韶关做网站:如何构建诚实的用户界面

2019.08.13 mf_web

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今天的许多应用程序,例如Google Now,Spotify和Amazon,都会根据个人数据对用户偏好做出假设。他们甚至可以使用这些信息代表我们做出决定,而无需我们直接提供任何意见。例如,Facebook定制您的新闻源和亚马逊推荐的产品 - 既隐藏“不相关”的信息,又只显示他们认为您会喜欢的内容。

这种类型的设计模式,用户选择被删除,最近被创造了“预期设计”。其目的是利用用户行为数据来自动化用户界面中的决策过程。结果降低了人们目前做出的过多决策,从而减少了决策疲劳并改善了整体决策。

韶关做网站尽管在预期设计中充满了良好的意图,但自动化决策可能会隐含地引发信任问题 - 尤其是在信任因使用用户界面中的黑暗模式而受到侵蚀的时候。因此,与欺骗用户的欺骗性黑暗模式形成对比,本文将探讨如何通过使用“轻型模式”让人们对为他们做出的决策充满信心,从而确保用户界面诚实透明,同时甚至推动用户为自己做出更好的决策。

首先,为什么决定你的用户?

在当今的在线世界中,消费者面临的选择比以往任何时候都多。例如,考虑在亚马逊和eBay等市场购物。即使我们确切地知道我们想要什么(例如替换Apple耳机),选择仍然是压倒性的:

亚马逊和eBay压倒性的产品选择
亚马逊和eBay上完全相同产品的绝大多数选项(图片:亚马逊和eBay)

另一个例子是无限量供应的音乐服务,例如Spotify,它将大量的音乐放在我们的指尖,没有额外的费用来收听更多。其他选择很快就会加起来

虽然欢迎更多的选择,但是太多可以为用户创造令人生畏的体验,因为实际做出决定变得困难。这个问题之前已经被广泛强调过,最值得注意的是Barry Shwartz的选择悖论和希克定律:

  • Barry Shwartz的选择悖论
    “很多选择让人们不太可能选择任何东西,而选择时则不那么开心。”

  • 希克定律
    “每增加一个选择就会增加做出决定所需的时间。”

两项研究都表明,通过减少用户界面中的选择量,我们可以提高用户做出决策的能力,从而减少挫败感并使用户体验更好。

关于“决策疲劳”的文章支持这一点,指出做出大量决策可能会导致人们在生活中做出重要决策时效率降低。这就是为什么马克·扎克伯格每天都穿着同样的衣服:

我真的想清除自己的生活,这样我就必须做出尽可能少的决定,除了如何最好地服务这个社区。

如何减少选择

因此,减少用户的选择数量成为当今许多应用程序的焦点。这已经以多种方式完成,其中两种我们现在将讨论。

使选项更相关

许多产品根据个人喜好进行个性化,仅将选项限制为与当前用户相关的选项。亚马逊在其网站上以及根据客户收集的数据提供量身定制的电子邮件建议,都做到了这一点:

亚马逊量身定制的推荐
亚马逊量身定制的推荐(图片来源:亚马逊)

预期决定

上述建议可能不足以降低选择难度,因为用户仍然面临已经过滤的许多相关选项。这是产品可以通过代表用户做出决定而更进一步的地方,完全消除了选择的负担。

例如,Google Now等应用越来越多地为用户执行操作,而无需任何直接的用户输入:

Google Now预期设计示例
Google即时中的预期设计示例(图片来源:Google)

Google即时会在后台做出很多决定,从找到你的停车位置到搜索足球比分 - 并在正确的时间通知你,甚至不必被问到:

Google即时概述
Google即时:“在您提出要求之前,您需要什么。” (图片来源:谷歌)

Spotify通过为用户创建播放列表来显示此类假设方法的另一个实例:

这就像让你最好的朋友每周都为你制作一个个性化的mixtape。

Spotify Discover Weekly
Spotify Discover Weekly的个性化播放列表(图片来源:Spotify)

搜索新音乐和决定添加到播放列表的曲目的任务是为您执行的。

这种为用户做出决策的概念被称为“ 预期设计 ”,并且由于代表用户做出决策所涉及的道德规范而成为争论的话题。

在预期设计中建立信任

在使用上述方法减少选择和为人们做出决策的过程中,人们可能会被指责对用户想要什么感到冒昧。如果应用程序没有达到用户期望的效果,这可能会产生不信任,特别是在许多应用程序暴露出来以展示黑暗模式,诱使用户做他们不想做的事情的时候。

