译:关于“预期设计”你需要知道什么

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第一次翻译文章,有不当之处还望指正,谢谢!
原文地址:What You Need To Know About Anticipatory Design

“预期”一词来源于拉丁文:anticipare,表示“提前准备”的意思。我们通常将其与预料中发生的事情关联起来。

在某种程度上,大部分产品多多少少都含有预期的成分在里面,来自HUGE的Aaron Shapiro将“预期设计”定义为:一种由设计师发起,站在用户的角度为用户尽可能的简化操作过程,最大程度的降低用户做决定的难度的设计方法。

它其实就围绕在我们身边

回想一下,自从web诞生之日起,我们已经见到了警告框、弹出窗口、应用内置的通知和其他很多控件,他们触发后或者用来阻止未来某些事情的发生,或者基于你之前的操作引导你做出其他的选择。这些事件大部分基于这样一个简单的条件:如果用户做了X,那就给他们展示Y。

基于预期设计看来,这些基本的干预将会为了实现让用户的任务变得非常简单的目标,而变的越来越复杂。没错,这就意味着你(设计师)需要做出更多的工作而对于他们(用户)而言则工作的内容会更少。

Microsoft Office的大眼夹
Microsoft Office的大眼夹

“大眼夹”就是其中一个例子,早在Siri、Cortana与Google Now之前,微软Office的大眼夹(第一次出现在1997年左右),就可以发现基础的操作意图并提供帮助。在这种情况下,输入一个标准的信件问候语,例如“Dear Sir”,大眼夹就会适时的出现。

为什么是预期设计,为何现在提出?

我确信,预期设计在近十年期间,必定会成为用户体验设计的下一个重要关注点。日益忙碌、疲惫不堪的用户需要我们在如何才能让他们的日常任务变的简单易行方面做出认真细致的思考。人们不再有时间来做我们曾经强制他们做的痛苦而又多余的操作。毋庸置疑,我们必须调整我们围绕帮助用户完成他们任务的后端模式,变的无需多次消耗他们一天中需要的宝贵资源。

现在,请不要误解我的意思:这并不是说设计懒惰机器人,也不是让我们所有人变的消极、一无是处。这是关于将前沿科技用于用户的服务中,这样他们就可以将更多的时间用在现在生活要求的,高等级的任务处理上。

Google Now(谷歌现在)通过提前解决了你在做事情之前不得不思考的问题,帮助你集中精力于事情本身
Google Now(谷歌现在)通过提前解决了你在做事情之前不得不思考的问题,帮助你集中精力于事情本身

例如,Google Now(谷歌现在)通过提前解决了你在做事情之前不得不思考的问题,帮助你集中精力于事情本身。如果在你的日历中有一个餐馆的预约,Google Now会建议你的旅行时间以及很赞的照片拍摄点来丰富你的经验。

预期设计与认知负荷

多年来,开发者们一直倡导Don’t Repeat Yourself (DRY) Keep It Simple, Stupid (KISS)的观点,是时候将这个无痛的逻辑带到用户与我们正在创造的交互方式中了。试想一下,如果我们要求用户用任何给定的操作多次完成同一个任务,这难道不是在低效的使用他们的时间么?同样的,在你已经收集到信息的前提下,去问某些人他们喜欢什么,是不是很多余?

在心理学中,我们用“认知负荷”的术语来描述任何给定时间内,大量的脑力被用于工作记忆中。对于每个参与用户体验设计的人,认知负荷都是一个重要的考虑因素。我们是否用尽一切力量,来减轻因为使用我们的产品而产生的学习新事物的痛苦了么?我们如何在任何给定的时间内减少我们的用户需要担心的内容?减轻认知负荷是预期设计的基石之一,因为它可以通过预见用户的需求而创造一个更加愉快的体验。

Peapod的移动app
Peapod的移动app

在线的杂货店Peapod刚发布了一款包含预期设计的手机app,这个专有的推荐引擎被他们称之为,Order Genius(订购天才),它可以通过很少的点击,基于你过去的订单快速的填充你的购物车。更加有趣的是“订购天才”将会根据季节和生产周期进行区分,并且随着你使用的时间越长,它将会更加了解你的购买行为。

Gatheredtable的主页
Gatheredtable的主页

为了减轻杂货店购物者协调食谱、购物单和实际购物的负担,app的另一个举动就是集成了Gatheredtable API。集成之后,你仅需要决定你准备为你家庭提供何种菜单,然后通过几次点击,Peapod就可以根据Gatheredtable提供的产品列表将产品添加到你的购物车中。

