Share
Folk gör misstag. Och en del av utformningen av ett väl fungerande system är att se till att ditt system är mer förlåtande för vanliga fel. Vad betyder detta när det gäller användarupplevelse?
Omvändbara åtgärder ger utrymme för korrigering, och är ett enkelt och intuitivt sätt att göra ditt system mer förlåtande.
Ångra-åtgärden är ett välkänt exempel som möjliggör korrigering. Utan en åtgärd kan användarna se till "Back" -knappen, eller ett brödcrumb som tar dem till sin tidigare position. Att ha en ångraaktion ger ett stressfritt arbetsflöde, så att om en användare misstegar under processen för att slutföra en uppgift, kan de rätta sig själv utan obehagliga konsekvenser.
Överväg att använda en bekräftelsedialog före en något omvänd handling (som ett inköp på nätet). Se till att dina varningsmeddelanden och tillstånd är tydligt synliga och färgade. Överväg också att ha en sammanfattning av åtgärder före ett icke-reversibelt steg.
En vanlig plats för fel är ett formulärfält, eller ett långt inträdesformulär. Inte bara kan dessa vara skrämmande men de kan plågas med små fallgropar för vårdslösa användare. Hur kan du styra användare under dessa omständigheter?
Formfält som tillgodoser den typ av information som krävs är ett perfekt sätt att begränsa användarens rörelser. Att begränsa tecknen för ett telefonnummer hjälper till att säkerställa mer noggrannhet när en användare skriver in sin information.
Ett formulärfält som har ett exempel på vilken typ av information som krävs är att påminna användaren vad de ska skriva.
En sista sak att notera är att göra den skriftliga kopian i din digitala erfarenhet kortfattad och förståelig i första hand - det kommer att ha stor inverkan på att förebygga fel.
Tänk på användarfel som en återspegling av systemets fel i stället för att användaren misslyckats. Har användaren sökt efter något på icke-standard språk? Finns det ett sätt att förutse vad de menade att söka efter?
Ett exempel på smarta förslag kan vara en sökmotor som korrigerar stavfel eller föreslår andra exempel på vad som kan vara relevant för användaren.
Genom att göra dina mönster mer förlåtande utvecklar du system som är mer empatisk till behoven hos riktiga människor, som oundvikligen kan göra misstag.
Accentsconagua