撰稿编者按:许多商品单厢应用领域机器学习、低标识符此类基本概念,而此类基本概念对德国大众使用者来说,可能并不归属于他们所熟识的应用领域领域,这时此类辅助工具商品要如何构筑商品结构设计思路,让使用者能快捷地入门新体验呢?责任撰稿译者紧密结合Amazon SageMaker Canvas这款商品进行了新体验归纳,一起来看。

产品设计与用户体验(产品设计与用户体验设计的区别)-第1张

低标识符是前段时间一两年B端商品的两个炙手可热应用领域领域,能实现只写小量标识符或不写标识符,类似于用LEGO乐高的方式来合作开发。竞争优势也是不言而喻的,能提高商品的合作开发工作效率,无合作开发潜能的使用者也能加速入门。

而在统计数据建模应用领域领域,为了能精确预估未来结论,销售业务思路师需要能有专精的统计数据挖掘方式,甚至是标识符撰写潜能。这对营运相关人员、市场相关人员相关人员是两个非常大的考验。

Amazon SageMaker提供了Canvas服务项目,通过建模、点选式的X310e,销售业务思路师无须撰写任何人标识符,也无须 ML 专精技能,就能聚合精确的机器学习 (ML) 预估。听起来很牛,但是或者说的新体验好不好呢?那时我们来评定一下。

该文结构如下表所示:

  1. 使用者情景,统计数据建模之痛;
  2. 使用者市场需求,销售业务思路师工作业务流程;
  3. 商品可视化,构筑精巧的新体验结构设计;
  4. 听觉艺术风格,刻画高性能结构设计词汇;
  5. 情景开拓,新体验升级换代;
  6. 商品新体验强化提议。

一、使用者情景分析

讲起统计数据建模、统计数据预估、统计数据挖掘这些矮小上的术语,很难让普通使用者却步。

而我正是一名小白使用者,不过我也是一名新体验结构设计师。如今从事统计数据商品结构设计的相关工作,每天会跟各种统计数据库导入导出、实例、清洗治理等等功能打交道。内心对于这些信息还是有些不适应,因为行业门槛确实很高,不是普通使用者所能轻易理解的。

同样对于销售业务思路师来说,复杂的统计数据建模也存在较高行业门槛。我们想象两个情景。

销售业务思路师小A想要进行统计数据挖掘,但是个人潜能有限,面对复杂多变的统计数据集,费时费力,只能用excel 完成简单的统计数据图表建模,但是统计数据内在的联系,相互影响的程度,很难分析出来。所以需要求助于专精的统计数据挖掘师。于是联系到了统计数据挖掘师小C,两者开始了面对面的沟通。

小A:C工,我边想要有一组客户统计数据,想要预估下他们未来贷款的可能性。每个使用者大概有20多个指标。这么办呢?

小C:哦哦,这个简单,你能balabala……~

小A:……(一头雾水~)C工,能不能讲的简单点?

小C:你能先……再……

小A:C工,你能帮我实现一下吗?

小C:能,不过我前段时间比较忙,需要过一段时间才能处理这个市场需求。另外请走两个市场需求单给我。

小A:……

这时小A的内心是崩溃的。

我想很多销售业务思路师单厢遇到这样情景。如何能帮助没有专精标识符技能的销售业务思路师拿到想要的预估结论呢?这可能吗?

二、使用者市场需求

B端商品必须面向使用者市场需求,解决使用者问题。所以必须要明白使用者是谁,市场需求是什么。

我们要介绍一下使用者Canvas 服务项目的使用者群体之一——销售业务思路师。

销售业务思路师需要通过现有统计数据,发现未来的机会点。例如银行的销售业务思路师需要为营销部门即将开展的营销活动确定目标客户,需要根据包含客户人口统计和银行历史记录的统计数据集,预估最有可能注册存款证的客户。或者作为销售业务思路师,如何通过对客户统计数据的分析,帮助营销外呼团队发现更有意愿接听电话的使用者,从而提高团队的营销工作效率呢?这些都是销售业务思路师的重要工作。

销售业务思路师的日常工作可能会涉及以下过程:

