維克托·馬丁內(nèi)斯·德阿爾韋尼斯 阿里·阿瓦德 阿比舍克·德希曼

客戶在與你的組織發(fā)生接觸時，是如何邁過“觸點”的？你可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的體驗設(shè)計來回答這個問題，并設(shè)計出收效更佳的干預(yù)措施。

你的用戶或客戶所做的決定，以及他們在物理或數(shù)字空間中的行進路徑，在很大程度上取決于你如何向他們展示選擇和布局。只有精確了解一個人怎樣與你的品牌互動，你才能為他提供符合期待，或者更進一步，超乎期待的體驗。

但如何做到這一點呢？答案是運用數(shù)據(jù)。具體來說，就是用戶或客戶在與你的品牌接觸之初提供給你的數(shù)據(jù)，這能讓你以更有效、更具針對性的方式做出調(diào)整。

這就是我們在阿姆斯特丹梵高博物館所做的，目標(biāo)是改善博物館空間內(nèi)的客流，避免過度擁擠，并將觀眾的注意力導(dǎo)向熱門展品之外的其他藝術(shù)品。

這個現(xiàn)實情境包括許多體驗提供商經(jīng)常遇到的問題，我們利用它開發(fā)了一個模型，可以用來優(yōu)化布局和選擇架構(gòu)，從而提高用戶參與度。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的用戶行為預(yù)測基礎(chǔ)上，通過簡單的設(shè)計調(diào)整，我們以高達63%的準(zhǔn)確率預(yù)測了游客的行進路徑，并且將博物館“冷門展區(qū)”的訪客數(shù)增加了20%左右。想想看，如果在你自己的商業(yè)環(huán)境中也能做到這一點，將帶來怎樣的改變！

用數(shù)字方式繪制圖景

無論在博物館、百貨公司、游樂園，還是在其他涉及連續(xù)體驗的商業(yè)環(huán)境中，觀察個人在現(xiàn)場的行為及其與品牌之間的互動十分重要，打造最佳用戶體驗就取決于你的這種能力。

在與梵高博物館的合作中，我們收集了參觀者從踏進博物館到離開的整個過程中如何在藝術(shù)作品周圍活動的數(shù)據(jù)。這幫助我們描繪出游客參觀的動態(tài)全貌，揭示出一些普遍存在的弱項。

客流模式 該博物館共有四層，參觀者可以隨心所欲地在其中自由活動，大多數(shù)人會按照博物館事先規(guī)劃的參觀路線走，但只有少數(shù)人能一直走到最頂層。然而，通過采取一些基于數(shù)據(jù)的干預(yù)措施，我們能使頂層參觀者的數(shù)量增加20%。

這個結(jié)果凸顯出布局和距離因素對用戶體驗的影響，特別是在覆蓋大面積的物理區(qū)域時。想想宜家（IKEA）門店的動線設(shè)計：購物者被引導(dǎo)沿一個方向走，必須迂回經(jīng)過全店的每一處才能抵達出口。另一方面，大多數(shù)大型百貨公司則反其道而行之，讓購物者自由漫游，很少有空間或行為限制。

要是我們把上述設(shè)置翻轉(zhuǎn)過來，會發(fā)生什么？比方說，在宜家允許購物者偏離規(guī)定路線，跳過他們不感興趣的部分，并且可以隨時隨地離開，那會怎樣？或者，在百貨商店迫使購物者逛遍整個樓層才能進入下一層？這樣的布局變化會如何影響消費者的參與率和銷售率？

通常情況下，我們不知道消費者會作何反應(yīng)，因為沒有哪家商店嘗試過這種改變。但是，如今隨著數(shù)據(jù)的可獲得性大大提高，通過無線射頻識別（RFID）、Wi-Fi或移動設(shè)備傳感器，我們可以無限追蹤不同空間內(nèi)的客流，嘗試不同的排布方案，用新數(shù)據(jù)評估消費者對這些改動的反應(yīng)，繼而根據(jù)持續(xù)的數(shù)據(jù)更新，不斷完善布局和距離動線，使之趨于理想化。通過這種方式，我們能夠在這些層面做出有意識的決策，而不是被動遵循傳統(tǒng)慣例或者憑猜測行事。

