Ux Design
Anticipatory Design: Hvordan lage magiske brukeropplevelser
I morges dukket sangen “This Magic Moment” av The Drifters inn i hodet mitt uten noen åpenbar grunn.
De rastløse nevrale nettverkene i hjernen vår gjør morsomme ting. De får tilsynelatende urelaterte, uforbundne tanker og konsepter til å koble sammen.
Jeg slo meg i pannen og sa til meg selv: 'Men selvfølgelig ...'
Nylig har jeg tenkt på de magiske øyeblikkene i UX som skjer når vi kommuniserer med våre digitale enheter eller tjenester. Vi møter perfekte øyeblikk, når alt faller på plass, på nøyaktig riktig måte, til rett tid, som om det er magi. Det kan være i banken din, i bilen din, i en salgsautomat eller på telefonen din.
Jeg tror at tiden med forventningsdesign er her, eller minst innen vår rekkevidde.
Våre begrensede brukergrensesnitt endres som et resultat av utviklende teknologier og inndatametoder. Det er en organisk, naturlig evolusjon - vi tar allerede en prat med enhetene våre for gitt!
For eksempel, mens vi kjører, kan vi si: 'Ring Anna.' Vi ber Siri starte en tidtaker eller om filmer som spilles i nærheten. Og vi ber Alexa om å spille musikk eller bestille kaffen vår. Likevel har metaforene og grafiske elementene som ble etablert for mer enn fire tiår siden ikke endret seg så mye.
Fortiden
Tenk på at Xerox PARCs originale brukergrensesnitt er 44 år, men brukergrensesnittene våre ser fortsatt bemerkelsesverdig ut.
I dag ser vi fremdeles på todimensjonale skjermer og bruker for det meste tastaturer og mus til input. enheter designet for samhandlingsmetoder som ble optimalisert for datamaskiner, ikke mennesker.
Maskinene vi kommuniserer med - bærbare datamaskiner, stasjonære datamaskiner, nettbrett, mobil , salgsautomater osv. - er fortsatt designet og bygget med mentale modeller og teknologier som er eldre systemer fra fortiden.
Det er som om vi bruker interaksjonsmodeller fra Flintstones 'tid i en Jetsons verden; de stoler fortsatt på mye interaksjon fra brukere (input) for å gå til neste trinn og vise nyttig informasjon (output).
Hva er forventningsdesign?
Anvendelsen av forventningsdesign er viktigere enn noen gang hvis digitale virksomheter skal forenkle og lette løpet av våre digitale liv.
I lys av dette, hva er forventningsdesign?
Det er output uten stort behov for input. Det handler om å utnytte tidligere valg for å forutsi fremtidige beslutninger.
En verden der datamaskinene våre er designet for samhandlingsmetoder som er optimalisert for mennesker, ikke datamaskiner. En digital verden der vi beveger oss fra brukerens hensikt som er deterministisk til probabilistisk.
Huge’s Aaron Shapiro definerer forventningsdesign som en metode for å forenkle prosesser ved å svare på behov ett skritt foran brukerens beslutninger, dvs. svare på brukerbehov de ikke har uttrykt ennå.
Forutseende design i sin fineste form går langt utover personalisering.
For eksempel er Netflix som viser filmer du kan se basert på smakspreferanser og historie, personalisering. Med forventningsdesign endres grensesnittet faktisk i øyeblikket mens du kommuniserer med en app.
Forventende design vil bety - i tilfelle online shopping for eksempel - at systemet vil kjenne og tilpasse en brukeropplevelse i den grad det vil føles som en magisk hånd som styrer din opplevelse. Det ville faktisk endre brukergrensesnittet på farten, eliminere all fremmed informasjon og bare presentere de mest relevante alternativene på en betimelig, enkel og effektiv måte.
Dette er ikke så vanskelig å oppnå i dag.
La oss si at noen handler for en veldig kostbar gitar på guitarcenter.com. Ved kassen vil nettstedet automatisk presentere 'Send til butikk for henting' som standardvalg fordi det vet ved å observere tidligere brukeres oppførsel, kjøpe dyre gitarer, at de foretrekker å hente det på nærmeste murstein og -mortar butikk.
For et annet eksempel, la oss late som om du handler etter en skjorte på Amazon.
Amazon personaliserer allerede en rekke ting for deg og burde vite størrelsen og fargepreferansene dine siden du har kjøpt skjorter på nettstedet før.
Når du går til siden med produktdetaljer, kan den forhåndsvelge størrelsen din og vise deg marineblå, hvite og rutete skjorter først, legge vekt på rosa og gule, og ikke tvinge deg til å velge størrelse hver gang.
Hvorfor?
Forventende design løfte er eliminering av friksjon og en økning i effektivitet som i stor grad vil forbedre brukeropplevelsene, og som igjen påvirker bunnlinjen. Folk kommer tilbake til produkter og tjenester som leverer det de vil når de vil ha det.
Våre daglige interaksjoner med digitale systemer har nådd en enestående skala. Likevel er mange av disse interaksjonene kvalt med friksjon og følelser av frustrasjon.
