百度APP表情面板體驗升級——小面板大文章

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導(dǎo)語:表情面板是百度APP互動場景中非常重要的基礎(chǔ)輸入體驗功能;本文以三個核心設(shè)計環(huán)節(jié)為例,分享在不同設(shè)計階段,對表情面板體驗細(xì)節(jié)的理解和感悟,闡述大體量平臺性產(chǎn)品在進(jìn)行體驗微創(chuàng)新時,對設(shè)計方案的嚴(yán)謹(jǐn)論證及思考。

一、表情面板改版背景

在百度APP評論場景中,每天有幾十萬的含有表情的評論生產(chǎn)量,表情對于評論互動氛圍的營造起著至關(guān)重要的作用。

百度APP emoji 2.0升級,除了樣式升級外,表情數(shù)量由原來的77個增加為180+,原有的橫滑翻頁交互形式更受限制;詳情可查看之前的文章內(nèi)容:BAIDU EMOJI 2.0

二、設(shè)計目標(biāo)

通過優(yōu)化表情面板交互形式,提升表情使用率,促進(jìn)互動氛圍提升,有以下3個核心目標(biāo):

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三、橫滑表情面板現(xiàn)有問題分析

1. 展現(xiàn)屏效低

橫滑分頁提示+表情分類tab占據(jù)表情面板1/4的位置,但是現(xiàn)有表情僅有一個分類,且短期內(nèi)拓展可能性較低,導(dǎo)致一屏僅展示20個表情。

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2. 操作順暢度弱

  • 橫滑翻頁效率慢:表情2.0升級后表情數(shù)量的擴(kuò)充至180+表情,橫滑翻頁的交互形式需要滑動10頁才能看完。
  • 輸入切換不順暢:表情面板高度低于系統(tǒng)鍵盤高度,切換鍵盤時有面板跳動。

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3. 運(yùn)營能力弱

節(jié)假日等特殊日期,會設(shè)計專屬的活動運(yùn)營表情,原有表情面板沒有設(shè)置運(yùn)營表情位置,放到最后一頁則觸達(dá)率過低;原有邏輯是將首頁最后一行的前3個位置作為運(yùn)營表情位置,導(dǎo)致了表情順序不穩(wěn)定,用戶查找習(xí)慣被打破。

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四、設(shè)計過程

百度APP作為平臺性產(chǎn)品,用戶體量大,表情面板涉及發(fā)評論、發(fā)動態(tài)、直播間發(fā)彈幕、IM發(fā)消息等多個場景。

為了降低全量上線的風(fēng)險,確保最終方案的有效性,分別在設(shè)計中、上線前、上線后階段采取方案研究評估、定性測試、定量驗證方式對設(shè)計方案進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)推導(dǎo)及論證,確保設(shè)計的合理性,深入理解用戶使用表情面板的行為特點。

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五、設(shè)計前-表情面板類型的研究與評估

1. 方法:哈里斯圖表比較評估法

方法介紹:哈里斯圖表是一種用于設(shè)計概念未經(jīng)細(xì)化的初始階段的比較評估方法,根據(jù)預(yù)定的設(shè)計要求,分析并呈現(xiàn)概念設(shè)計方案的優(yōu)勢與劣勢,通過對比評估選擇更具優(yōu)勢的設(shè)計概念。

1)表情面板類型發(fā)散

發(fā)散方式:基于原有的橫滑翻頁面板,從翻頁方向和翻頁方式兩個維度發(fā)散出了縱滑滾動、橫滑滾動共3種面板類型。

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2. 按照3個優(yōu)化目標(biāo)細(xì)分7個評估指標(biāo)

7個評估指標(biāo)優(yōu)先級:

首屏展示效率>瀏覽便捷度>匹配運(yùn)營能力>二屏曝光難度>單屏展示數(shù)量>定位查找難度>功能拓展性

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3. 方案對比評估

表格中評估指標(biāo)的重要程度由上至下依次降低,每個指標(biāo)的評分等級分為4類:-2,-1,+1,+2。

然后對3種表情面板類型進(jìn)行對比打分:明確分?jǐn)?shù)等級后,把相應(yīng)的方塊涂黑(-2,+2需要涂黑兩塊)。

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4. 方案評估決策

決策階段不是簡單的將所有得分相加,而是觀察哪個方案占正向黑色面積更多,且黑色面積靠上的越多越占優(yōu)勢;可以看出【類型2:縱滑滾動】各項指標(biāo)表現(xiàn)更優(yōu)。

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六、設(shè)計方案說明

在類型2:縱滑滾動結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,對方案進(jìn)行細(xì)化,主要有以下幾個設(shè)計點:

1. 設(shè)計點1:提升操作順暢度、展示效率

  • 提高面板高度與鍵盤等高,提升輸入穩(wěn)定性;
  • 通過布局優(yōu)化+縱滑滾動,提升瀏覽便捷度,展示數(shù)量提升35%-105%。

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2. 設(shè)計點2:增加一行常用表情

前面5個為歷史表情位,使用更便捷;后面兩個為推薦表情,更好的匹配表情運(yùn)營能力。

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3. 設(shè)計點3:感官反饋,提升操作趣味性

  • 觸覺反饋:長按表情出現(xiàn)詳情氣泡時,有震動反饋;
  • 聽覺反饋:點擊表情有音效反饋;

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4. 設(shè)計點4:后續(xù)新增分類或管理功能的拓展性思考

