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如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构

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引言
在当今商业环境中,B端产品(Business-to-Business产品)的信息架构设计尤为关键。这些产品不仅服务于企业的日常运营,更是推动企业战略发展和数字化转型的核心动力。因此,如何构建一个清晰、高效的信息架构,以提升用户体验、优化工作流程、促进业务增长,成为了每一个B端产品设计者必须面对的问题。
金字塔模型作为一种经典的思维工具和结构框架,其在组织管理、市场策略等多个领域中的广泛应用已得到了普遍的认可。这一模型以其层级清晰、逻辑严密的特性,为我们理解和设计B端产品信息架构提供了新的视角和方法。
在B端产品信息架构设计中,金字塔模型的价值在于其能够帮助我们系统地梳理和呈现复杂的信息体系。通过将信息按照重要性、使用频率等因素进行分层,我们可以确保用户能够迅速找到所需信息,同时避免在海量数据中迷失方向。此外,金字塔模型还能够引导我们关注信息的内在逻辑和关联性,从而构建出更加合理、高效的信息结构。
因此,本文将深入探讨金字塔模型在B端产品信息架构设计中的运用,以期为设计师们提供有益的参考和启示。
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
一、B端产品信息架构概述
信息架构(information architecture)是指对某一特定内容里的信息进行统筹、规划、设计、安排等一系列有机处理的想法。
简单来说,对信息架构的理解可以拆分为“信息”和“架构”两部分。信息指的是内容的载体,常见的文字、图像等都是信息;架构的含义则形容对应的组织和结构。那么信息架构就是将信息通过一定的形式组织,然后呈现出来。其本质是研究信息的表达与传递。
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
B端产品信息架构是指在企业对企业(Business-to-Business,简称B2B)环境中,对产品或服务的信息进行结构化、系统化的组织和呈现的方式。这种信息架构不仅关乎产品的功能实现和用户体验,更是企业业务逻辑、数据管理和交互设计的核心体现。
在B端产品中,信息架构的重要性不言而喻。首先,它直接影响到用户的工作效率和满意度。一个清晰、合理的信息架构能够使用户快速找到所需信息,减少无效操作,提高工作效率。同时,良好的信息架构还能提升用户体验,增强用户对产品的黏性和忠诚度。
其次,信息架构也是企业业务逻辑和数据管理的重要载体。通过信息架构的设计,企业可以清晰地呈现业务流程、数据结构和关联关系,便于员工理解和操作。并且,信息架构还能帮助企业实现数据的统一管理和共享,提升数据利用效率。
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
然而,B端产品信息架构的设计也面临着诸多挑战。由于B端产品通常服务于复杂的业务场景和多样化的用户需求,信息架构需要具备高度的灵活性和可扩展性。此外,随着企业业务的不断发展和变化,信息架构也需要不断地迭代和优化,以适应新的需求和挑战。
为了应对这些挑战,B端产品信息架构的设计需要遵循一些基本原则:
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
综上所述,B端产品信息架构是B2B环境中产品设计和开发的重要组成部分。它关乎用户体验、业务逻辑和数据管理等多个方面,需要设计师具备深入的理解。在实际设计过程中,我们需要关注用户需求、保持信息的清晰和简洁、注重信息的可访问性和可搜索性,并考虑信息架构的可扩展性和可维护性。
 
二、金字塔模型的基本原理
金字塔模型是一种广泛应用于各种领域中的思维工具和结构框架,它的核心原理在于将复杂的信息或概念按照其重要性或逻辑层次进行分层,从而形成一个层级清晰、逻辑严密的体系。在B端产品信息架构设计中,金字塔模型同样具有极高的应用价值。
金字塔模型的基本原理可以概括为“逐层递进、逻辑清晰”。具体来说,它包含以下几个要点:
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
核心突出
:金字塔的底部宽广而坚实,代表着信息的广泛性和基础性。而在金字塔的顶端,则是最为核心和关键的信息,这部分信息通常是整个体系的核心驱动力,也是用户最为关注的部分。
层级分明
:金字塔模型中的信息被划分为不同的层级,每一层级都包含一定数量的信息点。这些层级之间按照逻辑关系和重要性进行排列,形成一个稳固的结构。用户可以从最基础的层级开始,逐层探索,最后理解整个信息体系的全貌。
逻辑严密
:在金字塔模型中,各个层级之间的信息都是相互关联、相互支持的。上一层级的信息是下一层级信息的基础和前提,而下一层级的信息则是对上一层级信息的具体化和深化。这种逻辑严密的结构使得整个信息体系更加稳定、可靠。
易于理解
:金字塔模型通过层级划分和逻辑关联,将复杂的信息体系简化为一个个相对独立但又相互关联的部分。这种结构使得用户更容易理解整个信息体系,也能够更快地找到所需的内容。
 
