2016最善解人意的设计是什么？像Facebook那样收集我们的愿望

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Anticipatory这个词来源于拉丁文中的anticipare，意思是“预先准备”。我们通常把它与预料中发生的事情关联起来。

在某种程度上，大多数产品包含至少一个预知引导的元素。来自HUGE的Aaron Shaporo将其定义为，一种由设计师发起，尽可能地简化用户流程，降低用户做决定难度的方法。

试想一下，在网站出现的初期我们看到的警告框、弹窗、应用内的通知和许多其它控件，它们触发后被用来阻止之后某些事情的发生，或者是邀请你基于过去的行为做一些事情。这些事件大多数是基于简单的条件：如果用户做X，然后给他们Y。

预知引导设计，唯一的目标是使我们用户的任务变得简单，然而这些基本的干预变得越来越复杂。你没看错：你工作得越多他们就做得越少。

（图片：微软offic助手，来自维基百科）

举一个助手的例子， 早在Siri，Cortana 或者 Google Now这些助手工具之前， 微软Office助手（第一次出现是在1997年）就可以检测到基本的意图并且提供反馈帮助。在这个案例中，只要输入一个标准的信件问候，如“亲爱的先生”就会触发助手的出现。

在这十年中，我坚信预知引导设计是下一个非常令人关注的用户体验设计。格外繁忙并疲倦不堪的用户将需要仔细的考虑我们的产品如何帮助他们日常的工作。人们不能额外花费更多的时间来处理我们强迫他们做的事情。可以说，我们必须作出调整，帮助用户在无需消耗一天中需多次使用的宝贵资源的情况下，完成他们的任务。

不要误会我的意思：这不是在设计一个懒惰的机器人，也不是制造一个让我们被动的无用之人。这是把尖端的技术用在为用户服务上，这样他们就可以有更多的时间去处理他们的高层次任务。

（Google Now 可以在你想这个问题之前就帮你解决这个问题的重点。来自：Google Now）

Google Now，举个例子，可以在你想这个问题之前就帮你解决这个问题的重点。如果在你的日程安排中有餐厅的预定，Google Now 会给出旅行安排的建议和很棒的图片拍摄点去让你变得经验丰富。

开发者多年来一直倡导的原则是避免重复（DRY）和保持简单（KISS），现在是时候给我们的用户带来和我们建立互动的无痛逻辑。想一想：如果我们要求用户使用任何给定的程序多次完成同一任务，这不是低效利用他们的时间吗？同样的，在以前收集过用户偏好信息后再次询问他们，不是很多余吗？

在心理学上，我们使用认知负荷来描述在任何既定的时刻工作记忆中被使用的大量的脑力劳动。对于每一个参与用户体验设计的人来说，认知负荷是一个至关重要的考虑因素。我们是否有尽可能地缓解用户由于学习新东西来使用我们产品引起的压力？如何减少我们的用户在任何特定时间里需担心的元素？降低认知负荷是预先引导设计的一个基石，因为它通过预测用户需求创造了一段更愉快的体验。

（Peapod移动端应用 ，来源: Peapod）

在线杂货店应用Peapod刚刚发布了一个新的应用程序就包括预知引导设计。Order Genius，正如他们所说的私人推荐引擎，让你只需在之前下过的订单里点击几下，即可装满购物车。更有趣的是Order Genius还可以区分季节性和产品的周期，并随着时间的推移学习更多你的购买习惯。

（Gatheredtable’s 主页 ，来源: Gatheredtable）

为了缓解杂货店消费者需整合菜谱，购物清单和实际采购的压力，这个应用程序还采取了另一举措，加入了集成平台API。这样的整合，你可以简单的解决你想为你的家人提供什么样的菜单并且集成平台把它变成产品列表加入到你的购物车里。

预测用户的需求与同理心密切相关。我们怎么样连接我们的用户的呢？我们是否一直回去观察他们的自然行为从而发现新的需求？识别有效的预知引导设计会通常依赖于我们在产品使用环境中寻找关联点的能力。

就像设计师皮特在他的文章中指出，“同理心的创新”：“同理心创新可以帮助我们观察人们克服障碍的方法，并且它常常揭示比我们期望的更有效的解决方案。”他知道，就像他最近旅行了2517公里尝试在50天里解决50个问题。

一个非常受欢迎的导航软件，Waze的创始人，意识到人们可以使用其他人的反馈使得驾驶更便利。他们继续创造一个界面使得司机不仅可以相互提醒遇到的问题（堵车，意外，警察检查，还有其它的），而且还可以通过信息交流。

Waze在预知引导设计中有几个要素，但最突出的包括：当汽车正在移动时某人正在打字（应该是副驾驶）会发出警告；当遇到其他司机遇到过的问题时给出提醒；当找到一个更好的路线时提示司机。事实上应用程序自动收集用户的反馈并不断的查找更好的路线，这是一个非常成功的预知引导。一旦你在应用程序里设定了目标，你就可以专注于你的驾驶了。

（在Waze里不同类型的提示，来自：Waze）

（编辑：云计算网_汕头站长网）

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