Paredzētais dizains, kad izvēle tiek atcelta no lēmumu pieņemšanas
Vai esat kādreiz domājuši par to, kā internets izskatīsies ja mēs varētu paredzēt lietotāju vajadzības? Ideja personalizēt lietotāja pieredzi un dažādiem cilvēkiem piedāvāt atšķirīgu saturu, pamatojoties uz viņu interesēm, pēdējā laikā ir parādījusies diskusijās par tīmekļa dizainu.
Jaunā pieeja tiek saukta iepriekšējs dizains, vai dažreiz konteksta dizains, un ņem pieredzes dizainu uz nākamo līmeni. Tas paredz to, kas nepieciešams klientiem, pirms konkrētā vajadzība pat parādās, un attiecīgi pielāgo saturu.
Kad es pirmo reizi dzirdēju par jauno koncepciju, mani fascinēja un vēlējos uzzināt vairāk par to, jo šķiet, ka tā ir laba ideja. Tā kā es par to vairāk lasīju un domāju, es esmu sākusi saprast arī bažas, un mans sākotnējais entuziasms ir kļuvis par skepticismu.
Kopš tā laika mani uzskati par paredzamo dizainu ir bijuši starp optimismu un pesimismu. Šajā amatā es demonstrēt iespējas un riskus jaunā pieeja var ietvert dizaina jomu, lai jūs varētu paņemt savu nostāju arī šajā pretrunīgajā jautājumā.
Lasot, lūdzu, paturiet prātā, ka paredzamais dizains vēl aizvien ir bērna soļi, tās noteikumi vēl nav galīgi, un vēl joprojām var nedaudz mainīties..
Kas ir prognozēšanas plāns?
Prognozējamā dizaina termins tika radīts mazāk nekā pirms gada Aaron Shapiro ar izcilu ierakstu FastCoDesign. Raksts apgalvoja, ka dizaineriem ir tendence sniedz lietotājiem pārāk daudz izvēles, kas novērš tos, un padara lietotāja pieredzi stresa.
Tas savukārt noved pie sliktas kvalitātes lēmumiem un mazāk apmierināti lietotāji. Ieteicamais risinājums šai problēmai ir jauna pieeja, ko sauc par iepriekšēju dizainu.
Paredzētajā dizainā dizainera uzdevums ir radīt tādu vidi novērš tik daudz pakāpeniskas mijiedarbības cik iespējams, un vienkāršot procesus. Tas nozīmē, ka katrai lietotnei, ko viņi lieto, cilvēkiem nebūs jābrauc cauri tonnas opciju. Tā vietā viedie algoritmi, ja iespējams, dos vislielāko lēmumu par tiem.
Šis gudrais lēmumu pieņemšanas process būs iespējams, izmantojot:
- iepriekš iegūtie dati par attiecīgā lietotāja uzvedību
- savstarpēji saistītas programmas
- nodomu atklāšana
- liela datu tehnoloģija
- biznesa loģikas algoritmi
- citas progresīvas tehnoloģijas.
Teorētiskais piemērs
Kā izskatīsies pilnvērtīgs plānošanas plāns? Iedomāsimies šādu scenāriju.
Jūs atstājat darbu un braucat mājās kā parasti. Līdz brīdim, kad jūs ieradīsieties, ēdiena sastāvdaļas, par kurām jūs runājāt ar savu laulāto, agrāk, jau dienā, tiek piegādātas uz jūsu durvīm.
Procesa laikā jums nebija nepieciešams pieņemt jebkādus lēmumus. Pamatojoties uz pašreizējiem satiksmes datiem un attālumu starp jūsu biroju un māju, lietotne aprēķina laiku, kas nepieciešams, lai nokļūtu mājās; citā lietotnē tiek ielādēta minētā trauka recepte, pasūtīts sastāvdaļas no vietējā lielveikala un informēts par laiku, kad ieradīsieties.
Izklausās vairāk kā sapnis nekā reālā dzīve, vai ne?
Reālās dzīves piemēri
Labi, varbūt iepriekšējs dizains vēl nav uzlabojies, bet tās agrīnā ieviešana jau ir tirgū.
Amazon ieteikumu dzinējs izmanto mašīnu mācību algoritmi un liela datu tehnoloģija lai prognozētu, kas jums nepieciešams, pamatojoties uz iepriekšējiem meklējumiem, vērtējumiem, komentāriem un citām tiešsaistes darbībām.
Google tagad paredz jūsu vēlmes un vajadzības, analizējot arī jūsu iepriekšējo meklēšanas vēsturi.
Amazon jaunā aparatūra, Dash Button ir arī lielisks piemērs jau esošajam iepriekšējam dizainam. Tā ir maza plastmasas poga, kas tika izgudrota automātiska produktu pasūtīšana (lasiet vairāk par to, kā tā darbojas šeit).
Google mācīšanās termostats, Nest neatrisina visus lēmumus, bet tas ļauj optimizēt enerģijas patēriņu jūsu mājās, neuzliekot pārāk lielu domu.
Prognozēšanas dizaina priekšrocības
1. Tas samazina izvēles izmaksas
Pārāk daudz iespēju piešķiršana lietotājiem var padarīt lēmumu pieņemšanas procesu milzīgu un stresu. Kad tas notiek, cilvēki mēdz pamest agri, un tie, kas paliek, parasti ir mazāk apmierināti ar vispārējo lietotāju pieredzi.
