计算经验:价值创造的新前沿

通过Sebastian Weston-Lewis托马斯·布莱克本 2020年6月|文章| 17分钟阅读|本文的电子邮件|下载

一个不断发展的格局

与十年前相比，今天的体验格局看起来明显不同。

它已经通过设计思维的巨大成功来重新展现，使产品和服务的创建更好地满足客户的期望和业务需求。

设计思维的用户以用户为中心的方法已经启用了更有效和更直观的体验，并使生命变得更好。

设计思维是基于证据的，使用数据分析和用户研究来为决策提供信息。它改变了设计过程:使其客观、负责和透明。设计师逐渐将他们的努力与业务目标相结合，而业务领导者也逐渐认识到，以设计为主导的解决问题的方法带来了巨大的价值。

过去十年目睹了设计思维的变革力，因为设计领导的组织表现优于他们的竞争对手，成为各自行业垂直的领导者。这一成功推动了业务景观的深刻变化：设计卓越事项，给客户，员工，甚至股东。与此同时，随着更多公司采用和新的挑战，设计思维达到了递减的重点。如果要维持目前的势头，并且如果要满足当前的势头，则设计人员需要一种新的方法，如果要满足行业的日益增长和责任。

这些变化可以从三个宏观层面的挑战来理解，这三个挑战将在未来十年影响所有组织:

变化是唯一不变的

加速创新步伐正在扰乱建立的商业模式。在一个改变是唯一不变的环境中，组织需要一个前所未有的业务敏捷水平来运行成功。我们与世界上一些最大的公司合作的经验回应复杂的实际挑战，向我们展示了现有的开发产品和服务的线性方法不再适合目的。即使具有敏捷的交付方法，项目也需要太长，无法在迭代之间移动，并且无法跟上不断变化的需求。需要一种新的方法：拥抱新现实的方法，使我们能够以持续的方式塑造可以响应变革的经验。

一个不断发展的消费者

消费者对数字服务的期望不断增长，这对企业提出了挑战，要求它们提供越来越好的体验。这正在超越消费者空间和企业空间之间的传统障碍。我们不再愿意在工作生活中接受比我们作为消费者所熟悉的体验差得多的体验。

为了增加这个问题的复杂性，因为我们的社会经历了一个对庆祝多样性的个人主义的文化驱动，传统方法，将人们分配到广泛的人口分组并没有提供适当解决这一解决所需的粒度水平。虽然在消费者空间中工作的组织可以尝试通过针对更具体的客户群体来解决这种多样性，但我们在企业空间中我们的客户无法实现。我们需要新的方法，使组织能够以相同的理解深度解决各种不同的用户需求。

对证据的胃口越来越大

随着经验成为服务型组织的差异化因素，它已成为价值创造的驱动力。我们与大型组织合作的经验告诉我们，他们不再愿意根据顾问的意见或行业“最佳实践”来做决定。非常正确的是，我们的客户要求一个给定的设计决策交付的商业目标的价值的证据。到目前为止一直为我们服务的用户研究方法需要被强化，以应对不断增加的需求水平。我们必须确保这种对证据的渴望不会妨碍创造性思维和创新。

在这种情况下设计有效的产品和服务是一个复杂的、多维的挑战，需要大胆、创新的新答案。

新范式

我们已经亲眼看到，目前设计数字体验的方法，完全依赖于设计师的创造性和分析能力，他们解决设计挑战的能力是有限的，以他们的全部潜力。

这对消费者和企业来说都是一个错失的机会，因为消费者的期望没有得到满足，企业也失去了通过满足这些期望来创造价值的机会:一个双输的场景。

技术的计算能力增强了设计师解决问题的能力，突破了当前的局限。我们的目标不是用技术取代人类，而是在数据处理和算法计算方面使用比人类更好的技术，并让设计师专注于他们最擅长的东西——创新、创造性思维和情商。