预期设计与同理心

能够预见我们的用户想要和需要的与同理心密切相关。如何连接我们与我们的客户群?难道我们要一直回去,观察他们的自然行为,然后发现新的需求?意识到对于预期设计有用的要素,往往取决于我们对产品使用场景中要点的关联能力。

作为设计者的Pete Smart在他的文章中明确指出“真正用于创新的同理心”:“同理心调查帮助我们观察到人们已经克服障碍的方法,并且能够揭示出比我们预期更加优雅的解决方案。”他之所以知道这些,是因为他最近行程2517英里,尝试在50天通过设计解决50个问题。

Waze(一款流行的导航应用)的创始人,注意到人们会用其他人的反馈来更加聪明的行驶。他们接着创建了一个界面,司机们不仅可以提醒其他人即将发生的问题(交通堵塞、事故、警方控制,等等),而且还可以通过信息公开交流。

在Waze中有很多预期设计的元素,但是有一些尤为突出,包括:当汽车在行驶并且有人在输入(应该经常是副驾驶)时发出警告;其他司机有相同经历问题的提醒和当发现一个更好的路径时的通知。事实上,app基于用户在其内部的反馈不断的寻找更好的路径是一个很成功的预期功能。一旦你在app中设置了你的目的地,你基本上只需要靠在驾驶座上,专注于你的驾驶就可以了。

Waze中不同类型的报告
Waze中不同类型的报告

向Waze这样,这里有很多其他产品和服务利用了预期设计的力量。因为开发者与设计者在非常努力的体现这些原则,我们应该期望他们变成常态而非例外。在这篇文章中,我将介绍10个极好的,我们可以带入到我们自己项目中的预期设计的模式。

预期设计举例

这篇文章的目的,是想说明用户体验包含在每一个你用户与产品或服务交互的接触点中。这包含了售前、售中和售后的各种事件。我们也将不在只关注用户的界面,而是考虑设计元素与营销策略的融合。既然预期设计涉及到我们用户体验流程步骤的彻底修改,我也将分享一个问题的清单来帮助你们开始。

FACEBOOK:通过地理定位,来促进实际生活中的相遇

Facebook已经变成了一个涉入到生活的社交网络,并且通过我们在线的生活收集到了多种数据。很多人认为这个平台旨在促成虚拟的邂逅,但是近期的一些预期性的功能已经开始转变这个想法。如果facebook收集到的关于我们的愿望、喜好和位置的信息可以加速实际中面对面的相遇呢?

以下是当我第一次看到app内这些通知时的想法:

Facebook 关于你朋友正在参加你附近的一些活动的通知
Facebook 关于你朋友正在参加你附近的一些活动的通知

用户不需要弄清楚如何与他们的朋友在现实生活中碰面的想法是合适的,有好的并且容易执行的。只要用户们有意愿通过Facebook提供他们的位置信息,就像我这样,为实际的相遇创造条件是一个预料到我希望在网络之外进行社交活动的功能。预期中,你的用户可能需要与朋友见面参加附近的活动并为他们提供良好的选择,Facebook有效的创造了这种读心的体验。

除了社交驱使的通知,Facebook最近开始探索能够允许企业管理者直接接触他们参观者的蓝牙设备。这种接触可以采取问候语、照片和他们朋友关于这个地方的推荐的形式。在展示出你朋友的意见来协助你做决定方面,Facebook Beacon是预期设计的另外一个例子。

Facebook Beacon,一款能够将相关内容推送给参观者的蓝牙设备
Facebook Beacon,一款能够将相关内容推送给参观者的蓝牙设备

SALESWISE:如何把收集到的数据转成有意义的省时功能

Saleswise是一款能够连接你的邮件、客户关系管理、笔记和其他数据到一个面板上的应用,它能够帮助你完成更多的销售。我必须承认,我第一次打开我的账户是出于好奇,并且我在第一次登录几分钟后就放弃了这个网站。然而,他们的预期设计正是从这里开始变得有意思。

在从Saleswise退出来之前,我将我的谷歌日历关联到了网站。Saleswise将你日历中的事件像潜在的销售会议一样解析和使用。我注册的第二天,说实话,我已经忘记了这个应用,我收到了一封标题为:“为Startupsocials做准备”的简洁的邮件。我的确需要做准备,我已经在那天安排了一个网络研讨会并需要为之做大量的准备。

除了提醒我这个事情之外,Saleswise提供了一个我与Startupsocials的历史的汇总,同时,也包含了Startupsocials中参与者与公司的信息。该公司在他们的CRM中,也被神奇的转变成了一个销售预测。这就是便利性、预期与纯粹的预测能力。


