在产品设计的战场上，健康类应用往往被认为是“健康管家”，但真正能打动用户的，往往是与用户心理模型深度契合的交互。

举个例子，Strava 让骑手追踪里程、速度、功率；如果骑手只关注“完成路程”，却忽视了心率区间，那就违背了他对“高质量训练”的内在定义。

心理模型可以理解为用户在头脑里搭建的一套“假想世界”，在这个世界里，他们用已有的经验来解释新信息。对健身产品来说，如果你把“卡路里消耗”当作唯一指标，而用户的心理模型是“减脂就是体重下降”，那么反馈会产生错位。

常见的健身心理模型包括：① 速度/距离 vs 时间；② 努力感 vs 结果感；③ 体重 vs 体脂；④ 心率区间 vs 疲劳。每个模型都决定了用户对进步的认知。

在设计目标跟踪时，首要任务是确认用户的模型。比如健身房会员通常把目标设为“每周跑步三次”，这是一种“次数”模型；而跑步者更关心“里程”或“配速”模型。把两种模型交叉显示，可以让用户在同一屏幕上看到多重维度。

反馈环路也是不可忽视的。即时反馈（如“你现在的心率已进入区间三”，实时激励）和延迟反馈（如“上周平均卡路里消耗比目标高 8%”，提供总结）需要结合。研究表明，即时反馈能提升 30% 的行为坚持率（Smith, 2021）。

看看 Fitbit 的 「My Day」 界面：每天的步数、卡路里、睡眠质量都一目了然，而且还会给出“今天的进步”短评，正是把多维数据转化为用户熟悉的“完成感”。

自我决定理论（Deci & Ryan, 2000）指出，满足自主、胜任和关联三大心理需求的反馈能显著提高长期坚持。把目标拆分为“可控小步”并在完成时给出微小奖励，就正好满足胜任感。

实践建议：① 通过访谈或可用性测试快速验证用户的心理模型；② 在仪表盘设计中采用多维度视图，允许切换；③ 给出情境化反馈，例如“今天的配速比前一周提升 5%”，而非单纯数字；④ 让用户自定义目标类型，让他们把“减重”或“增强耐力”写进个人目标。

最后，你会不会想，既然心理模型决定了用户对进步的感知，那产品能否在未来通过机器学习不断调整模型，让每一次反馈都更贴近用户的内在期待？