Uber - User Experience Design Portfolio of Simon Pan

完善皮卡

2012年，在整个城市按下Uber的一个按钮，感觉很神奇。到2016年年初，这种魔力逐渐消退，出现了一系列不同的特性，使得体验变得缓慢而复杂。

我参与了一个雄心勃勃的项目，为史上增长最快的初创公司重新设计Uber的打车体验。

为了遵守我的保密协议，我在这个案例研究中省略和混淆了机密信息。本案例研究中的所有信息都是我自己的，不一定反映Uber的观点。

设计通过吸积

2011年以来的短短五年时间里，优步就从旧金山的100个朋友乘坐的黑色轿车服务转型为全球运输网络。到2016年，优步在70个国家的400多个城市每天提供300多万次服务。

Rider应用程序设计于2012年，在公司高速增长的同时，也在努力扩大规模。基本可用性受到了挑战。不同的特性和实验争夺焦点。应用程序的可靠性和性能问题呈指数级增长。

Rider应用程序已经成为组织结构图。

优步打车应用从2012年(左)到2016年(中、右)的演变。

所面临的挑战

10个月后重获魔法

我们这个项目的目标是重现Uber早期的魔力。最初的设想很简单:点击一个按钮，就可以搭车。然而，我们并没有试图回到一个简单的过去。我们的目标是创建一个强大的基础，以支持快速发展的业务和更多样化的用户基础。

我们的高水平目标是:

1、让它快速和容易使用，为每个人，在任何地方。

2、给乘客更多的时间和金钱的控制权。

3、为创新和更深层次的参与创造一个平台。

我的角色

2015年10月至2016年6月，我主导了皮卡体验的设计，并与另外两位设计师在主界面、搜索和行程功能上进行了合作。

此外，我还与一名研究员、原型设计师、内容策略师和两名产品经理一起工作。

在详细的视觉设计阶段，当应用程序开始构建时，我停止了项目的工作。

app于2016年11月2日在全球上线。

开球

收拾残局

在项目开始的时候，我们并没有明确的任务和具体的目标。在没有预先了解的情况下，我与我们的研究人员舒蒂(Shruti)合作，探究乘客是如何出行的。

该领域的早期见解

我们在旧金山问题最严重的取车区测试了现有的Uber应用程序，参与者有8人。我们的目标是了解车手和车手所面临的挑战以及他们所使用的变通方法。

经常联系以确定或协调位置

当司机联系他们确认位置时，乘客们很生气。乘客们希望优步来做这项工作，而且觉得没有必要重申。

给司机的次优路线

乘客们对司机到达取车地点的具体路线感到沮丧。乘客们希望优步的路线更智能。

意想不到的到达位置

通常，司机不会到达骑手期望的地方。骑自行车的人需要过马路，在街区往回走，或者商定另一个接车地点。

别针设置器和按钮混合器

乘客有两种不同的行为方式。那些明确设定接车地点(通过搜索或pin)的司机，以及那些希望司机到达他们当前位置的司机。

这一发现

骑手的期望随时间而变化

我对我们发现的问题感到惊讶。他们感觉像是旧金山特有的麻烦，而不是我们全球观众面临的主要问题。但经过一番思考后，情况变得更加清楚，乘客们希望用最少的努力获得这种体验。随着Uber越来越融入他们的生活，他们的期望值也在不断提高。

“好奇心给每个人、任何地方的人提供了一个完美的接车体验的机会。”

如果在我们最成熟的市场中，接收能力强、手机功能强大、懂技术的超级用户遇到了麻烦，那么在我们这个技术和环境更具挑战性、尚不成熟的市场中，接车体验有多糟糕呢?好奇心揭示了一个机会，完善的皮卡经验，为每个人，在任何地方。这是一颗正在运转的北极星的开始。

更深的见解

从完美向后工作

在我开始设计之前，很重要的一点是要定义成功，并在规模上理解接车体验的健康程度。

在重新设计之前，接触率i。在取车过程中打电话的频率是我们用来衡量取车质量的唯一指标。

我打开完美皮卡的概念，按照时间、空间和焦虑的维度建模。

我和我们的数据科学家合作，使用这个框架调查世界各地的皮卡健康状况。

大多数拾音器需要额外的物理或协调工作

对数据的深入研究揭示了一些关于接车体验的深刻见解。几乎所有的旅行都需要一些额外的协调工作，比如打电话来确定地点，以及额外的体力劳动，比如步行到别的地方去见司机，或者司机绕着街区转。这些数据显示，这种体验并非优步为之优化的送货上门的神奇服务。

