小米是如何做产物设计迭代的?来看卖力人的论文级总结!
作者:leyu乐鱼体育 发布时间:2021-12-08 04:05
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搜索首页 设计文章产物设计 正文 全部 UI 平面 网页 手绘 电商 交互 产物 下载 神器 职场小米是如何做产物设计迭代的?来看卖力人的论文级总结! 阅读本文需 28 分钟 编辑: 土拨鼠 作者:二手设计 4天前 评论区摘要:目的:研究基于移动智能设备的互联网产物设计的评估和迭代方法。方法:通过作者亲历差别类型的互联网公司的实际事情,分析和总结以小米互联网开发模式为代表的产物设计迭代。关键因素:测试情况与使用场景的关系、互联网公司的投入与产出的权衡、科技的生长与用户的需求变迁等。

结论:产物设计的品质在每个阶段的权衡尺度是差别的,基于移动智能设备的互联网用户到场形式将产物设计迭代推向新热潮,对未来互联网产物设计迭代方法的探索也指明晰偏向。互联网产物设计迭代的配景2018年中国的两会期间,作为人大代表的雷军提出了《关于鼎力大举生长中国设计工业、全面提升中国设计水平的建议》议案「1」,他认为陪同着消费升级的大趋势,则需要全面提升中国制造以致中国设计的品质,才气打造具有世界级声誉的中国品牌。

而要提升尤其是以互联网为代表,以信息技术为基础的产物设计品质,其中关键之一就是需要在企业内部构建一套完善的用户研究和评估测试流程,基于用户反馈对产物设计举行迭代,不停调整和改良产物设计以到达提升产物质量的目的。1. 缘起:基于剧本任务的实验室可用性测试上世纪90年月正处于盘算机科学技术的突飞猛进的阶段,著名易用性专家雅各布尼尔森(Jakob Nielsen)提出了可用性观点以及一系列与可用性相关的原则和测试方法「2」「3」。这些原则和方法历经20多年岂论是对于当初的门户网站还是当前的移动应用都依然经典。

其中可用性测试是一种常见的用户研究方法,很是适用于在设计流程以及上线流程中来评估产物设计质量。由于其时人们的主要使用场景上都限于牢固室内,因而外在情况或场景影响对于可用性测试的效果并不大,于是传统大型 IT 或互联网公司诸如微软公司对于用户研究大多都是在实验室里完成的,从而降生了实验室可用性测试(Lab Usability Testing)「4」。实验室可用性测试能够在不干预干与受试用户的情况下很是完整的记载用户在受试历程中种种行为数据,甚至能够配合生理信号收罗系统来进一步判断受试用户在差别任务时的心理状态,以供设计研究人员举行更为深入的研究和分析用户行为。其时的盘算机类型绝大多数以单机系统为主的台式盘算机,而且基于 C/S 即 Client/Server(可以是本的服务使用者/服务提供者,而不仅限于互联网的观点)结构的图形用户界面(GUI)操作系统已经成为普及,实验室可用性测试主要在 C/S 的 GUI 上来举行。

凭据 ISO 9241-11 国际尺度对可用性的界说:产物在特定使用情况下为特定用户用于特定用途时所具有的有效性(Effectiveness)、效率(Efficiency)和用户主观满足度 (Satisfaction)。凭据可用性条理的划分,有效性可以归为第一个条理,效率为第二个条理,而满足度则为其最高条理。交互设计可以保障产物中第一个和第二个条理即有效性和效率,但对于最高条理的满足度却不如 GUI 设计更为直接和有效。

GUI 设计能够带来更多美感和情趣,通过视觉设计,在情感上给用户一种抚慰,更有助于用户到达使用上的满足度「5」。△ 「图:传统大型 IT 或互联网公司的产物设计与开发流程」其时人们的主要使用场景与测试情况或场景比力吻合,可是这种测试方法通常情况下大多是针对少量(5个即可)用户的定性测试「6」,能够利便对数据收罗,包罗用户的发声反馈,视频及视察记载等,因此还需要联合诸如问卷观察等其它的用户研究或测试方法来弥补实验室可用性测试在受试样本上的不足,这也要求实验室可用性测试对于受试用户类型的选择更为严格与典型,对于任务的设计越发完善与准确「7」。

