关于设计降本提效的思考与实践

Part 1

什么是设计提效，设计效率的重要性

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先扯个远的，人类的所有进步都离不开提效，不论是在农业时代，从手工劳作到牲畜业的发展，还是在工业时代，从电气化到机械化到过渡期的自动化，还是在后工业时代，从信息革命到网络化和智能化。而设计工作，无出其右，也先后伴随各种提效手段，比如纸张代替竹简，提高了生产和写作效率，活字印刷提高了批量生产效率，设计软件提高了创作效率等。今天我们主要结合过往的项目经验，讲下互联网产品设计如何提高效率，以及设计提效方面的思考和实践。

先看下图，了解下互联网产品设计有哪些环节：

Part 2

如何进行有效提效

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设计可以提效，有两个前提：

1. 设计可量化：设计不是艺术创作，设计是一套严谨科学工作模式，即使在对创意要求最高的设计创意阶段，我们依然有流程和方法可循。所以认为设计是创意工作，无法进行提效的同学，回想下你的工作过程，你用到的思维方式（头脑风暴、颜色卡、体验地图），是不是就豁然开朗了。如果你觉得现在工作内容无法量化，那么就尝试拆分，拆分到可以量化的颗粒度。

2. 设计可管理：设计的过程管理，直接决定设计质量。设计过程涉及多个环节，每个环节的把控和管理，才不至于让设计成为一个黑箱过程。而设计师也要避免让设计工作成为一个黑箱，让上下游知晓你的工作内容，才能获得更多团队支持和认同。

但每个设计阶段的实际工作内容不同，提效的方法和策略具体不同，不同行业的设计工作也是千差万别。我们先后针对互联网产品设计环节，孵化和运营了多款设计效率工具，我们主要给大家分享下，互联网产品设计具体提效关键手段和方案建议。

2.1. 设计任务管理

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设计任务管理，由人员管理、任务管理、任务执行情况三部分构成，本质还是聚焦在任务管理上，就是任务的收集、分配、跟进等。任务管理主要解决两部分人群的需求，管理者需求：设计管理者如何将任务分配给“合适”的人，“合适”包含了优先级匹配、能力匹配、时间匹配；设计师需求：设计师如何安排手上的设计任务，做好todo list安排。

那我们如何让设计管理成为科学可衡量的，而不是简单的任务分配。在我们自研的任务管理平台UEM中，我们加入两个非常重要的设计：

1. 任务类型，比如视觉设计师岗位下，会有“视觉设计师-推广设计-活动页”，会有”视觉设计师-视频设计-视频拍摄“，每个任务类型后面都会详细任务描述，计量单位和标准时间。任务类型存在的意义，就是为每个管理者提供一把尺子，通过这把尺子来判断执行设计师的效率如何，与标准工时的差距是多少，所以设计师在这类任务下的工作量、平均耗时、变化曲线，可以提供无限种分析的可能性。

2. 任务打分，通过对每个任务完成情况进行打分，这个打分是一个复合分数，包含效率和质量等，打分者可以是设计师管理者，也可加入业务对接人，这样对每个任务都会有一个相对严谨和全面的评估。不论是在对个人设计水平的纵向指导，还是对团队设计水平的横向对比，让团队管理变得透明有说服力。

除此之外

UEM作为一款专业的设计项目管理工具，也具备市面上项目管理产品标配功能：任务甘特图、员工自我任务管理、任务可视化统计、人员工作量统计、饱和度、效率等等，尤其个人任务管理上，可以像“任务清单”一样辅助设计师进行日常工作安排；还有在统计模块上，可以最大限度挖掘团队的潜能。

2.2. 设计实施过程

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2.2.1. 需求沟通

需求沟通是一切设计起点，你到底是要“一个五彩斑斓的黑”，还是要一个“高大上的表现力？”可以说，这样的沟通，需要耗费设计师大量的时间去理解。但设计师也不能渴求上游产品经理，将每个需求翻译成设计方案，但可以通过标准化化的提问，来加快生成需求内容和厘清误会点。因为我们在产品工具中，直接潜入了需求模块，将原本耗费两个人精力的沟通改成表单填写，直接将需求内容转化为设计需求。

