Thoughtworks是一家全球?qū)I(yè)科技服務(wù)公司，到2023年已經(jīng)成立30年，Thoughtworks從業(yè)務(wù)上涵蓋了從數(shù)字戰(zhàn)略咨詢、數(shù)字化產(chǎn)品設(shè)計和運營，數(shù)字產(chǎn)品研發(fā)的端到端的服務(wù)。

2023年12月13日，在2023第五屆智能座艙與用戶體驗大會上，Thoughtworks中國區(qū)設(shè)計總監(jiān)馬彥青表示，在智能座艙的發(fā)展趨勢下，我們需要通過6大關(guān)鍵方法實現(xiàn)的體驗的系統(tǒng)性提升和持續(xù)追蹤。

Thoughtworks中國區(qū)設(shè)計總監(jiān)

以下為演講內(nèi)容整理:

智能座艙面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)前智能座艙發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)。

從功能設(shè)計和交互設(shè)計層面，即便是單一模態(tài)的屏幕交互，交互設(shè)計仍舊沿用或照搬移動互聯(lián)網(wǎng)的操作邏輯。比如使用車載導(dǎo)航，同樣需要在眾多APP中尋找地圖軟件并進行輸入/搜索，這一操作過程在開車場景中較為繁瑣。

在功能定義和產(chǎn)品定義層面，我們耗費了很大精力做概念創(chuàng)新，但這些創(chuàng)新真的能為用戶的真實使用場景服務(wù)、促進用戶的購買決策嗎？這是值得思考的。

落地層面，不論是整車級別，還是智能座艙，在前期策略環(huán)節(jié)都會提出非常多創(chuàng)新的概念和功能方向，但在落地過程中面臨跨部門協(xié)作和技術(shù)儲備、技術(shù)卡脖子的問題。

智能座艙產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)鍵方法

基于過往實踐，我們凝煉了六個關(guān)鍵方法。從前期如何用更前瞻的視角對智能座艙進行趨勢掃描；到過程中如何通過量化數(shù)據(jù)方式，建立對用戶的共情；挖掘場景時深入用車和出行第一現(xiàn)場，找到用戶未被滿足的需求；再到很多功能和概念如何建立重點，分別面向營銷和工程，對齊我們的功能點設(shè)計和體驗要求；最終到具體交互層面，如何平衡交互模態(tài)之間的優(yōu)劣勢，做持續(xù)優(yōu)化和提升。

圖源:演講嘉賓素材

技術(shù)的變化和更新是日新月異的，而整車研發(fā)基本以年為單位，兩個因素疊加下來給我們的產(chǎn)品創(chuàng)新帶來了全新挑戰(zhàn)——前瞻性——思考幾年后才上市的新車如何保持領(lǐng)先。我們需要著眼于做技術(shù)趨勢的掃描和提前布局，并落回到用戶的真實場景和訴求。

通過趨勢研究方法，掃描、收集與智能座艙相關(guān)的技術(shù)、體驗、宏觀信號，分析信號背后的驅(qū)動因素，包括人們的體驗需求、政策、經(jīng)濟等來幫助判斷趨勢勢能。最終有機整合行業(yè)技術(shù)、體驗需求與宏觀變革三重信號，推導(dǎo)出智能座艙應(yīng)用趨勢，進而構(gòu)筑智能座艙趨勢庫。

第二，要做到共情真實用戶，就需要從抽象描述到真實數(shù)據(jù)。當(dāng)我們做產(chǎn)品定義無從下手時，基本都是因為沒有對用戶產(chǎn)生真正的共情，沒有理解用戶的行為模式。