计算设计使我们能够解决上述三个宏观层面的挑战，并代表了事物设计方式的关键变化。

我们的方法是建立在计算设计的三个核心原则之上的，当这些原则被结合在一起时，能够使设计师和企业做好最好的准备来应对这些挑战。

设计的适应性

为了应对不断变化的环境所带来的挑战，对变化的共同看法必须不断演变。

当前将变化视为需要减轻的风险的原则需要让位给将变化视为需要拥抱的机会的新范式。设计解决方案的核心必须具有适应性。以一种快速、无摩擦且经济有效的方式对变更作出反应，可以使组织获得成功所需的业务敏捷性。

设计包括

为解决不断发展的消费者基础的复杂性，企业理解，段和目标用户必须进化。当前的宗旨，将设计解决方案视为单一的，最好的事情将不得不让位于一个新的范式，即在一千个变体中看到设计表现出来的，每个人都根据深刻理解他们对用户量身定制。因此，计算设计可以为每个用户提供定制的体验，符合他们的需求和期望。

设计可衡量

为了解决基于证据的决策的重要性，测量方法必须进化。在部署设计解决方案后，将测量作为活动进行测量的当前宗旨将使能够将测量作为核心设计的新方法，从成立中内置于其DNA中。通过明确的关键绩效指标（KPI）定义成功的样子将成为设计师聘用的第一项活动之一。这些KPI将能够持续测量设计解决方案的有效性，从而导致决策从意图到有形的客观的证据。

经验是价值创造的新前沿，是一个不断运动的前沿。

在这种情况下，组织将通过采用计算设计原则来创造价值:适应性、包容性、可衡量性——提供满足客户不断增长的期望的体验，并带来更好的业务结果。

接受这一新现实的组织将采取最佳姿态，成为明日的领导者。

不重视这一挑战、未能适应这一挑战的组织将看到他们的商业模式受到挑战，并将沦为明日的落后者。

使命

在我们踏上这一征程之际，我们有机会规划一条新的道路。

在这样做的时候，我们不会回顾过去，试图以修正主义的方式解决过去的问题。

相反，我们将向前看，准备好迎接未来的挑战，超越当前的视线。

我们的目标是开发一种全面的方法，在整个过程中指导组织内的设计师和决策者。

我们很兴奋，这篇论文可以帮助促进思想的人的运动，他们将塑造下一代经验。这些经验，由计算能力推动，对客户来说将更好，并将提供更好的业务结果。

介绍计算设计

克服设计的局限

设计成功的数字体验需要深入理解人们，创造许多不同的想法，并评估这些想法的成功程度。这三种活动目前都受到设计者计算能力的限制，但技术可以帮助克服这些限制。

在架构领域，计算和生成设计技术已被用来模拟和塑造世界上最令人印象深刻的建筑物 - 在开发这些能力之前无法设想和构建的杰作。

另一个例子是竞争激烈的赛车运动领域。计算技术已被用于模拟车辆空气动力学的最小变化如何影响其在各种场景和条件下的性能。这些改进在孤立的情况下可能是微不足道的，但它们的累积效应会产生一种竞争优势，这种优势决定了真实赛车场景中的赢家和输家。

在这两个例子中，计算能力极大地颠覆了各自的行业，不仅改变了最终设计的产品，还改变了在这个领域成功运作的工作方式——期望和技能。结果并不是机器取代了人的因素，而是一种增强，帮助建筑师和工程师达到新的创造力水平。

计算设计能力在体验设计领域才刚刚开始被实现。它可以释放人们巨大的创造潜力，帮助克服目前在理解、创造力和分析设计挑战方面的限制。

克服对理解的限制

作为设计师，我们从确定一个需要解决的问题开始设计过程。我们通过深入了解使用产品或服务的人来做到这一点。他们是什么样的人?他们使用产品或服务的动机是什么?产品或服务需要解决什么问题?

