「星影」短视频APP兴趣圈层个性化视觉体系搭建项目
- 项目背景:「星影」作为公司核心短视频产品,面临不同兴趣圈层(美妆/科技/宠物/剧情)用户视觉体验割裂问题——圈层内容标签与视觉风格不匹配,导致新用户留存率低于行业均值12%;同时运营侧频繁调整视觉物料,跨团队协作效率低。我的核心目标是主导搭建一套「可扩展、强识别、数据驱动」的圈层视觉体系,实现「用户因视觉留下来,因一致性能留下」。
- 项目难点与解决方案:难点1是多圈层视觉元素的平衡——美妆用户偏好柔和马卡龙色,科技用户需要冷感金属调,直接拼接会导致风格冲突;难点2是动态视觉的一致性——旧版各圈层转场动画、加载页无统一规则,用户反馈「像跳转到不同APP」;难点3是缺乏数据验证标准——过往设计靠拍脑袋,无法量化视觉对留存的影响。针对这些问题,我引入「视觉基因库」方法论:先通过用户访谈+眼动仪测试,提取每个圈层3个核心情感关键词(如美妆=治愈/精致/温暖,科技=未来/专业/理性),再从色彩(美妆用#FFE5EC→#F8BBD0粉调渐变,科技用#E3F2FD→#BBDEFB蓝调渐变)、图形(美妆加花瓣曲线元素,科技加几何光效线条)、动效(美妆用0.8倍速淡入淡出,科技用0.5倍速滑入)三个维度构建「可组合视觉单元」;同时用Figma搭建组件库,强制要求运营物料从库中调用,保证跨团队一致性;最后接入Optimizely A/B测试工具,设定「3秒留存率」「圈层内容点击转化率」两个核心指标。
- 我的核心行动与创新点:1. 主导12场圈层用户深度访谈+500份问卷分析,精准定位不同群体的审美痛点;2. 创新设计「视觉基因卡片」——将每个圈层的色彩、图形、动效规则浓缩成可复用的卡片,开发侧直接调用代码,将视觉物料制作效率提升50%;3. 推动建立「视觉-数据闭环」:每周同步A/B测试结果给产品侧,迭代3版后确定「基础框架+圈层变体」的最优方案(如基础导航栏保持一致,内容区视觉随圈层切换)。
- 项目成果与影响:1. 核心数据提升:新用户3秒留存率从38%升至56%,圈层内容点击转化率提升29%,视觉相关客诉下降42%;2. 业务价值:该体系被公司「星乐」音乐APP复用,降低其新用户教育成本30%;3. 团队赋能:搭建的视觉基因库成为公司设计系统的重要组成部分,覆盖80%以上运营视觉需求;我个人因此获得2023年公司「年度最佳设计创新奖」。