网易设计师：为什么你应该学会「行为设计学」？
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目前，我们已经可以通过唤醒词唤醒echo（亚马逊的一款智能音箱），也可以使用唤醒的物理按键唤醒，如“echo，帮我查下天气”。如果我们走近echo的时候，echo能够感知我们向其走来，做一些算法上的判断如直线走近、一定距离，且接近它（一定距离范围）时感知并作出反馈：“can I help you”，或者触碰他的时候也可以感知并作出反馈，是不是可以增加人工智能产品智能的一面呢，这种行为方式转化成一种交互方式，也足够简单不需要学习，不是吗？
这里的继承是将一种产品的使用经验改造后用到其他类型的产品中去。 我们经常使用微信、QQ、客服软件等聊天工具，聊天的两个角色一左一右的排布显示，让我们适应了一问一答的方式，而且这种方式也更好的区分了你我的内容，当然还有顺序时间轴等。这个展示方式本身就是生活中行为的继承，但如果将用户使用聊天软件的经验加入Chatbot的设计中会如何呢？ 目前人工智能自然语言识别和语义理解已经达到一个新高度，各个企业巨 头也在布局一些Chatbot，来解决一些类似咨询类的工作。客服机器人成为了落地方向之一，但由于行业的差异，Chatbot需要根据一些业务进行配置，所以一些Chatbot的配置器也应运而生，如motion.ai、chatfuel、还有国内的一些（此处不列举）；但如果从使用门槛、使用者的学习成本、理解成本来看还是有些高（如有兴趣可以亲自去体验一下）。但如果用聊天的方式来进行Chatbot的配置呢，会不会降低用户的使用成本呢？
表单设计是早期互联网的难题。因为早期的互联网多为B端信息平台，而且业务复杂，表单的字段也多。如注册用户信息，公司信息，组织机构信息等。字段越多用户使用压力也就越大，当压力达到一定级别时，难度会指数级地增加。这就类似感知上的量变和质变。为了减少这种压力，设计师往往会将其拆分成多步（常规 3 步），而且很清晰的表明必填和非必填，或是删除非必填，放在后续补充。其目的也是为了减少一次性大量的信息带来过多的压力。 然而这个以简化为目的拆分，也被应用在了C端产品设计中。本来较少的内容被拆分为多步，虽然可以使每一步内容更聚焦，但短线被拉成长线，也增加操作步骤和操作难度，降低了操作效率。所以在类似的线程设计中，根据动机的强弱来平衡线程的长短也是尽可能降低使用成本的方法之一。没有必要一味的拆分，也没有必要一味地缩短。 3. 提醒的本质是条件反射 无论目前的互联网产品提醒用户的方式是：邮件、电话、短信、推送通知 等各种方式，其本质都是一种条件反射。即摇铃激发唾液分泌。
关于条件反射，区分为经典条件反射（由巴普洛夫通过铃铛、骨头、狗完 成）和操作条件反射（由斯金纳和斯金纳箱完成）。而邮件，电话，短信等方式属于最简单的无条件反射，也是成本最低最为直接的，但这也成就了目前最大的公地悲剧。想象一下微信公众号的小红点和被关闭的推送通知。所以一味的使用这种相对简单的提醒方式，已经有些低级了。
其实社会上已经形成很多的无条件反射可供利用。例如：我是招商银行和交通银行的信用卡用户。在大概 13 年时招商银行推出周三美食半价的活动，每到周三我都会想起去吃美食。14、 15 年交通银行推出最红星期五（也是购物优惠活动），我会选择周五去做一些采购。 这是已经形成好的条件反射，如果本地服务的O2O平台，利用招商银行数据，在周三这一天整理好参与此类活动的店铺发送给潜在用户。同样利用交通银行的数据，给用户整理好参与活动的商户，相信也会建立起自己产品与用户的条件反射，而这种条件反射会比任何提醒都高级。
条件反射的关键在于“一件事情影响另外一件事情的方式”。早期的信用卡流行也与条件反射的反向使用有一定关系。没有信用卡时，花掉现金的直接结果是手里的现金变少了，虽然带来了商品，但还是现金减少时的痛楚。所以花钱 = 商品 + 痛楚。而信用卡的账期有效的痛楚拆分出了这个行为，使痛苦产生在 1 个月后，也就是现在花钱一个月后再还。所以花钱 = 商品。
再说回到翻译工具，后续我应该会设定固定的时间让需求方集中分发文章和内容、让供应方集中领取内容，如“早上9:00-10: 00 集中分发领取内容”， 以此来提高任务匹配效率，从而满足双方需求。而这个9:00-10: 00 也是我想创造的一种条件反射，即每到这个时间，审校人员会想起这个平台并领取自己 的工作。还可以根据操作性条件反射加入一些操作方法，如这个时间没有领到的话，其他时间领取的文章数量有限制，且单价较低。以此来反向强化条件反射的形成 。 四. 结语（编辑：东莞站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
