小米是怎么做產(chǎn)品設(shè)計迭代的?
發(fā)布時間:2022-01-23 08:58 [ 我要自學(xué)網(wǎng)原創(chuàng) ] 發(fā)布人: 小劉2175

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計迭代的背景

2018年中國的兩會期間,作為人大代表的雷軍提出了《關(guān)于大力發(fā)展中國設(shè)計產(chǎn)業(yè)、全面提升中國設(shè)計水平的建議》議案「1」,他認(rèn)為伴隨著消費升級的大趨勢,則需要全面提升中國制造乃至中國設(shè)計的品質(zhì),才能打造具有世界級聲譽的中國品牌。而要提升尤其是以互聯(lián)網(wǎng)為代表,以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的產(chǎn)品設(shè)計品質(zhì),其中關(guān)鍵之一就是需要在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建一套完善的用戶研究和評估測試流程,基于用戶反饋對產(chǎn)品設(shè)計進(jìn)行迭代,不斷調(diào)整和改良產(chǎn)品設(shè)計以達(dá)到提升產(chǎn)品質(zhì)量的目的。

1. 緣起:基于腳本任務(wù)的實驗室可用性測試

上世紀(jì)90年代正處于計算機科學(xué)技術(shù)的突飛猛進(jìn)的階段,著名易用性專家雅各布尼爾森(Jakob Nielsen)提出了可用性概念以及一系列與可用性相關(guān)的原則和測試方法「2」「3」。這些原則和方法歷經(jīng)20多年不論是對于當(dāng)初的門戶網(wǎng)站還是當(dāng)前的移動應(yīng)用都依然經(jīng)典。其中可用性測試是一種常見的用戶研究方法,非常適用于在設(shè)計流程以及上線流程中來評估產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量。

由于當(dāng)時人們的主要使用場景上都限于固定室內(nèi),因而外在環(huán)境或場景影響對于可用性測試的結(jié)果并不大,于是傳統(tǒng)大型 IT 或互聯(lián)網(wǎng)公司諸如微軟公司對于用戶研究大多都是在實驗室里完成的,從而誕生了實驗室可用性測試(Lab Usability Testing)「4」。

實驗室可用性測試能夠在不干涉受試用戶的情況下非常完整的記錄用戶在受試過程中各種行為數(shù)據(jù),甚至能夠配合生理信號采集系統(tǒng)來進(jìn)一步判斷受試用戶在不同任務(wù)時的心理狀態(tài),以供設(shè)計研究人員進(jìn)行更為深入的研究和分析用戶行為。當(dāng)時的計算機類型絕大多數(shù)以單機系統(tǒng)為主的臺式計算機,而且基于 C/S 即 Client/Server(可以是本地服務(wù)使用者/服務(wù)提供者,而不僅限于互聯(lián)網(wǎng)的概念)結(jié)構(gòu)的圖形用戶界面(GUI)操作系統(tǒng)已經(jīng)成為普及,實驗室可用性測試主要在 C/S 的 GUI 上來進(jìn)行。根據(jù) ISO 9241-11 國際標(biāo)準(zhǔn)對可用性的定義:產(chǎn)品在特定使用環(huán)境下為特定用戶用于特定用途時所具有的有效性(Effectiveness)、效率(Efficiency)和用戶主觀滿意度 (Satisfaction)。根據(jù)可用性層次的劃分,有效性可以歸為第一個層次,效率為第二個層次,而滿意度則為其最高層次。交互設(shè)計可以保障產(chǎn)品中第一個和第二個層次即有效性和效率,但對于最高層次的滿意度卻不如 GUI 設(shè)計更為直接和有效。GUI 設(shè)計能夠帶來更多美感和情趣,通過視覺設(shè)計,在情感上給用戶一種安撫,更有助于用戶達(dá)到使用上的滿意度「5」。

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△ 「圖:傳統(tǒng)大型 IT 或互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)流程」

