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【全脑设计:基于脑科学原理的产品设计】读书笔记

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《颠覆认知!全脑设计教你用脑科学打造爆款产品》:本书揭秘产品设计的终极密码——六元思维框架,直击用户潜意识决策机制!通过脑科学研究证明,90%的用户体验发生在无意识层面,真正优秀的设计必须匹配大脑的认知规律。书中教你如何利用视觉注意力、情绪驱动和心智模型,打造让用户“一见钟情”的产品体验,大幅降低创业风险!掌握这些脑科学设计法则,让你的产品从竞品中脱颖而出,真正触达用户内心最深层的需求。


六元思维与体验设计框架

  • 我们的意识有一个很有意思的特点,那就是其中有极大一部分是我们的思维无法触及的
  • 你对自己思维方式的思考可能会产生误导,因为你对自己心理过程的认识是有限的
  • 体验实际上是由许多不同的经验和认知过程融合在一起形成的人类感受
  • 你使用的术语是否与顾客的理解相同?
  • 优秀的体验会帮助你的顾客意识到他们实际上需要解决的是不同的问题
  • 顾客最核心的目标是什么?他们害怕什么?他们如何才能肯定你的产品或服务?
  • 深入了解与产品发生交互的顾客将降低创业风险
  • 六元思维是不断变化而非静止的,某些最关键的元素可能随时间而变化

认知科学解构体验的六元思维

  • 一个事件可能被看作一种体验,但它实际上是大脑中许多不同认知过程组成的交响乐章
  • 体验根本不是单一的,而是多维的、细微的,并且由许多大脑过程和表征组成
  • 顾客体验不会发生在屏幕上,它发生在脑海中
  • 大脑有两种截然不同的思维方式:有意识的缓慢思考和无意识的快速思考
  • 自动过程迅速且自动地发生,顾客在经历这些流程时基本上不用付出任何努力,简直就是“免费的午餐”
  • 视觉注意系统会将周围的场景转换为一种模糊的、基本上是黑白的替代图像,从而决定注意力应该去往何处
  • 如果你的顾客对屏幕/产品的一部分永远视而不见,那么他们永远不会知道那里有什么
  • 你的视觉焦点是非常重要的,偏一点点都不行
  • 图标就是用户所理解的意思,无论本来设计意图如何
  • 了解你的位置以及如何在环境中移动,对于获得良好体验显然至关重要

数字导航与心智模型设计

  • 在物理世界中,如果没有明显的线索,很难到达任何地方
  • 与预期相符可以带来很好的体验,违反预期往往会破坏体验
  • 我们越是能够将虚拟世界与物理世界对应起来,虚拟世界就会越好
  • 我们永远无法完全预测顾客将如何与新工具进行交互,这就是为什么与实际顾客一起测试产品并观察他们的行为至关重要
  • 语音界面没有关于用户在系统中的位置的提示
  • 我们应该解决问题,而非为用户提出新的难题
  • 当我们处理场景或对话时,会不断摒弃大部分具体的物理表征,只留下对所关注内容的非常抽象和概念化的表达
  • 我们的记忆会唤起某些关键特征
  • 人们做的很多事情以及行为方式都基于看不见的期望、刻板印象和预期,而非我们实际看到的光线在视网膜后的成影
  • 了解并激活正确的心智模型将与目标受众建立信任,并减少互动时对指南的依赖
  • 顾客对产品和服务的互动抱有期待
  • 词汇实际上是与语义概念相关联的语素/音素/字母的串联
  • 在不同个体和群体中,词汇概念的联想比我们意识到的更为不同
  • 使用过于专业的语言是造成B2C沟通失败的常见原因,这会使顾客感到困惑,导致他们对公司失去信心并终止交易

