2023-2-28 ui設(shè)計分享達(dá)人
最近看到了一個很有用的知識，它是項(xiàng)目管理中的一個概念，叫做Stacey矩陣模型。
這個模型我看完之后，對應(yīng)到設(shè)計行業(yè)上，
發(fā)現(xiàn)它對于“設(shè)計師面對不同類型項(xiàng)目，應(yīng)該如何做決策”，很有啟發(fā)和幫助。
而我自己最近也剛好離開了熟悉的環(huán)境，要面對一些新的挑戰(zhàn)，
這個模型也給我提供了一些可借鑒的思路。
所以決定整理下自己的心得，給大家分享一下。
這個模型將項(xiàng)目分為“技術(shù)”和“需求”兩個維度，建立了一個坐標(biāo)系：
橫軸是“技術(shù)”層面，判斷技術(shù)的確定性和不確定性，可以理解為技術(shù)是否成熟。
縱軸是“需求”層面，判斷需求是明確的還是不明確的。
根據(jù)這兩個維度，可以將項(xiàng)目劃分為五種類型：
1. 簡單型（Simple）：技術(shù)確定，需求也明確
2. 燒腦型（Complex）：技術(shù)確定，但需求不明確
3. 棘手型（Complicated）：需求明確，但技術(shù)不確定
4. 混亂型（Chaotic）：技術(shù)不確定，需求也不明確
5. 模糊型（Hazy）：并非完全不確定，介于混亂型與其它類型之間
而針對不同區(qū)域的項(xiàng)目，這個模型給出了相對應(yīng)更適合的開發(fā)方式、解決方案。
“技術(shù)”的確定與否，與“需求”的確定與否，基本上就涵蓋了所有的項(xiàng)目情況。
我們可以將目前的項(xiàng)目情況對應(yīng)到這個模型里，判斷它是處于哪個區(qū)域的，
再根據(jù)它所在區(qū)域，選擇性使用這個區(qū)域所對應(yīng)的解決方案。
相比沒有任何方法原則，僅憑經(jīng)驗(yàn)做事，
借助一個成熟的方法論模型框架，來輔助自己做決策，
條理會更清晰，做決策的效率也更高，
這就是建立思維模型的好處。
思考一下，你目前的項(xiàng)目是處于什么樣的區(qū)域呢？
一、不同項(xiàng)目類型的應(yīng)對思路
在具體介紹不同項(xiàng)目類型對應(yīng)的解決方案之前，
我們要先從大方向上來看一下這個模型。
從模型整體來看，最理想的項(xiàng)目類型，必然是處于區(qū)域1的簡單型項(xiàng)目：
技術(shù)確定，需求也確定。
所以在大方向上，
我們應(yīng)先采取一種向下的“簡化思路”：
也就是盡可能將項(xiàng)目引導(dǎo)向最簡單、最可控、最穩(wěn)定的“簡單型”區(qū)域，
需求維度上，引導(dǎo)客戶明確需求，達(dá)成共識。
技術(shù)維度上，盡可能選擇更可控、更成熟的技術(shù)。
所以項(xiàng)目的前期階段很重要，這個階段決定了項(xiàng)目最后的導(dǎo)向。
前期多花點(diǎn)時間溝通討論，可以為后續(xù)執(zhí)行減輕很多負(fù)擔(dān)，
目的是為了在這個過程中盡量減少不確定性，
讓項(xiàng)目類型流向更簡單的區(qū)域。
接下來介紹下不同項(xiàng)目類型對應(yīng)的應(yīng)對方案：
1. 簡單型（Simple）：預(yù)測型，做好計劃，按計劃執(zhí)行。
2. 燒腦型（Complex）：增量型：逐步構(gòu)建，每次增量一部分。
3. 棘手型（Complicated）：迭代型：先搭建基礎(chǔ)框架，再逐漸迭代改進(jìn)細(xì)化。
4. 混亂型（Chaotic）：避免掉，很難成功
5. 模糊型（Hazy）：敏捷開發(fā)（更多是對于產(chǎn)品層面了，對設(shè)計領(lǐng)域的借鑒意義可能不大，所以這里不做引申。）
01 預(yù)測型：
適合需求明確，技術(shù)也成熟的項(xiàng)目。
這種通常是比較簡單的項(xiàng)目，或者是已經(jīng)做過多次的很成熟的項(xiàng)目。
對于這種可控性高的項(xiàng)目，可以提前制定好完善的計劃，
之后執(zhí)行就按之前的計劃，按部就班完成即可。
02 迭代型：
適合需求明確，但技術(shù)不成熟的項(xiàng)目。
對于處于初期階段的設(shè)計師，通常面對的都是這樣的項(xiàng)目，缺少經(jīng)驗(yàn)，技術(shù)還未成熟。
