Intercom 的產品原則：構建默認情況下固執己見但在底層具有靈活性的產品

設計產品是一種平衡行為。

在 Intercom，我們平衡了對客戶支持未來的強烈看法與我們滿足各種客戶需求的目標。 一些客戶想要一個簡單、開箱即用的解決方案，但其他客戶需要可定制性——這就是靈活性的用武之地。

“默認情況下的自以為是和靈活的引擎蓋意味著我們的解決方案開箱即用，但可以定制以滿足特定需求”

默認情況下固執己見且在後台靈活意味著我們的解決方案易於開箱即用，但可以根據特定需求進行定制。 固執己見的設計和靈活性之間的這種平衡對於創建既實用又吸引用戶的產品至關重要。

過於死板和缺乏靈活性的產品可能難以使用，無法滿足某些用戶的需求——而過於靈活且缺乏遠見的產品可能會令人困惑且難以駕馭。 通過在這兩個極端之間取得適當的平衡，我們設計了一款既有效又用戶友好的產品。 但有時保持這種平衡是一個相當大的挑戰。

將這一原則應用到我們的工作中

將此原則應用於個別功能級別和交互設計通常更容易，我們通過默認、模板和教育而不是限制來表達我們的意見。 這意味著我們為我們的客戶提供了一個清晰且易於採用的解決方案的默認行為，但也包括定制選項以允許客戶根據他們的需求定制產品行為。

例子包括：

• 創建出站消息時提供默認值和模板
• 對報告啟用不同的過濾器（例如工單報告）
• 構建自定義報告的選項
• 允許在默認標準屬性之上自定義數據屬性

在構建自定義報告時衡量對您的團隊重要的內容

從一系列模板中進行選擇，或從頭開始創建您自己的出站消息

在復雜產品中取得平衡

當你的產品很小或者你要解決的問題很窄時，這個原則很容易遵循，但是當你開始設計更複雜的東西時，它會變得更具挑戰性——比如一個全新的產品領域或一個應該跨多個產品領域工作的能力.

很難預測您的客戶需要什麼樣的靈活性，以及​​如何以及在何處向客戶展示它。 變量和未知數的列表似乎無窮無盡。 這種能力在不同的產品領域應該如何表現？ 客戶將如何與此功能交互？

自加入以來，我一直在 Intercom 的平台組工作，塑造橫向功能——如數據層或報告——以增強產品的工作流和洞察力。 我們面臨的挑戰是我們正在為長期設計基礎； 它們可能被不同的客戶用於不同的目的，但總的來說，它們需要允許易於理解、採用和構建的一致解決方案。

我們如何克服這一挑戰？

在處理平台功能或解決與平台相關的問題時，我們從系統開始。 根據Gall 定律，我們的目標是設計一個簡單、靈活、可擴展的系統，該系統可以工作，允許簡單的用例，並且可以根據需要進行擴展。 該系統應該是模塊化的並連接到產品的其他部分，以便它解決核心問題，但也可以發展和構建。

“在開發解決方案時，我們會考慮盡可能多的問題空間，以確保解決方案具有可擴展性且不會太窄”

為此，我們從大處著眼，從小處著手。 在開發解決方案時，我們會考慮盡可能多的問題空間，以確保解決方案具有可擴展性且不會太狹窄。 這樣可以更輕鬆地縮小範圍到最重要和最有影響力的部分，或者我們稱之為我們的紙杯蛋糕。

從紙杯蛋糕開始幫助我們更快地為客戶提供價值並更快地獲得反饋。 我們學習，並基於這些學習，我們決定如何以及在何處改進我們的解決方案並使其更加靈活和強大——以及如何向客戶展示這種靈活性。

實踐中的原則

在我們改進 Intercom 數據模型的過程中，我們的“默認情況下固執己見，內部靈活”原則發揮了重要作用。

Intercom 的數據模型代表了數據在產品中的組織和結構方式。 它指定了 Intercom 可以存儲和管理的不同類型的數據，以及這些數據之間的關係。

“我們的數據模型是圍繞‘對話’的概念構建的，這是企業使用 Intercom 產品與客戶溝通的主要方式”

我們的數據模型是圍繞“對話”的概念構建的，這是企業使用 Intercom 產品與客戶溝通的主要方式。 對話可以採用多種不同的形式，包括實時聊天、應用內消息和電子郵件。 除了存儲有關個人對話的數據外，Intercom 數據模型還包括客戶數據（用戶和他們所屬的公司）。

引入更多的靈活性和控制

我們曾經有一個非常不靈活和自以為是的數據模型，它只包括我上面列出的有限數量的數據類型：關於對話的數據，以及關於個人用戶和他們所屬公司的客戶數據。

我們了解到，這種固執己見的方法對我們的客戶來說是不夠的。 因此，我們引入了自定義對象，允許客戶以對其業務有意義的方式導入和建模數據，從而為我們的客戶提供更大的靈活性和控制力。 例如，在默認對話和客戶數據之上，電子商務客戶現在可以將“訂單數據”添加到他們在 Intercom 中的數據模型中，然後按照他們的選擇使用它。

“從一個用例開始讓我們學習和迭代，如何改進系統和解決方案”

當涉及到自定義對象時，每個客戶都有不同的需求，因此我們處理了很多變量和未知數。 我們首先開發了這個新數據模型的系統和基礎設施：自定義對像在模型中的位置，它們如何連接到其他數據類型，以及新模型如何在收件箱、機器人等不同產品領域實現數據的使用， ETC。

我們從小處著手，將自定義對象引入到我們的機器人中，我們看到了顯著提高自助服務率和提高客戶滿意度的絕佳機會。 從只有一個用例開始，我們可以學習和迭代，如何改進系統和解決方案，以及下一步在何處引入自定義對象。

我們意識到我們最初的系統過於靈活； 客戶很難理解和接受它，我們需要引入一些固執己見的行為和默認設置。 它幫助我們糾正了系統，並允許在每個產品部分中使用簡單的默認行為和任何必要的靈活性。

我相信牢記這一原則對我們將來會更加重要。 我們的產品不斷發展壯大，變得越來越複雜和精密。 儘管存在這種有機的複雜性，但我們認為對於使用它的人來說，它不應該是複雜的——它應該能夠簡單快速地採用，並且在他們需要時靈活而強大。 為了實現這一點，我們需要在設計貫穿整個產品體驗的基礎時牢記這一原則。

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