예측적 디자인: 마법 같은 사용자 경험을 만드는 방법

오늘 아침에 The Drifters의 "This Magic Moment"라는 노래가 아무 이유 없이 내 머리에 떠올랐습니다.

우리 뇌의 불안한 신경망은 재미있는 일을 합니다. 그들은 겉보기에 관련이 없고 연결되지 않은 생각과 개념을 연결합니다.

내 이마를 두드리며 나는 속으로 말했다. "하지만, 물론..."

최근에 저는 우리가 디지털 장치 또는 서비스와 상호 작용할 때 발생하는 UX의 마법 같은 순간에 대해 생각하고 있습니다. 우리는 모든 것이 제자리에 딱 맞아떨어지는 완벽한 순간을 만납니다. 정확히 올바른 방법으로, 정확히 적절한 시간에 마치 마법처럼 말입니다. 은행, 자동차, 자판기 또는 휴대전화에 있을 수 있습니다.

저는 예측적 디자인의 시대가 도래했거나 최소한 우리가 도달할 수 있다고 믿습니다.

우리의 제한된 GUI는 진화하는 기술과 입력 방법의 결과로 변화하고 있습니다. 그것은 유기적이고 자연스러운 진화입니다. 우리는 이미 장치와 대화하는 것을 당연하게 여깁니다!

예를 들어 운전하는 동안 "Dial Anna"라고 말할 수 있습니다. 타이머를 시작하거나 근처에서 재생 중인 영화에 대해 Siri에게 요청합니다. 그리고 Alexa에게 음악을 틀거나 커피를 주문하도록 요청합니다. 그럼에도 불구하고 40년 이상 전에 확립된 은유와 그래픽 요소는 그다지 변하지 않았습니다.

과거

Xerox PARC의 원래 GUI는 44년이 지났지만 사용자 인터페이스는 여전히 매우 유사합니다.

오늘날 우리는 여전히 2차원 화면을 보고 있으며 대부분 입력에 키보드와 마우스를 사용합니다. 인간이 아닌 컴퓨터에 최적화된 상호 작용 방식을 위해 설계된 장치.

랩톱, 데스크톱, 태블릿, 모바일, 자동 판매기 등 우리가 상호 작용하는 기계는 여전히 과거의 레거시 시스템인 멘탈 모델과 기술로 설계 및 제작되었습니다.

Jetson의 세계에서 Flintstones 시대의 상호 작용 모델을 사용하는 것과 같습니다. 그들은 여전히 ​​다음 단계로 이동하고 유용한 정보(출력)를 표시하기 위해 사용자(입력)의 많은 상호 작용에 의존합니다.

예측 디자인이란 무엇입니까?

디지털 비즈니스가 디지털 삶의 과정을 단순화하고 촉진하려면 예측적 디자인의 적용이 그 어느 때보다 중요합니다.

이에 비추어 볼 때 예측적 디자인이란 무엇인가?

입력이 필요 없는 출력입니다. 과거의 선택을 활용하여 미래의 결정을 예측하는 것입니다.

우리의 컴퓨팅 머신이 컴퓨터가 아닌 인간에 최적화된 상호 작용 방식을 위해 설계된 세상입니다. 결정론적인 사용자 의도에서 확률론으로 전환하는 디지털 세계.

Huge의 Aaron Shapiro는 예측적 디자인을 사용자의 결정보다 한 단계 앞서 요구에 응답하여 프로세스를 단순화하는 방법으로 정의합니다. 즉, 아직 표현하지 않은 사용자 요구에 응답합니다.

최고의 형태로 예상되는 디자인은 개인화를 넘어선 것입니다.

예를 들어, 취향과 이력에 따라 볼 영화를 보여주는 Netflix는 개인화입니다. 예측 가능한 디자인을 사용하면 앱과 상호 작용하는 순간에 인터페이스가 실제로 변경됩니다.