比如在UEM的“新增任务”，具体包含的字段如下。其中优先级、具体需求、及预估时间是三个非常重要的信息，具体需求可直接让业务方选择任务类型和数量，并提供这类任务的标准时间（这个标准时间是我们调研统计了几十万条设计任务，并结合几十位设计师矫正的结果，代表这个时间设计师的工作效率水平。但这个数据还不够严谨，最完美的状态是做到可以动态调整）；预估时间虽然是个粗略的预估，但依旧可以让需求方对任务成本有个预判，在需求下单之前就要有成本控制意识。

在视频创作这类创意工作中，我们将工作拆分成：前期沟通、分镜绘制、动画制作、交付等4阶段9环节来做到需求沟通的标准化和过程跟进，可以严格约束需求双方时间和所需材料，提高至少30%的交付效率（来自10个视频项目的真实数据），表格细节不展开了，大家可自行查看。

2.2.2. 设计创意

在设计创意过程，主要是创意收集和归纳整理分析。创意收集需要借助产品工具，查看相似案例的设计方案，拓展思路，激发灵感。以设计一副简单的投放广告banner为例，有20%的时间在创意收集和素材收集上，而设计过程则主要是风格把控，和对素材的排版上。天枢素材系统，就是网易内部优秀作品按照丰富的维度展示出来，帮助设计师收集创意和素材，而已有的素材也可以避免设计师重复工作，提高设计生产效率。此外，我们提供了各种类型的筛选方式，比如作品类型、主题颜色、行业、客户端等。这既可以是各业务间学习交流的工具，也可以设计团队内部的资源池子，也可以是比赛评比等。

天枢素材系统：企业的设计学院。团队内作品和素材独立的可视化展示和存储空间，支持各种格式图片/视频文件，可有效盘活团队历史资产，促进团队设计交流，激发团队设计灵感。天枢与adboe联合开发的ps插件，可实现在ps内一键下载团队素材，提升设计效率。

日常积累，紧跟设计趋势和设计潮流，也可以让我们潜移默化中提高创意效率，以下产品工具不妨一试：

Panda｜全而美的设计订阅平台
Topys｜创意内容平台
Voicer｜分享生活和设计的美学
Design better｜优质设计读物网站

在调研过程中需要高效的记录，而之后的信息汇总协作，以下产品工具不妨一试：

Noted｜录音笔记好工具
Marginnote｜文献收集箱
GoodNotes｜手写笔记
Xmind｜思维导图
Fabrie｜无界白板与数据表格
BoardMix｜协作白班
BoardMix在线协作白板

2.2.3. 设计生产

设计生产阶段我们通常依赖于专业的设计软件，就互联网产品设计而言主要使用：adobe photoshop\Figma\Sketch\Axure。每个工具都有自己生态，比如提高操作效率的插件、增强互动交流的社区。比如在adobe photoshop的生态上，技术保障部与Adobe联合研发，补全了网易一直所缺的“推广设计需求、设计作品、设计素材”协作与共享的效率工具，功能对标阿里、腾讯同类产品，与PS打通的素材插件成为业内首创。设计师可以在PS创作过程中，通过PS插件查看和调取团队过往的素材作品，一键拓展复用，灵活调整适配，减少查看沟通环节，提高过往优质素材的复用，目前已经互娱多个游戏中应用。此项目分别获得“第一届网易集团创新奖-提名奖”和互娱“工具类-优秀创新奖”

实现设计提效22%——网易天枢研发纪实:

https://mp.weixin.qq.com/s/DxHhrDHzFszQFPjw4CJU2Q

设计师除了通过脑暴进行发散方案以外，一些高效的设计工具可以让我们事半工倍。

Collect UI｜UI界面灵感
Adobe Color｜智能配色灵感
Useanimations｜图标动效灵感
AUndraw｜插画素材库
Magic Eraser｜轻松移除杂物（抠图）
Checklist Design｜设计验收清单

然而并不是所有的设计需求都要设计师来完成，比如大量的营销类广告，追求“短平快”，比如公司内部通知，追求“一致性”，比如对外ppt，追求“品牌调性高度统一”，而这些设计工作主要集中在内容创作部分，而设计的排版创意相当稳定，可通过“标准化模块+灵活调整”来解决。因此服务于网易电商和教育的业务产品–自助制图，较好的解决了日以千计的图文设计需求，充分释放设计师资源，让运营人员通过模块内容修改，高效快速制作图文。

