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交互设计|设计方案记分对比法
发布日期:2018-11-17 12:35:46 阅读?#38382;?span id="hits"> 字体大小:

交互设计中,为什么需要这种方法?
  在交互设计工作中经常会遇到这样的问题,某些位置的设计牵扯到比较复杂的场景,要考虑的因素比较多,这些设计点往往是最容易引起争议的,因为团队成员不一定都能快速了解全部的场景和因素,于是只能根据自己能够想到的个别场景与因素来对设计作出判断,最终团队之间形成意见分歧,每个人都不能宏观地掌握所有的场景和因素,这时,就很可能做出错误的设计决定,同时也影响团队?#31185;?/span>
  所以,我们需要一种共同建立文档的方式,把所有要考虑的场景和因素都一一罗列并讨论筛选,再在这基础上模拟用户可能产生的行为路径,接着沿着行为路径寻找体验好与不好的地方,好的加分,不好减分,最后得出不同设计方案的最终得分,得分高的为推荐方案。
  什么时候适合用?
  遇到某个设计点:
  >场景较多
  >用户状态较多
  >对这个产品影响较少,没有时间和人力进行详细的用户研究
  团队中:
  >已经形成少数几个待选设计方案
  >对方案有争议
  >长时间讨论不出结果
  >团队成员为设计师,没有受过专业用户研究培训
  为什么不用A/B Test?
  成本问题,A/B Test为时间和人力成本较高的方法;
  需要专业知识,从征集用户、过程监控到最后数据处理,都要求有较为专业的用研人员支持;
所以,A/B Test适合较为重要的设计点,有较多的时间和人力成本支撑下才能进行,本方法则适合影响较小但又较为复杂的设计点,不适合交由用研团队研究,只能由设计师团队本身去解决的问题。
  所?#21592;?#26041;法并不是严谨的定量研究,而是快速敏捷的定性研究,目的是让交互设计师们理清思路,达成共识并做出最可能正确的设计决定。
  如何进行?
  以下以我个人最近碰到的一个设计问题介绍怎么运用这种方法。
  遇到问题的设计点是浏览器的账号登录的交互设计,在网络不佳的情况下,登录页的提示交互应该如何?
  经过比较长时间的讨论,得出3种有争议的设计方案:
  ?#35745;?#21457;自简书App
  禁止进入登陆页面,并toast提示网络不佳。主要考虑因素在于?#29301;?#32593;络不好时不浪费用户时间与精力填写账户与密码。
  允许进入登陆页面,不提示网络不佳,直到输入完?#31995;?#20987;登陆时再弹toast。主要考虑因素在于?#29301;?#40723;励用户登录,即使网络不稳定也让用户尝试登录。
  允许进入登陆页面,并toast提示网络不佳。主要考虑因素在于?#29301;?#24179;衡以上两种方式,一进来就提示,让用户知道网络不佳,让用户自行选择填与不填。
  另外一点?#26723;?#27880;意的?#29301;?#26412;浏览器登录没有记住账号密码功能,填写的账号密码在退出时会自动清空。本讨论建立在账号密码记录功能暂?#27604;?#22833;的情况下进行设计。
  场景因素分析
  分析用户是在什么场景下进入登陆的,影响的场景的因素主要提取了两个,网络不佳状况与急切程?#21462;?/span>
  网络不佳状况:长期50%、短期50%
  长期网络不佳场景指用户长期处于没有网络信号环?#24120;?#22914;需要长时间处于没信号的餐厅、洗手间等;
  短期网络不佳场景指用户处于移动状态,如汽车、地铁、步行中,用户无法预测网络什么时候恢复;
  由于没有实际数据支撑,只能根据用户群体特性猜测,两种情况出?#21046;?#29575;都为50%
  急切程度:急10%、不急90%
  急切程度指用户是否很急切想要登录成功。浏览器的登录与否并不影响正常使用,不影响搜索这个可能比较急需的功能,用户群体属性也是比较休闲的人群;但也不排除用户新安装浏览器,?#20013;?#35201;紧急同步书签浏览某个网站的这种比较特殊的情况。
  由于没有实际数据支撑,只能根据用户群体特性猜测,两种情况出?#21046;?#29575;为1:9
  以上两种因素叠加起来,就会有4种具体场景,分别为:
  1.长期、急
  2.短期、急
  3.长期、不急
  4.短期、不急
  然后根据场景因素出现的频率相乘,得出每个具体场景出现的频率:
  1.长期50% x 急10% =5%
  2.短期50% x 急10% =5%
  3.长期50% x 不急90% =45%
  4.短期50% x 不急90% =45%
  行为路径分析
  交互设计研究的问题本质上什么场景下产生什么行为,所以场景确定之后,就要分析场景下会产生什么行为。这时我?#21069;?#19977;个方案逐一放到4个具体场景里面,看分别产生什么行为。
  以方案2为例,在“长期、急”?#26408;?#20307;场景中,我们认为用户的行为路径如下:
  1.用户没发现网络不佳,输入了账号密码;
  2.发现登陆不了,退出;
  3.心急再进入尝试一次;
  4.发?#32456;?#21495;密码没有记录,所以重新输入
  5.还是登陆失败,无可奈何放弃
  行为路径确定后,我们开?#35745;?#20215;行为路径中的体验优缺点,优点加分,缺点减分:
  >整个过程浪费用户时间 -1
  >允许用户尝试,缓解焦躁情绪 +1
  >第四步,发?#32456;?#21495;密码没有记录,所以重新输入,体验不好 -1
  所以方案2在“长期、急”?#26408;?#20307;场景中的评分为(-1+1-1)乘以该具体场景的出?#21046;?#29575;5%,等于-5%,即0.05。再用同样的方法得出方案2在其他具体场景中的得分,相加就可以得出方案2的总分。
以下是所有方案在4种具体场景下的行为路径分析与得分。