偏好 博物館的游客與購物者相似，也喜歡一定的變化，但不要變到令他們眼花繚亂的程度。這就是為什么博物館和商店一樣，在布展時會遵循一定的組織邏輯，即可以按照時期、運動、媒介或主題來安排藝術(shù)品的展出。同樣，服裝店也可以按類型、顏色或季節(jié)分門別類地進行服裝陳列。盡管有證據(jù)表明，將物品置于某種環(huán)境中有助于人們感受到多樣化，但我們發(fā)現(xiàn)，人們也會根據(jù)自身的偏好和參照標(biāo)準(zhǔn)來行事，而這些偏好和參照標(biāo)準(zhǔn)并不總是與預(yù)設(shè)的次序分毫不差。

重復(fù)性 在游樂園里，游客往往反復(fù)乘坐同一游樂設(shè)施，仿佛永遠(yuǎn)不知厭倦，而逛博物館的客人通常不會重復(fù)觀看某件藝術(shù)作品。正因如此，博物館需要循環(huán)展出館藏，不斷吸引觀眾回來。另一方面，在游樂園里，游客情愿排長隊等候乘坐自己最喜歡的過山車，似乎可以忍受一切不便。但在逛博物館時，人們哪怕是為了欣賞自己最鐘愛的畫作，一般情況下也不喜歡排長隊。數(shù)據(jù)分析可以幫助管理者了解應(yīng)當(dāng)在什么時候?qū)μ峁┑姆?wù)做出調(diào)整（以免客戶因等候過久而喪失興趣），以及如何管理等待時間——要么減少等待時長，要么改善附近的配置，為等待中的客人提供有吸引力的其他選項。

疲勞 游客往往在參觀30分鐘后就感到疲勞。了解這一點，你就可以在人們感到疲憊并離開之前，在游覽路線的關(guān)鍵點提供一個休息區(qū)，或安排其他一些干預(yù)措施。這同樣適用于商店環(huán)境。

查看數(shù)據(jù)

在你們公司，誰負(fù)責(zé)查看并分析數(shù)據(jù)（就像我們?yōu)椴┪镳^所做的那樣）？好消息是，你們公司不需要出去尋找數(shù)據(jù)，因為你很可能已經(jīng)坐擁海量數(shù)據(jù)——每當(dāng)有顧客進店，在你的網(wǎng)站進行交易或互動時，就有數(shù)據(jù)添加進來。你面臨的挑戰(zhàn)不是缺乏數(shù)據(jù)，而是要決定采用哪種數(shù)據(jù)收集工具提取你需要的相關(guān)信息，以改善你所提供的體驗。

我們在梵高博物館運用了館內(nèi)的多媒體導(dǎo)覽系統(tǒng)。該系統(tǒng)的設(shè)備追蹤參觀者的活動，并根據(jù)他們點擊的展品和時間來揭示他們的偏好。我們能看到一個人在一幅畫前停留了多久，在哪些藝術(shù)品前面匆匆而過，以及在何時終止了參觀。根據(jù)這些指標(biāo)，我們能夠推斷出參觀者喜歡什么、不喜歡什么，以及諸如此類的其他信息。

多媒體導(dǎo)覽系統(tǒng)相當(dāng)于博物館版的RFID技術(shù)，該技術(shù)出現(xiàn)于幾十年前，最早被用在倉庫中追蹤貨物。這些年來，超市普遍將傳感器安裝在購物車中，用來了解顧客在購物過程中會走哪些過道、在哪個點上停下腳步考慮是否購買。最近，各家商店都在使用WiFi或藍(lán)牙信標(biāo)來確定顧客的動向，甚至直接與顧客聯(lián)系，適時向他們的智能手機發(fā)送信息，或在他們購物時發(fā)送折扣通知。