예측적 디자인은 예를 들어 온라인 쇼핑의 경우 시스템이 경험을 안내하는 마법의 손처럼 느껴질 정도로 사용자 경험을 알고 개인화한다는 것을 의미합니다. 실제로 UI를 즉석에서 변경하고 관련 없는 정보를 제거하며 가장 관련성이 높은 옵션만 시의 적절하고 간단하며 효율적인 방식으로 제공합니다.

이것은 오늘날 달성하는 것이 그리 어렵지 않습니다.

누군가 Guitarcenter.com에서 매우 비싼 기타를 쇼핑한다고 가정해 보겠습니다. 체크아웃 시 사이트는 자동으로 "픽업을 위해 매장으로 배송"을 기본 선택으로 표시합니다. 다른 사용자의 과거 행동을 관찰하고 값비싼 기타를 구매하여 가장 가까운 오프라인 매장에서 픽업하는 것을 선호한다는 것을 알고 있기 때문입니다. - 모르타르 가게.

다른 예를 들어 아마존에서 셔츠를 쇼핑한다고 가정해 보겠습니다.

아마존은 이미 당신을 위해 모든 것을 개인화하고 있으며 이전에 사이트에서 셔츠를 구매한 적이 있기 때문에 당신의 사이즈와 색상 선호도를 알아야 합니다.

상품 상세 페이지로 이동하면 사이즈를 미리 선택하여 네이비, 화이트, 체크 셔츠를 먼저 보여주고 핑크와 옐로우 셔츠는 강조하지 않고 매번 사이즈 선택을 강요하지 않을 수 있습니다.

왜요?

예상되는 디자인의 약속은 마찰을 제거하고 효율성을 증가시켜 사용자 경험을 크게 개선하고 결과적으로 수익에 영향을 미치는 것입니다. 사람들은 그들이 원할 때 원하는 것을 제공하는 제품과 서비스로 돌아갑니다.

디지털 시스템과의 일상적인 상호 작용은 전례 없는 규모에 도달했습니다. 그러나 이러한 상호 작용 중 많은 부분이 마찰과 그에 따른 좌절감으로 인해 억눌려 있습니다.

사용자를 즐겁게 하고 삶을 단순화할 수 있는 더 큰 규모의 맞춤화 및 개인화가 실제로 필요합니다.

통근자가 통근 카드를 충전할 수 있는 셀프 서비스 교통 발권기를 이용하세요.

그들은 여전히 ​​​​멍청하도록 설계되었습니다. 모든 사람이 동일한 실망스러운 과다한 옵션을 선택하는 사용자 입력에 의해 주도됩니다.

리필 내역을 카드에 저장할 수 있는 훨씬 개선되고 개인화된 시스템을 쉽게 상상할 수 있습니다.

입력에 대한 수많은 요청 대신: 먼저 이 옵션을 선택한 다음 이 다른 옵션을 선택하는 식으로, 항상 리필하는 카드를 삽입하는 것으로 전체 상호작용이 시작될 수 있으며 시스템은 즉시 "안녕하세요, 리필하시겠습니까? Mastercard를 사용하여 $20의 이 카드를 사용하시겠습니까?”

다음 단계는 지불하고 이동하는 것입니다.

카드를 다시 채우는 데 필요한 시간을 75% 이상 단축하고 효율성을 높이며 사람들을 더 빠르게 이동시키고 결과적으로 더 만족스럽게 만들 것입니다.

이것은 이미 가능하지만, 나는 이것을 하는 단일 발권 기계를 모릅니다.

미래의 인터페이스.

AI가 더 보편화되면 더 높은 수준의 개인화는 더 높은 수준의 예측적 디자인을 가능하게 할 것입니다.

모든 종류의 사용자 승인 행동 추적(구매 내역, 선호도 등)을 기반으로 시스템은 사용자를 인식하고 다음 선택이 무엇일지 높은 수준의 확신으로 예측합니다.

