基于大數據價值聚焦的產品設計方法

胡南，趙江洪，趙丹華

（1.湖南大學 a 設計藝術學院 b 汽車車身先進設計制造國家實驗室，長沙 410082；2.北京悅米科技有限公司，北京 100193）

在互聯大數據時代，設計已經變成了一個復雜的、多學科性的創造活動[1]。人、機、物三元世界的高度融合引發了數據規模的爆炸式增長和數據模式的高度復雜化，世界已進入網絡化的大數據（Big Data）時代[2]。大數據具有樣本數規模大（Volume）、數據來源豐富多樣化（Variety）、數據生成快速（Velocity）與價值（Value）四個特點。根據TDWI對大數據分析的報告，數據分析日益成為企業利潤必不可少的支撐點[3]。面對大數據、云計算和人工智能迅猛發展的時代，設計學科已經擴展到數字和社會領域，已無法通過單一的描述來界定設計和設計知識[4]。由時代變換導致的“設計知識”來源呈現出多樣化的特征。大數據正成為企業產品設計尤其是智能產品設計知識的重要來源。同時，設計師需要解決的設計問題變得日益復雜[5]。大數據工具的出現為產品設計提供了更為科學、更具有可操作性的機會。O’Reilly 公司甚至斷言：“數據是下一個‘Intel Inside’，未來屬于將數據轉換成產品的公司和人”[6]。因此，如何將大數據的工具納入設計構架中，賦能設計高效與精準地分析大數據和聚焦價值，為價值設計提供方法論基礎，是重要的理論和實踐問題。

基于大數據的價值聚焦與產品設計的研究，首先是指設計活動在本質上是解決設計問題與價值問題的。這個觀點有兩個層面的含義：第一，今天的設計問題、用戶場景和設計領域已經發生了巨大變化，幾乎所有的設計問題都可能是研究問題[7]；第二，數字資源已經成為社會發展和價值生成的寶貴資源之一。所謂設計“生產價值”，實際上就是研究“數據”或者“數據開發”產生的價值。在價值的意義上，誰擁有、控制了數據資源，就可能產生經濟利益，誰就獲得了“數據資產”。在資本的意義上，智能產品設計就是將數據資源轉化為數據資產，獲得更大的商業價值。因此，智能時代不是基于物質量的，而是基于數據量或數據資源的。從數據資源到數據資產，產品設計通過有效的流程使數據產生價值。

“設計”是人類有目的的實踐活動[8]。基于大數據價值聚焦的產品設計的目的是：利用大數據資源的優勢，高效、精準地“聚焦”價值，并通過產品設計讓用戶獲得符合用戶“設計價值”的產品。正如Buchanan[9]所說，設計始于設計師的價值意圖。Dorst[10]認為：我們既知道我們希望創造的價值，又知道“工作原理”的“方式”，這將有助于實現我們追求的價值。因此，設計過程應該是一個完整的價值聚焦和價值傳受過程，而基于大數據價值聚焦的產品設計，是以價值目標為導向的設計范式。基于大數據工具實現價值聚焦之后，完成價值的傳受，并最終讓設計回歸符合用戶的“設計價值”。

本研究主要在湖南大學和小米生態鏈企業中進行，論文的設計案例分析，為小米生態鏈企業的米家K 歌麥克風項目（見圖1）。小米生態鏈是可以依托大數據的價值分析與聚焦方法，實現產品設計的全流程、全路鏈、全品質把控。米家K 歌麥克風自2021年9 月27 日發布以來，達成了只靠單SKU 月銷售6萬臺，目前成為市場價值區間在299～499 元的單品銷量TOP 1。從這個意義上講，大數據的價值分析與價值聚焦的產品設計，不僅是為了生產出一兩件具備良好設計品質的爆款產品，也是整個小米生態鏈（百家企業、數以千計的產品）實現長期優質產品設計的質量保證。

圖1 MIJIA K 歌麥克風Fig.1 MIJIA karaoke microphone

因此，本文提出基于大數據的價值聚焦分析和設計方法，幫助設計師與企業有效處理和應用大數據，通過價值聚焦錨定設計價值和產品定義，開發出市場熱銷產品。探討以大數據的價值聚焦為理論基礎，實現產品設計從大數據分析到價值聚焦再到設計方案的可行和實操流程，即大數據清洗、大數據分揀和大數據決策，挖掘商業價值、產品價值和用戶價值以及相應的價值區間，提出從大數據清洗到價值聚焦（價值與價值區間），以及生成產品定義與概念樣機的設計流程模型。本文研究的基本觀點是：產品預期的價值可以透過有效的設計流程實現。