App是另一種收集數(shù)據(jù)并在顧客等待、停下腳步或遇到瓶頸時積極管理數(shù)據(jù)的好工具。

例如，迪士尼主題公園的App對游客進行地理定位，以便更好地管理隊伍，并在特定時間將游客重新引導(dǎo)到景點。數(shù)據(jù)分析可以預(yù)測下雨時客流模式的變化，并可以預(yù)測公園的哪些區(qū)域在一天中的哪個時段會變得最繁忙。了解到這一點，App用戶可以自主安排進入景點的時間，預(yù)訂演出門票，有時甚至可以插隊。這個例子可以說明，數(shù)據(jù)工具對于體驗的消費方和提供方同樣適用。

模擬未來

一旦用所選工具養(yǎng)成了敏銳的數(shù)據(jù)洞察力，接下來你必須探索哪些干預(yù)措施能夠最有效地解決你的需求問題。這就到了數(shù)據(jù)模型大展其能的時候，就像我們?yōu)殍蟾卟┪镳^建立的模型那樣。在你提出空間結(jié)構(gòu)的微調(diào)方案時，無論是物理空間布局還是虛擬空間中借助暗示來“構(gòu)建”選擇，建立這樣一個模型都能幫助你模擬軌跡。

首先要確定哪些變量對你的用戶行程影響最大。在我們的案例中，我們估算了參觀者從一個區(qū)域轉(zhuǎn)向另一個區(qū)域的概率，并將各種因素的影響都納入考慮范圍，諸如各件展品之間的距離，上下樓所需花費的體力等。我們還考慮到了藝術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的影響，如流派，以及多媒體導(dǎo)覽系統(tǒng)推薦的亮點等。

當(dāng)然，你們公司可能對這些變量不感興趣。一個戶外主題公園可能更關(guān)注天氣的影響，而一家珠寶店可能會衡量將珠寶鎖在玻璃柜內(nèi)與將其展示在外，方便顧客親自試戴的不同影響。

談到變量的選擇，規(guī)模也是一個重要考慮因素。小商店地方狹小，不像大型零售商場擁有那么多空間，因此小商店可能會優(yōu)先考慮高效的設(shè)計，將商品方便地置于門口附近，讓顧客可以快速進出。

回頭看我們的梵高博物館實驗，我們根據(jù)2020年新冠疫情開始前兩個月期間隨機選擇的25，000名參觀者在館內(nèi)的活動軌跡，構(gòu)建了一個參觀者選擇數(shù)據(jù)集。其中的關(guān)鍵變量是布局距離、藝術(shù)特色、時間壓力和擁堵情況。我們研究了管理這些變量所帶來的后續(xù)影響，從中得到了一些有用的啟示。

玩轉(zhuǎn)吸引力水平 就像博物館利用他們的明星展品一樣，企業(yè)必須充分利用自身的明星項目，激起公眾最大的興趣。你的哪個項目或商品可以起到“誘餌”的作用？哪些更適合沖動購物者？哪些屬于銷售常青樹？在哪些區(qū)域客戶參與較多？而在哪些區(qū)域相對較少？這可以通過分析店內(nèi)不同區(qū)域的購買情況來確定。你還可以比較同一產(chǎn)品在實體店和網(wǎng)店銷售的興趣水平，不只以銷量來衡量，還要看轉(zhuǎn)化率，這樣就可以看到網(wǎng)上的興趣轉(zhuǎn)化為實際銷售的百分比。你可能會發(fā)現(xiàn)，某種在實體店中看起來銷售很旺的產(chǎn)品，相較于它在網(wǎng)上引起的興趣，實際上銷量很少。在這種情況下，一個可選解決方案是調(diào)整該產(chǎn)品在店內(nèi)的展示方式，使其獲得最大的曝光率，促使更多的興趣轉(zhuǎn)化為實際銷量。

觀察擁堵模式 觀察在何處發(fā)生了擁堵，以及當(dāng)業(yè)務(wù)太忙或人群太擁擠時，客戶作何反應(yīng)。在博物館里，參觀者選擇逃避擁擠，等人少的時候再來，這就意味著偏離了直線路線。結(jié)果是，他們花了更多時間觀看少人問津的其他畫作，由此導(dǎo)致觀看作品總數(shù)的增加。這種動態(tài)變化為許多類型的企業(yè)提供了黃金機會。例如，一個主題公園可以舉辦現(xiàn)場音樂表演，或?qū)⒍Y品店設(shè)在游客趨之若鶩的游樂設(shè)施和景點附近。

