本文是
先前发布的第一部分的继续。 如果您没有时间熟悉它，建议您从头开始。
米勒定律
“魔术数字7加上或减去2”（“米勒的钱包”，“米勒定律”）是美国心理学家乔治·米勒（George Miller）发现的一种模式，根据该模式，人类的短期记忆通常不能记住并重复超过7±2个元素。
1956年，美国心理学家乔治·米勒（George Miller）发表了一篇文章，标题为“神奇的数字七正负两：我们处理信息能力的某些限制”。
在进行了人们需要区分不同频率的声音信号的一系列实验之后，心理学家发现，如果信号的数量是2或3，则受试者在确定它们时就不会遇到困难。 从第四个信号开始，出现小问题。 在第5次或以上的声音中，主体犯错误的频率越来越高。 除了声音实验外，还进行了味觉，视觉感知等实验。
Miller总结了所有实验的性能，并得出了7±2的数字。 如此多的元素使得普通人的短期记忆能够存储。
尽管米勒定律是用户体验设计环境中最受欢迎和引用最多的定律之一，但它几乎与用户体验和界面无关。
该法则是一个神话，也是由此产生的许多信念，即菜单项或列表项的数量不得超过
七个单位的标记。
首先，用户完全不需要记住信息，因为信息已经完整显示在他的屏幕上，因此他可以轻松地使用大量元素进行操作。 无需人为地将这一数额限制在一个家庭中。
人为因素国际（HFI）是最大的专注于用户体验设计的公司之一，进行了一项研究，该研究表明，大量但浅薄的菜单比具有大量嵌套的菜单效果更好。
亚马逊部分甚至乔治·米勒本人也对他的文章被误解的程度感到震惊，他说研究是针对一维刺激（声音，亮度等）进行的，与人对印刷文本的理解能力无关。
尽管如此，Miller对UX专家的研究的主要结论应该是：短期的人为记忆是有限的，因此，如果您希望用户使用更多的信息并记住这些信息，请将信息分成几部分。 不要要求用户同时将许多信息同时存储在其短期存储器中。 而且不要停留在第七位。
特斯勒定律
特斯勒定律或复杂性守恒定律指出，对于任何系统，都有一定程度的复杂性无法降低。
拉里·特斯勒（Larry Tesler）是人机交互领域的信息学专家。 他曾为Xerox PARC，Apple，Amazon和Yahoo等公司工作。 实际上，正是他引入了键盘快捷键Ctrl + C，Ctrl +V。
他认为每个应用程序都具有一定程度的复杂性。 唯一的问题是：谁来处理？ 用户，应用程序开发人员还是平台开发人员？
系统复杂度分布做一些“简单”的事情需要花费大量的工作。 通过降低用户的复杂性，我们将复杂性转移给设计师，开发人员。
让我们看一个简单的示例-选择付款系统的类型。
用户选择的支付系统类型
付款系统类型自动替换在第一种情况下，选择权落在用户的肩膀上，从而使用户的系统复杂化，但简化了开发过程。 在第二种方法中，当用户开始输入卡号时，将自动替换支付系统的类型。 因为任务的复杂性降低了一步，所以这简化了用户的工作。 但是同时发展变得更加困难。
许多产品团队的一个常见错误是，给用户尽可能多的控制权，好像他更清楚该怎么做。 设计师绘制了下一堆复选框，并以纯文本形式向用户说：“伙计，这是您的问题。”
相反，团队应该收集更多的用户信息，对其进行分析，然后为用户做出选择。
卡诺模型
“ Kano模型”是一种用于评估消费者对单个产品特征的情感反应的技术。 它使您可以管理客户满意度和忠诚度，简化和优化消费过程。
Kano模型是由Noriaki Kano博士于1984年开发的。
Kano模型使设计师可以更好地了解消费者的需求，并摆脱产品中不必要的功能。 在其帮助下，公司可以制定策略并解决任务，以确保用户满意度和忠诚度。
卡诺模型Kano将产品的所有属性分为5类：
让我们更详细地看一下它们：
强制性功能
顾名思义，产品的强制性特征包括没有强制性特征的产品。 例如，没有方向盘的汽车，没有通话能力的智能手机等。
必须提供强制属性，因为如果没有这些属性，产品将无法为消费者带来价值。
但是，如下图所示，满足所需产品特性的级别不会直接影响客户满意度。
强制性功能产品中此类属性的存在并不会引起他们太多的情绪，因为他们认为默认情况下这些属性应出现在产品中。 但是，如果您错过了一些基本属性，那么没有其他产品属性可以使消费者免于失望。
线性特性
线性或一维特征包括“越多越好”类别的特征。 例如，内存量，燃料消耗，电池容量等。 这些指标的值越好，客户满意度就越高。
线性特征如图所示，对线性特征的满意度与指定属性的功能水平直接相关。
