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  • 产品场景图
    千次阅读
    2022-01-03 00:06:34

    导读:用户场景是指用户在不同时间、地点、环境下引发的不同心境、行为或需求,其实就是指用户在某个环境中会触发并完成某个任务。

    作者:朱军华

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

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    假如让你列举一下你自己一般会在一天当中的哪些时间段打开微信,此时的你就是用户,你可能会列举出如下一些时间段:

    • A1,早上起床之后

    • A2,上班路上

    • A3,中午吃饭休息时间

    • A4,下班路上

    • A5,晚上睡觉前

    不同的时间段使用微信的场所一般是不一样的,又可以列举出来:

    • B1,在洗手间

    • B2,在公交车或者地铁上

    • B3,在办公位上或公共休息区

    • B4,在公交车或者地铁上

    • B5,在床上

    在不同时间段不同地点打开微信所做的事情是不一样的,还可以列举出来:

    • C1,刷朋友圈

    • C2,看订阅号的最新内容

    • C3,看看各个群有没有感兴趣的内容

    • C4,看订阅号的内容

    • C5,刷朋友圈

    以上的列举中,把数字相同的三条信息串在一起,就构成了一个完整的用户场景。例如,A1+B1+C1表示某人早上起床之后在洗手间刷微信朋友圈,A2+B2+C2表示某人上班路上在地铁上看微信订阅号的最新内容。

    像上述例子当中把用户使用微信这个产品的一些场景列举出来,就构成了使用微信的用户场景。从单一产品的角度来说,用户场景就是用户在使用该款产品时会发生的场景。

    “用户”好理解,当我们要描述一类用户时,会从很多维度去定义,比如年龄、性别、职业、爱好、收入水平等,通过用户画像的方式将一类用户的特征描述出来。

    通过上面的举例不难看出,场景其实就是Who + When + Where + What,即什么人什么时间在什么地点做什么事情。

    基于以上分析,得到用户场景分析的四要素如下。

    • 用户:产品的目标用户群体越垂直、越精准越好。

    • 时间:用户可能会使用产品的时间。

    • 地点:用户可能会使用产品的地点。

    • 任务:用户会使用产品来达成什么目的,需要哪些步骤的操作。

    01 用户要素

    产品设计领域有一条很重要的理念是“以用户为中心”,我们在分析需求的时候也是从用户需求出发,将其转化为产品需求。用户这个要素至关重要,产品功能其实都是围绕用户设计的。没有用户的因素,其他要素不能产生作用,无法形成场景,因此用户是用户场景里的第一要素。

    把产品目标用户群体的真实需求、关注点和他们的期望结果都分析出来,根据主次和优先级,分阶段将产品设计出来,才能切合用户场景,满足用户的需求。

    当下有很多产品都实现了用户截屏操作抓取的交互功能,当用户在使用产品的过程中截取当前屏幕时,产品会猜测用户可能遇到了问题,需要反馈给产品。这时,产品会向用户提供一个快速反馈的通道,以符合用户当时的使用诉求和场景,这样用户体验会很好。图3-2所示为当用户进行操作截屏时钉钉给出的下一步操作提示。

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    ▲图3-2 钉钉的截屏操作交互提示

    02 时间要素

    时间要素较容易被忽略,但很多时候它对用户场景会起到决定性的影响。比如上班族在上班路上通常是比较匆忙的,能使用产品的时间不多,要想用户在这个时段使用产品,那么产品逻辑是需要重点考虑的。

    比如支付宝蚂蚁森林的能量收取功能,大部分能量的可收取时间集中在早上7:30~8:30,让用户在这个时段打开支付宝收能量,虽然时间不长,但确实会占用宝贵的几分钟时间。这样的效果对于非内容型产品来说已经很好了。

    再比如现在地图类产品普遍都提供了实时路况的功能,这让笔者养成了一个习惯:准备开车出门前都会先看一下路况,如果路况不好,要么改乘公共交通工具,要么晚些出门。出门前查看路况的几分钟就是笔者使用地图类产品的特定时间。

