編者按：這是資深 UX 設(shè)計師、B 端設(shè)計大佬 Taras Bakusevych 今年最新的文章，關(guān)于「超個性化」的完整設(shè)計策略——這是超越了傳統(tǒng)的「個性化設(shè)計」的全新狀態(tài)，也是 2025 年的當下，越來越多有能力的廠商和團隊正在采用的系統(tǒng)化策略。他在這篇文章當中，結(jié)合大量實際的案例，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)擅長預(yù)判你的需求和欲望。你的Netflix（網(wǎng)飛）主頁實時更新內(nèi)容，你的外賣應(yīng)用預(yù)測你當下的飲食渴望，你的健身應(yīng)用根據(jù)近期活動數(shù)據(jù)微調(diào)推薦建議。

這就是超個性化—— 一種利用實時數(shù)據(jù)、AI 和行為分析技術(shù)為每位用戶提供高度個體化體驗的先進方法。

今天這篇文章將會深入探討個性化的不同層級、驅(qū)動它的數(shù)據(jù)要素，以及如何設(shè)計能夠大規(guī)模交付真正個性化體驗的界面。超個性化不僅是營銷策略——它是我們設(shè)計界面方式的根本性轉(zhuǎn)變。

1、個性化的演進歷程

隨著數(shù)字體驗的進化，企業(yè)正從廣泛分群轉(zhuǎn)向?qū)崟r個體化：

• 傳統(tǒng)細分（百萬級用戶）：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
• 群組細分（5萬至1萬用戶）：基于行為數(shù)據(jù)（例如購買意向）動態(tài)分組用戶
• 個體匹配：根據(jù)行為、意圖和場景實時調(diào)整的一對一個人化體驗

多年來，UX 設(shè)計師依賴用戶畫像（Persona）來設(shè)計直觀產(chǎn)品。然而現(xiàn)代個性化通過利用實時行為數(shù)據(jù)動態(tài)分群用戶，超越了靜態(tài)畫像的局限性。

2、個性化層級體系

個性化在不同層級逐步演進，復(fù)雜度和用戶參與度遞增，同時引發(fā)倫理關(guān)切：

• 無個性化：完全通用的體驗，不根據(jù)用戶行為或偏好進行調(diào)整
• 分群個性化：用戶被歸入寬泛類別（例如人口統(tǒng)計特征、設(shè)備類型），接收預(yù)設(shè)內(nèi)容和推薦
• 行為個性化：用戶操作（例如瀏覽歷史、過往互動記錄）塑造推薦內(nèi)容
• 場景個性化：實時因素（例如地理位置、時間、設(shè)備狀態(tài)）影響內(nèi)容呈現(xiàn)和界面調(diào)整

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

• 預(yù)測式個性化：AI通過分析過往行為模式、趨勢數(shù)據(jù)和推斷意圖來預(yù)判用戶需求
• 超個性化：1:1自適應(yīng)體驗，AI持續(xù)實時優(yōu)化內(nèi)容、UI 元素和推薦策略
• 情感/感知個性化（理論層級）：AI解析情緒信號和潛在意圖，創(chuàng)造深度類人化交互

隨著個性化層級的提升，從數(shù)據(jù)隱私到算法透明度的倫理挑戰(zhàn)，逐漸凸顯，需要在用戶體驗與負責(zé)任設(shè)計之間取得平衡。

3、超個性化的核心組成要素

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

• 數(shù)據(jù)采集與整合：聚合用戶交互行為、偏好設(shè)置和場景信號
• 用戶畫像構(gòu)建與細分：根據(jù)行為模式和人群特征動態(tài)分組用戶
• 預(yù)測分析：運用AI算法預(yù)判用戶行為傾向
• 實時場景適配機制：根據(jù)地理位置、時間戳、意圖信號等因素動態(tài)調(diào)整體驗
• AI 與機器學(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)頁端、移動端和實體觸點的一致性體驗

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

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

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

4、數(shù)據(jù)要素的價值層級

個性化的效能，直接取決于驅(qū)動數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量。不同數(shù)據(jù)類型具有差異化的價值：

