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UI让客户容易理解的原则(二)

  • 时间:2017-12-19 11:29
  • 发布:达内UI
  • 来源:互联网

    认知减负
    能帮助用户认知减负的常见手段有经验习惯迁移、可读性优化、复杂性简化等。
    经验习惯迁移上,可以通过遵循行业产品比较成熟通用的设计规范 & 模式,借鉴生活中的实体形象等,帮助用户基于既有经验更快速地学习上手。而对一些没有太多模式可以借鉴的 B 端产品,则更需要在前期深入调研了解目标用户的操作习惯,进而设计出符合他们认知的产品。
    可读性优化上,可以通过结构化关键词提炼、可视化图表插图、更友好易懂的文案、趣味故事化等手段,降低用户浏览学习大块内容时的压力与抵触心理。没有人会喜欢阅读大段大段枯燥的文本,而如果我们将专业枯燥的文本转化为有清晰目录结构关键词的段落、可视化图表、直观的插图故事等等,就能有效提升内容的可读性,降低用户阅读学习的成本。

    不过这块有个问题是,需要优化可读性的大段文本很多并非完全写死的信息,而是由运营、商家灵活配置。范围大,可控性低,怎么样才能完整走查场景、抽象可视化组件规范、整理可复用性高的参考模板、提供简单易用的后台工具(再高级一点,可以结合 AI 技术,直接基于输入信息自动配置好)帮助运营、商家配置出友好易读的信息,以及建立线上内容的规范审核机制等,挑战比较大,是值得我们更深入地去思考探索的地方。

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    复杂性简化上,可以通过对复杂信息/操作的拆解、封装与隐藏等,让原先过于复杂的信息与操作对用户变得更加简单和友好。
    在《屏幕上的聪明决策》一书中,提到了一个「分组淘汰」的办法,模式类似体育杯赛淘汰阶段的分区制,从每个1/4区的胜出者中决出冠军的机制,即信息偏多时将内容进行分组筛选,每组选出最好的一个,最后综合决策,降低决策过程压力,提高最终结果的满意度。
    在产品设计中,也可以基于类似的思路,将复杂内容进行拆解分发给不同的用户,用户只需要关注被拆解出来的一部分内容,最后系统基于几批用户的判断综合决策最终结果,有效降低单一用户的认知与决策压力。

    举个例子,我们有个众包评审场景,需要让用户判断某段内容属于A类信息、B类信息还是C类信息,为了提升结果的准确性,用户需要同时学习掌握A、B、C三类信息的判定标准,而如果将其拆分成三组分发给三批用户,一批用户判断内容是否属于A,一批用户判断内容是否属于B,还有一批用户判断内容是否属于C,最后系统根据三批用户的判断结果综合决策内容性质,就可以有效降低单一用户学习掌握信息的成本,最终结果也能得到保障。

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