“在旧金山这样一个繁忙的城市，由于皮卡问题，每周有超过100万美元被浪费。”

在有问题的取件情况下，用于恢复的时间和精力对业务底线产生了重大影响。等待时间直接转化为网络利用率不足和每次通话成本的匿名化。

在旧金山这样的城市，由于皮卡问题，每周有超过100万美元被浪费。广州和新德里等城市的情况要糟糕得多。

我在这里故意省略了机密数据。

没有指定皮卡

大多数乘客不会明确设定他们的接送地点。它们依赖于应用程序的默认设备位置。所有会话中有一半至少有1亿次是错误的。

请求的地点通常不是取件地点

只有一小部分行程开始于距要求地点20米以内。司机被派往哪里，骑手实际被带到哪里，这是不匹配的。

GPS更新忽略

大量的会话可根据需要提高GPS的精度。其中许多会话在精度上提高了超过1000米。

有些皮卡就是没有意义

许多旅行要求在建筑物内进行。根据驱动程序的操作系统，这可能导致不同的拾取位置。

把问题

形成不良的会合计划会导致下游的拾取问题

骑手应用程序加剧了骑手和司机之间有问题的接车计划的形成。有问题的取车计划包括位置不准确、信息不明确和线路效率低下，容易造成混乱。辅助沟通和额外的体力劳动需要从车手和车手恢复，这导致挫折和浪费时间。

“…我们如何帮助乘客和司机形成一个更好的接车计划?

这就引出了一个问题，我们如何帮助乘客和司机形成一个更好的接车计划?我们的提议是“会合”(Rendezvous)，一个代表乘客和司机的接送计划。

接车行程地图分为两个阶段:制定接车计划和执行接车计划。

传感器设计

引入会合

在这个一切都需要你时间的时代，优步通过快速、轻松和冷静的接送，把你的时间还给你。优步为你在保护方面犯下的错误做出了明智的决定——以可理解和可操作的方式通知你。

与Scott Silverman和Peter Ng合作设计。

只需要请求，其余的我们来做

优步根据你是谁，你在哪里，你要去哪里，为你找到最佳的会面地点。优步节省了你的时间，你不需要选择一辆皮卡。

友好的步行指导可以帮助你更好地理解和识别你的会面地点。别再胡言乱语了。

我的概念设计。吴彦祖(Peter Ng)的运动研究。

永远前进，更快

有时有一种更快的方法，需要步行。Uber了解这些情况，给你一个节省时间的选择。

与Scott Silverman和Peter Ng合作的概念设计。吴彦祖(Peter Ng)的运动研究。

我们支持你

当Uber不确定你目前的位置时，它会提示你帮忙。随着时间的推移，优步会更多地了解你和你所在的城市，所以你的出行总是从正确的地方开始。

我的概念设计。吴彦祖(Peter Ng)的运动研究。

灵活性和最终决定权

有时你的情况需要精确控制在哪里上车。Uber会在你需要的时候给你完全的控制权。

我的概念设计。吴彦祖(Peter Ng)的运动研究。

我们是怎么做到的

完美的皮卡为每个人，无处不在

三个主要问题影响了我的设计策略:

1、你如何为每个人、每个地方设计?

2、需要考虑哪些上下文?

3、什么是完美的选择?

在早期，了解影响骑手和驾驶员体验的不同因素是很重要的。我映射了所有可能的概念，并将其转换为光谱和场景框架。

更具包容性的设计

现有的优步应用程序设计得很糟糕，用户不能反映旧金山优步办公室工作人员的想法。为了超越现有的偏见，我试图用一种适合所有人、任何地方的设计方法来教育团队。

这些光谱试图突出人们在与Uber互动时需要考虑的临时或永久挑战的范围。

情境试图突出每个人都经历过的情境挑战。情境是一个临时的环境，它会在短时间内影响任何人与优步互动的方式。

“从历史上看，优步对那些不是旧金山办公室员工的反映的用户缺乏同情。”

这个框架被用来摧毁团队对人和市场的任何刻板印象。目标是从一开始就创建可扩展到这些上下文的任何组合的设计解决方案。

退化的适应

我创建了这个额外的需求层次框架来重新构建我们关于质量和特性的对话。

我们不应该以旧金山为中心的设计开始，也不应该贬低团队认为的其他具有挑战性的市场，我们需要从最低的质量标准开始，以便在所有环境中为人们提供乘车服务。

这个框架帮助人们从诸如“内罗毕的情况将如何恶化?”到“如果没有传统的寻址系统，我们如何才能让目的地首先为城市设计?”

