个性化：从排序方式看用户心理交互设计
“一顆小貓”通过精心收集，向本站投稿了10篇个性化：从排序方式看用户心理交互设计，下面是小编给大家带来个性化：从排序方式看用户心理交互设计，一起来阅读吧，希望对您有所帮助。
篇1：个性化：从排序方式看用户心理交互设计
作者：Linda Bustos
译者：UCD翻译小组， 萧小小 ； 校审：明月星光
原文链接：www.getelastic.com/personalization-and-sort-by/
译文出自：hi.baidu.com/xxucd/blog/item/e51ba2dad80966d3b7fd48ce.html
很多电子商务网站都提供对搜索结果、分类和二级分类结果再按照价格、用户平均打分、销售量、新品上架等方法进行排序，这种方法在提升可用性的同时，也可以收集并利用这些用户信息在主页、产品页、促销banner甚至营销邮件里提供有针对性的产品宣传。
在主页
Amazon 就是一个在其主页开辟商品销售宣传区域的经典案例。不管是用户在搜索还是随便浏览的时候，操作意图一变，推荐的产品就随之改变。
甚至连历史记录都被保存起来以便在以后的访问中使用，不管用户是登录状态还是以游客身份浏览所生成的cookies都不会被删除。想象这样一个场景，一个星期二的晚上，用户在某个网站的分类中浏览着，不过当时没有购买：
小孩益智学习玩具，以用户平均打分排序
TiVo/DVRs，价格从低到高排序
消费者眼中的商业书籍，以销量排序
星期4晚上用户回到该网站主页，看到主页商品宣传区域的如下内容：
“最受好评益智学习玩具”
“价格最低的TiVo/DVRs”
“商业投资书籍销量冠军榜”
当用户意图被识别处理后，就增强了推荐项目的关联性和吸引力
在产品页面
交叉销售/向上销售（译注:“向上销售”就是通过一些方式把客户原本没有打算卖的东西卖给他）
如果通过了解某个用户浏览的产品分类结果的排序方式，并以这些字眼“最受欢迎的背包”“消费者最爱”或“最火爆的背包买卖”，来代替“你可能也喜欢。。。”或“浏览该商品的用户也看了。。。”，想象一下你将获得多高的关联点击率。
产品副本想想Future Now公司的这4个Persuasion Architecture 购买气质：求胜型，自然型，感性型，理性型。（译注：“求胜型”气质特征包括喜欢最先拥有新产品，对产品摘要感兴趣，不深究细节，倾向于搜索而不是类目浏览，对交叉销售和向上销售感兴趣不过不想点击看更多信息；“自然型”气质特征包括对促销、打折、限量、限时有反应，扫描点击得很快，喜欢先看看衣服穿在别人身上是啥样；“感性型”气质特征包括关注别人所说，喜欢在线交流或者是电话客服，喜欢和朋友交流在网站上面的经历，比较有评价产品的动力；“理性型”气质的特征包括喜欢产品详细介绍，对购买深思熟虑，需要比较产品来做购买决定，相信专家评论，视频的更好，
对这4种气质的详细解释在这里 ）。你会用什么筛选方法来决定某个用户是哪种气质呢？
有的可能是这4种气质里面比较典型的一种，但是他（她）可能在做不同购买决定的时候表现很不一样。例如，我觉得我是“理性型”气质类的——为了买个便携式GPS我花了几个月时间研究，竭尽我所能地读那些评论，不过在买玩具或别的礼物的时候我也依据销售量最高或者用户平均最高分（这是属于“感性型”的），在买衣服的时候想都不多想因为我觉得衣服会被很快卖光（这是属于“求胜型”的）。
如果你确切了解了用户的特征购买气质，你就可以给不同用户显示更具吸引力更具效率的产品副本，你甚至可以使用不同的页面布局（特色评论，最佳评论，少强调爆炸式营销等等）。
在线客服邀请
相比以价格从低到高排序并在各个页面跳跃浏览的用户而言，以用户平均打分排序并在此页面上面逗留了很久的用户是更好的在线洽谈候选人。这样可以给在线交流节约成本。
而价格从高到低排序可能就表明了你的筛选导航 不够明确。例如，某人也许会对珠宝首饰价格从高到低排序来找到最大克拉重量的，或者GPS导航部分去看看最新或功能最多的产品。如果你通过标识为用户“价格从高到低”的在线聊天日志发现他们对客户服务或连串搜索查询的回答，你就会明白怎样的筛选才能够提高产品被找到的几率。
促销banner
你会推出买一赠一，超过100免运费的活动吗？你会用什么活动标题呢—— “20 Beauty Finds Under $20″ or “As Seen on Oprah: Such-and-Such Eye Cream!” ?
