面向对话式界面的以用户为中心设计方法与实践

2017 年 9 月 5 日

Amazon Alexa 或 Google Assistant 等虚拟助手承诺以简单的对话取代复杂的输入。用户应通过与系统的自然交流来实现目标。然而，在审视这些对话式（用户）界面（CUIs）时，人们常常感觉微软的 Karl Klammer（Clippy）——那个不耐烦地敲击屏幕边框的回形针助手——又回来了。真正的附加价值往往难以察觉，正如基本可用性原则的应用也常被忽视一样。

那么，如何设计能够简化用户生活且易于使用的对话式界面？我们目前面临的挑战是为医生设计一个辅助系统，并构建医生与系统之间的对话。我们的经验表明，以用户为中心的设计对方法和工具的要求也在发生变化。焦点从图形界面转向了语音对话——有时甚至完全没有任何屏幕交互。此外，始终不变的真理是：令人信服的 用户体验 源于一致的用户中心方法。在本文中，我们将概述针对基于对话的系统的 UX 方法。

对话式界面的用户研究

为了设计有意义的对话，我们首先必须理解对话语境以及用户的典型问题。通过情境访谈，我们在用户的自然工作环境中观察和询问他们，从而回答这些基本问题。例如，关于模态性（即界面的输入和输出方式）的问题至关重要。鉴于用户需要在公共空间高效工作，基于文本的 聊天机器人是否合适？或者由于用户需要腾出双手进行其他活动，语音控制是否更合理？结合屏幕和语音控制的混合模式也可能是合理的。通过用户研究，我们可以尽早澄清这些方面。

绿野仙踪实验是情境访谈的一种替代方案。在此类实验中，用户与一个系统进行通信，而系统的回复由真实人员模拟生成。对这些实验的观察可以洞察用户的心理模型。例如，用户是给出非常具体的指令，还是提出更开放的、以目标为导向的请求？无需大量投入即可尽早获得重要见解。

对话式界面的策略制定

用户研究的结果应在具体实施前固定为对话策略。对话式界面很少孤立存在。它们必须无缝融入整体的用户旅程。体验地图是与项目参与者共同完成这种定位的工具。该方法的目标是可视化并评估用户与企业的所有接触点。我们的用户有哪些典型的工作流程？流程中哪里经常出现问题？对话式界面如何融入这一流程？它解决了哪些问题？体验地图可以结构化讨论，并有助于明确产品焦点。

尤其是虚拟助手，用户不可避免地会将其感知为具有人格的存在。该 机器人 是否表现得主动？还是较为内敛？与机器人的对话应传达怎样的感受？ 例如，在营销领域，机器人可以表现得更为主动，而医疗软件领域的数字助手则不然。这种人格特质应当尽早并有意识地进行设计，以便对话式界面能够恰当地代表企业和品牌。为此，我们采用所谓的 Bot Personas（机器人角色设定）。借鉴以用户为中心的设计中的 Persona 方法（该方法用于建模典型用户），我们通过 Bot Personas 来定义系统的人格特质。我们制定基本的对话原则，并确定典型的行为模式。

对话式界面的设计

在定义了对话的基本规则后，接下来进入具体的设计阶段。即使对于机器人和虚拟助手而言，能够让用户尽早体验使用感受的 原型 依然至关重要。这样我们可以让用户尽早参与到流程中，并简化开发过程中的讨论。对话式界面在此给我们带来了特殊的 挑战。传统的原型设计工具主要针对可视化界面的设计进行了优化，而非针对多模态对话的构建。

在设计阶段初期，我们可以依赖久经考验的 UX 方法：在设计工作室研讨会中，我们与所有项目参与者共同勾勒最重要的对话。我们不进行具体的视觉化呈现，而是编写用户与机器人之间未来交互的基础脚本。下一步，我们创建数字原型，以便尽早尽可能真实地测试粗略概念。新的基于对话的原型设计工具如 Sayspring 可以补充诸如 Axure RP Pro 这样的成熟原型设计工具。另一方面，设计团队应尽早与开发合作伙伴合作，以探索语音识别和人工智能的可能性。

这对实践意味着什么？

对话式界面具有巨大潜力，但仍处于发展初期。有意义的应用场景以及传统和新颖的设计原则需要持续予以关注。逐渐显现的是：以用户为中心的方法，如情境访谈和体验地图，可以为打造令人信服的对话式体验做出重要贡献。Bot Personas 和对话式原型设计工具等新方法和新工具也能有效地扩展我们的方法论范围。

如果我们能凭借我们在对话式界面方面的经验为您提供支持，我们期待您的联系请求。