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【编者按】文章来自百度MUX翻译小组，应作者要求，如文章已获雷锋网授权转载，也请保留原标题。 Anticipatory这个词来源于拉丁文中的anticipare，意思是“预先准备”。我们通常把它与预料中发生的事情关联起来。 在某种程度上，大多数产品包含至少一个预知引导的元素。来自HUGE的Aaron Shaporo将其定义为，一种由设计师发起，尽可能地简化用户流程，降低用户做决定难度的方法。 | 它一直存在于我们周围试想一下，在网站出现的初期我们看到的警告框、弹窗、应用内的通知和许多其它控件，它们触发后被用来阻止之后某些事情的发生，或者是邀请你基于过去的行为做一些事情。这些事件大多数是基于简单的条件：如果用户做X，然后给他们Y。
（图片：微软offic助手，来自维基百科） 举一个助手的例子， 早在Siri，Cortana 或者 Google Now这些助手工具之前， 微软Office助手（第一次出现是在1997年）就可以检测到基本的意图并且提供反馈帮助。在这个案例中，只要输入一个标准的信件问候，如“亲爱的先生”就会触发助手的出现。 | 为什么是预知引导设计？为什么是现在？在这十年中，我坚信预知引导设计是下一个非常令人关注的用户体验设计。格外繁忙并疲倦不堪的用户将需要仔细的考虑我们的产品如何帮助他们日常的工作。人们不能额外花费更多的时间来处理我们强迫他们做的事情。可以说，我们必须作出调整，帮助用户在无需消耗一天中需多次使用的宝贵资源的情况下，完成他们的任务。 不要误会我的意思：这不是在设计一个懒惰的机器人，也不是制造一个让我们被动的无用之人。这是把尖端的技术用在为用户服务上，这样他们就可以有更多的时间去处理他们的高层次任务。 （Google Now 可以在你想这个问题之前就帮你解决这个问题的重点。来自：Google Now） Google Now，举个例子，可以在你想这个问题之前就帮你解决这个问题的重点。如果在你的日程安排中有餐厅的预定，Google Now 会给出旅行安排的建议和很棒的图片拍摄点去让你变得经验丰富。 | 预知引导设计和认知负荷开发者多年来一直倡导的原则是避免重复（DRY）和保持简单（KISS），现在是时候给我们的用户带来和我们建立互动的无痛逻辑。想一想：如果我们要求用户使用任何给定的程序多次完成同一任务，这不是低效利用他们的时间吗？同样的，在以前收集过用户偏好信息后再次询问他们，不是很多余吗？ 在心理学上，我们使用认知负荷来描述在任何既定的时刻工作记忆中被使用的大量的脑力劳动。对于每一个参与用户体验设计的人来说，认知负荷是一个至关重要的考虑因素。我们是否有尽可能地缓解用户由于学习新东西来使用我们产品引起的压力？如何减少我们的用户在任何特定时间里需担心的元素？降低认知负荷是预先引导设计的一个基石，因为它通过预测用户需求创造了一段更愉快的体验。 （Peapod移动端应用 ，来源: Peapod） 在线杂货店应用Peapod刚刚发布了一个新的应用程序就包括预知引导设计。Order Genius，正如他们所说的私人推荐引擎，让你只需在之前下过的订单里点击几下，即可装满购物车。更有趣的是Order Genius还可以区分季节性和产品的周期，并随着时间的推移学习更多你的购买习惯。 （Gatheredtable’s 主页 ，来源: Gatheredtable） 为了缓解杂货店消费者需整合菜谱，购物清单和实际采购的压力，这个应用程序还采取了另一举措，加入了集成平台API。这样的整合，你可以简单的解决你想为你的家人提供什么样的菜单并且集成平台把它变成产品列表加入到你的购物车里。 | 预知引导设计与同理心预测用户的需求与同理心密切相关。我们怎么样连接我们的用户的呢？我们是否一直回去观察他们的自然行为从而发现新的需求？识别有效的预知引导设计会通常依赖于我们在产品使用环境中寻找关联点的能力。 就像设计师皮特在他的文章中指出，“同理心的创新”：“同理心创新可以帮助我们观察人们克服障碍的方法，并且它常常揭示比我们期望的更有效的解决方案。”他知道，就像他最近旅行了2517公里尝试在50天里解决50个问题。 一个非常受欢迎的导航软件，Waze的创始人，意识到人们可以使用其他人的反馈使得驾驶更便利。他们继续创造一个界面使得司机不仅可以相互提醒遇到的问题（堵车，意外，警察检查，还有其它的），而且还可以通过信息交流。 Waze在预知引导设计中有几个要素，但最突出的包括：当汽车正在移动时某人正在打字（应该是副驾驶）会发出警告；当遇到其他司机遇到过的问题时给出提醒；当找到一个更好的路线时提示司机。