在email促销中
试想在促销邮件里面根据搜集的用户浏览历史记录和排序操作习惯加以更多个性化词语 、标题/横幅和报价的情况。
实际上，我们仅仅掌握了点皮毛。
在我的一篇名为“Optimizing Landing Pages to Match Customer Motivation”的博客里面我写到：“要准确预测个性用户的购买角色和顾客特征几乎是不可能的（和技术一起不断改进，我们也许能够预测）。但是你可以优化你的着陆页面来“满足所有用户”，如果你知道不同用户想要的是什么。”
我仍旧不明白市场上在用户刚到网站就读懂用户意图的ESP应用，但是想想网站浏览者留给你的那些线索来帮助你更有效地为他们个性化服务，这不仅仅限于排序。
篇2：从银行卡看用户体验交互设计
故事由东亚银行的银行卡而引出 ，见下图
我抱怨说，没有指示箭头，方向插错了怎么办？
于是查看了自己和同事的银行卡，以下附上几家的银行卡做为示例
对比以上几个银行卡，可以明显的见到工行卡面上的箭头指示，仔细观察，发现东亚银行的银行卡上也是有箭头的，是黑色的箭头。
我的结论
1 关于东亚银行的那张卡，是细节没做到位，一个好的设计的第一要素是清晰，
2 也不能肯定的说，工行的卡就没问题，但是就这一点来说工行的卡站在了用户的角度考虑到了这个问题，视觉上也使用了对比强烈的颜色表现清晰的内容。
3 在我用的这些里面，多数都没有这个提示，我也没接触过国外的卡，如果按照现在的这个比例来说，大多数银行卡设计的时候没想过用户会怎样使用银行卡？
4 产品中实用的细节是最能打动用户的，尤其是在“关键时刻”。没有这些细节，再关键的时刻也不会让用户感到产品的优越性和必要性。
最后，话说回来，杂志做为一个产品，读者需要什么，是一个好难的问题啊。。。我们想告诉读者什么，这个问题比较容易一些。
本文出自：tae.ycool.com/post.2995474.html
篇3：个性化推荐界面设计交互设计
豆瓣电台听了41000多首歌，猜中喜欢的概率不算高，但通过电台发现了很多歌曲，这也体现推荐系统要平衡多样性和精准度，不像我之前吐槽的那样，依赖于播放已喜欢的歌曲，有了精准度，但是多样化不够。比较同类产品虾米，以播放热门歌曲为主，选择的成本较大，推荐长尾歌曲的力度较低。
对于内容的喜欢是会随着时间和心情改变的，早期我会倾向于热门内容，在手机端听红心频道时会选择某些歌曲不再播放，最近红心频道听烦了，私人兆赫中推荐的歌曲比较相似，换个口味改听爵士或其他用户编辑的专辑。
电台在不断增加频道（也就是兆赫）、”专家用户“制作的专辑和风格，谨慎地为用户提供多维度的推荐，而风格中歌曲也是根据用户的选择生成。
电台以后台播放为主，没有歌曲的相关描述，需要用户浏览推荐的界面中需要增加可信赖的推荐理由，比如评分、基于某个好友的推荐或者简短的评语，视觉上的优先级甚至要高于内容本身的属性，
个人以为食神摇摇的推荐理由文案还够好，对于这样以推荐为核心的产品，文案的视觉不够突出。
在电台出现之前，豆瓣已经有了音乐评分等用户反馈，用户提交更多的反馈，系统才有可能算出用户的喜欢。反馈可以是喜欢，也可以是商品的购买或、页面停留时间和视频的观看时长。一方面界面需要分析用户行为，另一方面界面本身要有利于用户反馈。手机版大众点评的界面中提交反馈的操作成本很高，需要评分和写几十字的评语，很不利用系统的推荐，所以界面中信息量较大，不利于快速选择。
推荐系统需要内容品质一致，否则用户反馈和内容对应关系不一致。早些时间豆瓣电台中有演唱会版本的歌曲，声音非常噪杂，最近没有再出现过，可能淘汰了低质量内容或者内容获得推荐的概率已经大幅降低。内容质量、呈现方式、界面布局和交互都可能影响用户的选择。
推荐系统的可以提高粘度和提升关键系指标，交互上可以减少操作成本，比如降低用户搜索、查找步骤和界面之间的跳转次数，界面架构中可利用推荐来避免产品的同质化。
篇4：用户分类浅谈交互设计
