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編輯導讀：環(huán)境的改變會對產品的使用體驗帶來影響，產品設計也需要隨之進行調整。疫情之下，如何為駕車導航群體設計更符合當前環(huán)境的行前交互框架？環(huán)境因素對于設計思路有哪些影響？本文從駕車行駛的當前發(fā)展情況出發(fā)，對這兩個問題進行了分析探討，與大家分享。

環(huán)境的變化正在影響人們的出行行為。2020年的新冠肺炎疫情（COVID-19）正在影響和改變每一個用戶的生活習慣、消費理念以及風險保障意識。

根據《2020年第2季度中國城市交通報告》顯示，疫情使得全國100個主要城市通勤高峰路網平均速度與去年同期相比上升了約35%；根據《百度地圖大數據揭示新冠疫情對公眾出行模式的影響》顯示，2018和2019年的前4個月，公眾的出行時間分布非常一致，集中在周五與周六。而在2020年的前4個月，公眾則偏好周三或者周四進行出行。

新冠疫情是今年對人們影響最大的“黑天鵝”事件，百度地圖在疫情初期迅速響應，陸續(xù)推出“出行管控消息速報”、“疫情分布專題地圖”等有力服務，滿足用戶對相關信息查詢的需求。

圖1 百度地圖在疫情期間的專題設計服務

到目前為止，國內疫情已平穩(wěn)向好，出行需求開始逐步恢復。因環(huán)境的變化，人們更愿意避開出行高峰，減少不必要的外出，有意識地把控出行時間，同時也更愿意規(guī)劃自己的行程。

在這樣的時代背景下，本文將初步探討如何為駕車導航用戶群體設計更符合當前環(huán)境的行前交互框架，以及環(huán)境因素對于設計思路的影響。

01 駕車行前場景的產品發(fā)展過程

市面上的多數產品，都經歷了一個從滿足用戶基本需求到逐步深入的過程。

在導航類產品中，最初目標是確?？蛇_，即通過提供一條明確路線，使用戶可以從起點順利駕駛到終點，但限于當時技術、設備的影響，可能無法根據實時路況、臨時事故等因素提供最優(yōu)路線。

經過技術發(fā)展迭代，結合數據采集與分析，地圖可以提供路況、ETA等基礎信息，并使用戶對其將要行駛的路線有了多種選擇。

現在，通過AI、大數據等手段，百度地圖成功研發(fā)了“未來出行”“路況預測”等能力，已實現提供判斷依據，讓用戶在開始行程前，可以有多種工具進行查閱參考，滿足了用戶對比路線的訴求。

結合當前環(huán)境變化與數據積累，未來的設計方向是為用戶提供出行建議。這種精準推薦，可以讓用戶在海量數據中及時獲取對自己有價值的信息，提升選擇效率，使用戶獲得AI、智能化帶來的可感知收益。

圖2 駕車行前場景的產品發(fā)展過程

02 框架特征

2.1 更加符合直覺的模型設定

作為智能可感知框架的一種落地形態(tài)，其可感知程度是首先要考慮的。當用戶完成終點的輸入并來到駕車路線頁后，底部會露出當前場景下最適合的推薦信息，其自然的上拉模型也能激發(fā)用戶的探索欲望，來達成可感知的目的，進而讓用戶獲取到相關出行決策信息。通過數據實測，也發(fā)現用戶上拉的意愿顯著增強，設計預期已達成。

對于框架層面來看，分別由小、中、大三種尺寸面板構建。除地圖常見的兩種尺寸外，其最有特點的中尺寸面板，承載了圖文對應的能力，將文字信息與底圖結合，賦予位置屬性，增強用戶的信息獲取效率。

圖3 模型設定

2.2 結合具體場景的信息組織

駕車用戶的出行需求可概括為兩個層面：出行目的及對應的細分場景。出行目的包含：通勤、出游、生活、辦事等。細分場景涵蓋上/下班、長途、景區(qū)、購物、娛樂等具體目標。

結合大數據能力，我們將可提供的出行建議分為時間、停車、人流量情況、違章風險等類別，進行數據信息的重新組織。特別是人流量信息，用戶了解到此類信息后會主動減少聚集現象，從而降低疫情傳播的可能性。將出行目的、細分場景、出行建議三者貫通之后，得到最終的智能化推薦內容，并在適當的時間、場景下進行推薦。

結合框架層可感知的低成本交互操作，用戶僅需上下滑動就可以獲取到區(qū)分場景的精準信息，為其出行規(guī)劃起到了超預期的幫助，顯著提升了駕車導航行前的用戶體驗。

圖4 信息組織

圖5 圖文聯動示意

03 疫情環(huán)境對設計的影響

無論是信息時代的今天，還是農業(yè)、工業(yè)革命時期，人與設備的聯系總是依托于環(huán)境。體驗設計旨在幫助人與設備如何更好地建立連接。設備也不單單是指今天的手機，也可以是工具、用品等。

如現在的新冠疫情環(huán)境，我們開始對非接觸式測溫設備感到稀松平常，開始對每天帶口罩漸漸習慣。可以想象，如果沒有疫情的影響，大部分人的生活習慣中并不會出現它們。

設計大師深澤直人提及過一個觀點：“每個設計對象都是一個元素，但這個元素需要放在一個大的環(huán)境中思考”，“我們必須要積極地去預測，我們所設計的產品會放在什么樣的環(huán)境當中”。

如果結合疫情環(huán)境來思考，也許在特定場景下用戶本不需要開車出行，比如用戶想去人流量較大的商場時，推薦他線上購買是環(huán)境因素影響下更明智的服務決策。

04 結語

在進行改版設計的過程中，也引發(fā)了設計團隊對行前體驗設計的深度思考：看似新冠疫情突發(fā)事件觸發(fā)了我們對行前體驗設計的靈感，而實則大眾對于節(jié)約出行時間、節(jié)省出行費用、規(guī)避出行風險、提高出行效率一直是有著常態(tài)化需求的。

用戶需求不應只在疫情爆發(fā)的背景下被發(fā)現、被實施，而應在產品設計參與者的未雨綢繆與責任擔當下早發(fā)現、早實施。我們重視了“灰犀?！?，就更容易捕捉到“黑天鵝”。

參考文章：

1. 《QuestMobile2020年新冠疫情對生活的影響與啟示洞察報告：理財、保險、健康意識及需求增強，互聯網行為隨之變化》
2. 《2020年第2季度中國城市交通報告》
3. 《百度地圖大數據揭示新冠疫情對公眾出行模式的影響》
4. 《AI改變設計》

本文由 @Du Design 原創(chuàng)發(fā)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(xié)議