事实上应用程序自动收集用户的反馈并不断的查找更好的路线，这是一个非常成功的预知引导。一旦你在应用程序里设定了目标，你就可以专注于你的驾驶了。 （在Waze里不同类型的提示，来自：Waze） 就像Waze一样，还有许多其他产品和服务利用了预知引导设计。因为开发者和设计师特别努力的去组合这些原则，我们应该期待他们成为一个常态。在这篇文章中，我将介绍十个伟大的可以带进我们自己项目里来的预知引导设计例子。 | 预知引导优秀设计案例写这篇文章主要是因为用户体验包含了用户在与你的产品或服务交互过程中的每一个接触点。以产品销售为例，包含了售前，购买，售后过程中的一些列事件的体验。作为设计师，我们需要跳出对于用户界面的关注，思考如何应用市场营销策略相关的设计元素。当预知引导设计介入后会改变用户体验流程和步骤，我将会分享一系列问题清单帮助你快速上手设计。
Facebook现已成为一个十分普遍的社交平台，并已成功地通过我们的线上生活信息展示收集多样的数据。许多人认为，这个平台旨在创造与促进虚拟事件的发生，但最近推出的一些预测性功能转变了这个想法。如果Facebook收集我们的愿望，喜好和位置相关的信息可以促进线下实际的面对面的交流呢？ 我带着这个想法直到第一次在应用内看到这些通知： （Facebook里你的好友会参加的附近活动通知，来自Facebook） 用户不需要搞明白如何在现实生活中便捷，友好的约见自己的朋友。只要用户自愿提供Facebook他们的位置信息，像我一样，通过预测我的愿望就可以超越线上社交，创造线下与朋友实际交流的机会。在预见到你的用户或许需要与朋友在附近出席活动时为其提供相应的选择，Facebook有效的创造了切合用户需求的预知引导设计经验。 除了社交类通知引导以外，Facebook近期开始探索蓝牙设备，以帮助企业管理者能够更直接与访客交流。这种交流形式可以是问候卡片、照片和访客对于这个地方的建议和评价。通过展示朋友的意见信息来帮助用户做决策，Facebook Beacon是又一个预知引导的例子。 （Facebook Beacon，一个用来推送相关信息给附近的访客的蓝牙设备，来自Facebook Beacon）
Saleswise是一个应用程序，连接集合销售员的电子邮件，客户关系管理系统，票据和其他数据资料，帮助完成更多的销售任务。我必须承认，第一次查看我的账户是出于单纯的好奇，在第一次登陆几分钟后我退出了网站，而这也正是他们的预知引导设计有趣的地方。 退出前，我已经在应用里关联了Google日历。 Saleswise解释说关联你的日历事件可以发掘潜在的销售机会。在我注册隔天，说实话，我已经忘记了这个应用程序，却接到一个十分有用的电子邮件，标题为“准备Startupsocials”。我确实需要做准备了。我在提示日期安排了一个研讨会，需要在此前做充足的准备工作。 除了事件提醒，Saleswise还为我Startupsocials的历史进程度提供详细的总结，包含了参与人和相关公司的信息。相关公司也被神奇地转换成了潜在销售客户存储进了客户关系管理系统。这样的预测性推送服务为用户带来了极大的便利。 （Saleswise的样品回顾邮件）
用户过去的行为揭示了他们正在为满足特定需求和愿景寻找解决方案。这表明新的活动建立在过去的交互基础之上，因此，用户历史行为也是成功的用户体验设计需要考虑的基本要素。虽然一些应用推荐会基于一定依据（例如推送同一类别内容），开发者在创造可以深度计算用户动机的智能算法上投入了越来越多的精力。 “Pandora的音乐基因组计划”就创造了一个这样的算法，可以根据用户喜欢过的一首歌推荐他一整个播放列表。“音乐基因组计划”就是用算法根据专业音乐分析每首歌背后最多450个不同的音乐特征。通过捕捉每首歌曲背后的音乐特征，做到可以为用户建议一首极有可能成为新宠的歌曲。 （Pandora的介绍 ，来源：Pandora） 像eBay和亚马逊这样的网络电商也擅长推送这些为用户量身定制的建议，有的会尽可能根据用户过去的行为定位其需求，甚至追踪到具体的电子邮件。 （Amazon根据您的兴趣推送促销折扣邮件，来源： Amazon）
Brita这个水源过滤器制造商，面临一个着独特的挑战：所有过滤器，无论质量如何，终将到期更换。买家清楚地知道他们即将需要注意过滤器是否到期。毕竟，当过滤器过期失效后，持续使用将会危害健康。鉴于这个问题，Brita让用户方便的扫描滤水器的ID，注册后根据过滤器状态定期更换。
