=====工具：OPF=====
==== 定义 ====
人类行为闭环(closed-loop)，又叫OPF闭环，由目标(Object)、过程(Process)、反馈构成(Feedback)。
其表达公式为
CL = O + P + F
如果用户概率得到的是正性反馈，则用F+表达。
CL = O + P + F+
如果用户得到的是负性反馈，则用F-表达。
CL = O + P + F-
如果用户得到的反馈不确定，是正负性都是概率的，则：
CL = O + P + F±
==== 用户体验 ====
由目标、过程、反馈组成的一系列过程，或者说由一系列CL组成的体验过程。
它们共同作用维护着用户的享受过程，如果因为某个环节出现问题导致这个过程没有形成闭环，则认为是不好的用户体验，反之，则是好的用户体验。
平日讲的用户体验，指我们希望用户在我们的服务中，以良性的主观感受持续下去。这是我们设计服务的目的。
==== OPF的表达方式 ====
这套工具很简单，根据“[[实践基础:人类行为闭环]]”，把一个人能得到的服务分为OPF三个环节，并认为只要每个环节完成了本身的要求，就可以让目标用户尽可能得到“主观良好”的体验。
模型有三种表达方式：
- OPF表
- OPF公式
- OPF思维导图
三种都可用于日常工作中，基于多杰个人习惯，会有使用场景的差异：
* 【公式】自己做笔记时使用。
* 【表格】确定到工作流中，系统的检查、设计体验时使用。
* 【思维导图】开会时讨论体验使用。
==== 案例 ====
张三开了一家水果店，用户通过货币购买水果。
则用户体验如下。
=== 用公式表达 ===
CL(买水果) = O(水果) + P(挑选) + P(付费) + F(得到水果)
=== 用表格表达 ===
^目标^过程^反馈^
|买水果|挑水果|得到水果|
|买水果|付费|得到水果|
又因为，付钱是一个无需说明的必要流程，所以可以省略，只强调挑水果部分。
=== 用图表达 ===
{{:实践基础:用户买水果体验.jpg?600|}}
=== 分析的方法 ===
- 找出设计师期望用户抵达的目标
- 根据目标找到用户的过程
- 根据目标找到用户得到的结果类型
=== 设计的用法 ===
- 找出设计师期望用户抵达的目标
- 给出设计师期望用户得到的反馈
- 冥思苦想拼凑出过程
=== 量化的方法 ===
假设闭环结构是完善的，则埋点主要分析2个部分：
* 闭环与闭环之间的留存。
* 同一目标下，用户不同分支的分布。
最终的目的，是提高转化率，可以是留存转化率，也可以是付费转化率。
===== 方法：一套闭环 =====
==== 目的 ====
人类行为闭环本身只能解释人类的一次行为流程，但服务是一个持续性的过程，持久的提供服务，才是我们的目的。
并且，并不是我们安排什么，用户就接受什么，特别是游戏这种自由度高的环境下，用户如果得不到良好的体验，就会离去。
所以我们基于经验，认为在某种结构下，可以让尽可能多的用户得到这种良好的体验，这种结构，就是本小节的”一套闭环“。
注意，当我们开始设计服务时，面向群体时，所有的设计就不再是确定的，而是方向性的，我们的目标不再是“谁接受不接受”，而是“哪种设计尽可能多的人接受”。举个例子，原本我们分析的是微观层面的“水”，但工作中，我们的目标从水变成了水管，我们通过“水”的特性，去改变水管，让水管尽可能的流过更多的水。
按照一套闭环设计，可以尽可能的确保游戏乐趣，延长乐趣寿命。
==== 定义 ====
在一个时期内，通常需要由不同频率的闭环共同构建作用，定义为相对的高频，中频，低频。
* 高频闭环，反馈低，表达为HCL(Hgih Closed-loop)
