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微日记:那些看起来并不起眼的细节体验

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:memo: 微日志

 

这是 我 开设记录每周碎片化思考和生活发现的栏目,一周时间不长,足以发生很多事情。

 

日常的碎片想法虽不足以写成一篇结构完整的文章,这些有意思但转瞬即 逝的发现如果能记录下来,或许会是一件很有趣的事情。

 

文 / Guofu

 

01 健康码为什幺不和行程码一起显示?

 

在疫情的大环境下,日常的生活、出行都和健康码紧密联系在一起。相信你一定有类似的经历,在风控期的时候,每次进入小区不仅要检查健康码,还需要检查行程码(在进行疫情重点区域核验的时候,还需要一次短信验证)。

 

当时我就很疑惑,为什幺不能把两个码合并起来呢!

 

 

这个问题我在杭州市“领导留言板”网站看到有民众 4/6 提交「健康码与行程码合一」的问题,4/22 杭州市健康码小程序升级了,不仅有原来的信息,还有 48 小时核酸检测阴性证明,还有疫情重点地区核验等。

 

 

:loudspeaker: 多渠道聆听用户的声音,才能切实解决他们真正关心的需求,有的时候一个小改变,就能为你赢得用户。

 

:+1|type_1_2: 点赞杭州!深圳,卷起来~

 

02 疫情下外卖“安心封口贴”

 

 

外卖封口贴设计的目的是使用最低成本,防止配送过程中外卖被恶意开启,最大程度降低了食品安全风险问题,主要以不干胶封签和塑料封签为主。

 

这个做法很好的从消费者、骑手和商家三方建立了安全配送的机制,但单纯从消费者的角度出发,我认为就餐体验并不理想。

 

「点餐→商家备餐→骑手配送→消费者取餐→打开→就餐→收拾餐具→丢垃圾」,这是消费者在就餐的完整旅程。

 

目前增加封口贴让打开外卖袋子变得更加麻烦,我的个人经验,好几次都需要暴力撕开,在收拾餐具的过程时,破损的袋子打包确实挺麻烦。

 

我在想,会不会有一种防损、廉价且易于拆解的材料,优化消费者在就餐旅程时的体验。

 

03 疫情下取餐服务的“体验自迭代”

 

 

同样是疫情的影响,外卖现在都不允许进入大楼,只能自己下楼取餐。这个模式刚开始体验非常不好,一到午餐时间,取餐的小桌子摆满了密密麻麻的外卖。想要找到自己的着实不容易。

 

但是经过几天后,外卖小哥的服务发生了一些变化,让取餐体验得到极大的提升。

 

整个历程是这样的,外卖小哥送餐到楼下时,会先打电话告知外卖到了。接着会拍照在外卖平台把照片发给我, 这里很贴心的是,会用手势比划具体哪个是我的外卖,在午餐满桌的外卖,极大方便了我去取餐 。

 

外卖小哥的送餐服务,并不是把商品送到具体的位置就结束了,而是需要保证消费者能够顺利拿到商品才算完整整个服务闭环。

 

而疫情期间,外卖小哥的送餐服务则是一次“自发”的服务升级,是外卖小哥以消费者角度思考,让消费者方便取餐的体验迭代。

 

:dog: 一家公司哪怕服务标准写的尽善尽美,也没法把服务过程中所有的问题囊括在内,那幺服务人员的自主服务意识,以客户为中心的理念,或许是应对多变环境下,服务人员最好的职业素养。

 

04 NPS调查使用表情会影响用户打分吗?

 

 

我的想法是 1-10 分,10 级量表的区间精度很细,比如部分用户选择 6 分,他其实不是想表达负面情绪,因为在他的认知 6 分可能是达标了,很大几率是中立者。选择 8 分,对于部分用户来说,已经是“很好”的表现,属于“推荐者”。

 

:100: 而表情的使用,可以定义分数和情绪是如何匹配的,这会从情绪上影响用户评分,特别是在临界值。使用表情符号一定会影响用户的打分,但不总是负面的。

 

另外,表情符号可以让用户更主动参与到调查中,表情反馈的响应率也会高于其他反馈技术,总体来说,个人的判断有助于NPS调查的开展。

 

