未来界面或交互设计:让你无需做选择

起点学院产品经理365成长计划,2天线下闭门集训+1年在线学习,全面掌握BAT产品经理体系。了解详情

选择太多未必是件好事。未来的趋势是:设计与数据双剑合璧,(在日常琐事上)直接替我们作出正确决定,为我们省下心力去抉择那些最重要的事。

不久前,我决定买套大富翁跟儿子一起玩。我打开亚马逊打算速战速决,却出乎意料地被上了一节课。你知道市场上有2767个大富翁版本,而原版并不是最容易找到的版本吗?买大富翁是冲动之下的念头,结果我却被迫做起深入而费力的调查,做决定的时候又挣扎了一番。

技术毫无疑问让我们的生活更加便利,但它同时使我们成为选择的奴隶。多亏了网络,我下单任何生鲜食物都能当天送达;同样便利的还有购物、寻找信息、玩游戏和选电影看等等。互联网向我们提供了大量的选择以及——大量关于这些选择的信息。而这导致的结果呢?我们每天肩负着做35000个决定的重任。

讽刺的是,我们为自己创造了如此多的选择,但根据健康、饮食、财政和健身数据所显示,我们每天都在做错误的决定。日子一天天过去,一个个错误的小决定叠加起来可能造就毁掉我们生活的大决定。更重要的是,有充分证据显示,决定疲劳会导致严重的后果:我们每天做的决定越多,就越没有精力去做真正有用的决定。

技术改革了我们生活和做生意的方式,但丝毫没法减轻我们面临如此多选择的压力。从一个行业到另一个行业,伟大的数字化设计消除了买卖的中间人,给予用户以控制权,让我们能方便、快速地直接进行购买,无论是在电脑或手机上。但如今,我们有无限的机会可以做决定,从本质上而言,这反而让我们成为自己生活中的中间人。

那些我们赖以做决定的服务被设计得如此精美,令我们享受其中甚至是盲目崇拜,殊不知,这让我们与技术的初衷——简化我们的生活——背道而驰。我们已然忘记,用户界面的终极目标是让事情变得更加简单。在未来,最佳的界面将根本不是界面;而且,无需我们去做选择,技术已经为我们做出最佳的决定(当然,是根据我的喜好和目的)。

在未来,品牌的竞争和厮杀将围绕自动化服务的质量展开,到时候,现在需要我们亲自做决定的体验将被淘汰,正如我们淘汰过去的技术一样。

超前设计

设计与技术领域的下个大突破,必然是高自动化的产品、服务和体验,这些产品、服务和体验将代替我们做生活中无关紧要的决定,让我们有时间精力去关注我们真正关心的事情。这就是预期设计(Anticipatory design)。

传统设计假设设计师创造人们使用的某件东西,无论是实体还是数字化的。用户通过手握、手指滑动或触碰来与其互动,而互动造就了某些结果的产生。伟大的设计无需向用户指导如何使用,整个操作过程都是直觉性的。但从根本上来说,用户体验是向用户呈现可供其做决定的信息和选择。用户做了决定,结果随之产生。

预期设计则全然不同:设计将代替用户做决定并执行决定。预期设计致力于创造一个根本无需用户做决定的生态系统——选择会自然生成,无需用户输入。所以,设计的目标是尽可能地减少步骤,并找到可使用数据、过往行为和商业逻辑等方式来促使结果自动化发生——或者,尽可能接近自动化。

举预订机票作为例子。与向用户提供包括航班、时间、机舱位置等选择不同,预期设计将自动查看用户的日历,根据会议举行的时间和地点预定机票。座位偏好、航班偏好以及价格和特定飞行时间等等都将根据以前的飞行习惯进行预测,而且,付款信息也将通过电子的方式发送。

由于预期设计基于先验知识,所以最初一段时间,用户会被要求提供机票预定前或预定后的选择反馈,但一旦系统达到足够精确的程度,它就会毫无疑问地完成工作。最后,一个有着强大功能的系统出现了,其设计足够完美成熟,无需用户一步步与其互动。

我们可以看到,早期阶段的预期设计以进一步个性化的形式出现在主流市场上。亚马逊的推荐产品和Netflix的热门视频会根据用户以往的购买和观看习惯提供选择,这些功能塑造了我们期望获得的在线服务。但这些优化设计也只是预期设计的低级阶段,它们会促使我们做更多的决定(某些情况下,甚至使做决定变得更加困难),而不是让做决定过程变得简单。

根本上讲,预期设计的功能是收集必要的数据,推动我们从个性化时代进入决定自动化时代。大多数公司仍缓慢地朝未来前进,但初露头角的预期设计正因其便利性而获得巨大的动力,它们已开始定义用户对设备和服务所抱有之期望的新标准。

Google Now和Nest恒温器就是预期设计的两个早期例子。Google Now是一个数字助理,它不仅可以对用户的请求和疑问作出回应,还会根据搜索历史预测用户的需求。无论是从邮件获取航班信息,从日历得知会议时间或根据以往偏好和当前位置提供用餐和娱乐选择,用户需要做的就是打开应用,让信息汇编。

智能联网恒温器Nest与Google Now的设计意图相似,但满足的需求不同。它会基于用户过往的选择自动调节房间的温度。一天的不同时段Nest会评估住户喜欢的温度并根据结果作调整,帮用户免去了做决定的需要。

今年面世的预期设计的例子之一是Digit.co,该服务通过连接用户的银行账户帮人们做出更智能的自动化存款抉择。它会评估用户的收入和花费习惯,自动化将钱财移入储蓄账户中。这项服务根据账单到期时间和开销吃力程度收取你能负担的费用,其目标是帮客户存钱。

不难预见,当今的服务将迈向预期设计的未来。比如,Uber可通过连接我的日程表和定位我的位置,在会议结束之时自动安排车辆来接我下班,而不是让我主动去叫车。

然而,要完善预期设计系统——包括减少巨大误差或恼人设计——绝非轻而易举之事。

驯化和训练数据

为了达到预期设计所承诺的高度便利性,我们必须收集和分析数据,再以预先选择的方式将其重新打包。互联网的普及正逐渐提高从每一个人身上收集大量数据的能力,这不仅会彻底改变我们与设备互动的方式,更会改变设备与我们互动的方式。

我们通过智能手环和手表等设备看到了数据收集的优势,而未来的收集技术会向我们呈现与周遭环境相关所有事物的详细数据。我们将能够把不同来源的信息集合起来,并以一种统一化的视角将它们呈现出来,无论此视角是个人的、专业的、医疗的还是金融的。

五步将品牌导向预期设计

1. 将品牌看作服务:它能为用户做什么?

2. 将提供的服务数字化。

3. 评估你能如何自动化提供服务。

4. 创建自动化服务。

5. 区分可接受与不可接受的决定。

通过统一不同的数据流,公司可以判定他们的营销活动是否起到作用、网络流量如何以及高价值客户在哪里,如何与他们互动。作为一个消费者,数据统一化可以告诉我——比如,与朋友相比我的运动量如何、我正在考虑购买的汽车的最佳价位是什么。数据统一化向我们提供了信息,我们可以利用此信息做更好的决定——或调整服务代替我们所做的决定。

 

原作者:Aaron Shapiro

翻译:快公司

转载自FastCompany网站

您的赞赏,是对我创作的最大鼓励。

评论( 0

登录后参与评论
加载中