得分乘以出?#25351;?#29575;得到总分

Done!大功告成,方案一看来是比较合适的方案。但?#26723;?#27880;意的?#29301;?#26041;案1和3在乘场景出现几?#25163;?#21069;是得分相同的,所以我们可以清晰地看到在场景对设计方案的影响,由于场景的出现几?#25163;?#26159;大致猜测,所以当场景出现几?#26102;?#21270;时你应该也能判断出各个方案的分数的变化趋势,?#21592;?#20110;根据变化及时作出方案的变化。
总结
  在这个例子中,用户的急切程度是影响设计决策的重要因素,乍看起来方案2是更符合用户预期的,但如果能考虑到登录对浏览器并不是急?#34892;?#35201;的功能这点,再结合其他众多考虑因素的话,方案2反而是不太好的设计。所以单凭快速?#26412;?#24605;考设计问题有时候并不一定都是可靠的,因为快速?#26412;?#26377;时候是片面的,人会根据主观意识扭曲客观现实。在这个例子中,第一?#26412;?#36890;常容易高估登录对浏览器的急切程度,从而错误地选择方案2,但当你冷静分析的时候会发现,其?#26723;?#24405;并不是那么紧急,那么应该去考虑方案1或3。
  这种方法不仅仅是对比方案解决争议的工具,更重要的是有助设计师培养理性思考和逻辑思维的能力。我并不是否?#29616;本?#21644;?#34892;?#24605;维在设计中的作用,在评价行为路径的体验优缺点时就用到了?#26412;?#21644;?#34892;?#24605;维,这时需要设计师扮演普通用户去?#26412;?#22320;?#34892;?#22320;体验设计的好与不好。但在场景分析时,设计师就不能使用?#26412;?#21644;?#34892;?#24605;维,而是应该转换为数据和逻辑导向的理性思维。这就是为什么交互设计通常由工业设计专业背景的人来做,而不是其他设计类专业,因为工业设计的理科和艺术占比比较均衡,这和交互设计是相似的。工业设计在造物层面用到理性思维,用户体验层面用到?#34892;?#24605;维;交互设计也是类似,不过造物层面不是遵循物理的逻辑,而是遵循互联网技术、感知科学、心理学、社会学和统计学等学科的原理。交互设计还是水挺深的,虽然是新生学科,未来的发展方向充满了各种可能性。
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