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AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈

鶴鶴

這兩年生成式ai爆發(fā)性增長并且重塑數(shù)字創(chuàng)作的工具生態(tài)。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓(xùn)練,可以說無法離開ai,ai的介入讓創(chuàng)意生產(chǎn)變得前所未有的高效簡單,但同時也帶來了體驗上的困境,例如我們在使用自動化生成便利的同時,還能保持對創(chuàng)作過程的深層控制?比如在進(jìn)行文生圖或者線稿轉(zhuǎn)3D的流程中,我們?nèi)绻刂颇硞€部分的設(shè)計表現(xiàn),需要利用多個方法才能完成,僅僅通過提示詞的修改并無法完成,這個矛盾在之前的SD等開源模型中非常明顯;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
 
算法模型的開放讓設(shè)計達(dá)到了無限的可能,但更多設(shè)計師卻被迫在控制權(quán)和易用性之間做出了妥協(xié),當(dāng)重復(fù)一個流程無法生成滿意的圖象時,大多情況都是基于一個“不滿意”的圖像進(jìn)行優(yōu)化,我把這個理解為用戶心理上的妥協(xié);
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
以節(jié)點式工作流工具ComfyUI為例,其通過可視化編程賦予用戶對Stable Diffusion生成流程的精細(xì)控制權(quán),允許自由組合模型、調(diào)節(jié)參數(shù)、插入預(yù)處理模塊,成為專業(yè)創(chuàng)作者的首選工具。然而,這種高度自由的設(shè)計也帶來了顯著的認(rèn)知負(fù)擔(dān):錯綜復(fù)雜的節(jié)點連線、晦澀的參數(shù)術(shù)語、缺乏引導(dǎo)的開放式畫布,讓0基礎(chǔ)設(shè)計望而止步;數(shù)據(jù)顯示,超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時因“界面混亂”而放棄進(jìn)一步探索(來源:ComfyUI社區(qū)調(diào)研)。這一現(xiàn)象揭示了生成式AI工具設(shè)計的核心矛盾——系統(tǒng)的靈活性與用戶的心智模型之間如何實現(xiàn)平衡?
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗」博弈
 
 
一、核心問題與矛盾
1、設(shè)計師對“控制權(quán)”的需求本質(zhì)
安全感需求:
用戶希望理解生成過程(分布控制、seed數(shù)值、CFG),避免黑箱帶來的不可預(yù)測性;
注:大多數(shù)AI工具(如Midjourney)像一臺自動售貨機(jī)——輸入提示詞,隨機(jī)吐出一張圖片。用戶無法知曉AI為何生成一只三頭六臂的貓,只能反復(fù)“抽卡”直到滿意。
 
