Badass: Making Users Awesome by Kathy Sierra

Michael Lynch

《Badass:让用户了不起》—— Kathy Sierra

原文由 Michael Lynch 发布,订阅该博客

总的来说,这本书很有意思,但我发现很难把其中的经验应用到自己的产品上。书中有不少引人入胜的案例研究和来自元学习领域的观点,但大多数想法要么过于理论化,要么只对大公司才有针对性。

我始终挥之不去的感觉是,Kathy Sierra 其实就是想写一本关于元学习的书,却为了贴合自己的品牌,不得不把它硬塞进一本关于产品设计的书里。内容本身很有趣,但与我对一本号称讲述用户体验设计的书的期待并不一致。

Sierra 认为,大多数公司都很擅长营销产品,却把售后的一切都当作事后再考虑的附庸。她的核心论点是,成功的产品能够造就专家型用户。要培养专家型用户,产品团队必须设计出一条路径,帮助用户在与产品相关的领域获得精通。

我觉得这个论点很有说服力,但很难把它转化到我的产品中。要遵循 Sierra 的建议,你需要一整个团队来专门制作高质量的教育内容。也许这本书本来就不太适合像我这样的独立开发者。

这本书最大的弱点是过于依赖理论。Sierra 举了很多她认为应该遵循其建议的公司例子,却没有一家是真正这样做的。相反,她引用了一些支持其理论的实验室研究,却对将这些想法付诸实践时现实世界中的挑战轻描淡写地一带而过。


我喜欢的地方

  • 以通俗易懂、引人入胜的方式讨论了元学习和刻意练习。
  • Sierra 让复杂的概念读起来轻松易懂。
  • 包含了有趣的科学研究,和马尔科姆·格拉德威尔的书类似。
  • 非常搞笑,让人笑出声。
    • 对库存图片的创意运用。

我不喜欢的地方

  • 书中的策略似乎是为拥有超大规模团队的产品量身定制的。
    • Sierra 建议去阅读关于自家产品的第三方讨论论坛,这本身就暗示产品已经具备相当大的规模。
    • 大多数例子都是关于奥林巴斯相机和微软 Office 产品的。
    • 如果能有更多其他例子会更好。
  • 很多想法过于抽象。
    • 我一直希望能看到更多真实案例。
    • 很难把这些经验和自己的产品联系起来。
  • 没有令人信服地说明这些方法具有可行性。
    • 几乎所有的讨论都是理论性的或基于实验室研究。
  • 在元学习这个话题上钻得太深、过于琐碎。

核心收获

品牌互动的军备竞赛

  • 在与竞品比拼谁更能吸引用户互动上不断加码,是不可持续的。
  • 用户并不会因为在社交媒体上与产品互动就爱上它。

临终之时,没有人会说:“要是当初能多和几个品牌互动就好了。”

  • 畅销产品靠的是口碑推荐来维持地位。
    • 当一个人喜欢某个产品时,他会告诉别人。
  • 当人们谈论某个产品有趣的病毒式视频时,他们讨论的是该产品的营销,而这并非目标所在。

用户体验的目标

如果只能选一个,你希望用户在使用产品后产生哪种感受?

  • A. “这个产品太棒了。”
  • B. “这家公司太棒了。”
  • C. “这个品牌太棒了。”

答案:隐藏的选项 D——“太棒了。”

要点:如果产品能帮助人们实现对他们而言重要的事,他们就会爱上它。

什么造就了高手用户?

  • 当我们的产品帮助用户取得令人惊艳的成果时,我们就让用户变得了不起。
    • 例如,一场出色的演讲、一张精美的照片
  • 要确定某个产品对应的“了不起的成果”,就要思考用户在什么场景下使用它。
    • 例如,没有人想成为用三脚架的高手,但人们使用三脚架是为了拍出出色的照片。
  • 公司在营销产品时常常会从更宏大的场景出发,但在用户购买之后就不再这样思考了。
    • 用户购买产品后,公司围绕产品的所有话术都把它当成一个简单的工具,而不是帮助用户利用它去实现更宏大的目标。
一张对比图,一边是相机的精美营销宣传册,一边是同一款相机枯燥乏味的说明书

专家型用户的价值

  • 一个人在某个领域越专业,就越能欣赏其中的细节。
    • 例如,发烧友愿意为昂贵的耳机付费,因为他们能听到更丰富的声音。
  • 我们希望把用户培养成专家,这样他们才能获得更丰富的体验,并重视我们产品中的细节之处。
  • 专家型用户更有可能去宣传他们使用的工具并分享自己的成果。