當(dāng)時人們的主要使用場景與測試環(huán)境或場景比較吻合,但是這種測試方法通常情況下大多是針對少量(5個即可)用戶的定性測試「6」,能夠方便對數(shù)據(jù)采集,包括用戶的發(fā)聲反饋,視頻及觀察記錄等,因此還需要結(jié)合諸如問卷調(diào)查等其它的用戶研究或測試方法來彌補實驗室可用性測試在受試樣本上的不足,這也要求實驗室可用性測試對于受試用戶類型的選擇更為嚴(yán)格與典型,對于任務(wù)的設(shè)計更加完善與準(zhǔn)確「7」。另外,實驗室可用性測試還受限于前期對于測試場地的高昂的投入和建設(shè),以及測試過程中受限于受試用戶的數(shù)量、質(zhì)量等客觀條件的選擇,只有為數(shù)不多的注重產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量以及在各方面資源充足的大型 IT 或互聯(lián)網(wǎng)公司才能夠負(fù)擔(dān)且長期進(jìn)行。這也導(dǎo)致了中小公司缺乏足夠的資源進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計的評估與迭代來保障用戶體驗的質(zhì)量。

2. 發(fā)展:基于自然場景的互聯(lián)網(wǎng)在線迭代

互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的深入發(fā)展和普及為中小互聯(lián)網(wǎng)公司帶了新的契機,其中「以用戶為中心」產(chǎn)品設(shè)計準(zhǔn)則能夠有效地提升互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的可用性「8」,而實施該準(zhǔn)則首先要了解用戶及其所在場景「9」,需要通過深度的用戶研究準(zhǔn)確把握用戶需求。用戶研究涉及到的各類定量或定性的方法曾被大量應(yīng)用在了一線科技公司的產(chǎn)品設(shè)計驗證流程之中,為后續(xù)的產(chǎn)品設(shè)計迭代提供了有力的數(shù)據(jù)支持。但是這種歷經(jīng)20多年的經(jīng)典的用戶研究與測試方法對于新興的互聯(lián)網(wǎng)公司不論在人力、物力、財力還是時間成本上投入太大,尤其是對于更多關(guān)注投入產(chǎn)出比以及效率的初創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)公司而言高不可攀,更何況經(jīng)典的用戶研究與測試方法的選擇沒有一定的最佳方案,因此尤其是國內(nèi)眾多初創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)公司亟待需要尋求一種更加適合自身情況的產(chǎn)品設(shè)計的評估與迭代模式。

相較于傳統(tǒng)的 IT 公司而言,以騰訊為代表的新興互聯(lián)網(wǎng)公司的在線產(chǎn)品大多基于 B/S,即 Browser/Server(基于互聯(lián)網(wǎng)的瀏覽器/服務(wù)器模式)結(jié)構(gòu),客戶端采用瀏覽器(Browser)運行軟件。B/S 結(jié)構(gòu)應(yīng)用程序相對于傳統(tǒng)的 C/S 結(jié)構(gòu)應(yīng)用程序是一個非常大的進(jìn)步:可以在任何地方進(jìn)行操作而不用安裝任何專門的軟件。對于用戶來說只要有一臺能上網(wǎng)的電腦就能使用,客戶端零維護(hù)。B/S 結(jié)構(gòu)的主要特點是分布性強、維護(hù)方便、開發(fā)簡單且共享性強、總體擁有成本低「10」。這些基于互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的天然優(yōu)勢使得以用戶為中心的用戶研究和測試可以不受時間與空間的限制,因此也不必再限于傳統(tǒng)測試環(huán)境進(jìn)行用戶研究和測試,從而拉近了產(chǎn)品與用戶之間的關(guān)系,并逐漸形成了一套互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計迭代方法。這套方法與傳統(tǒng)的實驗室可用性測試不同在于:不必再像傳統(tǒng) C/S 應(yīng)用產(chǎn)品要達(dá)到完整程度再投放市場,因為用戶可以隨時在線獲取,甚至可以在不確定產(chǎn)品設(shè)計是否符合用戶需求的情況下快速投入市場以獲得驗證,進(jìn)而為下一個版本的改進(jìn)繼續(xù)提供數(shù)據(jù)支持。

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△ 「圖:互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)流程」


全開放的互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)模式的興盛


1. 契機:基于移動智能設(shè)備的現(xiàn)場可用性測試

隨著時代發(fā)展,主流互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品又從 B/S 轉(zhuǎn)移到了 C/S,從固定臺式計算平臺逐步轉(zhuǎn)移到了移動計算平臺,用戶使用場景不再是固定而是多樣。這對于新興移動互聯(lián)網(wǎng)公司有著更多機會獲取獨立用戶的產(chǎn)品使用情況,加上智能手機及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(傳感器)的快速發(fā)展和普及,尤其是智能手機自帶的錄屏功能、錄音功能以及其它小型視頻設(shè)備使得在現(xiàn)場進(jìn)行用戶測試變得門檻更低。這使得用戶研究員可以在符合自然場景的現(xiàn)場地點做用戶測試,同時也使得用戶研究員能夠更為方便地記錄并跟蹤高仿真度產(chǎn)品原型真實測試情況,用戶也能夠在實際測試中進(jìn)行出聲思考和評論。

