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基于峰终定律的求职APP设计研究

基于峰终定律的求职APP设计研究

许世虎 梅会雯

摘要:以峰终定律为理论基础,运用半结构化访谈与问卷调研相结合的研究方法,寻找求职过程中用户体验的“峰值”与“终点”,着重对关键时刻进行分析,并提出“峰终”时刻优化设计策略。旨在为求职APP提供多样化的设计思路,指导求职APP的优化设计实践,提高求职者的用户体验。

关键词:峰终定律;求职;APP设计;用户体验

中图分类号:TP311 文献标识码:A

文章编码:1672-7053(2020)01-0053-02

1 峰终定律的概念

诺贝尔奖获得者、心理学家丹尼尔·卡恩曼认为对一段经验的回顾性评价是通过建构代表性时刻,即“快照”进行的,代表性时刻的情感值是该段经验中最强情感(峰点)和结束时情感(终点)的简单平均,这被称为峰终定律[1]。

2 峰终定律在求职APP优化设计中的指导意义

峰终定律理论指出,“峰值”和“终点”的情感能决定用户记忆,如果将峰终定律运用到求职类APP优化设计中,能提供一个新的视角和思路。找到用户与求职APP接触的“峰值”和“终点”进行优化策略的分析,可以削弱负向峰值、优化正向峰值和终点打造令人难忘的用户体验。

移动互联网时代求职APP从信息发布平台转变为求职者服务平台,必须强化服务水平,提供人性化的求职服务。而信息的爆炸式传播让安全因素成为无法规避的弊端,求职过程中的不确定性加上求职平台需要尽可能最大化地降低成本支出,也不可避免地会给用户带来不好的体验。峰终定律指出一段体验中“峰值”与“终点”的记忆较为深刻,而过程的好坏感受将会被忽略。所以比起注重全过程的用户体验优化方式,将资源针对性地投放于“峰值”与“终点”,可以利用更少或相同的资源实现更高的服务效能,从而打造差异化服务,使平台与求职者双赢。

3 求职APP使用过程中的“峰终”时刻分析

3.1 求职APP使用流程与“终点”时刻分析

采集Android. ios应用商店中常用求职APP近期的评价做预调研分析,并采用半结构化访谈邀请20位用户进行调研,了解大多数用户的使用目的、求职过程、负向峰值与使用终点。使用目的分为找全职、找实习、找兼职,了解就业行情、求职经验等。对于求职终点的理解,部分用户认为投递完简历等待回复是使用APP的最后环节。当询问一次完整求职的最后环节时,大部分用户认为是面试结束或找到工作。多数求职者在得到应聘公司的回复后会选择电话、邮件进行后续沟通,在收到笔试、面试邀请或录用通知后,也会利用其它途径查找笔试、面试经验或比较不同职位。而后续阶段与求职APP密切相关,如果在这两个阶段从APP上获得良好体验,能为整个求职过程打造难忘的“终点”。

根据半结构化访谈并结合预调研,整理出基于峰终定律、理想情况下与求职APP有关的求职阶段:引导页、注册/登录、填写简历、查找职位、筛选职位、投递简历、等待回复、接收消息、笔试/面试、确定职位。

3.2 求職APP使用过程中的“峰值”时刻分析

根据访谈结果设计问卷确定用户操作过程中的“峰值”时刻。调查问卷包括用户基本信息、求职APP的了解情况、求职APP各阶段的体验感受、求职APP各阶段的重要性调查。问卷第一、二部分显示,调查者中男性比例为44.5%,女性55. 5%,智联招聘和前程无忧是使用最多的求职APP。在求职中最担心的问题为“虚假信息”,其次是“个人信息泄露”“简历没有回复”及“简历填写复杂”,对求职APP的总体体验感受平均为2.95分。根据问卷第三、四部分调研结果,采用用户旅程图为工具刻划峰终定律体验动线图(如图1)。可以看出整个体验过程没有令人特别满意的正向峰值,情感体验比较平均。结合前期预调研、半结构化访谈及问卷调研可知,在填写简历阶段用户担心个人信息泄露及简历填写较为复杂,这个阶段可定义为负向峰值,若削弱负向体验或制造美好的用户记忆,将会由负向峰值转化为正向峰值。而筛选职位阶段重要性高且体验值不低,优化得当可以打造令人难忘的正向峰值。在等待回复阶段用户担心简历没有回复,部分用户将此阶段定义为使用求职APP的终点。若用户在接到消息后继续使用APP,则笔试/面试与确定职位是求职的终点,用户在这三个阶段离开时都应获得良好的“终点”体验。综上,求职APP使用过程中的“峰终”时刻归纳如下:体验的负向峰值为填写简历阶段,正向峰值为筛选职位阶段,终点为等待回复、笔试/面试与确定职位阶段。

4 基于峰终定律的求职APP优化设计策略

4.1 求职APP的正向峰值优化设计

4.1.1 界面层次清晰明确

在筛选简历阶段,用户需要高效地找到适合自己的职位。目前求职APP充斥着海量信息,帮助用户提高寻找、整理和组织信息显得尤为重要。优秀的界面设计能提高可读性,对良好的用户体验有着重要贡献。所以要建立清晰明确的界面框架层次,确保信息内容的可读性,通过合理的色彩搭配、恰当的信息分类等方式,让求职者获取愉悦的视觉体验、快速高效地获取信息。

