Upload
irina-zimitskaya
View
543
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Task Oriented Design. Принципы
успешного использования
навигационных
парадигм
Артем
Мошков
Навигационные парадигмы
Навигационные
парадигмы/шаблоны
1.
Mеню
2.
Визард/помощник
3.
Контекстное
переключение
4.
Система
рекомендаций
5.
Теги
6.
Поиск
Гибридность
Паттерны
не
исключают
друг
друга, и не заменяют
полностью. Почти
все
успешные
системы
являются
гибридными. Почему успешными?
Что
лучше? Когда
лучше? Amazon.com, Wikipedia.org, Google.com
со
всей
его
растительностью.
Гибридность
Мягкое
с
теплымЖесткая
организация
позволяет
избежать
энтропии
восприятия
ЦА, равно
как
и
со
стороны владельцев
ресурса. За
это
приходится
платить
ёмкостью
и
гибкостью
пространства/
модели/ инструментария, поскольку
решение
хорошо
только
в
контрактных
рамках. Это
касается
вообще
любого решения. Отсюда
и
гибридность.
Шаблоны
–
это
сравнительные
скорость
и экономия, рекомендованные
для
решения
типичных
задач. Они
гарантируют
вам
результат, но
вместе
с ним
вы
помещаетесь
в
пределы
контракта. Выходить
за
эти
рамки
очень
ресурсоёмко, да
и
ЦА
рыдает.
Мягкое
с
теплым
Классификаторы/ИерархииИерархия
(греч. Ιεραρχία, от
ιερός
—
священный
и
άρχω
—
правление). Да-да, именно
священное
образование. Иерархия
–
это
порядок, явный
контроль,
это
эффективно.
Обладая
жесткой
навигацией, система
является
поводырем,
обладая
гибкой
–
учит
пользователя
ходить.
Иерархия
диктует
организацию
предметных
областей
и
их
отношения, а
поэтому
удобна
для
последовательной/
линейной
навигации
по
большому
массиву
данных
(если
вам
нужен
последовательный
доступ
ко
всему
массиву).
Насколько
часто
вы
оперируете
всем
материалом?
Классификаторы/ФасетыФасетная
классификация
позволяет
использовать
независимые
словари
описаний предметной
области.
Используется
там, где
нет
(потребности
в) иерархии
или
ее
применение затруднено.
Словари
могут
быть
как
фиксированными, так
и динамичными
–
расширяться
с
ростом
системы, либо
в
процессе
обучения
пользователя.
Фасеты
почти
невозможно
преобразовать
(без потерь) в иерархию, зато
иерархию
в
фасеты
–
с
песнями!
Классификаторы/Фасеты
Ура, теги!
Рост
(словарей, но
не
пользователя) нужно контролировать, чтобы
хоть
как-то
замедлить
энтропию.
Ура, теги!
Ура, теги!
Точная
настройка
посетителя
через
сужение/ расширение
словаря, поиск
по
одному
из
словарей.
Ура, теги!
Ура, теги!
Интересы
ЦА
могут
быть
трактованы
с
разной степенью
успешности.
Например,
при
помощи
статистического анализа
(системы
рекомендаций) или
экспертных
систем.
Экспертные
системы: Машина
feat. Человек
Поиск, рекомендательные
системы, визарды. На
стыке
потребностей
и
знаний
пользователя
и
выразительных
возможностей
системы.
Экспертные
системы: Машина
feat. Человек
Данные
–
Выразительность
–
Пользователь
Выразительность
–
это
словари, это
связанность
/ ассоциативность, гранулярность, упорядоченность. Весь
спектр
характеристик, учитываемых
в
модели
(или
формирующих
её).
Экспертные
системы: Машина
feat. Человек
Мотивирующий дизайн (Task Oriented Design)
Мотивирующий
дизайн (Task
Oriented
Design)
Всё, о
чем
было
рассказано
выше, объясняет выбор
подходящей
парадигмы
и
её
возможную
адаптацию.
Мотивирующий
дизайн
ориентирован
на решение
конкретных
задач, заложенных
в
бизнес-
модель,
побуждающий
дизайн,
указывающий предельно
ясно,
не
что/где/сколько, а
КАК.
Самое приятное и располагающее графическое представление
вторично.
С кого начать?
Если
рассматривать
максимизированные потребности
и
особенности
ЦА
буквально
и
скрупулезно, не
оставляя
ничего
на
потом
(“само зарастёт”,“научатся”, “догадаются”
и т.д.), то
дизайн
инфраструктуры
и
ее
проявлений (интерфейсов) начинается
с
систематизации
требований
ЦА
Посетители-шатуны
без
четкой
цели рассматриваются
как
самая
проблемная/
сомнительная
ЦА
Частные
решения, как
заботаЕсть
посетители, которым
не
требуется
обучение:
они
знакомы
с
терминологией, у
них
сформированная система
ценностей, они
просто
лапочки. Они
все
знают
сами. Таких
людей
удобнее
рассматривать
в плоскости
ментальных
моделей/персон, а не
обобщенных
кейсов.
Часть
логической
структуры
ресурса
исчезает
в зависимости
от
того, кем
пользователь
НЕ
является
и
не
отвлекает
его.
Структура
данных
трансформируется
в
структуру потребностей.
Да, мы
все
еще
говорим
о
навигации.
Частные
решения, как
забота
Пересечение ЦА
Пересечение
ЦАПри
анализе
рассматривается
некое
множество
ЦА
и
множество
тестовых
персон.
Анализ
этих
множеств
протекает
в
разных плоскостях, пересечения
происходят
крайне
редко,
что
в
общем-то
понятно: молодой
соискатель, предпенсионный
специалист,
подозрительный
дилер, девушка-цветок
из
PR-отдела и т.д.
Мы
не
будем
рассматривать
персоны. Просто помните
об
этих
различиях.
МножестваИнтересы
ЦА
пересекаются
–
вы
стараетесь
угодить
всем
сразу. Это
не
касается
административных разделов, в
которых
соблюдается
четкий
контракт.
Вы
проводите
исследования, собираете
статистику, строите
ментальные
карты, вы
все
делаете
правильно.
…Но
когда
дело
доходит
до
прикладного проектирования
и
реализации, из
всего
этого
аналитического
варева
извлекается
троглодит, удовлетворяющий
худо-бедно
всем
требованиям.
Нередко
про
ЦА
забывают
совсем, и
вся
проделанная работа, вся
ваша
идеальная
публика
остается
жить
где-то
на
бумаге.
Множества
Проактивное
представление
Учитывайте
сущность
системы
и
динамику объема
данных. С
ростом
системы, с изменением
природы
(вдруг!) данных, решения
перестают работать.
Находите
общие
точки
в
выгодном
обоюдном представлении: системы
и
потребностей
целевой
аудитории.
Соединяйте
их
по
возможности короткими
путями.
Как
учитывать
все
множество
ЦА?
Проактивное
представление
Инверсия
структуры
Выбирайте
паттерны
навигации, опираясь
на природу
своих
данных. Совмещайте
решения. Это
решения
плоскости
данных. У
вас
есть
более
важная плоскость(и) –
ваши
ЦА.
Структура/ансамбль
ЦА
должны
определять
эти структуры.
Инверсия
структуры
Инверсия
структуры
Повтор: «Структура
данных
трансформируетсяв
структуру
потребностей».
Фсё.