    03 地点要素

    基于地点的场景设计在地图类产品中应用较多,获取到用户的当前位置或目的地位置之后,可以推荐周边配套的生活设施、优惠信息等。

    地点要素还有一种应用是基于地点的特性考虑产品设计。还是以上下班的场景为例,公交车和地铁上往往比较拥挤,用户一般只能单手操作手机,另一只手需要控制平衡。如果产品的使用场景中有较多是在用户上下班的路上,那么就必须考虑单手持机的可操作性。

    再比如,阅读类产品现在普遍都实现了屏幕背景设置和单击屏幕翻页的功能,就是考虑到在不同的使用地点光线不一样,操作便捷度也不一样。

    04 任务要素

    脱离了任务要素,前三个要素也是不能构成完整的用户场景的。用户在什么时间什么地点要做什么事情,其中“要做的事情”就是用户需要完成的任务,这是完整场景的必备要素。在用户场景的设计中,关键是将用户需要完成的核心任务提炼出来,将次要的或不重要的任务先排除,以避免核心任务的执行受到干扰。

    地图类产品的核心任务是出行规划,提供路线辅助,脱离了这个核心任务,地图类产品的应用场景就会大大减少。如果地图类产品的核心任务变成天气提醒,它就不再是地图类产品,而变成了天气类产品。核心任务发生变化,产品的整体定位也就改变了。

    我们在设计产品功能的时候要注意,首先,功能不是越多越好,而要尽量精简;其次,在增加新功能的时候不要影响已有的核心功能,新功能一定是用来完善核心功能的,除非产品定位发生了改变。

    产品功能能否满足用户需求,除了需要考虑需求满足情况外,还需要产品经理考虑用户使用产品的场景满足情况。因为即便是同一用户使用同一款产品的同一功能,使用的时间或地点不同,也会产生不同的满意度。场景四要素是相互作用、相互影响的,因此,从用户场景覆盖面的角度衡量产品功能设计的好坏是比较科学的。

    用户场景分析的四要素并没有什么特殊性,它只是提供了一种公式化描述一个完整用户场景的方式,在需求分析和产品设计的过程中,要始终坚持来源于生活而又应用于生活,这样才能更好地把握用户场景。

    关于作者:朱军华,资深产品专家,拥有超过15年的互联网产品设计和运营经验。既有在阿里巴巴、1号店和盛大网络等成熟的中大型互联网公司负责大规模产品的经验,又有在云衣库、铭师堂教育等创业型企业将产品从0做到1的经历。在产品设计方面既有实战经验,又有深度思考,尤其关注场景化的产品设计。 

    本文摘编自《场景化设计:场景驱动的产品设计与运营》,经出版方授权发布。(ISBN:9787111696087)

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    《场景化设计:场景驱动的产品设计与运营》

    点击上图了解及购买

    转载请联系微信:DoctorData

    推荐语:前阿里专家15年经验总结,产品、运营2维度阐释场景化设计的原理、方法、实践,揭开以用户为中心的底层逻辑。

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  • 以真实场景作为创作基础,将地板和墙面分离 创建基本框架,下载材质球展开UV贴图 添加纹理贴图、法线贴图、粗糙度贴图等 在PS当中绘制水杯的UV映射,实现水墨风格效果 运用布料模拟创建床单枕头等物体 ,为键盘...

    blender作为国内外新兴的3D建模软件,适用于创建电影动画,视觉效果,3D建模。

    优势:与其他同类型软件相比对内存和硬盘驱动器要求更低;附带更广泛的基本工具(如建模、渲染、动画、视频编辑等);blender作为开源软件,有着大量的用户、教学平台及应用插件。

    以下是部分作品展示:

    1.以真实场景作为创作基础,将地板和墙面分离

    创建基本框架,下载材质球展开UV贴图

                                               添加纹理贴图、法线贴图、粗糙度贴图等 

    在PS当中绘制水杯的UV映射,实现水墨风格效果 

    运用布料模拟创建床单枕头等物体 ,为键盘按键添加阵列修改器

    利用流体模拟创建实时水流,并烘培生成最终效果

     利用插件物体化纸张壁画,运用粒子系统创建仙人树

    创建点光和日光进行环境打光,并运用粒子系统创建火焰颗粒 

     最终侧视图

    展开全文
  • 图片标签及以搜图场景应用

    千次阅读 2020-10-12 11:58:06
    图片标签以及应用探索,介绍多目标输出图片标签,图片多标签方案、搜等推荐和搜索应用

    博客:https://wenjie.blog.csdn.net/
    作者:走在前方
    介绍:计算机硕士,多年工作经验,技术和产品负责人。 多年推荐系统/NLP/大数据工作经验。 负责公司多个AI项目产品落地,包括文本分类、关键词抽取、命名实体识别、对话系统中语义理解、FAQ智能问答、知识图谱、图搜、推荐系统等

    本文主要分享核心要点

    • 图片标签问题
      • 什么是多标签图像分类
      • 多标签图像分类与多类图像分类有何不同
      • 构建多标签图像分类模型的步骤
      • 你了解哪些多标签图像分类模型结构
      • 多分类和多标签分类器和损失函数选择
      • 图片标签在推荐和搜索系统应用
    • 不同图片业务应用
      • 二分类
      • 多分类
      • 多目标任务
      • 多标签
      • 以图搜图
    • 多目标输出图片分类应用
      • 背景和数据介绍
      • 自定义数据集合网络模型设计
      • 模型加载预测
      • 在线预测以及数据可视化
    • 多标签图片分类应用
      • 多标签和多分类区别
      • 二分类和多分类以及损失函数
      • 网络模型设计
      • 多标签预测
    • 以图搜图应用
      • 图搜应用场景和原理
      • 开源向量检索引擎
      • 系统架构
      • 图片特征抽取和在线实时检索

    图片标签问题

    图片

    • 什么是多标签图像分类
    • 多标签图像分类与多类图像分类有何不同
    • 构建多标签图像分类模型的步骤
    • 你了解哪些多标签图像分类模型结构
    • 多分类和多标签分类器和损失函数选择
    • 图片标签在推荐和搜索系统应用

    不同图片标签差异

    图片

    图片

    图片分类:二分类(binary-class classification)场景

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    图片分类:多分类(Multi-class classification)场景

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    以4类(猫、狗、兔子和鹦鹉)看下多分类特点:

    每张图片只能被分类为猫、狗、鹦鹉或兔子。没有任何一个图像属于多个类别的情况

    图片分类:多输出分类(Multi-output classification)场景

    3类(电商时尚类):性别+颜色+类型( 每张图片都有3个固定的标签 ),固定输出图片多标签

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    图片分类:多标签图片分类(Multi-label classification)场景

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    多标签图片分类

    ①每个图像都属于一个以上的类

    ②每个图片出现的标签并不是固定的

    ③标签获取从标签池中选择最可能标签展示

    以图搜图

    • 基于图片标签搜索
    • 基于图片特征搜索

    图片

    多目标输出图片分类

    背景介绍

    随着电子商务产业快速发展,有大量的数据集等待着我们去搜集和研究。除了专业拍摄高质量产品图像,商品本身还拥有多个标签属性,用于描述商品各种特征。另外,还提供了关于商品特性的描述性文本

    数据介绍:每个商品都有一个唯一编码(例如:ID =15970) ,商品信息主要字段信息如下所示

    图片

    数据分析

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    自定义数据集**+**模型定义和设计

    自定义数据集

    ①加载指定的标签数据

    ②计算标签种类和数量统计

    ③构建标签字典

    ④自定义数据集工具类

    模型定义和设计

    ①加载预训练的网络(例如:mobilenet_v2,resnet,resnext. 用户可以自己选择进行实验)

    ②修改基础网络结构,原来网络最后一层仅支持一个分类标签输入

    ③每个标签属性损失函数选择cross-entropy loss (采用联合训练求loss)

    模型数据验证混淆矩阵可视化

    图片

    模型加载

    model = MultiOutputModel(n_color_classes,

    n_gender_classes,

    n_article_classes)

    model.to(device)

    checkpoint = “./checkpoints/2020-09-21_15-59/checkpoint-000049.pth”

    model.load_state_dict(torch.load(checkpoint,map_location=‘cpu’))

    model.eval()