后續(xù)增加表情分類或是設(shè)置功能后,可以在面板底部增加一行固定功能入口放置拓展功能;同時,縱滑面板釋放了橫滑手勢,可以通過橫滑切換表情分類。

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七、上線前-定性測試

全量上線前為保證體驗符合預(yù)期,開展了新表情面板的定性用戶測試;通過用戶喜愛度研究及表情搜尋任務(wù)的分析,對比改版前后兩種方案的差異。

1. 用戶喜愛度調(diào)研

喜歡新方案-縱滑表情面板的用戶更多。

喜歡的主觀原因主要包括:更方便、更順暢,好查找,順手,展示內(nèi)容更多…

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2. 表情搜尋任務(wù)可用性測試

搜尋實驗說明:針對橫滑翻頁方案和縱滑滾動方案兩種交互形式,使用同樣的表情,在每一行表情中隨意挑選2個,打亂順序后,讓用戶在表情面板中查找,觀察對比用戶找到表情所需時間。

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測試結(jié)論顯示:在前6行表情中縱滑方案表情搜尋任務(wù)的使用時間明顯短于橫滑方案;7-16行表情中縱滑方案差于橫滑方案。

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注:由于實際使用表情面板的場景與搜尋任務(wù)不同,且表情順序與使用量有關(guān),越靠前的表情使用量越高,測試結(jié)論僅作為參考

八、上線后-定量驗證

定量驗證有三個維度:

  • 對比改版前后表情面板核心數(shù)據(jù)的變化,評估項目收益,對方案的有效性進(jìn)行定量驗證;
  • 對縱滑表情面板的用戶行為進(jìn)行打點,深入分析和總結(jié)縱滑面板的用戶行為特點。
  • 根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)論,對縱滑面板的布局提出建議及優(yōu)化點,為后續(xù)表情面板的長期優(yōu)化打下基礎(chǔ)。

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1. 數(shù)據(jù)收益分析

核心指標(biāo):含表情評論P(yáng)V/UV占比、表情面板轉(zhuǎn)化率。

1)含表情評論P(yáng)V/UV占比

在總評論量保證穩(wěn)步提升的基礎(chǔ)上,雙端含有表情占比的PV、UV均上漲明顯,且PV上漲比例>UV上漲比例:

  • PV上漲:同等數(shù)量評論中含表情的評論量上漲;
  • UV上漲:同等數(shù)量發(fā)評論用戶中,發(fā)表含表情評論的用戶量上漲;
  • PV上漲比例>UV上漲比例:發(fā)含表情評論的用戶中,人均發(fā)表量提升;

2)面板轉(zhuǎn)化率

面板轉(zhuǎn)化率提升明顯:

說明調(diào)起表情面板后,用戶更大概率的使用表情并發(fā)表了含有表情的評論。

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注:

  • 評論含表情PV占比=含表情評論P(yáng)V/評論發(fā)表成功PV
  • 評論含表情UV占比=含表情評論UV/評論發(fā)表成功UV
  • 表情面板轉(zhuǎn)化率=含表情評論P(yáng)V/表情面板展現(xiàn)PV

3)收益總結(jié)

以上核心數(shù)據(jù)雙端均上漲明顯且上漲趨勢一致,數(shù)據(jù)收益呈正向,本次改版提升了表情的使用率,對互動氛圍提升起到了非常正向的作用。

2. 縱滑表情面板的使用行為分析

1)行為打點規(guī)則細(xì)化

方法:GSM模型分析評估指標(biāo)

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2)分析行為數(shù)據(jù)

分析上線后的表情面板打點數(shù)據(jù),總結(jié)用戶行為特點:

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3)根據(jù)用戶行為總結(jié)建議及優(yōu)化點

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4)總結(jié)

通過分析打點數(shù)據(jù)理解縱滑面板的用戶行為特點,讓設(shè)計師更貼近真實用戶,理解用戶在體驗新的表情面板時有怎樣的反饋,哪些設(shè)計點是符合設(shè)計預(yù)期的,哪些是超出預(yù)期或者不符合預(yù)期的,從而為后續(xù)表情面板的持續(xù)迭代優(yōu)化提供理論參考。

九、感悟

在設(shè)計不同階段,通過不同的論證和分析對表情面板體驗細(xì)節(jié)會有更深入的理解和感悟。

1)前期細(xì)致的設(shè)計研究能最大程度上保證設(shè)計方案的合理性。

2)上線前的用戶定性測試是一種低成本快速傾聽用戶反饋,規(guī)避風(fēng)險的方法。當(dāng)然,由于定性測試的受眾較少,會存在一定的局限性,要正確的評估用戶研究結(jié)論的可參考價值。

3)上線后的定量數(shù)據(jù)驗證是通過對數(shù)據(jù)的解讀來分析用戶真實使用情況的方法,尤其是對于平臺性的大體量產(chǎn)品而言,通過數(shù)據(jù)分析更夠幫助設(shè)計師更好的了解用戶,客觀的反映設(shè)計方案的效果;當(dāng)然,數(shù)據(jù)本身雖是客觀的,但對于數(shù)據(jù)的解讀卻不一定能做到客觀,這是一個需要深入學(xué)習(xí)、長期堅持并循環(huán)驗證的過程。

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作者:百度MEUX,百度移動生態(tài)用戶體驗設(shè)計中心,負(fù)責(zé)百度移動生態(tài)體系的用戶/商業(yè)產(chǎn)品的全鏈路體驗設(shè)計。

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題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議

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評論
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  1. 分析的太棒啦!

    來自北京 回復(fù)