很多时候，用户如何使用产品，往往在设计者意料之外，这也就使得原本的设计被误用。
抗振压力表 今天的话题由一个衣架开始说起。我个人觉得晾衣服是件非常麻烦的事情，只要遇到不顺就会非常恼火。一次晾衣服让我非常火大，因为每一个衣架之间都在打叉（图1），使得想要从中抽一个出来相当困难，如果想拿一个出来，就会把另外一个带出来，另外一个又把另一个带出来，于是衣架就这样散落一地。
陶瓷灯头
在我一边气一边晾衣服的时候，我忽然想到了一个问题：为什么我在之前晾衣服的时候就不会这么不爽呢？于是便想起来了以前用的衣架的设计（图2，左）。它的独特在于，衣架两边有个凹陷的地方，主要用于挂背心时背心不容易滑落（图2，右）。然而，我发现了它另外的用途：防止衣服之间相互打叉，让衣架之间干净利落得分隔开来。于是，我陷入了沉思……
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可以想象，凹陷的设计目的只是为了方便挂衣服，这也是它的可视化卖点。但巧合的是，它却能满足另外一个本来连我自己（在购买时）都没发现的痛点。而自此之后，我都会优先选择购买那些带有凹陷的衣架，原因并不在于它能方便晾背心，而是它能防止衣架打叉。
图1
图2
感应门制作 这就是我今天想说的主题，用户如何使用产品，往往让设计者意想不到。运气好的话设计结果可以刚好切中用户痛点，或者也可以切中另外一个本来没意识到的痛点，运气差的话或者根本没切中痛点，甚至带来更多痛点。设计就像买一样，充满着偶然性。
悲观来说，正如“被误解是表达者的宿命”，被误用也是设计者的宿命。就以我们最熟悉的为例，我能随口说几个比较特殊的用例：
置顶功能会被用户当作“置底”使用；与自己聊天当作备忘录；利用发来验证好友是否把自己删除了；微商还会在自己名字前加A，利用通讯录的字母排序规则来让自己显示在前列；有的情侣用对方的搜索聊天记录“晚安”来寻其潜在的危险人物；还有现在愈演愈烈的，原本用于分享生活的朋友圈，慢慢变为建立人设的朋友圈；收藏变为“稍后阅读”；朋友圈的折叠功能被玩出各种段子；向自己发送一条信息检验网络…… 不知以上的用法，的设计师是否预判到，反正我觉得脑洞挺清奇的。我不禁想起了这张在网络上流传已久的图片（图3），真的又无奈又搞笑。碳氟化钾
图3
可是，是什么原因造就了这些设计的偶然结果？我归纳了一下几点：
我们的关注点是否过于狭隘，未能穷尽用户场景？
在设计过程中我们往往会只关注用户的主要使用场景，而一些边缘场会被我们忽略掉，或者关注得不够。
比如的撤回功能，很多人会疑问，为什么撤回了还要让用户知道，感觉多此一举。但，不妨可以这样假设：假如撤回后不给予用户反馈，那么就会有一些好事分子不断向其他用户发送消息后不断撤回，这时用户就会不断地被打扰，而且还不知道谁在打扰他，这样的体验比起收到撤销反馈糟糕一百倍。
这显然是一个极端的例子，但是这个极端的例子却可以有力地反推出撤回反馈的必要性。所以，尽可能地还原出可能存在的用户场景，能让设计更加全面。毛发收集器
我们的决策是够过于感性，忽视了科学方法？
不可否认的是，目前扔有太多设计师对方法论存在蔑视的态度，全凭经验。当然经验有其优势，但它的缺陷也非常明显：不可传承，不能成体系，切换一个陌生环境，经验可能完全失效。而一些经前人验证的科学方法，可以弥补这一缺点，至少，能在一些无从下手的情况下提供依据。
比如，卡诺模型在判定功能需求优先级的时候依然非常管用；用户体验地图在定义用户痛点的时候仍非常有效；用户接受度测试在验证设计方向的时候仍非常可信……使用科学的方法，将我们需要解决的用户需求筛选出来，不要将注意力分散在无关痛痒的小点上。
就如上述那些的使用场景，虽然各种用户有其需求，但其实大多都没有必要去满足。
我们是否缺少了可量化的数据的支持？
没错，可量化的数据很难获取，而且，这不只是设计师一角可以解决的问题。这需要我们跟运营、开发、研究员等角打好关系。
否则，想看点什么数据都会受到很多阻力。而量化的数据就是一个裁判，判断你的设计假设是否正确，数据也是一个向导，指引你应如何设计。
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