（Brita过滤器更换提醒功能，来源： Brita） 许多其它类型的零售商也面临同样的挑战，亚马逊即将推出的预测推送功能，以帮助连接实体商品在线订购。”短跑补货服务“通过设备来侦测货品需缺的情况。这样潜在改变的游戏规则为品牌制造的打印机，咖啡机等家电设备厂商带来丰厚利润。
（Amazon的短跑补给服务，来源：Amazon）
Meetup网站帮助人们找到跟他们的专业和个人兴趣吻合的小组。你可能会期望有这样一个应用程序来通知您什么时候你的兴趣小组组织了新的活动，或者提醒你有一个很快要发生的活动。
（在应用程序内通知与你相关，可能有兴趣加入的新的Meetup小组 ，来源：Meetup） 但Meetup在兴趣挖掘方面更进了一步，试图通过分析用户现有的兴趣小组来预测你可能感兴趣加入的新的小组。假设你已经加入了一些领域内的专业的开发小组，大部分都是与科技相关。数据的结合分析帮助Meetup推送预测性质邮件，推荐给你一个潜在的令人兴奋的全新兴趣小组聚会。
（一封解释新的聚会是关于什么的电子邮件 ，来源：Meetup）
有时准确的预测到用户需求，将需要你的团队具备更高的能力。在这种情况下，战略合作伙伴可以帮助节省时间，并帮助你的团队添加相关功能，有效减少你的用户的操作成本。在这样的策略下，在线旅游零售商Expedia与Trippy联手，为用户提供基础的旅行知识。 对于旅客来说这意味着，在某个城市完成一次平常的购物以后我能够知道接下来可以做的事情。由于Expedia的知道你要去哪里（数据点A）和Trippy知道去过你的目的地的其他旅客喜欢在这里做什么（数据点B），这两点数据的结合的预测信息为用户带来了惊人的便利。 这项服务是这样的：
（一个Expedia的电子邮件通过获取Trippy的数据库推送了便捷的出行建议）
当你是一个信用管理平台，已经承诺会一直免费，你需要货币化上面做一些创意。Credit Karma帮助成千上万的用户了解自己的信用状况，以及它如何能得到改善。其真正的预知引导设计，就在于他们的信用推荐功能。在已经在同意这个平台获取你的一些敏感信息的基础上， Credit Karma针对个人情况提供一些关于信用卡和贷款的初步建议。这正是他们创收的方式：当用户通过Credit Karma的推荐购买这些金融产品后，会得到合作赞助商和金融机构的支付。
（Credit Karma信用卡资格推荐功能，来源：Credit Karma） Fandango是一个在线影票商店为美国超过26,000家院线提供服务。他们指出如果可以证实你确实对某个电影感兴趣，你同样会对电影周边的东西感兴趣。 举个例子，一个朋友买了明日世界的电影票同时收到免费的以电影为基础的Nook电子书。这是有原因的：如果我愿意坐几个小时看这个电影，或许我也至少愿意快速浏览一下原著内容吧？这个例子也代表了一种品牌的合作伙伴关系，Fandango和Nook的合作为他们受众用户的体验增加了价值。
（电影后续体验，Fandango“额外来点料”邮件。来源：Fandango）
Microsoft Delve就像一个Office 365里那样的虚拟助理团队。还没等你想到，它就会根据网上信息结合你的团队的信息为你提供宝贵工作建议，相关文件，背景信息和人脉信息等。每个用户的主页都独特的，并且自动基于对什么人来说什么内容可能是更有趣来生成内容。例如，如果你和某个人同时修改或查看文档，Delve可以辨识到你俩在一起工作。 Microsoft在其帮助页面介绍了更多关于Delve的预知助手设计逻辑。
（Delve预知设计逻辑，来源：Microsoft Delve）
（根据相关性自动推送内容组成用户独有的主页，来源： Microsoft Delve)
也许没有任何一件事比填写税单还复杂。TurboTax背后的设计团队，就面临这样的挑战。他们已经创建了一个指导您完成填表的用户友好形式，否则你将不得不直接填写你所见过的最复杂的表单。可以从这张美国个人所得税纳税申报表截图看到这有多可怕：
（表格1040，也称为美国个人所得税申报表 。来源: Turbotax） TurboTax不仅简化了表格上每个问题的显示方式，但可以确定的是，纳税人没必要看到不相关的表格项目。根据你对特定问题的回答，比如你是否已经成家，你将在之后看到与此相关的其他问题。如果你的答案需要接下来填写更多拓展问题，他们会自动询问相关需要回答的其他问题信息。
（回答一些问题，帮助TurboTax预测用户是否需要提交的更多拓展信息。来源: Turbotax） |
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