1 基于大數據價值聚焦的“前設計周期”與“設計周期”

如圖2 所示，基于大數據的價值聚焦與產品設計的設計流程，大體分為前設計周期與設計周期。其中，前設計周期的關鍵“科學”問題是，設計問題和設計目標的模糊性；設計周期的關鍵問題是，設計概念、設計迭代和設計量產的設計價值傳受過程。因此，前設計周期的大數據價值聚焦分析，是改變以往“擲骰子”的設計方法，建立滿足大數據分析的客戶期望的設計方法，可以幫助設計師有效解決設計問題和設計目標模糊性問題。設計周期的大數據價值聚焦則是設計價值的有效傳受和表達。

圖2 基于大數據價值聚焦的前設計周期與設計周期Fig.2 Pre design cycle and design cycle based on big data cleaning

前設計周期包括大數據輸入、大數據清洗、大數據分揀和大數據決策。其中大數據清洗的產出是三個價值，即商業價值、用戶價值和產品價值；大數據分揀的產出是三個價值的區間，即商業價值區間、產品價值區間和用戶價值區間；大數據決策的產出是設計價值、產品定義和概念樣機。大數據價值聚焦的產品設計流程，前設計周期是一個大數據到價值的過程，前設計周期最終輸出的是以“設計價值”“產品定義”形式“封裝”為設計的知識，并由此進入設計周期。

2 基于大數據的價值聚焦的前設計周期

基于大數據價值聚焦的前設計周期，是一個具有明確數據邏輯的設計分析過程，主要分為大數據輸入、大數據清洗、大數據分揀和大數據決策。以米家K 歌麥克風設計為案例，小米生態鏈以前設計周期為項目起始階段。該前設計周期包含大數據輸入，大數據清洗層、大數據分揀層和大數據決策層四個層級結構：

1）大數據輸入。在我國現階段通常有以下幾種大數據輸入方式：數據雷達、情報通等專業大數據供應商，通過免費或付費的方式獲得相應數據；電商渠道，例如淘寶的生意參謀，該方式需要在淘寶開設店鋪獲得數據，還有京東的相關指數，電商渠道的數據相比大數據供應商在維度上會更加豐富；行業專業數據供應商，例如小家電領域的怡康數據；第三方商業結構的調研數據，例如AC 尼爾森與中華商業信息中心等機構。

2）大數據清洗層，是指對輸入的大數據進行清洗得出商業價值、用戶價值與產品價值，從這三個價值模塊入手，得出K 歌麥克風產品品類目前的市場情況、產品特性與用戶畫像。大數據的清洗是米家K歌麥克風立項的重要依據，企業依據大數據清洗得出的三個價值模塊：商業價值、用戶價值與產品價值，決定是否進入該領域市場或者是否在該領域繼續深耕。大數據分揀則是在商業價值、產品價值與用戶價值的基礎上進行價值區間的劃定。

3）大數據分揀層，是米家K 歌麥克風項目初步關于產品功能與定價的依據，企業依據大數據分揀得出的價值區間決定產品功能與定價的范圍。

4）大數據決策層，是指在價值區間的基礎上提出更準確的設計價值和產品定義。大數據決策是米家K 歌麥克風設計價值與產品定義生成的階段，該階段是前設計周期的總結與成果輸出。

2.1 大數據清洗：商業價值、產品價值和用戶價值

大數據清洗“工具”，具體是指收集整理市場、產品和用戶的大數據，獲得產品三個價值模塊，即商業價值、產品價值和用戶價值。

2.1.1 商業價值

針對米家K 歌麥克風設計案例的商業價值，通過大數據輸入及清洗獲得三個維度的大數據：大盤數據（該品類產品的市場規模與連續幾年的市場趨勢）、品牌占比數據和價位段數據（見圖3）。大數據工具的引入，為商業價值的判斷提供了信息化和可視化的依據。由大盤數據分析獲得產品品類的市場規模與趨勢，是產品品類市場判斷的基礎數據；由品牌占比數據分析獲得市場上品牌的占比率，是市場上該品類產品主要廠商的市場分布情況；由價位段數據分析獲得“定價”“定位”依據，是市場上該品類產品價位段銷量與銷額的分布情況。因此，大數據清洗產品品類的商業價值，更多是創造和獲取商業價值的判斷依據，而大數據分析的優勢在于“數據資源”和“分析工具”。

