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●最近想读小说,与其在图书馆或者书店里翻来翻去寻找,不如告诉我,我身边的朋友都在读什么小说,很可能也是我喜欢的;
●酒店里有太多灯具,要逐一开启或关闭非常麻烦,有的酒店会提供场景模式,可以选择“明亮”“阅读”“情趣”“睡眠”
等不同的光线模式;
●以前快递的运送状态需要去第三方网站查询,或者给客服打电话,如今电商网站都接入了快递实时状态更新,可以很方便看到快递状态。
实际上,一直以来有种说法就是,工具就是我们身体器官的延伸,我们平时使用的所有产品,也都可以说成是器官的延伸。没有平时接触的这些产品,我们也并不是无法生存,原始人在过去也生活得好好的。只不过,所有的产品都是在降低我们享受更好生活的成本:水、电、暖气、下水道系统低成本地解决了基础生活问题,餐厅和外卖低成本地解决了吃的问题,地铁、出租车、网约车、公交车、共享单车低成本地解决了出行问题,商场商店和电商平台低成本地解决了购买衣服和日用品的问题,等等。解决问题是可用性,而低成本地解决就是易用性。
从前文举的例子来看,根据使用成本由高到低排序,可能是这样的:
●电话:打电话给店家,直接跟店家订餐;
●代购:打电话给外卖代购,他们记录下来,再人工订餐;
●微信:加了店主的微信,给店主留言订餐;
●公众号:餐厅是连锁餐厅,可以在它们的公众号上订餐;
●外卖平台:外卖平台在线选择餐厅和餐品订餐。
体验差只要做到足够明确,用户就会逐步从1转化到5,因为这样的成本最低。
关于易用性方面具体有哪些方法,有很多专家著书,网上也有不少文章,我在《从点子到产品》的第6章“用户体验”里提到了一些原则,可供大家参考。不过这些实际上还是停留在狭义的用户体验上,即交互体验和视觉体验的易用性。对于涉及线下体验的诸多产品,它们可能就没有那么适用了。
我建议的建设易用性的方法,是梳理产品整体体验的用户体验地图。
用户体验地图讲起来简单,就是将用户在使用产品时的所有触点都一一罗列出来,并且逐个评价其优劣,横向对比影响,决定到底哪个触点的体验更需要解决(背后也是用户成本思考)。用户体验地图的核心要求有以下三点:
第一点强调的就是必须包含所有触点,除了前文提到的,要包括线下的流程,还要关注产品之外涉及产品的触点。例如,市场活动很容易被忽视,但假如有的市场活动里内嵌了注册链接,并且在注册介绍上与主产品的注册介绍有一定差异,就会让用户混淆,最终破坏体验。
第二点十分关键,与零散的体验点的总结不同的是,体验地图要求所有触点之间都要有关联,也要求标记清楚每个触点与其他触点的状态变化。这背后代表的是用户的连贯体验。我提到过,一个产品经理如果只负责某个页面,那是永远无法洞察用户的,因为他既不知道用户来之前的心智,也不知道走之后的心智,用户不会以单独页面的心智来使用产品,而会以“我要存入购物车”“我要买这个东西”“我要去付钱”这种心流使用产品。
第三点指的是,我们不仅要了解用户的触点,还要回到本质:用户到底怎么想,用户对触点的感受是怎样的。把触点的问题严重程度标记出来,才能够横向对比,确定对于我们的产品来说,到底哪个关键节点影响了用户的易用性。
网约车司机的体验地图会显示用户遭遇的触点,每个触点都有什么核心问题,有哪些用户成本需要解决和可以解决。体验地图的格式不是关键,关键是,作为用户体验的负责人,需要始终有一个体验全图,不管是在心里,还是落到纸面。
稳定性在复杂场景中有更高的要求
计算机工程领域有一个词语,叫鲁棒性,指系统是否健康和强壮,在异常和危险的情况下是否能够生存。对于产品体验来说,也存在这样的概念,也就是用户在各种场景下,是否能无异常地完成任务。
体验的稳定性在过去的纯线上产品中,出现异常的概率通常不高,或者用户感受不深。例如,对于搜索引擎来说,异常一般是指网页崩溃或者搜不到结果,这些情况出现的概率本身就很低,而且解决起来也不太难,刷新页面或者换个关键词搜索即可。
如今结合线下的互联网产品,出现异常的概率和影响程度都差别巨大。例如,对于网约车出行来说,乘客遭遇堵车、导航不准、GPS(全球定位系统)信息丢失、司机师傅爽约等异常的概率会远高于线上问题的概率,异常的概率在真实场景中很难降低。同时当乘客遇到类似的问题时,解决出口也远比刷新网页难得多,成本会非常高,这就让体验的稳定性变得异常重要了。
因此,场景越复杂的业务,对稳定性的要求越高。
面对稳定性,我们要解决以下两点:
努力让GPS变得更准确,优化导航性能,做好司机管控等,这些是解决异常发生要关注的手段。在异常总是会发生的情况下,不管概率是1%,还是0.01%,都会影响用户,这时就要尽力降低异常发生后的解决成本,比如司机爽约后能否尽快给乘客转派订单。前文提到的支付宝的案例也是如此,既然无法确保绝对安全,那就用全额赔付来让异常发生后的用户成本为零,这样对用户体验的损伤就能降到最低。
稳定性对于用户体验意义重大。
先说可用性功能和服务的稳定性,在复杂场景下,它们出现异常的概率比较高,那就意味着经常会出现不可用的情况。假如不可用的情况会让用户彻底失望,用户就会离开产品寻求替代品。在可用性层面,稳定性并不是个数字问题,比如一个用户用了100次,只有1次会出问题,那这个用户就会理性地选择继续使用,这就是概率思维。我们前文也提到,大多数用户都是01思维,一旦受到严重伤害,用户不会判断概率问题,而是会一票否决。在金融安全、人身安全层面,尤其如此。
因此在可用性层面,首先要确保几乎所有的异常发生后都有降低成本的解决方法,其次就是要竭力优化异常发生的概率。有了这个意识后,就会发现有的新产品功能的价值,不如对旧的产品功能异常率做优化的价值大。
对于易用性的功能和服务的稳定性,影响程度通常不会特别严重。易用性毕竟原本就是降低用户使用成本的,如果易用性不稳定,出现异常,无非就是用户重新回到易用性较差的路径中继续使用,比如购物的推荐算法有问题,用户不理会就可以了,自己再去搜索查询。这种情况下,用户对异常的忍耐程度非常高。
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