此活动目前受到设计人员进行可靠研究，正确解释数据的能力的限制，并推断出正确的结论。在过去的十年中，我们在用户体验研究领域取得了很大进展。该领域适用于急需的科学严谨，以便设计决策基于可靠的证据。但是，我们现在发现了数据本身的性质引起的新限制。

看着设计领域的外面，我们可以看到机器学习系统如何发现和行动大数据集中的隐藏模式，远远超出人力资料和处理大量信息的人力容量。应用这些技术和学习体验设计将有助于我们在日常塑造我们塑造产品和服务的最终消费者的更深入了解。

克服创造力的局限

一旦我们确定了要解决的问题，我们就会转向一个创造性的过程:产生可能解决问题的不同想法。我们鼓励创新思维和解决问题的方法的多样性，试图发现的想法的组合，以前从未设想过。

这种创新能力是我们最强大的力量:能够将产品、服务和整个组织变得更好。然而，我们目前受到人类同时构想和维持多个想法的能力的限制。虽然在概念层面，我们可以想象和评估多个不同的想法，但我们离创造真实的东西越近。我们必须做出的设计决策数量呈指数增长。我们的想法就会纠缠在一棵不断生长的依赖之树中。面对这种复杂性，设计师只能回归最佳实践、经验法则和直觉，而不是真正的创造力。

计算能力使我们能够创造出比任何设计师所能想象的更多的解决方案的变体，然后将这些变体相互竞争，以确定哪一个是最成功的。其他创造性领域，如建筑和先进工程，已经使用这些功能一段时间了，我们很高兴能从这些例子中学习。

克服分析的局限性

最后，我们必须评估根据我们对用户需求和业务目标的理解所创建的潜在解决方案的范围，以选择其中最可能成功的解决方案。

作为设计师，我们已经学会了如何去批判:根据一系列明确的目标去分析创造性工作的质量。但这种能力可能是高度主观的，并且因人而异。我们评估工作有效性的能力受到我们进行可靠分析、解释数据并从中推断结论的能力的限制。

在工程领域，已经设计出能够持续监控和调整自身以保持最佳效率的系统，从而增强工程师在不可预测的情况下探索新功能的能力。

将这一技术应用到体验设计中，我们可以从一开始就构建带有分析和测试功能的自我监控体验。这将使我们能够比以往任何时候都更快、更准确地评估我们所提议的解决方案的有效性，减少提出解决方案和评估其有效性之间的分离。

整个传统的设计过程由于必须将这些活动作为离散的任务来执行而受到限制，这些任务通常是由不同的人在很长一段时间内完成的，并且通常以有问题的移交为特征。这限制了组织对不可预测和可变情况的响应能力，而这些情况是运行环境的特点，在运行环境中，变化是唯一不变的。

通过建立一种能力，将理解、创造和分析活动连接到一个单一的相互关联的系统中，我们可以突破这些限制，更好地应对新范式的挑战。

设计事物的新方法

在设计过程中引入计算维度将催化新一代的体验——计算体验——以及解决用户和业务问题的新方法。

这种设计的新方式依赖于四个基础。

一个理解用户的新模型

在传统设计方法的原则之后，体验设计人员使用Personas试图了解用户。这种技术涉及创造一个假想的角色作为真实人的代理，以评估设计思想的有效性。

尽管设计师对现实的基础人物的最佳努力，但该技术深受缺陷。Personas鼓励设计师将用户视为同质的刻板印象而不是各种各样的人口，以及任何不符合刻板印象的人都被忽略了。Personas也鼓励我们制作一些事情：巧妙地发现我们的想象中的人物感觉更真实。

计算设计使我们能够在粒度级别上实时解释、编码和测量不同的真实用户组的行为。它消除了依赖角色作为用户代理的需要;相反，我们可以使用真实用户的数据来设计产品。设计师可以通过现有的学术研究来丰富他们对这些用户的理解¹，²考虑每个用户的需求、动机、愿望和关注点。

这个过程是连续的，完全自动化的。它利用计算技术发现心理测量数据与遥测数据之间的相关性，并定义用户特征的行为指标。我们称这些为关键感知指标(KSIs)，以区别于我们用来衡量成功的kpi。

一种编码的设计语言

为了将计算能力应用到产品和服务的设计中，设计师需要以计算机能够理解的方式定义体验:将其编码为信息而不是美学。

我们已经开发了一个模式——一个结构化的信息模型，我们用它来定义接口的结构、风格和内容。以这种方式定义的经验可以被算法操纵，并根据数据输入变形为多种变体。数百种细微不同的变体可以生成，而无需产生无穷无尽的设计视觉效果。

