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榮耀標識AI時代下的求職服務設計｜58智能求職助手交互設計總結
作為一名交互設計師，作者將結合自己的項目經驗，對58智能求職助手進行了交互設計上的分析與思考。與此同時，作者也在不斷地思考“人工智能時代，設計師會被取代還是與AI合作共生”這一問題。
伴隨著Artificial Intelligence（人工智能，簡稱AI）從立足大數據，圍繞互聯網的計算機科學，逐步衍生到人們生產生活的各個方面，可以說人類社會已經開始邁入人工智能的新時代。在這種大形勢下，58招聘推出了智能求職助手——小聘，成為招聘服務在AI領域邁出的第一步。
小聘是58招聘（C端求職服務）的嵌入式智能聊天機器人，它能夠與用戶通過聊天的方式了解用戶的基本信息、求職偏好，并快速匹配出用戶所需的信息和服務，如推薦適合用戶的職位，跟進并提示求職進度，甚至預測用戶在求職過程中可能遇到的問題并及時給出提示和解決方案……千人千面的服務理念，在小聘中得到了充分的體現。
作為小聘的交互設計師，我需要重新思考人機關系，設計出適應的界面或觸點。本文將從設計背景分析，設計過程與要點，未來設計規劃來全面介紹小聘的設計過程，最后就“人工智能時代，設計師會被取代還是與AI合作共生”這個熱門話題來談談自己的一點理解。
一、需求背景分析
任何設計方案都只有源于真正的需求，才會發揮應有的作用，交互設計更是如此。我是從以下三個方面來分析小聘需求背景的：
1. 服務平臺特點
58作為一個綜合服務平臺，為人們提供各種生活所需，也決定了它服務類型多，信息密集的特點。因此，就難以避免地出現服務的信息層級深，單一頁面信息承載量大甚至信息過載的問題，使得用戶尋找特定功能的難度大，路徑多，效率低下。如果有一個統一的入口，可以輕松調起和準確推送給用戶任何所需的信息和服務，將大大提高用戶求職效率。
2. 招聘業務需求
求職用戶通常具有“用完即走”的特性，老用戶再回來時，通常是想找一份新的工作，此時的用戶的個人條件和求職意向已經發生了變化。而推薦職位的精準度對用戶信息具有較大的依賴性，根據舊的簡歷和用戶使用偏好，很難推薦出符合用戶意愿的職位。而對于新用戶來說，先新建簡歷再推薦職位，這種方式流程繁瑣，修改成本高，且在起初很難建立用戶信任。因此需要一種輕量與自然的方式，能快速而靈活地捕捉用戶信息與意愿，并及時地推薦匹配的職位和服務。
3. 用戶需求與痛點
2018下半年求職用戶體驗地圖
最后一點是最重要的，那就是用戶訴求。在招聘用戶體驗地圖（如上圖）中，黃色和紅色部分分別代表用戶心目中的“一般”和“憤怒”，暴露出用戶無論線上還是線下的求職過程中都有不滿，提到最多的問題有：推薦職位不匹配，不能有效辨別職位真假，不知怎么查看求職進度，有問題不知道找誰解決等等。而這些功能在線上的58服務中都有對應的功能入口，但對于用戶來講可能不容易找到，或者做得還不夠好。他們需要一個“隨叫隨到”的助手，幫助自己做決策和一起解決問題。
二、定義產品形態和框架
1. 產品形態
從上述的需求背景，可以總結出以下關鍵信息：單個入口、智能推送信息&服務，輕量、自然、及時、隨叫隨到。
結合產品特性，繼續提煉就可以得到它的核心功能特征：
- 服務整合
- 智能喚起與提示
- 易于操作
- 反饋及時
經過調研和比較，對話式聊天作為最扁平的結構形式，是能兼顧各個特征的最佳形態。
2. 產品框架
接下來就要思考具體的功能框架了：哪些招聘服務是需要整合進來的？什么場景下用戶需要服務？各個場景下提供什么樣的服務……
在組織了一場包含產品同學，研發同學，視覺同學在內的腦暴會后，我們得到了統一的答案：
圍繞“找工作”這個核心，優化用戶在線上各個求職階段的引導和服務，包括：職位推薦，求職進度管理，求職知識課堂等；同時兼顧智能客服，休閑，聊天，及生活服務，使求職過程不再單調乏味。
頭腦風暴筆記
三、設計要點
1. 功能設計——充分發揮扁平式結構的優勢，補齊服務平臺短板
1.1?打造求職“直通車”：整合招聘服務，縮減常用功能路徑
在需求分析部分我介紹了平臺框架的局限性，現在舉個用戶查看求職進度的例子來說明：
小聘沒上線時，用戶需要先打開58主頁，進入“我的”，在“個人服務”模塊中找到“我的求職”，再找到“申請記錄”，在一個個信息入口繁多的頁面中找到各個入口對于用戶來說，具有一定難度，且路徑過長，使用成本高。而在小聘上線后，只要打開小聘，在“猜你需要”卡片會自動顯示用戶求職進度入口。
這是因為預先梳理了與求職相關的所有狀態和服務及其使用頻率和優先級，通過人工智能實時追蹤和分析用戶求職行為與進度，推測與最需要的服務并在“猜你需要”卡片顯示。其他功能入口，按照優先級，順次排在“猜你需要”的右邊，右邊橫滑即可查看并使用。這個控件我稱之為服務面板，為了方便隨時調用這個面板，當它伴隨聊天內容多滾動出頁面時，會“吸附”到頁面頂部的小聘icon中，點擊icon即可展開。
小聘部分頁面
1.2 實時完善用戶畫像