说到网络产品，离不开的话题就是用户，就像传统行业的消费者，人是复杂的，网民的用户行为更加复杂，用户和用户是不一样的，或者说，每个用户都不一样。一款成功的互联网产品往往并没有满足所有用户的需求，而是准确定位了某一类用户并且很好地满足了那类用户的需求。到底定位哪一类用户是我们需要考虑的，所以就需要用户分类。
不分类不好定位, 好的用户分类让我知道了我在追求哪些人，满足哪些人，影响哪些人。但分不好类又会错位,更糟，那怎样才能对某一款产品的用户群进行合理分类呢，下面就来谈谈我对用户分类的一些看法。
一般提到某一款产品有几类用户可能主要包括以下几种情况：高端和低端用户、学生用户和白领用户、一二线城市和三四线城市用户、活跃和不活跃用户、会员与非会员用户、红钻与非红钻用户、IT和非IT用户、初级用户、普通用户、高级用户等，以上这些用户分类的共同特征是从一个维度或者二个维度对用户进行划分，就比如cooper的《About face 2.0》中提到从两个用户分类指标：业务领域水平（domain knowledge）和计算机技能水平，从而把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，更简化地说这种方法的用户分类模式就是基于操作频率，这个分类方法可以套用在任何一款产品上，但是这种用户分类的实际应用效果如何呢？
先来说下如何判断某一款产品的用户分类效果如何，主要从两个角度进行判断：分类的信度和效度，也就是分类的准确性和精确性。分类的准确性是指分完类后，是不是现实中每一个用户都能定位到反映该用户的类别，也就是说任何一个用户都能给他贴上属于某个类别的标签；而分类的精确性是指得到的用户类别在多大程度上反映了实际用户所包含的属性含义，也就是说用来描述各类别用户的特征信息与实际用户所有属性的吻合程度。在实际分类中准确性和精确性往往不能同时达到完美，当你追求100%的准确性时精度肯定会下降，比如只用性别去划分用户，准确度很高但是精度不够，所以在实际用户分类时找到准确性和精确性的一个平衡点，达到自己分类目的即可。
又回到前面提到的把用户划分为初级用户、普通用户、高级用户，这种划分的方法是准确性很高，但是精确度不够，每一个用户都能根据实际情况判断为初级用户、普通用户还是高级用户，但是描述用户的特征信息很少只有操作频率和计算机技能水平两个维度，
这是很不精确的，在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、计算机水平、职业、地域、网龄以及使用某个产品的目标等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。实际又该如何操作呢？
首先考虑对某个产品进行用户分类时需要哪些特征因素，也就是从哪几个维度去划分用户。一般会从以下几个维度去考虑：用户的人口学信息，用户的计算机背景（包括用户的互联网使用背景），上网地点，收入水平，职业，地域，用户对于该产品的一些使用经验和偏好，使用过哪些同类产品，使用的目的是什么，认为哪款最好用，影响选择某款产品的因素有哪些，通过哪种途径得知的，使用产品的态度，使用产品的具体行为等因素。那具体到某个产品时应该选择哪几个因素去划分用户呢，解决的方法是先把所有维度都列出来，然后针对这些维度进行用户访谈，通过访谈能够得到大概的用户间的共同点和不同点。然后把所有因素转化成问卷题目，通过科学抽样的问卷调查得到用户调查数据。对这些用户数据进性行聚类分析即可得到您所需要的用户分类。用户聚类需要注意哪些呢？
聚类分析中有很多因素影响着最后的用户分类结果，影响较大的因素有：聚类方法选择，距离算法选择，聚类变量选择，用户类数选择。对于聚类方法和距离选择，我倾向于推荐选择两步聚类法和对数似然值距离算法，因为用户的人口学特征和使用某产品行为偏好等特征一般都是分类变量，用欧氏距离算法的话，它的距离公式所表示的含义很难用实际意义去描述，或者说它的距离值在现实中是没有实际意思的。聚类变量的话可以选择访谈得到差别较大的特征因素，但是这些变量之间也是有关系的，具体还要通过不断的尝试去调整，主要看去掉某个变量后聚类结果是否有大得差异，如果有该变量则为重要变量，用户类数确定可以结合实际聚类得到的描述性判断因素和访谈等得到的实际情况共同确定。
