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榮耀標識5種不同層級的用戶幫助服務
本文主要是結合案例，介紹5種不同層級的用戶幫助服務，并探討一下它們的利與弊。
理想中的人機交互，技術應該承擔絕大部分復雜的運算任務，以便用戶把精力集中在更重要也更高層次的方面：達成目標。然而直到不久前，技術在提供用戶幫助中的角色，還僅僅局限于在屏幕上展示傳統的在線幫助提示。然而，隨著技術越來越強大，它甚至已經能通過預判用戶的需求，來自動幫助用戶執行某些任務，減輕用戶的認知負擔。
如果用得好，前瞻性的用戶幫助是十分有用的。反之，可能會打擾用戶，甚至是傳遞錯誤的信息或多此一舉。還記得Windows 95中那個激怒大眾的回形針助手Clippy嗎？沒有什么比一個總是莫名其妙跳出來，提出些不合時宜建議的系統助手更讓人抓狂的了。
CLIPPY
預期設計的目的，是通過預判用戶需求，來提供更好的用戶體驗。然后從用戶利益的角度出發，自動幫用戶做出恰當的決定和行動。
不幸的是，目前大部分的技術還做不到。不像人工服務那樣，能通過察言觀色和不斷從錯誤中汲取經驗來完善自己，大部分的技術還停留在盲目地一錯再錯里轉悠不出來。如果技術還沒進階到能在恰當的時機提供恰當的幫助，還不如啥都別做來得好。
在本文中，我將介紹5種不同層級的用戶幫助服務，并探討一下它們的利與弊。
用戶幫助的5個層級
技術可以為用戶提供至少以下這5種層級的服務：
- 被動地展示幫助內容。 「幫助在這兒，需要的自己點」
- 主動詢問用戶是否需要幫助。 「我有什么能幫您嗎？」
- 提前主動建議給用戶，并讓用戶可以選擇接受或忽略?！高@是否是您想要的？您也可以點此修改」
- 提醒用戶即將自動采取某個行動，除非用戶說不?！肝艺@么干，您是否同意？」
- 在沒有詢問用戶意見的情況下，自動為用戶做出某種決定。 「我已經幫您搞定了，您可以不用擔心」
1. 被動地展示幫助內容
幫助在這兒，需要的自己點
展示傳統的幫助內容或介紹，是最低限度打擾用戶的方法。需要的人可以輕松獲取，不需要的可以忽略。在現實世界里，這相當于機場里的問詢臺或商店里的營業員。他們在那兒，就是為了給你提供幫助的。
舉例說明
Spotify的幫助功能，就是一個被動幫助系統的好例子，電話客服或在線客服則是另一種，甚至連Siri、Cortana和Amazon的Alexa這樣的語音助手，也是一群等著用戶開口求助的被動幫助系統。
SPOTIFY的幫助功能
實踐出真知
在提供被動的幫助的過程中：
- 要讓被動的幫助簡單易取，但要保證它不會顯得特別突兀，不需要幫助的人可以輕松忽略。
- 預防意外觸發的幫助請求——用戶挪動鼠標時，偶爾會不小心觸發一些氣泡提示，或者誤按到手機上的語音助手。舉個例子，我正在車上聽有聲讀物，此時我打開iPhone 上的“Hey Siri”功能，Siri有時候會把有聲讀物中的某句話，誤以為是問題而作出奇怪的回答。
2. 主動詢問用戶是否需要幫助
我有什么能幫您嗎？
比起守株待兔等著用戶自己上門來尋求幫助，用戶幫助系統可以猜測用戶可能遇到的問題，然后主動詢問「我有什么能幫您嗎？」如果此時用戶正需要幫助，那它真是幫大忙了；但如果用戶并不需要任何幫助，這就會變成打擾。
在現實世界里，這就像是一個服裝店里向你迎面走來，問你是否需要幫助的營業員。當你真的需要幫助時，這感覺肯定好極了；但不需要時，這反而會讓你倍感壓力和不舒服。
舉例說明?
