基于周期性意图分析,设计生活工具类产品的交互策略

交互设计指的是需要根据用户的输入指令做一些反馈,我们传统的认知就是用户主动输入信息,机器判断、处理信息后给予反馈。而对于用户没有主动输出的意图,如果没有相应的判断机制,产品很难获取到,所以我们应该主动根据一些关键因素去获取与分析用户的潜在意图,预判行为。

本篇文章主要讲解生活工具类场景的用户意图分析方法。

一、用户意图分析有哪些

在娱乐工具领域,以资讯/电商/旅游类APP为例。

这些场景中一般用户的操作路径较长,而且意图存在变化的可能。系统可以根据用户当前正在搜索,浏览等相关操作的内容进行特征分析,做『实时用户意图分析』,定义用户偏好,以此来推荐相似内容展示。

例如在大众APP中,当用户输入某个地点进行浏览后,首页即实时会进行相关内容的点评帖子推荐展示。

而在生活工具领域,以外卖/打车类APP为例。

它们的行为路径较短,并且意图明确,所以实时意图分析不合适。

虑到这类工具产品与生活属性较贴近,具有一定的周期性/规律性,所以可以『离线周期性用户意图分析』方法论,通过历史数据、基础资料、相似用户群等来做周期性的意图分析与行为预测。

同样在生活工具领域中,以IOT场景为例。

IOT产品周期性属性也很明显,那么在做IOT设备的用户行为分析时,应该从哪些维度出发呢?

二、意图构建维度

如上所述,做生活工具类产品时,我们应该进行属性分类,明确哪些是触发因子,哪些是结果因子。

以IOT类工具产品为例,家居生活类APP基于生活搭建信息化服务,此时涉及到的因素有『用户、设备、环境』,那么可以得出我们的用户意图公式:

『用户』随『环境/自身主观因素』变化,进而希望『设备』有某些行为。进而得出:

1. 意图触发因子

  • 用户属性:上班族/家庭主妇/自由职业等,作息时间、性别、年龄、家庭架构等
  • 环境属性:地区差异、季节变换、早晚时间、设备所处位置、温湿度等

2. 意图结果因子

  • 硬件属性:灯具类的IOT设备属性涉及开启与关闭、亮度、色温冷光还是暖光等
  • 关联属性:涉及关联设备的场景,例如智能插座的使用、温湿度控制器的使用等
  • 明确了意图触发因子与意图结果因子的构建维度后,既可以进行场景的假想带入

三、意图定义与交互预测

以假设场景为例:用户A经常在工作日晚上七点左右的时候打开卧室的台灯,在凌晨一点的时候关闭。

下图是我们一个场景的意图分析的过程,对于一个场景中的关键因子做拆解与组合,找到关联性,预测用户的周期性行为,进而进行交叉销售与产品推荐等。

结合周期性的特征做行为预测与推荐操作,会让用户觉得产品更加智能与精准,在解决效率性问题的前提下,也极大增加用户粘性。

四、总结

生活工具类APP的行为特征,和其它消费类的APP主要区别在于:

生活工具是个周期性场景,用户的规律性行为特征显著。设计师可以基于关键因子进行场景各阶段的意图定义与行为预测。

例如用户每天在早上进行体重称量、每天回家后打开某某智能插座、每天睡前播放智能音响等,都是规律性行为的体现。

而生活工具APP的作用就是最大程度上符合或者说养成用户的生活习惯,打造用户粘度,提高用户生活效率,进而根据用户属性、偏好、消费能力、场景关联等用户画像进行精准的产品推荐实现商业目标。

另外对于都是C端的各类APP而言,有时候不同的领域的设计策略的差异化特制也很明显,需要区别对待与分析,才能精准定位到用户的痛点。

#专栏作家#

小伟同学,人人都是产品经理专栏作家。关注C端、B端用户体验趋势,擅长场景与用户行为分析、设计落地与价值变现,注重全链式服务设计与用户感知体验,喜欢探索设计新模式。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 干货,有收获

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