营销大总管的设计模式

设计模式

如何增加软件的黏度？从用户使用体验和依赖程度上考虑。隐藏不常用的功能，突出核心业务。考虑用户计算机水平。适当的个性设置、全面的系统设置（提供给高级用户，甚至可作二次开发？）

评论功能，作为互动的重要手段，员工的工作应当得到及时的评论。对于共享出来的资源，可以做讨论。评论（讨论）的发表应当非常方便。浏览也非常顺畅。

软件应当具有学习功能，应当尝试猜测用户的需求，即便被认为是不够智能。我并不想做多么深奥的研究，只是希望能在具体的细节上加以改进，对整个产品的生命周期负责。

How To?

评论：

1.评论以不同的区块和背景色加以区分，明确地把每条信息分开；
2.使用个性头像区分各成员（可附加员工照片）；
3.明确区分评论的主内容和评论信息；
4.自动编号，自动分页；
5.区分主题原作者与其他参与评论者的评论；
6.最新评论能够让主题作者方便的看到（桌面或者“评论专区”）。

资源：

1.员工
2.组织
3.客户
4.联系人
5.合同
6.产品
7.竞争对手
8.合作伙伴
9.机会
10.知识
11.经验

资源可以共享、临时共享、限期共享，共享的资源，都可以参与讨论。

智能：

系统如果要学习用户的工作方式，必须具备3点：
1.模型
2.条件
3.记忆

举一个简单的智能的例子：
用户登录，为了简化用户登录，我们不设置随机码，用户可以尝试输入用户名和密码登录，但是对于恶意登录要能够识别，那就是当连续登录失败次数达到特定次数，如3次失败以后，第4次登录开始，要求用户输入随机码。如果连续错误达到10次，判定为恶意登录，将暂时冻结此位置的登录。

这里面涉及到的两个条件，一个是模型，即达到触发条件之后如何处理和响应，第二个是条件，就是判断的条件，可以是多方面的，达到此条件的临界值才触发条件；第三个是记忆，这里的记忆载体是服务器内存，通过Session记忆。

比较差的系统，从不关心用户需要什么，自己有什么或者能给什么就给用户什么。如果饲养的是狗，但只有牧草，狗就会饿死。这种系统并非很烂，而是很懒。要么把狗训练得能吃草，要么卖不出去。

好一点的系统，试图猜测用户需要什么，通过以往的经验，针对目标客户群体制定出不同的方案，当目标客户被划分为某一类时，就给他提供一种解决方案。这种系统最大的特点就是走到了客户前面，如果统计学运用得当，通过大量原始数据的分析和抽取，得到了一些差异标志，将其设计到系统中，可以满足不同用户的需要。缺点是，无法考虑到用户的变化，也无法转换。

先进的系统应当能够主动学习用户的习惯，揣测用户的需要。揣测与猜测的区别在于，前者更谨慎，可能会反复多次，后者比较直白，一旦认为如此，就一古脑推给客户。

软件设计师总希望系统能够是先进的，可学习的，如何实现呢？