项目描述

这是一个面向大众的健康追踪移动应用，帮助用户监控体重、饮食和锻炼习惯，旨在提升用户健康生活方式。

主要职责

• 负责用户研究，包括进行用户访谈、问卷调查和数据分析，以识别用户需求和痛点。
• 设计用户流程和交互原型，使用Figma工具创建高保真原型，并进行多轮迭代。
• 与开发团队紧密合作，确保设计与技术实现的无缝对接。

技术难点

• 处理不同屏幕尺寸的响应式设计挑战，确保应用在iOS和Android设备上一致的用户体验。
• 实现无障碍访问功能，遵循WCAG标准，使用A/B测试优化用户交互，提高用户满意度和留存率。

项目描述

这是一个全功能的电子商务平台，提供商品浏览、搜索、购物车和支付功能，目标是提升用户购物体验和转化率。

主要职责

• 进行信息架构设计，优化网站导航结构，确保用户能够轻松找到所需商品。
• 设计购物流程，包括用户注册、登录、产品详情页和结账流程的交互原型。
• 实施用户测试，收集反馈并进行设计改进，使用工具如Hotjar进行行为分析。

技术难点

• 整合第三方支付网关（如PayPal和Alipay），确保支付流程的安全性和流畅性。
• 优化移动端用户体验，针对不同设备进行响应式设计，同时处理高并发场景下的性能问题。

研究内容

本研究聚焦于移动端应用交互设计的用户中心原则，旨在优化用户体验和任务效率。研究分析了常见交互问题，如导航结构和反馈机制，针对真实用户需求提出改进方案。

研究方法

采用了混合研究方法，包括用户访谈、A/B测试和眼动追踪实验。使用Figma进行高保真原型设计，并通过定量数据分析（如任务完成时间和错误率）和定性反馈（如用户满意度调查）来评估设计。

成果

研究成果包括一篇被EI检索的国际会议论文和一个获奖的交互设计原型。用户满意度调查显示，满意度提升了15%，任务完成率提高了20%。该研究为行业标准提供了理论支持，并被多家企业采纳。

研究内容

本研究探讨了人工智能技术在交互设计中的应用，重点是通过个性化算法提升用户交互体验，特别是在智能助手和自适应界面领域。研究识别了AI驱动设计的关键挑战，如数据隐私和用户偏好建模。

研究方法

研究采用了迭代设计循环，包括概念设计、原型开发和大规模用户测试。使用机器学习框架（如TensorFlow）进行算法开发，并结合用户反馈数据进行模型优化。方法包括定量分析（如A/B测试结果）和定性评估（如用户访谈记录）。

成果

研究成果包括三篇SCI期刊论文和一个商业化的AI交互产品原型，获得红点设计奖。用户参与度调查显示，个性化交互提升了用户活跃度30%，并推动了行业标准的更新，强调了AI在交互设计中的伦理考量。