• 行為數(shù)據(jù)：追蹤用戶交互動作（點擊、搜索、購買），最具價值，因為它會反映真實用戶意圖
• 偏好數(shù)據(jù)與顯性反饋：捕獲用戶明確偏好的興趣點和好惡評價
• 場景數(shù)據(jù)：利用實時位置信息、時間戳、設(shè)備狀態(tài)等信號動態(tài)調(diào)整體驗
• 人口統(tǒng)計信息：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：通過搜索行為模式、購物車棄置率等隱性指標推測用戶需求

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化價值金字塔圖示，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求數(shù)據(jù)

如果數(shù)據(jù)是超個性化的基礎(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)其實同樣重要。

? 在上下文中請求權(quán)限
僅在用戶激活相關(guān)功能時請求數(shù)據(jù)權(quán)限
實例：Google Maps在用戶搜索「附近餐廳」時觸發(fā)定位權(quán)限請求，而非應(yīng)用啟動階段

? 明確說明數(shù)據(jù)價值
清晰傳達權(quán)限需求與用戶體驗提升的因果關(guān)系
實例：「啟用步數(shù)追蹤功能以獲取基于日常運動量的個性化健身目標建議」

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

? 避免集中式權(quán)限請求
在用戶剛剛上手時向用戶發(fā)送大量權(quán)限請求，這可能會讓人覺得侵犯隱私，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)。
負面案例：新安裝的社交應(yīng)用在用戶首次啟動時，未經(jīng)解釋即批量請求定位、通訊錄、麥克風(fēng)和攝像頭權(quán)限

6、顯性偏好設(shè)置

? 注冊流程嵌入興趣選擇
鼓勵用戶在首次注冊時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)的體驗奠定基礎(chǔ)。
實例：Spotify在新用戶注冊階段引導(dǎo)選擇喜愛的音樂藝人，塑造個性化播放列表

? 支持偏好動態(tài)更新機制
用戶的需求和興趣會發(fā)生變化，因此個性化應(yīng)該具有適應(yīng)性。為用戶提供簡便的方法來隨時間更新或優(yōu)化他們的偏好。
實例：Flipboard允許用戶隨時關(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)置界面對比示意圖

? 使用直觀易懂的表述語言
在輔助用戶設(shè)置的時候，避免技術(shù)術(shù)語，采用用戶友好措辭，不要使用含糊的表達。
實例：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」

? 避免選擇過多
雖然偏好選擇很有幫助，但過多的選項會讓用戶不知所措，導(dǎo)致決策疲勞和沮喪。保持流程簡單直觀。
負面案例：某流媒體應(yīng)用要求新用戶在注冊時從30+內(nèi)容分類中選擇偏好，導(dǎo)致注冊流程中斷率提升

7、模塊化 UI 可以實現(xiàn)擴展性和靈活性

? 構(gòu)建獨立可復(fù)用UI組件
設(shè)計獨立的 UI 組件，這些組件可以在多個部分中使用，而無需進行重大更改。這可以保持界面的靈活性，同時保持統(tǒng)一的體驗。
實例：亞馬遜首頁采用模塊化商品卡片設(shè)計，支持根據(jù)用戶偏好動態(tài)重排

? 實施動態(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、偏好和參與模式來設(shè)計變化的部分。
實例：Netflix首頁內(nèi)容分類、縮略圖展示位和排序邏輯，會根據(jù)觀看習(xí)慣實時調(diào)整

亞馬遜與Netflix模塊化UI設(shè)計對比示意圖

? 集成場景感知型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，以提供更加無縫且相關(guān)的體驗。
實例：電商應(yīng)用根據(jù)用戶IP地址顯示區(qū)域?qū)俅黉N信息和物流時效

? 規(guī)避過度靈活性導(dǎo)致的混亂
雖然適應(yīng)性是關(guān)鍵，但如果沒有結(jié)構(gòu)，過度的靈活性會導(dǎo)致用戶體驗混亂。保持導(dǎo)航和 UI 層次結(jié)構(gòu)的一致性。
負面案例：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、利用情境的個性化