오늘날 기술이 존재한다는 점을 고려할 때 예측 가능한 디자인이 없다는 것은 그렇게 어려운 일이 아닙니다.

일부 회사는 이미 초기 형태의 예측 설계를 실행하고 있습니다. 두 가지 예가 Google Now와 Uber입니다.

구글 나우

Google Now 앱은 Google 검색 소프트웨어의 보다 야심찬 진화 중 하나입니다. 아이디어는 간단합니다. 필요하거나 원하는 것을 알기 전에 무엇을 원하거나 알아야 하는지 예측하고 읽기 쉬운 카드 기반 형식으로 제공하십시오.

Google의 데이터 마이닝 기능은 타의 추종을 불허합니다. 그것은 당신이 누구인지 알고 캘린더 이벤트, 지역 날씨, 뉴스, 주가, 항공편, 탑승권, 호텔, 근처 사진 명소 등과 같은 개인화된 위치 인식 정보가 있는 카드를 표시할 수 있습니다. 또한 현재 교통 상황을 기준으로 직장에서 집에 도착하는 데 걸리는 시간도 알려줍니다.

Google에서 현재 사용자에게 필요한 항목이 없다고 판단하면 표시되지 않습니다. 예측 가능한 디자인의 구현입니다.

우버

Uber 앱에서는 어딘가로 여행을 떠날 때 원래 목적지로 돌아가고 싶어할 확률이 90%이기 때문에 이후 앱 실행 시 돌아가기 버튼을 제공합니다. 픽업 및 하차 위치를 지정할 필요가 없습니다. 멋진.

시대가 변하고 있어

상황은 자연스러운 상호 작용 방식으로 진화하고 있습니다.

머지 않은 미래에, 우리의 입력은 더 수월해질 것입니다.

음성, 제스처 추적, 시선 추적 및 음성과 같은 상호 작용 방법을 사용하여 증강 및 가상 현실을 갖게 됩니다. Google은 이미 작업 중입니다. 프로젝트 솔리라고 합니다.

AI와 머신 러닝의 도움을 받는 예측적 디자인 방법은 완전히 더 나은 수준의 경험을 제공할 것입니다.

예측적 디자인을 어떻게 활용할 수 있습니까?

"abracadabra"라고 말하는 마술 지팡이는 없습니다. 그렇다면 지금 그 마법 같은 순간을 위해 어떻게 디자인해야 할까요? 예측 가능한 디자인을 사용하여 그러한 마법의 순간을 전달하기 위해 오늘날 우리가 취할 수 있는 단계는 무엇입니까?

놀랍도록 정교한 예측 알고리즘, 완전히 개발된 AI 및 기계 학습이 있을 때까지 기업은 개인화 기회를 위해 기존 데이터를 마이닝하여 잠재적인 문제와 장벽을 줄일 수 있습니다.

또한 사용자 중심의 설계 프로세스에 완전히 참여하고, 심층 연구, 광범위한 사용자 테스트를 사용하고, Tensorflow와 같은 기계 지능을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

심층 연구는 사용자가 흐름에서 매순간 무엇을 하려는 경향이 있는지 관찰할 수 있는 맥락적 관찰 또는 민족지학적 연구와 같은 많은 것을 알려줄 것입니다. 이러한 사용자 여정을 단계별로 매핑하고 그에 따라 상호 작용을 설계할 수 있습니다.

이러한 데이터 마이닝 및 개인화를 사용자 중심의 디자인 방법과 결합하여 적용하는 이상적인 결과는 고객을 기쁘게 하고 사물이 마술처럼 나타나도록 하여 충성도를 생성하는 유동적이고 원활한 예측 경험을 생성할 것입니다.

그것은 사용자 경험의 최첨단을 발전시키고 기업과 사용자 모두에게 윈-윈 상황을 만들어 수익에 긍정적인 영향을 미치는 더 깊은 고객 만족을 제공할 것입니다.

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