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用户体验地图如何落地——12306购票体验升级
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2021-04-07

万字长文,手把手教学,看干货可以直飞第三章。我们在工作中打磨出用户体验地图的方法论,任何不懂的地方欢迎评论和私聊。


用户的体验感对于一个产品来说,是至关重要的。一个好的产品能够充分照顾到用户的感受,从而拥有大批的忠实用户。用户体验地图是帮助产品设计者站在用户维度思考体验优化,提升用户体验的重要工具。

那么,应该如何打造用户体验地图及如何落地呢?我们在本文给出了解答。(本文对用户调研、用户行为路径、使用场景等也做出了详细解析)



1.1 定义用户体验地图

用户体验地图,是从用户的视角出发,去理解用户、产品或者服务交互的一个重要的设计工具。

它以可视化的形式,来表现一个用户使用产品或接受服务的体验情况,来发现用户在整个体验过程中的问题点与情绪点,从中提取出产品的优化点。

对于1-∞的产品来说,用户体验地图是用户增长策略的一部分,是产品优化的重要工具。


1.2 拆解用户体验地图

用户体验地图一般由以下几个部分组成:

用户体验地图的组成部分大同小异,可以根据自身分析内容增加或简化。小伙伴可以保存这张空白模板,直接拿去填内容哦~




我们给出了简洁明了的回答:


背靠着中国铁路总局,12306在基础票务预订服务上有着得天独厚的优势,但基于用户日益增加的多样化需求,以及越来越多的用户愿意为优质体验买单,竞争激烈的OTA们日益精进,与官方12306形成鲜明对比,本次优化就围绕12306流失最多的年轻用户群体展开。



本文以12306为例,主要针对购票流程(核心功能),提升交互易用性和用户体验,演示用户体验地图如何落地。首先我们来看一下用户体验地图的原型模板。

(上图建议保存)

根据地图原型的ABC区域,分别对应着A区的用户特征与需求,B区是用户行为、思考、情绪,以及C区的总结分析。A区+B区得出C区,A和B都基于用户,所以,了解用户——是梳理用户使用问题的基础和第一步

经过我们团队的经验总结,得到绘制前的流程步骤如下图,下文会拆分步骤一一讲解。


3.1 了解用户

体验地图的“用户”不是主观脑补出来的,而是通过定性调研和基于数据支撑所得出的,所以收集用户的信息是十分必要的。

以下我们通过用户群体数据和问卷调研数据(包括用户画像)来确定用户模型。


3.1.1 用户群体

本文根据以上数据,仅锁定一线城市的主要用户群体,也就是高线年轻人群的购票流程优化。


3.1.2 问卷调查

笼统的“对某类用户使用产品的情况调研”是无法提供有价值的调研内容的,调研目的一定是颗粒度可细化的存在。

12306平台的下单耗时长,年轻用户流失率上升,对官方软件槽点颇多,品牌影响较为负面。本次调研,主要针对年轻用户在平台的购票路径,分析该用户群体,在下单过程中的操作节点与关注点,探索用户流失与差评的原因。


我们把社会属性相关的样本数据按不同维度归类,划分用户人群。比如按年龄、行业、职位等维度的典型特征,可以将12306APP的主要用户划分为:在校学生、企业白领、自由职业。


再加以问卷结果描述,得到了高线年轻产品使用者的虚拟画像。


在列问卷内容时,要注意12306是火车购票工具类软件,用户目的明确——刚性需求,所以问卷无需过多挖掘需求,而是锁定调研目的,研究APP体验本身,精准投放颗粒度较细的具体问题。如下:


团队花了2天时间,总共发了335份问卷,回收率80%,拿到了268份。图表较多就不详细展示过程了,重在方法。


根据统计结果,我们最终总结出了下列重点问卷结论:

把这些痛点、满意点,包括用户实际接触的界面或功能模块,都归纳记录下来,方便后续将这些痛点进行优化改进。


3.2 确定用户体验场景

保存以上部分的相关数据和结论,我们已经了解了用户(进入角色),接下来要确定用户体验场景了(模拟人生)。


3.2.1 用户行为路径

在做使用场景前,先通过产品设计者视角梳理出产品目前的用户行为路径,这个步骤的主要目的是找出复杂节点,降低操作成本

它需要我们对操作流程进行拆解,将一个流程拆解成几个阶段,阶段又可以拆解成具体的操作节点。这样一来,我们可以分析每个动作节点存在的必要性。


根据上图的4步法,第一步——我们在确认主流程的情况下,罗列所有操作节点:

一定不能怕麻烦,用户所有的动作节点都要罗列。

然后我们要找出复杂的操作节点,也就是可以优化用户操作的节点,当然也不能主观地“我觉得”,用交互量化的方法可以快速帮助我们找到问题点:

1. 把每个操作交互定一个数值,即为操作成本。越是高阶越是隐藏的交互手势越复杂,所谓的“交互成本”也越高。这里我们规则为:


2. 通过简单的加减计算,就可以直观地看到复杂节点在哪里。


3. 通过计算,我们能够直观地看到用户操作最繁杂的部分集中于“选择站点城市”“车次查询”“选择乘车人”这三个操作流程中。此时,重新审视这几项繁杂操作节点,让用户在更少的步骤内完成操作是我们的目标,能一次点击完成的操作绝不让用户点击两次。


