如何提升移动应用“快”体验?

本文深入探讨了移动产品体验中‘快’的重要性,并提供了在操作指令前、执行过程及结果呈现三个关键环节提升用户体验的具体方法。通过提前加载数据、预载默认框架、保持积极响应、结果提前呈现等策略,以及转移焦虑情绪和给予正向鼓励,打造快速、流畅的产品使用感受。

       移动产品的”快“体现在用户使用产品某项功能的过程中自然流畅,在产品使用流程中体现在多个层面,比如下载快、加载快、反馈快等。当其中某一个环节出现卡顿、停滞,让用户进入漫长等待的时候,都会给用户带来焦急、烦躁的不良体验,以至于用户终止当前操作,严重的就导致用户放弃使用产品。所以,”快“是良好的产品体验核心因素之一。

        影响”快”的因素有很多,包括外部环境的网络速度,产品本身的技术能力,交互策略制定,感知设计等。我们分解用户一个事件的操作过程(发出操作指令前、执行过程中、结果呈现),并针对每个环节总结的几个方法。

       一、发出操作指令前提前加载数据

       提前加载数据是在预测用户即将发出操作指令前,后台预先缓存到本地数据内容,待用户操作时,内容直接呈现。在正常的网络状态和用户操作频率的前提下,用户几乎不用任何等待内容加载的时间。该策略适用于纵向浏览的信息流比如微博、朋友圈、应用市场的应用列表等。根据所加载内容数据量的大小,可决定是否仅在wifi网络环境下执行该策略,同时只对文本数据做提前加载。

       二、执行过程中,根据操作类型的不同有多种方法

       1、预载默认框架

       预载默认框架是用户发出操作指令后,在数据尚未返回之前页面反馈一个默认数据的页面布局。等到内容返回后,填充到已显示的默认框架内。该设计能在用户操作指令发出后,给予很快的页面反馈,同时为用户制造一个“快”的假象。

       2、保持积极响应

       移动应用操作场景中,不可避免的会遇到网络状态不佳的情况,此时就需要用户耐心的等待。在等待过程中,首先需要呈现活动的载入状态,以告诉用户依然在努力加载,同时积极活跃的动画也会加强用户对快的感知,掩盖总体缓慢的现实。

       在下载管理中可以运用到这个设计,当下载某个文件或数据包时,遇到网络不佳的情况,总进度进展缓慢,甚至停止,但循环游动的进度条,保持积极响应,给用户感知是后台依然进行高速下载工作。

       3、结果提前呈现

       用户发出指令后,用户界面上迅速反馈操作结果,而实际数据由后台处理。如浏览器中常用的页面载入进度反馈。通常用户打开新页面后,页面加载进度条先是迅速的游走到某个预定的位置,给与用户页面加载迅速的感受。而实际进度却在追赶页面进度条。再比如,微信的朋友圈中,当用户上传一张新的图片,点击发布后,该图片通过动画从发布器跳转到浏览的信息流中。在用户看来是已经发布成功,而后台依然在上传过程中。

       4、转移焦虑情绪

       相信大家在使用应用中最反感就是漫长的等待,它会让你心情变坏,会影响你的情绪。此时需要让用户关注的焦点从等待转移到一个趣味的画面或一句简短的文案中,从而缩短用户的心里等待时间,使等待没有那么漫长。

       三、结果呈现给予正向鼓励

       上面的都是针对操作执行过程状态的设计方法,我们还得要在操作结果呈现时进一步与用户做情感交流,把快的体验贯穿始末。一个鼓励的文案,一个趣味的动效,都会给用户带来惊喜,都会提高用户对“快”的体验感知,增强用户对“快”的记忆点。

       结语:移动产品的“快”从用户发出操作指令,到执行过程,最后到操作结果的呈现,每个环节都是提高“快”的体验的机会,抓住每个机会,把“快”的体验设计带到你的产品中,让用户爽一把。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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