前言：本文将给大家认识什么是用户体验以及Data Factory的UX设计理念~

目录：

1. 一、什么是用户体验
2. 二、产品体验设计历程
3. 三、关键方案演示

一、什么是用户体验

比如下面这张图，这是一辆自行车并且标注了相关的组成，那么也对应它会拥有怎样的功能。并且在不同的环境下，不同的人骑，也会有不同的用户体验。

1.那么究竟什么是用户体验呢？

用户体验是指用户对于使用或期望使用的产品、系统或者服务的认知印象会回应。即：用户在使用一个产品或者服务前，使用中的和使用后的全部感受、包括情感、信仰、喜好、认知印象、生理和心理反应、行为和成就等各个方面。(ISO 9241-210)

用户体验是用户的“主观评价”，属于个体、个人知识、情感、信仰、喜好、预期等等的差异使得“评价”因人而异。

“产品、系统或服务”以及用户群是体验好坏的关键。

体验有行业特点，服务型企业体验的关键是服务，生产型企业体验的关键是产品。

对美好事物的向往是人类的天性。良好的用户体验有“普适性”，能产生持续的用户认同，并对企业经营和品牌口碑起到不可估量的长尾作用。

2.那么我们为什么要去重视用户体验呢？或者说我们去研究用户体验能给我们带来什么价值：

• 产品的可替代性高

• 新客获客成本高

• 为公司带来实际价值的提升

• 好的用户体验可以帮助产品提升市场占有率

按照别人的话说，我们的工作就是对整个用户体验负责。

3.如何做好体验？

尼尔森10大可用性原则：

1. 系统状态的可见性(合理时间的适当反馈)

2. 系统与现实世界的匹配(使用用户熟悉的语言，使用映射)

3. 操作可控、可逆(误操作可撤回)

4. 一致性和标准化

5. 防错原则(提供建议，利用约束来防止无意识错误)

6. 确认而不是记忆(向用户展示内容而不是自己填写)

7. 灵活性和使用效率

8. 简约设计(层次清晰，降低干扰)

9. 帮助用户识别、诊断和修复错误(指出问题并提出解决方案)

10. 提供帮助文档(提供一次性提示，常驻提示和帮助文档)

还有一种便是五大指标

1.有效性

软件是可用的，而且帮助用户准确地实现他们的目标，如果用户不能实际完成他们准备做的事情，无论体验的长短都失去了意义。

2.易学性

易学和产品如何支持初次使用和更深度的学习相关，产品的用户可能是一个专家或者新手，但每一次使用，用户对于界面必须能够做到记忆或者重新学习，而且使用一段时间后用户能够发掘更多的功能。

3.效率

效率是所做工作的速度，效率可以被定义人员一天能处理的工作数量，或者是一个主观的判断，比如一个任务执行时间太长或者太多的点击。

4.容错性

容错包括产品防止错误的程度和帮助用户从错误中恢复。

5.吸引力

所有的软件都会给用户带来情绪上的影响，但这个维度的重要性随着程序的类型会发生变化，在一个办公软件中，一个吸引人界面可以使人投入工作，帮助他在工作中建立信心，或在表达信息方式上特别容易阅读。

用户体验的冰山模型：在冰山模型中，我们可以看到如下五层结构。

经常出现的一些不恰当的认知，比如：

1. 用户体验(就是用户界面设计)

2. 简单来说，用户设计并不是体验。

3. 它是创造用户体验中的一部分

用户体验工作(仅仅是体验工程师的事)

用户体验与所有人都息息相关，它不只是一个人或一个部门的职责，每个人的工作都直接或间接地影响着用户使用我们产品的感受。

用户体验工作(可有可无)

良好的用户体验是每个产品都应具备的，不少人认为用户体验是附加而不是基本要求，体验差的产品不可能获得用户的长期认可。

多团队协同，共同提升DataFactory产品的使用体验

这里可能会有人问，如何降低用户对于DataFactory的使用门槛？

持续在业务层面将技术细节封装，只呈现用户关心的内容，同时提供简单易懂的帮助提示，降低用户的配置内容和理解门槛。

对于有些经验不能传递，DataFactory可以通过知识便签，提供知识的沉淀和分享。

二、产品体验设计历程

通过前期的调查，梳理出用户角色和Top诉求：

1.梳理大数据应用开发者的体验旅程

行业分析

基于基础理论实验分析，探寻最贴合产品的呈现方式

比如，我们是如何选择最贴合业务的配置方式呢？

这时候给到我们的选择会有如何对齐，比如会有左对齐、右对齐等等，列数会有是单列还是双列，又或者是三列等等。这些都是我们需要去考虑的。

分析小结：

那么DataFactory整体设计原则是什么？

用简单的三个词语可以概括：高效、简单、一致

2.快速迭代原型

首先我们通过头脑风暴提出概念方案，再进行详细设计。

围绕效率和舒适性，通过眼动仪设备持续改善设计方案，将最重要的信息，放置在用户眼球最舒适的视觉区域，减少用户视觉疲劳。

落地过程持续跟踪，通过设计师走查、开发Showcase、体验众测活动不断改善产品，使得用户的满意度持续上升。

当然，有小伙伴在体验后，有问到：试用环境操作过后，感觉对于大批量的库表，在datafactory中创建模型还是挺费劲的，咱们后续是否考虑提供ai能力，协助用户减少、降低投入成本和提高设计效率？

官方给出的回答是未来会规划通过AI的能力提升产品的开发效率。

三、关键方案演示

比如有知识标签、智能推荐、免跳转配置、智能修复。

在设置关键方案演示时，我们会遵循统一的设计原则、组织逻辑。比如：

1. 系统100+算子配置，字段的组织原则，排序规则，均按照统一的规则进行摆放。

2. 辅助用户填写的信息直接呈现，无需用户点击或者记忆。

但是可能也会有人问我们这个产品是否规划了智能辅助的相关功能？

在智能修复、智能推荐的基础上，未来会探索更多贴合用户场景和用户洞察探索更多智能辅助功能，提升用户效率。

本文整理自华为云社区【内容共创】活动第18期。
查看活动详情：https://bbs.huaweicloud.cn/blogs/364560

任务 2 3 ： 构建高效 便 捷 的 数据开发体验