自助制图：零基础也能作图的企业神器，实现推广设计标准化生产的效率工具。支持海报、banner、公众号配图、电商、邮件签名等各种类型图片的制作，AI智能抠图3s完成图片去背景，方便好用，助力企业降本增效。

产品ui设计生产阶段的提效，可通过大量的代码化的设计资产来实现，D2C（Design to code）这个模式我们非常熟悉，其本质是将设计师的设计资产转化为代码，让前端工程师可以快速的复用。D2C模式的产品相对独立，从定义还原度「设计资产类」、保障还原度「设计稿查看类」、解决还原度「设计稿代码生成类」层层递进，可以有效提升设计师和前端工程师的生产效率和协同效率。而低代码平台则直接实现C2D2C（Design to code to design）的模式，将流程中的设计表现和前端还原阶段的通过设计标准化和研发工业化的方式进行流程优化，减少设计和前端开发的参与，实现中后台研发流程的整体提效。目前我们已经很多项目，基于轻舟代码平台进行搭建，设计师的主要工作也从“画页面”转变为“流程梳理”和“页面体验审核”，更关注在用户体验的效果上。

中后台产品的产研协同提效调研:

https://mp.weixin.qq.com/s/yEQL6IpsYNwc16i3KYNAlQ

2.2.4. 设计协同

设计生成过程中，会涉及到多个设计师的协同操作的场景。这里有必须澄清下协同操作的概念：多个设计师同时参与到一个设计中，暂定为同步协同；多个设计师异步参与到一个设计中，a完成后，b继续操作，暂定为异步协同；目前市面上能够真正做到同步协同的产品，应该就是figma ，但在我们实际使用中也很少会有多个设计师同时在一个“画布”上操作的场景。更多是像axure一样，a设计完自己部分，上次到云端，然后b下载下来继续完成自己那部分。

其实在公司工作生态下，网易popo是重要的沟通软件，UI设计师间的沟通讨论和资料互传，都是围绕popo进行的，沟通场景依赖POPO，场景均高频且重要，设计工作场景主要依赖PS，但目前两者场景相互割裂、路径繁琐，即“作图-保存本地-打开popo-寻找本地文件-发送-接受-存储-ps打开浏览”的方式。基于这样的场景，我们在研项目“天枢网盘”，打通PS的工作场景、POPO的沟通场景，同时深度解决游戏方面经常性面临的文件历史版本管理、源文件可视化浏览、大文件分享效率低等难题，实现设计师协作路径大幅简化，实现可整合项目规范/组件/素材/作品集等设计资源的在线协作平台。

2.3. 设计方案推进

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设计方案推进（设计评审、设计还原度走查），指的如何将设计方案落到产品的过程，基本流程是设计稿上传、设计稿分发、设计评审会、设计稿修改同步、开发实现效果验收。这一步几乎牵扯到整个产品研发的所有环节，每个环节的繁琐或者疏忽，都会造成资源浪费。而D-BOX就是解决设计稿协作问题的。

上传/更新效率：

web端上传：设计师手动导出HTML，然后压缩成zip格式，上传到dbox。
插件上传：设计师在设计稿中点击预览，自动唤起插件，一键上传到dbox。

分发效率：

传统方式：设计师先上传到网盘/服务器/POPO群，每位查看者再自行下载到本地查看稿件。如果是更新稿件，则反复重复以上步骤。
D-box方式：无论上传/更新设计稿，只需要设计师反复上传到dbox，查看者无需下载，直接线上查看最新稿件。