词语揭示专业水平与决策中的情绪影响

  • 人们在描述某些东西时使用的词语可以揭示他们的专业水平
  • 要触达他们(或其他潜在顾客),我们需要了解:人们使用什么语言,这些词有什么意义
  • 作为产品负责人和设计师,我们需要确保使用能够与受众产生共鸣的词汇,这些词汇既不会超出也不会低于他们的专业水平
  • 这种舒适的水平来自共同的理解,可以构建一种信任的关系
  • 当我们使用的词汇翻译成不同语言或方言的时候,需要确保它们确实能表达正确的意思
  • 通过听他们的原话,我们可以获知顾客通常使用的词汇,了解他们的专业水平,最终明白他们希望的使用流程
  • 一旦了解了顾客的理解水平,我们就可以采用他们习惯的词汇,创建最适合他们水平的产品和服务
  • 本章重点关注决策和解决问题的过程,这是深思熟虑且有意识的
  • 当你解决问题和做出决策时,你必须先回答一系列问题:我的问题是什么?你现在在哪里(现在状态),你想去哪里(目标状态)?
  • 在决策方面,专家和新手通常也会以不同的方式思考(或“框定”)问题
  • 作为产品设计师我们需要理解的第一件事是顾客如何定义他们需要解决的问题
  • 作为产品或服务设计师,我们不会去假设顾客的问题空间是什么样的
  • 许多用户看到了他们的最终目标,但他们没有看到的是在达成最终目标之前必须定义清楚的子目标
  • 我们大多数人都会系统性地偏离逻辑,并经常使用心理捷径
  • 当不堪重负时,默认开启“拍脑袋”模式,觉得结果“差不多”就行了
  • 如果施加给注意力的负担过重,就会极大地影响你做出决定的方式
  • 我们受到的非理性影响的因素有很多,例如比起获得收益人类更憎恨损失
  • 人类的非理性是可以预测的
  • 在最佳条件下我们可以做出绝佳的、合乎逻辑的决定;但在现实世界中,我们往往缺乏足够集中的能力做出合乎逻辑的决定
  • 在我们做出的每一个决定中,理性反应和情绪反应都至关重要
  • 通过揭示对受众有吸引力的东西、长期有利于他们的东西,以及最终唤醒他们生活中最深刻目标的东西,你已经从表层走向了他们的直觉反应

情境访谈:揭示用户需求的六元思维方法

  • 对顾客的深入了解将大大降低产品无法满足需求的风险,并避免耗时耗资的重构
  • 我们需要知道顾客的需求是什么。不幸的是,我们无法通过简单的询问来了解这些信息
  • 人们无意识地做了许多微妙的行为
  • 记忆是高度情境化的
  • 放下假设,拥抱另一个现实
  • 你不是顾客,而且当你在这种背景下进行研究时,你过往的经验会使其变得更加困难
  • 通过情境访谈,研究人员可以看到工作人员在他们的办公桌上贴了多少便利贴,哪些文件他们正在积极处理
  • 作为产品和服务的设计师,我们需要知道“为什么”,即“是什么”背后的深层原因和理由
  • 在实际工作的环境中跟随用户可以让你观察到明确的行为,以及受访者本人可能都不知道的隐藏细节
  • 你是去学习和观察的,这意味着你需要融入顾客群体,而不是成为访谈的焦点
  • 尝试采用他们的语言
  • 问为什么
  • 确保在行动中观察顾客
  • 观察人们在他们办公的地方工作时的情景,而不仅仅是对他们进行访谈
  • 观察人们完成任务,而不仅仅是讨论需求
  • 尝试推断出构成其行为的底层世界的假设
  • 度量他们可观察到的行为,而不仅仅是他们对某个话题的看法

视觉、语言与寻路的设计洞察

  • 他们的眼睛看向哪里?他们的注意力在哪里?引起他们注意的是什么?这告诉我们他们在寻找什么,以及为什么寻找这些东西?
  • 如何用新设计将他们的注意力集中在所寻找的东西上?
  • 眼动追踪设备和数字热点图可以用于此类分析,帮助我们了解用户关注的地方。
  • 由于存在巨大的视觉和听觉干扰,我们不得不提炼出员工应该时刻注意的最重要的事情。
  • 热点图可以为你提供很多内容,但不能说明视觉和注意力背后的原因。热点图的结果并不能告诉你用户试图解决的问题。
  • 我们必须建议我的顾客不要“标新立异”,而是承认像eBay这样的其他系统已经巩固了用户对空间的认知。
  • 了解顾客所说的内容,了解他们在主题方面的专业知识,并使用他们能够理解的术语来满足顾客的需求。
  • 作为设计师,如果必须在两种情况之间做出选择,应该更倾向于满足新手,而不是专家。
  • 顾客认为他们在哪里?他们认为可以如何从A点抵达B点?他们的期望是什么,这是基于什么的期望?
  • 我们需要了解顾客的期望并预测他们的后续步骤,以便我们建立信任并满足这些期望。