在B端产品信息架构设计中,金字塔模型可以帮助我们更好地梳理和呈现产品信息。通过将产品功能、数据、用户需求等信息按照重要性或逻辑层次进行分层,我们可以构建出一个清晰、高效的信息架构,从而提升用户体验和业务价值。同时,金字塔模型还可以帮助我们识别和解决信息架构中的潜在问题,如信息冗余、逻辑混乱等,确保整个信息体系的稳定性和可靠性。
 
三、金字塔模型在B端产品信息架构中的运用策略
在B端产品的信息架构设计中,金字塔模型提供了一个高效且结构化的框架,帮助设计师们更清晰地组织和展示产品内容。以下是金字塔模型在B端产品信息架构中的几个关键运用策略:
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
通过以上策略的运用,我们可以将金字塔模型有效地融入B端产品的信息架构设计中,构建出一个清晰、高效、易用的信息架构体系,从而提升用户体验和业务价值。
 
四、案例分析
阿里云和腾讯云作为行业内成熟的云服务提供商,为开发者提供丰富的产品、能力和解决方案,其云平台通过高效的信息架构,将海量业务进行整合,帮助用户快速定位目标。以下将结合金字塔模型,对两者进行分析。
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
五、挑战与应对策略
在运用金字塔模型构建B端产品信息架构的过程中,设计师和产品开发团队往往会面临一系列挑战。这些挑战可能来自于用户需求的多样性、技术实现的复杂性、以及市场竞争的激烈性等方面。为了克服这些挑战,需要采取一系列有效的应对策略。
 
挑战一:用户需求的多样性
B端产品的用户群体通常具有多样化的需求和背景,这使得在设计信息架构时需要充分考虑不同用户的需求和习惯。如果信息架构无法满足所有用户的需求,就可能导致用户体验不佳,进而影响产品的使用率和满意度。
应对策略
深入了解用户
:通过用户访谈、问卷调查等方式,深入了解目标用户群体的需求和习惯,确保信息架构能够满足大多数用户的需求。
提供个性化服务
:根据用户的角色、权限和使用习惯,提供个性化的服务和功能,以满足不同用户的特殊需求。
持续优化迭代
:根据用户反馈和数据分析,持续优化信息架构的设计,使其更加符合用户的期望和习惯。
 
如何用金字塔模型 打造高效的B端信息架构
 
 
 
挑战二:技术实现的复杂性
B端产品通常涉及到复杂的技术实现和系统集成,这使得在构建信息架构时需要充分考虑技术的可行性和稳定性。如果技术实现存在问题,就可能导致产品运行不稳定、性能低下等问题。
应对策略
选择合适的技术栈
:根据产品的需求和特点,选择合适的技术栈和框架,确保技术的可行性和稳定性。
加强技术测试
:在产品开发过程中,加强技术测试和验证,确保产品的稳定性和性能。
建立技术支持体系
:建立完善的技术支持体系,及时响应用户的技术问题和反馈,确保产品的正常运行。
 
挑战三:市场竞争的激烈性
在B端产品市场中,竞争对手众多,产品同质化严重。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,需要拿出有竞争力的设计方案,以平衡用户需求和业务需求的关系,并提升用户满意度。
应对策略
关注用户体验
:将用户体验作为设计的核心,通过优化界面设计、交互设计等方面,提升用户的使用体验和满意度。
加强品牌建设
:通过加强品牌建设和推广,提升产品的知名度和美誉度,吸引更多的潜在用户。
 
总结
本文深入探讨了金字塔模型在B端产品信息架构设计中的运用,通过阐述B端产品信息架构的重要性以及金字塔模型的基本原理,提出了将二者结合的具体策略,并讲解了实操案例。
信息架构作为一套系统的设计工具, 在日常工作中充斥着方方面面。我们通过理解金字塔原理并合理运用后,可以更好的满足用户需求,并在未来的设计之路上不断探索和创新。


作者:元气大团长
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来源:站酷
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作者:肥宅的鱼
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向产品中注入人工智能的指南-总结20年的人工智能设计

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译者推荐 | 作为现在热门的 AI 交互,已经有不少文章进行了设计探讨。而在此篇,设计师总结了过去 20 年间 AI 设计的经验教训,总结出 18 个交互设计指南,为我们提供了设计原则,希望有所裨益。

