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文档简介
产品设计创想工坊产品助理实习报告一、摘要
2023年7月10日至9月5日,我在产品设计创想工坊担任产品助理实习生,参与3个移动应用从概念到原型设计的全过程。通过协助完成用户调研,收集并整理了215份有效问卷数据,构建了包含156个用户痛点的需求矩阵。运用Axure绘制了5版产品线框图,其中3版通过跨部门测试迭代优化,最终原型完成度达92%。在协助进行可用性测试时,独立记录了78次用户操作路径,识别出4个高频卡点并输出改进建议,推动产品团队采纳3项优化方案。实习期间,系统应用了用户访谈数据分析法、竞品矩阵分析法、快速原型迭代法等工具,验证了数据驱动设计决策的可行性。这些实践深化了对从用户需求到产品落地的全流程理解,掌握了可复用的需求转化方法论。
二、实习内容及过程
2023年7月10日入职产品设计创想工坊,担任产品助理。单位主要是帮初创团队做移动应用的前期设计调研和原型验证。实习期间接触了2个项目,一个是健康类工具App的竞品分析,另一个是电商类产品的用户需求挖掘。
第13周,跟着团队做用户调研,我负责整理竞品的功能矩阵,用Excel做了个包含32款产品的对比表,重点列出了核心功能模块和交互差异。期间用问卷星发了50份调研问卷,回收有效问卷215份,通过交叉分析发现用户最关心数据安全性和操作便捷性。
第45周,参与需求访谈,共完成12场1对1用户访谈,录音转文字后提炼出156个用户痛点,用亲和图法归类成4大类,发现健康类App的离线功能需求占比超60%。
第68周,协助设计师做原型迭代,用Axure独立绘制了5版线框图,每版都根据反馈修改。记得第2版因为没控制好页面跳转逻辑,导致交互顺序混乱,被主管要求重做,那段时间每天加班到9点,把Axure的动态面板和交互组件研究透了。最终版本通过3轮跨部门测试,可用性问题从初期的15个降到4个。
项目里最头疼的是需求优先级排序,产品经理给的待办事项清单有上百条,完全没头绪。后来跟着团队用MoSCoW法则挨条打标签,发现能排到Musthave的其实就20来项,这个经验后来直接用到我的毕业设计里。
团队里流程有些地方确实不顺畅,比如需求评审会经常拖沓,有时要等一周才拿到明确结论。另外,新人培训主要是靠老员工带,系统性不足,我学了不少零散技巧。如果能建立标准化的需求文档模板,或者搞个在线学习平台,效率可能会更高。
这次实习最大的收获是学会了怎么把用户数据变成设计语言,之前做课程设计光顾着画图,现在知道数据标注和维度拆解有多重要。虽然只是辅助角色,但摸清了完整的产品生命周期,特别是敏捷开发里快速迭代的节奏,让我对职业规划有了更清晰的想法。
三、总结与体会
2023年9月5日结束的这8周实习,像给理论课打了个实弹。从7月10日第一天接触真实产品线,我就清楚这不仅是实习,是道坎。参与的那款健康工具App,我负责的竞品分析报告直接被用在了种子轮融资材料里,215份问卷数据最终形成的需求矩阵,现在还摊在工位上。这种把课堂里聊了很久的“用户中心设计”变成看得见摸得着的文档,成就感特别具体。
做用户访谈那阵子,12场1对1录音处理到凌晨是常事。第6周有个用户反馈“App像在玩连连看”,我连夜扒了30个健康类产品的交互细节,发现同类产品确实普遍存在信息过载问题。当时压力是真大,但第二天和产品经理复盘时,他直接采纳了我的建议,把5个核心功能单列出来做首屏展示。这种被需要的感觉,比单纯做作业强太多了。
团队里用Axure快速出原型那套流程,彻底颠覆了我之前“设计必须完美收口”的认知。记得第4版线框图因为交互逻辑没理顺被毙掉,重做时把动态面板和条件逻辑研究得透透的,最后交付的版本在3轮跨部门测试里只留了4个可用性问题。这让我明白,产品迭代不是画图比赛,是带着用户一起找最优解。这种“边做边改”的敏捷思维,现在写毕业设计都用上了,导师都说我思路清晰了不少。
最大的收获是搞懂了行业里“需求评审会”的潜规则。工位那块白板贴满了需求贴纸,一开始完全懵,后来发现按MoSCoW法则分类贴,加上标注关键用户故事点,效率直接翻倍。虽然单位管理上有些地方确实粗糙,比如新人培训全靠老员工拉扯,但这也让我看清了未来找工作的底线:团队得有相对成熟的设计流程和新人培养体系。
这段经历让我意识到,从学生到职场人的转变,关键在于把“被动接受知识”变成“主动解决问题”。现在看招聘要求,突然发现很多公司强调的“熟练使用Figma”“懂用户研究方法论”,我实习期间接触到的场景比书本鲜活多了。接下来打算补补交互设计这块短板,报名那个行业挺火的用户体验师认证,把实习里总结的需求转化方法论系统化。行业都说移动端要往智能化、个性化走,这次摸爬滚打让我更期待了,希望能用学到的技能,以后参与点真正能帮到用户的产品。
四、致谢
感谢产品设计创想工坊提供这次实习机会,让我接触到了真实的移动产品设计流程。特别感谢带我的那位导师,那段时间指导我整理竞品数据、分析用户访谈录音,遇到问题他总能耐心讲解。团队里几位同事也帮了不少忙,一起讨论需求优先级、修
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