4.降低操作成本,可以从2个方面入手优化:对于复杂的节点,降低操作难度,用简单的操作替换复杂的;对于可有可无的节点,大胆地删除,减少操作步骤


(由于精力有限,这块内容暂时不过多展开,因为还涉及很多知识点,以后慢慢讲解。当然,感兴趣的同学也可以自行查找资料,或在文章下方评论交流哦~)


3.2.2 用户使用场景

明确了目标用户后,接下来需要我们发挥共情能力,代入用户视角走查产品。           从“带着需求”来(我要买车票),到“完成目标”(买到票)走的核心场景路径,梳理出来粗颗粒度的故事场景 。


【举个栗子】:

场景的梳理,先从颗粒度大的骨干场景出发,举个栗子:假如我们起床到公司这个场景,可以回想一下,在整个过程中我们经历了哪些大的阶段?


——经历了:起床—洗漱—出门—路上—到达。


基于大的阶段,我们可以继续拆分出颗粒度较小的二级故事场景,比如“洗漱”还可以拆解:换衣服—刷牙—洗脸—梳头。


拿到实例中,12306的购票流程是:查询车次—筛选车次—填写乘车信息—提交订单付款—买到票了

切忌在使用场景时流程颗粒度过细,忽略用户使用目的。


【加餐知识点】

这里先讲解一下,场景设计主要分为2类:一是挖掘需求,挖掘用户使用目的及动机;二是研究需求,在已有需求上深入研究和优化。


12306是从1-∞的出行工具类产品,用户的使用目的非常明确——买车票,因此使用场景一定是围绕【研究需求】展开。

运用4W1H场景分析法,我们得到用户使用场景:

在已经了解用户和确认了用户使用场景的基础上,根据以上得到的结论和机会点等资料,开始绘制用户体验地图。


3.3 绘制用户体验地图

文章开头拆解的组成内容还记得吗?


现在召集团队不同岗位的人员,共同努力填补网格空白处。最好从上到下从左到右开始,不用强求全部填满,因为用户体验地图并不是一锤定音的,它是不断分析和反复更新迭代的。

我们得到了用户体验地图成品:



用户体验地图是产品用户增长的策略工具之一,绘制完成后根据地图针对用户体验情绪与机会点探索解决方案。


4.1后续工作安排

绘制好体验地图后,工作并没有结束,还有2项重要的工作:

  • 优化机会点:展开头脑风暴,讨论是否能有最佳方案,来满足用户的目标,提升用户满意度、优化体验

  • 安排后续工作:按照情绪曲线、机会点价值大小,梳理优先级,安排后续工作 


4.2探索优化方案

然后根据用户体验地图,按照用户情绪的低(解决痛点)、高(放大爽点)、中(思考分析),分别探索优化。

把所有问题点按照上述分类,首先解决用户情绪最焦虑的痛点问题,其次思考是否能把情绪高点继续优化到极致,让用户更嗨,而用户情绪平缓的地方,要研究分析,继续思考优化空间。



· 中转功能操作繁琐,推荐方案不够智能——减少交互步骤+增加智能方案推荐

· 视觉层级冗杂、票价信息不直观——F型分析法优化+增加票价显示

· 列表页排序算法升级(与产品开发相关,不做案例展示) 


优化点:中转方案的优化

我们增加了智能方案推荐,并把中转车次与直达车次划在同一页面,优先展示直达车次。极大地增加了用户操作的易用性,可直观对比,减少页面跳转和加载等待时间。


通过多稿权重对比,在信息层级、功能突显和视觉样式中,择优选择了最终稿。


复杂节点降低操作成本,切换动效能直观看出阅读效率和易用性的提高。



优化点:视觉层级优化

通过F型视觉模型和十字交叉法梳理了信息层级,极大的提高了阅读效率。

日期选择由展开点按切换改为滑动切换,提高屏幕利用率的同时,更方便用户操作。




优化点:增加目的地天气提醒

——情感化设计,魅力型功能,让嗨点更嗨。




情绪中线以下,都有优化空间

比如:

  • · 添加乘车人操作重复、耽误抢票——默认常用已选+页内抽屉拉起

  • · 筛选功能视觉较弱、触点易错——增加视觉识别与触点面积

  • ……

这是一部分可以不断思考打磨的空间,虽然紧要程度低于用户情绪低点,但是花时间将产品从满足80%的用户到满足99%的用户,即使在大多数人看来是一种性价比很低的行为,但却是提升用户体验的绝佳方式。这也是大厂产品体验良好的原因。



归纳与总结

文章有点长,感谢阅读。下面概括了一些文中的方法论知识点,方便读者回顾。


写在后面

市面上有很多关于产品体验地图的文章,但多数是基于已有产品的劣势去直接绘制地图,绘制地图并不是目的,绘制好体验地图之后怎么分析优化才是目的,用户体验地图本身只是一个可视化工具。我们努力去剖析过程、记录方法论,希望初学者能够知其然并知其所以然。

当然优化之后还是要验证的,最终数据是判断是否真正有效果的标准。关于设计验证的方法及数据指标,大家可以期待一下我们下一篇文章。(爱立Flag死得早啊,这一篇已经快头秃了)

注:文中如有不足之处,欢迎补充交流。


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创建于:2021-04-07
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      该作品发布时间:2021年04月07日

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