創(chuàng)造性需求:
通過精細(xì)化的控制實現(xiàn)獨(dú)特的風(fēng)格,例如分布提示,基于大模型訓(xùn)練出來的lora,不同lora模型融合后的混合模型,這些需要付出很大的學(xué)習(xí)成本和時間才能滿足,我個人理解ai給設(shè)計師通往目標(biāo)的過程中搭建了不同的道路,但設(shè)計師如果在沒有導(dǎo)航的情況下要達(dá)到這個目標(biāo),中間可能會輾轉(zhuǎn)反側(cè),也可能一條道路就能到達(dá)目的地;
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效率需求:
自動化設(shè)計(如MJ和國內(nèi)其他一鍵生圖的ai產(chǎn)品)可以降低設(shè)計的操作成本,但同時犧牲了可控性;
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2、comfyUI的設(shè)計矛盾
過度控制悖論:
ComfyUI試圖打破黑箱,將AI拆解成可調(diào)節(jié)的“齒輪組”(如調(diào)節(jié)“采樣器”改變畫質(zhì)、用“ControlNet”控制構(gòu)圖)。但當(dāng)用戶面對50多個參數(shù)和上百種節(jié)點時,反而因信息過載陷入“該調(diào)哪個參數(shù)?連錯節(jié)點會爆炸嗎?”的決策癱瘓。
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過高的配置要求:
comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應(yīng),但同時也帶來了物質(zhì)上的門檻,設(shè)計師需要配備更高的配置或者使用第三方租用云電腦等才能運(yùn)行,否則前者就會造成漫長的等待,后者則需要花費(fèi)大量的財力,對于設(shè)計師而言反而是造成了時間上的負(fù)荷;
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功能維度:
節(jié)點系統(tǒng)支持無限組合,但缺乏對用戶意圖的主動理解,如自動推薦節(jié)點;
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認(rèn)知維度:
參數(shù)暴露(如CFG Scale、Sampler)提供控制感,但引發(fā)“選擇過載”實際使用過程中,如果是普通玩家,無法短時間內(nèi)通過這些參數(shù)來控制結(jié)果,核心還是在于認(rèn)知門檻過高;
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交互維度:
自由連接節(jié)點導(dǎo)致邏輯混亂(如錯誤連線無及時提示),增加調(diào)試成本。
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我把ControlNet的“負(fù)面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上,而采樣器的“負(fù)面條件”直接連接到“負(fù)面clip文本框”內(nèi),整個過程是不會出現(xiàn)任何報錯提示,但是當(dāng)運(yùn)行調(diào)試的時候就會運(yùn)行失敗,提示ControlNet缺少負(fù)面條件,ControlNet(應(yīng)用)缺少負(fù)面條件輸出等問題,眾所周知對于一些低配玩家,運(yùn)行一次需要等很久,等到最后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)出來一個“報錯”?。?!
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二、對比分析:comfyUI和midjourney
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當(dāng)設(shè)計師想生成“一只穿宇航服的柴犬”,Midjourney可能輸出卡通風(fēng)格或超現(xiàn)實照片,設(shè)計師只能通過追加提示詞(如“3D、黏土”)逼近目標(biāo),不停的抽卡;
(實在不想用mj了,下面的圖本地跑的,大概的意思一樣就是不停的抽卡抽卡)
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,
在ComfyUI中,設(shè)計師可以強(qiáng)制指定:用FLUX模型生成基礎(chǔ)圖像,然后加載相關(guān)LoRA模型,在添加個視覺風(fēng)格遷移的模型,添加宇航服,在添加個視覺風(fēng)格模型,連接OpenPose節(jié)點調(diào)整柴犬姿勢,最后用放大模型,放大畫質(zhì);但我就想說:我只是想畫只貓,為什么要弄這么復(fù)雜。。。
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關(guān)鍵結(jié)論:
ComfyUI的“高可控性”吸引專家設(shè)計師,但普通設(shè)計師或者0基礎(chǔ)設(shè)計師因認(rèn)知負(fù)荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權(quán)”降低門檻,但設(shè)計師可能因無法干預(yù)細(xì)節(jié)感到焦慮。
三、comfyui沖突點和機(jī)會點
為什么說這個呢,因為comfyui目前是趨勢ai,核心的生成邏輯包括實際應(yīng)用都已經(jīng)大于mj了,所以接下來的內(nèi)容也是圍繞comfyui拆解的;
1、參數(shù)暴露vs認(rèn)知負(fù)荷
問題:
ComfyUI將所有參數(shù)(如LoRA權(quán)重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器)暴露給用戶,導(dǎo)致界面信息過載。
例如:
設(shè)計師需要同時調(diào)整“提示詞權(quán)重”“采樣器類型”“ControlNet強(qiáng)度”時,易混淆參數(shù)優(yōu)先級,對于這個結(jié)果的影響,是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數(shù)值不對呢,最后我猜大多人過程都是一個個試一遍,最后哪個效果好用哪個;
思考點:
動態(tài)參數(shù)分組,根據(jù)生成的目標(biāo)隱藏?zé)o關(guān)的參數(shù),比如當(dāng)輸入完成“提示詞”后,可以識別出輸入的提示詞類型,生成一個3d風(fēng)格海報,那么基于這個提示詞,就可以提前預(yù)判出跟3d風(fēng)格海報相關(guān)的參數(shù)都可以隱藏;參數(shù)依賴的可視化,通過邏輯線的方式標(biāo)記他們之間的關(guān)系,例如CFG與采樣步數(shù),通常來講CFG數(shù)值越高生成的圖越接近提示詞,但是圖像質(zhì)量會下降,采樣步數(shù)越高生成的圖質(zhì)量就越高,那么問題來了,當(dāng)設(shè)計師調(diào)整CFG數(shù)值時,是不是可以標(biāo)記或者提示設(shè)計師采樣步數(shù)的變化,以此來達(dá)到最優(yōu)解;
下方示例
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2、自由連接vs邏輯錯誤
問題:
節(jié)點可任意連接,但缺乏邏輯校驗?zāi)壳癱omfyUI中只是告訴設(shè)計師如果兩個節(jié)點本身沒有前后關(guān)系的情況下不可以連接(沒有節(jié)點對應(yīng)的收入口)另一種情況是兩個節(jié)點在一個工作流中都能起到作用,但是節(jié)點是多功能化的,連線的時候可以正常連接,最后運(yùn)行的時候就會出現(xiàn)某某節(jié)點不匹配。
例如:
設(shè)計師錯誤連接ControlNet預(yù)處理器與VAE節(jié)點,導(dǎo)致生成失敗且無報錯提示。
思考點:
實時邏輯校驗,在設(shè)計師連線時提示沖突(如“該節(jié)點僅接受潛空間輸入”)。
工作流自檢模式,一鍵檢測缺失節(jié)點(如缺少“提示詞編碼器”時提醒用戶)。
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四、設(shè)計師心理與工具的“錯位戰(zhàn)爭”
生成式AI工具的設(shè)計矛盾,本質(zhì)上是人類認(rèn)知模式與技術(shù)邏輯的沖突。以ComfyUI為例,其設(shè)計暴露了以下深層問題:
1、“技術(shù)透明化”的認(rèn)知陷阱
ComfyUI將AI生成過程拆解為節(jié)點,試圖通過“透明化”提升用戶信任,但普通人并不需要(也無法理解)技術(shù)細(xì)節(jié);不知道你們有沒有,當(dāng)我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節(jié)點時,大腦會觸發(fā)“意義建構(gòu)焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關(guān)系?”
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2、控制權(quán)的“虛假承諾”
ComfyUI看似賦予用戶完全控制權(quán),但多數(shù)參數(shù)的實際影響難以預(yù)測(如CFG值從7到8可能導(dǎo)致畫風(fēng)突變)這類似于讓設(shè)計師駕駛一輛方向盤與輪胎無機(jī)械連接的汽車,轉(zhuǎn)動方向盤時,輪胎可能隨機(jī)偏轉(zhuǎn)。設(shè)計師誤以為“控制節(jié)點=控制結(jié)果”,實則是“在黑暗中調(diào)整未知旋鈕”;
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3. 技術(shù)極客與大眾的“認(rèn)知斷層”
開源社區(qū)的理想:“人人可 Hack”的民主化工具;現(xiàn)實問題是開發(fā)者設(shè)計節(jié)點時默認(rèn)用戶理解SD原理(如Latent Space、擴(kuò)散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m),但普通用戶只關(guān)心“如何讓圖片更逼真”;這種斷層導(dǎo)致ComfyUI的文檔充滿技術(shù)術(shù)語,而非用戶目標(biāo)導(dǎo)向的指南(如“修復(fù)模糊人臉”對應(yīng)哪些節(jié)點組合),這也是技術(shù)工具與用戶體驗的博弈;
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五、對于comfyUI的暢想
1、適配不同能力的設(shè)計師
專家模式:保留完整的節(jié)點和參數(shù),讓這類設(shè)計師自由編輯;
精簡模式:隱藏底層參數(shù),僅僅提供目標(biāo)導(dǎo)向的選項;
自動化操作:根據(jù)提示詞推薦采樣器、cfg數(shù)值等組合,例如提示詞是自然語言,那就匹配關(guān)于flux模型的專屬采樣器;
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2、智能節(jié)點推薦引擎
目標(biāo)推薦:輸入“生成賽博朋克城市”后,自動推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測+色調(diào)調(diào)整節(jié)點”;行為預(yù)測:分析歷史工作流,推薦高頻使用的節(jié)點組合(如“LoRA模型+分層提示詞”);
3、可解釋性反饋面板
參數(shù)與結(jié)果的實時性:實時顯示調(diào)整CFG值對圖像細(xì)節(jié)、對比度的量化影響。節(jié)點的貢獻(xiàn)度分析:生成后標(biāo)記關(guān)鍵節(jié)點(如“ControlNet貢獻(xiàn)度72%”),幫助用戶理解流程。
六、總結(jié):控制的幻覺與設(shè)計的謙卑
ComfyUI揭示了生成式AI時代的核心矛盾——技術(shù)的能力越強(qiáng)大,人類越需要承認(rèn)自身認(rèn)知的局限性。工具設(shè)計不應(yīng)追求“上帝模式”,而需尋找“剛剛好的控制權(quán)”給用戶“扳手”而非“零件庫”:提供高層級調(diào)節(jié)維度(如“畫面精細(xì)度”“風(fēng)格偏離度”),隱藏底層技術(shù)參數(shù),并不是每個設(shè)計師都是工程師的角色;大多設(shè)計師的角色只是維修工;擁抱“不完美的人性”:允許用戶保留“我不知道為什么要調(diào)這個,但調(diào)了就有用”的玄學(xué)操作,而非強(qiáng)迫所有人成為AI工程師。重新定義“控制”:從“絕對掌控流程”轉(zhuǎn)向“有效影響結(jié)果”,讓AI的不可預(yù)測性成為創(chuàng)意催化劑而非焦慮來源。


作者:愛吃貓的魚___
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來源:站酷
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán),非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。
 

用好「用戶行為分析」讓體驗起飛

鶴鶴

用戶行為分析-如何開始搭建
體驗或交互設(shè)計知曉用戶行為分析有什么用?
答:
我們所處的行業(yè)下,各類產(chǎn)品變得成熟精細(xì),大家開始拼細(xì)節(jié)卷服務(wù),市場競爭激烈。對于產(chǎn)品的各種優(yōu)化改版也就開始變得謹(jǐn)慎,往往需要經(jīng)過用戶研究或是數(shù)據(jù)分析等工作來驗證或決策,不再是由設(shè)計師或產(chǎn)品經(jīng)理憑借過往經(jīng)驗辦事或?qū)?biāo)競品照抄了,恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項;
 
體驗或交互設(shè)計為什么要掌握這些呢?
答:
回歸到用戶體驗相關(guān)設(shè)計,本身就是一項細(xì)致活兒,處處需要用戶研究或數(shù)據(jù)洞察來輔助設(shè)計工作,了解其相關(guān)甚至熟悉搭建分析,從職能發(fā)展趨勢來看,可能是遲早的事;
 
所以即使你目前用不上用戶行為分析相關(guān),也不要急著關(guān)掉文章,先簡單了解一下吧,說不定你會有興趣呢,說不定不久后剛好用上呢?
 
