Google Asistan, Spotify ve Amazon gibi pek çok uygulama bugün, kişisel verilere dayalı kullanıcı tercihleri ile ilgili varsayımlar yapmaktadır. Bu markalar bile bizler doğrudan giriş yapmadan bizim adımıza kararlar alabilmek için bu bilgileri kullanırlar.
Son zamanlarda bu tip kullanıcı programından kullanıcı seçimi kaldırılır “beklenti tasarım” icat edilmiştir. Bunun amacı kullanıcı arabirimlerinin karar verme sürecini otomatikleştirmek ve kullanıcı davranış verilerini kaldıraç etmektir. Sonuç olarak insanlar şu anda kararlar almaktansa, karar verme süresi arttırılmıştır.
Beklenti tasarımı kullanılmaya başlanmıştır ve buna rağmen bağlantılı güven soruları krşınıza çıkabilir. Güven kazanımı konusunda ara yüzler karanlık desenle olarak kullanılır. Kullanıcıları kandırmak için aldatıcı koyu desenler uygulanmaktadır. Aldatıcı koyu renkli desenlerin yerine daha şeffaf bir kullanım imkanı sunan “ışıklı desenler” seçeneği kullanıcılara sunulmaktadır. Bu sayede daha iyi kararlar verebilmenin önü açılmaktadır.
Birincisi Kullanıcı için Neden karar Linki?
Bugünün online dünyasında, tüketiciler her zamankinden daha fazla seçenek ile karşı karşıya kalmakta. Örneğin, Amazon ve eBay gibi pazarlarda alışveriş seçeneklerini düşünün.
Amazon ve eBay ezici ürün seçimi
Amazon ve eBay (Görüntüler: tam olarak aynı ürün için seçenekler birbirinden ezici sayıda Amazon ve eBay ürünleri için)
Spotify müzik ezici bir seçim.
daha fazla seçenek hoş olsa da daha sonrasında aslında karar vermeyi zorlaştırıyor, çünkü çok fazla sayıda kullanıcı için zor bir deneyim yaratabilirsiniz
Seçim Barry Shwartz paradoksu “seçim Lots insanlar bir şeyi seçmesi daha kolaydır. Ve seçim zorluğunun olmaması onları daha utlu ediyor.
Hick yasası “Her ek seçim kararı almak için gereken süreyi artırır.”
Her iki çalışmada bir kullanıcı ara yüzü tercih miktarını azaltarak, biz böylece hayal kırıklığını azaltmak ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi yapmak, daha özel kararlar almak için kullanıcının yeteneğini geliştirmeyi düşünmekteyiz.
Seçim azaltmak Linki Nasıl uygulanır
Bir kullanıcı için seçenek sayısını azaltmak günümüzdeki pek çok uygulamanın odak noktası haline gelmiş durumdadır.
Seçenekleri daha ilgili yapma linki
Birçok ürün yalnızca geçerli kullanıcı için uygun görülen bu seçenekleri sınırlayarak, bireysel tercihlerine kişiselleştirilmiş durumdadır. Bu web sitesinde ve müşterilerden toplanan verilere göre uyarlanmış ve e-posta önerileri le Amazon tarafından ünlü kazanmıştır.
Amazon tarafından uyarlanmış öneriler
KARARLAR TAHMIN BAĞLA
Kullanıcılar hala çok sayıda süzgeç seçeneği ile karşı karşıya. bunun nedeni yukarıda bahsettiğimiz öneriler seçim yükünü kaldırmada yeterli olmaya bilir. Ürünlerimiz tamamen seçim yükünü kaldırarak, kullanıcının adına kararlar alarak bir adım daha ileri gidebilmeyi amaçlamaktadır
Örneğin, Google Now, gibi uygulamalar giderek doğrudan kullanıcı girişi olmadan, kullanıcılar için eylemler yürütmektedir.
Google Now tasarım örnekleri
Google now’u özel kılan futbol puanları için arama arabanızı park ettik nerede bulma konusunda, arka planda kararların alınması ve hatta sorulmasına dahi gerek kalmadan doğru zamanda sizi bilgilendirmektedir.