圖3 米家K 歌麥克風市場數據清洗過程Fig.3 Market data cleaning process of MIJIA karaoke microphone

米家K 歌麥克風設計案例，通過第三方購買獲得電商大數據進行市場數據的清洗：大盤數據，大數據清洗得出2014—2019 年K 歌麥克風市場總量與趨勢的數據，結果得出K 歌麥克風市場由2014 年246萬臺，6.6 億銷售額，逐年增長至2019 年1 886 萬臺，29.1 億銷售額；品牌占比，大數據清洗得出2019 年K 歌麥克風市場上銷量與銷售額的主要廠牌占比，該數據可以在后續具體分析品牌核心SKU 產品特性；價位段數據，大數據清洗得出2019 年K 歌麥克風市場上299～399 元價位段銷售額最高，達到4.42 億元。小米生態鏈具有超強的供應鏈成本控制能力，可以進入市場上最具市場價值的價位段進行競爭。因此，米家K 歌麥克風項目初步決定要進入該品類市場，重點關注主要品牌占比的產品，初步確定在299～399 元的價位段。

2.1.2 產品價值

米家K 歌麥克風設計案例的產品價值，指的是該品類產品的品種、功能性能、品質、設計等所產生的產品特性與價值。產品價值主要指產品的使用價值，在本質上是滿足用戶需求所產生的價值。產品價值分析實際上是對產品品類特性的比較分析，是一種具體特性屬性的分解與對比分析。如圖4 所示，是米家K 歌麥克風基于當前市場上在售K 歌麥克風大數據清洗出的9 項產品特性分布圖，總體為該類產品的特性比較分布，也意味著不同的“產品原型”。因此，大數據清洗產品價值，多指創造和獲取產品價值的判斷依據，而大數據分析的優勢在于“數據資源”和“產品原型”。

米家K 歌麥克風設計案例通過第三方購買獲得的電商大數據清洗獲得市場上K 歌麥克風品類產品特性分布數據。分析該產品的主要特性，本案例從設計角度主要關注該類產品的9 項特性，即拾音指向性、MIC 類型、聲學架構、連接方式、輸出設備、供電方式、接口形式、消音功能、多音效功能。其中前7 項是與產品造型相關的硬件特性，后2 項是與按鍵排布設計和交互設計相關的功能特性。由圖 4可以看出，市面上K 歌麥克風產品9 項特性占比依次為：心型指向、駐極體MIC、有揚聲器、無線、移動端、內置電池、帶監聽接口、不帶消音功能、多音效功能。

圖4 K 歌麥克風9 項特性的數據清洗Fig.4 Data cleaning of 9 characteristics of karaoke microphone

2.1.3 用戶價值

米家K 歌麥克風設計案例的用戶價值，指用戶“感知”的產品與服務的價值。用戶價值主要指“用戶側”的體驗、安全、分享等，也稱為用戶心理與精神價值。Stylidis[11]通過Volvo 案例，重點研究了用戶如何通過產品屬性（產品價值）來感知（產品）價值。因此，產品價值與用戶價值有著高相關性；一般認為，用戶價值帶來了商業價值，例如“一切以用戶價值為依歸”是騰訊的產品理念，因此理解用戶對產品形式的認可是保證產品成功的根本[12]。在大數據清洗階段的用戶價值主要任務是運用大數據生成“用戶畫像”。用戶畫像是指將用戶特征、用戶使用產品場景、用戶使用產品行為等信息構建成一個標簽化的用戶模型。Heskett[13]認為，“設計意圖與用戶需求、觀念和目標之間存在相互作用”。因此，大數據清洗用戶價值，多指通過用戶畫像工具勾畫目標用戶、用戶需求與設計方向，而大數據分析的優勢在于“數據資源”和“用戶畫像”。

