【云驻共创】构建高效便捷的数据开发体验
前言:本文将给大家认识什么是用户体验以及Data Factory的UX设计理念~
目录:
- 一、什么是用户体验
- 二、产品体验设计历程
- 三、关键方案演示
一、什么是用户体验
比如下面这张图,这是一辆自行车并且标注了相关的组成,那么也对应它会拥有怎样的功能。并且在不同的环境下,不同的人骑,也会有不同的用户体验。
1.那么究竟什么是用户体验呢?
用户体验是指用户对于使用或期望使用的产品、系统或者服务的认知印象会回应。即:用户在使用一个产品或者服务前,使用中的和使用后的全部感受、包括情感、信仰、喜好、认知印象、生理和心理反应、行为和成就等各个方面。(ISO 9241-210)
用户体验是用户的“主观评价”,属于个体、个人知识、情感、信仰、喜好、预期等等的差异使得“评价”因人而异。
“产品、系统或服务”以及用户群是体验好坏的关键。
体验有行业特点,服务型企业体验的关键是服务,生产型企业体验的关键是产品。
对美好事物的向往是人类的天性。良好的用户体验有“普适性”,能产生持续的用户认同,并对企业经营和品牌口碑起到不可估量的长尾作用。
2.那么我们为什么要去重视用户体验呢?或者说我们去研究用户体验能给我们带来什么价值:
• 产品的可替代性高
• 新客获客成本高
• 为公司带来实际价值的提升
• 好的用户体验可以帮助产品提升市场占有率
按照别人的话说,我们的工作就是对整个用户体验负责。
3.如何做好体验?
尼尔森10大可用性原则:
1. 系统状态的可见性(合理时间的适当反馈)
2. 系统与现实世界的匹配(使用用户熟悉的语言,使用映射)
3. 操作可控、可逆(误操作可撤回)
4. 一致性和标准化
5. 防错原则(提供建议,利用约束来防止无意识错误)
6. 确认而不是记忆(向用户展示内容而不是自己填写)
7. 灵活性和使用效率
8. 简约设计(层次清晰,降低干扰)
9. 帮助用户识别、诊断和修复错误(指出问题并提出解决方案)
10. 提供帮助文档(提供一次性提示,常驻提示和帮助文档)
还有一种便是五大指标
1.有效性
软件是可用的,而且帮助用户准确地实现他们的目标,如果用户不能实际完成他们准备做的事情,无论体验的长短都失去了意义。
2.易学性
易学和产品如何支持初次使用和更深度的学习相关,产品的用户可能是一个专家或者新手,但每一次使用,用户对于界面必须能够做到记忆或者重新学习,而且使用一段时间后用户能够发掘更多的功能。
3.效率
效率是所做工作的速度,效率可以被定义人员一天能处理的工作数量,或者是一个主观的判断,比如一个任务执行时间太长或者太多的点击。
4.容错性
容错包括产品防止错误的程度和帮助用户从错误中恢复。
5.吸引力
所有的软件都会给用户带来情绪上的影响,但这个维度的重要性随着程序的类型会发生变化,在一个办公软件中,一个吸引人界面可以使人投入工作,帮助他在工作中建立信心,或在表达信息方式上特别容易阅读。
用户体验的冰山模型:在冰山模型中,我们可以看到如下五层结构。
经常出现的一些不恰当的认知,比如:
1. 用户体验(就是用户界面设计)
2. 简单来说,用户设计并不是体验。
3. 它是创造用户体验中的一部分
用户体验工作(仅仅是体验工程师的事)
用户体验与所有人都息息相关,它不只是一个人或一个部门的职责,每个人的工作都直接或间接地影响着用户使用我们产品的感受。
用户体验工作(可有可无)
良好的用户体验是每个产品都应具备的,不少人认为用户体验是附加而不是基本要求,体验差的产品不可能获得用户的长期认可。
多团队协同,共同提升DataFactory产品的使用体验
这里可能会有人问,如何降低用户对于DataFactory的使用门槛?
持续在业务层面将技术细节封装,只呈现用户关心的内容,同时提供简单易懂的帮助提示,降低用户的配置内容和理解门槛。
对于有些经验不能传递,DataFactory可以通过知识便签,提供知识的沉淀和分享。
二、产品体验设计历程
通过前期的调查,梳理出用户角色和Top诉求:
1.梳理大数据应用开发者的体验旅程
行业分析
基于基础理论实验分析,探寻最贴合产品的呈现方式
比如,我们是如何选择最贴合业务的配置方式呢?
这时候给到我们的选择会有如何对齐,比如会有左对齐、右对齐等等,列数会有是单列还是双列,又或者是三列等等。这些都是我们需要去考虑的。
分析小结:
那么DataFactory整体设计原则是什么?
用简单的三个词语可以概括:高效、简单、一致
2.快速迭代原型
首先我们通过头脑风暴提出概念方案,再进行详细设计。
围绕效率和舒适性,通过眼动仪设备持续改善设计方案,将最重要的信息,放置在用户眼球最舒适的视觉区域,减少用户视觉疲劳。
落地过程持续跟踪,通过设计师走查、开发Showcase、体验众测活动不断改善产品,使得用户的满意度持续上升。
当然,有小伙伴在体验后,有问到:试用环境操作过后,感觉对于大批量的库表,在datafactory中创建模型还是挺费劲的,咱们后续是否考虑提供ai能力,协助用户减少、降低投入成本和提高设计效率?
官方给出的回答是未来会规划通过AI的能力提升产品的开发效率。
三、关键方案演示
比如有知识标签、智能推荐、免跳转配置、智能修复。
在设置关键方案演示时,我们会遵循统一的设计原则、组织逻辑。比如:
1. 系统100+算子配置,字段的组织原则,排序规则,均按照统一的规则进行摆放。
2. 辅助用户填写的信息直接呈现,无需用户点击或者记忆。
但是可能也会有人问我们这个产品是否规划了智能辅助的相关功能?
在智能修复、智能推荐的基础上,未来会探索更多贴合用户场景和用户洞察探索更多智能辅助功能,提升用户效率。
本文整理自华为云社区【内容共创】活动第18期。
查看活动详情:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/364560
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