无论您使用的是Spotify,Netflix还是亚马逊,根据您的工作,喜欢的内容和点击的内容,您的体验变得越来越个性化也就不足为奇了。我看到的内容与你看到的不同 - 无论是我们收听的音乐,我们观看的电影,我们订购的食品还是我们购买的衣服。

在一个超级连接的世界中,无限量的内容触手可及,拥有个性化体验是关键。个性化意味着提供与您产生深刻共鸣的内容,根据理解行为和意图,根据您的个人需求和需求量身定制的体验。

那么,我们如何设计这样的体验呢?当我们为个性化体验开发产品概念时,我们从哪里开始?有什么要考虑的因素?

个性化是关于个体而不是分割,其涉及属于具有共同特征的分段的组。它是关于识别每个人独有的行为,找出潜在的个人需求和需求。

通过隐式和显式数据,可以更好地了解每个人。

Explicit data

显式数据是您作为用户故意共享的数据类型,用于以您希望的方式自定义体验。例如,“跟随艺术家”是您为了查看您所关注品牌的更多内容而进行的深思熟虑的互动,因此您感兴趣的品牌。您决定有意共享以在您的内容体验中反映它。

Implicit Data

相反,隐含数据是您作为用户无意识地共享的数据。它们来自您使用产品进行的关键活动,以享受体验本身:您播放音乐,暂停或停止的点击次数,您查看产品时所做的不同互动,打开简报,阅读,分享文章或购买产品......所有这些都具有间接含义:通过打开时事通讯,您可能会通过查看您可能正在考虑购买的产品来展示您对内容的兴趣......

用户进行的每次交互都是个人偏好,有意识需要或模糊意图的表示。所有这些隐式和显式数据都应该帮助我们识别它们并相应地个性化体验。

在涉及个性化的早期产品设计阶段,我们可以首先提出以下问题:

另一个重要方面是弄清楚可以有意义地使用这些数据的用例。

它是为产品的正确使用案例利用正确的数据,以改善核心用户体验,解决关键痛点并预测用户意图为他/她的下一次旅程带来愉悦。

我们来举个例子吧。

当您以用户身份转到Netflix时,您可以在家庭Feed中浏览各种电影频道。在那里,您会注意到“继续观看”和“再次观看”等推荐频道。它们是某种形式的个性化,因为它们可能基于您的观看历史。

“继续观看”表示您最近开始观看的电影。假设您可能希望快速接收它们以便恢复它们。每个视频下方的进度条表示在完成之前还剩下多少。

另一方面,“再次观看”会显示您可以再次观看的精选视频。假设您很久以前已经看过它们并且您可能会再次观看它们,那么它们会被显示出来。此用例基于观看历史记录,该记录的日期“长于”用于“继续观看...”的记录。此处未显示进度条。

两者看起来相似,但它们涵盖了不同的用例。它们还基于不同的观看数据历史在浏览过程中提供不同的用户值。

以类似的方式,我们可以考虑以下问题:

有价值的个性化体验是了解用户意图,在真正重要且显示正确内容的时刻满足需求和需求的体验。

对于Spotify和Netflix来说,个性化似乎在他们的主要“家庭”中发挥着重要作用。一旦你降落在那里,你就可以立即探索一系列个性化内容 - 通过长期个性化的家庭饲料或为你编制的一些专辑。

像亚马逊或Zalando这样的电子商务购物网站有其他接触点可以仔细观察。

通常,访问在线商店的用户将开始搜索他们正在考虑购买的产品。他们将浏览,查看他们喜欢的几种产品,并密切关注一些产品,以便稍后做出购买决定。

亚马逊专注于提供个性化体验的精确之旅:通过查看您最近的观点,亚马逊在2-3天后发送个性化电子邮件,其中包含您与其他相关产品一起检查的产品。它利用浏览数据并使用电子邮件渠道推荐您可能考虑的正确产品(假设购买意图仍在那里......)

所以,这里有一些问题:

让我们假设我们找到了一个完美的个性化用例和提供它的时刻。

在这一点上,可能是我们的用户对我们如何覆盖他们的意图和确定他们的偏好印象深刻。

就像Spotify的“Discover Weekly”一样,每周都有一个播放列表,专为你编写,考虑你播放的歌曲和你关注的艺术家。 Spotify的每个用户都对每周选择的“正确”感到高兴。 Spotify似乎对我们非常个人的音乐品味有多了解,我们每个人都被淹没了。

但是,相反的情况不可避免地会发生:

为了避免个性化损害用户体验并提升信任度,我们需要构建一致且可靠的反馈循环,以使引擎随着时间的推移变得更好。因为。我们不会从一开始就为每个人提供个性化服务。我们将犯上述案件之类的错误。我们需要不断收听。

在理想的个性化生态系统中,反馈循环可能如下所示:

在Instagram上,作为用户,您可以提供反馈,以通过树点提高建议广告的质量。与此功能交互时,您将看到3个选项:

任何这些反馈都应该针对引擎,理想情况下,只需为您推荐正确且相关的广告就能更好。

所以,回到需要思考的问题:

That’s about it.

我希望这篇文章能够为您的产品中的个性化数据入手提供一个小小的灵感。我也很想听听你对这个话题的看法。随意评论!

在下一篇文章中,我想介绍一套可操作的以人为本的设计原则,在将个性化产品概念转化为有形数字界面解决方案时要记住......所以,请继续关注🔊

Clementine Jinhee Declercq 是Zalando的首席用户体验/数字产品设计师。

用数据设计个性化体验