 
用戶行為分析能干啥
用戶行為分析是數(shù)據(jù)分析的一個重要領(lǐng)域,特別是在數(shù)字化服務(wù)行業(yè)中,主要目的是通過深入研究用戶群體的流量動向以及操作行為特征等,來了解用戶與產(chǎn)品間的關(guān)系、效果、趨勢,以幫助我們優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升用戶體驗并驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。
說人話就是:
監(jiān)測用戶在產(chǎn)品上做出了哪些行為、是否符合預(yù)期、有什么特征、問題在哪里,然后看看產(chǎn)品上需要做些什么調(diào)整或迎合用戶的特征偏好來決策啥的。
 
用戶行為分析有啥優(yōu)勢
具備一定的客觀性與真實性
被動采集的行為數(shù)據(jù)有時候比用戶口述反饋的信息要更真實有效,一方面更加直接,另一方面也少了些用戶心理設(shè)防(霍桑效應(yīng));
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備一定的代表性與準(zhǔn)確性
由于是群體性的大數(shù)據(jù),所以更有代表性,并且是即時的數(shù)據(jù)記錄,不容易記混記錯,準(zhǔn)確性也更好;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備可持續(xù)性與可追溯性
通過數(shù)字化技術(shù)實現(xiàn),可以伴隨產(chǎn)品發(fā)展持續(xù)的采集數(shù)據(jù),可以較為方便的調(diào)取過往數(shù)據(jù)進(jìn)行比對追溯分析;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
具備一定的AI不可代替性
用戶行為的背后依舊是人文心理等方面的內(nèi)容分析或業(yè)務(wù)場景化決策,往往離不開人工的加持介入;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
實施構(gòu)建的流程
以下是對用戶行為分析的工作流圖解,由于不同企業(yè)的訴求有差異,以下工作流僅代表大部分用作交流;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
 
關(guān)鍵節(jié)點拆解說明
此次主要聊聊基礎(chǔ)的上手運(yùn)用與注意事項,不涉及過深或難以理解的部分,如果說用戶行為分析可以到達(dá)高等數(shù)學(xué)的程度,那么此次就講講加減乘除好了,師父領(lǐng)進(jìn)門,修行靠個人,各位看客請上座!
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
目標(biāo)需求拆解
1、什么時候開始?
首先你的產(chǎn)品得有流量,然后得有一個關(guān)乎到用戶行為的目標(biāo),例如想看看用戶流量分布、了解功能使用頻率、任務(wù)執(zhí)行的漏斗關(guān)系、用戶行為偏好、用戶數(shù)據(jù)畫像構(gòu)建等,這個時候就可以考慮開始了,不然就可能南轅北轍費(fèi)力不討好。
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
2、界定一個范圍?
首先構(gòu)建一套完善的用戶行為分析系統(tǒng)并持續(xù)的維護(hù)與應(yīng)用并不是一個輕松的事情,所以最好是針對性構(gòu)建+多迭代,不要上來就想著做全盤搭建,表面的工作或問題往往可能只是浮冰,逐步的深入后問題會越來越多,個人深有體會!
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
3、由上而下,找準(zhǔn)路線?
通過業(yè)務(wù)目標(biāo)向下拆解,一般上層目標(biāo)無非是商業(yè)轉(zhuǎn)化、用戶活躍留存、任務(wù)通過率這些,向下拆解則是通過業(yè)務(wù)目標(biāo)去鎖定核心的業(yè)務(wù)場景或任務(wù)線路,這些核心的頁面、場景或是任務(wù)線路,就是你前期可以界定的一個范圍,后續(xù)的重點工作則是將核心功能的入口或路徑窮舉出來,避免數(shù)據(jù)對不上或找不到異常源頭的情況。
在我的認(rèn)知里,用戶行為分析建設(shè)不是一錘子買賣,步伐走小一點,基礎(chǔ)搭好一些,以后的迭代建設(shè)或維護(hù)也會輕松許多;
概括一下就是,不要追求全面,靠攏業(yè)務(wù)價值,關(guān)聯(lián)上指標(biāo)或者核心業(yè)務(wù)場景即可;
之前網(wǎng)上看到有大佬給了一個建設(shè)思路,這里搬來大家參考一下;
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
帶你認(rèn)識不一樣的埋點
數(shù)據(jù)埋點技術(shù)已經(jīng)很成熟了,甚至有很多第三方的埋點+分析的服務(wù),以及采集用戶行為數(shù)據(jù)的不僅僅只有埋點技術(shù)方案,哪怕你做一個錄屏技術(shù)都可以,只不過從數(shù)字化產(chǎn)品視角出發(fā),埋點技術(shù)更有性價比,以及符合用戶隱私權(quán)益,所以這里專門講一下“埋點”這個老技術(shù),熟悉的大佬們可以跳過埋點這部分。
1、埋點是什么
數(shù)字化應(yīng)用大多有個特征,就是需要用戶進(jìn)行界面交互,有交互就有行為動作發(fā)生,而
數(shù)據(jù)埋點
就是將用戶在
界面交互
時產(chǎn)生的
各種類型
監(jiān)控日志
上報到產(chǎn)品后臺去,這樣業(yè)務(wù)團(tuán)隊就可以知道到用戶在不同頁面或業(yè)務(wù)場景下操作了什么,去往過哪些頁面,當(dāng)結(jié)合業(yè)務(wù)后臺的訂單等數(shù)據(jù)時,就可以還原出更加清晰的用戶行為全貌。
 
通常這些埋點會分為
“頁面訪問(PV、UV)、區(qū)塊曝光(區(qū)域、時長)、按鈕操作(動作、狀態(tài))”
三大類型,并
攜帶交互元素和操作者的各類特征信息參數(shù)
,便于我們知曉更多的場景細(xì)節(jié)與用戶情況,例如知曉這個【免費(fèi)試用】按鈕是對應(yīng)了那個產(chǎn)品?點擊的用戶是否已開通這個產(chǎn)品?這個用戶是否為付費(fèi)用戶?是否個人還是商家類型?用戶從那個渠道進(jìn)來的等,而且這些植入在產(chǎn)品代碼中的埋點可以不間斷持續(xù)的采集和配套產(chǎn)品迭代進(jìn)行維護(hù),可以幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊獲取大量有效數(shù)據(jù)用作業(yè)務(wù)分析決策。
用好「用戶行為分析」讓體驗起飛【構(gòu)建篇】
 
 
2、什么時候派上用場
這些數(shù)據(jù)埋點主要是為業(yè)務(wù)目標(biāo)的洞察分析服務(wù),也就是說業(yè)務(wù)目標(biāo)中需要采集用戶行為數(shù)據(jù)時,埋點就要派上用場了,相比傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)日志,埋點可以收集到更加全面的界面交互的行為數(shù)據(jù),能夠簡易的還原出一套線上用戶的使用情景,而不僅限于一些業(yè)務(wù)后臺就能統(tǒng)計出的轉(zhuǎn)化率或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等;
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并且埋點數(shù)據(jù)可以與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分開存儲運(yùn)維,這意味著埋點數(shù)據(jù)可以更迅速的根據(jù)設(shè)定的指標(biāo)公式統(tǒng)計出期望的數(shù)據(jù)或視圖,并且不會干擾業(yè)務(wù)訪問的性能質(zhì)量,因此產(chǎn)品迭代后的新老數(shù)據(jù)對比、營銷活動的效果評估、用戶行為的特征偏好識別等,數(shù)據(jù)埋點都以可以派上用場的。
 
