基于周期性意图分析，设计生活工具类产品的交互策略

　　交互设计指的是需要根据用户的输入指令做一些反馈，我们传统的认知就是用户主动输入信息，机器判断、处理信息后给予反馈。而对于用户没有主动输出的意图，如果没有相应的判断机制，产品很难获取到，所以我们应该主动根据一些关键因素去获取与分析用户的潜在意图，预判行为。
　　本篇文章主要讲解生活工具类场景的用户意图分析方法。
　　一、用户意图分析有哪些
　　在娱乐工具领域，以资讯电商旅游类APP为例。
　　这些场景中一般用户的操作路径较长，而且意图存在变化的可能。系统可以根据用户当前正在搜索，浏览等相关操作的内容进行特征分析，做实时用户意图分析，定义用户偏好，以此来推荐相似内容展示。
　　例如在大众APP中，当用户输入某个地点进行浏览后，首页即实时会进行相关内容的点评帖子推荐展示。
　　而在生活工具领域，以外卖打车类APP为例。
　　它们的行为路径较短，并且意图明确，所以实时意图分析不合适。
　　虑到这类工具产品与生活属性较贴近，具有一定的周期性规律性，所以可以离线周期性用户意图分析方法论，通过历史数据、基础资料、相似用户群等来做周期性的意图分析与行为预测。
　　同样在生活工具领域中，以IOT场景为例。
　　IOT产品周期性属性也很明显，那么在做IOT设备的用户行为分析时，应该从哪些维度出发呢？
　　二、意图构建维度
　　如上所述，做生活工具类产品时，我们应该进行属性分类，明确哪些是触发因子，哪些是结果因子。
　　以IOT类工具产品为例，家居生活类APP基于生活搭建信息化服务，此时涉及到的因素有用户、设备、环境，那么可以得出我们的用户意图公式：
　　用户随环境自身主观因素变化，进而希望设备有某些行为。进而得出：
　　1。意图触发因子
　　用户属性：上班族家庭主妇自由职业等，作息时间、性别、年龄、家庭架构等
　　环境属性：地区差异、季节变换、早晚时间、设备所处位置、温湿度等
　　2。意图结果因子
　　硬件属性：灯具类的IOT设备属性涉及开启与关闭、亮度、色温冷光还是暖光等
　　关联属性：涉及关联设备的场景，例如智能插座的使用、温湿度控制器的使用等
　　明确了意图触发因子与意图结果因子的构建维度后，既可以进行场景的假想带入
　　三、意图定义与交互预测
　　以假设场景为例：用户A经常在工作日晚上七点左右的时候打开卧室的台灯，在凌晨一点的时候关闭。
　　下图是我们一个场景的意图分析的过程，对于一个场景中的关键因子做拆解与组合，找到关联性，预测用户的周期性行为，进而进行交叉销售与产品推荐等。
　　结合周期性的特征做行为预测与推荐操作，会让用户觉得产品更加智能与精准，在解决效率性问题的前提下，也极大增加用户粘性。
　　四、总结
　　生活工具类APP的行为特征，和其它消费类的APP主要区别在于：
　　生活工具是个周期性场景，用户的规律性行为特征显著。设计师可以基于关键因子进行场景各阶段的意图定义与行为预测。
　　例如用户每天在早上进行体重称量、每天回家后打开某某智能插座、每天睡前播放智能音响等，都是规律性行为的体现。
　　而生活工具APP的作用就是最大程度上符合或者说养成用户的生活习惯，打造用户粘度，提高用户生活效率，进而根据用户属性、偏好、消费能力、场景关联等用户画像进行精准的产品推荐实现商业目标。
　　另外对于都是C端的各类APP而言，有时候不同的领域的设计策略的差异化特制也很明显，需要区别对待与分析，才能精准定位到用户的痛点。