怎么对用户分类，细分到何等程度，不太会有一个模式或者方法来通用。所以涉及到某个具体产品的用户分类时，首先明确你得分类目的，分完类之后你需要面怎么利用这些类。当能够从用户分类中得到明确的产品用户群和产品定位时，说明该分类就基本有效了。
篇5：关于用户研究交互设计
1、用户研究的定义
用户研究是用户中心的设计流程中的第一步，它是一种理解用户，将他们的目标、需求与您的商业宗旨相匹配的理想方法。
用户研究的首要目的是帮助企业定义产品的目标用户群、明确、细化产品概念，并通过对用户的任务操作特性、知觉特征、认知心理特征的研究，使用户的实际需求成为产品设计的导向，使您的产品更符合用户的习惯、经验和期待。
2、用户研究的价值
用户研究不仅对公司设计产品有帮助，而且让产品的使用者受益，是对两者互利的。
对公司设计产品来说，用户研究可以节约宝贵的时间、开发成本和资源，创造更好更成功的产品。
对用户来说，用户研究使得产品更加贴近他们的真实需求。通过对用户的理解，我们可以将用户需要的功能设计得有用、易用并且强大，能解决实际问题。
要实现以人为本的设计，必须把产品与用户的关系作为一个重要研究内容，先设计用户与产品关系，设计人机界面，按照人机界面要求再设计机器功能，即“先界面，后功能”，同时二者要协调配合。我们的用户研究能够帮助改善网站、软件应用、手机、游戏等等交互式产品，包括消费类电器产品。
3、用户研究的方法
3.1 用户研究开展时间和作用
A. 在功能框架已被定义完整的项目开发过程中（国内大部分企业的现有开发流程）：
用户研究帮助定义目标用户群，确定用户策略；帮助细化功能，使功能与用户需求相符合；提供 UI (GUI)设计的依据；帮助可用性测试：选择被试、具有针对性地制定测试计划、支持数据分析。
B. 在新概念产品的项目开发中（未来的项目开发模式）：
用户研究帮助完善完整产品概念；定义产品功能。
图1
3.2 用户研究常用方法
ETU 运用访谈、问卷测试和现场观察等方法，进行用户群确认与分类，再运用深度访谈、用户测试、焦点小组、启发式评估，建立用户模型。为客户提供产品定位以及产品设计的依据。如图2
图2
3.2.1 可用性测试
组织8-10个人的做可用性测试就可以了解到相当多的信息。在评测维度上，如果我们标准就只有成功/失败两类，那么了解测试者完成的比例就可以有效的衡量可用性。
我们也可以把任务分成几个节点，并按照用户完成的节点数来确定完成率，那么我们可以更准确的进行衡量，但是要注意，这个时候参与人数应该增加到10-20个人，同时使用简易的启发式评估来统计用户在每个个环节失败的比例还可以分析可用性问题的优先级。
3.2.2 A/B测试
通常会从用户，产品，运营等几个方向来做这个研究。研究的维度有：
l 产品的功能
l 操作步骤
l 完成时间
l 视觉吸引力
l 满意度
l 易用性
对于不同类产品的比较，我们一般通过满意度、视觉吸引力和易用性等维度来衡量，但是对于这三个维度，主观的成分会比较多，评测结果也会因人而异，研究的时候要特别注意数据的合理性
3.2.3 可用性测试与A/B测试结合使用
这些方法在测试网页所遇到的固有问题，让我们考虑两种方法结合使用。这是一个完美的解决方案，两种方法珠联璧合，
根据项目的目标，你可以用两种不同的做法来结合这些测试方法。如果A/B测试为主，你可以在准备A/B测试之前先进行小规模的可用性研究，以便能为A/B测试提供更好的设计选择，有着坚实的用户输入为基础。如果以可用性测试为主，你可以对来自可用性测试发现的新设计做一个或多个A/B测试，轻而易举地证明可用性测试的优势所在。我们通过创造性地使用这两种方法，取得了成功。
3.2.3.1 如何使用
按下面这些步骤来实施两种方法：
1.实施可用性测试来收集用户输入及定性的反馈。如果A/B测试为主，可用性测试就不必太正式，并且主题非常集中，聚焦于带有最重要变化的网页。跟少数目标用户谈一下他们对这个页面的反馈，能为你实现最优的设计提供很大的启发。