如果你在上世紀90年代中期用過微軟的Windows系統，可能會記得Office里那個回形針助手Clippy。它總是在不恰當的時機冒出來，用此刻并不需要的幫助提示來打斷你的思路。直到你不堪其擾怒關了它，它還會徘徊在屏幕的邊緣，時不時做些讓你分心的小動作。
一個更近代的用戶幫助服務的例子，是當一個網站檢測到用戶長時間停留在一個十分復雜的頁面，就會冒出一個幫助對話框或發起在線聊天邀請，來提供一個幫助用戶的渠道。當你謹慎地使用這種方法，并確認的確沒有打擾用戶，這也許的確能幫到用戶。如果你太頻繁地打擾用戶，就好比一個推銷員不停地問你是否需要幫助，而你可能只想自己花點時間瀏覽而已。
實踐出真知
在主動提供幫助給用戶的過程中：
- 只在十分確定用戶的確需要幫助時，才主動提供幫助。
- 當系統還無法準確判斷用戶何時需要幫助，可以通過展示明顯的幫助選項供用戶選擇來提供被動的幫助服務，可能是更好的選擇。
- 當用戶的行為可能造成嚴重后果，或只是不當心觸發——就像還未保存的文檔或刪除某些無法復原的重要的東西——此時必須警示用戶（二次確認），比如“你是否確認？”
3. 提前主動提供建議
我正要這么干，您是否同意？
當用戶幫助系統足夠聰明到能精確預判用戶所需，它就能主動向用戶提供建議，并把決策權交到用戶手里，選擇是接受或忽略。如果提供的建議基本上正確，并且用戶不需要時能輕松忽略，那就十拿九穩了。
在現實世界里，這就像是雜貨店把巧克力條和全麥餅干放在棉花糖的附近。如果我正在購買棉花糖，它們會提醒我，用這些近在咫尺的材料們正好能做個果塔餅干。但是如果我只是單單想要棉花糖，那我仍然可以只買它，并且無視其他的那一堆。
舉例說明
Chrome瀏覽器的自動填充功能，從預先存儲的數據中提供推薦的選項給用戶，并允許用戶選擇一個已有的選項或另外再輸入一個。當用戶在輸入框中輸入一個值，輸入框下方會彈出一個匹配的選項列表。用戶也能點擊其中任意一個選項，來填入輸入框或選擇繼續輸入。這個功能顯而易見且用起來很簡單，不想用也不會打擾到用戶。
?CHROME的自動填充功能
提前主動提供建議的另一個例子，是類似Google和Bing等搜索引擎的自動輸入補完功能。展示相近的搜索問題能為用戶節省更多時間，讓用戶選擇搜索的問題，而不是輸入完整的問題。這也能幫助用戶更準確地表達他們想搜索的問題，而且完全不影響正常的輸入。
BING的自動輸入補完功能
微軟Word的拼寫檢查功能，通過在拼錯的詞下方劃波浪線，來主動提醒用戶可能的拼寫錯誤，方便用戶立即確認并糾正，或直接忽略正確的拼寫。
右鍵點擊拼錯的詞，則會展示一個方便用戶選擇的、正確拼寫、且按匹配度排列的詞匯列表。盡管這些推薦通常都是正確的，但出現人名、公司名、新造詞或任何其他不在拼寫檢查詞庫里的詞匯，反復被判定為拼寫錯誤，也是挺煩人的。幸運的是，Word現已支持將生詞加入詞庫，以防被反復誤判為拼寫錯誤。
微軟WORD的拼寫檢查功能
實踐出真知
在提前主動向用戶提供建議時：
- 只在系統能提供精確且的確有用的幫助時，才主動提供建議。
- 確保提供的幫助建議是顯而易見的，不至于打擾用戶，方便用戶輕松選擇或直接無視。
- 提供能夠撤回或修正不恰當建議的路徑——例如“忽略全部”和Word的將生詞加入詞庫。
- 需要有能一鍵關閉所有幫助和提醒的功能。
4. 在沒有詢問用戶意見的情況下，主動為用戶做出某種決定
我已經幫您搞定了，您可以不用擔心
到達這個水平的用戶幫助時，系統應基于用戶預期的優先級，來做好自動執行某些動作的準備。但需要在采取行動前，提示用戶并提供用戶主動“剎車”的功能。此時用戶可以看到系統正要做些什么，然后決定是完成或阻止。
在現實世界里，這種幫助的類型相當于你的配偶給你發信息說 “我今晚要點披薩”。你可以沒有意見回個ok，也可以回說“不不不，還是吃中餐好?！?/p>
舉例說明
關于這種層級的用戶幫助，有個很好的例子，那就是手機上的自動拼寫糾正功能。在直接自動糾正拼寫之前，它會先將正確的拼寫展示在屏幕上，并保留用戶不采用糾正的選擇權。當文本輸入即將被糾正時，用戶還可以點X來阻止糾正。盡管我們已經體驗過或恰當或不合時宜的各種錯誤自動拼寫糾正功能，但大部分情況下，它還是能真正幫到用戶避免輸入時的疏漏的。
如果沒有自動拼寫糾正，用戶可能會因粗心輸錯詞語，或在輸入的時候，要極其緩慢和當心，以確保不出錯。
手機上的自動拼寫糾正
盡管運轉良好時，自動拼寫糾正很有幫助，但時不時跑出來的是系統提示，卻像蒼蠅一樣煩人。比如，iPhone上有一個不錯的待辦事項軟件叫“Todoist”，它就有個煩死人的自然語言日期匹配功能。
當用戶在一個任務里輸入“預約下周二的牙醫（Schedule a dentist appointment for next Tuesday）”時，APP會自動把“下周二（next Tuesday）”高亮出來，表示它已經將它放進下周二的待辦事項里了。我只是想明天來打電話安排下周二的預約，并不是明天就去找牙醫。這樣的功能毫無助益，反而很惱人。
更糟糕的是，在節日方面它也有同樣的毛病。比如，Todoist試圖在萬圣節當天，自動創建一個“購買萬圣節變裝服飾以及計劃萬圣節派對”的待辦事項，而非在用戶通常會做這些事情的之前幾周創建。
TODOIST沒什么用的煩人自然語言日期匹配功能
實踐出真知
當允許系統來自動執行某些操作時，需要注意以下幾點：
- 只在此舉正確的可能性十分高、對用戶非常有幫助、且的確是用戶需要的時候，再允許系統來自動執行這項操作。
- 明確告知用戶系統即將自動執行這項操作。
- 提供簡單易懂的方式來讓用戶取消這項操作。
- 明確告知用戶某項操作已經被執行，并讓用戶在有必要時可以輕易撤回這項操作。
5. 自動為用戶做出某種決定
我已為您做了某件事。您可以不用為此擔心
到達這種等級的用戶幫助，系統已經能做到預判用戶的需求，并在沒有詢問用戶的情況下，自動執行對應的操作。近來，設計師們把這種設計稱之為“預期設計”。預期設計利用用戶的行為數據和行為優先級，來自動化地作出決策和行動。目的是通過把負擔轉移給系統，來減少必須由用戶來進行的步驟和決策數量。這解放了用戶的腦力和精力，可以用來去做更高級別的決策。
在現實世界的場景里，就像一個不用你多說一句，就會自發幫你把衣服送干洗店然后再取回來的私人助理。他像你肚子里的蛔蟲一樣清楚你想要什么并幫你做到，不會用這種小事情來打擾你。
舉例說明?