4.1.2 智能化筛选与对比

在筛选阶段用户工作量大,可采用智能化精准推荐,提高用户筛选效率。例如,处于就业弱势地位的女性面对就业压力剧增,就业困境重重,择业取向狭窄,同行性别歧视的现状[2],可通过大数据推荐更适合女性特点的职位。若要提高用户体验,可用行为逻辑设计来组织界面[3]。整合服务框架、简化操作流程。

4.1.3 关注用户情感感知

移动互联网时代下,用户的情感感知将是求职APP发展新的爆发点。目前市面上的各类人才招聘APP让人眼花缭乱,用户对求职APP的服务质量、服务形式、服务效率等的情感感知直接影响求职者的用户体验[4]。关注用户情感感知会让用户对APP的品质与人性关怀产生正面感受。一方面平台要提升招聘信息质量,对招聘来源进行核查认证,可明确标注可信度认证等级,或提供如“最受欢迎雇主”等标签。在避免性别歧视问题上,可显示以往的实际录用比例给求职者参考;另一方面提供求职者沟通渠道,重视求职者评价与反馈,让用户对该职位、公司快速了解。

4.2 求职APP的负向峰值优化设计

4.2.1 简化简历填写难度

提升用户的满意度并不仅仅是让用户在使用产品的过程中处于正面的情感中,还要在用户情感不佳时,帮助用户疏导负面情感[5]。在填写简历阶段,用户需要完成的内容较多,容易产生厌烦情绪。目标趋近效应指出,当人们越是趋近于某个目标,越是更加愿意去完成它。所以填写简历时需优化交互操作,对信息进行分类,把较为容易填写的部分放在前面,分步骤完成,填写完每部分时给予用户视觉或触觉的反馈。在填写较为复杂的信息时,提示完成进度,以此激励用户。另外要降低外部导入简历的操作难度,提升格式的兼容性,提高识别的精准性,注重易用性。

4.2.2 加强个人信息保护

在使用求职APP时,用户需要提供全面的个人信息,信息泄露将严重影响求职者的使用感受。与电脑端收到垃圾短信和骚扰电话的情形相比,移动端位置定位功能使其有更大的安全隐患。所以求职APP必须加大技术开发投入的力度,提高安全系数,采用虚拟号码显示等方式,保护求职者信息。

4.3 求职APP的终点优化设计

4.3.1 多感官通道反馈状态

等待回复阶段人们总是缺乏自信,需要不断反复去确认。如果一段时间后没有任何反馈,等待的过程将会产生不佳体验。在投递状态界面及时更新反馈记录,明确显示是否查看了简历,进一步的反馈如何,若没有任何进展也可设计游戏化的方式缓解焦虑感。在接到笔试、面试邀请和录用通知时,也可通过听觉、触觉、视觉多感官通道设计制造惊喜,创造优质的体验。

4.3.2 引导用户持续使用

终点一后有两种状态:接到消息获得笔试、面试机会;投递失败继续寻找职位。从整个求职流程来看,终点一并不是求职的终点,用户在这一阶段后会用其它途径查询笔试、面试的经验或往年例题,操作路径长、获取信息不够便捷。可在用户获得职位笔试、面试机会时,推送相应职位的笔试、面试经验,增加入围者的讨论圈,消除紧张情绪。当求职失败时,注重用户个性化的定制与人文关怀,推荐相关职位或简历修改意见、投递经验等,提高后续阶段的用户体验。在获得多个录用通知后,可进行智能化职业测评,帮助用户确定适合的职位。

4.3.3 建立良好求职秩序

建立评价系统,设计激励措施。当完成一次求职后,简化评价流程以积累用户评价。在评价后设计动效或随机奖励让用户有参与感、贡献感、新鲜感。社会心理学家马斯洛将人的需求从低到高依次分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求,其中社交需求需要获取归属感,尊重需求需要获得他人的认同与尊敬。通过可见的反馈,以积分的方式累计,在贡献出一定值后升级用户等级或头衔,满足用户的社交需求与尊重需求。

5 结语

通过对求职APP体验的“峰值”和“终点”进行确定和分析,提出了基于峰终定律进行求职APP优化的设计策略,为这一类APP的用户体验优化设计实践提供了新途径。同时,提供了确定“峰值”与“終点”时刻的调研思路及各关键时刻设计策略的分析过程,为服务类APP设计提供了参考。不足之处在于未进行设计实践验证策略的可行性,需要后续进行修正与补充。

参考文献

[1]耿晓伟,郑全全经验回顾评价中峰一终定律的检验[J]心理科学,2011,34(01):225-229

[2]郭黎岩王冰,刘晓辰 影响女大学生就业创业因素及促进机制的研究[A].中共沈阳市委、沈阳市人民政府.第九届沈阳科学学术年会论文集(经济管理与人文科学分册)[C].中共沈阳市委、沈阳市人民政府:沈阳市科学技术协会,2012:5

[3]辛向阳.交互设计:从物理逻辑到行为逻辑[J]装饰,2015 (01):58-62.

[4]王挺.移动互联网时代人才招聘网站用户体验提升策略[J].中国人事科学, 2018 (06):49-53

[5]高小杰,蒋雯.设计心理学在交互设计中的应用[J].工业设计, 2017 (06):100-101.

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