Google Now genel bakış
kullanıcılar için çalma listeleri oluşturarak Spotify bile düşünüyorum önce assumptive yaklaşımın bu tip başka bir örneğini göstermektedir.
Spotify Discover Haftalık
Spotify keşfedin Weekly’nin Kişiselleştirilmiş çalma listeleri (Resim: Spotify ) ( Görünüm büyük versiyonu )
Bir çalma listesine yeni müzik eklemek ve sizler için arama ve karar verme görevini üstlenmektedir.
Kullanıcılar için karar vermenin kavram adı “beklenti tasarım ” olmuştur. Bu nedenle kullanıcılar adına karar süreci etik bir tartışma konusu haline gelmiştir.
Anticipatory Tasarım olarak oluşturma Güven Bağlantı
Yukarıda özetlenen yaklaşımları kullanan kişiler için kararlar ve seçimlerin azaltılması ve yapım sürecinde, bir kullanıcı istedikleriniz hakkında küstahça olmakla itham edilebilir. Uygulamanın özellikle çok sayıda uygulamalar sergileyenler için maruz kalmış bir seferde, kullanıcı beklediğini yapmazsa Bu güvensizlik yaratabilir ve aldatıcı karanlık desenleri, ortaya koyar.
Sonuç olarak, bir uygulama yapıldığında kullanıcılar için kararların sayısı ne kadar yüksekse, daha şeffaf o güveni korumak için olmalıdır. Bu beklenti tasarım kullanıldığında bile, bazı karanlık davranışları kaçınarak ve yerine haberdar kullanıcıların tutmak “ışık desenleri,” içinden ve kontrol şeffaflığı lehine yapılabilir. Şimdi birkaç ışık düzenleri inceleyelim.
BILGI LIMIT KAÇININ LINKI
app kişiselleştirme ve tavsiye sistemleri Seçenekleri aracılığıyla onlar gibi olabilir ne kullanıcıların daha uzun süre süzülür kullanıcı içeriklerinden aynı tip daha görmeye başlarsınız buda, doğal bir sorun oluşturulabilir:
Amazon tarama geçmişi önerileri
Bu gibi yeni şeylerin keşfedilmesi zor hale olabilir. Bu Amazon gibi e-ticaret web sitelerinde değil, aynı zamanda Facebook gibi sosyal medya sitelerinde değil her zaman açıktır.
As Time dergisi devletler:
Facebook benzeri videolarını çok seyretmek isteyen çok sayıda insanların, linkleri ve daha fazla videolara tıklayabilmelerini umuyor.
Onlar ne görmek istediklerini belirliyor ve farlı markaları görmekten mutlu olmuyor.
KULLANICI KONTROL VERMEK LINKI
Sınırlayıcı bilgi önlemenin bir yolu daha kolay kullanıcıların geri besleme mekanizmaları aracılığıyla, onlar hakkında yapılan varsayımlar geliştirmek için yapmaktır.
Bu nedenle kolay ve bariz farklı şekillerde mekanizmalardan daha az belirgin olanları yapılabilir:
Google, Facebook ve Amazon tarafından kullanılan geri besleme mekanizmaları
Google, Facebook ve Amazon (tarafından kullanılan geri besleme mekanizmaları Görünüm büyük versiyonu )
Google Now (sol üst) gösterilen bilgiler ilgili olup olmadığını kontrol etmek ve dorudan kullanıcı bilgilerini ister.
Facebook (sağ üst) Her haberin sağ üst köşesinde bir açılır pencere kullanılarak, biraz daha az açıktır. Pencere tıklatarak görmek istemediğiniz haberleri gizlemek için seçenekler ortaya koymaktadır.
Amazon (alt) daha da zor önerileri tasarlar. Sen → için “Hesabınız” → “Sizin Öneriler” gezinmek size ne gösterir ayarlamak için “Öneriler Geliştirmek” gerekir.