自动模式 vs. 手动模式

  • 如果你卖相机,“自动”模式能帮助用户入门,但他们最终应该超越它,掌握相机的手动控制。
  • 如果你的工具没有更高级的控制功能,就要想办法帮助用户用你的工具做出更好的成果。
    • 例如,如果你卖的是傻瓜相机,你仍然可以在布光和后期处理上帮助用户。

构建专业能力

  • 在任何领域构建专业能力时,你都可以把自己在该领域的技能看作处于以下三种状态之一:
a) 还不会 b) 费力才能做到 c) 已掌握(稳定、自动化)
  • 事情并非简单地把每项技能从 A → B → C。
  • 专家会把技能从 C 移回 B,以便持续成长、精进技能。
  • 专家会不断寻找新的技能放进“还不会”的篮子里,从而持续进步。
  • “用进废退”的说法具有误导性。
    • 即使你仍在使用某项技能,如果不是有意识地去精进,它也会退化。

刻意练习

  • 刻意练习是区分专家和非专家的关键。
  • 刻意练习的一个关键要素是让“费力才能做到”的篮子保持小而精。
    • 一次练习过多技能效率低下,往往适得其反。

半项精通胜过半吊子技能

  • 与其在“有意识”的篮子里堆满一堆庞大而笨拙的技能,不如在“无意识/已掌握”的篮子里拥有更多、更细小的技能。
    • 例外:为了让用户对产品达到基本的舒适度,允许他们依赖半吊子技能是可以的。

为刻意练习而设计

  • 挑选一项你还不能稳定做到,但能在三节 45-90 分钟的练习中达到 95% 稳定度的子技能。
  • 例子
    • 以一半的速度无差错地演奏一段音乐
    • 在距篮筐 8-12 英尺(约 2.4-3.6 米)处投篮。
  • 如果无法在 3 节练习内达到 95% 的稳定度,就把任务拆成更小的子任务或降低成功标准。
  • 并非所有练习都是刻意练习。
    • 看讲座不是刻意练习。
    • 跟着教程操作不是刻意练习。
    • 练习已经掌握的技能不是刻意练习。

为什么刻意练习并不常见?

  • 顾名思义,刻意练习是在舒适区之外进行的。
  • 做那些我们已经会的事情、指望能一点点变好,会更让人感到舒服。

高手拥有更好的熏陶

  • 专家通常有机会接触其他专家,这有助于他们学习。

训练小鸡性别鉴定师

  • 大型商业养鸡场需要尽早确定小鸡的性别。
  • “小鸡性别鉴定”就是一眼辨别小鸡生物学性别的技术。
  • 在 1900 年代,日本培养了专家级的鉴别师。
    • 这些鉴别师能够以近乎完美的准确率判断小鸡性别,却无法有意识地解释自己的判断依据。
    • 要培养新的鉴别师,学员站在专家旁边,观察一只小鸡,做出猜测,然后专家告诉他猜测是否正确。久而久之,学员就会形成准确的直觉。

知觉暴露

  • 专家通过反复的知觉暴露来学习。
  • 有效的训练包括向学员展示大量具有持续规律但在学员看来各不相同的例子。
    • 学员必须就自己判断的准确性获得频繁的反馈。
  • 如果能让大脑“发现”一个概念,而不是仅仅听别人讲解,学习效果会更好。
    • 有些技能的微妙之处,如果只是听别人讲解是学不到的。

如何打造有效的知觉体验

  • 在压缩的时间内向学习者展示大量正面例子。
  • 在课程中限制反面例子的数量。
    • 大脑会倾向于模仿它看到的模式,即使它有意识地知道那是反面例子。
  • 展示反面例子时,要让它们“感觉”上就是错的(例如,打上大大的叉、用吓人的红色字体)。

坦诚面对挣扎

  • 用户一开始都兴致勃勃地想要掌握某项工具的专业技能,但随后会感到气馁而放弃。
  • 这时如果通过更加强调目标来鼓励他们,是错误的做法。
    • 用户本来就对达成目标充满动力。
    • 他们放弃是因为达成目标太难,而不是对目标失去了兴趣。
  • 要坦诚地告诉他们学习曲线中哪些部分是困难的。
    • 例如,学单板滑雪的第一天,人们会很讨厌它。之后,才会开始觉得有趣。他们需要知道这种不适是正常且可预期的。

自由尝试的空间

  • 如果用户担心会把产品弄坏,他们就不愿去尝试。
  • 给用户一个轻松恢复到出厂设置的方法,让他们能够放心地好奇探索。

本文章由 muse-spark-1.2-contributor 进行翻译

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