    图片多标签预测

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    多分类输出多标签案例演示

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    多标签图片分类

    多标签和多分类应用

    • 不同任务的图片分类应用

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    • 针对一张图片,强制只能一种数字,可以使用softmax分类器

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    • 胸部X光片:一次胸部X光片可以同时显示多种不同的医疗状况。如果我们为胸部x光片构建一个分类器,我们希望该分类器能够指示存在多种情况。这是一张同时显示肺炎和脓肿的胸部x光照片,以及相应的标签。

    图片

    • 入院:根据患者的健康记录,我们可能需要预测该患者将来是否会入院。我们可以将其定义为一个分类问题:根据患者未来的入院诊断(如果有的话)对患者过去的健康记录进行分类。患者可能因多种疾病入院,因此可能有多个正确答案

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    介绍两个重要的分类器

    Sigmoid和Softmax对比

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    数据介绍

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    分类器**+**损失函数

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    网络模型设计

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    多标签分类模型**-**效果可视化

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    多标签图片分类功能演示

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    以图搜图

    图像搜索应用场景

    随着数字时代的到来,传统单单的文字搜素已经无法满足人们的搜索了,图像搜索,甚至是视频搜索都已经比较成熟。

    图像搜索服务 (Image Search)是以深度学习大规模机器学习技术为核心,通过图像识别和搜索功能,实现以图搜图的和以文搜图的智能图像搜索产品。图像搜索服务在基于图像识别技术基础上,结合不同行业应用和业务场景,帮助用户实现相同或相似图片搜索。

    现在大火的人工智能主要是:语音识别,自然语言处理,计算机视觉,推荐系统等等。

    人工智能技术应用:

    n语音识别+自然语言处理:amazon echo,google assistant/home,siri,国内一大票智能音箱

    n计算机视觉:微博面孔专辑(商汤提供的cv能力),海康威视/格林深瞳的安防,**拍立淘(手机淘宝里面的相机入口),百度识图(百度app里面的相机入口),**Google Photo