這時候應(yīng)該先去做一個比較簡略的粗稿，明確大方向，再去逐漸細(xì)化完善。
而錯誤的做法是：先去摳細(xì)節(jié)，在一個局部的小細(xì)節(jié)上磨半天。
結(jié)果就是，細(xì)節(jié)也不對，大方向更不對，
不僅效率低，做的還全是錯的。
我自己以前就犯過這樣的錯誤，非要把東西做的差不多了，調(diào)了很多細(xì)節(jié)，再拿給主管看。
結(jié)果整個方向都是錯的，而且因?yàn)橐呀?jīng)做了很多細(xì)節(jié)，改起來還很麻煩。
實(shí)際上我應(yīng)該在做好大方向的粗稿后，就拿去給主管看，
確定了大方向，再去打磨細(xì)節(jié)。
因?yàn)楫?dāng)你經(jīng)驗(yàn)成熟后就會發(fā)現(xiàn)，只要大方向出來了，之后能細(xì)化成什么樣，基本可以預(yù)見了，剩下的只是時間問題而已。
03增量型：
較適合技術(shù)成熟，但需求不明確的項(xiàng)目。
這種類型的項(xiàng)目很普遍，比如客戶需求不明確，不知道自己具體想要什么。
還有可能是項(xiàng)目體量比較大，要考慮好所有細(xì)節(jié)，需要很長的時間。
這時候就可以嘗試用“增量開發(fā)”的模式，
也就是先做好確定的那部分，然后交付給客戶，
客戶提出了新的需求，再增量進(jìn)去。
像堆積木一樣，想到一點(diǎn)做一點(diǎn)，每次完成一部分，
而不是等全部想好再動手。
這樣做的好處是：
1. 可以在執(zhí)行上先做起來，避免因?yàn)樾枨筮€未確定，導(dǎo)致執(zhí)行無法推進(jìn)。
比如在項(xiàng)目前期，雖然腳本還有很多東西沒有完善，但一些已經(jīng)確定要做的東西，就可以先進(jìn)執(zhí)行，或者做技術(shù)上的測試等等。
2.交付客戶的部分模塊，通常是已經(jīng)比較完善的，客戶能盡早看到一個直觀的結(jié)果，減少理解偏差。
比如有時候明明草圖階段已經(jīng)確定了，
結(jié)果等成品出來，客戶又不滿意了。
因?yàn)槊總€人想象出來的東西是不一樣的。
很多設(shè)計師還會遇到這樣的問題：難以理解領(lǐng)導(dǎo)者的想法。
無論是自身經(jīng)驗(yàn)的原因，還是溝通上的問題，
總之，對于需求的理解是模糊的，
不清楚領(lǐng)導(dǎo)想要的到底是什么樣的。
這時候其實(shí)就可以采用“增量”的設(shè)計思路：
先完成自己能理解，能確定的部分，然后拿給領(lǐng)導(dǎo)看，
這時候他可能會提出一些新的反饋，告訴你接下來應(yīng)該做些什么。
再根據(jù)反饋，繼續(xù)往下做。
這樣可以快速產(chǎn)出一個可見的結(jié)果，加快溝通頻率。
而不太好的做法是：
自己在那死磕，自己在那猜，非要做完再交。
最后,這個過程消耗了很多時間，得到的結(jié)果卻根本不是對方想要的。
小步快跑，多次更新，這種“增量”的設(shè)計思路，
對于需求不清晰的情況，執(zhí)行效率很高。
二 如何運(yùn)用到其它方面？
除了項(xiàng)目上，Stacey模型對于設(shè)計師遇到的一些其它問題，同樣有借鑒價值。
接下來我們看看在職業(yè)成長和技能學(xué)習(xí)上，可以如何借鑒：
職業(yè)成長上如何借鑒：
根據(jù)Stacey矩陣模型圖，我們不難推演：
對于處于初期階段的設(shè)計師，由于能力不成熟，技術(shù)上是不確定的。
如果再加上客戶需求也不確定，
項(xiàng)目類型就會變?yōu)椤凹夹g(shù)不確定，需求也不確定”的混亂和模糊類型，難度很高。
這就像是，剛出新手村，就要去打BOSS一樣。
所以在職業(yè)生涯的初期，應(yīng)盡量去一些大公司，或比較成熟的公司。
因?yàn)檫@樣的公司，往往需求到你手里時，基本已經(jīng)是確定的了，
只要專心去打磨你的技術(shù)就好。
如果去一些本身不夠成熟的公司，需求也不確定，自身的技術(shù)也不確定，
無疑進(jìn)入了困難模式，導(dǎo)致很難提升，一團(tuán)亂麻，還會打擊自己的信心。
技能學(xué)習(xí)上如何借鑒：
如果我們想要掌握一個新的技能，它是處于什么樣的區(qū)域呢？
