網(wǎng)站建設中如何建立真誠的用戶(hù)界面發(fā)布者：本站     時(shí)間：2022-05-06 10:05:19

如今的很多App包括Google Now、Spotify或Amazon，都會(huì )通過(guò)收集用戶(hù)個(gè)的人數據來(lái)幫助自己做出產(chǎn)品決策。

這些公司有時(shí)甚至依賴(lài)這些數據來(lái)替用戶(hù)做決策，而非詢(xún)問(wèn)用戶(hù)的意愿或讓用戶(hù)自己去選擇。

舉幾個(gè)例子，Facebook會(huì )為你定制推送內容、Amazon用你的瀏覽和購買(mǎi)記錄來(lái)給你推薦商品——換句話(huà)說(shuō)，他們從沒(méi)詢(xún)問(wèn)過(guò)你的想法，而是直接幫你去掉了那些他們認為你不會(huì )感興趣的內容。

這種用數據替用戶(hù)做決策的設計方式，最近被定義為一種“預設計”(Anticipatory Design)——它以用戶(hù)行為數據為基礎，直接在用戶(hù)界面執行某些操作 (而不會(huì )再次詢(xún)問(wèn)用戶(hù)意愿)，而它的優(yōu)勢在于減少用戶(hù)在界面的判斷和操作，減輕使用時(shí)的疲勞感。

雖然這樣的“預設計”聽(tīng)起來(lái)應該是出自于良好的初衷，但這種自動(dòng)替用戶(hù)決策的設計方式其實(shí)引發(fā)了一些隱藏在背后的問(wèn)題——信任危機，尤其會(huì )出現“黑心產(chǎn)品”通過(guò)一些界面的小伎倆騙用戶(hù)去點(diǎn)擊一些不必要的功能。

因此，這篇文章并非意在叫你如何通過(guò)預設計來(lái)“誘騙”用戶(hù)接受或操作，而是希望談?wù)勅绾畏e極正確地使用預設計的方法，讓你的產(chǎn)品界面是真誠坦率的，就算還是有一些“引導”用戶(hù)的嫌疑，這些引導也是站在用戶(hù)的角度出發(fā)的。

首先，為什么要替用戶(hù)做決策？
現如今的用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)絡(luò )時(shí)，面對的選擇信息越來(lái)越多，比如在A(yíng)mazon或eBay等電商網(wǎng)站上挑選商品。就算我們明確知道自己想買(mǎi)什么，那些商品網(wǎng)頁(yè)也讓人眼花繚亂沒(méi)法抉擇(圖1)。

如何建立真誠的用戶(hù)界面

 圖1 – 選擇太多讓人暈頭轉向的AMAZON和EBAY的商品頁(yè)面
另一個(gè)例子是Spotify那樣的“隨你挑”歌曲頁(yè)面，充滿(mǎn)了大量的音樂(lè )和精選集，無(wú)論你聽(tīng)多少歌都不會(huì )帶來(lái)額外費用，新的歌曲內容還會(huì )源源不斷地被加進(jìn)來(lái) (圖2)。

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圖2 – SPOTIFY的歌曲列表頁(yè)面
雖然用戶(hù)大部分時(shí)候當然喜歡選擇余地越多越好，但如果你提供的選擇太多了，也可能?chē)樀接脩?hù)，因為他們根本不知道如何選擇了。最近這個(gè)問(wèn)題也被Barry Shwartaz的“選擇悖論”和Hick的研究所提及：

1）選擇悖論：過(guò)多的選擇讓用戶(hù)反而一個(gè)也不想選，就算好不容易做出了選擇也高興不起來(lái)；

2）每做一個(gè)額外的選擇也會(huì )增加額外的決策時(shí)間成本。

以上兩個(gè)觀(guān)點(diǎn)都建議減少用戶(hù)界面提供的可選擇數量，從而提升用戶(hù)做出決策的意愿，同時(shí)也降低做出決策的精力成本。

一篇關(guān)于“選擇真心累”的文章就提出，太多的選擇已經(jīng)讓我們在生活里的重要時(shí)刻失去了做出決斷的能力。

想想扎克伯格的例子：他每天都穿一樣款式的衣服，從而讓自己忽略那些不必要的決策。他是這么說(shuō)的：“我真的不想讓生活太繁瑣，我希望每天需要做決定的事情越少越好，這樣我就能夠真的把精力花在如何服務(wù)和回饋這個(gè)社會(huì )?！?br />
怎么才能減少過(guò)剩的選擇？
不少App已經(jīng)意識到需要為用戶(hù)過(guò)濾掉一些不必要的選擇，一般來(lái)說(shuō)會(huì )通過(guò)兩種方法，在此我們可以一起來(lái)探討：