这标志着从完全由设计师指定的单一整体体验的创造，到由设计师指导的不断演变的“活”体验的转变。

连续测量的过程

为满足对基于证据的设计的需求，解决方案必须从一开始就拥有其DNA中内置的可衡量标准的编纂元素。

这种可测量性使得在真实的、实时的环境中对给定设计解决方案的有效性进行持续评估成为可能。分析和测试成为设计过程本身的一部分。设计师不再需要基于直觉和猜测来评估设计理念，或者基于在人工环境下测试的不完美原型。

计算设计使数据驱动决策成为可能。解决方案是客观的而不是主观的评估，无意识的偏见被最小化。

一个项积分方法

计算设计颠覆了传统的工作流程。不是在做出所有设计决策并创建体验之后将设计解决方案集成到技术架构中，而是首先集成解决方案。

在设计体验之前，开发人员就已经知道我们的产品是如何与后端系统交互的。这种预先集成工作意味着设计思想可以立即呈现到产品中，与后端系统的所有连接都已经到位。

这种从线性、连续的开发过程到连续部署能力的转变意味着在提出设计想法和评估其成功之间几乎没有延迟。设计师不再需要权衡实施设计理念的成本和收益。我们可以提出任意数量的设计想法，并直接在产品中进行测试。

民主化的能力

在经验的背景下应用计算设计能力的想法已经在业界流传了一段时间。

然而，到目前为止，一个切实可行的解决方案仍然难以捉摸。

我们的计算设计能力的发展之旅并不是作为一个哲学问题开始的，而是作为一个实用的必要性。Infosys联合创始人兼非执行董事长南丹•尼勒卡尼(Nandan Nilekani)要求我们打造一种真正包容所有员工的员工体验，但我们很快意识到，传统方法无法让我们充分发挥这一雄心。这一挑战促使我们打破了之前的想法，并确保我们的努力牢牢地锁定在现实场景中功能的实用实现上。

我们认为，这种能力的巨大潜力将我们努力塑造下一代员工经验，适用于从事塑造经验和服务的更广泛的行业。对我们的早期成功充满信心，我们打算以新软件的形式民主化，作为我们开发的新软件的形式：elyo。

As a leading design and innovation studio working in partnership with one of the world’s leading system integrators, we have the practical understanding of the challenges required to develop and integrate this sophisticated capability into the existing technology stack of prospective adopters, while maintaining the lightest footprint possible.

我们正在努力降低投资和技术障碍，跨越行业领域的采用，否则不会拥有金融和技术火力的发展和维护自己的专有计算设计能力。

在这样做的过程中，我们的目标是在行业内催化一场运动，并将这些能力带给更广泛的设计师和决策者。

收养案例

采用计算设计的组织有潜力获得巨大的价值——在他们的价值链上释放未开发的机会，从而在战略、操作和战术层面获得竞争优势。

可以部署计算设计能力来提高效率和收入:

效率驱动程序-计算设计可以优化操作流程。在事务性旅程中，kpi可以包括降低成本、采用自助服务和减少丢弃。

收入驾驶员-计算设计推动参与度和转化率。在交易过程中，kpi可以包括转化率和用户粘性的提高。

计算设计的价值是在复合的基础上逐步释放的，因为它被部署在越来越多的场景和能力中，在采用组织的范围内。

虽然个人收益可能是相对的和孤立的战术收益，但整个价值链的累计收益可以增加底线，成为最高级别的战略和决策问题。

计算设计不是解决所有现有和未来挑战的灵丹妙药，而是一种使组织能够更好地设计事物的综合方法。它最好部署在现实世界的环境中，在整个组织中紧密合作，包括与战略、营销、运营和客户服务。

