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对于劝导电子商务数据产品劝导式设计科技

收藏本文 2024-04-02 点赞:6145 浏览:18950 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:中国电子商务近年呈现井喷式进展,IDC(互联网数据中心InternetDataCenter)数据显示,2011年中国网民在线购物交易额达到7849.3亿元,比2010年增加了66%。电子商务交易的迅猛进展,带动了电商怎么写作业的快速进展,2011年中国电子商务怎么写作业收入达到1200亿元。电子商务数据浅析作为电商怎么写作业中及其重要的部分,将使得电子商务数据产品在未来几年间成为电商必需品。然而数据本身的抽象性以及数据之间的复杂的逻辑,必定导致数据浅析难度较高,通过传统的互联网产品设计策略如优化产品信息架构、界面布局等解决了产品可用性不足,利用户能够进行数据浅析了,但用户还是感觉很费劲,还没能利用户易于、乐于进行数据浅析。这也正是电子商务数据产品面对的挑战之一,挑战之二是如何将电商业务与数据浅析完美结合,而在这一方面市场上还没有成熟的电子商务数据产品可借鉴。以上就是本论文的出发点。本论文的探讨是在定量的深度用户访谈基础上,浅析目标用户的业务需求和数据浅析行为;以提升产品用户体验等级为目标,基于BJFOGG行为方式论述,以及设计心理学和行为经济学等领域的探讨成果和策略,提出了信息分割、行为拆分等设计对策,构建了提升电子商务数据浅析产品的用户体验等级的劝导式设计模型。力求通过劝导式设计对策,引导用户按照产品预设的目标行为来利用产品,同时也帮助用户在利用产品的历程中获得更好的制约感以及愉快的感受。希望通过这种对产品的劝导式设计模型的构建探讨,为数据浅析类的工具型产品的设计提供一种设计策略。关键词:行为方式论文劝导式设计论文电子商务论文数据论文用户体验论文

    摘要5-6

    Abstract6-7

    目录7-9

    第1章 绪论9-12

    1.1 课题的探讨背景9-10

    1.1.1 课题的时代背景9-10

    1.1.2 课题来源10

    1.2 课题探讨的目的及作用10

    1.3 课题论述的探讨近况10-11

    1.4 论文的内容与组织11-12

    第2章 电商数据产品与劝导式设计的浅析12-24

    2.1 电子商务数据产品与用户浅析12-18

    2.1.1 电子商务数据的复杂性特点12-13

    2.1.2 数据复杂性带来的产品不足13-16

    2.1.3 电商数据产品目标用户需求浅析16-18

    2.2 影响用户行为的劝导式设计18-24

    2.2.1 提升用户体验的作用18

    2.2.2 用户体验等级的形成18-19

    2.2.3 用户体验的需求等级模型19-20

    2.2.4 劝导式设计提升用户体验等级20-22

    2.2.5 劝导式设计的论述基础: B.J.FOGG 行为模型22-24

    第3章 构建劝导式设计模型24-36

    3.1 制约动机因素24-29

    3.1.1 动机因素浅析24-25

    3.1.2 动机的需求浅析及对应的设计对策25-26

    3.1.3 满足好奇动机的信息切割对策26-27

    3.1.4 满足社会赞誉动机的稀缺性对策27-28

    3.1.5 满足成就动机的用户生产内容对策28-29

    3.2 制约能力因素29-32

    3.2.1 能力因素浅析29-30

    3.2.2 行为拆分对策30-31

    3.2.3 默认值对策31-32

    3.3 制约触发物因素32-35

    3.4 构建劝导式设计模型35-36

    第4章 数据魔方的劝导式设计实践36-67

    4.1 数据魔方项目背景36-38

    4.1.1 产品介绍36-37

    4.1.2 产品对策变化37-38

    4.2 用户探讨的历程38-49

    4.2.1 探讨目标38

    4.2.2 用户定位38-41

    4.2.3 当前版本的用户体验不足41-44

    4.2.4 第一部分:优化现有业务44-49

    4.2.5 第二部分:如何自定义49

    4.3 用户探讨的产出49-51

    4.3.1 目标用户的数据浅析行为方式49-50

    4.3.2 基于数据浅析行为方式的产品结构50-51

    4.4 展现层的设计实践51-59

    4.4.1 信息架构优化51-56

    4.4.2 产品原型56-58

    4.4.3 劝导式设计运用:将查询拆分58-59

    4.5 自定义层的设计实践59-67

    4.5.1 数据的信息架构59-61

    4.5.2 数据流程61-62

    4.5.3 劝导式设计运用:连续触发62-64

    4.5.4 产品原型64-67

    结论67-69

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