交互設(shè)計中践宴，為什么需要這種方法哨查？

在交互設(shè)計工作中經(jīng)常會遇到這樣的問題，某些位置的設(shè)計牽扯到比較復(fù)雜的場景弦疮，要考慮的因素比較多夹攒，這些設(shè)計點往往是最容易引起爭議的，因為團隊成員不一定都能快速了解全部的場景和因素胁塞，于是只能根據(jù)自己能夠想到的個別場景與因素來對設(shè)計作出判斷咏尝，最終團隊之間形成意見分歧，每個人都不能宏觀地掌握所有的場景和因素啸罢，這時编检，就很可能做出錯誤的設(shè)計決定，同時也影響團隊士氣扰才。

所以允懂，我們需要一種共同建立文檔的方式，把所有要考慮的場景和因素都一一羅列并討論篩選衩匣，再在這基礎(chǔ)上模擬用戶可能產(chǎn)生的行為路徑蕾总，接著沿著行為路徑尋找體驗好與不好的地方，好的加分琅捏，不好減分生百，最后得出不同設(shè)計方案的最終得分，得分高的為推薦方案柄延。

什么時候適合用蚀浆？

遇到某個設(shè)計點：

- 場景較多

- 用戶狀態(tài)較多

-?對這個產(chǎn)品影響較少，沒有時間和人力進行詳細的用戶研究

團隊中：

-?已經(jīng)形成少數(shù)幾個待選設(shè)計方案

- 對方案有爭議

- 長時間討論不出結(jié)果

- 團隊成員為設(shè)計師拦焚，沒有受過專業(yè)用戶研究培訓(xùn)

為什么不用A/B Test蜡坊？

成本問題杠输，A/B Test為時間和人力成本較高的方法赎败；

需要專業(yè)知識，從征集用戶蠢甲、過程監(jiān)控到最后數(shù)據(jù)處理僵刮，都要求有較為專業(yè)的用研人員支持；

所以，A/B Test適合較為重要的設(shè)計點搞糕，有較多的時間和人力成本支撐下才能進行勇吊，本方法則適合影響較小但又較為復(fù)雜的設(shè)計點，不適合交由用研團隊研究窍仰，只能由設(shè)計師團隊本身去解決的問題汉规。

所以本方法并不是嚴(yán)謹?shù)亩垦芯浚强焖倜艚莸亩ㄐ匝芯烤运保康氖亲尳换ピO(shè)計師們理清思路针史，達成共識并做出最可能正確的設(shè)計決定。

如何進行碟狞？

以下以我個人最近碰到的一個設(shè)計問題介紹怎么運用這種方法啄枕。

遇到問題的設(shè)計點是瀏覽器的賬號登錄的交互設(shè)計，在網(wǎng)絡(luò)不佳的情況下族沃，登錄頁的提示交互應(yīng)該如何频祝？

經(jīng)過比較長時間的討論，得出3種有爭議的設(shè)計方案：

禁止進入登陸頁面脆淹，并toast提示網(wǎng)絡(luò)不佳常空。主要考慮因素在于是：網(wǎng)絡(luò)不好時不浪費用戶時間與精力填寫賬戶與密碼。

允許進入登陸頁面盖溺，不提示網(wǎng)絡(luò)不佳窟绷，直到輸入完畢點擊登陸時再彈toast。主要考慮因素在于是：鼓勵用戶登錄咐柜，即使網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定也讓用戶嘗試登錄兼蜈。

允許進入登陸頁面，并toast提示網(wǎng)絡(luò)不佳拙友。主要考慮因素在于是：平衡以上兩種方式为狸，一進來就提示，讓用戶知道網(wǎng)絡(luò)不佳遗契，讓用戶自行選擇填與不填辐棒。

另外一點值得注意的是，本瀏覽器登錄沒有記住賬號密碼功能牍蜂，填寫的賬號密碼在退出時會自動清空漾根。本討論建立在賬號密碼記錄功能暫時缺失的情況下進行設(shè)計。

場景因素分析

分析用戶是在什么場景下進入登陸的鲫竞，影響的場景的因素主要提取了兩個辐怕，網(wǎng)絡(luò)不佳狀況與急切程度。

網(wǎng)絡(luò)不佳狀況：長期50%从绘、短期50%

長期網(wǎng)絡(luò)不佳場景指用戶長期處于沒有網(wǎng)絡(luò)信號環(huán)境寄疏，如需要長時間處于沒信號的餐廳是牢、洗手間等；

短期網(wǎng)絡(luò)不佳場景指用戶處于移動狀態(tài)陕截，如汽車驳棱、地鐵、步行中农曲，用戶無法預(yù)測網(wǎng)絡(luò)什么時候恢復(fù)社搅；

由于沒有實際數(shù)據(jù)支撐，只能根據(jù)用戶群體特性猜測乳规，兩種情況出現(xiàn)頻率都為50%

急切程度：急10%罚渐、不急90%

急切程度指用戶是否很急切想要登錄成功。瀏覽器的登錄與否并不影響正常使用驯妄，不影響搜索這個可能比較急需的功能荷并，用戶群體屬性也是比較休閑的人群；但也不排除用戶新安裝瀏覽器青扔，又需要緊急同步書簽瀏覽某個網(wǎng)站的這種比較特殊的情況源织。