這種測試方法很受移動互聯(lián)網(wǎng)公司的青睞:受試用戶一般被安排符合或接近實際使用場景被給予需要執(zhí)行的任務(wù),而設(shè)計研究人員只需開啟被測智能設(shè)備例如智能手機自帶的錄屏和錄音功能對被測用戶的操作過程進(jìn)行錄制以備后續(xù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析,而不再像傳統(tǒng)的觀察控制室通過單向反光玻璃并通過麥克風(fēng)對測試用戶發(fā)出相關(guān)指令并進(jìn)行記錄和觀察。為了獲取更為詳細(xì)的數(shù)據(jù),設(shè)計研究人員也會鼓勵他們在嘗試完成任務(wù)時出聲思考。

例如,相較于傳統(tǒng)的實驗室記錄,超小型的運動相機可以通過任意佩戴的方式記錄受試用戶在使用產(chǎn)品時的動作表情和聲音,有時還會配合使用智能手機上安裝的眼動記錄軟件通過前置攝像頭來記錄受試用戶眼動軌跡或熱區(qū)數(shù)據(jù)和使用運動手環(huán)來記錄受試用戶心率波動變化數(shù)據(jù)等,以便進(jìn)一步獲取受試用戶在交互過程中的行為數(shù)據(jù)并了解用戶界面對用戶心理的影響。因此在自然場景下的可用性測試能夠在不干涉受試用戶的情況下更為真實和完整地記錄用戶在受試過程中各種行為數(shù)據(jù),甚至能夠獲取自然場景下可能存在的其它非產(chǎn)品設(shè)計問題:比如由于網(wǎng)絡(luò)連接引起的延遲、戶外光線變化引起的屏幕低可視性等問題,能夠針對性地反饋給其它相關(guān)開發(fā)人員進(jìn)行研究和分析,并加以改進(jìn)。

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△ 「圖:可用于移動自然場景拍攝的小米小蟻運動相機」

2. 變革:以小米為代表的全開放式用戶參與互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)模式

這種基于移動自然場景的迭代方法在準(zhǔn)確性上依舊無法替代經(jīng)典的定性的用戶研究方法,因為通過數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行統(tǒng)計和分析只能夠發(fā)現(xiàn)問題但無法定位問題的原因,所以新興移動互聯(lián)網(wǎng)公司通過大數(shù)據(jù)定位產(chǎn)品問題范圍后,還需通過焦點小組或深度訪談更進(jìn)一步明確產(chǎn)品細(xì)分問題并推導(dǎo)出具體原因;谕茖(dǎo)原因繼續(xù)在線迭代,逐漸逼近產(chǎn)品設(shè)計的目標(biāo),循環(huán)往復(fù)「11」。此外,這種方式除了成本有所降低以外并不比實驗室敏捷多少,也可能需要受試用戶和設(shè)計研究人員付出更大的努力進(jìn)行準(zhǔn)備、配置、記錄、整理統(tǒng)計和分析等工作。因此尤其是像小米這樣新興的移動互聯(lián)網(wǎng)公司,迫切地需要創(chuàng)新出一種更為高效低成本的、敏捷的迭代模式來更好的優(yōu)化產(chǎn)品與設(shè)計。

小米公司正式成立于2010年4月,是一家以手機、智能硬件和 IoT 平臺為核心的互聯(lián)網(wǎng)公司。而在初創(chuàng)時期的小米核心產(chǎn)品并非手機等智能硬件,而是從基于谷歌 Android 移動操作系統(tǒng)定制化開始,通過迭代和改進(jìn)適合當(dāng)前中國用戶使用習(xí)慣,最終開發(fā)出廣受贊譽的手機操作系統(tǒng):MIUI,這也為后來的小米手機的推出和熱銷奠定了基礎(chǔ)。與很多新興的中小型移動互聯(lián)網(wǎng)公司一樣,小米在初創(chuàng)時期缺乏足夠的資源和能力對 MIUI 中的各個產(chǎn)品功能和設(shè)計進(jìn)行快速、完整地評估與迭代。