3、怎么提埋點需求?
首先埋點需求沒有固定的文檔格式,其次不同埋點服務(wù)平臺的要求也有差異,就移動端來講,很多服務(wù)商已經(jīng)支持可視化埋點、全埋點、無埋點服務(wù),可以實現(xiàn)自動識別交互元素并進(jìn)行埋點操作,大大減少了開發(fā)工作量,那么再聊回埋點需求怎么提。
 
核心結(jié)論就是由上而下,通過業(yè)務(wù)目標(biāo)或核心指標(biāo)進(jìn)行拆解,然后關(guān)聯(lián)到核心的任務(wù)流程上,對于一個頁面或一套流程沒有必要進(jìn)行全篇埋點,技巧我概括為以下幾點;
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埋點需求的主要內(nèi)容基本包含以下,根據(jù)業(yè)務(wù)或埋點平臺的差異,可以自行調(diào)整;
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4、業(yè)務(wù)擴(kuò)參怎么一回事兒
擴(kuò)參即擴(kuò)展參數(shù),指在當(dāng)前用戶界面中可以請求到的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),并將這些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)綁定到埋點日志中一并上報給埋點數(shù)據(jù)后臺,通常為一些用戶屬性參數(shù)、業(yè)務(wù)屬性參數(shù)、設(shè)備屬性參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境參數(shù),這樣我們就可以通過這些額外的參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或是過濾,舉個典型案例;
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數(shù)據(jù)治理是做什么
為什么要治理?
簡單說就是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與準(zhǔn)確性,在龐大的一套數(shù)據(jù)中,我們需要弄清楚數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,即不同的數(shù)據(jù)參數(shù)代表了什么元素什么動作什么含義,數(shù)據(jù)是否有缺漏或冗余、報錯漏報亂報、是否有無效的臟數(shù)據(jù)(例如內(nèi)部的測試數(shù)據(jù)或腳本爬蟲等帶來的數(shù)據(jù)),如果我們不去將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行治理,則統(tǒng)計出的數(shù)據(jù)指標(biāo)特征或趨勢都將不可靠,無法被商業(yè)應(yīng)用。
簡單講就是元數(shù)據(jù)沒治理準(zhǔn)確,得到的數(shù)據(jù)指標(biāo)也就失去了實用價值。
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怎么去治理?
本質(zhì)是查缺補(bǔ)漏將無效的數(shù)據(jù)過濾掉或糾錯
,再把數(shù)據(jù)涵義映射成具體的指標(biāo)或描述,用作進(jìn)一步的指標(biāo)計算與分析,如果數(shù)據(jù)又多又雜,你會發(fā)覺這一步要你老命,例如埋點就需要逐個查詢原始埋點的位置、觸發(fā)條件、埋點用途、埋點含義甚至與關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)系校對等。
不過還好,
一般來講這些工作都是數(shù)據(jù)建模(BI)相關(guān)人員去負(fù)責(zé)的
,
作為應(yīng)用層的我們,更多的是能夠根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)提出埋點需求、提出指標(biāo)與數(shù)據(jù)報表需求,以及通過數(shù)據(jù)核算或查看數(shù)據(jù)趨勢等手段找出異常讓 BI 修復(fù)
,所以這里就不展開埋點數(shù)據(jù)治理的方法了。
 
數(shù)據(jù)維護(hù)不易
就埋點監(jiān)控用戶行為的方式來講,除了平時的治理與報表問題修復(fù),每次迭代改版還要做好相關(guān)埋點信息的管理與維護(hù)更新,保證不出錯,不影響關(guān)聯(lián)指標(biāo),甚至是線上用戶偏好的推薦算法等應(yīng)用,特別是數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大后,又密切關(guān)聯(lián)著業(yè)務(wù)決策時,數(shù)據(jù)更不容出錯,且要求準(zhǔn)確。
 
三大分析內(nèi)容產(chǎn)出
1、內(nèi)容產(chǎn)出的先后
在用戶行為分析內(nèi)容構(gòu)建的過程中,除非是有特定場景特定訴求,通常個人認(rèn)為都是先出指標(biāo)、再完善行為鏈路、再逐步豐滿用戶畫像的一個過程,原因如下;
  1.  
    通常先接到的都是一些核心指標(biāo),例如轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度等,同時這些指標(biāo)也是上層最先關(guān)注到的;
  2.  
    接著就是完善不同場景或任務(wù)路徑相關(guān),幫助洞察微觀視角下的體驗障礙或用戶偏好等,產(chǎn)出流量統(tǒng)計、流程漏斗等,起到業(yè)務(wù)體驗的洞察改善決策作用;
  3.  
    用戶畫像的數(shù)據(jù)本身就沒那么好收集,并且是一個逐步完善和被業(yè)務(wù)決策應(yīng)用的過程,所以一開始不會直接奔著用戶畫像構(gòu)建開始;
 
2、基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)建
所謂指標(biāo)可以理解成是產(chǎn)品某項業(yè)務(wù)的成績,例如我是賣包子的,那么我的指標(biāo)大概率就是每天賣出去多少包子、利潤有多少、哪款包子銷量高,根據(jù)這些信息我就可以知道我平時應(yīng)該準(zhǔn)備多少包子、哪些品類的包子需要多做一些、我靠賣包子能賺多少錢。
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指標(biāo)構(gòu)建的原理
實際上指標(biāo)的構(gòu)建邏輯可以很簡單,例如A占B的百分比、ABC的總和、連續(xù)多天A占B的變化等,很多加減乘除的算法就能搞定,主要是能拿到真實數(shù)據(jù),不然我懷疑你在做爛賬......
 
常見指標(biāo):
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3、行為鏈路分析
用戶行為路徑是一種數(shù)字化的旅行地圖,相比較傳統(tǒng)服務(wù)的旅行地圖,場景會更純粹、意圖更準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)采集更便捷,主要作用有以下幾點;
  •  
    分析用戶在產(chǎn)品中的活動范圍或頁面路徑的關(guān)系,可以幫助了解用戶活躍分布,流量走向等情況;
  •  
    識別在任務(wù)或流程漏斗中的卡點或跳失情況,幫助優(yōu)化流程體驗或提升轉(zhuǎn)化率等指標(biāo);
  •  
    通過用戶的互動方式或路徑特征來進(jìn)行用戶分類或偏好分析預(yù)測等,用于內(nèi)容推薦算法或精準(zhǔn)營銷;
 