Saleswise发出的简洁邮件
Saleswise发出的简洁邮件

PANDORA: 基于关联关系给出建议

一个用户过去的行为揭示了他们在寻找多种解决方案来满足特定需求和期望。这也表明,任何成功的用户体验设计都具有的一个基本特征:新的活动是基于过去的交互设计的。虽然很多推荐引擎都聚焦在基础(也就是基于相同的类别推送物品),但开发者们在创造更加聪明的算法深入挖掘我们动机的方面,已经开始变得愈加精明。

其中一个这样的算法就是Pandora音乐基因组计划,它可以根据你偏爱的一首歌而推荐一个完整的播放列表。音乐基因组计划中的每个歌曲最多可被一个培训过的音乐分析人拆分成450种不同的音乐特质。在捕捉到歌曲背后的音乐特质后,音乐基因组计划就能顾推荐一首可能成为你新宠的歌曲。

Pandora对新配置的介绍
Pandora对新配置的介绍

在线的购物网站像eBay和Amazon,也擅长在提供这些定制的建议,有的甚至基于用户之前的行为为他们定制特定的邮件。


Amazon基于你的兴趣发送带有特殊折扣编码的促销邮件
Amazon基于你的兴趣发送带有特殊折扣编码的促销邮件

BRITA: 如何让重复购买更加简单

Brita,一个滤水器的制造商,正在面临一个独特的挑战:所有的过滤器,无论他们的质量如何,终将到达使用期限并被替换掉。买家们也清楚的知道查看这些保质期的重要性。毕竟,当这些过滤器不在执行他们的工作时,将会威胁到他们的健康。鉴于此问题,Brita通过扫描买家的过滤器ID,并签约会根据他们产品的状态做定期的更新的方式,简化了这个问题。

Brita的过滤器提醒功能
Brita的过滤器提醒功能

很多其他的零售商也同样面临着这个挑战,Amazon即将推出一个预期设计的功能来帮助他们将物理设备与在线订购连接起来。快速补给服务集成到了设备中用来检测任何补给是否开始变得不足。这对于包含高利润填充物的电器,打印机、咖啡机和其他电器的品牌制造商而言,将是一个潜在的游戏规则改变者。

Amazon的快速补给服务
Amazon的快速补给服务

MEETUP:基于用户的兴趣推荐

Meetup帮助人们根据他们的专业和个人兴趣找到小组。当你的小组安排了新的聚会或者有事件即将发生的时候,你或许需要这样一个app来提醒你。

app内提醒你可能感兴趣的新Meetu小组
app内提醒你可能感兴趣的新Meetu小组

但是Meetup更近了一步,它尝试根据你已有的兴趣来预测你可能想加入的新的小组。假设你已经加入了一些在你的领域内专业的开发小组,且他们大多数是跟科技相关的。这个数据的结合将会帮助Meetup发送预测广告邮件和通知来告知你,一个潜在的令人兴奋的新聚会的存在。

一封解释新meetup是什么内容的邮件,并且在呼吁你去一探究竟
一封解释新meetup是什么内容的邮件,并且在呼吁你去一探究竟

EXPEDIA:提供超出购买的想法

有时,预测你用户的需求并提供给他们将会超出你们小组的能力。在这种情况下,战略伙伴关系将会节省时间,并允许你添加可以有效的减少用户必须完成的大量任务的功能。在这样的一个策略下,在线旅行的零售商Expedia联合了社会旅行知识库Trippy

对于旅行者来说,这意味着像“我应该在X城市干什么”这类伴随着日常购买的问题都将得到回答。因为Expedia知道你准备去哪里(数据点A),而Trippy知道其他旅行者在那里喜欢做什么(数据点B),他们结合导致了惊人的预测方便了用户。

下图显示了他们的样式:


一封附带了实用旅行建议的Expedia邮件,其建议来自于Trippy的数据库
一封附带了实用旅行建议的Expedia邮件,其建议来自于Trippy的数据库

CREDIT KARMA: 如何预测交叉销售的机会

当你是一个信用管理平台,并且已经承诺了继续免费,你需要获取货币化的创意。Credit Karma帮助成千上万的用户了解他们的信用情况,以及如何改善它。他们设计中真正的预期特性,存在于他们的信用推荐功能。基于你的同意,并在他们平台上输入的敏感数据,Credit Karma将根据你的资格,提供一个你可以申请的信用卡类型和贷款的初步建议。这正是他们如何获取收入的:当一个用户真正根据Credit Karma的建议获取这些产品,并通过金融机构的赞助商伙伴支付时。

