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第二次蟲洞 hangout by 恒生 2015/9/5
  • agenda
  • UX in Airbnb 
  • UX week 精選
  • 生活閒聊
 
  • UX in Airbnb 
參觀空間(照片輔助)
Airbnb照片
 
  • photo 3, Airbnb 的大廳風格定位就像家一樣(像旅館) 
  • photo12, 台灣的空間很喜歡跟人對話國外喜歡用塗鴨 視覺系 (可以想一下背後的脈絡)
  • photo14, Airbnb如果是一個國家 他的旗子會是什麼樣子
  • photo22, Airibnb小定位拆解給公關看的, 某些抽象東西的拆解 將很多東西真實打造出來
  • photo26, You belong here! (正式員工進入的門)
  • photo28, 看到真實平台的樣子 
  • photo-32, 共同會議室
  • photo-33, 很像日本餐車的地方(工程師自己佈置的), 早期工程師員工 如何維持早期定位是很重要的事情
新創公司很重要的事:要一直讓員工保持他在對的地方,有對的感覺
公司要營造氣氛有兩種方式: 
  1. Airbnb 有專門在營造公司文化的人 (supply、負責公司內部文化與福利等等)
  1. 早期員工後來就不再做原來的工作(eg. 工程師後來已經不再 coding,因為他經歷過公司定位的辯論,轉而負責傳承公司定位給新人),給予比較大自由度做自己喜歡做的事
Start up 階段:
以照片為主 營造氛圍 讓員工感受到
 
Airbnb  meetup (照片 63)
  • WHO 人員組成: 3 位超級 user (host) 主講來面對潛在 host ,airbnb 員工只有2位
  • How 怎麼進行:三位不同身份的 host 主要分享、完成所有QA(備註:這場淺在用戶都是舊金山,所以分享者也是找舊金山的)
  • airbnb 兩位員工在這場meet up 中的角色:找超級user,面對可能的潛在用戶時,在旁觀察可能會遇到什麼問題
Kelvin 的觀察:
  • O2O 面對的問題 :很多東西不是在你平台上發生的例如鄰居會覺常有人來出入中國處理的方式就是砸大錢,把週邊服務都變成自己
  • Airbnb的解決˙方式:找出pattern 挑到正確pattern(super host),讓社群自己幫助自己才能節儉人力,並建立常見問答集以及guideline。
  • 在國內做社群常常把整個用戶轉換流程視成相同的權重。美國這邊的做法更加細膩地去衡量每個轉換階段對整個漏斗的影響,適時加入加入金錢誘因克服比較難的關卡,並且衡量不正確的使用者把他們淘汰,避免影響整個漏斗的成
 
 
 
關於 airbnb 的會議室使用
  • Airbnb 很密集做用會議室,一個月三場到四場(平均一週一場,一直在訪談使用者,尋找使用者面臨的問題是什麼 
  • meetup 辦在 office 內(很多矽谷公司要打好關係,所以會開放空間給其他單位辦相關活動,但Airbnb自己大量使用
 
 
其他觀察
  • 60, they are many different.....
  • book: the membership of economic (Netflix 顧問寫的新書,可作為參考資料,但心法整理的不是太好) 
  • social media 有一個不斷循環的cycle 
進來的人最終的價值在那裡 
  • 超級用戶分享: 整潔清潔是蠻重要的事 很注意priority需求 
  • 定位在分享生活
  • airbnb 空間還有 
  • storyboard
  • 3d印表空間 類似 future world 三創園區
  • 大部分空間是有固定座位的(有些是流動的)
  • 有很多不同的會議室可以使用
  • Airbnb 空間設計 team 
  • 挑選 host 裡有特色的空間設計,去研究空間裡有沒有 pattern,給使用者什麼體驗,然後打造到公司的環境裡
  • 地位超過UX
  • meetup 活動要報名
 
Airbnb 共享經濟嗎?
  •  airbnb 是 Data driven
  • 強調好的照片才有好的形象
  • 強調體驗不同生活風格
  • 確實追蹤轉換率
 
UX Vs UI(可以作為支撐 branding 的一環) 
  • UX:process、smoothly or not、 有沒有解決到痛點
  • UI branding(慢慢累積  不斷溝通 很少一次溝通就成功
Kelvin 的觀察:先解痛點,再去考慮體驗,然後強化 branding
 
