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从企鹅FM 3.0设计中思考如何让网站设计更具价值

来源:       更新时间:2019年11月11日    点击:836       分享新闻到:

很多有资历的办公室装修设计师会厌烦那些具体且琐碎的需求。因为设计已被当作一种明确的任务去执行。现实就是这样,当你把自己局限并等待别人过来派发“任务”时,其实已被降格成乙方。怎样才能摆脱这样的窘境?除了让自己努力当上乔纳森·埃维外,唯一的办法就是系统地洞察产品的真正问题(Emerson),将自己的想法勇敢讲出来。

企鹅FM 3.0设计中,设计团队也在努力实现自我价值,洞察产品的核心体验并针对问题(Emerson)思考策略。

探索设计洞察

要思考影响产品存活的核心体验,而不是把自己当成乙方去执行想法。这要求团队对产品和用户有足够的理解。

坦白说,了解用户如何使用产品是长线工作,不是一蹴而就的用户访谈或头脑风暴。设计师要把玩产品,关注反馈,甚至契而不舍地研究竞品。

设计师应收集用户可能关注的一切问题(Emerson)归纳(指归拢并使有条理)“体验地图”及时共享。每次搜索引擎算法的改变,都会在网站之中引起不小的骚动和焦虑。我们可以说,搜索引擎优化也成了一个愈来愈复杂的任务。时间越久,我们对用户和产品(Product)的理解越深刻。“体验地图”将问题可视化,能帮助团队统一共识减少分歧。

正如下图所展示,企鹅FM核心使用流程(liú chéng)有两条,在线听和离线听。将流程简化并将用户问题(Emerson)归类。可以看出用户所遇到的核心问题主要有四类:“找不到喜欢的节目”;“期待与好友互动”;“申请当主播特麻烦”;“流量不够用,户外不敢听”。

针对用户问题整理产品描述,思考产品价值。网站是企业展示自身形象、发布产品信息、联系网上客户的新平台、新天地,进而可以通过电子商务开拓新的市场,以极少的投入获得极大的收益和利润。产品描述的好处是在你创新之前,让团队搞清楚所解决的问题是否足够正确。解决错误的问题就意味着产品不受欢迎,甚至快速地死掉。所以,通过整理产品描述来降低创新产品的死亡风险(risk)也是设计团队的存在意义。

基于上面这些洞察,整理出对应的产品(Product)描述:

  1. 找节目,我能快速找到想听的内容

Who:没有明确目标节目但又期待收听音频的用户

What:快速找到喜欢的节目诱导收听产生粘性

Why:找到目标节目是一切体验的前提

  2. 社交化,与好友互动,一起发现享受好节目

Who:乐于与好友或主播分享互动,期待共同寻找并享受节目的年轻人

What:方便地分享节目并通过节目找到相同爱好的朋友

Why:社交是差异化的一个切入点,再有腾讯的社交基因是个优势

  3. UGC,人人都可以当主播

Who:期待当主播并创建自己的节目以及电台的用户

What:跳过申请主播的繁琐(fán suǒ)流程,直接创建节目,直接分享

Why:UGC一方面可以充实网站内容库,另一方面也是社交化的重要组成

  4. 省流量,不费流量,随时随地听节目

Who:那些经常在户外(huó dòng)并期待通过(tōng guò)电台解闷的用户,如司机

What:在户外不费移动流量随时随地收听

Why:电台类产品有很多重要的户外场景,比如开车用户只能用耳朵解闷

构思解决策略

这个阶段主要任务是将前期的洞察及策略同步对齐。与团队理清楚当前我们要解决哪个问题来的更现实。

确定愿景是一个迭代(更替)且反复的过程(guò chéng),目标是老板与团队对值得解决的问题达成共识,且不带来衍生问题。

选择(xuanze)愿景往往相对主观,因为并没有硬数据(data)的支撑。但是有几个观点可以在这个产品里提前确认:

可以看出,找节目是当前重要的基础体验,思考如何帮用户更快“找节目”来的更现实靠谱。

那么问题来了,用户为什么找节目困难?研究用户使用场景,会发现原因有以下几种:

针对“如何让用户更好的找到节目”,脑爆方案中能快速应用的主要有三个方式方法:

方案1:最大化减少信息噪音(分贝(dB)),降低挑选成本,强调听前预判。比如精选设计

方案(fāng àn)2:将用户应得东西放到本来就看得到的地方

在产品中,数据上看得出用户更偏爱“分类”功能。同时,随着搜索引擎不断变换它们的排名算法规则,每次算法上的改变都会让一些排名很好的网站在一夜之间名落孙山,而失去排名的直接后果就是失去了网站固有的可观访问量。相比运营推荐,用户更喜欢在“分类”这种功能里面以上帝视角挑选感兴趣的类目。所以,假如你想给用户看到他应得的东西,那就不要让他去寻找。而是放到本来就看得到的地方。

基于这种思考,我们将“分类”提到最显眼的地方。让用户第一时间就能以上帝视角挑选出他喜欢的类目。有迹可循地找到喜欢的网站内容。

方案3:记录用户习惯,尝试智能推荐

假如产品(Product)没有智能推荐的能力,就会导致(cause)所有用户看到的内容推荐都一样。长此以往,用户不信任这种大锅饭式的人工运营。记录用户习惯并有针对的进行智能推荐越来越不可或缺。