Máy tính và Các câu đố: Các mong đợi của người dùng

Máy tính và các câu đố chấp nhận những thông tin độc đáo từ người dùng và đưa ra các kết quả cá nhân hoá dựa trên hoàn cảnh của họ.

Các câu đố thông thường chấp nhận nhiều hơn chỉ một vài thông tin của người dùng (5+) trong một định dạng trích xuất (drawn-out format) và đưa ra kết quả cá nhân. Chúng thường có dạng wizard.

MyFitnessPal: Câu đố này cho phép 15 hoặc nhiều thông tin đầu vào hơn từ người dùng về thói quen sức khoẻ và các nhiệm vụ dàn ra khoảng 12 bước để tạo một kế hoạch sức khoẻ cá nhân

Cả hai kiểu máy tính và câu đố đều giúp những ngươi dùng ít kinh nghiệm thực hiện những quyết định phức tạp. Bởi vì cả hai loại công cụ này phục vụ cùng các mục đích chung, nhưng khác trong trong cách trình bày giao diện, bài viết này sẽ thiên về cả hai đều là máy tính. Nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng các thông tin đưa ra bởi máy tính không được chấp nhận một cách mù quáng như thể sự thật: chúng chỉ là một phàn của quá trình đưa ra quyết định của người dùng.

Người dụng có cam kết thấp với các kết quả ban đầu

Người dùng thấy các công cụ tính toán như là một cách để thu nhập thông tin và xây dựng một mẫu suy nghĩ về một phạm vi vấn đề. Khi người dùng khám phá một công cụ tính toán nhìn có vẻ có ích, họ ban đầu sẽ bước vào đánh giá cẩn thận thông tin. Họ cố gắng quyết định giá trị của công cụ bằng cách kiểm tra nó trước khi dành nỗ lực để đảm bảo các thông tin là chính xác. Người dùng biết rằng các kết quả ban đầu thường là cái gì đó thiếu chính xác và bởi vậy cam kết thấp với những kết quả

Người dùng không muốn chia sẻ thông tin liên hệ

Người dùng thường muốn thử các công cụ tính toán mà không hề cam kết với một tổ chức nhất định. Họ không muốn chia sẻ thông tin hoặc đăng ký một tài khoản khi họ tình cờ đánh giá các lựa chọn của mình. Họ thích tương tác theo kiểu nặc danh bởi vì họ thường không hiểu biết và không chắc về quá trình tìm hiểu này, và không muốn các công ty phủ đầu họ với các loại tin nhắn chỉ vì họ đang tìm kiếm chút thông tin nhỏ.

Con người thường đặc biệt cảm thấy bị làm phiền khi họ phải gửi một thông tin liên hệ để nhận được kết quả ở quá trình cuối cùng của máy tính. Họ đã đầu tư thời gian và mong đợi kết quả ngay lập tức. Trong khi mô thức này thường được sử dụng để đưa người dùng tới phễu mua, người ta thường cảm thấy bị đánh lừa và làm phiền.

Prose haircare: Sau một loạt 28 câu hỏi vô cùng chi tiết, Prose yêu cầu người dùng cung cấp thông tin trước khi trả kết quả

Người dùng càng kinh nghiệm thì càng khó gây ấn tượng

Một người dùng có nhiều kinh nghiệm trong giải quyết một vấn đề thì họ càng có xu hướng đánh giá thấp kết quả của một công cụ tính toán. Người dùng nhanh chóng bỏ đi nếu kết quả không tương đồng với trải nghiệm trước đó của họ hoặc một mong đợi có sẵn

Ví dụ như, một người tham gia nghiên cứu nhập thông tin bảo hiểm của người đó và một công cụ kiểm tra bảo hiểm, công cụ này khuyên anh ấy nên sử dụng gói tiết kiệm sức khoẻ và huỷ đi gói bảo hiểm thú cưng. Với sự hoài nghi, anh ấy đã để lại lời bình:

Gới tiết kiệm sức khoẻ thật phiền nhiễu. Tôi không bao giờ hiểu được chúng.. và tôi không biết gì về chúng cả. Còn gói bảo hiểm thú cưng thực sự giúp tôi nhiều lần

Càng nhiều thông tin thì càng nên có kết quả tốt

Thông tin người dùng đưa cho các công cụ càng nhiều, thì họ càng mong đợi kết quả được cá nhân hoá. Sự mong đợi này đúng với mô hình suy nghĩ của người dùng về tương tác với một chuyên gia trong đời thực, ví dụ như bác sĩ. Bạn đưa nhiều thông tin, và sự chẩn đoán theo lý thuyết phải càng chính xác.