除了標記出可能拼錯的詞和提供推薦的正確拼法之外，微軟的Word的拼寫檢查，還支持在不詢問用戶的情況下，自動幫助用戶把顯而易見的拼寫錯誤自動糾正。當然，它只會在確認修正結果的確是用戶本來想輸入的詞時，才會執行。例如，應該沒人會想輸入“teh”，所以Word不會出現任何提示詢問用戶，而是直接自動把“teh”糾正為“the”。
Quicken可以根據用戶之前的分類，自動識別交易記錄并將它們進行分類，比如Walgreens（美國最大連鎖藥店）的交易記錄可能屬于“醫療：藥品”分類。但這也不是總能匹配得當的，Quicken會高亮出所有新下載的交易記錄供用戶檢查。如果分類正確，可以通過點擊前面高亮的點來表示；如果不正確，用戶可以直接修改分類。
QUICKEN的交易記錄自動分類功能
如果用戶在Google中拼錯了要搜索的語句，系統會自動向用戶推薦假定最接近的正確拼寫結果，并詢問用戶是否是他想要的，而不是傻傻地把拼錯的搜索結果直接展示出來。就算系統猜錯了，下方還有一個用戶之前原本想搜的內容的跳轉鏈接，點擊就可以搜索。
GOOGLE假定用戶是故意輸錯時的搜索結果樣式
最近為了減少更新提醒對用戶造成的打擾，大部分的軟件都支持在后臺自動下載并安裝更新。老版本的Java和Adobe的更新提醒似乎經常用更新反饋來打斷用戶的正常使用。現在這些公司都吸取了教訓，知道用戶根本不想在軟件好好使用到一半時，被下載更新和安裝的提示打擾，在后臺悄悄完成的感受好多了。
但是自動執行的某些操作如果不是用戶想要的，也可能是個災難。比如任何人把手機插在我豐田普銳斯的USB接口上時，它總會自動開始播放這個手機里iTunes中按字母排列第一的那首歌。我相信并不是每一個坐我車的哥們，都想一上車就開音樂會的。
實踐出真知
可以嘗試以下幾點來練習如何讓系統自動為用戶做出某種決定：
- 只在你確定這的確是用戶想要的，且猜錯的后果不嚴重時，才允許系統自動為用戶執行某些操作。比如，「teh」大概率不會是用戶真正想輸入的，此時自動幫助用戶糾正也不會有什么嚴重后果。當然，自動銀行轉賬之類的操作肯定會逼瘋所有人，除非這是他們自己設置的。
- 除非百分百確認自動執行的操作就是用戶想要的，否則最好提前提醒用戶你要自動幫他做什么。就像在拼錯的詞語下方直接匹配正確的拼法，就是個很好的反饋。用戶真的沒必要被諸如更新的細節提示等打斷，他們根本不在乎這些。
- 當這些操作違背用戶本意時，能支持撤銷。
- 提供一種簡單的方式，幫助用戶避免系統做出違背用戶本意的自動操作。
學習如何提供更好的用戶幫助服務
當人類助理能輕松明白自己提供的服務好不好，然后從中調整更合適的尺度。而機器只會一再重復那些讓人抓狂的錯誤。隨著人工智能的發展，用戶數據的不斷累積，以及進行更加謹慎的設計，技術現在已經能從錯誤中吸取教訓，并為用戶帶來更好幫助體驗。技術變得越來越聰明，就能為用戶肩負起更多瑣碎繁雜的任務和決策。
作者：點融設計中心DDC，微信公眾號：「微信ID：DR_DDC」
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