基于周期性意圖分析,設(shè)計生活工具類產(chǎn)品的交互策略

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交互設(shè)計指的是需要根據(jù)用戶的輸入指令做一些反饋,我們傳統(tǒng)的認(rèn)知就是用戶主動輸入信息,機(jī)器判斷、處理信息后給予反饋。而對于用戶沒有主動輸出的意圖,如果沒有相應(yīng)的判斷機(jī)制,產(chǎn)品很難獲取到,所以我們應(yīng)該主動根據(jù)一些關(guān)鍵因素去獲取與分析用戶的潛在意圖,預(yù)判行為。

本篇文章主要講解生活工具類場景的用戶意圖分析方法。

一、用戶意圖分析有哪些

在娛樂工具領(lǐng)域,以資訊/電商/旅游類APP為例。

這些場景中一般用戶的操作路徑較長,而且意圖存在變化的可能。系統(tǒng)可以根據(jù)用戶當(dāng)前正在搜索,瀏覽等相關(guān)操作的內(nèi)容進(jìn)行特征分析,做『實(shí)時用戶意圖分析』,定義用戶偏好,以此來推薦相似內(nèi)容展示。

例如在大眾APP中,當(dāng)用戶輸入某個地點(diǎn)進(jìn)行瀏覽后,首頁即實(shí)時會進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的點(diǎn)評帖子推薦展示。

而在生活工具領(lǐng)域,以外賣/打車類APP為例。

它們的行為路徑較短,并且意圖明確,所以實(shí)時意圖分析不合適。

慮到這類工具產(chǎn)品與生活屬性較貼近,具有一定的周期性/規(guī)律性,所以可以『離線周期性用戶意圖分析』方法論,通過歷史數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)資料、相似用戶群等來做周期性的意圖分析與行為預(yù)測。

同樣在生活工具領(lǐng)域中,以IOT場景為例。

IOT產(chǎn)品周期性屬性也很明顯,那么在做IOT設(shè)備的用戶行為分析時,應(yīng)該從哪些維度出發(fā)呢?

二、意圖構(gòu)建維度

如上所述,做生活工具類產(chǎn)品時,我們應(yīng)該進(jìn)行屬性分類,明確哪些是觸發(fā)因子,哪些是結(jié)果因子。

以IOT類工具產(chǎn)品為例,家居生活類APP基于生活搭建信息化服務(wù),此時涉及到的因素有『用戶、設(shè)備、環(huán)境』,那么可以得出我們的用戶意圖公式:

『用戶』隨『環(huán)境/自身主觀因素』變化,進(jìn)而希望『設(shè)備』有某些行為。進(jìn)而得出:

1. 意圖觸發(fā)因子

  • 用戶屬性:上班族/家庭主婦/自由職業(yè)等,作息時間、性別、年齡、家庭架構(gòu)等
  • 環(huán)境屬性:地區(qū)差異、季節(jié)變換、早晚時間、設(shè)備所處位置、溫濕度等

2. 意圖結(jié)果因子

  • 硬件屬性:燈具類的IOT設(shè)備屬性涉及開啟與關(guān)閉、亮度、色溫冷光還是暖光等
  • 關(guān)聯(lián)屬性:涉及關(guān)聯(lián)設(shè)備的場景,例如智能插座的使用、溫濕度控制器的使用等
  • 明確了意圖觸發(fā)因子與意圖結(jié)果因子的構(gòu)建維度后,既可以進(jìn)行場景的假想帶入

三、意圖定義與交互預(yù)測

以假設(shè)場景為例:用戶A經(jīng)常在工作日晚上七點(diǎn)左右的時候打開臥室的臺燈,在凌晨一點(diǎn)的時候關(guān)閉。

下圖是我們一個場景的意圖分析的過程,對于一個場景中的關(guān)鍵因子做拆解與組合,找到關(guān)聯(lián)性,預(yù)測用戶的周期性行為,進(jìn)而進(jìn)行交叉銷售與產(chǎn)品推薦等。

結(jié)合周期性的特征做行為預(yù)測與推薦操作,會讓用戶覺得產(chǎn)品更加智能與精準(zhǔn),在解決效率性問題的前提下,也極大增加用戶粘性。

四、總結(jié)

生活工具類APP的行為特征,和其它消費(fèi)類的APP主要區(qū)別在于:

生活工具是個周期性場景,用戶的規(guī)律性行為特征顯著。設(shè)計師可以基于關(guān)鍵因子進(jìn)行場景各階段的意圖定義與行為預(yù)測。

例如用戶每天在早上進(jìn)行體重稱量、每天回家后打開某某智能插座、每天睡前播放智能音響等,都是規(guī)律性行為的體現(xiàn)。

而生活工具APP的作用就是最大程度上符合或者說養(yǎng)成用戶的生活習(xí)慣,打造用戶粘度,提高用戶生活效率,進(jìn)而根據(jù)用戶屬性、偏好、消費(fèi)能力、場景關(guān)聯(lián)等用戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)。

另外對于都是C端的各類APP而言,有時候不同的領(lǐng)域的設(shè)計策略的差異化特制也很明顯,需要區(qū)別對待與分析,才能精準(zhǔn)定位到用戶的痛點(diǎn)。

#專欄作家#

小偉同學(xué),人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。關(guān)注C端、B端用戶體驗趨勢,擅長場景與用戶行為分析、設(shè)計落地與價值變現(xiàn),注重全鏈?zhǔn)椒?wù)設(shè)計與用戶感知體驗,喜歡探索設(shè)計新模式。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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