情绪如何影响用户体验?

在理解情绪如何影响用户体验方面,Mailchimp表现得非常出色。创建电子邮件营销活动可能是一件劳心的事,但Mailchimp在引导用户的同时,还能维持一个轻松、令人安心的整体氛围。

举个例子,假设你已经精心写好给读者准备的电子邮件,正准备点击“发送”按钮。这一刻,你的情绪达到高峰——你既因付出的所有心血即将得到回报而感到兴奋,又因为担心失败而感到焦虑。Mailchimp明白这是一个重要的时刻,尤其对于初次使用该产品的用户来说。因此在这一页面上,Mailchimp提供的不仅仅是一个简单的“发送”按钮,如下图所示:

通过插图、微动画和幽默的语言,Mailchimp再给用户的提示中融入了品牌特色,并利用这个办法缓解了用户可能承受的压力。Mailchimp的吉祥物是一只叫做Freddie的黑猩猩。它的手指悬停在一个红色的大按钮上,仿佛暗示它正在急切地等待你的许可。等待的时间越长,Freddie似乎就越紧张,因为你可以看到它的手开始冒汗,并且微微颤抖。

Mailchimp对关键时刻的巧妙处理远不止于此。发送关于电子邮件营销活动的信息后,用户将跳转到下图的确认页面:

这个页面包含一个“彩蛋”,其目的是赞赏用户的辛勤工作:Freddie与用户击掌庆祝,好像是为了让用户安心,同时赞赏用户的工作做得很好。这些细节增强了用户的成就感,也提升了用户体验,给使用这项服务的人留下了良好的印象。

如何识别这些关键时刻呢?答案就是旅程地图。它有助于识别用户的情绪高峰。通过说明如何完成特定任务或实现特定目标,旅程地图将人们使用产品或服务的过程可视化,不仅有助于设计师和项目干系人建立一致的心智模型,还可以加深二者对用户体验的共同理解,进而发现用用户体验中存在的挑战和机遇。

——以上内容摘抄自《用户体验定律:简单好用的产品设计法则》一书

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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