百度技术中台用户体验设计团队:用户研究如何驱动AI产品体验升级

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编辑导语:如何能够驱动AI产品体验升级?本篇文章中,作者从智能技术对产品体验的变革、AI产品的用户研究思考、实践以及影响力构建等方面进行详细的介绍和讲解,推荐想要学习AI产品升级的群体阅读。

11月18日-21日,IXDC 2021国际体验设计大会以线上大会的形式顺利召开,来自百度技术中台用户体验部的陈宪涛博士,组织了一场主题为《用户研究如何驱动AI产品体验升级》的线上工作坊,分享了他对AI产品体验研究的一些实践经验和思考,以下是工作坊的部分演讲实录。

大家上午好,很高兴能够有机会在IXDC 2021大会组织工作坊,我来自百度AIG人工智能事业群组,目前是技术中台用户体验部用户研究团队的负责人,我从2017年底开始负责百度部分AI产品的体验研究,近3年多的时间里先后支持了包括百度DuerOS、百度地图、百度输入法、百度翻译等产品的用户研究。

本次工作坊的主要目的是面向人工智能时代,针对不断创新和进化的AI产品,探讨用户研究如何助力产品智能化体验升级。课程主要包括以下3方面内容:

  1. 在智能技术不断驱动产品创新和体验变革的趋势下,探讨用户研究面临的新课题和新挑战;
  2. 结合我们的实践经验,重点分享几个智能产品的体验研究案例,希望可以从实际的研究案例中收获知识和汲取经验;
  3. 课程最后安排了分组讨论,针对工作坊分享的内容进行扩展和补充讨论。

一、智能技术对产品体验的变革

1. 理解智能和人工智能

首先,聊聊什么是智能和人工智能,之所以要强调这两个概念,主要是平时工作中会发现少数研究员或设计师没有真正理解智能的含义.

最常见的表现是在讨论具体产品问题时,大家对智能的理解是不一致的,有的人说的是理想化的智能(强人工智能/超人工智能),有的人谈的是目前的智能能力(弱人工智能),这说明大家对目前人工智能技术的能力边界理解的还不太清晰。

什么是智能,我们可以通过自然界生物智能的例子一窥究竟。同属自然界鸟类,鹦鹉和乌鸦的体型大小差不多。鹦鹉有很强的语言模仿能力,你说一个短句,它能够重复,好像很聪明,但鹦鹉实际上并不明白说话的语境和含义。乌鸦远比鹦鹉聪明,它能够制造工具,懂得各种物理的常识和人类活动的社会常识。

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图:一只乌鸦的启示

上图展示的是一只乌鸦在城市寻找和解决吃到食物的过程,是被研究人员在日本发现和跟踪拍摄的。具体描述的是一只乌鸦找到了坚果食物,但自己无法打开坚果进食,它就学会了借助行驶的车轮压碎坚果,并通过理解红绿灯、斑马线、行人指示灯、车子停留、人流之间复杂的关系,最后“安全的” 吃到食物。

乌鸦打开坚果的过程为我们展示了完全自主的智能,它包括了感知、认知、推理、学习、执行。这种智能是我们追求的智能,即真正的理解用户、洞察环境、满足需求,我们要寻找“乌鸦”模式的智能,而不是“鹦鹉”模式的智能

2. 人工智能对体验的影响

关于人工智能对产品和体验的影响,用一句话来说,智能技术对产品和体验的变革是十分深远的
目前智能技术已经带来了很多可感知的体验升级

基于语音技术,带来的基于自然语言的交互,如在车载和家居场景下人们可以通过自然语言与产品交互。基于视觉技术,带来的更丰富的场景化体验,如在新冠疫情的背景下,人们非常关注出行场所的实时人流量信息,现在很多产品提供了这类信息的查询,这些实时信息有些是通过视觉技术获取的。

基于AR等技术的综合应用,带来的更真实的互动体验,例如像今年比较热的数字人交互。

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图:智能技术对体验的变革

智能技术一方面带来了体验变革和产品创新的机会,一方面也带来很多的设计挑战。这些挑战根本上源于目前我们所处的智能阶段,即主要还处于感知智能阶段,也就是人们常说的弱人工智能阶段,产品虽然能听会说、能看会认,但真正能理解会思考的能力还不太行,而且用户对产品智能化的预期又很高,所以,会导致AI产品存在很多的体验问题。

以智能音箱为例,我们经常会听到用户对“感知、处理、反馈”等交互环节的问题反馈,如下图所示,这里面包括一些基础的交互体验问题,如唤醒的问题(唤不醒、唤醒麻烦)、响应速度的问题(反应很迟钝)、理解的问题(听不懂用户说的是什么)。

也包括一些比较复杂的问题,如对话的问题(连续对话)、情感交互问题(用户已经很生气了,可它根本感知不到)、个性化的问题(不能识别交互人身份)、主动交互问题(交互不够主动)等。

这些体验问题的解决,既需要技术的进步和突破,同时也需要设计师和用户研究人员的建议和答案。

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图:“感知、处理、反馈”的常见问题

二、AI产品的用户研究思考及实践

1. 小度硬件的用户研究思考

接下来,我先以小度智能硬件产品为例,分享如何针对创新的AI产品进行用户研究规划,以及规划背后的一些思考逻辑。

需要说明的是,如何进行AI产品研究规划是战术层面的问题,每个团队的执行路径可能不太相同,这里简要介绍下我们的经验,大致包括3个主要过程,首先,洞察业务方向,需要与业务充分沟通,并通过大量的产品测试,掌握目前产品存在问题和体验现状。

