Шаблоны проектирования веб-приложений - страница 45

Рис. 4.20. Когда пользователь совершил покупку на сайте Amazon, в следующий раз при оформлении заказа для персонализации будут использоваться те данные об адресе доставки и адресе выставления счета, которые он указал в предыдущий раз

Еще один вариант персонализации – это показывать незарегистрированным и неавторизованным пользователям одну версию приложения, а авторизованным – другую (рис. 4.21).

(а)

(б)

Рис. 4.21. Сервис Blockbuster предлагает различные версии домашней страницы: одна для новых пользователей (a), а другая для постоянных авторизованных пользователей (б)

Этот подход к персонализации основывается на том уровне доступа, которым обладает пользователь: то, какой контекст и навигационная структура будут представлены пользователю, зависит от того, каким правом доступа к приложению он обладает. Например, только у пользователей с административными правами есть доступ к управляющим функциям (рис. 4.22).

(а)

(б)

Рис. 4.22. Приложение Rally Software отображает различные виды вкладок для пользователей с правом доступа к подписке (a) и без этого доступа (б)

Имплицитная персонализация

Персонализация, основанная на предполагаемых предпочтениях и потребностях пользователя (имплицитная персонализация), обычно представлена в виде рекомендаций, учитывающих предыдущий опыт взаимодействия пользователя с системой. Такой вид персонализации часто встречается в приложениях для электронной коммерции, в которых пользователям рекомендуют товары, основываясь на их предыдущих покупках или ранее просмотренных товарах. При такой персонализации часто применяется социальный фильтр, когда рекомендации основываются на сходстве поведения и интересов пользователей приложения, принадлежащих к той или иной социальной группе (Goldberg et al., 1992) (рис. 4.23). Также этот вид персонализации встречается в социальных приложениях, когда пользователям предлагается добавить кого-либо в «друзья», на основании наличия общих друзей в этой социальной сети (см. главу 9).

(а)

(б)

(в)

Рис. 4.23. Приложение Amazon предлагает несколько видов рекомендаций, в зависимости от предыдущих покупок пользователя (a), недавно просмотренных товаров (б) и соответствующих товаров, приобретенных другими людьми со схожими интересами (в)

Предоставьте пользователям возможность настроить личные предпочтения

Хотя имплицитная персонализация предоставляет определенные преимущества, часто она не оправдывает ожиданий, поскольку не все, что пользователи делают в приложении, они делают для себя самих. Например, некоторые покупки в приложениях для электронной коммерции могут оказаться подарками или могут быть совершены по просьбе друзей или членов семьи. Чтобы рекомендации были более точными, предоставьте пользователям либо указать свои предпочтения (рис. 4.24), либо настроить свои предпочтения, обозначив, включать ли тот или иной элемент в рекомендованный список в следующий раз (рис. 4.25).

(а)

(б)

(в)

Рис. 4.24. Приложение Netflix предоставляет пользователям возможность самостоятельно обозначить свои интересы, предлагая им указать при регистрации год своего рождения и пол (a), оценить жанры кино (б) и указать фильмы в разделе Movies You’ll Love (Фильмы, которые вам бы понравились) (в)

Рис. 4.25. Приложение Amazon позволяет пользователям указать, были ли их предыдущие покупки подарками и/или их не нужно использовать в качестве основы для составления рекомендаций. Пользователи также могут указывать товары, которые у них уже есть, чтобы их не добавляли в список «Рекомендованные вам товары» («Recommended for You»)