Tas nav nejaušība, ka eksperti saka, ka labākais veids, kā maksimāli izmantot lietojamību, ir samazināt izziņas slodzi.
Prognozējamā dizaina apgalvojumi, kas ir labāk, ja ir mazāk izvēles, nekā tas ir, lai iegūtu vairāk (lai to saprastu, varbūt jums vajadzētu apskatīt šo video par izvēles paradoksu) un tādējādi tā mērķis ir novērst liekās izvēles.
Tādējādi tā var labāk kontrolēt informācijas pārslodzi un no tā izrietošo nogurumu, kas noved pie zemākiem atlēcienu rādītājiem, mazāk sūdzību un pirkumiem, kas ir labāk piemēroti atsevišķam klientam.
2. Tas vienkāršo lietotāja saskarnes
Ja ir mazāk izvēles vai vispār nav izvēles, protams, ir vienkāršotas lietotāja saskarnes. Nesenā plakanā dizaina popularitāte jau liecina par tendenci, ka lietotāji vēlas mazāk uzmanības un vairāk intuitīvu tiešsaistes pieredzi.
Gudri izmantots iepriekšējs dizains ietaupīt daudz laika lietotājiem, un ļaut viņiem koncentrēties uz tām lietām, kas viņiem ir svarīgākas, tā vietā, lai veiktu ikdienišķus un atkārtotus uzdevumus.
3. Tā uzlabo lēmumu pieņemšanas kvalitāti
Mēs dzīvojam informācijas laikmetā, kas nozīmē, ka mūsu rīcībā ir tonnas personisko un publisko datu. Mēs varam ne tikai sasniegt plašsaziņas līdzekļu publikācijas, statistiku, datu bāzes un analīzes, bet arī piekļūt datiem pierakstījuši mūsu valkājamas ierīces, viedās ierīces un citi augsto tehnoloģiju sīkrīki reģistrē mūsu preferences, darbības un uzvedību.
Cilvēka smadzenēm tomēr ir ierobežotas iespējas, tāpēc mēs nevaram ņemt vērā visu.
To apliecina arī biznesa loģikas programmatūras un ekspertu sistēmu popularitāte korporatīvajā pasaulē daudzi uzņēmumi uzticas mašīnām labāk nekā cilvēki. Ja pareizs dizains tiek izmantots pareizi, tas var uzlabot lēmumu pieņemšanas procesu un samazināt cilvēku kļūdas apkopojot, apkopojot un izmantojot vairāk datu, nekā tas ir iespējams.
Potenciālie riski
1. Pastāv bažas par konfidencialitāti
Nozīmīgākie ētikas jautājumi, kas ir priekšnoteikums dizaina izveidei, ir datu drošību un privātumu. Prognozēšanas plānošanai ir nepieciešami dati par mūsu vēlmēm un iepriekšējām darbībām; turklāt satura nodrošinātāji var piekļūt mūsu lietotāju profiliem, sociālajiem tīkliem, mobilajiem un tīmekļa lietojumiem.
Īsumā, dažādi datu kontrolieri glabās datus par mums visiem. Kā viņi rīkosies, un cik daudz kontroles lietotāji vēlas atmest? Kādā veidā viņi varēs kontrolēt, kas un kā var piekļūt saviem datiem?
Ja kā dizaineri mēs patiesi rūpējamies par mūsu lietotāju vajadzībām, mums ir vairāk jāņem vērā privātums, nekā jebkad agrāk, un veidojiet to dizaina darbplūsmā.
2. Tas var būt pārāk ierobežojošs
Daudzos gadījumos otrā uzminēšana vienkārši nedarbojas. Cilvēka darbības motīvi katrā atsevišķā gadījumā var būt atšķirīgi.
Piemēram, ja kāds plāno sanāksmi, vai viņiem ir nepieciešams taksometrs? Ja laika apstākļi ir jauki, viņi var vēlēties iet kājām, vai arī viņi var atcelt sanāksmi pēdējā brīža ārkārtas situācijā vai ja viņi jūtas laika apstākļu dēļ..
Iepriekšējās preferences var būt arī ierobežojošas, ja kāds vēlas izmēģināt jaunas lietas vai uzņemt jaunus ieradumus.
Uzņēmumiem, kas izmanto iepriekšēju dizainu, noteikti jāveic daudz pētījumu un atbildīgi novērtēt, ko viņi var automatizēt, un ko viņi nevar, kā viņi var informēt lietotājus un izvairīties no pārmērīgas vienkāršošanas.
3. Ir psiholoģiskas izmaksas
Pilnībā plānots plānošanas projekts būs intuitīva tehnoloģija, kas, iespējams, būs pazīstiet mūs labāk nekā mēs paši pazīstam. Ja jums ir mazāk vai vispār nav izvēles, tad mums var būt jūtama manipulācija un pastāvīgi tiek vērtēta, pamatojoties uz mūsu iepriekšējo rīcību kavē pašpilnveidošanos un pat atdzīvināt mūsu radošumu.
Ja mēs pieņemam lēmumus par algoritmiem, mēs varam arī zaudēt svarīgu dzīves prasmi. Vissvarīgākais jautājums, iespējams, ir vai lietotāji vispār atpazīs, ka viņiem ir mazāk iespēju nekā iepriekš. Vai viņi būs apmierināti ar vieglāku dzīvi vai sērot viņu mazināto brīvību?