* 中频闭环，反馈中，MCL(Middle Closed-loop)
* 低频闭环，反馈强烈，LCL(Low Closed-loop)
用户体验是由三种频率的闭环叠加在一起，构成了多套同时存在的目标、过程、反馈的体验历程。
高频闭环HCL负责用户的每一次行为反馈，口头上，对于高频闭环，它的责任是：“有反馈就好，求个稳定。”
HCL = O + P + F
中频闭环MCL在用户持续的高频闭环行为中，偶尔插一个意外惊喜，它的责任是：“创造意外惊喜，但不要有负面反馈”。所以对于中频闭环，我们通常只能通过消耗的设计方式来实现。
MCL = O + P + F+
因为从理论上，要实现耐重复的，且能得到情绪的闭环，就一定会产生负面情绪，单纯的惊喜，则一定来源于信息的不透明，基于人类的学习能力来说，这种不透明都是消耗品。
LCL = O + P + F±
有了三种不同频率的闭环概念，我们才可以构建出完善的用户体验历程。同时注意，闭环数量与类型都可自由控制的，需要根据实际情况增减，但认为至少三种各有一种，才能构建耐重复的良好体验。
==== 说明 ====
=== 举例：分析 ===
张三开了水果店，它通过“一套闭环”检查，得到如下结果
^闭环^节点^当前内容^检查结果^
|HCL|O|水果|健康|
|HCL|P|挑选水果|健康|
|HCL|F|得到想要得水果|健康|
|MCL|O|无|缺失|
|MCL|P|无|缺失|
|MCL|F+|无|缺失|
|LCL|O|无|缺失|
|LCL|P|无|缺失|
|LCL|F±|无|缺失|
这张表怎么解读？
用户在整个流程里只体验到了一个闭环，其中过程P是用户自己选择的，用户的预期O是好的水果，反馈如下：
* F+：挑到了好的水果，是自己的挑选能力好
* F-：挑到了不好的水果，是这家水果店不行
* F：无所谓好坏水果
其中，F+因为是用户自己的“英明”，不会给水果店加分，反之，F-是水果店不行，下次就不来了。至于第三种，属于人群里无所谓的那一部分。
通过OPF工具分析的结果如下，那么通过一套闭环分析的结果呢，我们通过反例来感受，更加容易理解：
* 如果有了MCL，用户买水果的过程中能概率得到小惊喜F+，这样用户就期待购买。
* 如果有了LCL，用户买水果的过程中，可能得到大情绪F±的变化，这样用户就对水果店记忆更深刻了。【但注意深刻有好有坏】
=== 举例：设计 ===
现在，张三学习了游戏学内容，要开始改良用户体验。他把之前的表格擦了，重新写了一个空表，准备设计。
^闭环^节点^当前内容^检查结果^
|HCL|O|水果|健康|
|HCL|P|挑选水果|健康|
|HCL|F|得到想要得水果|健康|
|MCL|O|无|无|
|MCL|P|无|无|
|MCL|F+|无|无|
|LCL|O|无|无|
|LCL|P|无|无|
|LCL|F±|无|无|
从设计的角度讲，MCL的需求是让用户得到F+，所以张三想到了一个点子。
HCL(买水果) = O(买水果) + P(挑水果) + F(得到水果) + F(得到积分)
很容易理解，HCL的体验不变，但给用户加了个积分。然后是MCL。
MCL(兑换) = O(积分兑换) + P(兑换水果) + F+(得到额外的水果)
用户免费得到了新的水果，小开心一下。最后，是LCL，需要让用户得到的反馈是概率±的。
LCL(抽奖) = O(抽水果礼包) + P(抽奖) + F±(得到水果礼包)
这里需要消耗更多的积分才能抽奖，可能抽中大礼包，也可能抽到空气，这样玩家就可能难过，也可以很大的开心。但感受上没有（实际损失），所以也还好。
=== 举例：检查 ===
