सूचना वास्तुकला और उपयोगकर्ता प्रवाह डिज़ाइन

लाभ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ मेनू, नेविगेशन और सामग्री संरचना (सूचना वास्तुकला) का मसौदा तैयार करने और कार्ड सॉर्टिंग परिणामों के साथ इसे सत्यापित करने की क्षमता
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उपयोगकर्ता प्रवाह और स्क्रीन-टू-स्क्रीन चरणों को खींचने और तर्क अंतराल और किनारे के मामलों को पकड़ने की क्षमता
• वास्तविक उपयोगकर्ता भाषा और मानसिक मॉडल के अनुसार कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा सुझाई गई संरचना को आलोचनात्मक रूप से अनुकूलित करने की क्षमता

यदि किसी उत्पाद का उपयोग करना मुश्किल हो जाता है, तो समस्या अक्सर रंग या बटन के साथ नहीं, बल्कि संरचना के साथ होती है। सूचना वास्तुकला (आईए) यह है कि किसी उत्पाद की सामग्री को नेविगेशन संरचना में कैसे समूहीकृत, नामित और व्यवस्थित किया जाता है: मेनू, श्रेणियां, पदानुक्रम। उपयोगकर्ता प्रवाह स्क्रीन-टू-स्क्रीन चरणों का अनुक्रम है जो एक उपयोगकर्ता एक विशिष्ट लक्ष्य (पंजीकरण, उत्पाद खरीदना) प्राप्त करने के लिए करता है। दोनों अदृश्य कंकाल का निर्माण करते हैं। एआई तुरंत इस ढांचे की एक रूपरेखा तैयार करता है और तर्क अंतराल को पकड़ने में मदद करता है; लेकिन क्या संरचना वास्तविक उपयोगकर्ता के दिमाग में फिट बैठती है, यह केवल मानवीय निर्णय और परीक्षण द्वारा ही निर्धारित किया जा सकता है।

सूचना वास्तुकला: उपयोगकर्ता की भाषा बोलना

IA का मूल तनाव यह है: क्या आप सामग्री को संस्था के तर्क या उपयोगकर्ता के दिमाग के अनुसार व्यवस्थित करेंगे? अधिकांश असफल मेनू उपयोगकर्ता पर कंपनी की आंतरिक विभाग संरचना ("एंटरप्राइज़ सॉल्यूशंस", "ऑपरेशंस सेंटर") थोपते हैं। यदि उपयोगकर्ता पूछता है "मैं अपने बिल का भुगतान कैसे करूं?" वह सोचता है.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यहां दोतरफा सहायक है। एक ओर, यह एक उचित प्रारंभिक श्रेणी संरचना का सुझाव देता है; दूसरी ओर, यह आपको उपयोगकर्ता की भाषा के विरुद्ध अपनी वर्तमान संरचना का परीक्षण करने में मदद करता है। लेकिन मॉडल द्वारा सुझाए गए टैग आम तौर पर "औसत इंटरनेट भाषा" होते हैं; आपके उपयोगकर्ता द्वारा वास्तव में उपयोग किए जाने वाले शब्द भिन्न हो सकते हैं। इसलिए, IA ड्राफ्ट को कार्ड सॉर्टिंग द्वारा सत्यापित किया जाता है: वास्तविक उपयोगकर्ताओं को सामग्री कार्ड दिए जाते हैं और वे उन्हें सॉर्ट करते हैं; आप उनके समूहन के अनुसार संरचना को समायोजित करते हैं।

युक्ति: कृत्रिम बुद्धिमत्ता से श्रेणी सुझाव प्राप्त करते समय, उसे "प्रत्येक श्रेणी को उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित प्रश्न वाक्य में अनुवाद करने" के लिए भी कहें। यह कॉर्पोरेट शब्दजाल से उपयोगकर्ता भाषा में संक्रमण को गति देता है।

उपयोगकर्ता प्रवाह: कदम, निर्णय और किनारे के मामले

एक अच्छा फ़्लोचार्ट तीन चीज़ें स्पष्ट करता है: चरण (उपयोगकर्ता क्या करता है), निर्णय बिंदु (हाँ/नहीं शाखाएँ), और किनारे के मामले - मुख्य पथ से दूर स्थितियाँ: खाली कार्ट, ख़राब पासवर्ड, इंटरनेट आउटेज, समाप्त सत्र। अनुभवहीन डिज़ाइन "खुशहाल रास्ता" (वह परिदृश्य जहां सब कुछ ठीक हो जाता है) खींचते हैं और किनारे के मामलों के बारे में भूल जाते हैं; उपयोगकर्ता अधिकतर इन भूली-बिसरी जगहों पर समय बिताता है।

यह वह जगह है जहां एआई शक्तिशाली है: जब आप एक स्ट्रीम निर्यात करते हैं, तो आप पूछते हैं "कौन से किनारे वाले राज्य गायब हैं?" जब आप पूछते हैं, तो यह आमतौर पर आपके द्वारा छूटी हुई कुछ बातों को पकड़ लेता है। मॉडल एक प्रवाह समीक्षक की तरह काम करता है। लेकिन आप तय करते हैं कि क्या यह अनुशंसित प्रत्येक शाखा वास्तव में आवश्यक है, उत्पाद का दायरा और उपयोगकर्ता की वास्तविकता; अन्यथा, प्रवाह अनावश्यक रूप से जटिल हो जाता है.