计算设计使采用者能够

设计满足预期的解决方案通过为每一个用户提供量身定制的经验，因此产品和服务将更好地满足客户的不断发展的期望。

获得成功所需的业务敏捷性通过大大减少到市场的时间，使组织能够在唯一常数发生变化的景观中竞争。

这两个因素的结合降低了给定设计解决方案的总体市场成本，在过程中产生效率，并将价值释放给组织:一个双赢的场景。

随着价值的逐步释放，复合影响，组织应该在任何给定的场景中稳定和连续地部署计算设计。这样做将有助于公司避免过去常常导致平淡成功的“大爆炸”方法。

设计功能的演变作用

设计将成为组织成功的关键，因为经验将继续作为区分因素占据中心舞台。这代表了在相对较短的时间内发生的巨大变化。由设计部门参与内部营销材料制作的日子已经一去不复返了。相反，设计部门正日益成为商业设计师。

当组织采用这种新的设计方法时，他们将需要确保他们的设计师拥有各种技能、经验和视角的正确平衡。

计算设计需要在设计功能本身的文化转变，拉近设计、技术和商业世界的距离。由于计算设计能力将通过kpi(首选的商业语言)展示给定设计解决方案的价值，这将最小化传统设计过程中产生摩擦的主要原因之一。

文化变革的催化剂

我们相信，计算设计将对组织文化产生深远的影响，并将点燃创新、开放和包容。设计事物的新方式具有催化文化转变的潜力，不仅在设计领域，而且在采用组织内。

随着计算设计继续提供复合价值，进行创新的欲望和开放性将会增长。卓越的计算设计中心将在领导组织内建立，靠近决策职能。

在当前的人才争夺战中，采用新的设计方式将有助于吸引顶级人才，因为人们将被吸引到拥抱创新的组织中，而保留现有人才的努力将受到欢迎的推动。

从中期到长期来看，计算设计将帮助组织转变为设计主导的组织。

挑战

与任何新方法一样，计算设计面临着组织需要解决的几个挑战和问题。

消费者感知

任何试图理解人类的技术都面临着感知的挑战，因为人们往往认为技术是没有生命的、愚蠢的物体，而不是有知觉的、思考的系统。

许多人都怀疑基于他们的行为构建用户的个人资料。人们质疑这样做的动机，怀疑配置文件数据用于操纵行为，或者将被出售给最高投标人。组织需要认真对待这些担忧，让人们允许计算设计能力正在习惯于给予他们的经历，让他们的生活更好。

道德的考虑

组织也有责任建立这种能力，以防止它被用于不道德的目的。

人们对类似技术的怀疑并非完全没有根据。最近媒体上高调曝光的一些科技公司的不道德行为，以及公众和立法者对这一领域的充分理解和治理的难度。我们正在制定一个强有力的道德框架，以指导我们的决策，并建立保障和治理，以防止它被以我们不希望的方式使用。

监管和合规

已经制定了欧盟和英国一般数据保护规范（GDPR）等监管框架，以保护人们免受滥用技术。我们没有看到规则作为进步的障碍，我们也不认为合规是令人沮丧的必要性。相反，我们欢迎通过具有挑战性地形作为地图的监管，帮助我们实现我们的目标并保护我们免受破坏性的缺陷。

随着人们对这些新兴技术的理解凝固，对监管的需求将加剧。我们已经目睹了各国政府和立法者对技术公司的行为审查的信任，我们预计这将继续。

我们不需要站在这场运动的对立面。我们的目标是给人们更好的体验，让生活更美好——与那些要求监管的目标相同。

新一代的经验

我们相信设计的力量能让生活变得更美好。

在塑造一种新的设计方式的过程中，我们的目标是基于对每个用户的深入了解，为他们提供量身定制的体验，满足他们不断变化的需求。

我们明白，我们不能单独做到这一点，希望你们与我们一起将这一雄心变为现实。

我们已经开发了实现这一前瞻性目标所必需的能力，并打算以SaaS平台的形式将其大众化，降低采用该平台的投资和技术障碍。

在这样做时，我们的野心是促进行业内的运动，将塑造由这种令人敬畏的技术提供支持的新一代经验：计算经历。我们先见，这些经验对最终消费者更好，并提供更好的业务结果。

参考文献

1. 施瓦茨基本价值理论概述， Shalom H. Schwartz, 2012年12月12日，心理学和文化在线阅读
2. 迈尔斯-布里格斯性格类型指标模型迈尔斯和布里格斯基金会。