Credit Karma预测信用卡资格的功能
Credit Karma预测信用卡资格的功能

FANDANGO: 寻找关联因素来增加一点额外的价值

Fandango是一个在美国服务超过26000个银幕的电影票在线售卖商店。他们发现如果你对某个电影感兴趣,你也会对与之相关的补充项感兴趣。以此为例:一个朋友购买了一张明日世界的票并获得了这个电影的原著的免费Nook电子书。这是有道理可循的:如果我坐着几个小时看完一部电影,我难道不会对浏览一下哪怕几页的原著感兴趣么?这种匹配同时也昭示了一个品牌合作的机会,正如Nook和Fandango联合起来为他们的观众附加价值那样。

一个Fandango后续发出的“额外的小东西”的邮件
一个Fandango后续发出的“额外的小东西”的邮件

MICROSOFT DELVE: 自动为你用户的喜好定制体验

微软Delve 对于那些工作在Office 365中的团队来说像是一个虚拟的助手。它甚至在你考虑询问之前,通过获取网上的内容和你们团队的信息来提供建议、文档、环境和联系人。每个用户的主视角都是独特的,并且是基于在给定时间段内对这个人而言看起来更加有趣的而自动产生的。例如,如果你和某人同时在编辑或者查看同一份文档时,Delve会判断你跟其他人在一起工作。微软在它官方的技术支持页面解释了Delve基于卡片的设计和这个预期设计背后的逻辑

Delve预期设计背后的逻辑
Delve预期设计背后的逻辑
基于文档与你的关联关系,这些文档是如何为主观视角服务的
基于文档与你的关联关系,这些文档是如何为主观视角服务的

TURBOTAX: 与基于用户输入的额外内容清晰的结合

或许没有任务会像申报你的税一样折磨人。然而,Turbotax背后的设计团队,已经面临这个挑战。他们已经创造了一个容易使用的表格,引导你完成对所有问题的设置,否则,你将不得不直接完成你所遇到的最复杂的表单的填写。为了得到这些观点,下图给出了美国个人所得税的申报表格。

1040表格,即美国个人所得税申报表格
1040表格,即美国个人所得税申报表格

Turbotax不仅进化了问题的展示方式,还确保纳税人不暴露于某些不必要的项目。根据你对特定问题的回答,例如,你是否拥有一个家庭,你将会看到更多与之相关的问题。如果你的回答需要附加一个特定的表单,他们将自动询问那个额外表单中需要填写的信息。

根据某些问题的回答,Trubotax预测用户是否需要提交额外的表单
根据某些问题的回答,Trubotax预测用户是否需要提交额外的表单

简单而言,该系统预测你需要的表单和收入,来帮助你完成填写。最后,你将能够看到跟你年收入相关的任何一个和所有的税务报表。并且你可以通过一系列简单的问题来得到它。此外,他们会让你选择是否愿意被引导或者你有能力可以自己探索。

Turbotax的通过我了解一切的功能
Turbotax的通过我了解一切的功能

开始预期设计前的清单

在学习了这么多人在引入预期设计的原则后所做的事情,你或许会疑问,如何能够让自己的产品从这些观点中获益。再次强调一下,在这里,最好的方法就是简化。比起着眼于整个用户体验流程并试图一次就完成所有的目标,聚焦于每个单独的步骤如何能够改进会更好一些。下面的清单可以帮助你开始设计:

对于你用户体验流程的每个步骤,考虑以下问题:

  • 是否有方法可以让这个任务对于用户而言更加简单?

  • 我们是否给用户呈现了太多信息导致用户感到困惑?

  • 是否有方法能够避开这个问题,并通过已有的数据预先填写好?例如,注册表单可以预先填写OpenID的认证信息。

  • 我们是否可以通过之前的喜好推荐行动方法?

  • 我们是否可以通过之前已经创建好的模板来节省用户的时间?

  • 我们是否可以在这个步骤中为用户的行为赋予任何其他的附加值?

  • 我们如何能够防止用户在这里犯错,或者在错误发生之前提供替代方案?

  • 哪种媒介将会是分享这个任务操作说明的最有效的方式?我们是否需要创建文字说明、语音指导或者帮助视频?

预期设计:新的设计标准

现代的用户期望无缝、简单的解决方案来满足他们的需求。通过无用的功能来填充一个产品或者服务已经不可行了。随着市场向简单的方向发展,不需要太多思考的用户体验、预期设计已经不再是可以忽略的了。通过参考上面的例子和清单,来识别提升你当前用户体验的因素点。如果你准备从头开始,你将有个独特的机会从一开始就嵌入这些原则。无论如何,请时刻怀揣这个设计理念。

“所有的一切都应该做的尽可能的简单,而不仅仅是更加简单。”— 阿尔伯特·爱因斯坦

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