如圖5 所示，為米家K 歌麥克風項目通過多方大數據與騰訊公司全民K 歌APP 公開發布的上市企業數據清洗獲得的2019 年K 歌人群基本特征畫像。由圖5 可以看出，使用APP 的K 歌用戶偏年輕化，收入占比最大的在1 000 元以下與2 000～3 000 元，職業大多為學生與自由職業者，全民K 歌APP 注冊男女比例較均衡，日活在5 000 萬左右。企業可以根據自身產品特點與信息需求調整數據顆粒度，以深入清洗出更多用戶數據，例如電商網頁行為數據、用戶偏好數據、用戶交易數據。不同的企業對用戶畫像有著不同的理解與需求，不同行業與產品所關注的特征也不同，但是用戶畫像主要包含基本特征、社會特征、偏好特征與行為特征。

2.2 大數據分揀：價值區間

大數據分揀“工具”是指，基于大數據清洗獲得的商業價值、產品價值和用戶價值，分揀出有效的價值區間，也稱為設計的價值區間。價值區間的劃定指向前設計周期的決策，是大數據決策層的依據，是價值聚焦的關鍵步驟。價值區間具體指商業價值區間、產品價值區間與用戶價值區間，而產品價值與用戶價值匹配進而產生商業價值，多指“產品功能與參數區間”與“用戶需求區間”的匹配。

2.2.1 商業價值區間

米家K 歌麥克風設計案例的商業價值區間，是指依據大數據清洗獲得的產品品類的商業價值，劃定所設計產品的目標商業價值區間。如圖5 中，根據小米生態鏈的自身特點與項目需求，鎖定銷量與銷售額突出的價位段299～399 元作為目標商業價值區間。因此，大數據清洗層的商業價值僅僅是解釋“市場是什么”的問題，而大數據分揀層的商業價值區間是解釋“市場機遇是什么”的問題，即最具商業價值的市場問題。

圖5 2019 年度移動K 歌用戶畫像Fig.5 2019 mobile karaoke user portrait

2.2.2 產品價值區間

米家K 歌麥克風設計案例的產品價值區間，是指將劃定的商業價值區間作為中心并進行拓展 ，對拓展后區間內具有銷量與品質代表性的產品進行特性分解與對比分析，即“競品分析”。如表1 所示，為199～499 元價位段K 歌麥克風競品分析表，產品具體特性的分解依據的是前文產品價值的9 項特性數據，縱向為特性分解，橫向為對比分析，可以作為產品設計目標的產品價值區間。因此，大數據分揀得出的產品價值區間，多指“產品原型”的參數區間，即產品價值區間與目標商業價值區間相匹配。

基于此，米家 K 歌麥克風項目將價格區間199～499 元價位段的主要產品納入競品分析范圍。在表1 中，重點關注自帶揚聲器的產品，可以看出這個價位段的產品特性：心型指向、駐極體MIC（表中除25 mm 為動圈咪芯，其他均為駐極體咪芯）、帶揚聲器、功率范圍為4～6 W、電池容量范圍為400～2 600 mAh、工作時間為4～4.5 h、大部分支持雙麥配對、多音效、Micro USB、3.5 毫米接口與有線接口。以上競品分析劃定了產品特性參數范圍，為下一步產品定義提供了參考。

表1 199～499 元價位段K 歌麥克風競品分析Tab.1 Analysis on competitive products of karaoke microphone in the price range of RMB 199-499

2.2.3 用戶價值區間

米家K 歌麥克風設計案例的用戶價值區間，是在商業價值區間與產品價值區間的基礎上，對用戶需求進行區間界定。通過大數據分揀的用戶研究，歸納分析出用戶需求，并形成文字描述，作為產品設計的參考依據。

如圖6 所示，為米家K 歌麥克風項目，基于產品基本功能進行用戶研究，依據之前的用戶畫像，進行了一定范圍的用戶問卷調查。由此得出，在299～499元價位段K 歌麥克風產品的四大屬性：必備屬性為混響調節，期望屬性為可插監聽耳機，魅力屬性為一鍵消音，無差異屬性為變音功能。

圖6 米家K 歌麥克風用戶問卷調查Fig.6 User questionnaire of MIJIA karaoke microphone

米家K 歌麥克風項目基于產品體驗進行了用戶研究，依據之前的用戶畫像，進行了一定范圍的已有K 歌麥克風用戶的訪談，見圖7。由圖6 的用戶訪談可以得出，用戶期待且重要的為：沉浸感、操作簡便、可與家人互動（雙麥配對）、人聲美音算法。期待但不重要的為：可監聽、操作簡便、KTV 立體音效，重要但不期待的屬性為：外觀品質好、錄音效果好、很快教會別人使用。不重要且不期待的為：續航更長。

