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转型AI产品经理(12):“希克定律”如何应用在Chatbot产品中
养心进行时 · 2024-06-19 · via 人人都是产品经理

希克定律是设计中长哟你的一种加快决策过程,提升用户体验的模型。而在chatbot类产品中,如何应用这个模型知识呢?一起来看看作者的分享。

信息过载,这个对现代人来说是很常见的问题,信息获取变得越来越便捷的同时,也导致信息过载让我们无法及时做出有效决策,还可能演变成选择困难症。

信息过载对用户体验的设计也有着显著的负面影响,如果我们的产品设计让人感觉太多信息,超出用户的认知承受力的话,会给产品带来以下负面的影响:

  1. 降低用户参与度:信息过载使用户难以聚焦于真正关心的内容,减少了参与和互动的可能性。内容和功能的丰富本意是为了吸引用户,但过度则适得其反,从而造成用户流失。没有用户的参与,我们在后续的产品迭代中就很难收集到有效的信息作为迭代产品的依据。
  2. 降低转化率:根据希克定律,选项越多,做出决策所需的时间越长。信息过载容易导致用户在面临众多选择时难以迅速做出决定,用户可能因此推迟决策或完全放弃。在电子商务和营销场景中,信息过载可能导致用户无法快速识别有价值的信息,影响购买决策,最终降低转化率。

前面我们提到信息过载的依据是希克定律,它也被称为希克-海曼定律,这项定律描述了人类在面对不同数量的选择时,做出决策所需时间的变化规律。

希克定律基于信息理论,认为决策过程类似于处理信息。每个选择都可以视为一个信息单位(比特),随着选择数量增加,处理这些信息所需的时间也增加。

也就是说,随着可选项数量的增加,人们做出决策的时间会以对数形式增长。

在用户体验(UX)设计等领域,希克定律有着广泛的应用,它提醒设计师,为了提高用户效率和满意度,设计产品时应尽量减少用户在进行决策时面临的选项数量,一些应用策略包括但不限于以下策略:

  1. 精简菜单和导航:在设计菜单和选项时,尽量减少同时呈现的选项数量。例如,在主菜单中只提供最常用的功能,将次要功能放在子菜单中。
  2. 个性化推荐:根据用户的历史行为和偏好,提供个性化推荐,减少用户需要浏览和选择的选项数量。例如,在电商产品中,根据用户的购买历史和用户画像来推荐相关的产品。
  3. 分组和分类:将选项分组和分类,使用户更容易找到所需的信息。通过分组、分类,可以减少每个组中的选项数量,从而简化决策过程。
  4. 默认选项:为常见任务提供默认选项,减少用户需要做出的决策数量。例如,在支付过程中默认选择用户常用的支付方式,用户可以直接确认或修改。
  5. 逐步展示信息:不一次性展示所有可能的选项,而是根据用户的输入或选择逐步展示下一步的选项,这样随着对话深入,用户面对的决策复杂度虽然会逐渐增加,但却始终保持在可管理的范围内。例如,在进行在线购物时,先询问用户“您想购买什么类型的商品?”然后根据选择进一步引导用户选择具体产品。

通过这些方法,设计师可以有效利用希克定律,减少用户认知负担,加快决策过程,从而提升整体的用户体验。

在Chatbot产品设计中,应用心理学的“希克定律”也可以帮助我们提升聊天对话的体验,以下是一些具体应用方法的举例

1. 限制选项数量:减少用户选择的数量,避免让用户面对过多的选项,从而加快决策过程。

示例:[限制选项数量]

用户:我需要帮助。

Chatbot:好的,请选择您需要的帮助类型:

1)登录问题

2)订单问题

3)其他问题

2. 分步提供选项:逐步将复杂的决策分解为几个简单的步骤,每次只给出少量选项,减少用户一次性处理的信息量。

示例:[逐步提供选项]

用户:我想购买智能手表。

Chatbot:好的,您偏好的品牌是?

1)品牌A

2)品牌B

3)品牌C

用户:品牌A。

Chatbot:您希望选择的功能有哪些?

1)健康监测功能

2)长续航能力

3)防水功能

3. 优先推荐选项:推荐最常用或最相关的选项,减少用户寻找或决策合适选项的时间。

示例:[优先推荐选项]

用户:我的账户有问题。

Chatbot:您可以选择以下最常见的问题:

1)积分问题

2)余额问题

3)其他问题

4.动态过滤选项:根据用户的输入动态过滤和显示相关选项,避免用户在相关性不高的选项中寻找信息。

示例:[动态过滤选项]

用户:支付遇到问题。

Chatbot:请具体选择以下支付问题类型:

1)支付失败

2)已支付,但显示支付中

3)其他支付问题

以上的原则在使用起来会有交叉的地方,只要考虑对话脚本时有考虑到这些因素即可。

通过这些应用,Chatbot能够有效降低用户的选择负担,提升交互效率和用户满意度,同时保持界面的简洁性和易用性,符合希克定律的精神,确保用户能够快速、准确地完成目标操作。

本文由 @养心进行时 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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