如何使用双钻模型进行移动端搜索设计
一、何为双钻模型
双钻模型,简而言之,即下图的示意:
BDC原始版的双钻模型
设计创意的过程就是从0-1的过程,这个过程中往往不是一通到底,中间会存在很多的循环往复,例如脑暴方案与否决方案。
双钻模型主要分为四个时期:
- 发现阶段 —— 发散性对问题的洞察;
- 定义阶段—— 收拢性的聚焦问题;
- 发展阶段—— 发散性的寻找可能方案;
- 交付阶段—— 收拢性的寻找可行方案;
以上的四大阶段可以简化为以下两种阶段:
- 做正确的事情;
- 用正确的方法做事;
二、以搜索为案例设计
第一阶段:做正确的事情——(第一颗钻石——发现期和定义期):
1. 发现阶段
剖析问题——从试着将原始的设计命题解析成几个部分,评估兴趣点。
从用户的用户阶段分析,分为以下三个阶段,再根据用户阶段分析用户模块:
1)搜索前——如何帮助用户找到自己的目标。
- 搜索推送:如何推送、是否按照类型推送、是否推送热门结果。
- 搜索历史:是否保留、以何种形式展示、是否允许用户删除。
- 热门推送:热门以文字还是图片加文字、热门是否包含数值等其他信息、是否包含页面跳转、是否包含多种tab。
2)搜索中——如何帮助用户推送出对应的目标,如搜索的类型、搜索的联想、产品的关键字。
- 搜索联想:如何推送、是否支持英文、首字母搜索。
- 搜索跳转时机:搜索的是分类或具体产品。
- 搜索类型:在搜索过程中增加筛选。
3)搜索后——是否为准确的内容、结果是否全面。
- 内容关联度:目标产品多维度时,异常场景。
- 内容分类:根据要搜索的内容,进行分类展示。
- 无结果:展示相关内容推荐。
- 关键词:用户搜索关键词高亮。
从以上主体,再结合用户调研等方式,把范围缩小至要研究的方向。
2. 定义阶段
对产品进行评估,根据发现阶段中的问题与相关资料,逐渐归纳自己的想法,下方为场景举例:
1)搜索前的准备,用户通过一些方式找到自己的目标,但用户是否知道要搜索什么?
从用户出发,即可从以下三个方面去寻找自己的方案:
用户有准确的目标。
搜索历史:直接打开。
用户对目标有准确的范围。
搜索建议:通过缩小范围来定位用户的目标,如全新或二手等。
用户没有明确的目标。
- 热度引导:如微博,实时告诉当前热点。
- 数据推送:根据用户常浏览的目标品类进行推送,如淘宝我常浏览手机,搜索前就会出现相关的品类推送。
2)搜索中,用户根据自己的需求,快速并精确的推送出对应的情况;根据平台的属性,搜索时需要进行明确的分类,如美团,搜索时店铺时根据位置对优先级
进行排序,以下为不同场景的细分:
3)搜索后,用户有以下几种场景:
- 搜索后:有准确结果 – 进入。
- 搜索后:有类似结果 – 筛选 – 进入。
- 搜索后:无类似结果 – 相关内容推送。
- 搜索后:无结果 – 关键字矫正。
- 搜索后:无结果 – 其他品类或热门品类推荐。
根据以上场景,决定产品的大致方向,如淘宝中,若无相关产品时,“你要找的是不是”功能的提取搜索词中的关键字。
第二阶段——用正确的方法做事(第二颗钻石——发展期和交付期):
3. 发展阶段
上方已经确定了产品的问题与需要解决的痛点,开始针对具体的方向发散自己的想法,进行概念设计。
1)搜索前的准备,根据分析,加入我需要搜索历史、热门推送功能:
搜索历史:
- 是否允许用户删除?
- 删除时是否支持单条或多条?
- 支持长度是多少?
- 以卡片展示还是以列表展示?
- 是否会根据时长过期?
- 是否会隐藏?
- 是否有单独的历史界面?
- ……
热门推送:
- 以何种形式展示?卡片还是列表?
- 展示什么内容?图片还是文字?
- 特殊的内容是否以特殊形式展示?
- 是否有特殊选择?如热门跳转等
- 是否支持分类切换?
- 是否支持隐藏?
- ……
2)搜索中
- 类型重叠:同类内容是否归属。
- 内容推送:输入内容时,下方自动推送出相关的字段,字段如何去维护。
- 特殊搜索需求:地区搜索时,首字母等。
- 关键字:搜索后关键词高亮,如微信搜索时,名字或聊天记录高亮展示。
- 相关内容推送:推送字段时,下方同步推送已输入文字的对应产品。
3)搜索后
- 内容适配性:涉及因素有哪些,需要哪些字段,地区、距离、热度、评价等多维度。
- 结果精确性:若为固定结果,是否直接跳转至对应产品。
- 无结果引导:是否提供类似产品?是否拆分关键词?
概念设计完毕后,需要进行设计评估,例如:
- 在设计团队中进行投票;
- 四象限法评估,可行性与潜在影响。
4. 交付阶段
确定好方案之后,采用一个可执行的方案或增加几个备选方案进行原型设计;在设计好原型之后,回归一下原始需求,看看是否能解决原始需求的问题,防止在思维发散过程中偏离主题。
接下来就是产品的评审了,根据评审会议的结果再对当前的原型进行修改。
后续继续跟踪测试、分析、迭代、重复……
本文作者 @Ning
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