从完美向后工作

我扭转了不完美的拾音器的极性，以启动创造力。出现了四个关键的设计挑战:

1、我们怎样才能更好地理解骑手在哪里?

2、我们怎样才能制定一个接机计划，使工作最小化，节省时间?

3、我们怎样才能完全消除对地图的需要呢?

4、我们如何才能更好地适应城市的动态性和人类的错误?

从不精确到精确

更好地理解骑手在哪里

接车出现问题的一个主要原因是，叫优步很大程度上依赖于司机明确设定的接车地点。如果不这样做，就会导致驱动程序被发送到默认的设备位置，有一半的时间是非常不准确的。

我们的数据显示:

1、全球50%的乘客没有明确设定接车地点。

2、所有会话中有一半至少有1亿次是错误的。

3、在请求时，45%的会话具有改进的GPS精度。我们对这消息不做任何处理。

基于这些见解，我提出了两个关键的功能理念:首先是目的地和实时位置，以帮助更好地理解骑行者在哪里。这些特征的核心思想是:

1、不要依赖骑手设定他们的接送地点。代表骑手做重的举升动作。

2、留出更多时间让GPS预热。

3、尽可能长时间地利用GPS更新。

从最后开始

为了优化接送体验，我们只需要知道一件事——乘客的目的地。

在没有太多争论的情况下，团队一致同意询问“到哪里去?”在应用程序发布时，它与骑手的心理状态相匹配。它还有助于发掘更多的优势，比如为用户提供预付费、估计到达时间，以及让设备GPS有更多时间预热，以帮助用户获得接车体验。

为了弥补新的减速带的不足，我设计了加速器功能——一组可预测的快捷方式，让车手在任何给定的时间点一键进入最可能到达的目的地。

早期对优步主屏幕的探索，专注于简单和速度。左边第二个设计是Peter Ng。

消除新流的风险

我们担心新目的地的首次体验会带来问题，因为它会带来更多的摩擦和一个根本不同的流程。

为了降低我们的一些假设的风险，我们前往班加罗尔、德里、艾哈迈达巴德、广州和上海测试设计的早期原型。

令我们惊讶的是，没有一个参与者注意到流程的不同顺序，也没有遇到问题。目标加速器与参与者产生了很好的共鸣，证实了我们对于速度设计的直觉。

照片来源:斯科特·西尔弗曼

住的位置

Live locations功能是通过询问我们是否需要默认任何取车地点而诞生的。

在应用启动时(精确定位大约需要12-15秒)，应用程序不会锁定车手的位置，而是继续感知，并在GPS更新时同步更新。最精确的GPS定位是在最后可能的时刻获得的——在请求的时候。

这需要对体验的姿态进行大的设计转变。挑战是从把你的小货车停在哪里，到你想去哪里?

将UI的姿势从设置接送地点转移到关注乘客想去的地方和方式。

在确认屏幕上激发信心

如果新的体验是代表车手做重举，确认屏幕需要激发信心，并显示如何照顾皮卡的经验。

一个关键的设计挑战是考虑应该在多大程度上强调这种总是感知的状态。

我所做的风险更大的设计决策是在核心应用程序流程中完全模糊取件位置。这个想法是为了展示旅程的概览，说服乘客专注于选择如何到达目的地，而不是在哪里上车——因为优步会解决这个问题。

这意味着UI需要激发大多数人的信心，而那些希望维护控制权的人需要知道如何发现该特性。这也意味着当我们不能代表用户进行优化时，我们需要偶尔向用户寻求帮助。

设计迭代探索通过信息分块和空间表示位置信息来简化和减轻注意力分散的方法。

过度设计的焦虑

这些设计的目的是揭示GPS定位的精度，因为它解决了。我认为透明度是建立附加信任的关键。经过多次测试，我们反复观察到:

1、歧义和解决概念大多被忽略了。

2、乘客们认为这款应用程序知道他们目前的位置，没有主动去确认。

乘客们一点也不担心GPS的准确性。我的焦虑，再加上利益相关者的反馈，在我的设计中得到了反映。GPS点和定位工具提示充满了这种焦虑，我觉得我已经用尽了所有的可能性。