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1. 统计数据准备

统计数据挖掘师会收到两个统计数据集,包括来自不同渠道或者不同表格的统计数据进行合并整理,根据自己的经验,去除重复或者无效的字段信息,提高原始统计数据的质量。

2. 统计数据处理

通过专精的统计数据挖掘辅助工具,或者撰写标识符完成统计数据预估。如果结论不理想,还需要反复调整统计数据模型。这个阶段通常会花费较长的时间,思路师相当于反复试错,寻找到合理的统计数据模型。

3. 结论呈现

完成统计数据处理后,还需要通过各种统计数据图标,呈现出统计数据对结论的影响权重等等。

而在普通企业中,并不会配备专精的销售业务思路师,而是由营运相关人员、市场相关人员做出结论预估。这些相关人员一般不具备专精的统计数据建模潜能,只能通过excel 或者分析软件对统计数据集进行简单的加工。如果是对未来统计数据的预估,简单的统计数据挖掘是无法满足工作需要的。

另外站在企业的视角,销售业务思路师建立了基本的模型后,希望能进一步强化统计数据模型,提高统计数据预估的精确率,将模型沉淀成为企业的统计数据资产,为企业发挥更大的价值。所以需要将思路师完成的统计数据模型交给专精的统计数据科学家进一步强化。

所以这样一款商品的使用者市场需求就是:

  • 简单,最大化减少商品的技能门槛;
  • 高效,让使用者能尽快拿到预估统计数据;
  • 协作,将模型沉淀为公司资产。

三、商品新体验结构设计分析

与传统的销售业务思路师相比,互联网时代的销售业务思路师面临的不是统计数据匮乏,而是统计数据过剩。因此,互联网时代的统计数据挖掘师必须学会借助技术手段进行高效的统计数据处理。更为重要的是,互联网时代的销售业务思路师要不断在统计数据研究的方式论方面进行创新和突破。

从新体验结构设计维度来看,我归纳了如下表所示几点:

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1. 简单,易操作

Canvas赋予了普通销售业务相关人员建模潜能,只要你有统计数据和市场需求,就能通过上传统计数据的方式,创建自己的模型,并获得预估结论。并且能将模型信息分享给专精的统计数据科学家,让他们进一步强化模型。所以评定的第一感受就是简单。

1)新人引导

为了降低使用者的学习成本,新人引导是必不可少的。通过简单的引导能让使用者加速入门。

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2)业务流程简单

销售业务思路师只需要将统计数据强化处理后,上传到Canvas 中,经过简单的4步操作,即可完成统计数据预估。这大大地提高了使用者的工作工作效率以及工作的精确率。

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2. 提升使用者工作效率

1)业务流程并行

虽然Canvas是有步骤业务流程的,但是步骤之间没有强制性。就是说不需要必须完成上一步,才能点选查看下一步。因为构筑模型可能花费2-15分钟的时间。使用者能回顾统计数据信息、构筑方式等信息,查看信息是否缺失或者配置错误。

另外使用者在模型创建过程中,也能关闭当前工作业务流程,让其在后台运行。使用者能创建或者查看其他的统计数据模型,从而保证了工作效率的最大化。

2)预览模式

无论是Quick Build 还是Standard Build,智能分析都需要耗费一定的计算时间。使用者最担心的就是无法掌控统计数据质量带来的时间损失。所以在启动模型计算之前,Canvas提供了计算结论预览,避免使用者耗费了时间得不到想要的结论。并且结论的预览,为使用者提供了反向筛查统计数据的依据。让小白使用者做模型预估,不再是开盲盒。从而减少使用者的无谓试错,增强使用者信心。

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3. 便捷,减少使用者不必要的退出

1)统计数据智能化配置

考虑到使用者需要对统计数据进行二次加工,Canvas 提供的统计数据连接功能,使用者能将多个统计数据组合强化,建立新的统计数据。系统能自动判断统计数据是否具有关联性,并能指定连接的方式。

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2)多版本设置

使用者很难一次性获得理想的统计数据模型,会通过多个版本寻找最优的解决方案。Canvas提供了版本管理功能。使用者创建新版本时会自动带入上一版本的内容,只要对指标统计数据做出调整即可,并且能加速切换,比起全新构筑模型更加方便。

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4. 建模结构设计,提升新体验

1)统计数据建模

机器学习建模等等,统计数据质量是关键。通过Canvas ,使用者能从多个维度了解自己的统计数据,或者说地为统计数据建模做好准备。

表格统计数据都是散点统计数据,不够直观。所以需要借助图形建模,帮助使用者更直观地认识统计数据质量。例如统计数据的分布情况等等。Canvas 列表模式中增加了统计数据建模分析,点选表头,还会展示更详细的统计数据挖掘信息。