另外,实验室可用性测试还受限于前期对于测试园地的高昂的投入和建设,以及测试历程中受限于受试用户的数量、质量等客观条件的选择,只有为数不多的注重产物设计质量以及在各方面资源富足的大型 IT 或互联网公司才气够肩负且恒久举行。这也导致了中小公司缺乏足够的资源举行产物设计的评估与迭代来保障用户体验的质量。

2. 生长:基于自然场景的互联网在线迭代互联网信息技术的深入生长和普及为中小互联网公司带来新的契机,其中「以用户为中心」产物设计准则能够有效地提升互联网产物的可用性「8」,而实施该准则首先要相识用户及其所在场景「9」,需要通过深度的用户研究准确掌握用户需求。用户研究涉及到的各种定量或定性的方法曾被大量应用在了一线科技公司的产物设计验证流程之中,为后续的产物设计迭代提供了有力的数据支持。

可是这种历经20多年的经典的用户研究与测试方法对于新兴的互联网公司岂论在人力、物力、财力还是时间成本上投入太大,尤其是对于更多关注投入产出比以及效率的初创互联网公司而言高不行攀,更况且经典的用户研究与测试方法的选择没有一定的最佳方案,因此尤其是海内众多初创互联网公司亟待需要寻求一种越发适合自身情况的产物设计的评估与迭代模式。相较于传统的 IT 公司而言,以为代表的新兴互联网公司的在线产物大多基于 B/S,即 Browser/Server(基于互联网的浏览器/服务器模式)结构,客户端接纳浏览器(Browser)运行软件。B/S 结构应用法式相对于传统的 C/S 结构应用法式是一个很是大的进步:可以在任何地方举行操作而不用安装任何专门的软件。对于用户来说只要有一台能上网的电脑就能使用,客户端零维护。

B/S 结构的主要特点是漫衍性强、维护利便、开发简朴且共享性强、总体拥有成本低「10」。这些基于互联网信息技术的天然优势使得以用户为中心的用户研究和测试可以不受时间与空间的限制,因此也不必再限于传统测试情况举行用户研究和测试,从而拉近了产物与用户之间的关系,并逐渐形成了一套互联网产物设计迭代方法。这套方法与传统的实验室可用性测试差别在于:不必再像传统 C/S 应用产物要到达完整水平再投放市场,因为用户可以随时在线获取,甚至可以在不确定产物设计是否切合用户需求的情况下快速投入市场以获得验证,进而为下一个版本的革新继续提供数据支持。

△ 「图:互联网公司的产物设计与开发流程」全开放的互联网开发模式的兴盛1. 契机:基于移动智能设备的现场可用性测试随着时代生长,主流互联网产物又从 B/S 转移到了 C/S,从牢固台式盘算平台逐步转移到了移动盘算平台,用户使用场景不再是牢固而是多样。这对于新兴移动互联网公司有着更多时机获取独立用户的产物使用情况,加上智能手机及物联网设备(传感器)的快速生长和普及,尤其是智能手机自带的录屏功效、录音功效以及其它小型视频设备使得在现场举行用户测试变得门槛更低。

这使得用户研究员可以在切合自然场景的现园地点做用户测试,同时也使得用户研究员能够更为利便地记载并跟踪高仿真度产物原型真实测试情况,用户也能够在实际测试中举行作声思考和评论。这种测试方法很受移动互联网公司的青睐:受试用户一般被摆设切合或靠近实际使用场景被给予需要执行的任务,而设计研究人员只需开启被测智能设备例如智能手机自带的录屏和录音功效对被测用户的操作历程举行录制以备后续的数据统计与分析,而不再像传统的视察控制室通过单向反光玻璃并通过麦克风对测试用户发出相关指令并举行记载和视察。为了获取更为详细的数据,设计研究人员也会勉励他们在实验完成任务时作声思考。