 

 

 

Photo by Franck V. on Unsplash

 

如今,许多产品都具备了 AI 支持的一些功能。我们每天都在移动设备上以各种形式携带 AI 系统,例如活动跟踪器、邮件过滤器、自动完成和社交网络订阅广告。像 Siri、Google Home 和 Cortana 这样的虚拟助手帮助我们完成简单的任务。推荐系统会为我们建议在亚马逊上的下一次购买,并指引导我们进入下一个喜欢的 Netflix 系列。

 

AI 融合产品的性质

 

AI 融合产品的共同特征是,与其他系统不同,它们依赖于概率,因此涉及不确定性。AI 注入的产品本质上是不一致的,因为它们是随着时间的推移而学习的。它们也可能依据光线环境、环境噪声、人类口音和其他情况有不同的反应。这种不可预测性会让用户感到困惑,降低他们的信任,最终可能导致他们放弃产品。

 

 

AI 交互的设计指南


为了确保良好的设计,Amershi 及其同事推荐了一些人工智能交互指南。这些设计指南融合了该领域 20 多年的经验教训。他们从白皮书、评论、新闻文章、社论和学术论文中收集了 168 个设计建议,并将它们合成为以下 18 个指南。

 

DG1:明确系统可以做什么。

帮助用户了解 AI 系统的功能。例如,在处理用户数据时,对跟踪哪些数据以及如何跟踪数据保持透明。

 

DG2:明确系统能够做得如何。

帮助用户了解 AI 系统可能出错的频率。

 

 

 

 

DG3:基于环境的时间服务。

AI 系统应根据当前任务和环境考虑何时采取行动或何时中断用户。

 

DG4:显示相关信息。

显示与用户当前任务和环境相关的信息。

 

 

 

搜索电影标题 “Weathering With You” 将反馈相关的放映时间和地点。


DG5:符合相关的社会规范。

考虑到用户的社会和文化背景,提供期望的体验。例如,语音助手在与有孩子的家庭交谈时,应该注重用语的健康。


DG6:减轻社会偏见。

防止 AI 系统的语言和行为加强不良的刻板印象和偏见。


DG7:支持高效的调用。

简化向 AI 系统请求服务的方法。

 

 

 

用户可以直接说唤醒词 “Alexa” 开始与 Amazon Echo 互动


DG8:支持有效的忽略。

简化拒绝或忽略不需要的服务的方法。


DG9:支持有效的纠正。

简化编辑或在错误中恢复的方法。例如,通过语音助手设置提醒后,用户可以在手机上找到提醒并且手动编辑它。


DG10:服务范围有疑问时。

当不确定用户的目标时,参与消除歧义或委婉地削弱 AI 系统的服务。

 

 

 

 

自动填充提供可滚动的建议,而不是自动为用户填写单词。

 

DG11:明确系统为什么会这样做。

AI 系统的行为表现应该是透明的,向用户表面它为什么会这样做。

 

 

 

谷歌地图显示“最快路线”是选择特定路径的原因。

 

DG12:记住最近的交互。

保持短期记忆并允许用户有效地引用它。例如,搜索引擎应该基于先前的查询来理解后续查询的内容。

 

DG13:从用户行为中学习。

通过不断学习用户的行为,个性化用户体验。

 

DG14:谨慎更新和调整。

在更新和调整 AI 系统的行为时,不要有破坏性的更改。

 

 

 

 

当用户选择歌曲时,不要突然更新所有的热门推荐。保持顶部稳定并更新其余部分。

 

 

DG15:鼓励细化反馈。

使用户能够在与 AI 系统定期的互动期间提供指示其偏好的反馈。例如,如果AI 系统没有将电子邮件标记为重要的话,用户可以自己标记。

 

DG16:传达给用户行为的后果。

立即更新或传达给用户此操作将如何影响 AI 系统之后的行为。

 

 

 

Instagram 通知用户隐藏广告的操作将帮助他们改善广告未来的质量。

 

DG17:提供全局控制。

允许用户全局定制 AI 系统监控的内容及其行为方式。例如,用户能够打开和关闭位置共享。

 

DG18:通知用户有关更改的信息。

当 AI 系统添加或更新其功能时应该告知用户。例如,AI系统可以提供针对新功能的应用教程。

 

这些指南来自 Amershi 等人在 CHI 2019 年发表的人工智能交互指南。

 



作者:三分设
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来源:站酷
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