行業(yè)內(nèi)許多車企客戶切身體會到了這個痛點，希望用更加量化的方式做目標(biāo)用戶的圈定和錨定。針對這一問題，我們通過對用戶的具體行為特征如家庭現(xiàn)狀、工作現(xiàn)狀等建模，識別自變量和因變量，通過統(tǒng)計檢驗的方式對用戶的行為特征進行研究。通過數(shù)據(jù)描述，結(jié)合定性描述和消費觀念的描述，我們會提出具體目標(biāo)，這些目標(biāo)不僅僅是圍繞家庭觀、消費觀、工作觀、出行觀的描述，更重要的是把生活和出行方式數(shù)據(jù)化。在項目執(zhí)行過程中，有了具體的數(shù)據(jù)后，很快就能在需求側(cè)達成共識。

第三，在進行用戶調(diào)查的過程中，為了避免由于主觀原因帶來的信息偏差，我們往往從客觀觀察開始，通過對目標(biāo)用戶真實用車情形的跟蹤，識別有啟發(fā)性的行為特征、痛點以及未滿足需求，捕捉高價值片段。在車內(nèi)安裝攝像頭，記錄用戶的出行場景和歷程等。這種觀察有助于我們更好了解用戶痛點。

接下來是建立產(chǎn)品的重點。在近幾年的競爭中，行業(yè)十分關(guān)注創(chuàng)新，認(rèn)為一定要提出市面上沒有的、吸引用戶眼球的創(chuàng)新概念點，其核心價值滿足偏營銷側(cè)或偏品牌認(rèn)知側(cè)的服務(wù)，但對于是否促進用戶購買決策是存疑的。比如一款車推出了寵物模式，能夠把后排座椅折疊起來，便于寵物上下車。這一概念在剛推出時看起來很新奇，但實際上能不能促進用戶決策是一個問號。用戶在決策過程中更加關(guān)注感知度更高的價值，如座椅的舒適度、通風(fēng)加熱等。

建立產(chǎn)品重點時，我們不能忽略真香點，比如自動駕駛或輔助駕駛的功能是用戶用了之后回不去的功能。我們在做產(chǎn)品創(chuàng)新時會提出非常細(xì)膩的、能夠為用戶提供極大價值的點，但在購買決策環(huán)節(jié)中很難體會到，但卻可以通過長時間的使用體驗，逐漸體會到這樣的細(xì)膩設(shè)計，并形成新的購買決策的標(biāo)準(zhǔn)。

圖源:演講嘉賓素材

所以，在做功能定義時需要做好分層，分析哪些是營銷賣點，哪些能夠真正促進用戶購買決策，哪些能讓用戶在長時間的使用過程中逐漸積累對我們品牌的好感度，進一步形成買點。

第五，在交互層面，智能座艙有許多交互資源，在智能座艙從單點智能向第三空間發(fā)展的趨勢下，我們更需要結(jié)合更多交互模態(tài)實現(xiàn)用戶體驗和效率的提升。

談到智能座艙，我們都會想到多模態(tài)。下圖橫軸是用戶在座艙任務(wù)中的類型，包括獲取通知、無目標(biāo)瀏覽、有目標(biāo)地檢索、操作輸入和獲得內(nèi)容。縱向分為輸入模態(tài)和輸出模態(tài)，顏色代表不同交互資源的優(yōu)劣勢和勝任能力。

圖源:演講嘉賓素材

基于任務(wù)和模態(tài)的匹配，我們希望探索新的、基于軟硬件結(jié)合的交互模式。此前我們與車企合作，圍繞自動駕駛場景下語音提示、抬頭顯示，屏幕顯示、氛圍燈輔助等設(shè)計多模態(tài)的交互。

最后，提出這些功能和概念，最終如何落到車上，持續(xù)進行追蹤和優(yōu)化呢？我們提出了通過靜態(tài)和動態(tài)的測試方式，進行具體HMI體驗設(shè)計的評估。靜態(tài)測試有一些易用性的原則，沿用部分移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域用戶體驗不同的要素進行原則設(shè)定。動態(tài)則更加關(guān)注在駕駛過程中的安全性。我們研發(fā)了基于眼動儀捕捉的測試軟件，核心邏輯是測試當(dāng)用戶操作某個車機功能時，眼睛離開路面的時長，來判定功能的有效性和安全性指數(shù)。

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