前提场景：平行世界的我
以上是在我的工作环境中经常出现的两种对话场景。
两者的共同点是：结果需求方都没有敲定方案，不同点是：A对话结果两者的情绪都开始负面，B对话结果两者开始进入正面的探讨。
这里想表达的是，思考方式和沟通方式可以导致不同的结果，我们当然想要正向的结果，是吧。
把多年经验分析下来，需求方要的不一定是完整的方案，而是一个可以继续思考的启发，抛出要求也许只是纯粹的开场白。
在需求对接时，我一般会把对方的需求描述当成是参考建议，然后加入自己的想法，把需求当提案做，而不是一个具体的方案。
（满满不想被AI替代的求生欲～）
0. 策略
我一般会实行两种体验优化策略：
1 把自己变成重度用户，去体验产品找出痛点。
2 根据《设计心理学》行为的7个阶段去分析常规用户操作行为。
策略1的发生是随机性的，在要更全面的方案时，会采用策略2，以下介绍了这次优化需求涉及的工具和流程：我一般会先从制作用户旅程地图入手。
1. 行为拆解
首先拆解用户操作行为到元目标(单一行为)，结合“行动的7个阶段”理论，用户每执行一个步骤都需要经历一定的心理阶段。
2. 设计框架
针对每一个元目标，进行第二行为阶段的小范围脑暴(不脱离搜索框架)。即用户实现这一元目标，可以有哪些替代方案。
一般只提出方向性，不要求具化，最终汇聚成的想法池可以对整体体验优化有一个较全面的参考。
最后归纳了五个优化方向，构成设计框架，彼此范围内的想法并不是并行关系，如用户用语音唤醒搜索功能(语音)，但采用键盘输入关键词(手势)，此时即开始为用户呈现模糊匹配的结果(预判+技术)，用户还没输完关键词就已经找到自己想要的结果并操作，这时整个搜索流程即结束。
我们要做的就是把每一个元目标最优的解决方案串联起来(提升易用性)，其它方案仍需作为备用方案考虑(提升容错性)。
3. 捕捉用户痛点：
从3-6行为阶段，则注重意符的正确性和反馈的有效性，我们选择了针对第二阶段产生的想法，逐一具化。
如：用户启动搜索功能，此时入口容易被发现吗？若采用点击方式，易获取吗？会得到什么结果？好理解吗？是我想要的结果吗？
众多的想法，为了判断用户对其需求的迫切性，我们分了五个维度对每一个具化想法进行评分，后期也可根据这五个维度做成果验证，量化工作成果。
4. 数据支撑
这时候还需要数据团队的支持，去观察用户的行为，验证我们的想法是否切中用户的痛点，还是只是自己的YY。
同时我们也在这个阶段发现了一些被我们忽视的用户需求：有部分用户把搜索硬盘功能误当成云搜索功能在使用，这让我们恍然大悟。该产品由迅雷旗下子公司研发，并与迅雷下载客户端有重叠用户，而迅雷的品牌已经形成强大的用户心智。因此我们决定把云搜索与硬盘搜索统一起来。
把以上流程得出的结果综合起来，就是一张较完整的用户旅程地图了，。
(下图是当时制作的用户旅程地图，仅作参考展示。为了易读和效率的需要，采用表格呈现，并浓缩了语言表达和中间两个元目标“确认开始搜索”和“等待搜索结果”，剔除了一些目前无法实施或暂不考虑的内容，不干扰方案讨论。)
5. 推动策略
由于整个优化方案非常庞大，我们采取了分版本逐步实现的策略，这时需要制定优化实施的优先级，以便团队内目标步调一致。我们优先考虑对用户情绪影响最大对痛点进行优化，再来时考虑技术实现的难易程度，团队人力资源也是需要考虑的一环，不同模块并行开发，因此模块的划分也是评估优先级的一个维度。
（ 下图同样仅供参考，每个项目所要考虑的维度不同。）
到这，体验优化的前期工作就告一段落了，其中省略了输出交互稿、评审等常规流程，就不赘述了。
后期依然是跟进结果验证，继续优化迭代，推动优化方案的完整落地。
所以当需求要你优化体验时，你要优化什么？(笑～)
总结
这次的体验优化，最深的感受是“用户在使用的不一定是用户真正需要的”，如云搜索误操作这一行为就是最好的例子；而需求方起初要求的功能在理性分析后，实际也没那么迫切了。
再就是，任何时候都不要放弃个人思考能力，在优化体验的同时，也在优化自己。