為了讓產(chǎn)品設(shè)計迭代更加敏捷,能夠快速響應(yīng)用戶反饋,于是小米聯(lián)合創(chuàng)始人黎萬強在進(jìn)行小米手機操作系統(tǒng) MIUI 開發(fā)時不像很多傳統(tǒng)大型 IT 或互聯(lián)網(wǎng)公司在產(chǎn)品未上市之前對市場或用戶進(jìn)行過多地防范和封閉,相反在確保產(chǎn)品基礎(chǔ)功能穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,會將產(chǎn)品設(shè)計團(tuán)隊的很多新想法、新功能都坦誠地公開在用戶面前,目的是通過借助互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模優(yōu)勢,讓全國各地的用戶都能參與到產(chǎn)品設(shè)計的驗證和迭代之中,從而實現(xiàn)組建「一個10 萬人的互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)團(tuán)隊」來幫助小米進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計迭代。這一想法將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計迭代推向了高潮。

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△ 「圖:10 萬人的互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)團(tuán)隊模型」圖片來源:黎萬強,《參與感》

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能手機的大規(guī)模普及,使得這個想法逐漸成為可能:于是小米創(chuàng)新性地率先通過論壇包括基于移動端的小米社區(qū)作為互動平臺,以更為開放的形式能夠讓一部分忠實用戶深入?yún)⑴c到產(chǎn)品的研發(fā)過程中「12」,與產(chǎn)品設(shè)計團(tuán)隊在線進(jìn)行密切協(xié)作。

通過高頻率高密度的與用戶線上交互,小米獲取了在大量豐富的自然場景下的用戶使用反饋后,通過快速迭代進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計升級,從而達(dá)到降本提效。在面向消費者終端的行業(yè)中,小米總結(jié)出了「用戶模式大于一切工程模式」。為了讓用戶深入?yún)⑴c到產(chǎn)品、設(shè)計和研發(fā)過程中,小米還設(shè)計了「橙色星期五」的互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)模式:核心就是 MIUI 團(tuán)隊通過論壇與用戶互動,把 MIUI 系統(tǒng)的升級時間固定為每周星期五,以減少用戶的記憶成本從而盡量減少用戶參與的成本,同時也為了把這種論壇互動方式產(chǎn)品化,讓用戶能夠在各種不同的自然場景中試用新產(chǎn)品或新功能后完成小米精心設(shè)計的使用報告——四格體驗報告,以獲取用戶試用之后即時的主觀評價與反饋。從最開始收到上萬的反饋一直發(fā)展到現(xiàn)在每期都有數(shù)十萬用戶參與。

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△ 「圖:小米 MIUI 「橙色星期五」的四格體驗報告與手機論壇」

此外,小米在 MIUI 中還能讓用戶在線抓取操作日志進(jìn)行更為專業(yè)和詳細(xì)的數(shù)據(jù)反饋,通過這些用戶深度參與的機制不僅為小米團(tuán)隊節(jié)省了大量開發(fā)、測試甚至運營資源,還讓 MIUI 收獲了令人吃驚的好口碑和增長速度。這份口碑也構(gòu)成了小米在日后發(fā)布手機后火爆的用戶基礎(chǔ)「13」。

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△ 「圖:用戶可以通過各種方式進(jìn)行在線反饋」

可見在當(dāng)前中國國情下,這種全開放式的產(chǎn)品設(shè)計迭代模式使傳統(tǒng)的產(chǎn)品驗證的流程發(fā)生了轉(zhuǎn)變:通過部分大規(guī)模忠實用戶試用的用戶反饋在移動互聯(lián)網(wǎng)公司的產(chǎn)品研發(fā)階段變得更為普及,因而能夠被越來越多的國內(nèi)中小型移動互聯(lián)網(wǎng)公司乃至大型頭部互聯(lián)網(wǎng)公司所借鑒并推行。

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△ 「圖:以小米為代表的移動互聯(lián)網(wǎng)公司的設(shè)計評估與迭代流程」

這種全開放式用戶參與本質(zhì)上還是一種中心化的產(chǎn)品設(shè)計迭代思路,需要符合所對應(yīng)的公司文化、用戶類型、業(yè)務(wù)規(guī)模以及風(fēng)險控制等條件才能充分發(fā)揮出互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)模式的潛力,并也只能最終產(chǎn)生出「滿足了80%的用戶80%的需求」產(chǎn)品設(shè)計「14」。那么在未來,是否有一種滿足「所有的用戶所有的需求」的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計呢?


