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来源：OnepinganDesign收集编辑：平安银行PBDC
随着对金融类产品用户体验和智能化银行3.0的进一步理解，借贷型金融产品的用户宣教和用户引导就变得尤为重要：如何降低产品的使用门槛和用户的高心理负担、如何建立安全有效且让用户信赖的线上化链路、如何降本增效减少复杂流程的断点与挽回链路就成了业务线的体验设计们亟待解决的问题。本文将从上述用户痛点与用户研究出发，结合用户旅程触点与业务诉求点双维度，构建口袋银行APP智能化-用户宣教链路的全新流程体验，希望相关的案例分享与链路总结能带给大家一些新思考与新发现。22年下半年体验侧的设计师们自驱性为业务线赋能，从用户需求出发解决现有流程体验问题或脑暴出可落地/可行性高的全新体验方案。首先，体验型自驱项目的常规难点在于何如切实的为业务指标真正赋能，因此，我们优先梳理并与业务线负责领导拉齐了可量化的数据目标（如口袋首页的链路曝光率、搜索链路的活跃数及漏斗转化 等），明确了新增链路环节的数据目标，最终的体验方案才变得更掷地有声也更有价值。其次，我们与用户研究老师进行深度的合作，以智能银行3.0经营模式拆解借贷类产品获客、进件中存在的特点。从体验的角度深度挖掘用户的真实诉求，并在某一垂直领域进行用户诉求问题的解决与完善（让用户做裁判的思维方式落到实处）。跨团队的协同方式创新，本次整体链路设计方案是由消金产品设计团队与汽融产品设计团队合作共同产出，各不同UED之间互相取长补短，增进影响力与协作力。从对各业务条线的日常产品设计协作中可以看出，整体借贷类金融产品普遍有如下的业务困境：宫格客群曝光转化不高、转化率不高流程漏损严重、存量客群有待进一步挖掘以及授信未用信的精准存量客群经营较为缺乏 等。另一方面，现有的产品页面及流程触点中也有些许的宣教模块，但其内容单一且非定制化，这也使用户的认知与决策的体验不够流畅和丝滑。1. 用户认知中贷款门槛高（VS 信用卡分期类产品）；2. 用户缺乏对贷款产品的了解及与自身匹配度的使用认知；3. 特殊流程环节（如首次还款、逾期还款等）或核心聚焦问题（如息费问题、额度问题等）的解决方案和流程引导；1. 口袋首页、2. 频道页/聚合页、3. 产品申请页、4. 征信流程、5. 提款流程、6. 还款流程、7、客服流程1. 常驻入口引导、2. 悬浮提醒 (带交互)、3. 常用名词二级页、4. 智能客服、5. 阻断式提醒/挽回、6. 小提示类信息、7. 弱提醒类信息、8. 留资信息智能化 等。宣教的触点和宣教的内容互为用户宣教的双维度耦合的两大部分，具体内容可一对多或多对一排列组合形成新的宣教链路方式引导用户的全线上化行为遵循用户路径+业务流程+设计触点的链路模式，我们产出了如下的旅程架构图方案：口袋首页offer策略：进行模组容器投放，针对建额未用额的用户挽回利用3.0四宫格模组作为首次提款入口，匹配的‘货’为首次提款的权益抓手精准触达该类客群。搜索链路策略：在全局搜索中，针对关键词提供意图识别和场景联想，打通产品与场景，以点线面的组合打发，帮助提升模糊搜索的触达命中率。针对有贷款需求的新客用户在搜索页面优化了搜索结果由两个模块分别是贷款用图和猜你知道宣教模块组成，贷款用途选项卡样式帮助用户快速定位贷款目的，下面则是抵押和非抵押贷款还有常见问题的宣教模块。问题引导：通过问题引导的方式，帮助用户自主选择产品，并预判痛点话题适时进行解惑，降低心理上对于贷款门槛高的固有认知，提升用户信心并为其精准推荐。贷中促转化策略-断点：对于未完成操作的用户，根据断点情况在各个场景频道和落地页面通过不同话术唤醒，展示当前进度并引导继续流程，以情感化引导为用户提供陪伴式的服务。针对授信未用信的业务痛点在存客提款页面开放首次提款offer和提款任务奖励来激励用户去提款，将offer外露，提高漏斗转化率。贷中促转化策略-挽客：了解用户放弃原因，通过用户反馈识别诉求，并做相关推荐。复贷引导：针对存量客群，在额度有效期内提供更多选择。上线半个月后的数据转化全面正向，在缩短用户旅程交互步骤的同时也大大提升了二级页的漏斗转化率，后续的NPS满意度数据回收持续进行中。复盘整体项目，我和我的小伙伴们沉淀并总结出一些好用的执行方法，具体总结为四部曲工作：【发现问题-进行改进-拉齐目标-后续验证】通过与不同产品团队的设计师和用户研究员们的深度合作，对于发觉用户痛点与业务诉求方面，我们也产出了如下的内容沉淀：回首整体用户宣教链路项目，从前期头脑风暴到方向整合、方案细化、汇报执行、投产落地、数据回收等环节持续了4个多月的时间，特别感谢指导和参与该自驱项目的每一位领导和小伙伴们。对我自身而言，能力维度从单纯的体验设计师上升到了项目Owner与项目规划者，重视体验触点的同时也同样看重体验链路的全局视角，从单一从业务需求出发转变为从公域客群经营出发，希望后期能不断再迭代和深化该项目，争取做出更好更流畅的产品体验与数据反馈效果！特别感谢本次一起攻坚克难的小伙伴们 (排名不区分先后)：阿剑、阿虹、雅楠、小刚