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内容策略

用户视角的领域语言

软件工程里有领域驱动设计这个概念,意思是从顶层设计角度,尤其是代码中众多的变量、参数、对象命名时,要选用业务领域里面一目了然的名称,而不是从技术的角度命名。比如数据库工程师很容易把一个操作命名为更新update,这个意思是模糊的,在不同的业务领域有着不同的解释。

领域驱动设计是从用户端这一边看待软件,而传统开发人员会不由自主地从产品端来观察用户,这也类似生产商说很关心消费者用户,其姿态还是站在生产供应这个领域观察用户,而以用户为中心,则是站到用户领域返观产品,这两个视角是有很大区别的。

在领域驱动设计(DDD)的书中不断接触领域这个词,最近突然感悟到语言与领域的关系,比如英语有不分专业领域的英语,也有一些专业英语,不过总体而言,现在的英语教学体系是大规模标准化教学,本质上还是生产方视角。接下来,真正受人欢迎的是领域语言,即专业领域英语,并且搭配特定的场景,比如牙科医生在学术论坛上做报告的英语;外贸经理业务谈判英语;论文写作学术英语;闲聊话题英语等等。

生产方视角的语言注重的是知识点,而用户视角的语言则需要适当的场景触发点,好比人旧地重游,哪怕时隔几十年,记忆会突然如开闸之水,倾泻而出。

具体的语言存在于具体的环境、语境中,换句话说,语言都是具体的,是在特定细分领域中存在的。这些特定细分领域,也就是具体的环境,伴随着语言,成为场景触发点的外部来源,内部来源则是个人的感受、联想。

领域与语言的关系恰恰也是场景与内容关系的写照,所以场景要具体,并且为内容提供触发点。

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数字化

数字设计师,未来会成为重要的角色

数字化现在是一个热词,另外一个字“流”也常常跃入眼帘,信息流、工作流(workflow)、物流、流视频、流量……这两个词合在一起的确能更加彰显彼此,正是将事物概念化、数字化后转换为代码可以处理的数据流,信息才能被自动处理,加上AI机器智能更是如虎添翼,实现流程全自动处理。

数字化时代,事物的特征越来越趋向于流体化,人事物呈现连续不断地变动,犹如流水一般,区别在于是涓涓溪水还是滔滔江水。自然,我们的思维模式不能停留在工业时代的批处理加工。

从这个角度来看,数字化的核心特点应该是数字流的核心特点,主要有几个方面

  • 全连接,实时在线,流程自动化
  • 用户自主
  • 场景内容驱动

数字时代,线上和线下、软件和实体不是取代的关系,而是相互融合的关系。

之前我们的工作和生活都有一个不言自明的大环境,即工业化时代,所以我们从小培养起来的学习、工作习惯都有着那个时代的烙印。

那么在数字时代,我们该从哪里去学习与之相应的模式呢?

向软件学习也许是一条捷径。软件行业身处数字行业的最前沿,已经自然演化出相对完整的模式,比如平台模块化思维、领域主题设计思维……
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未来开发应用越来越多地由业务人员借助低代码平台完成,简单的统计报表没有问题。不过当一个组织,尤其是广大中小企业很多人都在开发应用,思维层面缺乏架构设计思维,很容易产生应用重复、不协调,类似内容产业,应用和数据十有八九是低质、无法复用的。

平台功能越强大,个体主导权越大,个体越容易迷茫,因为自由度太大反而耗神费力。比如说电商,随着商品数量呈指数级别上升,消费者会逐渐陷入选择困难症,发展到最后索性拒绝选择拒绝购买。

与此类似,整个社会的结构分拆为大平台和小个体,个体拥有极大自主权,一个刚需由此产生,在平台和个体之间需要一个角色,帮助个体把脉细分场景下的需求,并提供与此相应的各平台产品组合。广义而言,这个角色是设计师、架构师、咨询顾问。

与普通设计师不同,数字设计师还需要做到全域、全渠道提供服务,需要以数字技术、机器智能为基础设施平台,加上各服务模块,最后能提供灵活可定制的内容、服务。

数字设计师要特别懂用户,象心理分析师一样,用户寥寥几语甚至不说话就能一语中的;

数字设计师要特别懂技术,对技术进行切片组合,打包提供给用户,
数字设计师就是个体与平台之间的翻译。

数字设计师是专业的集成服务商,为生产商和用户群双方服务,删繁就简,去芜存菁。

这个领域还处于萌芽阶段,未来会逐渐显现。

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场景分析

在信息流时代,场景是底层逻辑中的核心关键

时代大趋势(Megatrend)的走向,一条脉络(context)是从生产端到消费端实现全程数字化,这甚至包含每一件(批次)产品,都会有相应数据存在于数字系统中。

与此相应,数字化系统中的数据处理、流程管控在人工智能辅助下会实现管理自动化。对于常态下规范场景的业务,无需人工干预调整,产品物料、资金、信息象奔腾不息的大河一样流动。

有了这样的基础,反而促进了场景细分。以前由于传统组织架构需要一定的稳定性,而信息系统按照一定的流程建立,无法应对一些特殊情况(场景),通常开发系统时很难将临时出现或低频率的业务场景考虑进去。现在有些工具可以帮助业务人员不懂代码也可以快速搭建应用,应对局部性、临时性的场景。因此,各种情形(场景)将涌现,却依然可以得到高效管理,相当于系统平台在为各种应用场景提供大规模定制化服务。