WebApp最佳实践用户体验篇之关注环境,目标以及需求

注:本文节选自Brain Fling的Mobile Design & Development一书。

我们之前已经大致讨论过了环境。现在我们已经知道了,环境是决定移动产品策略的一个重要因素,但是我们如何了解用户的环境呢?在制定移动策略时,预测用户的环境是一件非常困难的事情。它是一个实时的状态,存在许多的变数。在用户访问我们产品前,我们可以想象一下用户的哪些行为可能会影响我们的设计决定。这不是不可能,但是它并不简单。

尽管产品经理习惯尽量将所有的可能变数都考虑在内,并设计一个复杂的状态链来记录各种环境因素,并且准备了各种规则,用户案例和边缘条件,但是我们还是应该从头开始整理一下头绪。首先假设用户的环境是基于行为的。如果这种行为是由目标触发的,而目标是用户需求的体现,那么用户的需求才是用户环境最根本的体现。不同于环境或是目标,需求相对而言还是比较容易预测的,只要观察用户的一些基本信息就可以了。

这里做一个简单的类比:每个人都需要吃东西。这是维持我们每天活动的一个基本生理需求。而与这一需求相关的目标可能有好几类事情,比如想要品尝某种特殊风味的烹饪,或者是想要来一个健康餐,又或者只是需要在当地超市购买一些原料。根据这些目标,环境变得更加复杂,比如我现在在哪里,以及我周围有些什么东西,这些都是环境因素。

在制定移动产品策略时,我们可以从环境下手,然后开发一个简单的移动餐馆目录应用,它可以根据用户的当前位置给出附近的餐馆信息。毫无疑问,这对于某些人来说确实是个非常有用的工具,但这只是针对那些在某个时刻有某种特定需求的用户——也就是说,处在特殊环境的用户。为了让用户真正地使用你的app,你必须体现出那个时刻的重要性,然后你才能实现你的应用程序的价值。

另一方面,既然我们知道了每个人的需求,那么我们该如何基于这些需求构建我们的产品呢?我们应该以一种不同的方式打造我们的目录,首先需要按照用户不同的目标组织我们的数据。有些用户想要找点特色烹饪,有些用户想吃得健康一点,有些只是想在家做一顿简单的家常便饭。我们可以在设计中融入用户的环境,使得数据更具有针对性。这里是最近的泰国餐厅。这里有各种泰国菜的热量值。这里有一个食谱介绍泰国菜,以及所需的配菜清单,同时附上可以购买到所有原料的最近的超市。

我们从不告诉用户他们应该做什么,或者是根据他们的环境限制他们的选择。恰恰相反:用户告诉我们他们想做什么,然后我们根据他们的环境过滤不相干的信息,最后将相关的信息呈现给他们。

这并不意味着,从用户环境出发就一定不如从用户需求出发的设计。但是从需求入手,我们允许用户执行任何他们可能需要处理的任务,当用户有某种需要时,可能就会立即想到我们的产品。

以下是一些如何关注环境,目标,和需求的建议:

  • 首先需求确定用户的环境。否则,你无法制定你的移动策略;你顶多只是有一个执行计划。
  • 发现用户的目标,然后尽量理解用户的环境与目标之间的联系。
  • 在理解了用户的目标后,弄清楚用户想要处理的任务。
  • 找到过滤环境的方法,比如位置信息,多媒体信息,以及模型。

 

文章来源:Focus on Context, Goals, and Needs


译文来源:http://www.webapptrend.com/
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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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