例如,相较于传统的实验室记载,超小型的运动相机可以通过任意佩带的方式记载受试用户在使用产物时的行动心情和声音,有时还会配合使用智能手机上安装的眼动记载软件通过前置摄像头来记载受试用户眼动轨迹或热区数据和使用运动手环来记载受试用户心率颠簸变化数据等,以便进一步获取受试用户在交互历程中的行为数据并相识用户界面临用户心理的影响。因此在自然场景下的可用性测试能够在不干预干与受试用户的情况下更为真实和完整地记载用户在受试历程中种种行为数据,甚至能够获取自然场景下可能存在的其它非产物设计问题:好比由于网络毗连引起的延迟、户外光线变化引起的屏幕低可视性等问题,能够针对性地反馈给其它相关开发人员举行研究和分析,并加以革新。△ 「图:可用于移动自然场景拍摄的小米小蚁运动相机」2. 厘革:以小米为代表的全开放式用户到场互联网开发模式这种基于移动自然场景的迭代方法在准确性上依旧无法替代经典的定性的用户研究方法,因为通过数据样本举行统计和分析只能够发现问题但无法定位问题的原因,所以新兴移动互联网公司通过大数据定位产物问题规模后,还需通过焦点小组或深度访谈更进一步明确产物细分问题并推导出详细原因。基于推导原因继续在线迭代,逐渐迫近产物设计的目的,循环往复「11」。

此外,这种方式除了成本有所降低以外并不比实验室敏捷几多,也可能需要受试用户和设计研究人员支付更大的努力举行准备、设置、记载、整理统计和分析等事情。因此尤其是像小米这样新兴的移动互联网公司,迫切地需要创新出一种更为高效低成本的、敏捷的迭代模式来更好的优化产物与设计。小米公司正式建立于2010年4月,是一家以手机、智能硬件和 IoT 平台为焦点的互联网公司。

而在初创时期的小米焦点产物并非手机等智能硬件,而是从基于谷歌 Android 移动操作系统定制化开始,通过迭代和革新适合当前中国用户使用习惯,最终开发出广受赞誉的手机操作系统:MIUI,这也为厥后的小米手机的推出和热销奠基了基础。与许多新兴的中小型移动互联网公司一样,小米在初创时期缺乏足够的资源和能力对 MIUI 中的各个产物功效和设计举行快速、完整地评估与迭代。

为了让产物设计迭代越发敏捷,能够快速响应用户反馈,于是小米团结首创人黎万强在举行小米手机操作系统 MIUI 开发时不像许多传统大型 IT 或互联网公司在产物未上市之前对市场或用户举行过多地防范和关闭,相反在确保产物基础功效稳定的基础上,会将产物设计团队的许多新想法、新功效都坦诚地公然在用户眼前,目的是通过借助互联网的规模优势,让全国各地的用户都能到场到产物设计的验证和迭代之中,从而实现组建「一个10 万人的互联网开发团队」来资助小米举行产物设计迭代。这一想法将互联网产物设计迭代推向了热潮。△ 「图:10 万人的互联网开发团队模型」图片泉源:黎万强,《到场感》随着移动互联网和智能手机的大规模普及,使得这个想法逐渐成为可能:于是小米创新性地率先通过论坛包罗基于移动端的小米社区作为互动平台,以更为开放的形式能够让一部门忠实用户深入到场到产物的研发历程中「12」,与产物设计团队在线举行密切协作。

通过高频率高密度的与用户线上交互,小米获取了在大量富厚的自然场景下的用户使用反馈后,通过快速迭代举行产物设计升级,从而到达降本提效。在面向消费者终端的行业中,小米总结出了「用户模式大于一切工程模式」。

为了让用户深入到场到产物、设计和研发历程中,小米还设计了「橙色星期五」的互联网开发模式:焦点就是 MIUI 团队通过论坛与用户互动,把 MIUI 系统的升级时间牢固为每周星期五,以淘汰用户的影象成本从而只管淘汰用户到场的成本,同时也为了把这种论坛互动方式产物化,让用户能够在种种差别的自然场景中使用新产物或新功效后完成小米经心设计的使用陈诉——四格体验陈诉,以获取用户试用之后即时的主观评价与反馈。从最开始收到上万的反馈一直生长到现在每期都有数十万用户到场。

△ 「图:小米 MIUI 「橙色星期五」的四格体验陈诉与手机论坛」此外,小米在 MIUI 中还能让用户在线抓取操作日志举行更为专业和详细的数据反馈,通过这些用户深度到场的机制不仅为小米团队节约了大量开发、测试甚至运营资源,还让 MIUI 收获了令人受惊的好口碑和增长速度。这份口碑也组成了小米在日后公布手机后火爆的用户基础「13」。△ 「图:用户可以通过种种方式举行在线反馈」可见在当前中国国情下,这种全开放式的产物设计迭代模式使传统的产物验证的流程发生了转变:通过部门大规模忠实用户试用的用户反馈在移动互联网公司的产物研发阶段变得更为普及,因而能够被越来越多的海内中小型移动互联网公司以致大型头部互联网公司所借鉴并推行。