用户寻路、记忆与决策的交互设计

  • 用户认为他们在空间中的实际位置是寻路最基本的部分
  • 虚拟设计需要拥有虚拟路标或提示,让顾客知道他们在虚拟空间中的位置
  • 用户会通过谷歌搜索开始使用专业工具,这是设计师未预料到的变通方法
  • 在设计产品或服务时,需要考虑用户如何组合使用各种工具
  • 寻路、语言和记忆之间存在很多重叠,用户依赖记忆中的基本假设
  • 被召唤的存储记忆是关于交互设计的,而不是整个参照系统
  • 用户对互动设计有特定的期望,例如点击书籍封面可以看到目录
  • 滑动的期望渐渐成为标准,设计师必须考虑这一点
  • 用户希望使用语音交互,寻路不仅仅是空间中的物理行为
  • 扁平设计风格使用户难以知道当前选择了哪个元素
  • 后退按钮的工作方式完全匹配用户关于网站导航的预期
  • 在系统做出反馈之前询问用户他们认为它将如何工作
  • 顾客的语义关联包括他们使用的词语、偏见和预期
  • 我们对一切都抱有刻板印象,从网站应该是什么样到体验的运作方式
  • 识别不同类型的受众真正有助于影响产品的设计
  • 设计师需要修改模型以更符合用户的思维,匹配其心理模型
  • 用户的观点与网站提供的内容相去甚远,意味着记忆和期望问题
  • 数字界面已放弃具象表示,但需考虑年龄较大受众的先前行爲模式
  • 了解用户期望的互动模式有助于辨别他们在网站中实际寻找的内容
  • 我们希望了解用户的心理模型并激活正确的模型,让产品更直观
  • 顾客的最终目标需要分解为所有子目标,每个微步骤都需要支持
  • 选择中间选项对人们来说似乎是明智的,设计师需考虑“合理”选项
  • 信息出现的时间至关重要,问题通常不会一次解决而是一步一步来
  • 大脑认为可利用的工具让我们从所处的位置到达想去的位置
  • 用户决策过程中需要解决的阻碍必须在点击“购买”之前处理
  • 优惠券功能的位置影响用户对价格的确认和舒适度
  • 隐私设置是用户在决策过程中需要关注的微观方面

情绪驱动的用户决策与心理画像

  • 用户在与产品或服务互动时会体验到什么样的直接情绪?
  • 哪些评论会揭示此人是谁(即他们的自我概念)?
  • 他们在生活中想要完成什么?
  • 他们最害怕在哪方面出错?为什么?
  • 从更深的层面而言,我们的客户是什么样的?
  • 什么能让他们感到有成就感?
  • 人类惧怕损失胜过喜欢收益。因此,考虑恐惧是非常重要的。
  • 恐惧可能是短期的,例如没有按时收到邮寄的产品,但也有长期的恐惧,比如人生没有取得成功。
  • 通过不仅达成人们的终极目标,而且同时解决他们的终极恐惧,我们可以提供终极价值。
  • 在建立画像时,要确保捕捉关键生命阶段和人们面临的恐惧。恐惧会驱动人们远离逻辑。
  • 估算顾客的决策有多大的分量(选错口香糖不会让你被解雇,但对选举的错误分析则会)。
  • 使用六元思维框架,我们可以以非常不同的方式看待同一组参与者。
  • 高阶维度(如决策和情绪)往往比其他六个维度更突出。
  • 个人对信用状况的情绪反应会促成独特的决策模式。
  • 不断测试旧的假设,看看它们是否仍然有效。
  • 用“tabula rasa”(白板一块)的心态来进行情境调查。将你的假设抛开,并对数据所表达的所有内容持开放态度。
  • 要不断试图探寻其他可能性,而不是只查找可以证实你的假设的信息。
  • 作为一名心理学家,我允许你深入挖掘他人的心灵——大胆探寻影响人们决策方式的情绪状态。