    n推荐系统:手机淘宝主页往下翻有个栏目叫猜你喜欢,qq/网易音乐的每日推荐歌曲等

    图片搜索的主要应用是二维码扫描、以图搜图、拍照搜题、拍照翻译、AR翻译、以图搜剧等

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    百度图像搜索

    以图搜图,在指定图库中搜索出相同或相似的图片,适用于图片精确查找、相似素材搜索、拍照搜同款商。

    相似图片搜索场景

    在自建图库中找到与检索图片语义相似的图片集,并给出相似度打分(综合图片类型、颜色、内容、布局等特征);适用于各种相似图片查找、相关内容推荐场景

    图片

    • 设计素材查找

    基于拍摄照片查找相似或相同的图片作品,满足设计师人群、工作人员更快捷高效查找原版大图或相似作品的需求

    • 商品搜索及推荐

    将用户拍摄的图片在商品库中搜索,找到同款或相似的商品,进行商品销售或者相关商品推荐,提升搜索查找的便捷性,优化用户体验

    • 相关内容推荐

    将文章内容或者产品服务中的图片入库,通过比对用户上传的图片,查找相似图片,从而找到相关的内容信息,实现相关内容搜索、推荐

    相同图片搜索场景

    在自建图库中找到与检索图相同的图片,支持找到局部内容相同的大图,或适度调整背景和角度的相同图片;可用于图片精确查找、重复图片过滤等场景

    图片

    应用场景

    • 重复图片过滤

    搜索图库中是否有相同或高度相似的图片,实现系统内图片去重或过滤,避免重复内容引起的资源浪费、体验下降等问题

    • 图片精确查找

    在图片库中找到主体相同的图片,结合相似度分值,判断图片内容是否严格相同,可用于特定图片查找、图片内容精准关联等场景

    商品图片搜索场景

    针对商品类图片,专项训练检索模型,在自建图库中搜索相同及相似的商品图片集,可找到不同颜色、背景、角度的同款商品;适用于电商平台拍照搜商品等场景

    图片

    • 商品搜索及推荐

    将用户拍摄的图片在商品库中搜索,找到同款或相似的商品,进行商品销售或者相关商品推荐,提升商品搜索查找的便捷性,优化用户购买体验

    • 商品识别

    将商品名称与图片相匹配一起入库,通过图片相似度判断实现指定集合内的商品识别,可用于户外广告拍照下单、供应链系统拍图找货等场景

    接下来我们就针对图搜场景进一步探索。

    阿里图像搜索

    电商图库类场景

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    图片

    用户只需拍摄或者上传商品照片,就可以根据图片进行商品搜索。 省去了繁琐的文字描述,简化了商品搜索流程,大大提升用户的购物体验。

    布料纺织场景

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    商标logo检索场景

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    在商标、标识等场景下搜索相同或相似logo图形,大幅度简化人工肉眼比对的工作量,并有效提供工作效率。

    通用图库类场景

    图片

    图片分享和社交类网站通常有大量通用图片供用户搜索使用,利用图像搜索服务,可在云端快速构建百亿级图像搜索引擎,提供以图搜图功能,提升用户体验。

    以图搜图实践

    为方便更直观认知图像搜索场景应用,我们采用的方案:

    基于深度学习工具PyTorch + Facebook AI searcher Faiss向量相似性搜索算法库。

    举例说明如下:

    红色方框是查询图,绿色方框是完全匹配的结果,其它是最相似的top

    图片

    图片

    图像搜索发展历程

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    卷积神经网络理论必备

    采用PyTorch深度学习工具进行图片特征提取。首先我们需要做的,要理解卷积神经网络如何特征提取的?这部分重点给大家讲解相关CNN的概念。

    • 初识CNN
    • CNN 卷积层概念
    • CNN 中的stride和zero-padding使
    • CNN 特征图计算
    • CNN PoolLayers和FC&训练过程演示开始学习
    • CNN 网络发展历史
    • 图形化介绍FC和CNN 区别以及CNN 层概念
    • keras 实现CNN 网络
    • 图形化方式介绍CNN在图像应用
    • CNN 在语音和文本中应用介绍

    Faiss向量搜索库基础入门

    faiss 向量化相似索引库,主要完成文本向量化特征的存储和检索。

    • faiss安装
    • faiss 快速入门
    • faiss 基础模块和索引选择
    • faiss 基础索引类型介绍和源码分析
      • Faiss indexes IO和index factory
      • Faiss indexes 前(后)处理
      • Faiss indexes 基础索引类型
      • Faiss indexes 多种index混合
      • Faiss indexes 进阶操作
    • faiss 索引优化方案
    • faiss一些基准实验

    以图搜图项目实战

    数据介绍

    数据集介绍

    图片集包含 17125 张图片,涵盖 20 个目录。

    n人类;

    n动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);

    n交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);

    n室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)

    数据集大小:~2GB

    说明:您也可以使用其他的图片数据进行图片索引构建和检索。

    索引构建压缩

    尝试20万照片构建图片索引生成439M索引文件

    索引降维压缩后,最后生成32M索引文件,效果基本不受影响

    以图搜图系统架构

    图片

    以图搜图技术架构原理

    图片

    为方面进一步的理解以图搜图业务场景执行方案,通过VISO 图再次演示如下:

    图片

    主要分为三个部分——图像特征抽取,图像特征构建索引、图像快速检索。

    **第一步:**图像特征抽取方法

    • 传统的方法有各种图像处理的方法,比如hog直方图,小波过滤等方法提取特征
    • 流行的深度学习方法,比如卷积神经网络等;

    **第二步:**使用特征抽取器对图像库抽取特征,并以向量的形式存储起来;

    **第三步:**构建索引后,图像索引的好坏影响搜索速度

    通过案例来看看图像检索基本的流程。首先,提供一张图像,然后按照下面的流程执行

    ->抽取特征

    ->图像库特征匹配(余弦相似度或者欧式距离)

    ->相似度的大小进行排序

    -> 输出匹配结果

    图片

    深度学习框架选型

    主要借助深度学习框架,完成图片特征提取,一般采用TensorFlow 或者 PyTorch

    项目: 采用PyTorch深度学习工具,同时采用Faiss 完成图片特征存储和检索(毫秒)