धारा तत्व

कृत्रिम बुद्धि का योगदान

मानवीय निर्णय

मुख्य कदम

मानक रैंकिंग ड्राफ्ट

उत्पाद-विशिष्ट सरलीकरण

निर्णय बिंदु

संभावित शाखाएँ

वास्तव में क्या आवश्यक है

किनारे के मामले

भूली हुई बातों की याद दिलाना

क्या कवर किया जाएगा

लेबल/पाठ

पहला सुझाव

उपयोगकर्ता भाषा के लिए अनुकूलन

त्रुटि पथ

सामान्य पैटर्न

उत्पाद के वास्तविक त्रुटि प्रकार

तीन मिनी मामले

केस 1 - मेनू सरल हो गया है। एक टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को 9 मुख्य मेनू शीर्षक दिए और उनसे "उन्हें उपयोगकर्ता के प्रश्न वाक्य में अनुवाद करने" के लिए कहा। यह देखा गया कि 3 शीर्षक एक ही प्रश्न के अनुरूप थे ("मैं अपना खाता कैसे प्रबंधित करूं?"); मेनू को 9 से घटाकर 6 कर दिया गया। फिर 14 उपयोगकर्ताओं को कार्ड ग्रुपिंग के साथ परीक्षण किया गया और मर्ज को सत्यापित किया गया। क्लिक सफलता 61% से बढ़कर 86% हो गई।

केस 2 - कॉट एज केस। एक रिकॉर्डिंग रन में, टीम ने केवल सफल रिकॉर्डिंग निकाली थी। एआई पूछता है "क्या होगा यदि ईमेल पहले से ही पंजीकृत है?", "यदि सत्यापन ईमेल नहीं आता है?", "क्या होगा यदि यह बंद हो जाए और बीच में ही वापस आ जाए?" उत्पन्न प्रश्न. टीम ने प्रवाह में 3 किनारे वाले राज्य भी जोड़े; जब यह लाइव हुआ, तो समर्थन अनुरोधों में उल्लेखनीय कमी आई। पाठ: मॉडल एक अच्छा "भूल गए का अनुस्मारक" है।

केस 3 - निरर्थक शाखा को अस्वीकार कर दिया गया। एआई ने "क्रिप्टोक्यूरेंसी विकल्प" और "मल्टी-एड्रेस मैनेजमेंट" जैसे भुगतान प्रवाह के लिए शाखाओं का सुझाव दिया। ये उत्पाद के दायरे में शामिल नहीं थे; डिज़ाइनर ने सुझावों को अस्वीकार कर दिया। सबक: मॉडल का हर सुझाव स्वीकार नहीं किया जाता; दायरे का निर्णय मानव का है, अन्यथा प्रवाह फूला हुआ हो जाता है।

प्रतिलिपि योग्य संकेत

आपकी भूमिका: सूचना वास्तुकला विशेषज्ञ। निम्नलिखित सामग्री/सुविधा सूची को उन श्रेणियों में समूहित करें जो उपयोगकर्ता के दिमाग के अनुकूल हों। प्रत्येक श्रेणी को एक संक्षिप्त लेबल और एक प्रश्न वाक्यांश दें जिसे उपयोगकर्ता बनाएगा। कॉर्पोरेट शब्दजाल से बचें. अधिकतम 6 मूल श्रेणियों का उपयोग करें। सूची: <<सामग्री>>

इस उपयोगकर्ता प्रवाह की जांच करें: <<चरण>>.1) लापता किनारे के मामलों की सूची बनाएं (निष्क्रिय स्थिति, त्रुटि, समयबाह्य, पुनः लॉगिन)।2) उन चरणों को चिह्नित करें जो अनावश्यक या दायरे से बाहर लगते हैं।3) ऐसे टैग सुझाएं जो उपयोगकर्ता की भाषा में फिट नहीं होते हैं। प्रत्येक आइटम को एक-वाक्य का औचित्य दें। सच पूछिये तो; कहें "जांच होनी चाहिए"।

निम्नलिखित कार्य के लिए स्क्रीन-दर-स्क्रीन उपयोगकर्ता प्रवाह को स्केच करें: "<<कार्य>>"। प्रारूप: प्रत्येक चरण = स्क्रीन नाम > उपयोगकर्ता क्रिया > सिस्टम प्रतिक्रिया। निर्णय बिंदुओं को "यदि...तब" से अलग करें। प्रसन्न पथ के साथ कम से कम 2 त्रुटि पथ दिखाएँ।

इस मेनू संरचना की तुलना कार्ड ग्रुपिंग परिणाम से करें: अनुशंसित संरचना: <<a>> उपयोगकर्ता ग्रुपिंग: <<b>>। किसी तालिका में असंगत प्लेसमेंट दिखाएं और बताएं कि कौन सा उपयोगकर्ता के दिमाग के करीब है।

