拆解用户行为,化大问题为小问题——搜索页思考
在日常工作中,我们时不时会遇到像搜索功能这样的常见需求。它们都是看似普通的任务流程型页面,好像没什么好做的。甚至只要竞品看个一两个,依葫芦画瓢,都出不了大错。
但那样去做,就只能得到一个达成最基本功能的页面,而没有真正贴合业务及用户的需求去考虑。其实这类型的页面,也是有值得思考的地方的。
此次,就以拍卖业务的搜索页作为案例,介绍一种思路:如何把流程型页面的用户行为进行拆解,单点突破,效率地得出更完整、符合需求的方案。
项目背景:新的挑战
这次的需求,是拍卖业务的搜索页小程序设计。
为什么要提新需求,不直接复用已有的 M 端页面?因为 M 端已有的搜索功能的信息架构,是从属于各自拍卖业务下的(如下图所示);而此次的小程序,各类拍卖业务是整合在一起的,因此搜索页也是能一次搜到所有类型的拍卖,相当于功能上的整合。
这就会带来新的挑战——搜索场景变得更复杂,带有各种搜索意图的用户都在用同一个搜索功能了,需要重新梳理所有的搜索场景。
并且,搜索是个经常会遇到的功能。从长远来考虑,有没有一种普适性的思路,不仅可以解决当前的这个项目,也可以复用到未来可能出现的项目中呢?
数据分析,揭示用户需求
为了了解用户在我们平台上都搜什么,最直接的方式就是:搜索关键词数据分析。
1.数据分析结论
调取数据后,我们发现,不同业务的搜索关键词是有所差异的。提炼出各个关键词的类型,可以得出如下的规律:
可以看到,品类是所有业务类型必然出现的关键词。当用户搜索到品类/品牌/拍卖行名称等类型的关键词时,是能比较精准地获得预期结果的。
2.特殊场景,特殊考虑
比较特殊的情况是,司法、资产拍卖这种业务形态,与地区强相关。因此,可以想象到相应的特殊场景:
1.例如当用户想找房产时,他搜了“房产”后,搜索结果里会混杂各个地方的房产,而他只可能买深圳的。所以这个时候他还需要再把深圳的房产筛选出来。
2.当用户搜索了“深圳”后,出来的结果会有深圳的房产,深圳的车,深圳的地,深圳的挖掘机……这个时候,他需要品类的筛选来把深圳的房挑出来看。
以上的场景,在设计中就要特殊考虑。
用户需求了解得差不多了,那么接下来,我们要做什么呢?
拆解搜索行为,分步解决问题
无论做服饰的搜索,还是拍卖的搜索,又或者是全品类的搜索;搜索这个行为本身,是存在共性的。接下来我们就试着把共性部分,穷举出来看看。
1.拆解行为
首先,把搜索行为进行拆解,可以得出如下步骤:
拆分得那么细,有什么意义呢?
一是可以把整个流程想得更细致,不容易有遗漏的地方;二是把某个较为概括、复杂的行为拆解过后,我们原本面对的看似不知道如何下手的问题,会变成一个个具体而清晰的小问题,便于单点突破。
2.收集常用功能
然后,可以开始穷举:现如今,在这每个步骤里,有什么已有的解决方法与常见功能?这一步可以参考竞品,也可以凭着经验去想:
3.用户需求 + 常用功能 = 关键功能
以上的常见功能,结合最早我们从数据等渠道分析到的用户需求和行为特征,就可以得到本业务可能需要的功能列表了。
这么说可能还是太抽象,举个例子吧:
a.在步骤【确定关键词】里,有个常见功能是【关键词联想推荐】;
b.在之前的搜索数据中,能发现用户经常只搜索一个地名;但根据分析,单一个地名得到的结果是不能满足用户需求的;必须搜索地名后,再进行品类筛选;
c.因此,如果【关键词联想推荐】这个功能可以直接通过用户正在搜索的地名,联想到热门的 “地名+品类” ,就能帮助用户更快捷地获取想要的结果。
按照以上的方法,我们可以得到更多本业务需要的功能点。例如下面这张图,是我实际项目中,最终分析的结果:
这样做,就可以把搜索这样的流程型需求,得出一个比较完整的功能 list 了。是不是挺简单的呢?
提炼方法,解决更多同类需求
最后,我尝试着把这次分析搜索结果页的经验,提炼出如下模型。 以后再遇到类似的需求,可以再复用迭代。
在使用以上的方法时,有一些 tips:
1.行为拆分的颗粒度到多细?
能保持到每一步都找得到对应的常见功能点,就差不多了;
2.收集常见功能的方式?
可以是竞品分析,也可以是凭借经验回想;这部分是越全面越好的;
3.用户需求的解析方法?
像这次的项目里是使用数据分析、辅以用研结论一起获得的。还有更多方法,就属于用户体验基本技能范畴,不再赘述;
4.组合的步骤比较关键,有什么要特别注意的点?
a. 判断某个用户需求在哪个步骤的功能去解决比较合适,或者各个步骤都可以去解决,又或者这个需求是并不能在这个流程里解决的;
b. 组合后得出的关键功能点,也是需要进行优先级的判定的,这个就需要综合考虑需求迫切程度 / 资源成本 / 产品阶段等等因素来衡量了。
最后,这个方法是针对常规流程型页面的,如果目标是得出一个非常规的解决方案、或者从更宏观的角度去解决问题,那么就不是上面的思路去思考了。
你在做这类型的页面时,有没有遇到什么问题呢?
欢迎留言一起讨论~ :)
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