    ** Faiss 开源向量检索引擎**

    Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,支持十亿级别向量的搜索,是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口

    图片

    Faiss 不同类别索引

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    Faiss索引构建源码解读

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    图片特征抽取

    图片

    图片

    在线实时检索演示

    • 第一张照片:用户检索照片,后面相似照片推荐(相似得分:从左到右、从上到下排序)
    • 索引库采样降维压缩,压缩前后减少1/4
    • 图片检索速度在毫秒级别( 5000 万图片库)

    图片

    更多以图搜图的效果案例**>>**

    展开全文
  • 注:论文发表于《包装工程》杂志2017年第6期“工业设计”栏目。虽然是17年才发表,但这篇论文其实是很早...摘 要:目的 研究产品交互设计中场景理论。方法 通过阐述交互设计各阶段中客观场景、目标场景、实际场景...

    注:论文发表于《包装工程》杂志2017年第6期“工业设计”栏目。虽然是17年才发表,但这篇论文其实是很早之前写的,所以用的案例比较老。

     

    ____________________________________

    作者:胡伟峰;王玉梅;汤进;李世国

    (江南大学,无锡, 214122)

    摘 要:目的 研究产品交互设计中场景理论。方法 通过阐述交互设计各阶段中客观场景、目标场景、实际场景的含义及其应用。结论 指出了场景理论对交互设计的价值与意义,并提出了动态思维:场景设计是一个循环设计流程;主次思维:抓主要场景,统筹次要场景;拆解思维:复杂的大场景由众多小场景组成三大基于场景理论的交互设计思维。

    关键词:用户场景;交互设计;

    中图分类号:TB472 文献标识码:A

    “场景(scenarios) ”一词常见应用于戏剧领域中,指在一定的时间、空间内发生的一定的任务行动或生活画面。【1】在交互设计领域,基于场景设计(scenario-based design) 的思想最早由Carroll提出,强调将设计工作的焦点从定义系统的操作转变到描述什么人将使用该系统去完成其任务。【2】交互设计改变了设计中以物为对象的传统,直接把人类的行为作为设计对【3】人使用产品必须有一定的行为,这种行为是在一定场景下进行的, 行为的完成需要一定技术的支持,因而人、行为、场景和技术4个要素构成了所谓的交互系统。【4】场景是交互系统中极其重要的要素,研究在一定场景下的用户行为,对用户行为逻辑针对相应的场景进行规划和设计,是交互设计的重要目标。

     

    1 交互设计各阶段中场景的种类及其应用

    场景描述了关于操作者、操作者及其环境的背景信息、操作者的目的或目标、一系列活动和事件等内容,【5】这里的操作者即指的是产品的使用用户。基于场景理论的交互设计,是指在交互设计整个过程中使用场景描述的方法来具体地描述用户对产品的使用情况。如图1,交互设计各阶段可分为不同的用户场景,包括早期用户需求分析阶段的客观场景,产品交互设计阶段的目标场景以及场景验证和评估阶段的实际应用场景。


    图1 用户场景种类及其设计流程

    Fig1 User scene type and its design process

     

    1.1 客观场景

    设计师在交互设计的开始阶段,需要对用户现状及其需求进行分析。客观场景便是通过对用户现状的调查研究,从中获取有效信息进行总结和归纳出来的。客观场景的构建,最常见的调研方法是:用户现场观察法。在观察的同时,设计师可以对观察中遇到的问题进行总结和分析,通过观察后结合用户访谈等方式来补充分析用户的需求。

    比如在“快的打车”等打车类APP未投入市场之前,用户的典型客观场景可以描述为:公司职员王先生晚上6:00下班(操作者及其背景信息),需要打车回家(操作者的目标),在公司门口招揽出租车,可是一直招揽不到出租车,最终走了两公里路到附近的商场才打到了车,而且发现商场附近待揽客的出租车非常多,王先生觉得非常郁闷,为什么资源不匹配呢(操作者的一些列活动、感受等)。

     


     