कमजोर संकेत/मजबूत संकेत

कमज़ोर: "मुझे एक रिकॉर्डिंग स्ट्रीम लिखें।"

परिणाम: बिना किसी किनारे वाले मामलों वाली एक सामान्य चरण सूची, जिसमें केवल सुखद पथ शामिल है।

मजबूत: "इस कार्य के लिए स्क्रीन-दर-स्क्रीन प्रवाह बनाएं; प्रत्येक चरण को 'स्क्रीन> एक्शन> सिस्टम प्रतिक्रिया' प्रारूप में दें; खुश पथ के बगल में कम से कम 2 त्रुटि पथ दिखाएं; IF-THEN के साथ अलग निर्णय बिंदु।"

परिणाम: दृश्यमान किनारे की स्थिति और शाखाओं के साथ एक व्यावहारिक प्रवाह।

अंतर: मजबूत शीघ्र प्रारूप + त्रुटि पथ अनिवार्य + निर्णय बिंदु की आवश्यकता है; ये प्रवाह को वास्तविक दुनिया के करीब लाते हैं।

सामान्य गलतियाँ

• बस ख़ुशहाल तरीके से डिज़ाइन कर रहा हूँ। उपयोगकर्ता अक्सर सीमांत स्थितियों में फंस जाता है; उन्हें छोड़ना सबसे महंगी गलती है।
• मेनू में कॉर्पोरेट शब्दजाल लाना। उपयोगकर्ता "मेरा ऑर्डर कहां है" खोजता है, न कि "संचालन केंद्र"।
• कार्ड ग्रुपिंग के बिना IA को अंतिम रूप देना। मॉडल प्रस्ताव परिकल्पना है; उपयोगकर्ता परीक्षण की पुष्टि करता है।
• मॉडल के प्रत्येक प्रवाह सुझाव को जोड़ना। दायरे से बाहर शाखाओं का प्रवाह बढ़ जाता है; ठुकराना भी एक फैसला है.
• लेबलों का बिल्कुल भी परीक्षण नहीं किया जा रहा है। जिस लेबल को आप "समझने योग्य" मानते हैं वह उपयोगकर्ता के लिए अपरिचित हो सकता है।

सारांश

सूचना वास्तुकला और उपयोगकर्ता प्रवाह उत्पाद के अदृश्य ढांचे हैं; उपयोगकर्ता अनुभव की तरलता काफी हद तक इसी से आती है। एआई प्रशंसनीय श्रेणी संरचनाओं, आलोचना प्रवाह का सुझाव देता है, और भूले हुए किनारे के मामलों को पकड़ने में विशेष रूप से शक्तिशाली है। लेकिन लेबल उपयोगकर्ता की भाषा से मेल खाते हैं या नहीं यह कार्ड ग्रुपिंग द्वारा निर्धारित किया जाता है, और प्रवाह का दायरा और ब्रांचिंग की आवश्यकता मानव निर्णय द्वारा निर्धारित की जाती है। प्रारूपकार और आलोचक के रूप में मॉडल का उपयोग करें; आप उपयोगकर्ता के दिमाग के अनुसार संरचना को कैलिब्रेट करते हैं।

आवेदन कार्य

1. किसी उत्पाद की 8-10 सामग्री/विशेषताओं की सूची बनाएं और पहले संकेत के साथ एक श्रेणी संरचना बनाएं।
2. प्रत्येक श्रेणी का उपयोगकर्ता के प्रश्न वाक्य में अनुवाद करें और जो भ्रमित हैं उन्हें संयोजित करें।
3. एक कार्य का चयन करें और तीसरे संकेत (कम से कम 2 त्रुटि पथों के साथ) के साथ स्क्रीन-दर-स्क्रीन प्रवाह बनाएं।
4. दूसरे संकेत के साथ, प्रवाह की आलोचना करें, लापता किनारे के मामलों को जोड़ें, और अनावश्यक चरणों को हटा दें।
5. यदि संभव हो, तो 3-5 लोगों के साथ मिनी कार्ड समूह बनाएं और परिणामों के अनुसार संरचना को समायोजित करें।

चेकलिस्ट

• [ ] मैंने श्रेणियों का उपयोगकर्ता भाषा में अनुवाद किया और शब्दजाल हटा दिया।
• [ ] खुश पथ के अलावा, मैंने प्रवाह में त्रुटि पथ भी बनाए।
• [ ] मैंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ लापता किनारे के मामलों को स्कैन किया और उन्हें जोड़ा।
• [ ] मैंने जानबूझकर दायरे से बाहर के सुझावों को अस्वीकार कर दिया।
• [ ] मैंने कार्ड ग्रुपिंग या उपयोगकर्ता परीक्षण के साथ आईए ड्राफ्ट का परीक्षण किया।
• [ ] मैंने वास्तविक उपयोगकर्ता शब्दों के साथ टैग का सत्यापन किया।