由于沒有實際數(shù)據(jù)支撐，只能根據(jù)用戶群體特性猜測微猖，兩種情況出現(xiàn)頻率為1:9

以上兩種因素疊加起來谈息，就會有4種具體場景，分別為：

1.長期凛剥、急

2.短期侠仇、急

3.長期、不急

4.短期犁珠、不急

然后根據(jù)場景因素出現(xiàn)的頻率相乘逻炊，得出每個具體場景出現(xiàn)的頻率：

1.長期50% x 急10% =5%

2.短期50% x 急10% =5%

3.長期50% x 不急90% =45%

4.短期50% x 不急90% =45%

行為路徑分析

交互設(shè)計研究的問題本質(zhì)上什么場景下產(chǎn)生什么行為，所以場景確定之后犁享，就要分析場景下會產(chǎn)生什么行為余素。這時我們把三個方案逐一放到4個具體場景里面，看分別產(chǎn)生什么行為炊昆。

以方案2為例桨吊，在“長期、急”的具體場景中凤巨，我們認為用戶的行為路徑如下：

1.用戶沒發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不佳视乐，輸入了賬號密碼；

2.發(fā)現(xiàn)登陸不了敢茁，退出佑淀；

3.心急再進入嘗試一次；

4.發(fā)現(xiàn)賬號密碼沒有記錄卷要，所以重新輸入

5.還是登陸失敗渣聚，無可奈何放棄

行為路徑確定后，我們開始評價行為路徑中的體驗優(yōu)缺點僧叉，優(yōu)點加分奕枝，缺點減分：

- 整個過程浪費用戶時間 －1

- 允許用戶嘗試，緩解焦躁情緒 ＋1

- 第四步瓶堕，發(fā)現(xiàn)賬號密碼沒有記錄隘道，所以重新輸入，體驗不好 －1

所以方案2在“長期郎笆、急”的具體場景中的評分為（－1+1-1）乘以該具體場景的出現(xiàn)頻率5%谭梗，等于－5%，即0.05宛蚓。再用同樣的方法得出方案2在其他具體場景中的得分激捏，相加就可以得出方案2的總分。

以下是所有方案在4種具體場景下的行為路徑分析與得分凄吏。

得分乘以出現(xiàn)概率得到總分

Done远舅！大功告成，方案一看來是比較合適的方案痕钢。但值得注意的是图柏，方案1和3在乘場景出現(xiàn)幾率之前是得分相同的娇斩，所以我們可以清晰地看到在場景對設(shè)計方案的影響割择，由于場景的出現(xiàn)幾率只是大致猜測，所以當(dāng)場景出現(xiàn)幾率變化時你應(yīng)該也能判斷出各個方案的分數(shù)的變化趨勢充易，以便于根據(jù)變化及時作出方案的變化随抠。

總結(jié)

在這個例子中裁着，用戶的急切程度是影響設(shè)計決策的重要因素，乍看起來方案2是更符合用戶預(yù)期的拱她，但如果能考慮到登錄對瀏覽器并不是急切需要的功能這點跨算，再結(jié)合其他眾多考慮因素的話，方案2反而是不太好的設(shè)計椭懊。所以單憑快速直覺思考設(shè)計問題有時候并不一定都是可靠的诸蚕，因為快速直覺有時候是片面的，人會根據(jù)主觀意識扭曲客觀現(xiàn)實氧猬。在這個例子中背犯，第一直覺通常容易高估登錄對瀏覽器的急切程度，從而錯誤地選擇方案2盅抚，但當(dāng)你冷靜分析的時候會發(fā)現(xiàn)漠魏，其實登錄并不是那么緊急，那么應(yīng)該去考慮方案1或3妄均。

這種方法不僅僅是對比方案解決爭議的工具柱锹，更重要的是有助設(shè)計師培養(yǎng)理性思考和邏輯思維的能力哪自。我并不是否認直覺和感性思維在設(shè)計中的作用，在評價行為路徑的體驗優(yōu)缺點時就用到了直覺和感性思維禁熏，這時需要設(shè)計師扮演普通用戶去直覺地感性地體驗設(shè)計的好與不好壤巷。但在場景分析時，設(shè)計師就不能使用直覺和感性思維瞧毙，而是應(yīng)該轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)和邏輯導(dǎo)向的理性思維胧华。這就是為什么交互設(shè)計通常由工業(yè)設(shè)計專業(yè)背景的人來做，而不是其他設(shè)計類專業(yè)宙彪，因為工業(yè)設(shè)計的理科和藝術(shù)占比比較均衡矩动，這和交互設(shè)計是相似的。工業(yè)設(shè)計在造物層面用到理性思維释漆，用戶體驗層面用到感性思維悲没；交互設(shè)計也是類似，不過造物層面不是遵循物理的邏輯男图，而是遵循互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)檀训、感知科學(xué)、心理學(xué)享言、社會學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的原理峻凫。交互設(shè)計還是水挺深的，雖然是新生學(xué)科览露，未來的發(fā)展方向充滿了各種可能性荧琼。

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