2.仔细过一遍从可用性测试得来的发现，并提出优秀的设计选择。关键是要把可用性测试的来的发现放在优先级最高的地方，并且聚焦于一次只改一页或一个区域。基于可用性测试对一个特定页面的发现，可能有多种改法；不管怎样，你需要在团队内部甚至与团队外人员进行讨论以便达成一致。关键是一次只聚焦一个区域。在一个页面上一次改太多东西，会让人很难衡量结果。
3.一旦团队达成一致，你可以画草图、线框图甚至设计可选版本，并且把它们推向A/B测试。你可以用预先定义好的KPI来比较结果。
4.密切关注两个选择版本的KPI，并且比较结果。
3.2.3.2 结果
如果你是基于可用性测试来产生A/B测试的备选网页设计，那这种方式就比传统的A/B测试更容易识别出哪些元素能增加转化率——传统的A/B测试通常采取的是猜猜看的做法。而且，因为A/B测试能够带来迅速的反馈，你也可以随时通过检验来确认你的可用性测试所提供的价值。因此，两种方法结合使用之后，都能更加有效，比单独实施更有效率得多。
3.2.4 导航和信息架构测试
很多用户研究关注于改进产品的导航和信息架构，确保用户可以快速轻松的找到想要的内容，例如电子商务类网站商品类目。一般来说，我们使用的方法是给定任务的用户测试，让参与者完成一些寻找关键信息的任务。评测维度包括：
l 成功率/迷失率
l 找到信息的步骤
l 完成时间
l 模块间的切换
l 当前位置和操作
除了用户测试，我们还可以用卡片分类的方式来了解用户如何组织信息，并分析我们的信息结构是否符合用户的认知。另外还有一种叫闭环分类的卡片分类方法适合这个研究，就是让参与者将信息条目放入已经定义好的分类中。评测维度是放入正确类别中信息条目的比例。
4、用户研究内容
用户群特征
产品功能架构
用户任务模型和心理模型。
用户角色设定
用户研究花费时间
根据用户研究内容和项目大小作调整。
5、用户研究基本文档
问卷调查：《问卷设计报告》《问卷调查表》《问卷调查结果分析报告》
用户访谈：《被访用户筛选表》《访谈脚本》《配合记录表》《被访用户确认联系列表》《访谈阶段总结报告》
焦点小组：《焦点小组用户筛选表》《焦点小组执行脚本》《焦点小组参与用户确认联系列表》焦点小组影音资料
项目最后：《用户研究分析报告》
篇6：商品列表排序方式的思考交互设计
这里的商品列表不包含站内搜索结果列表，商品搜索结果的排序和内容呈现，请参考我的另一文章：B2c站内搜索初探–排序和内容呈现/searchengine/1211/316046.html
传统零售中，货架的陈列对销量的影响巨大，如何合理的分配有限的空间，通过促销品吸引顾客、从而促进最大利润产品的销售、清理滞销品和库存货，显得尤其重要。网上零售虽然理论上没有货架和空间的限制，但商品的展示机会从来都是不公平和不平等的。
有人总结b2c商品销量是二八法则，20%的商品贡献了80%的销量，但很多网站可能更加极端，10%以下的商品贡献了90%的销量。导致这种结果的原因之一是商品的展示机会严重不均衡。
总结下来，以下因素将直接影响商品的展示机会：
着陆页导致的流量分布不均。
通常b2c网站的主要着陆页面有3种：首页、专题页和商品详情页，人工主观推荐商品、seo和广告投放带来的流量倾斜导致部分商品展示机会太多，而更多商品却缺乏展示机会。
智能推荐系统给予商品展示的机会的不均衡
无论是基于内容过滤还是基于协同过滤的算法，都间接的放大商品展示不均衡的情况。
站内搜索给予商品的展示机会不均衡
站内搜索的查准率和查全率问题、搜索结果排序问题也将对商品的展示机会造成影响。
导航、分类、商品列表排序给予商品的展示机会不均
这是本文重点要阐述的方向
由于一般b2c网站用户通过导航、分类浏览到达目标商品页面所占的比例巨大，我们这里主要谈谈商品列表的排序方式。
目前大部分网站提供如下排序方式：
按销量排序
按人气排序（按浏览次数）
按新品排序（按上架时间）
按价格排序
按商品评论数量排序等等
