2021-11-29 ui設(shè)計(jì)分享達(dá)人
“Uber是一種非常獨(dú)特的模式，沒什么可以參考的產(chǎn)品”
——Travis Kalanick
Uber遍布全球65個國家，超過600個城市，擁有7500萬用戶，為很多人解決了交通不便的問題。
這個規(guī)模和增長速度是前所未有的，Uber提到這其中獨(dú)特的商業(yè)模式和用戶體驗(yàn)是驅(qū)動。
所以哪些是最重要的用戶體驗(yàn)問題，Uber又是怎么通過科學(xué)的方式來解決這些問題的呢？
想象一下你在凌晨2點(diǎn)的冬天，獨(dú)自矗立在陌生城市的街頭瑟瑟發(fā)抖；或者是你要參加一個重要的會議，如果Uber準(zhǔn)時到達(dá)的話那就正好趕得上。
在這些非常緊急的情況下，人們對時間的感知是扭曲的，等一秒像是一分鐘，等一分鐘像是一個小時。
不僅如此，人們還會用這種扭曲的等待時間來評價整體用戶體驗(yàn)，為什么會這樣？這就用到一條心理學(xué)原則叫“峰終定律”（peakend rule).
Image via UI Patterns.com
峰終定律指的是人們基于最高峰體驗(yàn)和最終體驗(yàn)來評價整體體驗(yàn)，而不是在這段體驗(yàn)中的平均感受，這個定律對好體驗(yàn)和壞體驗(yàn)是通用的。
對品牌來說，顧客會深刻記住這兩個點(diǎn)：最壞（或最好）的體驗(yàn)、最后的體驗(yàn)。
Photo by why kei on Unsplash
好體驗(yàn)對“等待時間”的要求是非?？量痰?，這也是用戶給出好評的關(guān)鍵點(diǎn)，Uber花了無數(shù)時間來解決這個痛點(diǎn)，這就是Uber決定要應(yīng)用心理學(xué)來完善用戶體驗(yàn)的原因。
在這份調(diào)查中，Uber發(fā)現(xiàn)了3個關(guān)鍵原則，可以解決“等待時間”這個痛點(diǎn)：厭惡無聊，操作透明化，目標(biāo)趨近效應(yīng)。
“人們討厭無所事事，他們需要一個原因忙起來”
——researcher Chris Hsee
Photo by Fabrizio Verrecchia on Unsplash
最近對心理學(xué)、幸福和用戶體驗(yàn)的研究，揭示出一個原則，就是“厭惡無聊”，指的是人們在忙碌時感到更快樂，即使他們是被迫忙碌。
如何應(yīng)用這一原則？
可以讓用戶參與讀取信息、游戲化和增加視覺效果等方式，讓用戶保持忙碌的狀態(tài)。
像下面Uber采用的方式，他們利用一個動畫來愉悅用戶，同時實(shí)時告訴你等待時間。
Uber Blog Australia
“當(dāng)用戶從我們?yōu)樗麄儎?chuàng)造價值的過程中分離時，他們會感覺我們沒有全力以赴。
這時候他們較少重視或肯定我們的服務(wù)?！?/em>
——Ryan Buell，哈佛商學(xué)院
Photo by Sitraka Rakotoarivelo on Unsplash
操作透明化是一種能讓用戶看到公司如何運(yùn)營操作的直接方式，這樣用戶就能看到我們在整個過程中付出了多少努力。
根據(jù)最新的研究發(fā)現(xiàn)，操作透明化會讓用戶對產(chǎn)品的價值評價更高，讓人們感覺更好。
如何應(yīng)用操作透明化？
及時告知用戶，讓關(guān)鍵信息可見，還要幫用戶理解信息來源。
在下面Uber Pool的例子中，他們提供了到達(dá)時間的計(jì)算方法這一信息。通過一種簡便的方式告訴用戶，即使是沒有任何技術(shù)基礎(chǔ)的用戶也能看懂。
Engineering at Uber（右圖詳細(xì)解釋：我們是如何計(jì)算到達(dá)時間的）
目標(biāo)趨近效應(yīng)表明人們更愿意為即將達(dá)成的目標(biāo)而付出努力，而不是他們已經(jīng)走了多遠(yuǎn)。
Photo by Jonathan Chng on Unsplash
越接近目標(biāo)，用戶就越愿意采取行動更快的去完成這個目標(biāo)。
如何應(yīng)用目標(biāo)趨近效應(yīng)？
想象目標(biāo)趨近效應(yīng)是一條真實(shí)存在的終點(diǎn)線，用戶越接近終點(diǎn)，越能鼓勵他們積極行動。
你也會經(jīng)常看到這個原則應(yīng)用在很多交互元素上，比如進(jìn)度條，填寫完成度等，用即將完成來鼓勵用戶完成任務(wù)。
Uber通過解釋幕后發(fā)生了什么來應(yīng)用這一原則，他們解釋過程中的每一步，讓用戶感覺到為了達(dá)到他們的目標(biāo)正在不斷的努力。
毫無疑問，Uber很大部分的收益來自利用科學(xué)改善用戶體驗(yàn)，最先在Uber Pool運(yùn)行的增加了厭惡無聊、操作透明化、目標(biāo)趨近效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)版本，效果非常好：
“Express POOL團(tuán)隊(duì)用A/B測試的方式，發(fā)現(xiàn)增加這些解決方案后，取消率降低了11%”
——“Uber如何大規(guī)模利用行為科學(xué)”
如果你想在產(chǎn)品中應(yīng)用這些原則，必須要結(jié)合非常嚴(yán)格的測試。一個原則的應(yīng)用，可能要通過上百種實(shí)現(xiàn)方式對比實(shí)驗(yàn)，才能找到最佳解決方案。
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