未來互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計迭代的展望


1. 去中心化的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢

隨著5G通訊、云計算與移動互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的日漸完善,人工智能逐漸滲透到更多細(xì)分領(lǐng)域滿足日益多變的用戶個性化需求,同時有利于高科技公司進(jìn)行快速、低成本的創(chuàng)新。眾所周知,人工智能的發(fā)展依賴于大數(shù)據(jù)、云計算和實現(xiàn)框架「15」;ヂ(lián)網(wǎng)公司可以通過用戶智能手機上的各種傳感器從不同維度監(jiān)測用戶數(shù)據(jù),使得智能手機逐漸成為每個用戶的新一代「微型服務(wù)器和計算中心」,這種去中心化的互聯(lián)網(wǎng)「云計算」能夠存儲和分析每個用戶海量的數(shù)據(jù)幫助互聯(lián)網(wǎng)公司更為精確地理解每個用戶,并能夠在此基礎(chǔ)上探索出新的用戶需求和衍生出新的產(chǎn)品與服務(wù)。因此,在未來如何基于人工智能進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計迭代來滿足「千人千面」的個性化用戶需求將是所有互聯(lián)網(wǎng)公司所面臨的挑戰(zhàn)「16」。

2. 自動駕駛技術(shù)的「影子模式」提供了一種可能性

2018年10月26日,特斯拉在北美地區(qū)向用戶升級了新的自動駕駛技術(shù):「Navigate on Autopilot」。這個技術(shù)的關(guān)鍵在于「Navigate on Autopilot」不論用戶是否開啟,都可以在后臺記錄在真實場景所有駕駛決策和控制數(shù)據(jù)。「這樣在人類駕駛員導(dǎo)致交通事故時就可以對比分析,看看自動駕駛是不是可以避免事故」,特斯拉將其稱之為「影子模式」「17」。

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△ 「圖:基于影子模式的高精度導(dǎo)航地圖對比」

圖片來源 Tesla Motors, https://mashable.com/2015/10/14/tesla-high-precision-digital-maps(左圖是普通的低精度導(dǎo)航地圖路徑,而右圖則是特斯拉通過數(shù)據(jù)積累繪制的高精度導(dǎo)航地圖,通過對比可以看出,高精度導(dǎo)航地圖可以呈現(xiàn)更詳細(xì)更豐富的路徑規(guī)劃與選擇,以應(yīng)對實時變化的路況變化采取不同的自動駕駛策略「18」)

所謂的影子模式即無需主動定期招募目標(biāo)用戶、選擇和撰寫測試任務(wù)腳本、收集數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)出報告,而是通過終端系統(tǒng)后臺感知并記錄自然場景下用戶使用產(chǎn)品的每個基于真實需求所需要完成的任務(wù)路徑數(shù)據(jù),終端系統(tǒng)不采取實際測試任務(wù)指示,但是會對比完成同樣任務(wù)時自己默認(rèn)規(guī)劃的最優(yōu)任務(wù)路徑。這樣,當(dāng)用戶實際任務(wù)路徑數(shù)據(jù)累積成為任務(wù)「路徑流量」,通過繪制出高精度任務(wù)路徑地圖「19」和用戶實際的任務(wù)路徑流量判斷每個任務(wù)完成情況是否符合終端系統(tǒng)預(yù)期的數(shù)據(jù),尤其是當(dāng)該任務(wù)路徑下流失的用戶流量或者某些任務(wù)路徑的用戶流量超出閾值時,系統(tǒng)會定位評級出該任務(wù)路徑所在產(chǎn)品設(shè)計的具體問題并生成多個測試方案。影子模式的強大之處在于隨著受試用戶使用時間和任務(wù)路徑數(shù)據(jù)的積累,系統(tǒng)能夠記錄和學(xué)習(xí)該用戶特有的使用偏好進(jìn)而結(jié)合該用戶的個人用戶畫像分析該用戶使用行為和心理預(yù)期,最終為該用戶迭代出適合該用戶偏好的最優(yōu)產(chǎn)品設(shè)計方案。

3. 基于人工智能的自我產(chǎn)品設(shè)計評估與迭代

自我產(chǎn)品設(shè)計評估與迭代分為:感知記錄,行為理解,定位評級與決策控制四個部分,周而復(fù)始,循環(huán)往復(fù)。

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△ 「圖:自我迭代模式」

感知記錄:

