如何設計出最佳用戶體驗?騰訊靠10/100/1000法則
如何設計出最佳用戶體驗?騰訊靠10/100/1000法則
2014.02.13 | 創業

產品研發中心最容易犯的一個錯誤是:研發者往往對自己挖空心思創造出來的產品像對孩子一樣珍惜,認為這是他的心血結晶。好的產品是有靈魂的,優美的設計、技術、運營都能體現背後的理念。

有時候開發者設計產品時總覺得越厲害越好,但好產品其實不需要所謂特別厲害的設計。騰訊也曾經在這上面走過彎路。現在很受好評的QQ郵件,以前市場根本不認可,因為對用戶來說非常笨重難用。後來,我們只好對它進行回爐再造,從用戶的使用習慣、需求去研究,究竟什麼樣的功能是他們最需要的?在研究過程中,騰訊形成了一個「10/100/1000法則」:產品經理每個月必須做10個用戶調查,關注100個用戶的部落格,收集回饋1,000個用戶體驗。這個方法或許看起來有些笨,但很管用。

我想強調的是,在研究用戶需求上沒有什麼捷徑可以走,不要以為自己可以輕易的猜測到用戶習慣。比如有些自認為定位於低端用戶的產品,想都不想就濫用卡通頭像和一些花俏的頁面裝飾,以為這樣就是滿足了用戶需求;自認為定位於高端用戶的產品,又喜歡自命清高。

其實,這些都是不尊​​重用戶、不以用戶為核心的體現。我相信用戶群有客觀差異,但沒有所謂高低端之分。不管什麼年齡和背景,所有人都喜歡清晰、簡單、自然、好用的設計和產品,這是人對美最自然的感受和追求。

「用戶回饋—改進—再回饋—再改進」的過程,每一天都在各個產品線當中反覆上演。不同於傳統行業,網路產品的研發團隊和用戶感受是非常直接的,新的產品或功能如果用了,用戶不喜歡,馬上就會把你罵得狗血淋頭。

在具體操作中,每個產品團隊都有自身的經驗、風格和對用戶的敏感度,反應機制也不盡相同。但從用戶回饋的終端來倒推,好的產品團隊往往具備多年的經驗,並且對用戶的需求變化非常敏感,和用戶的互動非常用心。比如微信團隊,之前是做QQ郵件的,在進入微信這一類的行動應用後,團隊成員之前在用戶體驗方面,很多經驗都有助於他們準確的把握新產品的用戶需求。

了解用戶的真正需求,是一件困難複雜的事情,除非我們能用心觀察、體會,否則就不能把握住用戶的真實想法。

「用戶體驗」指的是用戶在使用產品時獲得的主觀體驗。我們經常會談論某家餐廳的服務很好、電影院的環境很糟糕等,這就是一種用戶體驗。

人類社會正在逐漸走向「體驗經濟」的時代。IT產業的生命週期相對較短,人才、技術和產品的更新迅速。這種環境下,傳統保持公司優勢的做法是微軟模式,即技術不斷升級,或以IBM為代表的模式,即服務不斷升級。

而蘋果注重的是客戶體驗升級模式,更簡潔的設計、更友​​好的設計介面、更便利的應用場景、更精緻的外觀和尊貴的持有感等等—這些構成了更好的用戶體驗。這種客戶體驗基於卓越設計的產品之上,包括企業與客戶接觸溝通的每一個接觸上。

許多客戶第一次走進蘋果的店面時,最大的感受就是蘋果店的環境設計和其他IT電子產品的店面完全相異。在看上去樸實無華的桌架上,各種產品的展示、使用恰到好處。客戶購買完畢走出店面時提的購物袋,也可以製造出一種獨一無二​​的獨特購物體驗。

蘋果並不是首家追求客戶體驗並取得成功的公司,Nike將運動鞋打造成為時尚產品,Sony曾將磁帶播放器打造為Walkman。與之相同的是,蘋果公司當前也處在「體驗經濟」正迅速取代「產品經濟」的轉折點。從行業角度分析,由於技術的普及和競爭對手的不斷增加,廠商的成本可壓縮空間和利潤空間都趨於零。

同時由於技術與需求的關係已經達到飽和,在革命性的技術變革出現前,小規模技術改進對需求幾乎沒有任何刺激。這時,「產品與客戶共鳴」、「創造讓客戶難忘的體驗」成為了新時代先發企業的致勝法寶。

在賈伯斯眼裡,最好的「用戶體驗設計」不僅僅是做好產品自身的設計,他定下了幾項基本原則:

  1. 不要浪費用戶的時間,例如,過久的啟動程序,或者讓用戶過多的選擇。減少用戶的時間,減少用戶移動滑鼠的距離和點擊次數,以及減少用戶眼​​球轉動,在螢幕上尋找的次數。

    1. 不要過度打擾和強迫用戶。
    2. 不要提出「這些用戶怎麼會這樣」的懷疑,過於高估用戶的智商。
    3. 不要以為給用戶提供越多的東西就越好,相反,按鈕做多了就等於沒有重點,有時候需要減法。
    4. 要明白你的產品面對的是什麼樣的用戶群。
    5. 嘗試去接觸你的用戶,了解他們的特徵和行為習慣。

    企業之所以能夠生存,唯一的原因就是顧客樂意購買你的產品。「你讓顧客滿意,顧客才會讓你滿意;你滿足了顧客的需求,顧客自然就會買單。」

用戶體驗不是一切,這句話對小型公司尤其有效。大公司一般有專門的設計部門,他們的追求是讓產品做到極致,用戶體驗當然是重要的環節。而小公司的關注重點應該在產品的核心功能上,講產品的核心功能做到極致,這才是首要的。

──節錄自馬化騰在騰訊研發部關於「產品設計與用戶體驗」內部講座。

出自創業邦

【延伸閱讀】UCD使用者中心設計高峰會
創新的發想往往來自於過往或是身邊的人的經驗,我們同時是生產者,,也是消費者,對於市場的求新求變.許多創新的巧思其實就藏在生活的細節裡,3/27(四)《UCD使用者中心設計高峰會》--數位時代的用戶體驗設計與實踐,邀請到Google Search的資深使用者經驗研究者Tomer Sharon、趨勢科技香港區與台灣區總經理洪偉淦、以及走著瞧Gogolook執行長郭建甫,為我們分享使用者中心設計在產品創新與市場策略的實務經驗。
同時下午將進行主題實作工作坊,帶來四大主題:「透過社群媒體找到有效的消費者研究對象」、「從消費者體驗旅程找到創新機會點」,「使用者中心的數位行銷」以及「電子商務的服務設計」,由美、星、台三地專家親自主持,帶領大家進行實作與演練成果。
活動資訊:2014.03.27(四)09:30~18:00
地點:台大醫院國際會議中心4樓
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關鍵字: #騰訊
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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