    上述对用户“打车”这一客观场景的描述,是建立在对一定量“打车”用户调研的基础之上描述出的典型场景。客观场景是为了描述目标用户和客观状况而总结的,强调的不仅仅是问题点,还包括产品的目标用户描述、用户客观行为流程、用户情感表现、问题点等。设计师可以通过客观场景中分析出用户的需求,包括行为流程上的体验问题及其对应的设计机会点等。

    1.2 目标场景

    在产品交互设计阶段,需要设计师构建目标场景。目标场景,是建立在客观场景之上,设计师所期望达成的能解决用户客观场景中相关需求的用户场景。在客观场景的基础之上,设计师可以结合相关交互理论和设计准则,以及通过可用性和场景实验等方法,对客观场景进行分析和研究,进而设计和规范出能够满足用户需求的目标场景。目标场景从表达形式上可以细分为行为场景和交互场景。

    行为场景,是指在客观场景研究的基础之上,对用户的行为流程进行分析和描述的场景,常用场景故事版等表现工具进行描述;如图2,设计师勾勒出的“快的打车”投入市场后的目标行为场景故事版。结合场景故事版,用户的典型目标场景可以被描述为:公司职员王先生晚上6:00下班,需要打车回家。王先生在5:50时,打开“快的打车”APP可以看到公司附近有很多出租车,王先生输入出发地和目的地确认打车。30秒后出租车司机李师傅接单,王先生可以在手机上清晰的看到李师傅的车辆位置,10分钟后王先生成功上车。到达目的地后,王先生用手机在线支付了打车费,开心的回到家陪女儿吃晚饭。

    图 2 “快的打车”目标场景故事版

    Fig2 Story version of “Quick taxi ”target scene

    交互场景则是指产品在被用户使用过程中的场景,常用信息流程图、低保真页面流程图、使用流程故事版等工具进行描述。【6】以“快的打车”为例,用户在移动场景下不方便打字,所以设计了语音输入和快速搜索来确定家和公司的位置;移动场景下容易出错,所以设计了信息确认机制;在等待应答的过程中,可视化告知用户APP通知的车辆数和距离,并且在打车成功后告知车辆距离和时间,消除用户等待的焦虑,将信息可视化。

     

     

    图 3 “快的打车”交互场景

     

    Fig3 Interaction scene of “Quick taxi ”

    所设计的目标场景需要针对用户在客观场景中反应的需求提出针对性的解决方案。通过目标场景设计,设计师可以勾画出未来用户和产品之间理想的行为交互模型。

    1.3 实际场景

    在实际产品交互设计阶段,目标场景会有很多,不同设计师设计出的目标场景也不同。如何验证和评估目标场景的优劣,就需要引入实际场景。实际场景是指在设计师不干预的情况下,提供目标场景中设计好的相关产品或模型给用户,由用户在实际的参与式体验过程中测试目标场景,进行产品的测试及适用性评价【7】。通过这个评价过程,设计师可以进一步观察用户和产品之间存在的其他关系,并为产品最终设计方案提供场景参考。【8】

    2 用户场景对交互设计的价值与意义

    在产品交互设计中,设计师设计的对象是用户的行为。用户行为是动态的,建立在一定场景上的用户行为才有意义。因此在对用户行为进行设计时,需要设计师意识到研究和应用基于场景设计的价值和意义。

    2.1 更准确地把握产品和用户之间的关系及其用户需求

    以用户为中心的产品设计,【9】强调需求来源于用户,需求转化出的设计方案最终服务于用户。设计师可以通过观察用户和产品的互动行为,通过客观场景描述,直观的展现出用户和产品之间的互动关系及其问题。这些关系和问题是用户需求的直观体现,客观场景描述了目标用户、用户客观行为流程、用户情感表现、问题点等信息,而且场景具有故事性,是通过一段段的故事片段描述构成的,因此场景描述相对于其他用户研究总结出来的客观数据、需求文档等更生动和直观。直观而且形象的客观场景描述,便于设计师和其他产品设计人员更准确和细致的把握客观用户需求。

     