這些行為我們可以大致分為瀏覽、消費(fèi)、互動三大類,根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型,可以選擇性采集和分析相關(guān)數(shù)據(jù),例如電商產(chǎn)品就比較關(guān)注用戶的瀏覽與消費(fèi)行為,常見的有商品瀏覽、添加購物車到下單;
而社交應(yīng)用就更關(guān)注用戶的互動行為,如不同類型的內(nèi)容訪問、評論點贊、關(guān)注收藏分享等;
這些數(shù)據(jù)最終可能由可視化的數(shù)據(jù)報表呈現(xiàn)出來,以便于業(yè)務(wù)團(tuán)隊快捷的找到數(shù)據(jù)問題或特征,如常見的漏斗圖、?;鶊D、雷達(dá)圖、樹狀圖、散點圖、決策樹等;
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小話題延展
最近在UXRen的一場分享會中,聽羅浩講了體驗營銷的話題,雖然是關(guān)于用戶研究在職能崗位上挖掘新的商業(yè)能力的內(nèi)容,但是其中有一段是關(guān)于如何在旅行地圖中挖掘新的營銷觸點,有一些體會,這里結(jié)合用戶行為鏈路分析簡單聊一下;
背景與問題:
產(chǎn)品功能與業(yè)務(wù)增多,引流渠道多樣化,不同渠道流量的撬動關(guān)鍵是什么,核心場景具備哪些能力,哪些渠道的流量能吃掉,這些流量所處的觸點或場景能支持什么,用戶意圖是什么,產(chǎn)品能力能滿足什么,產(chǎn)品發(fā)展可以支持哪些?如何分流或匹配各類流量的意圖,并提供路徑分發(fā),這些用戶流量數(shù)據(jù)有何趨勢或特征,是否能與場景或觸點進(jìn)行根因分析,是否沉淀行為或偏好模型?
行為路徑的重點:
在于觀察不同觸點下的客戶意圖,展開業(yè)務(wù)所能觸及的部分或新的機(jī)會,并匹配合適的關(guān)鍵路徑,以提升轉(zhuǎn)化或用戶粘性等,然后做數(shù)據(jù)回歸分析,抓取有效的用戶特征信息,并應(yīng)用到產(chǎn)品的內(nèi)容推薦或外部引流投放信息優(yōu)化上。
流程過程:
觸點展開與機(jī)會洞察,觸點場景——意圖識別——結(jié)果匹配(關(guān)鍵路徑)——(根因回歸)畫像更新——算法推薦——廣告優(yōu)化
這一套下來,是不是感覺有點兒似成相識?后來一想這不就是一套用戶增長的設(shè)計思路嘛。
這一套下來,是不是感覺有點兒似成相識?后來一想這不就是一套用戶增長的設(shè)計思路嘛。
 
 
4、用戶數(shù)據(jù)畫像
主要是幫助了解和理解用戶,使得我們可以劃分用戶群體和識別偏好特征,最終以提供精準(zhǔn)營銷或是洞察用戶訴求來迭代改善產(chǎn)品。
其中偏好特征我們還可以根據(jù)業(yè)務(wù)屬性細(xì)分為興趣偏好、行為偏好、消費(fèi)偏好等,并為不同偏好特征的群體提供個性化的內(nèi)容服務(wù),例如常見的內(nèi)容標(biāo)簽標(biāo)記,通過識別用戶??磧?nèi)容的標(biāo)簽,來推薦類似的標(biāo)簽的內(nèi)容或是有潛在興趣的標(biāo)簽內(nèi)容來抓住用戶的興趣。
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常見畫像指標(biāo)構(gòu)建
這些指標(biāo)會通過用戶行為、設(shè)備信息、個人資料的完善來逐步獲取,主要可以了解到用戶的地域分布、年齡與性別分布、設(shè)備與活躍度情況,相應(yīng)的數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)后臺基本上都能夠獲取到,只需要將某個時間分區(qū)的數(shù)據(jù)拉出來,經(jīng)過Excel之類的軟件把數(shù)據(jù)加工一下,就能夠獲取到相關(guān)數(shù)據(jù)視圖。
如果將多個數(shù)據(jù)指標(biāo)結(jié)合起來分析,便可以獲取一些復(fù)合型數(shù)據(jù)指標(biāo),例如哪些年齡段的用戶群體消費(fèi)能力更強(qiáng)、活躍度更高、不同教育背景的興趣愛好是否有一定的關(guān)聯(lián)性等等;
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進(jìn)階畫像指標(biāo)構(gòu)建
進(jìn)階的數(shù)據(jù)畫像會完善更多的用戶特征信息,便于業(yè)務(wù)團(tuán)隊找到用戶群體的特征,做進(jìn)一步的精細(xì)化運(yùn)營或內(nèi)容推薦,常見的畫像指標(biāo)如下;
此外就是在收集用戶數(shù)據(jù)的過程中,保證用戶隱私安全、合法性和安全性。
此外就是在收集用戶數(shù)據(jù)的過程中,保證用戶隱私安全、合法性和安全性。
 
用戶分層模型應(yīng)用
當(dāng)我們采集到一定的用戶數(shù)據(jù)后,就可以在數(shù)據(jù)畫像的構(gòu)建階段進(jìn)一步完成用戶分層工作,這一步是為了將用戶分類,因為不同用戶群的目的是有差異的,例如閑逛、精準(zhǔn)采購、參與活動的等等,以提供差異化的服務(wù)做精準(zhǔn)營銷、識別用戶群體特征做業(yè)務(wù)策略決策、或是優(yōu)化產(chǎn)品體驗相關(guān),不過當(dāng)你的用戶規(guī)模尚小,運(yùn)營模式簡單,你也不用迫切去進(jìn)行用戶分層相關(guān),因為收益不大。
那么通常都有哪些用戶分層模型呢?其實你并不陌生,一些給你列舉了一些;
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分析結(jié)論到應(yīng)用
相信你也發(fā)現(xiàn)了,用戶行為分析的構(gòu)建與產(chǎn)出并不只是行為鏈路的數(shù)據(jù),同時會包攬很多其他的有價值的指標(biāo)與數(shù)據(jù),所以不要被用戶行為四個字迷惑,或許你此刻正需要構(gòu)建相關(guān)數(shù)據(jù)。
 
當(dāng)你準(zhǔn)備構(gòu)建或整理用戶行為分析前,記得目標(biāo)或問題先行,針對性采集數(shù)據(jù)或建設(shè)指標(biāo),在你有了相對準(zhǔn)確或清晰易懂的數(shù)據(jù)后,那些數(shù)據(jù)報表或圖表根本難不倒你,說白了無非是將純純的一堆數(shù)據(jù)換了形式展示,如果你數(shù)據(jù)可視化的形式與應(yīng)用不夠了解,你可以看看AntV官網(wǎng)的介紹說明了解一下,其實你也不用每個都研究個遍,實用的就那么幾個,酷炫是要代價的,報表搭建平臺支不支持、Excel支不支持、時間精力夠不夠研發(fā)給你整,都是問題~
 
 
此篇最后!
你可能疑問沒有完整的教程手把手教你啊,其實不然,構(gòu)建的前提、流程、要點、建設(shè)方向均在此篇中交代過,當(dāng)你按照這套流程框架去做,基本上不會有啥大問題,一般來講這些內(nèi)容也夠用,至于選用哪些數(shù)據(jù)埋點平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、報表搭建平臺、視自家公司情況而定吧。
也不要擔(dān)心在數(shù)據(jù)報表搭建或分析的過程中,你搞不定,是不是你執(zhí)行先不說,多問問百度或平臺客服總能解決,如果就是覺得很難上手,那么大概率是工具你不熟,或者工具不好用。
 
 


作者:泡泡_PAO
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洞察用戶心聲:解鎖用戶習(xí)慣,讓產(chǎn)品成為用戶的貼心小助手

