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【編者按】文章來自百度MUX翻譯小組，應作者要求，如文章已獲雷鋒網授權轉載，也請保留原標題。
Anticipatory這個詞來源于拉丁文中的anticipare，意思是“預先準備”。我們通常把它與預料中發生的事情關聯起來。
在某種程度上，大多數產品包含至少一個預知引導的元素。來自HUGE的Aaron Shaporo將其定義為，一種由設計師發起，盡可能地簡化用戶流程，降低用戶做決定難度的方法。
試想一下，在網站出現的初期我們看到的警告框、彈窗、應用內的通知和許多其它控件，它們觸發后被用來阻止之后某些事情的發生，或者是邀請你基于過去的行為做一些事情。這些事件大多數是基于簡單的條件：如果用戶做X，然后給他們Y。
預知引導設計，唯一的目標是使我們用戶的任務變得簡單，然而這些基本的干預變得越來越復雜。你沒看錯：你工作得越多他們就做得越少。
（圖片：微軟offic助手，來自維基百科）
舉一個助手的例子， 早在Siri，Cortana 或者 Google Now這些助手工具之前， 微軟Office助手（第一次出現是在1997年）就可以檢測到基本的意圖并且提供反饋幫助。在這個案例中，只要輸入一個標準的信件問候，如“親愛的先生”就會觸發助手的出現。
在這十年中，我堅信預知引導設計是下一個非常令人關注的用戶體驗設計。格外繁忙并疲倦不堪的用戶將需要仔細的考慮我們的產品如何幫助他們日常的工作。人們不能額外花費更多的時間來處理我們強迫他們做的事情。可以說，我們必須作出調整，幫助用戶在無需消耗一天中需多次使用的寶貴資源的情況下，完成他們的任務。
不要誤會我的意思：這不是在設計一個懶惰的機器人，也不是制造一個讓我們被動的無用之人。這是把尖端的技術用在為用戶服務上，這樣他們就可以有更多的時間去處理他們的高層次任務。
（Google Now 可以在你想這個問題之前就幫你解決這個問題的重點。來自：Google Now）
Google Now，舉個例子，可以在你想這個問題之前就幫你解決這個問題的重點。如果在你的日程安排中有餐廳的預定，Google Now 會給出旅行安排的建議和很棒的圖片拍攝點去讓你變得經驗豐富。
開發者多年來一直倡導的原則是避免重復（DRY）和保持簡單（KISS），現在是時候給我們的用戶帶來和我們建立互動的無痛邏輯。想一想：如果我們要求用戶使用任何給定的程序多次完成同一任務，這不是低效利用他們的時間嗎？同樣的，在以前收集過用戶偏好信息后再次詢問他們，不是很多余嗎？
在心理學上，我們使用認知負荷來描述在任何既定的時刻工作記憶中被使用的大量的腦力勞動。對于每一個參與用戶體驗設計的人來說，認知負荷是一個至關重要的考慮因素。我們是否有盡可能地緩解用戶由于學習新東西來使用我們產品引起的壓力？如何減少我們的用戶在任何特定時間里需擔心的元素？降低認知負荷是預先引導設計的一個基石，因為它通過預測用戶需求創造了一段更愉快的體驗。
（Peapod移動端應用 ，來源: Peapod）
在線雜貨店應用Peapod剛剛發布了一個新的應用程序就包括預知引導設計。Order Genius，正如他們所說的私人推薦引擎，讓你只需在之前下過的訂單里點擊幾下，即可裝滿購物車。更有趣的是Order Genius還可以區分季節性和產品的周期，并隨著時間的推移學習更多你的購買習慣。
（Gatheredtable’s 主頁 ，來源: Gatheredtable）
為了緩解雜貨店消費者需整合菜譜，購物清單和實際采購的壓力，這個應用程序還采取了另一舉措，加入了集成平臺API。這樣的整合，你可以簡單的解決你想為你的家人提供什么樣的菜單并且集成平臺把它變成產品列表加入到你的購物車里。
預測用戶的需求與同理心密切相關。我們怎么樣連接我們的用戶的呢？我們是否一直回去觀察他們的自然行為從而發現新的需求？識別有效的預知引導設計會通常依賴于我們在產品使用環境中尋找關聯點的能力。