因此,应用程序为用户做出的决策数量越多,为了保持信任就应该越透明。这可以通过避免某些黑暗行为来实现,而是通过“光模式”来支持透明度,即使在使用预期设计时也能保持用户的信息和控制。让我们来探索一些光模式。

避免限制信息

当过滤掉选项以向用户展示他们可能喜欢的内容时(通过应用个性化和推荐系统),可以创建一个固有的问题,即用户开始看到越来越多相同类型的内容:

亚马逊浏览历史建议
亚马逊浏览历史推荐(图片:亚马逊)

这可以使新事物的发现变得棘手。这不仅体现在亚马逊等电子商务网站上,也体现在Facebook等社交媒体网站上。正如时代杂志所述:

Facebook希望向点击大量链接的人显示更多链接,向观看大量视频的人显示更多视频等。

许多用户可能对此不满意,因为他们不希望品牌确定他们看到的内容。例如,Stack Overflow首席执行官Joel Spolsky 指责Facebook隐瞒信息:

Facebook没有显示所有帖子。它正在选择向您展示的内容。一个有趣的问题是Facebook算法在多大程度上倾向于强化您的先入之见?因为这是它训练要做的事情。

授予用户控制权

避免限制信息的一种方法是通过反馈机制使用户更容易改进对它们的假设。

这可以通过不同的方式完成,从明显的(因此,更容易)机制到不太明显的机制:

Google,Facebook和亚马逊使用的反馈机制
Google,Facebook和亚马逊使用的反馈机制

  • Google即时(左上角)会提示用户直接在其现有卡片下面检查所显示的信息是否相关。

  • Facebook(右上角)略显不明显,每个新闻项目的右上角都有一个下拉插入符号。单击插入符会显示隐藏您不想看到的新闻的选项。

  • 亚马逊(底部)使定制建议变得更加困难。您需要导航到“您的帐户”→“您的建议”→“改进建议”以调整它显示的内容。

在这三个示例中,Google提供了最透明的反馈机制,为用户提供了多种明显的交互,以便在卡片上提供反馈,确保用户掌控:

谷歌现在:你掌控一切
谷歌现在:“你掌控着。” (图片来源:谷歌)

除了刷卡,您还可以从每张卡上的菜单图标访问自定义设置:

自定义Google即时
自定义Google即时(图片:Google)

在Facebook和亚马逊的情况下,即使用户可以提供反馈来定制他们看到的内容,基础新闻提要和推荐算法也有更大的控制权,正如Joel Spolsky所述。

避免将广告伪装成内容

将广告伪装成内容是一种常见的黑暗模式,并且可能在未经用户明确同意的情况下执行操作时发生。

例如,Google Now最近与Lyft,Airbnb,Uber和Instacart等品牌合作,在用户认为您需要这些应用时向用户提供这些应用提供的服务。虽然来自第三方服务的卡片很有用,但当这些卡片用于付费服务时,它几乎可以看作是另一种形式的广告:

Google即时合作伙伴服务
Google即时合作伙伴服务(图片来源:Google)

当在相关产品中可以看到类似的深色设计时,预期决策背后的动机变得更加可疑。谷歌地图就是一个很好的例子,似乎将广告伪装成地图搜索结果的引脚:

谷歌地图伪装广告
谷歌地图将广告伪装成别针(图片:下一个网站)

利用现有用户输入

在对用户做出假设时,重要的是它们是准确的。一种久经考验的方法是利用以前的用户输入,如网络浏览器功能(如预先填充的表单),或记住信用卡详细信息和密码,以备将来使用:

Google Chrome自动填充功能
Google Chrome预先填充的表单

这使用户不必重复相同的任务。在进行组合多个数据流的更复杂假设时,可以应用相同的原理。Campaign Live在讨论出租车服务Hailo的“现在卡”如何将时间,地理位置和之前的用户输入结合到Google即时重新预订出租车时突出显示了这个例子:

假设您来到伦敦并预订了一辆Hailo驾驶室,您将在早上7点到10点之间进入特定区域。如果您在下午5点仍然在那里,那么您可能希望离开,而Google Now卡会提示您预订出租车。

在这种情况下,该假设可能更准确(并且看起来不像伪装广告),因为该优惠基于用户之前在相同时间段内通过相同服务进行的预订:

Hailo卡根据之前的操作提交用户
Hailo卡根据相关动作提示用户(图片:谷歌)