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2)结论的建模

单纯的计算结论对使用者并没有太大意义,所以需要向使用者解释影响计算结论的关键指标。帮助使用者更好地做出行动决策。Canvas提供了图表展示形式,既能更好地理解计算结论,也便于使用者加速完成分析报告。

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另外高级指标分析中,进一步展示了指标间的逻辑关系。

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四、听觉艺术风格分析

听觉艺术风格是见仁见智的,每个人都有不同的听觉感受。打开Canvas 后,你会明显地感受到与整个亚马逊云科技商品结构设计艺术风格的不一样。由于面向非技术专精使用者,虽然集成在亚马逊云科技平台上,但是采用了更多C端化的结构设计艺术风格,样式更加高性能,增加了插画的元素。更加亲切。

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五、情景开拓、新体验升级换代

B端商品不仅仅要解决使用者问题,还要考虑到客户情景,使用者间的协作与管理。例如使用者可能只是为了简单的离线检测验证,需要能加速获得预估结论,而有的使用者则希望能为专精的统计数据科学家提供基础模型,从而获得更精确的预估结论。

Canvas提供了Quick Build 和Standard Build两种模型构筑方式。

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Quick Build 速度更快,但是精度上会有所误差,只需要2-15分钟就能完成结论预估。

Standard Build 精度更高,相应的时间也会更长,大概需要2-4个小时。并且标准模式下,产生的模型能一键分享给统计数据科学家或者其他同事,进行强化升级换代。

六、Canvas 新体验强化提议

Canvas 也并不是完美无缺的。在新体验过程中,我也发现了一些新体验细节问题,主要包括2个大类的问题。希望能改进迭代强化。

1. 信息反馈

1)页面提示

使用者首次上传统计数据时,无法直接上传内容。页面中仅仅采用文字按钮提示使用者能了解更多。使用者看到这样链接时,很难想到帮助中心大段的文字。所以主动点选的意愿并不强烈。

我个人就是多次查看其他内容后,没有办法最终选择了点选链接。发现在帮助中心中插入了S3桶的链接,需要再次跳转到相关页面,才能完成统计数据上传,无形中增加了使用者的操作成本。

因此页面中需要给使用者精炼的提示和功能型按钮,给使用者解决方案,而不是简单的链接的形式。

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2)操作提示

在S3桶中增加了统计数据后,在Canvas 导入时,无法选择非CSV格式的文件,例如excel文件,但是页面上没有相应的提示信息,需要使用者自己摸索。

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3)使用者路径

Canvas相当于两个独立的功能空间,与亚马逊云科技是相互隔离的,页面中缺少返回Amazon SageMaker 和控制台的路径或者链接,使用者不知道该如何返回。

2. 工作效率提升

1)操作工作效率

Canvas中导入的备选统计数据,无法直接删除,必须要去统计数据管理中才能删除。对于导入误操作使用者或者强迫症使用者特别不友好,同时也增加了使用者操作成本。

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2)屏显工作效率

一屏的显示工作效率,特别是空页面状态,信息展示不全。使用者只有滑动后才能看到上传提示信息。

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3)页面跳转工作效率

在亚马逊云科技商品中所有任务都在同两个浏览器窗口中完成,使用者无法并行操作多个窗口。当使用者在Canvas中需要完成长时间的模型计算时,如果需要退出当前窗口,必然会产生模型计算是否会停止的担心。同时增加了页面跳转带来的操作成本。

七、归纳

通过Amazon SageMaker Canvas的评定新体验,我们能归纳下统计数据商品该如何做好商品新体验:

  • 围绕使用者市场需求和情景,构筑使用者新体验目标;
  • 减少强制业务流程,打造并行功能,实现使用者的高效操作;
  • 统计数据表格建模处理,建立多维度统计数据呈现,帮助使用者深度认知;
  • 关注使用者情景开拓,通过协同机制,提升使用者新体验。

以上就是我的个人新体验~

专栏作家

子牧先生。公众号:子牧UXD(HelloDesign),人人都是商品经理专栏作家。商品新体验结构设计师。8年互联网行业经验,擅长新体验结构设计思维、结构设计方式论、可视化结构设计研究。

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