Bu üç örnek, Google kullanıcı denetiminde olması sağlanır kartları geribildirim sağlamak için kullanıcılar için birden bariz etkileşimleri vererek, en şeffaf geri bildirim mekanizmalarını sunar:
Google Asistan: Kontrol sizde
Google Asistan: “Kontrol sizde.” (Resim: Google ) ( Geniş sürümünü görüntüle )
Yanı sıra kart kaydırarak, sen de her kartta menü simgesinden özelleştirme ayarlarını erişebilirsiniz:
Şimdi Google Özelleştirme
Facebook ve Amazon durumda, kullanıcıların gördükleri terzi geribildirim sağlayabilir olsa bile, altta yatan bir haber yem ve tavsiye algoritmaları olarak, daha fazla kontrole sahip Joel Spolsky tarafından özetlenmektedir.
BAĞLANTI İÇERİKLERİNİ SAKLAYARAK REKLAMLARDAN KAÇININ
Içerik olarak reklamları gizleyerek bir olan ortak karanlık desen, ve eylemler kullanıcının açık izni olmadan yürütülmektedir.
Bir örnek olarak, Google Asistan son zamanlarda ihtiyaç duyduğunuz düşünen anda bu uygulamalardan servislerin kullanıcılara soracak gibi lyft, Airbnb, Uber ve Instacart gibi markalarla ortaklık etmektedir. Üçüncü taraf hizmetleri kartları yararlı olabilirken kartları ödenen hizmetler için zaman, neredeyse reklam ve başka bir form gibi görünebilir:
Google Asistan iş ortağı hizmetleri
Tasarımın benzer koyu tonlar ilgili ürünler görülebildiği zaman, beklenti kararların arkasındaki motivasyon daha şüpheli hale gelir. Google Maps gibi görünen, bunun iyi bir örnektir pimleri olarak reklamları gizlemek harita arama sonuçlarında:
MEVCUT BAĞLANTI KULLANICI GIRIŞI KULLANIMI YAPIN
Kullanıcılar hakkında varsayımlar yaparken, bunların doğru olması önemlidir. Bunu yapmak için denenmiş ve test edilmiş yolu web görüldüğü gibi önceki kullanıcı girişi, önceden doldurulmuş formları gibi, ya da ileride kullanmak beklentisiyle kredi kartı bilgilerinizi ve şifreleri hatırlamak özelliklerine sahip tarayıcıları yapmaktadır.
Google Chrome otomatik tamamlama
Google Chrome, önceden doldurulmuş formlar
Bu aynı görevleri tekrarlamak zorunda kalmadan kullanıcıları kurtarır. Birden çok veri akışlarını birleştirmek ve daha karmaşık varsayımlar yaparken aynı prensip uygulanabilir. Kampanyalı Canlı taksi hizmeti Hailo adlı “Şimdi kart” zaman, coğrafi konum ve önceki kullanıcı girişi ile Google taksiler ile rebook birleştirir.
KULLANICILAR için OUT OPT LET LINKI
Kendilerine verilen önerileri özelleştirmek mümkün olmasına rağmen, bazen insanlar uygulamalar ve tüm bunlar için kararlar istemiyor. Bu durumda, devre dışı bırakmak kolay olmalıdır. Google Asistan uygulamasını silemezseniz bile, ayarlarından kartlarını devre dışı bırakabilirsiniz:
Google now kartları devre dışı bırakma
Google Artık kullanıcılarına Asistan kartları devre dışı bırakmayı sağlar.
Koyu desenler grafik: Opt-in seçimi ile
Organ bağış için seçim tarafından opt-in ve tahmini rıza arasındaki fark (Resim: Koyu Desenler )
opt-in varsayılan olduğunda temelde, rıza organ vericisine karar opt-in zaman varsayılmaktadır ise rıza yüzdesi çok düşüktür, yaklaşık% 100’dür olmak.
İnsanlara Yardım için Karanlık Desenler Linkini kullanın
Bu şirketlerin kendi gündemlerini ilerletmek için koyu desenleri kullanmaları açıktır ve şirketlerin kullanıcıları adına kararlar almalarına yardımcı araçları kullanmak bugün daha kolay . Ancak yardımcı olmak için, insanlar kendileri için daha iyi kararlar benzer yöntemler kullanılabilir olabilir. Şu anda, çoğumuz bu tür öz-denetim eksikliği ya da kısa vadeli kazançlar üzerinden bir odak noktası olma sebebiyle insan frailties kötü kararlar alınmaktadır.