这些排序方式多是单维度的，系统默认一种排序方式（当然还支持人工调整排序），同时支持用户自由选择其他排序方式。
商品列表中单维度排序的问题
1、单维度的排序方式容易造成商品销量的“马太效应”，如按销量排序，一开始卖得好的商品愈加卖得好，一开始卖得不好的商品和新品将再难有机会，
2、如果说默认按销量排序还能基本反映用户的需求，那么按新品排序就只能算是网站的一厢情愿了，老客才会更多的关注您网站的新品。
3、按价格排序和按评价数量排序也同样造成新品或畅销品缺少展示机会。
4、大部分用户很懒，只看默认的排序方式；虽然你自认为提供了多种明显的排序方式供用户选择，但多数用户只是懒得点击（这个比例有多少大家可以统计）。
我们知道，给予了用户不认可的商品过多的展示机会，或者没有给有潜力的新品足够的展示机会，都将带来销量的损失。当商品SKU少时，可以通过人工排序较完美解决商品列表排序问题。而当商品SKU数众多，商品上下架频繁时，人工排序就显得费时费力了。为了解决展示机会不公的情况，排序的原则应该是：
1、尽量给予用户认可的商品更多的展示机会；
2、给予用户不认可的商品更少的展示机会；
3、从商家的角度考虑则是：把利润最高的商品展示给用户；
4、给予有销售潜力的新品足够多的展示机会。
总结下来，这些事情还得通过系统+人工的方式操作。在下认为系统的默认排序因素应简单的包含以下5个方面：
1、商品在若干时间内的展示次数 （这里用A表示）
2、商品在若干时间内的销量（这里用B表示）
3、商品的利润（毛利：销售价-进价）（这里用C表示）
4、商品离当前的上架时间 （这里用D表示）
5、商品若干天内的好评率 （这里用E表示）
1和2计算出的是商品平均x次展示机会的销量，如我们可以计算商品最近7天内每千次展示的销售量。但如果排序仅仅包含这两个因素会有明显的缺陷，如在相同展示量下，一个售价10万的钻石和一本售价10元的书销量理论上是无非相提并论的。所以我们需要适当考虑商品利润金额的问题。此外还需考虑上架时间因素和好评率因素。
商品的排序系数= B/A*C *1/D*E（“B/A*C”表示平均每次展示机会带来的销售利润，“1/D”表示距离当前的天数的系数值）系数越大，排名越靠前。
举例一，某商品M，在若干天内展示了1000次，销量为5，利润为150元，离当前的上架时间为5天，若干天内的好评率是98%，则该商品的排序系数为：5/1000×150×1/5×98%=0.147
举例二，某商品N，在若干天内展示了100次，销量为5，利润为15元，离当前的上架时间为1天，若干天内的好评率是95%，则该商品的排序系数为：5/100×15×1/1×95%=0.713
最终，某商品N应该排在商品M前面。
篇7：把简单留给用户交互设计
题目为“把简单留给用户”，下一句就是“把复杂留给自己”，能把复杂的事情经过处理变的简单那是本事。记得有句广告语不是说嘛：“把简单的事情变复杂了——太累；把复杂的事情变简单了——贡献”。 ^_^
道理大家都明白，做起来未必容易。这个理念要时刻放在心里。
“繁变简”的思路
内容整理
分类
关联度
区分主打产品/功能/话题…
适当删减等
“繁变简”的技术手段
但是切忌不要说，用了此些技术手段就真的把复杂变简单了。要建立在一定的用户体验真实调研的基础上。不要想当然的你喜欢的，就是用户喜欢的。用流行语就是说“被喜欢”。大量事实证明，我们经常犯这种低级错误。
举个文字编辑器的例子：
这个编辑器可以做为网站后台给技术或编辑使用。我们公司的实习编辑都要培训一次才行。但是我们会用了，你敢说用户就会用吗？
看看百度如何使用编辑器
看看腾讯的编辑器：
分析：很显然，不同的场合用户需求不同，
如果将编辑器功能过于强大。会给用户带来很大的麻烦。至于用户在什么场合需要什么，就需要我们做相关调研了。
深度思考“繁变简”的方式
当网站有了一定的名气，流量高的时候，对于网站：发展的过程，内容会渐渐增多。功能也越来越多。你的产品线越来越长。而老会员的期待更高，口碑相传吸引的新用户不要让他们失望。这样一来，“繁变简”又成了棘手的问题。