1 – 保證選項確實(shí)和用戶(hù)有關(guān)
很多產(chǎn)品會(huì )根據用戶(hù)偏好來(lái)做自定義，從而將可選項根據用戶(hù)自身的偏好進(jìn)行過(guò)濾。這個(gè)方法可謂是因為Amazon而發(fā)揚光大了，比如它的網(wǎng)頁(yè)和推送郵件都會(huì )根據消費歷史來(lái)給出商品推薦(圖3)。

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圖3 – AMAZON的定制化推薦
2 – 提前預判用戶(hù)決策
上述提到的定制化推薦的方法，可能沒(méi)法減輕一部分用戶(hù)的“選擇困難癥”，因為其實(shí)很難把握過(guò)濾選項的力度，有時(shí)候沒(méi)法過(guò)濾干凈，用戶(hù)仍舊還會(huì )面臨大量的選擇。這時(shí)候，你可以考慮更進(jìn)一步，通過(guò)預判用戶(hù)行為來(lái)移除更多的選擇負擔。

舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，Google Now界面開(kāi)始越來(lái)越多地承擔起那些本該由用戶(hù)自己做出的設定和操作(圖4)： 

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圖4 – GOOGLE NOW的“預設計”，根據用戶(hù)行為和數據直接生成諸如行程、訂單、交通等相關(guān)的信息，并直接展示出來(lái)，而不需要用戶(hù)自己完成任何信息的錄入和排版管理
Google Now在后臺已經(jīng)默默做了很多信息追蹤，從你在哪停車(chē)到你搜索了某場(chǎng)足球賽的進(jìn)球，而這些信息都會(huì )在某個(gè)恰當的時(shí)間變成Google給你的推送，這時(shí)候界面根本不需要詢(xún)問(wèn)你(圖5)。 

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圖5 – GOOGLE NOW：你還沒(méi)問(wèn)我就知道你要什么
Spotify也通過(guò)另一種形式運用了這種預判式的設計，它為用戶(hù)提前創(chuàng )建好了他們可能會(huì )喜歡聽(tīng)的播放歌單，而不是要求用戶(hù)自己一個(gè)一個(gè)去添加(圖6)。Spotify是這樣說(shuō)的：就如同你最好的朋友那樣了解你的口味，每周都為你定制一盒混音磁帶。 

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圖6 – SPOTIFY每周的定制化歌單推薦
換句話(huà)說(shuō)，Spotify已經(jīng)為你處理了那些過(guò)去應該由你自己完成的添加歌單的任務(wù)。這種為用戶(hù)做決策的理念，就是真正的“預設計”。

不過(guò)近來(lái)這個(gè)話(huà)題已經(jīng)上升到了一個(gè)“道德標準”的高度，大家開(kāi)始討論起來(lái)這種行為到底算不算強行為用戶(hù)做決定？

預設計到底值不值得信任
如果你用上文提到的設計方式來(lái)為用戶(hù)減少選擇并預先做出決斷，你可能會(huì )被指責太過(guò)于武斷而強行為用戶(hù)做決定。而如果產(chǎn)品界面并沒(méi)有做出符合用戶(hù)預期的決策，也會(huì )引起用戶(hù)的不安或質(zhì)疑，尤其當用戶(hù)曾有被某些產(chǎn)品界面的小伎倆所欺騙的經(jīng)歷，比如不小心就被騙做了本不想做的操作。

因此，一個(gè)產(chǎn)品越是多地提前為用戶(hù)做決策，它就應該更多地提供公開(kāi)透明的信息從而讓用戶(hù)放心。

這需要你別因小失大去以界面的小伎倆玩弄用戶(hù)，而是正大光明地把信息告知用戶(hù)，就算你提前為用戶(hù)做了某些決策，也要讓用戶(hù)保有修改的控制權。

下面讓我們來(lái)看看，如何讓你的預設計不再“偷偷摸摸”，轉而變成用戶(hù)信任你的起點(diǎn)。

推薦算法不應限制信息的豐富性
當你為用戶(hù)推薦他們可能感興趣的商品的時(shí)候（例如定制化篩選或智能推薦算法）可能會(huì )引發(fā)一個(gè)問(wèn)題：用戶(hù)看的越多，他們看到的東西就越重復。 