吸引人的功能
有吸引力或令人钦佩的产品功能是您产品的杀手features。 这些特征一次包含了iPhone Touch ID功能，现在包括Face ID。 使用Apple Watch，为智能手机进行无线充电等功能自动解锁MacBook。
吸引人的功能吸引人的性能水平不会直接影响客户满意度。 如果没有令人愉悦的财产，消费者将不会失望，因为他们对这种财产没有期望。 但是，另一方面，如果消费者发现了令人愉悦的财产，那么由于意外的影响，他们将留下深刻的印象，以至于他们根本无法抗拒并且不与他人分享他们的发现。
随着时间的流逝，许多吸引人的功能成为必需。
冷漠的特性
这些是消费者很少或根本不感兴趣的产品的功能和属性； 不会影响客户对产品满意度的功能。
冷漠的特性这种属性的一个示例是对Google相册中的照片，汽车油箱的侧面等进行加密。
反特性
逆向或不良特性是产品的那些特性，随着数量的增加，这些特性会降低用户对产品的满意度。
反特性这种特性的一个例子是汽车方向盘上的大量按钮分散了驾驶员的注意力，或者在停车场停放了很多地方，但是这些地方太狭窄以至于很难打开车门。
如何使用Kano Model？
为了使用Kano模型，您需要对目标受众进行研究，以确定他们对您产品特征的看法。
列出每种类型人员的产品功能列表。 毕竟，您的一部分消费者会在某些特征中看到产品的主导价值，而在其他特征中则看到了。 轮询时请考虑这一事实。
接下来，让我们继续进行调查。 它仅包含两个问题，每个问题针对每个属性被询问一次：
- 如果产品具有以下特征，您会有什么感觉？
- 如果该产品不具有以下特征，您会感觉如何？
作为答案，受访者必须选择几个答案选项之一：
- 我想
- 我期待
- 我不在乎
- 我可以忍受
- 因此，我不会使用该产品
请注意下表：
资料来源：
https :
//uxdesign.cc它由几个标有字母的类别组成：
A-有吸引力-有
吸引力O-一维-
线性M-必须-
必填我 -冷漠-
冷漠R-反向-
反向Q-可疑-
可疑 （反映了无法评估的模糊结果）
因此，在行与列相交处的每一对答案都显示了此函数的类别类型。
例如，如果用户回答“ 1。 我想“针对一个功能性（正面）问题，”和2。 我希望这是一个“非功能性（否定）的问题，然后被测试的功能将归入类别“ A”，即 有吸引力。
另请注意，在您收到R的地方-人们对您的产品不感兴趣，这不是您的目标受众，在您收到Q的地方，人们很可能不理解该问题。
这样，卡诺模型可以帮助阐明给定产品的客户要求，并有助于创建可提高客户满意度的产品。
帕累托定律
帕累托定律（帕累托原理，80/20原理）-最普遍形式的经验法则被表述为“ 20％的努力产生80％的结果，其余80％的努力仅产生20％的结果”。
帕累托原理这个原则是由管理顾问约瑟夫·朱兰（Joseph Juran）在1951年提出的，他提到了意大利经济学家和社会学家威尔弗雷多·帕累托（Wilfredo Pareto）在1897年发现的一种特殊模式。
《帕累托法》之所以有用，是因为它使我们能够将精力集中在最有利的领域。 几乎所有业务领域都使用它。
无论是开发小型网站还是大型复杂的应用程序，都没关系，一旦您深入研究用户分析，您就会发现大多数时候用户仅使用有限的部分功能。 当然，这并不意味着其余功能或内容没有任何价值，而是意味着某些功能和内容对您的用户而言比其余部分更为重要。
这很重要，因为它使您可以将精力集中在最重要的事情上，并在开始查看用户体验时确保这些事情的安全性。 如果您不考虑这一点，那么您将失去用户。 相反，如果您可以改善产品这些关键属性的用户体验，则更有可能获得新用户并鼓励当前的忠诚度。
但是，并不是所有事情都那么简单，假设您接到了
300个支持服务电话，其中
200个与问题
A有关 ，
80个与问题
B有关 ，只有
20个与
C有关
。 在此阶段，很容易集中精力解决问题
A。 但是，如果所有与
B或
C有关的请求都来自具有付费或高级订阅的用户，而与功能
A有关的调用却不是，那么您仍然可以集中精力
首先解决
B或
C。帕累托法律（Pareto Law）提供了一种将精力和精力集中在创建用户体验上的方法。 这将帮助您清楚了解与用户和业务相关的内容，以便您可以设置优先级并解决正确的设计任务。
上面编写的所有内容均不是公理，而是一组简单的原则和建议，使用它们可以显着改善用户体验并避免产品的典型可用性问题。
感谢您抽出宝贵的时间阅读本文，希望对您有所帮助。