举个JQUERY应用的例子：
如果你系统学习过Jquery，那你肯定对分类选择的这个案例很熟悉。
分析：先将过多的产品分类，还要考虑多数用户常关注那些，少数人关注哪些等等数据。然后再进一步优化。要想做好用户体验，要有“鸡蛋挑骨头”的挑剔精神。
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看看我们的网站或产品真的让用户觉得操作简单吗？复杂的程序和内容整理就让我们多做一些吧。把复杂留给自己。
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本文来自：www.hiued.com/?p=180
篇8：谁来关心用户？交互设计
大家都在提用户体验，那么谁真正关心用户的体验呢？产品经理、交互设计、视觉设计、页面重构还是前端开发？
我们都很想当然的认为用户体验就是交互设计师最最关心，最应该关注的，那么交互设计环节当然就是真正关心用户的体验问题了；前端开发环节是把页面的交互实现的环节，当然也是要很关心用户的体验的，
实际工作中是怎样的呢？大部分的团队都是以产品为主导的，而产品经理关注的是用户数、流量、转化率，很多产品经理都只是借着交互设计这样的一个壳，合理化自己的需求，并没有真正为用户着想的心。虽然交互设计师应当是在体验方面最说得上话的，但一般人数都很少，能影响的只是很小一部分重点的项目、而在铺天盖地的需求面前，就显得很无力了，特别当产品经理以KPI为理由的时候，立场不坚定的交互设计师就会妥协了，进而成为产品经理躲避后继环节在交互上异议的“档箭牌”。加上之后的每一环节对用户体验的关注度、认知度基本都是递减的，结果就可想而知了。
写程序的前端开发同学，普遍对逻辑方面比较关注，较偏理性，喜欢简单的、不是0就是1的世界，对于用户体验这种比较感性的问题，他们是关注起来是比较痛苦的，
而且等到开发阶段，时间上也不会允许再去争这些嘴皮上的事，除非实现成本过高。
当然，产品经理有KPI压力，也不能简单的说产品经理就不关心用户体验，只是这种需要长期积累才能看到效果的事情，与短期的利益相比就显得不那么迫切了。就像伐木跟种树一样。
交互设计的出现，最大的意义就是让大家都认识到用户体验的重要性，但改善用户体验却不仅仅只有交互设计师就能做好的，于是我在想，交互设计师真正的意义是不是应该像“传教士”一样，“让更多的人理解、关注用户体验”、“让更多的人懂得相关的方法，真正的提高产品的用户体验”，而不只是为某一个产品画画线框图。
于是，页面重构的意义呢？做为改善用户体验的具体实现者之一，在追求为用户提供使用服务的最佳体验(《 关于重构的意义 》) 的同时，也同样需要让更多的人认识、了解，甚至认同我们所采取的方法。
在产品经理普遍只知道“伐木”的今天，我们更需要站在用户的角度，尽可能多的为用户争取得到更好的体验。
篇9：创建用户角色交互设计
原文：Using Personas
作者：Bonny Colville-Hyde
译者：耿人杰
译文来自：创建用户角色
引言：这不是一篇介绍如何创建用户角色的文章，但它将带你了解用户角色的价值、UCD的价值，想了解如何创建用户角色，请详看《赢在用户》。
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在过去的几年中，我有机会参与了几个不同的项目，这些项目都不约而同地使用了用户角色（personas）来帮助传达网站开发的信息。看到这些用户角色被不同的团队应用真是件令人激动的事情。
什么是用户角色？
用户角色通常由使用某服务或产品的用户的特征列表构成，将这些列表结合照片可以创建一份用户角色资料。正常情况，一个产品通常会有若干个不同的用户群体，而每个用户群通常都会对应一个不同的用户角色。
想象用户
通过写下一些你认为典型用户应有的特征，并给他们起个名字来创建一个快速且粗糙的用户角色是相对容易的，
这种方式至少并不是很科学，但即使是如此也可以帮助团队开始以更以用户为中心的方式来思考问题。通过共同工作来创建用户角色的内容和结构，你的团队正在逐步朝着创建更可用的产品而努力。