需求是確定的，而技術(shù)不成熟，
所以屬于“棘手型”項(xiàng)目。
那就可以用“迭代”的方法。
比如你要學(xué)動效，那就可以先去找一個簡單但完整的動畫小案例，
先去把整個流程、一些最基礎(chǔ)的知識點(diǎn)弄明白。
學(xué)完之后，就已經(jīng)可以做一點(diǎn)簡單的小動畫了。
然后再逐漸加大難度，不斷完善和迭代你的技能。
這種方法的好處顯而易見，在很短的時間，就能把技能運(yùn)用起來，
而不必等到學(xué)的差不多了，才能開始運(yùn)用。
我最早學(xué)軟件時，用的就是一種很低效的方法：對著一本工具書，一點(diǎn)一點(diǎn)學(xué)軟件的每個功能。
結(jié)果整本書看完了，都還不知道要怎么用。
這也跟當(dāng)時的教學(xué)資源環(huán)境不成熟有關(guān)?，F(xiàn)在很多教程都是基于具體、完整的案例教學(xué)了，學(xué)習(xí)起來效率很高。
所以在選擇教程時，應(yīng)優(yōu)先選擇案例型的教學(xué)，而避免單純功能模塊的講解。
小結(jié)一下：
面對需求的不確定，或技術(shù)的不確定性，無論是迭代開發(fā)的思路，還是增量開發(fā)的思路，方向上其實(shí)都是在逐漸減小不確定性。
面對技術(shù)的不確定、不成熟，那就先大致完成一個粗略的版本，再去逐漸細(xì)化、優(yōu)化、迭代。
面對需求的不確定，那就先完成確定的部分，做一步看一步，隨著想法、需求的逐漸完整，不斷填充完善設(shè)計。
而對于技術(shù)也不確定，需求也不確定的混亂和模糊項(xiàng)目，但又無法避免的，可以嘗試多種方法混合使用。
整體來說，這是一種向下簡化，減小不確定性的思路。
拓展：逆向應(yīng)用的“挑戰(zhàn)模式”
而根據(jù)這個模型推演，逆向思考，
會發(fā)現(xiàn)其實(shí)還有一種向上復(fù)雜化的思路。
我把它稱為“挑戰(zhàn)模式”。
顧名思義，就是將處于區(qū)域1的簡單項(xiàng)目，向復(fù)雜的方向演變。
一般是在技術(shù)的軸向上，將確定性變?yōu)椴淮_定。
為什么要把它變復(fù)雜？找虐嗎？
當(dāng)然不是。
處于區(qū)域1的簡單項(xiàng)目，因?yàn)樗唵慰煽?，容錯率高，
所以恰好是用來嘗試新技術(shù)的最佳實(shí)驗(yàn)對象。
在這樣一個非常穩(wěn)妥的環(huán)境里，你可以放手大膽去嘗試新的技術(shù)，新的想法。
失敗了也問題不大，大不了還是換回老方法唄。
比如我們有一些日常的EP項(xiàng)目，每個月都有一兩條的產(chǎn)出，技術(shù)上和需求上都已經(jīng)很成熟。
這類項(xiàng)目就是我們的快樂實(shí)驗(yàn)場，可以大膽嘗試一些新的技術(shù)，新的想法。
而且，適當(dāng)給自己加點(diǎn)挑戰(zhàn)，也可以消除重復(fù)性工作帶來的無聊感。
嘗試下這種“挑戰(zhàn)模式”，非常有利于設(shè)計師能力的成長。
在簡單的項(xiàng)目里，將新的技術(shù)打磨成熟，
之后就可以在復(fù)雜的項(xiàng)目中去應(yīng)用了。
可以不斷拓寬自己在技術(shù)軸上的確定性范圍。
避免陷入技術(shù)和需求雙雙不確定的混亂情況。
結(jié)語
最后，出于嚴(yán)謹(jǐn)考慮，要說一下，
我對這個模型的一些理解，不一定絕對準(zhǔn)確。
畢竟它是另一個領(lǐng)域的知識。
但我們學(xué)習(xí)借鑒其它領(lǐng)域的知識，
本來就不是為了照搬過來。
而是為了從中吸取能夠借鑒的部分，
最終目的，是要為自己所用。
最后留給大家一個思考題，可以按照步驟依次進(jìn)行，
1. 你目前的項(xiàng)目是處于什么樣的區(qū)域？
2. 如果處于較復(fù)雜的區(qū)域，能否引導(dǎo)向更簡單的區(qū)域？
3. 根據(jù)Stacey模型，使用什么樣的方式更合適？預(yù)測型、迭代開發(fā)、增量開發(fā)還是混合使用？
4. 具體可以如何做？
作者：崔小俊
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