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圖7- AMAZON根據瀏覽歷史來(lái)進(jìn)行推薦
上面這樣的智能推薦其實(shí)讓用戶(hù)很難再發(fā)現新商品(圖7)，這點(diǎn)不僅對于電商網(wǎng)站是個(gè)問(wèn)題，在Facebook這樣的社交媒體里頁(yè)同樣存在。TIME雜志就曾經(jīng)表示：Facebook希望讓那些常會(huì )點(diǎn)擊很多鏈接的用戶(hù)點(diǎn)擊更多鏈接、平時(shí)愛(ài)看視頻的用戶(hù)觀(guān)看更多視頻，就這樣無(wú)限的循環(huán)著(zhù)。

保留用戶(hù)的控制權
有一個(gè)方法可以避免讓用戶(hù)可瀏覽到的信息越來(lái)越重復：允許用戶(hù)對智能推薦提出反饋，這還能反過(guò)來(lái)讓智能推薦更精準。

這種反饋可以由多樣的方法來(lái)實(shí)現，有的很簡(jiǎn)單直接，有的則比較隱晦 (圖8)。

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圖8 – GOOGLE, FACEBOOK和AMAZON使用的用戶(hù)反饋方式
1）Google的方法：直接在Now動(dòng)態(tài)的下方讓用戶(hù)選擇對這類(lèi)消息是否有興趣并關(guān)注；

2）Facebook的方法：稍顯隱晦，藏了一個(gè)小的下拉菜單在每條動(dòng)態(tài)的右上角，點(diǎn)擊后可以看到相應的操作選項，比如你可以選擇從此隱藏這類(lèi)廣告或對某個(gè)人取消關(guān)注；

3）Amazon的方法：用了一種比較迂回的方式來(lái)讓用戶(hù)進(jìn)行反饋——先去[我的賬戶(hù)]下找到智能推薦設置，進(jìn)入“改善為我推薦(Improve Recomendations)”，才能針對每一條系統推薦進(jìn)行打分。

以上三個(gè)案例中，Google用了最直截了當的方式，提供了多個(gè)簡(jiǎn)潔明了的界面交互來(lái)協(xié)助用戶(hù)完成對推送內容的反饋，讓用戶(hù)覺(jué)得自己對內容擁有控制權，就像(圖9)廣告語(yǔ)說(shuō)的那樣。 

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圖9 – GOOGLE NOW標語(yǔ)：一切取決于你！點(diǎn)擊標簽卡片，你就能自定義一切
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圖10 – GOOGLE NOW的定制化功能
除了可以切換話(huà)題標簽，你在每個(gè)內容卡片上都能找到自定義功能的入口(圖10)。

對于Facebook或Amazon來(lái)說(shuō)，就算允許用戶(hù)通過(guò)提出反饋來(lái)進(jìn)一步精選他們看到的內容，那些基礎的推薦內容依賴(lài)推薦算法的程度仍舊遠遠大于依賴(lài)用戶(hù)的手動(dòng)反饋。

別再試圖用內容偽裝廣告了
把廣告偽裝成一個(gè)動(dòng)態(tài)推送已經(jīng)是一種慣用伎倆，在用戶(hù)沒(méi)法決定自己看到什么內容的時(shí)候，這事常常發(fā)生。

不過(guò)這里有一個(gè)將服務(wù)推廣和用戶(hù)行為結合的非常好的例子：Google Now最近和Lyft、Airbnb、Uber及Instacart合作，為用戶(hù)有針對性地推薦服務(wù)(圖11)。Google認為雖然這都是別人家的產(chǎn)品服務(wù)，但自己的用戶(hù)在使用Google的過(guò)程里也會(huì )需要這些服務(wù)。因此即使是第三方應用，可有被推薦的意義，而且當這些應用是收費的，也不失為一種機智又不露聲色的廣告形式。

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圖11 – GOOGLE NOW的協(xié)作式推薦服務(wù)
雖然Google Now做的不錯，但用在別的產(chǎn)品里可能就顯得有些勉強了，讓用戶(hù)總覺(jué)得產(chǎn)品界面藏著(zhù)不少廣告陷阱。Google Map就會(huì )用定位符號來(lái)標記廣告商家的位置，讓用戶(hù)一不小心就以為那確實(shí)就是最合理的搜索結果(圖12)。 