就像設計師皮特在他的文章中指出，“同理心的創新”：“同理心創新可以幫助我們觀察人們克服障礙的方法，并且它常常揭示比我們期望的更有效的解決方案。”他知道，就像他最近旅行了2517公里嘗試在50天里解決50個問題。
一個非常受歡迎的導航軟件，Waze的創始人，意識到人們可以使用其他人的反饋使得駕駛更便利。他們繼續創造一個界面使得司機不僅可以相互提醒遇到的問題（堵車，意外，警察檢查，還有其它的），而且還可以通過信息交流。
Waze在預知引導設計中有幾個要素，但最突出的包括：當汽車正在移動時某人正在打字（應該是副駕駛）會發出警告；當遇到其他司機遇到過的問題時給出提醒；當找到一個更好的路線時提示司機。事實上應用程序自動收集用戶的反饋并不斷的查找更好的路線，這是一個非常成功的預知引導。一旦你在應用程序里設定了目標，你就可以專注于你的駕駛了。
（在Waze里不同類型的提示，來自：Waze）
就像Waze一樣，還有許多其他產品和服務利用了預知引導設計。因為開發者和設計師特別努力的去組合這些原則，我們應該期待他們成為一個常態。在這篇文章中，我將介紹十個偉大的可以帶進我們自己項目里來的預知引導設計例子。
寫這篇文章主要是因為用戶體驗包含了用戶在與你的產品或服務交互過程中的每一個接觸點。以產品銷售為例，包含了售前，購買，售后過程中的一些列事件的體驗。作為設計師，我們需要跳出對于用戶界面的關注，思考如何應用市場營銷策略相關的設計元素。當預知引導設計介入后會改變用戶體驗流程和步驟，我將會分享一系列問題清單幫助你快速上手設計。
FACEBOOK：借助地理定位，為用戶帶來生活中的未知驚喜
Facebook現已成為一個十分普遍的社交平臺，并已成功地通過我們的線上生活信息展示收集多樣的數據。許多人認為，這個平臺旨在創造與促進虛擬事件的發生，但最近推出的一些預測性功能轉變了這個想法。如果Facebook收集我們的愿望，喜好和位置相關的信息可以促進線下實際的面對面的交流呢？
我帶著這個想法直到第一次在應用內看到這些通知：
（Facebook里你的好友會參加的附近活動通知，來自Facebook）
用戶不需要搞明白如何在現實生活中便捷，友好的約見自己的朋友。只要用戶自愿提供Facebook他們的位置信息，像我一樣，通過預測我的愿望就可以超越線上社交，創造線下與朋友實際交流的機會。在預見到你的用戶或許需要與朋友在附近出席活動時為其提供相應的選擇，Facebook有效的創造了切合用戶需求的預知引導設計經驗。
除了社交類通知引導以外，Facebook近期開始探索藍牙設備，以幫助企業管理者能夠更直接與訪客交流。這種交流形式可以是問候卡片、照片和訪客對于這個地方的建議和評價。通過展示朋友的意見信息來幫助用戶做決策，Facebook Beacon是又一個預知引導的例子。
（Facebook Beacon，一個用來推送相關信息給附近的訪客的藍牙設備，來自Facebook Beacon）
SALESWISE：如何更有意義的應用收集到的數據幫助用戶節約時間成本
Saleswise是一個應用程序，連接集合銷售員的電子郵件，客戶關系管理系統，票據和其他數據資料，幫助完成更多的銷售任務。我必須承認，第一次查看我的賬戶是出于單純的好奇，在第一次登陸幾分鐘后我退出了網站，而這也正是他們的預知引導設計有趣的地方。
退出前，我已經在應用里關聯了Google日歷。 Saleswise解釋說關聯你的日歷事件可以發掘潛在的銷售機會。在我注冊隔天，說實話，我已經忘記了這個應用程序，卻接到一個十分有用的電子郵件，標題為“準備Startupsocials”。我確實需要做準備了。我在提示日期安排了一個研討會，需要在此前做充足的準備工作。
除了事件提醒，Saleswise還為我Startupsocials的歷史進程度提供詳細的總結，包含了參與人和相關公司的信息。相關公司也被神奇地轉換成了潛在銷售客戶存儲進了客戶關系管理系統。這樣的預測性推送服務為用戶帶來了極大的便利。
（Saleswise的樣品回顧郵件）
PANDORA：根據相關程度做消息推送
