【产品】飞信V5.2.2体验

本文详细评测了最新版飞信的界面设计、信息架构、交互体验及细节处理等方面,指出其模仿痕迹严重但未抓住核心优势的问题,并提出针对性改进建议。

昨天安装的飞信,今天早上来中心后,体验了一下,总体来说进步很大,当然与QQ和微信相比还是有一定的差距,但是飞信在进步,虽然有抄袭的嫌疑,但是对用户而言,他们不会在意谁到底抄袭了谁,他们只是希望在安装的时候少一些膈应。

第一次写关于产品的文章,参考了早读课的文章,大概理了下思路,就执笔开始写,写的不好大家见谅。


1.界面

我所认为的界面——

1)就是不需要用户点击,APP自动执行并展示给用户可视化的画面。

2)用户没用明显目的的操作行为,APP展示给用户的界面。

3)APP传递给用户的感性信息。

图标ICON

飞信的图标从原来的全底彩色的icon变成了下部半透明的图标,更多的是让用户觉得飞信改变了,更加灵动了,飞信这个款APP真的迫切需要给用户该来这样的体验了,这个和中移动这个不够创新锐意进取的公司有直接关系。
当然这样做也有不好的地方,这样的改变坏处是老用户觉得有点找不到北,当然这个没有什么,但是飞信的承上启下做的不好,飞信应该在上一个版本中去宣传这个icon,让用户知道飞信下一个icon是什么样子的,这样的icon有什么含义,飞信团队对这样的icon有什么样的信念,一个极好的机会去宣传自己的品牌,就这样让飞信团队给浪费了。

Welcome界面

飞信在这一方面做了很大的改变,飞信也采用类似QQ和360安全卫士的那样的“温馨感言”的情感导入,情感导入应该精准的定位自己的核心用户群,然后分析核心用户的生活状态然后进行情感导入,我作为一个深度用户,感觉做的有所偏差。

唯一不好的界面就是不应该再这样一个温情的界面加入那个常规启动的欢迎界面,可以将飞信的logo加到情感导入的最后一个页面中,和谐的加入,并且不能作为该页面的主导。


底部导航

导航,最好的导航就是一眼看上去不用思索就知道这里面什么样的功能,最好的导航就是当寻找某一个功能的时候我下意识的就可以认为这样功能应该在这个导航指向的界面中。(其实这部分应该归到交互设计中)

消息和好友这两个标题设置的很常规,不错。身边 这个导航的名字就有点不伦不类,身边 点击后发现,这个身边其中的内容不够统一或者分档不够明确,身边 一词没不能很好地去概括这一些功能。

更多 这个导航的图标有点平淡,应该更换,另外这个界面采用的设计可以说是飞信最差劲的一个页面,这个页面已经很好的把“一致性”这个准则喂狗了。

顶部的色彩和下部的九宫格的色彩是如此的不搭调,我知道这么做是为了强调优先级,但是——这个 更多 导航的内容以宫格的形式展示和前面的三个导航用list展示反差很大,差。


顶部导航

还好吧,顶部导航做的不错,但是其功能存在Bug。



2.信息架构

在 好友 的右上角已经添加一个聊天的选项,可以选择群聊或者其他群发。

身边 这个导航名字 基本上把这个Activity中的信息给毁了。身边动态 点击去之后 默认的竟然是好友动态,然后在次级导航中最上部存在着选择的菜单,这样增加了操作的难度,更会让用户对该部分内容产生迷茫和误解,本来身边的动态和好友的动态是按照两个维度区分的,前者是地域后者是人际关系,不应该分到一起,建议在 身边 这个导航区域 的身边动态 改为 好友动态和身边动态 这个是动态可以列为一小组 。

身边的群 ,很中规中矩,没有价值的取向——没有引导性,没有兴趣点。名字要改,或者说功能级别的重构。

推荐好友做的不错。赞一个。

我不知道为什么要把同窗放到 更多 中 ,

更多 中功能都不错,但是分类没有逻辑,让整个功能成为了鸡肋——功能不错,但是体验不佳。


3.交互

最想吐槽的就是群发的功能,我做测试的时候,给我们班学委发短信,然后她对我说这个版本的飞信群发功能很差劲,果断卸掉了。

群发是不好用,要一个一个去选择。也许提供了群组群发,但是我试图去操作,飞信没有反应,没有提供我想要的联系人,我不知道是谁的错误。

好友 中 列表 是按照备注名字的首字母的A~Z序列排列的,取消了以前的按组别排列,应该给用户选择,并把组别应用为默认的显示方案。

点击好友后,显示的是好友的名片。应该可以直接输入信息,就像之前的版本就可以。现有的呈现信息,可以用在点击用户头像后呈现,若真是这样做我只会说声完美。

其他的交互现在还没有体现,以后再说。




4.细节

身边 这里的按钮分组不好,并且按钮和背景的色彩差不够强,优先级做的不行,反正有点不给力的鸡肋,潜力不小有待继续开发。

5.总结

就这样吧,目测不错,其实还需加强。模仿QQ的痕迹有点严重,但是没有抄袭到QQ的精髓,也没有找准自己的定位,以至于这个版本不伦不类的。


欢迎大家留言交流。


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垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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