Det er et reelt behov for tilpasning og personalisering i større skala som vil glede brukere og forenkle deres liv.
Ta selvbetjente billettmaskiner, der pendlere kan fylle på pendlerkort.
De er fremdeles designet for å være dumme - drevet av brukerinngang der alle blir tatt gjennom den samme frustrerende mengden av alternativer.
Man kan lett forestille seg et mye forbedret, mer personlig system, der påfyllingshistorikk kan lagres på kortet ditt.
I stedet for utallige forespørsler om innspill: velg dette alternativet først, velg deretter dette andre alternativet, og så videre, hele interaksjonen kan begynne med at du setter inn kortet du alltid fyller på, og systemet vil umiddelbart vise 'Hei, vil du fylle på igjen dette kortet med $ 20, bruker du Mastercard? ”
Det neste trinnet ville være å betale og gå.
Det ville kutte ned tiden som trengs for å fylle på kort med minst 75 prosent, øke effektiviteten, flytte folk raskere, og deretter gjøre dem mer fornøyde.
Dette er allerede mulig, men jeg vet ikke om en eneste billettmaskin som gjør dette.
Grensesnitt for fremtiden.
Når AI blir mer gjennomgripende, vil en høyere grad av personalisering muliggjøre et høyere nivå av forventningsfull design.
Basert på alle typer brukerautorisert atferdssporing - kjøpshistorier, preferanser osv., Vil systemet gjenkjenne deg og med høy grad av sikkerhet forutsi hva ditt neste valg kan være.
Mangelen på forventningsdesign er overraskende med tanke på at det eksisterer teknologier i dag som vil gjøre det ikke så utfordrende.
Noen selskaper praktiserer allerede tidlige former for forventningsdesign. To eksempler er Google Nå og Uber.
Google Nå
Google Nå-appen er en av de mer ambisiøse utviklingen av Googles søkeprogramvare. Ideen er enkel - forutsi hva du vil eller trenger å vite før du vet at du trenger eller vil ha den, og server den i et lettlest kortbasert format.
Googles datautvinningsfunksjoner er uten sidestykke. Den vet hvem du er, og den kan vise kort med personlig, stedsbevisst informasjon, for eksempel kalenderbegivenheter, lokalt vær, nyheter, aksjekurser, flyreiser, boardingkort, hotell, fotosteder i nærheten og mer. Den forteller deg også hvor lang tid det vil ta deg å komme hjem fra jobb, basert på gjeldende trafikkforhold.
Hvis Google ikke tror du trenger noe for øyeblikket, vil det ikke vises. Det er legemliggjørelsen av forventningsdesign.
Uber
Når du tar en tur et sted i Uber-appen, vil det gi en returknapp ved en påfølgende lansering av appen fordi det er en 90 prosent sjanse for at du vil gå tilbake til det opprinnelige målet. Ingen grunn til å spesifisere henting og avreise. Strålende.
Tidene forandrer seg'
Ting utvikler seg til naturlige interaksjonsmetoder.
I en ikke altfor fjern fremtid vil innspillene våre være mer enkle.
Vi har utvidet og virtuell virkelighet med interaksjonsmetoder, for eksempel tale, bevegelsessporing, øyesporing og tale. Google jobber allerede med det. Det heter Project Soli.
Forventende designmetoder, assistert av AI og maskinlæring, vil levere opplevelser på et helt bedre nivå.
Hvordan tar vi inn foregående design?
Det er ingen tryllestav, som sier 'abracadabra', så hvordan designer vi for de magiske øyeblikkene nå? Hva er trinnene vi kan ta i dag for å levere de magiske øyeblikkene ved hjelp av forventningsdesign?
Inntil vi har utrolig sofistikerte prediktive algoritmer, fullt utviklet AI og maskinlæring, kan bedrifter utvinne eksisterende data for personaliseringsmuligheter og dermed redusere potensielle smertepunkter og barrierer.
De kan også fullt ut engasjere den bruker-sentrerte designprosessen, bruke dyp forskning, omfattende brukertesting og bruke verktøy, som et programvare-bibliotek med åpen kildekode, for maskinintelligens, for eksempel Tensorstrøm.
Dyp forskning vil fortelle oss mye - kontekstuell observasjon kanskje eller etnografiske studier - hvor vi kunne observere hva brukerne er tilbøyelige til å gjøre fra øyeblikk til øyeblikk i deres strøm. Vi kan kartlegge disse brukerreisene trinn for trinn og designe interaksjonen deretter.
Det ideelle utfallet av å bruke slik datautvinning og personalisering, kombinert med brukersentrerte designmetoder, ville skape flytende og sømløse forventningsopplevelser som ville glede kundene og generere lojalitet ved å få ting til å virke som ved magi.
Det vil fremme den nyeste brukeropplevelsen og skape en vinn-vinn-situasjon for både bedrifter og brukere, og gir dypere kundetilfredshet som positivt påvirker bunnlinjen.
• • •