精準地輸出職位和服務的前提，是用戶先要輸入準確的信息，包括年齡、性別、地域、學歷、工作經驗等個人信息，和薪資范圍、職位類型、工作地址、福利待遇等求職意向信息。
以前，用戶可以通過創建/維護簡歷與在列表頁通過篩選器篩選相結合的方式，來獲得匹配的職位列表。但是簡歷的創建和修改成本高，且在此過程中對于職位數量和質量的影響沒有直觀的體現，當結果不理想時，用戶很難想到是自己的信息輸入對結果輸出產生了直接影響。
因此在小聘的設計中，通過一問一答的方式，在詢問用戶的個人信息（具有固定性）后，每次只問一個關于求職意向問題（具有可調性），用戶每回答一個問題，立即展現出對應的職位結果，用戶可以根據結果隨時增加篩選維度和調整之前的篩選維度。同時，用戶的行為操作會實時作用于用戶畫像的完善，這對我們了解用戶，提升服務質量有直接的正向作用。
2. 場景設計——在用戶需要時，進行場景化引導
用戶會在很多場景需要幫助和引導，這就需要梳理用戶的使用周期行為，提煉用戶可能需要幫助的節點。
比如在用戶剛剛建立完一份簡歷時，有著明確的求職意向，因此在簡歷創建完成提示頁，小助手及時響應，告訴用戶已經為其匹配了很多職位。
再比如用戶在職位列表瀏覽了很久卻一直沒有點擊行為，很大原因是職位推薦不夠精準，這時小助手及時出現，不僅可以從情緒上減少用戶不滿，還可以引導用戶調整求職意向，更好地產出匹配結果。
3. 對話設計——打造擬人化的溝通體驗
相比冰冷的表單和篩選器，人們會更傾向于面對面交流。從對話式交互體驗上，小聘需要模仿用戶自然交流時的語氣和話術，同時還要適時給出反饋和引導，避免用戶不知所措。
比如在輸入框上方，會根據上下文邏輯提供智能快捷選項，無需用戶輸入，只需要點擊即可以用戶回復的形式發出，這樣避免了用戶不知道怎么回答，也減少了用戶的操作成本。
4. 促成人與機的和諧相處
現在的AI還做不到完全的智能，因為它依賴于機器學習，不具備人類的“常識”和應急能力，也就不能處理它預設內容范圍以外的任務，這時就需要人為的介入。最典型的就是當用戶輸入了服務以外的內容或者未按照標準格式提問時，小聘需要首先承認自己沒有理解用戶的意圖，并根據用戶的提問關鍵詞猜測出可能相關的問題，或引導用戶按照標準格式進行提問，使對話能夠繼續，直到問題解決。
四、后續規劃
春節前小聘匆忙上線，本身還有很大的提升空間。從體驗層面，我認為可以從以下幾個方面進行優化：
- 語音喚起：這是與對話式的交互最為搭配的喚起形式。更為重要的是，用戶無需受到平臺功能框架的束縛，隨時隨地享受服務。
- 可定制和人性化：形象定制，聲音定制可以為用戶打造更加符合個人喜好的服務機器人。而服務定制，可以聚焦于不同用戶的需求偏好，更好地提供“千人千面”式服務。
- 修剪分支，簡化會話界面：對會話界面而言，線性導航優于嵌套導航。當前的服務導航還是GUI中的嵌套導航，本質上并不完全屬于對話。未來需要根據不同的場景給出對應的服務，觸達用戶的真正需求，達到“精準”而非“全面”。
五、AI時代的設計師能做什么
自從“魯班”問世，社會上便開始刮起一股“設計師行業是否會被AI所取代” 的探討，冷靜下來分析一下，“魯班”出圖的前提根據設計師設計大量固定模板，拆解成商品、文字、設計主題等模塊。機器要做的是從海量素材中選取元素，套入固定模板，組合不同模塊。這樣一套人工智能系統，技術含量雖然很高，但并不是真正的「設計」。值得肯定的是，人工智能會代替設計師做一些重復性的勞動，解放設計師的雙手，讓設計師有更多的精力做真正的「設計」。
在設計創新領域深耕多年的 Patrick Hoof 教授預測說：
Design will be less about delivering on a user’s request, and more about responding to the needs they haven’t expressed yet.
（未來，設計會更多地去響應用戶還沒有表達的需求，而不是去為了響應用戶主動提出的需求。）
作為交互設計師，應該在以下兩個方面提升自我，做到真正的不可取代：
- 時刻關注行業發展趨勢和市場需求風向，嘗試推導出這將對自己所在的行業/領域有怎樣的影響，及時甚至提前做出對策；
- 對包括AI在內的新技術的原理和發展有一定的了解，能與技術工程師更好地協作，推動更合理更豐富的交互形式，使人類與人工智能之間可以相互傳遞有價值信息從而促成真正的合作共生。
參考文章
《Human Machine?Collaboration: Designing for?a New Kind of Relationship》Satsuko VanAntwerp&Simon Mhanna
《對于人工智能，體驗/服務設計師該如何去思考？》老萬
本文由 @Mirandadad 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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