Những công cụ tính toán có thể thất bại trong lĩnh vực này theo hai cách: Không lấy đủ thông ti ncaaafn thiết hoặc không tối ưu được những thông tin được đưa.

• Không lấy đủ thông tin chi tiết: Khi một công cụ không nhận tất cả thông tin và người dùng sẵn sàng cung cấp, con người suy đoán là công cụ không có khả năng cân nhắc hoàn cảnh của họ. Điều này giống như một bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị trước khi bệnh nhân hoàn thành việc mô tả các chiệu trứng của họ

• Không thể tận dụng đước các thông tin được đưa: Những cũng công chấp nhận rất nhiều thông tin chi tiết nhưng chỉ đưa ra những thông tin chung chung được coi như vô dùng vì chúng nhìn có vẻ không có khả năng cá nhân hoá. Ví dụ như, một ứng viên trả lời 24 câu hỏi về bản thân trong một câu về lời khuyên sự nghiệp, nhưng kết quả đưa ra khá rộng và anh ta sẽ thắc thắc về những thông tin mình đã cung cấp

Priceton Review: Dựa trên một danh sách những gợi ý về nghề nghiệp, một ứng cử viên đã bình luận: "Tôi mong đợi rằng tôi không thấy danh sánh dài tới vậy. Bạn biết đấy, điều này với tôi không đưa cho tôi điều tôi mong đợi. Nó nên là một danh sách thu gọn. Một cái gì đó cụ thể hơn.

Thực hiện các phương pháp nghiên cứu như Khảo sát hoặc Phỏng vấn để khám phá những thông tin nào người dùng sẵn sàng cung cấp. Các công cụ nên hỏi thông tin và người dùng sẵn lòng cung cấp. Làm việc với những chuyên gia ở mỗi lĩnh vực để quyết định làm sao để tận dụng những thông tin đó nhằm tạo ra một bản thông tin cá nhân một cách hợp pháp

Con người sử dụng các công cụ tính toán cho "kết quả" và "hậu kết quả"

Đôi khi, người dùng tiếp cận các công cụ tính toán như thể họ đang tiếp cận một người dự đoán tương lai: họ nhập những gì họ biết và đợi xem những gì sẽ xảy ra. Ví dụ, một người dùng dự định vay thế chấp sẽ nhập thông tin chi tiêu, điểm tín dụng, và số tiền mà họ có thể mượn nhằm thấy được số tiền họ có thể vay. Sử dụng công cụ tính toán trong hành động "kết quả" dường như là cách hầu hết các công cụ được thiết kế để sử dụng.

Đôi khi, người dùng tiếp cận công cụ tính toán như thể họ đang chơi đàn guitar: họ quyết định kết quả họ muốn và thay đổi tương ứng dữ liệu đầu vào để có được kết quả như ý. Ví dụ, cùng là một người tìm kiếm khoản vay, họ dã biết số tiền hàng tháng họ có thể trả, vậy nên họ sẽ kiểm tra các khoản phải trả một cách chủ động cho đến khi họ có được một con số phải trả hàng tháng mong muốn. Công cụ tính toán nên được xây dựng để đáp ứng nhu cầu "hậu kết quả" này.

Người dùng sử dụng công cụ tính toán trong cả hai cách này đều có tương quan giữa đầu vào và đầu ra. Họ có thể nhập dữ liệu giả để xem xét các kết quả khác nhau mà không cần phải quan tâm tới kết quả chính xác.

Kết luận

Người dùng gắn kết với các công cụ tính toán theo cách thông thường và tư tưởng khám phá. Họ không thực sự cần phải tin vào các kết quả của việc này, và họ cũng không muốn các tổ chức tiếp nhận chúng. Cho phép người dùng gắn kết với các công cụ tính toán theo cách riêng của họ để tạo dựng niềm tin trong nội dung và dịch vụ của bạn.