gè)性化系統(tǒng)：界面布局、內(nèi)容排列和視覺(jué)元素根據(jù)用戶偏好自動(dòng)適配
• 反饋收集機(jī)制：捕獲顯性（用戶主動(dòng)輸入）和隱性（行為模式解析）反饋數(shù)據(jù)以優(yōu)化個(gè)性化策略

持續(xù)學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)漸進(jìn)式的優(yōu)化，確保隨著時(shí)間推移交互能夠逐漸提升、相關(guān)度變得更高。

4、數(shù)據(jù)要素的價(jià)值層級(jí)

個(gè)性化的效能，直接取決于驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量。不同數(shù)據(jù)類型具有差異化的價(jià)值：

• 行為數(shù)據(jù)：追蹤用戶交互動(dòng)作（點(diǎn)擊、搜索、購(gòu)買），最具價(jià)值，因?yàn)樗鼤?huì)反映真實(shí)用戶意圖
• 偏好數(shù)據(jù)與顯性反饋：捕獲用戶明確偏好的興趣點(diǎn)和好惡評(píng)價(jià)
• 場(chǎng)景數(shù)據(jù)：利用實(shí)時(shí)位置信息、時(shí)間戳、設(shè)備狀態(tài)等信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)整體驗(yàn)
• 人口統(tǒng)計(jì)信息：年齡、性別、地理位置構(gòu)成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層
• 意圖推斷信號(hào)：通過(guò)搜索行為模式、購(gòu)物車棄置率等隱性指標(biāo)推測(cè)用戶需求

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化價(jià)值金字塔圖示，突出行為數(shù)據(jù)的核心地位

5、如何在不失去信任的情況下請(qǐng)求數(shù)據(jù)

如果數(shù)據(jù)是超個(gè)性化的基礎(chǔ)，那么我們要如何搜集和管理數(shù)據(jù)，和我們?nèi)绾问褂脭?shù)據(jù)其實(shí)同樣重要。

? 在上下文中請(qǐng)求權(quán)限
僅在用戶激活相關(guān)功能時(shí)請(qǐng)求數(shù)據(jù)權(quán)限
實(shí)例：Google Maps在用戶搜索「附近餐廳」時(shí)觸發(fā)定位權(quán)限請(qǐng)求，而非應(yīng)用啟動(dòng)階段

? 明確說(shuō)明數(shù)據(jù)價(jià)值
清晰傳達(dá)權(quán)限需求與用戶體驗(yàn)提升的因果關(guān)系
實(shí)例：「啟用步數(shù)追蹤功能以獲取基于日常運(yùn)動(dòng)量的個(gè)性化健身目標(biāo)建議」

? 盡可能提供替代方案
對(duì)敏感數(shù)據(jù)采集提供手動(dòng)輸入選項(xiàng)，讓用戶可以按照自己的意愿來(lái)輸入信息，增強(qiáng)信任感。
實(shí)例：外賣應(yīng)用允許用戶手動(dòng)輸入送餐地址，規(guī)避強(qiáng)制啟用GPS定位

? 避免集中式權(quán)限請(qǐng)求
在用戶剛剛上手時(shí)向用戶發(fā)送大量權(quán)限請(qǐng)求，這可能會(huì)讓人覺(jué)得侵犯隱私，并降低信任度。最好逐步引入權(quán)限，并與相關(guān)交互相關(guān)聯(lián)。
負(fù)面案例：新安裝的社交應(yīng)用在用戶首次啟動(dòng)時(shí)，未經(jīng)解釋即批量請(qǐng)求定位、通訊錄、麥克風(fēng)和攝像頭權(quán)限

6、顯性偏好設(shè)置

? 注冊(cè)流程嵌入興趣選擇
鼓勵(lì)用戶在首次注冊(cè)時(shí)選擇自己的興趣或偏好。這有助于立即定制內(nèi)容、提供推薦，為更相關(guān)的體驗(yàn)奠定基礎(chǔ)。
實(shí)例：Spotify在新用戶注冊(cè)階段引導(dǎo)選擇喜愛(ài)的音樂(lè)藝人，塑造個(gè)性化播放列表

? 支持偏好動(dòng)態(tài)更新機(jī)制
用戶的需求和興趣會(huì)發(fā)生變化，因此個(gè)性化應(yīng)該具有適應(yīng)性。為用戶提供簡(jiǎn)便的方法來(lái)隨時(shí)間更新或優(yōu)化他們的偏好。
實(shí)例：Flipboard允許用戶隨時(shí)關(guān)注或取消關(guān)注特定話題，確保信息流持續(xù)相關(guān)性

Spotify與Flipboard偏好設(shè)置界面對(duì)比示意圖

? 使用直觀易懂的表述語(yǔ)言
在輔助用戶設(shè)置的時(shí)候，避免技術(shù)術(shù)語(yǔ)，采用用戶友好措辭，不要使用含糊的表達(dá)。
實(shí)例：將「啟用基于偏好的算法調(diào)整」改為「選擇你感興趣的主題以獲取相關(guān)內(nèi)容推薦」