圖7 米家K 歌麥克風用戶訪談Fig.7 User interview of MIJIA karaoke microphone

2.3 大數據決策：設計價值和產品定義

大數據決策是指，基于大數據清洗和大數據分揀的產出，提出設計價值與產品定義（Product definition）。大數據決策是前設計（Pre-Design）的輸出階段。

2.3.1 設計價值

米家K 歌麥克風設計案例的設計價值，是指基于語義邏輯，凝練設計價值，即產品設計的內在邏輯，而這個邏輯既體現用戶價值區間也體現產品價值區間。也許正如西蒙·斯奈克（Simon Sinek）在TED上的演講一樣：“人們買的不是你做的東西，而是你做這個東西的信念，你做的東西只是證明了你的信念。”霍爾布魯克認為：“價值不在于購買的產品，不在于所選擇的品牌，不在于所擁有的物品，而在于由此衍生的消費體驗”[14]。大數據決策的優勢在于，設計邏輯可以建立在可信的數據分析基礎上。設計師的“信念”不僅是信自己，而且是信市場。

米家K 歌麥克風項目中依據產品價值區間與用戶價值區間的結果凝練的設計價值為：一款高顏值、高性價比、高品質，好聽又好玩的具有私人KTV 體驗的K 歌麥克風。此外，其具備DSP 多音效算法，擁有KTV 立體音效，操作簡便，可更好地錄音，還可一鍵消音，具有良好的娛樂性。這些描述中一部分后來成為米家K 歌麥克風上市的Slogan(好聽又好玩的私人KTV）與核心賣點（KTV 級立體音效、聲卡級DSP 芯片、一鍵消原唱、雙人對唱、9 種趣味音效、多平臺適用）。因此，大數據聚焦的價值凝練不僅決定了產品設計的內在邏輯，而且更多指向商業層面的產品設計理念與產品賣點。

2.3.2 產品定義

米家K 歌麥克風設計案例的產品定義，包含“產品原型”與“概念樣機”兩個部分。產品原型是指，體現大數據聚焦產品功能與性能特性的參數化描述，例如意向價格、拾音咪芯與鋰電池參數（見表2）。產品原型由產品特性、材質、形式、功能等指標組成。因此，產品定義是產品價值的參數化表現，“產品原型”面向的是技術研發與產品設計。

表2 米家K 歌麥克風產品原型表Tab.2 Product prototype of MIJIA karaoke microphone

概念樣機（Prototype）是指，將產品定義中主要的器件進行合理的空間堆疊，建構了產品造型的方向，是設計實踐研究的概念。設計實踐研究認為，概念原型就是一個“封裝”了設計實踐所有“知識”的知識體。圖8 為米家K 歌麥克風概念樣機圖，是通過對產品定義里的核心組件進行合理的空間堆疊得到的概念樣機圖。因此，概念樣機是產品原型的圖形化，“概念樣機”面向的是產品設計與結構設計。

圖8 米家K 歌麥克風概念樣機圖Fig.8 Conceptual prototype of MIJIA karaoke microphone

本文的產品定義是指硬件產品的產品定義。米家K 歌麥克風設計案例中產品定義是最核心的環節。市場價值區間劃定了產品價格區間，產品價值區間劃定了產品特性區間，用戶價值區間劃定了用戶需求區間。產品定義則是最終形成參數化的概念樣機表（如表2）和具有空間結構堆疊指導性的概念樣機圖（如圖8）。米家K 歌麥克風項目的產品定義在立項時致力于在區間內確定一個參數上的“最優解”。因此，米家K 歌麥克風產品定義的目標，是在市場價值區間內具有絕對優勢的“產品力”，這也是市場價值區間內K 歌麥克風品類出貨量占優勢（爆品）的根本保證。

3 基于大數據的價值聚焦的設計周期

問題求解是驅動設計的重要方式[15]。基于大數據價值聚焦的設計周期，是將確定的設計價值、產品定義與概念樣機轉化為語義的設計問題。設計求解的過程是將語義的設計問題轉化為可視化的設計方案解的過程。設計的本質是實踐性，設計是“行動中的認知”[16]。本文認為爆品的邏輯是可以通過大數據推演的，但是“好設計”是無法完全通過計算實現的。設計是具有結構性設計方法與流程的設計操作過程，同時設計的過程也是設計者與設計問題的“擁有者”（客戶、消費者等）各利益方之間協調的過程[1]。這兩者之間既有一致性也有沖突性。因此，產品及產品設計活動是一個復雜系統[17]。設計最終得到的是一個多方認可的“滿意解”，而不是“最優解”。

