UX案例研究：用技术改善垃圾分类

通过此练习，我们确定了解决方案的主要功能：

• 必须是移动应用，因为我们的用户大量使用此设备。
• 必须具有VUI（语音用户界面）或集成语音助手，例如 Google Home，Amazon Echo 或 HomePod。这样可以快速查询信息，且无需触摸屏幕并中断日常任务。
• 应该可以用相机识别物体，并以可视方式获取信息。

标杆分析法的结果

那么，我们已知用户需求以及如何满足他们。但是否已经存在这样的东西了？我们有竞争对手吗？

为了解决这些疑虑，我们结合来自不同应用程序的信息，进行了一个重要的标杆分析法（benchmarking，将本企业经营的各方面状况和环节与竞争对手或行业内外一流的企业进行对照分析的过程，是一种评价自身企业和研究其他组织的手段，是将外部企业的持久业绩作为自身企业的内部发展目标并将外界的最佳做法移植到本企业的经营环节中去的一种方法）），发现按我们建议的方法解决问题的应用并不存在。

接下来，我们详细阐述在应用中进行搜索的流程图。

用户和信息之间的最大距离是三次点击，如果 VUI 被激活，甚至不需要触摸屏幕。这样的结果是，我们的用户以清晰、快速与不被打断的方式获取到了信息。

在应用中搜索的流程图

现在我们可以进行下一步了！

🏗 设计与原型

一旦知道了我们的解决方案中应该有哪些功能，就是时候拿起纸笔画草图了！将第一版线框图数字化，使用 8 点网格（8-point grid）排列不同屏幕中的元素，保证他们具有视觉一致性。

在8点网格中将第一版原型数字化

在设计高保真原型前，有必要做一些品牌设计。垃圾分类 App：Qubo 便应运而生！

Qubo 的视觉风格

一旦设定好 Qubo 的视觉风格，就制作了应用程序的高保真界面。如前所述，本 App 有三个功能，已在 Qubo 的主屏幕中绘制出：

1. 一个搜索栏。
2. 一个使用手机相机检测垃圾，并提供信息的图像识别系统（使用图像识别系统：Google Cloud Vision 或 Amazon Rekognition API）。
3. 一个语音用户界面（使用语音助手：Google Asistant 或 Alexa），允许用户仅使用语音命令就可询问每样废弃物应该丢到哪个桶。执行此功能，Google Actions 和 Alexa Skills development kits 是必不可少的。虽然对于 Qubo 的 MVP 而言，已经选择了这两个语音助手，将来还需要通过 SiriKit 将应用集成到 iOS。

最终原型

最终原型gif展示

当 Qubo 与 Google Assistant 的集成被激活时，与 App 的交互结束。但过程并非在此结束。

现在，用户可以使用“Ok Google，I want to talk to Qubo”的命令启动应用，然后提出TA的问题。此对话流程展示了语音交互：

Qubo 的语音交互

👌 测试与结论

到了项目结束的时候。此时有必要对真实用户进行测试，并从中获取以下信息：

• 他们如何与 App 交互。
• 他们如何使用搜索引擎。
• 图像识别系统是否有用且功能齐全。
• 他们是否正确连接了 App 与他们的语音助手。
• 什么情况下用户会求助并使用这款 App。

最后，考虑到未来，我们会致力于与 Siri 和 HomePod 集成。通过 Qubo，我们希望实现项目最初设定的目标：帮助垃圾正确地分类并改善马德里废弃物管理系统。而且，这是一种可以应用在世界其他城市的可复制的解决方案。

没有任何借口！要么环保，要么回家！

原文作者：Manuel Lamata

原文地址：https://uxplanet.org/simplifying-recycling-ux-case-study-6ca6d3975d78

本文素材来自互联网

（编辑：威海站长网）

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