Джейми Леви - UX-стратегия. Чего хотят пользователи и как им это дать

Именно это и сделал Джаред, пока мы работали над отсечением большей части функциональности. Он обеспечивал сделки между пользователями – по телефону, по электронной почте или лично – без использования внутренней реализации, которая делала бы это автоматически. Есть много других примеров и статей, описывающих современные эксперименты для проверки предлагаемой ценности таких продуктов, как Car’s Direct, Zappos, Food on the Table и даже Airbnb. Я полагаю, что первые последователи просто очарованы технологической инновацией и открыты для стремления опробовать нечто новое, даже если это сопряжено с какой-то хитростью.

Впрочем, в этом нет ничего нового; изобретатели уже очень давно преподносят «суррогаты», а публика охотно на них клюет. В 1769 году изобретатель Вольфганг фон Кемпелен продемонстрировал свой автомат для игры в шахматы императрице Австрии. «Механический турок» десятилетиями разъезжал по Европе, играл в шахматы и побеждал самых разных партнеров, включая таких государственных деятелей, как Наполеон Бонапарт и Бенджамин Франклин [47]. Эдгар Аллан По даже выдвинул теорию о том, что ходы автомата определялись безногим ветераном войны, который помещался в крошечном пространстве внутри ящика. Пользователи не знали, что в машине действительно прятался опытный шахматист, но в гораздо большем потайном отделении, скрытом маскирующими перегородками и зеркалами (рис. 7.10). Пользователи играли с живым человеком, а не с машиной.

Рис. 7.10.Гравюра Джозефа Ракница с изображением «Механического турка» (на условиях лицензии Creative Commons)

Но иллюзия действительно заставляла людей думать. Математики начали размышлять о создании механических компьютеров. Автомат также дал аудитории на заре промышленной революции представление о суперкомпьютерах. Сегодня любой целеустремленный предприниматель может вручную смоделировать сложный цифровой продукт. Платформа Amazon Mechanical Turk [48]позволяет бизнесу передавать микрозадачи на внешний подряд. Платформа предоставляет доступ по требованию к разнообразной и масштабируемой рабочей силе, которая использует возможности человеческого интеллекта для имитации технологической реализации. Происходит то же, что происходило, когда Джаред лично обеспечивал проведение сделок «за кулисами» TradeYa до того, как более полный продукт будет переработан в соответствии с новым видением. Какую бы форму иллюзии вы ни выбрали, при проведении экспериментов с консьержем вы рискуете меньше, чем если построите весь продукт и посмотрите, что из этого выйдет.

История моделирования цифровых продуктов на самом деле восходит к эксперименту 1983 года, проведенному Дж. Ф. Келли в компании IBM. В своей статье An Empirical Methodology for Writing User-Friendly Natural Language Computer Applications [49]он представляет методологию, которую называет «парадигмой OZ».

Келли описывает свой тест как «экспериментальную ситуацию, в которой у участников создается впечатление, что они взаимодействуют с программой, понимающей английский язык так же хорошо, как и люди. Фактически программа (по крайней мере, на ранних стадиях разработки) хромает с частичной реализацией. Экспериментатор, которому отведена роль “волшебника”, тайно перехватывает взаимодействие между участником и программой, поставляя ответы и новые данные по мере необходимости».

Понятно, что образ «волшебника», о котором говорит Келли, позаимствован из книги «Волшебник страны Оз». В этой классической детской книге волшебник убеждает Дороти в том, что он «велик и могуч», при помощи фокусов и бутафории. Его невероятные модели заставили ее поверить, что он – единственный человек, способный решить ее проблему и проблемы ее спутников [50]. Концепция создания моделей новых технологий для проверки инновационных концепций занимает центральное место в ранней проверке. Фактически Дж. Ф. Келли проводит циклы обратной связи «построение – оценка – извлечение информации», представляя свой продукт пользователям, которые раньше даже никогда не работали на компьютере, без построения полного, сложного интерфейса. Он получал надежные данные исследования пользователей, подменяя машину человеком для моделирования искусственного человека ровно настолько, чтобы его система казалась реальной.