△ 「图:以小米为代表的移动互联网公司的设计评估与迭代流程」这种全开放式用户到场本质上还是一种中心化的产物设计迭代思路,需要切合所对应的公司文化、用户类型、业务规模以及风险控制等条件才气充实发挥出互联网开发模式的潜力,并也只能最终发生出「满足了80%的用户80%的需求」产物设计「14」。那么在未来,是否有一种满足「所有的用户所有的需求」的互联网产物设计呢?未来互联网产物设计迭代的展望1. 去中心化的互联网生长趋势随着5G通讯、云盘算与移动互联网服务的日渐完善,人工智能逐渐渗透到更多细分领域满足日益多变的用户个性化需求,同时有利于高科技公司举行快速、低成本的创新。众所周知,人工智能的生长依赖于大数据、云盘算和实现框架「15」。

互联网公司可以通过用户智能手机上的种种传感器从差别维度监测用户数据,使得智能手机逐渐成为每个用户的新一代「微型服务器和盘算中心」,这种去中心化的互联网「云盘算」能够存储和分析每个用户海量的数据资助互联网公司更为准确地明白每个用户,并能够在此基础上探索出新的用户需求和衍生出新的产物与服务。因此,在未来如何基于人工智能举行产物设计迭代来满足「千人千面」的个性化用户需求将是所有互联网公司所面临的挑战「16」。2. 自动驾驶技术的「影子模式」提供了一种可能性2018年10月26日,特斯拉在北美地域向用户升级了新的自动驾驶技术:「Navigate on Autopilot」。

这个技术的关键在于「Navigate on Autopilot」岂论用户是否开启,都可以在后台记载在真实场景所有驾驶决议和控制数据。「这样在人类驾驶员导致交通事故时就可以对比分析,看看自动驾驶是不是可以制止事故」,特斯拉将其称之为「影子模式」「17」。△ 「图:基于影子模式的高精度导航舆图对比」图片泉源 Tesla Motors, https://mashable.com/2015/10/14/tesla-high-precision-digital-maps(左图是普通的低精度导航舆图路径,而右图则是特斯拉通过数据积累绘制的高精度导航舆图,通过对比可以看出,高精度导航舆图可以出现更详细更富厚的路径计划与选择,以应对实时变化的路况变化接纳差别的自动驾驶计谋「18」)所谓的影子模式即无需主动定期招募目的用户、选择和撰写测试任务剧本、收集数据分析和产出陈诉,而是通过终端系统后台感知并记载自然场景下用户使用产物的每个基于真实需求所需要完成的任务路径数据,终端系统不接纳实际测试任务指示,可是会对比完成同样任务时自己默认计划的最优任务路径。这样,当用户实际任务路径数据累积成为任务「路径流量」,通过绘制出高精度任务路径舆图「19」和用户实际的任务路径流量判断每个任务完成情况是否切合终端系统预期的数据,尤其是当该任务路径下流失的用户流量或者某些任务路径的用户流量超出阈值时,系统会定位评级出该任务路径所在产物设计的详细问题并生成多个测试方案。

影子模式的强大之处在于随着受试用户使用时间和任务路径数据的积累,系统能够记载和学习该用户特有的使用偏好进而联合该用户的小我私家用户画像分析该用户使用行为和心理预期,最终为该用户迭代出适合该用户偏好的最优产物设计方案。3. 基于人工智能的自我产物设计评估与迭代自我产物设计评估与迭代分为:感知记载,行为明白,定位评级与决议控制四个部门,周而复始,循环往复。△ 「图:自我迭代模式」感知记载:收罗的数据越客观「精度」越高,对后续评估与迭代越具有参考价值。

但在以往的用户测试中,主观性和引导性都市影响数据的「精度」。例如在随机观察中,用户只是推测他们可能会怎么做,或者他们喜欢哪些功效,但这并不意味着他们会在现实生活中使用或喜欢它们「20」。此外,以往通过用户测试所收集的数据大多泉源于具有引导性的用户任务场景中,因此数据不行制止或多或少地受到非客观的显性重要性影响(Explicit Importance)「21」。

