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产品设计
从"我想有个勋章"到一套激励体系
杜宇鸣
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2026 年 8 月
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AI 产品 · 激励设计
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约 10 分钟
客户只说了一句话。
「希望有一个勋章。」
没有更多输入。这类需求的危险不在于它模糊,而在于它看起来很小——如果照字面做,交付物就是一个「徽章列表页」,上线后没人点,三个月后被当作无用功能下掉。
所以第一步不是画原型,是先回答:客户真正想解决什么问题?
PRD v3.1,功能已就绪,等待安全扫描后走上线流程。
原始设计:六档规划师等级
把这个问题拆成三层:
| 层级 | 表面诉求 | 真实问题 |
| 业务层 | 加个勋章功能 | 一线人员用了几次就不用了,日活撑不住 |
| 管理层 | 让员工多用系统 | 管理者看不到「谁在真正提升」,只能看到登录次数 |
| 用户层 | — | 用工具得不到任何正反馈,用与不用没区别 |
结论:这不是展示型需求,是留存与正反馈机制的设计需求。
数据源必须复用已有的问答分析报表,否则会变成两套互相矛盾的统计口径。
原始方案是「六档主线 + 四条分支」。
主线按规划师等级命名:见习规划师、初级规划师、中级规划师、高级规划师、资深规划师、金牌规划师。四条分支分别是深度、广度、奖励、隐藏。
听起来很顺——客户业务侧本身就有规划师等级体系,借用这个认知框架,用户理解成本最低。原型开始画,进度推进。
设计方案对比
六档定级 vs 三条激励主线
左侧是原始方案:六档等级给人定性,单一路径,结果是不可逆的归属。右侧是推翻后的方案:三条主线是可累积的量,多维度并行,隐藏路线提供惊喜但不制造差距。
转折:客户说"名字太像了"
沟通会上,客户提了一句:你们这个主线命名,跟我们实际业务侧的规划师等级体系高度相似,建议修改。
我当时第一反应是改个名——换个不撞的名字就行。
回来跟领导聊这件事,越聊越觉得不对劲。不是名字的问题——是底层逻辑的问题。
这套六档主线本质上在给用户定性。六档等级本身就是一种评价框架,用户用这个系统,会被系统归入某一档,这和业绩排名的心理机制是同构的。一线销售人员本来就被排名、被考核、被公开比较,再叠加一个系统生成的定性标签,结果不会比现有机制更好。
这个判断是在讨论中逐渐清晰的,不是一个人想出来的,是客户的观察触发了反思。
重构:从"定级"到"激励"
推翻之后,重新梳理了四条路线:
体系结构
三条主线 + 隐藏路线
核心原则:只奖励不定性、成就不可逆、能力图仅对自己可见、数据完全同源。三条主线全部是可累积的量,不含任何人格判断。
内部达成一致之后,再去跟客户沟通,一拍即合。
设计细节:雷达图为什么不进排行榜
雷达图是五维能力可视化:对话深度、知识广度、专业能力、演练水平、价值产出。
五个维度各自有独立公式,归一到 0-10 分,再乘一个等级修正系数——不加修正的话,新人和资深人员在同一张图上根本没法比。
得分区间对应四档诊断文案,文案只描述行为与下一步建议,不下结论。最后由大模型基于五维数据生成一段综合诊断报告。
雷达图不进排行榜,不向上级开放。
这是设计之初就分开的——雷达图是自我认知工具,排行榜是管理工具,两者本来就不是一个维度的内容,混在一起会让用户把"我看自己"当成"别人看我"。同侪排行榜按机构、同岗位、全省三个维度分开,部门数据互不可见。不同机构的业务数据互相可见,在保险公司内部是敏感问题。
当奖励机制的结构和用户日常被评价的方式同构时,哪怕改名也解决不了问题。
如果重来,我会先做什么
客户那句"名字太像了",我一开始以为是改个名的事。
真正的洞察是:当奖励机制的结构和用户日常被评价的方式同构时,哪怕改名也解决不了问题。
六档等级的问题不在于名字叫"规划师",而在于那个等级框架本身就在做一件事——给人定性。改名换掉"规划师"三个字,换别的称呼,系统还是在给用户贴标签。结构不变,体验就不变。
开工前该先回答的问题只有一个:
这个设计,会让用户觉得被奖励,还是被评估?
这一句话能省下那一周。
后来
回过头看,客户说"名字太像了"这件事,训练了我一种能力:从用户的疑问里找背后的逻辑,而不是从字面上接话。
需求分析不是翻译,是把用户没说完的话补全。用户说"名字",真正要说的是"这套机制让我不舒服"。
这个能力在后续项目里不断验证——越深入一线用户的场景,越容易发现表面需求背后的真实痛点。做产品设计的这段时间,我最大的收获不是学会了什么工具或方法,而是学会站在用户的处境里想问题,而不是站在系统的逻辑里想功能。
本文所涉项目已做脱敏处理,不含客户名称、产品信息与系统截图。文中方法论均为个人工作总结。
关于作者
我是杜宇鸣,做 AI 产品的项目负责人
保险行业 15 年,项目管理 6 年,PMP。近两年专做保险场景的大模型落地:RAG 知识库架构、切片标准、Prompt 分层、badcase 闭环,交付过两个覆盖数十款产品的问答与营销助手系统。
我做产品设计的核心能力,是在开口问需求之前,先想清楚用户真正要解决的问题是什么。