良好用户体验—-【已买到的宝贝】

本文分析了淘宝【已买到的宝贝】页面用户体验问题,并提出了改进方案。建议将默认展示设置为进行中的订单,并提供快速宝贝名称模糊查询及翻页查看历史订单的功能。
我们在平时日常和项目时,都会非常注重用户体验,尽量的减少用户习惯的改变,淘宝的【已买到的宝贝】页面,就是一个很典型的例子,一成不变的查询条件【近三个月订单】【三个月前订单】。

其实对于用户而言,为什么是以三个月为分界呢?可能我们交易线的同学会说,淘宝的订单迁移历史库是订单结束后90天,所以我们就在界面上一三个月未分界点,来展现给用户了。

但是用户会关心的三个月么??你淘宝迁移历史库关我什么事,为什么你订单要给我分成三个月来显示,我记性差,前段时间买的一个宝贝,也记不清是三个月内,还是三个月前了。

其实我想说的我们的用户体验应该多分析一下用户的行为,用户打开【已买到的宝贝】有哪些情况,我们可以分析一下:

1、我有一个订单还没有付款,现在要来付款了;

2、订单已经付款了,想看看卖家有没有发货,或则快递给我送到哪里了;

3、妈的,卖家发给我的是假货,我要去【申请退款】;

4、以前买了一个好东西,想要介绍给朋友;

5、找出来看看当时购买的一个好宝贝,要再买一个。

6、我就是要翻翻以前的购买记录,看看几年的败家成果(无聊的蛋疼)。

对于上面的三种人群我们可以归纳一下:

1、需要查看进行中的订单,进行管理和操作。

2、需要快速查找到当时够买的宝贝。

3、需要一页一页的翻看购买记录。

那么针对上面的三点分析结果,综合考虑我们的业务重要性和系统复杂度,我们的【已买到的宝贝】就可以这样做:

1、默认打开就是【进行中的订单】,因为登录【已买到包被页面】来管理订单的用户最多,也是我们最需要支持的业务场景。

2、提供快速的根据宝贝名称模糊查询。

3、同时提供翻页查看,但是针对这种无聊的人,就给他点无聊的事情做做,就是要不停的点【下一页】。

这样做了后,其实系统负担会会有很大的改善。默认就只显示进行中的订单,会大大减轻数据库查询压力,要做数据缓存也会简单很多。对于第二点目前交易的搜索功能还需加强,最好是能够做到线上和历史订单都能够快速的搜索出来。第三点就是目前已经提供的功能,只是现在将之恶心的分成了三个月前和三个月内。
这样实现后,历史库迁移规则也会对用户进行透明化,让用户根本就感觉不到有在线订单和历史订单的区别,系统维护人员也就可以灵活的设定迁移规则,尽量减少在线数据库的压力了。
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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