六元思维与同理心地图对比分析

  • 所看/所感/所说/所做模型受到许多群体的欢迎,他们尝试寻找一种机制来培养对用户的同理心
  • “所看”缺少一个重要的部分:他们没有看到的是什么?
  • 在同理心地图中,“所感”是在谈论用户与特定界面相关的直接情绪
  • 我们不能接受只是记录用户所说的内容,因为就结论而言,他们可以说出与任何六元思维相关的内容
  • 仅描述行为(所做)是有帮助的,但还不够
  • 所看/所感/所说/所做模型忽略了用户使用的记忆和框架
  • 六元思维可以做得更好
  • 我们必须用他们认为他们想要的东西去吸引他们——即使我们知道其他东西可能对他们更有益
  • 为了改善用户的生活,我们需要超越他们口中所说,去考虑什么才能真正解决他们的问题
  • 唤醒人们的激情真正意味着什么?是什么推动他们学习弹钢琴、写书或完成泥泞的冒险比赛?
  • 我们是否以积极的方式确实地影响了他们?
  • 六元思维方法可以减少所需的迭代周期

六元思维驱动的产品设计与测试

  • 六元思维框架可以指导你的决策,从而缩小产品的范围
  • 通过匹配用户的部分期望,我们可以帮助他们加快对产品的接受速度,并建立对产品和服务的信任
  • 你应该首先考虑是否有任何方法可以在现有的知识体系中进行创新,并为自己节省大量的无用功
  • 六元思维中有很多元素可以帮助作为设计师的你更有建设性地思考,让你的思维方式与已有数据保持一致
  • 用六元思维作为工作的开端,能够让你在当前的“边做边学”阶段运用一些之前建立的约束条件和优先级
  • 粗糙的元素向用户发出信号,这只是一个尚未完善的早期概念,让用户明白他们的输入对构建最终产品仍然很有价值
  • 比较可以揭示界面本身无法呈现的细微差别,以及当然选项不具备的潜在好处
  • 六元思维工作方法让我们可以用更多证据支撑决策过程,远远超过传统的研究渠道
  • 所谓的“体验”实际上是许多体验的串联,而非一个瞬间,我认为在设计过程中我们需要记住这一点
  • 我所提供的证据驱动的设计方法可以让你在更可能成功的范围内拥有创造和发挥的空间
  • 顾客通过你的产品和服务了解得越多,他们就会变得越专业,这会反过来影响你和他们互动的方式

人工神经网络的演进与局限

  • 与其构建人类会使用的表征,他们认为还不如构建人脑一样的系统——拥有许多过程的系统(就像神经元一样),可以进行“反向传播”,并根据系统输出的正确性改变人造神经元之间的链接
  • 比起串联的计算机命令,这更像大脑的并行分布式处理(PDP);更关注数据学习;程序设计人员不用明确地提出信息架构,而是让PDP通过不断试错,从而学习对人工神经元的比重进行调整
  • 这些系统是Google TensorFlow和Facebook Torch的基石。正是这种并行处理系统成就了今天的自动驾驶汽车和语音界面
  • 虽然这些系统确实更优秀了,但它们还存在很多限制,依赖于大量数据进行机器学习训练
  • 人类可以很容易地进行联想;人类可以在情境中思考
  • 与这些系统交互的人,明显更喜欢能够用尽可能人类的方式进行回答的系统——即使系统答错了或者答不出来
  • 第一波人工智能对进行类比和推理很在行,而近年来的方法则在语音和图像识别领域取得了更大的成功
  • 现在的系统已经显示出了依靠蛮力、纯粹的数据和亚符号表征的局限性
  • 如果更快的速度不是答案,那答案是什么?一些机器学习和人工智能领域最杰出的科学家建议我们再研究一下人类大脑
  • 在近期内将人工智能和机器学习当作认知辅助工具更有可能取得成功
  • 六元思维可以让机器学习和人工智能更好地支撑人类行为:视觉/注意力、寻路、记忆/语言、决策、情绪
  • 可能性有非常多种,但它们都围绕着人们想要达成什么,他们认为自己如何达成目标,他们现在在寻找什么