 
  • UX week 精選
JJ, ux consult 
UX team of one作者 keynote
 
整個產業的狀況
  • 台灣 : 行業關注問題之一,UX怎麼改變組織,獲得重視
  • 整個團隊如果只有一個人做UX 能力是有限
  • 美國狀況:UX week現場 UX兼UI 有八成(還是好高),約有一成五的人工作上需要處理顧客旅程,服務藍圖
  • 真正能做到組織文化 4-5/500人
 
建議好好釐清自己在哪個pattern,量力而為
 
人少,主要工作是負責介面design可以協助組織 identify 定位他的system的樣子 
-->pattern -->Journey map (人少玩是划不來也做不好, 確定組織可以支援 時機對時再做)/blueprint 
-->組織文化  behavior mindset
 
lean UX 只能用最小的做user research
don't make me think, 定一天 每天做20分鐘 去研究user 固定舉辦就會持續學到
雙軌進行 每月一天 找5個團隊進行 保持每月吸收user feedback
 
book : the user experience team of one
 
 
Lean UX
  • 國內常常糾結於必須要挑對的使用者做訪談,但是這樣反而造成較高的進入門檻。必須了解到80%的問題其實對於專家以及一般人都是一樣的
  • 專案進行中「持續固定地累積」,保持每月吸收user feedback是很重要的,可以防止產品做歪
  • 建議不管專案做到什麼程度,每月一定要花半天做 UX 研究(每個使用者25分鐘),訪問使用者,中午吃飯時立刻來整理學到的新知,排定優先順序
  • 其他公司雙軌進行模式:每月固定約使用者(五個團隊進行),中午吃飯時整理回饋給團隊
  • kelvin 的觀察:UX 在整個團隊中 support > 創新
 
 
從Gaming學習情緒操作
衡量或是使用複數的使用者情緒對Interface design向來都是複雜的事情。
情緒決定產品性格 story,有情緒起伏才會吸引使用者(王子公主快樂的生活下去沒有人想看)
 
  • 六角形情緒矩陣 -ppt p.65 
  • 故事先感覺到痛點 不同的情境情緒 產生不同outcome
  • inside out
  • 六角形情緒轉換-ppt p.79
  • 衡量情緒到哪裡(程度),然後如何轉移到另一個情緒
  • 曲線要怎麼走 怎定好起點 終點
  • 遊戲界常使用的情緒
  • surprise
  • fear(很重要的因素)
  • disgust
  • anger(很重要的因素)
  • happiness 反而還好
  • dynamic approach(六邊形
 
產品產品如何更有個性?
  • 讓使用者停留在痛點(不立即解)
  • 在某個情緒上停留更久( 再拉到下個情緒
 
這邊其實可以呼應上面的議題,如何讓UX不斷的溝通累積品牌的口碑,正確傳達出來消費者自己產品的定位(Branding)
品牌是需要不斷溝通的
 
投影片:
Game and UX
 
 
machine learning (IOT)
User Experience Design for Predictive Behavior for the IoT
如同量子力學挑戰了傳統的力學假設,我們必須挑戰我們使用者為中心的假設 
  • 系統中心。
使用者不只是跟產品互動 而是跟整個system互動。釐清使用者外的資訊如何在場域間流動才能解正確問題
  • 使用者是買背後的系統而不是買裝置,必須以背後的系統支持整個裝置。
  • machie learning的重要性在於追求整個系統的即時計算以及自動反饋,讓人跟機器互動跟像人互動一樣自然
  • machine learning可以簡化為下列五個步驟:Acquire(獲取資料), Extract(過濾資訊), Classify(分類資訊), Model, Train(糾正機器錯誤), Behave(機器應該產生什麼行為) 
  • 每個階段都可以有各自的UX小循環投入去build up一個真正的系統場景
 
(補充:目前到美國現在為止並沒有聽到很多很務實面的IOT做法,比較常聽到的都是建立理論架構的部分都越來越完整。領論部分,使用者經驗,雲端儲存,大數據,分散運算,機械學習的連結都越來越清楚。個人估計目前人家已經在做了,只是沒有領先很多所以放出來講的有限。)
 
 
 
 
 
使用者的注意力
使用者的注意力是不可控制的 是流動的!(所以不是 switch硬轉過來,而是讓注意力流動過來)
 
 
booK 
只解決痛點只是讓產品變順
UX carrer 如何衍變
情緒mapping,
資訊架構 很多人覺得資訊架構搞不定 彼此用語有誤解 養成習慣先去反問對方去釐清
 
關於場景
  • 不只講痛點,中國講UX很重視場景(通常這樣數據反饋也會很好),國外大公司 scaling 夠大才會討論場景 
  • 還沒有場景時:靠資料解析  靠第三方資料 直接解析
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