然后,基于业务目标和产品体验问题的理解,明确用户研究目标,可以区分短线和长线的研究目标。最后,对研究课题进行枚举,收敛和明确课题优先级,按照优先级和协同业务方的关注点,开展研究执行。

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图:小度智能硬件家族产品

如图所示,我们规划的小度智能硬件产品的研究布局。在业务方向上,区分研究课题针对的是系统层面的问题,还是产品/硬件层面的问题,由于DuerOS软件系统的体验是关键,其表现会影响到小度所有的智能硬件产品,所以我们会优先关注DuerOS系统层面的研究课题。

在研究目标上,区分研究课题针对的是基础的交互体验问题,还是比较复杂的体验问题,或偏向对未来的交互探索。在研究的优先级上,我们明确了每个研究阶段,用户研究核心要解决的问题是什么。

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图:小度智能硬件产品的研究布局

2. 小度硬件的几个研究案例

围绕语音对话的基础体验,我们最先关注了语音交互的响应速度问题。之所以关注这个问题,一方面这是产品团队和技术团队非常关心的问题,另一方面,已有研究资料显示,产品的响应速度是影响用户满意度的最重要因素。

我们先后对无屏音箱和有屏音箱的语音交互响应时间进行拆解和研究,如下图所示,针对有屏音箱的语音交互过程,通过大量的人因实验研究,我们定义了语音交互不同阶段最佳的响应时间范围,我们建议ASR的识别时间应小于400ms,首响时间应小于800ms,内容加载时间应小于500ms,并以此为理想的响应时间目标,不断驱动业务进行产品性能的优化。

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图:有屏音箱语音交互过程

针对无屏音箱和有屏音箱语音交互响应时间的两个研究,我们分别在国内核心期刊《人类工效学》和国际知名会议HCI上发表了2篇学术论文,向行业和学界分享研究结果,供同行从业者参考。

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图:发表的学术论文

围绕语音对话的复杂/情感体验,我们关注了人和产品的对话交流体验。其实真正实现人和机器之间的对话交流是非常复杂的问题,难度比想象的大。人和产品之间的对话可以被分为两种,如下图所示,即任务式对话(封闭域对话)和聊天式对话(开放域对话),左边的对话实现相对较容易,右边的聊天对话会很难。

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图:两种常见的对话交流类型

针对聊天式对话体验该如何开展研究呢,我们首先聚焦了高频的聊天对话场景,主要包括6大类聊天场景,如开场(早上好、你好)、离场(我睡觉了、我去上班了)、正负向情感(我爱你、我不开心)表达等。

然后,我们分别针对6个聊天场景进行对话设计,并邀请用户对对话内容进行评价和反馈。最后,总结不同聊天场景下的对话策略,并将对话策略反哺到技术和算法里。

同时,我们也会与技术团队密切合作,一起探索更有效的聊天对话内容的生成方法。

针对开放域聊天对话体验的研究结果,我们在人机交互知名会议MobileHCI上发表了1篇学术论文,MobileHCI是CCF(中国计算机学会)指定人机交互领域的B类会议。

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图:发表的学术论文

3. 百度地图/输入法的智能化思考

以上是针对智能硬件类产品的一些研究思考和实践。其实,除了新的智能硬件产品以外,很多成熟产品也在不断的进行智能化升级,越来越多的AI技术正在被应用到产品中。

以百度地图和百度输入法为例,目前已有很多AI技术的加持,这些产品智能化的趋势未来还会加速。

针对百度地图和输入法等成熟产品的智能化体验升级,用户研究仍然有很多需要思考和探索的工作,如下图所示,在百度地图、百度输入法、百度翻译等产品中具有AI特色的功能,其中部分功能已经拥有大量的用户,例如百度地图的智能语音助手已有超过5亿的用户。

针对百度地图和百度输入法的智能化升级,目前我们的主要思路是从功能点研究开始,逐渐探索整体的用户智能感知。

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图:百度地图/输入法/翻译的AI应用

三、AI产品用户研究影响力构建

最后,围绕AI产品设计和研究,谈谈对用户研究如何构建影响力的思考,之所以要讨论这点,主要是为了在AI产品创新过程中体现用户研究或设计研究的价值,这是与我们非常相关的一个话题。

在过去3年多的时间里,我们构建影响力的路径主要是依靠知识输出,一方面包括对内输出知识,提升研究效率,另一方面对外部输出标准,参与行业标准制定,发表行业报告和发表学术论文。

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图:用户研究影响力构建思路

为了在公司内部提升用户研究的影响力,我们搭建AI产品设计研究知识平台,向内部业务输出知识。

其次,我们搭建了内部实验平台,用以减小实验程序开发成本和提升效率。针对AI产品体验调研,尝试搭建基于语音的智能调研平台,通过语音对话的方式收集用户的反馈和评价。

同时,我们会与业务团队协作,输出产品关键指标的体验参数,共同参与行业标准制定,我们参与了2个标准的制定,一个是公司内部的标准,一个是外部行业标准。

我们会梳理AI产品人机交互技术应用及体验趋势,向行业发布趋势报告,目前已经发布了2份趋势报告。我们会通过发表学术论文的方式,将研究经验和研究结果进行沉淀,与学界/行业交流经验,团队已累计发表30多篇学术论文。

以上是本次工作坊分享环节的主要内容,希望我分享的研究案例和研究思考,能够对各位的实际工作有启发和帮助,欢迎大家交流和提问,谢谢。

 

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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