鶴鶴

例如,Windows和Mac操作系統(tǒng)的用戶在面對不同的軟件關(guān)閉方式時,會因為習(xí)慣的差異而感到不適應(yīng)。這種不適應(yīng)性揭示了改變用戶習(xí)慣需要付出學(xué)習(xí)成本,而這種成本的高低也直接影響用戶對產(chǎn)品的接受程度。

UI設(shè)計的4個角度14點思考

濤濤

站在不同的角度思考設(shè)計,發(fā)現(xiàn)設(shè)計的新出路。

這篇導(dǎo)流條設(shè)計方法,讓我打開了新思路

藍(lán)藍(lán)設(shè)計的小編

本文將以有駕導(dǎo)流體驗升級的項目為例,分享導(dǎo)流增長探索的設(shè)計思路與實踐經(jīng)驗。

// 寫在前面

 

端到端導(dǎo)流是指在產(chǎn)品矩陣體系內(nèi)引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的用戶使用另外一款產(chǎn)品,帶來使用量的提升,從而實現(xiàn)用戶規(guī)模提升的一種增長手段。隨業(yè)務(wù)快速增長,有駕從百度汽車頻道衍伸出了有駕小程序、M站、PC站以及APP等多緯度的產(chǎn)品矩陣,依托各端流量實現(xiàn)矩陣產(chǎn)品間的導(dǎo)流,逐步積累用戶規(guī)模,是有駕目前獲客渠道中占比最高的方式。本文將以有駕導(dǎo)流體驗升級的項目為例,分享導(dǎo)流增長探索的設(shè)計思路與實踐經(jīng)驗。

 

 

// 為什么要做導(dǎo)流

 

導(dǎo)流的目的

對于業(yè)務(wù)本身而言,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)流量紅利期的結(jié)束,獲取新用戶的成本越來越高,不管是新產(chǎn)品還是成熟型產(chǎn)品,都需要通過導(dǎo)流的手段來持續(xù)擴(kuò)充新用戶。其次,對于有駕產(chǎn)品生態(tài)而言,需要各端產(chǎn)品間的相互聯(lián)動,協(xié)同發(fā)揮優(yōu)勢,實現(xiàn)流量價值最大化。

 

導(dǎo)流的優(yōu)勢

  • 成本低,相較于投放、活動等渠道流量獲取方式,矩陣導(dǎo)流成本低;

  • 高意向,用戶購車意向明確更容易實現(xiàn)商業(yè)轉(zhuǎn)化;

  • 可共享,用戶數(shù)據(jù)及行為關(guān)聯(lián)互通。

 

// 如何做好導(dǎo)流設(shè)計

 

1.問題分析

通過梳理核心場景的4種導(dǎo)流條,發(fā)現(xiàn)各個場景導(dǎo)流形式各異,用戶缺乏統(tǒng)一認(rèn)知,導(dǎo)流引導(dǎo)語單一內(nèi)容吸引力弱。在用戶在瀏覽頁面時,點擊功能入口或想要繼續(xù)查看更多內(nèi)容,需要下載APP才能繼續(xù)阻礙用戶瀏覽

  • 缺乏統(tǒng)一認(rèn)知:視覺表達(dá)形式不成體系,用戶感知不夠;

  • 內(nèi)容吸引力弱:內(nèi)容單一缺乏吸引力,用戶沒有點擊欲望;

  • 阻礙用戶瀏覽:打斷用戶正常使用功能,影響用戶體驗。

 

 

從導(dǎo)流鏈路的用戶行為來看,整個流程下載路徑過長,發(fā)現(xiàn)用戶流失較大的轉(zhuǎn)化點:

  • 從小程序落地頁到下載頁:在進(jìn)入小程序瀏覽頁面時,用戶沒有注意到導(dǎo)流條就滑走了;

  • 點擊導(dǎo)流條進(jìn)入下載頁:點擊導(dǎo)流條會先調(diào)起導(dǎo)流彈窗,點擊確認(rèn)后再進(jìn)入到下載頁,用戶未選擇下載就退出了。

 

 

2.明確設(shè)計方向

針對導(dǎo)流現(xiàn)狀缺乏統(tǒng)一認(rèn)知,內(nèi)容吸引力弱、阻礙用戶瀏覽、下載路徑過長的問題,我們搭建了一個完整的導(dǎo)流鏈路圖,根據(jù)用戶增長模型,把用戶生命周期各節(jié)點的用戶行為與產(chǎn)品觸點一一羅列出來,找到增長路徑的設(shè)計機(jī)會點。

 

 

通過以上的問題分析,如何建立用戶和產(chǎn)品的鏈接,保障友好的體驗,是本次導(dǎo)流升級要解決的問題。根據(jù)用戶關(guān)鍵行為,我們可以將整個導(dǎo)流鏈路拆分為3個階段來挖掘主要機(jī)會點:

  • 下載前:興趣激發(fā)導(dǎo)流吸引,建立用戶穩(wěn)定認(rèn)知;

  • 下載中:強(qiáng)化用戶轉(zhuǎn)化動機(jī),刺激用戶完成下載;

  • 下載后:保障還原體驗暢通,提升首次使用體驗。

 

 

下面將分別介紹導(dǎo)流下載前階段的設(shè)計落地實踐,以及下載中、下載后階段的延伸設(shè)計思考。

 

// 下載前

 

1.強(qiáng)化觸點吸引

是否能成功引起用戶注意,是轉(zhuǎn)化開始的第一步,統(tǒng)一的視覺風(fēng)格和滿足用戶訴求的內(nèi)容,有利于增強(qiáng)導(dǎo)流條的吸引力。

 

1)收斂導(dǎo)流條類型

針對【阻礙用戶瀏覽】打斷用戶正常使用功能、用戶沒有跳轉(zhuǎn)預(yù)期的體驗問題,下線了阻斷式和截斷式兩種體驗不友好的導(dǎo)流類型,將原來4種導(dǎo)流類型收斂為2種,僅保留通用導(dǎo)流條和功能延展導(dǎo)流條,基于這2種導(dǎo)流形態(tài)進(jìn)行深入的設(shè)計探索。

 

 

2)建立通用視覺標(biāo)準(zhǔn)

針對【缺乏統(tǒng)一認(rèn)知】視覺表達(dá)形式不成體系、用戶感知不夠的視覺問題,建立了通用導(dǎo)流條標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。統(tǒng)一視覺形態(tài),優(yōu)化為頁面內(nèi)通欄嵌入式,同時融入品牌色強(qiáng)化用戶感知,根據(jù)頁面布局制定了不同的展示規(guī)則。

 

 

上線后,內(nèi)嵌導(dǎo)流條在展現(xiàn)受限的情況下,導(dǎo)流轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)與改版前基本持平,為了進(jìn)一步提升導(dǎo)流的點擊效果,開始探索場景化定制提轉(zhuǎn)的設(shè)計方向。

 

3)定制場景化內(nèi)容

針對【內(nèi)容吸引力弱】內(nèi)容單一缺乏吸引力、用戶沒有點擊欲望的內(nèi)容問題,在通用標(biāo)準(zhǔn)化形態(tài)的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同場景用戶訴求點,豐富導(dǎo)流內(nèi)容。分別從內(nèi)容定制、按鈕文案優(yōu)化、以及氛圍強(qiáng)化3個方向驗證對轉(zhuǎn)化的影響。