让用户选择退出

尽管能够自定义给予他们的建议,但有时人们根本不希望应用程序为他们做出决定。在这种情况下,选择退出必须容易。即使您无法删除Google即时应用,也可以在设置中停用现有卡:

在Google即时中停用卡片
Google即时允许用户停用即时卡。(图片来源:谷歌)

相比之下,没有办法关闭亚马逊的建议,除非你完全退出 - 这对亚马逊来说是有意义的,因为35%的产品销售是建议的结果,根据Venture Beat。

因此,一个问题仍然是,是否应该选择以这些方式记录和利用用户数据的功能。选择加入选择和推定同意之间存在很大差异,如暗示模式的器官捐献者示例所示:

暗图案图表:选择加入
选择性选择和器官捐赠者的推定同意之间的区别(图片:黑暗图案)

基本上,当选择加入是默认时,同意作为器官捐献者几乎是100%,而当不推定选择加入的决定时,同意百分比非常低。

使用黑暗模式帮助人们

很明显,公司使用黑暗模式来推进他们自己的议程,而今天使用帮助公司代表用户做出决策的工具更加容易。但是,如果可以使用类似的方法帮助人们为自己做出更好的决策呢?目前,由于缺乏自我控制或注重短期收益等人为弱点,我们中的许多人做出了糟糕的决定。

推动人们选择正确的选择

Richard Thaler和Cass Sunstein 在他们的书“ Nudge:改善关于健康,财富和幸福的决定”一书中建议创建一种道德的“ 选择架构 ”,从长远来看,它会促使用户选择最佳的整体选择。

轻推:关于健康,财富和幸福的决定
Nudge:改善关于健康,财富和幸福的决定(图片:维基百科)

在这种情况下,我们已经看到用于创建暗图案的技术也可以用于形成光模式,从而轻推用户以做出更好的选择。

自动注册

例如,随着预期寿命的增加,人们通过美国401(k)等养老金计划为老年人储蓄变得很重要。然而,正如Thaler和Sunstein所解释的那样,即使这些计划提供“免费资金”,许多人仍然不会选择入学。Thaler和Sunstein建议帮助人们养老的Possibile解决方案包括:

  • 自动登记人(类似于器官捐献者的例子),

  • 迫使人们对是否入学做出简单的是或否决定。

这些方法是轻型模式的例子,因为它们有利于用户,促使人们采取行动并做出良好的长期决策。尽管后一种方法迫使人们做出决定,但它简化了一个简单的二元选择的决定,鼓励人们参与。

创造良好的行为模式

Alan Shapiro建议,预期应用程序实际上可以鼓励用户的行为模式。通过不断建议去哪里和购买什么,人们可能会受到应用程序通知和代表他们做出的决定的限制。

这可能会导致一些可怕的情况,例如当公司主要有兴趣销售您的产品时,因为它更有可能灌输有利于冲动购买和使用其服务的行为。例如,亚马逊新的Prime Pantry服务充满了阴暗的模式,从其Pantry Boxes开始,鼓励人们购买超出预期的产品:

亚马逊餐具室:购买更多
亚马逊Pantry Box鼓励购买习惯(图片:重新定义的妈妈)

正如Circadia产品负责人Matt Crowley所说:

亚马逊已经将谈话从“我需要这个吗?”转移开来。“还有什么我需要填写这个盒子?”

亚马逊甚至为客户甚至下订单之前利用用户数据预测和交付产品的系统申请专利。亚马逊将其称为预期运输:

亚马逊预计发货专利图
亚马逊的预期运输专利图(图片:Tech Crunch)

把这些动机放在一边,如果可以用相同的策略来帮助人们形成良好的行为和习惯呢?今天有很多这样的例子,随着许多自我改进和习惯形成的应用程序的出现。

例如,stickK 通过使用“损失厌恶和责任的心理力量来推动行为改变”来帮助你养成坏习惯。

stickK可以帮助你养成坏习惯
stickK可以帮助你养成坏习惯。(图片:stickK)

Duolingo提醒您每天练习新语言,帮助您养成有益的习惯。

Duolingo通知
Duolingo帮助您形成语言学习习惯。(图片来源:Upquire.com)

从我们上面所看到的,人们在预期设计中代表他们做出的决策所带来的好处在很大程度上取决于应用程序背后的公司道德规范。公司是否愿意为自己的目的利用客户数据,以及用户为了方便而愿意交易多少数据?

正如在整个过程中所解释的那样,让用户控制并保持透明是保持信任的关 您如何看待预期设计中使用的暗色图案?光模式是否真的存在,谁在设计假设时控制?


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