予測的デザイン：魔法のユーザーエクスペリエンスを作成する方法

今朝、ドリフターズの「ディス・マジック・モーメント」という曲が、はっきりとした理由もなく私の頭に浮かびました。

私たちの脳の落ち着きのないニューラルネットワークは面白いことをします。 それらは、一見無関係で、つながりのない思考や概念を結びつけます。

額を平手打ちして、「でも、もちろん…」と自分に言い聞かせました。

最近、私はデジタルデバイスやサービスとやり取りしているときに発生するUXの魔法の瞬間について考えています。 まるで魔法のように、すべてが正確に正しい方法で、正確に正しいタイミングで所定の位置に収まるとき、私たちは完璧な瞬間に遭遇します。 それはあなたの銀行、あなたの車、自動販売機、またはあなたの電話にあるかもしれません。

先見の明のあるデザインの時代はここにある、あるいは少なくとも私たちの手の届くところにあると私は信じています。

テクノロジーと入力方法の進化の結果として、限られたGUIが変化しています。 それは有機的で自然な進化です-私たちはすでに私たちのデバイスと話をするのは当然だと思っています！

たとえば、運転中に「ダイヤルアンナ」と言うことがあります。 Siriにタイマーを開始するか、近くで上映されている映画についてお願いします。 そして、Alexaに音楽を再生するかコーヒーを注文するように依頼します。 それにもかかわらず、40年以上前に確立された比喩とグラフィック要素はそれほど変わっていません。

過去

Xerox PARCの元のGUIは44年前のものですが、それでもユーザーインターフェイスは非常によく似ていると考えてください。

現在でも2次元画面を検討しており、入力には主にキーボードとマウスを使用しています。 人間ではなくコンピュータ用に最適化されたインタラクションメソッド用に設計されたデバイス。

ラップトップ、デスクトップ、タブレット、モバイル、自動販売機など、私たちがやり取りするマシンは、過去のレガシーシステムであるメンタルモデルとテクノロジーを使用して設計および構築されています。

まるで、ジェットソンの世界でフリントストーンの時代の相互作用モデルを使用しているようです。 次のステップに進み、有用な情報（出力）を表示するために、ユーザーからの多くの対話（入力）に依然依存しています。

予測的デザインとは何ですか？

デジタルビジネスが私たちのデジタルライフの過程を簡素化および促進するためには、予測的デザインの適用がこれまで以上に重要になります。

これに照らして、予想デザインとは何ですか？

入力をあまり必要とせずに出力されます。 それは、過去の選択を活用して将来の決定を予測することです。

私たちのコンピューティングマシンが、コンピューターではなく人間向けに最適化されたインタラクションメソッド用に設計されている世界。 決定論的から確率論的なユーザーの意図に移行するデジタル世界。

HugeのAaronShapiroは、予測設計を、ユーザーの決定の一歩先のニーズに対応することによってプロセスを簡素化する方法、つまり、まだ表現していないユーザーのニーズに対応する方法として定義しています。

最高の形の予測デザインは、パーソナライズをはるかに超えています。

たとえば、Netflixは、好みや履歴に基づいて視聴する映画を表示します。これはパーソナライズです。 予測的なデザインでは、アプリを操作している瞬間にインターフェースが実際に変化します。

予測的デザインとは、たとえばオンラインショッピングの場合、システムがユーザーエクスペリエンスを認識し、それがあなたのエクスペリエンスを導く魔法の手のように感じる程度にパーソナライズすることを意味します。 それは実際にその場でUIを変更し、無関係な情報を排除し、タイムリーでシンプルかつ効率的な方法で最も関連性の高いオプションのみを提示します。

これを今日達成するのはそれほど難しいことではありません。

誰かがguitarcenter.comで非常に高価なギターを購入しているとしましょう。 チェックアウト時に、サイトはデフォルトの選択肢として「集荷のために発送する」を自動的に提示します。これは、他のユーザーの過去の行動を観察し、高価なギターを購入することで、最寄りの実店舗で集荷することを好むことを知っているためです。 -モルタルストア。

別の例として、Amazonでシャツを購入しているとしましょう。

アマゾンはすでにあなたのためにたくさんのものをパーソナライズしており、あなたが以前にサイトでシャツを購入したことがあるので、あなたのサイズと色の好みを知っているべきです。

商品の詳細ページに移動すると、サイズが事前に選択され、ネイビー、ホワイト、チェッカーシャツが最初に表示され、ピンクとイエローのシャツは強調されなくなり、毎回サイズを選択する必要はありません。

なんで？

予測設計の約束は、摩擦の排除と効率の向上であり、これによりユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、収益に影響を与えます。 人々は、欲しいときに欲しいものを届ける製品やサービスに戻ります。

