当AI面试卷向白领，58却把镜头对准了学历更低的蓝领。通过“人-场-流”三维重塑，他们让数字面试官更“真人”、面试间更“友好”、流程更“无压”。忘掉高端话术，真正决定成败的是用户敢不敢开口——这份蓝领专属的AI面试指南，正在用“接地气”重新定义招聘体验。

“蓝领的AI面试间怎么做？”我们分析了市面上的大部分AI面试产品，发现他们多瞄准高知白领，对普遍学历偏低的蓝领有较高的门槛。于是，我们在前期，依靠固有经验做了很多风格上和功能上的探索，但都收效甚微。面对这种情况，我们意识到，是时候：

忘记我们认为的，探索用户需要的。

01 研究方法与策略

首先，我们以贴合58蓝领用户画像的样本为基础，邀请了来自不同行业、学历、地域的蓝领求职者，并且分为了新老用户（用过AI面试，没用过）组，去探索不同的受访对象对我们的产品和设计概念的理解和偏好有何异同。

同时，结合以往的用户调研经验，受学历限制和部分求职者的自卑心理，蓝领求职者“不敢说真话” 和 “无法准确理解问题和表达想法”的问题更为明显，于是我们的采用了访谈、合意性测试、任务测试这套组合拳。让用户上手实操，各种问题便都暴露无遗；用户说不清楚自己的偏好也没关系，在选择题面前，这些问题都能轻松化解。

02 结构化搜索

在研究内容的设计上，我们通过对感知要素进行结构化拆解，来确保调研的系统化和完整性。感知的第一和核心印象，是 “人” 也就是面试官这个要素；其次是由背景、视觉元素组合而成的 “场”；最复杂的则是面试及其前后的整体流程体验。

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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人——感知的第一和核心印象

人们对一个人的印象，其实是外形、声音、互动共同作用的结果。我们进一步将这些子元素拆分为最小量化单位，以便进行数字面试官形象选项的设计。

合意性测试：以外形为例，我们把：年龄、性别、长相、表情、穿着这些要素进行重组，利用AI生成8个人物形象，引导受访者挑出TA最喜欢和最讨厌的形象（各3个以内），并且说出具体的原因。在这个过程中，用户会传达出一些选项以外的信息，比如一个用户评价一个年轻漂亮的女性

面试官形象：这个太漂亮了，不太像真人，现实面试中很少见到这样的。表面上TA不喜欢的是年轻、漂亮，内在上是「真人」感的面试官更能给TA安全感。在这之后通过加权算法，得到最受用户欢迎的前三个形象以及具体原因，进而概括出用户心中的面试官形象典范。其余要素也采用同样的方法拆分并提炼，最终得出了数字面试官在外形、声音、互动上的选择范式。

场——布局、视觉、背景

场对于用户来说，就是面试时感受到的氛围。在研究之前，我们产出了很多版设计方案，归纳下来基本就是围绕布局、色调视觉和是否采用行业化面试背景。我们想知道：

在布局上，面试官和被面试者在视图上的比例和相对位置，是否会带给用户被动、低人一等的暗示？

在视觉上，不同主题色彩、情感化表情，对面试表情有没有影响？

真实感的背景，对在线面试者的感受如何？

直接问是问不出来准确答案的，让用户选择的过程，就能证明哪些真的重要，哪些是我们自己想多了。

流——贯穿始终的产品感知

为了避免片面地收集信息，遗漏关键要点，我们用到了UJM这个工具来记录用户全程的认知与感受。

这里用到的研究方法是「任务测试」，在真实的功能使用过程中让用户的疑问、卡点、观点充分地暴露，而不加以任何主观引导。

通过对面试前、中、后每一个节点、入口、页面的问题收集和提炼，我们从完整宏观的视角洞察到了真正阻碍用户的点以及改造的机会。

03 洞察与落地

在真实的用户研究中，我们收集的往往是用户大段零散的原始表达，如同未经开采的信息矿藏。设计师需要像专业勘探者般，以敏锐的洞察力穿透表层信息，通过科学分析和深度解读，从庞杂的叙述中精准捕捉那些能推动产品进化的关键洞察。推动落地

在推动项目落地时，产品的阶段性目标、当前AI技术的可实现边界，也是设计师需要充分思考的。同时深入业务场景理解核心痛点，在技术可行性与业务诉求之间找到最佳平衡点，确保每个迭代都能创造实际价值。探索永不停歇：不忘初心，拥抱用户

真正的体验改造从不在表象，而在于颠覆认知的洞察与脚踏实地的重构。