采集的數(shù)據(jù)越客觀「精度」越高,對后續(xù)評估與迭代越具有參考價值。但在以往的用戶測試中,主觀性和引導(dǎo)性都會影響數(shù)據(jù)的「精度」。例如在隨機調(diào)查中,用戶只是猜測他們可能會怎么做,或者他們喜歡哪些功能,但這并不意味著他們會在現(xiàn)實生活中使用或喜歡它們「20」。此外,以往通過用戶測試所收集的數(shù)據(jù)大多來源于具有引導(dǎo)性的用戶任務(wù)場景中,因此數(shù)據(jù)不可避免或多或少地受到非客觀的顯性重要性影響(Explicit Importance)「21」。而影子模式的感知記錄能更好地避免由于人工干預(yù)導(dǎo)致的顯性重要性影響而產(chǎn)生的測試誤差。

行為理解:

通過使用場景的重繪與用戶操作路徑的統(tǒng)計,結(jié)合用戶個人的基本信息或畫像,來更為準(zhǔn)確地判斷用戶偏好和理解用戶行為「22」,通過元數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)并結(jié)合詳細(xì)的行為數(shù)據(jù)識別和分析得到用戶的不同行為。但是并不一定同樣的問題對不同偏好的用戶都會產(chǎn)生可用性問題。例如有的用戶偏好傾向手動輸入銀行卡信息的交互操作可能對于偏向更快捷的掃描輸入銀行卡信息交互操作用戶而言反而會導(dǎo)致可用性較差,這取決于用戶輸入信息習(xí)慣,心理安全感甚至與硬件設(shè)備條件限制等諸多與用戶畫像與使用場景相關(guān)。因此這些不同行為偏好可以迅速定位出具體的可用性問題,并據(jù)此針對不同的用戶展示不同的迭代方案。

定位評級

基于「幸存者偏差(Survivorship Bias)」理論「23」,以往的數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計往往基于那些能夠完成任務(wù)或者是有愿意完成任務(wù)的用戶,而更為重要的可用性問題則有可能集中在那些中途無法完成任務(wù)而流失的用戶身上:即首要應(yīng)該考慮在那些未完成任務(wù)的用戶操作路徑數(shù)據(jù)中分析找出用戶流失最為意外和嚴(yán)重的任務(wù)操作路徑。因此高精度的用戶任務(wù)操作路徑數(shù)據(jù)的統(tǒng)計能夠更為精準(zhǔn)的對可用性問題進(jìn)行定位和評級。此外,由于有了用戶畫像與用戶 ID 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析,目標(biāo)用戶能夠更為容易地被確定,所產(chǎn)生的任務(wù)操作路徑數(shù)據(jù)相對其它類型用戶也更具評估價值。

決策控制

對于前面提到的不同偏好的用戶,有可能同樣的設(shè)計方案會造成不同的結(jié)果。在理解用戶行為的基礎(chǔ)上產(chǎn)品設(shè)計的評估與迭代更加智能化,可以自主決策如何進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計迭代:通過實時監(jiān)控該類用戶任務(wù)操作路徑的數(shù)據(jù),并不斷自主迭代出最適合該類用戶非顯性重要性偏好的產(chǎn)品設(shè)計,做到更懂用戶以至于能夠自主決策和控制整個產(chǎn)品設(shè)計的「進(jìn)化」方向,這也將實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計的「千人千面」,以滿足不同用戶日益多變的個性化需求。


結(jié)語


產(chǎn)品設(shè)計的品質(zhì)在每個階段的衡量標(biāo)準(zhǔn)是不同的,這不僅取決于公司及其所在社會環(huán)境對產(chǎn)品設(shè)計迭代的認(rèn)知程度,同時還取決于公司依據(jù)自身實力在這個過程中的資源投入是否能獲得因產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量提升所帶來的增值,因此它的評估與迭代在每個階段的方法和目標(biāo)也會是不同的。更重要的是,隨著用戶需求層次的不斷提高,產(chǎn)品設(shè)計的目標(biāo)也會隨之不斷提升:例如在最早時期的標(biāo)準(zhǔn)就是能夠讓不同的人去適應(yīng)于一個標(biāo)準(zhǔn)、通用產(chǎn)品而不出錯和可用,而隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等先進(jìn)平臺和技術(shù)不斷深入發(fā)展,可以想象,互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品設(shè)計的評估與迭代的衡量標(biāo)準(zhǔn)將是如何更懂「我」和更了解「我」,如何能夠自我「進(jìn)化」地去適應(yīng)每個不同的人。

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