张三按照这样的设计，改良了店面的服务。运行了1年以后，出现了一些问题：
* MCL中的F+，在一开始用户会感觉到开心，但因为100%的产出，用户会计算出水果价格的一部分，失去了开心。
回想“一套闭环”的要求，MCL对于F+的结果要求不是稳定，而是概率，基于情绪模型我们可以知道，当一件事情的结局是100%可预期的，就不会产生情绪（除非结果与黄赌毒钱有关），自然的F+就失效了。
改为：
MCL(抽奖) = O(抽奖) + P(消耗积分抽奖) + F(水果) + F+(抽中翻倍水果)
类似于游戏的暴击，积分价值本身还在，但有概率让用户得到双倍的额外水果，这种乐趣就变得很持久，耐得住重复。
最终，体验如下：
^闭环^节点^当前内容^检查结果^
|HCL|O|水果|健康|
|HCL|P|挑选水果|健康|
|HCL|F|得到想要得水果|健康|
|MCL|O|保底抽奖|健康|
|MCL|P|消耗积分抽奖|健康|
|MCL|F+|概率翻倍奖励|健康|
|LCL|O|无保底抽奖|健康|
|LCL|P|抽奖过程|健康|
|LCL|F±|水果大礼包|健康|
因为一套闭环式同时作用在用户身上的，其实是一种嵌套关系，所以还可表达为：
HCL(买水果) = O(买水果) + P(挑选水果) + F(获得水果)
MCL(兑换抽奖) = O(兑换抽奖) + HCL(买水果) + P(小抽) + F+(额外得到兑换水果)
LCL(大礼包) = O(大礼包) + MCL(兑换抽奖) + HCL(买水果) + F±(得到大礼包)
为什么高频嵌套在低频内？\\
因为没有买水果的行为，就没有积分，也就没有抽奖行为。
上述例题是我们教材里的题目，该方案不是最优解，事实上也可能没有最优解，具体问题具体分析，此处仅展示一套闭环的用法。
===== 经验：九种坏体验 =====
有了“OPF工具”与“一套闭环”的经验，就可以对应的枚举出常见的问题，因为不是教材，这里仅作简单说明。
假设，这些节点都坏了，或者缺失了：
* 【HCL.O】向用户传递消息不明确，用户不知接下来该做什么，甚至不知道该怎么操作。
* 【HCL.P】就好像你想走路却发现无法迈步，常见于按键失灵。
* 【HCL.F】就好像你想走路，却踏空了地板，常见于设计异于常识。
* 【MCL.O】没有成功告诉用户惊喜目标，用户在HCL中逐渐乏味离去。
* 【MCL.P】给用户提供的惊喜没有让用户得到选择的过程，没有选择就没有预期，导致惊喜失效。
* 【MCL.F+】没有成功给予用户惊喜，因为有了预期，用户反而失望。
* 【LCL.O】没有告诉用户博弈目标，降低用户留存概率。
* 【LCL.P】没有让用户参与博弈过程，用户觉得都系统的问题。
* 【LCL.F±】缺乏赌性让乐趣无法持久，随着用户学习，闭环失效。其中还有-＞+这种挫败感过强的细节问题存在。
此时，读者应该能明显感觉到，所谓的体验问题，当有了这套工具和经验后，变成了可以明说，可以划分类型的问题。从主观无解题，变成了主观可解题，当然，依旧是主观可解，而不是客观可解。
多杰言：在设计师的世界里，乐趣不会凭空产生，而高明的设计让顾客自觉聪明。
===== 案例 =====
* {{ :实践基础:某挂机游戏opf表案例_老旧脱敏版本_.xlsx |}} //2019年左右的案例，比较古老，当时一套闭环概念不成熟，但不影响参考。//
* {{ :实践基础:opf表.xlsx |某卡牌游戏OPF分析表}} //2020年左右的案例//
* [[实践基础:opf工具:案例|课本扩展的在线章节]]
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