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圖12 – GOOGLE MAP企圖把廣告商家偽裝成正常的位置標記
有效利用用戶(hù)的已輸入信息
在你試圖推測用戶(hù)行為的時(shí)候，必須要確保準確性。有一種常用也確實(shí)很有效的方法，就是利用用戶(hù)已經(jīng)提供給界面的輸入內容，比如根據用戶(hù)輸入的前幾個(gè)字母提供可能的選項、記住曾經(jīng)填寫(xiě)過(guò)的信用卡號、在用戶(hù)允許的時(shí)候記錄密碼等(圖13)。 

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圖13 – GOOGLE CHROME瀏覽器中有預填寫(xiě)功能的表格
預填寫(xiě)或保留上一次的填寫(xiě)信息，能夠避免用戶(hù)的重復操作。這樣的理念同樣可以被用到那些復雜的用戶(hù)行為預測功能。Campaign Live重點(diǎn)提到了一個(gè)案例，出租車(chē)服務(wù)商Hailo在Google Now卡片上綜合了時(shí)間、地理位置、用戶(hù)上次的輸入記錄，來(lái)快速幫助用戶(hù)預訂出租車(chē)。

他們是這么解釋這種做法的：想象一下你來(lái)到倫敦，想要訂一輛Hailo出租車(chē)，你在早上7點(diǎn)~10點(diǎn)之前希望它停在你指定的地點(diǎn)，當你辦完事下午5點(diǎn)又返回該地點(diǎn)的時(shí)候，我們就可以推斷，你很有可能還會(huì )需要在同樣的地方再打個(gè)車(chē)回家，這個(gè)時(shí)候就是我們服務(wù)的機會(huì )點(diǎn)，我們用Google Now集合信息并主動(dòng)為你提供這樣的服務(wù)。

Hailo的做法很聰明，他們的出發(fā)點(diǎn)不僅合理，而且因為結合了用戶(hù)上次的行為數據，所作出的推斷也會(huì )很精準，同時(shí)因為同樣的服務(wù)用戶(hù)剛剛親自體驗過(guò)，也不會(huì )把再次的推送當做是一個(gè)廣告，反而覺(jué)得在這樣的時(shí)間點(diǎn)上，這確實(shí)是一項及時(shí)又貼心的服務(wù)推送 (圖14)。

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圖14 – HAILO用相關(guān)的用戶(hù)行為數據來(lái)進(jìn)行精準的推送 
允許用戶(hù)不接受你的推斷
就算界面允許用戶(hù)自定義推薦內容的邏輯，有的用戶(hù)還是不喜歡產(chǎn)品為他做任何的決定。這個(gè)時(shí)候你必須要讓那些不愿意接受的用戶(hù)依然能夠快速地找到拒絕這些內容的入口。比如像Google那樣，用戶(hù)可能不想直接刪掉整個(gè)Google Now，但用戶(hù)可以選擇不允許Now卡片以后再出現 (圖15)。

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圖15 – GOOGLE有一個(gè)關(guān)閉NOW卡片的開(kāi)關(guān)
相反的，Amazon就沒(méi)有提供關(guān)閉推薦商品的功能，除非你登出你自己的賬戶(hù)以訪(fǎng)客身份瀏覽頁(yè)面。當然這對Amazon來(lái)說(shuō)是有意義的，畢竟他們35%的銷(xiāo)量都來(lái)自于推薦商品。

有個(gè)問(wèn)題你需要保持思考：通過(guò)用戶(hù)數據推斷出來(lái)的推薦內容，是不是真的可以要作為App推送內容的默認方式？

默認用戶(hù)接受和讓用戶(hù)選擇是否接受，有時(shí)候會(huì )帶來(lái)很大的差異。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，對于器官捐獻這件事，當人們可以選擇是否捐獻時(shí)，他們愿意捐獻的比例往往很低，而當器官捐獻作為一個(gè)默認選項的時(shí)候，愿意捐獻的比例則高很多 (圖16)。 

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圖16 
從圖16可以看出，同意器官捐獻作為公民的默認選擇時(shí)，愿意捐獻的人群比例幾乎是100%，這其實(shí)是一種值得商榷的方式，因為這樣的數據結果并不一定能夠代表公民的真實(shí)意愿。

出于幫助用戶(hù)的目的，適當運用小伎倆
我們已經(jīng)見(jiàn)過(guò)不少公司為了達到自己的商業(yè)目標而運用一些“誘導”消費者的小伎倆，對于如今的信息時(shí)代來(lái)說(shuō)，這些伎倆實(shí)踐起來(lái)更加容易了。

不過(guò)反過(guò)來(lái)想想，如果其實(shí)這些小伎倆其實(shí)可以幫助用戶(hù)呢？比如用戶(hù)們有時(shí)缺乏自我控制力、或者常常只關(guān)注當前的任務(wù)。