用戶過去的行為揭示了他們正在為滿足特定需求和愿景尋找解決方案。這表明新的活動建立在過去的交互基礎之上，因此，用戶歷史行為也是成功的用戶體驗設計需要考慮的基本要素。雖然一些應用推薦會基于一定依據（例如推送同一類別內容），開發者在創造可以深度計算用戶動機的智能算法上投入了越來越多的精力。
“Pandora的音樂基因組計劃”就創造了一個這樣的算法，可以根據用戶喜歡過的一首歌推薦他一整個播放列表。“音樂基因組計劃”就是用算法根據專業音樂分析每首歌背后最多450個不同的音樂特征。通過捕捉每首歌曲背后的音樂特征，做到可以為用戶建議一首極有可能成為新寵的歌曲。
（Pandora的介紹 ，來源：Pandora）
像eBay和亞馬遜這樣的網絡電商也擅長推送這些為用戶量身定制的建議，有的會盡可能根據用戶過去的行為定位其需求，甚至追蹤到具體的電子郵件。
（Amazon根據您的興趣推送促銷折扣郵件，來源： Amazon）
BRITA：如何更便捷地重復購買？
Brita這個水源過濾器制造商，面臨一個著獨特的挑戰：所有過濾器，無論質量如何，終將到期更換。買家清楚地知道他們即將需要注意過濾器是否到期。畢竟，當過濾器過期失效后，持續使用將會危害健康。鑒于這個問題，Brita讓用戶方便的掃描濾水器的ID，注冊后根據過濾器狀態定期更換。
（Brita過濾器更換提醒功能，來源： Brita）
許多其它類型的零售商也面臨同樣的挑戰，亞馬遜即將推出的預測推送功能，以幫助連接實體商品在線訂購。”短跑補貨服務“通過設備來偵測貨品需缺的情況。這樣潛在改變的游戲規則為品牌制造的打印機，咖啡機等家電設備廠商帶來豐厚利潤。
（Amazon的短跑補給服務，來源：Amazon）
Meetup：基于用戶興趣的推薦
Meetup網站幫助人們找到跟他們的專業和個人興趣吻合的小組。你可能會期望有這樣一個應用程序來通知您什么時候你的興趣小組組織了新的活動，或者提醒你有一個很快要發生的活動。
（在應用程序內通知與你相關，可能有興趣加入的新的Meetup小組 ，來源：Meetup）
但Meetup在興趣挖掘方面更進了一步，試圖通過分析用戶現有的興趣小組來預測你可能感興趣加入的新的小組。假設你已經加入了一些領域內的專業的開發小組，大部分都是與科技相關。數據的結合分析幫助Meetup推送預測性質郵件，推薦給你一個潛在的令人興奮的全新興趣小組聚會。
（一封解釋新的聚會是關于什么的電子郵件 ，來源：Meetup）
EXPEDIA：提供預期之外的購買
有時準確的預測到用戶需求，將需要你的團隊具備更高的能力。在這種情況下，戰略合作伙伴可以幫助節省時間，并幫助你的團隊添加相關功能，有效減少你的用戶的操作成本。在這樣的策略下，在線旅游零售商Expedia與Trippy聯手，為用戶提供基礎的旅行知識。
對于旅客來說這意味著，在某個城市完成一次平常的購物以后我能夠知道接下來可以做的事情。由于Expedia的知道你要去哪里（數據點A）和Trippy知道去過你的目的地的其他旅客喜歡在這里做什么（數據點B），這兩點數據的結合的預測信息為用戶帶來了驚人的便利。
這項服務是這樣的：
（一個Expedia的電子郵件通過獲取Trippy的數據庫推送了便捷的出行建議）
CREDIT KARMA：如何預測到交叉銷售機會
當你是一個信用管理平臺，已經承諾會一直免費，你需要貨幣化上面做一些創意。Credit Karma幫助成千上萬的用戶了解自己的信用狀況，以及它如何能得到改善。其真正的預知引導設計，就在于他們的信用推薦功能。在已經在同意這個平臺獲取你的一些敏感信息的基礎上， Credit Karma針對個人情況提供一些關于信用卡和貸款的初步建議。這正是他們創收的方式：當用戶通過Credit Karma的推薦購買這些金融產品后，會得到合作贊助商和金融機構的支付。
（Credit Karma信用卡資格推薦功能，來源：Credit Karma）
Fandango是一個在線影票商店為美國超過26,000家院線提供服務。他們指出如果可以證實你確實對某個電影感興趣，你同樣會對電影周邊的東西感興趣。