    2.2 提升交互设计方向的合理性和产品满意度

    在产品交互设计阶段,通过对目标场景的设计和描绘,设计师可以基于场景进行交互设计,通过场景故事版、用户体验旅程图、信息流程图、低保真页面流程图等工具细化用户在客观场景中所反映出来的需求并给出解决方案。因此基于场景的交互设计,一方面更加全面的分析和解决用户的需求,避免单一分析用户行为或者产品功能造成的对用户需求的遗漏。同时,通过实际场景中对目标用户场景的验证和评估,提升了产品交互设计方向的合理性;另一方面,设计师设计的目标场景将用户的情感表现等需求直观化和故事化,使得设计师所设计的产品设计点更容易被用户感受,提升产品的满意度。

    3 基于用户场景的产品交互设计的设计思维

    3.1 动态思维:场景设计是一个循环设计流程

     

    图4 交互设计中场景设计的动态思维

     

    Fig4Dynamic thinking of scene design in interactive design

    用户场景不是固定不变的。【10】如图4,在交互设计各阶段中,客观场景是目标场景的设计基础,实际场景对目标场景进行验证和评估。同时,被验证的实际场景又是下一次交互设计的设计对象,上一次的实际场景会转化为下一次的客观场景。因为在实际场景验证和评估中,总会遇到不符合用户预期,目标场景中没有考虑到的用户需求的问题。需要指出的是,掌握交互设计中场景设计的动态思维,并不是指这个设计流程是无限循环的,场景设计是一个持续优化和快速迭代的过程,设计师及其相关产品负责人需要讨论出每个迭代阶段具有共识性的目标场景和实际场景的评估标准。面对既定的迭代阶段目标,在整个设计循环流程中,一旦满足相关目标场景及其实际场景评估标准,现有迭代阶段的交互设计便可终止。

     

    3.2 主次思维:抓主要场景,统筹次要场景

    在客观场景分析和目标场景设计过程中。分析场景时,需要区分主要场景和次要场景。在交互设计各阶段不同场景中,必有而且只有一种场景居于支配的地位,起着规定或影响其他场景的作用,这种场景就是主要场景,其他场景则是次要场景。在分析和解决、处理用户需求时,既要看到主要场景的重要性,善于抓住重点,又要看到次要场景的客观影响,学会全面地看待用户需求,做到抓主要场景,统筹次要场景的统一。主次思维,把握主要场景,同时兼顾次要场景,可以有效地保证基于场景分析的交互设计的产品设计的准确性。

    3.3 拆解思维:复杂的大场景由众多小场景组成

    用户场景有大有小,用户的客观大场景总是由众多可以层级细分的小场景组成。在客观场景分析过程中,大场景相对宏观,可以总览用户的宏观需求。而小场景更加聚焦,可以分析出用户更加具体需求,同时,小场景更加具象,能够落实到用户的具体行为流程和对产品的细节体验,便于设计师有针对性且具象的针对客观小场景进行目标场景设计。比如用户用“快的打车”叫出租车的场景就是大场景,这个大场景中包含用户叫车场景,司机接单场景,用户付款场景等等小场景。用户叫车场景还可以细分为用户当前位置定位场景、用户输入目的地地址场景、用户立即叫车或预约叫车场景等。越细分的客观场景,越有利于设计师针对性的设计出有效的目标场景,同时也更有利于在实际场景中进行交互模型评估和场景验证。所以,在交互设计各阶段应用场景理论进行设计时,需要具备拆解思维,将复杂的大场景拆分为众多可设计的小场景,再由众多的目标小场景,组成最终的目标大场景,进行实际场景验证,输出最终的交互设计成果。

    4 结语

    现在产品和用户体验日趋复杂,传统的物理逻辑层面的设计已经不能满足用户的需要,要关注“事”,【11】场景作为交互系统中极其重要的要素,研究交互设计中的场景理论,从产品交互设计各阶段入手,将场景理论深入到交互设计的各个阶段,是对现有的交互设计实践的一次深化。同时,掌握交互设计中运用场景理论时的循环思维、主次思维和拆解思维,可以有效地把握产品和用户之间的关系及其用户需求,提升交互设计方向的合理性和用户对产品的满意度。研究交互设计中的场景理论,具有非常重要的价值和意义。

     

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