05 手机号“拷贝”体验

 

背景:在 iPhone 通讯录复制手机号,iPhone 为了使手机号便于阅读,会把手机号进行分割,比如,13800138000 → 138 0013 8000。

 

 

场景:但是在拷贝操作使用上会存在问题, 很多电商产品在手机号会限制输入 11 位手机号,没有对“空格”进行过滤处理,导致用户在拷贝手机号还需要进行二次处理(138 0013 8000 → 138 0013 80),只会显示 9 位数字,用户需要移除“空格”+补全缺失的数字,费时费力 。

 

 

做法:目前看到市面是有3种比较常见优化“拷贝”体验的做法。

 

1)在编辑状态允许有空格,空格不计算位数,保存后自动移除空格。(Eg. 有赞微商城-收货地址)

 

2)拷贝→粘贴填入过程中,自动移除空格。(Eg. 淘宝-收货地址)

 

3)同样采用带有“空格”的的书写形式。(Eg. 小红书-绑定手机号)

 

06 心理学:默认效果

 

 

常规在注册时开启为允许“是,我想接收信息”,这个案例则是开启为“拒绝”。

 

根据默认效果,最可能的事实是我们无意识地接受了默认标记的所有条款和条件。所以,在很多情况下,你会发现手机或邮件收到很多奇奇怪怪的消息或广告。

 

还有一个例子,在西班牙,葡萄牙或奥地利等国家/地区,当一个人注册驾驶执照时,默认情况下会有愿意成为器官捐献者的选项,因此,如果该人没有注意并确实不想成为器官捐献者,那幺就会在无意识到的情况下自愿。

 

07 认知:保险在具体场景下的「高频」和「刚需」

 

 

我和某驾培保险行业的负责人聊了聊保险。 一直以来保险行业,在我们的认知里面属于低频非刚需的商品,这是站在 C 端用户普遍的看法。

 

场景化保险, 构建保险的刚需场景: 比如,在点外卖的时候,会买一个“准时险”; 在电商平台购物的时候,会买一个“退货险”; 在做飞机、高铁的时候,会买一个“意外险”。 但这些还是站在用户有需求、非强制的场景下发生的购买行为。

 

:car: 对于 B 端,则有所不同。比如,货车司机要出车,就必须购买好保险,如果没有保险,就无法上路。而且 B 端企业通过保险把风险转移,使得企业具备更好的风险承压能力,不至于在危机中破产,是企业常用规避风险的手法。

 

保险撬动的商业价值 精准客户,拓展以“车”为关系的产业链条。 学车的用户,存在更大可能的购车意向,是汽车销售的精准客群,通过让行业从业者以保险为切入点,承接后续的以车为场景的“产品/服务”,具备商业可能性。

 

另外,PaaS 的形态可以使得保险产品能够不受业务方的限制,根据需要嵌入到合作平台,获得来自各方渠道的订单。

 

08 “识区” – 或许是一款知识图谱产品

 

“识区”-字节跳动新推出的聚合信息产品。 “ 识区” 我认为核心竞争力应该会聚焦在知识图谱的构建,因为「我关心的」和「我想要的」,存在天然的差别。 内容源会存在大量噪音,第一层先通过 bot 系统的筛选抓取目标,通过知识图谱,进行噪音消减。

 

输出包括构成知识图谱的实体类别,以及类别之间的关系,特定类别的实体需要具备的属性集合等等。通过模式学习等手段,自动从文档中抽取典型模式, “ 识区” 借由人工设计本体,提高本体设计效率。

 

 

内容的再分发,对于字节跳动自有内容生态,庞杂的内容即便有千人千面的算法进行内容推荐,对于信息的过滤精准程度还是会有所欠缺。

 

:books: 通过聚合和人工运营,比如,用户创建自己的「识区」,去筛选高质量的信息源,长期去甄别和运营,可以保障内容分发模型的有效性。

 

同时,也可以反哺机器学习的推荐模型,让机器学习高质量的信息甄别模型,拓展字节跳动内容生态的知识图谱。

 

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