舉個例子，一個朋友買了明日世界的電影票同時收到免費的以電影為基礎的Nook電子書。這是有原因的：如果我愿意坐幾個小時看這個電影，或許我也至少愿意快速瀏覽一下原著內容吧？這個例子也代表了一種品牌的合作伙伴關系，Fandango和Nook的合作為他們受眾用戶的體驗增加了價值。
（電影后續體驗，Fandango“額外來點料”郵件。來源：Fandango）
MICROSOFT DELVE：自動剪裁到您的用戶的喜好體驗
Microsoft Delve就像一個Office 365里那樣的虛擬助理團隊。還沒等你想到，它就會根據網上信息結合你的團隊的信息為你提供寶貴工作建議，相關文件，背景信息和人脈信息等。每個用戶的主頁都獨特的，并且自動基于對什么人來說什么內容可能是更有趣來生成內容。例如，如果你和某個人同時修改或查看文檔，Delve可以辨識到你倆在一起工作。 Microsoft在其幫助頁面介紹了更多關于Delve的預知助手設計邏輯。
（Delve預知設計邏輯，來源：Microsoft Delve）
（根據相關性自動推送內容組成用戶獨有的主頁，來源： Microsoft Delve)
TURBOTAX：基于用戶輸入信息預測表單內容
也許沒有任何一件事比填寫稅單還復雜。TurboTax背后的設計團隊，就面臨這樣的挑戰。他們已經創建了一個指導您完成填表的用戶友好形式，否則你將不得不直接填寫你所見過的最復雜的表單。可以從這張美國個人所得稅納稅申報表截圖看到這有多可怕：
（表格1040，也稱為美國個人所得稅申報表 。來源: Turbotax）
TurboTax不僅簡化了表格上每個問題的顯示方式，但可以確定的是，納稅人沒必要看到不相關的表格項目。根據你對特定問題的回答，比如你是否已經成家，你將在之后看到與此相關的其他問題。如果你的答案需要接下來填寫更多拓展問題，他們會自動詢問相關需要回答的其他問題信息。
（回答一些問題，幫助TurboTax預測用戶是否需要提交的更多拓展信息。來源: Turbotax）
簡單地說，該系統計算預測可以幫助你填寫表格的形式。最后，你將能夠看到所有與你年收入對應的稅表內容。在你面前呈現的是一個個精簡的問題。此外，他們會讓你選擇是否需要引導，或者靠自己完成。
（TurboTax的“一鍵完成任務”功能。 來源：TurboTax）
學習了這么多別人都在做的預知引導設計原則，你可能想知道你的自己的產品如何能從這些想法中受益。再說一次，最好的方法就是簡化。與其看整個用戶體驗的流程，還不如把目標集中在一個身上，專注于如何提高每一步。下面的清單可以幫助你開始。
有沒有方法讓這個任務對于用戶更簡單？
我們是不是給了用戶太多容易混淆的信息？
是否有方法來避免這個問題，或者根據現有數據預測回答？例如報名的表格可以預先填寫公開的賬號憑證。
我們能否基于之前的偏好預先給一個行動方案的建議？
我們可以使用之前創建的模板，從而節約用戶的時間嗎？
在用戶行動的這個步驟里，還有什么額外的價值我們可以添加進去嗎？
我們怎樣才能防止用戶犯錯誤，或者提供有效的方案替代之前的錯誤？
哪種媒介可以行之有效的分享相關的任務說明？我們要創建一個文本指令，音頻指南或者是視頻？
現代的用戶期望無縫連接，簡單的解決方案滿足他們的需求和他們想要的。用毫無價值的東西去填充產品或者服務不是長久之計。隨著市場走向簡單并且顯而易見的用戶體驗，預知引導設計不再是你可以忽略的東西。看看這些例子并認真思考上面的清單，發掘機會去改善你目前的用戶體驗。如果你是從頭開始，你有一個獨一無二的機會從一開始就把這些原則加入進來。不管怎樣，讓這一理念深入人心：
“事情應該盡可能的簡單，而不是更簡單”----愛因斯坦
Via：What You Need To Know About Anticipatory Design
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譯文僅作學習用途，如有其它用途請聯系原作者。譯文轉載請注明：本文來自MUX原創翻譯，雷鋒網發布，譯文作者：MUX翻譯小組
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