人类的思维是一个神秘的机器。它以一种我们仍然无法完全理解的方式运作。在众多复杂而引人入胜的过程中，直觉隐藏在一层相当难以穿透的面纱后面，其目的主要是模糊不清的。
利用内部数据
作为产品设计师，我们努力追求方法论——收集数据、明确问题、构思解决方案并进行测试。这是一个可靠的过程。它确保我们的方法系统化。它消除了随机性，使我们能够有效地向利益相关者阐述我们的理念。
但是，对于那些没有根源于明确问题的想法呢？直觉告诉你，尽管没有明显的需求，用户可能会喜欢某些东西？所有这些都源于你内在的数据。这些数据是随着时间和经验积累起来的——你的直觉。
尽管在工作场所依赖直觉仍存在偏见，但设计界对这种思维方式有所支持。Pentagram的设计合伙人Natasha Jen认为，设计通常是一个混乱的过程，而解决方案就出现在这种混乱之中。这并不总是一个整洁而线性的过程。它为直觉留出了空间。
通过充分利用基于数据的洞察和直觉，设计师可以在问题解决中采取更全面的方法。他们可以将分析思维与创造性直觉相结合，产生与用户更深层次产生共鸣的创意。平衡这两个元素可以带来更引人注目和以人为中心的设计解决方案。
什么是直觉？
直觉被视为一种快速、非意识和不显而易见的思维过程，一种感觉或知识，通常是你的大脑根据过去的生活事件和你所获得的专业知识形成关联的结果。我们可以将它视为通过隐式学习获得的知识所带来的“主观体验”。
对于设计师来说，这就是我们常常提到的“设计敏感性”。
它在哪些方面有帮助？
在创意过程的初期阶段，作为一种思维方式，直觉对产品设计师非常有用，因为它可以提供关于应该朝哪个方向发展的信号。
创新的催化剂
创造机会
在 LinkedIn，Jonathan Goldman 开发了“你可能认识的人”（PYMK）功能，这是该公司最成功的数据产品之一，基于他的直觉，用户会对关注他们的校友和同事感兴趣。他“思考如何帮助人们建立社交网络”的过程展示了一种直观的过程，这种过程很可能受到他的专业知识和经验的影响。
在他的书《好主意从何而来：创新的自然历史》中，科学作家史蒂文·约翰逊讨论了创新是经过一段时间积累的直觉和促进创造力的环境所带来的结果。这些“偶然的幸运”是我们在时间和地点上丰富经验的深度综合的副产品，这种综合可能很难通过有意识的推理来实现。在这个意义上，直觉可能是产生创新思路的一种自然而然的方式。
澄清模棱两可之处
解决模糊问题
Netflix采用了类似的方法来改善用户继续观看内容的体验。虽然他们通过数据发现“大部分的流媒体时间”都是由“继续模式下的会员”使用的，但通过直觉，他们假设这些用户可能正在“追剧中”，或者最近“部分观看了一部电影”，或者通常在当天的某个时间或当前设备上观看该节目。
这些理论推动了他们“构建能够识别和利用这些模式的机器学习模型，以产生更有效的‘继续观看’行”，展示了一种利用直觉作为假设的方法。
应对限制条件
有限的研究和时间
我们都热衷于利用客户反馈来改进产品。然而，在面临限制条件的情况下，收集反馈可能会面临一些挑战，比如紧迫的截止日期、与弱势用户群体合作设计，或在医疗保健和安全等受管制领域，客户接触可能受限。
事实上，与客户交流是一项复杂的活动，资源匮乏。生成能够自信地支持决策的用户见解是一项复杂而漫长的过程，步伐缓慢。
有时，一个经过漫长而细致的设计过程孕育出的解决方案，可能与最初的直觉一样出色。当为用户设计一种能够在其 Messenger 产品中树立合理响应时间期望的方式时，Intercom 反思称，通过严谨的研究得出的解决方案可能是一开始就直觉得出的。
让直觉为你工作
那么，什么时候选择直觉呢？
这取决于错误带来的代价。你处理的是低影响力的项目吗？这个项目对许多客户没有影响吗？它需要较低的开发工作量吗？这个决策不会影响其他产品领域吗？最重要的是，这个解决方案对你的产品感觉是否正确？如果是的话，那么你应该放心地依靠你的直觉。
Tom Greene 在《Articulating Design Decisions》一书中的建议:
不要以“从设计角度来看…”这样的句子开头，因为这通常只是另一种说“从我的角度来看”。记住，我们不关心你的观点；我们关心用户的观点。
将你的直觉构建为一个假设。将其与目标联系起来。一个设计假设通常是这样构建的：
‘我们相信….(设计决策) 对于….(用户角色) 将实现….(预期结果)’
这样做有两个好处 — 它帮助你自我评估这个想法与用户和业务目标的紧密程度，并将其作为需要验证的假设进行沟通。它确保你系统地将直觉作为需要进行测试的理论来回应。
赢得支持
此外，Greene讨论了会议中的幕后人物——一位了解你做事原因并且支持你的利益相关者。根据他的观点，重要的是要传达出：
这不仅仅是我的想法,这不仅仅是我喜欢的东西。还有其他聪明的人同意我的观点。
这在跨职能会议中尤为重要，如果你的假设能够超越设计的范围，有更多的理由支持，那么它们更有可能被接受。
法国数学家亨利·庞加莱曾说过：
我们通过逻辑来证明，但通过直觉来发现。
在我们努力使产品设计更加科学化的过程中，我们忽视了其他非常规的认知和发现方式。尽管将直觉视为纯粹的非理性、不可靠或缺乏事实支持可能很诱人，但将其视为一种不断连接各种经验数据、识别模式的机器会更有帮助——而我们的生活经历是其中最丰富多样的数据集之一。
当它作为内在的指南被运用时，它可以帮助我们度过产品设计中的障碍和不确定性。然而，在我们系统化的世界中赋予直觉以意义需要努力。努力去辨别智慧和偏见。努力将其构建成一个假设。以及努力将其与数据驱动的决策相平衡。
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