产品设计-产品设计原则,将故障风险降到最低

作者 : IT 大叔 本文共3033个字,预计阅读时间需要8分钟 发布时间: 2020-09-11

完全从头开始设计产品是一个巨大的挑战。一方面,如果一切都按计划进行,那么这是一个非常令人兴奋且引人入胜的过程,可以带来巨大的市场成功。另一方面,可能出错(或可以完成)的事情列表很长。因此,软件开发公司坚持产品设计原则,将故障风险降到最低。在本文中,我们将向您展示您应该在软件开发公司中实施哪些产品设计实践,以确保您的应用程序和软件尽可能的好。

本质上,产品设计的基本要求非常简单。它们如下:

  • 解决实际问题
  • 把事情简单化
  • 计划一切
  • 优化开发流程
  • 注意确保高质量
  • 通过为客户提供超出预期的服务来使客户惊奇

每个程序和每个应用程序都应根据这些原则进行开发。但是,当涉及到AI时,您还应该考虑其他几个方面。让我们首先分析产品设计的这些基本规则,然后我们将集中精力设计受AI或机器学习算法支持的产品。

目录

产品设计:解决实际问题

这是最终规则,不仅在产品设计中,而且在一般业务中。您的产品必须解决真实人们的实际问题。否则,只是出于艺术的目的,没有人会对此感兴趣。不要从一个想法或愿景开始。从问题开始。从一开始,请确保您的产品以客户为中心,并且最重要的是要有帮助。

把事情简单化

今天,我们生活在指数时代。我们没有时间和很多工作。您的产品应适合这些情况。不要过分 使您的产品尽可能简单易用。设计仅提供2-3个功能但精炼到最后一个细节的产品比提供十个功能但未考虑或充分抛光的产品要好。

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计划一切

每个成功的产品都有一个包含各个方面,每种可能的风险以及每个工作阶段的设计。如果您考虑周全并计划了一切,那么一路上发生的某些事情就不太可能出错。自然地,几乎不可能预见一切或考虑到每个可能的问题,但是您计划的事情越多,机会就越大。

优化产品设计的开发过程

在产品设计方面,许多软件公司都从其应用程序和程序的MVP版本开始。设计最低限度可行的产品是优化开发过程的绝佳方法。您不必立即构建应用程序的完整版本。从简单的东西开始,足以将其展示给您的潜在客户和投资者。MVP版本至少应具有最重要的功能,以便您的利益相关者可以在购买产品之前熟悉您的产品并进行测试。众多软件开发机构首先设计了MVP版本,但事实证明这是成功的,所以他们将其升级到了新的水平。

支付注意以确保高质量

自然地,成千上万种应用看起来并不理想或无法正常运行,并且仍然可以在市场上买到,人们购买了它们。但是,这种情况很少发生,即使您成功获得了如此低质量的产品,在达到和销售方面也会受到很大的限制。这非常简单-如果您想销售数千(百万个)应用程序副本,则应在设计时考虑到高质量。高质量的产品通常会更成功,并且,如果您有竞争,那是确保客户购买您的产品获利的最佳方法。

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通过向客户提供更多的期望来吸引他们

这是赢得目标受众的绝佳方法。许多电子商务公司都采用这种策略。例如,他们在每个订单中都投了一些免费赠品。该公司并没有花那么多钱,因为免费赠品通常很便宜,但是这是一个令人难忘的机会,可让您的客户记住并创造积极的客户体验(CX),这是每个产品设计的另一个关键要素。

完成此介绍后,我们可以切换到AI / ML产品设计的基本规则。

AI产品设计

尽管设计AI产品与其他任何软件几乎相同,但您必须记住一些其他原则。您首先要考虑的问题是数据采集。毕竟,每个由AI推动的应用都需要数据才能运行。特别是机器学习算法是在特定的数据集上进行训练的,这些数据集使它们能够正确,准确地完成工作。您必须知道所需的数据,从何处获取以及如何使用它来训练AI / ML模型。但是其他事情需要您注意:

用户入职

通常,AI产品通常用于要求更高或更复杂的任务。这就是为什么正确的用户入门程序必不可少的原因。您的客户/用户必须(至少在某种程度上)了解产品的工作方式,收集的数据(记住有关个人数据的敏感主题!)以及产生的结果。征求许可以收集数据并解释如何使用它被认为是一种好习惯。

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产品设计的操作和可视化

您必须设计软件外观和工作方式。它会通过按钮或语音命令激活吗?用户将如何知道它已被激活?它会以仪表板的形式显示吗?还是在特殊的边栏中?如果您要构建将来的预测应用程序,则需要一些图表来显示趋势和预测。他们会是什么样子?这些只是在开始编写将来的产品之前必须回答的许多问题中的几个。

另一个关键要素是结果/结果的可视化。根据用户将获得的信息类型,您可以使用多种方法来显示它们。您可以使用:

  • 分数
  • 色彩
  • 数字(百分比)
  • 图表

以及它们的各种组合。

说明

请记住,很可能您的用户不会特别熟悉人工智能或机器学习。您应该教育他们(但不要让他们感到愚蠢!)并解释他们获得的结果或数据。如果您使用信用评分,请说明其含义以及如何进行改进。解释为什么要预测特定结果以及在什么基础上进行预测。如果您难以解释或描述特定结果,请使用示例。例如,如果用户的得分为0.5,请向他们展示其他情况相同的示例。这将帮助他们更彻底地了解结果。而且,UX有所改善!

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保持用户收费

这部分是必不可少的。但是,您的AI产品可以是智能的也可以是功能性的。始终记住,您正在构建供人们使用的工具。用户/客户应该是您的首要考虑。这就是为什么一旦在界面上显示结果后,人们就可以与其他项目进行交互。包括“关闭”按钮,或允许他们生成报告。不要让用户认为,在某些时候使用您的产品,他们会碰壁而不能做他们打算做的事情。

通讯

对于聊天机器人,虚拟助手和其他对话算法,这一点尤其重要。简而言之,您必须设计他们与用户交流的方式。他们会友善休闲,还是受过教育且专业?请记住,通信也可以通过符号,符号甚至是交互式虚拟角色来可视化。那会是男人还是女人?他们会是什么样子?他们会用什么声音?

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产品设计:设置

这是您可以轻松克服的另一个元素。您的程序的行为应根据其提供的预测和功能的数量进行调整。还记得“保持简单”规则吗?当用户看到成千上万种不同的设置和选项时,他们很容易迷失和沮丧。用户方面的工作越少,他们愿意使用您的应用的可能性就越大。如果您觉得毕竟应该实现更多功能,那么您可能会考虑产品的两个不同版本?一个简单的用户(“家庭”用户)和一个复杂的用户(“专业”用户)。

提供支持

永远不要让您的客户感到没有备份。对于每个AI / IT产品,技术和客户服务支持都是绝对必要的。以后,随着用户群的增长,您可以创建一个社区来为每个用户提供支持。许多框架都以这种方式工作。但是首先,您应该提供专业支持,可以通过多种方式(电话,电子邮件,聊天)进行访问。

此外,您应该设计一个流程,使用户可以为AI / ML模型提供可操作且可理解的反馈,并了解其将如何改善结果。

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AI产品设计–原型设计和测试

像在每个网络/移动产品设计中一样,我们建议一种基于原型和频繁测试的策略。我们已经向您介绍了MVP方法。这一切都是关于创建原型(首先是初始版本),而不需要投入大量资金的。

然后是测试部分。一般而言,在进行AI产品设计时,应尽可能频繁地进行测试。测试应该可以帮助您(和您的客户)了解您产品的功能是否符合先前的协议。在不同环境和环境下测试许多方案也至关重要。

目标始终是相同的- 在产品投放市场之前发现可能的故障或不一致之处

最后,您应该检查产品使用的数据是否存在偏差。通过MVP方法和频繁测试,可以最大程度地降低产品出现重大故障或故障的可能性。

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