创建富含信息的用户角色
当我们为客户设计用户角色时，我们会使用一系列技术来生成最准确、最吸引人的用户角色资料。我们发现各团队对用户角色的反应不同是由很多不同的因素导致的。在真正去做之前，很重要的一点就是使团队成员认真考虑使用用户角色的方式。
我们最近在和一个客户合作，他们已经花费了很长时间研究他们的用户角色。他们把关于用户角色的内容印制在书中，让负责内容的同事可以轻易地接触到这些它们。他们把书一直放在桌上，并时常在制定新内容时使用它。通过这种方式制作出的产品体现出了相当高的产品价值，这使此书的效果令众人信服，花在用户角色上的时间也用得其所。
用户角色实践
使用用户角色时最重要的是真正理解它！这似乎是理所当然的，但令人惊讶的是，有很多人机会获得高质量的用户角色，但他们却不采取任何行动。如果你知道你网站的用户角色，你就能更好的更好地作出决定，而网站也将更加符合你的用户需求。
你能把用户角色打印出来，并贴在你的办公室中，或者把它们放到一本书中，然后把书一直放在桌上。当你工作时，回顾一下这些内容，你会发现很容易记住那些你为他人创建的东西，而不仅仅是网站的一部分。
无论是网站还是其他什么互动设备，通过彼此间沟通对产品用户的了解，用户角色能把团队团结起来。新团队成员可以用用户角色来理解用户，而不必做大量的研究。
篇10：“曲线”用户研究交互设计
在很多时候，公司未必给予我们提供充足的条件让我们专门从事用户研究；抱怨之余，我们应该积极的为设计找些支撑点，在此分享一下，我们在没有专门的用户供研究的情况下是如何做用户研究的，那就是：分析同类产品的用户。因为不是直接研究自己的目标用户，所以在此称为“曲线”用户研究。但这些方法仅适用于有经验并且有分析能力的设计师，因为有经验的设计师知道自己需要什么，有分析能力的设计师可以敏感的发现信息，并准确的分析出有用信息。
1、分析同类产品的用户案例
在做音频编辑产品的时候，我就通过视频搜索，搜索到很多关于视频编辑的教学短片，有些是用户自录的使用视频，观看这些视频，设计师可以直观的看到用户是如何操作的，在操作的时候，那些感觉麻烦，哪里常犯错，那些功能是经常使用的，等等。通过分析之后，我们可以得到主要功能列表和简短的使用场景。在接下来的设计中，我们可以以此为支撑点，通过思考加工，变成有价值的设计依据。起码我们有靠谱的资料做支撑，比起拍脑门做设计要强很多吧！
2、分析同类产品的反馈论坛
在同类产品的反馈论坛中，有用户反馈的许多问题，这些问题值得我们直接借鉴，就像研究历史一样，“以史为鉴”可以让我们避免犯重复的错误，
要不然，我们不可避免的还要像我们的对手一样再次走这些弯路，既然我们有了可以避免的途径，为何不“以史为鉴”呢。在同类产品的反馈论坛中同样有着很多用户提出的需求，很多需求很值得采纳，还可以基于用户的描述来构建需求的使用场景，甚至勾画出简单的使用原型。同时用户提出这些需求表明，对手还未做到，我们通过“对手的信息”，以此来超越对手。对用户关注程度是根本，因为关注用户，我们能得到更贴切的功能，更多的需求，设计出更易用的产品；同时意味着产品能挣更多的钱，因为用户会因此而“买账”。
3、观察同类产品的用户
如果是在线的产品，我们可以凭经验选择几个典型用户进行观察，观察“典型用户”使用最多的功能、操作方法、组织内容的习惯、喜好等，我们可以从中分析出那些功能对用户是有用的，那些操作更有效。如果有充足的时间，我们可以进行稍长时间的观察，通过统计，从而得出用户的使用习惯及规律，而这些在以后的设计中，将直接影响产品的结构。
小结：这些方法仅适用于你有对手，这些观察和分析，不但可以让设计师得到想要的原始用户素材，还能分析出对手的优缺点，为产品的定位和如可切入市场提供了有效帮助。
注意：没有分析能力的设计师慎用，搞不好会被带进沟里。
来自：“曲线”用户研究
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