縮短距離 請記住，感興趣的東西離得越遠(yuǎn)，就越令人感到難以企及。相隔遙遠(yuǎn)的感覺減少了人們走向它的機會，因為這似乎很費力。在你所提供的服務(wù)中，有哪些因素會造成距離感，需要人們額外費力？更衣室的位置？樓梯的使用？

距離會激發(fā)退出或偏離原路的行為，這可能帶給用戶一種失落感，好像自己錯過了什么。他們離開時有一種不完整的體驗。這不僅僅適用于物理空間：在線用戶如果預(yù)期在結(jié)賬前要點擊層層疊疊不同的網(wǎng)頁，就有可能一鍵退出網(wǎng)站，并感到沮喪。

妥善利用你的時間 人們在購物、游覽或外出前，往往傾向于估算所需時間來做出計劃。時間一旦超過預(yù)估，我們就會感到有壓力。我們在實驗中觀察到了所謂“博物館疲勞”。當(dāng)用戶開始感到疲憊時，他們會改變計劃。在我們的研究中，當(dāng)參觀者覺得時間不夠用時，他們會轉(zhuǎn)向附近任何有吸引力的東西。了解到這一點，企業(yè)可以在設(shè)計布局時將其納入考慮，讓顧客能夠很容易地轉(zhuǎn)向有吸引力的替代目標(biāo)。

多長時間合適 博物館希望參觀者盡可能長時間地停留，因為他們知道，參觀者看到的藝術(shù)品越多，文化體驗就越充實。這與他們的使命相符。商場對于留住購物者也有類似的興趣，盡管出于很不一樣的原因。這個原因被稱作“格林效應(yīng)”（the Gruen effect），是以第一批購物中心的設(shè)計者維克托·格林（Victor Gruen）來命名的。購物中心的布局理念是讓購物者喪失時間概念，忘記自己起初為什么去那里；他們變得注意力分散、迷失方向，于是更容易沖動購物。這對零售商來說可能是快速制勝，但對顧客來說是好事嗎？你在設(shè)計自己的用戶體驗時，應(yīng)當(dāng)以雙贏為目標(biāo)。

輪到你一顯身手了

要想知道哪種設(shè)計適合你，唯一的方法就是運行你自己的模擬試驗。你甚至不需要挪動任何產(chǎn)品的位置。我們在博物館的模擬試驗中，連一幅畫都沒有移動，只是簡單操作了從多媒體導(dǎo)覽系統(tǒng)收集來的數(shù)據(jù)集，直到找到能達到最佳效果的變量組合。

實際的干預(yù)措施是改變多媒體導(dǎo)覽目錄中的推薦排位。這幅畫作還擺放在原處，從未移動過，但多媒體導(dǎo)覽系統(tǒng)將它作為熱門展品加以重點推介，而它一旦被列為必看的觀賞項目，游客參與度便從30%上升到80%。反之，當(dāng)一幅畫作在導(dǎo)覽目錄中的排位后移，游客參與度就會隨之下降。

接下來，我們想看看能否減少參觀者走到展館第一層盡頭時發(fā)生的疲勞效應(yīng)。為此，我們在多媒體導(dǎo)覽中取消了參觀位于樓層盡頭的三幅畫作，轉(zhuǎn)而突出強調(diào)位于行程起點的另外三幅畫作。如此調(diào)整后，參觀者似乎沒有感到疲倦。事實上，他們延長了逗留時間，并繼續(xù)前往上層觀展。

你也可以利用自己收集的數(shù)據(jù)做同樣的事情。是時候停止憑直覺設(shè)計布局，并開始在定量分析指導(dǎo)下進行設(shè)計了——定量分析能夠清晰準(zhǔn)確地呈現(xiàn)設(shè)計決策所產(chǎn)生的影響。

此外，公司最好在組織內(nèi)設(shè)置一個專業(yè)角色（如果你還沒有這樣做的話），專門對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)分析，以優(yōu)化用戶體驗設(shè)計。