私たちのデジタルシステムとの日々のやり取りは、前例のない規模に達しています。 しかし、これらの相互作用の多くは、摩擦とそれに続く欲求不満の感情に悩まされています。

ユーザーを喜ばせ、彼らの生活を簡素化する、より大規模なカスタマイズとパーソナライズが本当に必要です。

通勤者が通勤者カードを補充できるセルフサービスの交通機関の発券機を利用してください。

それらはまだ馬鹿げているように設計されています-誰もが同じイライラするたくさんのオプションを通り抜けるユーザー入力によって駆動されます。

補充履歴をカードに保存できる、はるかに改善された、よりパーソナライズされたシステムを簡単に想像できます。

数え切れないほどの入力要求の代わりに、最初にこのオプションを選択してから、この他のオプションを選択します。これにより、対話全体は、常に補充するカードを挿入することから始まり、システムはすぐに「こんにちは、補充しますか？このカードは$20で、マスターカードを使用しますか？」

次のステップは、支払いをして行くことです。

これにより、カードの補充に必要な時間が少なくとも75％短縮され、効率が向上し、人々の移動が速くなり、その後、カードの満足度が高まります。

これはすでに可能ですが、これを行う単一の発券機を私は知りません。

未来のインターフェース。

AIが普及すると、パーソナライズの度合いが高くなると、より高いレベルの予測設計が可能になります。

購入履歴や好みなど、ユーザーが承認したあらゆる種類の行動追跡に基づいて、システムはあなたを認識し、次の選択が何であるかを高い確実性で予測します。

予測的な設計の欠如は、そうすることをそれほど難しくしない技術が今日存在することを考えると、驚くべきことです。

一部の企業は、すでに初期の形式の予測的設計を実践しています。 2つの例はGoogleNowとUberです。

Google Now

Google Nowアプリは、Googleの検索ソフトウェアのより野心的な進化の1つです。 考え方は単純です。必要なことや必要なことを知る前に、知りたいことや知っておくべきことを予測し、読みやすいカードベースの形式で提供します。

Googleのデータマイニング機能は他に類を見ません。 それはあなたが誰であるかを知っており、カレンダーイベント、地元の天気、ニュース、株価、フライト、搭乗券、ホテル、近くのフォトスポットなどの個人化された場所認識情報を含むカードを表示できます。 また、現在の交通状況に基づいて、仕事から家に帰るのにかかる時間も示します。

Googleが現時点で何かが必要であると思わない場合、それは表示されません。 これは、予測的デザインの具体化です。

Uber

Uberアプリでは、どこかに旅行すると、元の目的地に戻りたいと思う可能性が90％あるため、アプリのその後の起動時に戻るボタンが表示されます。 ピックアップとドロップオフの場所を指定する必要はありません。 鮮やかさ。

時代は変る

物事は自然な相互作用の方法に進化しています。

それほど遠くない将来、私たちの入力はより楽になります。

音声、ジェスチャートラッキング、アイトラッキング、スピーチなどのインタラクションメソッドを使用して、拡張現実と仮想現実を実現します。 Googleはすでにそれに取り組んでいます。 それはプロジェクトソリと呼ばれています。

AIと機械学習の支援を受けた予測設計手法は、完全に優れたレベルのエクスペリエンスを提供します。

予測的なデザインをどのように活用しますか？

「アブラカダブラ」と発声する魔法の杖はありません。では、これらの魔法の瞬間をどのように設計するのでしょうか。 予測的なデザインを使用して、これらの魔法の瞬間を実現するために今日実行できる手順は何ですか？

信じられないほど洗練された予測アルゴリズム、完全に開発されたAI、機械学習ができるまで、企業はパーソナライズの機会のために既存のデータをマイニングして、潜在的な問題点と障壁を減らすことができます。

また、ユーザー中心の設計プロセスに完全に関与し、詳細な調査と広範なユーザーテストを採用し、Tensorflowなどのマシンインテリジェンスにオープンソースソフトウェアライブラリなどのツールを使用することもできます。

深い調査により、ユーザーがフローの瞬間から瞬間に何をする傾向があるかを観察できる多くのことがわかります。おそらく、コンテキスト観察または民族誌的研究です。 これらのユーザージャーニーを段階的にマッピングし、それに応じてインタラクションを設計することができます。

このようなデータマイニングとパーソナライズをユーザー中心の設計手法と組み合わせて適用することの理想的な結果は、顧客を喜ばせ、魔法のように見せることで忠誠心を生み出す、流動的でシームレスな予測体験を生み出すでしょう。

これにより、最先端のユーザーエクスペリエンスが向上し、ビジネスとユーザーの両方にWin-Winの状況が生まれ、収益にプラスの影響を与えるより深い顧客満足度が提供されます。

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