  • 內(nèi)容定制:豐富導(dǎo)流利益點、場景化內(nèi)容更能激發(fā)用戶興趣,促進(jìn)轉(zhuǎn)化達(dá)成;

  • 按鈕文案:轉(zhuǎn)化按鈕文案導(dǎo)向性明確、內(nèi)容與導(dǎo)流利益點匹配,可以助力按鈕轉(zhuǎn)化提升;

  • 氛圍強(qiáng)化:導(dǎo)流樣式上適度弱化氛圍、樣式更傾向于原生功能,有助于提升導(dǎo)流條點擊。

 

 

2.拓展場景擴(kuò)量

復(fù)利通用標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)流條的成功經(jīng)驗,應(yīng)用到功能延展類導(dǎo)流條中繼續(xù)驗證有效性,從產(chǎn)品價值點出發(fā),挖掘高流量場景的機(jī)會點從而帶來轉(zhuǎn)化增量。

 

1)價值傳遞

根據(jù)小程序和APP兩端各自的不同點,分別從功能差異及體驗差異兩個方向進(jìn)行優(yōu)化。

  • APP特有功能:APP完善的功能體驗可以更好滿足用戶訴求,例如參配瀏覽場景下,引導(dǎo)用戶體驗搜索及橫屏查看的高頻功能,對于導(dǎo)流轉(zhuǎn)化有正向幫助;

  • 各端體驗差異:小程序和APP兩端體驗存在差異,例如圖片瀏覽場景下,APP清晰流暢的瀏覽體驗及放大全屏查看圖片的交互體驗,能夠刺激用戶轉(zhuǎn)化。

 

 

2)價值延續(xù)

當(dāng)用戶完成核心內(nèi)容消費(fèi)后,是否可以引導(dǎo)用戶去APP繼續(xù)瀏覽更多相關(guān)內(nèi)容,進(jìn)而引導(dǎo)用戶下載呢?

  • 服務(wù)透傳:平臺服務(wù)內(nèi)容傳遞,例如在內(nèi)容落地頁文末增加品牌廣告導(dǎo)流條,幫助用戶建立品牌認(rèn)知;

  • 相關(guān)推薦:引導(dǎo)相關(guān)內(nèi)容消費(fèi),例如在文章或視頻頁增加相關(guān)推薦導(dǎo)流條,引導(dǎo)用戶瀏覽更多相似內(nèi)容。

 

 

 

// 下載中

 

當(dāng)用戶通過導(dǎo)流條進(jìn)入到下載流程時,還有哪些手段可以刺激用戶激活減少流失呢?

  • 強(qiáng)化下載動機(jī):下載頁前置APP落地頁內(nèi)容,例如將通用下載頁優(yōu)化為場景化下載頁,給用戶超前產(chǎn)品體驗吸引轉(zhuǎn)化;

  • 減少用戶流失:縮短鏈路簡化流程,例如可在下載中間頁完成應(yīng)用下載,同時退出下載頁時增加挽留。

 

 

 

// 下載后

 

當(dāng)用戶在應(yīng)用商店下載完成后,我們還能做哪些提升首次啟動APP的體驗?zāi)兀?/p>

  • 還原鏈路暢通:提升場景還原成功率,減少頻繁提示信息干擾;

  • 建立用戶心智:引導(dǎo)新用戶探索功能,根據(jù)用戶興趣推薦適合的內(nèi)容。

 

以上內(nèi)容是下載中和下載后階段導(dǎo)流優(yōu)化方向的一些延伸設(shè)計思考,為大家提供可以繼續(xù)探索的方向。

 

 

// 寫在最后

 

總結(jié)一下本篇文章關(guān)于導(dǎo)流的體驗設(shè)計要點:

  • 全鏈路洞察,對導(dǎo)流鏈路進(jìn)行拆解,通過盤點導(dǎo)流鏈路的用戶行為,明確每個節(jié)點的設(shè)計方向;

  • 降低廣告干擾性,減少用戶瀏覽過程中的阻斷感,適度弱化廣告氛圍;

  • 用戶的視角引導(dǎo),讓用戶專注于產(chǎn)品本身傳遞的價值,引領(lǐng)用戶完成對產(chǎn)品的探索從而完成下載激活。

 

希望以上的設(shè)計思考,可以帶給大家一些啟發(fā)。

 

 


 


作者:百度MEUX
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蘭亭妙微(www.druggo.net )是一家專注而深入的界面設(shè)計公司,為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計、圖標(biāo)定制用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計、平面設(shè)計,以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù),咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內(nèi)外優(yōu)秀的設(shè)計,有興趣請加入一起學(xué)習(xí)成長,咨詢及進(jìn)群請加藍(lán)小助微信ben_lanlan。

 

以用戶為中心的交互設(shè)計思維

鶴鶴

聊聊關(guān)于設(shè)計思維的內(nèi)容,會從產(chǎn)品設(shè)計、體驗設(shè)計、交互設(shè)計三個方面入手。
目前是第三篇,關(guān)于交互設(shè)計思維的內(nèi)容。到這里設(shè)計思維的內(nèi)容全部結(jié)束了。
感謝
以用戶為中心的交互設(shè)計思維
 
 
以用戶為中心的交互設(shè)計思維
 
 
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優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!

藍(lán)藍(lán)設(shè)計的小編

優(yōu)秀的產(chǎn)品設(shè)計是能帶給用戶驚喜的,在不經(jīng)意間讓用戶感受到溫度,也是提升用戶體驗的關(guān)鍵。
 
隨著行業(yè)的進(jìn)步,產(chǎn)品設(shè)計師也在不斷優(yōu)化體驗,輸出一個一個優(yōu)秀的解決方案。近期黑馬哥也發(fā)現(xiàn)了一些比較驚喜的設(shè)計,來和大家一起欣賞一下吧!
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
體驗?zāi)夸?/div>
一、降落傘帶來的營銷廣告
二、動效反饋商家備餐過程
三、這個廣告驚不驚喜意不意外
四、Banner 廣告的視覺沉浸感
五、待機(jī)狀態(tài)下的實時動態(tài)
六、小圖標(biāo)里的細(xì)節(jié)反思
七、輪播式的懸浮設(shè)計
八、氛圍熱烈的底部標(biāo)簽欄
九、收縮式交互設(shè)計
十、形象化的進(jìn)度設(shè)計
 
 
一、降落傘帶來的營銷廣告
在這個廣告滿天飛的年代,用戶已經(jīng)逐步開啟廣告免疫模式,如何提高用戶對廣告的關(guān)注度至關(guān)重要。
 
近期在體驗餓了么時,等待送餐界面中空降一個降落傘,從左上角飄到右側(cè)懸浮,彈出紅包懸浮廣告。降落傘飄浮的動態(tài)過程吸引了用戶的關(guān)注度,進(jìn)而提高了營銷廣告的點擊率,雖然廣告大家都比較反感,但是一個伴隨著驚喜的廣告也會讓你放下戒備心理。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
二、動效反饋商家備餐過程
提升等待過程對于用戶體驗來說尤為重要,降低用戶等待過程中的焦慮感,才能讓用戶愿意為此停留。
 
通過餓了么點餐之后,商家需要一定的時間完成餐飲的制作,必然需要用戶等待一些時間。在這個備餐過程中,當(dāng)前界面以一個翻炒動效表達(dá),情感化的動效不僅提示用戶當(dāng)前狀態(tài),也提升了設(shè)計表達(dá)的感官體驗。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
三、這個廣告驚不驚喜意不意外
意料之外的廣告是帶給你驚喜還是反感呢?平臺為了提高變現(xiàn)能力,各種層出不窮的廣告玩法也讓你猝不及防。
 