交付效率：

传统方式：视觉稿需要手动标注尺寸、手动切图，花费大量时间，效率低。
D-box方式：自动标注尺寸、自动切图。

沟通效率：

传统方式：上传/更新设计稿，设计师手动通知群里所有人，有时还会忘记通知，导致研发出错。
D-box方式：自动发送POPO通知给项目每个人。

除此之外，设计稿属于项目重要的过程资产，具有极高的保密要求，因此在安全模块D-box只允许openID登录，人员权限完全自定义控制，访问下载数据可追溯。

D-BOX：专业的需求稿/设计稿管理、分发、协作平台，让团队协作变得高效安全。可有效连接产品、设计、研发各个环节，大幅度提升团队合作效率和协作规范性。

2.4. 设计效果监测

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设计效果监测（线上数据、用户反馈、迭代计划），这部分更多是借助强大的运营平台、广告数据平台、产品数据统计平台。这部分的工作对设计师而言，数据精准、分析判断、小步迭代的低成本试错更关键，相对于“做的快”不如“做的准”。这方面的内部平台不属于设计自研，我们不在赘述。但也可以推荐几个市面不错的数据平台：

Digital Profiler 数字罗盘｜消费者洞察
七麦数据｜APP用户数据
艾瑞咨询｜APP用户数据
Sensor Tower｜数字分析平台

Part 3

设计提效的落地关键

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设计提效的有效落地的关键，离不开对设计环节的拆分，离不开设计师对高品质作品的追求。降本增效从来这个时期的特殊产物，是不断进步的必然之路。而设计环节的降本增效，同样有迹可循，因为设计不是黑箱，设计有科学的方法论和执行方案的。设计的过程管理，本质是对设计质量和效率的流程管理。在这个清晰的流程上，我们已经深挖几个产品。那么为什么没有一开始做成一个全平台呢，坦然这是我们没有做好的地方，我们最初还是从解决实际问题出发的，立足每个点都能解决实际问题。那么后续是否有想法合并了，有，但不强烈，合成统一平台的“产品需求”远远大于实际效果，我们在人少的情况下会关注每个单点的效果上。

回应题目，设计的流程，是基于解决问题的流程，我们有能力把这个流程可提效环节讲明白，但不同业务（游戏vs互联网）差距有很大。任何一个产品，在业务中会有不同的使用方法，比如同样是天枢素材系统，有些部门当作部门资料库，也有部分当作一个比稿平台。我们在很多方面无法跟商业化产品相比，但在解决实际问题上，我们更加符合业务需求。

相对于这些工具产品的沉淀，大量设计师在日常工作中也有很多提效的方法和技巧，比如最近辅助行政推广的广告展示-水墨屏，为了让设计师在作图时就可以看到水墨屏上展示效果，设计师直接在ps设定参数，可一键在ps中查看在未来上线后的效果，并随时调整。这样的设计环节中巧思妙想不计其数，也欢迎更多设计师可以把自己这些巧思分享出来，共同提高进步。

Part 4

临时增补的关于AIGC的内容

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这篇文章在22年底写完并发布在公司内网论坛，但随着这两个月chatgpt爆发式发展，已经开始改变很多人的工作模式。虽然之前已有游戏美术在利用人工智能生产美术素材，而如今已经可以根据语义生产推广图了。集合前面讲到的设计环节及提效方案，在人工智能的辅助下，设计相关的AIGC时代可能真的到来了。下面简单补充下人工智能可带来的降本提效：

图像编辑：

图像编辑包括图像属性编辑（如去水印、风格迁移、图像修复等）和图像内容编辑（如修改面部特征、换脸等)

图像生成：

端到端图像生成包括基于图像生成（如基于草图生成完整图像，根据特定属性生成图像等）和多模态转换（如根据文字生成图像、根据文字生产logo等）

动画脚本：

基于chatGPT的问答，可以生成特定主题和场景的视频脚本，且可拆分为不同的分镜头。

视频生产：

视频生成与图像生成在原理上有一定相似性，可分为视频编辑（如画质修复、视频特效、视频换脸等）、视频自动剪辑、端到端视频生成（如文字生成视频、图片素材生产视频等）；

音频生成：

可分为TTS（Text-to-speech）场景和乐曲生成两类。其中TTS包括语音客服、有声读物制作、智能配音等功能。乐曲生成包括基于开头旋律、图片、文字描述、音乐类型、情绪类型等生成特定乐曲。

参考素材：

从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力（https://new.qq.com/rain/a/20230204A06ZFP00）
real-time Market Mao:(https://gpt3demo.com/map)
师必看|这十大免费商用插画网站，让本设计起死回生（https://mp.weixin.qq.com/s/ve1vlKstSXVowVZuh30XVg）