a9602.com快速飞艇手机官网首页基于周期性意图分

2019-06-28 01:46| 发布者: | 查看: |



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  交互设计指的是需要根据用户的输入指令做一些反馈,我们传统的认知就是用户主动输入信息,机器判断、处理信息后给予反馈。而对于用户没有主动输出的意图,如果没有相应的判断机制,产品很难获取到,所以我们应该主动根据一些关键因素去获取与分析用户的潜在意图,预判行为。本篇文章主要讲解生活工具类场景的用户意图分析方法。这些场景中一般用户的操作路径较长,而且意图存在变化的可能。系统可以根据用户当前正在搜索,浏览等相关操作的内容进行特征分析,做『实时用户意图分析』,定义用户偏好,以此来推荐相似内容展示。例如在大众APP中,当用户输入某个地点进行浏览后,首页即实时会进行相关内容的点评帖子推荐展示。虑到这类工具产品与生活属性较贴近,具有一定的周期性/规律性,所以可以『离线周期性用户意图分析』方法论,通过历史数据、基础资料、相似用户群等来做周期性的意图分析与行为预测。IOT产品周期性属性也很明显,那么在做IOT设备的用户行为分析时,应该从哪些维度出发呢?如上所述,做生活工具类产品时,我们应该进行属性分类,明确哪些是触发因子,哪些是结果因子。以IOT类工具产品为例,家居生活类APP基于生活搭建信息化服务,此时涉及到的因素有『用户、设备、环境』,那么可以得出我们的用户意图公式:『用户』随『环境/自身主观因素』变化,进而希望『设备』有某些行为。进而得出:用户属性:上班族/家庭主妇/自由职业等,作息时间、性别、年龄、家庭架构等硬件属性:灯具类的IOT设备属性涉及开启与关闭、亮度、色温冷光还是暖光等关联属性:涉及关联设备的场景,例如智能插座的使用、温湿度控制器的使用等明确了意图触发因子与意图结果因子的构建维度后,既可以进行场景的假想带入以假设场景为例:用户A经常在工作日晚上七点左右的时候打开卧室的台灯,在凌晨一点的时候关闭。下图是我们一个场景的意图分析的过程,对于一个场景中的关键因子做拆解与组合,找到关联性,预测用户的周期性行为,进而进行交叉销售与产品推荐等。结合周期性的特征做行为预测与推荐操作,会让用户觉得产品更加智能与精准,在解决效率性问题的前提下,也极大增加用户粘性。生活工具是个周期性场景,用户的规律性行为特征显著。设计师可以基于关键因子进行场景各阶段的意图定义与行为预测。例如用户每天在早上进行体重称量、每天回家后打开某某智能插座、每天睡前播放智能音响等,都是规律性行为的体现。而生活工具APP的作用就是最大程度上符合或者说养成用户的生活习惯,打造用户粘度,提高用户生活效率,进而根据用户属性、偏好、消费能力、场景关联等用户画像进行精准的产品推荐实现商业目标。另外对于都是C端的各类APP而言,有时候不同的领域的设计策略的差异化特制也很明显,需要区别对待与分析,才能精准定位到用户的痛点。小伟同学,人人都是产品经理专栏作家。关注C端、B端用户体验趋势,擅长场景与用户行为分析、设计落地与价值变现,注重全链式服务设计与用户感知体

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