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

? 時間與行為慣性的適配
根據(jù)一天中的時間、季節(jié)趨勢或用戶習(xí)慣，來調(diào)整內(nèi)容以保持信息的相關(guān)性。
實例：Spotify早晨時段推送「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)用戶體驗水平或用戶使用產(chǎn)品的不同階段，來個性化設(shè)計界面。
實例：多鄰國語言學(xué)習(xí)應(yīng)用根據(jù)用戶進度動態(tài)調(diào)整課程難度

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

9、提供有效的反饋機制

有效的個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，并且在未來提供更有效的建議。反饋機制可幫助算法評估個性化體驗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）與被動行為信號（隱式）相結(jié)合，以評估個性化準確性。
實例：Instagram支持用戶主動隱藏帖子（顯性反饋），同時分析內(nèi)容停留時長（隱性反饋）

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

Instagram與TikTok隱性反饋機制解析圖示

? 向用戶表明他們的反饋很重要
通過快速調(diào)整推薦，強調(diào)用戶互動可以塑造他們的個性化體驗。
實例：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

? 避免制造反饋負擔
避免用冗長的調(diào)查問卷或強迫用戶采取額外步驟，來完善個性化設(shè)置，這樣會打斷體驗。
負面案例：某購物應(yīng)用在結(jié)賬后強制用戶完成20題滿意度調(diào)查，導(dǎo)致體驗斷裂

10、情感化設(shè)計實踐

有效的個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)，以改進未來的建議。反饋機制可幫助算法評估個性化體驗是否引起用戶的共鳴。

? 情感導(dǎo)向型文案設(shè)計
精心制作文案，了解用戶的情緒，提供情緒價值。對話式、支持性的語氣可以增強信任和參與度。
實例：多鄰國采用「學(xué)習(xí)連勝！保持火熱狀態(tài)！」等激勵性提示語

? 情緒反饋交互系統(tǒng)
創(chuàng)建實時響應(yīng)用戶情緒和動作的交互系統(tǒng)，使用戶和產(chǎn)品之間的互動變得持久。
實例：Replika人工智能聊天機器人根據(jù)對話情緒調(diào)整回應(yīng)語調(diào)

Replika情感交互界面與關(guān)系建立過程示例

? 成就里程碑慶祝機制
認可進步可以增強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。
實例：Nike Training Club在用戶完成月度第十次訓(xùn)練時推送「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
利用情緒來迫使用戶做出決定，會削弱信任感，并帶來負面體驗。
負面案例：多鄰國有時候會采用「學(xué)習(xí)連勝即將中斷！別讓Duo失望！」這樣的推送通知，這類文案會制造焦慮，雖然目的是鼓勵學(xué)習(xí)，但是會導(dǎo)致用戶禁用通知。

總結(jié)：為什么超個性化如此重要

個性化不再是一種競爭優(yōu)勢，而是一種期望。研究表明，71%美國消費者預(yù)期企業(yè)提供個性化互動服務(wù)，78%用戶更傾向于推薦提供優(yōu)質(zhì)個性化體驗的品牌，采用超個性化的企業(yè)報告營銷收入提升40%。

除了消費者的期望之外，超個性化還直接影響關(guān)鍵績效指標：

• 參與度更高——用戶通過個性化推薦進行更多互動，從而增加會話時間。
• 提高轉(zhuǎn)化率——有針對性的內(nèi)容和優(yōu)惠可提高轉(zhuǎn)化率。
• 更強的保留率和減少的客戶流失——個性化可以培養(yǎng)長期的忠誠度。
• 收入增長——使用數(shù)據(jù)驅(qū)動個性化的公司報告稱每用戶收入（ARPU）增加。

盡管超個性化具有明顯的好處，但其精確的投資回報率卻很難量化。

• 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的歸因數(shù)據(jù)。
• 行業(yè)洞察：麥肯錫、埃森哲和 Forrester 等公司強調(diào)了主要的收入增長，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：自我報告研究可能會因資助者的影響或呈現(xiàn)的樂觀情緒，而選擇夸大成功。

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

作者：陳子木