Netflix UI/UX案例分析 | UXD尤克斯技术科普

Netflix成立于1997年，是一家在线影片租赁提供商，主要提供Netflix超大数量的DVD并免费递送。因此它以超高效的推荐引擎获得成功。近几年来一直保持着全美网络电影销售第一的数据。今天我们通过一组UI/UX case study，了解Netflix究竟是如何在界面设计方面，给用户提供更好的体验。

                                                                 Netflix的UX发展进程

INTRO

Netflix比你自己更了解你想要看什么。—— 一个关于交互体验的新发现。本次的UI/UX案例分析将着重分析如何使每一位用户的用户体验更愉悦。我们通过各种方法来建立调研的过程，并根据目标群体的访谈和测试结果来构建视觉层次感和UI。

在我们的日常生活中，每天要做出平均数量约为3.5万个选择。从早上穿什么衣服这样的小决定，到早餐吃什么，再到更有突破性的选择，比如在工作中追求什么想法。

斯沃斯莫尔学院(Swarthmore College)教授兼作家巴里•施瓦茨(Barry Schwartz)的一项研究表明，过多的选择可能会导致压力、焦虑和不满。这是我们在这个案例的研究之旅的开始阶段所收集到的最重要的事实证据。

通过我们做的一项调查，77%的人很难选择他们要看什么电影。调查还显示，75%的人想要一个更个性化的界面，71%的人想看朋友们在看什么，63%的人相信朋友们推荐的电影。

关键是，没有人会因为拥有更多的选择而感到自由而更快乐。换句话说，用户不喜欢做选择，他们有选择综合症。

我们收集到哪些意见?

怎么才能让我们的用户在选择上花更少的时间，而在享受上影片上花更多的时间?我们决定通过深度访谈来进一步探讨这个问题。

这是我们发现的:

1.首先，主要的干扰之一是发现关联内容的速度不够快。也就是说，我们让用户花了很多时间滚动浏览用户认为和他们需求不相关的内容。

2.其次，最有趣的发现是，我们并不是每次登录时都使用相同的内容。不同的参数如时间、星期几、位置、设备等都有所不同。

这就引出了我们的主要观点:

Netflix怎么能在用户想看之前就推荐他们想看的东西呢?Netflix需要在每次用户登录的时候，找出哪些内容与特定用户最相关。我们从现有的可用数据点开始分析，比如地理位置、时间、天气数据、设备、语音识别等。Netflix可以根据这些数据点推荐最好、最相关的内容，给用户更好的体验。

落地：

通过我们的新发现我们更好的了解了客户的需求，然后可以为用户提供关于不同维度的建议。

基于Facebook的运作方式，Netflix也将以同样的方式运作。也就是说，它会推荐你最喜欢的内容。

让我们使用的场景吧：你早上醒来，煮咖啡，发会儿呆。然后Netflix会根据你早上喜欢看的节目向你推荐并提供两种选择。

在这种情况下: Planet Earth.

早上喝完咖啡后，就该去上班了。当你坐在火车上打开Netflix时，你会看到这种景象。

最相关的内容在顶部，你最有可能接触到。可以给你上下班的时候看，它会符合你的时间长度的需求。在最相关的内容下面，你会发现你的朋友们这周、这月或这一年都看了些什么。

01.  

NEWS

滚动查看新闻

基于你通勤时间的推荐。

如果在你出行的时候，系统为你推荐了一部2小时的电影，这一定不会引起你的兴趣。因此，它只会通过地理定位为你的时间框架提供相关时间长度的内容。如果你上下班要花45分钟, 你会得到40分钟的推荐。

02.

CONTINUE WATCHING

继续看

轻松地从你停止的地方继续往下看。

03.

POPULAR

最受欢迎

你没有灵感。我想留几部电影晚上看。让我们来看看受欢迎的电影或者电视剧名单有哪些？

04.

MY LIST

我的清单

你保存的所有东西都会被保存到“我的列表”中。

05.

INSPIRATION FOR DINNER

晚餐视图

你下班回家，该吃晚饭了。让我们打开Netflix，获得一些灵感。

Netflix知道你喜欢从《主厨的餐桌》和《杰米·奥利弗》中获得灵感。这些就是你在顶部得到的推荐。易于访问和选择。没有使你感到选择综合症发作。

06.

BLOCKBUSTER VIEW

爆炸视图

当你在做晚饭的时候，是时候看电影来结束这个夜晚了。

我们在调研的过程中还发现了一件事，我想我们很多人都很熟悉这个场景，那就是在选择晚餐看电影时，会不断地滚动屏幕去翻找。在我们找到可以看的东西之前，食物已经凉了,解决方案是在这个过程中给出所有影片中评价最好的电影或电视剧推荐，避免滚动屏幕直到食物变凉。用户可以直接选择一部开始看，且不容易遇到雷区。

07.

WIREFRAMES

流程图

我们想要了解如何设计视觉层次结构，所以我们与我们的目标组测试了不同类型的布局。通过眼动跟踪和让用户大声说出来的方式，使得我们在开发过程的早期就对视觉层次有了很好的了解。

                                                                           < The End>

那么，如果Netflix是由基于时间、位置、星期几和设备等参数的算法驱动的，它会是什么样子呢?在2019年，用户体验和用户界面的趋势会得到更多的认可。我们相信像Netflix、Spotify和其他流媒体服务这样的服务将会向用户体验友好的界面发展，并且更加个性化。

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