? 避免選擇過(guò)多
雖然偏好選擇很有幫助，但過(guò)多的選項(xiàng)會(huì)讓用戶不知所措，導(dǎo)致決策疲勞和沮喪。保持流程簡(jiǎn)單直觀。
負(fù)面案例：某流媒體應(yīng)用要求新用戶在注冊(cè)時(shí)從30+內(nèi)容分類中選擇偏好，導(dǎo)致注冊(cè)流程中斷率提升

7、模塊化 UI 可以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展性和靈活性

? 構(gòu)建獨(dú)立可復(fù)用UI組件
設(shè)計(jì)獨(dú)立的 UI 組件，這些組件可以在多個(gè)部分中使用，而無(wú)需進(jìn)行重大更改。這可以保持界面的靈活性，同時(shí)保持統(tǒng)一的體驗(yàn)。
實(shí)例：亞馬遜首頁(yè)采用模塊化商品卡片設(shè)計(jì)，支持根據(jù)用戶偏好動(dòng)態(tài)重排

? 實(shí)施動(dòng)態(tài)內(nèi)容呈現(xiàn)區(qū)域
不要采用靜態(tài)的布局，而要根據(jù)用戶行為、偏好和參與模式來(lái)設(shè)計(jì)變化的部分。
實(shí)例：Netflix首頁(yè)內(nèi)容分類、縮略圖展示位和排序邏輯，會(huì)根據(jù)觀看習(xí)慣實(shí)時(shí)調(diào)整

亞馬遜與Netflix模塊化UI設(shè)計(jì)對(duì)比示意圖

? 集成場(chǎng)景感知型UI元素
根據(jù)用戶位置、設(shè)備、瀏覽歷史記錄或參與度調(diào)整 UI，以提供更加無(wú)縫且相關(guān)的體驗(yàn)。
實(shí)例：電商應(yīng)用根據(jù)用戶IP地址顯示區(qū)域?qū)俅黉N信息和物流時(shí)效

? 規(guī)避過(guò)度靈活性導(dǎo)致的混亂
雖然適應(yīng)性是關(guān)鍵，但如果沒(méi)有結(jié)構(gòu)，過(guò)度的靈活性會(huì)導(dǎo)致用戶體驗(yàn)混亂。保持導(dǎo)航和 UI 層次結(jié)構(gòu)的一致性。
負(fù)面案例：某電商網(wǎng)站頻繁根據(jù)搜索歷史重新排列商品分類和篩選器，導(dǎo)致用戶導(dǎo)航路徑混亂

8、利用情境的個(gè)性化

? 基于地理位置的體驗(yàn)優(yōu)化
根據(jù)用戶位置定制體驗(yàn)，提供相關(guān)的服務(wù)，而不會(huì)讓人覺(jué)得信息冗雜、受到打擾。
實(shí)例：星巴克應(yīng)用推薦最近門店并動(dòng)態(tài)更新區(qū)域限定菜單

? 時(shí)間與行為慣性的適配
根據(jù)一天中的時(shí)間、季節(jié)趨勢(shì)或用戶習(xí)慣，來(lái)調(diào)整內(nèi)容以保持信息的相關(guān)性。
實(shí)例：Spotify早晨時(shí)段推送「晨間能量」歌單，傍晚切換至「放松旋律」推薦

星巴克應(yīng)用場(chǎng)景化推薦功能界面示例

? 用戶畫像、歷程與熟練度適配
根據(jù)用戶體驗(yàn)水平或用戶使用產(chǎn)品的不同階段，來(lái)個(gè)性化設(shè)計(jì)界面。
實(shí)例：多鄰國(guó)語(yǔ)言學(xué)習(xí)應(yīng)用根據(jù)用戶進(jìn)度動(dòng)態(tài)調(diào)整課程難度

? 禁止基于敏感信息的推測(cè)
避免在推薦中使用個(gè)人健康、財(cái)務(wù)或生活方式相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如，根據(jù)購(gòu)買情況假設(shè)懷孕、醫(yī)療狀況或關(guān)系狀態(tài)。
負(fù)面案例：Facebook因根據(jù)購(gòu)物記錄推測(cè)用戶懷孕狀態(tài)進(jìn)行廣告定向引發(fā)公眾抗議

9、提供有效的反饋機(jī)制

有效的個(gè)性化并不止于提供建議，它需要從用戶交互中不斷學(xué)習(xí)以改進(jìn)，并且在未來(lái)提供更有效的建議。反饋機(jī)制可幫助算法評(píng)估個(gè)性化體驗(yàn)是否引起用戶的共鳴。
? 使用顯式和隱式反饋
將直接用戶輸入（顯式）與被動(dòng)行為信號(hào)（隱式）相結(jié)合，以評(píng)估個(gè)性化準(zhǔn)確性。
實(shí)例：Instagram支持用戶主動(dòng)隱藏帖子（顯性反饋），同時(shí)分析內(nèi)容停留時(shí)長(zhǎng)（隱性反饋）

? 易訪問(wèn)的反饋入口設(shè)計(jì)
讓用戶輕松指出推薦是否相關(guān)。
實(shí)例：YouTube Music采用拇指向上/向下的直觀評(píng)分系統(tǒng)優(yōu)化推薦