而影子模式的感知记载能更好地制止由于人工干预导致的显性重要性影响而发生的测试误差。行为明白:通过使用场景的重绘与用户操作路径的统计,联合用户小我私家的基本信息或画像,来更为准确地判断用户偏好和明白用户行为「22」,通过元数据、场景数据并联合详细的行为数据识别和分析获得用户的差别行为。可是并纷歧定同样的问题对差别偏好的用户都市发生可用性问题。

例如有的用户偏好倾向手动输入银行卡信息的交互操作可能对于偏向更快捷的扫描输入银行卡信息交互操作用户而言反而会导致可用性较差,这取决于用户输入信息习惯,心理宁静感甚至与硬件设备条件限制等诸多与用户画像与使用场景相关。因此这些差别行为偏好可以迅速定位出详细的可用性问题,并据此针对差别的用户展示差别的迭代方案。定位评级基于「幸存者偏差(Survivorship Bias)」理论「23」,以往的数据的收罗和统计往往基于那些能够完成任务或者是有愿意完成任务的用户,而更为重要的可用性问题则有可能集中在那些中途无法完成任务而流失的用户身上:即首要应该思量在那些未完成任务的用户操作路径数据中分析找出用户流失最为意外和严重的任务操作路径。

因此高精度的用户任务操作路径数据的统计能够更为精准的对可用性问题举行定位和评级。此外,由于有了用户画像与用户 ID 数据的统计和分析,目的用户能够更为容易地被确定,所发生的任务操作路径数据相对其它类型用户也更具评估价值。

决议控制对于前面提到的差别偏好的用户,有可能同样的设计方案会造成差别的效果。在明白用户行为的基础上产物设计的评估与迭代越发智能化,可以自主决议如何举行产物设计迭代:通过实时监控该类用户任务操作路径的数据,并不停自主迭代出最适合该类用户非显性重要性偏好的产物设计,做到更懂用户以至于能够自主决议和控制整个产物设计的「进化」偏向,这也将实现产物设计的「千人千面」,以满足差别用户日益多变的个性化需求。

结语产物设计的品质在每个阶段的权衡尺度是差别的,这不仅取决于公司及其所在社会情况对产物设计迭代的认知水平,同时还取决于公司依据自身实力在这个历程中的资源投入是否能获得因产物设计质量提升所带来的增值,因此它的评估与迭代在每个阶段的方法和目的也会是差别的。更重要的是,随着用户需求条理的不停提高,产物设计的目的也会随之不停提升:例如在最早时期的尺度就是能够让差别的人去适应于一个尺度、通用产物而不堕落和可用,而随着互联网、大数据和人工智能等先进平台和技术不停深入生长,可以想象,互联网公司产物设计的评估与迭代的权衡尺度将是如何更懂「我」和更相识「我」,如何能够自我「进化」地去适应每个差别的人。更多小米设计案例:我邀请了小米探索实验室的设计总监,和你聊聊智能音箱南迪尔:‍Hi 大家好,我叫南迪尔。

我大学结业后在工业设计领域比力着名的设计公司 LKK 事情,‍‍然后12年加入百度,‍主要卖力百度云的交互设计,后面成为智能硬件团队的设计司理,负...阅读文章 >>参考文献雷军:《关于鼎力大举生长中国设计工业、全面提升中国设计水平的建议 》[J],中国科技工业,2018年第03期。Jakob N., MOLICH, R. Heuristic evaluation of user interfaces [C]. Proc. ACM CHI’90 Conf, Seattle, WA, 1-5 April 1990, 249-256.Jakob N. Heuristic evaluation. In Nielsen, J., and Mack, R.L. (Eds.), Usability Inspection Methods [M]. John Wiley & Sons, New York, NY, 1994.Usability Testing: Microsoft’s Unique Approach. Microsoft Research, https://news.microsoft.com/1998/05/19/usability-testing-microsofts-unique-approach, 1998.张旭:《浅谈可用性的 GUI 设计》[J],艺术与设计 (理论版),2008年第7期,第114-116页。Jakob N. Why You Only Need to Test with 5 Users. Nielsen Norman Group, https://www.nngroup.com/articles/why-you-only-need-to-test-with-5-users, 2000.张旭:《基于可用性的移动流媒体视频点播业务的交互研究与设计》[D],湖南:湖南大学,2008,第20-31页。

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