來(lái)看看以下兩個(gè)方式如何幫助用戶(hù)：

1 – “輕推”一下，用戶(hù)做的更好
在《助推：如何做出有關(guān)健康、財富與幸福的最佳決策》一書(shū)中 (圖7)，Richrd Taler和Cass Sunstein建議創(chuàng )造一種合理的“選擇架構”，來(lái)幫助用戶(hù)找到那個(gè)長(cháng)遠來(lái)看的最優(yōu)選擇。 

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圖17
如果能持有這樣的理念來(lái)做產(chǎn)品，就不會(huì )出現那些欺騙用戶(hù)的小伎倆，而是真的為用戶(hù)考慮，幫助他們做出更優(yōu)的決策。

2 – 讓用戶(hù)默認加入
先來(lái)看個(gè)例子：如今我們的壽命越來(lái)越長(cháng)了，人們也越發(fā)開(kāi)始關(guān)注起如何為年老以后的生活提前做好保障工作，如提前加入US 401(k) 這樣的養老計劃存款。盡管趨勢如此，在《助推》一書(shū)里也提到，雖然養老計劃真的在為人們提供實(shí)用的金錢(qián)保障，很多人們也不會(huì )選擇參加，書(shū)中也給出了如何幫助這部分年邁用戶(hù)的建議：

1）讓加入養老金計劃變成他們的默認選項；

2）讓詢(xún)問(wèn)他們是否愿意參加的時(shí)候，只提供“是”或“否”的選項。

這就是一種雖然看起來(lái)有些簡(jiǎn)單粗暴，但卻能真的為這些人群帶來(lái)他們沒(méi)有預知到的利益，“輕推”一下他們，從長(cháng)遠來(lái)看是有價(jià)值的選擇。讓他們只在是或否里面做出選擇，也會(huì )間接的促使他們認真地考慮這件事。

引導用戶(hù)做更好的操作
Alan Shapiro認為預設計可以幫助用戶(hù)建立良好的操作習慣。界面如果一直暗示用戶(hù)該去哪里、點(diǎn)擊哪些地方，用戶(hù)就有可能習慣于此，并不知不覺(jué)得接受了你為他們提供的通知或推薦。

這對用戶(hù)來(lái)說(shuō)可能聽(tīng)起來(lái)不像什么好事，比如有的公司就是想要推銷(xiāo)產(chǎn)品給你，他們就很有可能潛移默化地在頁(yè)面上給你“洗腦”，讓你忍不住購買(mǎi)他們的產(chǎn)品或服務(wù)。

Amazon的“購物盒”就是一個(gè)例子，用盒子圖形的心理暗示促使用戶(hù)購買(mǎi)更多他們原本根本沒(méi)有計劃購買(mǎi)的商品，只為了填滿(mǎn)那個(gè)虛擬的盒子(圖18)。 

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圖18 – AMAZON的購物盒讓用戶(hù)不知不覺(jué)買(mǎi)得更多
Circadia的產(chǎn)品總監Matt Crowley對此表達了自己的看法：Amazon讓你對“我真的需要這個(gè)嗎”這樣的問(wèn)題麻木，反而去思考“還有哪些東西我可以買(mǎi)來(lái)填滿(mǎn)我的購物盒子”?!

Amazon甚至還享有一項系統設計的專(zhuān)利，就是在用戶(hù)還沒(méi)下單之前，就去推測用戶(hù)最近會(huì )購買(mǎi)哪些商品，并預先將這些商品運輸到用戶(hù)地址附近的倉庫，對此亞馬遜自豪地稱(chēng)其為“預物流”(圖19)。

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圖20 – STICKK如何幫你趕走“頑固惡習”
Duolingo則會(huì )督促你每天都堅持學(xué)習外語(yǔ)，同時(shí)養成對以后的學(xué)習過(guò)程都受益良多的習慣 (圖21)。 

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圖21 – DUOLINGO幫助你建立良好的外語(yǔ)學(xué)習習慣
從以上來(lái)看，那些替用戶(hù)做出的行為或決定，只有在其真的從用戶(hù)角度出發(fā)時(shí)，才能為用戶(hù)真的帶來(lái)益處，當預設計已被大量的公司所使用，他們是否只將用戶(hù)數據用于為自己的商業(yè)利益服務(wù)，而用戶(hù)在并不信任你的產(chǎn)品的時(shí)候真的愿意分享自己的行為數據來(lái)獲得一些操作上的便利嗎？