在经过第三轮糟糕的测试后，我放弃了这个想法，转而支持一个更简单、更平衡的界面，以反映乘客的关注点。

从低效到优化/不变到流动

给乘客和司机时间

了解骑手的目的地，最准确的了解他们的位置，让我们可以进行重物搬运，选择最理想的接车地点。这个系统需要足够聪明，能够在可能的时候正常工作，并且足够谦逊，能够在不可能的时候进行干预。这个被称为适应性的系统是到目前为止这个项目中最复杂的问题。

适应框架的基本概念是:

1、信心评分将决定是代表用户选择一个位置，还是消除其位置的歧义。我们如何计算这个信心得分将是一个持续改进的项目。

2、我们需要尊重车手的控制和代理。设计模式需要允许选择加入、选择退出或完全控制。

3、该系统需要足够灵活，以了解乘客的意愿。不要基于我们会知道正确答案的假设来设计。

适应框架的早期草图。

聪明的皮卡

要想让出行变得高效，我们需要的不仅仅是分派最近的车，还要分派最优的车。这提出了几个设计挑战:

1、让骑车人步行到附近的取车地点。

2、创建启发式来决定最佳位置。

3、当我们不知道骑手在哪里时，我们就会适应

4、平衡智能默认与选择和控制。

*最优是指根据一组附近的候选取车地点，以最快的路线到达目的地的汽车

这显示了调度一辆具有理想航向的汽车和让乘客步行所节省的时间。

适应性——灵活的架构

我基于位置置信度得分的思想设计了流。如果优步对司机的位置有信心，它就会承担所有的重任。否则，应用程序会提示用户验证他们的位置。

我没有设计出正确的答案，而是设计了一个灵活的系统，优化了学习和选择。

与Scott Silverman合作设计。

从模糊到明显

以更直观的方式沟通位置

会合经验的一个关键部分是，车手和车手都清楚地知道在哪里会合以及如何到达那里。现有的Uber应用在支持寻路方面做得并不好，主要依靠街道地址和地图。

在印度的研究之旅中，我们观察到许多寻路的挑战。有限的路标，拥挤的道路和人行道，以及糟糕的GPS精度，意味着乘客和司机使用POIs来协调他们的取车位置(尽管应用程序中形成了什么)。

我们发现它们的通信中存在固有的结构模式，这激发了Geotalker特性。

照片来源:斯科特·西尔弗曼

Geotalker

Geotalker是一个反映人类思维如何组织空间知识的场所描述框架。它使用一组启发式方法将反向地理编码的街道地址转换为地点描述短语，以支持寻路、空间感知和通信。

我首先创建了一个用于寻路和空间认知的概念模型。这个练习帮助我想到，城市环境的特征可以有不同程度的显著性，这取决于骑手或驾驶员的观点。

更大的愿景是创建一个系统，在该系统中，位置描述主要基于航向和其他因素，利用POI和最高级别的显著性。该系统将测试不同的标签，并根据提货体验的质量进行自我优化。

然而，考虑到这个想法的推测性和对高质量位置数据集的依赖，我们决定在现有的应用程序中尝试一个不太智能的版本。

左侧设计是驱动程序，右侧设计是现有Rider应用程序中的Geotalker实验。

Geotalker减少了拾取体验中的模糊性

早期的实验结果表明，取件请求位置与实际取件位置之间的距离和接触率显著降低。我们的结论是，Geotalker有助于减少拾取位置的模糊性。

这是启动重新设计的想法所必需的足够信号。

在途中屏幕的探索。左、中设计与Scott Silverman合作。 

发射

这是自2012年以来最激进的更新

在我参与这个项目后的5个月里，随着应用程序的开发，团队在不断改进和完善视觉设计，以及更精细的功能细节。虽然我没有参与这个过程，但我很高兴看到我的大部分作品被赋予了生命。

2016年11月2日，全新的Rider app在全球范围内上线，这是团队的一项令人印象深刻的成就，因为这是一次彻底的重新设计和从零开始的重建。

影响

积极的结果和更多的事情要做

在编写本文时(自推出3个月以来)，在iOS和Android平台上重新设计的Uber Rider应用对打车体验产生了积极影响。然而，接触率并没有明显下降，这意味着乘客和司机会继续联系，以确认或协调接车细节。我相信这是一种行为上的改变，会在更长的一段时间内显现出来。

请求取件位置与实际取件位置之间的误差距离降低34%

司机等待时间减少了20%

高精度拾取率提高17%

多接触率下降3%

出于保密原因，我省略了这些度量的实际值。

Uber - User Experience Design Portfolio of Simon Pan