3.1 米家K 歌麥克風的概念設計

米家K 歌麥克風設計案例的概念設計，指的是將語義的設計問題轉化為可視化設計方案圖形解。概念設計是基于大數據的設計周期中的核心環節。如圖9 為米家K 歌麥克風概念設計過程實例分析圖。步驟一：從設計問題的描述入手生成初始概念，初步構思產品的形態特征與材質思考；步驟二：設計問題深入對設計問題進行拓展，使初始概念逐步明晰，如進行麥克風設備主特征造型與材質、功能操作與接口概念設計；步驟三：設計問題概括對設計問題進行收攏，生成整體的概念設計。因此，該環節生成設計的明確指向，后續環節是概念設計環節的細節深入，即概念設計是產品設計中概念生成的核心環節。

圖9 米家K 歌麥克風概念設計過程Fig.9 Conceptual design process of MIJIA karaoke microphone

3.2 米家K 歌麥克風的設計求解

米家K 歌麥克風設計案例的設計求解，是指將大數據決策聚焦的設計價值、產品定義轉化為設計問題求解過程。設計問題求解是指由前設計階段輸入的設計價值、產品定義概念樣機轉化為概念設計與效果圖，通過設計操作由效果圖轉化為造型實體的過程。如圖10 為米家K 歌麥克風設計求解流程圖，一般來說產品設計操作有五個主要階段：概念設計、效果圖、三維模型、實物模型、設計迭代。

圖10 米家K 歌麥克風設計求解流程圖Fig.10 Design solution process of MIJIA karaoke microphone

3.3 米家K 歌麥克風的設計迭代與設計量產

米家K 歌麥克風設計案例的設計迭代，是指設計方案基于市場、用戶等設計利益相關方、審美、文化、法規、體驗、實際生產工藝、成本、外觀部件良率等綜合因素考量下的評審及設計迭代的過程。通過項目組各項測試與小米生態鏈內部百人規模的內測后，最終封樣設計輸出為量產的設計方案。在筆者的設計項目實踐中，整個設計周期約80%的時間用于設計實物打樣的推演與驗收，并以此促進設計迭代。因此，設計迭代周期對設計方案起著承上啟下的作用，更多是指設計方案反復迭代與設計優化，是設計的不斷“反思”[18]。設計迭代對設計方案起到“打磨”的作用，并最終形成設計方案的“滿意解”。如圖11 為米家K 歌麥克風量產產品圖。

圖11 米家K 歌麥克風量產產品圖Fig.11 Mass production product photo of MIJIA karaoke microphone

3 結語

大數據價值聚焦的產品設計是一個數據生產價值的設計流程，一個為價值而生的設計方法。本文提出了基于大數據的價值聚焦分析和設計方法，幫助設計師與企業有效處理和應用大數據，通過價值聚焦錨定設計價值和產品定義，開發出市場熱銷產品。

論文主要采用文獻研究和案例分析方法，研究大數據清洗獲得價值聚焦及價值的傳受過程，提出一種基于大數據的價值聚焦的產品設計方法。探討以大數據的價值聚焦為理論基礎，實現產品設計從大數據分析到價值聚焦再到設計方案的實操流程，即大數據清洗、大數據分揀和大數據決策，挖掘商業價值、產品價值和用戶價值以及相應的價值區間，提出從大數據清洗到價值聚焦（價值與價值區間），生成產品定義與概念樣機的設計流程模型。

研究表明，基于大數據價值聚焦的產品設計方法，是一個具有比較明確的數據邏輯的設計分析方法，屬于以價值目標為導向的設計范式。通過大數據價值聚焦生成設計價值和產品定義，回歸設計問題與價值問題的本質，是完全面向市場、實現爆款產品設計的途徑和設計方法。基于大數據價值聚焦的產品設計，是一種結構清晰、可操作性強的全設計周期的設計方法，可以透過有效的設計流程實現完整的價值傳受。

基于大數據的價值聚焦的設計架構，并不意味著“放棄”工業設計（Industrial Design）的“初衷”（設計的民主主義和社會主義思想意識）[13]。因此，大數據生產價值不應該只是經濟價值，還必須包括用戶價值和社會生態價值。