之前在體驗騰訊視頻 App 時,從閃屏廣告過度到 Banner 圖的過程中,經(jīng)歷了多個廣告新花樣。首先從閃屏切換到自動輪播的彈窗模式,再演變到放大版的多個廣告切片(占 Banner 位呈現(xiàn)),最后再恢復(fù)到 Banner 的正常布局中。這個過程無疑是把廣告的存在感拉滿了,讓你對廣告的記憶形成硬性要求。
 
無論這個廣告設(shè)計方案是否讓用戶反感,但是這個呈現(xiàn)的互動方式還是比較新穎的,相信廣告的點擊率必然有所提升。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
四、Banner 廣告的視覺沉浸感
Banner 圖在產(chǎn)品中是非常普及的,各類形式的演變也層出不窮,產(chǎn)品設(shè)計師都在探索更多可能性。
 
在騰訊視頻 App 動漫欄目中,發(fā)現(xiàn)一例很有想法的 Banner 表現(xiàn)。Banner 上面新增了一個懸浮的火焰燃燒的動效,提升了整體的氛圍感,動效與 Banner 畫面完美貼合,視覺沉浸感十足。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
五、待機(jī)狀態(tài)下的實時動態(tài)
隨時讓用戶感受到你的存在,才能讓人感到安心,服務(wù)過程中狀態(tài)實時可見至關(guān)重要。
 
通過餓了么點餐之后,就算處于待機(jī)狀態(tài)時,只要點亮屏幕即可看到當(dāng)前出餐狀態(tài)。可視化的圖形結(jié)合時間提醒,讓狀態(tài)一目了然,使得點餐到用餐之間的過程更有用戶可控性。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
六、小圖標(biāo)里的細(xì)節(jié)反思
產(chǎn)品中有很多輔助功能/信息等表達(dá)的圖標(biāo),既要能準(zhǔn)確表達(dá)主題,也要讓用戶易于理解。
 
在汽車之家 App 發(fā)現(xiàn)了一個值得反思的圖標(biāo)案例,在掃一掃的圖標(biāo)中結(jié)合了汽車外形輪廓,不僅不會影響掃描的功能表達(dá),也進(jìn)一步表達(dá)了該功能的差異。和別的產(chǎn)品掃描功能不同,這個是對準(zhǔn)汽車進(jìn)行掃描,體現(xiàn)出了業(yè)務(wù)的差異化。一枚小小的圖標(biāo)體現(xiàn)出了設(shè)計師的能力,用最簡單的方式表現(xiàn)自身產(chǎn)品的差異,以此提升用戶的操作體驗。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
七、輪播式的懸浮設(shè)計
懸浮設(shè)計非常普及,因為占比小和滑動頁面會隱藏,對用戶的干擾比較小。
 
最近在芒果 TV 首頁發(fā)現(xiàn)了懸浮窗口的輪播式表達(dá),芒果卡和活動中心會自動輪播顯示(也能手動切換)。讓我們對懸浮窗口的設(shè)計又多了一種設(shè)計理解,可以呈現(xiàn)更多不同內(nèi)容的表達(dá),提升了窗口的利用率。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
八、氛圍熱烈的底部標(biāo)簽欄
底部標(biāo)簽欄的設(shè)計在圖標(biāo)創(chuàng)意層面發(fā)揮較多,各類風(fēng)格的圖標(biāo)讓該欄目更加豐富多彩,除此之外也有在背景層渲染氛圍的案例。
 
近期恰逢芒果 TV 十周年之際,在底部標(biāo)簽欄背景層也加強(qiáng)了氛圍感。豐富多彩的元素和配色,結(jié)合主題化的圖標(biāo)設(shè)計,使得整體氛圍感拉滿。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
九、收縮式交互設(shè)計
通過交互方式應(yīng)對用戶操作過程,特別是在滑動界面時,交互方式的優(yōu)化可以降低干擾,提高當(dāng)前界面的利用率。
 
在 Blurrr App 創(chuàng)作界面,默認(rèn)以 3D 動態(tài)圖標(biāo)展示“開始創(chuàng)作”按鈕,當(dāng)滑動界面時按鈕會收縮展示。通過收縮式的交互設(shè)計,讓界面可以展示更多內(nèi)容,也不會影響用戶點擊按鈕進(jìn)行創(chuàng)作。即通過 3D 動效加強(qiáng)了功能的曝光度,又通過收縮式交互提高了內(nèi)容的展示空間,可謂是一舉多得的設(shè)計解決方案。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
十、形象化的進(jìn)度設(shè)計
進(jìn)度設(shè)計是反饋狀態(tài)變化的關(guān)鍵,通過可視化的表達(dá)讓用戶一目了然,提高用戶對服務(wù)過程的把控。
 
當(dāng)用戶通過攜程旅行 App 訂票后,在行程訂單界面可以看到列車行駛狀態(tài)的進(jìn)度提示。通過可視化的列車形象的表達(dá)了行駛狀態(tài),讓用戶清晰的看到行駛方向和抵達(dá)站點示意。不僅信息傳遞高效,形象的表達(dá)也使得感官體驗更佳。
優(yōu)秀的設(shè)計就是帶給用戶驚喜!
 
 
 
 
小結(jié)
優(yōu)秀的產(chǎn)品總能在細(xì)微之處帶給你驚喜,讓你感受到產(chǎn)品服務(wù)的情感化和溫度。本文觀點僅代表個人體會,希望可以和大家一起共勉。
 
作者:黑馬青年
本文由 @黑馬青年 原創(chuàng)發(fā)布。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。


作者:黑馬青年
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信息架構(gòu)優(yōu)化 | 如何設(shè)計產(chǎn)品中的列表項?

濤濤

本次關(guān)于“列表項”的規(guī)范化設(shè)計是在整個產(chǎn)品 信息架構(gòu)優(yōu)化 (Information Architecture Optimization) 背景下進(jìn)行的。把列表項做得更具通用性,從開發(fā)的角度,能更好地完成項目落地,以及降低后期維護(hù)的成本。從用戶的角度,產(chǎn)品交互的一致性能讓用戶快速熟悉產(chǎn)品,從而提升產(chǎn)品的 易用性。

如何設(shè)計讓人一看就明白的說明書?

濤濤

你有一些東西需要向別人說明或解釋?不要說出來,而是展現(xiàn)出來!

從用戶體驗角度出發(fā),原來可視化設(shè)計如此簡單

藍(lán)藍(lán)設(shè)計的小編

在大數(shù)據(jù)可視化設(shè)計中,以用戶為中心的視覺敘事策略能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值、有情感、有互動性的信息呈現(xiàn),幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和價值,從而為決策提供有力支持。通過深入了解用戶需求、構(gòu)建清晰的敘事框架、運(yùn)用可視化元素打造敘事場景以及提供豐富的交互功能,UI 設(shè)計師能夠創(chuàng)造出具有強(qiáng)大吸引力和實用性的大數(shù)據(jù)可視化作品,讓數(shù)據(jù)在用戶面前生動地講述自己的故事,引領(lǐng)用戶在數(shù)據(jù)的海洋中暢游,探索無盡的知識與智慧寶藏。

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