Instagram與TikTok隱性反饋機(jī)制解析圖示

? 向用戶表明他們的反饋很重要
通過(guò)快速調(diào)整推薦，強(qiáng)調(diào)用戶互動(dòng)可以塑造他們的個(gè)性化體驗(yàn)。
實(shí)例：Instagram用戶隱藏某帖子后，該內(nèi)容立即從信息流移除并影響后續(xù)推薦

? 避免制造反饋負(fù)擔(dān)
避免用冗長(zhǎng)的調(diào)查問(wèn)卷或強(qiáng)迫用戶采取額外步驟，來(lái)完善個(gè)性化設(shè)置，這樣會(huì)打斷體驗(yàn)。
負(fù)面案例：某購(gòu)物應(yīng)用在結(jié)賬后強(qiáng)制用戶完成20題滿意度調(diào)查，導(dǎo)致體驗(yàn)斷裂

10、情感化設(shè)計(jì)實(shí)踐

有效的個(gè)性化并不止于提供建議，它需要從用戶交互中不斷學(xué)習(xí)，以改進(jìn)未來(lái)的建議。反饋機(jī)制可幫助算法評(píng)估個(gè)性化體驗(yàn)是否引起用戶的共鳴。

? 情感導(dǎo)向型文案設(shè)計(jì)
精心制作文案，了解用戶的情緒，提供情緒價(jià)值。對(duì)話式、支持性的語(yǔ)氣可以增強(qiáng)信任和參與度。
實(shí)例：多鄰國(guó)采用「學(xué)習(xí)連勝！保持火熱狀態(tài)！」等激勵(lì)性提示語(yǔ)

? 情緒反饋交互系統(tǒng)
創(chuàng)建實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶情緒和動(dòng)作的交互系統(tǒng)，使用戶和產(chǎn)品之間的互動(dòng)變得持久。
實(shí)例：Replika人工智能聊天機(jī)器人根據(jù)對(duì)話情緒調(diào)整回應(yīng)語(yǔ)調(diào)

Replika情感交互界面與關(guān)系建立過(guò)程示例

? 成就里程碑慶祝機(jī)制
認(rèn)可進(jìn)步可以增強(qiáng)用戶積極參與的程度并保持用戶的積極性。小勝利可以創(chuàng)造成就感。
實(shí)例：Nike Training Club在用戶完成月度第十次訓(xùn)練時(shí)推送「本月已完成10次訓(xùn)練——驚人毅力！」的表彰信息

? 警惕情感操縱設(shè)計(jì)
利用情緒來(lái)迫使用戶做出決定，會(huì)削弱信任感，并帶來(lái)負(fù)面體驗(yàn)。
負(fù)面案例：多鄰國(guó)有時(shí)候會(huì)采用「學(xué)習(xí)連勝即將中斷！別讓Duo失望！」這樣的推送通知，這類文案會(huì)制造焦慮，雖然目的是鼓勵(lì)學(xué)習(xí)，但是會(huì)導(dǎo)致用戶禁用通知。

總結(jié)：為什么超個(gè)性化如此重要

個(gè)性化不再是一種競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，而是一種期望。研究表明，71%美國(guó)消費(fèi)者預(yù)期企業(yè)提供個(gè)性化互動(dòng)服務(wù)，78%用戶更傾向于推薦提供優(yōu)質(zhì)個(gè)性化體驗(yàn)的品牌，采用超個(gè)性化的企業(yè)報(bào)告營(yíng)銷收入提升40%。

除了消費(fèi)者的期望之外，超個(gè)性化還直接影響關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)：

• 參與度更高——用戶通過(guò)個(gè)性化推薦進(jìn)行更多互動(dòng)，從而增加會(huì)話時(shí)間。
• 提高轉(zhuǎn)化率——有針對(duì)性的內(nèi)容和優(yōu)惠可提高轉(zhuǎn)化率。
• 更強(qiáng)的保留率和減少的客戶流失——個(gè)性化可以培養(yǎng)長(zhǎng)期的忠誠(chéng)度。
• 收入增長(zhǎng)——使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)個(gè)性化的公司報(bào)告稱每用戶收入（ARPU）增加。

盡管超個(gè)性化具有明顯的好處，但其精確的投資回報(bào)率卻很難量化。

• 透明度有限：雖然公司反饋取得了成功，但他們很少披露詳細(xì)的歸因數(shù)據(jù)。
• 行業(yè)洞察：麥肯錫、埃森哲和 Forrester 等公司強(qiáng)調(diào)了主要的收入增長(zhǎng)，但通常依賴廣泛的案例研究而不是原始數(shù)字。
• 調(diào)查偏見(jiàn)：自我報(bào)告研究可能會(huì)因資助者的影響或呈現(xiàn)的樂(lè)觀情緒，而選擇夸大成功。

雖然確切的歸因很復(fù)雜，但有一點(diǎn)很清楚——投資于超個(gè)性化的企業(yè)會(huì)持續(xù)看到參與度、轉(zhuǎn)化率和收入的增長(zhǎng)。

作者：陳子木